¿Pueden lo Algoritmos Homogeneizar Os Logros de los Estudiantes de Escuela Secundaria Mejor que las Decisiones de Seguimiento de los Docentes?

Resumen

Dos objetivos guían esta investigación. En primer lugar, este estudio examinó qué tan bien las decisiones de seguimiento de los docentes contribuyen a la homogeneización de los logros de los estudiantes. En segundo lugar, el estudio analizó si los modelos estadísticos de localización tuvieron mejores resultados que las decisiones de seguimiento de los profesores para la homogeneización de los logros de los estudiantes. Estos modelos tenían información similar a las que usaban los profesores cuando toman decisiones de seguimiento. Se encontró que las asignaciones de los estudiantes a diferentes grupos de nivel hechas ya sea por los profesores o por los modelos homogeneizaron los logros de los estudiantes tanto en exámenes como calificaciones escolares. Por otra parte, modelos que usaban algoritmos para tomar decisiones de localización fueron más eficaces en la homogeneización de logros si los estudiantes asignados a los diferentes grupos de nivel estaban en el centro en la curva de distribución de logros. Para el resto de los estudiantes, no hubo diferencias significativas entre las decisiones docentes y los modelos. La razón por la cual los modelos que usaron algoritmos produjeron grupos más homogéneos fue dada la mayor consistencia en los modelos de decisiones en comparación con las decisiones de los maestros.