El estadístico que crea plataformas de datos para mejorar el aprendizaje de los niños.
Ben Domingue está ayudando a otros investigadores a medir resultados educativos complejos.
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Ben Domingue es investigador estadístico en la Facultad de Educación de la Universidad de Stanford. Ben estudia las herramientas que utilizan los investigadores para medir los resultados en la infancia. Actualmente, está desarrollando plataformas en línea para almacenar y compartir datos complejos. Annie Brookman-Byrne conversa con Ben sobre la explosión de datos psicológicos y la importancia de facilitar el acceso a estos datos para mejorar la vida de los niños.
Annie Brookman-Byrne: ¿Qué es la psicometría y qué intentas averiguar a través de tu investigación?
Ben Domingue: Supongamos que quieres entender si alguna nueva tecnología educativa mejora las habilidades de los alumnos, o si un programa de "pertenencia" escolar realmente mejora bienestar del estudiante¿Cómo se mide algo intangible como la habilidad o el sentido de pertenencia? La psicometría es el campo científico que diseña herramientas para medir constructos como estos.
Las herramientas psicométricas se utilizan para medir resultados en educación, psicología, ciencias sociales y medicina. Trabajo en técnicas para analizar datos recopilados mediante pruebas psicométricas.
“¿Cómo se mide algo intangible como la habilidad o el sentido de pertenencia?”
ABB: ¿Cómo ayudará su investigación a los niños?
BD: La psicometría puede mejorar los sistemas que ayudan al desarrollo de los niños. Por ejemplo, estoy construyendo un sitio web Esto proporcionará a los investigadores grandes cantidades de datos psicométricos en un formato estandarizado. El objetivo es facilitarles la comprobación de sus teorías y modelos sobre el aprendizaje y el desarrollo infantil. Puede sonar un poco aburrido, ¡pero es fundamental! Mejorar la infraestructura de investigación de esta manera puede propiciar innovaciones en psicometría. Por ejemplo, podría permitir a los científicos desarrollar y probar mejores métodos para gestionar datos complejos recopilados de los mismos alumnos durante un largo periodo de tiempo. Los avances en estos enfoques pueden ayudar a los educadores a comprender mejor el aprendizaje de los estudiantes a lo largo del tiempo.
También estoy trabajando con un equipo para desarrollar una plataforma en línea Esta plataforma puede utilizarse en una amplia variedad de entornos y países para medir habilidades relevantes en el desarrollo infantil. Será interesante observar su funcionamiento y su integración en numerosos estudios en un futuro próximo.
ABB: ¿Qué cambios has observado en la psicometría?
BD: La psicometría tiene al menos un siglo de antigüedad, así que, habiendo trabajado en este campo solo durante 15 o 20 años, ¡solo he visto una pequeña parte de su historia! Cuando entré en este campo, había pocas herramientas computacionales disponibles que permitieran a los investigadores medir constructos complejos. Ahora existen muchas más, lo que facilita enormemente la aplicación de métodos avanzados.
También estamos presenciando una explosión de datos provenientes de mediciones psicológicas, ya que muchas ahora pueden administrarse electrónicamente, como por ejemplo, las pruebas de fluidez lectora oral. Estos datos son útiles, pero presentan un problema: a menudo son difíciles de encontrar y de utilizar con distintos programas informáticos o para abordar nuevas preguntas de investigación. Esto limita considerablemente la capacidad de dichos datos para ayudar a otros investigadores a desarrollar nuevas ideas. Pasé algunos años trabajando con datos genéticos que se compartían y utilizaban fácilmente entre diferentes equipos de investigación. Me impresionó esa experiencia, ¡y creo que el campo de la psicometría podría aprender de ese enfoque!
“El objetivo es facilitar a los investigadores la tarea de poner a prueba sus teorías y modelos sobre el aprendizaje y el desarrollo infantil.”
ABB: ¿Cuál es el mayor desafío para la psicometría?
BD: El sector deberá abordar la forma de medir las habilidades dinámicas. Durante el último siglo, hemos obtenido una instantánea de las habilidades haciendo que las personas realicen varias tareas en una sola sesión de varias horas. Contamos con una enorme variedad de herramientas para comprender estos escenarios. En el futuro, la tecnología nos permitirá recopilar continuamente pequeños fragmentos de información sobre las capacidades de los estudiantes, que convertiremos en un «video» que mostrará la evolución de dichas capacidades a lo largo del tiempo.
Imaginemos, por ejemplo, a un niño en una clase de matemáticas. Cada semana podría responder diez preguntas, lo que nos daría una idea de sus habilidades matemáticas actuales. A lo largo del año, cientos de datos como este reflejarán la evolución de sus capacidades, y la psicometría deberá integrar esa información para ofrecer una visión coherente de lo que el niño sabe y puede hacer. Están surgiendo enfoques para abordar este tipo de situaciones, pero creo que será un área de enorme crecimiento en el futuro.
ABB: ¿Cuáles son sus expectativas para el futuro en este campo?
BD: En un futuro cercano, me encantaría que la psicometría se convirtiera en una disciplina con mayor cantidad de datos. Si los investigadores en psicometría utilizan más datos, podrán perfeccionar los métodos psicométricos y desarrollar mejores teorías. Actualmente, se pueden recopilar más tipos de datos durante las mediciones psicológicas que nunca antes. El tiempo de respuesta es un buen ejemplo: en muchos experimentos psicológicos, los investigadores quieren saber cuánto tiempo tardan los participantes en responder al realizar una tarea, ya que esto proporciona información sobre cómo se procesa la información en el cerebro. Recopilar estos datos era un desafío antes de que las computadoras se convirtieran en la herramienta estándar para administrar muchas evaluaciones. Ahora, el tiempo de respuesta se registra fácilmente con solo presionar una tecla.
Pero recopilar los datos es solo el primer paso. Ahora debemos centrarnos en ponerlos a disposición de forma que se respeten las normativas de privacidad y las restricciones sobre el intercambio de datos, y que a la vez permitan a una amplia comunidad científica utilizar grandes volúmenes de datos para impulsar sus ideas. En última instancia, esto les ayudará a mejorar la vida de los niños.
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