Les tests standardisés sont-ils racistes ou antiracistes ? – DNyuz

Are Standardized Tests Racist, or Are They Anti-racist?

Ils font leurs listes, les vérifient deux fois, essaient de décider qui est présent et qui ne l’est pas. Une fois de plus, c’est la saison des admissions et les tensions sont vives alors que les dirigeants universitaires sont aux prises avec des décisions difficiles qui affecteront l’avenir de leurs écoles. La principale de ces tensions, au cours des dernières années, a été la question de savoir si les tests standardisés devraient être au cœur du processus.

En 2021, le système de l’Université de Californie abandonné l’utilisation de tous les tests standardisés pour les admissions au premier cycle. Université d’État de Californie emboîté le pas au printemps dernier et en novembre, l’American Bar Association a voté abandonner l’exigence LSAT pour l’admission dans l’une des facultés de droit du pays à partir de 2025. De nombreuses autres écoles sont récemment parvenues à la même conclusion. La science magazine rapports que parmi un échantillon de 50 universités américaines, seulement 3% des titulaires d’un doctorat. les programmes scientifiques exigent actuellement que les candidats soumettent des scores GRE, contre 84% il y a quatre ans. Et les collèges qui ont abandonné leurs exigences de test ou les ont rendus facultatifs en réponse à la pandémie se sentent maintenant déchiré sur l’opportunité de ramener ces tests.

Les partisans de ces changements soutiennent depuis longtemps que les tests standardisés sont biaisés contre les étudiants à faible revenu et les étudiants de couleur, et ne devraient pas être utilisés. Le système sert à perpétuer un statu quo, disent-ils, où les enfants dont les parents se situent dans le 1 % supérieur de la répartition des revenus sont 77 fois plus susceptibles fréquenter une université de l’Ivy League que les enfants dont les parents se situent dans le quintile inférieur. Mais ceux qui approuvent encore les tests affirment l’image miroir : les écoles ont pu identifier les étudiants talentueux à faible revenu et les étudiants de couleur et leur donner des expériences éducatives transformatrices, soutiennent-ils, précisément car ces étudiants sont testés.

Ces deux perspectives – que les tests standardisés sont un moteur de l’inégalité et qu’ils sont un excellent outil pour l’améliorer – sont souvent opposées dans le discours contemporain. Mais à mon avis, ce ne sont pas des positions d’opposition. Ces deux choses peuvent être vraies en même temps : Tests peut être préjudiciable aux élèves marginalisés et ils peuvent être utilisés pour aider ces étudiants réussir. Nous oublions souvent une leçon importante sur les tests standardisés : ils, ou du moins leurs résultats, prennent la forme de données ; et les données peuvent être interprétées et exploitées de multiples façons. Cela peut sembler une déclaration évidente, mais c’est crucial pour résoudre ce débat.

J’enseigne un doctorat. séminaire sur les méthodes de recherche quantitative qui plonge dans les subtilités de la génération, de l’interprétation et de l’application des données. L’une des lectures que j’attribue —l’article d’Andrea Jones-Rooy “Je suis un scientifique des données qui est sceptique à propos des données» – contient un passage pertinent pour notre réflexion sur les tests standardisés et leur utilisation dans les admissions :

Les données ne peuvent rien dire sur un problème, pas plus qu’un marteau ne peut construire une maison ou que de la farine d’amandes ne peut faire un macaron. Les données sont un ingrédient nécessaire à la découverte, mais vous avez besoin d’un humain pour les sélectionner, les façonner, puis les transformer en un aperçu.

Lors de l’examen des candidatures, les responsables des admissions doivent transformer les résultats des tests en informations sur le potentiel de réussite de chaque candidat à l’université. Mais leur capacité à générer ces informations dépend de ce qu’ils savent du processus plus large de génération de données qui a conduit les étudiants à obtenir ces scores, et de la façon dont les responsables interprètent ce qu’ils savent de ce processus. En d’autres termes, ce qu’ils font des résultats des tests – et s’ils finissent par perpétuer ou réduire les inégalités – dépend de la façon dont ils envisagent les préjugés dans un système plus large.

Tout d’abord, qui prend ces tests n’est pas aléatoire. L’obtention d’un score peut être si coûteuse, en termes de temps et de l’argent— qu’il est hors de portée pour de nombreux étudiants. Cette source de biais peut être traitée, au moins en partie, par la politique publique. Par exemple, la recherche a révélé que lorsque les États mettent en œuvre des politiques de test universelles dans les écoles secondaires et intégrer les tests au programme d’études régulier plutôt qu’un complément que les élèves et les parents doivent fournir eux-mêmes, davantage d’élèves défavorisés entrent à l’université et l’écart de revenu se rétrécit. Même si nous résolvons ce problème, un autre problème, certes plus difficile, devra encore être résolu.

Le deuxième problème concerne ce que les tests mesurent réellement. Les chercheurs ont débattu de cette question pendant des décennies, et continuer à débattre dans des revues académiques. Pour comprendre la tension, rappelez-vous ce que j’ai dit plus tôt : les universités essaient de comprendre les candidats potentiel de réussite. La capacité des étudiants à réaliser leur potentiel dépend à la fois de ce qu’ils savent avant d’arriver sur le campus et de se trouver dans un environnement académique favorable. Les tests sont censés mesurer les connaissances antérieures, mais la nature du fonctionnement de l’apprentissage dans la société américaine signifie qu’ils finissent par mesurer également d’autres choses.

Aux États-Unis, nous avons un système d’enseignement primaire et secondaire inégal en raison de lois et politiques historiques et contemporaines. Les écoles américaines continuent d’être fortement séparées par la race, l’ethnie et la classe sociale, et que la ségrégation affecte ce que les élèves ont la possibilité d’apprendre. Les écoles disposant de ressources suffisantes peuvent se permettre de fournir davantage expériences éducatives enrichissantes à leurs élèves que ne le peuvent les écoles sous-financées. Lorsque les élèves passent des tests standardisés, ils répondent aux questions en fonction de ce qu’ils ont appris, mais ce qu’ils ont appris dépend de le genre d’écoles ils ont eu la chance (ou la malchance) d’y assister.

Cela crée un défi pour les testeurs et les universités qui s’appuient sur leurs données. Ils tentent d’évaluer les aptitudes des élèves, mais la nature inégale des environnements d’apprentissage dans lesquels les élèves ont été élevés signifie que les tests capturent également les disparités sous-jacentes ; c’est une des raisons les résultats des tests ont tendance à refléter des schémas d’inégalité plus larges. Lorsque les agents d’admission voient un étudiant avec de faibles scores, ils ne savent pas si cette personne manquait de potentiel ou si elle a plutôt été privée d’opportunités éducatives.

Alors, comment les collèges et les universités devraient-ils utiliser ces données, compte tenu de ce qu’ils savent des facteurs qui les alimentent ? La réponse dépend de la façon dont les collèges et les universités perçoivent leur mission et leur objectif plus large dans la société.

Dès le début, les tests standardisés étaient destinés à filtrer les étudiants. UN rapport du Congrès sur l’histoire des tests dans les écoles américaines décrit comment, jeÀ la fin des années 1800, les collèges et universités d’élite étaient mécontents de la qualité des diplômés du secondaire et cherchaient un meilleur moyen de les sélectionner. Le président de Harvard a proposé pour la première fois un système d’examens d’entrée communs en 1890; le conseil d’examen d’entrée au collège a été formé 10 ans plus tard. Cette orientation – vers l’exclusion – a conduit les écoles à utiliser des tests pour ne trouver et n’admettre que les étudiants qui semblaient susceptibles d’incarner et de préserver l’héritage prestigieux d’une institution. Cela les a amenés à des politiques assez peu recommandables. Par exemple, il y a quelques années, un porte-parole de l’Université du Texas à Austin a admis que l’adoption par l’école des tests standardisés dans les années 1950 était née de ses inquiétudes concernant les effets de Brown c.Conseil de l’éducation. UT a examiné la distribution des résultats des tests, a trouvé des seuils qui élimineraient la majorité des candidats noirs, puis a utilisé ces seuils pour guider les admissions.

De nos jours, les universités ont souvent prétendre avoir des objectifs de inclusion. Ils parlent de la valeur d’éduquer non seulement les enfants de l’élite, mais un un échantillon diversifié de la population. Au lieu de rechercher et d’admettre des étudiants qui ont déjà eu d’énormes avantages et d’exclure spécifiquement presque tout le monde, ces écoles pourraient essayer de recruter et d’éduquer les types d’étudiants qui n’ont pas eu d’opportunités éducatives remarquables dans le passé.

Une utilisation prudente des données de test pourrait soutenir cet objectif. Si les résultats des étudiants indiquent qu’ils ont besoin de plus de soutien dans des domaines particuliers, les universités pourraient investir davantage de ressources pédagogiques dans ces domaines. Ils pourraient embaucher plus d’instructeurs ou de personnel de soutien pour travailler avec les élèves à faible score. Et si les écoles remarquent des tendances alarmantes dans les données – des domaines cohérents où les élèves n’ont pas été suffisamment préparés – elles pourraient réagir non pas avec mécontentement, mais avec leadership. Ils pourraient plaider pour que l’État fournisse aux écoles de la maternelle à la 12e année de meilleures ressources.

De tels investissements seraient dans l’intérêt de la nation, considérant qu’une des fonctions de notre système d’éducation est de préparer les jeunes aux défis actuels et futurs. Ceux-ci inclus améliorer l’équité et l’innovation dans les sciences et l’ingénieries’adressant changement climatique et justice climatiqueet la création systèmes technologiques qui profitent à un public diversifié. Tous ces domaines bénéficier de divers groupes de personnes travaillant ensemble— mais des groupes divers ne peuvent pas se réunir si certains membres n’acquièrent jamais les compétences nécessaires à la participation.

Mais les universités – du moins celles d’élite – n’ont pas traditionnellement recherché l’inclusion, par l’utilisation de tests standardisés ou autrement. À l’heure actuelle, les recherches sur le comportement des universités suggèrent qu’elles fonctionnent comme si elles étaient largement concourir pour le prestige. Si telle est leur mission – par opposition à la promotion de l’éducation inclusive – alors il est logique d’utiliser les résultats des tests pour l’exclusion. L’inscription des étudiants qui obtiennent les meilleurs résultats aide les écoles à optimiser leurs indicateurs de marché, c’est-à-dire leur classement.

Autrement dit, les tests eux-mêmes ne sont pas le problème. La plupart des composantes des portefeuilles d’admission souffrent des mêmes biais. Pour ce qui est de favoriser les riches, essais d’admission sont encore pires que les tests standardisés ; il en va de même pour la participation à activités extra-scolaires et admissions héritées. Pourtant, tous ces éléments fournissent aux universités des informations utiles sur les types d’étudiants qui peuvent arriver sur le campus.

Aucune de ces données ne parle d’elles-mêmes. Historiquement, les personnes qui interprètent et agissent sur la base de ces informations ont conféré des avantages aux étudiants riches. Mais ils peuvent prendre des décisions différentes aujourd’hui. Que les universités poursuivent leurs trajectoires exclusives ou deviennent des institutions plus inclusives ne dépend pas de la manière dont leurs étudiants remplissent les feuilles à bulles. Au lieu de cela, les écoles doivent trouver les réponses par elles-mêmes : dans quel type d’entreprise travaillent-elles et pour qui existent-elles ?

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