Todos concordam que habilidades duradouras importam. Medi-los é a questão mais difícil, e a que a Skills for the Future (SFF) está trabalhando para abordar. A SFF faz parceria com os estados para construir a infraestrutura necessária para medir, documentar e reconhecer as habilidades duradouras das quais os estudantes dependem após o ensino médio. Com o Missouri recentemente se juntando ao SFF como estado-piloto, conversamos com Danielle Eisenberg, Diretora Executiva de Skills for the Future, para falar sobre por que habilidades duradouras têm sido tão difíceis de capturar e como é uma medição confiável.

Eisenberg: Uma forma de explicar essa lacuna é um descompasso fundamental entre a natureza das habilidades duradouras e os métodos que tradicionalmente usamos para avaliá-las.

Avaliações padronizadas são otimizadas para construtos relativamente independentes do contexto e que podem ser elicitados de forma confiável em um ambiente controlado. Habilidades duráveis não se encaixam nesse modelo. A colaboração é diferente em um laboratório de ciências do que em um projeto de serviço comunitário.

Isso não é uma falha na medição; É uma característica do construto. A área frequentemente tentou resolver essa variação removendo o contexto, padronizando a tarefa e controlando as condições, para que as avaliações sejam comparáveis entre os alunos. Mas para habilidades duradouras, fazer isso troca validade por confiabilidade. Você acaba com uma pontuação que pode comparar entre os alunos e que não mede mais a capacidade real que você valorizava. O trabalho do SFF inclui o contexto como parte crítica do sinal.

Há também um problema mais sutil: habilidades duradouras não dependem apenas do contexto, elas são cumulativas. Um único artefato forte, como uma redação envolvente ou um projeto em grupo, não pode dizer sozinho se um aluno pode aplicar o que aprendeu em outro lugar. Eles conseguem colaborar tão bem em um experimento científico quanto em um projeto de serviço comunitário? Eles conseguem se comunicar claramente em um relatório escrito e em uma apresentação ao vivo? Essa capacidade de carregar uma habilidade em diferentes contextos é o que queremos dizer quando dizemos que uma habilidade é durável.

Eisenberg: Skills for the Future é construído sobre uma premissa específica: a medição válida de habilidades duradouras requer múltiplas e variadas formas de evidência, interpretadas no contexto. Artefatos autênticos do trabalho, o que os estudantes produzem por meio de cursos, atividades extracurriculares, emprego e engajamento comunitário, formam a base. Esses artefatos são avaliados em relação às Progressões de Habilidades compartilhadas por meio de um fluxo de trabalho que combina IA com revisão por educadores. A IA escaneia cada artefato, identifica passagens que constituem evidências de habilidades específicas e propõe avaliações contra as Progressões. Cada avaliação proposta está atrelada às evidências específicas do trabalho do aluno que a apoiam. Os educadores então verificam e ajustam. O objetivo da IA não é tirar o educador do ciclo, mas sim fazer a extração inicial em escala e revelar um ponto de partida estruturado que o educador possa confirmar, refinar ou rejeitar. Cada avaliação acaba trazendo uma cadeia de evidências auditável por trás, o que importa tanto para a confiança dos educadores quanto para o trabalho de longo prazo de validar o próprio sistema. Incluir trabalhos fora da escola é intencional. Se as evidências se restringem ao trabalho gerado pela escola, o sistema subestima sistematicamente o que muitos alunos podem fazer, especialmente aqueles cujas demonstrações mais fortes aparecem fora da sala de aula tradicional.

Avaliações diretas ajudam a preencher lacunas de habilidades que são difíceis de perceber em um produto finalizado. Colaboração, por exemplo, não aparece muito em um ensaio ou relatório final, então usamos cenários interativos que permitem aos alunos demonstrá-la em ação. Avaliações diretas não são o principal motor de medição. Eles funcionam, na verdade, como amplificadores de sinal nesse modelo, estrategicamente utilizados para preencher lacunas de evidências que artefatos autênticos não conseguem preencher sozinhos, como as dimensões interpessoais da colaboração.

As reflexões do aluno adicionam outra camada: o próprio relato do aluno sobre como ele construiu uma habilidade ao longo do tempo, o que adiciona uma dimensão interpretativa e cumpre um papel metacognitivo para o aluno.

Agregação é o que muda a inferência. Uma única tarefa só pode te dizer até certo ponto. Entre as disciplinas e ao longo do tempo, padrões surgem que nenhum artefato individual pode mostrar, e as perguntas que o sistema pode responder mudam de "esse estudante demonstrou pensamento crítico neste ensaio" para algo mais próximo do que os responsáveis pelas admissões e empregadores universitários realmente querem saber: esse estudante traz essa capacidade consistentemente para exercer em situações variadas?

Desde que a ETS lançou seus projetos-piloto estaduais no ano passado, mais de 8.500 alunos de 79 escolas e 336 educadores participaram. Descobertas iniciais sugerem que a abordagem é viável, e as condições para uma adoção significativa estão se tornando mais claras. A validação entre contextos é contínua.

Eisenberg: Progressões de Habilidades são definições fundamentadas em pesquisa sobre como colaboração, comunicação e pensamento crítico se manifestam em quatro níveis de desenvolvimento. Essas progressões foram elaboradas por equipes incluindo pesquisadores do ETS e depois passaram por rodadas de revisão com especialistas nacionais, educadores e até partes interessadas do ensino superior e do mercado de trabalho.

Essas progressões tentam fazer algo menos comum nesse espaço: elas distinguem o que é essencial para a construção de uma habilidade, as características que precisam estar presentes para, digamos, a colaboração ser colaboração, do que é cultural e contextualmente variável em como ela se manifesta. Intencionalidade conjunta, resposta mútua e contribuição distribuida: esses são essenciais para a colaboração em construto. Se a colaboração aparece como uma afirmação verbal visível ou como uma facilitação mais silenciosa, se o desacordo é direto ou indireto, se a contribuição é atribuída ao grupo ou ao indivíduo: esses fatores variam conforme a comunidade e o contexto.

As Progressões são projetadas para reconhecer ambos. É isso que permite que o mesmo framework avalie um aluno liderando um laboratório de ciências, um aluno facilitando uma reunião de organização comunitária e um aluno apoiando uma decisão familiar multilíngue sem achatar nenhum deles em um único modelo.

Se você quer pontuar um argumento escrito, um trabalho em grupo e uma reflexão sobre uma experiência fora da escola contra a mesma habilidade, precisa de uma referência comum para entender como é o crescimento dessa habilidade. Chamamos de linguagem compartilhada porque oferecem a educadores, alunos e formuladores de políticas o mesmo vocabulário. A pessoa que avalia um artefato, o estudante entendendo onde está e o estado interpretando os resultados funcionam todos com a mesma definição.

Eisenberg: A adesão do Missouri a esse esforço, junto com Rhode Island, Nevada, Carolina do Norte, Indiana e Wisconsin, reflete tanto o crescente apetite estadual por esse trabalho quanto a maturação da infraestrutura necessária para sustentá-lo.

O que aprendemos com a Carolina do Norte, onde patrocínio estadual sustentado, desenvolvimento profissional dedicado de educadores e conexões claras com os frameworks Portrait of a Graduate produziram nossa maior e mais rigorosa implementação, agora está informando como projetamos para escala em outros lugares.

A adoção acelera quando há alinhamento em todos os níveis, desde liderança e políticas até tecnologia, e acima de tudo quando os próprios educadores estão engajados e entusiasmados. Isso significa trazer os parceiros certos para a mesa cedo e construir a infraestrutura e o apoio aos educadores junto com as próprias ferramentas.

Eisenberg: Habilidades duradouras têm sido submedidas. De acordo com a Walton Family Foundation e o estudo Voices of Gen Z da Gallup, apenas 35% dos alunos do ensino fundamental e médio sentem que sua educação está lhes proporcionando habilidades relevantes para suas futuras carreiras. Esse número não significa que os alunos estejam saindo da escola sem habilidades duradouras. Isso significa que as escolas não tiveram maneiras eficazes e credíveis de reconhecê-las e documentá-las.

Medir bem essas habilidades exige aceitar a complexidade que sistemas mais simples são projetados para evitar: complexidade sobre o que conta como evidência, de onde pode vir e o que significa no contexto.

Também exige ser explícito sobre o que o sistema de medição pode afirmar hoje, o que ainda está sendo validado e quais evidências estão por trás de cada peça. Tentamos ser tão claros sobre os limites de nossas reivindicações atuais quanto sobre sua força. Essa disciplina é parte do que distingue esse trabalho dos esforços anteriores de habilidades duradouras, e é parte do motivo pelo qual parceiros estaduais e financiadores têm estado dispostos a investir no arco mais longo em vez do resultado rápido.

Quando os alunos contribuem com diferentes formas de evidência, quando o trabalho dentro e fora da escola é avaliado por meio de uma estrutura consistente e fundamentada em pesquisas e quando os insights se acumulam ao longo do tempo em vez de se condensarem em uma única pontuação, algo muda. Os alunos são vistos de forma mais completa. Educadores ensinam com uma visão mais completa de quem está à sua frente. E o histórico escolar se aproxima do que deveria ser: uma representação verdadeira do corpo de evidências do estudante. Estamos no início da construção para isso. A base é sólida e o aprendizado é real.

Para saber mais sobre a iniciativa Skills for the Future, visite https://www.ets.org/skills-for-future.html