Investigadores que analizaron más de 30 millones de registros de calificaciones de la Universidad de Michigan descubrieron algo insólito: los estudiantes cuyos apellidos comienzan con las últimas letras del abecedario reciben notas más bajas que sus compañeros con apellidos que empiezan con A, B o C.
Los responsables del estudio, publicado en Mangement Science, Jun Li, Jiaxin Pei y Helen Wang, consideran que una de las razones detrás de este curioso fenómeno es la fatiga de los profesores. A esto se suma la secuencia de calificación y el uso incorrecto de software como Canvas, el software de gestión de aprendizaje más utilizado en el mundo académico.
La trampa del orden alfabético
El equipo analizó datos de Canvas entre 2014 y 2022. El estudio los llevó a identificar un patrón constante: los primeros estudiantes de la lista, en orden alfabético, obtuvieron mejores resultados que los últimos. Dichos datos fueron complementados con información del registro universitario, como antecedentes, demografía y trayectoria de aprendizaje de cada estudiante.
Según Phys Org, aunque la diferencia parezca mínima (0.3 puntos más para los primeros y 0.3 menos para los últimos), la suma total es suficiente para afectar promedios generales, y con estos, oportunidades académicas y trayectorias profesionales. También descubrieron que los estudiantes al final del alfabeto recibían comentarios más negativos por parte de sus profesores.
Para Wang, “esto puede ser algo que sucede inconscientemente“. Los investigadores sugieren que el cansancio de los profesores podría aumentar a medida que avanzan en las evaluaciones y correcciones. “Cuando trabajas en algo durante un largo período de tiempo, te cansas y luego empiezas a perder la atención y tus capacidades cognitivas disminuyen“, apunta Pei.
Además identifican otra causa para este problema y está en Canvas. La configuración predeterminada para clasificar tareas de este sistema es alfabéticamente y los profesores simplemente no cambian eso. Pese a que los datos estudiados provienen de la Universidad de Michigan, el equipo afirma que sus hallazgos pueden aplicarse a otras instituciones y cursos.
Una solución sencilla
Para poder realizar una evaluación más justa, los investigadores consideran que una solución simple es cambiar el orden predeterminado en el que los nombres aparecen en Canvas para ponerlo en aleatorio. De esta manera se podrá evitar que un pequeño detalle en el software tenga un gran impacto en la vida profesional de un estudiante.
Otra propuesta del equipo es que las instituciones académicas contraten evaluadores extra para las clases más grandes, dividir las tareas de calificación entre varios profesores o bien capacitar a los docentes para reconocer esta clase de sesgos y evitar que el cansancio afecte a una revisión justa de cada uno de los trabajos examinados.
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