Strategie di identificazione e correzione del cheating mediante equazioni strutturali e modelli gerarchici

Negli ultimi anni, le procedure per la valutazione standardizzata delle competenze degli studenti hanno assunto via via maggiore importanza sia a livello nazionale che internazionale. In Italia, in particolare, risulta molto elevata l'attenzione dell'opinione pubblica verso le rilevazione effettuate dall'Istituto Nazionale per la Valutazione del sistema educativo di istruzione e di formazione (INVALSI) nell'ambito del Sistema Nazionale di Valutazione (SNV). A seguito degli effetti distorsivi dovuti ai frequenti casi di cheating verificatisi, si è avvertita nel tempo in maniera sempre più pressante la necessità di disporre di strumenti metodologici, tecnicamente validi e condivisi, in grado di massimizzare la qualità dei dati rilevati dall'INVALSI. Il presente contributo descrive la proposta di ricerca del gruppo di lavoro composto dalle autrici finalizzata all'identificazione ed al trattamento del cheating. Essa si ispira alla metodologia già ampiamente sperimentata sia nell'ambiro del progetto PIMS (Profit Impact of Marketing Strategy), sia dall'Agenzia delle Entrate nella predisposizione degli Studi di Settore e si basa sul presupposto che i dati raccolti nelle classi in cui era presente l'osservatore esterno (cosiddette classi campione) costituiscano un insieme di dati qualitativamente valido, atto a costituire un appropriato termine di riferimento per la correzione dei dati della popolazione (classi senza osservatore) che vengono identificate come sospette di cheating. Le tecniche di analisi statistica utilizzate per il trattamento del cheating sono: i modelli multilevel e i modelli a equazioni strutturali.