Equivalência de linha de base
A medida em que dois ou mais grupos (por exemplo, grupos de tratamento/intervenção e de comparação) são semelhantes em características no início do estudo, com o objetivo de comparar o efeito da intervenção nesses grupos. Ao comparar os efeitos de uma intervenção em dois ou mais grupos, pressupõe-se que os grupos sejam equivalentes em termos de desempenho, dados demográficos ou outras características-alvo antes da intervenção (ou seja, na linha de base), de modo que quaisquer diferenças subsequentes possam ser atribuídas à intervenção.
Estabelecer a equivalência basal permite isolar o efeito da intervenção sobre o tratamento, eliminando fatores de confusão e influências externas. Um exemplo de fator que poderia contribuir para a ausência de equivalência basal seria se o grupo de tratamento apresentasse um número maior de alunos com desempenho superior ao do grupo de comparação no início do estudo. Nessa situação, o efeito da intervenção não pode ser isolado e os resultados seriam considerados enviesados.
Análise de agrupamentos
Um método estatístico para dividir participantes (por exemplo, alunos, escolas) em grupos significativos com base no grau em que compartilham características comuns (por exemplo, uso de produtos). As características dos participantes em um grupo são significativamente diferentes das dos outros grupos.
Grupo de comparação
O grupo de participantes em um estudo que não recebe tratamento/intervenção ou que recebe um tratamento/intervenção diferente e, portanto, é comparado ao grupo de participantes que recebeu o tratamento/intervenção (ou seja, o grupo de tratamento).
Intervalo de confiança
Um intervalo de valores estimados a partir de uma amostra que provavelmente contém o valor verdadeiro da população. Por exemplo, se o valor estimado na amostra estiver entre 0,40 e 0,60 com um nível de confiança de 90%, pode-se concluir que, se forem coletadas múltiplas amostras de uma população, em 90% dos casos o valor estimado estará entre 0,40 e 0,60. Em outras palavras, há 90% de probabilidade de que o valor médio da população esteja entre 0,40 e 0,60.
Nível de confiança
A probabilidade de os intervalos de confiança observados conterem o valor verdadeiro da população. O nível de confiança é definido pelo pesquisador e expresso em porcentagem. Por exemplo, um nível de confiança de 90% indica que, se coletarmos múltiplas amostras de uma população, 90% dos intervalos incluirão o valor verdadeiro da população.
Fator de Confusão
Um fator ou variável em um estudo que influencia pelo menos parte da relação entre as variáveis independentes (ou seja, tratamento/intervenção) e dependentes (ou seja, resultado da aprendizagem). A omissão ou eliminação da influência de potenciais variáveis de confusão (por exemplo, como covariável) limita a confiabilidade e a validade do estudo. Por exemplo, ao examinar se os alunos que usam um produto (ou seja, o grupo de tratamento/intervenção) demonstram maiores ganhos de desempenho do que os alunos que não usam o produto (ou seja, o grupo de comparação), um fator de confusão pode ser o desempenho médio dos alunos de cada grupo antes do tratamento. Qualquer diferença no desempenho médio dos alunos entre os grupos antes da introdução do tratamento pode impactar o ganho de desempenho após o tratamento. Assim, a omissão de qualquer diferença no desempenho dos alunos na análise ou a eliminação dessa diferença antes do tratamento confundirá os resultados.
Correlação
Uma medida estatística da relação (magnitude e direção) entre duas variáveis — a extensão em que uma variável muda em relação a outra.
Coeficiente de correlação
O coeficiente de correlação indica a direção e a magnitude da relação estatística entre duas variáveis. O índice pode variar de -1,00 (relação negativa) a +1,00 (relação positiva), sendo 0 indicativo de ausência de relação. Por exemplo, se o coeficiente de correlação entre a frequência de uso de um produto e o desempenho for 0,80, pode-se concluir que essas variáveis são altamente (magnitude) e positivamente (direção) correlacionadas entre si. Em outras palavras, quando a frequência de uso do produto aumenta, o nível de desempenho também aumenta.
Relação custo-benefício
A eficácia relativa de um tratamento ou intervenção em comparação com seu custo. Especificamente, a análise de custo-efetividade consiste em um conjunto de técnicas que permite comparar os custos (diretos e indiretos) de um tratamento ou intervenção com sua eficácia. Normalmente, a análise de custo-efetividade resulta em um valor que pode ser posicionado em algum ponto dentro de quadrantes que variam de "alto custo, baixa eficácia" a "baixo custo, alta eficácia".
Covariável
Covariáveis são fatores/variáveis que têm o potencial de influenciar os resultados de um estudo. Uma suposição comum é que os níveis das covariáveis sejam idênticos para os participantes (por exemplo, alunos) em todos os grupos de estudo (por exemplo, grupo de tratamento/intervenção e grupos de comparação). Assim, quaisquer diferenças encontradas entre os grupos podem ser atribuídas ao tratamento ou à intervenção. As covariáveis podem ser incluídas na análise com dois propósitos diferentes. Uma covariável pode ser de interesse primário. Nesses casos, análises de subgrupos podem ser conduzidas para determinar seu efeito nos resultados do estudo. Por exemplo, o nível escolar pode ser de interesse primário e considerado como covariável ao explorar o impacto da intervenção no desempenho do aluno. Por outro lado, as covariáveis podem ser incluídas em uma análise para evitar resultados de confusão. Quando as covariáveis são fatores externos, o controle estatístico delas permite manter constante (ou remover) sua influência e descartar possíveis fatores de confusão. Covariáveis comuns incluem nível socioeconômico, gênero, série escolar, desempenho acadêmico anterior e localização da escola.
Variável dependente
Um fator que representa o resultado de interesse. As variáveis dependentes também são chamadas de variáveis de resposta, variáveis de resultado ou variáveis explicadas. Variáveis dependentes comuns incluem diferentes tipos de resultados educacionais, como o desempenho acadêmico.
Avaliação Educacional
A investigação de uma intervenção educacional em curso ou concluída, com o objetivo de determinar em que medida os objetivos da intervenção foram alcançados. Metodologias específicas podem ajudar a determinar a eficácia e o impacto de uma intervenção, bem como sua utilidade e custo-efetividade.
Tamanho do efeito
Uma medida quantitativa da força da relação entre uma ou mais variáveis ou grupos em uma população. O tamanho do efeito fornece evidências sobre o impacto de uma determinada intervenção, indexando a magnitude do efeito da intervenção de forma padronizada, o que permite que os resultados sejam comparados em diversos contextos. Os tamanhos do efeito podem assumir múltiplas formas, sendo uma forma comum a diferença média padronizada (por exemplo, g de Hedges) entre grupos. Ao examinar um único grupo, utiliza-se uma forma diferente de tamanho do efeito (por exemplo, correlação, regressão), que indexa a relação entre a variável independente (por exemplo, uso de tecnologia educacional) e a variável dependente (por exemplo, desempenho acadêmico).
Hedge's g
O g de Hedge é um tipo específico de medida do tamanho do efeito, baseado na diferença média padronizada entre dois ou mais grupos (por exemplo, grupos de tratamento/intervenção e de comparação). Ele fornece evidências sobre o impacto de uma determinada intervenção, mostrando a magnitude do seu efeito. O g de Hedge é mais robusto aos efeitos de amostras menores. O valor do g de Hedge pode variar de +1 (efeito positivo) a -1 (efeito negativo).
Variável independente
Um fator que se espera que influencie outro fator (ou seja, a variável dependente). Normalmente, a variável independente é manipulada para examinar em que medida diferentes níveis da variável independente (por exemplo, o uso de tecnologia educacional) predizem ou se relacionam com mudanças na variável dependente (por exemplo, o desempenho acadêmico). As variáveis independentes também são chamadas de variáveis preditoras ou variáveis explicativas.
Intervenção
O processo de aplicar um tratamento aos usuários para examinar se ele produz efeito. As intervenções podem incluir tecnologias educacionais, atividades em sala de aula, ferramentas de aprendizagem digital, abordagens pedagógicas e práticas de ensino.
Localidade
A localização geográfica da escola ou do distrito, particularmente no que diz respeito à sua posição no espectro entre cidade, subúrbio, vila ou área rural.
Margem de erro
Uma aproximação estatística da margem de erro amostral presente no tamanho do efeito de um estudo, que indica a probabilidade de o valor estimado a partir de uma amostra representar com precisão o valor real de toda a população. Quanto maior a margem de erro, menor a confiança de que o valor estimado pelo estudo esteja próximo do valor real da população.
Correspondência
Um conjunto de procedimentos estatísticos que permite identificar conjuntos correspondentes de participantes dos grupos de estudo (por exemplo, grupos de tratamento/intervenção e de comparação). Os participantes são pareados (e subsequentemente comparados) quando possuem características ou atributos aproximadamente iguais, medidos pelas covariáveis (por exemplo, sexo, etnia, desempenho anterior). Teoricamente, o procedimento de pareamento resultará em grupos de estudo aproximadamente equivalentes, o que diminui a probabilidade de que fatores externos ou de confusão estejam causando os efeitos do tratamento.
Resultado
Qualquer critério, resultado ou variável de resposta educacional utilizada para mensurar um resultado educacional de interesse em uma avaliação de ciclo rápido. Os resultados podem envolver medidas cognitivas típicas (por exemplo, notas em provas, dados do boletim escolar), medidas não cognitivas (por exemplo, autoestima, pensamento crítico, habilidades do século XXI, persistência) ou resultados educacionais alternativos, como frequência, retenção de alunos e taxa de conclusão do curso. O resultado deve ser aquilo que a intervenção (por exemplo, um produto de tecnologia educacional) pretende melhorar.
Pós-teste
Uma medida quantitativa da variável de resultado (por exemplo, notas de desempenho) que é obtida após a implementação da intervenção.
Potência (Estatística)
A capacidade de um estudo detectar o valor verdadeiro (por exemplo, uma diferença entre grupos ou a relação entre variáveis) da população a partir da amostra. Quando o poder estatístico é alto, o estudo tem maior probabilidade de detectar os impactos de uma intervenção. Por outro lado, quando o poder estatístico é baixo, o estudo pode não conseguir detectar os efeitos de uma intervenção. O poder estatístico é influenciado por (a) o nível de confiança (por exemplo, nível de confiança de 95%) na estimativa, (b) a magnitude do efeito (por exemplo, tamanho do efeito) que se está tentando detectar (efeitos maiores são mais fáceis de detectar) e (c) o tamanho da amostra. O poder varia de 0 a 1,00, sendo que especialistas sugerem 0,80 como um padrão para poder suficiente.
Pré-teste
Uma medida quantitativa da variável de resultado (por exemplo, notas de desempenho) que é obtida antes da implementação da intervenção.
Atribuição aleatória
Uma técnica para alocar participantes às condições do estudo (por exemplo, grupos de tratamento/intervenção e de comparação) por meio de randomização, de modo que cada participante tenha a mesma chance de estar em uma determinada condição do estudo. A alocação aleatória é uma condição necessária para um verdadeiro delineamento experimental (por exemplo, ensaio clínico randomizado) e aumenta a validade interna do estudo, garantindo que os diferentes grupos de estudo sejam equivalentes antes da intervenção (ou seja, equivalência basal). Quando a alocação aleatória não é viável, medidas específicas podem ser tomadas para testar a equivalência basal e ajudar a eliminar a influência das diferenças entre os grupos.
Ensaio clínico randomizado controlado
Um delineamento de estudo no qual os participantes (por exemplo, alunos, professores) são aleatoriamente designados para um grupo de tratamento/intervenção ou um grupo de comparação, o que permite assumir que os grupos são equivalentes em todas as variáveis, exceto no tratamento. O tratamento é administrado ao grupo de tratamento/intervenção e não é administrado ao grupo de comparação.
Dosagem recomendada
A dosagem recomendada refere-se à quantidade ou frequência (exposição) esperada a um tratamento/intervenção, sugerida para que seja eficaz. Por exemplo, o Produto de Tecnologia Educacional A pode recomendar a conclusão de 10 módulos por semana, enquanto o Produto de Tecnologia Educacional B pode recomendar 50 minutos de interação com o produto por dia. A dosagem recomendada também pode ser chamada de uso recomendado, dosagem/uso prescrito ou recomendação de dosagem/uso.
Quantil
Um grupo resulta da divisão de uma amostra em subgrupos aproximadamente iguais após os dados serem ordenados do menor para o maior. Qualquer número de quantis pode ser determinado para um conjunto de valores, sendo os quantis mais comuns os tercis (três grupos), os quartis (quatro grupos) e os quintis (cinco grupos). Por exemplo, a divisão de um conjunto de valores em quintis resultaria em cinco grupos aproximadamente iguais, onde cerca de 20% do conjunto total de valores se enquadra em cada quintil.
Delineamento quase-experimental
Um delineamento de pesquisa com métodos e procedimentos que satisfazem a maioria das condições de um delineamento experimental verdadeiro, mas que não inclui a alocação aleatória dos participantes às condições do estudo. Como a alocação aleatória é frequentemente impraticável e, às vezes, impossível, os delineamentos quase-experimentais são implementados com frequência em pesquisas educacionais. Com a metodologia apropriada, os delineamentos quase-experimentais são altamente eficazes para responder a questões de pesquisa.
Tamanho da amostra
O número de participantes (por exemplo, alunos, educadores, escolas) incluídos no seu estudo. Caso você tenha múltiplas subamostras, o tamanho total da amostra é a soma das subamostras — por exemplo, se você tiver 250 participantes no grupo de comparação (n = 250) e 250 no grupo de tratamento/intervenção (n = 250), então o tamanho total da sua amostra será 500 (N = 500).
Amostragem
O processo de seleção de participantes (por exemplo, estudantes, educadores, escolas) para uma amostra de uma população de interesse. O grau em que se pode generalizar os resultados de um estudo depende de quão representativa a amostra é da população.
Condições de estudo
O grupo de estudo (por exemplo, grupo de tratamento/intervenção, grupo de comparação) ao qual o participante pertence.
Grupo de tratamento
O grupo de participantes em um estudo que recebe um tratamento ou intervenção. O grupo de tratamento é comparado ao grupo (ou grupos) de participantes que não receberam o tratamento ou que receberam uma intervenção diferente (por exemplo, grupo de comparação). O grupo de tratamento também é chamado de grupo experimental ou grupo de intervenção.
Métrica de utilização
Uma medida da extensão em que o participante (por exemplo, aluno) utilizou ou foi exposto ao tratamento ou intervenção. Por exemplo, a métrica de utilização de um produto de tecnologia educacional pode se referir ao número de vezes que o aluno acessou o sistema, ao tempo gasto utilizando o produto, ao número de módulos concluídos ou à porcentagem do programa de estudos concluída.
Variável
Qualquer fator mensurável, como uma característica, uso ou resultado educacional. Uma variável pode ter múltiplos valores que representam atributos únicos da variável. Por exemplo, a variável "gênero" pode assumir múltiplos valores (ex.: masculino, feminino, outro). Existem muitos tipos de variáveis, incluindo variáveis independentes, variáveis dependentes, variáveis mediadoras, variáveis moderadoras e covariáveis.