Resultados à medida das conveniências - 1ª parte

Um exemplo de curva de Gauss

Mesmo sendo um assunto que não temos por objectivo abordar, as classificações nos recentes exames de aferição e as acusações de facilitismo merecem um comentário genérico que se aplica a inúmeras situações, que podem ou não estar relacionadas com o sistema de ensino, mas que são patentes em inúmeros cursos de formação ministrados pelas mais diversas entidades.

A manipulação de classificações, normalmente inflacionando-as, de modo a que os resultados surjam como superiores à real valia de quem efectuou um dado teste é algo conhecido, sendo usado para fins comerciais e políticos, por mero comodismo ou por um conjunto infindo de situações que nem vale a pena comentar.

Um dos processos para melhorar resultados é o de recorrer a um método de distribuição, como o da "curva de Gauss", que basicamente ordena as classificações de acordo com o resultado, encaixando-as depois no interior da curva, de forma a que, independentemente dos valores iniciais, estes venham a traduzir-se na estatística esperada.

Exemplificando, vamos admitir que numa centena de exames se pretende obter 10% de classificações de 1, 20 com notas de 2, 40% com a classificação de 3, outros 20% com 4 e 10% com a nota máxima, que será 5.

Folha de cálculo na origem de curva de Gauss

Em termos gráficos, será uma curva que sobe do 1 até ao 3 e diminui depois até ao 5, traduzindo assim a distribuição de notas que se pretende obter e que, repetimos, poderão nada ter a ver com as notas do exame.

Agora, basta ordenar os exames por classificação, sendo que os 10 melhores, correspondendo a 10%, terão a nota máxima, um 5, mesmo que a sua nota real seja, por exemplo, inferior a 4, dado que para o efeito conta apenas o "ranking" e não o valor bruto.

Seguidamente faz-se o mesmo com as restantes classificações, sempre repetindo o processo com base no ordenamento, até que os 10 últimos serão encaixados no 1, completando assim os 100%.

Este método, que também pode ser prejudicial em termos de classificações, partindo da estatística final para a atribuição da classificação individual, permite um ajuste imediato em função da mensagem a transmitir, bastando para tal alterar a forma ou o posicionamento da curva, sobretudo no seu pico ou mediana, de modo a satisfazer qualquer exigência.