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Existe alguma diferença étnica no tamanho médio das pupilas?

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Já vi alguns artigos afirmarem que os afro-americanos têm, em média, alunos menores do que os brancos, enquanto os asiáticos têm alunos maiores. É verdade?

link: Y. Li, D. Huang; Diferença no tamanho da pupila e na espessura da íris entre asiáticos e caucasianos medida por tomografia de coerência óptica. Investir. Ophthalmol. Vis. Sci. 2009; 50 (13): 5785.


Qual é a diferença entre raça e etnia?

Esta pergunta revela algo muito mais profundo sobre as maneiras como entendemos - e entendemos mal - raça.

Se alguém lhe pedisse para descrever sua identidade para essa pessoa, por onde você começaria? Isso dependeria da cor da sua pele ou da sua nacionalidade? E quanto ao idioma que você fala, sua religião, suas tradições culturais ou ancestrais de sua família?

Essa pergunta desconcertante muitas vezes leva as pessoas a separar suas identidades em duas partes: raça versus etnia. Mas o que esses dois termos realmente significam, e qual é a diferença entre raça e etnia em primeiro lugar?

Essas palavras costumam ser usadas alternadamente, mas, tecnicamente, são definidas como coisas separadas. "'Raça' e 'etnia' foram e continuam a ser usadas como formas de descrever a diversidade humana", disse Nina Jablonski, antropóloga e paleobióloga da Universidade Estadual da Pensilvânia, conhecida por sua pesquisa sobre a evolução da cor da pele humana . "A raça é entendida pela maioria das pessoas como uma mistura de atributos físicos, comportamentais e culturais. A etnia reconhece as diferenças entre as pessoas principalmente com base no idioma e na cultura compartilhada."

Em outras palavras, a raça é freqüentemente percebida como algo inerente à nossa biologia e, portanto, herdado através das gerações. Por outro lado, a etnia é normalmente entendida como algo que adquirimos, ou autoatribuímos, com base em fatores como onde vivemos ou a cultura que compartilhamos com outras pessoas.

Mas assim que delinearmos essas definições, vamos desmontar as próprias bases sobre as quais elas foram construídas. Isso porque a questão de raça versus etnia na verdade expõe falhas importantes e persistentes em como definimos essas duas características, falhas que - especialmente quando se trata de raça - têm dado a elas um impacto social desproporcional na história humana.


Introdução

Pesquisas recentes sugerem que a orientação sexual auto-relatada corresponde mais fortemente à excitação sexual a estímulos sexuais masculinos ou femininos em homens do que em mulheres [1]. Além disso, a expressão da excitação bissexual difere entre os sexos. Há evidências conflitantes sobre se os homens identificados como bissexuais têm um padrão de excitação bissexual, mas entre as mulheres, um padrão de excitação bissexual é mais comum entre aqueles que se identificam como heterossexuais [2] - [4]. Esses resultados, no entanto, são baseados em medidas de respostas genitais, que têm limitações potenciais, como viés voluntário e diferentes dispositivos de medição para homens e mulheres. O presente estudo apresenta uma medida menos afetada por essas limitações: a dilatação da pupila. Usamos essa medida para examinar as diferenças de sexo e orientação sexual sugeridas anteriormente na resposta sexual.

Diferenças de sexo na resposta sexual

A pesquisa estabeleceu que homens e mulheres reagem diferentemente aos estímulos sexuais, com as respostas dos homens mais influenciadas pela informação erótica dos estímulos e as respostas das mulheres mais dependentes de outros aspectos não sexuais dos estímulos [5] - [7]. Esses resultados concordam com a proposta de que, em contraste com os homens, os padrões de atração sexual das mulheres são menos afetados pelo sexo do parceiro e mais por variáveis ​​culturais, sociais e situacionais [8] - [10]. Essas variáveis ​​incluem vínculos de pares, história de apego, experiências educacionais, atitudes e crenças religiosas e aculturação [5], [6]. Por meio da socialização, essas experiências alteram a capacidade das mulheres de resposta sexual, levando a uma maior variabilidade na excitação sexual [11]. A consequência, de acordo com Peplau [6], é que ambas as experiências sexuais e não sexuais são cruciais para moldar a orientação e atração sexual das mulheres, incluindo o potencial de algumas mulheres mudarem sua atração sexual por homens e mulheres ao longo do tempo e em diferentes contextos.

Baumeister [8] propôs que o mecanismo subjacente para essa diferença de sexo na variabilidade da atração sexual tem uma base evolutiva. Baumeister escreve na página 347 que a sexualidade evoluiu para "se adequar às contingências reprodutivas de machos e fêmeas, a fim de maximizar a transmissão dos genes de cada pessoa". Os homens evoluíram para serem fortemente guiados por padrões motivacionais inatos que são relativamente constantes e imutáveis ​​ao longo do tempo e das situações. As mulheres evoluíram para responder ao impulso sexual masculino e serem flexíveis quanto a se e em que situações respondem ao impulso masculino. Nessa perspectiva, a sexualidade feminina, mais do que a sexualidade masculina, se adapta às novas circunstâncias. Essa diferença influencia a sexualidade das mulheres a ser mais responsiva às circunstâncias ambientais.

Como um reflexo dessa diferença geral de sexo, a relação da excitação genital com os estímulos sexuais masculinos ou femininos com orientação sexual auto-relatada é consideravelmente mais forte nos homens do que nas mulheres [2], [12]. A maioria dos homens são excitados exclusivamente para o sexo consistente com sua orientação sexual relatada, por exemplo, a maioria dos homens heterossexuais são quase exclusivamente excitados por mulheres e a maioria dos homens homossexuais são quase exclusivamente excitados por homens. Em contraste, a orientação sexual das mulheres é mal refletida em sua resposta genital porque elas respondem com excitação substancial para ambos os sexos [2], [12]. Esses resultados sugerem uma diferença substancial entre os sexos na organização da orientação sexual.

Se as diferenças de sexo na orientação sexual e excitação forem fortes e não restritas a medidas de resposta genital, então outras medidas de excitação sexual também devem indicá-las. A presente pesquisa usou a resposta pupilar como medida da excitação sexual. Assim, nossa primeira hipótese era que a correspondência da dilatação da pupila aos estímulos sexuais masculinos ou femininos com orientação sexual autorreferida seria mais forte nos homens do que nas mulheres.

Diferenças de orientação sexual na resposta sexual

Além das diferenças de sexo mencionadas acima, as medidas de excitação genital iluminam as diferenças na resposta sexual, dependendo da orientação sexual de uma pessoa. Embora a maioria dos homens mostre excitação sexual quase exclusiva para um sexo, uma minoria substancial de homens se identifica como bissexual e, portanto, pode-se esperar que demonstre forte excitação para ambos os sexos. Algumas pesquisas sugeriram, no entanto, que homens bissexuais exibem excitação sexual quase exclusiva para homens ou mulheres, mas não para ambos [3], [13]. De acordo com esta pesquisa, os homens bissexuais são semelhantes à maioria dos outros homens no sentido de que mostram uma excitação substancial apenas para um sexo. Pesquisas mais recentes de Rosenthal et al. [4], no entanto, indicou que métodos de recrutamento mais rigorosos produzem homens bissexuais autorrelatados que apresentam um padrão de excitação genital bissexual. Por exemplo, participantes identificados como bissexuais foram recrutados por meio de sites que atendem a homens que buscam relações sexuais com homens e mulheres. De acordo com outro estudo, os homens bissexuais têm um padrão de excitação genital que pode ser descrito como bissexual [14], embora outra interpretação desses dados tenha sido dada [15]. No total, há algum suporte, mas inconclusivo, para a hipótese de que a resposta sexual de homens bissexuais é um reflexo de sua orientação sexual auto-relatada.

O presente estudo utilizou métodos de recrutamento semelhantes aos empregados por Rosenthal et al. [4], mas usaram a resposta pupilar em vez da resposta genital para medir a excitação sexual. Assim, nossa segunda hipótese era que homens bissexuais apresentariam maior dilatação da pupila tanto para estímulos sexuais masculinos quanto femininos em comparação com homens heterossexuais e homossexuais.

Observamos anteriormente que homens e mulheres diferem em sua atração sexual e padrões de comportamento porque fatores ambientais e inatos influenciam os sexos de maneira diferente [8] - [10]. Outros autores apontaram que fatores inatos são responsáveis ​​pelas diferenças de orientação sexual na atração sexual [16], [17], embora alguns processos de socialização eficazes possam ser teorizados. Por exemplo, a pesquisa transcultural comparou os comportamentos sexuais do mesmo sexo de homens heterossexuais na Turquia, Tailândia e Brasil [18], [19]. A incidência de comportamento sexual do mesmo sexo foi maior nos dois primeiros grupos, mas especialmente entre os homens heterossexuais turcos da classe trabalhadora. De acordo com Cardoso, como a maioria das mulheres turcas dessa classe social não estão sexualmente disponíveis, os homens têm maior probabilidade de se envolver em comportamentos homossexuais. Conseqüentemente, a descoberta de que alguns homens mostram excitação sexual para ambos os sexos, ou se envolvem em comportamento sexual com ambos os sexos, pode ser devido a influências culturais e de classe social.

Ao contrário da maioria dos homens, muitas mulheres mostram uma excitação sexual substancial para ambos os sexos. Este padrão geral, no entanto, é moderado pela orientação sexual das mulheres e é mais comum entre as mulheres heterossexuais, que mostram uma forte excitação sexual por estímulos sexuais masculinos e femininos. Em contraste, este padrão é menos comum entre mulheres homossexuais, que mostram mais excitação sexual aos estímulos femininos e um pouco menos excitação sexual aos estímulos masculinos [2], [12]. Nesse sentido, as mulheres homossexuais apresentam padrões de excitação sexual típicos dos homens em comparação com outras mulheres. Essa observação levou à terceira hipótese deste estudo: as mulheres homossexuais apresentariam maior dilatação da pupila aos estímulos femininos, e menos aos estímulos masculinos, e as mulheres heterossexuais apresentariam dilatação mais igual para ambos os sexos.

Dilatação da pupila como medida da resposta sexual

Limitações potenciais na avaliação da orientação sexual pela excitação genital foram apontadas [20]. Em primeiro lugar, um número substancial de pessoas reluta em participar de um estudo que avalia a resposta genital [12], [21] e aqueles que o fazem podem representar uma população incomum em aspectos desconhecidos, criando assim resultados que podem não se aplicar amplamente. Em segundo lugar, a excitação genital é medida de maneira diferente nos dois sexos. Nos homens, um instrumento comum mede a circunferência peniana nas mulheres, um instrumento comum avalia a amplitude do pulso vaginal [22]. Assim, não se pode concluir com segurança se as distinções entre homens e mulheres são devidas a diferenças reais de sexo na excitação sexual ou a diferenças de medição. Terceiro, algumas pessoas podem suprimir voluntariamente a excitação genital a estímulos sexuais, o que afeta a precisão da medida [23], [24].

Uma medida menos afetada por essas limitações é a dilatação da pupila. Os participantes têm menos probabilidade de optar por não participar de um experimento que avalie o olhar fixo em vez de sua resposta genital. Em ambos os sexos, a resposta do mesmo órgão (o olho) pode ser medida com instrumentos idênticos. Além disso, a dilatação da pupila aos estímulos indica ativação do sistema nervoso autônomo [25], [26]. Este sistema está associado a muitos processos automáticos, como transpiração, digestão, pressão arterial e frequência cardíaca [27]. Por esse motivo, a dilatação da pupila tem sido usada como indicador de resposta automática, por exemplo, em estudos de reação implícita e carga cognitiva [28], [29]. Outra pesquisa sugere que a dilatação da pupila pode refletir a atenção automática, ou atenção que provavelmente não está no controle consciente dos participantes [30]. Portanto, é improvável que os participantes suprimem a dilatação da pupila aos estímulos pelos quais são sexualmente atraídos. Os padrões de dilatação da pupila podem, portanto, refletir, com alta sensibilidade, atenção automática relacionada à atração sexual e orientação sexual.

Um estudo anteriormente empregou a dilatação da pupila para medir a orientação sexual [31]. Este estudo investigou os padrões de dilatação de cinco homens heterossexuais e cinco homens homossexuais para imagens de homens e mulheres nus. Os padrões de dilatação da pupila correspondem amplamente à orientação sexual. No entanto, a maioria dos participantes estava associada aos investigadores, o que pode ter afetado os resultados. Até o momento, não houve nenhuma tentativa conhecida de confirmar esses achados com uma amostra maior e mais representativa.

Além da pesquisa básica, as respostas dos alunos como medida da orientação sexual foram empregadas pelo governo canadense entre as décadas de 1950 e 1970. O objetivo desse programa era detectar homossexuais, que na época eram considerados de risco nacional. Esses experimentos foram considerados falaciosos [32], [33] devido a várias limitações metodológicas [34]. As autoridades tiveram grande dificuldade em recrutar voluntários heterossexuais e homossexuais, o que provavelmente significava que eles não tinham poder estatístico suficiente para comparações. Apenas as identidades heterossexuais e homossexuais foram levadas em consideração, portanto, se indivíduos bissexuais participaram, eles não foram notados como tal, o que poderia ter resultados distorcidos. Os experimentadores tiveram problemas para ajustar a variação no tamanho da pupila. Sem esse ajuste, as respostas individuais, incluindo aquelas de indivíduos com orientações sexuais diferentes, não podem ser comparadas com precisão. Não se sabe o quão consistente era a distância entre a pupila e a câmera que capturou sua imagem. Sem essas informações, é problemático comparar as respostas entre os indivíduos. Muitas mudanças pupilares ocorridas estavam em uma faixa inferior a um milímetro. Como essas mudanças foram medidas manualmente, é provável que uma grande quantidade de erros tenha sido adicionada aos dados. Os estímulos sexuais variaram em grau de luminância, o que poderia ter causado respostas pupilares não relacionadas à atração sexual do indivíduo por estímulos. Esses experimentos nunca produziram resultados de forma eficiente, apesar de possuírem algumas qualidades tecnológicas únicas.

A presente pesquisa está livre da grande maioria das limitações mencionadas. Mais de 320 participantes concordaram em participar deste estudo e tiveram várias opções para indicar sua identidade sexual, desde exclusivamente heterossexual, bissexual e exclusivamente homossexual. Um rastreador infravermelho registrou automaticamente para cada participante o tamanho da pupila e o grau de dilatação. Os dados foram padronizados dentro dos participantes para permitir comparações precisas entre os participantes. A distância dos participantes à câmera foi mantida constante. A medida do tamanho da pupila foi em termos de pixel da câmera ocluído pela pupila, portanto, a medida da resposta pupilar não se baseou em uma avaliação à mão. Além disso, a presente pesquisa teve algum controle, embora bruto, sobre a luminância dos estímulos. No geral, em comparação com os estudos patrocinados pelo governo canadense [33], [34], a presente pesquisa empregou metodologias que eram consideravelmente mais avançadas e precisas.

Correspondência de Medidas

Como a dilatação da pupila raramente tem sido usada em pesquisas sistemáticas como um indicador de orientação sexual, é importante avaliar sua validade. Outra pesquisa mediu o tempo gasto vendo estímulos masculinos ou femininos para examinar diferenças de sexo e orientação sexual na resposta sexual [35] - [39]. Pode haver correspondências entre a dilatação da pupila aos estímulos, o tempo de visualização dos estímulos, a atração sexual autorrelatada aos estímulos e a orientação autorrelatada. Essas correspondências apontariam para a validade geral de todas as medidas. Assim, a quarta hipótese era que a dilatação da pupila estaria positivamente relacionada a outras medidas de atração sexual, e todas as medidas estariam positivamente relacionadas à orientação sexual autorreferida.

Resumo das Hipóteses

Com base em pesquisas anteriores usando outras medidas de resposta sexual, as seguintes hipóteses foram testadas:

  1. A correspondência da dilatação da pupila aos estímulos sexuais masculinos ou femininos com orientação sexual autorreferida será mais forte nos homens do que nas mulheres.
  2. Homens bissexuais apresentam maior dilatação da pupila tanto para estímulos sexuais masculinos quanto femininos em comparação com homens heterossexuais e homossexuais.
  3. As mulheres homossexuais terão maior dilatação da pupila aos estímulos femininos e menos aos estímulos masculinos, e as mulheres heterossexuais terão dilatação mais igual para ambos os sexos.
  4. A dilatação da pupila aos estímulos sexuais corresponderá ao tempo gasto vendo esses estímulos, atração sexual auto-relatada a esses estímulos e orientação sexual auto-relatada.

Métodos

O conjunto de dados do genótipo

Baixamos os genomas de diferentes grupos étnicos do HapMap Phase 3 [28] release version 3 (ftp://ftp.hgsc.bcm.tmc.edu/HapMap3-ENCODE/HapMap3/HapMap3v3), que inclui 1397 amostras e 1.457.897 SNPs entre 11 grupos étnicos. Como as amostras chinesas e japonesas eram muito semelhantes [28, 29], eles (CHB: chinês Han em Pequim, China, CHD: chinês na região metropolitana de Denver, Colorado e JPT: japonês em Tóquio, Japão) foram combinados. Para compilar um conjunto de dados de teste independente, escolhemos aleatoriamente 15% das amostras de cada população. Os outros 85% das amostras formaram o conjunto de dados de treinamento. Os nove grupos étnicos finais e seus tamanhos de amostra no conjunto de dados de treinamento e teste independente são mostrados na Tabela 1.

Os arquivos PED e MAP originais (hapmap3_r3_b36_fwd.consensus.qc.poly.ped.gz e hapmap3_r3_b36_fwd.consensus.qc.poly.map.gz) foram transformados em uma matriz usando PLINK [30] com "--recodeA" e lidos em R usando o pacote adegenet [31] (http://cran.r-project.org/web/packages/adegenet/). A matriz do genótipo era uma matriz de 0, 1 e 2, que eram os números dos alelos SNP menores nessa amostra.

SNPs irrelevantes foram excluídos usando o coeficiente V de Cramer

Porque havia muitos SNPs e porque a maioria deles diferia entre os grupos étnicos, calculamos o coeficiente V de Cramer [32] para cada SNP e removemos os SNPs com coeficientes V de Cramer menores ou iguais a 0,6.

O coeficiente V de Cramer mediu a associação entre o status SNP e grupos étnicos e foi definido como segue:

Onde N foi o número total de amostras de genótipos, 1.397 em nosso estudo, k foi o número de grupos étnicos (k = 9) e r era o número que se referia ao status SNP (r = 3, para “0 alelo menor”, ​​“1 alelo menor” e “2 alelo menor”). ( chi ) 2 é a estatística qui-quadrado de Pearson, que pode ser calculada da seguinte forma:

Onde O eu,j é o número de ocorrências de status SNP j entre grupo étnico eu e E eu j são as ocorrências esperadas de status SNP j entre grupo étnico eu, que pode ser calculado da seguinte forma:

Onde n eu é o número de amostras no grupo étnico eu e m j é o número de amostras com status SNP j.

The Cramer's V o coeficiente varia de 0 a 1, onde 0 indica nenhuma associação entre o status SNP e o grupo étnico e 1 indica uma associação completa entre o status SNP e o grupo étnico.

The Cramer's V coeficientes dos 1.457.897 SNPs foram calculados usando a função CramerV do pacote R DescTools https://cran.r-project.org/web/packages/DescTools/. Os 2.448 SNPs com Cramer's V coeficientes maiores que 0,6 no conjunto de dados de treinamento foram considerados SNPs candidatos e foram analisados ​​usando seleções de recursos baseadas em aprendizado de máquina mais avançado [33–36] para obter os SNPs discriminantes ideais.

Os SNPs ideais foram selecionados usando mRMR e IFS

Aplicamos um método amplamente utilizado [37–39] baseado em informações mútuas, mRMR (mínima Redundância Máxima Relevância) [40], para classificar os SNPs. O programa mRMR foi baixado de http://penglab.janelia.org/proj/mRMR/. Ao contrário de um filtro univariado, como o coeficiente V de Cramer, mRMR não só considerou as associações entre SNPs e grupos étnicos, mas também as redundâncias entre SNPs.

Ω, Ω s e Ω t foram usados ​​para denotar todo o conjunto de 2.448 (N) SNPs candidatos, os m SNPs selecionados e os n SNPs a serem selecionados, respectivamente. A relevância do SNP f de Ω t com grupo étnico c pode ser medido com informações mútuas [41, 42] (eu):

Além disso, a redundância R do SNP f com os SNPs selecionados podem ser calculados da seguinte forma:

Para obter o SNP f j de Ω t com máxima relevância com o grupo étnico c e redundância mínima com os SNPs já selecionados, a função mRMR foi definida da seguinte forma:

A avaliação do recurso mRMR continua por N rodadas e, em seguida, uma lista de SNP classificada S usando o método mRMR é obtido:

O SNP com um índice h menor tem um melhor equilíbrio entre relevância e redundância e é mais importante para classificar amostras de diferentes grupos étnicos.

Com base nos 2.448 SNPs de mRMR principais, construímos 2.448 classificadores e aplicamos um método de Seleção de Característica Incremental (IFS) [43–47] para identificar o conjunto SNP ideal. Conjunto SNP candidato S eu = <f 1, f 2, …, f eu>(1 ≤ eu ≤ 2, 448) incluiu o topo eu SNPs.

Com base no desempenho de previsão de cada conjunto SNP candidato, uma curva IFS foi traçada. O eixo x denotou o número de SNPs, e o eixo y denotou as precisões de validação cruzada de 10 vezes usando esses SNPs.

Diferentes modelos preditivos foram comparados

Usamos a validação cruzada de 10 vezes [48, 49] para testar o desempenho preditivo dos modelos preditivos no conjunto de dados de treinamento e, em seguida, testamos o modelo treinado no conjunto de dados de teste independente. Durante a validação cruzada de 10 vezes, todas as amostras foram divididas aleatoriamente em 10 partes iguais em cada iteração, nove partes foram usadas para treinar o classificador e a parte restante foi usada para o teste. Após 10 rodadas, todas as amostras foram previstas com um grupo étnico e os grupos étnicos previstos foram comparados com os grupos étnicos reais. Todo o conjunto de dados de treinamento foi usado para treinar o modelo preditivo final, que foi então testado no conjunto de dados de teste independente. A Figura 1 apresenta o fluxograma de construção do modelo e avaliação de desempenho. A precisão preditiva do grupo étnico eu era

Fluxograma para construção do modelo preditivo e avaliação de desempenho. Primeiro, dividimos aleatoriamente o conjunto de dados HapMap em conjunto de treinamento (85% das amostras de cada população) e conjunto de teste independente (15% das amostras de cada população). Em seguida, as amostras de treinamento foram posteriormente particionadas em 10 partições de tamanhos iguais para validação cruzada de 10 vezes. Com base no conjunto de dados de treinamento, os recursos foram selecionados e o modelo preditivo foi construído. Finalmente, o modelo construído foi testado no conjunto de dados de teste independente

onde N eu é o número de amostras no grupo étnico eu e T eu é o número de amostras previstas corretamente no grupo étnico eu. A precisão total [50, 51] foi

Construímos os classificadores usando quatro métodos preditivos comuns: SMO (otimização sequencial mínima), IB1 (algoritmo do vizinho mais próximo), Dagging e RandomForest (floresta aleatória) em Weka [52]. Weka é um pacote de software fácil de usar que integra vários modelos de aprendizado de máquina e pode ser baixado em http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/.

O método SMO é um algoritmo para a construção de modelos de máquinas de vetores de suporte (SVM) [53]. A otimização de um SVM foi dividida em uma série de subproblemas, que eram os menores possíveis e foram resolvidos analiticamente [53]. Como havia nove grupos étnicos, o problema de previsão era multiclasse, e o acoplamento pareado [54] foi adotado para construir o modelo preditivo multiclasse.

IB1 foi uma aplicação do método do vizinho mais próximo [55]. A similaridade da amostra foi medida usando a distância euclidiana normalizada. Para uma amostra de teste, o grupo étnico de uma amostra de treinamento com a distância mais próxima foi designado como o grupo étnico previsto.

Dagging foi usado como um metaclassificador, e o grupo étnico da amostra de teste foi predito por votação [56]. Se o conjunto de dados de treinamento incluído N amostras, eles foram divididos aleatoriamente em k subconjuntos que cada um continha n amostras (knN) Em cada subconjunto, um modelo básico M eu(1 ≤ euk), foi treinado nestes k subconjuntos. Uma amostra de teste foi considerada o grupo étnico com mais votos.

O algoritmo de floresta aleatória [57] foi um preditor de conjunto com várias árvores de decisão. Se houvesse N amostras e M SNPs no conjunto de treinamento, cada árvore foi treinada usando n amostras selecionadas aleatoriamente. Em cada nó, m recursos foram selecionados aleatoriamente e usados ​​para otimizar a divisão. A amostra de teste foi considerada o grupo étnico com mais votos nas árvores de decisão.

As precisões de previsão do IFS desses quatro métodos foram avaliadas por validação cruzada de 10 vezes e comparadas, e o modelo selecionado foi testado no conjunto de dados de teste independente.


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Por que as diferenças genéticas de QI entre & # x27races & # x27 são improváveis

A ideia de que pode haver diferenças genéticas na inteligência entre uma população e outra ressurgiu recentemente, notadamente na forma de um artigo do New York Times do geneticista de Harvard David Reich. No artigo, Reich enfatiza a natureza arbitrária dos agrupamentos raciais tradicionais, mas ainda argumenta que longos períodos de ancestralidade em continentes separados deixaram suas marcas genéticas nas populações modernas. Isso é mais evidente para características físicas como pele e cor de cabelo, onde a causa genética é totalmente incontroversa. No entanto, Reich afirma que todas as características genéticas, incluindo aquelas que afetam o comportamento e a cognição, devem diferir entre as populações ou raças.

Essa extrapolação da genética das características físicas para o funcionamento do nosso cérebro traz de volta as memórias de um argumento apresentado pelos pesquisadores americanos Charles Murray e Richard J. Herrnstein em seu livro de 1994, The Bell Curve, recentemente ressuscitado por Murray em conversas com o neurocientista e autor dos EUA Sam Harris. No livro, Murray e Herrnstein afirmam que as diferenças observadas nas pontuações médias de QI de grupos étnicos são “altamente prováveis” de serem devidas a fatores ambientais e genéticos. Isso parece bastante razoável à primeira vista: o argumento admite que fatores ambientais e culturais desempenham um grande papel em quaisquer diferenças vistas nas pontuações médias de QI de vários grupos. Mas também sugere que, uma vez que a variação genética contribuirá para um QI mais alto ou mais baixo em qualquer população, as diferenças genéticas entre um grupo e outro também apoiarão as diferenças médias no QI.

Na verdade, a genética e a história evolutiva da inteligência sugerem exatamente o oposto. A maioria de nossas características, como altura, por exemplo, são definidas pela seleção natural em um nível ideal - é bom para os humanos serem tão altos, em média. Algumas variantes genéticas tendem a tornar as pessoas um pouco mais baixas do que a média e algumas tendem a tornar as pessoas um pouco mais altas. O equilíbrio entre essas variantes foi mantido pela seleção natural para manter a altura média "na medida certa". Inteligência não é assim. Ao contrário da altura, onde ser cada vez mais alto não trazia nenhum benefício, fortes forças evolutivas levaram a inteligência em uma direção apenas em nossos ancestrais.

A inteligência é nossa característica definidora e nossa única vantagem real sobre outros animais. Isso nos deu uma vantagem inicial na colonização de diversos ambientes e sua utilidade foi amplamente ampliada pela invenção da cultura e da linguagem. Essa vantagem seletiva cada vez maior de uma inteligência cada vez maior levou a um efeito bola de neve, que provavelmente só foi interrompido pelas limitações do tamanho do canal do parto e pelas demandas metabólicas de um cérebro grande.

A evolução, portanto, nos dotou de um programa genético que contém as instruções de como construir nossos cérebros complexos, com nossas proezas cognitivas resultantes. Mas qualquer programa genético será afetado por mutações fortuitas e esta não é diferente. O que o diferencia de características como a altura é que a maioria das mutações genéticas aleatórias que afetam a inteligência o fará negativamente.

Estatisticamente falando, as mutações aleatórias têm muito mais probabilidade de bagunçar o complicado programa genético para o desenvolvimento do cérebro do que melhorá-lo, especialmente de maneiras que a seleção natural ainda não fixou em nossa espécie. Pelo mesmo motivo, é improvável que mexer no motor altamente ajustado de um carro de Fórmula 1 melhore o desempenho. Da mesma forma, não devemos esperar que a inteligência seja afetada por um equilíbrio de mutações que aumentam o QI e mutações que prejudicam o QI. Em vez disso, as diferenças genéticas na inteligência podem refletir amplamente a carga de mutações que a arrastam para baixo.

Como a maioria das mutações aleatórias que afetam a inteligência a reduzem, a evolução tenderá a selecionar contra elas. Inevitavelmente, novas mutações sempre surgirão na população, mas aquelas com um grande efeito na inteligência - que causam deficiência intelectual franca, por exemplo - serão rapidamente removidas pela seleção natural. Mutações com efeitos moderados podem persistir por algumas gerações, e aquelas com efeitos pequenos podem durar ainda mais. Mas, como muitos milhares de genes estão envolvidos no desenvolvimento do cérebro, a seleção natural não pode mantê-los livres de mutações o tempo todo.É como tentar jogar vários jogos de Whack-a-mole ao mesmo tempo, com apenas um martelo.

O resultado é que qualquer população, a qualquer momento, carregará um grupo variado de mutações que afetam a inteligência. Eles serão diferentes entre populações, clãs, famílias e indivíduos. Essa agitação constante da variação genética funciona contra qualquer aumento ou queda de inteligência a longo prazo.

Outro ponto crucial é que a genética tende a afetar a inteligência de uma maneira muito mais indireta do que a cor da pele, a altura e outras características físicas. Assim como o desempenho daquele carro de Fórmula Um, a inteligência é uma propriedade emergente de todo o sistema. Não existe um módulo genético dedicado “para a inteligência” que possa agir de forma independente pela seleção natural - não sem afetar muitas outras características ao mesmo tempo, muitas vezes negativamente.

Precisamos deixar de pensar sobre inteligência como se fosse uma característica como a produção de leite em um rebanho de gado, controlada por um grupo pequeno, persistente e dedicado de variantes genéticas que podem ser seletivamente reproduzidas em animais de uma geração para a outra. É exatamente o oposto - milhares de variantes afetam a inteligência, estão em constante mudança e afetam outras características. Não é impossível para a seleção natural produzir populações com diferenças de inteligência, mas esses fatores tornam isso altamente improvável.

Para acabar com diferenças genéticas sistemáticas na inteligência entre grandes populações antigas, as forças seletivas que impulsionam essas diferenças teriam de ser enormes. Além do mais, essas forças teriam que ter atuado em continentes inteiros, com ambientes totalmente diferentes, e ter sido persistente ao longo de dezenas de milhares de anos de tremenda mudança cultural. Tal cenário não é apenas especulativo - eu argumentaria que é inerente e profundamente implausível.

O resultado final é este. Embora a variação genética possa ajudar a explicar por que uma pessoa é mais inteligente do que outra, é improvável que haja diferenças genéticas estáveis ​​e sistemáticas que tornem uma população mais inteligente que a outra.

Portanto, se estamos preocupados com a inteligência das pessoas, seria melhor nos concentrarmos nos fatores ambientais e culturais que sabemos que estão envolvidos e que podem ser alterados. Eles não faltam: cuidados de saúde materno-infantil, nutrição infantil, exposição a toxinas do neurodesenvolvimento, como o chumbo, e acesso e qualidade da educação, todos fazem uma diferença real. As pontuações de QI são uma medida da capacidade intelectual de uma pessoa, não o limite de seu potencial intelectual. Focar nas coisas que podemos mudar deve garantir que todos possam alcançar seu potencial.


O que causa pupilas dilatadas?

As causas mais comuns de dilatação da pupila incluem:

Remédios

Os seguintes medicamentos prescritos e não prescritos podem fazer com que suas pupilas dilatem e afetar sua capacidade de reagir à luz:

Remédios para enjôo

Medicamentos para a doença de Parkinson e aposs

Botox e outros medicamentos contendo toxina botulínica

Atropina (usada para & # xA0controle de miopia & # xA0e & # xA0outros fins médicos)

Lesão ocular

Uma lesão ocular séria e penetrante pode danificar sua íris e fazer com que a pupila fique dilatada e de formato irregular. Às vezes, esse tipo de lesão pode ocorrer durante uma cirurgia ocular, como uma complicada & # xA0 cirurgia de catarata & # xA0ou um & # xA0 transplante de córnea.

Lesão cerebral ou doença

Uma lesão na cabeça, acidente vascular cerebral ou tumor cerebral pode afetar como suas pupilas reagem à luz e causar pupilas dilatadas. Um ou ambos os olhos podem ser afetados.

É por isso que você vê médicos verificando as pupilas de um atleta com uma lanterna após traumatismo craniano sofrido durante eventos esportivos, ou quando um paciente chega ao departamento de emergência de um hospital com outros possíveis sintomas de derrame.

Uso de drogas recreativas

A pesquisa mostrou que o álcool e a maconha & # x2014 separadamente ou em combinação & # x2014 podem reduzir a capacidade de seus olhos de se recuperar da exposição a uma fonte de luz forte (como faróis que se aproximam à noite) e se adaptar às mudanças nas condições de luz. Este efeito pode durar duas horas ou mais após a ingestão do medicamento.

No entanto, as substâncias em si não causam a dilatação das pupilas.

Uma série de drogas ilegais, no entanto, causa diretamente pupilas dilatadas. Isso diminui a capacidade de seus olhos de reagir à luz.

Midríase episódica unilateral benigna

Esta é uma condição incomum, mas inofensiva, em que uma pessoa experimenta episódios esporádicos de uma pupila se dilatando repentinamente, geralmente acompanhada de visão embaçada, dor de cabeça e dor nos olhos.

Mulheres jovens com tendência à enxaqueca parecem ter o maior risco de midríase unilateral episódica benigna. Em um estudo, a duração mediana dos episódios foi de 12 horas (alguns duraram muito mais) e a frequência mediana foi de dois a três episódios por mês.

A condição é resolvida e a pupila retorna ao tamanho e função normais sem tratamento.

Aluno de Adie & aposs

Também chamado Aluno de tônica de Adie & aposs ou pupila tônica, este é um distúrbio neurológico raro em que uma pupila é maior do que o normal e demora para reagir à luz. Às vezes, a pupila não se contrai.

Esta anormalidade da pupila pode ser acompanhada por reflexos tendinosos deficientes ou ausentes. Quando isso ocorre, a condição é chamada de síndrome de Adie & aposs.

Geralmente, a causa da pupila tônica de Adie é desconhecida, mas em alguns casos, pode estar associada a trauma, cirurgia, má circulação sanguínea ou infecção. Não há cura para o aluno de Adie ou para a síndrome de Adie.

Aniridia congênita

Esta é uma condição rara em que uma pessoa nasce com uma íris parcial ou totalmente ausente, resultando em um & quotpupilo & quot muito grande. A aniridia geralmente afeta os dois olhos e é acompanhada por outros problemas oculares graves, como & # xA0 catarata congênita & # xA0glaucoma, incompleta desenvolvimento da retina e do nervo óptico, & # xA0nistagmo e diminuição da acuidade visual & # xA0.

Como há pouca ou nenhuma íris para regular a quantidade de luz que entra no olho, as pessoas com aniridia são muito sensíveis à luz.

Atração sexual

É verdade que os pesquisadores descobriram que a dilatação da pupila parece corresponder ao interesse sexual de homens e mulheres adultos por outros adultos. Mas há um problema.

Um estudo recente mostrou que as pupilas de sujeitos masculinos dilatavam-se quando viam imagens de mulheres que consideravam sexualmente atraentes, ao passo que as pupilas de sujeitos femininos dilatavam-se tipicamente em resposta a imagens de homens e mulheres atraentes. Os autores do estudo concluíram que a razão para isso não é clara e que mais pesquisas são necessárias.


Ex-especialista em Brookings

Antecedentes sobre a redução do tamanho da classe

Mandatos legislativos sobre o tamanho máximo das classes têm sido muito populares no nível estadual. Nas últimas décadas, pelo menos 24 estados impuseram ou incentivaram limites para o tamanho das turmas em suas escolas públicas. [3] Como os limites impostos pela legislação quase sempre exigiram uma redução no tamanho da classe em comparação com o período anterior à legislação, essas iniciativas são chamadas de redução do tamanho da classe (CSR).

As iniciativas de RSE em nível estadual floresceram durante um período de rápida expansão dos gastos por aluno na educação pública K-12 nos EUA (a receita por aluno aumentou 58% em dólares reais nos últimos 20 anos [4]). Na verdade, a RSE foi um contribuinte significativo para o aumento dos gastos, visto que a proporção média aluno / professor nas escolas públicas diminuiu 21 por cento nos últimos 20 anos. [5] , [6]

A proporção média aluno / professor nos EUA nas escolas públicas é atualmente de 15,3. [7] Com um salário médio de professor nos EUA de aproximadamente $ 55.000, [8] cada aluno tem um custo individual de cerca de $ 3.600 somente no salário de professor. Com cerca de 49,3 milhões de alunos de escolas públicas matriculados, uma redução de um aluno no tamanho da classe em relação à média atual custaria mais de $ 12 bilhões por ano no total para os EUA [9]. Um aumento de um aluno no tamanho da classe geraria uma economia equivalente. Os custos da RSE não se limitam aos salários dos professores. Mais salas de aula são necessárias para turmas menores. Em nosso exemplo de redução de um aluno no tamanho das turmas nos EUA, mais de 225.000 salas de aula adicionais precisariam ser adicionadas ao estoque do país. Em qualquer contexto, $ 12 + bilhões por ano para qualquer iniciativa educacional é uma grande quantia. A título de comparação, o maior programa individual de educação K-12 do governo federal, Título I da Lei de Educação Elementar e Secundária, envolve aproximadamente o mesmo nível de despesas anuais que seria uma redução de um aluno na proporção média aluno / professor do país. [10]

Com o fim do financiamento de estímulo federal e do crescimento econômico a taxas baixas, 40 estados estão projetando déficits para o ano orçamentário de 2012. Alguns, incluindo grandes estados como Califórnia, Texas e Illinois, estão projetando déficits de receita que são mais de 20 por cento do tamanho dos orçamentos de 2011. [11] Para esses estados, não existe uma solução única. Cortes terão de ser feitos em muitas áreas, incluindo educação, e escolhas difíceis serão abundantes.

Neste contexto, acreditamos que é útil revisitar a pesquisa sobre os efeitos do tamanho da classe na aprendizagem dos alunos e explorar o que as descobertas dessa pesquisa têm para contribuir para as deliberações orçamentárias que muitas legislaturas estaduais estão atualmente ou estarão envolvidas em breve A redução do tamanho das turmas tem um impacto positivo na aprendizagem dos alunos? Em caso afirmativo, em quanto, para quem e em que circunstâncias? Qual seria o provável efeito de relaxar as prescrições para o tamanho da classe? Quais são as incertezas nas conclusões que podem ser tiradas das evidências existentes sobre as políticas estaduais de RSC?

Pesquisa sobre o tamanho da turma

Há um grande número de pesquisas sobre a relação entre o tamanho da classe e o aprendizado dos alunos. Uma revisão sistemática da literatura em 1979 identificou 80 estudos. [12] Certamente existem centenas hoje. A grande maioria desses estudos simplesmente examina a associação entre a variação no tamanho das turmas e o desempenho dos alunos. A principal dificuldade na interpretação desta pesquisa é que as escolas com turmas diferentes provavelmente diferem em muitas outras maneiras difíceis de observar. Por exemplo, escolas mais ricas têm maior probabilidade de ter os recursos necessários para oferecer turmas menores, o que criaria a ilusão de que turmas menores são melhores quando, na verdade, as características familiares eram o verdadeiro motivo. Alternativamente, uma escola que atende muitos alunos com problemas de comportamento pode achar mais fácil administrar esses alunos em turmas menores. Uma comparação dessas escolas com outras escolas pode dar a impressão de que turmas pequenas produzem menos aprendizagem quando, na verdade, os problemas de comportamento eram o fator principal.

Os estudos mais confiáveis ​​de RSE utilizaram experimentos aleatórios, nos quais alunos e professores são designados aleatoriamente para turmas menores ou maiores, experimentos naturais nos quais, por exemplo, uma mudança repentina na política de tamanho da classe permite uma análise antes e depois de seu efeitos ou modelos matemáticos sofisticados para estimar efeitos que tiram proveito de dados longitudinais sobre alunos, professores e escolas individuais. Limitamos nossa revisão a tais estudos.

Pesquisa que apóia a eficácia de classes menores

O estudo mais influente e confiável de CSR é o Índice de Desempenho de Alunos e Professores, ou STAR, estudo que foi conduzido no Tennessee durante o final dos anos 1980. Começando com os primeiros alunos do jardim de infância em 1985, alunos e professores foram designados aleatoriamente para uma classe pequena, com uma média de 15 alunos, ou uma classe regular, com uma média de 22 alunos. Portanto, a redução no tamanho das turmas (7 alunos, ou 32 por cento) foi muito grande. Existem vários estudos de pesquisa baseados no experimento STAR. Examinamos dois, incluindo um que se concentra em resultados de longo prazo.

A análise de Krueger do experimento STAR do Tennessee revela que alunos do ensino fundamental atribuídos aleatoriamente a turmas pequenas superaram seus colegas que foram atribuídos a turmas regulares em cerca de 0,22 desvios padrão após quatro anos. [13] Isso é equivalente a alunos das classes menores que receberam cerca de 3 meses a mais de escolaridade do que os alunos das classes regulares. [14] Esse efeito se concentrou no primeiro ano em que os alunos participaram do programa. Além disso, os efeitos positivos do tamanho da classe foram maiores para alunos negros, alunos economicamente desfavorecidos e meninos. [15] Krueger estima que os retornos econômicos da redução do tamanho das classes no Tennessee foram maiores do que os custos, com uma taxa interna de retorno positiva de cerca de 6%.

Um recente acompanhamento de longo prazo de participantes do STAR até a idade adulta utilizou os registros fiscais do IRS para investigar uma série de resultados. [16] Os pesquisadores descobriram que os alunos atribuídos a turmas pequenas no início do ensino fundamental têm cerca de 2 pontos percentuais a mais de probabilidade de serem matriculados na faculdade aos 20 anos. Eles não encontraram nenhuma evidência de impacto sobre a renda aos 27 anos, mas os efeitos da renda são medidos com muita imprecisão para justificar conclusões sólidas.

Em resumo, os pesquisadores do STAR descobriram efeitos positivos de reduções no tamanho das turmas iniciais e muito grandes no desempenho acadêmico na frequência escolar e universitária, com os benefícios econômicos do programa superando os custos. Esses são resultados importantes de um projeto de pesquisa muito forte.

Rivkin, Hanushek e Kain usaram um modelo estatístico sofisticado para examinar os efeitos da variação natural no tamanho das turmas no Texas em meados da década de 1990. [17] O estudo utilizou dados longitudinais de mais de meio milhão de alunos em mais de três mil escolas. Os pesquisadores descobriram efeitos positivos de turmas menores em leitura e matemática na 4ª série, um efeito menor, mas ainda estatisticamente significativo, na 5ª série, e pouco ou nenhum efeito nas séries posteriores. Como os pesquisadores usaram os resultados da avaliação estadual que estavam disponíveis apenas a partir da 4ª série, eles não puderam estimar os efeitos do tamanho da turma para as séries iniciais que foram estudadas no STAR. Os efeitos estimados do tamanho da classe para alunos da 4ª e 5ª séries no Texas foram cerca de metade do tamanho dos efeitos do K-3 no Tennessee.

Estudos internacionais também fornecem evidências positivas para os efeitos da redução do tamanho das classes. Angrist e Lavy aproveitaram o limite de 40 alunos para o tamanho das turmas em Israel. Sempre que houver mais alunos em uma série do que 40 por professor, um professor e uma sala de aula devem ser adicionados. O efeito sobre o tamanho da turma em escolas menores pode ser dramático. Por exemplo, com 80 alunos em uma 3ª série de duas salas de aula, o tamanho da turma será 40, mas com 81 alunos será 27. Os pesquisadores descobriram efeitos positivos de turmas menores da quarta e quinta séries, com tamanhos de efeito que estão em a extremidade inferior da faixa daqueles encontrados no estudo STAR. [18] Eles não encontraram nenhum efeito nas pontuações da terceira série.

Estudos com resultados mistos

Em 1996, a Califórnia promulgou um programa K-3 CSR projetado para reduzir o tamanho das turmas em dez alunos por turma, de 30 para 20, em todo o estado. A participação escolar na primeira e segunda séries ultrapassou 90 por cento em todo o estado em 1998, mas a participação no jardim de infância e na terceira série não excedeu 90 por cento até 2000. Essa introdução escalonada da RSE ofereceu oportunidades para os pesquisadores estudarem seus efeitos. O CSR criou 25.000 novos cargos de ensino em seus primeiros dois anos. Muitos desses cargos foram preenchidos por professores sem certificação ou experiência anterior de ensino. Outros cargos foram preenchidos por professores experientes que mudaram de ano ou escola.

Jepsen e Rivkin realizaram uma análise sofisticada para examinar a influência da redução do tamanho das turmas e das mudanças na força de trabalho dos professores. [19] Eles encontram efeitos positivos para a redução do tamanho da classe que são cerca da metade dos encontrados no Tennessee. Ao mesmo tempo, eles descobrem que o aumento no número de professores novos e não totalmente certificados compensa grande parte desses ganhos. Em outras palavras, os alunos que acabaram nas salas de aula de professores novos em suas classes e notas sofreram academicamente com a inexperiência do professor quase na mesma proporção, pois se beneficiaram por estar em uma classe menor. Há uma lição importante aqui: as principais iniciativas de educação não funcionam no vácuo. Políticas elaboradas para afetar uma dimensão da experiência educacional de um aluno provavelmente afetarão outras também. Outras consequências negativas não intencionais da política de RSC da Califórnia incluíram um aumento no tamanho das turmas na quarta e quinta séries [20] e o uso de salas de aula com várias séries. [21]

Woessman e West, aproveitando as diferenças no tamanho médio das turmas entre a 7ª e a 8ª séries dentro das escolas, examinaram os efeitos do tamanho das turmas no desempenho em exames internacionais em 11 países ao redor do mundo. [22] Eles encontram efeitos educacionalmente significativos de classes menores em um pequeno número de países, e uma divisão quase uniforme entre nenhum efeito e pequenos efeitos no restante dos países. Curiosamente, os países nos quais eles encontram efeitos positivos educacionalmente significativos de turmas menores são aqueles com baixos níveis salariais para professores e desempenho abaixo da média em exames internacionais. Um nível salarial médio baixo para professores sugere que um país está retirando sua população docente de um nível relativamente baixo de distribuição de capacidade geral de todos os seus funcionários. Assim, os países estudados por Woessman e West parecem ter seguido caminhos diferentes, com alguns optando por um número relativamente grande de professores mal pagos que têm melhor desempenho em turmas menores e outros tendo relativamente menos professores mais bem pagos, cujo desempenho não é tão afetado pelo número de alunos em sala de aula. A esse respeito, é importante notar que os países do Leste Asiático que apresentam desempenho em níveis superiores aos dos EUA em exames internacionais têm turmas muito grandes.

Dee e West usaram um banco de dados nacionalmente representativo de alunos para comparar os resultados dos mesmos alunos da oitava série que frequentaram turmas de tamanhos diferentes em matérias diferentes. Eles não encontraram impacto geral do tamanho da turma nas pontuações dos testes, ou seja, os mesmos alunos não tiveram um desempenho melhor nas disciplinas em que tiveram turmas menores. Houve, no entanto, um pequeno efeito positivo nas pontuações dos testes em escolas urbanas e efeitos positivos gerais modestos nas habilidades não cognitivas, como a atenção do aluno e as atitudes em relação à aprendizagem. [23]

Estudos com resultados negativos

Comparados a esses resultados positivos e mistos para a RSC, estão dois estudos confiáveis ​​que não encontraram efeitos positivos. Hoxby examinou a variação natural do tamanho das classes em Connecticut que foi causada quando a variação natural da população desencadeou uma mudança no número de classes em uma série em uma escola. Por exemplo, uma pequena escola com 15 alunos da primeira série em um ano e 18 no ano seguinte teria uma turma maior durante o segundo ano. Além disso, uma escola que estabeleceu um limite de 25 para o tamanho das turmas teria uma turma de 25 na segunda série se houvesse 25 alunos na segunda série, mas duas turmas de 13 se houvesse 26 alunos. Hoxby não encontra relação entre o tamanho da turma e o desempenho na quarta e sexta séries (que deve refletir o tamanho da turma em todas as séries anteriores). Hoxby nem mesmo encontra efeitos no tamanho da classe em escolas que atendem a parcelas desproporcionalmente grandes de alunos desfavorecidos ou minoritários. [24]

Um estudo recente da Chingos examinou sistematicamente a ampla e cara política de RSC da Flórida. Em 2002, os eleitores aprovaram uma emenda à constituição do estado da Flórida que estabelecia limites para o número de alunos nas aulas básicas (como matemática, inglês e ciências) nas escolas públicas do estado. Começando com o ano letivo de 2010-2011, o número máximo de alunos em cada classe básica seria: 18 alunos até a 3ª série 22 alunos da 4ª à 8ª série e 25 alunos da 9ª à 12ª série.

Em 2003, a Legislatura da Flórida promulgou uma lei que implementou a emenda exigindo primeiro, de 2003-04 a 2005-06, os distritos a reduzirem o tamanho médio das turmas ao máximo para cada grupo de série ou por pelo menos dois alunos por ano até eles alcançaram o máximo. A partir de 2006-07, a conformidade foi medida no nível da escola, com as escolas enfrentando as mesmas regras para o tamanho médio das turmas que os distritos enfrentavam anteriormente. A partir de 2010-11, a conformidade foi medida em nível de sala de aula.

Esta política custou cerca de $ 20 bilhões para implementar durante seus primeiros oito anos, com custos contínuos de $ 4 bilhões a $ 5 bilhões em cada ano subsequente. [25]

Aproveitando a introdução escalonada de reduções no tamanho das turmas ao longo do tempo no nível distrital e escolar, Chingos utilizou uma análise sofisticada de antes e depois para examinar os efeitos da política sobre o desempenho dos alunos entre 2004 e 2009. Ele não encontrou evidências de que a política da Flórida teve qualquer impacto nas pontuações dos testes da 3ª à 8ª série (avaliações estaduais em matemática e leitura não foram administradas nas séries anteriores). [26]

Apesar de haver uma grande literatura sobre os efeitos do tamanho das turmas no desempenho acadêmico, apenas alguns estudos são de qualidade alta o suficiente e suficientemente relevantes para receberem crédito como base para ações legislativas. Como o conjunto de estudos confiáveis ​​é pequeno, os estudos individuais diferem no cenário, método, notas e magnitude da variação do tamanho da classe estudada e nenhum estudo está sem problemas, incluindo aqueles revisados ​​aqui, as conclusões devem ser provisórias.

Parece que reduções muito grandes no tamanho das turmas, da ordem de magnitude de 7 a 10 alunos a menos por turma, podem ter efeitos significativos de longo prazo no desempenho dos alunos e talvez nos resultados não cognitivos. Os efeitos acadêmicos parecem ser maiores quando introduzidos nas séries iniciais e para alunos de origens familiares menos favorecidas. Eles também podem ser maiores em salas de aula de professores que são menos bem preparados e eficazes em sala de aula.

O experimento do Tennessee STAR gera a maior estimativa das recompensas de uma grande redução no tamanho das turmas. Na análise de custo-benefício de Krueger, o retorno do investimento em turmas menores no Tennessee foi ligeiramente maior do que os custos de implementação do programa. Em outras palavras, pagou seu preço.

Todos os outros estudos de RSC geram estimativas menores dos efeitos da variação no tamanho da classe ou não encontram nenhum efeito. Obviamente, obter uma noção decente do tamanho do efeito que se pode esperar da redução do tamanho da turma é importante para avaliar seus benefícios. Poucos eleitores apoiariam uma iniciativa de vários bilhões de dólares que resulta em melhorias nos resultados dos alunos (ou qualquer outro resultado desejável, como a saúde da população ou consumo de combustível do veículo) que são pequenos demais para serem perceptíveis.

Uma maneira de estimar aproximadamente o tamanho dos efeitos do tamanho da classe que é consistente com a literatura existente seria assumir que os efeitos são lineares, ou seja, uma redução no tamanho da classe por um aluno geraria 10 por cento do benefício de uma redução em tamanho da classe em 10 alunos, e assumir que os efeitos diminuem a cada série na escola, com uma redução de um determinado número de alunos na 5ª série esperada ter cerca de metade do efeito da redução do mesmo número de alunos no jardim de infância.

As maiores estimativas da magnitude dos efeitos do tamanho da turma são aquelas produzidas por Krueger (1999), que descobriu que os alunos em turmas com 7 a 8 alunos menores em média do que turmas de tamanho normal tiveram um desempenho melhor de cerca de 0,22 desvios-padrão em um padrão padronizado teste. Isso significa que os alunos tiveram um desempenho cerca de 3% melhor do desvio padrão para cada 1 aluno a menos na classe. Esses efeitos foram gerados em grande parte pela redução do tamanho das turmas no jardim de infância. Se considerarmos que na 5ª série o efeito é a metade do tamanho do efeito do jardim de infância, então uma redução em 1 aluno por classe geraria aproximadamente 1,5 por cento de uma diferença de desvio padrão nas pontuações de desempenho na 5ª série.

Isso significa que em uma avaliação estadual como a Avaliação de Conhecimento e Habilidades do Texas (TAKS), que tem uma média de cerca de 700 e um desvio padrão de cerca de 100 na 5ª série para matemática, uma redução no tamanho da turma em um aluno geraria uma melhoria de 1,5 pontos na escala. Assim, uma média estadual de 700 no TAKS se tornaria uma média estadual de 701,5. Alternativamente, um aumento do tamanho da classe em um aluno levaria a uma média estadual de 698,5 no TAKS. Na terceira série, o efeito seria de cerca de 2 pontos para cima ou para baixo (assumindo um tamanho do efeito para uma redução de 2,0, que é 2/3 do efeito para as séries anteriores do STAR). Para colocar uma mudança de um ou dois pontos no desempenho do aluno como resultado do tamanho da classe em contexto, a diferença entre as pontuações médias da escala de brancos e negros no TAKS na 5ª série é de 65 pontos. Observe que nossas estimativas de um efeito de um a dois pontos no TAKS de uma mudança de um aluno no tamanho da classe são baseadas em um limite superior para os efeitos do tamanho da classe com base na análise de Krueger. As estimativas que fizeram a média dos tamanhos dos efeitos para todos os estudos que revisamos, incluindo os dois que não encontraram nenhum efeito (Hoxby Chingos), seriam obviamente consideravelmente menores.

Financiar a redução do tamanho da turma vs. outras iniciativas

Quando as finanças da escola são limitadas, o teste de custo-benefício que qualquer política educacional deve passar não é "Esta política tem algum efeito positivo?" mas sim "Esta política é o uso mais produtivo desses dólares educacionais?" Presumindo até mesmo os maiores efeitos do tamanho da classe, como os resultados do STAR, os mandatos do tamanho da classe ainda devem ser considerados no contexto de usos alternativos do dinheiro dos impostos para a educação. Um dólar gasto na redução do tamanho das turmas gerará tanto retorno quanto um dólar gasto em: aumento de salários de professores, implementação de currículo melhor, fortalecimento de programas para a primeira infância, fornecimento de resultados de avaliações mais frequentes aos professores para ajudar a orientar a instrução, investimentos em tecnologia educacional, etc. .?

Não há pesquisa nos EUA que compare diretamente a RSC com investimentos alternativos específicos. Em outras palavras, a condição de comparação para todos os estudos de RSC foi business as usual, em vez de, por exemplo, uma comparação de $ 20 bilhões investidos em turmas menores vs. $ 20 bilhões investidos em salários mais altos de professores. Assim, as estimativas de efeitos e custos de diferentes investimentos em educação têm que ser extrapolados e estimados a partir de diferentes estudos, e esse processo é necessariamente inexato. No entanto, Harris encontra taxas de retorno de curto prazo para instrução auxiliada por computador, tutoria para todas as idades, programas para a primeira infância e aumentos no tempo de instrução que são maiores do que para CSR. [27] Whitehurst não estima os custos, mas encontra efeitos sobre o desempenho dos alunos na escolha de um currículo mais eficaz, reconstituindo a força de trabalho dos professores (por exemplo, substituindo os professores do Teach for America por novos professores de rotas de treinamento tradicionais) e matriculando alunos em escolas charter populares em áreas urbanas que são todos tão grandes ou maiores do que aqueles obtidos do CSR. [28]

A popularidade da redução do tamanho das turmas pode tornar politicamente difícil para os formuladores de políticas aumentar o tamanho das turmas para sustentar outros investimentos em educação, mesmo em tempos de austeridade orçamentária. Nesse contexto, os legisladores estaduais podem considerar direcionar as reduções aos alunos que comprovadamente se beneficiam mais: alunos desfavorecidos nas primeiras séries ou fornecer uma certa quantia de financiamento para a RSE, mas deixando para os líderes escolares locais como distribuir isto. Turmas muito menores para professores inexperientes que precisam de apoio no desenvolvimento de habilidades ou para professores responsáveis ​​por alunos com dificuldades podem fazer mais sentido do que reduções generalizadas.

A compensação entre o tamanho da classe e os salários dos professores deve ser considerada com muito cuidado. Os efeitos sobre o desempenho dos alunos relacionados às diferenças na qualidade do professor são muito grandes. Os mesmos dados do estudo Tennessee STAR, que demonstra efeitos de longo prazo para a redução do tamanho das turmas, produzem estimativas de efeitos muito maiores para a variação na qualidade dos professores dentro das escolas. Assim, por exemplo, enquanto as diferenças entre turmas grandes e pequenas no início do ensino fundamental não tiveram efeitos de longo prazo sobre o poder aquisitivo dos adultos, as diferenças na qualidade da sala de aula sim. [29] Com orçamentos estaduais fixos ou reduzidos para apoiar a educação K-12, manter os limites de tamanho das turmas significa um grupo maior de professores com salários mais baixos. Isso significa que os fundos que podem ser dedicados ao aumento dos salários dos professores em geral ou seletivamente em cargos difíceis de preencher ou para professores altamente eficazes serão limitados. Por uma estimativa, um aumento no tamanho médio da classe em 5 alunos resultaria em um aumento geral de 34% nos salários dos professores se todas as economias fossem destinadas a esse propósito. [30] Salários mais altos provavelmente atrairiam mais pessoas qualificadas para a profissão docente e as manteriam lá.

No atual clima fiscal, está claro que os aumentos anuais no financiamento em dólares reais, que há muito vêm sendo usufruídos pelas escolas públicas de nosso país, estão chegando ao fim em um futuro previsível. Muitos estados e distritos estão contemplando cortes no financiamento que exigirão que as escolas façam escolhas difíceis. Portanto, embora a literatura de pesquisa tenha se concentrado no efeito da redução do tamanho das turmas, o debate político atual diz respeito ao outro lado da moeda - as consequências do aumento do tamanho das turmas. O potencial para consequências negativas de turmas maiores claramente precisa ser pesado contra as consequências do corte de outros programas a fim de preservar turmas menores - tanto programas acadêmicos quanto ofertas não acadêmicas, como atletismo e artes.

Outro ponto importante é que o efeito de qualquer aumento no tamanho das turmas dependerá de como tal aumento será implementado. Nosso cálculo aproximado anterior indicou que um aumento de um aluno na proporção aluno / professor nos EUA, o que economizaria mais de US $ 12 bilhões por ano apenas em custos salariais, diminuiria a força de trabalho docente em cerca de 7 por cento dos professores do país. Muitos distritos escolares e estados em todo o país estão considerando reduções na força de trabalho de professores nesta ordem de magnitude. Se os professores a serem dispensados ​​fossem escolhidos de uma forma amplamente não relacionada à sua eficácia, como “os últimos a entrar, primeiro a sair”, então o aumento associado no tamanho da turma poderia ter um efeito negativo no desempenho do aluno. Mas se as escolas escolherem os professores menos eficazes para dispensar, então o efeito do aumento da qualidade do professor pode compensar parte ou a totalidade de qualquer efeito negativo do aumento do tamanho das turmas. [31]

Os recursos do Estado para a educação devem ser sempre alocados criteriosamente, mas a necessidade de pesar cuidadosamente os custos e benefícios é particularmente importante em tempos de orçamentos austeros. Foi demonstrado que a redução do tamanho das turmas funciona para alguns alunos em algumas séries em alguns estados e países, mas descobriu-se que seu impacto é misto ou não é perceptível em outros ambientes e circunstâncias que parecem semelhantes. É muito caro. Os custos e benefícios de mandatos de tamanho de classe precisam ser cuidadosamente pesados ​​contra todas as alternativas quando orçamento difícil e decisões de programa devem ser feitas.


Existe alguma diferença étnica no tamanho médio das pupilas? - Biologia

Mito: alguns grupos étnicos têm QIs geneticamente inferiores.

Fato: A pobreza cria grandes diferenças de QI, mesmo entre grupos da mesma etnia.

Existem muitos exemplos de minorias discriminadas, mesmo dentro de grupos étnicos que pontuam pior em testes de QI para acreditar no mito de que as diferenças são genéticas.

Em média, os afro-americanos pontuam de 7 a 15 pontos a menos do que os europeus nos testes de QI. Muitos conservadores acreditam que isso ocorre porque os negros são geneticamente inferiores aos brancos. Mas os liberais acreditam que a lacuna de QI é o resultado de quase três séculos de escravidão e mais 130 anos de segregação e racismo institucionalizado. Mesmo a Lei dos Direitos Civis e a ação afirmativa não eliminaram a discriminação contra os negros - eles apenas a reduziram um pouco. O resultado dessa discriminação é que uma porcentagem desproporcional de negros trabalha em empregos de baixa remuneração, vive na pobreza e na miséria, carece de assistência médica e de creche e não recebe a qualidade de educação e desenvolvimento pessoal disponível para os membros mais ricos da sociedade. Todas essas privações atuam para suprimir o QI e o desempenho educacional das crianças durante seus anos críticos de desenvolvimento.

Qual ponto de vista está correto? A resposta se torna óbvia quando você compara os resultados de QI mais baixos de outras minorias discriminadas em todo o mundo, muitas das quais são do mesmo estoque genético.

Talvez o exemplo mais dramático seja o da Irlanda do Norte. Embora venham do mesmo grupo étnico, os católicos (a minoria discriminada) obtêm 15 pontos a menos nos testes de QI do que os protestantes.

Nos EUA, estudantes coreanos e japoneses pontuam acima da média em testes de QI, muitos estudiosos concordam que, geneticamente, eles são o mais próximo que dois grupos étnicos podem chegar. Mas a minoria coreana que vive no Japão tem resultados muito mais baixos nos testes de QI do que os japoneses. Porque? Os japoneses são extremamente racistas com os coreanos, eles os consideram estúpidos e violentos e os empregam apenas nos empregos mais sujos e de menor remuneração. As tensões são tão grandes entre os dois grupos que a violência freqüentemente irrompe na forma de motins.

Nos Estados Unidos, os judeus poloneses que chegaram antes de 1910 também foram considerados estúpidos (por nenhuma outra razão a não ser porque estavam acostumados a uma cultura diferente e falavam outro idioma). Surgiram tantas piadas de & quotPollock & quot que os americanos ainda as contam até hoje, mesmo que ninguém se lembre por quê. Os judeus poloneses sofreram forte discriminação no trabalho e suspeita de criminalidade, não surpreendentemente, seus filhos tiveram notas baixas e notas em testes de QI. Hoje, é claro, muitos americanos têm o preconceito oposto que os judeus são vistos como o mais brilhante dos grupos étnicos.

Judeus nascidos na Rússia que se tornaram soldados americanos na Primeira Guerra Mundial também tiveram baixa pontuação nos testes de QI. Tão baixo, na verdade, que Carl Brigham, o criador do Teste de Aptidão Escolástica, declarou que os resultados & quotdisprovam a crença popular de que o judeu é altamente inteligente & quot ;.

Existem inúmeros exemplos em todo o mundo em que o grupo étnico dominante pontua mais alto nos testes de QI do que a minoria discriminada, mesmo quando os dois grupos são da mesma origem étnica. Aqui está uma lista parcial:

Muitos conservadores argumentam que as pessoas mais inteligentes tendem a ir mais para a faculdade e, como os brancos são mais inteligentes do que os negros, há mais brancos na faculdade. Mas, independentemente da razão disso, não pode ser por causa de uma vantagem genética na inteligência. Considere as seguintes informações do Censo dos EUA sobre a divisão de alunos brancos que se formaram com um B.A. do Colégio:

Todos os acima são, pelo menos, americanos de terceira geração, o que lhes daria tempo suficiente para ingressar na casta universitária. É realmente razoável culpar a genética pelas diferenças acima? Observe que os escoceses têm quase o dobro da frequência universitária que os holandeses, embora seus ancestrais vivessem do outro lado do Canal

A maioria dos geneticistas concorda que há muito mais variação genética dentro dos grupos do que entre os grupos. De acordo com um estudo comumente citado, 85% de toda a variação genética humana é intra-populacional, 7% intra-raça e apenas 8% inter-racial. (3)


Christopher Jencks

Evidências recentes sugerem que as disparidades nos recursos da escola afetam o desempenho, mas as disparidades de recursos entre crianças negras e brancas diminuíram constantemente com o tempo. A criança negra média agora frequenta a escola em um distrito que gasta tanto por aluno quanto a criança branca média do distrito. As escolas para crianças negras também têm quase o mesmo número de professores por aluno que as escolas para brancos. As escolas predominantemente brancas parecem atrair professores mais qualificados do que as escolas negras, mas embora os alunos negros que frequentam escolas predominantemente brancas provavelmente se beneficiem de ter melhores professores, essa vantagem parece ser compensada pelos custos sociais de estar em um ambiente predominantemente branco. Em qualquer caso, as escolas não podem ser a principal razão para a disparidade na pontuação do teste entre negros e brancos, porque ela aparece antes das crianças entrarem na escola e persiste mesmo quando as crianças negras e brancas frequentam as mesmas escolas. Se as escolas desempenham um papel importante na perpetuação da lacuna, ou as escolas não segregadas devem tratar as crianças negras e brancas de maneira muito diferente, ou então as crianças negras e brancas devem reagir de maneira muito diferente ao mesmo tratamento.

As três explicações & # 8220 conservadoras & # 8221 mais comuns para os genes gap preto-branco, a cultura da pobreza e a maternidade solteira também são difíceis de conciliar com as evidências disponíveis. Não há evidência genética direta a favor ou contra a teoria de que a lacuna entre preto e branco é inata, porque ainda não identificamos os genes que afetam habilidades como leitura, matemática e raciocínio abstrato. Estudos com crianças mestiças e crianças negras adotadas por pais brancos sugerem, entretanto, que as diferenças raciais no desempenho nos testes são em grande parte, senão inteiramente, de origem ambiental.

As diferenças culturais associadas à pobreza crônica podem ser responsáveis ​​por parte da lacuna na pontuação do teste de negros e brancos, mas não podem ser a explicação principal, uma vez que a lacuna persiste entre as crianças ricas. E enquanto os filhos criados por mães solteiras pontuam mais baixo na maioria dos testes padronizados do que os filhos criados por casais, essa diferença quase desaparece quando levamos em consideração o fato de que as mulheres que se tornam mães solteiras vêm de famílias menos favorecidas, têm pontuações mais baixas nos testes e concluem menos escolaridade do que mulheres com maridos.

Suspeitamos que novas explicações bem-sucedidas para a lacuna na pontuação do teste serão diferentes de suas predecessoras de várias maneiras.

Em primeiro lugar, em vez de enfatizar os tipos de diferenças raciais que economistas e sociólogos geralmente estudam (recursos econômicos dos pais & # 8217, posição dos pais & # 8217 na hierarquia ocupacional, exposição dos pais & # 8217 à educação formal e arranjos de vida dos pais & # 8217), teorias de sucesso levará mais em conta os fatores que os psicólogos tradicionalmente enfatizam (a maneira como os membros da família interagem uns com os outros e com o mundo exterior, por exemplo). Uma boa explicação de por que crianças brancas de 5 anos têm vocabulários maiores do que crianças negras de 5 anos provavelmente se concentrará no quanto os pais falam com seus filhos, como eles lidam com as perguntas dos filhos e como eles reagem quando seus filhos aprendem ou deixam de aprender algo, não sobre quanto dinheiro os pais têm.

Em segundo lugar, em vez de procurar principalmente por diferenças de recursos entre escolas predominantemente negras e brancas, teorias de sucesso provavelmente terão que olhar mais cuidadosamente para a forma como as crianças negras e brancas respondem às mesmas experiências de sala de aula, como estar em uma sala de aula menor, tendo um professor mais competente, ter professor da sua própria raça, ou ter professor com grande expectativa para quem tem desempenho abaixo do normal para sua faixa etária.

Teorias bem-sucedidas, portanto, terão que prestar mais atenção às influências psicológicas e culturais, que são muito mais difíceis de medir do que renda, educação e condições de vida. Coletar dados precisos sobre hábitos, valores, comportamento e ideias de pais negros e brancos não é fácil e levaria tempo. Pode muito bem exigir um investimento de tempo e esforço comparável ao esforço empregado no desenvolvimento de testes cognitivos durante a primeira metade do século XX. Mas, sem esse trabalho, corremos o risco constante de ver as diferenças entre preto e branco como um subproduto inevitável dos genes das pessoas ou de fatores & # 8220culturais & # 8221 que ninguém pode mudar.

Nosso argumento de que reduzir a lacuna na pontuação do teste de preto e branco faria mais para mover a América em direção à igualdade racial do que qualquer alternativa politicamente plausível repousa em duas premissas problemáticas: que as políticas destinadas a reduzir a lacuna na pontuação do teste são de fato politicamente viáveis ​​e que tais políticas podem na verdade, reduzir a lacuna.

O apoio público a quase todas as políticas depende em parte de os beneficiários serem percebidos como merecedores ou indignos. Uma vantagem óbvia dos programas dirigidos a crianças é que quase ninguém culpa a ignorância dos alunos da primeira série em sua falta de motivação. Alunos da primeira série de todas as raças parecem ansiosos para agradar. Tanto os adultos negros quanto os brancos costumam pensar que as crianças negras mais velhas não têm motivação acadêmica, mas a maioria dos adultos ainda atribui isso aos pais ou às escolas das crianças, não às próprias crianças. Foi por isso que Lyndon Johnson enfatizou a ajuda às crianças em sua guerra original contra a pobreza.

As políticas que reduzem a lacuna entre negros e brancos não serão, é claro, politicamente populares se melhorarem as pontuações dos testes das crianças negras com as despesas das crianças brancas. Tanto a dessegregação escolar quanto a eliminação de classes academicamente seletivas em escolas não segregadas têm despertado uma forte resistência dos brancos por causa do custo percebido para as crianças brancas. Mas essas políticas não fariam muito bem aos negros, mesmo que os brancos estivessem dispostos a adotá-las. As estratégias mais promissoras relacionadas à escola para reduzir a lacuna de pontuação no teste de preto e branco parecem envolver mudanças como a redução do tamanho das turmas, estabelecimento de padrões mínimos de competência acadêmica para professores e aumento das expectativas dos professores para alunos de baixo desempenho. Todas essas mudanças beneficiariam negros e brancos, mas todas parecem ser especialmente benéficas para os negros.

Um experimento realizado pelo estado do Tennessee durante 1985-89 descobriu, por exemplo, que a redução do tamanho das turmas nas primeiras séries aumentou as pontuações dos testes de crianças negras e brancas e que esses ganhos foram mantidos mesmo depois que as crianças passaram para turmas maiores . O experimento também descobriu que os ganhos eram muito maiores para negros do que para brancos. Evidências históricas também parecem apoiar a hipótese de que a lacuna de pontuação do teste de preto e branco cai quando o tamanho da classe diminui. Quando as baixas taxas de natalidade reduziram a matrícula escolar na década de 1970, a proporção professor-aluno aumentou e as aulas diminuíram. Análises independentes de Ronald Ferguson e David Grissmer sugerem que essa mudança no tamanho das turmas foi seguida por um declínio acentuado na lacuna de pontuação no teste de preto e branco.

Embora medir a competência dos professores seja mais difícil do que contar o número de crianças em uma sala de aula, os resultados dos testes dos professores # 8217 mostram uma associação mais forte com o quanto os alunos aprendem do que qualquer outra medida amplamente usada. Os exames de competência do professor, portanto, tendem a impulsionar o desempenho das crianças. Como os professores reprovados em tais testes estão concentrados em escolas negras, esses exames provavelmente seriam especialmente benéficos para os alunos negros, embora esse benefício possa ser parcialmente compensado pelo fato de os professores reprovados em tais testes também serem desproporcionalmente negros.

A revisão de Ferguson & # 8217s da literatura sobre as expectativas dos professores & # 8217 conclui que os professores têm expectativas mais baixas para os negros do que para os brancos, mas isso ocorre principalmente porque os negros entram na escola com habilidades cognitivas mais fracas do que os brancos e aprendem um pouco menos depois de entrar. Mas Ferguson também encontrou algumas evidências de que as baixas expectativas dos professores têm um efeito mais negativo sobre as crianças negras do que sobre seus colegas brancos.

A pesquisa também sugere que as diferenças entre brancos e negros nas práticas parentais contribuem para a lacuna de pontuação no teste. Melhorar as habilidades dos pais pode, portanto, ser tão importante quanto melhorar as escolas. O quebra-cabeça é como proceder. Assim como os professores, os pais geralmente desconfiam de conselhos não solicitados sobre como lidar com os filhos. Mas, depois que os pais se convencem de que determinada prática realmente ajuda seus filhos, muitos a adotam. Como uma questão política prática, os brancos não podem dizer aos pais negros para mudarem suas práticas parentais sem provocar acusações de etnocentrismo, racismo e muito mais. Mas os negros dificilmente são os únicos pais que precisam de ajuda. Devemos promover melhores práticas parentais para todos os pais de todas as maneiras que pudermos, incluindo a televisão, que atinge negros e brancos.

Finalmente, os conservadores que desejam melhorar o desempenho acadêmico devem parar de enfatizar a relação entre hereditariedade e desempenho e enfatizar a importância de outra virtude conservadora - a saber, o trabalho árduo. Os americanos parecem ter uma probabilidade incomum de atribuir o fracasso acadêmico à baixa capacidade, e não ao esforço inadequado. Quando Harold Stevenson e James Stigler perguntaram a pais e professores americanos, japoneses e taiwaneses por que algumas crianças se saíram melhor do que outras na escola, os americanos foram mais propensos a enfatizar a habilidade, enquanto os japoneses e taiwaneses enfatizaram mais o esforço. Essa diferença não parece refletir uma diferença nas crenças fundamentais sobre a causalidade. Crianças em todo o mundo reconhecem que tanto a habilidade quanto o esforço afetam as realizações, e o mesmo provavelmente também se aplica a seus pais. Mas atribuir o fracasso a um esforço inadequado implica que, se você trabalhar mais, aprenderá mais. Atribuí-lo à habilidade serve como desculpa para não fazer nada.

A ênfase dos americanos na capacidade inata pode ter consequências especialmente negativas para os afro-americanos, cuja ansiedade sobre estereótipos raciais e competência intelectual pode até deprimir seu desempenho em testes padronizados. Claude Steele e Joshua Aronson, por exemplo, mostraram que estudantes negros de Stanford, ao contrário de seus colegas brancos, se saem muito pior nos testes quando são solicitados a registrar sua raça antes de fazer o teste ou quando lhes dizem que o teste mede a capacidade intelectual.

Hora de atenção renovada

Psicólogos, sociólogos e pesquisadores educacionais têm dedicado muito menos atenção à diferença entre as pontuações dos testes entre preto e branco no último quarto de século do que deveriam. Intimidado pela reação hostil ao relatório de Daniel Patrick Moynihan & # 8217s 1965 sobre a situação da família negra e ao artigo de Arthur Jensen & # 8217s 1969 argumentando que as diferenças raciais no desempenho dos testes eram provavelmente parcialmente inatas, a maioria dos cientistas sociais escolheu tópicos mais seguros e esperava que o problema fosse embora. Podemos fazer melhor.


Assista o vídeo: Olho humano em Super Câmera Lenta (Agosto 2022).