Una base sólida en el pensamiento lógico es importante para el aprendizaje a lo largo de la vida. Sin embargo, una proporción significativa de niños matriculados en la escuela no adquieren ni siquiera las habilidades más básicas, y las desigualdades de aprendizaje comienzan desde la primera infancia. Esto se debe en parte a la falta de mecanismos de evaluación que brinden evidencia para el público, así como a las acciones de política públicapara abordar la crisis de aprendizaje. Este proyecto responderá a este desafío mediante el escalamiento de una herramienta de evaluación matemática de escala común adaptativa digital llamada Citizen Led Assessment of Numeracy (CLAN) que está diseñada para evaluar, informar y proporcionar datos relevantes para la comunidad y la escuela que puede ser fácilmente entendida por los padres y las comunidades.
Los orígenes de CLAN se remontan al 2005 como un enfoque innovador que evalúa las competencias básicas de lectura y matemáticas en los niños. Esta iniciativa dirigida por ciudadanos fue desarrollada por primera vez en India por Pratham, basada en la convicción de que las personas necesitan formas simples pero rigurosas de medir los resultados sociales para generar datos que puedan usar para el cambio y la mejora. Pratham comenzó hace años y ahora cuenta con un Informe Anual sobre el Estado de la Educación reconocido internacionalmente que cubre más de una docena de países. CLAN se administra en el hogar, capturando así información sobre niños y niñas que no están en la escuela debido a la edad o la marginación, y que por lo mismo no son visibles en otras evaluaciones escolares nacionales e internacionales.
CLAN se implementó en un distrito rural en 13 países en el 2019. KIX apoyará la expansión de la herramienta de un distrito a tres en 11 países de África y Asia. El proyecto también ampliará la herramienta para incluir habilidades matemáticas básicas con el objetivo de producir datos comprensibles por la comunidad pero internacionalmente comparables sobre habilidades matemáticas tempranas, capturando poblaciones particularmente marginadas.
