esses graficos nao mostram nada, a nao ser um "borrao" do real crescimento na aprendizagem. Erros de mensuracao e variacoes na dificuldade das provas nao sao considerados nesses graficos de escores brutos ao longo de sucessivos testes de progresso. Por isso, vi com muita felicidade a utilizacao do metodo do desvio cumulativo e da analise de tendencia para a melhoria do benchmarking interinstitucional e da mensuracao do progresso em testes longitudinais (Muijtjens, Schuwirth, Cohen-Schotanus, Thoben & van der Vleuten, 2008a; Muijtjens, Schuwirth, Cohen-Schotanus & van der Vleuten, 2008b; Schauber & Nouns, 2010). Porem, e necessario perceber que quando ha diferencas individuais em curvas, ha tambem mudancas nas variancias e covariancias ao longo do tempo. Isso significa que esses modelos podem ser analisados nao apenas por analise de variancia, mas tambem por modelos de regressao multinivel aliados a teoria de resposta ao item, seguidos de analise por modelos de crescimento sob os pressupostos da modelagem de equacoes estruturais (Cohen, Cohen, West & Aiken, 2003). A representacao do crescimento longitudinal por meio da modelagem de equacoes estruturais permite especificar de forma mais explicita as hipoteses a respeito de eventuais estruturas causais nos parametros de mudanca e o potencial de predizer os escores "reais" da variavel latente (theta). Pois e justamente a estimacao das relacoes entre escores "livres de erro" propiciado a partir do uso de variaveis latentes a maior justificativa para o uso de modelagem de equacoes estruturais. No caso especifico dos modelos de crescimento abordam tanto covariancia quanto a mudanca nas medias ao longo do tempo. Os vetores das medias e as matrizes de covariancias sao ambas utilizadas para fornecer informacoes que pode ser utilizada para gerar estimativas de funcoes de mudanca em construtos "livres de erro" (variaveis latentes, como o "theta"). Quem aplica isso atualmente de forma bastante elegante e a autarquia holandesa de avaliacao, a CITO (http://www.cito.nl). Para detalhes, veja Verhelst & Verstralen (2002). Na minha opiniao, e na de Cohen et al. (2003), a variancia comumente incluida como "erro", i.e., as fontes residuais de variancia ao longo do tempo, nao sao necessariamente "erro". O ideal seria chamar esse "erro" de variancia residual. Por mais beneficios que a teoria de resposta ao item tenha contribuido na estimacao mais adequada dos reais niveis de habilidade, quando comparada com a teoria classica dos testes, os calculos de precisao local da teoria de resposta ao item nos permitem afirmar com seguranca que nao existe algo como "escore real" ou "escore livre de erro". O que pode existir sao escores com erros de mensuracao minimizados. A equalizacao dos testes (test equating) e o ponto nevralgico para o uso da teoria de resposta ao item (Schuwirth & van der Vleuten, 2012). O uso hibrido da calibracao concomitante (concurrent calibration) e da calibracao consecutiva em tese permite a comparacao direta entre provas de diferentes dificuldades. Todavia, a memorizacao de testes ancora usados na equalizacao pode interferir na mudanca dos parametros (Langer & Swanson, 2010). Evitar a sueperexposicao dos testes ancora e uma estrategia necessaria, mas com eficacia aparentemente limitada. Deve-se lembrar que raramente os diversos pressupostos para