es:manual:analisis:test:modelos
Diferencias
Muestra las diferencias entre dos versiones de la página.
Ambos lados, revisión anteriorRevisión previaPróxima revisión | Revisión previa | ||
es:manual:analisis:test:modelos [2022/05/17 10:10] – root | es:manual:analisis:test:modelos [2022/05/17 10:49] (actual) – root | ||
---|---|---|---|
Línea 1: | Línea 1: | ||
===== Concepto de evaluación y modelos del conocimiento ===== | ===== Concepto de evaluación y modelos del conocimiento ===== | ||
- | La ciencia se basa en crear modelos de la realidad. En el caso de la evaluación el objeto de estudio es el conocimiento que un alumno tiene de una determinada materia. Evidentemente, | + | NOTA: Este capítulo esta escrito informalmente, |
+ | |||
+ | La ciencia se basa en crear modelos de la realidad. En el caso de la evaluación el objeto de estudio es el conocimiento que un alumno tiene de una determinada materia. Evidentemente, | ||
< | < | ||
Línea 13: | Línea 15: | ||
{{ es: | {{ es: | ||
- | En esencia este modelo se basa en suponer que el conocimiento de una materia esta formado por una infinidad de pequeños conceptos indivisibles (entendiendo como tales los hechos, relaciones, análisis, inferencias, | + | En esencia este modelo se basa en suponer que el conocimiento de una materia esta formado por una infinidad de pequeños conceptos indivisibles (entendiendo como tales los hechos, relaciones, análisis, inferencias, |
Las principales teorías sobre la evaluación surgidas en el siglo XX, la teoría clásica de los test y la teoría de respuesta al ítem, se basan en este modelo y obtienen como representación del conocimiento del alumno un número real relativo a una escala, que puede ser de 0 a 10, o de $-\infty$ a $+\infty$. | Las principales teorías sobre la evaluación surgidas en el siglo XX, la teoría clásica de los test y la teoría de respuesta al ítem, se basan en este modelo y obtienen como representación del conocimiento del alumno un número real relativo a una escala, que puede ser de 0 a 10, o de $-\infty$ a $+\infty$. | ||
En muchos casos este modelo es claramente demasiado simple. Dos alumnos con la misma nota puede que no tengan el mismo conocimiento sobre una materia, puede que uno de ellos sepa unos conceptos en concreto y el otro no sepa esos conceptos, y tambien al contrario, aunque probablemente habrá un nucleo común que con mucha probabilidad ambos comparten. Imaginemos por ejemplo dos alumnos con una nota de 9 sobre 10 en la materia " | En muchos casos este modelo es claramente demasiado simple. Dos alumnos con la misma nota puede que no tengan el mismo conocimiento sobre una materia, puede que uno de ellos sepa unos conceptos en concreto y el otro no sepa esos conceptos, y tambien al contrario, aunque probablemente habrá un nucleo común que con mucha probabilidad ambos comparten. Imaginemos por ejemplo dos alumnos con una nota de 9 sobre 10 en la materia " | ||
+ | |||
+ | ==== Modelos bayesianos ==== | ||
Evidentemente pueden desarrollarse modelos mas complejos, que tengan en cuenta que los conceptos que intervienen en el conocimiento de una materia no están asilados y que establezcan relaciones entre los conceptos, o el orden en que se aprenden. Estos modelos suelen ser diseñados específicamente para una materia y no directamente utilizables como modelos genéricos, es decir aplicables directamente a cualquier materia, salvo que se realice previamente un proceso de definición del modelo. | Evidentemente pueden desarrollarse modelos mas complejos, que tengan en cuenta que los conceptos que intervienen en el conocimiento de una materia no están asilados y que establezcan relaciones entre los conceptos, o el orden en que se aprenden. Estos modelos suelen ser diseñados específicamente para una materia y no directamente utilizables como modelos genéricos, es decir aplicables directamente a cualquier materia, salvo que se realice previamente un proceso de definición del modelo. | ||
+ | |||
+ | En este sentido, Siette incorpora algunas características que pueden servir para crear modelos complejos que proporcionen una descripción mas detallada del conocimiento del alumno, mas allá de un simple valor numérico. Habitualmente estos modelos cuantifican las relaciones entre conceptos mediante probabilidades condicionales o establecen relaciones de causalidad formando lo que se conoce como redes bayesianas. | ||
{{ es: | {{ es: | ||
- | En este sentido, Siette incorpora | + | Por otra parte, Siette incorpora |
==== Modelo jerárquico ==== | ==== Modelo jerárquico ==== |
es/manual/analisis/test/modelos.1652782231.txt.gz · Última modificación: 2022/05/17 10:10 por root