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es:manual:analisis:test:indicadores

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es:manual:analisis:test:indicadores [2022/05/28 19:34] – creado rootes:manual:analisis:test:indicadores [2022/06/30 10:15] (actual) root
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 ===== Indicadores basados en la Teoría clásica de los Test ===== ===== Indicadores basados en la Teoría clásica de los Test =====
  
-Siette permite configurar y caluclar automáticamente algunos de los indicadores más usuales de la Teoría Clásica de Test, como KR-20, $\lambda_4$ de Gutman, la fiabilidad segun la fórmula de Spearman-Brown, o el $\alpha$ de Cronbach. Los resultados se pueden consultar al final de la pestaña "Datos generales" de la sección Analizador.+Siette permite configurar y calcular automáticamente algunos de los indicadores más usuales de la Teoría Clásica de Test, como el $\alpha$ de Cronbachy las estimaciones de fiabilidad según los métodos $\lambda_4$ de Gutman, la fórmula de Spearman-Brown. Tambien se ha añadido un nuevo indicadorpropio de Siette para medir la diferencia entre la calificación alcanzada en la primera y la segunda parte del test, al que se ha llamado "Aprendizaje diferencial". Los resultados se pueden consultar al final de la pestaña "Datos del test" de la sección Analizador.
  
 +{{ es:manual:analisis:test:indicadores_test.png | Indicadores del test }}
  
 +Para configurar los parámetros de estos indicadores debe accederse a la sección Preferencias Generales. Si no se han configurado estas preferencias por defecto no se calculan estos indicadores.
  
 +{{ es:manual:analisis:test:configuración_indicadores_test.png | Configuración de los indicadores del test }}
  
 +==== $\alpha$ de Cronbach ====
 +
 +El coeficiente $\alpha$ de Cronbach mide la coherencia interna de un test y teóricamente toma valores entre -1 y +1, aunque en la práctica nunca da valores negativos. Como referencia suelen usarse estos valores para interpretar los resultados:
 +
 +^ $\alpha$ de Cronbach ^ Consistencia interna ^
 +| 0.9 $\leq$ $\alpha$ | Excelente |
 +| 0.7 $\leq$ $\alpha$ < 0.9 | Buena |
 +| 0.6 $\leq$ $\alpha$ < 0.7 | Aceptable |
 +| 0.5 $\leq$ $\alpha$ < 0.6 | Pobre |
 +| $\alpha$ < 0.5 | Inaceptable |
 +
 +
 +==== $\lambda_4$ de Gutman ====
 +
 +Se basa en realizar N divisiones del test en dos mitades de forma aleatoria, y calcular la estimación de la fiabilidad. El máximo valor que se obtenga será la mejor aproximación a la fiabilidad del test.
 +
 +Se puede configurar el número de divisiones que se realicen en 10, 100 o 1000. Como el proceso se basa en obtener el máximo, dará mejores resultados al realizar mas pruebas, pero tambien será algo mas costoso computacionalmente.
 +==== Fiabilidad Spearman-Brown ====
 +
 +Siette calcula la fiabilidad del test utilizando la fórmula de Spearman-Brown y escogiendo dos mitades, que supuestamente deben ser paralelas. 
 +
 +Para obtener las mitades se puede optar entre:
 +   * Mitades formadas con las preguntas pares o impares.
 +   * Mitades formadas con las preguntas realizadas en la primera o segunda parte del test.
 +   * Mitades aleatorias
 +
 +Este estimador en general da valores inferiores a la estimación mediante la $\lambda_4$ de Gutman.
 +
 +==== Aprendizaje diferencial ====
 +
 +Este indicador se basa en dividir el test en tres partes con igual número de preguntas, según el orden de presentación. A continuación se calcula la nota que habría obtenido el alumno en un hipotético test que solo tuviera las preguntas aparecidas en la primera parte, y la nota que habría obtenido en la última parte.  El indicador de aprendizaje diferencial es la diferencia de entre la nota de la ultima parte y la primera. Siette calcula tambien un intervalo de confianza del 95%.
 +
 +Dependiendo del la configuración del test y de los resultados de este indicador en ciertos casos se pueden establecer algunas conclusiones:
 +
 +    * Si el intervalo de confianza incluye el 0, no puede establecerse ninguna conclusión con una confianza del 95%.
 +    * Si el resultado es positivo:
 +        * Si se plantean siempre de forma ordenada a todos los alumnos, y el test se basa en puntuaciones o porcentajes, la explicación mas simple es que la ultima parte contiene preguntas mas difíciles que la primera.
 +        * Si el test presenta las preguntas de forma aleatoria, una posible explicación es que el alumno ha ido aprendiendo a contestar a las preguntas, si estas son parecidas o ha aprendido realmente los conceptos que constituyen el conocimiento de esta materia.
 +    * Si el resultado es negativo:
 +        * Si se plantean siempre de forma ordenada a todos los alumnos, y el test se basa en puntuaciones o porcentajes, la explicación más simple es que la ultima parte contiene preguntas mas fáciles que la primera.
 +        * Si el test presenta las preguntas de forma aleatoria, una posible explicación es que se ha producido algún efecto de cansancio en la realización del test, y la conclusión es que quizás deba acortarse su duración.
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es/manual/analisis/test/indicadores.1653766473.txt.gz · Última modificación: 2022/05/28 19:34 por root

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