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verdadero (que es

verdadero (que es inobservable) y el error latente en toda medición. Este postulado de la TCT, se manifiesta como sigue: Esto significa que la puntuación observada de un sujeto es igual a la puntuación verdadera más el error. La puntuación verdadera debe entenderse como la media de las puntaciones obtenidas en infinitas aplicaciones de un test o una prueba. Asimismo, la puntación de error son todos aquellos factores aleatorios que impactan en el registro de los datos introduciendo inconsistencia en el proceso alejando la puntuación observada de la verdadera (Tornimbeni, 2008) Por lo tanto, para disminuir esa puntuación de error a la cual están sometidas todas las mediciones se trata de controlar los factores aleatorios. Entonces la confiabilidad puede ser comprendida como la precisión y exactitud de un test y el nivel en que las puntaciones están libres de errores de medición. En este contexto, es importante diferenciar errores sistemáticos y aleatorios, porque en esta diferenciación radican los cambios reales en el rasgo medido. Un error sistemático es aquel que produce diferentes cambios en forma constante en una puntación elevada o baja, más allá de las trasformaciones que pudiesen darse en el rasgo medido: “Este tipo de error se denomina sesgo de medición, que se define como toda aquella fuente de variación que sistemáticamente afecta las puntuaciones de un determinado grupo que está siendo evaluado por un test, ya sea elevando o disminuyendo las mismas” (Tornimbeni, 2008) Asimismo, los errores aleatorios impactan en la precisión y consistencia de un test y de todo el proceso de medición, estos errores son impredecibles. En síntesis, los cambios reales en un atributo medido no son una fuente de falta de confiabilidad (errores sistemáticos), mientras que todo cambio en las puntuaciones referidas a factores externos (errores aleatorios) afecta la confiabilidad. En la teoría clásica de los test, la confiabilidad puede manifestarse como la “proporción de varianza observada de las puntuaciones de un test que se deben a la varianza verdadera, es decir, a la varianza del rasgo que se está evaluando y no a otros factores” (Tornimbeni, 2008). De esta manera la confiabilidad puede expresarse como la razón de la varianza verdadera y la varianza observada: r xx′=σv 2 σo 2 Dónde: rxx′ = coeficiente de correlación. σv 2 = varianza verdadera. σo 2 = varianza observada. Si la confiabilidad se mide a través de un coeficiente de correlación estadístico que va desde el índice 0 hasta 1, un coeficiente de confiabilidad de 0,80 sugiere a partir de la fórmula presentada, un 64% de la varianza observada que es asimilable a la puntuación verdadera, con un margen de error del 36%. Existen varios métodos o procedimientos para medir la confiabilidad, lo importante a tener en claro es que la confiabilidad no es una propiedad del test, sino de sus resultados. A

continuación expondremos una serie de procedimientos para estimar el error de un test y por supuesto la confiabilidad. 3.2.1.-­‐ Procedimientos para verificar la confiabilidad. El coeficiente o el concepto de confiabilidad está caracterizado por tres dimensiones, cada una de ellas se vincula fuertemente con el error de medición y con diferentes métodos para identificarlas. Se recuerda que, cualquier error no sistemático representa una fuente de error. Estas dimensiones son: estabilidad y consistencia interna. • Estabilidad: este concepto pretende evaluar en qué grado las puntuaciones de un sujeto están libres de errores aleatorios como el nivel de motivación o las condiciones de administración del test. La estabilidad está íntimamente relacionada con las características que la variable pretende medir, por ejemplo: rasgos de personalidad o habilidades. Los procedimientos indicados para evaluar la estabilidad de un test son: el método test/re-­‐test y el método formas equivalentes, cuando ambos métodos son implementados con un intervalo de tiempo. (American Psychological Asociation, 1999). • Consistencia interna: este concepto alude a la necesidad de conocer cómo una muestra de ítems se constituye en fuente de error. Por lo tanto, la consistencia interna tiene relación con que cada ítem midan un mismo constructo o dominio. Los procedimientos para la consistencia interna son: el método de formas equivalentes, el método de partición en mitades, el método del coeficiente alfa de Cronbach. (American Psychological Asociation, 1999). a) Test/re-­‐test. El método de test/re-­‐test sirve para medir el impacto que tuvo una asignatura (para los términos de nuestro curso) en un grupo de estudiantes, es decir, consiste en ejecutar o administrar un test al mismo grupo de sujetos en dos oportunidades distintas. Esto se hace con un intervalo de tiempo, y se mide a través de cálculo de la correlación entre los puntajes obtenidos en las dos aplicaciones del test. El coeficiente de correlación nos serviría, por ejemplo, para expresar las relaciones entre los puntajes obtenidos cuando a un mismo grupo le aplicamos un test (al inicio del semestre) y re test (al final del semestre) y así detectar si los estudiantes crecen o no en resultados con la finalidad de medir la fuerza con la que impactó la asignatura en el grupo. Si los datos correlacionan (se mueven en el mismo sentido) el programa y la asignatura impactan positivamente en el estudiante, porque crece en resultados. Una formula indicada para medir la estabilidad de un test es el coeficiente de correlación de Pearson. En términos numéricos, se expresa en un valor que oscila entre -­‐1 y 1, donde 0 expresa la total ausencia de correlación posible entre los puntajes. La correlación 1 expresa el coeficiente perfecto, por lo tanto, eso implica que cuando una puntuación o variable aumenta la otra lo hace también pero en forma proporcional. En cambio, -­‐1 representa la correlación negativa perfecta, es decir, lo que significa que cuando una variable aumenta la otra disminuye también en forma proporcional, por lo que es posible determinar que ambas variables se relacionan.

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