Desarrollo y simulación del algoritmo de una prueba adaptativa que evalúa conocimiento en Biología en estudiantes de educación superior

GHIO FERNANDA BELEN; BRUZZONE MANUEL; BADARACCO, MILAGROS; BATISTA WILSON; GARRIDO, SEBASTIAN JESÚS; AZPILICUETA, ANA ESTEFANÍA; MORAN, VALERIA ESTEFANÍA; CUPANI, MARCOS

Congreso; IV Congreso Latinoamericano de Medición y Evaluación Educacional (COLMEE); 2021

Escuela de Psicología de la Pontificia Universidad Católica de Chile

El avance de la tecnología computacional ha motivado la integración de nuevas herramientas que permiten evaluar el desempeño académico de los estudiantes con medidas más precisas y objetivas. En este panorama, aparecen los Test Adaptativo Computarizados (CAT, Computerized Adaptive Testing, por sus siglas en inglés) que ofrecen medidas de evaluación más eficientes y flexibles (Choi, Podrabsky & McKinney, 2012). La lógica de un CAT es que, en base a la respuesta (acierte o falle) que dé un sujeto a un ítem se determinará el próximo ítems que deberá responder. Este tipo de pruebas ofrecen medidas de evaluación más precisas y adaptadas a los estudiantes. Es por eso que, en este trabajo se presenta el desarrollo, especificación y simulación del algoritmo de un CAT construido a partir de un BI que mide conocimiento en Biología (TCG-B) para estudiantes universitarios (Cupani, Castro Zamparella, & Piumatti, 2017; Cupani, et., 2016). La simulación del algoritmo del CAT resulta una etapa necesaria para comprender su funcionamiento previo a una aplicación en sujetos reales. La simulación de los patrones de respuesta nos permitirá estimar la cantidad de ítems del BI del dominio de conocimiento de Biología que se deberían utilizar para estimar el nivel de habilidad de cada estudiante con un mayor nivel de precisión y determinar el correcto funcionamiento del algoritmo construido según los intereses de evaluación que pretendamos.