CONSTRUCCION DE UN TEST DE CONOCIMIENTO EN BIOLOGIA

CUPANI, MARCOS; CASTRO ZAMPARELLA, TATIANA

San Miguel de Tucuman

Encuentro; IV Encuentro Internacional de la AACC; 2015

Asociacion Argentina de Ciencias del Comportamiento AACC

Introducción: Históricamente la psicología educacional se ha ocupado de los estudios teóricos acerca del conocimiento, aprendizaje y evaluación en los ámbitos educativos (Lohse-Bossenz, Kunina-Habenicht, Dicke, Leutner y Kunter, 2015). Sin intensión de simplificar el problema, los argumentos relacionados con la calidad académica, están principalmente vinculados con el sistema educativo que lo provee y en cuánto y cómo aprenden los estudiantes. De esta manera se ven destacados de los diferentes intereses actuales en la psicología educacional, como la necesidad de estudiar las formas de adquisición y evaluación de conocimiento, para poder determinar entre otras cosas, el rendimiento de un alumno y del sistema educativo en el cual está inmerso (Renault, Cortada de Kohan y Castro Solano, 2014). Como principal indicador de aprendizaje, se asume el nivel de conocimiento y habilidad que el alumno posee en el área de interés, y son los exámenes de conocimiento, de rendimiento y de aptitudes, los instrumentos más utilizados para medir el aprendizaje de los alumnos (Arias, 2006). Objetivo: Construir un Test de Conocimiento en Biología. Método: Las actividades se pueden agrupar en doces pasos (Downing y Haladyna, 2006) para la sistematización y organización de las actividades a desarrollar. Resultados: Para el nivel I (primer año) de conocimiento en Bilogía se realizo un análisis factorial no lineal donde el valor del RMSR fue de 0,01indica que el modelo unidimensional se ajusta a los datos. Sin embargo el índice Tanaka de Bondad de ajuste fue de .85, indica un ajuste inadecuado. Por su parte, el análisis de componentes principales de los residuos (PCAR) reporto que el modelo de medida explicó un 28.6 % de la varianza y el segundo autovalor presenta un valor de 2.5. Con respecto al ajuste de los datos al modelo, los valores de MNSQ y ZEMP para INFIT y OUTFIT indican que el modelo se ajusta a los datos tanto para los ítems como para las personas. Por último para valorar el nivel de habilidad por facultad, se realizo un ANOVA que arrojo valores significativos (F (5,609) = 46,234; p = .001; η2 = .28). Los análisis post-hoc con la prueba DHS de Tukey fueron de (p