Estrategias para la evaluación en educación a distancia: un análisis de las opciones empleadas en el programa de educación general básica de la UNED
Notice bibliographique
Résumé
El artículo expone algunos los hallazgos de la investigación que se llevó a cabo gracias al financiamiento de la Coordinación Educativa y Cultural Centroamericana (CECC/SICA); se analizaron las opciones empleadas en la evaluación de los aprendizajes de nueve asignaturas pertenecientes al Programa de Educación General Básica I y II Ciclos, de la Escuela Ciencias de la Educación en la Universidad Estatal a Distancia de Costa Rica (UNED). Se empleó una metodología de investigación mixta; en esta entrega se brindan los resultados correspondientes al primer objetivo de la investigación que responde a la etapa cuantitativa: “Identificar la índole de opciones evaluativas que se emplean en las asignaturas para recopilar las evidencias de aprendizaje del estudiantado”; se examinaron documentos pertenecientes a dos periodos académicos y se logró determinar que en la mayoría de los casos se evalúa por medio de pruebas escritas, tareas o proyectos que incluyen al menos un instrumento de evaluación como, por ejemplo, ensayo, entrevista, cuadro comparativo o reporte de observación.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».