DISEÑO DE RÚBRICAS CON TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN PARA LA EVALUACIÓN FORMATIVA DE COMPETENCIAS
Notice bibliographique
Résumé
En este estudio de carácter educativo y de uso de tecnología de información, se realiza un análisis del buen diseño de un instrumento de evaluación formativa de las competencias que debe adquirir el estudiante de ingeniería. El modelo de competencias en el Tecnológico Nacional de México establece un proceso evaluativo formativo, a través de varios indicadores de desempeño, los cuales se interpretan en una calificación de rango numérico. Para que una evaluación sea de calidad, se debe establecer que el instrumento cuente con criterios y características bien definidas, no ambiguas y explicitas para el estudiante. Para ello, se diseñan rúbricas de evaluación usando tecnologías de información que permitan que el estudiante se autoevalúe antes de entregar la estrategia de enseñanza, para que el docente evalúe con criterios claros y para que se lleve a cabo la retroalimentación después de la evaluación. Usar rúbricas para evaluar, desde un principio y durante todo el proceso, muestra los criterios de evaluación de una estrategia, que se vinculan a los resultados de la competencia a adquirir. Permiten al estudiante monitorear la propia actividad, autoevaluándose, y favorecen la adquisición de responsabilidad ante los aprendizajes. Aumentan la transparencia de la evaluación, esto es, reduce la subjetividad de la evaluación por parte del docente, siendo más justo. Y da retroalimentación al proceso de evaluación en un tiempo más corto, así el estudiante puede identificar los criterios que no cumplió.
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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 | 0,072 | 0,284 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».