Validez y Validación para Pruebas Educativas y Psicológicas: Teoría y Recomendaciones
Bibliographic record
Abstract
Antecedentes: La validez es uno de los conceptos más fundamentales en el contexto de pruebas educativas y psicológicas y se refiere al grado en el que la evidencia teórica y empírica respaldan las interpretaciones de las puntaciones obtenidas a partir de una prueba utilizada para un fin determinado. En este trabajo, trazamos la historia de la teoría de la validez, centrándonos en su evolución y explicamos cómo validar el uso de una prueba para un propósito determinado. Método: Nos basamos en gran parte en los Estándares para Pruebas Educativas y Psicológicas, propuestos por la American Educational Research Association (AERA), la American Psychological Association (APA) y el National Council on Measurement in Education (NCME), los cuales proporcionan un marco conceptual para la validación de pruebas. También proporcionamos una breve descripción de la validación basada en argumentos y sus componentes, esbozando las dificultades asociadas a la operacionalización del proceso de validación desde una perspectiva de argumentación. Resultados: Se proponen cinco fuentes de evidencias de validez de las puntuaciones de una prueba: contenido, procesos de respuesta, estructura interna, relaciones con otras variables y consecuencias. Conclusión: El uso de los Estándares permite que la evidencia de validez pueda ser acumulada de forma sistemática para respaldar la interpretación y el uso de las puntuaciones de una prueba para un propósito específico, promoviendo así prácticas solidas en cuanto al uso de un instrumento de medida lo cual que puede contribuir a reducir las consecuencias negativas provenientes de la utilización de pruebas de alto riesgo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.262 | 0.468 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.047 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.025 |
| Open science | 0.005 | 0.012 |
| Research integrity | 0.006 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".