¿En la Univeridad se debe evaluar el proceso o el resultado?

¿Qué debe evaluarse en la Universidad con relación al alumnado? Desde mi punto de vista este debate no está cerrado. En mi experiencia encuentro docentes que defienden una evaluación del proceso (incluyendo el esfuerzo) y otros que prefieren centrarse en el resultado.

Igualmente, entiendo que la propia organización de las asignaturas, con exámenes finales y fechas explícitas para ello, fomentan una valoración del resultado por encima del proceso.

En cualquier caso, entiendo que esta cuestión depende de múltiples factores y que posiblemente no haya una única respuesta.

Para ilustrar el tema he encontrado este vídeo en youtube:

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Componentes de la “calificación”

La calificación suele confundirse con la evaluación del alumnado. Sin embargo, la calificación es simplemente la valoración de una prueba administrada a una persona.

Esta valoración, que puede ser tanto cuantitativa como cualitativa, puede descomponerse en dos elementos principales.

En el siguiente vídeo trato de explicarlo:

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¿Qué es evaluar?

Aprovechando un seminario sobre evaluaición del alumnado, he preparado un breve vídeo sobre el mismo.
Existen muchas formas de definir la “evaluación” aunque todas suelen coincider en que es un proceso de recogida de información para la toma de decisiones.
Aquí dejo el vídeo donde explico cómo entiendo la evaluación (principalmente de alumnos).

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Pregón de feria de 2017 vs 2003: las comparaciones son odiosas

Como nos comprometimos en el anterior post presentamos aquí un análisis muy resumido, del pregón de la feria de Málaga de 2003, llevado a cabo por Don Juan Antonio Garrido Moraga. Tal como dijimos en el anterior post, se ha elegido el de 2003 porque es el primero que aparece en el listado de pregones de feria de málaga que no lo llevó a cabo alguien no vinculado con el mundo de la canción o las artes intrepretativas (actores).

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Análisis del pregón de la feria de Málaga de 2017

El pregón de la feria de Málaga de 2017 fue llevado a cabo por La Mari, cantante del grupo Chambao. Ante las críticas de algunos lectores del pregón (ver al final del post) nos hemos propuesto hacer un pequeño análisis del mismo con técnicas propias del Text Mining.

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Indicadores de ajuste

Los indicadores de desviación de un grupo de datos con relación a un modelo se pueden utilizar para valorar la bondad de ajuste entre ambos.

Entre los idncidaores son habituales los siguientes: RMSE, MAE, NRMSE, CV-MRSE, SDR, y R^2.

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Tamaño del efecto

Tamaño del efecto, Cohen

La pregunta inicial a plantearse es si la diferencia estadísticamente significativa que se registra entre dos grupos es realmente importante o trascendente para la investigación en curso.

El tamaño del efecto es la respuesta de la estadística ante este problema de la trascedencia de los resultados, tanto en comparaciones como en correlaciones de grupos de datos. El tamaño del efecto sirve como indicador de la magnitud de la diferencia o correlación de dichos grupos.

Existen múltiples formas de calcular el tamaño del efecto para distintas pruebas estadísticas. Entre los autores más citados al respecto destaca Jacob Cohen (https://en.wikipedia.org/wiki/Jacob_Cohen_(statician)). La expresión más simple para calcular el tamaño del efecto (ES de sus siglas en inglés) de la comparación de la media de dos grupos es la siguiente*:

daum_equation_1500029196969

ES=\frac { \bar { X } _{ 1 }-\bar { X } _{ 2 } }{ sd }

Donde:

  • ES es el tamaño del efecto.
  • X1 y X2 son las medias de los grupos

Sd es la desviación típica. Se supone que es igual para los dos grupos, aunque, si fuese distinta, la expresión original usaba una de las dos indistintamente.

Para evitar el problema de la sd distinta, se suele utilizar un promedio de las dos desviaciones típicas:

daum_equation_1500029176585

ES=\frac { \bar { X } _{ 1 }-\bar { X } _{ 2 } }{ \sqrt { \frac { { \sigma  }_{ 1 }^{ 2 }-{ \sigma  }_{ 1 }^{ 2 } }{ 2 }  }  }

Donde el denominador es la desviación típica conjunta (pooled standar deviation).

La interpretación, según Cohen, sería la siguiente:

  • 0-0.2 efecto pequeño (small).
  • 0.2-0.5 efecto medio (medium)
  • Más de 0.5 efecto gradne (large).

Existen aplicaciones web que calculan el efecto del tamaño así como en casi todos los paquetes estadísticos. Una calculadora web muy simple se encuentra en este enlace: http://www.uccs.edu/~lbecker/

El libro de Cohen donde se explica todo esto es:

 

* Las expresiones están en LaTex

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