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Validación de un Test de Matemática Evaluado a Estudiantes que Ingresan a la Educación Superior, Empleando el Modelo de Rasch

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En este trabajo, se aplica el modelo de Rasch para la calibración de un instrumento de evaluación válido y confiable, el cual consiste en un test de diagnóstico de 20 ítems de matemática tomado previo a un curso de nivel cero en el Instituto Superior Universitario Central Técnico entre los periodos 2020-I a 2022-I. Con este test se ha evaluado a 695 estudiantes en los periodos 2020-I, 2020-II, 2021-I y 2021-II; posteriormente se ha identificado los ítems del instrumento de evaluación que no son descritos por el modelo de Rasch con una confiabilidad del 65%, mismos que se procedió a corregir; posteriormente con el nuevo test corregido se ha evaluado a otros 100 estudiantes en el periodo 2022-I, obteniendo una confiabilidad del test de 90%. A partir de estos resultados se generan las curvas características de dichos ítems y a través de las distribuciones de Pearson y ji-cuadrada se identifica aquellos que no se ajustan al modelo. Utilizando los parámetros arrojados por el modelo de Rasch se procede a la simulación de las notas y se compara con las reales obtenidas por los estudiantes. Así, también el modelo ha permitido identificar a 133 estudiantes con bajo nivel de habilidad de los cuales 119 corresponden al test original y 14 al test corregido. Para los análisis estadísticos se utilizó el software R.
Title: Validación de un Test de Matemática Evaluado a Estudiantes que Ingresan a la Educación Superior, Empleando el Modelo de Rasch
Description:
En este trabajo, se aplica el modelo de Rasch para la calibración de un instrumento de evaluación válido y confiable, el cual consiste en un test de diagnóstico de 20 ítems de matemática tomado previo a un curso de nivel cero en el Instituto Superior Universitario Central Técnico entre los periodos 2020-I a 2022-I.
Con este test se ha evaluado a 695 estudiantes en los periodos 2020-I, 2020-II, 2021-I y 2021-II; posteriormente se ha identificado los ítems del instrumento de evaluación que no son descritos por el modelo de Rasch con una confiabilidad del 65%, mismos que se procedió a corregir; posteriormente con el nuevo test corregido se ha evaluado a otros 100 estudiantes en el periodo 2022-I, obteniendo una confiabilidad del test de 90%.
A partir de estos resultados se generan las curvas características de dichos ítems y a través de las distribuciones de Pearson y ji-cuadrada se identifica aquellos que no se ajustan al modelo.
Utilizando los parámetros arrojados por el modelo de Rasch se procede a la simulación de las notas y se compara con las reales obtenidas por los estudiantes.
Así, también el modelo ha permitido identificar a 133 estudiantes con bajo nivel de habilidad de los cuales 119 corresponden al test original y 14 al test corregido.
Para los análisis estadísticos se utilizó el software R.

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