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Publicado:
sep 9, 2024
Palabras clave:
correlación
evaluación del estudiante
prueba de respuesta múltiple
análisis de datos
detección de comunidades

Resumen

Los patrones de pensamientos son modelos mentales recurrentes en un grupo. Con el objetivo de proponer una metodología para identificarlos en respuestas a evaluaciones, se analizó una prueba de biología celular aplicada a dos cursos de octavo básico, 66 estudiantes en total, de la cual se seleccionaron seis preguntas de taxonomía. Se desarrolló un programa que identificara pares de respuestas correlacionadas, permitiendo la construcción de una red en la cual detectar comunidades de respuestas. Como resultado, en un curso se lograron determinar agrupaciones que referirían a patrones de pensamiento como “Claridad al identificar bacteria con procarionte” y “Confusión general entre procariontes y eucariontes”, mientras que en el otro no se observaron patrones con la misma claridad, indicando limitaciones en el método o una mayor confusión en la población. Sin embargo, al juntar ambas muestras, los patrones del primer grupo resurgieron, enriquecidos en relaciones. Por ello, se cree que esta metodología muestra potencial para mejorar aplicándose a pruebas con distractores más específicos o mayor muestra. No obstante, todavía debe refinarse más y validarse para eso. Se agradece a quienes ayudaron en la recolección y transcripción de los datos.

Vicente Merino
Fernanda Lucero
Andrea Alfaro
Cómo citar
Merino, V., Lucero, F., & Alfaro, A. (2024). Propuesta de análisis estadístico para determinar patrones de pensamiento. Revista Chilena De Educación Científica, 25(2), 36–39. Recuperado a partir de https://revistas.umce.cl/index.php/RChEC/article/view/2944

Citas

Brandes, U., Delling, D., Gaertler, M., Gorke, R., Hoefer, M., Nikoloski, Z. y Wagner, D. (2008). On Modularity Clustering. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 20(2), 172-188. doi: 10.1109/TKDE.2007.190689.

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Pérez-Lemonche, Á., Drury, B. y Pritchard, D.E. (2018). Mining Student Misconceptions from Pre- and Post-Testing Data. Educational Data Mining. https://www.semanticscholar.org/paper/Mining-Student-Misconceptions-from-Pre-and-Data-Pérez-Lemonche-Drury/72423d3912ded600c2404d6860e441b434156cf9

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