Modelo de recalificación para la prueba Saber 11
Requalification model for Saber 11 test
Archivos adicionales
Resumen (es)
Actualmente, las pruebas estandarizadas son una herramienta fundamental ala hora de evaluar la calidad de la educación. Los cambios poblacionales y el la inclusión de nuevas forma de evaluación hacen necesario el uso de metodologías que permitan comparar los resultados de las pruebas en las diferentes aplicaciones de la misma. En el presente artículo se exponen diferentes metodologías para la equiparación de puntuaciones a través de transformaciones aplicadas al caso particular de la prueba SABER 11, aplicada por el Instituto Colombiano para la Evaluación de la Calidad de la Educación (ICFES), dado que para esta prueba se presentó un cambio estructural a partir de la segunda aplicación de 2014.Para lograr la equiparación se utilizan modelos lineales generalizados y modelos de teoría clásica de los test, para hacer las comparaciones encontrando menor error cuando se utilizan modelos de regresión beta.Las metodologías aquí expuestas pueden ser aplicadas para escenarios en losque se necesite hacer equiparación de puntuaciones para pruebas estandarizadas.Resumen (en)
Referencias
Bernal, R. (2013), ‘Sistema nacional de evaluación estandarizada de la educación’, Alineación del examen Saber 11.
Chica, S. M., Galvis, D. M. & Ramírez, A. (2011), ‘Determinantes del rendimiento académico en Colombia: pruebas Icfes Saber 11º, 2009’.
Gasser, T. & Müller, H.-G. (1979), Kernel estimation of regression functions, Springer.
Grossman, G. D., Nickerson, D. M. & Freeman, M. C. (1991), ‘Principal component analyses of assemblage structure data: utility of tests based on eigenvalues’, Ecology 72(1), 341–347.
Kolen, M. J. & Brennan, R. L. (2004), Test equating, scaling, and linking, Springer.
Mariño, J. P. (2014), Sistema Nacional de Evaluación Estandarizada de la Educación. Alineación del examen SABER 11; Lineamientos generales 2014-2., ICFES.
Martínez, F. (2001), `Evaluación educativa y pruebas estandarizadas. Elementos para enriquecer el debate', Revista de la Educación Superior30(120), 71-85.
Peña, D. (2002), Análisis de datos multivariantes, Vol. 24, McGraw-Hill Madrid.Salibian-Barrera, M. &
Zamar, R. H. (2002), `Bootstrapping robust estimates of regression’, Annals of Statistics30 (2), 556{582.
Steinberg, J. & Moses, T. (2011), `Smoothing scaled score distributions from a standardized test using proc genmod',SESUG 2011: The 19th annual proceedings of the SouthEast SAS Users Group, Arlington, VA.
Cómo citar
Licencia
Los autores mantienen los derechos sobre los artículos y por tanto son libres de compartir, copiar, distribuir, ejecutar y comunicar públicamente la obra bajo las condiciones siguientes:
Reconocer los créditos de la obra de la manera especificada por el autor o el licenciante (pero no de una manera que sugiera que tiene su apoyo o que apoyan el uso que hace de su obra).
Comunicaciones en Estadística está bajo una licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)