Un modelo de ecuaciones estructurales para medir las habilidades adquiridas en Estadística
Fil: Ahumada, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
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2023
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| author | Ahumada, María Inés Caro, Norma Patricia |
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| description | Fil: Ahumada, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. |
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| spelling | rdu-unc.5502312024-07-10T12:05:10Z Un modelo de ecuaciones estructurales para medir las habilidades adquiridas en Estadística Ahumada, María Inés Caro, Norma Patricia https://orcid.org/0000-0002-6271-870X Modelos de ecuaciones estructurales Cuestionarios Evaluación Fil: Ahumada, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. En los procesos de enseñanza y aprendizaje un aspecto relevante es la evaluación de los estudiantes y a su vez el contexto cambiante en el que dicho proceso se desarrolla, insta a los docentes a buscar estrategias innovadoras para mejorar esa tarea. Este trabajo comprende a un grupo de 123 estudiantes de un curso de Estadística I de la Facultad de Ciencias Económicas UNC. Mediante la aplicación de un cuestionario con 13 preguntas sobre estadística descriptiva y probabilidad, se realizó una evaluación de proceso para medir la habilidad estadística adquirida en esos temas. Tal habilidad fue considerada como una característica no observable y para cuantificarla se aplicó un modelo de ecuaciones estructurales que corresponde a los modelos de respuesta al ítem (IRT), con variables de respuesta binaria y constructo latente numérico. Asimismo, fue posible analizar cómo cada ítem se relaciona con la habilidad estadística y cómo el cuestionario en su conjunto se relaciona con dicho rasgo latente. Se trabajó para lograr la medición del grado de dificultad y el grado de discriminación que tuvo cada pregunta para reflectar el constructo latente de interés.Los resultados del modelo obtenido muestran que, en cuanto a la dificultad, la pregunta más difícil fue la referida a independencia de eventos, mientras que la más fácil corresponde a la interpretación de frecuencias. Analizando la capacidad de discriminación, 4 preguntas resultaron no significativas, es decir que no reflejan la habilidad estadística adquirida. Con las 9 preguntas restantes se analizó el nivel de discriminación sobre la variable latente, resultando que una pregunta referida a la interpretación de medidas descriptivas, fue la que menos discrimina y en el extremo opuesto se ubicó la pregunta sobre el cálculo de probabilidades. El modelo empleado permitió detectar aquellos ítems a revisar o corregir y brindando la posibilidad de mejorar la calidad de estos cuestionarios. Fil: Ahumada, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Otras Ciencias de la Educación 2023-12-18T21:11:46Z 2023-12-18T21:11:46Z 2019 conferenceObject 978-987-754-211-0 http://hdl.handle.net/11086/550231 spa https://face.unt.edu.ar/web/coloquiosae2019/ Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ Electrónico y/o Digital |
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