Modelo secuencial con aplicación a la medición del rendimiento estudiantil

Descripción del Articulo

En este trabajo se presenta el Modelo Secuencial para datos politómicos ordinales de la teoría de respuesta al ítem y sus características. De forma específi ca se estudia el Modelo Secuencial Logístico de 2 parámetros (2PL-SM). La estimación de este modelo se realiza utilizando Métodos de Cadenas de...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Mejía Campos, Luis Ángel
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2018
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/13381
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/13381
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Teoría de respuesta al ítem
Psicometría
Estadística bayesiana
Procesos de Markov
Educación primaria--Perú--Encuestas
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description En este trabajo se presenta el Modelo Secuencial para datos politómicos ordinales de la teoría de respuesta al ítem y sus características. De forma específi ca se estudia el Modelo Secuencial Logístico de 2 parámetros (2PL-SM). La estimación de este modelo se realiza utilizando Métodos de Cadenas de Markov de Montecarlo (MCMC), los cuales fueron implementados en R y WinBUGS. Se realizó un estudio de simulación con el objetivo de estudiar la precisión en la recuperación de parámetros observándose resultados apropiados según los índices de precisión utilizados. El Modelo Secuencial en estudio fue luego aplicado a la prueba de escritura de la Evaluación Muestral 2013 del Ministerio de Educación, evaluación que fue aplicada a una muestra de 4327 estudiantes de sexto grado de primaria de todo el país. Con la aplicación del modelo a la prueba se pudo determinar que en general esta contiene ítems cuyas di ficultades son bajas y que, para los estudiantes, el enfrentarse a esta prueba no debería resultarles complicado.
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Con la aplicación del modelo a la prueba se pudo determinar que en general esta contiene ítems cuyas di ficultades son bajas y que, para los estudiantes, el enfrentarse a esta prueba no debería resultarles complicado.TesisspaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/Teoría de respuesta al ítemPsicometríaEstadística bayesianaProcesos de MarkovEducación primaria--Perú--Encuestashttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Modelo secuencial con aplicación a la medición del rendimiento estudiantilinfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:PUCP-Tesisinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPSUNEDUMaestro en EstadísticaMaestríaPontificia Universidad Católica del Perú. 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