Ajuste de los modelos Rasch multidimensionales, de testles y de diagnóstico cognitivo a las pruebas ECE 2015

Descripción del Articulo

Desde el año 2007 se aplica en nuestro país la Evaluación Censal de Estudiantes (ECE), orientada a evaluar la lectoescritura básica y el dominio de algunos conceptos matemáticos básicos en segundo grado de primaria. Para ello se aplican pruebas estandarizadas a casi medio millón de estudiantes, cuyo...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Burga León, Andrés Alberto
Formato: otro
Fecha de Publicación:2016
Institución:Universidad de Lima
Repositorio:ULIMA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/5253
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12724/5253
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cognición en niños
Psychodiagnostic
Cognition in children
Psicodiagnóstico
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description Desde el año 2007 se aplica en nuestro país la Evaluación Censal de Estudiantes (ECE), orientada a evaluar la lectoescritura básica y el dominio de algunos conceptos matemáticos básicos en segundo grado de primaria. Para ello se aplican pruebas estandarizadas a casi medio millón de estudiantes, cuyo análisis psicométrico se basa en el modelo Rasch unidimensional para ítems dicotómicos. A pesar de las ventajas que supone este modelo, en los últimos 20 años han aparecido otros modelos psicométricos que superan algunos problemas como la presencia de dependencia local entre ítems que comparten un mismo estímulo o la multidimensionalidad. Aplicar estos nuevos modelos psicométricos permitiría una mejor desagregación y comprensión de las distintas habilidades y capacidades vinculadas al desempeño en las pruebas ECE. Por ello, esta investigación tuvo como objetivo general la aplicación del modelo multidimensional logístico multinomial de coeficientes aleatorios, el modelo Rasch de testlets y el modelo de diagnóstico cognitivo conocido como G-DINA.
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Aplicar estos nuevos modelos psicométricos permitiría una mejor desagregación y comprensión de las distintas habilidades y capacidades vinculadas al desempeño en las pruebas ECE. Por ello, esta investigación tuvo como objetivo general la aplicación del modelo multidimensional logístico multinomial de coeficientes aleatorios, el modelo Rasch de testlets y el modelo de diagnóstico cognitivo conocido como G-DINA.Desde el año 2007 se aplica en nuestro país la Evaluación Censal de Estudiantes (ECE), orientada a evaluar la lectoescritura básica y el dominio de algunos conceptos matemáticos básicos en segundo grado de primaria. Para ello se aplican pruebas estandarizadas a casi medio millón de estudiantes, cuyo análisis psicométrico se basa en el modelo Rasch unidimensional para ítems dicotómicos. A pesar de las ventajas que supone este modelo, en los últimos 20 años han aparecido otros modelos psicométricos que superan algunos problemas como la presencia de dependencia local entre ítems que comparten un mismo estímulo o la multidimensionalidad. Aplicar estos nuevos modelos psicométricos permitiría una mejor desagregación y comprensión de las distintas habilidades y capacidades vinculadas al desempeño en las pruebas ECE. Por ello, esta investigación tuvo como objetivo general la aplicación del modelo multidimensional logístico multinomial de coeficientes aleatorios, el modelo Rasch de testlets y el modelo de diagnóstico cognitivo conocido como G-DINA.application/pdfspaUniversidad de LimaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Universidad de LimaRepositorio Institucional - Ulimareponame:ULIMA-Institucionalinstname:Universidad de Limainstacron:ULIMACognición en niñosPsychodiagnosticCognition in childrenPsicodiagnósticohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.01.00Ajuste de los modelos Rasch multidimensionales, de testles y de diagnóstico cognitivo a las pruebas ECE 2015info:eu-repo/semantics/otherResumen de proyecto de investigaciónLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/5253/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALBurga_Andres.pdfBurga_Andres.pdfapplication/pdf188289https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/5253/1/Burga_Andres.pdf9176dc925a0272d50396cd1d26b60c6fMD51THUMBNAILBurga_Andres.pdf.jpgBurga_Andres.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg20073https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/5253/4/Burga_Andres.pdf.jpgef3096ab86f07c5fdb991b8c677194baMD54TEXTBurga_Andres.pdf.txtBurga_Andres.pdf.txtExtracted texttext/plain3049https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/5253/3/Burga_Andres.pdf.txt0a95026a208d6268af3611dff92cc465MD5320.500.12724/5253oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/52532024-08-16 09:26:12.374Repositorio Universidad de Limarepositorio@ulima.edu.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