Download - Evaluación personalizada y automatizada
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La tecnología ya propone una personalización automatizada de la evaluación
Dolors Capdet
Octubre 2013
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Evaluar para el docente significa un proceso de valoración con una visión integradora (determinar necesidades), coherente (adaptada al proceso y a
las necesidades), planificada (de acuerdo a las estrategias preestablecidas), contextualizada (a las características y entorno del alumno), exhaustiva, rigurosa, proporcionada, ponderada, dinámica,...
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Para el aprendiz evaluar significa un proceso en el que se califica, clasifica, acredita y/o excluye, generalmente en una prueba única, sometido a
presión y en la que no siempre obtiene los mejores resultados
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Hasta hace relativamente pocoel aprendiz no ha sido el centro del proceso.
Las principales Teorías Educativas no han contribuido excesivamente a que lo fuera.
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Modelo conductista / Modelo cognitivista:Lo importante es el resultado y no el proceso
interno del alumno.
Modelo constructivista:Aprender haciendo y demostrar lo aprendido
Modelo conectivista:Interactuar para adquirir las habilidades y
competencias necesarias para ser eficientes en la Sociedad del Conocimiento
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La tecnología ya permite una evaluación continua, constructiva, que no clasifica y no excluye, gracias a los Sistemas de Recomendación, utilizados inicialmente como herramienta de
marketing y posteriormente aplicados tambiéna algunas situaciones y entornos de aprendizaje
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Los sistemas de recomendación utilizan datos recogidos previamente ya sea de forma explícita (facilitados voluntariamente) o implícita (fruto de
una monitorización) para la construcción de conceptualizaciones.
Son albergados en repositorios y facilitados en función de las necesidades o la demanda.
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Los sistemas de recomendación se basan en la utilización de perfiles para representar las
necesidades del usuario a corto y medio plazo.
Se construyen sobre una base de conocimiento (taxonomias, tesauros, ontologías) que utilizarán unos agentes de software capaces de operar con
estos recursos a nivel semántico.
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Los sistemas de recomendación utilizan algoritmos para filtrar algunos elementos
previamente seleccionados entre un conjuntode información determinado y ofrecer respuesta a
una demanda explicita o implícita.
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En los sistemas de recomendación basados en contenido se analiza el peso y la frecuencia de
algunos elementos clave para generar una retroalimentación de relevancia, necesariamente
abierta y no exenta de aleatoriedad.
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Los sistemas de recomendación se basan en un filtrado colaborativo realizado por un entorno
cercano y adecuado que ha evaluado previamente y de manera automatizada los
aspectos requeridos.
Algunos modelos son: Fab (perfiles), Phoaks (mensajes), Referral Web (interacción en redes
sociales), Siteseer (favoritos), Footprints (huellas de interacción digital), ...
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Yu, Nakamura y colaboradores en 2007 (http://www.ajbasweb.com/ajbas/2012/February/115-123.pdf)
modelan un sistema de recomendación específico para un elearning, personalizado, basado en la
coincidencia entre las necesidades, preferencias, conocimientos y conducta del aprendiz, pero que
distingue entre aprendizaje formal (sujeto a normas) e informal (totalmente abierto), los diferentes niveles y los distintos estilos de
aprendizaje
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Infantium (http://www.infantium.com/) utiliza un sistema de recomendación para detectar y
mejorar las habilidades y competencias de niños de 0 a 3 años, mediante unos apps (diseñados por pedagogos) colocados en unos videojuegos (elegidos por los padres) y con los que juegan
cuando los niños quieren, sin obligación de hacerlo y sin saber que son monitorizados.
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En los sistemas de recomendación, basados en arquitecturas distribuidas dentro de un
determinado dominio, los alumnos tienen asociada una ontología temporal que permite una
mejor adaptación a modificaciones e incluso a posteriores cambios de dominio.
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Con la llegada de las Teorías Constructivista y Conectivista cambia el rol del profesor que pasa a
ser un facilitador o acompañante del proceso aunque sigue evaluando.
Si los sistemas de recomendación siguen mejorando y avanzando hacia una ampliación de
variables personalizadas es probable que le releven también de esta función
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Pero la pregunta es ¿sigue siendo necesaria una calificación para obtener una acreditación de los
conocimientos adquiridos?
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Gracias por su atención
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