Selección de un modelo tri para describir las percepciones de los estudiantes respecto a la calidad de los docentes de la fundación universitaria los libertadores
Tipo de documento
Autores
Lista de autores
Rubriche, Juan, Romero, Manuel y Cabrera, Ana
Resumen
La teoría de respuesta al ítem TRI es una técnica estadística que permite modelar las interacciones entre las respuestas de los examinados y las características de los ítems de una prueba, formalmente se busca especificar una función matemática que relaciona la probabilidad de una respuesta de un examinado en un ítem de una prueba para una habilidad subyacente (Baker, 2017; Van der Linden & Hambleton, 1997). El propósito central del presente trabajo es mostrar cómo seleccionar el “mejor” modelo multidimensional TRI de clase latente para describir el instrumento de evaluación docente de la Fundación Universitaria Los Libertadores aplicado a los estudiantes, utilizando las funciones del paquete MultiLCIRT del software estadístico R (Bartolucci, Bacci & Gnaldi, 2017).
Fecha
2018
Tipo de fecha
Estado publicación
Términos clave
Evaluación (nociones) | Gestión y calidad | Modelización | Profesor
Enfoque
Idioma
Revisado por pares
Formato del archivo
Título libro actas
Memorias del III Encuentro Colombiano de Educación Estocástica
Editores (actas)
Lista de editores (actas)
Álvarez, Ingrith
Editorial (actas)
Lugar (actas)
Rango páginas (actas)
410-419
ISBN (actas)
Referencias
Baker, F. (2017). The basics of item response theory using R. Suiza: Springer International Publishing AG. Bartolucci, F., Bacci, S., & Gnaldi, M. (2014). MultiLCIRT: An R package for multidimensional latent class item response models. Computational Statistics & Data Analysis, 71(3), 971-985. DOI: 10.1016/j.csda.2013.05.018 Bartolucci, F., Bacci, S., & Gnaldi, M. (2017). Package 'MultiLCIRT'. Repository CRAN. 2017-06-06 17:10:33 UTC. Fundación Universitaria Los Libertadores (2017). Evaluación integral del desempeño. Estatuto Profesoral. Bogotá D.C.: Editorial FULL. Hambleton, R., Swaminathan H., & Rogers H. (1991). Fundamentals of item response theory. Estados Unidos de América: Sage Publications, Inc. Jang, E. E., & Roussos, L. A. (2007). An investigation into the dimensionality of TOEFL using conditional covariance-based nonparametric approach. Journal of Educational Measurement, 44, 1-22. Navarro, E., Expósito, E., López, E., & Thoilliez, B. (2014). PIBI: Escala de percepción de indicadores de bienestar infantil. Validación del instrumento utilizando modelos politómicos de Rasch. Revista de Educación, 364, 39-61, DOI: 10.4438/1988-592X- RE-2014-364-254. Reckase, M. D. (2009). Multidimensional item response theory. Springer: USA. Robitzsch, A. (2019). Package ‘sirt’: Supplementary item response theory models. Repository CRAN. Versión 3.1-80, 2019-01-04. Tejada-Fernández, J. (2009). Competencias docentes. Profesorado: Revista de currículum y formación del profesorado, 13(2), 1-15. ISSN: 1138-414X. van der Linden, W. J., & Hambleton, R. K. (1997). Item Response Theory: Brief History, Common Models, and Extensions. In, W. Van der Linden & R. K. Hambleton (Eds.), Handbook of Modern Item Response Theory. https://doi.org/10.1007/978-1-4757- 2691-6_1. New York: Springer. Zabalza, M. Á., & Beraza, M. Á. Z. (2003). Competencias docentes del profesorado universitario: calidad y desarrollo profesional. Segunda edición. Madrid, España: Narcea Ediciones. Zhang, J. (2007). Conditional covariance theory and DETECT for polytomous items. Psychometrika, 72, 69-91.
Cantidad de páginas
10