Evaluación de preguntas de opción múltiple utilizando herramientas de clasificación estadística dentro del ámbito de las ingenierías

Abstract

Se describe la modalidad de evaluación virtual puesta en marcha en la educación superior con el objetivo de buscar una alternativa a la modalidad presencial de exámenes parciales a raíz de la pandemia COVID-19. Una de las metodologías más utilizadas en la evaluación virtual es la de exámenes de preguntas de opciones múltiple (POM) o multiple choice question (MCQ), en inglés. Las respuestas dadas por los estudiantes, al contestar pruebas de tipo POM, es una fuente de información de interés, que permite identificar qué dificultades o errores tienen los estudiantes que las contestan y también como contraparte adquirir experiencia para identificar preguntas que pudieran mejorarse. Se evalúan las dificultades que afrontaron los estudiantes de la cátedra de Física I de la Facultad de Ingeniería de la UBA (Universidad Nacional de Buenos Aires), ante las evaluaciones de tipo POM que se han aplicado tanto en evaluación final de curso, como en evaluaciones parciales, con el fin de mejorar este tipo de metodología para futuros exámenes. Para lograr esto, se planteó un análisis estadístico en el cual, la utilización de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado pueden ser herramientas para agrupar una colección de tópicos, de acuerdo con su grado de similitud, como k-means, gradient boosted trees, y support vector machine. Estos análisis de clasificación estadísticos fueron implementados en RapidMiner Studio Versión 9.9