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El número de aplicaciones de apoyo a la docencia presencial, la educación a distancia y el blended learning ha aumentado considerablemente en esta última década, incluyendo las aplicaciones que emplean ítems calibrados para representar y organizar su conocimiento. Algunas de estas últimas aplicaciones se emplean también para determinar el progreso de aprendizaje, para concretar el nivel de entrada del usuario o bien para acreditación. Si bien la mayoría de los trabajos en el área enfatizan las virtudes y logros de estas aplicaciones, el proceso de generación de los contenidos apenas se halla…mehr

Produktbeschreibung
El número de aplicaciones de apoyo a la docencia presencial, la educación a distancia y el blended learning ha aumentado considerablemente en esta última década, incluyendo las aplicaciones que emplean ítems calibrados para representar y organizar su conocimiento. Algunas de estas últimas aplicaciones se emplean también para determinar el progreso de aprendizaje, para concretar el nivel de entrada del usuario o bien para acreditación. Si bien la mayoría de los trabajos en el área enfatizan las virtudes y logros de estas aplicaciones, el proceso de generación de los contenidos apenas se halla documentado, siendo éste requisito indispensable para su posterior automatización y mejora. En este documento se propone un modelo de negocio parametrizado para generar calibraciones de ítems. El modelo es adaptable de acuerdo a los valores que establezca el ejecutor del proceso, dando lugar a una calibración de ítems o bien basada en juicios de expertos o bien según el modelo logístico de tres parámetros de la TRI (3PL-TRI). La propuesta es fruto de un experimento controlado y validado donde han participado 116 expertos y más de 4000 individuos.
Autorenporträt
Es profesora del departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la UPV/EHU. Doctorada en Informática en 2010, su investigación se ha centrado en el e-learning y la calibración de ítems de test, habiendo propuesto un modelo de negocio válido y eficiente para replicar calibraciones de ítems empleando bien conocimiento de expertos bien TRI.