Rendimiento académico y pruebas departamentales estandarizadas: un estudio en educación superior
DOI:
https://doi.org/10.33010/ie_rie_rediech.v15i0.2161Palavras-chave:
Segunda lengua, estandarización, evaluación, psicometríaResumo
Actualmente las instituciones educativas son cada vez más exigidas para brindar resultados que evidencien la calidad de sus procesos, razón por la que optan por aplicar procedimientos de evaluación estandarizados que contribuyan al logro de tales exigencias. Este trabajo analiza la calidad psicométrica y los resultados obtenidos sobre rendimiento académico en pruebas departamentales estandarizadas para Morfología y Morfosintaxis de la Segunda Lengua, asignaturas de mayor relevancia curricular del tronco común de Lenguas en la Facultad de Idiomas de la Universidad Autónoma de Baja California, analizando principalmente tres factores de influencia en las mismas: el género del sustentante, el docente que imparte la clase y el formato de la prueba. Empleando análisis de varianza, correlacionales y pruebas de muestras independientes a una muestra de 1,025 estudiantes que aplicaron la prueba desde el año 2017 al 2023, se observó un nivel de rendimiento académico promedio satisfactorio para una prueba mientras que uno deficiente para la otra, así mismo se identificó al docente como principal factor influyente en el rendimiento académico, seguido por el formato de aplicación de la prueba. Los resultados evidencian una calidad psicométrica en las pruebas superior al estándar, señalan la importancia de establecer un programa de capacitación docente...
Referências
Aguilar-Salinas, W., y De las Fuentes, M. (2023). Examen colegiado y predictores de éxito en los estudiantes de álgebra lineal. Bolema: Boletim de Educação Matemática, 37(6), 797-822. http://dx.doi.org/10.1590/1980-4415v37n76a20
Backhoff Escudero, E. (2018). Evaluación estandarizada del logro educativo: contribuciones y retos. Revista Digital Universitaria, 19(6). https://doi.org/10.22201/codeic.16076079e.2018.v19n6.a3
Baladrón, J., Sánchez, F., Romeo, J., Curbelo, J., Villacampa, P., y Jiménez, P. (2018). Evolución de los parámetros dificultad y discriminación en el ejercicio de examen MIR. Análisis de las convocatorias de 2009 a 2017. FEM: Revista de la Fundación Educación Médica, 21(4), 181-193. https://dx.doi.org/10.33588/fem.214.955
Benavides, J. (2015). Las pruebas estandarizadas como forma de medición del nivel de inglés en la educación colombiana. En J. Bastidas y G. Muñoz (eds.), Fundamentos para el desarrollo profesional de los profesores de inglés (pp. 29-56). Editorial Universitaria-Universidad de Nariño.
Borja, G., Martínez, J., Barreno, S., y Haro, O. (2021). Factores asociados al rendimiento académico: un estudio de caso. Revista Educare. Segunda Nueva Etapa 2.0, 25(3), 54-77. https://www.revistas.investigacion-upelipb.com/index.php/educare/article/view/1509/1516
Burkett, T. (2018). Norm-referenced testing and criterion-referenced testing. En The TESOL Encyclopedia of English Language Teaching (pp. 1-5). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781118784235.eelt0351
Carlos, E., Galván, L., y Ruiz, R. (2011). Análisis de las propiedades psicométricas de un examen de admisión para aspirantes a ingeniería [Ponencia]. XI Congreso Nacional de Investigación Educativa, Monterrey, Nuevo León, México. https://www.comie.org.mx/congreso/memoriaelectronica/v11/docs/area_01/1553.pdf
Castrillón, O., Sarache, W., y Ruiz-Herrera, S. (2020). Predicción del rendimiento académico por medio de técnicas de inteligencia artificial. Formación Universitaria, 13(1), 93-102. https://doi.org/10.4067/S0718-50062020000100093
Contreras, L. (2000). Desarrollo y pilotaje de un examen de español para la educación primaria en Baja California [Tesis de maestría, Universidad Autónoma de Baja California]. http://iide.ens.uabc.mx/documentos/divulgacion/tesis/MCE/1998/Luis_Angel_Contreras_Nino.pdf
Contreras, L., y Backhoff, E. (2004). Metodología para elaborar exámenes criteriales alineados al currículo. En S. Castañeda Figueiras (ed.), Educación, aprendizaje y cognición. Teoría en la práctica (pp. 298-323). Manual Moderno.
Contreras, L. E., Fuentes, H. J., y Rodríguez, J. I. (2020). Predicción del rendimiento académico como indicador de éxito/fracaso de los estudiantes de ingeniería, mediante aprendizaje automático. Formación Universitaria, 13(5), 233-246. https://doi.org/10.4067/S0718-50062020000500233
Cortada, N. (2004). Teoría de respuesta al ítem: supuestos básicos. Revista Evaluar, 4(1), 95-110. https://revistas.unc.edu.ar/index.php/revaluar/article/view/600
Demarchi, G. (2020). La evaluación desde las pruebas estandarizadas en la educación en Latinoamérica. Contexto Revista de Investigación en Administración, Contabilidad, Economía y Sociedad, 8(13), 107-133. https://ojs.tdea.edu.co/index.php/encontexto/article/view/716/887
Dhal, P. (2021). Evaluation of school standards. Research Tracks, 3(2), 243-246. https://www.ycjournal.net/ResearchTracks/ResearchDocuments/Evaluation636280255608553750.pdf
Díaz, J. (2021). Correlación entre las pruebas PCR y antígeno y el contagio por COVID-19 en Colombia. Revista Repertorio de Medicina y Cirugía, 30, 35-40. https://revistas.fucsalud.edu.co/index.php/repertorio/article/view/1207/1580
Fandiño, Y. (2017). Formación y desarrollo docente en lenguas extranjeras: revisión documental de modelos, perspectivas y políticas. Revista Iberoamericana de Educación Superior, 8(22), 122-143. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-28722017000200122
Fernández, M., Alcaraz, N., y Sola, M. (2017). Evaluación y pruebas estandarizadas: una reflexión sobre el sentido, utilidad y efectos de estas pruebas en el campo educativo. Revista Iberoamericana de Evaluación Educativa, 10(1), 51-67. https://doi.org/10.15366/riee2017.10.1.003
Ferreyra, M., y Backhoff, E. (2016). Validez del generador automático de ítems del Examen de Competencias Básicas (Excoba). Relieve-Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 22(1), 1-16. https://www.redalyc.org/pdf/916/91649056016.pdf
Fiallos, G. (2021). La correlación de Pearson y el proceso de regresión por el método de mínimos cuadrados. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 5(3), 2491-2509. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v5i3.466
Garbanzo, G. (2007). Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes universitarios, una reflexión desde la calidad de la educación superior pública. Revista Educación, 31(1), 43-63. https://doi.org/10.15517/revedu.v31i1.1252
Grimaldo, M., y Manzanares-Medina, E. (2022). Variables intervinientes en el rendimiento académico en ingresantes de una universidad privada de Lima. Revista Electrónica Educare, 27(1), 1-14. https://doi.org/10.15359/ree.27-1.14283
Guambuguete, C., Sánchez, C., Castro, M., Espinosa, C., y Jordan, C. (2023). Factores asociados al rendimiento académico: un análisis mediante regresión logística multivariante en estudiantes del primer nivel del Instituto Superior Tecnológico Tres de Marzo de la Provincia Bolívar, Ecuador. Dominio de las Ciencias, 9(3), 570-589. https://dominiodelasciencias.com/ojs/index.php/es/article/view/3460
Gutiérrez-Monsalve, J. A., Garzón, J., y Segura-Cardona, A. M. (2021). Factores asociados al rendimiento académico en estudiantes universitarios. Formación Universitaria, 14(1), 13-24. https://doi.org/10.4067/S0718-50062021000100013
Gutiérrez, J., y Acuña, L. (2023). Evaluación estandarizada del aprendizaje en la educación superior: un estudio de caso en México. Revista Electrónica Educare, 27(3), 1-19. https://doi.org/10.15359/ree.27-3.17218
Heredia, A. (2009). Dos formas diferenciadas de evaluación didáctica: evaluación normativa para seleccionar a los alumnos y evaluación criterial para el dominio del conocimiento básico. Bordón: Revista de Pedagogía, 61(4), 39-48. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/3109891.pdf
Hernández, M., Ramírez, É., y Gamboa, S. (2018). La implementación de una evaluación estandarizada en una institución de educación superior. Innovación Educativa, 18(76), 149-170. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6791099
Jiménez, M., Rodríguez, C., y Rey Paba, L. (2017). Standardized test results: An opportunity for English program improvement. HOW, 24(2), 121-140. https://doi.org/10.19183/how.24.2.335
Masrek, M. N., y Zainol, N. Z. M. (2015). The relationship between knowledge conversion abilities and academic performance. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 174, 3603-3610. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.01.1078
Medina, J., Ramírez Díaz, M. H., y Miranda, I. (2019). Validez y confiablidad de un test en línea sobre los fenómenos de reflexión y refracción del sonido. Apertura, 11(2), 104-121. http://dx.doi.org/10.32870/Ap.v11n2.1622
Mendoza, A., y Herrera, R. (2013). Propuesta para la predicción del rendimiento académico de los estudiantes de la Universidad del Atlántico, basado en la aplicación del análisis discriminante [Ponencia]. Encuentro Internacional de Educación en Ingeniería, Cartagena de Indias, Colombia. https://acofipapers.org/index.php/eiei/article/view/1442
Ministerio de Educación Pública (2023). Marco de referencia prueba estandarizada 2023. https://dgec.mep.go.cr/wp-content/uploads/2024/02/marco_de_referencia_marzo_2023.pdf
Muñiz, J. (2010). Las teorías de los tests: teoría clásica y teoría de respuesta a los ítems. Papeles del Psicólogo: Revista del Colegio Oficial de Psicólogos, 31(1), 57-66. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=77812441006
Neto, M., y Losada, A. (2021). Las capacidades y esfuerzos de los estudiantes como uno de los principales predictores del rendimiento académico. Caso del Instituto Superior de Ciencias de la Educación de Luanda, Angola. Revista Angolana de Ciencias, 3(1), 5-28. https://doi.org/10.54580/R0301.02
Nitko, A. (1994). A model for curriculum-driven criterion-referenced and norm referenced national examination for certification and selection of students [Ponencia]. Second International Conference of Educational Evaluation and Assessment, Association for the Studies of Educational Evaluation in Southern Africa (ASEESA), Pretoria, Sudáfrica. https://eric.ed.gov/?id=ED377200
Rico, A., y Gaytán, N. (2022). Modelos predictivos del rendimiento académico a partir de características de estudiantes de ingeniería. IE Revista de Investigación Educativa de la REDIECH, 13, e1426. https://doi.org/10.33010/ie_rie_rediech.v13i0.1426
Rodríguez, S., Fita, E., y Torrado, M. (2004). El rendimiento académico en la transición secundaria-universidad. Revista Educación, 334, 391-414. https://www.educacionyfp.gob.es/revista-de-educacion/numeros-revista-educacion/numeros-anteriores/2004/re334/re334-22.html
Soza, S. (2021). Factores asociados a la calidad del rendimiento académico de estudiantes en la educación superior. Revista Ciencias de la Salud y Educación Médica, 3(3), 36-43. https://revistasnicaragua.cnu.edu.ni/index.php/rcsem/article/view/7374
Torres-Zapata, Á. E., Pérez-Jaimes, A. K., Lara-Gamboa, C. C., y Estrada-Reyes, C. U. (2022). Caracterización de los factores docentes en torno al índice de reprobación en universitarios. RIDE Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 12(24), e310. https://doi.org/10.23913/ride.v12i24.1123
Viladrich, C., Angulo-Brunet, A., y Doval, E. (2017). Un viaje alrededor de alfa y omega para estimar la fiabilidad de consistencia interna. Anales de Psicología, 33(3), 755-782. http://dx.doi.org/10.6018/analesps.33.3.268401
Yang, Q. (2023). Should standardization tests be used to assess student ability? Journal of Education, Humanities and Social Sciences, 8, 319-326. https://doi.org/10.54097/ehss.v8i.4268
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2024 Jorge Gustavo Gutiérrez Benítez, José Manuel Casillas Domínguez, Karina Olguin Jiménez
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
