Medir el conocimiento de los estudiantes en los cursos en línea plantea una serie de desafíos. Investigadores de la Escuela Superior de Economía y la Universidad de Lovaina mejoraron el modelo para evaluar los logros académicos y publicaron sus resultados en la revista. Heliyon .

Varios factores sistémicos dificultan que los desarrolladores de cursos en línea evalúen con precisión la competencia de los estudiantes. Primero, el promedio de 10 a 15 preguntas de la prueba son muy pocas para producir una medida de conocimiento precisa y confiable. Segundo, el uso de preguntas de opción múltiple lleva a adivinar y distorsionar los resultados. Tercera, El uso frecuente del mismo conjunto de respuestas correctas como medida de competencia hace que sea difícil comparar a los estudiantes cuando la prueba se actualiza aunque sea levemente.

Investigadores de la Escuela Superior de Economía y la Universidad de Lovaina lograron resolver estos problemas expandiendo el modelo clásico de Rasch con parámetros adicionales.

"Primero, nuestro enfoque ampliado incluye el efecto de múltiples intentos, haciendo posible distinguir entre los estudiantes que adivinan y los que conocen las respuestas, ", dijo el director del Centro de Psicometría en eLearning de HSE, Dmitry Abbakumov". En segundo lugar, porque las métricas de conocimiento obtenidas con este enfoque ampliado se expresan en una sola escala, se pueden comparar, incluso cuando las preguntas de la prueba cambian significativamente. Y finalmente, calculamos métricas basadas no solo en los resultados de las pruebas, pero también teniendo en cuenta la experiencia del estudiante, su actividad al ver videos y su desempeño en sesiones prácticas, proporcionando una comprensión más completa de la competencia del estudiante ".

En el futuro, el enfoque propuesto por los investigadores podría utilizarse en motores de evaluación en plataformas educativas para obtener mediciones más precisas de los conocimientos de los estudiantes. Y las métricas podrían integrarse en las soluciones de navegación y recomendación en la educación digital.