Influencia del tipo de evaluación en la calificación. Un análisis estadístico aplicado a la materia Matemáticas II de ADE

  1. Antonio Seijas-Macías
Revista:
Revista d'innovació docent universitària: RIDU

ISSN: 2013-2298

Año de publicación: 2024

Número: 16

Páginas: 36-48

Tipo: Artículo

DOI: 10.1344/RIDU2024.16.4 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

En el presente trabajo realizamos un análisis estadístico para determinar en qué medida la elección del proceso de realización de la evaluación afecta a las calificaciones que obtiene el alumnado de la materia. Nuestro trabajo se ha centrado en la asignatura de Matemáticas II del grado en Administración y Dirección de Empresas (ADE). Dicha materia se imparte en el segundo cuatrimestre del curso de primero del grado en ADE. Hemos considerado los últimos cuatro años en los cuales se han utilizado tres sistemas evaluativos diferentes. El año 2018-2019 todo el proceso de evaluación fue presencial, y el 2019-2020, por el confinamiento, todo el proceso de evaluación fue mediante pruebas online (virtual). El año 2020-2021 combinamos pruebas presenciales y pruebas online dentro de la evaluación generando un sistema semipresencial; y finalmente el año 2021-2022 supuso el regreso al sistema del año 2018-2019, siendo todo presencial. El análisis estadístico de los datos obtenidos muestra que las calificaciones obtenidas son estadísticamente diferentes en los tres procesos. Además, el número de personas que participan en la evaluación se ve afectado y los mejores índices de participación corresponden al sistema semipresencial.

Referencias bibliográficas

  • Alacid, V., Caballero, M. D., y Lafuente, M. (2017). Aproximación al nivel de destreza matemática de los alumnos de primer curso del grado en ADE. Anales de ASEPUMA, 25, 1-21.
  • Arribas, J. M. (2012). El rendimiento académico en función del sistema de evaluación empleado. RELIEVE. Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 18(1), 1-15. https://doi.org/10.7203/relieve.18.1.2974
  • Barberà, E. (2016). Aportaciones de la tecnología a la e-Evaluación. RED. Revista de Educación a Distancia, 50(4), 1-10. http://dx.doi.org/10.6018/red/50/4
  • Boncompte, M., Sarrasí, F. J., Bermúdez, L., Castañer, A., Marín-Solano, J., Navas, J., y Pons, M. A. (2010). Estudio del perfil del alumnado de primer curso en la Facultad de Economía y Empresa de la Universidad de Barcelona. En: Vicerreitoría de Formación e Innovación Educativa (Eds.), La docencia en el nuevo Escenario del Espacio Europeo de Educación Superior (pp. 357-360). Colección Formación e Innovación Educativa na Universidade.
  • Choonpradub, C., y McNeil, D. (2005). Can the box plot be improved? Songklanakarin Journal of Science and Technology, 27(3), 649-657.
  • Dean, A., y Voss, D. (1999). Design and analysis of experiments. Springer-Verlag.
  • Escudero, T. (2003). Desde los Tests hasta la investigación evaluativa actual. Un siglo, el XX, de intenso desarrollo en la evaluación en educación. RELIEVE. Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 9(1), 11-43. https://doi.org/10.7203/relieve.9.1.4348
  • Esparza, R., y Márquez, D. (2020). Implicacions dels coneixements de matemàtiques en els estudiants de nou accés a graus universitaris d’economia i empresa. RIDU. Revista d’Innovació Docent Universitària, 12, 95-117. https://doi.org/10.1344/RIDU2020.12.10
  • Fraile, A., López-Pastor, V., Castejón, J., y Romero, R. (2013). La evaluación formativa en docencia universitaria y el rendimiento académico del alumnado. Aula Abierta, 41(2), 23-34. http://hdl.handle.net/11162/97223
  • García, J., Pérez, M. A., Rodríguez, B., y Sánchez, M. C. (2002). Evaluar en la red. Revista de Teoría de la Educación. Educación y cultura en la sociedad de la información, 3. http://hdl.handle.net/11162/81572
  • Gómez-Déniz, E., García-Artiles, M. D., y Dávila-Cárdenes, N. (2015). Estudio de los factores determinantes de las notas de matemáticas empresariales. Anales de ASEPUMA, 23, 1-18. http://hdl.handle.net/10553/56677
  • Kampstra, P. (2008). Beanplot: A boxplot alternative for visual comparison of distributions. Journal of Statistical Software, 28(1), 1-9. https://doi.org/10.18637%2fjss.v028.c01
  • Kaspriková, N. (2012). Statistical evaluation of examination Tests in mathematics for economists. Journal on Efficiency and Responsibility in Education and Science, 5(4), 203-211. https://doi.org/10.7160/eriesj.2012.050403
  • Kirtman, L. (2009). Online versus In-Class courses: An examination of differences in learning outcomes. Issues in Teacher Education, 18(2), 103-116.
  • Klůfa, J. (2021). Evaluation of distance exams in mathematics. The 15th International Days of Statistics and Economics, Prague, September 9-11, 499-508.
  • Kruskal, W., y Wallis, W. (1952). Use of ranks in one-criterion variance analysis. Journal of the American Statistical Association, 47(260), 583-621. https://doi.org/10.2307/2280779
  • Levene, H. (1960). Robust tests for equality of variances. En: Olkin, I, Hotelling, H, et al. (Eds.), Contributions to Probability and Statistics: Essays in Honour of Harold Hotelling (pp. 278-292), Stanford University Press.
  • Martínez, E. Z. (2015). Description of continuous data using bar graphs: a misleading approach. Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical, 48(4), 494-497. http://dx.doi.org/10.1590/0037-8682-0013-2015
  • Matusek, V., y Greganova, R. H. (2019). Comparison of exam results in Mathematics at Faculty of Economics and Management, Slovak University of Agriculture in Nitra. MERAA. Mathematics in Education, Research and Applications, 5(2), 78-83. https://doi.org/10.15414/meraa.2019.05.02.78-83
  • McDonald, J. H. (2014). Handbook of Biological Statistics. Sparky House Publishing.
  • Rane, V., y MacKenzie, C. A. (2020). Evaluating students with online testing modules in engineering economics: A comparison of student performance with online testing and with traditional assessments. The Engineering Economist, 65(3), 213-235. https://doi.org/10.1080/0013791X.2020.1784336
  • Rapanta, C., Botturi, L., Goodyear, P., Guàrdia, L., y Koole, M. (2020). Online University Teaching during and after the Covid-19 Crisis: Refocusing teacher presence and learning activity. Postdigital Science and Education, 2, 923-945. https://doi.org/10.1007/s42438-020-00155-y
  • Rodríguez, M. J. (2008). Aplicación de las TIC a la evaluación de alumnos universitarios. Revista de Teoría de la Educación. Educación y cultura en la sociedad de la información, 6(2). https://doi.org/10.14201/eks.18185
  • Sánchez, M. P. (Coord.) (2010). Técnicas docentes y sistemas de Evaluación en Educación Superior. Narcea.
  • Shapiro, S. S., y Wilk, M. B. (1965). An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika, 52(3-4), 591-611. https://doi.org/10.2307/2333709
  • Vallés, C., Ureña, N., y Ruiz, E. (2011). La evaluación formativa en docencia universitaria. Resultados globales de 41 estudios de caso. REDU. Revista de Docencia Universitaria, 9(1), 135-158. https://doi.org/10.4995/redu.2011.6184
  • Wilcoxon, F. (1945). Individual comparisons by ranking methods. Biometrics, 1(6), 80-83. https://doi.org/10.2307/3001968
  • Yates, F. (1934). Contingency tables involving small numbers and the chi-squared test. Supplement to the Journal of the Royal Statistical Society, 1(2), 217-235. https://doi.org/10.2307/2983604
  • Yates, R. W. y Beaudrie, B. (2009). The impact of online assessment on grades in Community College Distance Education Mathematics Courses. The American Journal of Distance Education, 23(2), 62-70. https://doi.org/10.1080/08923640902850601
  • Zaragoza, J., Luis-Pascual, J. C., y Manrique, J. C. (2009). Experiencias de innovación en docencia universitaria: resultados de la aplicación de evaluación formativa. REDU. Revista de Docencia Universitaria, 7(4). 1-33. https://doi.org/10.4995/redu.2009.6232