La tecnología ya propone una personalización automatizada de la evaluación
Dolors Capdet
Octubre 2013
Evaluar para el docente significa un proceso de valoración con una visión integradora (determinar necesidades), coherente (adaptada al proceso y a
las necesidades), planificada (de acuerdo a las estrategias preestablecidas), contextualizada (a las características y entorno del alumno), exhaustiva, rigurosa, proporcionada, ponderada, dinámica,...
Para el aprendiz evaluar significa un proceso en el que se califica, clasifica, acredita y/o excluye, generalmente en una prueba única, sometido a
presión y en la que no siempre obtiene los mejores resultados
Hasta hace relativamente pocoel aprendiz no ha sido el centro del proceso.
Las principales Teorías Educativas no han contribuido excesivamente a que lo fuera.
Modelo conductista / Modelo cognitivista:Lo importante es el resultado y no el proceso
interno del alumno.
Modelo constructivista:Aprender haciendo y demostrar lo aprendido
Modelo conectivista:Interactuar para adquirir las habilidades y
competencias necesarias para ser eficientes en la Sociedad del Conocimiento
La tecnología ya permite una evaluación continua, constructiva, que no clasifica y no excluye, gracias a los Sistemas de Recomendación, utilizados inicialmente como herramienta de
marketing y posteriormente aplicados tambiéna algunas situaciones y entornos de aprendizaje
Los sistemas de recomendación utilizan datos recogidos previamente ya sea de forma explícita (facilitados voluntariamente) o implícita (fruto de
una monitorización) para la construcción de conceptualizaciones.
Son albergados en repositorios y facilitados en función de las necesidades o la demanda.
Los sistemas de recomendación se basan en la utilización de perfiles para representar las
necesidades del usuario a corto y medio plazo.
Se construyen sobre una base de conocimiento (taxonomias, tesauros, ontologías) que utilizarán unos agentes de software capaces de operar con
estos recursos a nivel semántico.
Los sistemas de recomendación utilizan algoritmos para filtrar algunos elementos
previamente seleccionados entre un conjuntode información determinado y ofrecer respuesta a
una demanda explicita o implícita.
En los sistemas de recomendación basados en contenido se analiza el peso y la frecuencia de
algunos elementos clave para generar una retroalimentación de relevancia, necesariamente
abierta y no exenta de aleatoriedad.
Los sistemas de recomendación se basan en un filtrado colaborativo realizado por un entorno
cercano y adecuado que ha evaluado previamente y de manera automatizada los
aspectos requeridos.
Algunos modelos son: Fab (perfiles), Phoaks (mensajes), Referral Web (interacción en redes
sociales), Siteseer (favoritos), Footprints (huellas de interacción digital), ...
Yu, Nakamura y colaboradores en 2007 (http://www.ajbasweb.com/ajbas/2012/February/115-123.pdf)
modelan un sistema de recomendación específico para un elearning, personalizado, basado en la
coincidencia entre las necesidades, preferencias, conocimientos y conducta del aprendiz, pero que
distingue entre aprendizaje formal (sujeto a normas) e informal (totalmente abierto), los diferentes niveles y los distintos estilos de
aprendizaje
Infantium (http://www.infantium.com/) utiliza un sistema de recomendación para detectar y
mejorar las habilidades y competencias de niños de 0 a 3 años, mediante unos apps (diseñados por pedagogos) colocados en unos videojuegos (elegidos por los padres) y con los que juegan
cuando los niños quieren, sin obligación de hacerlo y sin saber que son monitorizados.
En los sistemas de recomendación, basados en arquitecturas distribuidas dentro de un
determinado dominio, los alumnos tienen asociada una ontología temporal que permite una
mejor adaptación a modificaciones e incluso a posteriores cambios de dominio.
Con la llegada de las Teorías Constructivista y Conectivista cambia el rol del profesor que pasa a
ser un facilitador o acompañante del proceso aunque sigue evaluando.
Si los sistemas de recomendación siguen mejorando y avanzando hacia una ampliación de
variables personalizadas es probable que le releven también de esta función
Pero la pregunta es ¿sigue siendo necesaria una calificación para obtener una acreditación de los
conocimientos adquiridos?
Gracias por su atención