Resumen

Las preguntas de opción múltiple (POM) son una de las herramientas más populares para evaluar el aprendizaje y el conocimiento en la educación superior. En la actualidad, existen algunos índices para medir la fiabilidad y validez de estas preguntas, por ejemplo, para verificar la dificultad de una pregunta en particular (ítem) o la capacidad de discriminación de menos a más conocimiento. En este trabajo se han construido dos nuevos índices: (i) el índice de no respuesta mide la relación entre el número de errores y el número de respuestas en blanco; (ii) el índice de homogeneidad mide la homogeneidad de las respuestas incorrectas (distractores). Los índices se basan en la estadística de falta de ajuste, cuya distribución se aproxima a una distribución chi-cuadrado para un gran número de errores. Se ha desarrollado un algoritmo que combina varios índices tradicionales y nuevos para refinar continuamente una base de datos de POM. El objetivo final de este trabajo es la clasificación de POM de una gran base de datos

• Materias:Refinar preguntas Suma de mezclas Densidad multivariada Variables auxiliares Regresión paramétrica
• Subjects:Refine questions Mixture summation Multivariate density Auxiliary variables Parametric regression
• Palabras claves:Preguntas de opción múltiple; índices; Confiabilidad; Validez; Base de datos; Sistema automatizado
• Keywords:Multiple choice questions; Indices; Reliability; Validity; Database; Automated system