Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/70630
Título : A personalized summative model based on learner's effort
Autoría: Baneres, David  
Citación : Bañeres, D. (2017). "A personalized summative model based on learner's effort". International Journal of Emerging Technologies in Learning, 12(6), 4-21. ISSN 1863-0383. doi: 10.3991/ijet.v12i06.7165
Resumen : Hoy en día los profesores aplican una gran variedad de metodologías de aprendizaje para ayudar a los estudiantes a lograr los resultados de aprendizaje y evaluar los conocimientos adquiridos a lo largo del curso. Los modelos de evaluación formativa y sumativa se aplican principalmente en combinaciones múltiples independientemente del entorno de aprendizaje (in situ, en línea o combinado). Cuando pasamos a un aprendizaje adaptativo, la adaptación tiende a estar en el proceso de aprendizaje (camino de aprendizaje, actividades, recursos educativos) principalmente relacionado con modelos formativos, pero se puede encontrar poca adaptación relacionada con modelos sumativos y muy restrictiva. En este último caso, las fórmulas de grado que dependen de las actividades de evaluación realizadas generalmente se definen para proporcionar un proceso de aprendizaje personalizado. En este documento, presentamos la base de un innovador modelo sumativo personalizado basado en las preferencias y el esfuerzo del alumno. Aunque este modelo conceptualmente puede permitir aprobar un curso sin evaluar todos los resultados de aprendizaje, no está lejos de los modelos sumativos convencionales donde se requiere una determinada calificación para aprobar el curso y es posible que el alumno no haya adquirido todo el conocimiento enseñado en el curso. El documento presenta el modelo y también analiza una encuesta de opinión sobre formadores y alumnos.
Palabras clave : evaluación adaptativa
modelo sumativo
personalización
preferencias del alumno
esfuerzo del estudiante
DOI: 10.3991/ijet.v12i06.7165
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/article
Fecha de publicación : jun-2017
Licencia de publicación: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0/  
Aparece en las colecciones: Articles cientÍfics
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