MÉTRICA O ESCALA DE VALORACIÓN

MÉTRICA O ESCALA DE VALORACIÓN


Tal como los diferentes modelos de evaluación de los RED, el modelo ALPHA Inclusivo utiliza una métrica de valoración, en este caso basada en una escala Likert de 1 a 5, donde cada valor refleja un nivel de desempeño del recurso educativo digital (RED) en relación con criterios específicos de evaluación. La escala va desde 1, que denota un rendimiento deficiente, hasta 5, que representa un desempeño sobresaliente. Esta métrica se aplica a una serie de criterios de evaluación que cubren dimensiones esenciales como la claridad de los objetivos, la calidad del contenido, la adaptabilidad, la motivación, el diseño y la usabilidad, la accesibilidad, la reusabilidad y la integración tecnológica, entre otros aspectos fundamentales para medir la efectividad de los recursos educativos digitales.

Escala de valoración:

Deficiente: El recurso no cumple con el criterio evaluado. Presenta deficiencias sustanciales que afectan gravemente su usabilidad y efectividad pedagógica, lo que impide su adecuado funcionamiento en un entorno educativo.

Insuficiente: El recurso cumple parcialmente con el criterio, pero existen múltiples áreas de mejora. Aunque su uso es posible, la falta de ciertos elementos clave reduce su efectividad y demanda ajustes sustanciales.

Aceptable: El recurso cumple de manera aceptable con el criterio. Es funcional y tiene una estructura lógica, aunque todavía presenta áreas que podrían mejorarse para optimizar su impacto en el aprendizaje de los estudiantes.

Bueno: El recurso supera las expectativas en el cumplimiento del criterio. Está bien diseñado y tiene un impacto positivo en el aprendizaje, aunque algunos detalles podrían optimizarse para maximizar su efectividad.

Excelente: El recurso cumple de manera sobresaliente con el criterio. Es altamente efectivo, accesible y bien diseñado, lo que facilita un aprendizaje fluido y personalizado para los estudiantes, maximizando su potencial.

Justificación de la escala: La introducción de la escala del 1 al 5 satisface varias razones clave para mejorar la calidad y precisión de la puntuación. Primero, la granularidad: una escala de cinco niveles permite evaluaciones más granulares y precisas y puede capturar diferencias significativas entre recursos que cumplen con los estándares pero tienen diferentes eficiencias. Esto es importante para obtener información detallada y priorizar mejoras específicas. En segundo lugar, es fácil de interpretar: como escala ampliamente aceptada en la educación y la investigación sobre evaluación, facilita la interpretación de los resultados por parte de todos los participantes, desde los evaluadores hasta los diseñadores y profesores. Además, otra ventaja es la compatibilidad con el análisis cuantitativo, ya que la escala numérica permite el análisis estadístico de los datos, como el cálculo de medias y desviación estándar, proporcionando así una presentación clara y objetiva de los resultados. Finalmente, el equilibrio entre simplicidad y detalle: la escala es lo suficientemente simple como para implementarla de manera uniforme, pero al mismo tiempo permite diferenciar claramente los matices de la calidad de los recursos.

Aplicación de la métrica: La métrica se aplica a 15 criterios de evaluación, cada uno de los cuales aborda un aspecto clave de los recursos educativos digitales. Estos criterios se califican individualmente en una escala del 1 al 5. Luego, estas puntuaciones se combinan para crear una calificación general de los recursos. Esta evaluación no solo refleja la calidad general de RED, sino que también identifica áreas específicas de mejora, lo que ayuda a tomar decisiones informadas para optimizar los recursos. Al combinar la evaluación cuantitativa con observaciones cualitativas, se puede obtener una comprensión integral del uso de los recursos educativos, asegurando que los resultados reflejen su impacto educativo y pedagógico. Este enfoque garantiza que los recursos se evalúen y mejoren continuamente para satisfacer las necesidades y expectativas educativas de los usuarios.


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