Problema.-
El objetivo de la evaluación sumativa en la docencia con la utilización de las IAs, tiene el de conocer el nivel de rendimiento que tiene cada participante en un proceso de enseñanza y aprendizaje, en el ejemplo posterior mostrare su aplicación con un ejemplo y datos ficticios.
Ejemplo
# Definición del cuestionario con respuestas
cuestionario = {
"Pregunta 1": "a",
"Pregunta 2": "c",
"Pregunta 3": "b",
"Pregunta 4": "a"
}
# Función para realizar la evaluación
def evaluar_respuestas(respuestas_estudiante, respuestas_correctas):
puntaje = 0
for pregunta, respuesta_correcta in respuestas_correctas.items():
if pregunta in respuestas_estudiante:
respuesta_estudiante = respuestas_estudiante[pregunta]
if respuesta_estudiante.lower() == respuesta_correcta.lower():
puntaje += 1
return puntaje
# Respuestas del estudiante (datos ficticios)
respuestas_estudiante = {
"Pregunta 1": "a",
"Pregunta 2": "d",
"Pregunta 3": "b",
"Pregunta 4": "a"
}
# Evaluar las respuestas del estudiante
puntaje_estudiante = evaluar_respuestas(respuestas_estudiante, cuestionario)
# Mostrar el puntaje obtenido
print(f"El estudiante obtuvo un puntaje de: {puntaje_estudiante} puntos")
El estudiante obtuvo un puntaje de 3 puntos
# Lista de puntajes de los estudiantes (datos ficticios)
puntajes = [75, 80, 90, 65, 72, 88, 92, 78, 85, 70]
Medidas de Tendencia Central: La media te da un promedio de puntajes
media = sum(puntajes) / len(puntajes)
print(f"La media de los puntajes es: {media}")
La media de los puntajes es: 79,5
La Mediana: te da el valor que esta en el centro de los datos
puntajes_ordenados = sorted(puntajes)
n = len(puntajes_ordenados)
if n % 2 == 0:
mediana = (puntajes_ordenados[n//2 - 1] + puntajes_ordenados[n//2]) / 2
else:
mediana = puntajes_ordenados[n//2]
print(f"La mediana de los puntajes es: {mediana}")
Esta es 79
La medida de dispersión: como la desviación estándar te indica cuanto se desvían los puntajes de la media.
Esta es 8.651589449343975
Estos indicadores representados un un grafico, como un histograma tendriamos.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(puntajes, bins=5, edgecolor='black')
plt.xlabel('Puntajes')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.title('Distribución de Puntajes')
plt.show()
CONCLUSION.
Por el ejemplo compartido se puede conocer a través de indicadores que nos da la estadística descriptiva el o las condiciones de aprendizaje que obtuvieron los estudiantes en un paralelo y la gran ayuda que nos brinda la IAs
https://chat.openai.com/share/f3e97ece-c638-4d6e-a545-a9f871f74aa1
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