Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la verificación de resultados obtenidos mediante la revisión por pares
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http://hdl.handle.net/10045/99293
Título: | Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la verificación de resultados obtenidos mediante la revisión por pares |
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Autor/es: | Rico-Juan, Juan Ramón | Gallego, Antonio-Javier | Meliá, Santiago | Ferri Coballes, Vicente | Ortega Bastida, Javier |
Grupo/s de investigación o GITE: | Reconocimiento de Formas e Inteligencia Artificial | Advanced deveLopment and empIrical research on Software (ALISoft) |
Centro, Departamento o Servicio: | Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Palabras clave: | Evaluación por pares | Trabajos abiertos | Evaluación asistida por ordenador | Aprendizaje automático | Inteligencia artificial | Procesamiento del lenguaje natural |
Área/s de conocimiento: | Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Fecha de publicación: | 2019 |
Editor: | Universitat d’Alacant. Institut de Ciències de l’Educació |
Cita bibliográfica: | Rico-Juan, Juan Ramón, et al. "Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la verificación de resultados obtenidos mediante la revisión por pares". En: Roig-Vila, Rosabel (coord.). Memòries del Programa de Xarxes-I3CE de qualitat, innovació i investigació en docència universitària. Convocatòria 2018-19 = Memorias del Programa de Redes-I3CE de calidad, innovación e investigación en docencia universitaria. Convocatoria 2018-19. Alacant: Institut de Ciències de l’Educació (ICE) de la Universitat d’Alacant, 2019. ISBN 978-84-09-15746-4, pp. 3-18 |
Resumen: | El uso de la evaluación por pares para actividades abiertas tiene ventajas tanto para los profesores como para los estudiantes. Los profesores pueden reducir la carga de trabajo del proceso de corrección y los estudiantes logran una mejor comprensión de la materia al evaluar las actividades de sus compañeros. Para facilitar el proceso, es aconsejable proporcionar a los estudiantes una rúbrica sobre la cual realizar la evaluación de sus compañeros; sin embargo, limitarse a proporcionar sólo puntuaciones numéricas es perjudicial, ya que impide proporcionar una retroalimentación valiosa a otros compañeros. Dado que esta evaluación produce dos modalidades de la misma evaluación, a saber, la puntuación numérica y la retroalimentación textual, es posible aplicar técnicas automáticas para detectar inconsistencias en la evaluación, minimizando así la carga de trabajo de los profesores que supervisan todo el proceso. Este trabajo propone un enfoque basado en aprendizaje automático para la detección de tales inconsistencias. Con este fin se han probado diferentes algoritmos de inteligencia artificial para seleccionar el más prometedor. Los experimentos se han realizado con 4 grupos de estudiantes y 2 tipos de actividades muestran que el enfoque propuesto es capaz de producir resultados fiables, lo que representa un enfoque valioso para garantizar un funcionamiento justo del proceso de evaluación por pares. |
URI: | http://hdl.handle.net/10045/99293 |
ISBN: | 978-84-09-15746-4 |
Idioma: | spa |
Tipo: | info:eu-repo/semantics/bookPart |
Derechos: | © De l’edició: Rosabel Roig-Vila, Jordi M. Antolí Martínez, Asunción Lledó Carreres & Neus Pellín Buades; del text: les autores i autors; d’aquesta edició: Institut de Ciències de l’Educació (ICE) de la Universitat d’Alacant |
Versión del editor: | http://hdl.handle.net/10045/98908 |
Aparece en las colecciones: | Docencia - Redes ICE - Capítulos de Libros INV - ALISoft - Capítulos de Libros INV - GRFIA - Capítulos de Libros |
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