Propiedades y aplicaciones del método de las distancias mínimo-cuadráticas (LSDM) para la validación y análisis de atributivos cognitivos

• Autores: Sonia J. Romero Martínez
• Directores de la Tesis: Vicente Ponsoda Gil (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Autónoma de Madrid ( España ) en 2010
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Julio Olea Díaz (presid.), Javier Revuelta Menéndez (secret.), Pedro Miguel Hontangas Beltrán (voc.), Jesús María Alvarado Izquierdo (voc.), José Luis Gaviria Soto (voc.), María Isabel Barbero García (voc.), Iwin Leenen (voc.)
• Materias:
  • Lógica
    • Metodología
  • Psicología
    • Psicología social
• Enlaces
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• Resumen

  • Se han desarrollado diversos modelos de componentes cognitivos para la medición de atributos subyacentes a la ejecución de los ítems de un test. En el presente trabajo se han estudiado las propiedades del método de las distancias mínimo-cuadráticas (en inglés, LSDM; Dimitrov 2007) para el análisis y validación de atributos cognitivos. En dicho método se utilizan los parámetros de los ítems, estimados con alguno de los modelos de la teoría de respuesta al ítem, y la matriz de especificación cognitiva (Q) para estimar, mediante una solución mínimo cuadrática, la probabilidad de dominio de los atributos en niveles fijos de habilidad. Un segundo objetivo de la presente tesis ha sido ilustrar las aplicaciones del método con datos reales.

    La tesis se compone de tres estudios de simulación y un estudio empírico en el que se incluyen diversas aplicaciones del método. En el primer estudio de simulación se ha analizado la distribución del estadístico MAD, (en inglés Mean Absolute Difference) para evaluar la calidad de la recuperación de las Curvas Características de los Items (CCI).

    En dicho estudio también se han determinado puntos de corte para los valores MAD en condiciones en las que se manipula el tamaño de la prueba, el número de atributos involucrados y la dificultad relativa de los mismos. En el segundo estudio de simulación se han descrito los efectos de la introducción de diversos tipos de error de especificación en una matriz Q de 4 atributos y 15 ítems. El objetivo del tercer estudio de simulación ha sido analizar la sensibilidad y especificidad de los criterios MAD y LSD (en inglés, Least Squares Distance) para la detección de 14 tipos de error de especificación de la matriz Q en cuatro condiciones de diseño en las que se manipula el tamaño del test, la cantidad de atributos y su dificultad relativa.

    Los estudios de aplicación tienen varios objetivos: el primero ha sido construir un test de operaciones aritméticas básicas (adición y sustracción) entre números enteros, que incorpora principios cognitivos en su diseño. La prueba se ha basado en una estructura de seis atributos identificados tras un estudio sistemático de los procesos de solución de este tipo de tareas. El segundo objetivo ha sido aplicar el LSDM para acopiar evidencia sobre la validez de la estructura cognitiva de la prueba y proponer tres nuevas herramientas para complementar los criterios de validación planteados por Dimitrov (2007). La tercera VIII finalidad de este trabajo ha sido la comparación de los resultados del LSDM con los obtenidos en otros dos modelos componenciales. El último objetivo ha sido proponer y probar una metodología para usar el LSDM como herramienta para el diagnóstico cognitivo utilizando las probabilidades de dominio de los atributos estimadas con el método para clasificar a los examinados en estados de conocimiento.

    Los resultados de la presente tesis han permitido conocer mejor las propiedades, potencialidades y aplicabilidad del LSDM. El método ha resultado ser una herramienta útil tanto para la validación de componentes cognitivos como para el diagnóstico de examinados.

    Palabras Clave: Modelos de Diagnóstico Cognitivo, Teoría de Respuesta al Item, Validez, Test de Aritmética, Matriz Q.