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<abstract abstract-type="short" xml:lang="es"><p><![CDATA[Generalmente hablando, el proceso de evaluación estudiantil se basa en un procedimiento donde se supone que el estudiante pertenece a un conjunto de una manera completamente especificada; por ejemplo al conjunto de estudiantes excelentes o al conjunto de estudiantes regulares. En este trabajo utilizamos conceptos de lógica difusa con el objeto de proponer un procedimiento diferente que sea útil para administrar el desempeño estudiantil en la evaluación de un tópico perteneciente a algún área de conocimiento, es decir, como una variante de los métodos tradicionalmente usados para realizar evaluación adaptativa computarizada. Esto se puede lograr suponiendo que a un estudiante se le asigna un grado de pertenencia a un conjunto A a través de la correspondiente función de membresía µA. Esta función de membresía proporciona el grado de pertenencia del estudiante al conjunto A, el cual puede representar al conjunto de los estudiantes excelentes o al conjunto de estudiantes regulares o al conjunto de estudiantes deficientes. Además, suponemos que el banco de preguntas contiene ítems que pertenecen, con cierto grado, a conjuntos difusos que describen la complejidad de los mismos. Por ejemplo, podemos hablar del conjunto difuso de preguntas difíciles, o del conjunto difuso de preguntas fáciles. Considerando el proceso de evaluación como un problema de teoría de control, establecemos una metáfora apropiada con un sistema físico simple y bastante estudiado, cuyo comportamiento es descrito por variables tales como la posición, la velocidad y la aceleración. Basados en este modelo físico, proponemos reglas difusas sencillas para controlar el proceso de administración de preguntas como una función de la habilidad del estudiante y de la complejidad del ítem.]]></p></abstract>
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<body><![CDATA[<p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Abstract</b></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Generally speaking, the process of student evaluation is based on a procedure where we assume that the student belongs just to one set in a completely specified way, for example the set of excellent students, or the set of regular students. In this paper we use fuzzy sets concepts just to propose a different procedure which can be useful to manage the student's performance in a variation of a computerized adaptive testing administration process. This can be made by assuming that, for a given student, a membership function <i>&#181;</i><sub>A</sub> is assigned. This membership function gives the membership degree of the student to the fuzzy set A, which can be the set of excellent students, or the set of regular students, or the set of poor performance students. Furthermore, we assume that the item bank contains items belonging, with certain degree, to fuzzy sets describing the complexity of the given items. For example, we can talk about the fuzzy set of difficult questions or the fuzzy set of easy questions. By considering the evaluation process as a problem in the field of control theory, we establish a proper metaphor with a very simple, and very well studied, physical system with behavior described by variables such as the position, velocity and acceleration. Based in this model, we propose fuzzy rules just to control the item administration process as a function of the ability of the student and the item complexity.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Keywords:</b> Fuzzy set; computer adaptive testing; testing administration; student performance.</font></p>      <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resumen</b></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Generalmente hablando, el proceso de evaluaci&oacute;n estudiantil se basa en un procedimiento donde se supone que el estudiante pertenece a un conjunto de una manera completamente especificada; por ejemplo al conjunto de estudiantes excelentes o al conjunto de estudiantes regulares. En este trabajo utilizamos conceptos de l&oacute;gica difusa con el objeto de proponer un procedimiento diferente que sea &uacute;til para administrar el desempe&ntilde;o estudiantil en la evaluaci&oacute;n de un t&oacute;pico perteneciente a alg&uacute;n &aacute;rea de conocimiento, es decir, como una variante de los m&eacute;todos tradicionalmente usados para realizar evaluaci&oacute;n adaptativa computarizada. Esto se puede lograr suponiendo que a un estudiante se le asigna un grado de pertenencia a un conjunto <i>A</i> a trav&eacute;s de la correspondiente funci&oacute;n de membres&iacute;a <i>&#181;</i><sub>A</sub>. Esta funci&oacute;n de membres&iacute;a proporciona el grado de pertenencia del estudiante al conjunto <i>A,</i> el cual puede representar al conjunto de los estudiantes excelentes o al conjunto de estudiantes regulares o al conjunto de estudiantes deficientes. Adem&aacute;s, suponemos que el banco de preguntas contiene &iacute;tems que pertenecen, con cierto grado, a conjuntos difusos que describen la complejidad de los mismos. Por ejemplo, podemos hablar del conjunto difuso de preguntas dif&iacute;ciles, o del conjunto difuso de preguntas f&aacute;ciles. Considerando el proceso de evaluaci&oacute;n como un problema de teor&iacute;a de control, establecemos una met&aacute;fora apropiada con un sistema f&iacute;sico simple y bastante estudiado, cuyo comportamiento es descrito por variables tales como la posici&oacute;n, la velocidad y la aceleraci&oacute;n. Basados en este modelo f&iacute;sico, proponemos reglas difusas sencillas para controlar el proceso de administraci&oacute;n de preguntas como una funci&oacute;n de la habilidad del estudiante y de la complejidad del &iacute;tem.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> Conjunto difuso; evaluaci&oacute;n adaptativa computarizada; administraci&oacute;n de evaluaci&oacute;n; desempe&ntilde;o del estudiante.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">PACS: 01.40.Fk; 01.40.Gm; 01.50.Kw</font></p>       <p align="justify">&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><a href="/pdf/rmf/v49n4/v49n4a14.pdf" target="_blank">DESCARGAR ART&Iacute;CULO EN FORMATO PDF</a></font></p>      <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>References</b></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">1. Wim J. Van der Linden and R.K. Hambleton, <i>Handbook of Modern Item Response Theory</i> (Springer Verl&aacute;g, New York, USA, 1997).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8295616&pid=S0035-001X200300040001400001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">2. D. Thissen and R.J. Mislevy, <i>Testing Algorithms,</i> in Computerized Adaptive Testing: A Primer, Second Edition, Howard Wainer <i>et al.</i> (Lawrence Erlbaum Associates Publishers, Mahwah, New Jersey, 2000).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8295618&pid=S0035-001X200300040001400002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">3. W. Pedrycz and F. Gomide, <i>An Introduction to Fuzzy Sets: Analysis and Design</i> (Bradford Book, The MIT Press, London, England, 1998).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8295620&pid=S0035-001X200300040001400003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">4. S.T. Welstead, <i>Neural Network and Fuzzy Logic Applications</i> (John Wiley &amp; Sons, New York, USA, 1994).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8295622&pid=S0035-001X200300040001400004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">5. K. Tanaka, <i>An Introduction to Fuzzy Logic for Practical Applications</i> (Springer Verlag, New York, USA, 1997).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8295624&pid=S0035-001X200300040001400005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">6. G. Lindfield and J. Penny, <i>Numerical Methods Using MatLab</i> (Ellis Horwood, London, England, 1995).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8295626&pid=S0035-001X200300040001400006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">7. B. Kosko, <i>Neural Networks and Fuzzy Systems: A Dynamical System Approach to Machine Intelligence</i> (Englewood Cliffs, N.J., Prentice Hall, 1992).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8295628&pid=S0035-001X200300040001400007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">8. Wim J. Van der Linden and P.J. Pashley, <i>Item Selection and Ability Estimation in Adaptive Testing,</i> in Computerized Adaptive Testing: Theory and Practice, Wim J. Van der Linden and Cees A.W. Glas (Eds.), ICO (Kluwer Academic Publishers, P.O. Box 17, 3300 AA Dordrecht, The Netherlands, 2000).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=8295630&pid=S0035-001X200300040001400008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      ]]></body><back>
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