Abstract

ROJAS, Sergio A. Método para el reconocimiento automático de respuestas abiertas, cortas e irregulares en cuestionarios de completar espacios. Tecnura [online]. 2014, vol.18, n.39, pp.47-61. ISSN 0123-921X.

Resumen La evaluación de estudiantes en ambientes educativos virtuales como Moodle, se realiza mediante preguntas cerradas (por ejemplo, de selección múltiple) cuyas respuestas pueden ser calificadas automáticamente sin necesidad de intervención humana. Los cuestionarios de preguntas abiertas con espacios para rellenar permiten al estudiante escribir variantes que pueden diferir de la respuesta esperada debido a errores de ortografía o tipográficos, siendo inviable calificarlas automáticamente mediante comparación exacta. En este artículo se propone una técnica que utiliza una versión adaptada de un algoritmo de comparación de cadenas de caracteres, y que podría realizar la evaluación automática de este tipo de preguntas. Se presentan resultados en 2 escenarios. En el primero, se calificaron respuestas irregulares de una sola palabra en un cuestionario de seguridad en internet; las variantes fueron reconocidas correctamente con un 99 % de exactitud y nivel de tolerancia de corrección de máximo dos letras. En el segundo, se evaluaron respuestas abiertas cortas a cuestionarios de programación de computadores, es decir, pequeños bloques de código de lenguaje de computador. Se calificaron 21 respuestas escritas por estudiantes de un curso real de programación, sin considerar particularidades como nomenclatura para variables o funciones, y utilizando una tolerancia de corrección de hasta 20 % de la longitud de la respuesta libre. El método reconoció 12 respuestas como probablemente correctas con expresiones mal formadas o incompletas pero fácilmente subsanables. Esta calificación fue satisfactoriamente corroborada por un experto humano. También se discuten otros resultados, así como posibles mejoras de la técnica propuesta.

Keywords : evaluación automática de aprendizaje; reconocimiento de patrones; análisis de texto.

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