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Title: Método matricial para evaluación basado en valores y vectores propios
metadata.dc.title.en: Matrix method for evaluation based on eigenvalues and eigenvectors
Authors: Benalcázar Gómez, Jorge Ricardo
Pinto Erazo, Alejandra Mabel
metadata.dc.contributor.orcid: https://orcid.org/0000-0002-5798-6822
https://orcid.org/0000-0003-1860-5924
metadata.dc.type: Article
Keywords: EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE;RENDIMIENTO ACADÉMICO;EDUCACIÓN MATEMÁTICA
metadata.dc.subject.en: LEARNING ASSESSMENT;ACADEMIC ACHIEVEMENT;MATHEMATICS EDUCATION
Issue Date: 15-Jan-2026
metadata.dc.date.created: 15-Jul-2024
Publisher: Innovation & Development in Engineering and Applied Science
Abstract: Frente a diversas causas que conducen a un bajo rendimiento académico estudiantil en temas de Matemática, se planteó como objetivo una métrica con método matricial para la evaluación del aprendizaje de Matemática Compleja; considerando los ejes actitudinal, procedimental y cognitivo, así también los aspectos conceptual, algebraico y gráfico-numérico, es decir una matriz 3x3 que permitió recopilar datos específicos. Luego de la aplicación de ensayos experimentales enfocados a la obtención, procesamiento e interpretación de datos numéricos, se obtuvo como resultado dos matrices específicas de evaluación. Una “matriz de estado” que describe el conocimiento del estudiante antes de la ejecución de la actividad y otra al finalizar el ensayo, las cuales permiten comparar el conocimiento antes y después, expresarlo como extremos de una cadena de Márkov; así también, comparar con otras métricas de evaluación existentes, siendo las matrices una rúbrica de calificación que ayuda a identificar las fallas y plantear mejoras. Mediante un programa en MATH LAB, se identificó un segundo resultado en forma de “Matriz de Transformación” que determina la evolución de la matriz de estado, es decir visualiza cuantitativamente el aprendizaje y por tanto mide la eficiencia de la actividad académica. Para ella se analizó la existencia de valores y vectores propios, los cuales se interpretan en la etapa de discusión.
metadata.dc.description.abstract-en: In response to various causes leading to poor academic performance among students in Mathematics, the objective was to establish a matrix method metric for assessing Complex Mathematics learning; taking into account attitudinal, procedural, and cognitive axes, as well as conceptual, algebraic, and graphic-numerical aspects, i.e., a 3x3 matrix that allowed for the collection of specific data. Following the application of experimental trials focused on the acquisition, processing, and interpretation of numerical data, the result was two specific evaluation matrices. A "state matrix" describes the student's knowledge before the activity's execution and another at the trial's end, which allows for the comparison of knowledge before and after, expressing it as the extremes of a Markov chain; also, comparing it with other existing evaluation metrics, with the matrices serving as a grading rubric that helps identify shortcomings and propose improvements. Through a program in MATH LAB, a second outcome in the form of a "Transformation Matrix" was identified, which determines the evolution of the state matrix, i.e., quantitatively visualizes learning and thus measures the academic activity's efficiency. This involved analyzing the existence of eigenvalues and eigenvectors, which are interpreted in the discussion stage.
URI: https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18552
metadata.dc.identifier.doi: https://revistasojs.utn.edu.ec/index.php/ideas/issue/view/80
ISSN: 2600-5573
metadata.dc.coverage: Ibarra. Ecuador
metadata.dc.description.degree: N/A
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