Efectos de la distribución prior y la entropía en la estimación de habilidades en CAT por Maximum a Posteriori.

Morales Manilla, Luis Roberto

dc.contributor.author	Morales Manilla, Luis Roberto
dc.date.accessioned	2024-01-24T20:48:08Z
dc.date.available	2024-01-24T20:48:08Z
dc.date.issued	2023-10-31
dc.identifier.govdoc	DRCCOM .15277 2023
dc.identifier.other	ATD125
dc.identifier.uri	http://dgsa.uaeh.edu.mx:8080/bibliotecadigital/handle/231104/4465
dc.description	En los últimos años, la Teoría de Respuesta al Ítem, o (IRT) por sus siglas en inglés, ha tomado gran auge al ser aplicada en los sistemas informáticos dedicados a hacer evaluaciones o exámenes, estos sistemas son conocidos como Test Adaptables Computarizados (CAT en inglés). Dentro de esta área de la informática, la forma en la que se realiza la evaluación incluye la selección de un modelo psicométrico. Existen diferentes modelos, algunos de ellos son de tipo logístico, los cuales se encuentran definidos en términos de parámetros, cada parámetro tiene su correspondiente interpretación en los resultados que la evaluación arroja; sin embargo, no existe una razón de peso que indique cuáles de estos parámetros son los mejores. Se dice que los modelos paramétricos de estimación de Bayes son mejores dado que aportan mayor información, y dentro de estos los más usados son la Estimación A Posteriori (EAP) y la Estimación Máxima A Posteriori (MAP). El objetivo de este trabajo se centra en estudiar la técnica MAP, sus principales características y los problemas que presentan a la hora de su aplicación, como son: (i) Falta de información para garantizar el uso de una distribución prior en específico. (ii) Falta de evidencia que relacione la situación real y la simulación. (iii) La elección de la distribución prior no es trivial ya que impacta de manera directa sobre la estimación de la habilidad del sujeto que realiza la prueba o test. Dicho lo anterior, en este trabajo se propone el uso del concepto de entropía como una alternativa para construir distribuciones prior de manera teórica, pudiendo estas ser usadas dentro de la técnica MAP para el cálculo de habilidades dentro de sistemas de evaluación adaptables computarizados. Aunado a lo anterior, se contempla la posibilidad de que dentro del contexto de la evaluación pudieran existir datos que produzcan distribuciones multimodales o asimétricas, es decir, sesgadas. Entonces la aplicación de la técnica MAP conducirá a una estimación de la habilidad, mediante los parámetros de los modelos psicométricos usados por el sistema de evaluación adaptable, mucho más apegada a la realidad y en consecuencia permitirá arrojar datos más confiables en el ámbito de la prueba que se esté realizando.	es_ES
dc.language.iso	es	es_ES
dc.publisher	ICBI-BD-UAEH	es_ES
dc.subject	CAT	es_ES
dc.subject	Entropía	es_ES
dc.subject	Prior	es_ES
dc.subject	MAP	es_ES
dc.subject	Evaluación	es_ES
dc.subject	Ciencias Computacionales.	es_ES
dc.title	Efectos de la distribución prior y la entropía en la estimación de habilidades en CAT por Maximum a Posteriori.	es_ES
dc.title.alternative	Ciencias Computacionales.	es_ES
dc.type	Tesis	es_ES