Desarrollo y validación de rúbricas para evaluar los desempeños de las competencias genéricas desde la percepción de los estudiantes de Ingeniería Agronómica de una Universidad Estatal de Huánuco, 2021

Abstract

Se realizó un estudio instrumental para determinar las características psicométricas de rubricas sintéticas diseñadas según la escala de la taxonomía socioformativa para evaluar el nivel de logro de las competencias genéricas del estudiante universitario y las practicas docentes relacionadas. La validaron de la pertinencia y la claridad de la redacción se realizó mediante el método de juicio de jueces expertos, la fiabilidad de la consistencia interna de los instrumentos mediante grupos pilotos y la fiabilidad de la coherencia de las observaciones obtenidas a través de muestras de estudiantes universitarios. Los datos fueron organizados en matrices para su análisis utilizando los programas RStudio e InfoStat. Se usó la V de Aiken e intervalos de confianza para la validez y el alfa ordinal como coeficientes de fiabilidad. Las relaciones no funcionales entre nivel de logro de las competencias generales y los rasgos sociodemográficos del estudiante y las prácticas docentes fueron estudiadas mediante análisis de tablas de contingencia y correspondencias simple y múltiple. Los instrumentos resultaron válidos, los coeficientes de fiabilidad fueron excelentes (>0.90) para la consistencia interna y buenos (>0.80) para la coherencia. El año de estudio del administrado presentó asociación positiva con los niveles avanzados de las competencias generales y la práctica docente “gestión del conocimiento” presentó asociación con el desarrollo de ocho competencias. Los niveles preformales de las prácticas docentes presentaron asociaciones fuertes con los niveles preformales de las competencias generales de los estudiantes y viceversa. Será importante administrar las rúbricas a muestras mayores de 300 para realizar estudios de validez de constructo y caracterizar los factores latentes, las cargas factoriales asociadas de cada ítem y los errores de medición.