Análisis estadístico de datos de la prueba Lecdis: Evaluación diagnóstica de la lectura académica disciplinar en el nivel universitario

Published: 16 November 2023| Version 1 | DOI: 10.17632/5h99xn33r5.1
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Description

Este conjunto de datos proviene de la aplicación de la Prueba Lecdis, un innovador instrumento diseñado para la evaluación diagnóstica de la lectura académica disciplinar a nivel universitario. El foco de esta evaluación fue una selección de textos académicos del área de anatomía humana, pues lo que se pretendía era evaluar lectura disciplinar pertinente a las carreras de salud que cursaba la población estudiantil seleccionada. El conjunto de datos consta de 1264 observaciones y 46 variables distintas, que representan los resultados obtenidos por estudiantes universitarios de diversas carreras relacionadas con la salud. Estas variables proporcionan una visión integral de los patrones de rendimiento y características demográficas de los participantes: - Marca temporal: Registra la fecha y hora específicas en que cada estudiante completó la evaluación. Esta variable es crucial para comprender el contexto temporal de los datos. - Puntuación: Refleja el número de respuestas correctas de cada estudiante, ofreciendo una medida directa de su rendimiento en la evaluación. - Carrera: Indica la especialización académica de cada participante, lo cual es esencial para analizar los datos en relación con áreas específicas de estudio. - Sede: Señala la ubicación de la universidad donde estudia el participante, proporcionando una perspectiva geográfica que puede influir en el análisis. - Sexo y Edad: Estas variables demográficas (sexo del participante y edad en años) son fundamentales para realizar análisis estadísticos segmentados y comprender las diferencias en el rendimiento por grupos demográficos. - Ítems del Examen: Las restantes 40 variables corresponden a los ítems específicos del examen Lecdis, permitiendo un análisis detallado del rendimiento en cada aspecto de la evaluación. Este conjunto de datos ofrece una oportunidad única para investigar patrones y tendencias en la lectura académica disciplinar entre estudiantes universitarios en el ámbito de la salud. Es ideal para educadores, investigadores y formuladores de políticas interesados en mejorar la calidad y efectividad de la educación universitaria en disciplinas relacionadas con la salud.

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Steps to reproduce

Guía para compilar el archivo markdown en R Para aquellos interesados en replicar o aplicar los análisis presentados en resultados_LECDIS.qmd, sigan estos pasos utilizando R y RStudio: 1. Preparación inicial: Asegúrate de tener R y RStudio instalados en tu computadora. Si no los tienes, puedes descargarlos desde las páginas oficiales de CRAN para R y RStudio para RStudio. 2. Instalación de paquetes necesarios: Al abrir RStudio, necesitarás algunos paquetes específicos para trabajar con archivos Markdown y analizar datos. Si aún no los tienes instalados, puedes hacerlo directamente desde la consola de RStudio. 3. Configuración del entorno de trabajo: Es importante que configures el directorio de trabajo en RStudio al lugar donde tienes guardado el archivo resultados_LECDIS.qmd y los archivos de datos (data_LECDIS.xlsx y claves_lecdis.csv). Esto se puede hacer fácilmente desde RStudio. 4. Apertura y edición del archivo Markdown: Abre el archivo resultados_LECDIS.qmd en RStudio. Este archivo contiene el código y las instrucciones necesarias para realizar el análisis. Puedes modificar el código si es necesario para adaptarlo a tus datos. 5. Compilación del archivo: Una vez que estés listo para compilar el archivo, puedes hacerlo utilizando la opción de "Knit" en RStudio. Esto procesará el archivo Markdown y generará un documento en formato Word (.docx) que incluirá el código, las estadísticas y las tablas resultantes del análisis. 6. Revisión del documento: Una vez compilado, revisa el documento .docx generado para asegurarte de que todo se ha ejecutado y mostrado correctamente.

Institutions

Universidad de Las Americas

Categories

Diagnostics, Reading, Academic Literacy, Academic Assessment, Classical Test Theory Model

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