Las escalas basadas en letras o categorías se utilizan a menudo para evaluar una alternativa a las puntuaciones numéricas.
Aunque Analytics puede interpretar estas escalas sin ninguna configuración adicional, generalmente vale la pena dedicar algo de tiempo a comprender cómo se aplican las escalas no numéricas en los cálculos.
Conversión de resultados no numéricos
Para que un sistema informático pueda interpretar un resultado no numérico y graficarlo en un eje de gráfico X e Y, el resultado primero debe convertirse en un número. De forma predeterminada, Analytics considerará un resultado no ponderado a menos que los datos tengan un peso correspondiente.
Se recomienda encarecidamente que las escuelas / institutos apliquen ponderaciones a escalas no numéricas para obtener la mejor experiencia al usar Analytics.
Conversión no ponderada
Vea la siguiente escala simple basada en categorías como ejemplo:
Estudiante X | Alto | Medio | Bajo | Insatisfactorio |
Criterio A | * | |||
Criterio B | * |
Analytics interpretará estos resultados como en:
- La puntuación máxima es 4 (siendo Alta);
- La puntuación mínima es 1 (siendo Insatisfactorio).
Como el Estudiante X recibió una puntuación de Promedio para el Criterio A, se considera que recibió una puntuación del 75% (es decir, 3 de 4).
Al calcular la puntuación total del Estudiante X, se considera que ha recibido una puntuación del 87,5% (es decir, 3 de 4 para el Criterio A y 4 de 4 para el Criterio B).
Esta práctica puede funcionar bien para escalas simples y más pequeñas, pero para las escuelas / instituciones con escalas más grandes, las puntuaciones pueden ponderarse incorrectamente y distorsionar los resultados en la vista.
Conversión ponderada
Las conversiones ponderadas aplican diferentes ponderaciones a varios posibles resultados de escala. Tome la siguiente escala como ejemplo:
Alumno Y | Excelente | Muy Bueno | Bueno | Satisfactorio | Insatisfactorio | No Calificado |
Peso | 100% | 90% | 75% | 50% | 35% | Excluído |
Criterio C | * | |||||
Criterio D | * | |||||
Criterio E | * | |||||
Criterio F | * |
Analytics interpretará las distintas puntuaciones de acuerdo con su peso. Darse cuenta de:
- Insatisfactorio se pondera al 35%; y
- No clasificado está excluido.
Como resultado, Analytics nunca le dará a un estudiante un puntaje menor al 35% para ninguno de los criterios, y cualquier criterio marcado como No calificado será excluido de los cálculos.
Al calcular el puntaje total del Estudiante Y, se considera que recibió un puntaje de 66.66% (es decir, el promedio de 90% para el Criterio C, 75% para el Criterio D y 35% para el Criterio E). Como el Criterio F se marcó en una columna excluida de los resultados, se excluyó del cálculo.
Para aplicar pesos a las básculas, consulte la documentación de su plataforma de gestión de aprendizaje (LMS) asociada:
- Moodle
- Blackboard
- Canvas