Aplicación de escalas no numéricas a las vistas

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