Evaluación formativa con rúbricas analíticas en resolución de problemas.
DOI:
https://doi.org/10.64747/a93zv304Palabras clave:
rúbricas analíticas, evaluación formativa, resolución de problemas, autorregulación del aprendizaje, modelos multinivelResumen
Este estudio evaluó el impacto de la evaluación formativa con rúbricas analíticas en la resolución de problemas en la Educación General Básica Superior (EGB‑S) del Distrito Metropolitano de Quito. Se implementó un diseño cuasi‑experimental con grupos no equivalentes, pretest–postest y seguimiento, en 48 aulas de octavo a décimo año (N = 1 396). La intervención consistió en el uso sistemático de una rúbrica analítica de cinco dimensiones (comprensión, planificación, modelización, justificación y verificación), integrada a ciclos breves de retroalimentación (≤ 1 semana) con auto‑ y coevaluación. La comparación desarrolló tareas similares sin rúbricas formativas explícitas. Se recopilaron datos de desempeño en tareas, indicadores de fidelidad y un inventario breve de estrategias de autorregulación. El ANCOVA con errores robustos y control por línea base evidenció un efecto significativo y moderado de la intervención sobre el puntaje postest (β = 6.08; p < .001; g = 0.45; IC95 % [0.36, 0.54]), corroborado por modelos multinivel (γ = 5.61; p < .001). Las ganancias fueron mayores en justificación (g = 0.51) y verificación (g = 0.54). La rúbrica mostró confiabilidad adecuada (ICC ≥ .75; α/ω = .78–.86) y validez de constructo (CFI = .957; RMSEA = .045). Un análisis de mediación sugirió que ~17 % del efecto total se explica por aumentos en autorregulación. Los efectos fueron más altos en 10.º año y en aulas con fidelidad de implementación elevada. Se concluye que las rúbricas analíticas usadas con propósito formativo mejoran el aprendizaje en tareas de alta demanda cognitiva, fortalecen procesos de retroalimentación accionable y autorregulación, y ofrecen una vía escalable y de bajo costo para operacionalizar el currículo en Quito. Se recomiendan ensayos aleatorizados por clúster, análisis de costo‑efectividad y extensión interdisciplinar para estimar persistencia y transferencia de los efectos.
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