Evaluación. Python.

Modelo básico

Dentro de las posibles situaciones en que se puede requerir automatizar la evaluación, voy a considerar en esta entrada la más básica en términos de desarrollo del algoritmo, de ahí su título.

Supongamos las siguientes condiciones como punto de partida: se trata de recoger los datos de una prueba individual aplicada a un alumno de la que no se requiere almacenar más información que la que deriva de un análisis simple de los datos. En esta situación, que es más simple que la que planteamos en el [docap-modelo],  vamos a necesitar un script (python) para la recogida de datos, la corrección de la prueba, el análisis de resultados y su posterior traslado a un documento de texto a modo de informe. Para crear el informe voy a usar la biblioteca python-docx, pero, en función del carácter básico del modelo, me limitaré a sus componentes más básicos. Resumiendo, que a fuerza de ser todo básico, esto es lo mínimo que se puede hacer.

Después de importar la librería python-docx (from docx import Document) adelantándonos a lo que será la fase final del proceso, empezamos por diferenciar las distintas partes de que se compone este proyecto, esquema que nos puede ser de mucha utilidad para otras ocasiones:

• Procedimientos para la recogida de datos en base a variables y listas de datos. Diferencio el procedimiento de recogida de datos personales del de recogida de respuestas a los ítem. Veremos posteriormente esta diferencia con más detalle.
• Procedimientos de corrección de la prueba y de análisis (simple) de los resultados.
• Y procedimientos para la elaboración del informe (soporte documento Word)

Debo explicar que, para facilitar la comparación entre los recursos y también para simplificar la elaboración de estas entradas, he tomado como referencia y ejemplo el docap modelo explicado en [esta entrada], incluyendo el formulario empleado en esa ocasión y su estructura.

Sobre esa base, en la recogida de datos, como dije antes se diferencian dos procedimientos: el que se requiere para los datos de identificación y el necesario para las respuestas a los ítem. Esta diferencia es doble, ya que afecta tanto al sistema de referenciación (variables vs. colecciones de datos) como al procedimiento de recogida (input() vs. ciclo for). Me explico y concreto

• Para recoger los datos de identificación utilizo variables y hago uso de la función input() (vg. nombre = input('Nombre: '))
• Pero para recoger las respuestas a los ítem, primero creo una lista vacía (respuestas =[]) que después doto de contenido mediante un bucle (for i in range(0,7):) y la función append() (respuestas.append(item)) que se aplica tras solicitar la entrada de datos, eso sí, también mediante input() (item =input('Ítem ' + str(i+1) + ":  "))

La segunda base (corrección y análisis) también se puede dividir en dos subfases, siendo la primera de ellas la corrección de la prueba y la segunda el cálculo de resultados en función de las referencias usadas (que son las mismas que en el docap). veamos con cierto detalle cada una de ellas, empezando por la primera ya que presenta cierta complejidad.

• En primer lugar debemos contar con una lista que contenga las respuestas correctas (soluciones =['A','B','C','B','A','C','D']) así declarar una tercera lista donde guardar las puntuaciones que resulten de la corrección de los ítem (pd =[])
• La puntuación del ítem implica la comparación de la respuesta obtenida anteriormente con la esperada y referenciada en la lista soluciones[].
• Para realizar esta comparación deberemos formular un segundo bucle (for i in range(0,7):) que contenga un condicional en el cual se comparan ambas listas (if respuestas[i] == soluciones[i]:) y se genera el valor de la puntuación  y su alternativa (p = 1) (else: -> p = 0)
• Concluimos el proceso con la función append() (pd.append(p)) para dotar de contenido a la lista pd[]

La segunda es mucho más simple y reproduce los mismos cálculos que vimos en OOo Basic: (recuérdese que se trata de un simple ejercicio, por lo que se simplifican en extremo los cálculos y el análisis)

• Mediante un bucle (for i in range(0,7):) establecemos el sumatorio de la puntuación directa (pdt = pdt + pd[i])
• Y partiendo de ésta y de los valores media (med = 5.38) y desviación típica (dt = 0.47), calculamos el porcentaje de aciertos (pc = (pdt/7)*100) y la puntuación típica (pz = (pdt - med) / dt)

Finalizamos este script implementado el código que nos permite generar el documento-informe, haciendo uso, en este caso, de la biblioteca python-docx, concretamente las funciones de crear (informe = Document()) y grabar el documento (informe.save('C:/PON_AQUÍ_TUS_DIRECTORIOS/Info'+ nombre +'.docx')), incorporando como contenido un título (informe.add_heading('Prueba de conocimientos básicos', level = 0)), una breve identificación del sujeto (vg. informe.add_paragraph('Datos personales del alumno: ' + nombre + ' ' + apellidos)) y la síntesis de los resultados obtenidos, ésta mediante un listado (vg. informe.add_paragraph('Puntuación directa: ' + str(pdt), style='List Bullet')

Obsérvese que se ha personalizado el identificador del informe empleando el contenido de la variable nombre ('Info'+ nombre +'.docx'). Esto permite generar diferentes informes siempre que no coincidan los nombres de los alumnos, lo que no es suficiente, siendo necesario idear sistemas más complejos para evitar las consecuencias no deseadas que derivan de esa coincidencia. Pero para nuestro objetivo actual me ha parecido que es suficiente.

Documento. Descarga desde este enlace el código de este scritp.