Evaluación

Memoria

ENFEN. Fluidez verbal (V)

Finalizaba la entrada anterior comprometiendo el análisis de los datos (archivo .csv) que permitía recogen el script Python que mostraba la misma entrada unas líneas antes. Empiezo ésta retomando esa propuesta que enmarco, además, en la aplicación de lo aprendido en las entradas relativas al acceso a los datos estructurados (archivos .csv) tratados mediante el módulo CSV (por ejemplo).

Cierto que había dicho en una entrada sobre el mismo tema, pero centrada en el uso de Pandas que la mayor parte del análisis de datos se realizaría con esta biblioteca, por lo que no merecía la pena detenerse más en el módulo CSV, pero es que el conjunto de datos con el que me proppongo trabajar ahora se ajusta bien a su uso, como también al nivel de desarrollo de nuestro conocimiento sobre el tratamiento de datos: en este caso no es necesaria una fase de limpieza de datos; están perfectamente disponibles para realizar un análisis que, por otra parte, también se planea muy sencillo en cuanto a sus objetivos: únicamente realizaremos un análisis descriptivo de los datos. Para poco más dan, pero es que tampoco es necesario mucho más.

Esta cuestión es muy cierta en muchos de los casos como el actual, y no como defecto; todo lo contrario: como realidad que evidencia el potencial de desarrollo de un planteamiento de trabajo totalmente viable a la vez que muy interesante para la mejora de la calidad de la intervención de los SEO: el ajuste de los procedimientos y de los instrumentos empleados en la evaluación al contexto en que ésta se desarrolla en la práctica.

En este sentido se planteó en su momento el procedimiento de uso y de trabajo con ENFEN-Fluidez, que es el mismo que guía este análisis: adaptar el instrumento al procedimiento, lo que también implica a los objetivos de la evaluación educativa de los SEO. Ahora desde el punto de vista de la contextualización de la prueba.

Lo cierto es que lo limitado de los resultados que podemos manejar en estos momentos no da para mucho, pero sí son suficiente para indicar una posible ruta a seguir: analizar el funcionamiento de la prueba en la práctica profesional de los SEO como medio para fundamentar formas de uso específicas de esos recursos. En el mejor de los casos prodríamos plantearnos crear, además, baremos locales, no tanto para sustituir los normativos como para comlementarlos. Pero ahora no es el caso.

Claro que esa limitación tambien tiene su ventaja, y es que tampoco conlleva riesgo alguno para la intervención que pueda derivar del uso de estos datos; en toco caso, y como mucho, este ejercicio tiene que ver con la valoración de la viabilidad del procedimiento de automatización de la evaluación en el marco del paradigma "experto" de la IA.

Empezaremos por describir brevemente la muestra y por comprobar el cumplimiento de las condiciones observadas en la muestra normativa,concretamente si se observa un incremento del rendimiento en F1 y F2 en función de la edad, si se aprecia diferencia de rendimiento sistemáticamente favorable a F2 y si se aprecia (o no) incidencia de la varaible género.

Unas palabras sobre esta última cuestión, ya que las dos anteriores fueron tratadas en la entrada en la que se analizaron los datos muestrasles, pero no esta cuestión. ENFEN-Fluidez, y en realidad también en las demás pruebas, implícitamente da a entender que no se observan diferencias de rendimiento en las tareas (en este caso F1 y F2) en función del género de los sujetos muestrales, ya que en ningún momento se hace referencia a esta diferenciación, de lo que hemos de deducir no un olvido como ausencia de relevancia teórico-práctica de dicha cuestión. En esos mismos términos se expresan las fuentes: se aprecian diferencias en función de la edad y el nivel educativo, pero no del género/sexo, o no de forma estadísticamente significativa. Lo que nostros pretendemos es comprobar que en nuestro caso tampoco se aprecian esas difererncias; dadas las características específicas de nuestra "muestra" es necesario reaalizar esa comprobación, ya que forma parte del proceso de confirmación que estos (nuestros) datos se pueden considerar parte de la misma población a la que pertenece la muestra noramtiva.

Empezaremos por analizar la incidencia de la variable edad en los resultados. En este caso no es relevante diferenciarla de la variable nivel de escolarización, puesto que edad y escolarización (aquí) se pueden considerar equivalentes.

Nuestra muestra está formada por 28 alumnos y alumnas, número extremadamente insuficiente para considerarlo representativo, pero suficiente para la comprobación de similitudes y/o diferencias con el grupo muestral del baremo de las pruebas.

En esta nuestra muestra están representados los grupos de 6 a 12 años, a excepción del grupo etario 10 años. La tabla que sigue contiene información sobre esta distribución por edades.

Edad (años)	N	%
6 años	3	10,71
7 años	7	25,00
8 años	8	28,57
9 años	4	14,29
10 años	0	0
11 años	3	10,71
12 años	3	10,71

Los grupos etarios no están equitativamente representados, pero sí cuentan con un número suficiente para poder realizar algunos cálculos básicos que ayuden en los análisis posteriores; el primero de ellos tiene que ver con el estudio de la evolución de las PD en F1 y F2 en los diferentes grupos, a fin de observar la tendencia que presentan y si es similar a la observada en el baremo.

La imagen precedente muestra las similitudes y diferencias en la evolución de F1 y F2 como promedio etario. Estos gráficos muestran líneas evolutivas de rendimiento suficientemente similares entre nuestra muestra y los baremos, aunque con algunas diferencias que se explican por las peculiaridades de nuestros datos. Posiblemente las diferencias que más destacadan visualmente sean las observadas en F1 y en F2 para 8 años (nuestro grupo etario más numeroso) y la tendencia descendente observada en F2 en el tramo final (11 y 12 años). Pero lo realmente importante es que se pueden apreciar niveles de rendimiiento ligeramente inferiores en F1 y F2 en todas las edades (con algunas excepciones). Todo ello es fruto, como dije, de las peculiaridades de nuestra muestra, que está compuesta por alumnado con necedidades educativas específicas, por lo que son de esperar rendimientos ligeramente inferiores a los de la población general. No obstante, lo que ahora nos importa es que se también en nuestra muestra se aprecia una linea ascendente en el rendimiento en función de la edad; adem´sa se puede decir que, en términos generales, este rendimiento no es muy diferente al observado en el baremos ENFEN.

Al respecto podemos afirmar que, en efecto, también en nuestros datos se constata una diferencia favorable para F2 respecto a F1, siendo ésta observada en todos las edades. Únicamente se observa un caso en que ambas puntuaciones son iguales, pero ninguno en el que F1 sea superior a F2. En definitiva, también en esto nuestro grupo tiene el mismo comportamiento que el normativo.

Paa finalizar estudiaremos el comportamiento de la variable sexo/género, la cual no se contempla como relevante en el baremo, cualidad ésta que parecen confirmar mayoritariamente los estudios realizados en este campo. El resumen de lo que se observa en nuestra muestra se expone a continuación.

Nuestra muestra está formada por un número muy similar de niños (15) y de niñas (13), incluyendo un reparto satisfactoriamente equitativo por edades.

Los valores medios de F1, F2 y diferencia F1-F2 tanto en niños como en niñas muestran también gran similitud, como podemos observar en la tabla que sigue.

Género	Md en F1	Md en F2	Diferencia F1-F2
Niños	7,07	12,40	-5,33
Niñas	7,23	12,38	-5,15

No parece necesario aplicar ningún estad´sitico para concluir que no existen diferencias en los resultados que obtienen niños y niñas, confirmándose también en nuestra muestra la irrelevancia estadística del género en el rendimiento en tareas de fluidez verbal.

Como resumen de los análisis realizados hasta el momento podemos decir que nuestra muestra tiene un comportamiento general que no se diferencia del que tiene el grupo muestral que sirvió de base para los baremos de ENFEN-Fluidez. Esto permite que realicemos a continuación análisis de niveles de rendimiento en los términos en que lo planteamos en entradas anteriores.

Estos se expondrán en la entrada que sigue.