Validez formativa y validez sumativa

Actualizado por ultima vez el 19 de noviembre de 2021, por Luis Benites.

¿Qué es la Validez Formativa?

validez formativa

La validez formativa puede ayudar a mejorar las herramientas de evaluación.

En un sentido amplio, la validez formativa muestra que es una medida que mejora un programa, evaluación o teoría. La idea es que una herramienta de medición (por ejemplo, una prueba o un procedimiento) debería brindarle información útil y formativa sobre la dirección que desea tomar.

En la evaluación de resultados , la validez formativa es una medida de qué tan bien un procedimiento proporciona información útil que mejora lo que se está evaluando. Por ejemplo, supongamos que estaba desarrollando una rúbrica para evaluar a sus estudiantes de matemáticas este año. Usted prueba el conocimiento general de matemáticas de sus estudiantes y descubre que les faltan habilidades de álgebra. Esa prueba tiene validez formativa, porque tiene el potencial de mejorar su rúbrica (en este ejemplo, es posible que desee poner menos énfasis en las pruebas de álgebra y más énfasis en desarrollar habilidades básicas de álgebra).

Una teoría general también puede tener validez formativa. Lee y Hubona (2009) afirman que para tener validez formativa, una teoría debe involucrar “…datos obtenidos mediante muestreo aleatorio o representativo, en lugar de sesgado” (p.246). En la investigación de teoría fundamentada , la teoría solo es formativa si los constructos o las variables se basan en los datos actuales (en lugar de basarse en investigaciones o teorías previas).

Validez sumativa

Lee & Hubona (2009) definen la teoría formativa en términos de un proceso de construcción de teoría; Esto conduce a la validez sumativa , que es el resultado final del proceso de construcción. La validez sumativa solo se logra cuando se ha probado empíricamente utilizando la lógica del «modus tollens». En términos simples, modus tollens es: si p implica q, y q es falsa, entonces p es falsa. En otras palabras, si una teoría implica un resultado «p», y ese resultado se niega, entonces la teoría también se desecha.

Referencias :
Allen, M. (2004) Evaluación de la Planificación e Implementación, en Evaluación de Programas Académicos en Educación Superior. Universidad Estatal de California, Instituto de Estudios Superiores. Editorial Anker.
Lee, AS y Hubona, GS. (2009). Una base científica para el rigor en la investigación de Sistemas de Información. MIS Quarterly, 33(2), 237-262.

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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