Las aplicaciones del aprendizaje automático en las evaluaciones de pensamiento computacional: una revisión de alcance

RESUMEN Contexto y Antecedentes El pensamiento computacional (PC) se ha integrado cada vez más en los currículos de K-12, lo que ha llevado a los docentes a calificar cada vez más artefactos de PC. Esto ha resultado en un aumento de herramientas de evaluación automatizada de PC. Objetivo Este estudio examina el alcance y las características de las publicaciones que utilizan enfoques de aprendizaje automático (AA) para evaluar las competencias de PC de los estudiantes desde cuatro perspectivas: el contexto educativo en el que se implementaron las evaluaciones, los datos utilizados para entrenar y validar los algoritmos de AA, los algoritmos específicos de AA utilizados y los aspectos de PC evaluados. Método Se adoptó el enfoque PRISMA y el marco metodológico de Arksey y O'Malley para revisiones de alcance para buscar y filtrar estudios. Hallazgos Los algoritmos de AA se han utilizado cada vez más para evaluar competencias de PC. Sin embargo, este estudio identificó varias lagunas en la investigación: los estudios existentes se realizaron principalmente en el contexto de la programación u otras actividades de aprendizaje relacionadas con la ciencia de la computación; los conjuntos de datos utilizados por los algoritmos de AA eran generalmente pequeños; los algoritmos más utilizados fueron técnicas de regresión, Bayes ingenuo, redes neuronales, agrupamiento y procesamiento de lenguaje natural, mientras que ningún estudio utilizó aprendizaje por refuerzo; y las competencias de PC no fueron evaluadas de manera integral. Implicaciones Las aplicaciones de AA en las evaluaciones de PC tienen el potencial de permitir el aprendizaje personalizado, mejorar la validez de la evaluación, reducir la carga de trabajo de los evaluadores y obtener información de grandes conjuntos de datos al descubrir patrones complejos y sutiles. PALABRAS CLAVE: Aprendizaje automático, pensamiento computacional, evaluación, evaluación automática. Declaración de divulgación No se reportó ningún conflicto de interés potencial por parte de los autores.