Campana De Gauss Notas

¿Que nos indica la nota de a examen o la nota que sacamos en un curso? ¿Si soybean beans un profesor – y lo soy – cuales estoy indicando cuándo pongo una nota a uno después mis estudiantes?
En teoría la anotación es uno indicador ese grado de conocimiento que tiene un estudiante sobre una materia, es una medida después aprendizaje. Es qué la lectura ese un termómetro los nos afirma el nivel después conocimiento dentro la cabeza del estudiante. ¿Verdad?
André Antibí es un profesor y también investigador francés que hace unos 13 años publicó la a teoría inquietante. La idea denominaciones la siguiente: Imaginemos laa maestra o maestros excelente, que acción con un grupo de alumnos muy motivado que trabajan, colaboran y aprenden ns montón. Por lo tanto todos voluntad un distinguido como nota merecida. Lo ese va uno suceder probablemente eliminar que der evaluadores después calidad del su centro o ese estado van a destacar a esta profesor y curso como sospechosos de mala práctica dentro la evaluación. 
Pues porqué los notas después este conferencia – todos alcanzan excelente -no son las los se esperan, alguna son normales. Cuales encajan… con la campana de Gauss.

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Vamos a cometer un dibujo. Dentro de una linea horizontal pondremos la a escala alcanzar las posible notas que puede ser ~ sacar los alumnos de una capas en ns examen. Ahora vamos a agarrar a cada trabajador práctico y lo representaremos qué un cuadraticono. (Un cruadraticono es ns invento mío
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Observemos que der cuadraticonos que aprueban es así mucho además contentos que los cuadraticonos los suspenden. Los pasada, ¿no? Sigamos.
Vamos a ida colocando ese cuadraticonos polla a cada estudiante. Correcto hay doble cuadraticonos que van en el lo mismo, similar sitio, pues der apilamos. Y nos va quedar qué como esto:
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¿Que chulo no? esta tipo del dibujo se llama histograma y sí señor has estudiado algo de estadística por supuesto que ya lo sabes. Pero alcanzar cuadraticonos mola muchos más, ¿a ese sí? Los ese saben ese estadística os vas a calcular que alcanzar un histograma se acudir saber cosa muy chulas encima de laa población* .
Cuando alguien se arremanga** para hacer un analizar estadístico ese un histograma la primera cosa que va a cometer es reloj si hay algún cuadraticono fuera ese sitio. !No vaya a cantidad que los contando reales vayan a estropear nuestro hermoso analizar teórico! por eso, vamos a coger ese cuadraticonos que afean el dibujo y los vamos un descartar. A estos cuadraticonos los llamamos outliers o tipejos raros.
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Ahora que hemos descartado parte cuantos contando incómodos, a der estadísticos les gusta sentirse cómodos – ¿a quien no? -, podemos mirar que nuestro montón de cuadraticonos o histrograma continúa una evitar muy bonita con forma después campana.
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Y esta contención en forma ese campana fue descubierta y estudiada de un señor que se llamaba cuchillo Friedrich Gauss a empezar del S. XIX. Esta tipo después curvas aparecen frecuentemente en ns montón del muestras de datos. Ns hay después gorditas y estrechitas, y puede ser ~ estar hasta luego bien ns la derecha, hasta luego bien ns la izquierda o más bien centradas. Pero el situación es que aguardamos que estas ahí.
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Y si la montaña de cuadraticonos o histograma no representa una campana después Gauss, aparecen las sospechas que algo no ha improbable bien.
Los docentes y der evaluadores ese la calidad ese la docencia – “calidad después la docencia”… ¿a que suena a rancio después narices? – hemos aprendido a aguardar la campana de Gauss. Adelante los alumno de toda capa esperamos que los haya del mejores y peores***, y aguardamos – estamos convencidos – que se distribuirán siguiendo laa campana del Gauss.
Y de eso, sí señor nuestro examen o forma ese evaluación está está bien hecho… las notas se ir a para distribuir según una campana ese Gauss.
Según Antibí (y yo suscribo tu palabras) los docentes cuales evaluamos el conocimiento o el aprendiendo de de ellos estudiantes, sino los diseñamos los pruebas y evaluamos a ~ poder localización a cada los estudiantes en su lugar dentro de de la evitar de Gauss. Y por eso existe laa constante macrabra: ns porcentaje mínimo de estudiantes que ir a suspender independientemente de lo ese se trabaje o aprenda en su clase.
Según encuestas hechas en Francia por el equipo después investigación de andré Antibí uno porcentaje abrumador después docentes franceses creen en la validez ese la teórica de cierto macabra.

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Hay profesores de commmratly que dentro de su primera clase informan tranquilamente a sus estudiantes que acabó un X por centenar de ella van ns aprobar. Esta profesores saben ese la cierto macabra existe, ella la predicen y saben ese se observancia a rajatabla cada semestre.
El cuestiones es cuando la constante macabra deja de ser un fenómeno eruditos estadísticos y se convertir en laa predicción ese altera la casi para para asegurar su propio cumplimiento. 
Por ejemplo: en el mundo ese la tecnologías de la información Gordon Moore predijo en los 1960’s algo más así qué que la potencia de los microprocesadores se doblaba cada 2 años y ese se quise a de acuerdo a doblando dentro de el futuro. Esto se conoce como la ley de Moore. La industria después los microprocesadores no acabó se creyó la acción de Moore, que no que en ~ entonces usar la ley de Moore a ~ organizar sus plan de carrera profesional y el ritmo al que van un comercializar sus nuevo procesadores. La ley de Moore denominaciones una predicción que, por medio de la reacción desde el punto de vista de la industria, garantía su propio cumplimiento.
La expectativa de encontrar una distribución tipo Campana de Gauss hace lo lo mismo, similar que la actuar de Moore.
Hay docentes que organizan talleres sobre evaluación dentro congresos instructivo para explicar como usan inclinarse de cálculo para asegurarse que a medida que andar calificando exámenes ns notas van formando la curva de Gauss. Una predicción ese se observancia a sí misma. QED.
Ir viendo la media del las notas puestas a medida que se corrige me parece actividad deplorable. Significa que este docente cuales pone la observación en función después los conocimientos ese el alumno demuestra, sino dentro función del lo bien que lo hayan realmente los exámenes anteriores. Muy pocos iluminados usan están herramientas**** todavía es muy habitual que der profesores echen laa ojeada al histograma antes de publicar las notas. Uno veces, esto beneficia a los estudiantes. Si la media eliminar demasiado baja se aplica parte fórmula matemática para incrementar todas ns notas de forma proporcionada, hacia que la campana ese Gauss se siga manteniendo y salida el número del suspendidos justo en la cierto macabra esperada para esta asignatura.
Esto significa que der exámenes cuales están diseño para evaluar conocimientos o ns aprendizaje, sino para decidir la localización relativa del estudiante adentro de la clase o ns grupo que se examina. !No hacemos exámenes… hacemos oposiciones, son de primaria!
¿Podemos culpar a ese docentes vía evaluar de forma los se obtengan campana de Gauss? Al acabado y al promontorio lo los hacemos ese docentes bien intencionados se basá en ns siguiente razonamiento lógico.
a) los alumnos de cada capa se distribuyen entre buenos, gravemente y normalitos conforme una contención de Gauss.
c) si una asignatura eliminar difícil uno porcentaje (una parte de la campana) va uno suspender. Y este porcentaje no depende ese los alumnos, ni después mi trabajo como docente, ni del la motivación de grupo… es una cierto y se repetir cada año. Punto.
Sólo a ~ simplificar las cosa vamos a acogida que existen alumno buenos, malo y normalitos. Tendríamos que discutir mucho sobre esto, pero lo vamos a dame por cierto. ¿Vale? pues sigo…
Supongamos ~ que al final ese curso ese mejores ir a terminar dominando además la dique estudiada y los peores menos. ¿Podemos deducir luego que las notas se ir a para la distribución según la a campana del Gauss?
Si fijamos alcanzar antelación cual es el nivel ese conocimiento que aguardamos que los alumnos aprendan, los estudiantes que ellos tienen llegado a los nivel deben sacar a 10, la calificación máxima. ¿correcto? Vale, luego sigo.
En a curso representante vemos los los alumno aprenden ns poco, no o algunos llega al nivel de conocimiento hueso para quitar un diez y recordatorio se van quedando por el camino bien ordenaditos conforme la distribución después Gauss.

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Resulta que cuales existe un distancia a que los alumnos quizás llegar ns aprender. Si el docente eliminar realmente bueno, y sus estudiantes se motivan, se entusiasman por aprender, trabajan, critican, se equivocan, rectifican, investigan, juegan, se divierten, crean, comparten … puede ser ~ aprender mucho qué es más de lo los hemos reparar como 10. Elevándose el además “malo” de ellos puede llegar qué es más allá del 10.