Rúbrica Analítica para Evaluación del Tema 8. Técnicas y Algoritmos de Remuestreo - Subtema 8.1 Bootstrap
Creado por Beatriz P.
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Esta rúbrica evalúa el desempeño de estudiantes universitarios en la aplicación del método bootstrap dentro del contexto de técnicas y algoritmos de remuestreo, considerando aspectos desde la gestión y preparación de datos hasta la visualización y conclusión de resultados.
Rúbrica Analítica para Evaluación del Tema 8. Técnicas y Algoritmos de Remuestreo - Subtema 8.1 Bootstrap
Esta rúbrica evalúa el desempeño de estudiantes universitarios en la aplicación del método bootstrap dentro del contexto de técnicas y algoritmos de remuestreo, considerando aspectos desde la gestión y preparación de datos hasta la visualización y conclusión de resultados.| Criterio | Excelente | Bueno | Bajo |
|---|---|---|---|
| Gestor de contexto de datos Capacidad para seleccionar y manejar adecuadamente el entorno y las herramientas para la implementación del bootstrap. |
Selecciona y configura el gestor de contexto de datos óptimo, demostrando dominio y adaptabilidad a la tarea. | Utiliza un gestor de contexto apropiado pero con configuración o selección limitada o poco optimizada. | Presenta dificultades para seleccionar o configurar el gestor de contexto, afectando la ejecución del remuestreo. |
| Ambiente de datos en memoria Uso eficiente y adecuado del ambiente de datos en memoria para la manipulación y procesamiento. |
Gestiona el ambiente en memoria de forma eficiente, optimizando recursos y garantizando integridad de los datos. | Utiliza el ambiente de datos en memoria correctamente, aunque con algunos aspectos que podrían mejorarse en eficiencia. | Muestra deficiencias en la gestión del ambiente en memoria, provocando errores o pérdida de datos. |
| Preprocesamiento de datos Preparación y limpieza de datos para la aplicación del bootstrap. |
Realiza un preprocesamiento completo, identificando y corrigiendo errores o inconsistencias relevantes. | Efectúa preprocesamiento adecuado, aunque omitió algunas limpiezas o transformaciones que podrían mejorar resultados. | Preprocesa los datos de forma insuficiente o incorrecta, afectando la validez del análisis. |
| Desarrollo o cálculo Implementación correcta del algoritmo bootstrap y cálculo de estimaciones estadísticas. |
Ejecuta el algoritmo bootstrap de forma precisa, aplicando cálculos correctos y justificando el procedimiento. | Implementa el bootstrap con algunos errores menores o falta de justificación en ciertos pasos. | Presenta errores significativos en la implementación o cálculos que invalidan los resultados. |
| Visualización y conclusión Presentación clara de resultados y conclusiones basadas en el análisis bootstrap. |
Genera visualizaciones claras, bien diseñadas y extrae conclusiones sólidas y fundamentadas. | Realiza visualizaciones comprensibles pero con aspectos mejorables; las conclusiones son coherentes aunque poco profundas. | Visualizaciones confusas o inadecuadas y conclusiones débiles o no fundamentadas en los datos. |
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