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Corrector de sesgos en las evaluaciones del profesorado

Profesora dando clases

Las universidades se basan en las evaluaciones estudiantiles de la docencia para tomar decisiones sobre contratación y permanencia del profesorado, considerándolas a menudo un indicador clave de la calidad de la enseñanza.

Sin embargo, se ha demostrado que estas evaluaciones están influenciadas por sesgos inconscientes, y no miden la efectividad real de la enseñanza.

En Francia, los investigadores Yashar Bashirzadeh, Luc Meunier y Robert Mai han experimentado un sistema que permite a l@s docentes corregir esos «sesgos ocultos» en la percepción que l@s estudiantes tienen de sus habilidades docentes. El «corrector de sesgo» permite a l@s profesor@s estimar cómo podrían variar sus puntuaciones de evaluación según su grado de similitud o diferencia cultural con respecto a sus estudiantes.

El «corrector de sesgo» se basa en un conjunto de datos de 377.000 parejas de estudiantes y profesores, recopilado durante más de una década en diversos campus de escuelas de negocios.

Sorprende que la diferencia cultural cuente en positivo
Yashar Bashirzadeh explicó que decidió crear el ajustador después de que su propia investigación revelara que los profesores con mayor «distancia cultural» con sus estudiantes tienden a obtener puntuaciones más altas en las evaluaciones. Afirma que esto demuestra que los estudiantes valoran la diversidad cultural en la enseñanza, ya que un profesorado diverso enriquece la experiencia de aprendizaje, al menos en ese tipo de universidades de dirección y administración de empresas.

En cambio, las profesoras y los mayores salen perdiendo
La investigación también encontró que las profesoras jóvenes reciben evaluaciones más bajas que sus colegas masculinos, y que tod@s, ellos y ellas, suelen ver disminuir sus puntuaciones con la edad.

Corrección de los sesgos
Cuando los usuarios introducen información como la edad y el género, la herramienta genera una cifra ajustada que pretende reflejar una puntuación «imparcial». Así, por ejemplo, si una profesora mayor obtiene 3,5 sobre 5, en realidad podría haber obtenido un 4,2 si fuera un profesor joven.

Fuente: Times Higher Education
https://www.timeshighereducation.com/news/new-online-tool-seeks-correct-biases-student-evaluations