Enrique Navarro
Enrique Navarro Asencio got the degree in Pedagogy from the Universidad de Valencia in 2004 and the PhD in Educational Sciences at the Universidad Complutense de Madrid (UCM) in 2013, getting the extraordinary doctorate award for his dissertation.
It was research fellow at UCM and carried out research stays at Center for the Study of Testing, Evaluation, and Educational Policy (Boston College. Boston, MA, USA) and Northwest Evaluation Association (Portland, OR, USA).
He was adjunct professor at Universidad Internacional de la Rioja and currently is Assistant Professor in the Department of Research Methodology and Diagnosis in Education at UCM.
He is a member of the research group Measurement and Evaluation of Educational Systems and his research line focus in psychometrics, academic achievement measurement and related factors, hierarchical lineal models and value added analysis in education.
Supervisors: María Castro Morera, Henry Braun, and Yeow Meng Thum
It was research fellow at UCM and carried out research stays at Center for the Study of Testing, Evaluation, and Educational Policy (Boston College. Boston, MA, USA) and Northwest Evaluation Association (Portland, OR, USA).
He was adjunct professor at Universidad Internacional de la Rioja and currently is Assistant Professor in the Department of Research Methodology and Diagnosis in Education at UCM.
He is a member of the research group Measurement and Evaluation of Educational Systems and his research line focus in psychometrics, academic achievement measurement and related factors, hierarchical lineal models and value added analysis in education.
Supervisors: María Castro Morera, Henry Braun, and Yeow Meng Thum
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Cada vez son más las empresas que ponen a disposición de sus empleados una plataforma tecnológica que permita la gestión de su conocimiento, con el objetivo de transferirlo al puesto de trabajo y generar un auténtico aprendizaje organizational. En este trabajo se muestran los resultados de un estudio de investigación evaluativa realizado sobre el servicio "e-campus social learning", uno de los módulos de la solución e-learning de la empresa Indra, con el que se promueve la generación de conocimiento compartido a través de redes y su transferencia al puesto de trabajo. El estudio se ha basado en el análisis de la solución integral de formación y gestión del talento de Indra, Compartiendo Conocimiento, que ofrece formación a cerca de 40.000 profesionales de Indra en todo el mundo. Como instrumentos de recogida de datos se aplicaron encuestas de satisfacción con la plataforma a los empleados de Indra y se llevaron a cabo entrevistas en profundidad con community managers y usuarios reputados. Por último, se diseñó y aplicó una herramienta que permitiera evaluar las diferentes comunidades virtuales.
Con respecto a si la plataforma Compartiendo Conocimiento fomenta la transferencia del aprendizaje al puesto de trabajo, el acuerdo afirmativo entre los encuestados y entrevistados parece generalizado, aunque para aprovechar al máximo su potencial sería necesaria una mayor participación de los empleados. Del análisis realizado en cada comunidad virtual se deduce que el resultado de cada una de ellas está en gran parte mediado por la labor de los responsables de su dinamización. Existe una serie de herramientas que son valoradas en mayor medida por los usuarios, como el calendario, los contenidos destacados y el buscador. En conclusión, esta plataforma puede considerarse un valioso instrumento para alcanzar los objetivos de la organización, y dar soporte a procesos de cambio y transformación.
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de realizar mediciones detalladas de los procesos o atributos cognitivos requeridos para resolver los
ítems de un test. Dentro de este contexto, el método de las distancias mínimo-cuadráticas (en inglés,
LSDM) utiliza los parámetros de los ítems, estimados con alguno de los modelos de la Teoría de Respuesta
al Ítem (TRI), para analizar los atributos y proporcionar evidencia sobre la validez de la estructura
cognitiva. La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) define tres
procesos cognitivos subyacentes a la ejecución de los ítems de ciencias en PISA-2006: a) identificar
cuestiones científicas, b) explicar fenómenos científicamente, y c) utilizar pruebas científicas. El objetivo
del presente trabajo es analizar estos tres procesos y acopiar evidencia sobre la validez de la estructura
propuesta por la OCDE, utilizando para ello el LSDM. Un segundo objetivo es comparar las
comunidades autónomas participantes en cuanto al dominio de los tres atributos. Los resultados evidencian
que la estructura propuesta explica adecuadamente la ejecución de los estudiantes en los ítems
y que existen diferencias significativas entre tres comunidades autónomas en cuanto al dominio de los
mismos.
Analysis of the cognitive structure of scientific competence in PISA-2006 by means of the Least
Squares Distance Method (LSDM): The Spanish case. The cognitive diagnosis approach links
Psychometrics and Cognitive Psychology in order to obtain detailed measurements of the processes
and cognitive attributes required to solve test items. In this context, the Least Squares Distance Method
(LSDM) employs item parameters, calibrated with any Item Response Theory (IRT) model, to analyze
the attributes and provide evidence about the validity of the cognitive structure. The Organization for
Economic Cooperation and Development (OECD) determines three cognitive attributes underlying
students’ performance in the PISA-2006 science items: a) identifying scientific issues, b) explaining
phenomena scientifically and c) using scientific evidence. The aim of the present work is to analyze
these processes and collect evidence of the cognitive structure proposed by the OECD, using the
LSDM. A second aim is to compare the probabilities of mastering the attributes of the Spanish
Communities. The results show that the proposed structure is appropriate to explain students’
proficiency in the science items, and also, significant differences between three Spanish Communities
were found.
evaluación PISA 2006 con variables del entorno del estudiante y del centro que están asociadas a la función básica de producción educativa (Hanushek, 1989) y, por lo tanto, a la eficiencia del sistema educativo. El análisis se ha llevado a cabo mediante la técnica de análisis multinivel, ya que permite el estudio adecuado de estructuras de datos anidados, como ocurre en el caso de datos educativos. A la luz de los resultados obtenidos es posible evidenciar una relación entre las diferentes variables de recursos, tanto de alumno (por ejemplo recursos educativos, posesiones culturales en casa) como de centro (titularidad o número de ordenadores por alumno, entre otras) con el rendimiento académico.
Cada vez son más las empresas que ponen a disposición de sus empleados una plataforma tecnológica que permita la gestión de su conocimiento, con el objetivo de transferirlo al puesto de trabajo y generar un auténtico aprendizaje organizational. En este trabajo se muestran los resultados de un estudio de investigación evaluativa realizado sobre el servicio "e-campus social learning", uno de los módulos de la solución e-learning de la empresa Indra, con el que se promueve la generación de conocimiento compartido a través de redes y su transferencia al puesto de trabajo. El estudio se ha basado en el análisis de la solución integral de formación y gestión del talento de Indra, Compartiendo Conocimiento, que ofrece formación a cerca de 40.000 profesionales de Indra en todo el mundo. Como instrumentos de recogida de datos se aplicaron encuestas de satisfacción con la plataforma a los empleados de Indra y se llevaron a cabo entrevistas en profundidad con community managers y usuarios reputados. Por último, se diseñó y aplicó una herramienta que permitiera evaluar las diferentes comunidades virtuales.
Con respecto a si la plataforma Compartiendo Conocimiento fomenta la transferencia del aprendizaje al puesto de trabajo, el acuerdo afirmativo entre los encuestados y entrevistados parece generalizado, aunque para aprovechar al máximo su potencial sería necesaria una mayor participación de los empleados. Del análisis realizado en cada comunidad virtual se deduce que el resultado de cada una de ellas está en gran parte mediado por la labor de los responsables de su dinamización. Existe una serie de herramientas que son valoradas en mayor medida por los usuarios, como el calendario, los contenidos destacados y el buscador. En conclusión, esta plataforma puede considerarse un valioso instrumento para alcanzar los objetivos de la organización, y dar soporte a procesos de cambio y transformación.
de realizar mediciones detalladas de los procesos o atributos cognitivos requeridos para resolver los
ítems de un test. Dentro de este contexto, el método de las distancias mínimo-cuadráticas (en inglés,
LSDM) utiliza los parámetros de los ítems, estimados con alguno de los modelos de la Teoría de Respuesta
al Ítem (TRI), para analizar los atributos y proporcionar evidencia sobre la validez de la estructura
cognitiva. La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) define tres
procesos cognitivos subyacentes a la ejecución de los ítems de ciencias en PISA-2006: a) identificar
cuestiones científicas, b) explicar fenómenos científicamente, y c) utilizar pruebas científicas. El objetivo
del presente trabajo es analizar estos tres procesos y acopiar evidencia sobre la validez de la estructura
propuesta por la OCDE, utilizando para ello el LSDM. Un segundo objetivo es comparar las
comunidades autónomas participantes en cuanto al dominio de los tres atributos. Los resultados evidencian
que la estructura propuesta explica adecuadamente la ejecución de los estudiantes en los ítems
y que existen diferencias significativas entre tres comunidades autónomas en cuanto al dominio de los
mismos.
Analysis of the cognitive structure of scientific competence in PISA-2006 by means of the Least
Squares Distance Method (LSDM): The Spanish case. The cognitive diagnosis approach links
Psychometrics and Cognitive Psychology in order to obtain detailed measurements of the processes
and cognitive attributes required to solve test items. In this context, the Least Squares Distance Method
(LSDM) employs item parameters, calibrated with any Item Response Theory (IRT) model, to analyze
the attributes and provide evidence about the validity of the cognitive structure. The Organization for
Economic Cooperation and Development (OECD) determines three cognitive attributes underlying
students’ performance in the PISA-2006 science items: a) identifying scientific issues, b) explaining
phenomena scientifically and c) using scientific evidence. The aim of the present work is to analyze
these processes and collect evidence of the cognitive structure proposed by the OECD, using the
LSDM. A second aim is to compare the probabilities of mastering the attributes of the Spanish
Communities. The results show that the proposed structure is appropriate to explain students’
proficiency in the science items, and also, significant differences between three Spanish Communities
were found.
evaluación PISA 2006 con variables del entorno del estudiante y del centro que están asociadas a la función básica de producción educativa (Hanushek, 1989) y, por lo tanto, a la eficiencia del sistema educativo. El análisis se ha llevado a cabo mediante la técnica de análisis multinivel, ya que permite el estudio adecuado de estructuras de datos anidados, como ocurre en el caso de datos educativos. A la luz de los resultados obtenidos es posible evidenciar una relación entre las diferentes variables de recursos, tanto de alumno (por ejemplo recursos educativos, posesiones culturales en casa) como de centro (titularidad o número de ordenadores por alumno, entre otras) con el rendimiento académico.