Diseño de rúbricas para la evaluación de errores conceptuales en un curso introductorio de programación

Abstract

Este trabajo presenta el diseño y validación de un instrumento de diagnóstico temprano y una rúbrica analítico-cognitiva para detectar errores conceptuales (misconceptions) en programación básica. Mediante un Inventario de Conceptos aplicado a estudiantes de ingeniería (N = 133 y N = 103), se clasificaron las fallas en tres niveles de severidad utilizando un Criterio de Gravedad Máxima. Los resultados revelaron deficiencias estructurales invisibles para la evaluación tradicional, destacando un 82,5 % de error crítico en el quiebre de flujo (return) y un 40,6 % en enrutamiento (if vs while). Un sondeo docente validó que visualizar esta información en un Panel Analítico facilita las intervenciones pedagógicas preventivas. Se concluye que este triaje cognitivo fomenta un modelo de evaluación formativo y escalable, optimizando las acciones remediales antes de las evaluaciones sumativas.

This work presents the design and validation of an early diagnostic instrument and an analytical-cognitive rubric to detect conceptual errors (misconceptions) in introductory programming. Through a Concept Inventory applied to engineering students (N = 133 and N = 103), errors were classified into three severity levels using a Maximum Severity Criterion. Results revealed structural flaws invisible to traditional assessment, highlighting an 82.5 % critical error rate in flow interruption (return) and 40.6 % in routing (if vs while). A qualitative teacher survey validated that visualizing this data in an Analytical Dashboard facilitates targeted preventive interventions. It is concluded that this cognitive triage fosters a scalable and formative assessment model, optimizing remedial actions prior to summative exams.