Examinando por Autor "Moraleda, Jessica"
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Publicación Analyzing Two Automatic Latent Semantic Analysis (LSA) Assessment Methods (Inbuilt Rubric vs. Golden Summary) in Summaries Extracted from Expository Texts(Colegio Oficial de Psicólogos de Madrid, 2018) Jastrzebska, Olga; Mencu, Adrián; Moraleda, Jessica; Olmos, Ricardo; Antonio León, José Antonio; Martínez Huertas, José ÁngelEl objetivo de este estudio es comparar dos métodos de evaluación automática del análisis semántico latente (LSA): Un nuevo método LSA ( Inbuilt Rubric) y un método LSA tradicional ( Golden Summary). Se analizaron dos condiciones del método Inbuilt Rubric: el número de descriptores léxicos que se utilizan para generar la rúbrica (pocos vs. muchos) y una corrección que penaliza el contenido irrelevante incluido en los resúmenes de los estudiantes (corregido vs. no corregido). Ciento sesenta y seis estudiantes divididos en dos muestras (81 estudiantes universitarios y 85 estudiantes de instituto) participaron en este estudio. Los estudiantes resumieron dos textos expositivos que tenían distinta complejidad (difícil/fácil) y longitud (1,300/500 palabras). Los resultados mostraron que el método Inbuilt Rubric imita las evaluaciones humanas mejor que Golden Summary en todos los casos. La similitud con las evaluaciones humanas fue más alta con Inbuilt Rubric ( r = .78 and r = .79) que con Golden Summary ( r = .67 and r = .47) en ambos textos. Además, la versión de Inbuilt Rubric con menor número de descriptores y con corrección es la que obtuvo mejores resultados.