La introducción de la tecnología en los procesos de enseñanza y, sobre todo, en el aprendizaje tiene muchas posibilidades prometedoras. Este trabajo se centra en la ayuda que estas tecnologías pueden aportar en el proceso de aprendizaje del estudiante y en su evaluación. Computerized Adaptive Testing (CAT) es un tipo de pruebas realizadas a ordenador en las cuales los ítems siguientes de la misma son seleccionados en función de las respuestas proporcionadas por el examinado a ítems anteriores. Para crear exámenes con CAT es necesaria la implementación de modelos o algoritmos que tengan la función de adaptar el examen al nivel de competencia del examinado y estimar dicho nivel de competencia. Los modelos deben elegir la siguiente pregunta que se le presentará al examinado en base a las respondidas anteriormente. Basándose en CAT, en este Trabajo de Fin de Grado se presenta un sistema de evaluación de modelos adaptativos de test. El sistema simula estudiantes contestando a preguntas en un examen tipo test en fase de aprendizaje y evaluación. Los modelos a evaluar deciden dinámicamente la secuencia de preguntas en base al conocimiento del estudiante. Se han implementado tres modelos de control, de los cuales destaca el modelo directo. Este modelo se centra en la parte básica del temario. Con esto se consigue que los estudiantes se aprendan la parte básica del temario antes que la avanzada. Este proyecto proporciona un método estructurado en el que se determina la validez de los modelos adaptativos.

The introduction of technology into the teaching-learning environment has many promising possibilities. This paper focuses on how these technologies can contribute to the student's learning process and evaluation. Computerized adaptive testing (CAT) is a form of computer-based test that adapts to the examinee's ability level. In other words, it is a form of computer-administered test in which the next item or set of items selected to be administered depends on the correctness of the test taker's responses to the most recent items administered. To create exams using CAT, it is necessary to implement models or algorithms that estimate and adapt the exam to the level of proficiency of the examinee. These models decide the next question that will be administered to the examinee based on the previous responses. Based on CAT, this Bachelor Thesis presents a system that evaluates adaptive test models. The system simulates students answering questions in a test in the learning phase and evaluation phase. The models to be evaluated decide the sequence of the test questions dynamically based on the student's knowledge. Three models are proposed and have been evaluated. The one that stands out is the “direct” model. This model focuses on the basic part of the subject, forcing students to learn the basics before they progress to more advanced material. This project provides a structured method in which the validity of adaptive models is determined.