Hacia una visión pragmática
de la medición en educación
Towards a pragmatic vision
of measument in education
Rumo a uma visão pragmática
da medição na educação
1
Recibido:22/07/2024-Aprobado:01/10/2024-Publicado:30/12/2024
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
, Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
1 Universidad de Antioquia. Correo: claudia.ovalle@udea.edu.co
ORCID: orcid.org/0000-0002-3664-7290
• 2 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
Resumen
En el presente artículo se introduce al
lector en la perspectiva pragmática de la
medición que supera la visión tradicional
de la medición como asignar números
(Stevens, 1958). El educador ha de con-
siderar el proceso de medición y los su-
puestos (teóricos y psicométricos) que
tiene con respecto a dicho proceso para
que la medición sea válida y accionable.
Además, la medición debería pasar de
centrarse en variables continúas distri-
buidas normalmente al uso de medidas
como las ordinales y las nominales, que
permiten abordar otros fenómenos de
interés como los niveles de progresión
y mejora. Finalmente, se plantea un
ejemplo con la medición pragmática de
las habilidades del siglo XXI.
Habilidades siglo XXI,
Medición, Psicometría, Educación.
Abstract
This article introduces the reader to the
pragmatic perspective of measurement
that goes beyond the traditional view
of measurement as assigning numbers
(Stevens, 1958). The educator has to
consider the measurement process
and the assumptions (theoretical and
psychometric) that he or she has re-
garding that process in order for the
measurement to be valid and actionable.
In addition, measurement should shift
from focusing on normally distributed
continuous variables to the use of mea-
sures such as ordinals and nominal that
allow us to address other phenomena
of interest such as levels of progression
and improvement. Finally, an example is
presented with the pragmatic measure-
ment of 21st century skills.
21st century skills, Measu-
rement, Psychometrics, Education.
Resumo
Neste artigo, o leitor é apresentado à
perspectiva pragmática da medição que
vai além da visão tradicional da medição
como atribuição de números (Stevens,
1958). O educador deve considerar o
processo de medição e as suposições
(teóricas e psicométricas) que ele tem
em relação a esse processo para que a
medição seja válida e acionável. Além
disso, a medição deve deixar de se con-
centrar em variáveis contínuas normal-
mente distribuídas para usar medidas
como variáveis ordinais e nominais, que
permitem abordar outros fenômenos de
interesse, como níveis de progressão
e melhoria. Finalmente, um exemplo é
apresentado com a medição pragmática
das habilidades do século 21.
Habilidades do século
XXI, Medição, Psicometria, Educação.
• 3 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
“En las ciencias sociales, en particular, la mayoría de las evaluaciones
no son medidas, sino mezclas de opinión y estimación”
(Anónimo)
Introducción
El problema de medición en Educación, no se reduce a la validez o la generaliza-
ción de los resultados obtenidos, o a la aplicación de ciertas técnicas estadísticas y
el cumplimiento de sus supuestos. El debate se amplía a problemas fundamentales
de orden ontológico y epistemológico, que están a la base de la medición de las
capacidades humanas.
Algunos autores señalan que lo psicológico no es medible y que no es en sí mismo
cuantitativo. Otros autores afirman que los fenómenos psicológicos son ordinales
(e.g., se puede sentir más o menos dolor) y que esto no significa que los constructos
sean cuantitativos (e.g., el dolor no es numérico) (Michell, 1997). Incluso se ha pos-
tulado la inconmensurabilidad de los psicológico (Gunther, 2009) y las dificultades
de basar la ciencia de lo humano en lo cuantitativo (Tafreshi et al., 2016).
Por otra parte, hay autores que afirman que la cuantificación ha sido uno de
los pilares de ciencias relacionadas con la medición humana como la Psicología
(Uher,2020) y que se requiere volver a reflexionar sobre los aspectos epistemo-
lógicos y ontológicos que subyacen a la medición: ¿qué es medir? (ó ¿cuál es
su proceso, más allá de asignar valores cuantitativos o cualitativos?), ¿cuál es el
estatus del objeto a ser medido?, ¿cuáles son los límites de esta acción de medir
los constructos psicológicos?
A través de la historia han existido varias definiciones de medición: desde las
clásicas, que indican que los objetos tienen cualidades y no son medibles de for-
ma cuantitativa (Michell, 2003); pasando por las posturas operacionalistas, que se
enfocan en la medición como el producto (numérico) de una operación (medición),
y que no separan la definición del concepto de su medición (Green, 2001). Así
mismo, definiciones más recientes, como la de la Teoría Representacional de la
Medición (Duncan & Suppes, 2002), que enfatiza que las características medibles
son también nominales y ordinales (no solo continuas y normales) y que existe una
correlación (no identidad) entre las propiedades empíricas y los sistemas numéricos.
El problema de la medición en campos como la Psicología o la Educación no
está en la posibilidad o no de cuantificar, ya que el problema central está en la
falta de claridad conceptual alrededor de los constructos y la necesidad de usar
nuevas herramientas metodológicas (Franz, 2021). Esto implicaría aprehender lo
• 4 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
psicológico en diferentes escalas (ordinales, de intervalo, nominales, etc.) y con
diversos modelos psicométricos como el de Rasch 1PL (Rasch, 1960)
2
, 2PL, 3PL
(Birnbaum, 1957)
3
los modelos politómicos y los modelos conjuntos. El proceso de
medición, por tanto, implicaría una visión pragmática de la medición, que permita
una mejor definición del proceso (tanto a nivel teórico como metodológico) y un uso
accionable de las medidas.
El presente artículo se enfoca en la medición desde una perspectiva pragmática.
Se presenta el proceso de la medición, los modelos psicométricos que le subyacen
y la propuesta de una nueva definición pragmática de la medición con base a los
trabajos en Chile de Torres-Irribarra (2020).
El proceso en la medición de lo humano
El proceso de medición conlleva una serie de pasos ordenados, incluyendo, la
definición de los constructos a ser medidos, la creación de tareas que faciliten
respuestas, la asignación de valores a las respuestas y el modelado y análisis de
estas respuestas. En síntesis, el proceso de medición puede decirnos más de lo
que pensamos acerca del constructo que sobre el constructo en sí mismo.
La definición del constructo determina la información que se requiere recoger so-
bre la característica psicológica y delimitará las inferencias válidas que se pueden
llevar a cabo como resultado de la evaluación (Wilson & Sloan, 2000). Esta tarea
no es sencilla, ya que se requieren marcos teóricos sólidos y de referentes bien
elaborados.
Un ejemplo de estos marcos son las teorías de desarrollo cognitivo las cuales
permiten comprender el cambio a través del tiempo (Maul et al., 2018). Estas teorías
permiten establecer qué significa convertirse en experto en un dominio, facilitando
que la evaluación y sus dispositivos arrojen evidencia sobre distintos niveles de
dicha experticia. Nótese que en este caso el uso de una escala cuantitativa no sería
suficiente para modelar la transición de novicio a experto, por lo cual el proceso de
medición involucrará además órdenes y variables nominales.
2 El modelo de Rasch (1PL) permite el estudio de pruebas compuestas por ítems dicotómicos (Rasch,
1960). Supone que la probabilidad de acertar una pregunta depende solamente del poder discrimina-
dor de los ítems (que es constante para todos ellos) y de la dificultad. El parámetro de discriminación
es la capacidad de cada ítem de separar a individuos que poseen niveles distintos del constructo
medido. La dificultad se refiere al nivel de habilidad o actitud que debe tener una persona para tener
una probabilidad de 0,5 de acertar el ítem.
3 El modelo 2PL (Birnbaum, 1957; Lord, 1952) permite ítems con distinto poder discriminador, también
considera el parámetro de la dificultad. El modelo 3PL considera la dificultad, la discriminación y el
pseudo-azar (probabilidad de acertar el ítem en caso de que se desconozca la respuesta).
• 5 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
La medición con base en variables cognitivas se ha desarrollado aún más que
las evaluaciones con base a otros constructos (i.e., variables socioemocionales,
competencias del siglo XXI, entre otras), y se han refinado, incluso hasta estable-
cer la multidimensionalidad de los fenómenos evaluados y los diferentes caminos
por los cuales se transita para llegar desde el nivel de novicio al de experto en
una habilidad. Es decir, no son modelos simples o reduccionistas de medición,
sino que conllevan una serie de presupuestos y condiciones para ser válidos y
pertinentes en la medición de constructos no observables, haciendo énfasis en
habilidades y conocimientos que se requieren para tener diferentes niveles de
experticia.
Así, un ítem cognitivo que evalúa conceptos de física demuestra que es mejor
conocedor (experto) quien comprende que la densidad se relaciona con que un
objeto se hunda, comparado a quien asume que el objeto se hunde debido a su
peso o por cualquier otra característica irrelevante (novicio).
Por otra parte, en la medición de los constructos (como las habilidades y el apren-
dizaje) debe haber correspondencia entre la tarea presentada, la respuesta emitida
del sujeto y el constructo evaluado. Una forma de hacer esto es por medio de ítems
de selección múltiple, de las respuestas construidas (ej., escribir un ensayo) o a
través de las situaciones embebidas en un contexto (ej., juego de roles).
Una vez que se han establecido los constructos, se han desarrollado los ítems
y se ha recolectado información, el análisis psicométrico puede constituirse en
una forma de reportar resultados para la acción (e.g., intervención educativa,
diagnóstico, etc.) por medio del uso de diferentes modelos de medición (Diakow
et al., 2014) Por ejemplo, los modelos de medición pueden reflejar los niveles de
experticia de los evaluados identificando las posibles rutas para su mejoramiento.
Para esto se puede hacer uso de representaciones como los grafos de redes de
nodos en modelos estadísticos de clasificación, donde cada uno de los nodos
representa uno entre varios niveles de habilidad de los evaluados. Pero este es
solo uno de los múltiples modelos de medición que se pueden aplicar, ya que
también se encuentran modelos para ítems dicótomos y los modelos para ítems
polítomos (López-Pina, 2005).
Para ítems dicótomos, un modelo que proviene de la psicometría (una rama de la
psicología) es el modelo de Rasch (modelo logístico 1PL) el cual permite identificar
la relación entre la capacidad (latente) del individuo y la dificultad de los ítems (pre-
guntas). Por tanto, la probabilidad de que un individuo responda a un ítem de forma
correcta se modela como función de la diferencia entre la capacidad del individuo
y a la vez de la dificultad del ítem (Hontagas et al., 1998). Este modelo permite la
• 6 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
comparación visual entre ítems, y el análisis de su relación con la capacidad de
los respondientes por medio del mapa de Wright (ver figura 1). En dicho mapa, se
representa gráficamente la habilidad del individuo en la izquierda (histograma de la
distribución de frecuencias de habilidad) y la dificultad del ítem a la derecha (medida
con el modelo de Rasch). Por inspección visual del mapa, se puede concluir cuales
ítems deberían integrar la prueba, ya que se facilita determinar la relación entre un
ítem y la capacidad del individuo en términos de una misma escala, permitiendo
también la construcción de categorías de desempeño.
Fig. 1. Mapa de Wright, que relaciona los ítems (y su dificultad) y a los individuos (y su habilidad). Los ítems
aparecen graficados como puntos a la derecha (de acuerdo con su nivel de dificultad) y las habilidades de
los individuos se representan a la izquierda como una distribución de frecuencia del rasgo ɵ (habilidad).
El mapa de Wright permite establecer categorías de sofisticación conceptual dependiendo de la dificultad
y la habilidad de los individuos (a mayor dificultad y habilidad, mayor sofisticación conceptual).
• 7 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
Para el caso de los ítems polítomos, existen varios modelos: el modelo de res-
puesta graduada de Samejima (1969), el modelo de crédito parcial de Masters
(1982) y el modelo de respuesta nominal de Bock (1972).
El modelo respuesta graduada (MRG) fue creado para analizar ítems politómicos
ordinales. Con MRG se modela la probabilidad de responder a una alternativa de res-
puesta entre varias. Se pueden representar ítems que tienen hasta siete categorías
(k) de respuesta, y que pueden reflejar una habilidad creciente del respondiente. Los
parámetros que incluye son un parámetro de discriminación y k-1 parámetros de difi-
cultad en orden creciente. La representación gráfica de este modelo tiene dos partes:
las k-1 curvas características (que relacionan la probabilidad de responder correcta-
mente a un ítem con el nivel de la aptitud), y para cada nivel de habilidad la proba-
bilidad de contestar a cada una de las categorías individualmente (Samejima,1969).
Los Modelos de Crédito Parcial o PCM (Masters,1982), fueron creados para ítems
ordinales y facilitan las comparaciones entre las categorías de respuesta de cada
uno de los ítems. Así, se modela la probabilidad de que una respuesta al nivel “K”
sea o no más probable que una en el nivel “k-1”. Los resultados de un modelo PCM
muestran gráficamente en un mapa de Wright las posiciones relativas con respecto
a la distribución de la característica (ej. habilidad) en un individuo, facilitando de-
tectar cuántos individuos se encuentran en determinado nivel de la característica
medida. Esto permite determinar niveles diferenciados de rendimiento para poder
clasificar a los individuos en una escala ordinal interpretable de acuerdo con el nivel
de habilidad.
Finalmente, con los Modelos de Respuesta Nominal, se pueden analizar ítems
hasta con seis categorías de respuesta no ordinales, y se pueden asignar valores
numéricos congruentes con el modelo para los parámetros de discriminación e
interceptos (uno por cada categoría). Es decir, el modelo relaciona la probabilidad
de que el sujeto escoja cada una de las “n” alternativas de respuesta a un ítem en
función de su nivel de habilidad y de los parámetros de dificultad y discriminación
de la alternativa escogida. Gráficamente, este modelo se representa con las curvas
características de las categorías y se proporciona una tabla con los valores que
corresponden a los puntos de corte que permiten establecer niveles diferenciados
de desempeño.
Después de decidir sobre el modelo de medición y una vez se cuente con re-
sultados de medición y aplicación del modelo, dichos resultados deben garantizar
una serie de características. Según Wilson y otros (2012), las mediciones deben
ser “accionables”, es decir, deben ser fáciles de entender y deben orientar las ac-
ciones (por ejemplo, educativas, diagnósticas, etc.) dirigidas al desarrollo de las
• 8 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
competencias evaluadas. Igualmente, las evaluaciones deben estar disponibles
para usuarios de diferentes niveles (ej. estudiantes, docentes, apoderados, etc.).
Finalmente, deben ser evaluaciones que se ajusten y relacionen entre niveles (ej.
la relación de la evaluación en aula con la evaluación de gran escala o pruebas
estandarizadas).
Ejemplos de la medición de constructos
Las evaluaciones deben arrojar resultados que sirvan para la acción. El “triángulo
de la evaluación” se refiere a las relaciones entre teorías psicológicas (i.e., cog-
nitivas), observaciones sobre los evaluados, y la interpretación de las evidencias
recolectadas (NRC,2001)
4
. Estas relaciones son importantes ya que mientras las
teorías se refieren a escalas de desempeño (i.e., buen desempeño, desempeño
regular, desempeño bajo), los modelos de medición generalmente se refieren a
variables continuas latentes (i.e., modelo de Rasch, 2PL, 3PL). En este sentido, los
modelos de medición en psicología puede que no traduzcan de forma aplicada lo
postulado por la teoría, pero existen metodologías para aproximarse a una práctica
de medición apropiada y útil.
Un caso en particular lo presentan Diakow y otros (2014) quienes diseñan una
evaluación ligada a un currículo de comprensión de lectura. Originalmente, los ni-
veles de desempeño (no comprometido, comprometido, discriminador, coordinador,
innovador) de la evaluación se relacionan con los niveles de puntuación (escala 0 a
4 puntos). Sin embargo, se emplea un modelo psicométrico de medición de crédito
parcial (PCM), que establece el parámetro θ, el cual indica la posición de la persona
en el rasgo latente (habilidad de lectura), pero que a la vez considera la diferencia
entre este rasgo latente y la dificultad del ítem. De este modo la relación entre las
categorías de la teoría (los niveles de desempeño) y el modelo de medición (PCM)
no se sostiene.
Entonces, como solución, se establecen nuevos puntos de corte que permitan
redefinir las categorías. Esto se logra por medio de una re-parametrización que
incluye la diferencia entre el rasgo latente y la dificultad y el efecto principal de
pertenecer el ítem a una de las categorías propuestas por la teoría. Así, por medio
de la medición, se logran unas categorías más acordes con las postuladas por la
teoría. Otra alternativa, es la construcción de casos prototípicos y casos limites, que
permitan caracterizar categorías parecidas a las postuladas en la teoría (Diakow
et al., 2014).
4 Una de estas correspondencias en el triángulo, se refiere a la forma como los modelos psicométricos
se relacionan con la teoría sustantiva para poder producir mediciones psicológicas.
• 9 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
Existen variados modelos psicométricos que pueden servir al propósito de
hacer más “accionable” la medición, por medio de los constructos latentes y con
el uso de mediciones polítomas, dicotómicas, y otras que elija el evaluador para
modelar un aspecto psicológico en una muestra. En líneas generales, el proceso
involucra dividir una variable continua (ej., la habilidad) en grupos de desempeño
y luego se interpretarán esos grupos como niveles de habilidad cualitativamente
diferenciados.
Actualmente, la psicometría ha planteado usar re-parametrizaciones que
permitan mostrar el efecto principal del nivel al cual pertenece la respuesta
del individuo. Este procedimiento se lleva a cabo en modelos novedosos, que
aplican el modelo de Rasch al análisis de clases latentes, como el modelo LLC
(“Located Latent Classes”), y L -LLC o “Level Located Latent Classes”( Lindsay
et al., 1991). Estas técnicas modelan grupos de habilidad como se hace en las
variables latentes, pero usan el cálculo de centroides y el cálculo de puntuacio-
nes de corte a partir de re-parametrizaciones específicas para hacer categorías
más acordes a la teoría.
La medición como una forma de transmitir incertezas
Proponemos aquí que la medición es un proceso caracterizado por
su estructura, no solo por la especificación de la relación funcional
que conecta sus entradas con sus salidas: lo que se requiere es una
explicación de cómo el proceso hace lo que hace, no solo de lo que
hace. (Maul et al., 2018, p. 612)
La medición puede caracterizarse como un proceso del modelo de caja
negra donde se transforman inputs en outputs. Sin embargo, la medición por
esencia produce información en forma de valores que se relacionan con las
propiedades de los objetos. Esta valoración o emisión de juicios conlleva un
proceso y unas condiciones que hacen de la medición una clase especial de
evaluación.
Una de estas condiciones, esencial para que la medición sea tratada como un
tipo especial de evaluación, consiste en que somos capaces de aportar información
sobre el grado en que podemos confiar en la evaluación. Por ejemplo, a través de
reportar el grado de incerteza que presenta la medida. Esta incerteza puede comu-
nicarse en términos de objetividad (la condición de que la información transmitida se
refiere a la propiedad medida y nada más) y de la intersubjetividad (la información
transmitida es interpretable de la misma forma por diferentes personas en distintos
contextos). Un caso puntual, es la calibración de una medida, proceso debido al
• 10 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
cual existen centros de metrología cuya finalidad es garantizar las certezas (por
ejemplo, calibrar un kilo como 100 gramos exactos).
Pero en educación, ¿cómo podemos transmitir la incerteza que hace de la medición
un tipo especial de evaluación?, ¿cómo apelar a la objetividad y la intersubjetividad
propias de la medición de los constructos? De la misma manera que los métodos
de medición sobre otras entidades, la medición en educación se caracteriza porque
se orienta por la teoría. La medición no consiste en procesos ateóricos que pro-
duzcan datos puros, sino que se trata de compromisos con los enunciados teóricos
establecidos previamente (Valsiner, 2012).
En palabras de Maul y otros, “la medición produce información públicamente
confiable porque sus resultados contienen información explícita sobre su pro-
pia calidad, se aplica también a los procesos que se consideran mediciones en
ciencias sociales” (2018, p. 616). No habría entonces contradicciones entre el
hecho de obtener medidas objetivas sobre fenómenos educativos. En este sen-
tido, la medición de las entidades psicológicas debería reportar sobre el proceso
de medición haciendo explícitas las incertezas, como las de tipo definicional
(i.e., especificar adecuadamente cuáles son las propiedades que medimos del
constructo y cuáles se dejan de medir para caracterizarlo a partir de la teoría
disponible).
La medición en Psicología no es solo la asignación directa de valores o cantidades
numéricas, sino que se trata de un proceso (el de medición) y de sus supuestos.
Por tanto, la medición no se limitará a la característica cuantitativa de sus entradas
o resultados, sino que es un proceso y una actividad dirigida a lograr conocimiento
confiable, preciso y accionable (Mari et al., 2017).
En este proceso los supuestos (teóricos y psicométricos) pueden jugar un papel
relevante. Por ejemplo, tenemos un grupo de estudiantes que toman una prueba
diseñada para medir su razonamiento cuantitativo y se emplean modelos psico-
métricos como el de Rasch (1PL) para modelar dicha habilidad como una variable
continua. Sin embargo, no se hace explícito por qué esta propiedad (razonamiento
cuantitativo) se define como una variable continúa parametrizada con un modelo
1PL, pues no se presenta la justificación específica sobre su adecuación al con-
texto de medición, lo cual es recomendado desde una perspectiva aplicada de la
medición como proceso (ver más adelante el aparte Hacia una visión pragmática
de la medición en Psicología).
• 11 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
Modelamiento de variables latentes
Los modelos de variables latentes usados en campos como la Educación, la
Psicología y las ciencias sociales son también ejemplo del uso de la teoría en la
medición o de una visión pragmática de la medición
5
. Las variables latentes surgen
de la observación de que la correlación entre variables no solo se expresa a sí
misma, sino a una propiedad emergente, dependiente de las asociaciones de las
diferentes variables y que permite la medición de la causa subyacente y oculta que
explica la variación entre dichas variables (Spearman, 1904). Así, se logra la medi-
ción de constructos como la inteligencia, por medio de reducir la complejidad de un
conjunto de variables observadas por medio de postular una variable diferente, que
no es observada y que es subyacente a las variables que se miden directamente.
Los modelos de variables latentes representan propiedades no observables,
propiedades directamente observables y/o sus relaciones incluyendo las de tipo
causal. El diagrama de un modelo de variables latentes expresa como un constructo
provoca ciertas conductas (medidas con ítems especificados a partir de la teoría) y
a su vez cómo este constructo es producido por aquello que son sus propiedades o
características constituyentes (la varianza compartida). Estos modelos de medición
son inferenciales más que descriptivos y permiten abordar conceptos y rasgos de
tipo latente como la inteligencia, la personalidad y demás constructos.
Los modelos de variables latentes involucran al error de medición como elemento
importante. Dichos modelos son una forma de hacer medición haciendo uso de la
estadística, a través de constructos (inobservables) que describen los atributos (ob-
servables) que el investigador/evaluador puede medir. Aunque se conserva la idea
clásica de medición como asignar un valor a un atributo, los modelos de variables
latentes van un paso más allá, por medio de establecer medidas para constructos
que son continuos (rasgos latentes), los de tipo categórico (clases latentes) y los de
tipo ordinal (clases latentes ordenadas). Así, se supera la mirada a los constructos
solamente modelados a partir de variables continúas distribuidas normalmente, como
ha ocurrido en casos como el del constructo que llamamos “inteligencia” (medida
a través del Coeficiente Intelectual).
Una de las características de la medición definida como modelamiento con varia-
bles latentes, consiste en que se permite caracterizar el fenómeno con diferentes
escalas. Así, la definición de medición se expande más allá de la simple asignación
5 El modelamiento de variables latentes es solo una de las muchas definiciones de medición en psico-
logía. Entre otras definiciones, se incluyen la asignación de números a un fenómeno “en su sentido
más amplio, la medición es el negocio de fijar números en las cosas” o la relación entre estructuras
cualitativas mapeadas en estructuras cuantitativas.
• 12 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
de números a determinadas características, lo cual ha sido la definición más común
de medición.
Un ejemplo desde el campo de la psicología es: una escala de medición de va-
riable latente “ansiedad” puede medir el rasgo como una variable latente categórica
o continua. La escala continua medirá la ansiedad como una puntuación individual,
mientras que la escala cualitativa, ordenará a los individuos en categorías como “alta
ansiedad” y baja “ansiedad”. Ambas escalas pueden ser válidas y representativas
del mismo fenómeno a medir, ya que ambas permiten la cuantificación, siendo en
el caso de las variables cualitativas la cuantificación por medio de las cantidades
ordinales las que definen grados de atributos.
Hacia una visión pragmática de la medición
Torres -Irribarra (2020) define una perspectiva pragmática de medición como una
nueva definición alternativa a las posiciones clásicas y representacionales de esta
actividad:
A pesar de sus diferencias, estas teorías (teorías clásicas
y representacionales de la medición) asumen que existe una
verdadera estructura, ya sea del atributo o de las relaciones
empíricas cualitativas, que estamos tratando de recuperar o replicar.
En consecuencia, una medición es buena en la medida en que se
asemeja a esta verdadera estructura y se aproxima a los valores
verdaderos. El pragmatismo nos invita a buscar una concepción
alternativa de la medición que evite esta metáfora copiadora, y con
ella, un conjunto de problemas teóricos y filosóficos relacionados
con la definición y demarcación de la medición. (Torres-Irribarra,
2020, p.43).
En términos generales, la medición es definida desde esta visión pragmática
como una actividad: “La medición es (i) una actividad de clasificación, ordenación
o cuantificación de un conjunto de elementos (ii) de acuerdo con un modelo (iii) de
un atributo relevante (iv) al servicio de un objetivo mayor” (Torres- Irribarra, 2020,
p.30). Con esta definición se permiten operaciones cómo caracterizar los atributos
y no solo asignarles cantidades, enfatizar en el modelo (la teoría que subyace a la
medición) y esperar que la medición sea accionable (que permita el uso práctico
de sus resultados para la mejora, cualificación o re entrenamiento y no solo que
refleje pasivamente el mundo).
Esta definición de medición es de espectro más amplio que la clásica definición
de medir como “asignar números a un objeto” dada por Stevens (1958), ya que
• 13 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
permite operaciones de pensamiento más complejas como clasificar, ordenar y
cuantificar, expandiendo la clase de fenómenos y la forma en que pueden ser
medidos.
Por ejemplo, la “capacidad para razonar cuantitativamente”, puede medirse en
términos de diferencias interindividuales modeladas como diferencias cuantitativas;
también en términos de niveles ordenados de proficiencia o en términos de las
estrategias que usan los respondientes a la prueba. Estos tres modelos pueden
tener implicaciones en las hipótesis que hacemos sobre la capacidad de razonar
cuantitativamente.
Según Torres-Irribarra , los psicólogos evaluadores deberían ser capaces de
modelar y medir fenómenos entre estos diversos modelos:
Tenemos una tradición de medición psicológica y educativa
dominada por el enfoque en el modelado de atributos cuantitativos
(Birnbaum 1968; Rasch 1960/1980), una tradición separada de
práctica que se centra en las medidas ordinales (Cliff & Keats 2003),
y otra tradición metodológica y su comunidad profesional centrada
en la clasificación (Hagenaars & McCutcheon, 2002; Lazarsfeld &
Henry, 1968). (2020, p.47)
El uso de un modelo (tanto teórico como estadístico), es importante, casi central
en la definición de medición. Los constructos psicológicos solo pueden ser medidos
con exactitud en cuanto estén bien definidos por la teoría. En educación, es común
encontrar que a veces los constructos son “mejor medidos que definidos”, y de
allí la importancia del modelo para establecer las inferencias y las consecuencias
prácticas de la medición.
Los modelos deben sobrepasar la idea de un reflejo de la realidad y permitir cierta
flexibilidad y alternativas para que los investigadores midan los atributos psicoló-
gicos de diferentes maneras. Un ejemplo, es el constructo de “Preparación para
la Universidad” (“College Readiness”). Desde un modelo binario, se puede esta-
blecer quién está preparado para la Universidad y quién no. Desde un modelo de
múltiples clases, podremos establecer no sólo quien está listo para la Universidad,
sino cuales son los atributos (perfiles) que determina esta capacidad (ej., factores
sociales, emocionales, cognitivos, etc.). En un modelo ordinal, se determinaría
quién está más listo o menos listo para la universidad y finalmente, en un modelo
continuo, se puede pensar en un puntaje de corte a partir del cual los estudiantes
con cierta cantidad medida del constructo (por medio de una prueba) están listos
para iniciar el pregrado.
• 14 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
El modelo elegido dependerá del contexto en que se plantee: por ejemplo, si
necesitamos seleccionar candidatos para tomar becas universitarias, es probable
que la opción continua sea más adecuada que la opción de medir la preparación
para la universidad con un modelo de múltiples clases. Es importante notar que
cualquiera de los modelos y sus usos es válido (Box, 1979).
Un ejemplo de la visión pragmática de la medición:
el caso de las habilidades del siglo XXI
Siguiendo una visión pragmática de la evaluación se presenta a continuación el
caso de la medición de las habilidades del siglo XXI (Wilson et al., 2012).
Las habilidades del siglo XXI son competencias que permiten a los individuos
desarrollarse en los actuales contextos por medio de la creatividad, el autoapren-
dizaje, la colaboración, entre otras capacidades blandas. Sin embargo, por tratarse
de constructos no observables, es necesario considerar no solo su medición, sino
el proceso a través del cual se recolecta información para inferir la existencia de
estas capacidades.
En otras palabas, para decir que hay una “medición” de este tipo de caracterís-
ticas, se requiere apelar a un proceso cuyos pilares son: determinar los objetivos
de medición, establecer las observaciones que proveen la evidencia evaluativa,
ajustar un sistema de puntuación o el espacio de resultados, y decidir sobre los
modelos de medición a ser aplicados. Por tanto, el proceso de evaluación de las
habilidades del siglo XXI será el mismo que el que se lleva a cabo para otros
tipos de habilidades:
(a) definir los constructos a ser medidos
(b) crear las tareas que estimularán las respuestas del evaluado
(c) asignar valores (códigos o puntuaciones) de las respuestas a las tareas
(d) reunir los resultados
(e) hacer el modelado y análisis de esas respuestas.
Sin embargo, el proceso de evaluar habilidades del siglo XXI será distinto pues
se basa en modelos de evidencia y de progreso. Así, la evidencia colectada no da
cuenta de las deficiencias sino del nivel de progreso, de modo que los resultados de
la evaluación sirven para informar la instrucción en el aula y los currículos (mapeo
de progresiones de competencia). Esta noción de competencia se basa en que los
estudiantes pueden ser más hábiles en un dominio siguiendo diferentes trayectorias
• 15 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
de complejidad creciente con apoyo de los contextos estructurados de aprendizaje
(Griffin & Care, 2015).
No es suficiente con que un estudiante sea capaz de memorizar un hecho científi-
co, sino que debe ser capaz de enunciarlo correctamente, presentar una respuesta
sofisticada, y la repuesta debe tener validez y exactitud. Esto es lo que significan
las progresiones y los caminos que un estudiante tiene en su trayectoria de apren-
dizaje. De igual manera, la evaluación de competencias del siglo XXI no puede solo
reducirse a tener ítems de recordación que nos permitan visualizar aspectos como
la novedad, la validez (las conclusiones se derivan de los supuestos) y exactitud
(precisión del argumento) en las afirmaciones del estudiante evaluado.
Una práctica recurrente de los educadores es interpretar la medición sin contex-
to. Es decir, se considera que solo pueden ser medidas respuestas concretas a
ítems específicos (“ejecución específica, para contextos específicos, medidos por
ítems específicos”). El caso de las Habilidades del siglo XXI es diferente, ya que se
requiere recolectar evidencia de que la competencia es generalizable a múltiples
contextos. Por ejemplo, la “Comunicación” es una competencia del siglo XXI que
puede medirse en el contexto de la comprensión de lectura, pero también en el
contexto del uso de representaciones simbólicas de la matemática. El contexto no
puede ser interpretado como “ruido” o como un elemento que produce error, sino
que debe invitar a comprender la multidimensionalidad del constructo.
Las habilidades del siglo XXI son habilidades que poco o nada se reflejan en el
currículo, comparado con otras habilidades como hacer operaciones numéricas o
leer textos breves. Debido a la poca definición y especificidad de las habilidades
del siglo XXI, se requiere usar tests con un mayor número de tareas, que permitan
hacer inferencias sobre las capacidades del individuo y que disminuyan la varianza
de la interacción individuo/prueba.
Por ejemplo, las valoraciones entre pares, pueden ser tareas que permitan eviden-
ciar la competencia de “solución de problemas” por medio de las metacogniciones
y el rol del estudiante que debe evaluar la calidad de otro compañero. Así mismo,
la “creatividad”, es otra competencia cuyo constructo es difícil de medir (existen
múltiples pruebas para evaluarla), pero se requerirían tareas auténticas que nos
permitan hacer inferencia sobre un constructo poco o nada definido. La definición
más aceptada de esta habilidad del siglo XXI es la de “solucionar problemas por
medio de la novedad”, lo cual hace que sea una tarea compleja poder evaluarla.
Otras habilidades del siglo XXI, como el “trabajo en grupo” e “interactuar social-
mente”, también pueden ser evaluadas por medio de un proceso que involucra la
• 16 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
definición del constructo y sus observaciones, el espacio de respuestas y el modelo
de medición (Griffin & Care, 2020).
Por ejemplo, la definición del constructo de la competencia “trabajo en equipo”
debería incluir aspectos como son el “liderazgo”, “el compromiso”, etc., que pue-
den ser medidos sobre el individuo mientras interactúa con un grupo, o con varios
grupos si se quiere hacer un muestreo más amplio y generalizable de la habilidad.
También puede emplearse en las observaciones el reporte de cada uno de los par-
ticipantes en el grupo sobre cada uno de los sujetos involucrados en la solución de
la tarea que se aplique. Luego, se establece el espacio de respuestas (el conjunto
de resultados categóricos en los que se clasifica la ejecución del evaluado) que
puede ser la valoración de los productos del trabajo en dos escalas: una para la
ejecución individual y otra para el desempeño grupal.
A continuación, se establecerá el modelo de medición más conveniente. Por ejem-
plo, recientemente se habla de la medición empleando “testlets” (Wang & Wilson,
2005). Un testlet es un conjunto de elementos que comparten un estímulo común
(por ejemplo, un pasaje de comprensión de lectura) o una figura. Otro nombre para
un testlet es un “paquete de ítems” adoptado en pruebas educativas y psicológicas.
La adaptación de modelos psicométricos de respuesta al ítem (IRT) a las res-
puestas del testlet ignora la posible dependencia entre los elementos dentro de
un testlet. El análisis de respuesta al ítem tiende a sobreestimar la precisión de
las medidas obtenidas de los testlets y arroja una estimación sesgada de la difi-
cultad y la discriminación de los ítems. Por esto, el modelo de medición que es
aplicable a las competencias del siglo XXI puede tener características distintas
a los modelos clásicos y de IRT (Teoría de respuesta al ítem). Entre otros mo-
delos aplicables a las competencias del siglo XXI están: tratar el testlet como un
super ítem único, puntuarlo de forma politómica y aplicar modelos de respuesta
polítomos como el modelo nominal, el modelo de crédito parcial y los modelos
graduados de respuesta.
Finalmente, debido a que la evaluación es un proceso, o actividad con propó-
sito, se requiere poder compartir la información obtenida por un estudiante para
establecer sus fortalezas y debilidades en sus habilidades blandas o habilidades
del siglo XXI. Para el propósito de hacer pública la información se pueden usar
mapas de Wrigth (ver arriba figura 1). Los mapas de Wrigth permiten proveer
evidencia visual y de alta calidad. Son representaciones empíricas que permiten
comprender cómo se desenvuelve o evoluciona la ejecución de un sujeto a través
del tiempo de forma incremental y sofisticada. Los mapas muestran un ordena-
miento de las actividades de evaluación desde la más básica a la más difíciles.
• 17 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
Los mapas colocan al estudiante y a las tareas en la misma escala, permitiendo
la interpretación del resultado en términos de lo que el estudiante sabe o hace y
dónde tiene mayor dificultad.
Conclusiones
En el presente artículo se ha argumentado que la medición es algo más que asignar
números a un objeto (Stevens, 1958). Siguiendo a Briggs (2021), se puede decir
que, bajo la perspectiva pragmática, la medición se caracteriza como una actividad
de clasificación, ordenación, o cuantificación de un conjunto de elementos según
un modelo de un atributo relevante en servicio de un objetivo mayor.
En Colombia podríamos diversificar la evaluación y cambiar las escalas y el
proceso evaluativo para que sea más transparente y progresivamente mejorado.
Por ejemplo: ¿por qué se cuantifica el examen del ICFES? ¿Por qué no mejor se
transforma en una prueba que le ayude a entender al estudiante en que categoría
de desempeño está y en que está fallando al aprender el currículo o los estándares
de competencia del MEN? ¿por qué no diversificamos la prueba del ICFES? Los
niños de educación rural, reformatorios, escuelas públicas, minorías y de colegios
de baja calidad no pueden competir con las puntuaciones que obtienen los niños
de colegios privados. Es decir, potencialmente se les colocaría una barrera de in-
justicia educativa.
La perspectiva pragmática depende de la capacidad de establecer criterios
para el éxito de una actividad de medición que es externa a lo instrumental. Una
limitación de este enfoque puede ser la falta de entrenamiento y conocimiento de
los educadores en aspectos de medición como la existencia de múltiples modelos
psicométricos que permiten modelar diferentes fenómenos y que facilitan la toma
de decisiones con base en evaluaciones construidas para tal fin.
Alfred Binet fue comisionado para construir una escala que permitiera escoger a
los niños que recibirían educación pública en Francia. Sin tener aún un conocimien-
to o un modelo refinado de inteligencia, y debido a sus propósitos prácticos, Binet
construyó sus escalas de inteligencia, pero advirtió de la importancia de identificar
que estas pruebas no tenían valor predictivo y tampoco podrían abarcar la historia
pasada del individuo. Esto no se ha respetado en la actualidad y se usan las prue-
bas de inteligencia para rotular y dar pocas esperanzas hacia el futuro a los niños
y jóvenes.
De la misma manera, sin entrar en el debate sobre la conmensurabilidad o no de
los constructos, se puede decir que es necesario hacer mediciones con un criterio
• 18 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
pragmático en educación, que funcionen como un modelo de constructo y que
sepan identificar abiertamente sus supuestos teóricos y psicométricos y por tanto
sus limitaciones y restricciones. Esto evitaría la rotulación y la falta de información
que padecen los aprendices.
Referencias
Birnbaum, A. (1957). Efficient design and use of tests of a mental ability for various decision-making pro-
blems. USAF School of Aviation Medicine.
Bock, R. D. (1972). Estimating item parameters and latent ability when responses are scored in two or
more nominal categories. Psychometrika, 37, 29-51. https://doi.org/10.1007/BF02291411
Box, G. (1979). Robustness in the strategy of scientific model building. En Launer, R. L.; Wilkinson, G. N.
(Eds.), Robustness in Statistics. Academic Press.
Briggs, D. (2021). Book review: A pragmatic perspective of measurement by David Torres Irribarra. Inte-
grative Psychological and Behavioral Science, 56(1), 1-10.
https://doi.org/10.1007/s12124-021-09635-7
Diakow, R., Torres-Irribarra, D. & Wilson, M. (2014). Some Comments on Representing Construct Levels
in Psychometric Models. En: Millsap R.E., van der Ark L.A., Bolt D.M., Woods C.M. (Eds). New De-
velopments in Quantitative Psychology. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. Springer.
Duncan, R. & Suppes, P. (2002). Representational Measurement Theory. En H. Pashler & J. Wixted (Eds.),
Stevens’ Handbook of Experimental Psychology (pp. 1-41). John Wiley & Sons, Inc.
Formann, A. (1995). Linear logistic latent class analysis. En G. H. Fischer & I. W. Molenaar. Rasch models:
Foundations, recent developments, and applications (pp. 239–256). New York: Springer.
Franz, D. (2021). Are psychological attributes quantitative? is not an empirical question: Conceptual con-
fusions in the measurement debate. Theory & Psychology, 1(1), 1–20.
https://doi.org/10.1177/09593543211045340
Green, C. (2001). Operationism again: What did Bridgman say? What did Bridgman need?. Theory &
Psychology, 11(1), 45–51 https://doi.org/10.1177/0959354301111003
Griffin, P. & Care, E. (2015). Assessment and teaching of XXI century skills. Springer.
Hontagas, P., Ponsoda, V., Olea, J. & Revuelta, J. (1998). Representación de funciones características
de ítems dicotómicos y politómicos. Psicothema, 10(2), 475-479.
https://www.psicothema.com/contenido?num=19981002
Lindsay, B, Clogg, C. & Grego, J. (1991). Semiparametric estimation in the Rasch model and related
exponential response models, including a simple latent class model for item analysis. Journal of the
American Statistical Association, 86(413), 96–107
https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01621459.1991.10475008
López-Pina, J. (2005). Ítems politómicos vs. dicotómicos: un estudio metodológico. Anales de Psicología,
21(2), 339-344. https://revistas.um.es/analesps/article/view/26941
Mari, L., Maul, A., Torres-Irribarra, D. & Wilson, M. (2017). Quantities, Quantification, and the Necessary
and Sufficient Conditions for Measurement. Measurement, 100, 115-121.
http://dx.doi.org/10.1016/j.measurement.2016.12.050
Masters, G. (1982). A Rasch model for partial credit scoring. Psychometrika, 47, 149-
174. https://doi.org/10.1007/BF02296272
Maul, A., Mari, L., Torres Irribarra, D. & Wilson, M. (2018). The quality of measurement results in terms
of the structural features of the measurement process. Measurement, 116, 611-620.
https://doi.org/10.1016/j.measurement.2017.08.046
• 19 •
DOI: https://doi.org/10.30554/tempuspsi.8.1.5161.2025
Ovalle-Ramirez, Claudia Patricia. (2024)
Hacia una visión pragmática de la medición en educación,
Tempus Psicologico, 8(1) - ISSN: 2619-6336
Michell, J. (1997). Quantitative science and the definition of measurement in psychology. British Journal
of Psychology, 88(3), 355–383. https://doi.org/10.1111/j.2044-8295.1997.tb02641.x
Michell, J. (2003). The quantitative imperative: Positivism, naïve realism and the place of qualitative methods
in psychology. Theory & Psychology, 13(1), 5–31. https://doi.org/10.1177/0959354303013001758
National Research Council [NRC]. (2001). Knowing what students know: the science and design of edu-
cational assessment. National Academy Press.
https://nap.nationalacademies.org/catalog/10019/knowing-what-students-know-the-science-and-design-
of-educational#toc
Rasch, G. (1960). Studies in mathematical psychology: I. Probabilistic models for some intelligence and
attainment tests. Nielsen & Lydiche.
Samejima, F. (1969). Estimation of latent ability using a response pattern of graded scores. Psychometrika
Monographs, 17, 1-169 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/j.2333-8504.1968.tb00153.x
Spearman, C. (1904). The proof and measurement of association between two things. The American
Journal of Psychology, 15(1), 72–101. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/3322052/
Stevens, S. (1958). Measurement and man. Science, 127(3295), 383–389.
https://doi.org/10.1126/science.127.3295.383
Tafreshi, D., Slaney, K. & Neufeld, S. (2016). Quantification in psychology: Critical analysis of an unreflec-
tive practice. Journal of Theoretical and Philosophical Psychology, 36(4), 233-249.
https://doi.org/10.1037/teo0000048
Torres-Irribarra, D. (2020). A pragmatic perspective on measurement. Springer Briefs in Psychology.
Trendler, G. (2009). Measurement theory, psychology and the revolution that cannot happen. Theory &
Psychology, 19(5), 579–599. https://doi.org/10.1177/0959354309341926
Trendler, G. (2013). Measurement in psychology: A case of ignoramus et ignorabimus? A rejoinder. Theory
& Psychology, 23(5), 591–615. https://doi.org/10.1177/0959354313490451
Uher, J. (2020). Measurement in metrology psychology and social sciences: data generation traceability
and numerical traceability as basic methodological principles applicable across sciences. Quality and
Quantity, 54(3), 975–1004. https://doi.org/10.1007/s11135-020-00970-2
Valsiner, J. (2012). La dialéctica en el estudio del desarrollo. En M. Carretero & J. A. Castorina, (Eds.).
Desarrollo cognitivo y educación. Los inicios del conocimiento (pp. 137-157). Buenos Aires: Paidós.
Wang, W. C. & Wilson, M. (2005). The Rasch testlet model. Applied Psychological Measurement 29(2),
126–149. https://doi.org/10.1177/0146621604271053
Wilson, M., Bejar, I., Scalise, K., Templin, J., Dylan, W. & Torres-Irribarra, D. (2012). Perspectives on
Methodological issues. En Griffin P. & Care E. (Eds.). Assessment and Teaching of 21st Century
Skills. Springer.
Wilson, M. & Sloane, K. (2000). From Principles to Practice: An Embedded Assessment System. Applied
Measurement in Education, 13(2), 181-208. https://doi.org/10.1207/S15324818AME1302_4
