Presentación de los diferentes Modelos de evaluación RED
Selección de Modelos
A continuación se realiza el análisis y descripción de 6 Modelos de Evaluación RED:
1. Modelo Galvis
Evalúa la calidad integral de recursos educativos digitales con enfoque sociocultural en tres dimensiones: técnica, pedagógica y comunicativa, usando una escala cualitativa de Bajo a Alto. (Galvis Rojo, 2025)
2. Modelo REEVES
Basado en 14 dimensiones pedagógicas para evaluar recursos educativos digitales, con criterios de diseño e implementación puntuados del 1 al 5. (Reeves, 2023)
3. Modelo LORI
Instrumento para evaluar objetos de aprendizaje digitales en 9 criterios (p. ej., usabilidad, motivación) con una escala de 1 a 5; incluye evaluación colaborativa. (LORI, 2021)
4. Modelo COdA
Evalúa calidad pedagógica y técnica de objetos digitales de aprendizaje mediante cuestionarios estructurados sobre 10 criterios. (COdA, 2024)
Instrumentos de Evaluación
Modelo Lori
Modelo Coda
Modelos REEVES
Modelo Lori
Modelo Coda
Modelos REEVES
¿Cuál modelo considera pertinente adaptar para evaluar la calidad de recursos educativos digitales en su contexto?
El modelo LORI (Learning Object Review Instrument) es pertinente para adaptar y evaluar la calidad de recursos educativos digitales porque ofrece un marco integral que considera múltiples dimensiones críticas para la efectividad pedagógica y técnica. Su estructura basada en nueve criterios claros permite una evaluación sistemática que facilita la toma de decisiones informada sobre la selección y mejora de recursos (Adame Rodríguez, 2019). Además, LORI es flexible y puede ser utilizado tanto por diseñadores como por usuarios finales, promoviendo la participación en el aseguramiento de la calidad en distintas etapas del ciclo de vida del recurso.
El modelo también incluye una métrica objetiva con escala cuantitativa que ayuda a minimizar la subjetividad habitual en las valoraciones, permitiendo comparaciones consistentes entre diferentes recursos (Adame Rodríguez, 2019). La metodología recomendada para su aplicación es clara y replicable, involucrando preparación, revisión, evaluación y reporte, lo que lo hace accesible para distintos tipos de evaluadores. En conjunto, estas características garantizan que LORI no solo evalúe el recurso sino que fomente su mejora continua, lo que lo hace altamente pertinente para contextos educativos con alta demanda de calidad en recursos digitales.
Esta pertinencia ha sido validada en investigaciones que aplican LORI tanto en ambientes de preproducción como de postproducción, con resultados favorables para orientar decisiones en repositorios y procesos educativos (Adame Rodríguez, 2019).