MxML (Exploring the relationship between measurement and machine learning): Current state of the field

Revisión sistemática sobre la relación entre medición psicoeducativa y aprendizaje automático (machine learning, ML) que mapea la literatura de los últimos diez años. El proyecto MxML examina críticamente cómo se aplica el ML para resolver problemas en medición educativa y psicológica, identificando tanto las oportunidades como los riesgos asociados. El estudio caracteriza el estado actual del campo mediante análisis de: áreas de medición donde se discute ML, tipos de artículos (aplicaciones, conceptuales, entre otros), métodos de ML abordados, y riesgos potenciales de integrar ML en contextos de medición. Enfatiza la necesidad de examen crítico antes de adoptar estas tecnologías en prácticas de evaluación.

Puntos clave

• El aprendizaje automático ha generado crecimiento rápido en aplicaciones al campo de la medición educativa y psicológica, requiriendo evaluación sistemática de sus implicaciones.
• El proyecto MxML propone una revisión exhaustiva de una década de literatura para identificar riesgos potenciales y oportunidades en la integración de ML con prácticas de medición.
• La caracterización del campo incluye mapeo de áreas específicas de medición, tipos de artículos, métodos de ML utilizados y problemas de riesgo críticos para la validez.

Para quién: Investigadores en psicometría, especialistas en medición educativa y profesionales de aprendizaje automático que buscan entender críticamente cómo integrar estas tecnologías en evaluación psicológica y educativa de forma responsable.