Rúbricas automatizadas para evaluar buenas prácticas en HTML

• Autores: Zúñiga Zárate, Ana Gabriela
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Ciencias Informáticas; Rúbricas automatizadas; Evaluación web; SEO; Accesibilidad; HTML; Educación tecnológica; Framework flask; Automated rubrics; Web assessment; Accessibility; Technology education
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Este trabajo presenta una herramienta automatizada para evaluar la calidad estructural de páginas web, basada en la implementación de rúbricas estándar utilizando el framework Flask. La herramienta analiza etiquetas esenciales como <title>, <meta>, <h1>, <img alt> y <p>, asignando puntajes en función de su presencia y correcta implementación. Esta solución fue aplicada a 120 páginas desarrolladas por estudiantes universitarios, permitiendo identificar patrones comunes en la implementación de estándares web, así como áreas de mejora, especialmente en accesibilidad y SEO. Los resultados demuestran la eficacia del sistema para proporcionar retroalimentación rápida y objetiva, optimizando procesos de enseñanza y evaluación en contextos educativos. Finalmente, se discuten posibles mejoras, como la integración de inteligencia artificial para análisis más detallados y recomendaciones personalizadas.
This paper presents an automated tool to assess the structural quality of web pages, based on the implementation of standard rubrics using the Flask framework. The tool analyzes essential tags such as <title>, <meta>, <h1>, <img alt> and <p>, assigning scores based on their presence and correct implementation. This solution was applied to 120 pages developed by university students, allowing to identify common patterns in the implementation of web standards, as well as areas for improvement, especially in accessibility and SEO. The results demonstrate the effectiveness of the system to provide fast and objective feedback, optimizing teaching and assessment processes in educational contexts. Finally, possible improvements are discussed, such as the integration of artificial intelligence for more detailed analysis and personalized recommendations.
Facultad de Informática