domingo, 11 de noviembre de 2012

Temas fundamentales de la moral senequista



A Séneca le interesa más la filosofía como forma de vida que como especulación teórica, y gira toda ella en torno a la figura del «sabio», del «sofós». Para Séneca la sabiduría y la virtud son la meta de la vida moral, lo único inmortal que tienen los mortales. 

La sabiduría consistirá según la doctrina estoica en seguir a la naturaleza, dejándose guiar por sus leyes y ejemplos. Y la naturaleza está regida por la razón. Por tanto, obedecer a la naturaleza es obedecer a la razón, y poder de este modo ser feliz. 

La felicidad de que es capaz el hombre consiste en adaptarse a la naturaleza, y para ello mantener un temple anímico equilibrado que nos deje a salvo de las veleidades de la fortuna y de los impulsos del deseo que oscurecen la libertad. 

La libertad consiste en la tranquilidad del espíritu, en la imperturbabilidad del ánimo que hace frente al destino, la ataraxia. Sólo es feliz el que, dejándose guiar por la razón, ha superado los deseos y los temores. 

La virtud debe desearse por sí misma, no por otra cosa; el premio de la virtud es la misma vida virtuosa y razonable que nos pone al abrigo de las turbaciones. La moral exige extinguir los deseos desordenados, especialmente la ira. El sabio debe esforzarse por mantenerse impávido. No se le exige una insensibilidad, pues perdería su condición humana, pero debe soportar las adversidades. 

No ha de tratar de reformar el mundo, que tiene sus leyes necesarias, sino procurar adaptarse a sus exigencias. Séneca traza un programa de heroísmo pasivo, que exige una reforma de la imaginación y de la mente para que no se impresione por el horror de los dolores, la miseria y la muerte. Los hombres deben prestarse auxilio mutuo, vivir en sociedad profesándose afecto y estima. La naturaleza exige el amor de los elementos que la componen. 

No obstante todo lo anteriormente expuesto, las opiniones y doctrinas de Séneca no forman un sistema y son frecuentes las contradicciones. Muestra una decidida preferencia por la ética como ciencia práctica autónoma, desentendiéndose de las grandes cuestiones metafísicas. De ahí la originalidad del senequismo frente al estoicismo antiguo: por su espiritualismo frente al monismo, y por subrayar frente al Todo la dignidad moral de la persona.

Temario de Historia de la educación española

                                        

CONTENIDOS DE LA ASIGNATURA

Esta asignatura no requiere unos requisitos previos para poder cursarla, si bien es muy positivo que se posea una formación histórica, cuanto más amplia mejor, que facilitará la comprensión y asimilación de los contenidos de su programa. En este mismo sentido, es muy aconsejable que se haya superado la asignatura Historia de la Educación del segundo semestre del primer curso de este Grado ya que de esta manera se poseerá bastantes conocimientos directamente relacionados con la Historia y la Historia de la Educación, que servirán de referente para el estudio de la asignatura.

Teniendo en cuenta las características de esta asignatura, nos proponemos lograr distintos tipos de objetivos que abarcan los ámbitos cognoscitivos, procedimentales y actitudinales, que tienen que ver, respectivamente, con la formación intelectual, con los contenidos a adquirir para superar la asignatura, con la metodología y técnicas de trabajo histórico y con la actitud positiva y práctica ante el estudio de la Historia de la Educación Española.
—Conocer los planteamientos teóricos del pensamiento pedagógico y las experiencias educativas más relevantes de la educación española a través de la Historia.
—Conocer los hechos educativos y el pensamiento pedagógico en el contexto histórico en el que se producen.
—Valorar críticamente los distintos planteamientos teóricos y las experiencias educativas en la Historia de la Educación Española.
— Aprender a utilizar fuentes bibliográficas y documentales diversas que tengan que ver con esta disciplina.
— Apreciar el valor de la Historia de la Educación Española para la comprensión interpretativa de los hechos educativos pasados y presentes, que faciliten la actuación profesional futura.


Unidad Didáctica I: Panorama de la educación española hasta el reformismo ilustrado

Tema 1. La educación en España entre la romanización y el Medievo
Tema 2. La educación en el Renacimiento español
Tema 3. Educación y política en el Barroco
Tema 4. Pedagogía de la Ilustración española
Tema 5. Realizaciones y proyectos ilustrados


Unidad Didáctica II: La educación en España en el S. XIX

Tema 6. La formación del sistema educativo español y las ideas pedagógicas de la educación liberal
Tema 7. La enseñanza durante la Restauración
Tema 8. La Institución Libre de Enseñanza


Unidad Didáctica III: La educación en España en el S. XX

Tema 9. La educación en el reinado de Alfonso XIII
Tema 10. Política escolar de la Segunda República
Tema 11. El nacional-catolicismo franquista: de la involución escolar al desarrollo tecnocrático.
Tema 12. La reforma educativa española de 1970, la transición democrática y la España constitucional.



 El examen constará de cinco preguntas cortas, a responder cada una de ellas con brevedad, y un tema y un comentario de texto, a elegir uno de ellos, que se responderán por extenso.
Para la realización de la prueba se dispone de un tiempo máximo de dos horas.
Para lograr una evaluación positiva en esta prueba hay que obtener al menos tres de los cinco puntos que se asignan a las preguntas cortas y responder suficientemente al tema o comentario de texto. Es decir, no se puede aprobar la asignatura contestando bien sólo a una parte del examen.



martes, 28 de agosto de 2012

Conectivismo

Resultado de imagen de conectivismo

El conectivismo es la integración de principios explorados por las teorías de caos, redes, complejidad y auto-organización. El aprendizaje es un proceso que ocurre al interior de ambientes difusos de elementos centrales cambiantes – que no están por completo bajo control del individuo. El aprendizaje (definido como conocimiento aplicable) puede residir fuera de nosotros (al interior de una organización o una base de datos), está enfocado en conectar conjuntos de información especializada, y las conexiones que nos permiten aprender más tienen mayor importancia que nuestro estado actual de conocimiento.
El conectivismo es orientado por la comprensión que las decisiones están basadas en principios que cambian rápidamente. Continuamente se está adquiriendo nueva información. La habilidad de realizar distinciones entre la información importante y no importante resulta vital. También es crítica la habilidad de reconocer cuándo una nueva información altera un entorno basado en las decisiones tomadas
anteriormente.

Principios del conectivismo:
• El aprendizaje y el conocimiento dependen de la diversidad de opiniones.

• El aprendizaje es un proceso de conectar nodos o fuentes de información especializados.
• El aprendizaje puede residir en dispositivos no humanos.
• La capacidad de saber más es más crítica que aquello que se sabe en un momento dado.
• La alimentación y mantenimiento de las conexiones es necesaria para facilitar el aprendizaje continuo.
• La habilidad de ver conexiones entre áreas, ideas y conceptos es una habilidad clave.
• La actualización (conocimiento preciso y actual) es la intención de todas las actividades conectivistas de aprendizaje.
• La toma de decisiones es, en sí misma, un proceso de aprendizaje. El acto de escoger qué aprender y el significado de la información que se recibe, es visto a través del lente de una realidad cambiante. Una decisión correcta hoy, puede estar equivocada mañana debido a alteraciones en el entorno
informativo que afecta la decisión.
El conectivismo también contempla los retos que muchas corporaciones enfrentan en actividades de gestión del conocimiento. El conocimiento que reside en una base de datos debe estar conectado con las personas precisas en el contexto adecuado para que pueda ser clasificado como aprendizaje. El conductismo, el cognitivismo y el constructivismo no tratan de referirse a los retos del conocimiento y la transferencia organizacional.
El flujo de información dentro de una organización es un elemento importante de la efectividad organizacional. En una economía del conocimiento, el flujo de información es el equivalente de la tubería de petróleo en la sociedad industrial.
Crear, preservar y utilizar el flujo de información debería ser una actividad organizacional clave. El flujo de información puede ser comparado con un río que fluye a través de la ecología de una organización. En ciertas áreas, el río se estanca y en otras declina. La salud de la ecología de aprendizaje de una organización depende del cuidado efectivo del flujo informativo.
El análisis de redes sociales es un elemento adicional para comprender los modelos de aprendizaje de la era digital. Art Kleiner (2002) explora la “teoría cuántica de la confianza” de Karen Stephenson, la cual “explica no sólo cómo reconocer la capacidad cognitiva colectiva de una organización, sino cómo cultivarla e incrementarla”. Al interior de las redes sociales, los hubs son personas bien conectadas, capaces de promover y mantener el flujo de información. Su interdependencia redunda en un flujo informativo efectivo, permitiendo la comprensión personal del estado de actividades desde el punto de vista organizacional.
El punto de partida del conectivismo es el individuo. El conocimiento personal se compone de una red, la cual alimenta a organizaciones e instituciones, las que a su vez retroalimentan a la red, proveyendo nuevo aprendizaje para los individuos. Este ciclo de desarrollo del conocimiento (personal a la red, de la red a la institución) le permite a los aprendices estar actualizados en su área mediante las conexiones que han formado.


Landauer y Dumais (1997) exploran el fenómeno según el cual “las personas tienen mucho más conocimiento del que parece estar presente en la información a la cual han estado expuestas”. Estos autores proveen un enfoque conectivista al indicar “la simple noción que algunos dominios de conocimiento contienen vastas cantidades de interrelaciones débiles que, si se explotan de manera adecuada, pueden amplificar en gran medida el aprendizaje por un proceso de inferencia”. El valor del
reconocimiento de patrones y de conectar nuestros propios “pequeños mundos del conocimiento” es aparente en el impacto exponencial que recibe nuestro aprendizaje personal.
John Seely Brown presenta una interesante noción, en la cual Internet equilibra los pequeños esfuerzos de muchos con los grandes esfuerzos de pocos. La premisa central es que las conexiones creadas con nodos inusuales soportan e intensifican las actividades existentes que requieren gran esfuerzo. Brown muestra el ejemplo de un proyecto del sistema de Universidad Comunitaria del Condado de Maricopa, el cual reúne a adultos mayores y a estudiantes de escuela elemental en un programa de mentores. Los niños “escuchan a estos ‘abuelos’ más de lo que escuchan a sus padres, la mentoría realmente ayuda a los profesores… los pequeños esfuerzos de muchos –los adultos mayores- complementan los grandes esfuerzos de pocos –los profesores-” (2002). Esta amplificación de aprendizaje, conocimiento y comprensión a través de la extensión de una red personal es el epítome del conectivismo.


Implicaciones
La noción de conectivismo tiene implicaciones en todos los aspectos de la vida. Este artículo se enfoca principalmente al aprendizaje, pero los siguientes aspectos también son afectados:
• Administración y liderazgo: La gestión y organización de recursos para lograr los resultados esperados es un reto significativo. Comprender que el conocimiento completo no puede existir en la mente de una sola persona requiere de una aproximación diferente para crear una visión general de la situación. Equipos diversos con puntos de vista discrepantes son una estructura crítica para la exploración exhaustiva de las ideas. La innovación es otro reto adicional. La mayor parte de las ideas revolucionarias de hoy día, existieron una vez como elementos marginales. La habilidad de una organización para fomentar, nutrir y sintetizar los impactos de visiones diferentes sobre la información es crucial para sobrevivir en una economía del conocimiento. La rapidez de “la idea a la implementación” también se mejora en una concepción sistémica del aprendizaje.
• Medios, noticias, información: Esta tendencia ya está en curso. Las organizaciones de medios masivos están siendo retadas por el flujo de información abierto, en tiempo real y en dos vías que permiten los blogs.
• Administración del conocimiento personal en relación con la administración del conocimiento organizacional.
• El diseño de ambientes de aprendizaje.


Conclusión
La tubería es más importante que su contenido. Nuestra habilidad para aprender lo que necesitamos mañana es más importante que lo que sabemos hoy. Un verdadero reto para cualquier teoría de aprendizaje es activar el conocimiento adquirido en el sitio de aplicación7. Sin embargo, cuando el conocimiento se necesita, pero no es conocido, la habilidad de conectarse con fuentes que corresponden a lo que se requiere es una habilidad vital. A medida que el conocimiento crece y evoluciona, el acceso a lo que se necesita es más importante que lo que el aprendiz posee actualmente.

El conectivismo presenta un modelo de aprendizaje que reconoce los movimientos tectónicos en una sociedad en donde el aprendizaje ha dejado de ser una actividad interna e individual. La forma en la cual trabajan y funcionan las personas se altera cuando se usan nuevas herramientas. El área de la educación ha sido lenta para reconocer el impacto de nuevas herramientas de aprendizaje y los cambios
ambientales, en la concepción misma de lo que significa aprender. El conectivismo provee una mirada a las habilidades de aprendizaje y las tareas necesarias para que los aprendices florezcan en una era digital.


Referencias
• Barabási, A. L., (2002) Linked: The New Science of Networks, Cambridge, MA, Perseus Publishing.
• Buell, C. (undated). Cognitivism. Recuperado el 10 de Diciembre, 2004 de http://web.cocc.edu/cbuell/theories/cognitivism.htm.
• Brown, J. S., (2002). Growing Up Digital: How the Web Changes Work, Education, and the Ways People Learn. United States Distance Learning Association. Recuperado el 10 de Diciembre, 2004, de
http://www.usdla.org/html/journal/FEB02_Issue/article01.html
• Driscoll, M. (2000). Psychology of Learning for Instruction. Needham Heights, MA, Allyn & Bacon.
• Gleick, J., (1987). Chaos: The Making of a New Science. New York, NY, Penguin Books.
• Gonzalez, C., (2004). The Role of Blended Learning in the World of Technology. Recuperado el 10 de Diciembre, 2004 de http://www.unt.edu/benchmarks/archives/2004/september04/eis.htm.
• Gredler, M. E., (2005) Learning and Instruction: Theory into Practice – 5th Edition, Upper Saddle River, NJ, Pearson Education.
• Kleiner, A. (2002). Karen Stephenson’s Quantum Theory of Trust. Recuperado el 10 de Diciembre, 2004 de http://www.netform.com/html/s+b%20article.pdf.
• Landauer, T. K., Dumais, S. T. (1997). A Solution to Plato’s Problem: The
Latent Semantic Analysis Theory of Acquisition, Induction and Representation
of Knowledge. Recuperado el 10 de Diciembre, 2004 de http://lsa.colorado.edu/papers/plato/plato.annote.html.
• Rocha, L. M. (1998). Selected Self-Organization and the Semiotics of Evolutionary Systems. Recuperado el 10 de Diciembre, 2004 de http://informatics.indiana.edu/rocha/ises.html.








viernes, 20 de julio de 2012

PROBLEMA, HIPÓTESIS/OBJETIVOS, VARIABLES Y DATOS, NIVELES DE MEDIDA.

Este resumen corresponde al tema 2 de Estadística aplicada a la educación.


1.Introducción:

En este capítulo se aborda de forma detallada los aspectos fundamentales del proceso general de la investigación y su tratamiento estadístico.
Así presentamos unas ideas generales sobre el problema de investigación (definición, selección, características y criterios para su evaluación. Seguidamente se analiza la revisión de fuentes documentales y el estado de la cuestión que nos permitirá contar con la base para el planteamiento definitivo del problema. A continuación abordamos las hipótesis y objetivos de la investigación, que marcarán las acciones futuras, presentando su naturaleza y clasificación.
También identificaremos y definiremos las variables presentando modalidades conforme a diferentes criterios de clasificación. Otro apartado del proceso es la recogida de datos y su calidad, señalando aquellos criterios que se deben tener en cuenta tanto para su elaboración como para su selección, según proceda; por último, un apartado interesante es el que trata los diferentes niveles de medida y las repercusiones que ello tiene en los análisis estadísticos. 

2.El problema de investigación
Constituye el punto de partida de toda investigación. La aparición de un problema para el que no encontramos una respuesta satisfactoria, viene condicionada por:
-La existencia de una laguna notoria en los resultados de otras investigaciones.
-La no concordancia entre los resultados aportados por diferentes trabajos
-La existencia de un hecho para el que no tenemos una adecuada explicación.
La característica fundamental de los problemas que nos podemos plantear en el campo socioeducativo consiste en la posibilidad de su resolución, es decir que se deben formular problemas sobre los cuales podamos estudiar comportamientos, analizar hechos y evaluar resultados. 

  Definición y elección del tema de investigación
En el momento de elegir el tema de investigación influyen dos tipos de elementos: subjetivos y objetivos.
Los subjetivos están relacionados con la personalidad, preparación científica en un determinado campo y el conocimiento de otros idiomas. Es interesante q el problema mantenga vínculos con la actividad profesional actual o de futuro.
Los objetivos están relacionados con la posibilidad real de acceso a los campos de investigación y la posibilidad de traslado a la zona donde ocurren los hechos.
Para formular un problema científico debemos tener en cuenta los criterios de rigor, consistencia, precisión, exactitud y una expresión clara y unívoca.
La característica básica de todo problema parece consensuarse en la posibilidad de su resolución.
Se suele admitir entre los investigadores q un buen planteamiento es la mitad de la solución, es decir se deben formular problemas sobre los que podamos estudiar comportamientos, analizar hechos y evaluar resultados.

 Características del problema
-Factible: nos indica que existen medios apropiados para investigar sobre él y sean accesibles al investigador
-Claro: formulación del problema cuyos términos estén perfectamente definidos y comprensibles, con definiciones adecuadas de las conductas y operaciones necesarias para su identificación
-Significativo: que sea importante para la comunidad educativa donde se lleva a cabo, llegando a establecer generalizaciones y producir teorías.
La característica principal del problema es que sea resoluble, es decir que se puedan recoger datos empíricos sobre el mismo que permitan ofrecer una respuesta adecuada a ese interrogante.

Criterios para la evaluación de problemas de investigación
-Viabilidad, probabilidad de resolución, que sea adecuado al contexto educativo y que se pueda abordar con los medios disponibles
-Interés, para el investigador o grupo que encarga el trabajo; esto favorece la implicación personal en la problemática abordada.
-Relevancia teórica y práctica: que su resolución pueda contribuir al aumento de los conocimientos sobre un determinado tema o campo del saber; y además que posea relevancia aplicada, nos pueda conducir a la toma de decisiones de mejora que repercutan sobre la persona y la sociedad
-Coherencia: que se enmarque dentro de las propuestas generales de investigación en el campo educativo.
-Adecuación al contexto, criterio muy relevante en investigación Aplicada, pues exige que el tema se incardine en el contexto en que se va a realizar.
-Otros aspectos: presentación minuciosa, lenguaje claro y conciso. 

La revisión de fuentes y el estado de la cuestión
Una vez planteado el problema, es necesario efectuar una serie de consultas a diferentes fuentes para conocer qué se ha investigado y cómo sobre ese tema, para saber si ya se ha solucionado y con qué resultados o, por el contrario, necesitamos abordarlo desde la novedad.
Interesa conocer las vías de acceso a la información más que una acumulación indiscriminada de conocimientos.

  Fuentes y bases de documentación
Podemos clasificarlas en dos grupos: bibliográficas y no bibliográficas. 

Criterios de valoración de la información recogida
-Relevancia, que sea realmente importante la información proceda de autores reconocido prestigio.
-claridad, nítida y la mejor relacionada con el tema de estudio
-Actualidad, acudir a las citas más próximas en el tiempo
-Adecuación: que esté en estrecha relación con el problema y aporte datos para facilitar su resolución y el enfoque más apropiado

3.Hipótesis y objetivos de la investigación 
Concretado y problema y revisadas la fuentes, el investigador aventura posibles soluciones al mismo, son las hipótesis. El término hipótesis se emplea en la investigación experimental y cuasi experimental para probar el establecimiento de relaciones causales entre las variables.
En investigaciones de naturaleza descriptiva o correlacional (indagadoras sobre un hecho o fenómeno), se denominan hipótesis directivas, otros autores las denominan objetivos de investigación, ya que son los datos los q establecen a posteriori las relaciones y dependencias entre las variables. Los objetivos tienen un carácter más descriptivo; las hipótesis buscan la relación causal entre las variables.

      Concepto y naturaleza de las hipótesis
Definición: es una explicación razonable y no demostrada, sobre el tema a tratar, que debe ser sometida a comprobación empírica. Son posibles soluciones del problema.
Debe reunir tres requisitos las hipótesis científicas (Bunge):
- Bien formada y significativa
- Fundada en conocimientos previos
- Empíricamente contrastable.
Otros criterios según Mc Guigan: que exista conexión con el marco teórico en que se plantean y con otras hipótesis más sencillas.
Resumiendo las hipótesis deben estar bien fundamentadas, ser contrastables empíricamente y además que se establezcan relaciones causales entre las variables antecedentes (las que manipula el investigador) y las consecuentes (las que reciben los efectos de esa manipulación).
Las hipótesis son los elementos directivos de la investigación científica pues nos indican qué buscamos, qué variables se deben observar, medir y manipular; así como sobre la realización de la observación, la experimentación y el análisis de datos.
Las hipótesis recogen en sus enunciados la existencia de diferencias o relaciones entre las variables, en cambio los objetivos se dirigen hacia el campo de las descripciones e implicaciones.  

      Diferentes tipos de hipótesis
Las podemos clasificar en función de diferentes criterios:
a) por su generalización:
- existenciales (q establecen una relación para al menos un caso)
- universales, válidas para todos los casos)
- probables, tratan de establecer una gradación en el término universalidad para determinados casos. Son las q tienen mayor sentido en el ámbito educativo, pues nuestras afirmaciones pueden quedar validadas en términos de probabilidad pero no de certeza.
b) Por su forma de expresión cuantitativa:
-sustantiva o científica: expresa relación o dependencia entre las variables. Puede ser inductiva (de la realidad se llega a la teoría) o deductiva (de la teoría a la realidad)
-Estadística: establece relación o diferencia entre los parámetros poblacionales que deben ser comprobada empíricamente.
Pueden formularse en forma de hipótesis nula (H0) la que establece q no existen diferencias o relaciones entre los grupos.)o hipótesis alternativa (H1) la que propone el investigador  y establece que sí hay diferencias.
c) por el nivel de aproximación a la realidad:
-Operacionales: implica que las variables relacionadas se expresan en términos observables
-conceptuales, persigue establecer generalizaciones de mayor implicación para el futuro.
d) Por el número de variables y sus relaciones:
-Hipótesis descriptiva de una sola variable: se trata de afirmaciones que deben ser comprobadas. Se busca probar si en los sujetos seleccionados se da una determinada característica.
-Hipótesis descriptiva con dos o más variables y relación de aseveración (positiva: cuanto+, pues+) o negativa (cuanto+, pues -), es decir el cambio en una variable va unido al cambio correlativo en la otra del mismo o de distinto signo. Se busca comprobar nivel y grado de asociación entre las variables.
-Hipótesis con dos o más variables y relación de dependencia, se dirigen a la explicación y predicción de los fenómenos educativos. Es el campo propio de las hipótesis causales que pretenden conocer las razones de los fenómenos.

4 Identificación y definición de variables
La identificación de las variables en un proceso de investigación educativa constituye gran relevancia en el proceso de validación o de comprobación empírica de las hipótesis, lo que implica que las variables se puedan traducir a lenguaje comprensible ya sea de forma cualitativa (categorías) o cuantitativa (números).

   Concepto y modalidades de variables básico
Definición: variable es aquella característica que admite dos o más valores. Es un constructo que permite al investigador definir y asignar valores, tanto de naturaleza cuantitativa como cualitativa, dentro de un espacio simbólico perfectamente delimitado.


Tipos de variables:

a) Por sus niveles de medida:
-categóricas hacen referencia a características de los sujetos que no se pueden cuantificar: A su vez estas pueden ser: dicotómicas (a conveniencia del investigador, una variable de naturaleza continua se puede dicotomizar en dos categorías. ej.: calificaciones escolares: apto, no apto) o politómicas 

-cualitativas expresan la posesión de una determinada cualidad y con cierta intensidad (rangos). Estas tendrán nivel de medida de rango pero no es posible establecer diferencias numéricas precisas.
-cuantitativas, reflejan las características De la población q admiten medida numérica. Pueden a su vez ser discretas (admiten solo números enteros en su definición: 1, 2, 3) y continuas (admiten decimales).

b) Por su enfoque metodológico:
-v. dependientes, son las que reciben los efectos de la intervención sobre la variable dependiente, reflejando la consecuencia de los cambios que se han producido
-v independientes, son aquéllas sobre las que interviene o actúa el investigador con el fin de analizar su influencia sobre la dependiente.
-v. extrañas o intervinientes, son aquellas que están presentes y que deben ser controladas para evitar la contaminación de los resultados finales.

c) Por su contexto teórico-explicativo:
-v estímulo, aquellas que siendo externas al sujeto pueden ser objeto de intervención por parte del investigador por afectar al comportamiento del individuo dentro de un contexto de actuación.
v. respuesta, reflejan el comportamiento de los sujetos ante determinadas intervenciones en el campo educativo.
v. intermediarias: conjunto de variables que no son objeto de investigación pero están presentes y pueden hacer variar los resultados previsibles, deben ser objeto de atención por el investigador. 

      Definición operativa de las variables básico
La definición operacional es la traducción de los conceptos teóricos al lenguaje empírico, en otras palabras, la sustitución de lo que no se puede observar por aquello accesible a la observación y los instrumentos de medida.

6.La recogida de datos y su calidad
La recogida de datos y su calidad dependen de la selección del instrumento más apropiado para recogerlos y analizarlos y más adecuado a los objetivos e hipótesis planteados.

      Criterios para la selección y elaboración de los instrumentos de recogida de datos
-Criterios para selección:
a) identificación total del rasgo o característica que se pretende evaluar, definición operativa precisa
b) tipo de validez empleado: coherente con necesidades del investigador. Puede ser validez predictiva, concurrente, de constructor, de contenido.
c) La técnica de fiabilidad, identificada con la precisión de la medida.  Tipo de fiabilidad más apropiada, el investigador decide entre fiabilidad como estabilidad, como equivalencia o como consistencia interna.
d) características de la muestra con que se validó la prueba.
e) niveles de fiabilidad y validez alcanzados por la prueba o instrumento y reflejados en la correspondiente ficha técnica. Fiabilidad exige valores >0.85  para validez se aceptan valores a partir de 0.40.
Otros criterios secundarios: tiempo de respuesta, valoración posterior, lenguaje claro y conciso, presentación de los ítems, coste económico.

-Criterios para elaboración:
a) identificación y definición clara y concisa del rasgo que nos conduce a una definición operativa de éste en forma de manifestaciones observables y estructuradas en categorías evaluables.
b) conocer los objetivos a conseguir con el instrumento
c) seleccionar los ítems o elementos más apropiados:
d) formular los ítems con precisión
e) ordenación apropiada de los ítems
f) tiempo preciso para responder
g) tipo de respuestas que debe dar el sujeto, deben ser unívocas y de fácil registro

Se debe someter el instrumento a una previa aplicación piloto para asegurar garantías de elaboración del instrumento.

El papel de la Estadística en el proceso de investigación



La Estadística descriptiva aporta información q puede servir de base para trabajos posteriores y análisis más complejos que entran en el cometido de la Estadística inferencial.

1.      En el problema de investigación
Podemos afirmar que es la Estadística la que nos permitirá afirmar que el problema cumple una condición inexcusable en su formulación: que sea resoluble. Es decir, que  con los datos que se puedan recoger en un futuro sea posible alcanzar las respuestas esperadas.

2.      En la formulación de hipótesis
Cuando el investigador formula su hipótesis o enumera sus objetivos se le exige q aquéllas sean contrastables y los objetivos comprobables. Para ello se requiere disponer de una serie de instrumentos de recogida de datos qu nos ofrezcan información clara sobre el problema cuya solución se adelanta en la hipótesis. La estadística nos permite conocer qué datos deben ser calculados, qué análisis son necesarios en ese problema.
Dependiendo de la hipótesis será preciso recurrir a unas pruebas estadísticas concretas. Así si se plantea la existencia o no de diferencias entre grupos, es preciso recurrir a pruebas de contraste q nos permitan decidir sobre la significación o no de esas diferencias (pueden referirse a las medias, las varianzas, los porcentajes, las relaciones, etc.
Si la hipótesis persigue establecer el valor predictivo de una prueba sobre otra, nos referiremos a los valores que alcanzará la correlación medidos en tiempos diferentes (validez predictiva)

3.      En el control de variables extrañas
Teniendo en cuenta que en la investigación socioeducativa el sujeto de estudio es la persona, ello limita el grado de control de variables, por no poder realizarse un control estricto.
Formas de control en investigación socioeducativa pueden ser tomar unos determinados valores en la variable independiente, formar parejas o bloques de sujetos que puntúan de forma similar en una prueba previa. En estos supuestos la estadística nos aporta los análisis pertinentes para la selección de sujetos en función de esas características de control.
En síntesis, garantizar el control en los procesos de investigación empírica supone que se aíslan o minimizan los efectos de las covariaciones y la influencia de las variables extrañas que pudieran llegar a ofrecer explicaciones alternativas a las buscadas por el investigador.

4.      En la definición de variables
En la investigación socioeducativa la Estadística se manifiesta en la medición de las variables que intervienen en el proceso. Tarea que requiere la utilización de instrumentos fiables y válidos que proporcionen datos de calidad para tomar decisiones. La estadística nos garantiza la medida precisa de las variables. La estadística nos ayudará también  a definir de forma operativa las variables independientes, lo que nos indicará la forma en que se debe proceder a su medida y valoración.
En la definición operativa de las variables la estadística desempeña un cometido fundamental.

5.      En el contraste de hipótesis o comprobación de objetivos
Este es uno de los momentos donde se pone de manifiesto de forma explícita la utilización de la estadística. En esta fase la estadística nos ayuda a resolver y analizar los datos recogidos en la investigación.
Alcanzar una solución para el problema formulado inicialmente en una investigación socioeducativa requiere recurrir a la Estadística. La utilización de una prueba u otra queda en manos del investigador pues no todas las pruebas sirven para todos los cometidos.
Esta fase concluye con la obtención del valor empírico del estadístico correspondiente y que ha de ser interpretado por el investigador. 

6.      En la decisión estadística
Se trata de interpretar los resultados obtenidos en la fase anterior. En esta última fase de la investigación la estadística nos ofrece los valores teóricos o críticos de distribución de cada uno de los estadísticos y que vienen recogidos en tablas o bien se determinan mediante el empleo de una serie de ecuaciones.
La regla genera asociada al contraste de hipótesis y la decisión estadística nos dice que cuando el valor empírico del estadístico es mayor que el valor teórico o crítico se rechaza la hipótesis de nulidad (H0), ello supone aceptar que las diferencias encontradas son estadísticamente significativas.
Esta fase es fundamental en el desarrollo de la investigación pedagógica empírica en el campo socioeducativo, pues nos permite garantizar que los cambios producidos por la intervención del investigador sobre la variable independiente ha producido sus frutos y podrá ser recomendada en el futuro en contextos o situaciones similares a la estudiada. 

miércoles, 11 de julio de 2012

tipos de estadistica


ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

En líneas generales podemos decir que este proceso concluye con la obtención de unos
valores numéricos que reciben la denominación de estadísticos.
Transforma un conjunto de números y observaciones en índices que sirven para describir o
caracterizar esos datos dentro de los grupos de sujetos. Ello nos ofrece una visión global del
grupo de sujetos que es objeto de estudio.
Esta propuesta tiene limitaciones en la interpretación de los estadísticos, pues en muchas
ocasiones nos debemos centrar en una comparación entre el valor de la muestra y otros que
procedan de muestras similares, por lo que no aporta suficientes argumentos científicos al
investigador en la toma de decisiones sobre los grupos.
La Estadística descriptiva univariada, es la que trata datos que provienen de la medición de
una variable en una muestra, la bivariada es la que recoge analiza datos de dos variables,
cuando se habla de más de dos variables, se habla de la multivariada.


ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Pretende avanzar más en el estudio de la realidad socioeducativa, pues le corresponde decidir
sobre aquellas cuestiones no resueltas por la descriptiva. Se ocupa de los métodos que son
precisos para establecer concusiones sobre una población a partir de una muestra de la
misma.
La Estadística inferencial tiene por finalidad la obtención de una serie de conclusiones sobre
algún aspecto o variable presente en una población a partir de las observaciones de
comportamientos en una o varias muestras. Es decir, los valores de la población (parámetros),
entre otros nos permite fijar hipótesis, valorando en estos casos los márgenes de error con los
que realizamos nuestras afirmaciones.
En este sentido, las decisiones que se toman no se pueden realizar en términos de certeza,
sino de probabilidad, por lo que en esas estimaciones debemos fijar los márgenes de error
(ejem: 1%, 5%), que llevan asociados los correspondientes niveles de confianza (ejem: 99%,
95%).
Entendemos que son dos los grandes campos que forman la Estadística inferencial: la
estimación de parámetros y el contraste de hipótesis.

Iniciación a la estadistica

Definición de Estadística

La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar conclusiones.

Un estudio estadístico consta de las siguientes fases:

-Recogida de datos y representación de datos.
-Análisis de datos.
-Obtención de conclusiones.

Conceptos de Estadística

Una población es el conjunto de todos los elementos a los que se somete a un estudio estadístico.
Un individuo o unidad estadística es cada uno de los elementos que componen la población.
Una muestra es un conjunto representativo de la población de referencia, el número de individuos de una muestra es menor que el de la población.
El muestreo es la reunión de datos que se desea estudiar, obtenidos de una proporción reducida y representativa de la población.
Un valor es cada uno de los distintos resultados que se pueden obtener en un estudio estadístico. Si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos dos valores: cara y cruz.
Un dato es cada uno de los valores que se ha obtenido al realizar un estudio estadístico. Si lanzamos una moneda al aire 5 veces obtenemos 5 datos: cara, cara, cruz, cara, cruz.
Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población.

Tipos de variable estadísticas

Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Podemos distinguir dos tipos:
Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo:
El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.
Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden. Por ejemplo:
La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.
Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, ...
Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.

Una variable cuantitativa es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella. Podemos distinguir dos tipos:
Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Por ejemplo:
El número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Por ejemplo:
La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.
En la práctica medimos la altura con dos decimales, pero también se podría dar con tres decimales.

Distribución de frecuencias

La distribución de frecuencias o tabla de frecuenciases una ordenaciónen forma de tabla de los datos estadísticos, asignando a cada dato su frecuencia correspondiente.


Tipos de frecuencias

Frecuencia absoluta

La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadístico.
Se representa por fi.
La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos, que se representa por N.

Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ (sigma mayúscula) que se lee suma o sumatoria.

Frecuencia relativa

La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total de datos.
Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por ni.

La suma de las frecuencias relativas es igual a 1.

Frecuencia acumulada

La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado.
Se representa por Fi.

Frecuencia relativa acumulada

La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento.

Ejemplo

Durante el mes de julio, en una ciudad se han registrado las siguientes temperaturas máximas:
32, 31, 28, 29, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 27, 28, 29, 30, 32, 31, 31, 30, 30, 29, 29, 30, 30, 31, 30, 31, 34, 33, 33, 29, 29.
En la primera columna de la tabla colocamos la variable ordenada de menor a mayor, en la segunda hacemos el recuento y en la tercera anotamos la frecuencia absoluta.

Este tipo de tablas de frecuencias se utiliza con variables discretas.

Distribución de frecuencias agrupadas

La distribución de frecuencias agrupadas o tabla con datos agrupados se emplea si las variables toman un número grande de valores o la variable es continua.
Se agrupan los valores en intervalos que tengan la misma amplitud denominados clases. A cada clase se le asigna su frecuencia correspondiente.

Límites de la clase

Cada clase está delimitada por el límite inferior de la clase y el límite superior de la clase.

Amplitud de la clase

La amplitud de la clase es la diferencia entre el límite superior e inferior de la clase.

Marca de clase

La marca de clase es el punto medio de cada intervalo y es el valor que representa a todo el intervalo para el cálculo de algunos parámetros.

Construcción de una tabla de datos agrupados

3, 15, 24, 28, 33, 35, 38, 42, 43, 38, 36, 34, 29, 25, 17, 7, 34, 36, 39, 44, 31, 26, 20, 11, 13, 22, 27, 47, 39, 37, 34, 32, 35, 28, 38, 41, 48, 15, 32, 13.
1º Se localizan los valores menor y mayor de la distribución. En este caso son 3 y 48.
2º Se restan y se busca un número entero un poco mayor que la diferencia y que sea divisible por el número de intervalos queramos establecer.
Es conveniente que el número de intervalos oscile entre 6 y 15.
En este caso, 48 - 3 = 45, incrementamos el número hasta 50 : 5 = 10 intervalos.
Se forman los intervalos teniendo presente que el límite inferior de una clase pertenece al intervalo, pero el límite superior no pertenece intervalo, se cuenta en el siguiente intervalo.


Diagrama de barras

Un diagrama de barras se utiliza para de presentar datos cualitativos o datos cuantitativos de tipo discreto.
Se representan sobre unos ejes de coordenadas, en el eje de abscisas se colocan los valores de la variable, y sobre el eje de ordenadas las frecuencias absolutas o relativas o acumuladas.
Los datos se representan mediante barras de una altura proporcional a la frecuencia.

Polígonos de frecuencia

Un polígono de frecuencias se forma uniendo los extremos de las barras mediante segmentos.
También se puede realizar trazando los puntos que representan las frecuencias y uniéndolos mediante segmentos.

Un diagrama de sectores se puede utilizar para todo tipo de variables, pero se usa frecuentemente para las variables cualitativas.
Los datos se representan en un círculo, de modo que el ángulo de cada sector es proporcional a la frecuencia absoluta correspondiente.
ángulo
El diagrama circular se construye con la ayuda de un transportador de ángulos.


HISTOGRAMA

Un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras.
Se utilizan para variables continuas o para variables discretas, con un gran número de datos, y que se han agrupado en clases.
En el eje a veces se construyen unos rectángulos que tienen por base la amplitud del intervalo, y por altura, la frecuencia absoluta de cada intervalo.
La superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados.

Polígono de frecuencia

Para construir el polígono de frecuencia se toma la marca de clase que coincide con el punto medio de cada rectángulo.

Histogramas con intervalos de amplitud diferente

Para construir un histogramas con intervalo de amplitud diferente tenemos que calcular las alturas de los rectángulos del histograma.
alturas
hies la altura del intervalo.
fies la frecuencia del intervalo.
aies la amplitud del intervalo.

Definición de parámetro estadístico

Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística.
Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una gráfica.

Tipos de parámetros estadísticos

Hay tres tipos parámetros estadísticos:
- De centralización.
- De posición
- De dispersión.

Medidas de centralización

Nos indican en torno a qué valor (centro) se distribuyen los datos.

La medidas de centralización son:
- La media es el valor promedio de la distribución.
- La mediana es la puntación de la escala que separa la mitad superior de la distribución y la inferior, es decir divide la serie de datos en dos partes iguales.
- La moda es el valor que más se repite en una distribución.

Medidas de posición

Las medidas de posicióndividen un conjunto de datos en grupos con el mismo número de individuos.
Para calcular las medidas de posición es necesario que los datosestén ordenados de menor a mayor.
La medidas de posición son:

- Los cuartiles dividen la serie de datos en cuatro partes iguales.

- Los decilesdividen la serie de datos en diez partes iguales.

- Los percentiles dividen la serie de datos en cien partes iguales.

Medidas de dispersión

Las medidas de dispersión nos informan sobre cuanto se alejan del centro los valores de la distribución. Las medidas de dispersión son:

- El rango o recorrido es la diferencia entre el mayor y el menor de los datos de una distribución estadística.

- La desviación media es la media aritmética de los valores absolutos de las desviaciones respecto a la media.

- La varianza es la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media.

- La desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza.



Os recomiendo que visitéis esta web con información necesaria para conocer el mundo de la estadística:

https://www.superprof.es/apuntes/escolar/matematicas/estadistica/descriptiva/estadistica.html




lunes, 4 de junio de 2012

Preguntas de examenes de Pedagogía Diferencial




DEFINICIÓN DE CONCEPTOS

-EDUCACIÓN INDIVIDUALIZADA
-EDUCACIÓN COMPENSATORIA
-ESCUELA GRADUADA
-EFICACIA ESCOLAR
-EDUCACIÓN COMPENSATORIA
-OPORTUNIDAD DE APRENDRER
-ESTEROTIPO
-EDUCACIÓN ADAPTATIVA
-EDUCACIÓN PARA TODOS
-ENSEÑANZA INDIVIDUALIZADA
-COMPETENCIA INTERCULTURAL
-ALUMNO CON ALTA CAPACIDAD
-APRENDIZAJE COOPERATIVO
-RACISMO
-EDUCACIÓN INTERCULTURAL
-DIFERENCIAS INTERINDIVIDUALES
-EQUIDAD EN LA EDUCACIÓN
-PRECOCIDAD
-EMPLEO PROTEGIDO
-CULTURA
-TALENTO



TEMAS A DESARROLLAR
(en otras entrasdas de blog)

-ESCUELA INCLUSIVA Y MODELOS DE ADAPTACIÓN DE LA EDUCACIÓN.
-EDUCACIÓN, EQUIDAD Y GÉNERO.
-NECESIDADES EDUCATIVAS DE LOS ALUMNOS SUPERDOTADOS
-LA EDUCACIÓN INCLUSIVA Y LA ATENCIÓN A LOS ALUMNOS CON NEE POR DISCAPACIDAD.
-DE LA EDUCACIÓN ESPECIAL A LAS NEE; EVOLUCIÓN DEL CONCEPTO.
-DIFERENCIAS HUMNANAS Y LA DISTRIBUCIÓN DEL RENDIMIENTO; MODELOS.
-EDUCACIÓN INDIVIDUALIZADA.
-EDUCACIÓN, ALTA CAPACIDAD Y GÉNERO.
-LA DIFERENCIACIÓN EDUCATIVA EN EL AULA
-ORIGEN Y SIGNIFICADO DE LA EDUCACIÓN INCLUSIVA; CARACTERÍSTICAS DE LOS CENTROS ESCOLARES INCLUSIVOS.
-ALUMNOS CON ALTA CAPACIDAD: EL GÉNERO Y LA EXPRESIÓN DE LA ALTA CAPACIDAD.
-TIEMPO DE APRENDIZAJE Y OPORTUNIDAD DE APRENDER.
-ALUMNOS EXTREMADAMENTE SUPERDOTADOS.
-TEORIAS Y MODELOS SOBRE ALTA CAPACIDAD.
-EVOLUCIÓN HISTÓRICA DE LA EDUCACIÓN ESPECIAL.
-EDUCACIÓN  Y SITUACIÓN DE LAS MUJERES EN EL MUNDO.


Definición de conceptos:

Educación Individualizada: Proceso de enseñanza que se adapta a las necesidades, capacidades y ritmo de aprendizaje de cada estudiante de forma personalizada.
Educación Compensatoria: Conjunto de medidas educativas que buscan reducir las desigualdades en el aprendizaje de alumnos en situación de desventaja social, económica o cultural.
Escuela Graduada: Modelo educativo en el que los estudiantes se agrupan por grados o niveles de edad y conocimientos, generalmente de forma secuencial.
Eficacia Escolar: Capacidad de una institución educativa para lograr buenos resultados en el aprendizaje de sus estudiantes, independientemente de su contexto social o económico.
Oportunidad de Aprender: Acceso de los estudiantes a los recursos, experiencias y condiciones necesarias para maximizar su aprendizaje.
Estereotipo: Idea preconcebida y generalizada sobre un grupo de personas o características, que muchas veces es inflexible y se basa en prejuicios.
Educación Adaptativa: Estrategias y métodos educativos que se ajustan a las habilidades, intereses y necesidades de los estudiantes, especialmente en contextos de diversidad.
Educación para Todos: Enfoque educativo inclusivo que busca asegurar el acceso equitativo a una educación de calidad para todos los niños, jóvenes y adultos.
Enseñanza Individualizada: Método de instrucción que se centra en las características particulares de cada alumno, buscando atender sus necesidades de aprendizaje específicas.
Competencia Intercultural: Habilidad para comunicarse y relacionarse de manera efectiva con personas de diferentes culturas, respetando y valorando la diversidad.
Alumno con Alta Capacidad: Estudiante que presenta un rendimiento significativamente superior al promedio en ciertas áreas o habilidades, como intelecto, creatividad o liderazgo.
Aprendizaje Cooperativo: Método educativo en el que los estudiantes trabajan en grupos para alcanzar metas comunes, promoviendo habilidades de colaboración y socialización.
Racismo: Actitud de discriminación o prejuicio hacia personas de una raza distinta, basada en la creencia de superioridad racial.
Educación Intercultural: Modelo educativo que promueve el respeto y la valoración de la diversidad cultural, fomentando el entendimiento y la integración entre culturas.
Diferencias Interindividuales: Variaciones en las características y habilidades de aprendizaje entre los individuos, como diferencias en inteligencia, personalidad o estilos de aprendizaje.
Equidad en la Educación: Principio que garantiza igualdad de oportunidades y acceso a recursos educativos, independientemente del origen social, económico o cultural del estudiante.
Precocidad: Desarrollo temprano de habilidades o talentos en una persona, que sobresalen respecto al promedio para su edad.
Empleo Protegido: Tipo de empleo dirigido a personas con discapacidad o dificultades para acceder al mercado laboral convencional, que brinda condiciones de apoyo y protección.
Cultura: Conjunto de valores, costumbres, conocimientos y creencias compartidas por un grupo de personas, que se transmiten de generación en generación.
Talento: Capacidad sobresaliente o habilidad natural en una persona para realizar ciertas actividades de manera destacada.