Guía docente de Análisis Avanzados de Datos en Investigacion Educativa y su Difusión Científica (M98/56/1/2)

• Elaboración de herramientas de recogida de información.
• Organización de ficheros y tratamiento informático de los datos a través de SPSS.
• Organización de datos cualitativos y tratamiento informático de estos a través de MAXQDA.
• Difusión de los resultados en la comunidad científica nacional e internacional.
• Criterios para la defensa pública del trabajo de investigación.

Haberse matriculado en la asignatura “Investigación en desarrollo curricular y formación del profesorado”, pues en ella se aborda la naturaleza y sentido de la investigación en educación, así como los métodos más pertinentes. Estos son los contenidos previos necesarios para poder abordar el análisis de la información, la coherencia de la investigación y la difusión de los resultados.

El alumno sabrá/comprenderá y será capaz de:

1. Manejar un repertorio básico de estrategias y procedimientos de análisis e interpretación de datos cuantitativos y cualitativos mediante software computarizado (SPSS, MAXQDA).
2. Dotar al alumnado de las competencias necesarias para interpretar las salidas (resultados) obtenidas al implementar tareas de análisis mediante software computarizado.

Los Resultados de aprendizaje esperados recogidos en el documento verificado son:

• Posee una panorámica amplia de marcos teórico-conceptuales, contextuales y epistemológicos de la metodología de investigación más apropiada al objeto y ámbito de estudio (enfoques, procedimientos e instrumentos de recogida y análisis de datos).
• Conoce y posee criterio para seleccionar enfoques de investigación y métodos de obtención de evidencias y de análisis de las mismas acordes (con pertinencia, coherencia y propiedad) al objeto de estudio seleccionado.
• Posee destreza suficiente como para utilizar con criterio y destreza diversos programas informáticos de apoyo a la innovación y la investigación educativa.
• Analiza investigaciones educativas y distingue elementos, teorías y metodologías empleadas.
• Realiza búsquedas congruentes y fundamentadas de documentos científicos en bases de datos nacionales e internacionales.

TEMARIO TEÓRICO

• Tema 1. Estrategias de elaboración de plantillas de datos en SPSS: división de archivos, trasposición de matrices, selección de casos, recodificación en las mismas y distintas variables…
• Tema 2. Análisis básicos con SPSS: tablas de frecuencias y gráficos y su interpretación.
• Tema 3. Estadística descriptiva con SPSS.

1. Medidas de tendencia central; su interpretación y el cuestionamiento de la estadística tradicional en situaciones de desorden.
2. Principales medidas de variabilidad y su interpretación.
3. Medidas de posición y su interpretación.
4. Medidas de forma y apuntamiento y su interpretación.
5. Correlación bivariada (correlación y regresión lineal simple): cálculo e interpretación.

• Tema 4. Estadística inferencial con SPSS.

1. Principales pruebas de tipo paramétrico: cálculo e interpretación.
2. Principales pruebas de tipo no paramétrico: cálculo e interpretación.

• Tema 5. Organización de datos cualitativos: transcripción y codificación.
• Tema 6. Tratamiento informático de los datos a través del programa MAXQDA.
• Tema 7. Análisis de los datos.
• Tema 8. Presentación de los resultados: informe.
• Tema 9. Difusión de los resultados en la comunidad científica nacional e internacional.
• Tema 10. Criterios para la defensa pública del trabajo de investigación.

TEMARIO PRÁCTICO
-    Manejo del programa SPSS.
-    Manejo del programa Maxqda.

Coffey, A. y Atkinson, P. (2005). Encontrar el sentido a los datos cualitativos. Publicaciones de la Universidad de Alicante.
Etxeberria, J. y Tejedor, F. J. (2005). Análisis descriptivo de datos en educación. La Muralla.
Krippendorff, K. (1997). Metodología de análisis de contenido. Teoría y práctica. Paidós.
Morales, P. (2008). Estadística aplicada a las Ciencias Sociales. Universidad Pontificia Comillas.
Rodríguez-Sabiote, C. y Gutiérrez, J. (2011). Desarrollo de competencias técnico-instrumentalese implicaciones argumentativas mediante aplicaciones informatizadas de análisis de datos con SPSS. Grupo Editorial Universitario.
Rodríguez, C., Gutiérrez, J. y Pozo, T. (2007). Fundamentos conceptuales y desarrollo práctico con SPSS de las principales pruebas de significación estadística en el ámbito educativo. Grupo Editorial Universitario.

Amor, R. (2011). Estadística descriptiva y probabilidad. Grupo Editorial Universitario.
Camarero, L. (2010). Estadística para la investigación social. Garceta.
Cohen, L. y Manion, L. (2002). Métodos de investigación educativa. La Muralla.
Cohen, L., Manion, L. & Morrison, K. (2007). Research Methods in Education. Routledge.
Goetz, J. P. y Lecompte, M. D. (1988). Etnografía y diseño cualitativo en investigación educativa. Ediciones Morata.
Delgado, J.M. y Gutiérrez, J. (1999). Métodos y técnicas cualitativas de investigación en Ciencias Sociales. Síntesis.
Díaz de Rada, V. (2009). Análisis de datos de encuesta: desarrollo de una investigación completa utilizando SPSS. UAC
Garriga-Trilla, A.J. (2010). Introducción al análisis de datos. UNED.
Mafokozi, J. (2011). Introducción a la estadística: para gente de letras. CCS.
Martínez, M., Ruiz, R. y Vallada, E. (2010). Introducción a la estadística. Universidad Politécnica de Valencia.
McMillan, J.H. y Schumacher, S. (2005). Investigación educativa: una introducción conceptual. Pearson Addison Wesley.
Moore, D. (2010). Estadística aplicada básica. Antoni Bosch.
Moral, C. (2006). Criterios de validez en la investigación cualitativa actual. Revista de Investigación Educativa, 24 (1).
Pardo, A. Ruiz, M.A., San Martín, R. (2010). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud. Síntesis.
Ruiz-Olabuénaga, J. (2007). Metodología de investigación cualitativa. Universidad de Deusto.
Simons, H. (2011). El estudio de casos: Teoría y Práctica. Ediciones Morata.
Stake, R.E. (2007). Investigación con estudio de casos. Ediciones Morata.
Taylor, S. J. y Bogdan, R. (1987). Introducción a los métodos cualitativos de investigación. Paidós.

• MD01 Lección magistral/expositiva 
• MD02 Seminarios 
• MD03 Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
• MD04 Orientación, seguimiento de las actividades y tutoría 
• MD06 Trabajos en grupo 
• MD07 Trabajos individuales  

El artículo  18 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada  preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final.
El estudiante presentará las evidencias gráficas solicitadas del empleo de los programas de análisis de datos. Será un trabajo individual tutorizado. Los criterios y porcentajes para superar la asignatura serán:
- Participación: (20%).
- Realización de los supuestos propuestos: (80%).

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo.
Los estudiantes No presentados o suspensos en esta asignatura disponen de una convocatoria extraordinaria en septiembre. Podrán presentar sus trabajos el 8 de septiembre de 2023.
El procedimiento para aprobar la asignatura en septiembre consistirá en la entrega de las actividades elaboradas mediante los programas de análisis de datos cuantitativos y cualitativos empleados.

El artículo 8 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que podrán acogerse a la evaluación única final, el estudiante que no pueda cumplir con el método de evaluación continua por causas justificadas.
Para acogerse a la evaluación única final, el estudiante, en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o en las dos semanas siguientes a su matriculación si ésta se ha producido con posterioridad al inicio de las clases o por causa sobrevenidas. Lo solicitará, a través del procedimiento electrónico, a la Coordinación del Máster, quien dará traslado al profesorado correspondiente, alegando y acreditando las razones que le asisten para no poder seguir el sistema de evaluación continua.

La evaluación en tal caso consistirá en:
El estudiante presentará las evidencias gráficas solicitadas del empleo de los programas de análisis de datos. Será un trabajo individual tutorizado y los criterios y porcentajes para superar la asignatura será la implicación (20%) y la realización de los supuestos propuestos (80%).

El plagio en cualquiera de las tareas o partes de la asignatura conllevará la calificación de suspenso.

Para aprobar la asignatura, habrán de superarse tanto las tareas de corte cualitativo como las tareas de corte cuantitativo.