Presentación

Esta asignatura tiene como objetivo dar a conocer y capacitar al estudiante en el manejo de las principales herramientas informáticas de uso más frecuente en las diferentes etapas del proceso de investigación en educación.

Que la informática ha cambiado profundamente el modo de proceder en muchos ámbitos profesionales y académicos es una afirmación que no requiere de muchos comentarios adicionales. En el caso de la investigación en educación, y en las ciencias sociales en general, la facilidad de acceso a enormes masas de información académica que proporcionan las bases de datos documentales o la capacidad de análisis de datos de los paquetes estadísticos son buena muestra de lo dicho.

Se trata, por tanto, de una asignatura de marcado carácter práctico e instrumental en la que las destrezas y competencias a desarrollar han de ponerse en relación con fases sustantivas del proceso de investigación como la revisión del estado de la cuestión o el análisis (estadístico o cualitativo) de los datos o la información recopilada.

En los párrafos anteriores ya han sido apuntados dos de los ejes fundamentales que vertebran esta asignatura.

El primero se centra en la búsqueda y recuperación de información académica. Disponer de recursos como las bases de datos documentales facilita enormemente la tarea investigadora, pero para recuperar y gestionar de manera eficaz y eficiente la información es preciso conocer y manejar adecuadamente los recursos, técnicas y procedimientos tanto informáticos como documentales de los sistemas de gestión de las bases de datos documentales.

El segundo gran bloque de esta asignatura se centra en los paquetes estadísticos para el análisis de datos cuantitativos. Este tipo de programas facilitan el análisis estadístico de los datos (aunque obviamente no eximen de la necesidad de conocer y dominar las diferentes técnicas analíticas). Por ello aquí se abordan los procedimientos de gestión no estadística de archivos de datos, casos y variables: importación y exportación de archivos de datos; fusión, agregación, transposición y reestructuración de los mismos o la recodificación y generación de nuevas variables.  La asignatura finaliza con los programas específicos para el análisis cualitativo de la información.

 

Competencias básicas

• CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
• CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones -y los conocimientos y razones últimas que las sustentan- a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

Competencias generales

• CG4. Que los estudiantes apliquen las técnicas estadísticas de análisis de información cuantitativa como herramienta esencial en el desarrollo de la investigación empírica.
• CG5. Que los estudiantes apliquen las técnicas de categorización y resumen de la información cualitativa como herramienta esencial en el desarrollo de la investigación fenomenológica.

Competencias específicas

• CE15. Interpretar y valorar los resultados de investigación educativa.
• CE16. Manejar el software básico para el análisis de información cualitativa y cuantitativa.

Competencias transversales

• CT2. Identificar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje.

Tema 1. Introducción general SPSS I. Paquetes estadísticos para el análisis de los datos cuantitativos

• Información general sobre la asignatura y objetivos
• Introducción y objetivos
• Generación de un archivo SPSS

Tema 2. SPSS II. Gestión de archivos de datos. Importación y exportación. Fusión, agregación, transposición y reestructuración. Gestión de casos y otras

• Introducción y objetivos
• Importación/exportación de archivos de datos
• Fusión de archivos de datos
• Creación de archivos de datos agregados
• Ordenación de casos
• Ponderación de casos
• Segmentación de archivos
• Selección de casos

Tema 3. SPSS III. Gestión de variables: recodificación y generación de nuevas variables

• Introducción y objetivos
• Generación de nuevas variables (función «calcular variable»)
• Modificación condicional de valores y variables
• Generación de variables empleando funciones
• Cálculo y manejo de variables de tipo fecha
• Recodificación de variables
• Categorización de variables cuantitativas
• Asignar rangos a casos y reemplazar valores perdidos

Tema 4. Informática documental. Bases de datos documentales

• Introducción y objetivos
• Difusión de la información científico-académica
  
• Cuestiones generales sobre las bases de datos
• Referencias bibliográficas

Tema 5. La búsqueda y la gestión bibliográfica. Indicadores de la recuperación de la información

• Introducción y objetivos
• Estructura interna de las bases de datos
• Bases de datos y recuperación de la información. Cuestiones generales
• Indicadores de la eficacia de la recuperación
• Sistemas de gestión de bases de datos

Tema 6. Técnicas de recuperación de información. Operadores informáticos

• Introducción y objetivos
• Estructura de ficheros e índices
• Operadores

Tema 7. Conceptos generales de documentación científica. Análisis documental. Lenguajes documentales

• Introducción y objetivos
• Documento. Concepto y tipos
• Análisis documental

Tema 8. Tesauros: definición y elementos

• Introducción y objetivos
• Elementos estructurales del tesauro
• Elementos funcionales del tesauro

Tema 9. Uso del tesauro en la recuperación dela información

• Introducción y objetivos
• Uso del tesauro en la recuperación de la información
• Uso de las relaciones jerárquicas del tesauro en la recuperación de la información
• Otras bases de datos de interés

Tema 10. Software de análisis cualitativo: MAXQDA (I)

• Introducción y objetivos
• Qué es el MAXQDA
• Principales características del programa MAXQDA
• Qué tipos de datos y formatos pueden ser analizados en MAXQDA
• Primeros pasos con MAXQDA

Tema 11. Software de análisis cualitativo: MAXQDA (II)

• Introducción y objetivos
• Configuración de un proyecto e importación de datos
• Importar documentos
• Transcripción de grabaciones de audio y vídeo
• Exploración de los datos
• Codificación de archivos de texto
• Codificación de datos de vídeo, datos de audio e imágenes
• Construyendo un marco de codificación
• Referencias bibliográficas

Tema 12. Recursos informáticos adicionales: programas específicos de análisis de información cuantitativos, software para el análisis cualitativo de información. Otros programas

• Introducción y objetivos
• Programas para el análisis cualitativo de datos y para la observación
• Otros programas y recursos para el análisis estadístico de datos
• Programas y recursos para recogida de datos y medición

Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.

Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:

• Trabajos y casos prácticos. Se trata de diversos trabajos y casos repartidos a lo largo del cuatrimestre. En la programación semanal, puedes consultar cuándo hacerlos y en el Aula virtual encontrarás toda la información sobre cómo desarrollarlos y cómo y cuándo entregarlos.
• Talleres virtuales presenciales. Son un tipo de actividad muy concreto que consiste en sesiones presenciales virtuales y un trabajo práctico posterior a través de metodología de tipo colaborativa. En la programación semanal, puedes consultar cuándo hacerlos y en el Aula virtual encontrarás toda la información sobre cómo desarrollarlos y cómo y cuándo entregarlos.
• Participación en eventos. Son eventos programados todas las semanas del cuatrimestre: sesiones presenciales virtuales, foros de debate, test.

Descargar programación

Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:

• Estudio personal
• Tutorías. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académico a través de las denominadas “sesiones de consultas”. Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro “Pregúntale al profesor de la asignatura” a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno.
• Examen final presencial u online

Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:

ACTIVIDADES FORMATIVAS	HORAS POR ASIGNATURA	% PRESENCIAL
Sesiones presenciales virtuales	15 horas	100%
Recursos didácticos audiovisuales	6 horas	0
Estudio del material básico	60 horas	0
Lectura del material complementario	45 horas	0
Trabajos, casos prácticos	17 horas	0
Talleres práctico virtuales	12 horas	0
Tutorías	16 horas	0
Trabajo colaborativo	7 horas	0
Examen final	2 horas	100%
Total	180 horas	-

Puedes personalizar tu plan de trabajo seleccionando aquel tipo de actividad formativa que se ajuste mejor a tu perfil. El profesor-tutor te ayudará y aconsejará en el proceso de elaboración de tu plan de trabajo. Y siempre estará disponible para orientarte durante el curso.

Bibliografía básica

Recuerda que la bibliografía básica es imprescindible para el estudio de la asignatura. Cuando se indica que no está disponible en el aula virtual, tendrás que obtenerla por otros medios: librería UNIR, biblioteca...

Los textos necesarios para el estudio de la asignatura han sido elaborados por UNIR y están disponibles en formato digital para consulta, descarga e impresión en el aula virtual.

Bibliografía complementaria

• ADBIS (Conference), & Catani, B. (2014). New trends in databases and information systems (ADBIS 2013): Selected papers of the 17th East European Conference on Advances in databases and information systems and Associated Satellite Events, Genoa, Italy, September 1-4, 2013. Cham: Springer.
• Ballester, L. y Nadal, A. (2014). Iniciación al análisis de datos en la investigación educativa: análisis de datos con SPSS (pp. 4-14). Palma: Edicions UIB.
• Caridad, O. J. M., y Caridad, L. R. L. (2017). Estadística e introducción a SPSS. Córdoba Ediciones Don Folio.
  
• Díaz de Rada, V. (2009). Análisis de datos de encuesta: desarrollo de una investigación completa utilizando SPSS (pp. 103-127). Barcelona: UOC.
• Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS statistics. SAGE Publications, Inc.
• Heyvaert, M., Hannes, K., & Onghena, P. (2017). Using mixed methods research synthesis for literature reviews. SAGE Publications, Inc
• Pardo, A. y Ruiz, M. Á. (2005). Análisis de datos con SPSS 13 Base (pp. 3-156). Madrid: McGraw-Hill.
• Quezada, L. N. (2016). Estadística con SPSS 22. Barcelona: Marcombo.
• Şahin, M. D., y Aybek, E. C. (2019). Jamovi: an easy to use statistical software for the social scientists. International Journal of Assessment Tools in Education, 6(4), 670-692. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/892792 
  
• Sukula, S. (2014). Information retrieval. New Delhi: Ess Ess pub.
• Visauta, B. (2007). Análisis estadístico con SPSS 14: estadística básica (pp. 1-39). Madrid: McGraw-Hill.

El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:

0 - 4, 9	Suspenso	(SS)
5,0 - 6,9	Aprobado	(AP)
7,0 - 8,9	Notable	(NT)
9,0 - 10	Sobresaliente	(SB)

La calificación se compone de dos partes principales:

El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL U ONLINE y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO.

La evaluación continua supone el 40% de la calificación final. Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.

Sistema de evaluación	Ponderación min - max
Participación del estudiante (sesiones, foros, tutorías)	0% - 40%
Trabajos, proyectos, laboratorios/talleres y casos	10% - 40%
Test de evaluación	0% - 40%
Examen final	60% - 60%

Lucía Lomba Portela

Formación académica. Doctora en Ciencias de la Educación. Además, ha realizado el Máster Universitario en Calidad y Mejora de la Educación en la Universidad Autónoma de Madrid y es Graduada en Educación Primaria por la Universidade de Vigo. Ha asistido a numerosas formaciones en metodologías de investigación cuantitativas y cualitativas.

Experiencia. Es profesora de la Facultad de Educación. Ejerce la docencia universitaria desde 2016. Su experiencia se centra en la formación de Educadores Sociales, Pedagogos y Docentes de diversas áreas. Ha realizado una estancia de investigación en la Universidade de Minho. También ha participado en proyectos de investigación del grupo GIES-10 y ha asistido a numerosos Congresos Internacionales de Educación. Ha impartido cursos sobre Estadística y el uso del software Atlas-Ti.

Líneas de investigación Es miembro del grupo de investigación GIES-10. Ha colaborado como revisora en varias revistas científicas y actualmente lo hace en las del Common Ground Research Networks. Es autora de varios artículos científicos, reseñas y capítulos de libros. Sus publicaciones e investigaciones se centran en Innovación educativa, Comunidades de Aprendizaje y Cambio y Mejora Educativos. Perfil en ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1943-4661.

Cristian Mollà Esparza

Formación académica. Doctor en Ciencias de la Educación por la Universidad de Valencia (UV) (2017-21). Graduado en Educación Social (2015) y Máster en Educación (2016) con Premio Extraordinario de Grado y Máster por la misma universidad. Con el objetivo de desarrollar su carrera académica ha realizado estancias formativas con destacados grupos de investigación en la Universidad de Murcia (2019, unidad de meta-análisis) y la Universidad Autónoma de Madrid (2020, unidad de psicometría).

Experiencia. Actualmente trabaja como profesor en la Universidad Internacional de la Rioja (UNIR, departamento MIDE) en el ‘Máster en Métodos de Investigación en Educación’. También fue docente colaborador en las asignaturas de ‘Iniciación a la Investigación’ y ‘Análisis de Datos’ en los Grados de Educación Social, Pedagogía y CC. de la Actividad Física y del Deporte en la Universidad de Valencia (UVEG).

Líneas de investigación. Su línea de investigación se centra en la metodología de investigación, especialmente la aplicación de estudios de síntesis y meta-analíticos en educación, así como en el estudio de la calidad metodológica y el análisis estadístico. Posee publicaciones científicas en revistas de carácter nacional e internacional, así como comunicaciones en congresos nacionales e internacionales. Colabora con distintas universidades en el área de metodología de la investigación educativa.

Obviamente, al tratarse de formación online puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:

1. Desde el Campus virtual podrás acceder al aula virtual de cada asignatura en la que estés matriculado y, además, al aula virtual del Curso de introducción al campus virtual. Aquí podrás consultar la documentación disponible sobre cómo se utilizan las herramientas del aula virtual y sobre cómo se organiza una asignatura en la UNIR y también podrás organizar tu plan de trabajo personal con tu profesor-tutor.
2. Observa la programación semanal. Allí te indicamos qué parte del temario debes trabajar cada semana.
3. Ya sabes qué trabajo tienes que hacer durante la semana. Accede ahora a la sección Temas del aula virtual. Allí encontrarás el material teórico y práctico del tema correspondiente a esa semana.
4. Comienza con la lectura de las Ideas clave del tema. Este resumen te ayudará a hacerte una idea del contenido más importante del tema y de cuáles son los aspectos fundamentales en los que te tendrás que fijar al estudiar el material básico. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario.
5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Actividades y Test). En la programación semanal te detallamos cuáles son las actividades correspondientes a cada semana y qué calificación máxima puedes obtener con cada una de ellas.
6. Te recomendamos que participes en los eventos del curso (sesiones presenciales virtuales, foros de debate…). Para conocer la fecha concreta de celebración de los eventos debes consultar las herramientas de comunicación del aula vitual. Tu profesor y tu profesor-tutor te informarán de las novedades de la asignatura.

En el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual encontrarás siempre disponible la documentación donde te explicamos cómo se estructuran los temas y qué podrás encontrar en cada una de sus secciones.

Recuerda que en el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.