La Taea

NOS MUDAMOS

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 02 Jan 2013 19:00:00 +0000

EL BLOG CAMBIA DE SITIO.

PODÉIS SEGUIRLO EN

http://atarjea.wordpress.com

DISCULPAD LAS MOLESTIAS

Curso de Introducción al software R de análisis de datos: nivel básico

noreply@blogger.com (Unknown) — Fri, 07 Dec 2012 16:37:00 +0000

La institución universitaria tiene entre sus fines principales el desarrollo de la investigación científica. En la sociedad del conocimiento es necesario utilizar recursos informáticos que garanticen la competitividad en el ámbito de la investigación. Por tal motivo, es habitual que en la Universidad los investigadores utilicen programas de última generación, tales como el SPSS o JMP, entre otros muchos, para el análisis estadístico.
No obstante, estos programas son bastantes costosos y su potencial analítico está supeditado al trabajo de una empresa privada.
Por el contrario, en la actualidad existen programas que suponen una alternativa real a este tipo de programas. Es el caso de R, software potente de análisis de datos, de código abierto, libre distribución y gratuito.
Como cualquier programa, R necesita ser presentado y divulgado entre la comunidad universitaria. En este sentido se presenta este curso, con el objetivo de introducir a los investigadores, docentes y alumnado de las titulaciones de Ciencias Sociales, Jurídicas y Sanitarias en este software. Por ser un primer acercamiento el curso se limita a un nivel básico, tratando solamente cuestiones de estadística descriptiva.

INICIO DEL CURSO 21 DE ENERO DE 2013

Acceso al sitio web del curso

Curso de especialización en procesos de innovación educativa

noreply@blogger.com (Unknown) — Fri, 07 Dec 2012 16:33:00 +0000

La sociedad humana está en una fase histórica de cambios rápidos y continuos en la dimensión social y cultural, que implican procesos de adaptaciones individuales. Las relaciones sociales se han ampliado a través de la presencia de las TIC, la información se genera y fluye por todo el planeta con una tramenda rapídez; la transformación de las relaciones laborales y de los procesos de producción, distribución, comercialización; la globalización; la aparición de redes de distintos tipos; las crisis económicas y ambiental; y la incertidumbre que produce tantos cambios complica el papel de la educación.

La educación es una herramienta fundamental para la integración de los seres humanos en las sociedades en las que viven, hasta hace poco años las exigencias que iban a tener cuando fueran adultos eran previsibles, pero hoy no. Es por ello, que se impone la necesidad de crear una cultura de innovaciones educativas continuas, que vayan más allá de unos cambios improvisados y arrastrados por las emergencias de las situaciones que se van presentando.
La innovación educativa es por ello una poderosa herramienta para optimizar estos procesos de cambios acelerados. Es por ello, que conocer los procesos de innovación, formas de implementar y evaluar los mismos es muy relevante para la formación de docentes y su desarrollo profesional.
De esta forma la profundización en los elementos que se deben tener en cuenta a la hora de plantear innovaciones, en el conocimiento de las resistencias que se pueden oponer a la innovación, el diseño de estrategias, y la elaboración de herramientas de evaluación para conocer la eficacia y eficiencia del proceso de implementación son pertinentes y claves para una formación de postgrado. Objetivos

Conocer los procesos de innovación educativa y su relevancia social.
Diseñar y planficar procesos de innovación educativa
Conocer e implementar procesos de evaluación de innovaciones creando herramientas para ello.

INICIO DEL CURSO EL 15 DE ENERO DE 2013

ACCESO AL SITIO WEB DEL CURSO

Segunda edición del libro "Juegos de rol. Un acercamiento psicopedagógico"

noreply@blogger.com (Unknown) — Sun, 11 Nov 2012 00:06:00 +0000

Acabamos de terminar la segunda edición, ampliada y modificada, del libro sobre Juegos de Rol que se editó en el año 2000. En esta ocasión, se ha optado por un formato de blog, permitiendo la continua evolución del contenido. El libro-blog está bajo licencia Creative Commons con ciertas restricciones: Reconocimiento – NoComercial – Compartir Igual (by-nc-sa)

ÍNDICE
Introducción
1.- Conceptos y tipos de juegos de simulación (I)
2.- Conceptos y tipos de juegos e simulación (II)
3.- Juegos de simulación y teorías de aprendizaje
4.- Construcción de una simulación
5.- Valor psicopedagógico de las simulaciones
6.- Tres ejemplos de simulación
Referencias bibliográficas.

Pulse AQUÍ para acceder al libro-blog.

Las claves de una buena presentación en público

noreply@blogger.com (Unknown) — Thu, 25 Oct 2012 19:24:00 +0000

Vídeo sobre la claves de una buena presentación aprovechando la capacidad que tenia Steve Jobs

Se inicia el máster de Educación Ambiental el próximo 12 de noviembre

noreply@blogger.com (Unknown) — Mon, 22 Oct 2012 10:52:00 +0000

El próximo 12 de noviembre dará comienzo una nueva edición del Master de Educación Ambiental (Educador/a ambiental). Se trata de un máster oficial coordinado por docentes del departamento MIIE y donde participan seis universidades andaluzas.

Este máster destaca por ser pionero en el uso de diversas plataformas de formación a distancia y e-learning, uniendo así las nuevas tecnologías a la formación de alto nivel en el ámbito del medio ambiente.

Para más información: http://www.uma.es/meduam/

Evaluación de los aprendizajes. Viajar a la cara oculta del aprendizaje

noreply@blogger.com (Unknown) — Mon, 24 Sep 2012 17:20:00 +0000

Evaluación de aprendizajes from Aidesoc

Resumen

La evaluación del aprendizaje se centra en los procesos de valoración del conocimiento adquirido por una persona o por una organización. En su análisis, a parte del mismo concepto de evaluación, es posible hacer referencia a otros tópicos cercanos, tales como el de aprendizaje, el de componentes de aprendizaje y el de niveles de aprendizaje.
En el sentido señalado, los niveles de aprendizaje y sus componentes son dos dimensiones a tener en cuenta parar analizar el proceso de aprendizaje en general. Su relación puede usarse también para diferenciar qué es aprendizaje y qué es competencia, si bien, esto dependerá en gran medida de la propia definición de competencia.
En la evaluación de los aprendizajes existe un supuesto básico que consiste en asumir que la evaluación se basa en la estimación del nivel de conocimiento (en general, incluyendo destrezas, ideas, etc.) a través de un proceso de inducción sobre las observaciones que se realizan en tareas concretas.
En este sentido, los instrumentos y técnicas de evaluación tratan de recoger evidencias suficientes como para poder estimar el nivel de conocimiento y los contenidos de dicho conocimiento.
En la actualidad, estas técnicas e instrumentos se usan tanto en soporte clásico (papel, observación directa, grabaciones, etc.) como digital. El soporte digital, además, favorece una evaluación mediada y en la distancia. Esto ha ocasionado dos efectos, por un lado tener que reformular la utilización de algunos instrumentos (exámenes de desarrollo, test, cuestionarios, etc.) y por otro el favorecer desarrollos de nuevas perspectivas en los procesos de valoración, principalmente en aquellos que implican autoevaluación y evaluación entre pares.
Por último, se hace hincapié en que la evaluación no es calificar. La calificación es resultado de un proceso de medición, donde se intenta resumir escalarmente gran parte del proceso de evaluación. Sin embargo, este resumen se produce a costa de perder información.

La noche de los investigadores

noreply@blogger.com (Unknown) — Fri, 21 Sep 2012 19:34:00 +0000

El próximo 28 de septiembre se celebrará La Noche de los Investigadores 2012. En la Universidad de Málaga, el programa incluye microencuentros sobre temas científicos y las "tapas con ciencia" donde al mismo tiempo que se debate sobre ciencia, se degustará un refrigerio.
Más información e inscripción en: http://uciencia.uma.es/Eventos/La-Noche-de-los-Investigadores

Dentro de las actividades están programadas dos mesas sobre el cambio climático:

1. El Mar Mediterraneo: un laboratorio natural para el estudio del cambio climático

(Investigador anfitrión: Francisco Criado Aldeanueva / http://oceano.uma.es)

2. Comunicar el cambio climático

(Investigador anfitrión: Bernardo Díaz Nosty / http://www.catedraunesco-uma.org/)

Congreso INNATUR

noreply@blogger.com (Unknown) — Mon, 27 Aug 2012 10:20:00 +0000

I Congreso Internacional de Innovación Docente Universitaria en Historia Natural

Ante los retos de Bolonia y las Tecnologias de la Información y Comunicación (TIC).

Facultad de Biología, Universidad de Sevilla.
Del 19 al 22 de Septiembre de 2012

Presentación del Congreso:
"La Facultad de Biología y la Facultad de Ciencias de la Educación, de la Universidad de Sevilla, anuncian la celebración del Primer Congreso Internacional de Innovación Docente Universitaria en Historia Natural. Este evento es pionero en Europa en innovación docente de asignaturas consideradas “de bota” como las clásicas Zoología, Botánica, Geología, Ecología, Biología Marina, Etología y ciencias afines como Gestión del Medio Natural, Veterinaria, etc..."

Enlace: http://congreso.us.es/innatur2012/

Deshielo masivo en Groenlandia

noreply@blogger.com (Unknown) — Wed, 25 Jul 2012 07:20:00 +0000

24 de julio de 2012

Según está informando EuropaPress en su página web, Groenlandia está sufriendo el mayor deshielo de su superficie desde que se llevan registros (últimos 30 años), según se puede apreciar gracias a los medios de la NASA.

Imagenes de Groenlandia con hielo (superficie blanca) y sin él (sin superficie blanca)

Enlace a la noticia en europapress: AQUÍ
Fotografía de la NASA: AQUÍ

Conectatica 2012. Guadalajara (México)

noreply@blogger.com (Unknown) — Sun, 08 Jul 2012 16:04:00 +0000

Conectactica 2012. From 25 trough 29 of June, it was celebrated Conectactica meeting 2012 in Guadalajara University (Mexico). It is a foro about good teaching practices in higher education linked with ICT. The resources are available in http://conectactica.com

Conceptos y tipos de Juegos de Simulación (I)

noreply@blogger.com (Unknown) — Sun, 08 Jul 2012 16:00:00 +0000

Conceptos Básicos

Shubik (1975: 35) se expresaba así respecto a la simulación:

“Implica la representación de un sistema o de un organismo mediante otro sistema u organismo que parece tener un comportamiento similar al del sistema original. El sistema simulador es normalmente más sencillo que el sistema que está siendo simulado y se expone más fácilmente al análisis y a la manipulación.”

En general una simulación se presenta como un conjunto de actividades que se desarrollan en torno a elementos elegidos del mundo real o imaginario. En mayor o menor medida, toman de ese mundo aquello que los creadores de la simulación o los participantes juzgan apropiado. Todas las simulaciones, según lo expresado, pueden considerarse abstracciones de contextos o sistemas complejos. Por tanto, la simulación puede entenderse como una forma de construir modelos de fenómenos de la realidad, siendo potencialmente interpretables como cualquier otro tipo de modelo: conceptual, procesual, estadístico, social, etc.

Las características de los juegos de simulación pueden resumirse en cuatro puntos:

a) Incremento del interés por aprender: La perspectiva de simulación presente en este trabajo, se centra en su dimensión lúdica, frente a otras perspectivas como por ejemplo las procedentes de la psicoterapia. Un juego en el aula despierta emociones de familiaridad en los alumnos cargadas de sensaciones agradables, las clases se desenvuelven en niveles de desinhibición más elevados que los convencionales, facilitando la empatía.

b) La participación interdisciplinar: Un examen profundo y detallado de los problemas tratados en las simulaciones, no debería limitarse a un área de conocimiento, sino a enfoques globales que generen modelos próximos a la realidad.

c) La toma de decisiones: Las simulaciones pueden ejercer un papel estimulante que exija paulatinamente, la capacidad de decidir, incrementando progresivamente los datos o la complejidad de las reglas. Puesto que la simulación permite presentar casi todos los elementos y los componentes del proceso de toma de decisión, es una herramienta fácil y útil para practicar la toma de decisiones y observar su funcionamiento. Por tal motivo ofrecen la posibilidad de hacer pruebas, de aplicar los conocimientos ya adquiridos y de ganar confianza, mejorando el rendimiento. En este sentido, son instrumentos ideales para aprender a experimentar y comprender situaciones cambiantes. El participante tiene la oportunidad de probar las consecuencias que se darían en situaciones similares a las reales y puede tomar decisiones como si las viviera, pero sin riesgo de sufrir consecuencias negativas. Sin embargo, puede darse un problema cuando el jugador pierde el contacto con la realidad si el modelo en sí es erróneo, o cuando no se tiene cuidado de establecer los suficientes lazos con esa realidad sobre la que se apoya. Por esto mismo, es necesario validar previamente los modelos, probándolos con todo detalle. Este proceso pone de relieve la importancia del papel del creador de la simulación al generar los modelos subyacentes procedentes de las distintas situaciones.

d) Sistemas orientados hacia el futuro: Los juegos educativos tratan de dar al alumno el sentido de una realidad más amplia. La ausencia de una referencia cercana en el tiempo sobre el rendimiento académico hace que pocos estudiantes perciban la utilidad de las aptitudes que serán fundamentales para su vida futura. Los juegos de simulación otorgan por tanto, la posibilidad de que el participante tome decisiones sobre problemas reales y observe las consecuencias más previsibles en un tiempo razonable, teniendo la oportunidad de reorientar la toma de decisión en un sentido u otro en función de la retroalimentación obtenida. Esto convierte a los juegos de simulación en unos instrumentos muy útiles para que el sujeto adquiera experiencia en cómo tomar decisiones y cuales son las mejores para el problema en cuestión.

Llegado este momento, han de comentarse algunas cuestiones que tienen una relación directa con las simulaciones, entre otros: el factor tiempo, el aprendizaje, y sus problemas de funcionamiento.

1. El factor tiempo: Las simulaciones, a pesar de su atractivo requieren una inversión importante en tiempo (y generalmente también económica) en su preparación y realización, tiempo del que pocas veces dispone el profesor. Por tal motivo, deberán valorarse las ventajas y desventajas de que una simulación tendría respecto a otras alternativas de enseñanza que exijan menos dedicación en su preparación.

2. El aprendizaje a diferentes niveles: En clase, el uso de simulaciones implica un cambio no solamente de técnica, sino también de objetivos. Aunque a veces se usan para que el alumnado aprenda contenidos el auténtico “puente” de estas estrategias está más relacionado con la práctica de habilidades y la adquisición de procedimientos. En cualquier caso, el profesorado realiza una labor innovadora en el aula: el trabajo de grupo, el uso de espacios alternativos, materiales docentes específicos, etc.

3. Problemas de funcionamiento: En general, al realizar una simulación podemos encontrar algunos de estos problemas:

- Puede ser que el uso inicial de las simulaciones plantee problemas logísticos, de funcionamiento y de aceptación general: disposición del mobiliario, espacio de las aulas, aprobación explícita de los padres, etc.

- En determinadas ocasiones la novedad de la simulación puede provocar la aparición de conductas poco habituales o impropias, lo que obligaría al profesor a tomar el papel de moderador de la situación.

- Para el profesor, el principal problema puede ser la necesidad de practicar técnicas apropiadas de dirección, ya que es posible que necesite, en numerosos puntos esenciales de la simulación, tratar de forma rápida y clara problemas espontáneos planteados por los jugadores.

Reunión Nacional del Área de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación en Málaga (España)

noreply@blogger.com (Unknown) — Thu, 21 Jun 2012 10:34:00 +0000

Durante estos días (21 y 22 de junio de 2012) se está celebrando la Reunión Nacional del Área de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación en la Facultad de Ciencias de la Educación de la Universidad de Málaga.

El evento se puede seguir a través de la dirección http://seminario.cv.uma.es/eduambmaster, así como a través de twitter y facebok.

Más información en http://www.reunionmide2012.uma.es

Los recortes en investigación y desarrollo comprometen el futuro de los paises

noreply@blogger.com (Unknown) — Sun, 03 Jun 2012 11:59:00 +0000

Los recortes en Investigación y Desarrollo que están llevando a cabo algunos países de la zona Euro van a comprometer su futuro social para varias generaciones.
Uno de los mayores errores que pueden estar cometiendo los gobiernos en crisis es recortar en Investigación y Desarrollo (I+D). Esto es así porque, en un mundo globalizado, donde los países emergentes tienen mayor capacidad productiva a un coste menor, a los países desarrollados solamente les queda ofrecer su "saber hacer".
Sin embargo, para ser un país puntero en riqueza de conocimiento (el "saber hacer") es necesario invertir con la vista puesta a 20 o 30 años. Solamente así, los países podrán competir en el mercado global, con garantías de éxito en el futuro.
Sin embargo, la situación es que la inversión en I+D es de las primeras que ha caído. Por lo tanto, auguramos un pésimo futuro para la economía de estos países (España, Portugal, Grecia, etc.) que seguirán dependiendo de las patentes extranjeras y serán incapaces de sostener una economía basada en el conocimiento (¡otra revolución perdida!).
Por otra parte, se podría pensar que la inversión en I+D es exageradamente costosa. Sin embargo, esto no es así siempre, ni del todo. El gasto más importante se presenta normalmente en los salarios de los investigadores, salario que comparados con el de los jugadores de fútbol, cantantes famosillos incapaces de entonar dos notas seguidos, políticos corruptos interesados solamente en embolsarse el dinero de sus conciudadanos, empresarios falsos-progresistas que buscan solamente la subvención, etc., etc., el gasto de estos salarios son una ridiculez. A esto se une que los investigadores suelen ser tan vocacionales, que están dispuestos a trabajar por auténticas miserias. De hecho, los investigadores suelen buscar estabilidad frente a montante de salario.
A pesar de eso, los gobiernos (que están integradas por personas con nombre y apellido) y las instituciones (que por cierto, están dirigidas por personas con nombres y apellidos, y que deberían ser responsables ante la ley, de lo que ocurre con ellas) lo primero que han hecho es recortar estas miserias.
Para ilustrar esta situación recomendamos ver el programa de "Salvados" del canal español "La sexta" del que incluimos parte del mismo a continuación.

Os recomendamos también que leáis el post de Jesús González (jesusgonzalezfonseca.blogspot.com.es) para tener más razones sobre la necesidad de invertir en I+D.

TED-Ed ya tiene sitio web y permite crear lecciones personalizadas

noreply@blogger.com (Unknown) — Sun, 20 May 2012 13:36:00 +0000

En wwwhat's new hemos encontrado la noticia sobre TED.

"...TED-Ed ya tiene su sitio web y una gran novedad…. la posibilidad de que los maestros puedan crear lecciones personalizadas utilizando como base los videos que allí se encuentran, para luego compartirlos con sus alumnos."

Más información en:

TED-Ed ya tiene sitio web y permite crear lecciones personalizadas

Debate sobre la Educación a Distancia. Universidad Técnica de Loja

noreply@blogger.com (Unknown) — Sun, 13 May 2012 11:20:00 +0000

13 de mayo de 2012

Enlace: http://youtu.be/0FpXuBFKxo8

Aprendizaje abierto. Por Cristobal Suárez Guerrero

noreply@blogger.com (Unknown) — Sun, 06 May 2012 11:14:00 +0000

2 de mayo de 2012
Aprendizaje abierto

View more presentations from Cristóbal Suárez

MOOC: la evolución de la enseñanza y aprendizaje en la red

noreply@blogger.com (Unknown) — Mon, 30 Apr 2012 11:04:00 +0000

29 de abril de 2012

Dejamos aquí este aclarador vídeo sobre MOOC (http://www.youtube.com/watch?v=_vNWI2Ta0Kk):

Curso de estadística con R

noreply@blogger.com (Unknown) — Sat, 07 Apr 2012 08:02:00 +0000

El próximo 30 de abril iniciamos un nuevo curso de estadística con el programa R. El periodo de inscripción está abierto en estos momentos.

Par más información se puede visitar los siguientes enlaces:

Libro electrónico flexible de LG

noreply@blogger.com (Unknown) — Mon, 02 Apr 2012 15:56:00 +0000

LG ha anunciado que el próximo mes de mayo presentará su soporte ePaper. Se trata de un equipo flexible que se ofrece inicialmente, como libro electrónico. El soporte es un material plástico, de 6 pulgadas, que permite una flexión de hasta 40º.
Aunque otras empresas, como Samsung y Nokia, tienen ya prototipos, LG se ha adelantado a su competencia directa.
Estos equipos serán fundamentales en el futuro inmediato puesto que a pesar de que los equipos actuales son mucho más pequeños, el volumen y peso de las tablets siguen siendo un inconveniente a la hora de llevarlos en todo momento.
Aquí os dejamos un vídeo demostrativo de youtube (fuente: http://www.youtube.com/watch?v=_E10xpuNyRg):

Sarayaku kaparik. El grito por la dignidad

noreply@blogger.com (Unknown) — Fri, 16 Mar 2012 14:51:00 +0000

Una interesante producción sobre el medio ambiente y cultural
http://vimeo.com/13755334

Sarayaku kaparik. El grito por la dignidad from ASPA on Vimeo.

Probabilidad y funciones de distribución

noreply@blogger.com (Unknown) — Fri, 24 Feb 2012 12:17:00 +0000

Probabilidad

¿Qué se entiende por probabilidad?

La probabilidad se puede definir como la frecuencia de aparición de un suceso con relación a todos los sucesos posibles. Por ejemplo, cuando se dice que en un examen un alumno tiene una probabilidad del 70% de obtener un notable, se está diciendo que el alumno obtendría un notable 70 veces de cada 100 veces que hiciese el examen en condiciones similares.

Esta forma de entender la probabilidad se basa en el número de veces que se repite algo. Sin embargo, ésta no es la única forma de entender el concepto de probabilidad. De hecho también es posible entender la probabilidad como la apreciación subjetiva de que se produzca el suceso. Esta perspectiva se basa en las teorías de Thomas Bayes (http://es.wikipedia.org/wiki/Bayes).

Supongamos que en el centro escolar tenemos a 120 alumnos y 267 alumnas. La probabilidad de que nos encontremos con una alumna al entrar al centro es de 0,68 (ó 68% expresado como porcentaje). Si en el mismo centro existen 12 docentes, 3 administrativos, y 6 personas de limpieza, la probabilidad de encontrar a alguien del personal de servicios (administrativo o de limpieza) es del 42% aproximadamente. Este 42% o 0,42 expresado como proporción, es resultado de sumar la probabilidad de encontrar a un administrativo (3/21=0,14) o a una persona de la limpieza (6/21=0,28). Es decir 3/21 + 6/21 = 9/21 que es 0,42.

En ocasiones la probabilidad de que suceda algo depende de otro suceso previo. En este caso, las probabilidades son condicionadas y se escriben como P(A|B), es decir, la probabilidad P de que suceda A suponiendo que antes ha sucedido B. El cálculo de la probabilidad condicionada se realiza según la siguiente fórmula (expresión 1).

P(A|B)=P(A y B)/P(B) (Expresión 1)

Hay una cosa muy interesante que merece la pena comentar y corresponde con la siguiente pregunta ¿La probabilidad de que suceda A suponiendo que ha sucedido B, es igual a la probabilidad de B suponiendo que ha sucedido A? Es decir, ¿P(A|B) = P(B|A)?

La respuesta es que no. Por ejemplo, si A es estar aprobado en un examen y B es haberse presentado al examen, tendríamos que la probabilidad de haber aprobado (A) está condicionada a presentarse al examen (B). Por el contrario, la probabilidad de presentarse al examen (B) es independiente de (A) de forma que presentarse al examen no garantiza aprobarlo. Así, P(A|B) no es lo mismo que P(B|A). El hecho de pensar que son iguales se llama la “falacia de la probabilidad condicional”. En realidad, la relación entre P(A|B) y P(B|A) es la siguiente (expresión 2):

P(A|B)=P(B|A)·(PA)/P(B) (Expresión 2)

Veamos ahora la situación del siguiente aula compuesta por 10 alumnos.

Tabla 1. Alumnos de un aula

Nombre	Edad	Sexo	Color del pelo	Nº de hermanos	Calificación último examen	Le gusta comer verdura
Andrea	12	M	M	2	5	S
Jessica	12	M	M	2	9	N
Marina	13	M	R	1	4	N
Luis	12	H	M	3	7	N
Loli	11	M	M	2	7	N
Jesús	12	H	P	1	10	S
Eugenio	11	H	M	2	5	S
María José	12	M	R	1	7	N
José	11	H	R	1	8	N
Elena	12	M	M	1	8	N

Leyenda: Sexo (H: hombre; M: mujer), Color del pelo (M: moreno; R: rubio; P: pelirrojo), Le gusta comer verduras (S= Si; N= No)

Sobre los datos del aula, si extraemos alumnos al azar, obtendríamos situaciones como las siguientes (expresadas en porcentaje):

Probabilidad de elegir a un hombre: 40%
Probabilidad de elegir a una mujer: 60%
Probabilidad de que esa persona tenga 12 años: 60%
Probabilidad de que tenga 11 años: 30%
Probabilidad de que sea moreno: 60%
Probabilidad de que sea rubio: 30%
Probablidad de que sea pelirrojo: 10%
Probabilidad de que tenga 2 hermanos: 40%
Probabilidad de que tenga 1 hermano: 50%
Probabilidad de que tenga 3 hermanos: 10%
Probabilidad de que la última calificación haya sido un 7: 30%
Probabilidad de que haya sido un 10: 10%
Etc.

Además de estás probabilidades podemos obtener otros indicadores:

Probabilidad de alguien que teniendo 12 años, sea además hombre: 20%.
Probabilidad de elegir a un alumno que teniendo una calificación de 7, tenga el pelo rubio: 10%.
Probabilidad de elegir a una persona con un 5 en el examen y que sea moreno: 20%.
Etc.

Estos datos suceden así porque se conoce perfectamente la composición del aula. Si no se conociese, no se podría decir la probabilidad de un suceso con total garantía. En todo caso, se podría dar una estimación con cierto error asociado. Esto es lo que sucede cuando en los colegios los equipos directivos prevén las matrículas del curso siguiente. Se suele estimar que si las condiciones de la zona no cambian (los vecinos son los mismos, la situación económica es parecida, la normativa no cambia, etc.) la probabilidad de matrículas de alumnas y alumnos será similar a la de este año, la probabilidad de alumnos con discapacidad será similar, etc., aunque siempre con la idea o sospecha, de que seguramente, las proporciones no serán iguales, sino parecidas. Esa diferencia es un problema de la estadística que se estudia en la estimación de parámetros [estimación de parámetros].

Función de probabilidad

Una función de probabilidad es una “artilugio” matemático que trata de relacionar un conjunto de posibles sucesos o fenómenos, con un conjunto de números reales. Así por ejemplo, es posible decir que la probabilidad de lluvia es del 40%, o que la probabilidad de elegir a un alumno que haya obtenido una sobresaliente, en el aula del ejemplo anterior, es del 20% porque existe una función que asocia la posibilidad de lluvia con el número 40 o la calificación con el número 20 respectivamente.

Función de probabilidad y función de distribución de variables discretas

Si partimos de los alumnos del ejemplo anterior podemos establecer la función de probabilidad para cada uno de las variables discretas [variables discretas] anteriores (sexo, color del pelo, número de hermanos, calificación tomando solamente los números enteros). Por ejemplo, para el número de hermanos la función de probabilidad se podrían expresar así:

Si tiene 11 años se le asigna una probabilidad de 0,3.
Si tiene 12 años se le asigna una probabilidad de 0,6.
Si tiene 13 años se le asigna una probabilidad de 0,1.

Tabla 2. Ejemplo función de probabilidad

Nº de hermanos	Probabilidad
1	0,5
2	0,4
3	0,1

Si se calculase la probabilidad acumulada en la tabla 2 podríamos asignar a cada número de hermanos la probabilidad acumulada, es decir, la probabilidad de que elijamos a un alumno con ese número de hermanos o menos. Esta función se llama “función de distribución”.

Tabla 3. Ejemplo función de distribución

Nº de hermanos	Probabilidad	Distribución
1	0,5	0,5
2	0,4	0,9
3	0,1	1

Función de densidad y distribución para variables continuas

En el caso de variables continuas [variable continua] la función se llama de densidad. Cuando la variable es continua no se asignan probabilidades a puntos concretos sino a intervalos, puesto que la probabilidad de un suceso concreto, dentro de un espacio infinito de sucesos (que es lo que sucede cuando se tiene una variable continua) tiende a cero. Para calcular la probabilidad en ese intervalo se recurre a la derivada de la función [derivada]. Al igual que antes, es posible calcular la función de distribución calculando las probabilidades acumuladas.

Distribuciones teóricas de variables aleatorias

En el ejemplo anterior teníamos a nuestra disposición de todos los datos sobre número de alumnos, edad, color del pelo, etc., y de esta forma hemos podido calcular las probabilidades en función de la frecuencia de cada evento. Sin embargo, en la realidad, no solamente podemos trabajar con los datos que hemos observado en la realidad, sino que es posible estudiar funciones y distribuciones de probabilidad de situaciones teóricas a partir de unos pocos supuestos.

Vamos a realizar el siguiente experimento para exponer la idea. Demos un paseo por el barrio de unos 10 o 15 minutos y contabilicemos el número de personas que sean:

a) Excepcionalmente atractivas: ___

b) Atractivas: ___

c) Guapas: ___

d) Menos guapas: ___

e) Poco agraciadas: ___

f) Muy poco agraciadas: ___

Ahora con los número vamos a hacer un gráfico. Seguramente, el gráfico que obtiene será similar al siguiente (ilustración 2).

Ilustración 1. Experimento durante un paseo

Sin el paseo durase más tiempo, de forma que viésemos a muchas más personas, la gráfica sería mucho más simétrica, con pocas personas en los extremos y la mayoría en el centro. Esto no solamente ocurre con la belleza sino que se repite con infinidad de fenómenos psicosociales. Así, las personas que ganan mucho dinero o ganan muy poco suelen ser pocas en comparación con las que tienen salarios más o menos medios, las personas que viven muy cerca de la Universidad o muy lejos suelen ser menos que las que viven a una distancia media, las personas que son muy buenos conductores o muy malos conductores son menos que los que conductores más o menos intermedios, etc.

No siempre tenemos esta forma de organizarse los sucesos. A veces, encontramos otras formas de distribución. Por ejemplo, en los colegios todos los maestros son titulados superiores, sin embargo solamente algunos de ellos tienen un máster de posgrado y normalmente son aún menos los que tiene el título de doctor.

Ilustración 2. Ejemplo de distribución de titulados entre los docentes de un centro escolar

Si trabajamos en una empresa de transportes, todos los trabajadores tendrán el carnet de vehículos y el de camiones. Algunos de ellos tendrán además el de autobús. Serán menos los que tengan el carnet de remolque para grandes vehículos. Aunque en este ejemplo, hay que tener en cuenta que los permisos de circulación son acumulativos, es decir, para tener el de camión hay que tener el de vehículos ligeros, quien tiene el de autobús tiene los anteriores, etc.

Ilustración 3. Ejemplo distribución de permisos de circulación en una empresa de transportes.

En estos dos últimos ejemplos, la mayoría se encuentra a la izquierda de la gráfica y a medida que avanzamos hacia la derecha, las frecuencias (y por tanto las probabilidades) son menores.

Actividad 1. Situaciones reales y distribuciones

Antes de continuar pensad en situaciones reales, de la vida cotidiana, con sucesos probables y tratar de indicar cómo “parecen” organizarse sus frecuencias de aparición.

En definitiva, en la naturaleza hay realidades que cuando se contabilizan se distribuyen según formas repetitivas. Esto es muy importante porque cuando estudiamos un fenómeno, que nos consta que tiende a organizar según una forma reconocida, podemos estimar de ante mano las probabilidades de un suceso con cierto margen de error.

Por ejemplo, supongamos que estamos trabajando en un colegio donde lo normal, lo más frecuente, es que los alumnos se comporten con respeto hacia el profesor y que es muy raro encontrarse con alumnos muy descarados y también es poco frecuente encontrarse con alumnos extremadamente sumisos. Por tanto, la probabilidad de encontrarse con muchos alumnos problemáticos en un mismo aula será muy escasa. No quiere decir que no sea posible, sino que es muy poco probable. En la práctica, estas estimaciones permiten llegar a conclusiones como que, tal vez sea bueno invertir recursos en programas de técnicas de estudio más que en programas de inserción social para todos los alumnos, y derivar los pocos casos de alumnos problemáticos, a intervenciones personalizadas por parte de los orientadores y los educadores sociales.

Por tanto, conociendo cómo se distribuye un fenómeno en un grupo de personas, podríamos estimar hasta qué punto dos grupos se parecen entre sí, o incluso estimar la probabilidad de clasificar bien o mal a las personas según sus resultados, etc. Estas posibilidades son especialmente útiles a la hora del diagnóstico [diagnóstico] y la evaluación educativa [evaluación].

Por tanto, cuando se recoge información sobre las personas con las que trabajamos trataremos de analizar las distribuciones de probabilidad de las variables que nos interesan y comprobar si son de algún tipo de distribución conocida.

¿Cómo se hace esto? Bien, para ello es necesario aprender sobre las característica de algunas de estas distribuciones conocidas en matemáticas, de forma que cuando analicemos descriptivamente nuestros datos seamos capaces de ver si cumplen dichas características.

A continuación se comentan algunas de estas distribuciones teóricas de variables aleatorias así como sus características: distribución de Bernoulli, distribución binomial, distribución de Poisson, y la distribución normal.

Distribución de Bernoulli

Son distribuciones que surgen en experimentos aleatorios donde sólo son posibles dos resultados como cara o cruz, acertar o fallar, ganar o perder, hombre o mujer, comunitario o extracomunitario, etc. A uno de los resultados se le asigna el valor 1 y al otro el valor 0. La función de probabilidad se define de la siguiente forma:

Si el suceso x es 1 la probabilidad es p.
Si el suceso x es 0 la probabilidad es q.

Se cumple además, que p=1-q.

P(X=x);
p si x=1;
q si x= 0

Cuadro 1. Distribución de Bernoulli

La media de estas distribuciones coincide con el valor de p y la varianza con al producto pxq.

Media = p
Varianza = p·q

Cuadro 2. Estadísticos de la distribución de Bernoulli

Por ejemplo, el número de alumnos que están en programas de garantía social es de 30 en nuestro centro escolar, centro que cuenta con un total de 600 alumnos. Si el pertenecer o no a un programa de garantía social se distribuye según la distribución de Bernoulli, entonces, pertenecer al programa sería p y no pertenecer sería q.

El valor de p sería 0,05 (p = 30/600= 0,05) y la de q sería 0,95 (q= 570/600= 0,95).

La media o esperanza matemática sería 0,05 (el valor de p) y la varianza sería 0,475 (pxq = 0,05 x 0,95 = 0,475).

Distribución Binomial

A los alumnos del aula que tenemos en el ejemplo inicial, les pedimos que nos dijesen si les gustaba comer verduras. Las repuestas aparecen en la última columna de la tabla 1. A partir de los datos, la probabilidad de que en n veces que pidamos al azar que salga alguien a la pizarra y en k ocasiones salga algún alumno que le gusta la verdura (p) viene dada por la expresión 3.

(Expresión 3)

Donde n es el número de veces que hemos sacado a alguien a la pizarra y k es el número de veces que se repite el suceso 1 (que al alumno le gusten las verduras). Recordemos que la proporción de alumnos a los que les gustaba las verduras, según la tabla 1, era de 3 Sies por 7 Noes, y por tanto era del 30%.

Para abreviar y no poner muchas fórmulas, la distribución Binomial se indica con B mayúscula seguida del valor n y el valor p entre paréntesis: B(n,p). De esta forma cualquier persona sabe que nos estamos refiriendo a una distribución binomial de n ensayos y con una probabilidad p asociada a la característica de interés.

Para estas distribuciones la media es el producto de n por p, y la varianza es el producto de n por p y por q.

Media = n·p
Varianza = n·p·q

Cuadro 3. Estadísticos de la distribución binomial

Continuando con el ejemplo de la verdura en nuestro aula, si sabemos que la probabilidad de que las verduras gusten en nuestro alumnos es del 30% en porcentaje, y por tanto de 0,3 (3/10) en proporción, ¿cuál es la probabilidad de que de cada 10 alumnos que salgan a la pizarra (pudiendo salir varias veces un mismo alumno), 7 veces salga alguien a quien le gusta la verdura?

En este caso k=7, n=10, y p=0,3. Sustituimos en la fórmula (expresión 3) y obtendremos 0,009 que en porcentaje es el 0,9%.

En este mismo ejemplo, la media (esperanza matemática) es 3 (media=10·0,3= 3), mientras que la varianza es 2,1 (varianza=10·0,3·0,7= 2,1).

Actividad 2. Gráfica de distribución binomial

Realizar distintas gráficas donde aparezca el resultado de la función de probabilidad para distintos valores de p y q en una población de 8.000 alumnos, extrayendo muestras de 10, 30, 60, 100, 200 y 500 alumnos.

Distribución de Poisson

Es conocida por la distribución de los acontecimientos "raros". Se utiliza para casos donde un suceso que suelen producirse extremadamente poco, por ejemplo el número de alumnos que dejan de estudiar en un centro por traslado de la familia a otro país, o número de alumnos diabéticos en un mismo aula, etc. La probabilidad de un suceso se calcula a partir de la expresión 4.

(Expresión 4)

Tanto la esperanza matemática como la varianza coinciden con el producto nxp y se suele conocer como parámetro alfa o parámetro λ.

Media = n·p
Varianza = n·p

Cuadro 4. Estadísticos de la distribución de Poisson

Actividad 3. Gráfica de distribución de Poisson

Realizar distintas gráficas donde aparezca el resultado de la función de probabilidad para valores de p=(0,001; 0,1; 0,2; y 0,5) en una población de 8000 alumnos y extrayendo 10 personas y 500 personas.

Distribución de variables continuas: distribución normal

La más frecuente de las distribuciones continuas es la “normal” o campana de Gauss, o por lo menos es sobre la que más se escribe en los manuales de estadística. Una variable continua sigue una distribución Normal o de Gauss si su función de densidad viene dada por la expresión 5:

(Expresión 5)

Abreviadamente se indica como N(μ,σ). Donde μ es la media y σ es la desviación típica. La distribución normal forma una curva simétrica que se extiende desde menos infinito hasta más infinito, aunque lo interesante es la zona de la campana, donde se establece la mayor área de probabilidad de los sucesos.

Un caso particular es aquel donde la media es igual a cero y la desviación típica es uno. En tal caso se dice que la normal está tipificada y se escribe como N(0,1). El proceso para tipificar cualquier N(μ,σ) es relativamente sencillo:

En primer lugar, a todos los casos le restamos el valor de su media (di=xi-μ).
Posteriormente dividimos cada resultados entre su desviación típica (zi=di/σ).

Cuando se tipifican los datos se logra equipara distintas distribuciones normales y es más fácil, por ejemplo, compararlas.

Teorema del límite central

El teorema central del límite o teorema del límite central (TLC) dice que la distribución muestral de medias tiende a ser normal a medida que aumenta el tamaño de las muestras cuando la población de origen está distribuida normalmente (Johnson y Kuby, 1999).

Este teorema es muy útil porque si nos consta que una variable se distribuye normalmente en una población, cuando trabajamos con muestras procedentes de esa población sabemos que las variables también tenderán a distribuirse normalmente. Además, el TLC nos dice que esa tendencia es más marcada a medida que nuestra muestra es mayor. Esto se cumple sobre todo cuando el tamaño de la muestra supera los 30 elementos, y la proporción del suceso que nos interesa se encuentre entre 0,1 y 0,9. Incluso, esta aproximación mejora considerablemente si la proporción se aproxima a 0,5.

Un ejemplo gráfico se observa en la siguiente secuencia (ilustración 4). En ella observamos que a medida que aumenta el número de ensayos de una distribución Binomial, la tedencia es a parecerse a una distribución normal.

Ilustración 4. Teorema del límite central en acción (Obtenido del sitio: http://eyeintheskygroup.com/)

Para ampliar

Sugerimos que visites los siguientes sitios web para aclarar algunas ideas y completar el contenido del capítulo:

Cómo se resuelve un problema de probabilidad: http://educacion.practicopedia.com/matematicas/como-se-resuelve-un-problema-de-probabilidad-10823
Vídeos docentes sobre Probabilidad y Teoría de la Decisión del profesor Javier Díez (UNED): http://www.ia.uned.es/~fjdiez/docencia/videos-prob-dec/2.1-Introd-prob.avi
De la serie de televisión Numbers (fuente: youtube): http://youtu.be/0Nj1axW-Sb4

Ejercicios individuales

[Es habitual encontrarse ejercicios descontextualizados, la mayoría vinculados al juego de azar que poco tienen que ver con la realidad de los centros educativos (bromas aparte). Después tenemos a profesores que hacen tan divertido el contenido que aunque los enunciados hablen de cosas de educación... ¡no hay quien se entere! (por ejemplo: http://youtu.be/LEbXndFT-90)]. En los siguiente ejercicios se trata de contextualizar la realidad, con datos simulados, pero que te ponen en un posible contexto de ejercicio laboral.]

En el aula

Como maestros, este año tenemos a los alumnos que aparecen en la tabla de ejercicios 1, donde se han resumido algunos de sus expedientes (son datos totalmente ficticios).

Tabla del ejercicio 1. Alumnos de un aula

Alumno	Edad	Observaciones	Calificación media curso anterior	Asignaturas curso actual	Califi., mes 1º	Califi., mes 2º	Calif., mes 3º
Andrés	12		6	Lenguaje	6	5	6
				Matemáticas	7	8	6
Elena	12	Déficit de atención	5	Lenguaje	5	4	4
				Matemáticas	5	4	5
Andrea	13	Leve retraso madurativo	6	Lenguaje	6	5	6
				Matemáticas	7	6	7
José María	12	Padres separados. Vive con el padre	9	Lenguaje	8	9	9
				Matemáticas	9	10	10
Margarita	11		7	Lenguaje	7	7	8
				Matemáticas	8	7	8
Javier	12	Diabético	7	Lenguaje	8	8	8
				Matemáticas	5	4	6
Pilar	12		8	Lenguaje	7	8	8
				Matemáticas	6	8	7
Dolores	13	Viene de otra ciudad	6	Lenguaje	7	8	7
				Matemáticas	2	3	2
María del Carmen	12		7	Lenguaje	7	7	7
				Matemáticas	7	7	7
Lucila	11	Déficit auditivo leve	6	Lenguaje	5	4	4
				Matemáticas	8	7	7

A partir de las características de nuestros alumnos vamos a realizar las siguientes tareas:

La función de probabilidad de las calificaciones medias del curso anterior.
La función de probabilidad de las calificaciones de matemáticas para cada uno de los meses de este curso.
La función de probabilidad de las calificaciones de lenguaje para cada uno de los meses.
A partir de la función de distribución anterior, indica a qué distribución matemática teórica se parece.
La función de distribución de las calificaciones medias para la asignatura de lenguaje de este curso.
A partir de la función de distribución anterior, indica a qué distribución estadística teórica se parece.
La función de distribución de las calificaciones medias para la asignatura de matemáticas de este curso.
A partir de la función de distribución anterior, indica a qué distribución matemática teórica se parece.
¿Cuál es la probabilidad de que si pedimos un alumno voluntario salga alguien con un algún problema fisiológico que haya obtenido una calificación en el curso anterior inferior a 7?
¿Cuál es la probabilidad de que un alumno que haya obtenido una calificación media de 7 el curso pasado, haya obtenido en lenguaje un 5 en el último mes (3º mes)?

Como parte del equipo directivo del centro

En la siguiente tabla de ejercicios 2 se indican los datos (simulados y ficticios) económicos de un centro escolar. En la tabla de ejercicios 3, se recogen datos básicos (también simulados y ficticios) sobre el personal del centro. Se supone que el centro cuanta con 30 maestros, 7 personas de limpieza, 5 administrativos, 1 persona de mantenimiento y un total de 678 alumnos.

Tabla del ejercicio 2. Resumen presupuestario anual de nuestro centro

	2009			2010			2011
Concepto	Haber	Debe	Total	Haber	Debe	Total	Haber	Debe	Total
Matrículas	120.000		120.000	100.000		100.000	100.000		100.000
Mensualidades	210.000		330.000	210.000		310.000	200.000		300.000
Cuotas asociaciones vinculadas	9.000		339.000	10.000		320.000	10.000		310.000
Subvenciones	7.000		346.000	6.000		326.000	5.000		315.000
Editorial	28.000		374.000	30.000		356.000	30.000		345.000
Profesorado		150.000	224.000		180.000	176.000		170.000	175.000
Limpieza		28.000	196.000		30.000	146.000		30.000	145.000
Mantenimiento		23.000	173.000		25.000	121.000		25.000	120.000
Fungible		50.000	123.000		60.000	61.000		60.000	60.000
Inventariable		18.000	105.000		18.000	43.000		20.000	40.000
Difícil justificación		10.000	95.000		11.000	32.000		12.000	28.000

Tabla del ejercicio 3. Recursos humanos e incidencias (datos simulados)

	2009		2010		2011
Concepto	Número	Observaciones	Número	Observaciones	Número	Observaciones
Contratación de profesorado	5		3	-
Quejas	58	30 hacia maestros, 20 administrativos, 8 de relaciones entre alumnos	20	10 administrativos, 8 de relaciones entre alumnos y 2 de limpieza	35	25 de maestros y 5 administrativos
Inspecciones	2	Superadas	7	2 con sugerencias	0
Contrataciones externas	-		2	Limpieza	1	Limpieza
Terminación de contratos	10	8 maestros y 2 de limpieza	10	10 maestros	2	2 maestros

A partir de estos datos realizar las siguientes tareas:

La función de distribución de gastos y de ingresos.
La función de probabilidad de contrataciones y ceses.
La función de probabilidad de quejas.
Realizar una gráfica de tendencia de ingresos y gastos.
Realizar una gráfica de tendencias de incidencias (una por cada una de ellas).
Las funciones de probabilidad y de distibución ¿parecen organizarse según alguna función estadística conocida?

En el departamento de formación

Como parte del departamento de formación de la empresa, tenemos que llevar un registro del desarrollo de las actividades formativas que se organizan. En la siguiente tabla tenemos los datos básicos de varios cursos en los últimos tres años.

Tabla del ejercicio 4. Seguimiento de cursos

Curso	Inscritos			Abandono			Calificación (aptos)
	2009	2010	2011	2009	2010	2011	2009	2010	2011
Word	4	7	10	2	5	5	2	2	5
Access	2	4	8	0	1	2	2	3	6
Plan de contabilidad general	12	12	12	0	1	0	12	11	12
Gestión del tiempo	10	8	8	8	5	4	2	3	4

A partir de la tabla del ejercicio 4 realizar las siguientes tareas:

La función de distribución de inscripciones, abandonos y calificaciones para cada año y curso.
Realizar una gráfica de tendencia de inscripciones y abandonos.
¿Alguna de las funciones de probabilidad parece distribuirse según un patrón conocido?
¿Qué te sugiere la relación entre calificaciones, inscripciones y abandonos?

Recursos de investigación en el ejercicio de la Pedagogía: Introducción

noreply@blogger.com (Unknown) — Mon, 20 Feb 2012 10:04:00 +0000

Introducción

El ejercicio profesional de la Pedagogía viene marcado por la indefinición de su perfil profesional. No obstante, en el Libro Blanco del Grado de Pedagogía y Educación Social, en su página 119 se indica que “el pedagogo es un experto en sistemas y procesos educativos” capacitado para realizar las siguientes funciones generales:

Analizar las situaciones educativas.
Diseñar programas, acciones y proyectos educativos.
Realizar la evaluación y el seguimiento de las acciones implementados.

Es decir, que el profesional de la Pedagogía se centra en diagnosticar los contextos educativos, diseñar actividades educativas y evaluar dichas actividades. Estos tres ámbitos de trabajo se pueden desempeñar gracias a las técnicas, estrategias, instrumentos y métodos, que suelen estudiarse dentro de la metodología de investigación.

Hay que aclarar que estos contenidos no solamente pertenecen al ámbito de la investigación, sin embargo, sí es cierto que suelen ser conceptos y procedimientos que se utilizan principalmente en la investigación educativa, y por tanto, suelen estudiarse dentro de las asignaturas de metodología de investigación.

Ilustración 1. Funciones de la Pedagogía

Diagnóstico educativo

Existe cierta confusión sobre qué es diagnosticar y qué es evaluar. Esta confusión no está resuelta y dependiendo del autor que se lea, del ámbito de trabajo (psicología, medicina, sociología, etc.) o incluso del contexto donde se esté trabajando (población marginada, centros escolares, empresas, etc) suele utilizarse un término u otro, con un sentido u otro. Así, podemos encontrar escritos donde diagnóstico y evaluación son sinónimos, mientras que en otros son totalmente distintos. Por el camino quedan distintas formas de entenderlos según ciertos matices. Por ejemplo, en ocasiones la única diferencia que se atribuye es el momento donde se lleva a cabo. Desde este punto a veces se llama diagnóstico a la evaluación inicial. También hay momentos donde a esta misma evaluación inicial se le llama “evaluación de necesidades” en lugar de diagnóstico. En otros casos, se habla de diagnóstico para referirse a la evaluación de los aspectos fisiológicos o psicológicos de una persona. Y así con múltiples situaciones.

Esta indefinición no está resuelta, de forma que el pedagogo debe convivir con ella. No obstante, durante el aprendizaje de estas cuestiones no es recomendable iniciarse con panorama confuso e indefinido. Por tal motivo, en estas páginas se ha adoptado una forma de entender el diagnóstico y la evaluación para diferenciarlos, con la intención de favorecer la claridad “pedagógica” del tema.

Por tanto, con las advertencias realizadas, en este manual se entiende por diagnóstico educativo la valoración que se realiza sobre personas o grupos de personas con la intención de planificar programas de intervención que mejoren su situación en aspectos formativos y educativos. En este sentido, el diagnóstico se centraría principalmente en las personas y los factores educativos que inciden en ellas. Más abajo se dedica un epígrafe a la evaluación.

Los aspectos que trataría el diagnóstico pueden organizarse partiendo de un esquema sencillo, donde la persona estaría en el centro, rodeado de los elementos sociales. Los elementos sociales incluirían a la familia, los amigos, los compañeros habituales, etc. En un nivel superior estarían los aspectos administrativos que incluiría a la normativa educativa. Todos estos factores están mediatizadas por cuestiones como el entorno físico, los recursos tecnológicos, los materiales educativos, etc.

Dibujo 1. Esquema ámbitos que afectan a la persona

Desde esta perspectiva, en el diagnóstico educativo interesaría tener información sobre distintas facetas de la persona, tales como los siguientes:

Aspectos cognitivos, aspectos afectivos, de personalidad, o habilidades sociales entre otros. Estos elementos son propios de la Psicología, y por tanto suelen ser diagnosticados por psicólogos.
Aspectos físicos, fisiológicos y biológicos que son diagnosticados por médicos.
Aspectos contextuales como los relativos a los edificios donde se realiza la actividad educativa, los recursos materiales, la normativa vigente, etc. La información para estas cuestiones suele proceder de distintas fuentes. La integración de toda la información y su utilización para el diagnóstico educativo es función del pedagogo.
Aspectos del proceso de enseñanza y aprendizaje. Se trata de la dinámica que adoptan todos los elementos educativos en funcionamiento. Al igual que antes, se trata de un componente donde el pedagogo debe buscar los datos, procesarlos e integrarlos para el diagnóstico educativo.

El pedagogo debe integrar de forma coherente la información procedente de estos distintos aspectos de interés, y ofrecer una valoración de la situación educativa de una persona, identificando los elementos donde intervenir para mejorar dicha situación. Como puede observarse, en el diagnóstico educativo es básico saber interpretar la información que aportan otros profesionales y ser capaz de integrarla en un informe valorativo único.

Para diseñar las intervenciones educativas, el pedagogo debe comparar la situación de la persona o del grupo con la situación que se pretende conseguir. Se dice que existe una necesidad cuando se identifican estas discrepancias entre situación real y situación deseada.

Funciones del diagnóstico

Puesto que el diagnóstico permite identificar estas necesidades, es habitual encontrar la expresión “diagnóstico de necesidades” (needs assessment) en los manuales sobre Educación.

En cualquier caso, en el diagnóstico educativo se suele buscar información que permita lo siguiente:

Describir la situación de una persona, grupo o sistema en general [estadística descriptiva]. Esta descripción permite conocer cómo se encuentra dicha persona, grupo, centro, institución, etc.
Comparar [contraste de hipótesis] la situación de esta persona, grupo o sistema con un criterio. Esta comparación es la que permite establecer un juicio de valor sobre el estado de dicha persona, grupo, etc., y determinar las necesidades para llegar al nivel deseado.

Los criterios para la comparación pueden establecerse a partir de dos estrategias:

A partir de la posición que tiene un grupo de comparación. Es el llamado procedimiento normativo [probabilidad].
A partir de una posición o nivel establecido al margen del grupo de referencia, por parte de comités, educadores, sanitarios, etc., atendiendo a diversos criterios. Es conocido como procedimiento criterial.

Intervención educativa

La intervención educativa se inicia con el establecimiento de unos objetivos específicos que se pretenden conseguir. Estos objetivos surgen, en gran medida, de las necesidades educativas diagnosticadas previamente [diagnóstico de necesidades]. A partir de los objetivos se diseñan y aplican los programas educativos correspondientes. Estos programas actúan sobre uno o más de los siguientes ámbitos: curriculum (diseño del proyecto educativo), alumnos, docentes, padres, centro, aula, o entorno social en general.

La intervención en estos ámbitos suele realizarse sobre uno o varios componentes, entre ellos los aspectos cognitivos, afectivos, sociales así como los organizativos y administrativos.

Para la intervención existe un amplio arsenal de herramientas que suelen estar bajo el paraguas de la orientación educativa y profesional. Esta disciplina profesional suele estructurar y desarrollar los distintos recursos que permiten la intervención educativa, tales como la acción tutorial, el asesoramiento, el counseling, el coaching, el diseño de carrera, etc.

En Ciencias de la Educación, la intervención es un trabajo de equipo. Dentro de este trabajo cooperativo, el pedagogo tiene un rol predominante. Se podría decir que en el equipo de trabajo, que debería contar con psicólogos, maestros, gestores, sanitarios, etc., el pedagogo está preparado para ser el “director de orquesta”. Durante las sesiones de trabajo son útiles las dinámicas de grupo, los procesos de negociación, y la utilización de técnicas de organización del tiempo. Para la aplicación de los programas son útiles algunos instrumentos de recogida de información, como los diarios, las entrevistas, cuestionarios, etc., [instrumentos] que permiten realizar un seguimiento del programa. Para la intervención personalizada también se utilizan recursos como las rejillas y la observación [instrumentos].

Evaluación

El proceso de evaluación se puede definir como una actividad planificada que trata de conseguir información con el fin de valorar la situación y evolución de una persona, un programa, centro, o sistema en general para tomar decisiones sobre dicha situación o bien, sobre su evolución. En general, la evaluación y el diagnóstico son similares en muchos aspectos, como se han indicado anteriormente. Antes se ha advertido que en estas páginas o pantallas, se va a entender el diagnóstico educativo como una actividad que suele atender a cuestiones previos a la intervención y centrados principalmente en aspectos personales. En lo que respecta a la evaluación, vamos a considerar como evaluación el resto de acciones valorativas en educación que se destina a tener información suficiente para tomar algún tipo de decisión en el ámbito correspondiente. Por tanto, la evaluación incluye aspectos sobre la actividad académica de alumnos y docentes (incluyendo los resultados académicos), el desarrollo e impacto de los programas educativos, las propiedades educativas de los materiales, las características organizativas de los centros educativos, así como sobre la calidad de los procesos educativos. No obstante, se insiste en que la separación entre diagnóstico y evaluación es una cuestión en debate que no está resuelta.

Vamos a comentar tres ámbitos de evaluación clásicos en los manuales de educativos, por un lado la evaluación de alumnos y docentes, por otro la evaluación de programas y por último la evaluación de centros.

Evaluación del alumnado

La evaluación del alumnado se suele realizar para valorar el nivel que ha alcanzado (perspectiva longitudinal, evaluación de seguimiento, evaluación continua) o que ha alcanzado (perspectiva sumativa o evaluación final) al participar en un programa educativo. Con relación a los elementos educativos, la evaluación incluye aspectos como:

Aprendizaje y rendimiento académico.
Adquisición y desarrollo de competencias.
Desarrollo de los aspectos afectivos.

También se deben tener en cuenta elementos psicológicos y físicos, que deberán ser valorados por psicólogos y por médicos respectivamente.

En la evaluación del alumnado son especialmente útiles los test, las pruebas de rendimiento de desarrollo, los cuestionarios, los diarios, y los portafolios entre otros [instrumentos]. En la evaluación del alumnado son útiles técnicas de análisis de test como la teoría clásica de los test [TCT]y el análisis cualitativo [análisis cualitativo].

Aunque la evaluación del alumnado suele hacerse con relación a un criterio previo establecido por los docentes, es aconsejable utilizar evaluaciones normativas.

Evaluación de programas

La evaluación de programas constituye una disciplina en sí misma. La evaluación de programas valora tanto el contexto donde se desarrolla un programa, como los agentes que intervienen, los recursos materiales, los materiales educativos, el proceso o evaluación del programa así como los resultados que se obtienen.

Los instrumentos que se utilizan son muy diversos, aplicando todo tipo de instrumentos, tanto objetivos como subjetivos [instrumentos]. Con relación a las técnicas de análisis ocurre otro tanto, aplicando tanto análisis cualitativo como estadístico [contraste de hipótesis] [regresión lineal]. Igualmente, hay que advertir que la evaluación de programas utiliza una gran cantidad de diseños y metodologías (experimentales, cuasiexperimentales, cualitativos, etc.) [diseños cuasi-experimentales].

Son especialmente interesantes los diseños de evaluación de valor añadido que también puede aplicarse a la evaluación docente [regresión lineal].

Evaluación del docente

La evaluación de los docentes se suele centrar en su impacto en el alumnado y los resultados que obtienen los mismos docentes durante su carrera en el ámbito científico y profesional (participaciones en congresos, realización de cursos de actualización, documentos escritos, etc.). Aunque ha sido una actividad un tanto limitada, en los últimos años la evaluación docente está experimentando cierto impulso.

Para la realización de la evaluación docente han sido frecuentes los test y los cuestionarios [instrumentos]. No obstante, también son útiles los diarios y las entrevistas en ciertos diseños de evaluación docente. La evaluación docente suele basarse en una perspectiva criterial [contraste de hipótesis].

Evaluación de centros

La evaluación de centros se suele preocupar por la valoración de la organización de la institución, incluyendo aspectos administrativos, organización del tiempo y del espacio, infraestructura, economía, etc.

Para su evaluación son útiles el análisis de documentos, así como los cuestionarios y las entrevistas [instrumentos]. Las técnicas de análisis frecuentes son cualitativas, entre ellas los procedimientos de comparación constante [análisis cualitativo]. A pesar de ello, la base de la evaluación suele ser criterial, con criterios preestablecidos por la administración educativa.

Estos políticos no se enteran

noreply@blogger.com (Unknown) — Fri, 03 Feb 2012 19:17:00 +0000

La falta de inversión en Investigación y Desarrollo en los países desarrollado empeorará las condiciones de vida de la población. Además fomentará la brecha entre "ricos" y población "explotada".
(Y estos políticos no se enteran)

El nuevo gobierno de España está desplegando ya sus políticas después de las elecciones de Noviembre de 2011. Este nuevo equipo, igual que el anterior, aunque siendo de dos corrientes distintas (democratascristianos los actuales y socialdemócratas los anteriores) NO SE ENTERAN.
De nuevo han recortado la inversión en Innovación y Ciencia... Así, solamente van a lograr empeorar la situación laboral a medio y largo plazo.
Veamos porqué:

- Los países emergentes, sobre todo China e India, realizan las manufacturas a un coste muy inferior que los países desarrollados. Esto es debido, sobre todo, al bajo nivel del coste de vida en estos países.
- Para poder comercializar los productos a un precio razonable, las industrias tienen que trasladar sus fábricas a estos países (esto es la deslocalización).
- Por tanto, los países desarrollados pierden su capacidad de producción de manufacturas.
- Para compensar esta situación, estos países deben ser los que diseñen y desarrollen las ideas de los productos. De esta forma, a estos países sólo les queda la opción de liderar la innovación y la invención como medio para mantener sus sistemas económicos y con ello, el estado del bienestar.
- Para liderar el diseño y la innovación, estos países deben invertir en formación, sobre todo en los campos de la ingeniería, diseño, innovación y creación.
- La inversión debe darse a toda la población y además, debe apoyarse de forma destacada a todas las instituciones, empresas y entidades que se dediquen en exclusiva a estos aspectos (investigación, innovación, creación, diseño, etc.). El objetivo debería ser tener una población capaz de "construir" a través de la innovación en productos ya existentes para hacerlos más eficientes, y a través de la investigación de nuevos productos que mejoren la calidad de vida del ser humano.

El recorte en investigación e innovación sólo generará lo siguiente:

- Que la población de estos países desarrollados, sin formación suficiente, busquen un trabajo, aunque sea en malas condiciones laborales, para poder subsistir. Esto también afectará al aumento de la delincuencia así como el incumplimiento de las leyes.
- Que los países en desarrollo sigan explotando a sus trabajadores, sin esperanzas de cambio, pero controlando los mercados mundiales.
- Fomentar las diferencias entre "ricos" y "explotados".

Claro que... esto es una opinión y los "inteligentes" son los políticos.
(¡pero no se enteran!)

Mesa Redonda sobre Aprendizaje Social

noreply@blogger.com (Unknown) — Mon, 02 Jan 2012 21:21:00 +0000

El pasado 15 de diciembre se celebró una Mesa Redonda sobre Aprendizaje Social dentro del 2º Congreso Internacional de Buenas Prácticas TIC en Educación (Universidad de Málaga, España).
Los resúmenes de las intervenciones y algunas de las presentaciones se presentan a continuación.