ESTADÍSTICA PARA LA INVESTIGACIÓN EDUCATIVA

Facultad de Ingeniería y Negocios

DIPLOMADO EN ESTADÍSTICA PARA LA INVESTIGACIÓN EDUCATIVA

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

DESCRIPCIÓN DEL DIPLOMADO

El Diplomado en Estadística para la Investigación Educativa tiene como propósito formativo ofrecer una introducción y visión general de los métodos estadísticos más utilizados en investigación educativa cuantitativa. El objetivo general es que los participantes comprendan cómo aplicar la estadística en contextos de investigación educativa utilizando softwares estadísticos. El Diplomado tiene un enfoque aplicado, y se espera que los participantes realicen análisis estadísticos, junto con interpretar y presentar resultados para un producto de investigación.


Al finalizar el Diplomado los estudiantes serán capaces de:

• Describir conceptos y métodos estadísticos aplicados en la investigación educativa cuantitativa.

• Describir la finalidad y principios de la estadística descriptiva e inferencial.

• Aplicar un método estadístico adecuado al tipo de datos y pregunta o hipótesis de investigación.

• Utilizar un software estadístico para la organización, análisis, y presentación de datos en forma de gráficos y tablas.

• Realizar pruebas de hipótesis de diferencias de medias, medidas de asociación y presentar resultados de forma correcta.

• Realizar y presentar resultados de análisis de correlación, regresión, análisis factorial exploratorio, análisis factorial confirmatorio y ecuaciones estructurales.

• Analizar las ventajas metodológicas y técnicas asociadas a las metodologías de investigación que están basadas en métodos estadísticos y sus aplicaciones a las ciencias de la educación.

• Profesionales que se encuentren planificando o desarrollando algún proyecto de investigación en Educación o Ciencias Sociales.

• Profesionales que se desempeñen en el análisis de datos de instituciones educativas.

Las clases del Diplomado se realizarán de forma sincrónica, en modalidad online, las que incluirán breves exposiciones de elementos teóricos complementadas con ejercicios prácticos y el uso de softwares estadísticos como SPSS, R y Jasp. Se contará con una plataforma educativa virtual, en la que se dispondrán las grabaciones de las clases sincrónicas, recursos de aprendizaje, actividades y materiales complementarios. Los contenidos se distribuirán en cinco módulos, cada uno a cargo de un docente. Asimismo, a través de la plataforma, se podrán plantear dudas y consultas en los foros correspondientes.

El docente facilitará el aprendizaje a través de técnicas de aprendizaje activas y colaborativas, propiciando espacios para que los estudiantes participen activamente de las clases. Las evaluaciones consistirán en la realización de trabajos y tareas que se deberán enviar al profesor en las fechas informadas de forma anticipada.

Durante el desarrollo del Diplomado, a los participantes se les solicitará, entre otras actividades, la lectura de artículos científicos, revisión de video-tutoriales y laboratorios prácticos.

A QUIÉN SEDIRIGE

METODOLOGÍA


CONTENIDOS

Módulo I Estadística descriptiva • Tablas de frecuencias, medidas de tendencia central, dispersión, correlaciones, gráficos.

Módulo II Estadística inferencial • Pruebas de hipótesis, ANOVA, tablas de contingencia, test Chi-cuadrados.

Módulo III Regresión • Regresión clásica, regresión logística, regresión probit y regresión multinivel.

Módulo IV Análisis factorial • Análisis factorial y modelos de ecuaciones estructurales.

Módulo V Tópicos en métodos estadísticos • Análisis de supervivencia, análisis del historial de eventos, análisis envolvente de datos, análisis

de puntuaciones de propensión.



EQUIPODOCENTE

Teresa AguilarMagíster en Docencia Universitaria, Universidad de Las Américas. Licenciada en Ciencias Matemáticas, Universidad de Concepción. Diplomada en Educación Matemática, Universidad de Chile.

Mónica PanesMagíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile. Licenciada en Ciencias Matemáticas, Universidad de Concepción. Curso de Perfeccionamiento en Ciencia de Datos – Técnicas de Machine Learning, Universidad Miguel Hernández de Elche.

Guillermo DuránMagíster en Pedagogía Aplicada a la Educación Superior, Universidad Tecnológica de Chile. Magíster en Educación con mención en Currículum y Evaluación, Universidad de Arte y Ciencias Sociales. Profesor de Matemáticas, Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación. Especialista en Informática Educativa y Multimedios, Universidad de Los Lagos. Diplomado en Tutoría Virtual para la Formación Online, Universidad de Sevilla.

Katherine AbarcaMagíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Licenciada en Educación y profesora de Matemáticas, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Diplomada en Minería de Datos, Universidad de Santiago de Chile.

Valentina BastidasMagíster en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Chile. Profesora de Educación Media en Educación Matemática, Universidad del Biobío. Diplomada en Desarrollo Curricular, DuocUC. Magíster en Innovación Curricular y Evaluación Educativa, Universidad del Desarrollo.

Ricardo MongeMagíster en Ingeniería Industrial, Universidad Andrés Bello. Magíster en Didáctica Universitaria y TIC, Universidad de Las Américas. Máster en Informática Educativa, Universidad Nacional de Educación a Distancia. Licenciado en Ciencias Matemáticas, Universidad de Concepción. Curso de perfeccionamiento en Ciencia de Datos – Técnicas de Machine Learning, Universidad Miguel Hernández de Elche.



• Copia simple de título profesional o licenciatura.

• Currículum vitae actualizado.

• Fotocopia simple de cédula de identidad por ambos lados.

REQUISITOSDE ADMISIÓN

Fecha de inicioAgosto 2021

INFORMACIÓNGENERAL

CONTÁCTANOS

[email protected]

Cantidad de horas100

Fecha de términoEnero de 2022

ModalidadOnline

Días y horarios de clases Martes y jueves de 19:15 a 22:30 horas


Campus La Florida, Av. Walker Martínez 1360

Campus Maipú, Av. 5 de Abril 0620 Plaza de Maipú

Campus Providencia, Av. Manuel Montt 948 Manuel Montt

Campus Santiago Centro, Av. República 71 República

Sede Santiago

Campus Los Castaños, 7 Norte 1348Sede Viña del Mar

Campus Chacabuco, Av. Chacabuco 539

Campus El Boldal, Av. Jorge Alessandri 1160

Sede Concepción

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