Análisis de relación entre una variable cualitativa y una cuantitativa

T de Student

Análisis de relación entre dos variables cualitativas

Test chi cuadrado

Chi cuadrado significación

Análisis de relación entre dos variables cuantitativas

Coeficiente de correlación de pearson:

Coeficiente de regresión

Explicación gráfico box-plot

2.5 Medidas individuales (Puntuación Z)

Puntaje z de CUC

¿Cómo interpretar el puntaje Z? Da clik aquí

Material complementario
http://aathosc.tripod.com/PuntajeZ22.htm

Medidas de síntesis (Tendencia central, posición y dispersión)

A continuación se presentan las medidas de síntesis más utilizadas en las publicaciones científicas: Media, Desviación típica y Error estándar, Mediana y Recorrido Intercuartílico.

2.1 Ordenamiento y Categorización de datos - Gráficas

En ocasiones, es mucho más práctico y visual el análisis de datos mediante gráficas que nos ayudan a describir los resultados encontrados.
A continuación se presentan unos slides y un video que explican el uso de gráficos en estadística descriptiva.

Tipos de Graficos de jabamomo

2.1 Ordenamiento y categorización de datos - tablas de frecuencias

Unidad de observación y dato.

Una unidad de observación es aquélla sobre la cual se efectúan las mediciones u observaciones. La unidad de observación puede ser una persona, una familia, una planta, una parcela, etc. De aquí se obtienen los datos, un dato es el valor que se obtiene de la medición, observación o conteo efectuado en la unidad de observación o unidad de muestreo.

Ejemplo:

Si el objetivo de una investigación es el rendimiento de los alumnos, la unidad de observación es el alumno.

El número de materias rendidas contadas en un alumno es el dato.

El conjunto de datos obtenidos de cada unidad de observación constituirá la base para el análisis estadístico del rendimiento de los alumnos de una escuela X.

Los datos se corresponden a variables, la cual es cualquier característica que varía de una unidad de muestreo a otra en la población o en la muestra.

Las variables se pueden clasificar de acuerdo al siguiente esquema:

Los datos son información que se recoge, esto puede ser opinión de las personas sobre un tema, edad o sexo de encuestados, dónde viven, cuántas personas viven en una casa, qué tipo de sangre tiene un grupo de personas, etc.

Una vez que se haya recogido toda la información, se procede a crear una base de datos, donde se registran todos los datos obtenidos.

Algunas veces, si los datos son muy complicados, se codifican, esto quiere decir que se le coloca una palabra clave que identifica un título muy largo. Cuando ya está elaborada la base de datos se parece a una tabla.

Es importante recordar que nunca se colocan las tablas y las gráficas juntos, porque en realidad dicen lo mismo, corrientemente se utiliza o una tabla y su análisis, o una gráfica y su análisis.

Cuando la masa de datos obtenidos es muy grande y éstos están desordenados, no dan información alguna; conviene por lo tanto ordenarlos y tabularlos, haciendo uso de tablas estadísticas, que deben confeccionarse de tal modo que los datos resulten fáciles de ser leídos e interpretados. Con los datos es necesario construir una tabla de frecuencias.

Una tabla de frecuencias, también llamada distribución de frecuencias es una tabla que asocia cada categoría de la variable con el número de veces que se repite la categoría.

Ejemplo de ordenación de datos:

Supóngase que se ha preguntado a un conjunto de n personas: ¿qué opinión tienen acerca de la instalación de playas en la Ciudad de México en que el Gobierno del Distrito Federal ha hecho a partir de 2007? Las n respuestas se encuentran en una escala que va de 1 a 9, donde 1 representa un total desacuerdo con la medida mientras que 9 quiere significar un acuerdo total. El resultado de la medición es el siguiente:

Si se plantean las siguientes preguntas:

·         ¿Cuántas personas fueron encuestadas?

·         ¿Cuál fue la respuesta más frecuente?

·         ¿Cuántas personas tienen, como máximo, una actitud de cuatro puntos en la escala? (es decir, ¿cuántas personas se encuentran en desacuerdo con la medida?)

Es difícil responder a las tres cuestiones. ¿Cuál es el problema?

Las personas tienen dificultades para procesar o tener en cuenta mucha información de forma simultánea. La tabla 1 muestra demasiados datos y es preciso contar con mucha paciencia y una buena vista para responder a las preguntas anteriores con seguridad.

Una solución a este problema es organizar los datos en una disposición que facilite la lectura. Por tanto, el siguiente paso es ordenar los datos de manera que se dispongan los datos ordenados desde el valor más pequeño hasta el valor mayor.

Si esta tabla se agrupa únicamente representando el valor y su frecuencia con la que aparece (es decir, las veces que se repite cada valor) podemos observar una tabla mucho más fácil de interpretar:

Aún se puede disponer la información de tal forma que resulte fácil responder a preguntas que se han planteado. En la tabla 3 se ha mantenido la misma disposición que en la tabla 2. Esto es innecesario. Para disponer la información de manera óptima, se genera una tabla que tenga dos columnas. En la columna primera se presentarán los valores, que se representa con la letra x mientras que en la segunda columna se dispondrán las frecuencias, que se representa con la letra f, con esto se obtiene una tabla de frecuencias:

Ahora sí, la tabla de frecuencias permite responder a las preguntas planteadas con facilidad:

¿Cuántas personas fueron encuestadas? Solución: 150

¿Cuál fue la respuesta más frecuente? Solución: 5 (40 datos)

¿Cuántas personas tienen, como máximo, una actitud de cuatro puntos en la escala? Solución: 59 (6+11+12+30)

Acumulación de frecuencias

No todas las preguntas que se han realizado sobre el mismo conjunto de datos han exigido el mismo esfuerzo. Así, mientras que las preguntas sobre el número de datos y el valor más frecuente se han respondido con una lectura de la tabla, la tercera pregunta ha necesitado de algunas operaciones:

¿Cuántas personas tienen, como máximo, una actitud de cuatro puntos en la escala? Solución: 59 (6+11+12+30). Para responder a esa pregunta se ha tenido que realizar una suma: la de todas las frecuencias comprendidas entre el primer valor de la tabla y el valor que interesa, ambos inclusive. Esta cantidad final recibe el nombre de frecuencia acumulada.

Muchas interrogantes requieren respuestas que se basan en las frecuencias acumuladas. Es recomendable escribir esta nueva información en la tabla, de tal forma que permita respuestas directas en el futuro. Véase el resultado:

Nota: la acumulación de frecuencias sólo procede si los valores de la variable que se está estudiando se pueden ordenar, es decir son variables ordinales, pero tratándose de variables nominales, como por ejemplo la siguiente tabla:

Con estos datos no tendría ningún caso acumular frecuencias, ya que estas respuestas no representan ningún valor jerárquico de ordenamiento.

Frecuencia absoluta

Es el número de veces que se repite cada categoría de la variable. Se la simboliza con fi.

En el siguiente ejemplo:

En el año 2004, se examinan 30 alumnos de un curso de biología de la escuela San Francisco y se anota su estado de salud, los resultados obtenidos son:

S, S, E, E, E, S, S, E, S, S, S, S, S, E, S, S, S, S, E, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S, S.

Los resultados se agrupan en la siguiente tabla:

i = número de categorías observadas, en este caso es 2.

xi= Categorías (x1=Sano y x2= Enfermo) en las que se pueden agrupar las respuestas para la variable Estado de Salud.

fi= frecuencia de aparición de cada categoría (f1=24 y f2=6)

La suma de frecuencias absolutas es igual al número total de observaciones, en este caso 30, se representa de la siguiente manera:

Con esta tabla de frecuencias absolutas se puede crear la siguiente gráfica de barras:

Frecuencia relativa

Frecuencia relativa de una categoría es la proporción de veces que ocurre dicha categoría.
Se obtiene dividiendo la frecuencia absoluta de cada categoría entre la suma de las frecuencias de todas las categorías. La suma en éste caso es f1 + f2 = 24 + 6 = 30, y se expresa literalmente mediante el signo que se denomina sumatoria, así

a la frecuencia relativa de la clase i-ésima se la simboliza con fri y se la calcula de la siguiente manera:

en donde:

fi= frecuencia observada de la categoría (p.e. 24)

= 30

 La suma de las frecuencias relativas es siempre igual a 1.
Si se multiplica las frecuencias relativas por 100 se obtienen porcent ajes. En éste ejemplo sería:

Se pueden presentar estos datos en un gráfico de barras o en un gráfico de pastel

Webgrafía:

• Becerra Espinoza, J. Matemáticas Básicas. Estadística descriptiva (1st ed.). Facultad de contaduría y administración. UNAM. Retrieved from http://132.248.164.227/publicaciones/docs/apuntes_matematicas/34.%20Estadistica%20Descriptiva.pdf
• del Valle Pece, M., Juárez de Galíndez, M., & Mercedes Simonetti, M. Espacio curricular. Metodología y estadística aplicada a la educación (1st ed.). Escuela para la Innovación Educativa. Retrieved from http://es.slideshare.net/fatima_79/7-metodologia-y-estadistica-aplicada-a-la-educacion

Unidad II. Estadística descriptiva

La estadística es una colección de métodos para planear experimentos, obtener datos, y después organizar, resumir, presentar, analizar, interpretar y llegar a conclusiones basadas en ellos.

El proceso estadístico pasa por las siguientes cuatro etapas:

1. la recolección de datos,
2. su ordenamiento, resumen y presentación,
3. su análisis e interpretación y,
4. posterior enunciado de conclusiones.

Etapa 1: Recolección de datos.

La primera etapa tiene como objetivo recolectar datos proveniente de medición, conteo u observación efectuado sobre el material objeto de estudio en base a un plan formulado según los principios del diseño experimental y las técnicas de muestreo. De acuerdo con Martínez González (2007), tomando en cuenta la acción y los objetivos de investigación, podemos hacer uso de las siguientes técnicas:  

Etapa 2. Ordenamiento de los datos.

La segunda etapa consiste en ordenar los datos en tablas estadísticas, presentarlos mediante gráficos y diagramas y resumirlos a través del cálculo de promedios, porcentajes e índices.

Tablas de frecuencia.

Tipos de gráficos

Gráficos de barra

Gráfica de pastel

Histograma

Boxplot

Etapa 3: Análisis e Interpretación

En la tercera etapa se analizan los resultados obtenidos en la etapa anterior, y comienzan a distinguirse las características del fenómeno, lo que permite utilizar diferentes métodos para analizarlos e interpretarlos.

Etapa 4: Enunciado de conclusiones

En la última etapa se debe concluir acerca del estudio realizado.

Si las conclusiones, se refieren exclusivamente a los datos de los que se dispone (una parte de la población que se desea estudiar), se dice que la Estadística es Descriptiva.

Si por el contrario, las conclusiones van más allá de los datos que se dispone y se refieren a un conjunto mayor (población), del cual se extrajeron, se dice que la Estadística es Inferencial;  las conclusiones van de lo particular (muestra) a lo general (la población).Esta se basa en el estudio de la teoría de probabilidades que nos permite medir el error de nuestras afirmaciones.

Fuentes consultadas:

• del Valle Pece, M., Juárez de Galíndez, M., & Mercedes Simonetti, M. Espacio curricular. Metodología y estadística aplicada a la educación (1st ed.). Escuela para la Innovación Educativa. Retrieved from http://es.slideshare.net/fatima_79/7-metodologia-y-estadistica-aplicada-a-la-educacion.
• Martínez González, R. (2007). La investigación en la práctica educativa: Guía metodológica de investigación para el diagnóstico y evaluación de los centros docentes (1st ed., pp. 57-86). Madrid: Secretaría General Técnica CIDE. Retrieved from http://vozyverso.uacj.mx/Docentes/Invedu/Textos/2.pdf

1.5 Variables y su clasificación

Analiza los siguientes conceptos, serán de utilidad para los ejercicios de las próximas unidades.

Tema 3 variables cualitativas, cuantitativas ( ordinales, continuas y discretas) de Gloria Hernandez Gomez

1.4 Escalas de medición (Estadística - UNIDAD I)

Analiza el siguiente video (estos conceptos nos serán muy útiles para los ejercicios posteriores)

1.3 Tipos de medidas (Estadística - UNIDAD I)

Medidas estadísticas de Antonio Cervantes Vargas

1.2 La estadística aplicada a la ciencia de la educación (Estadística - UNIDAD I)

Consulta y analiza los conceptos en las siguientes presentaciones:

Importancia de la estadstica en la educacion from Antonio Cervantes Vargas

Estadística aplicada a la educación, por María Isabel Bautista en Slideshare

Estadística Aplicada a la Educación de María Isabel Bautista

Webgrafía complementaria:

7. metodologia y estadistica aplicada a la educacion from Maria Fatima Alfaro Ventimiglia

1.1 Investigación educativa (Estadística - Unidad I)

UNIDAD I. Fundamentos de la investigación pedagógica experimental

1.1 El desarrollo de la investigación en educación (Investigación educativa)

Consulta y analiza el artículo "Pasado y presente de la investigación educativa" de Raymundo Ocaña Delgado, que encontrarás en el siguiente enlace:
http://www.revista.unam.mx/vol.11/num2/art18/art18.pdf

Consulta y analiza el artículo "Importancia de la investigación educativa" de Alicia Puebla Espinoza que encontrarás en el siguiente enlace:
http://www.transformacion-educativa.com/congreso/ponencias/199-importancia-investigacion.html

Realiza un reporte de lectura del material consultado y envíalo vía correo electrónico al facilitador del curso.

Fecha límite de entrega de entrega: Sábado 22 de octubre a las 10:00 hrs.

Nota: asegurarse antes de la fecha límite que el facilitador ha recibido el archivo adjunto, de lo contrario no se aceptará el reporte posterior a la fecha indicada.

Webgrafía complementaria:
La investigación en la práctica educativa: Guía metodológica de investigación para el diagnóstico y evaluación en los centros docentes, consultar aquí.

Pedagogía Experimental (Estadística - concepto introductorio)

Actividad:

Revisar los videos propuestos a continuación y reflexionar sobre la pedagogía experimental. 

Estadística Aplicada a los Procesos Educativos

 PROGRAMA GENERAL DEL CURSO 

OBJETIVO(S) GENERAL(ES) DE LA ASIGNATURA

Conocer la estadística como principal instrumento de lo que supone la pedagogía experimental, de manera que permita al alumno describir situaciones, analizar, evaluar y generalizar resultados obtenidos durante el proceso de investigación.

TEMAS Y SUBTEMAS

UNIDAD I Fundamentos de la investigación pedagógica experimental
1.1 El desarrollo de la investigación en educación
1.2 La estadística aplicada a las ciencias de la educación
1.3 Tipos de medidas
1.4 Escalas de medición
1.5 Variables y su clasificación

UNIDAD II Estadística descriptiva
2.1 Ordenamiento y categorización de datos
2.2 Medidas de tendencia central
2.3 Medidas de posición
2.4 Medidas de variabilidad o de dispersión
2.5 Medidas individuales: Puntuación Z

UNIDAD III Estadística correlacional
3.1 Regresión múltiple
3.2 Ecuación de la recta
3.3 Coeficientes de correlación
3.4 Métodos de correlación

UNIDAD IV Estadística inferencial
4.1 Distribución binomial
4.2 Curva normal
4.3 Muestra y población
4.4 Estimación de parámetros
4.5 Contraste de hipótesis

Estrategia Didáctica:
El curso tendrá una orientación de tipo activa, la cual requiere que los participantes revisen a
profundidad el material indicado para enriquecer el trabajo en clase.
Encuadre
Partir de las experiencias y saberes de los participantes tanto en el plano teórico como de su
práctica vinculándolas con los contenidos.

• Resúmenes
• Organizadores previos
• Ilustraciones
• Organizadores gráficos
• Analogías
• Preguntas intercaladas
• Señalizaciones
• Mapas y redes conceptuales
• Organizadores textuales

ACTIVIDADES DE ENSEÑANZA

Procedimientos que el agente de enseñanza utiliza en forma reflexiva y flexible para promover

el logro de aprendizajes significativos en los alumnos, es decir los medios por los que se

pretende ayudar a los alumnos hacía la construcción del conocimiento:

ACTIVIDADES INDEPENDIENTES DE APRENDIZAJE

Partir de las experiencias y saberes de los participantes tanto en el plano teórico como de su

práctica vinculándolas con los contenidos

CON EL MAESTRO	INDEPENDIENTES
Actividades individuales Actividades colaborativas Exposiciones	Lectura de material Resolución de problemas Proyecto de Investigación

Curación de contenidos

La curación de contenido se entiende como la capacidad por parte de un sistema o del ser humano de encontrar, organizar, filtrar y dotar de valor, relevancia, significatividad, en definitiva, de utilidad el contenido de un tema específico que procede de diversas fuentes (medios digitales, herramientas de comunicación, redes sociales…)
Desde un punto de vista práctico, podríamos decir que la curación es un proceso de selección de contenidos vinculados a un tema en particular. Mientras la agregación tradicional sólo se cuidaba de reunir contenidos relativos a un tema determinado, la curación filtra esos contenidos y selecciona de entre ellos sólo los mejores o de mayor relevancia.

En este sentido, comparto una curación de contenidos usando la herramienta Scoop.it a través de la cual realizo el filtrado de contenidos para el tema "Entorno Personal de aprendizaje(PLE)"

http://www.scoop.it/t/ple-by-antonio-cervantes-vargas

El arte de preguntar

Para obtener la respuesta justa es fundamental formular nuestra pregunta en la forma más adecuada.

Para descubrir más acerca de algo, debemos ordenar los conocimientos previos que tenemos sobre su respuesta, aprovechar de manera eficaz esos “retazos” de información que poseemos y formular una buena pregunta. Luego, los diferentes elementos identificables en la formulación de una búsqueda de información, deberán ser traducidos a términos que puedan ser interpretados por un buscador, denominados palabras claves o descriptores.
Existen tres tipos de palabras claves:

• Las palabras claves de campo temático. Son los nombres de las disciplinas y los términos imprescindibles que no pueden dejar de estar mencionadas en un documento que habla del tema de nuestra pregunta.
• Las palabras claves de problema específico. Son frases breves que mencionan el asunto o su núcleo problemático más específico. En realidad, no son palabras claves, sino frases específicas o expresiones claves, segmentos de texto insertos en un contexto que intentamos rescatar. Por eso es aconsejable incluir expresiones “en uso” que tengan que ver con el lenguaje que utilizamos habitualmente.
• Las palabras claves de referencias autorales. Son nombres de autores que se encuentran directamente relacionados con el problema, y que son considerados clásicos o referentes importantes en la materia. Sirven para identificar apellidos en listas bibliográficas que no siempre incluyen el nombre del autor, por lo tanto, es conveniente incluir sólo apellidos.

Google académico:

Por otra parte, Google Académico Scholar es un buscador especializado en artículos de revistas científicas de distintas disciplinas y en distintos formatos de publicación, enfocado en el mundo académico.
Según su propia conceptualización Google Académico permite buscar bibliografía especializada de una manera sencilla y ayuda a estudiantes, científicos, investigadores, docentes y público en general, a encontrar el material más relevante dentro del mundo de la investigación académica.

Google Académico nos permite:

• Buscar en diversas fuentes desde un solo sitio
• Encontrar documentos académicos, resúmenes y citas
• Localizar documentos académicos completos en la red
• Obtener información acerca de documentos académicos claves en un campo de investigación

Caso práctico de búsqueda avanzada con palabras clave en google académico:

Palabras clave en google académico from Antonio Cervantes Vargas

Web superficial vs Web profunda

Cuando se realiza una búsqueda, a pesar de que los resultados puedan mostrarnos miles de páginas encontradas, estás solo representan una pequeña parte de lo que existe online; a esta parte se le ha denominado web superficial o web visible. El resto de la información, lo que se denomina web profunda o invisible, son datos contenidos en catálogos, revistas digitales, blogs, entradas a diccionarios y contenidos de sitios que requieren de autentificación aunque sean gratuitos; esto además de otro contenido que no se muestra a través de los buscadores o metabuscadores convencionales.

Web superficial

Son todos aquellos sitios que son indexados por los robots de los buscadores tradicionales y que puede ser recuperada mediante una consulta a través de los formularios de consulta.

Estos sitios web son visibles debido a que:

• su información no está contenida en bases de datos
• es de libre acceso
• no se requiere la realización de un proceso de registro para acceder a la información.
• mayoritariamente está formada por páginas Web estáticas, es decir páginas o archivos con una URL fija y accesibles desde otro enlace. 

Web profunda

Toda la información que se almacena y se accesa mediante bases de datos no está disponible o no puede ser indexada por los buscadores convencionales, esta parte de la red se considera la web invisible.

La invisibilidad de esta información se debe a que la búsqueda resultante de esta información se genera mediante páginas de consulta dinámicas (PHP, ASP, etc) y que no tienen por sí mismas una URL fija, ya que se construyen únicamente cuando se realiza la consulta y desaparecen cuando esta culmina.

Entre la web profunda encontramos:

La web opaca que se caracteriza por que no se incluyen en los buscadores (aunque pudieran estarlo) debido a:

• Extensión de la indización: a veces, por economía, no todas las páginas de un sitio son indizadas en los buscadores.
• Frecuencia de la indización: los buscadores no poseen la capacidad de indizar todas las páginas existentes; a diario se agregan y modifican muchas y la indización no se realiza al ritmo que permita incluirlas a todas.
• Número máximo de resultados visibles: aunque los motores de búsqueda arrojan a veces un gran número de resultados, generalmente limitan el número de documentos que se muestran (entre 200 y 1000).
• URL desconectadas: las generaciones más recientes de buscadores, presentan los documentos por relevancia basada en el número de veces que aparecen referenciados en otros. Si un documento no tiene un link a él, desde otro documento, será imposible que la página sea encontrada, pues no se encuentra indizada.

La web privada cuya información se excluye deliberadamente de los robots debido a:

•  Las páginas están protegidas por contraseñas.
• Contienen un archivo “robots.txt” para evitar ser indizadas.
• Contienen un campo “noindex” para evitar que el buscador pueda indizar la parte correspondiente al cuerpo de la página.

La web propietaria que requiere de registro y autenticación para poder accesar a los datos que contiene.

La web invisible, se compone de páginas que no pueden ser indizadas por limitaciones técnicas de los buscadores, programas ejecutables y archivos comprimidos, páginas generadas dinámicamente, es decir, que se generan a partir de datos que introduce el usuario, información almacenada en bases de datos relacionales, que no puede ser extraída a menos que se realice una petición específica.

Ejemplos de sitios de la web invisible

The WWW Virtual Library se considera el catálogo más antiguo en la web y fue iniciado por Tim Berners-Lee, el creador de la web.

Academia.edu es una red social 2.0 para investigadores que cuenta con un directorio de más de 12.000 publicaciones científicas de todo el mundo, facilitando la tarea de los que buscan artículos para sus trabajos. Lanzado en septiembre de 2008, se convirtió en uno de los mayores sitios de redes sociales para universitarios en el año 2010. Actualmente tiene 830.000 visitantes mensuales y cuenta con más de 191.000 académicos de todo el mundo.

Reefseek.com es un motor de búsqueda en Internet para estudiantes e investigadores que tiene como objetivo hacer que la información académica sea de fácil acceso para todos. Busca en más de un billón de documentos, incluyendo páginas web, libros, enciclopedias, revistas y periódicos, intentando eliminar cualquier resultado no relativo a ciencia e investigación.

Jurn  es otro motor de búsqueda que permite buscar en millones de artículos libres académicos, capítulos y tesis de múltiples disciplinas (Artes, Historia, Humanidades, Negocios, Economía, Ecología, Ciencia y más).

Microsoft Academic Search  el buscador académico de Microsoft.

TechXtra  centra su información, en ingeniería, matemáticas e informática. Es posible navegar a través de una extensa lista de revistas gratuitas especializadas de ingeniería, documentos técnicos, descargas y podcasts.

Ciencia es la versión en español del portal Science.gov (http://www.science.gov/ ) para la búsqueda de información científica e investigación del gobierno de los Estados Unidos de América. Puede indexar más de 60 bases de datos y 200 millones de páginas con información científica para mostrar los resultados por subtemas, autores o fechas. También ofrece la posibilidad de búsqueda avanzada y búsqueda de imágenes. 

Búsqueda avanzada de google

La búsqueda avanzada posee características adicionales soportadas por un motor de búsqueda y suele ser una opción de elección libre en los buscadores, programas, herramientas o servicios online.

Una búsqueda simple generalmente consta de un cuadro de texto en el que se ingresa una cadena de caracteres, en cambio, las búsquedas avanzadas suelen contar con múltiples cuadros de texto, casillas de verificación y otros elementos incluidos habitualmente en los formularios. Por lo general, estos elementos permiten aplicar filtros a la búsqueda básica, para obtener resultados más exactos.

La Búsqueda avanzada de Google, ofrece numerosas opciones para realizar búsquedas con mayor precisión y obtener resultados más útiles, veamos en qué consiste...

Herramientas de búsqueda

Existen diferentes tipos de herramientas de búsqueda de información en Internet. Cada una de ellas funciona de una manera diferente y tiene su propio propósito y su alcance. Aquí nos referiremos a: buscadores, metabuscadores, directorios, guías y software especializado, además de los repositorios de información, para ello he creado un mural interactivo en el que, a través de diversos objetos de estudios puedes ir aprendiendo sobre cada uno de ellos.

Created with Padlet

Infoxicación

¿Qué es la infoxicación?

Ante una gran cantidad de información para analizar, o contradicciones en la información disponible, o no disponemos de un método para comparar y procesar diferentes tipos de información, estamos frente a una “infoxicación”. Este último término, introducido por Alfons Cornella en 1996, refiere actualmente a la idea de que la sobrecarga de información que recibe un usuario, en especial de Internet en todas sus formas, puede causarle la sensación de no poder abarcarla ni gestionarla y, por tanto, llegar a generarle una gran angustia.

Infoxicación from Antonio Cervantes Vargas

Síntomas de la infoxicación:

• Saturación mental y estress: Recibir una cantidad desmesurada y variada de información produce fatiga mental. Si intentamos procesar cualquier información que aparezca, nuestro nivel de saturación mental puede llegar puede llegar a límites insanos. Nuestra mente requiere tanto de descansos periódicos como de trabajar enfocado en una sola tarea. Ante la saturación de información nuestro cuerpo genera el estress como respuesta para poder rendir más. Esto lleva al agotamiento físico y mental.
• Ansiedad: El estress favorece respuestas de ansiedad, y esto a su vez se genera por: la sensación de no consultar la información necesaria;  invertir mucho tiempo en la documentarse; o  sentir que las horas no son productivas.
• Falta de concentración: El cambiar continuamente el foco de atención impedirá llegar al grado de concentración adecuado. Esto se genera al absorber indiscriminadamente todo tipo de información.
•  Pérdida de la memoria reciente: la memoria de trabajo depende del nivel de atención que se le otorgue a la tarea o a la información en la que estés enfocado. Mayor cantidad de información no se procesa adecuadamente, por tanto la memoria no se enfoca en un solo objetivo.
• Sesgo cognitivo: Tendemos al autoengaño, en el afán de documentarnos para “crearnos opiniones propias” buscamos materiales y personas en la red con intereses similares a las nuestras. Esto lejos de hacernos imparciales, nos inclina más a una “automanipulación”.
• Falta de productividad: Al invertir mucho tiempo en otras tareas realizamos las que nos corresponden con un nivel más bajo de calidad o le ponemos poca atención e interés al estar distraidos en otros asuntos.
• Falta de control personal: Tener autocontrol está relacionado con tener objetivos y perseguirlos productivamente, no dejándose llevar por impulsos que te desvíen de su búsqueda activa.

¿Cómo podríamos conseguir una mejora en nuestra productividad personal?

• Tener objetivos claros y no pinchar enlaces en determinados momentos. Debemos tomar en cuenta: ¿qué temas en verdad nos interesan? ¿cuáles son prioritarios? ¿en qué temas no emplear demasiado tiempo? Tener una lista de temáticas agrupadas en dos o tres niveles.
• Agenda de actividades: En ella se debe asignar el tiempo que se va a dedicar para realizar cada una de las tareas de nuestro trabajo. Se recomienda fijar una hora determinada para la búsqueda de información y evitar hacerlo el resto del día.
• Cambio de hábitos relacionados con los enlaces:
• No pinchar enlaces cuando se esta investigando algún tema a menos que: sea una fuente de consulta del autor del artículo, que el enlace nos ofrezca profundizar en la información consultada, que el enlace refiere a un argumento diferente y se quiera contrastar.
• Cerrar ventanas de enlaces sin importancia.
• Programa de gestión de contenidos: Es necesario tener unas notas (libretas) para registrar cualquier idea que venga a la mente y se considere interesante, así como cualquier entrada de información que encontremos y sea interesante. Se pueden usar programas informáticos para ello como one note.
• Base de fuentes fiables y de calidad, el no considerar este aspecto nos hará bucear en la web y nos conformaremos con las fuentes obtenidas disminuyendo la calidad de la información resultante.
• Mejorar capacidad cognitivas:
• Cerrar ventanas que no se utilicen, esto ayudará a concentrarnos en la tarea que estamos desarrollando.
• Utilizar técnicas de trabajo ininterrumpido de 30 o 40 minutos con descanso de 5 minutos entre ellos.
• Usar mapas mentales para la búsqueda de información, lo que ayudará a la memoria de trabajo.
• Aprender alguna técnica de lectura rápida
• Practicar técnicas de meditación y relajación: permitirá mantener la concentración y el autocontrol, cuando una idea aparezca y que no esté relacionada con lo que hacemos, dejar que fluya y desaparezca. Solo cuando sea importante debe anotarse, pero no permitir que nos distraiga de la tarea principal.

Fuentes consultadas:

Secanella, J. (2013). Socialancer.com. Recuperado el 25 de febrero de 2016, de 7 hábitos para combatir la infoxicación del community manager: http://www.socialancer.com/wp-content/uploads/2013/09/ebook-infoxicacion-CM.pdf

Universidad Tecnológica Nacional. Instituto Nacional Superior del Profesorado Técnico. (s.f.). MiriadaX. Recuperado el 25 de Febrero de 2016, de INFOXICACIÓN – Sobrecarga informativa: https://miriadax.net/documents/35180568/35180598/INFOXICACION.pdf

¿Cuánta información se genera en Internet?

Según un estudio realizado en el año 2014 por QMEE, cada minuto se producían (en ese entonces) 2 millones de búsquedas en Google, 72 horas de video en YouTube, 42 mil posts publicados en la blogósfera, Amazon vendía $83 mil dólares en productos, mientras 204 millones de correos electrónicos eran enviados y 1.8 millones de Likes eran otorgados en Facebook. Lógicamente esos datos se han incrementado a estas fechas.

¡Y esto es solo una parte de todo lo que sucede y se genera en internet!
Fuente: ¿Cuánta información se produce en un minuto en Internet? por Julian Carreras.

Presentándome

¡Hola! ¿Qué tal?
Bienvenidos a mi blog sobre educación en la Nube.
Permítanme presentarme, soy Antonio Cervantes Vargas, tengo 34 años, vivo en el municipio de Mecayapan; municipio indígena nahua ubicado al sur del estado de Veracruz, mis orígenes son étnicos, aunque no hablo la lengua indígena si puedo entenderla un poco.

Curse la Licenciatura en Sistemas Computacionales Administrativos en la Universidad Veracruzana (UV) durante el periódo 1999-2003, además de la maestría en Tecnologías de la Información en la Universidad Interamericana para el Desarrollo (UNID), en el período 2008-2010.

He tomado diversos cursos de actualización y profesionalización en materia de tecnologías de educación, tecnologías de información, redes de computadoras, y actualización docente. Todo ello en línea mediante las MOOC de Académica, Miriadax y propios de la UV.

Me desempeño como docente del área básica, impartiendo la asignatura de Computación Básica en el programa educativo de la Licenciatura en Gestión Intercultural para el Desarrollo impartida por la Universidad Veracruzana Intercultural (UVI), además de ser encargado del área de tecnologías.

Este blog esta diseñado para ir compartiendo información en materia de tecnología educativa, y todo lo relacionado con la educación en la nube. Espero que sea de tu agrado. Saludos.