El conocimiento profundo de la Investigación Experimental en Educación y en sus múltiples implicaciones, en un completísimo Experto universitario creado para impulsarte a otro nivel profesional” 

Esta Experto universitario proporciona los conocimientos necesarios para la capacitación de profesionales en investigación educativa. Profundiza en la reflexión y prácticas metodológicas, haciendo hincapié en las últimas novedades de la investigación aplicada en la enseñanza.

Este programa de alto nivel aporta a los estudiantes el conocimiento y las herramientas necesarias para el análisis de la educación y sus vínculos entre investigación y la capacitación. 

A lo largo de esta Experto universitario, el alumno recorrerá todos los planteamientos actuales en Investigación Experimental en Educación en los diferentes retos que su profesión como docente plantea.   

Los procesos y métodos de investigación, los instrumentos para la recogida de datos y la investigación experimental serán los temas de trabajo y estudio que el alumno podrá integrar en su capacitación. Un paso de alto nivel que se convertirá en un proceso de mejora, no solo profesional, sino personal.  

Este reto es uno de los que en TECH Universidad asume como compromiso social: ayudar a la capacitación de profesionales altamente cualificados y desarrollar sus competencias personales, sociales y laborales durante el desarrollo la misma.  

No solo se lleva a través de los conocimientos teóricos ofrecidos, sino que se muestra otra manera de estudiar y aprender, más orgánica, más sencilla y más eficiente. TECH trabaja para mantenerle motivado y para crear pasión por el aprendizaje. Y el impulso a pensar y a desarrollar el pensamiento crítico.  

Una capacitación de alto nivel, apoyada en un avanzado desarrollo tecnológico y en la experiencia docente de los mejores profesionales. Estas son algunas de sus cualidades diferenciales:  

Una capacitación creada para profesionales que aspiran a la excelencia y que te permitirá adquirir nuevas competencias y estrategias de manera fluida y eficaz”

Esta Experto universitario en Investigación Experimental en Educación contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas son:

• Última tecnología en software de enseñanza online   
• Sistema docente intensamente visual, apoyado en contenidos gráficos y esquemáticos de fácil asimilación y comprensión   
• Desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en activo
• Sistemas de vídeo interactivo de última generación  
• Enseñanza apoyada en la telepráctica
• Sistemas de actualización y reciclaje permanente
• Aprendizaje autorregulable: total compatibilidad con otras ocupaciones
• Ejercicios prácticos de autoevaluación y constatación de aprendizaje
• Grupos de apoyo y sinergias educativas: preguntas al experto, foros de discusión y conocimiento
• Comunicación con el docente y trabajos de reflexión individual
• Disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con    
• conexión a internet
• Bancos de documentación complementaria disponible permanentemente, incluso después del curso

Una inmersión profunda y completa en las estrategias y planteamientos en Investigación Experimental en Educación” 

El personal docente está integrado por profesionales en activo. De esta manera se asegura alcanzar el objetivo de actualización en la capacitación que se pretende. Un cuadro multidisciplinar de especialistas formados y experimentados en diferentes entornos, que desarrollarán los conocimientos teóricos, de manera eficiente, pero, sobre todo, pondrán al servicio del programa los conocimientos prácticos derivados de su propia experiencia: una de las cualidades diferenciales de esta Experto universitario.   

Este dominio de la materia se complementa con la eficacia del diseño metodológico de esta Experto universitario. Elaborado por un equipo multidisciplinario de expertos en e-learning integra los últimos avances en tecnología educativa. De esta manera, se estudia con un elenco de herramientas multimedia, cómodas y versátiles que darán la operatividad que necesita en la capacitación.   

El diseño de este programa está basado en el Aprendizaje Basado en Problemas: un planteamiento que concibe el aprendizaje como un proceso eminentemente práctico. Para conseguirlo de forma remota, usaremos la telepráctica: con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos, y el Learning from an Expert podrá adquirir los conocimientos como si estuviese enfrentando el supuesto que está aprendiendo en ese momento. Un concepto que permitirá integrar y fijar el aprendizaje de una manera más realista y permanente.  

Alcanza el éxito profesional con esta capacitación de alto nivel”   

Los procesos básicos del desarrollo cognitivo en relación con el aprendizaje y la evolución escolar, en una capacitación intensiva y completa”

Los contenidos de esta capacitación han sido desarrollados por los diferentes profesores de este programa, con una finalidad clara: conseguir que nuestro alumnado adquiera todas y cada una de las habilidades necesarias para convertirse en verdaderos expertos en esta materia.  

El contenido de este programa permitirá aprender todos los aspectos de las diferentes disciplinas implicadas en esta área. Un programa completísimo y muy bien estructurado que lo llevará hacia los más elevados estándares de calidad y éxito. 

A través de un desarrollo completo pero muy bien compartimentado, podrás acceder a los conocimientos más avanzados en Investigación Experimental en Educación del momento”

Modúlo 1. Fundamentos, procesos y métodos en investigación

1.1. Diseño metodológico de la investigación educativa

1.1.1. Introducción
1.1.2. Enfoques o paradigmas en la investigación educativa
1.1.3. Tipos de investigación

1.1.3.1. Investigación básica o fundamental
1.1.3.2. Investigación aplicada
1.1.3.3. Investigación descriptiva o interpretativa
1.1.3.4. Investigación prospectiva
1.1.3.5. Investigación exploratoria

1.1.4. El proceso de la investigación: el método científico

1.2. Análisis estadísticos de los datos

1.2.1. Introducción
1.2.2. ¿Qué es el análisis de datos?
1.2.3. Tipos de variables
1.2.4. Escalas de medida

1.3. Estadística descriptiva univariada (II): distribución y polígono de frecuencias

1.3.1. Introducción
1.3.2. Distribución de frecuencias
1.3.3. Polígonos de frecuencias o histogramas
1.3.4. SPSS: frecuencias

1.4. Estadística descriptiva univariada (I): índices de posición e índices de dispersión

1.4.1. Introducción
1.4.2. Variables y tipos
1.4.3. Índices de posición o de tendencia central o y sus propiedades:

1.4.3.1. Media aritmética
1.4.3.2. Mediana
1.4.3.3. Moda

1.4.4. Índices de dispersión o variabilidad:

1.4.4.1. Varianza
1.4.4.2. Desviación típica
1.4.4.3. Coeficiente de variación
1.4.4.4. Amplitud semicuartil
1.4.4.5. Amplitud total

1.5. Estadística despcriptiva univarada (III): puntuaciones e índice de la forma de la distribución

1.5.1. Introducción
1.5.2. Tipos de puntuaciones:

1.5.2.1. Puntuación diferencial
1.5.2.2. Puntuación típica
1.5.2.3. Puntuación centil

1.5.3. Índice de forma de la distribución:

1.5.3.1. Índice de Asimetría (AS)
1.5.3.2. Índice de Apuntamiento o Curtosis (Cv)

1.6. Análisis exploratorio de datos (A.E.D.)

1.6.1. Introducción
1.6.2. Definición de análisis Exploratorio de Datos
1.6.3. Etapas del análisis Exploratorio de Datos
1.6.4. SPSS: análisis Exploratorio de Datos

1.7. Correlación lineal entre dos variables (X e Y)

1.7.1. Introducción
1.7.2. Concepto de correlación
1.7.3. Tipos y coeficientes de correlación
1.7.4. Coeficiente de correlación de Pearson (rxy)
1.7.5. Propiedades de la correlación de Pearson
1.7.6. SPSS: análisis de correlación

1.8. Introducción al análisis de regresión

1.8.1. Introducción
1.8.2. Conceptos generales: la ecuación de regresión de Y sobre X
1.8.3. Índice de la bondad de ajuste del modelo
1.8.4. SPSS: análisis de Regresión Lineal

1.9. Introducción a la estadística inferencial (I)

1.9.1. Introducción
1.9.2. Probabilidad: concepto general
1.9.3. Tablas de contingencia en sucesos independientes
1.9.4. Modelos teóricos de probabilidad con variables continuas

1.9.4.1. Distribución normal
1.9.4.2. Distribución t de Student

1.10. Introducción a la estadística inferencial (II)

1.10.1. Introducción
1.10.2. Modelos teóricos de probabilidad con variables continuos
1.10.3. Distribución muestral
1.10.4. La lógica del contraste de hipótesis
1.10.5. Errores de tipo I y II

Modúlo 2. La investigación experimental: el diseño como modelo

2.1. Método experimental

2.1.1. Introducción
2.1.2. Enfoques o paradigmas de la investigación educativa
2.1.3. Concepto de investigación experimental
2.1.4. Tipos de investigación
2.1.5. Planteamiento de la investigación
2.1.6. Calidad de una investigación: Principio de Kirlenger (Max-Min-Con)
2.1.7. Validez experimental de una investigación

2.2. El diseño experimental en una investigación

2.2.1. Introducción
2.2.2. Tipos de diseños experimentales: preexperimentales, experimentales y cuasiexperimentales
2.2.3. El control experimental

2.2.3.1. Control de variables
2.2.3.2. Técnicas de control

2.2.4. El diseño experimental: diseño entre grupos y diseño intrasujeto
2.2.5. Análisis de los datos: técnicas estadísticas

2.3. Diseño experimental con grupos de sujetos distintos

2.3.1. Introducción
2.3.2. Enfoques o paradigmas de la investigación educativa
2.3.3. Concepto de investigación experimental
2.3.4. Tipos de investigación
2.3.5. Planteamiento de la investigación
2.3.6. Calidad de una investigación, el principio de Kirlenger (Max- Min-Con)
2.3.7. La validez de una investigación

2.4. Diseño experimental con los mismos sujetos

2.4.1. Introducción
2.4.2. La prueba “t de Student” con los mismos sujetos
2.4.3. Contrastes no paramétricos para dos muestras relacionadas: Prueba de Wilcoxon
2.4.4. Contrastes no paramétricos para más de dos muestras relacionadas: Prueba de Friedman

2.5. Diseño experimental de un factor completamente aleatorizados

2.5.1. Introducción
2.5.2. El modelo lineal general
2.5.3. Modelos de Anova
2.5.4. Anova de un factor, efectos fijos, completamente aleatorizados (A-EF-CA)

2.5.4.1. El modelo
2.5.4.2. Los supuestos
2.5.4.3. El estadístico de contraste

2.5.5. Medidas del tamaño del efecto
2.5.6. Comparaciones múltiples entre medidas

2.5.6.1. ¿Qué son las comparaciones múltiples?
2.5.6.2. Comparaciones planeadas a priori
2.5.6.3. Comparaciones planeadas a posteriori

2.6. Diseño experimental de un factor con medidas repetidas

2.6.1. Introducción
2.6.2. Anova de un factor, de efectos fijos, con medidas repetidas (A-EF-CA)
2.6.3. Medidas del tamaño del efecto
2.6.4. Comparaciones múltiples

2.6.4.1. Comparaciones planeadas ortogonales: pruebas F planeadas

2.7. Diseño experimental de dos factores completamente aleatorizados

2.7.1. Introducción
2.7.2. Anova de dos factores, de efectos fijos, completamente aleatorizados (AB-EF-CA)
2.7.3. Medidas del tamaño del efecto
2.7.4. Comparaciones múltiples

2.8. Diseño experimental de dos factores con medidas repetidas

2.8.1. Introducción
2.8.2. Anova de dos factores, de efectos fijos, con medidas repetidas en los dos factores
2.8.3. Comparaciones múltiples
2.8.4. Anova de dos factores, de efectos fijos, con medidas repetidas en un solo factor
2.8.5. Comparaciones múltiples

2.9. Diseño experimental por bloques

2.9.1. Introducción
2.9.2. Características de los diseños por bloques
2.9.3. Variables adicionales al factor: el factor de bloqueo
2.9.4. Diseño de un factor de bloqueo: bloqueo completamente al azar
2.9.5. Diseño de dos factores de bloqueo: bloqueo en cuadrado latino

2.10. Diseño experimental con variables covariadas

2.10.1. Introducción
2.10.2. Diseño de ANCOVA

2.10.2.1. Variables covariadas para reducir el término error
2.10.2.2. Variables covariadas para controlar las variables extrañas

2.10.5. ¿Por qué incluir una variable covariada en el diseño?
2.10.6. Bloqueo y ANCOVA

2.11. Diseño experimental caso único (N=1)

2.11.1. Introducción
2.11.2. Estructura básica de los diseños de caso único

2.11.2.1. Elaboración de ítems de opción múltiple
2.11.2.2. Índice de dificultad; índice de discriminación: índice de validez
2.11.2.3. El análisis de ítems distractores

2.11.3. Estudio del tratamiento en el diseño de caso único

2.11.3.1. Análisis visual de datos

2.11.4. Modelo básico: A-B
2.11.5. Diseño A-B-A
2.11.6. Diseño de cambio de criterio
2.11.7. Diseño de línea base múltiple

Modúlo 3. Técnicas e instrumentos de recogida de datos en investigación cualitativa

3.1. Introducción

3.1.1. Introducción
3.1.2. Metodología de la investigación cualitativa
3.1.3. Técnicas de la investigación cualitativa
3.1.4. Fases de la investigación cualitativa

3.2. La observación

3.2.1. Introducción
3.2.2. Categorías de la observación
3.2.3. Tipos de observación: etnográfica, participante y no participante
3.2.4. ¿Qué, cómo y cuándo observar?
3.2.5. Consideraciones éticas de la observación
3.2.6. Análisis del contenido

3.3. Técnicas de la entrevista

3.3.1. Introducción
3.3.2. Concepto de entrevista
3.3.3. Características de la entrevista
3.3.4. El objetivo de la entrevista
3.3.5. Tipos de entrevistas
3.3.6. Ventajas e inconvenientes de la entrevista

3.4. Técnica de grupos de discusión y grupos focales

3.4.1. Introducción
3.4.2. Grupos de discusión
3.4.3. Objetivos que pueden plantearse: ventajas e inconvenientes
3.4.4. Cuestiones a debatir

3.5. Técnica DAFO y Delphi

3.5.1. Introducción
3.5.2. Características de ambas técnicas
3.5.3. Técnica DAFO
3.5.4. Técnica Delphi

3.5.4.1. Tareas previas antes de iniciar un Delphi

3.6. Método de Historia de la Vida

3.6.1. Introducción
3.6.2. Historia de la vida
3.6.3. Características del método
3.6.4. Tipos
3.6.5. Fases

3.7. El método Diario de Campo

3.7.1. Introducción
3.7.2. Concepto de diario de campo
3.7.3. Característica del diario de campo
3.7.4. Estructura del diario de campo

3.8. Técnica de análisis del discurso e imágenes

3.8.1. Introducción
3.8.2. Características
3.8.3. Concepto de análisis del discurso
3.8.4. Tipos de análisis del discurso
3.8.5. Niveles del discurso
3.8.6. Análisis de imágenes

3.9. El método de estudio de casos

3.9.1. Introducción
3.9.2. Concepto de estudios de casos
3.9.3. Tipos de estudio de casos
3.9.4. Diseño del estudio de caso

3.10. Clasificación y análisis de los datos cualitativos

3.10.1. Introducción
3.10.2. Categorización de los datos
3.10.3. Codificación de los datos
3.10.4. Teorización de los datos
3.10.5. Triangulación de los datos
3.10.6. Exposición de los datos
3.10.7. Redacción de reflexiones analíticas. Memoing

Una capacitación completa que te llevará a través de los conocimientos necesarios, para competir entre los mejores”