Noticas sobre la tecnología en las salas de clases

Tecnología en la sala de clases

Reportaje publicado en El Mercurio, 11 de mayo de 2010.

Análisis de Fundación País Digital:
Siete claves ayudan a llevar de mejor forma la tecnología a la sala de clases

No basta con tener más computadores en una escuela para mejorar los aprendizajes. Hay estrategias que pueden hacer que la inversión rinda lo esperado. Por Manuel Fernández B.

Luego de cinco años impulsando proyectos para incorporar tecnología en los colegios, la fundación País Digital realizó un análisis sobre cuáles son las mejores estrategias para conseguir esa meta. Las resumieron en siete puntos clave.

1 Un notebook por profesor. “Para que el computador sea un recurso eficaz, el docente debe estar familiarizado, recién así le va a encontrar aplicaciones en la sala”, dice Doménica Parada, directora de Educación de País Digital. Según un análisis hecho en el marco de su programa Chile@prende, esta política mejoraba en un 25% los resultados en lenguaje y 30% en matemática. Un impacto que se debe a que tener un notebook fortalece las competencias pedagógicas del profesor.

2 Formación docente entre pares. A partir de la evaluación del programa “TIC en aula”, impulsado por el Ministerio de Educación, la fundación mostró que cuando más provecho le sacan los profesores a la tecnología es cuando tienen el ejemplo de sus colegas. “Los consejos de profesores son una muy buena instancia para intercambiar experiencias y buenas prácticas”, sostiene Parada.

3 Materiales digitales. Diferentes portales de internet ofrecen recursos didácticos digitales alineados con el currículum oficial, que les facilitan a los profesores la preparación de sus clases. Claro que los docentes deben saber distinguir aquellos que son de calidad: “Para elegir bien es fundamental tener claridad sobre los aprendizajes que espera conseguir y buscar materiales que den cuenta de los contenidos curriculares específicos que se están abordando”.

4 Internet en la sala. Tener la posibilidad de entrar a la red directamente en el aula le permite al profesor acceder a herramientas que le ayudan a explicar mejor los contenidos y que pueden ser muy atractivas, como sitios web de museos prestigiosos. Pero este apoyo sólo es efectivo si el profesor incluye en su planificación las páginas web o programas que va a ocupar. También es clave tener un plan B “por si la conexión se cae”.

5 Un PC por niño. Que cada alumno cuente con un computador para usar en el colegio y en su hogar permite una mayor apropiación de las tecnologías y un incentivo a usar internet para hacer investigaciones y realizar trabajos de forma colaborativa. Esto, enfatiza la experta, requiere “profesores con muy buen dominio curricular y tecnológico; de lo contrario, va a ser nefasto y los niños van a hacer cualquier cosa”.

6 Juegos de rol. Para trabajar habilidades sociales (como liderazgo, comunicación efectiva y trabajo en equipo), un método motivante son los juegos en línea, como “World of Warcraft”. Su uso ha mostrado ser efectivo incluso en profesores y apoderados.

7 Equipamiento. Que todo esto funcione sin problemas requiere que las salas tengan ciertas condiciones técnicas básicas de acceso a energía, proyector y conexión a la red. El punto es fundamental si se quiere trabajar con un equipo por cada niño, ya que, de lo contrario, se puede saturar el ancho de banda, volviendo muy lenta la navegación.

ALVIN TOFLER

Alvin Toffler, nacido el 3 de octubre de 1928 es un escritor y futurista estadounidense doctorado en Letras, Leyes y Ciencia, conocido por sus discusiones acerca de la revolución digital, la revolución de las comunicaciones y la singularidad tecnológica. Sus primeros trabajos están enfocados a la tecnología y su impacto. Más tarde se centró en examinar la reacción de la sociedad y los cambios que ésta sufre. Sus últimos trabajos han abordado el estudio del poder creciente del armamento militar del siglo XXI, las armas y la proliferación de la tecnología y el capitalismo. Entre sus publicaciones más famosas se destacan La revolución de la riqueza, el cambio de poder, El shock del futuro y La tercera ola. Está casado con Heidi Toffler, también escritora y futurista. Ideas
Toffler explica, "La sociedad necesita personas que se hagan cargo de los ancianos y que sepan cómo ser compasivos y honestos. La sociedad necesita gente que trabaje en los hospitales. La sociedad necesita todo tipo de habilidades que no son sólo cognitivas, son emocionales, son afectivas. No podemos montar la sociedad sobre datos".

Clase 7 mayo 2010

Dato:
•Inidad elemental para la producción de la información.
•Materia prima de los sistemas de procesamiento de datos
•Son símbolos que describen condiciones, hechos, situaciones o valores.
•Se caracterizan por no contener ninguna información.
•Son identificadores de entidades (personas, animales, vegetales, organizaciones, instituciones o cosas de las cuales podemos decir algo, colocarles atributos o características distintivas de entre los demás elementos similares o de su clase) y atributos de manera cualitativa y cuantitativa.

Información:
•Conjunto de datos a los cuales, mediante un procesamiento, se les ha dado significado, propósito y utilidad.
•Es un mensaje con contenido
•Tiene significado para quien la recibe

Procesamiento:
•Transformar los datos en información.
•Es una técnica que consiste en la recolección de los datos primarios los cuales son evaluados y ordenados, para obtener información útil, que luego serán analizados por el usuario final, para que pueda tomar las decisiones o realizar las acciones que estime conveniente.

Base de datos:
•Nos permite guardar grandes cantidades de información de forma organizada.

Clase 21 mayo 2010

Feriado "Se Celebra el Combarte Naval de Iquique".

Clase 28 mayo 2010

Estadística: nos sirve para recopilar, organizar y procesar datos.

Hay dos tipos de estadística:

1. Estadística Descriptiva o Deductiva: Tabula, representa y describe una serie de datos que pueden ser cuantitativos o cualitativos, sin sacar conclusiones. Aquí se encuentran:

•Medidas de tendencia central: corresponden a valores que generalmente se ubican en la parte central de un conjunto de datos. (Ellas permiten analizar los datos en torno a un valor central). Entre éstas están la media aritmética, la moda y la mediana.
•Medidas de dispersión: Permiten determinar cuanto se desvió en promedio cada uno de los casos observados respecto a la media aritmética entre ellos.

2.Estadística Inferencial o Inductiva: Extrae o infiere las conclusiones útiles sobre la totalidad de todas las observaciones posibles basándose en la información recolectada.

Clase de 2 de junio

Estadística

1. ¿Para que sirve la estadística?

La estadística sirve para:
• Recopilar
• Organizar
• Procesar datos

Tipos de pruebas

• Pruebas Paramétricas
Se llaman así porque su cálculo implica una estimación de los parámetros de la población con base en muestras estadísticas. Mientras más grande sea la muestra más exacta será la estimación, mientras más pequeña, más distorsionada será la media de las muestras por los valores raros extremos.
• Prueba t (student):
Es una prueba parametrica que es utilizada para comparar las medias de dos grupos independientes. Nos permite establecer diferencias estadísticamente significativas entre las medias de dos grupos.
• Pruebas no parametricas:
Se denominan pruebas no paramétricas aquellas que no presuponen una distribución de probabilidad para los datos, por ello se conocen también como de distribución libre (distribution free).

Medidas de distribución

• Las medidas de distribución nos permiten identificar la forma en que se separan o aglomeran los valores de acuerdo a su representación gráfica. Estas medidas describen la manera como los datos tienden a reunirse de acuerdo con la frecuencia con que se hallen dentro de la información

ASIMETRÍA
Esta medida nos permite identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme alrededor del punto central (Media aritmética). La asimetría presenta tres estados diferentes, cada uno de los cuales define de forma concisa como están distribuidos los datos respecto al eje de asimetría.

CURTOSIS
Esta medida determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución.
Por medio del Coeficiente de Curtosis, podemos identificar si existe una gran concentración de valores.

CLASE 4 JUNIO 2010

Se hace evaluación al curso con las siguientes preguntas:

1. En el contexto del curso, ¿se siente usted cómodo/a para hacer preguntas, dar opiniones o expresar algún tipo de necesidad?
2. ¿Comprende adecuadamente los procedimientos de evaluación y calificación que han sido planteados? ¿Se siente cómoda con ellos?
3. En el contexto del curso, ¿resulta a usted enriquecedor el trabajo en grupo?
4. ¿Qué espera usted de los profesores?
5. ¿Qué aspecto del curso valora positivamente y por qué?
6. ¿Qué aspecto del curso valora negativamente y por qué?

Clase 11 de Junio 2010

GLOSARIO ESTADÍSTICA

• ANOVA Es una prueba estadística para analizar si dos o mas grupos difieren significativamente entre si, en cuanto a sus medias y varianzas. Se utiliza para la comparación de medias de 2 o más grupos.

• ASIMETRÍA Esta medida nos permite identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme alrededor del punto central (Media aritmética). La asimetría presenta tres estados diferentes, cada uno de los cuales define de forma concisa como están distribuidos los datos respecto al eje de asimetría.

• COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON Es un índice estadístico que mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas.

• CURTOSIS Esta medida determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución.

• CORRELACIÓN Indica la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables aleatorias.

• DATO Es la unidad elemental para la producción de la información. Los datos son la materia prima de los sistemas de procesamiento de datos que sirven de apoyo a los sistemas de información. Los datos son símbolos que describen condiciones, hechos, situaciones o valores. Los datos se caracterizan por no contener ninguna información.

• DESVIACIÓN ESTÁNDAR O TÍPICA La desviación estándar es una medida de la dispersión de un conjunto de puntajes alrededor de la media.

• DISTRIBUCIÓN LEPTOCÚRTICA Presenta un elevado grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable.

• DISTRIBUCIÓN MESOCÚRTICA Presenta un grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de la variable.

• DISTRIBUCIÓN PLATICÚRTICA Presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable.

• ESTADÍSTICA Es la rama de las Matemáticas que se va a encargar de Recopilar, Organizar, y Procesar datos con el fin de inferir las características de la población objetivo.

• ESTADÍSTICA INFERENCIAL O INDUCTIVA Técnica mediante la cual se sacan conclusiones o generalizaciones acerca de parámetros de una población basándose en el estadígrafo o estadígrafos de una muestra de población.

• ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA O DEDUCTIVA Es la estadística que se va a encargar de la recopilación, presentación, tratamiento y análisis de los datos, con el objeto de resumir, describir las características de un conjunto de datos y por lo general toman forma de tablas y gráficos

• FRECUENCIA ABSOLUTA Se llama frecuencia absoluta a la cantidad de veces que se repite un determinado valor de la variable. Es decir es el número de veces que se repite un valor dentro de un conjunto de datos.

• FRECUENCIA RELATIVA Es el cociente entre la frecuencia absoluta y el tamaño de la muestra.

• HOJA DE CÁLCULO Las hojas de cálculo son aplicaciones que facilitan la creación y manipulación de tablas de datos. Incluyen muchas herramientas de cálculo, así como facilidades de formato, representación gráfica de la información, análisis de datos y mucho más.

• INFORMACIÓN Es un conjunto de datos, que tiene significado para quien la recibe. La información es, entonces, conocimientos basados en los datos a los cuales, mediante un procesamiento, se les ha dado significado, propósito y utilidad.

• LA DESVIACIÓN MEDIA (D.m): Es un promedio de los valores absolutos de las desviaciones, |xi - ?|, de cada elemento, xi, de la distribución respecto a su media.

• LAS MEDIDAS DE DISTRIBUCIÓN Nos permiten identificar la forma en que se separan o aglomeran los valores de acuerdo a su representación gráfica. Estas medidas describen la manera como los datos tienden a reunirse de acuerdo con la frecuencia con que se hallen dentro de la información.

• MEDIA Es aquella medida que se obtiene al dividir la suma de todos los valores de una variable por la frecuencia total. En palabras más simples, corresponde a la suma de un conjunto de datos dividida por el número total de dichos datos.

• MEDIANA (Med) Es el valor central de un conjunto de valores ordenados en forma creciente o decreciente. Dicho en otras palabras, la Mediana corresponde al valor que deja igual número de valores antes y después de él en un conjunto de datos agrupados.

• MEDIDAS DE DISPERSIÓN Se llaman medidas de dispersión aquellas que permiten retratar la distancia de los valores de la variable a un cierto valor central, o que permiten identificar la concentración de los datos en un cierto sector del recorrido de la variable.

• MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Corresponden a valores que generalmente se ubican en la parte central de un conjunto de datos. (Ellas permiten analizar los datos en torno a un valor central).

• MODA (Mo) :Es la medida que indica cual dato tiene la mayor frecuencia en un conjunto de datos, o sea, cual se repite más.

• NIVEL DE SIGNIFICANCIA Es La probabilidad de que un evento ocurra oscila entre 0 y 1.

• PROCESAMIENTO Esta es la acción (cualquiera que sea), que se ejecuta, en este caso sobre los datos, y que logra en ellos una transformación.

• PRUEBA t (student) Es una prueba parametrica que es utilizada para comparar las medias de dos grupos independientes. Nos permite establecer diferencias estadísticamente significativas entre las medias de dos grupos.

• PRUEBAS NO PARAMETRICAS Se denominan pruebas no paramétricas aquellas que no presuponen una distribución de probabilidad para los datos, por ello se conocen también como de distribución libre.

• PRUEBAS PARAMÉTRICAS Se llaman así porque su cálculo implica una estimación de los parámetros de la población con base en muestras estadísticas. Mientras más grande sea la muestra más exacta será la estimación, mientras más pequeña, más distorsionada será la media de las muestras por los valores raros extremos.

• RANGO (R) Se define como la diferencia entre los dos valores extremos que toma la variable. Es la medida de dispersión más sencilla y también, por tanto, la que proporciona menos información.

• VARIABLE CONTINUA Una variable continua es aquella que puede tomar valores comprendidos entre dos números. Por ejemplo: La altura de los 5 amigos: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75.

• VARIABLE CUALITATIVA Las variables cualitativas se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números

• VARIABLE CUALITATIVA NOMINAL Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Por ejemplo: estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.

• VARIABLE CUALITATIVA ORDINAL Es una variable que presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden. Por ejemplo: Indicadores de logro.

• VARIABLE CUANTITATIVA Es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella.

• VARIABLE DISCRETA Una variable discreta es aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos.

• VARIABLE ESTADÍSTICA Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población. Puede tomar más de un valor.

• VARIANZA Es el cuadrado de la desviación estándar y equivale a la media aritmética de los desvíos cuadráticos de cada valor observado respecto del promedio. Esta medida nos permite identificar la diferencia promedio que hay entre cada uno de los valores respecto a su punto central (Media).

Clase 18 de Junio 2010

LA ESTADÍSTICA:

Es la rama de las Matemáticas que se va a encargar de Recopilar, Organizar, y Procesar datos con el fin de inferir las características de la población objetivo.

Tipos de estadísticas

• Estadística Descriptiva o Deductiva: Tabula, representa y describe una serie de datos que pueden ser cuantitativos o cualitativos, sin sacar conclusiones.

• Estadística Inferencial o Inductiva: Extrae o infiere las conclusiones útiles sobre la totalidad de todas las observaciones posibles basándose en la información recolectada.
  

En la estadística descriptiva encontramos los siguientes aspectos:

• Medidas de tendencia central:

la media aritmética,Ø
la moda yØ
la mediana.Ø

• Medidas de dispersión: Permiten determinar cuanto se desvió en promedio cada uno de los casos observados respecto a la media aritmética entre ellos.
  

Tipos de medidas de dispersión.

• v Rango (R): Se define como la diferencia entre los dos valores extremos que toma la variable. Es la medida de dispersión más sencilla y también, por tanto, la que proporciona menos información.

Correlación:
Indica la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables aleatorias. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los de B y viceversa.

Coeficiente de correlación de Pearson: es un índice estadístico que mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas.