Capítulo 10 Uso de datos para la gestión de centros educativos
Se ha desarrollado un curso de seis módulos que articula el conocimiento estadístico necesario para la toma de decisiones con la propuesta formativa de ANEP, utilizando información disponible en el monitor de centros educativos de Ceibal.
El módulo inicial de formación estadística, utiliza la información del monitor de centros educativos de ANEP / Ceibal.
La población objetivo del módulo inicial es el grupo de personas encargadas de la dirección y secretaría de centros educativos.
Figure 10.1: Curso
10.1 Objetivos
Las personas que completen este curso
sabrán qué busca el monitor de centros de Ceibal / ANEP
podrán aplicar la ciencia de datos para responder sus propias preguntas con herramientas estadísticas
Las personas que participen tienen que lograr:
- apreciar
- analizar
- aplicar
los contenidos recibidos.
10.2 Plan
Este curso propone usar un conjunto de habilidades (que involucran a la estadística, la probabilidad, el análisis de costo-beneficio, algunos principios de psicología cognitiva, lógica y razonamiento dialéctico) en el análisis de los datos brindados por el monitor de centros educativos de Ceibal y ANEP.
La persona que finalice este curso podrá apreciar el rol central de los datos para la toma de decisiones, y también la importancia de tener un modelo teórico en mente sobre el cual poder analizar los datos.
Específicamente, podrá:
Tener confianza al acercarse a cualquier tipo de datos
Analizar visualmente, encontrar patrones y anomalías en los datos
Plantear y probar hipótesis
Interpretar con precisión los resultados de los análisis estadísticos inferenciales básicos
Comprender los supuestos y las limitaciones de los procedimientos estadísticos
Emplear el análisis para recomendar políticas y acciones programáticas
Comunicar los resultados del análisis en un lenguaje accesible
En esta era digital que estamos viviendo, son necesarias herramientas específicas para manejar datos, saber cómo recopilarlos, cómo analizar su validez, cómo encontrar patrones en los datos, y también, cómo evitar ver patrones que no existen.
10.3 Filosofía
Éste es un curso práctico que toma como base los datos producidos por el monitor de centros educativos de Ceibal y ANEP.
Analizando esos datos, repasamos conceptos estadísticos, como las medidas de tendencia central y de dispersión, así como revisaremos ciertos sesgos cognitivos que habitualmente tenemos las personas, ya que una de las primeras medidas para erradicar los sesgos, es traerlos al plano consciente.
10.4 Libro de texto
No hay un libro de texto para el curso. Utilizamos recursos gratuitos disponibles en línea.
Durante la última década ha habido una revolución en la computación estadística y científica. Hay lenguajes de código abierto (R y Python) con recursos en línea y excelentes tutoriales sobre cómo analizar prácticamente cualquier tipo de datos.
10.5 Herramientas
En este curso de gestión de datos vamos a utilizar como herramienta digital las hojas de Google.
10.6 Contenido
10.6.1 Datos
Los datos son números en contexto.
Los datos no hablan solos. Los datos contestan las preguntas que les hacemos. Precisamos un argumento convincente, una comunicación clara y una manera atractiva de presentarlos.
10.6.2 Población y muestra
Una población es un conjunto de cosas que queremos analizar.
Una muestra es un subconjunto de la población a analizar que nos permite sacar conclusiones, siempre y cuando sea representativa.
Una muestra tiene dos características contradictorias: representatividad y variabilidad. La representatividad nos indica que la muestra se parece a la población y debe ser una característica importante, ya que un prejuicio es sólo juicio basado en una muestra no representativa. La variabilidad indica que una muestra puede ser diferente de otra, por lo que deberíamos tener cuidado al sacar conclusiones solamente a base de muestras.
10.6.3 Variables cualitativas y cuantitativas
Veremos los tipos de errores sistemáticos que cometemos cuando tratamos de predecir el futuro.
Revisaremos el concepto de regresión a la media y por qué deberíamos suponer que los valores extremos de una variable serán menos extremos la próxima vez que los observemos.
Aprenderemos a pensar en las observaciones en términos de puntaje verdadero más error.
Aprenderemos sobre el concepto de tasa base y por qué ésta debe tenerse en cuenta al estimar las probabilidades de eventos específicos.