Guía en formato PDF
Logo

Investigar en Educación III: Herramientas TIC en el Proceso de Investigación

Código: 43200
Créditos: 6
2026/2027
Titulación Tipo Curso
Investigación en educación OB 1

Profesor/a de contacto

Nombre :
Èlia Tena Gallego
Correo electrónico :
elia.tena@uab.cat

Equipo docente

Lurdes Martínez Mínguez
Angelina Sanchez Marti
Ingrid Noguera Fructuoso
Carme Grimalt Alvaro
Núria Gorgorio Sola

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.

Prerrequisitos

No hay

Objetivos

Este módulo pretende iniciar al alumnado en el análisis de datos en investigación educativa y en el uso de las herramientas TIC con este propósito. El módulo busca que el alumnado sea capaz de relacionar críticamente los objetivos de investigación con las estrategias de análisis cualitativo y cuantitativo más adecuadas. También se trabaja la interpretación de resultados y la elaboración de informes de investigación.

Resultados de aprendizaje

  • CA06 (Adoptar criterios de calidad metodológica para el análisis de datos con herramientas TIC.) Adoptar criterios de calidad metodológica para el análisis de datos con herramientas TIC.
  • KA06 (Conocer como los paradigmas y diseños metodológicos condicionan la tipología y el análisis de datos.) Conocer como los paradigmas y diseños metodológicos condicionan la tipología y el análisis de datos.
  • SA05 (Analizar diferentes tipos de datos según su naturaleza usando herramientas TIC.) Analizar diferentes tipos de datos según su naturaleza usando herramientas TIC.
  • SA06 (Comunicar una investigación seleccionando el formato y registro más adecuado a los destinatarios (informe, artículo, contribución a congresos, monografía, póster, videos, etc.).) Comunicar una investigación seleccionando el formato y registro más adecuado a los destinatarios (informe, artículo, contribución a congresos, monografía, póster, videos, etc.).

Contenidos

Los contenidos principales de esta asignatura son los siguientes:

  • Análisis e interpretación de datos cualitativos y cuantitativos con herramientas TIC, concretamente:

-Análisis e interpretación de datos cualitativos con ATLAS.ti: preparación de datos, creación de proyectos, codificación, categorización e interpretación.

-Análisis cuantitativo de datos con Jamovi: preparación de los datos, identificación de variables y análisis descriptivo.

  • Difusión y divulgación científica: portales de investigación y revistas digitales.
  • Interpretación de resultados y elaboración de informes de investigación para su comunicación

Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Talleres/ejercicios aula 20 0,8
Elaboración de un trabajo individual (lecturas, memoria final) 20 0,8 CA06, KA06, SA05, SA06
Explicaciones magistrales 16 0,64 CA06, KA06, SA05, SA06
Actividades relacionadas con el estudio personal, lecturas complementarias, análisis de casos, búsqueda de información 94 3,76 CA06, KA06, SA05, SA06

El módulo combina sesiones expositivas, demostraciones prácticas con software especializado, resolución de ejercicios aplicados, trabajo autónomo y actividades de evaluación progresiva. Las sesiones se organizan en torno a dos líneas principales: el análisis cualitativo de información y el análisis cuantitativo de datos. También incluirán reflexiones sobre la comunicación de resultados.

Todo ello incluye diversas actividades formativas, que se recogen a continuación:

  • Clases magistrales / expositivas.
  • Exposición de experiencias.
  • Lectura de artículos y fuentes documentales.
  • Demostraciones prácticas: resolución de problemas, casos y ejercicios.
  • Tutorías.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.

Evaluación

Actividades de evaluación continuada

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Asistència y participación en las sesiones 20% 0 0 CA06, KA06, SA05, SA06
Memoria/trabajo individual del MIII 50% 0 0 CA06, SA05, SA06
Actividades de aula y seguimiento MIII 30% 0 0 CA06, KA06, SA06

EVALUACIÓN CONTINUA:

La evaluación del módulo se realizará mediante las actividades indicadas. Todas las actividades de evaluación son individuales.

La nota final será la media ponderada de las actividades previstas. Para poder aplicar este criterio, será necesario obtener como mínimo un 4 en todas las actividades, tanto las realizadas durante el desarrollo del módulo como en la memoria/trabajo final del módulo.

La fecha de entrega de las actividades de desarrollo del módulo se acordará con el profesorado de cada grupo. La fecha de entrega de la memoria del trabajo individual será el 31 de mayo de 2027. Solo se podrá recuperar la calificación del trabajo final si se ha entregado en la primera convocatoria y se siguen las instrucciones específicas de mejora del trabajo para cada estudiante. El profesorado proporcionará el retorno de la evaluación en los 20 días posteriores a la entrega.

La asistencia a clase es obligatoria. Para poder obtener una evaluación final positiva, el estudiante deberá haber asistido como mínimo al 80 % de las clases. Si un estudiante no cumple con el requisito de asistencia o no entrega una actividad de evaluación, será calificado como No evaluable.

Los plagios o copias supondrán el no apto y se comunicarán a la coordinación de la titulación. El uso de herramientas de inteligencia artificial generativa para suplantar la actividad de aprendizaje del estudiante implicará un cero en la asignatura.

El procedimiento de revisión de las pruebas se realizará de forma individual.

No se ofrece evaluación de síntesis.

Para aprobar esta asignatura, es necesario que el estudiante muestre una buena competencia comunicativa general, tanto oralmente como por escrito, y un buen dominio de la lengua o lenguas vehiculares que constan en la guía docente. En todas las actividades, tanto individuales como grupales, se tendrá en cuenta la corrección lingüística, la redacción y los aspectos formales de presentación.

El alumnado debe ser capaz de expresarse con fluidez y corrección, y debe mostrar un alto grado de comprensión de los textos académicos. Una actividad puede ser devuelta, no evaluada, o suspendida si el profesor/a considera que no cumple estos requisitos.


EVALUACIÓN ÚNICA

Consiste en la entrega de todas las actividades evaluativas durante la semana posterior al último día programado de sesiones del módulo, el 31 de mayo de 2027. Para esta modalidad se aplican las mismas condiciones respecto a la asistencia a clase, que es obligatoria, y para poder obtener una evaluación final positiva el estudiante deberá haber asistido como mínimo al 80 % de las clases.

Para la recuperación se aplicará el mismo sistema que para la evaluación continua.

Bibliografía

Referències principales del curso:

  • Albarracín, L., & Ärlebäck, J. B. (2025). Exploring the role of assumptions in mathematical modeling teacher training using Fermi problems. ZDM – Mathematics Education. https://doi.org/10.1007/s11858-025-01677-0
  • Brunet-Biarnes, M. & Albarracín, L. (2024). Exploring the negotiation processes when developing a mathematical model to solve a Fermi problem in groups. Mathematics Education Research Journal, 36(1), 177-198.
  • Cohen, L., Manion, I., Morrison, K. (2000). Research Methods in Education (5th edition). London and New York: Routledge, Falmer, pp 73-91.
  • Field, A. (2019). Discovering statistics using SPSS (and sex and drugs and rock ‘n’ roll). SAGE Publications.
  • Flick, U. (2014). La gestión de la calidad en Investigación Cualitativa. Morata.
  • Gibbs, G. (2012). El análisis de datos cualitativos en investigación cualitativa. Morata.
  • Hamilton, L., Elliott, D., Quick, A., Smith, S., & Choplin, V. (2023). Exploring the use of AI in qualitative analysis: A comparative study of guaranteed income data. International journal of qualitative methods, 22, 16094069231201504.
  • Hernández-Sampieri, R., & Mendoza, C. (2018). Metodología de la Investigación. Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.
  • Kalpokas, N., & Radivojevic, I. (2022). Bridging the gap between methodology and qualitative data analysis software: A practical guide for educators and qualitative researchers. Sociological Research Online, 27(2), 313-341.
  • Kangiwa, B. I., Ladan, I. M., Nassarawa, H. S., Sabo, S. A., & Umar, M. A. (2024). Free and open-source software for data analysis: Leveraging the potentials of JASP, Jamovi and PSPP in Nigeria tertiary institutions. International Journal of Multidisciplinary Research in Science, Technology and Innovation, 3(1), 1-8.
  • Lopezosa, C., & Codina, L. (2023). ChatGPT y programas CAQDAS para el análisis cualitativo de entrevistas: pasos para combinar la inteligencia artificial de OpenAI con ATLAS. ti, Nvivo y MAXQDA.
  • Lopezosa, C., Codina, L., & Freixa, P. (2022). ATLAS. ti para entrevistas semiestructuradas: guía de uso para un análisis cualitativo eficaz. DigiDoc Research Group, 1-30.
  • Martínez-Garrido, C., & Murillo-Torrecilla, F. J. (2012). Análisis de datos cuantitativos con SPSS en investigación socioeducativa. UAM.
  • Pallant, J. (2020). SPSS Survival Manual: a step-by-step guide to data analysis using IBM SPSS. Routledge.
  • Ravitch, S.M.& Mittenfelner, N. (2016). Qualitative Research: Bridging the Conceptual, Theoretical and Methodological. LA: Sage Publishing.
  • Revuelta, F.I. & Sánchez, M.C. (2012). Programas de análisis cualitativo para la investigación en espacios virtuales de formación. http://campus.usal.es/~teoriaeducacion/rev_numero_04/n4_art_revuelta_sanchez.htm
  • Silver, C., & Lewins, A. (2014). Using software in qualitative research: A step-by-step guide. Sage.
  • Woods, M., Paulus, T., Atkins, D. P., & Macklin, R.(2016). Advancing qualitative research using qualitative data analysissoftware (QDAS)? Reviewing potential versus practice in published studies using ATLAS. ti and NVivo, 1994–2013. Social Science Computer Review, 34(5), 597-617.


WEBS

  • http://www.atlasti.com/index.html
  • http://www.eval.org/Resources/QDA.asp (Qualitative Software. American Evaluation. Association).
  • http://www.refworks.com/
  • http://biblio.universia.es/catalogos-recursos/bases-datos/
  • http://biblio.universia.es/catalogos-recursos/metabuscadores/
  • http://biblio.universia.es/catalogos-recursos/revistas-digitales/
  • http://www.qsrinternational.com/other-languages_spanish.aspx


Software

Análisis cualitativo de datos: Nvivo, Atlas.ti

Análisis cuantitativo de datos: Jasp; Jamovi

Grupos e idiomas de la asignatura

La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura

Tipo de docencia Grupo Idioma Semestre Turno
(PAULm) Prácticas de aula (máster) 1 Catalán segundo cuatrimestre tarde
(PAULm) Prácticas de aula (máster) 2 Catalán segundo cuatrimestre tarde