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CURSO:ANALISIS AVANZADO DE DATOS PARA LA TOMA DE DECISIONES EN EDUCACION
TRADUCCION:ADVANCED DATA ANALYSIS FOR DECISION MAKING IN EDUCATION
SIGLA:EDU3826
CREDITOS:10
MODULOS:1.5
CARACTER:CURSO OPTATIVO
TIPO:CATEDRA
CALIFICACION:ESTANDAR
PALABRAS CLAVE:EVIDENCIAS, FUNDAMENTACION TEORICA
NIVEL FORMATIVO:MAGISTER


I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO

Este curso tiene como proposito principal que los estudiantes, a partir de casos y utilizando informacion secundaria, elaboren planes de analisis cuantitativos para comprender problematicas complejas en el ambito educacional y propongan formas de resolverlas.


II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE

1.Dise?ar estrategias de analisis inferencial para identificar necesidades y problemas en el ambito educacional.

2.Aplicar tecnicas de analisis inferencial para identificar y precisar necesidades y problemas en el ambito educacional.

3.Elaborar juicios valorativos en base a resultados del analisis inferencial sobre necesidades y problemas en el ambito educacional.

4.Comunicar juicios valorativos juicios valorativos en base a resultados del analisis inferencial sobre necesidades y problemas en el ambito educacional considerando el contexto y la audiencia.


III.CONTENIDO

1.Comparacion de Grupos
1.1.Test-t de Datos Independientes
1.2.Test-t de Datos Pareados
1.3.Anova
1.4.Chi-Cuadrado

2.Correlaciones

3.Regresiones
3.1.Regresion lineal
3.2.Regresion logistica

4.Propensity Score Matching


IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS

?Exposicion y discusion de temas

?Trabajo en grupo interdisciplinario

?Analisis documental

?Talleres de aplicacion de analisis de datos cuantitativos.

?Producciones escritas (informes, reflexiones, etc.)


V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS

?Exposiciones: 20%

?Informe escrito de la propuesta inicial del problema: 20%

?Informe escrito de resultados: 40%

?Informes de talleres: 20%


VI.BIBLIOGRAFIA

Minima

Agresti, A. (2013) Statistics The Art and Science of Learning from Data. Pearson.

Campbell, D. , Cook, T. D., Shadish Jr., W. S. (2001) Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference.

Hernandez, Fernandez y Baptista (2004). Metodologia de la Investigacion. McGraw-Hill Interamericana. Mexico.

Pampel, F. (2000). Logistic Regression. A Primer. SAGE.

Ritchey, F. (2002). Estadisticas para la ciencias sociales: El potencial de la imaginacion estadistica. Mc Graw Hill.

Rodgers, J. (2020) Teaching Statistics and Quantitative Methods in the 21st century. New York: Routledge


Complementaria

Cambell, D. & Stanley, J. (1963). Experimental And Quasi-Experiment Al Designs For Research. Houghton Mifflin Company.


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
FACULTAD DE EDUCACION / DICIEMBRE 2020