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IDENTIFICACION

CURSO : METODOS DE INVESTIGACION CUANTITATIVA EN ESTUDIOS DE GRAN ESCALA
TRADUCCION : QUANTITATIVE RESEARCH METHODS IN LARGE SCALE ASSESSMENT STUDIES
SIGLA : EDU4050
CRÉDITOS : 10 UC/ 6 SCT
MÓDULOS : 3
REQUISITOS : SIN REQUISITOS
RESTRICCIONES : SIN RESTRICCIONES
CONECTOR : SIN CONECTOR
CARACTER : OPTATIVO
TIPO : TALLER
CALIFICACION : ESTANDAR
PALABRAS CLAVE : ESTUDIOS DE GRAN ESCALA, MODELOS DE VARIABLES LATENTES, TEORIA DE RESPUESTA AL ITEM, MODELOS MULTINIVEL, ECUACIONES ESTRUCTURALES
NIVEL FORMATIVO : NIVEL DOCTORADO.


I. DESCRIPCIÓN DEL CURSO

Este curso tiene como objetivo que los y las estudiantes puedan comprender, interpretar y aplicar metodologias de investigacion cuantitativa en educacion, empleadas en estudios de gran escala (ej., PISA, TIMSS, ERCE, ICCS, TALIS); y otras fuentes de datos secundarios. Se espera que los y las estudiantes reproduzcan resultados de informes y articulos que utilizan estos estudios, es decir, que sean capaces de generar los resultados de informes internacionales, asi como producir nuevos resultados haciendo uso de datos secundarios. Los y las estudiantes participaran en la preparacion de datos, generacion de resultados mediante el paquete estadistico R e interpretaran criticamente los resultados producidos. Finalmente, se espera que los y las estudiantes puedan seleccionar e implementar rutinas de programacion para responder preguntas de investigacion vinculadas a su tema de interes. El desarrollo de programacion para la generacion de resultados se producira en clases con formato de taller, de modo que los y las participantes del curso puedan resolver preguntas in-situ y adquieran las competencias practicas del curso.


II. RESULTADOS DE APRENDIZAJE

* Organizar bases de datos de estudios de gran escala para producir resultados estadisticos.
* Producir resultados descriptivos poblacionales acerca de sistemas educacionales, empleando estudios de gran escala.
* Especificar modelos generalizados de regresion poblacional, sobre datos de estudios de gran escala.
* Replicar e interpretar resultados de informes internacionales de estudios de gran escala.
* Aplicar modelos estadisticos para proveer de resultados a preguntas de investigacion de su interes, empleando datos de estudios de gran escala.

III. CONTENIDOS

1. Introduccion a los estudios de gran escala
a. ?Que son los estudios de gran escala?
b. Estudios de gran escala en los que ha participado Chile
c. Documentacion tipica de los estudios de gran escala (i.e., informes de resultados, e informes tecnicos)

2. Preparacion de datos en estudios de gran escala
a. Importacion de datos y union de datos
b. Creacion de variables de indexacion
c. Normalizacion de pesos muestrales y particion de pesos muestrales

3. Herramientas de obtencion de resultados para describir atributos de poblacion
a. Proporciones
b. Tablas Cruzadas
c. Medidas de posicion y dispersion de variables continuas

4. Modelos de respuesta en estudios de gran escala
a. Modelos de respuesta para variables dicotomicos (IRT)
b. Modelos de respuesta para variables politomicas (IRT politomicos y CFA ordinales)
c. Construccion de mapas de items y personas (interpretacion de resultados de modelos de respuestas)

5. Estimacion de relaciones entre atributos, modelos de ecuaciones estructurales y presentacion de resultados
a. Especificacion de modelos orientados a preguntas
b. Ajuste de modelo
c. Presentacion de resultados en manuscritos academicos

IV. ESTRATEGIAS METODOLOGICAS

La metodologia del curso incluye clases expositivas interactivas (1 modulo por semana), y talleres practicos de programacion estadistica en el paquete estadistico R (2 modulos por semana). Los estudiantes produciran informes de resultados, en los cuales se describan y presenten los resultados generados en formato de manuscrito academico.

Los estudiantes han de cumplir con las lecturas semanales recomendadas, y durante las clases expositivas y los talleres practicos, se desarrollaran discusiones productivas y dialogos mediante preguntas y respuestas.

- Clases expositivas interactivas
- Talleres practicos de programacion estadistica y produccion de resultados
- Produccion y presentacion de informes de resultados

V. ESTRATEGIAS EVALUATIVAS

Durante el curso los y las estudiantes desarrollaran 5 informes de resultados (descriptivos, modelo de respuesta, regresiones, modelos multinivel, modelos de ecuaciones estructurales). En cada uno de ellos desarrollaran un codigo reproducible desde la apertura de la base de datos, la produccion de resultados, la edicion de tablas y figuras, y la generacion de resultados. Finalmente, estos informes incluiran la descripcion de resultados en formato de manuscrito academico. Adicionalmente, los y las estudiantes desarrollaran una presentacion tipo conferencia, para comunicar este tipo de resultados.

Los informes evaluados de manera formativa, incluyendo el codigo que genera los resultados presentados son los siguientes:
o Informe 1: reproduccion de resultados descriptivos
o Informe 2: ajuste de modelos de respuesta
o Informe 3: modelos de regresion
o Informe 4: modelos multinivel
o Informe 5: modelos de ecuaciones estructurales

Para producir la nota final del curso los y las estudiantes elegiran 3 informes desarrollados, para presentarlos como portafolio y obtener la calificacion sumativa. Adicionalmente, los y las estudiantes desarrollaran una presentacion de resultados tipo conferencia. De esta manera, la nota final del curso se compone de las siguientes ponderaciones:

- Portafolio de 3 informes de resultados elegidos : 90%
- Presentacion de resultados en formato conferencia : 10%


VI. BIBLIOGRAFIA


Bibliografia Minima

Introduccion

Rutkowski, L., Gonzalez, E., Joncas, M., & von Davier, M. (2010). International large-scale assessment data: Issues in secondary analysis and reporting. Educational Researcher, 39(2), 142-151. https://doi.org/10.3102/0013189X10363170

Descriptivos

Stapleton, L. M. (2013). Incorporating sampling weights into single- and multilevel analyses. En L. Rutkowski, M. von Davier, & D. Rutkowski (Eds.), Handbook of International Large scale Assessment: background, technical issues, and methods of data analysis (pp. 363-388). Chapman and Hall/CRC.

Wu, M. (2005). The role of plausible values in large-scale surveys. Studies in Educational Evaluation, 31(2-3), 114-128. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2005.05.005

Modelos de respuesta

Berezner, A., & Adams, R. J. (2017). Why large-scale assessments use scaling and item response theory. En P. Lietz, J. C. Cresswell, K. F. Rust, & R. J. Adams (Eds.), Implementation of Large-Scale Education Assessments (pp. 323-356). John Wiley & Sons, Ltd. https://doi.org/10.1002/9781118762462.ch13

Schulz, W. (2017). Scaling of questionnaire data in international large-scale assessments. En P. Lietz, J. C. Cresswell, K. F. Rust, & R. J. Adams (Eds.), Implementation of Large-Scale Education Assessments (pp. 384-410). John Wiley & Sons, Ltd. https://doi.org/10.1002/9781118762462.ch15

Modelos de regresion

Caro, D. H., & Schulz, W. (2012). Ten hypotheses about tolerance toward minorities among Latin American adolescents. Citizenship, Social and Economics Education, 11(3), 213-234. https://doi.org/10.2304/csee.2012.11.3.213

Modelos multinivel

Caro, D., & Lenkeit, J. (2012). An analytical approach to study educational inequalities: 10 hypothesis tests in PIRLS 2006. International Journal of Research & Method in Education, 35(1), 3-30. https://doi.org/10.1080/1743727X.2012.666718

Kim, J. S., Anderson, C. J., & Keller, B. (2013). Multilevel analysis of assessment data. En L. Rutkowski, M. von Davier, & D. Rutkowski (Eds.), Handbook of International Large-Scale Assessment: Background, Technical Issues, and Methods of Data Analysis (pp. 389-424). Chapman and Hall/CRC.

Modelos de ecuaciones estructurales

Rutkowski, L., & Zhou, Y. (2013). Using structural equation models to analyze ILSA data. En L. Rutkowski, M. von Davier, & D. Rutkowski (Eds.), Handbook of International large-scale assessment: background, technical issues, and methods of data analysis (pp. 425-449). Chapman and Hall/CRC.



Bibliografia Complementaria

Hancock, G. R., Stapleton, L. M., & Mueller, R. O. (Eds.). (2018). The reviewer's guide to quantitative methods in the social sciences (2nd ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315755649

Heeringa, S. G., West, B., & Berglund, P. A. (2009). Applied survey data analysis. Taylor & Francis Group.

Lietz, P., Cresswell, J. C., Rust, K., & Adams, R. J. (Eds.). (2017). Implementation of large-scale education assessments. John Wiley & Sons, Ltd. https://doi.org/10.1002/9781118762462

Rutkowski, L., von Davier, M., & Rutkowski, D. (Eds.). (2014). Handbook of International large-scale assessment: background, technical issues, and methods of data analysis. CRC Press, Taylor & Francis Group.

Simon, M., Ercikan, K., & Rousseau, M. (2013). Improving large-scale assessment in education. Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203154519

Tindal, G., & Haladyna, T. M. (Eds.). (2012). Large-scale assessment programs for all students: Validity, technical adequacy, and implementation. Lawrence Erlbaum Associates, Publishers.

Wagemaker, H. (Ed.). (2020). Reliability and validity of international large-scale assessment (Vol. 10). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-53081-5

Recursos Web
https://ilsa-gateway.org/
https://largescaleassessmentsineducation.springeropen.com/