Educación continuada

Presentación

Hoy en día la investigación puede estar asistida por diferentes softwares que facilitan el manejo de un gran cúmulo de datos, el trabajo en equipo, la organización de la información y la consistencia en el análisis. Esto no significa que el trabajo del investigador desaparezca, por el contrario, se requiere del esfuerzo teórico/analítico del experto que permita darle sentido a la información que se usa. Es por esto que no es posible desentender el manejo práctico de la herramienta informática de la lógica de investigación.

Este diplomado, dividido en cuatro (4) módulos que a su vez se pueden tomar como cursos independientes, pretende articular la lógica de investigación en ciencias sociales con el uso de herramientas informáticas, que hoy en día son protagonistas en cualquier proyecto. Para lograrlo, se centra en el análisis de información de problemáticas sociales con fuentes de información cualitativa, cuantitativa, espacial y su respectiva visualización. Esto se logrará a través de una metodología práctica, analizando casos y experimentando con las herramientas informáticas.

Metodología

El aprendizaje basado en problemas (Problem-based learning -PBL-) es el enfoque pedagógico de este diplomado. Se centra en el aprendizaje de los estudiantes como resultado de un proceso colaborativo. A su vez, este enfoque permite que los estudiantes integren la teoría y la práctica, aplicando conocimientos y habilidades para desarrollar soluciones a problemas específicos.

El diplomado y sus cursos se desarrollará de forma teórico-práctica de manera no presencial con herramientas digitales. En cada sesión se hará una exposición por parte del docente de los elementos prácticos y de los procesos metodológicos previos al ejercicio en cada sesión. Se cuenta con material de apoyo planeado por cada docente.

El contenido está organizado en cuatro (4) módulos, diseñado y orientado por cuatro profesores expertos en el análisis de datos cualitativo (Módulo 1), análisis de datos cuantitativos (Módulo 2), análisis de datos espaciales (Módulo 3) y visualización de datos (Módulo 4). Cada contenido está pensado para las Ciencias Sociales y afines, de tal manera que el aprendizaje sea significativo para los participantes. Es por eso que se tendrán casos específicos con información real, usada en proyectos de investigación y afines a problemáticas sociales de nuestro contexto.

Módulo 1: ​​Análisis de información cualitativa en ciencias sociales

En este curso, los asistentes comprenderán las principales estrategias de análisis de información cualitativa con el uso del software ATLAS.ti. Esto incluye una introducción a los enfoques cualitativos, el manejo de información, la entrada de datos al software, la reducción de datos con tácticas de codificación, la creación de redes semánticas, el uso de las tablas de co-ocurrencias, la importación y exportación de datos de diferentes fuentes, entre otras herramientas que facilitan el trabajo analítico del investigador con el software.

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CONTENIDO

1. Análisis de información cualitativa en ciencias sociales 

1.1 Introducción a la investigación cualitativa

1.2 Estrategias de análisis de información cualitativa

1.3 ATLAS.ti: introducción al software y operacionalización

1.4 ATLAS.ti: Documentos y entrada de información

1.5 ATLAS.ti: Herramientas del software concernientes a la reducción de datos y codificación

1.6 ATLAS.ti: Redes, Tablas de co-currencias, Herramientas de consulta, exportación

1.7 Retórica analítica y escritura de informes

Docente: David Osorio Garcia

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Antropólogo, Magíster en Ciencias Sociales y Master en Ciencias Sociales y Humanas (Université Paris-Est Créteil) con experiencia en la investigación social con estrategias cualitativas y cuantitativas. Es trainer y consultor certificado de ATLAS.ti para Latinoamérica, el único del eje cafetero. Su experiencia se ha centrado en la enseñanza y el uso de programas informáticos para el análisis de información en ciencias sociales y humanas, tanto en pregrado como en maestrías y doctorados. Actualmente es profesor, investigador y director del Departamento de Antropología y Sociología de la Universidad de Caldas.

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Módulo 2: ​​Análisis de información cuantitativa en ciencias sociales

En este curso esta enfocado en ofrecer la formación en la estadística y el método científico. Tiene como objetivo abordar conceptos básicos en estadística descriptiva y análisis de correlación y asociación de variables. Llevando a cabo ejercicios prácticos para lograr diferenciar las escalas de datos: nominales, ordinales, intervalos y de razón. Lo anterior mediante el uso del programa R. 

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CONTENIDO

2. Análisis de información cuantitativa en ciencias sociales 

2.1 La Estadística y el Método Científico.

2.2 Escalas de datos: nominales, ordinales, intervalo y razón.

2.3 Análisis descriptivo de datos.

2.4 R: Introducción al software R y R Studio. Instalación de programas y manejo de los elementos básicos.

2.5 Análisis descriptivo en R.

2.6 R: Coeficientes de asociación para datos categóricos.

2.7 Regresión lineal simple y correlación en R y Excel.​

2.8 Análisis exploratorio de Datos Multivariados

Docente: Omar Tapasco Alzate

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Ingeniero Químico, Magíster en Enseñanza de la Matemática-Línea de Estadística, Doctor en Ingeniería. Actualmente es profesor de asignaturas del área de Estadística en la Universidad de Caldas y Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales. Profesor de posgrados. Integrante de los grupos de investigación de Matemáticas y Estadística (Universidad de Caldas) y el grupo de Innovación y Desarrollo Tecnológico (Universidad Nacional).

Módulo 3: ​​Análisis de información espacial en ciencias sociales

En este curso los asistentes recibirán una introducción al manejo de datos geográficos usando software de libre acceso cómo QGIS y Geoda considerando un enfoque hacia las ciencias sociales. QGIS permitirá la manipulación, procesamiento y visualización de datos vectoriales (puntos, líneas y polígonos) y raster mientras que Geoda complementará el análisis estadístico espacial básico para definir la relación entre diferentes categorías del conjunto de datos georreferenciados.

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CONTENIDO

3. Análisis de información espacial en ciencias sociales 

3.1 Introducción - Fundamentos  cartográficos y geodésicos ¿Qué es un SIG?

3.2 Datos:Modelos para la información geográfica. Fuente y calidad de datos espaciales

3.3 Análisis: Conceptos básicos para el análisis descriptivo y  espacial. Estadísticas espaciales

3.4 Visualización: Conceptos básicos de visualización y representación. El mapa y la comunicación cartográfica

Docente: Santiago Cardona Urrea

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 Ingeniero Civil, Especialista en Vías y Transportes, Magíster en Ingeniería – Infraestructura y Sistemas de Transportes (Universidad Nacional de Colombia), Científico de datos (DS4A - Correlation One). Investigador del Grupo de Investigación en Movilidad Sostenible (GIMS) con experiencia en investigación cuantitativa y cualitativa y con el manejo de datos georreferenciados. Ha sido profesor de posgrados en la Universidad Nacional de Colombia y la Universidad Católica de Manizales. También ha sido científico de datos geográficos para proyectos de consultoría en Ecuador, Haití, Inglaterra y Colombia.

Módulo 4: ​​Visualización de datos en ciencias sociales

Este curso tiene como objetivo el fortalecimiento de competencias para el análisis de información a partir de la visualización de datos en Tableau, para ello se tomará como punto de partida los fundamentos de la investigación cuantitativa, el abordaje a estrategias de análisis de información con base en los diferentes tipos de datos, preparación y procesamiento de datos en Excel para la posterior introducción al software Tableau.

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CONTENIDO

4. Visualización de información cuantitativa en ciencias sociales 

4.1 Introducción a la investigación cuantitativa.

4.2 Estrategias de análisis de información cuantitativa.

4.3 Tableau: introducción al software y operacionalización. Gráficos de distribución de frecuencia, gráficos de tendencia central y variabilidad.

4.4 Excel: Preparación y procesamiento  de datos.

4.5 Retórica analítica y escritura de informes.

Docente: Luisa Fernanda Panesso Cardona

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Socióloga con experiencia en investigación social y procesamiento de información estructurada y no estructurada. Su experiencia se ha centrado en proyectos de intervención social, en proyectos de inteligencia artificial y en la enseñanza de métodos de investigación y programas informáticos para el análisis de información en ciencias sociales y humanas, en programas de pregrado. Actualmente es docente e investigadora del Departamento de Antropología y Sociología de la Universidad de Caldas.

Dirigido a: 

-Profesionales en Ciencias Sociales, profesores o estudiantes
-Público general interesados en el análisis de datos en Ciencias Sociales

Fechas: Fecha máxima de inscripción 01 de septiembre

Modalidad de pago
- Transferencia o consignación a la cuenta de la Universidad de Caldas y envío de soporte al correo electrónico laboratorio.comparados@ucaldas.edu.co


Para realizar el pago  se le proporcionará la información de la cuenta a quienes se inscriban. También se reciben otros medios de pago.




Para más información envía un correo a  laboratorio.comparados@ucaldas.edu.co o al whatsapp 3113782332