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Descripcion de un problema de investigación
Quiz by Martha Sanmiguel
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La investigación científica tiene como propósito principal __________. A) interpretar hechos subjetivosB) generar conocimiento sistemáticoC) reforzar creencias popularesD) persuadir al lectorRespuesta correcta: B El conocimiento científico se diferencia del empírico por su carácter __________. A) emocionalB) místicoC) sistemáticoD) intuitivoRespuesta correcta: C Un problema de investigación debe estar claramente __________. A) estructurado y definidoB) relacionado con opiniones personalesC) basado en intuicionesD) formulado al azarRespuesta correcta: A El marco teórico cumple la función de __________ la investigación dentro de un contexto conceptual. A) ignorarB) justificarC) desviarD) minimizarRespuesta correcta: B Una hipótesis es una __________ tentativa entre dos o más variables. A) teoríaB) descripciónC) relaciónD) críticaRespuesta correcta: C La investigación cuantitativa se caracteriza por el uso de __________ para analizar los datos. A) juicios subjetivosB) creencias religiosasC) herramientas estadísticasD) anécdotas personalesRespuesta correcta: C En la investigación cualitativa, el investigador busca comprender los fenómenos desde la __________. A) manipulación de variablesB) generalización estadísticaC) perspectiva de los participantesD) imposición de categoríasRespuesta correcta: C El diseño de investigación determina el __________ general del estudio. A) propósito decorativoB) enfoque narrativoC) plan metodológicoD) estilo literarioRespuesta correcta: C La población es el conjunto __________ sobre el que se quiere investigar. A) irrelevanteB) ocultoC) totalD) innecesarioRespuesta correcta: C Un instrumento de recolección de datos puede ser un __________. A) cuentoB) experimento mentalC) cuestionarioD) ensayo literarioRespuesta correcta: CInstrucciones: Complete la frase con la alternativa que mejor la complete. Solo una es correcta. La investigación científica tiene como propósito principal __________. A) interpretar hechos subjetivosB) generar conocimiento sistemáticoC) reforzar creencias popularesD) persuadir al lectorRespuesta correcta: B El conocimiento científico se diferencia del empírico por su carácter __________. A) emocionalB) místicoC) sistemáticoD) intuitivoRespuesta correcta: C Un problema de investigación debe estar claramente __________. A) estructurado y definidoB) relacionado con opiniones personalesC) basado en intuicionesD) formulado al azarRespuesta correcta: A El marco teórico cumple la función de __________ la investigación dentro de un contexto conceptual. A) ignorarB) justificarC) desviarD) minimizarRespuesta correcta: B Una hipótesis es una __________ tentativa entre dos o más variables. A) teoríaB) descripciónC) relaciónD) críticaRespuesta correcta: C La investigación cuantitativa se caracteriza por el uso de __________ para analizar los datos. A) juicios subjetivosB) creencias religiosasC) herramientas estadísticasD) anécdotas personalesRespuesta correcta: C En la investigación cualitativa, el investigador busca comprender los fenómenos desde la __________. A) manipulación de variablesB) generalización estadísticaC) perspectiva de los participantesD) imposición de categoríasRespuesta correcta: C El diseño de investigación determina el __________ general del estudio. A) propósito decorativoB) enfoque narrativoC) plan metodológicoD) estilo literarioRespuesta correcta: C La población es el conjunto __________ sobre el que se quiere investigar. A) irrelevanteB) ocultoC) totalD) innecesarioRespuesta correcta: C Un instrumento de recolección de datos puede ser un __________. A) cuentoB) experimento mentalC) cuestionarioD) ensayo literarioRespuesta correcta: CControl de lectura Capítulo I: Antes que nada… (Preguntas 1–50) 1. ¿Qué es una técnica de investigación? Respuesta: Procedimiento sistemático para recopilar y analizar información. 2. ¿Qué es un instrumento de investigación? Respuesta: Herramienta específica para recolectar y analizar datos. 3. Ejemplo de técnica de investigación. Respuesta: Encuesta. 4. Ejemplo de instrumento de investigación. Respuesta: Cuestionario. 5. ¿Qué diferencia hay entre técnica e instrumento? Respuesta: La técnica es el procedimiento; el instrumento es la herramienta. 6. ¿Qué diferencia hay entre método e instrumento? Respuesta: El método es el proceso completo; el instrumento es una parte de este. 7. ¿Para qué sirve un instrumento de investigación? Respuesta: Para recopilar datos precisos y confiables. 8. ¿Todos los instrumentos se validan? Respuesta: No, pero es recomendable. 9. ¿Qué es la validez de un instrumento? Respuesta: Capacidad para medir lo que se propone. 10. ¿Qué es la confiabilidad de un instrumento? Respuesta: Capacidad de obtener resultados consistentes. 11. ¿Qué es la validez de contenido? Respuesta: Cobertura adecuada del tema de estudio. 12. ¿Qué es la validez de criterio? Respuesta: Relación con otras medidas conocidas. 13. ¿Qué es la validez concurrente? Respuesta: Coincidencia con otros instrumentos similares. 14. ¿Qué es la validez predictiva? Respuesta: Capacidad para anticipar resultados futuros. 15. ¿Qué prueba mide confiabilidad? Respuesta: Prueba-retest. 16. ¿Qué tipo de análisis evalúa la estructura del instrumento? Respuesta: Análisis factorial. 17. ¿Qué diferencia hay entre instrumento cuantitativo y cualitativo? Respuesta: El cuantitativo mide en números; el cualitativo describe. 18. Ejemplo de instrumento cuantitativo. Respuesta: Escala de Likert. 19. Ejemplo de instrumento cualitativo. Respuesta: Entrevista abierta. 20. ¿Qué son los instrumentos mixtos? Respuesta: Combinan datos cuantitativos y cualitativos. 21. Ejemplo de instrumento mixto. Respuesta: Encuesta con preguntas cerradas y abiertas. 22. ¿Qué es la recolección de datos? Respuesta: Proceso de obtención de información. 23. Menciona una técnica de recolección de datos. Respuesta: Observación. 24. ¿Qué asegura la validez de un resultado? Respuesta: La precisión del instrumento. 25. ¿Qué asegura la confiabilidad de un resultado? Respuesta: La consistencia del instrumento. 26. ¿Qué técnica se basa en la percepción directa del investigador? Respuesta: Observación participante. 27. ¿Qué se usa para medir variables numéricas? Respuesta: Instrumentos cuantitativos. 28. ¿Qué permite una entrevista abierta? Respuesta: Ampliar las respuestas libremente. 29. ¿Cuál es el primer paso en el método científico? Respuesta: Identificación del problema. 30. ¿Qué garantiza que el instrumento mida igual en diferentes momentos? Respuesta: Confiabilidad. 31. ¿Qué tipo de instrumento se usa para comparar poblaciones? Respuesta: Cuestionario. 32. ¿Qué se necesita para aplicar bien un instrumento? Respuesta: Elegirlo adecuadamente según el objetivo. 33. ¿Qué puede incluir un instrumento? Respuesta: Escalas, fichas, pruebas. 34. ¿Qué hace el análisis estadístico en la validación? Respuesta: Evalúa la precisión y coherencia. 35. ¿Qué se busca con la recolección ética de datos? Respuesta: Respeto y confidencialidad. 36. ¿Qué implica la observación directa? Respuesta: Ver al sujeto en su entorno. 37. ¿Qué implica la observación indirecta? Respuesta: Uso de fotografías, grabaciones o planos. 38. ¿Qué se debe evitar en las preguntas del instrumento? Respuesta: Sesgo. 39. ¿Qué permite un instrumento validado? Respuesta: Resultados confiables. 40. ¿Qué garantiza la consistencia de los datos? Respuesta: Instrumentos estandarizados. 41. ¿Qué analiza el análisis de fiabilidad? Respuesta: La estabilidad de los resultados. 42. ¿Qué mide la validez de criterio? Respuesta: Relación con otros indicadores. 43. ¿Qué evalúa el análisis factorial? Respuesta: Coherencia entre los ítems. 44. ¿Qué significa que un instrumento sea fiable? Respuesta: Que da los mismos resultados en condiciones similares. 45. ¿Qué relación hay entre confiabilidad y validez? Respuesta: Ambas son necesarias para resultados útiles. 46. ¿Qué variable usan los instrumentos cuantitativos? Respuesta: Numéricas. 47. ¿Qué variable usan los instrumentos cualitativos? Respuesta: Narrativas o descriptivas. 48. ¿Qué tipo de instrumento es una prueba estandarizada? Respuesta: Cuantitativo. 49. ¿Qué diferencia hay entre validez concurrente y predictiva? Respuesta: La concurrente compara con otro instrumento; la predictiva anticipa resultados. 50. ¿Qué deben incluir los instrumentos mixtos? Respuesta: Elementos cualitativos y cuantitativos. ________________________________________ ¿Deseas que continúe con el siguiente bloque de 100 preguntas del Capítulo II (Técnicas de investigación) o prefieres ajustar el estilo, la cantidad o el formato? Tú dijiste: si continua para todos los bloques ChatGPT Plus Perfecto. Continuaremos con bloques de 100 preguntas y respuestas breves de control de lectura, basadas en el contenido del libro "Metodología de la investigación: Técnicas e instrumentos de investigación". ________________________________________ 📘 Capítulo II: Técnicas de investigación (Preguntas 51–150) 🔍 Observación (51–70) 51. ¿Qué es la técnica de observación? R: Método para registrar y analizar comportamientos en su entorno. 52. ¿En qué campos se utiliza la observación? R: Psicología, sociología, educación, antropología. 53. ¿Qué observa la técnica de observación? R: Conductas, actitudes, eventos. 54. ¿Qué tipos de observación existen? R: Participante y no participante. 55. ¿Qué implica la observación participante? R: El investigador se involucra en la actividad. 56. ¿Qué implica la observación no participante? R: El investigador no se involucra. 57. Ventaja de la observación directa. R: Recoge datos de primera mano. 58. ¿Qué sesgo puede tener la observación? R: Subjetividad del observador. 59. ¿Qué se recomienda para minimizar el sesgo? R: Técnicas rigurosas y sistemáticas. 60. ¿Es útil para actitudes y opiniones? R: Sí, porque observa comportamiento real. 🗳 Encuesta (71–90) 71. ¿Qué es una encuesta? R: Técnica para obtener información de un grupo. 72. ¿Cómo se aplican las encuestas? R: Cuestionarios presenciales, en línea o telefónicos. 73. ¿Qué tipo de datos recoge una encuesta? R: Cuantitativos o cualitativos. 74. ¿Cuál es el soporte común de una encuesta? R: Cuestionario. 75. ¿Qué requiere una encuesta cuantitativa? R: Datos numéricos y prueba de hipótesis. 76. ¿Qué debe tener el instrumento? R: Confiabilidad y validez. 77. ¿Cómo se procesan las preguntas abiertas? R: Se agrupan por categorías. 78. ¿Qué técnicas estadísticas se usan? R: Descriptiva e inferencial. 79. ¿Qué se recomienda para interpretar resultados? R: Tablas de frecuencia y gráficos. 80. ¿Qué ventajas tiene la encuesta? R: Rapidez, amplitud de muestra, análisis estadístico. 🗣 Entrevista (91–110) 91. ¿Qué es una entrevista? R: Técnica de interacción directa para recolectar datos. 92. ¿Cuántos tipos de entrevista hay? R: Estructurada, semiestructurada y no estructurada. 93. ¿Qué es una entrevista estructurada? R: Preguntas fijas en orden específico. 94. ¿Qué permite la entrevista no estructurada? R: Respuestas libres y espontáneas. 95. ¿Qué ventaja tiene la entrevista? R: Profundiza en opiniones. 96. ¿Qué sesgo puede haber en entrevistas? R: Subjetividad del entrevistador. 97. ¿Qué debe evitarse en una entrevista? R: Preguntas discriminatorias. 98. ¿Qué medio puede usarse para entrevistas? R: Teléfono, correo electrónico, plataformas online. 99. ¿Qué es una guía de entrevista? R: Documento con temas y preguntas clave. 100. ¿Qué papel tiene el entrevistador? R: Facilitar, escuchar y registrar sin sesgo. 📄 Análisis de documentos y discurso (111–130) 101. ¿Qué es el análisis documental? R: Revisión de textos escritos para obtener información. 102. ¿Qué documentos pueden analizarse? R: Informes, actas, libros, publicaciones. 103. ¿Qué aporta esta técnica? R: Evidencia histórica y comparativa. 104. ¿Qué se busca en el análisis? R: Patrones, coincidencias, contradicciones. 105. ¿Qué es el análisis de discurso? R: Estudio del lenguaje en contexto. 106. ¿Qué se analiza en el discurso? R: Palabras, significados, intenciones. 107. ¿Dónde se aplica esta técnica? R: Política, medios, educación, sociología. 108. ¿Qué método puede apoyar el análisis de discurso? R: Codificación temática. 109. ¿Qué debe evitarse en el análisis documental? R: Interpretación subjetiva. 110. ¿Cuál es una ventaja clave? R: Bajo costo y acceso a fuentes históricas. 🧪 Test, Historia de vida y Focus Group (131–150) 131. ¿Qué es un test? R: Prueba para evaluar habilidades o características. 132. ¿Qué tipo de test hay? R: Psicológicos, educativos, clínicos. 133. ¿Qué debe tener un buen test? R: Validez y confiabilidad. 134. ¿Qué es la historia de vida? R: Técnica cualitativa centrada en la experiencia personal. 135. ¿Qué recopila la historia de vida? R: Narración detallada de eventos significativos. 136. ¿Qué técnica la complementa? R: Entrevista. 137. ¿Qué permite el enfoque de historia de vida? R: Comprensión profunda del contexto. 138. ¿Qué es un grupo focal? R: Reunión de personas para discutir un tema. 139. ¿Cuántos tipos de focus group hay? R: Tradicional, en línea, mixto, doble, monógrafo. 140. ¿Qué función tiene el moderador? R: Guiar el diálogo sin influir en opiniones. 141. ¿Qué se hace con los resultados? R: Se graban, transcriben y analizan. 142. ¿Qué tipo de preguntas se usan? R: Abiertas. 143. ¿Para qué se usa un grupo focal? R: Conocer opiniones o reacciones sobre un tema. 144. ¿Qué ventaja tiene el focus group? R: Permite interacción y retroalimentación entre participantes. 145. ¿Qué debe evitarse en el grupo focal? R: Opiniones dominantes. 146. ¿Qué se debe definir antes del grupo focal? R: El problema de investigación. 147. ¿Cómo se elige a los participantes? R: Según criterios relacionados con el tema. 148. ¿Qué recursos se necesitan? R: Espacio, grabadora, guía, consentimiento. 149. ¿Qué tipo de análisis se aplica después? R: Análisis cualitativo del contenido. 150. ¿Qué permite conocer el grupo focal? R: Expectativas, percepciones y emociones del grupo. ________________________________________ ¿Deseas que continúe con el siguiente bloque (151–250) sobre el Capítulo III: Instrumentos de investigación? Puedo incluir cuestionario, rúbrica, fichas, escalas y más. Tú dijiste: si por su puesto ChatGPT Plus Perfecto. Aquí tienes el siguiente bloque: ________________________________________ 📘 Capítulo III: Instrumentos de investigación (Preguntas 151–250) 📝 Cuestionario (151–180) 151. ¿Qué es un cuestionario? R: Instrumento para recopilar información mediante preguntas. 152. ¿Para qué se usa el cuestionario? R: Recoger datos de una muestra o población. 153. ¿Qué debe tener un buen cuestionario? R: Preguntas claras, ordenadas y no sesgadas. 154. ¿Qué garantiza la confidencialidad? R: Protección de datos personales. 155. ¿Qué tipo de escalas se pueden usar en un cuestionario? R: Likert o diferencial semántico. 156. ¿Qué es un cuestionario dicotómico? R: Preguntas con dos opciones, como Sí/No. 157. ¿Qué es un cuestionario politómico? R: Preguntas con tres o más respuestas. 158. ¿Qué es una pregunta abierta? R: Pregunta sin respuestas predefinidas. 159. ¿Qué es una pregunta cerrada? R: Pregunta con opciones predeterminadas. 160. ¿Cuál es una ventaja del cuestionario? R: Permite recolectar datos de forma rápida. 161. ¿Qué limita un cuestionario cerrado? R: La profundidad de las respuestas. 162. ¿Cómo se aplica un cuestionario? R: En persona, por correo, en línea. 163. ¿Qué tipo de datos proporciona? R: Cuantitativos o cualitativos. 164. ¿Qué tipo de análisis requiere? R: Estadístico para los cuantitativos. 165. ¿Qué es una escala tipo Likert? R: Escala que mide el grado de acuerdo o frecuencia. 166. ¿Qué es una escala diferencial semántica? R: Escala que mide opiniones entre dos extremos. 167. ¿Qué debe evitar un cuestionario? R: Ambigüedad y doble sentido. 168. ¿Qué tipo de diseño debe tener? R: Coherente, lógico y temáticamente agrupado. 169. ¿Qué garantiza la validez del cuestionario? R: Que mida lo que debe medir. 170. ¿Qué asegura la confiabilidad? R: Resultados consistentes en diferentes momentos. 171. ¿Qué es un cuestionario de perfil? R: Recolecta información demográfica. 172. ¿Qué es un cuestionario de evaluación? R: Mide desempeño o progreso. 173. ¿Qué es un cuestionario de satisfacción? R: Evalúa percepción de usuarios o clientes. 174. ¿Qué se necesita para validar un cuestionario? R: Pruebas estadísticas y revisión de expertos. 175. ¿Qué es un cuestionario autoaplicado? R: Lo responde el participante sin ayuda. 176. ¿Qué tipo de escalas usa un cuestionario cuantitativo? R: Numéricas, como la escala Likert. 177. ¿Qué tipo de escalas usa un cualitativo? R: Preguntas abiertas o categóricas. 178. ¿Qué facilita la tabulación de datos? R: Preguntas cerradas. 179. ¿Qué mejora la profundidad del análisis? R: Preguntas abiertas. 180. ¿Qué se debe pilotar antes de aplicar? R: El cuestionario. ________________________________________ 📊 Rúbrica de evaluación (181–200) 181. ¿Qué es una rúbrica? R: Instrumento para evaluar con criterios definidos. 182. ¿Qué contiene una rúbrica? R: Categorías, niveles de logro y descripciones. 183. ¿Qué evalúa una rúbrica de desempeño? R: Calidad en la ejecución de una tarea. 184. ¿Qué evalúa una rúbrica de producto? R: El resultado final del trabajo. 185. ¿Qué evalúa una rúbrica de proceso? R: Los pasos seguidos para desarrollar una tarea. 186. ¿Qué evalúa una rúbrica de participación? R: Involucramiento en actividades grupales. 187. ¿Qué evalúa una rúbrica de habilidades? R: Capacidades como trabajo en equipo o creatividad. 188. ¿Cuál es una ventaja de la rúbrica? R: Claridad en los criterios de evaluación. 189. ¿Qué fomenta el uso de rúbricas? R: Transparencia y retroalimentación. 190. ¿Quién puede usar una rúbrica? R: Docentes, evaluadores o el propio estudiante. 191. ¿Qué debe evitarse en una rúbrica? R: Criterios vagos o subjetivos. 192. ¿Qué permite una rúbrica bien construida? R: Evaluación objetiva. 193. ¿Qué hace una rúbrica con los aprendizajes? R: Los evidencia y sistematiza. 194. ¿Qué relación tiene con la técnica de observación? R: Es un instrumento de esta técnica. 195. ¿Cómo deben ser los niveles de logro? R: Claros y diferenciados. 196. ¿Qué es un descriptor en una rúbrica? R: Definición específica de cada nivel. 197. ¿Qué se necesita para diseñar una rúbrica? R: Claridad de objetivos y criterios. 198. ¿Qué aporta una rúbrica al proceso de evaluación? R: Estandarización. 199. ¿Qué mejora en el estudiante una buena rúbrica? R: Comprensión de expectativas. 200. ¿Qué fortalece en el docente? R: Capacidad de evaluación justa. ________________________________________ En el siguiente bloque (251–350) incluiré: • Fichas de observación • Fichas de entrevista • Escalas de valoración • Pruebas objetivas • Fichas de análisis documental y de chequeo • Instrumentos mixtos ¿Continuamos con ese bloque ahora? Tú dijiste: continua ChatGPT Plus Perfecto. Continuamos con el siguiente bloque de 100 preguntas del Capítulo III: Instrumentos de investigación, ahora con los instrumentos restantes. ________________________________________ 📘 Capítulo III: Instrumentos de investigación (Preguntas 251–350) 👁 Ficha de observación (251–270) 251. ¿Qué es una ficha de observación? R: Instrumento para registrar comportamientos observados. 252. ¿Qué campos la utilizan? R: Educación, psicología, ciencias sociales. 253. ¿Qué se anota en la ficha? R: Comportamientos, fechas, contexto. 254. ¿Qué ventaja ofrece? R: Registro sistemático y objetivo. 255. ¿Qué puede limitar su efectividad? R: Mal diseño o sesgo del observador. 256. ¿Qué ayuda a reducir el sesgo? R: Categorías claras y criterios definidos. 257. ¿Qué tipo de ficha se usa para conducta? R: Ficha de observación de comportamiento. 258. ¿Qué ficha se usa en el aula? R: Ficha de desempeño o aprendizaje. 259. ¿Qué se observa en una ficha naturalista? R: Animales o personas en su entorno natural. 260. ¿Qué debe incluir una ficha? R: Fecha, hora, lugar, observación, observador. 🎙 Ficha de entrevista (271–290) 271. ¿Qué es una ficha de entrevista? R: Guía para registrar respuestas en una entrevista. 272. ¿Qué contiene? R: Datos del entrevistado, preguntas y respuestas. 273. ¿Qué tipos existen? R: Abierta, cerrada y semiestructurada. 274. ¿Qué garantiza su uso? R: Registro ordenado y coherente. 275. ¿Qué evita una ficha bien diseñada? R: Omisión o tergiversación de respuestas. 276. ¿Qué permite la ficha abierta? R: Respuestas libres y extensas. 277. ¿Qué exige la ficha estructurada? R: Preguntas fijas y respuestas codificadas. 278. ¿Qué se recomienda al aplicarla? R: Escuchar activamente y anotar con fidelidad. 279. ¿Qué instrumento acompaña esta ficha? R: Grabadora (opcional) para respaldo. 280. ¿Qué facilita el análisis posterior? R: Transcripción clara y segmentación por temas. 📁 Ficha de análisis de documentos (291–310) 291. ¿Qué es esta ficha? R: Herramienta para registrar información extraída de documentos. 292. ¿Qué documentos se pueden analizar? R: Informes, leyes, artículos, cartas. 293. ¿Qué datos se registran? R: Autor, fecha, tema, citas relevantes. 294. ¿Qué tipo de análisis se hace? R: Categorización temática y crítica. 295. ¿Qué ventaja tiene? R: Acceso a información histórica o institucional. 296. ¿Qué riesgo existe? R: Subjetividad en la interpretación. 297. ¿Qué tipo de fuente se recomienda? R: Confiable, actual y pertinente. 298. ¿Qué ayuda a validar el análisis? R: Triangulación con otros instrumentos. 299. ¿Qué debe evitarse? R: Inferencias sin fundamento. 300. ¿Qué mejora el rigor del análisis? R: Sistematización y codificación clara. 📈 Escala de valoración (311–330) 311. ¿Qué es una escala de valoración? R: Instrumento que mide el nivel de una variable. 312. ¿Qué tipo de respuestas tiene? R: Categorizadas (como "siempre, a veces, nunca"). 313. ¿Qué mide una escala tipo Likert? R: Frecuencia, acuerdo o intensidad. 314. ¿Qué ventaja tiene? R: Permite análisis cuantitativo de actitudes. 315. ¿Qué aspecto debe cuidar? R: Redacción clara y unidimensional de los ítems. 316. ¿Qué evita el uso de escalas numéricas? R: Ambigüedad en la interpretación. 317. ¿Qué permite una escala con 5 opciones? R: Neutralidad en la respuesta central. 318. ¿Qué se analiza con la escala? R: Tendencias y niveles de respuesta. 319. ¿Qué se requiere para su uso? R: Validación y confiabilidad estadística. 320. ¿Dónde se aplican comúnmente? R: Encuestas, evaluaciones educativas, psicología. 🧪 Prueba objetiva (331–340) 331. ¿Qué es una prueba objetiva? R: Instrumento con respuestas únicas correctas. 332. ¿Qué tipo de preguntas incluye? R: Opción múltiple, verdadero/falso, emparejamiento. 333. ¿Qué ventaja tiene? R: Facilita corrección automática. 334. ¿Qué se recomienda en su diseño? R: Claridad, precisión y nivel de dificultad adecuado. 335. ¿Qué mide esta prueba? R: Conocimientos específicos o habilidades. 336. ¿Qué evita una buena redacción? R: Ambigüedad y confusión en la respuesta. 337. ¿Qué se debe evitar en las opciones? R: Distractores poco plausibles. 338. ¿Qué se analiza después de aplicar? R: Resultados y patrones de error. 339. ¿Qué prueba puede validarla? R: Análisis de ítems. 340. ¿Qué fortalece su confiabilidad? R: Coherencia interna y revisión por pares. ✅ Ficha de comprobación (Check List) (341–345) 341. ¿Qué es una ficha de chequeo? R: Lista para marcar cumplimiento de aspectos observables. 342. ¿Qué se marca en ella? R: Presencia o ausencia de indicadores. 343. ¿Qué ventaja ofrece? R: Rapidez y claridad en la observación. 344. ¿Qué instrumento la usa? R: Observación directa o sistemática. 345. ¿Qué debe tener? R: Indicadores precisos y relevantes. ⚖️ Instrumentos mixtos (346–350) 346. ¿Qué son los instrumentos mixtos? R: Combinan preguntas cerradas y abiertas. 347. ¿Qué permiten analizar? R: Datos cuantitativos y cualitativos. 348. Ejemplo de instrumento mixto. R: Encuesta con escala Likert y preguntas abiertas. 349. ¿Qué ventaja tiene? R: Información más rica y contextualizada. 350. ¿Qué exige su análisis? R: Métodos estadísticos y análisis de contenido. ________________________________________ ¿Deseas que continúe con el último bloque (351–500) incluyendo temas integradores, aplicación práctica, validación, confiabilidad, análisis de resultados y ejemplos de uso de instrumentos según el texto? Tú dijiste: continua ChatGPT Plus Perfecto. A continuación te presento el bloque final de preguntas, del número 351 al 500, que abordan temas integradores, validación, confiabilidad, aplicación práctica, análisis de resultados y ejemplos de uso, siempre basados en el libro Metodología de la investigación: Técnicas e instrumentos de investigación. ________________________________________ 📘 Aplicación, validación, análisis y uso práctico (Preguntas 351–500) 🔬 Validación y confiabilidad (351–380) 351. ¿Qué es la validación de un instrumento? R: Proceso para asegurar que mide lo que debe medir. 352. ¿Qué es la confiabilidad de un instrumento? R: Estabilidad y consistencia de sus resultados. 353. ¿Qué prueba mide la confiabilidad en el tiempo? R: Prueba-retest. 354. ¿Qué mide el análisis de consistencia interna? R: Homogeneidad de los ítems. 355. ¿Qué técnica evalúa la estructura interna? R: Análisis factorial. 356. ¿Qué es la validez de contenido? R: Cubre adecuadamente el tema estudiado. 357. ¿Qué es la validez de criterio? R: Relación con resultados conocidos. 358. ¿Qué es la validez predictiva? R: Predice eventos futuros. 359. ¿Qué es la validez concurrente? R: Coincide con otros instrumentos similares. 360. ¿Qué tipo de validez se evalúa con expertos? R: Validez de contenido. 361. ¿Qué instrumento requiere validación previa? R: Cuestionario tipo escala. 362. ¿Qué implica validar empíricamente? R: Aplicar prueba piloto y analizar resultados. 363. ¿Qué se busca con la validación? R: Confianza en los resultados obtenidos. 364. ¿Cuándo se debe validar un instrumento? R: Antes de su aplicación definitiva. 365. ¿Qué garantiza la confiabilidad? R: Resultados estables en condiciones similares. 366. ¿Qué es un coeficiente alfa de Cronbach? R: Mide la consistencia interna de un instrumento. 367. ¿Qué valor mínimo es aceptable en el alfa? R: 0.70 368. ¿Qué instrumentos deben ser confiables? R: Todos los que se usen para tomar decisiones. 369. ¿Qué pasa si un instrumento no es válido? R: Los resultados pueden ser erróneos. 370. ¿Qué pasa si un instrumento no es confiable? R: Los resultados serán inconsistentes. 371. ¿Qué análisis combina confiabilidad y validez? R: Análisis factorial confirmatorio. 372. ¿Qué instrumento se prueba con análisis de ítems? R: Pruebas objetivas. 373. ¿Qué se debe revisar en cada ítem? R: Claridad, relevancia, comprensión. 374. ¿Qué asegura el juicio de expertos? R: Validez de contenido. 375. ¿Qué implica una prueba piloto? R: Aplicar el instrumento a una muestra pequeña. 376. ¿Qué se hace después de la prueba piloto? R: Ajustar ítems según resultados. 377. ¿Qué análisis requiere una escala Likert? R: Coeficiente de confiabilidad. 378. ¿Qué prueba compara instrumentos? R: Correlación entre instrumentos similares. 379. ¿Qué se usa para validar predictivamente? R: Regresión o correlación. 380. ¿Qué se hace si un ítem tiene baja correlación? R: Se modifica o elimina. ________________________________________ 🧪 Aplicación práctica y ejemplos (381–420) 381. ¿Qué instrumento se usa para medir actitudes? R: Escala de valoración tipo Likert. 382. ¿Qué técnica usa un cuestionario? R: Encuesta. 383. ¿Qué instrumento se usa para observar clase? R: Ficha de observación. 384. ¿Qué instrumento se usa en grupos focales? R: Guía o ficha de entrevista. 385. ¿Qué técnica requiere un moderador? R: Grupo focal. 386. ¿Qué instrumento se usa para analizar textos? R: Ficha de análisis de documentos. 387. ¿Qué técnica usa más la historia de vida? R: Entrevista a profundidad. 388. ¿Qué instrumento es útil en evaluaciones docentes? R: Rúbrica de desempeño. 389. ¿Qué técnica es mejor para explorar opiniones? R: Entrevista abierta. 390. ¿Qué instrumento permite codificación numérica? R: Cuestionario politómico. 391. ¿Qué técnica se usa para comparar poblaciones? R: Encuesta con escalas. 392. ¿Qué instrumento se usa en pruebas de ingreso? R: Test de rendimiento. 393. ¿Qué técnica permite estudiar interacciones sociales? R: Observación participante. 394. ¿Qué instrumento se usa en análisis cuantitativo? R: Escala Likert. 395. ¿Qué se usa para evaluar una presentación? R: Rúbrica de evaluación oral. 396. ¿Qué instrumento evalúa variables emocionales? R: Cuestionario con indicadores psicológicos. 397. ¿Qué técnica recoge experiencias de vida? R: Historia de vida. 398. ¿Qué técnica puede usarse en entornos educativos? R: Observación sistemática. 399. ¿Qué instrumento permite autoevaluación? R: Escala de valoración personal. 400. ¿Qué técnica usa entrevistas semiestructuradas? R: Investigación cualitativa. 401. ¿Qué se requiere antes de aplicar un test? R: Instrucciones claras y control de ambiente. 402. ¿Qué puede invalidar un instrumento? R: Preguntas sesgadas. 403. ¿Qué ayuda a mejorar la aplicación del instrumento? R: Capacitación del aplicador. 404. ¿Qué debe tener una ficha de chequeo? R: Indicadores observables y verificables. 405. ¿Qué técnica es útil para explorar lenguaje? R: Análisis de discurso. 406. ¿Qué instrumento puede tener preguntas dicotómicas? R: Cuestionario cerrado. 407. ¿Qué permite comparar datos entre grupos? R: Escalas estandarizadas. 408. ¿Qué instrumento se adapta mejor a encuestas en línea? R: Cuestionario digital. 409. ¿Qué se recomienda al transcribir entrevistas? R: Textualidad y fidelidad. 410. ¿Qué permite una ficha de entrevista semiestructurada? R: Flexibilidad y orientación temática. 411. ¿Qué mejora la claridad del instrumento? R: Revisión lingüística. 412. ¿Qué aporta la observación sistemática? R: Datos detallados con categorías previas. 413. ¿Qué se hace tras aplicar el instrumento? R: Sistematizar y analizar los datos. 414. ¿Qué técnica facilita la triangulación? R: Uso de múltiples instrumentos. 415. ¿Qué mejora la calidad de la recolección? R: Uso combinado de técnicas. 416. ¿Qué garantiza la ética en la aplicación? R: Consentimiento informado. 417. ¿Qué se debe hacer si un instrumento falla? R: Revisar y rediseñar. 418. ¿Qué evalúa una rúbrica de proceso? R: Etapas del trabajo realizado. 419. ¿Qué instrumento combina cuali y cuantitativo? R: Cuestionario mixto. 420. ¿Qué técnica permite identificar patrones narrativos? R: Historia de vida o discurso. ________________________________________ 🧩 Integración final y metacognición (421–500) 421. ¿Qué significa "triangular" instrumentos? R: Usar varios métodos para validar resultados. 422. ¿Qué se considera al seleccionar un instrumento? R: Tipo de variable y objetivo. 423. ¿Qué instrumento ayuda a recolectar percepciones? R: Encuesta con escala. 424. ¿Qué implica un análisis de contenido? R: Interpretar significados en narrativas. 425. ¿Qué se evalúa antes de usar un instrumento? R: Validez, confiabilidad y pertinencia. 426. ¿Qué técnica se basa en la interacción grupal? R: Focus group. 427. ¿Qué técnica requiere observador entrenado? R: Observación sistemática. 428. ¿Qué aporta una guía de observación? R: Foco en categorías clave. 429. ¿Qué permite la escala tipo Likert? R: Medir grados de opinión o actitud. 430. ¿Qué se busca con un test psicométrico? R: Medición objetiva de habilidades o rasgos. 431. ¿Qué técnica apoya mejor a estudios exploratorios? R: Entrevista abierta. 432. ¿Qué se mide con una rúbrica? R: Criterios previamente definidos. 433. ¿Qué se requiere para un test confiable? R: Condiciones estandarizadas. 434. ¿Qué instrumento aporta más control? R: Prueba objetiva. 435. ¿Qué técnica apoya la etnografía? R: Observación participante. 436. ¿Qué se obtiene del análisis de documentos? R: Datos históricos, legales o institucionales. 437. ¿Qué mejora la precisión del cuestionario? R: Redacción revisada por expertos. 438. ¿Qué puede invalidar un grupo focal? R: Falta de moderación efectiva. 439. ¿Qué hace el análisis de resultados? R: Organiza y da sentido a los datos. 440. ¿Qué herramienta puede usarse para codificación? R: Software cualitativo (ej. Atlas.ti, NVivo). 441. ¿Qué implica un enfoque mixto? R: Uso combinado de métodos cuantitativos y cualitativos. 442. ¿Qué instrumento recoge evidencia de aprendizaje? R: Rúbrica de evaluación. 443. ¿Qué instrumento se usa para describir un fenómeno? R: Entrevista abierta o historia de vida. 444. ¿Qué se debe hacer con los datos recogidos? R: Analizar, interpretar y presentar resultados. 445. ¿Qué garantiza un diseño metodológico sólido? R: Selección adecuada de técnicas e instrumentos. 446. ¿Qué instrumento recopila respuestas numéricas? R: Cuestionario con escala Likert. 447. ¿Qué técnica favorece la espontaneidad? R: Focus group. 448. ¿Qué permite contrastar hipótesis? R: Instrumentos cuantitativos validados. 449. ¿Qué técnica analiza lenguaje, poder e ideología? R: Análisis crítico del discurso. 450. ¿Qué instrumento evalúa competencias? R: Rúbrica por niveles. 451. ¿Qué se debe cuidar en preguntas sensibles? R: Ética y privacidad. 452. ¿Qué técnica combina lenguaje verbal y no verbal? R: Observación participante. 453. ¿Qué se hace tras recolectar los datos? R: Procesarlos y analizarlos. 454. ¿Qué significa codificar datos cualitativos? R: Agrupar por categorías. 455. ¿Qué elemento es común en todo instrumento? R: Claridad. 456. ¿Qué mejora la calidad de la investigación? R: Uso de instrumentos adecuados y validados. 457. ¿Qué instrumento es más flexible? R: Entrevista no estructurada. 458. ¿Qué técnica ayuda a generar hipótesis? R: Investigación cualitativa. 459. ¿Qué instrumento ofrece comparación directa? R: Cuestionario cerrado. 460. ¿Qué se requiere al aplicar una encuesta? R: Muestra representativa. 461. ¿Qué permite ver la evolución de datos? R: Aplicación longitudinal de instrumentos. 462. ¿Qué se recomienda antes de cada aplicación? R: Ensayo o prueba piloto. 463. ¿Qué tipo de escala se usa más en educación? R: Escala tipo Likert. 464. ¿Qué instrumento se adapta mejor a autoevaluación? R: Rúbrica o escala de valoración. 465. ¿Qué fortalece el rigor científico? R: Validación metodológica. 466. ¿Qué técnica requiere empatía del investigador? R: Historia de vida. 467. ¿Qué es un instrumento adaptado? R: Uno modificado para contexto específico. 468. ¿Qué es saturación en cualitativa? R: Cuando ya no emergen nuevos datos. 469. ¿Qué asegura la representatividad? R: Muestreo adecuado. 470. ¿Qué debe incluir el informe de instrumentos? R: Justificación, aplicación y validación. 471. ¿Qué debe revisarse después del análisis? R: Coherencia con los objetivos. 472. ¿Qué fortalece la ética de investigación? R: Transparencia en el uso de instrumentos. 473. ¿Qué indica la dispersión de respuestas? R: Variabilidad en opiniones. 474. ¿Qué técnica se recomienda para detectar discursos ocultos? R: Análisis crítico del discurso. 475. ¿Qué instrumento revela conocimientos previos? R: Test diagnóstico. 476. ¿Qué instrumento puede usarse al final del curso? R: Encuesta de satisfacción o evaluación. 477. ¿Qué técnica facilita comprender realidades complejas? R: Investigación cualitativa. 478. ¿Qué técnica complementa una encuesta? R: Entrevista a profundidad. 479. ¿Qué permite la mezcla de datos cuali y cuanti? R: Mayor comprensión del fenómeno. 480. ¿Qué se busca con un buen diseño instrumental? R: Datos útiles y relevantes. 481. ¿Qué se recomienda para redactar ítems? R: Precisión y simplicidad. 482. ¿Qué instrumento mide comportamientos observables? R: Ficha de observación. 483. ¿Qué técnica se centra en la experiencia subjetiva? R: Historia de vida. 484. ¿Qué aporta la codificación en investigación? R: Organización conceptual de datos. 485. ¿Qué técnica se basa en preguntas? R: Entrevista. 486. ¿Qué requiere una entrevista profunda? R: Tiempo, confianza y preparación. 487. ¿Qué instrumento ayuda a mejorar el aprendizaje? R: Rúbrica de retroalimentación. 488. ¿Qué mejora la presentación de resultados? R: Uso de gráficos, tablas y citas. 489. ¿Qué fortalece la interpretación de resultados? R: Marco teórico bien definido. 490. ¿Qué se debe tener para aplicar instrumentos en niños? R: Consentimiento de padres y lenguaje adecuado. 491. ¿Qué requiere analizar los datos de un cuestionario? R: Codificación, tabulación y análisis. 492. ¿Qué debe indicar cada instrumento? R: Propósito, población y modo de aplicación. 493. ¿Qué diferencia hay entre ficha y escala? R: La ficha registra hechos; la escala mide nivel. 494. ¿Qué instrumento permite evaluar procesos? R: Rúbrica de evaluación de proceso. 495. ¿Qué técnica usa registro audiovisual? R: Observación o entrevista grabada. 496. ¿Qué favorece una redacción efectiva de preguntas? R: Evitar tecnicismos y ambigüedad. 497. ¿Qué debe usarse para medir variables psicológicas? R: Test o escalas validadas. 498. ¿Qué instrumento se adapta al entorno virtual? R: Cuestionario digital. 499. ¿Qué instrumento permite medir satisfacción? R: Encuesta. 500. ¿Qué es un control de lectura? R: Evaluación para verificar comprensión de un texto.Historia de la Inteligencia Artificial Introducción La inteligencia artificial (IA) tiene una historia larga y fascinante que comenzó mucho antes de que existieran los ordenadores modernos. A lo largo de los siglos, filósofos, científicos e ingenieros han sentado las bases conceptuales y tecnológicas necesarias para el desarrollo de máquinas capaces de imitar ciertos aspectos de la inteligencia humana. 1. Antecedentes remotos Época Figura o movimiento Aportación clave Siglo IV a. C. Aristóteles Desarrolla la lógica formal, primera aproximación sistemática al razonamiento deductivo. Edad Media Alquimistas Buscan crear “vida artificial”, anticipando el deseo de simular procesos naturales. 2. Cimientos modernos (1950‑1959) Año Hito Descripción 1950 Prueba de Turing Alan Turing propone un test para determinar si una máquina puede exhibir comportamiento inteligente indistinguible del humano. 1955 Nacimiento del término "Inteligencia Artificial" John McCarthy define la IA como la “ciencia e ingeniería de crear máquinas inteligentes”. 3. Principales hitos (1960‑2010) Año Hito Relevancia 1997 Deep Blue vence a Garry Kasparov Primer ordenador que derrota al campeón mundial de ajedrez; marca un antes y un después en el uso de la IA para resolver problemas complejos. 2002 Roomba (iRobot) Primer robot aspirador de consumo masivo con capacidades de mapeo y navegación autónoma. 2011 Siri (Apple) Asistente virtual por voz que populariza la IA conversacional en smartphones. 2014 Alexa (Amazon) Amplía el concepto de asistente virtual al hogar conectado. 4. Avances de la última década (2011‑2021) Año Hito Relevancia 2017 AlphaGo vence a Lee Sedol en Go Demuestra que el aprendizaje profundo puede superar al ser humano en tareas de enorme complejidad estratégica. 2021‑2022 Democratización de la IA generativa Herramientas como ChatGPT y DALL·E abren el acceso masivo a modelos capaces de generar texto e imágenes de alta calidad. 5. Situación actual y perspectivas La IA está cada vez más integrada en nuestra vida diaria: desde los algoritmos de recomendación hasta los asistentes de voz y los sistemas de generación de contenido. Se prevé que continúe evolucionando y transformando sectores como la salud, la educación y la industria creativa. Conclusión La semilla que Alan Turing plantó en 1950 ha dado lugar a un campo vibrante y en constante expansión. Mirar al pasado nos ayuda a comprender el rápido progreso actual y a anticipar un futuro en el que la inteligencia artificial desempeñará un papel aún más central en la sociedad.Dès le début de vos recherches, vous allez collecter, produire et exploiter des données. La gestion des données (Research Data Management - RDM) fait partie du processus de recherche. Elle concerne l'ensemble des opérations de collecte, description, stockage, traitement, analyse, archivage et mise en accès des données. (extrait de : Passeport pour la Science Ouverte. Guide pratique pour les doctorants ) "La science ouverte est la diffusion sans entrave des publications et des données de la recherche. Elle s’appuie sur l’opportunité que représente la mutation numérique pour développer l’accès ouvert aux publications et – autant que possible – aux données de la recherche. "Les données de la recherche sont la matière première de la connaissance. Les partager, c'est ouvrir de nouvelles perspectives scientifiques" Source : Plan national pour la Science ouverte - Ministère ESR - Juillet 2018 Source image : https://bibliotheques.univ-tlse3.fr/file/composantes-science-ouverte Cette page est une introduction à la gestion des données de recherche. Elle présente quelques concepts et étapes clés pour vous engager dans cette démarche. Consultez les liens pour approfondir vos connaissances. • What are data ? Définition des données de recherche de l’OCDE (2007) « Enregistrements factuels (chiffres, textes, images, sons) utilisés comme source principale pour la recherche scientifique et généralement reconnus par la communauté scientifique comme nécessaires pour valider les résultats de la recherche. Un ensemble de données de recherche constitue une représentation systématique et partielle du sujet faisant l’objet de la recherche ». Exemples • les images d’une ville préhistorique deviennent des données pour un chercheur qui étudie l’histoire de cette ville; • les « données » d’un linguiste peuvent être des écrits ou des discours, des enregistrements de locuteurs ; • les « données » d’un médiéviste sont des sources archivistiques, archéologiques, épigraphiques, iconographiques, littéraires ; • les « données » d’un géologue rassemblent des coupes et observations de terrain consignées sur un carnet, des résultats de carottage, des analyses d’échantillons, des données sismographiques… • • Pourquoi partager ses données ? "La science ouverte vise à construire un écosystème dans lequel la science est plus cumulative, plus fortement étayée par des données, plus transparente, plus rapide et d’accès plus universel.La science ouverte favorise également les avancées scientifiques, particulièrement les avancées imprévues, ainsi que l’innovation, les progrès économiques et sociaux, en France, dans les pays développés et dans les pays en développement. Enfin, la science ouverte constitue un levier pour l’intégrité scientifique et favorise la confiance des citoyens dans la science. Elle constitue un progrès scientifique et un progrès de société." Source : Plan national pour la Science Ouverte (2018) Les enjeux de l'Open Data • enjeux patrimoniaux o preuve et mémoire (éviter les pertes de données) • enjeux économiques o valeur économique de la donnée o réutilisation gratuite ou payante des données, exploitation des résultats de recherches antérieures (éviter de refaire ce qui a déjà été validé), o accélération de l'innovation et le retour sur investissement dans la R&D • enjeux scientifiques o de "hypothesis-driven" à "data-driven" o plus de visibilité pour le scientifique • enjeux sociétaux o participation des citoyens et de la société civile : "Citizen science" o confiance en la recherche Pour aller plus loin • Site Doranum : https://doranum.fr/enjeux-benefices/fiche-synthetique/ • Adopter de bonnes pratiques tout au long du cycle de vie des données De bonnes pratiques de gestion à toutes les étapes du cycle de vie de la donnée sont un préalable indispensable à l’ouverture des données et à leur réutilisation. • Rechercher des données Pour identifier des jeux de données (datasets) pertinents pour votre thèse, des outils de recherche sont disponibles. Suivez ces liens pour les découvrir : • Site Doranum : https://doranum.fr/acces-visualisation/rechercher-donnees/ • Site DataCC - Vos besoins, trouver des données : https://www.datacc.org/vos-besoins/trouver-des-donnees/ • Fiche CoopIST : Trouver des jeux de données via des bases pluridisciplinaires et des moteurs de recherche Pensez-aussi à consulter l'entrepôt institutionnel Data INRAE Page de présentation du portail • Choisir les bons formats et bien organiser vos données Choisir des formats de fichier : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Choisir-des-formats-de-fichier Nommer et organiser vos fichiers de données : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Nommer-et-organiser-ses-fichiers-de-donnees Pour aller plus loin • Jaouen, G.- Gérer ses données. Pourquoi, Comment ? Séminaire - Guadeloupe, du 25 au 27 Novembre 2019 – CRAG INRA • Bien décrire et documenter ses données La description d’un jeu de données se fait à l’aide de métadonnées (*) qui doivent apporter suffisamment d'éléments (sur la collecte des données, les unités de mesure employées...) pour chercher et trouver le jeu de données, juger de sa qualité/fiabilité, et pouvoir le comprendre ou le réutiliser dans un autre contexte. (*) Définition des métadonnées : Ensemble d’informations structurées qui décrit, explicite, localise une ressource informationnelle, dans le but d’en faciliter la recherche, l’usage, et la gestion. Source : NISO. Understanding Metadata. 2004. Quelques liens utiles : • Site Doranum : https://doranum.fr/metadonnees-standards-formats/ • DataCC : https://www.datacc.org/vos-besoins/documenter-ses-donnees/metadonnees/ • Site DataPartage INRAE : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Documenter-les-donnees En complément des métadonnées, la rédaction d'un fichier READ ME.txt est également recommandée. • Stocker, sécuriser, préserver ses données Bien différencier les notions de stockage et d'archivage. Anticiper pour déterminer les données à éliminer et celles qui doivent être préservées à long terme. • Dans l'environnement INRAE : https://www6.inrae.fr/datapartage/Gerer/Stocker-les-donnees • Site Doranum : https://doranum.fr/stockage-archivage/ • Site DataCC : https://www.datacc.org/vos-besoins/conserver-ses-donnees/ • Partager, ne pas partager ses données ? Dans le cadre de la Science Ouverte, il y a de plus en plus d'incitations voire d'exigences pour rendre accessibles les données, en particulier les données liées aux publications : • de l'édition scientifique : de plus en plus de revues adoptent une "data policy" (à consulter dans les instructions aux auteurs) et exigent des auteurs qu'ils fournissent les données associées aux publications, • des organismes de financement (ANR, Commission Européenne ...), • des politiques nationale (Plan national pour la Science ouverte - Ministère ESR - Juillet 2018) et institutionnelle. Mais attention, toutes les données ne sont pas partageables : assurez-vous que vos données sont bien diffusables au regard du droit et des conditions d'exercice de votre thèse et de son mode de financement (se reporter à votre contrat de thèse). Les données produites dans les organismes de recherche publics sont communicables à tous si elles n'entrent pas dans le cadre d'exceptions légales (sécurité défense, sécurité des populations, patrimoine scientifique et technique, données personnelles, données liées au secret, statistique, etc.) Liens utiles : • sur le site Data Partage, la page Partager-Publier ou la page : "Données de la recherche : qui a les droits, qui doit partager ?" • le site INRAE dédié à la protection des données personnelles et l'application du RGPD (Règlement général sur la protection des données) : https://intranet.inrae.fr/cil-dpo • Valoriser ses données Voici les principales voies de diffusion • Partager ses données en les déposant dans un entrepôt Choisir un entrepôt Déposer dans Data INRAE Partager ses données comme matériel supplémentaire d'un article (à la demande de l'éditeur) Publier un Data Paper (article de données) : la meilleure voie en terme de visibilité des données, et pour faciliter leur réutilisation. Pour aller plus loin • Site Doranum o Dépôts et entrepôts. Comment et où déposer mes données ? o Data papers et Data journals. Comment publier mes données comme un article scientifique ? • Site DataCC o Valoriser ses données • Site CoopIST o Déposer des données de recherche dans un entrepôt o Rédiger et publier un data paper dans une revue scientifique A télécharger : Synthèse du processus de rédaction d'un article avec des données associées • Pourquoi ne pas rédiger un plan de gestion de données (PGD) pour votre thèse ? La thèse peut être assimilée à un projet et certaines universités au Royaume Uni, aux Pays-Bas et plus récemment en France préconisent la rédaction d'un plan de gestion associé à la thèse. Le PGD (ou DMP = Data Management Plan) est un outil de planification qui peut vous aider à anticiper et bien gérer toutes les étapes du cycle de vie de vos données, à limiter les risques de perte ou corruption de données, à adopter de bonnes pratiques de gestion, pour in fine produire des données respectueuses des principes FAIR, adoptés aujourd'hui par l'ensemble des acteurs de la recherche. Il est désormais exigé par la plupart des financeurs de la recherche (Commission Européenne et ANR ...) dans le cadre de projets financés. Rédiger un PGD pour votre thèse, peut être un bon exercice pour vous préparer à la future rédaction de réponses à des appels d'offre. Comment faire en pratique ? • Site DataPartage : Pourquoi et comment rédiger un plan de gestion de données ? • Site Doranum : https://doranum.fr/plan-gestion-donnees-dmp/, La minute vidéo PGD • Site DataCC : https://www.datacc.org/bonnes-pratiques/adopter-un-plan-de-gestion-des-donnees/ • Suivre une classe virtuelle INRAE : Open Class "Rédaction d'un PGD" • Produire des données FAIR ! Favoriser la production de données FAIR (Findable - Accessible - Interoperable - Reusable) est aujourd'hui un objectif soutenu par l'ensemble des acteurs de la recherche. Source : https://open-science-training-handbook.gitbook.io/book/ Si vous suivez les conseils et recommandations de cette page, vous avez toutes les chances d'avoir produit des données de qualité. Si vous préférez une version illustrée : "Pensez FAIR" - https://datapartage.inrae.fr/Gerer/Cycle-de-la-donnee Affiche cycle de vie des données réalisée dans le cadre des Missions QualiNous & RGPD, INRAE-ACT Vous pouvez tester le niveau de "Fairification" de vos données grâce à ces outils : ARDC : https://ardc.edu.au/resources/working-with-data/fair-data/fair-self-assessment-tool • D'autres ressources pour se former ou s'autoformer En interne INRAE • Formation à la science ouverte OSCAR - Module "Gestion et partage des données" • Le site "Gestion et partage des données" • Des classes virtuelles d'environ 2h (Open Class) sont régulièrement proposées sur : o la rédaction des plans de gestion de données, o le dépôt et la description d'un jeu de données dans Data INRAE, o la rédaction et la publication de data papers, Sites externes • Le site DORANUM (Données de la Recherche : Apprentissage NUMérique à la gestion et au partage) propose un dispositif de formation à distance intégrant de nombreuses ressources d’auto-formation déclinées sur différents supports (textes, infographies, vidéos) et sur 9 thématiques. o Parcours interactif sur la gestion des données de la recherche (2020) o • Le site DataCC. Accompagnement à la gestion des données de recherche en physique et en chimie : https://www.datacc.org/ o Data Stories : https://www.datacc.org/reseau-datacc/data-stories/ o • Le dossier "Open Access & Open Data" réalisé par l'Ecole des Ponts - ParisTech • • The Open Science Training Handbook : https://www.ouvrirlascience.fr/the-open-science-training-handbook/Tipo de noticia ¿De qué trata? Ejemplo breve Informativa general Cualquier hecho real y actual Calendario escolar Política Gobiernos, elecciones, leyes Plan de seguridad Económica Precios, empleos, comercio Sube el gas Deportiva Deportes, partidos, torneos Gana campeonato Cultural Música, arte, fiestas, cultura local Festival musical Científica / tecnológica Descubrimientos, ciencia, avances tech App contra incendios De sociedad Comunidad, salud, educación Unidad médica De sucesos Accidentes, robos, incendios Incendio en casas 1. Plantilla: Análisis de una noticia Puedes imprimir o proyectar esto para que los estudiantes completen al trabajar con una noticia real: ________________________________________ Análisis de una noticia Título de la noticia: ___________________________ Autor o fuente: ___________________________ Fecha de publicación: ___________________________ 1. ¿Cuál es el TITULAR? ✍️ Escribe el titular completo: ________________________________________ 2. ¿Qué dice el LEAD o entrada? ✍️ Escribe el primer párrafo: ________________________________________ 3. ¿Quiénes son los protagonistas de la noticia? 👤 ___________________________________________________________ 4. ¿Qué ocurrió? 📰 ___________________________________________________________ 5. ¿Dónde ocurrió? 📍 ___________________________________________________________ 6. ¿Cuándo ocurrió? 🕒 ___________________________________________________________ 7. ¿Por qué ocurrió? ❓ ___________________________________________________________ 8. ¿Qué parte de la noticia te pareció más interesante o importante? 💡 ___________________________________________________________ 1. Encabezado • Es el nombre del medio o la sección donde aparece la noticia (por ejemplo, “Actualidad”, “Internacional”, “Deportes”, etc.). • No es parte del texto de la noticia, pero ayuda a ubicarla. 2. Titular (o título) • Es la frase principal de la noticia. • Resume la información más importante de forma breve, clara y llamativa. • Debe captar la atención del lector. Ejemplo: “Estudiantes colombianos ganan concurso de ciencia en México” 3. Bajada (o subtítulo) • Es una frase complementaria al titular. • Amplía o da más contexto antes de entrar al cuerpo del texto. • Aclara quién, dónde o cómo pasó algo. Ejemplo: Participaron más de 200 jóvenes de 12 países en la Feria Internacional de Ciencias Juveniles. 4. Entradilla (o lead) • Es el primer párrafo de la noticia. • Resume lo más importante del hecho y responde a las famosas 5 W del periodismo: o ¿Qué pasó? o ¿Quiénes estuvieron involucrados? o ¿Cuándo? o ¿Dónde? o ¿Por qué? Ejemplo: El equipo del Colegio Central de Medellín ganó la medalla de oro gracias a su proyecto de energía solar, en el evento realizado en Ciudad de México el pasado sábado. 5. Desarrollo (o cuerpo de la noticia) • Explica el hecho con más detalles, testimonios, cifras, descripciones o antecedentes. • Puede incluir citas, opiniones de expertos o datos específicos. Ejemplo: Los estudiantes crearon un sistema portátil de paneles solares que puede ser usado en zonas rurales. Su profesora, Laura Gómez, comentó que trabajaron durante seis meses en el proyecto. 6. Cierre (o remate) • Es el último párrafo. • Puede incluir: o Consecuencias del hecho o Próximos pasos o Una reflexión final o Información adicional Ejemplo: La alcaldía de Medellín felicitó a los ganadores y anunció apoyo económico para futuras competencias científicas.Descripción de personajes Descripción de carácter