S01-31 09

Docencia en seguimiento de indicadores globales de desarrollo usando R: Una experiencia docente

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José Antonio OrtegaUniversidad de Salamanca

Enfoque

Introducción

La medición es una parte fundamental de los objetivos de desarrollo sostenible y otros objetivos de desarrollo. La evaluación de la consecución de objetivos se basa en el seguimiento de una serie de indicadores a lo largo del tiempo.

Los estudiantes de Estudios Globales tienen diferentes perfiles, pero, en general,  no suelen tener formación previa en software informático ni en el análisis de datos.

En esta ponencia se describe la organización de la docencia en la asignatura optativa de “Global development indicators” basada en la formación en las herramientas que usan los profesionales en el seguimiento como es el software estadístico R, y en la ejecución de un proyecto en equipo en el que estas capacidades se desarrollan para un ejemplo concreto de seguimiento. Para el perfil de estudios globales, la evaluación cuantitativa del desarrollo basada en el seguimiento de indicadores es tanto una salida profesional como una herramienta necesaria bien sea a nivel de implementación o de usuario.

Objetivos

En esta presentación se desarrollará el planteamiento del curso, así como de los resultados obtenidos en 3 promociones sucesivas (2020-21 hasta 2022-23) evaluando en qué medida se consiguen los objetivos del propio curso.

Metodología

Para caracterizar el curso se emplean los materiales de apoyo para el curso elaborados por el profesor, los proyectos desarrollados por los estudiantes, así como las evaluaciones realizadas por los estudiantes (n=49) en unos cuestionarios específicos al final de cada curso.

Resultados

Se trata de un curso con una clara orientación aplicada. Para ello, tras una formación previa centrada, pero no limitada, a los ODS, cómo se seleccionan los indicadores y cómo se realiza el seguimiento, el curso es intenso en el trabajo con datos utilizando R, desarrollándose la mayor parte de la actividad presencial en las aulas de informática.

Los paquetes que constituyen el “`tidyverse” proporcionan herramientas básicas para el manejo de datos. Desde el primer día se utilizan paquetes que descargan datos desde repositorios internacionales como los indicadores ODS o el Banco Mundial. En las primeras prácticas se enfrentan con el seguimiento de indicadores modificando ejemplos ya desarrollados con un indicador de su elección. En clases sucesivas se adquieren competencias básicas en el manejo de datos que permiten realizar las tareas de seguimiento que interesen. La última parte del curso es basada en proyectos. Cada equipo desarrolla un proyecto de seguimiento bajando los datos desde R, analizándolos y generando una página web a partir del formato “Rmarkdown”. Estos proyectos fusionan su conocimiento de los problemas de desarrollo con las habilidades TIC adquiridas en el curso.

En las tres promociones del curso los resultados han sido muy satisfactorios. Pese a la complejidad del uso de las herramientas informáticas los ejemplos de seguimiento aplicados a todos los campos del desarrollo tienen un alto nivel y los estudiantes están satisfechos con lo obtenido.

Conclusiones

Los objetivos de desarrollo tienen una presencia creciente en los estudios globales siendo la labor de seguimiento compleja técnicamente. Este ejemplo de formación permite a los estudiantes adquirir las capacidades necesarias para llevarla a cabo de forma eficiente, encontrando y bajando los datos disponibles y analizándolos para responder a problemas concretos de desarrollo.

Preguntas y comentarios al autor/es

Hay 09 comentarios en esta ponencia

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      Nuria Navarro Andres

      Comentó el 14/07/2023 a las 01:25:17

      Hola Jose Antonio, qué trabajo tan interesante, te felicito. Me ha parecido todo un reto enseñar R a los estudiantes con muy bajo nivel de estadística y que además acaban entendiendo de forma intuitiva los análisis que realizan. ¿Te planteas ir profundizando, en sucesivos cursos, en el conocimiento de estadística?.
      También quería preguntarte, como curiosidad personal, si habéis realizado algún análisis en relación con el ODS 14. Conservar y utilizar sosteniblemente los océanos, los mares y los recursos marinos para el desarrollo sostenible.
      Gracias,
      Nuria

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        José Antonio Ortega

        Comentó el 14/07/2023 a las 09:41:26

        Hola Nuria,
        Gracias por tu comentario.
        Respecto a la segunda pregunta, no ha habido hasta ahora ningún trabajo sobre el ODS 14 de vida submarina. Sí que los ha habido sobre bosques o sobre zonas de montaña protegidas en cuanto a objetivos ambientales.
        Respecto a lo primero, no me he planteado profundizar en estadística ya que no es un objetivo del curso, y se trata de una asignatura de último cuatrimestre. La idea es que el análisis de datos se puede hacer con estadística básica. Dicho esto, sí que sería posible usar este curso como motivación para uno de estadística posterior, sin necesidad de más conocimientos matemáticos. Yo utilizaría técnicas de bootstrap para que pudieran responderse a preguntas de ¿realmente hay diferencias? Y que de ese modo llegaran a la distribución en el muestreo.

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      Cristina Pita Yáñez

      Comentó el 13/07/2023 a las 17:06:04

      Me ha parecido muy interesante tu presentación. De hecho, creo que este tipo de formación debería extenderse a otras asignaturas de planes de estudios de otras titulaciones, por lo menos, en el campo de las Ciencias Sociales. Dado que vivimos en la era de la información y se observa cómo el exceso de información (y tanto el uso y abuso de las redes sociales así como la actuación interesada de los medios de comunicación) está creando desinformación, creo que es importante que los estudiantes aprendan a descargar datos de organizaciones e instituciones internacionales y a interpretarlos.

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        José Antonio Ortega

        Comentó el 13/07/2023 a las 17:33:15

        Muchas gracias, Cristina.
        Efectivamente, el curso tiene que ver con lo que ahora se llama "alfabetismo de datos" que es algo necesario en la mayor parte de las disciplinas. Además de lo más obvio, como las partes técnicas del manejo de datos. aprenden sin darse cuenta otras muchas cosas que seguro que les serán útiles, como a seleccionar las fuentes adecuadas, la importancia de que el análisis sea replicable, así como la habilidad para aprovechar lo que ya está hecho. Y como dices, mirar a los datos por sí mismos en vez de creerse historias interesadas.

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      José Antonio Ortega

      Comentó el 13/07/2023 a las 12:29:59

      Hola, Alba
      Muchas gracias por tu comentario.
      Efectivamente es un reto y el hecho de que tengan un nivel muy bajo de estadística determina cómo debe ser la docencia. La respuesta es que no intento subir su nivel de estadística sino desarrollar los aspectos intuitivos del análisis. A las medias y medias condicionadas llegan y, comparado con estudiantes de econometría, he encontrado que son capaces de captar las ideas de relación entre variables al menos igual de bien. En cierto sentido, saber un poco más de estadística podría ser hasta contraproducente. Por ejemplo: cuando miramos la asociación entre algún indicador y el PIB per cápita, lo hacemos con stat_smooth que superpone una regresión no paramétrica. Si hubieran estudiado un poco de regresión, a lo mejor echarían de menos la recta de regresión. La interpretación que hacen de lo que sale, suele ser acertada. Lo único, que utilizo la opción SE=FALSE para no mostrar las bandas de confianza. Eso me llevaría a muchas explicaciones en la línea que comentas.
      En definitiva: precisamente lo novedoso del curso creo que es enfocarlo al manejo de datos e interpretación intuitiva de patrones de cambio, patrones geográficos y relaciones entre variables, sin necesidad de profundizar en la parte estadística.

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      Sara Ruiz-Gómez

      Comentó el 13/07/2023 a las 12:18:09

      Hola, José Antonio. Enhorabuena por tu propuesta. Es muy interesante y requiere de un alto nivel de implicación de profesores y alumnos.
      ¿De qué forma afectó la aplicación de la iniciativa en las calificaciones?¿habéis observado mejoras o reacciones positivas en el alumnado?
      Muchas gracias. Un saludo, Sara.

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        José Antonio Ortega

        Comentó el 13/07/2023 a las 12:35:09

        Hola Sara,
        Gracias por la pregunta.
        Se trata de una asignatura nueva en un grado nuevo, así que no hay un antes de esta iniciativa.
        Respecto a las calificaciones, a los estudiantes les interesa mucho el que no haya examen en la asignatura, y, salvo los que no terminan el proyecto, no suele haber suspensos. El problema de esto es que puede ser que haya estudiantes que hagan la asignatura atraídos por el que no haya examen. Para estos sí que puede ser un problema, porque se dan cuenta que el trabajo necesario para la preparación de la asignatura es incluso mayor, y que el hecho de que tengan que realizar actividades en clase todos los días les requiere llevarlo al día (o sufrir).

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      Alba Aguete Cajiao

      Comentó el 13/07/2023 a las 11:37:08

      Buenos días, José Antonio. Te felicito por el trabajo, que me ha parecido interesantísimo y que me imagino que supone mucho tiempo y esfuerzo.
      Según comentas, el alumnado es variado y, en general, no cuentan con un conocimiento profundo en estadística. Me imagino que trabajar con R supone, por lo tanto, un doble reto: por una parte deben enfrentarse al propio lenguaje de programación y, lo que es más importante, entender la estadística, saber qué tipo de análisis quieren emplear, saber aplicarlo, ejecutarlo en R e interpretarlo. ¿Cómo os enfrentáis a estas dificultades? ¿El alumnado recibe clases complementarias de estadística mientras elaboran el proyecto o lo gestionáis a través de tutorías de seguimiento? En ese caso, ¿vale la pena la carga de trabajo y el esfuerzo en relación con el aprendizaje?
      Gracias de antemano. Un saludo cordial,
      Alba

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        José Antonio Ortega

        Comentó el 13/07/2023 a las 12:35:52

        Hola, Alba
        Muchas gracias por tu comentario.
        Efectivamente es un reto y el hecho de que tengan un nivel muy bajo de estadística determina cómo debe ser la docencia. La respuesta es que no intento subir su nivel de estadística sino desarrollar los aspectos intuitivos del análisis. A las medias y medias condicionadas llegan y, comparado con estudiantes de econometría, he encontrado que son capaces de captar las ideas de relación entre variables al menos igual de bien. En cierto sentido, saber un poco más de estadística podría ser hasta contraproducente. Por ejemplo: cuando miramos la asociación entre algún indicador y el PIB per cápita, lo hacemos con stat_smooth que superpone una regresión no paramétrica. Si hubieran estudiado un poco de regresión, a lo mejor echarían de menos la recta de regresión. La interpretación que hacen de lo que sale, suele ser acertada. Lo único, que utilizo la opción SE=FALSE para no mostrar las bandas de confianza. Eso me llevaría a muchas explicaciones en la línea que comentas.
        En definitiva: precisamente lo novedoso del curso creo que es enfocarlo al manejo de datos e interpretación intuitiva de patrones de cambio, patrones geográficos y relaciones entre variables, sin necesidad de profundizar en la parte estadística.


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