Diferencia entre revisiones de «Metodología de la Investigación Proyectual»
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|Nombre=Introducción a la Investigación Proyectual | |||
|Clave=EAD 4610 | |||
|Créditos=4 | |||
|Descripción=La asignatura tiene como objetivo introducir a los estudiantes en la comprensión y desarrollo de propuestas de investigación, creación artística y proyectos relacionados a las áreas de investigación que declara el programa de magíster. En este sentido, se incorporan dimensiones de rigurosidad en el modelamiento del campo epistemológico desde la relación con la información, datos recogidos y el correcto manejo de variables en las distintas fases de un proyecto, desde un ámbito académico para las disciplinas vinculadas con la Arquitectura y el Diseño. | |||
Atendiendo al perfil de egreso, la asignatura contribuye en la reflexión que permita la creación y conducción de propuestas avanzadas de investigación y creación en el campo de la Arquitectura y el Diseño, como también provee de herramientas para la investigación por medio de la experimentación, el prototipado y las pruebas de concepto en las disciplinas y áreas desarrolladas en el programa de magíster, además de posibilitar diálogos transdisciplinares. | |||
En la práctica de análisis se utilizará herramientas tecnológicas como softwares específicos de gestión de datos e información cualitativa dentro de la investigación proyectual. | |||
|Profesores=Félix González, Jaime Reyes | |||
|Carreras Relacionadas=Magíster | |||
|Ciclo Formativo=Ciclo Profesional y de Magister | |||
|Área de Estudio=Área Científica | |||
|Currículum=Decretos Académicos 18/2020 | |Currículum=Decretos Académicos 18/2020 | ||
|Régimen=semestral | |||
|Período Académico=segundo | |||
|Tipo de Asignatura=Obligatoria | |||
|Horas Teóricas=4 | |||
|Horas de Trabajo=5 | |||
|Estrategias de Enseñanza=Clases teóricas expositivas; Talleres prácticos a partir de casos reales de estudio (a partir de sus propios proyectos); Taller práctico con softwares; Presentaciones orales de trabajos individuales; Trabajo de finalización de asignatura | |||
Espacio virtual vía Google Meet o similar / Disponibilidad de grabación de clases para los casos que tengan problemas de conectividad; | |||
Uso de plataforma Wiki Casiopea para seguimiento de tareas, correcciones, y repositorio de material de apoyo del curso; | |||
Softwares propietarios y de código abierto; | |||
|Criterios de Evaluación=40% Rigurosidad y completitud de los trabajos realizados en los talleres prácticos; 60% Rigurosidad y completitud de los trabajos orales de los trabajos individuales | |||
|Competencias Fundamentales=Al término de esta asignatura los estudiante podrán: | |||
Proponer un diseño de investigación y/o creación enunciando adecuadamente una estructura relacionada a pregunta de investigación, hipótesis, objetivos y estado del arte. | |||
Elegir metodologías apropiadas para la recogida de información y datos para construir el argumento que respalda a su proyecto o propuesta | |||
Podrá interpretar, a partir de un análisis estadístico, un relato emergente desde los datos de su investigación | |||
Manejar softwares específicos para el área (NVivo, Atlas.Ti) de análisis y gestión de datos de investigación | |||
|Bibliografía=Banks, Marcus (2010): Los datos visuales en investigación cualitativa; | |||
Rapley, Tim (2014): Los análisis de la conversación, del discurso y de documentos en investigación cualitativa; | |||
Coffey & Atkinson (2003): Encontrar el sentido a los datos cualitativos: estrategias complementarias de investigación; | |||
Denzin & LIncoln (2012): Manual de Investigación Cualitativa; | |||
Donoso, Sergio (2018): Investigación cualitativa para Diseño y Artes; | |||
Sánchez (1995): Manual de análisis de datos; | |||
García Ferrando, J. Ibáñez y Francisco Alvira (2000): El Análisis de la Realidad Social; | |||
Delgado, J. M. y Gutiérrez J. (coord.) (1995): Métodos y Técnicas Cualitativas de Investigación en Ciencias Sociales; | |||
Kepner, Jeremy + Jananthan, Hayden (2018): Mathematics of Big Data: spreadsheets, databases, matrices, and graphs; | |||
Tierny, Julien (2017): Topological data analysis for scientific visualization; | |||
Sampieri et al. (2014) Metodología de la investigación; | |||
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Revisión del 11:27 6 abr 2021
Clave(es) | EAD 4610 |
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Créditos | 4 |
Profesor(es) | Félix González,Jaime Reyes |
Del Programa | Magíster |
Ciclo Formativo | Ciclo Profesional y de Magister |
Área de Estudio | Área Científica |
Currículum | Decretos Académicos 18/2020 |
Régimen | semestral |
Período Académico | segundo |
Tipo de Asignatura | Obligatoria |
Horas PUCV | 4 teóricas + 5 de trabajo autónomo * Las horas PUCV corresponden a periodos académicos de 35 minutos. |
Descripción y Contextualización de la Asignatura en el Currículo
La asignatura tiene como objetivo introducir a los estudiantes en la comprensión y desarrollo de propuestas de investigación, creación artística y proyectos relacionados a las áreas de investigación que declara el programa de magíster. En este sentido, se incorporan dimensiones de rigurosidad en el modelamiento del campo epistemológico desde la relación con la información, datos recogidos y el correcto manejo de variables en las distintas fases de un proyecto, desde un ámbito académico para las disciplinas vinculadas con la Arquitectura y el Diseño. Atendiendo al perfil de egreso, la asignatura contribuye en la reflexión que permita la creación y conducción de propuestas avanzadas de investigación y creación en el campo de la Arquitectura y el Diseño, como también provee de herramientas para la investigación por medio de la experimentación, el prototipado y las pruebas de concepto en las disciplinas y áreas desarrolladas en el programa de magíster, además de posibilitar diálogos transdisciplinares. En la práctica de análisis se utilizará herramientas tecnológicas como softwares específicos de gestión de datos e información cualitativa dentro de la investigación proyectual.
Actividades de Aprendizaje
- Clases teóricas expositivas
- Talleres prácticos a partir de casos reales de estudio (a partir de sus propios proyectos)
- Taller práctico con softwares
- Presentaciones orales de trabajos individuales
- Trabajo de finalización de asignatura Espacio virtual vía Google Meet o similar / Disponibilidad de grabación de clases para los casos que tengan problemas de conectividad
- Uso de plataforma Wiki Casiopea para seguimiento de tareas, correcciones, y repositorio de material de apoyo del curso
- Softwares propietarios y de código abierto
Evaluación de los Resultados de Aprendizaje
- 40% Rigurosidad y completitud de los trabajos realizados en los talleres prácticos
- 60% Rigurosidad y completitud de los trabajos orales de los trabajos individuales