CAPÍTULO X: EN CIENCIA DE DATOS APLICADA A LA PSICOLOGÍA Y CIENCIAS DEL COMPORTAMIENTO (A DISTANCIA)

CAPÍTULO X: EN CIENCIA DE DATOS APLICADA A LA PSICOLOGÍA Y CIENCIAS DEL COMPORTAMIENTO (A DISTANCIA) ¹

ARTÍCULO 2401. Aprobar la creación de la Carrera de Especialización en Ciencia de Datos Aplicada a la Psicología y Ciencias del Comportamiento, modalidad a distancia, de la Facultad de Psicología

ARTÍCULO 2402. Aprobar la Reglamentación General, el Plan de Estudios y los contenidos mínimos de las asignaturas de la Carrera de Especialización a que se refiere el artículo 2401º, y que forma parte del presente Capítulo.

PLAN DE ESTUDIOS

I. INSERCIÓN INSTITUCIONAL DEL POSGRADO

Denominación del posgrado:

Carrera de Especialización en Ciencia de Datos Aplicada a la Psicología y Ciencias del Comportamiento

Denominación del Título que otorga:

Especialista en Ciencia de Datos Aplicada a la Psicología y Ciencias del Comportamiento

Unidad Académica de las que depende el posgrado:

Facultad de Psicología – Universidad de Buenos Aires

Sede/s de desarrollo de las actividades académicas del posgrado:

Sede de Posgrado de la Facultad de Psicología

Resolución de CD de la Unidad Académica de aprobación del posgrado:

RESCD-2022-994-UBA-DCT_FPSI

II. MODALIDAD

Presencial	Distancia
	X

III. FUNDAMENTACION DEL POSGRADO

a. Antecedentes

a.1) Delimitar el objeto de estudio o área de pertenencia, razones que determinan la necesidad de creación del proyecto de posgrado:

La Carrera de Psicología creada en el ámbito de la Facultad de Filosofía y Letras de la Universidad de Buenos Aires en el año 1957 ha sido una de las pioneras a nivel nacional. En el año 1984 dado el status académico alcanzado por la disciplina a nivel mundial, la Universidad le otorgó la condición de Facultad de Psicología. A partir de ese momento, la pujante dinámica que adquirió la carrera contribuyó a hacer crecer la disciplina, promoviendo el desarrollo de sus diferentes áreas y consolidando la producción de conocimientos a través de la investigación.

En las etapas iniciales del desarrollo de la carrera, las contribuciones se produjeron con más fuerza en el campo de la psicología clínica, del psicoanálisis y de la psicopatología. Estas orientaciones, lograron absorber el afán de formación y conocimiento de las nuevas cohortes de estudiantes deseosos de abrevar en los desarrollos más significativos de su época.

Hasta ahora, la formación universitaria de grado del Licenciado en Psicología, se ha caracterizado por la transmisión de conocimientos para la práctica profesional en las diferentes áreas de la materia. Sin embargo, la necesidad creciente de los egresados de disponer y dominar las herramientas de la Ciencia de Datos necesarias en investigación cuantitativa no siempre alcanza el nivel requerido para que éstos puedan producir trabajos con la necesaria independencia y originalidad en cualquiera de los campos del quehacer profesional del psicólogo. Esta situación se da, en parte, debido a la imposibilidad de cubrir a través de la formación de grado los conocimientos necesarios y el dominio práctico de la Ciencia de Datos, así como también los programas necesarios para conformar las bases de datos y analizar la información aplicando métodos estadísticos de última generación. Si bien se tiene plena conciencia de este hecho, la vastedad del campo psicológico, sumado a la especificidad de los conocimientos que es necesario abordar, hace imposible y hasta desaconsejable pretender cubrir la formación requerida en estos campos en la currícula de grado.

En este ámbito, la educación a distancia o en línea es una opción favorecedora para la formación de posgrado, en la medida en que facilita el uso del tiempo y el espacio de manera flexible y ubicua para los profesionales ya formados en el grado.

El perfil de un egresado universitario supone la posibilidad de contar con las competencias necesarias para una eficiente autogestión de los momentos formativos para el aprendizaje, motivo por el cual esta modalidad basada en estrategias didácticas que acompañen y orienten dicho proceso resulta ventajosa tanto para los que pueden acceder a conocimientos que no están al alcance en su lugar de residencia, así como también para aquellos que por exigencias laborales pueden llegar a realizar una cursada más personalizada en función de un mejor aprovechamiento de sus tiempos y espacios.

La virtualidad y la ubicuidad han ido generando grandes cambios en cuanto a la forma de concebir las posibilidades de construcción de conocimiento, las estrategias didácticas, la enseñanza centrada en el alumno y la comunicación e interacción mediada por las TIC.

La Facultad de Psicología cuenta con plataforma Moodle. La Subsecretaría de Educación a Distancia (creada por Resolución (CD) Nº169/14) brinda soporte y capacitación a los equipos docentes de posgrado respecto del uso de la tecnología, así como en el diseño de las estrategias didáctico-pedagógicas.

De acuerdo con nuestro conocimiento, no existen en nuestro país ofertas de posgrados de formación integrados y especializados en las aplicaciones de la Ciencia de Datos a la investigación cuantitativa con orientación en la Psicología y Ciencias del Comportamiento, con excepción del Programa de Actualización en Métodos Estadísticos Aplicados a la Investigación en Psicología de la Facultad de Psicología de la Universidad de Buenos Aires. Sin embargo, este Programa no alcanza a cubrir todas las necesidades de conocimientos que en la actualidad es necesario dominar para las aplicaciones en investigaciones cuantitativas.

En el resto de los casos, los esfuerzos por brindar estos conocimientos necesarios a los alumnos interesados en la investigación cuantitativa se reducen a cursos de estadística y de manejo de software especializado ofrecidos de acuerdo a la demanda del momento y sin una real integración que permita la necesaria maduración de los conceptos. Si bien pueden mencionarse también algunas ofertas de formación en estadística aplicada, éstas se orientan hacia el campo de la medicina (o la salud en general) y es sabido que si bien la aplicación de los métodos estadísticos es viable en ambas disciplinas, las aplicaciones en Psicología y Ciencias del Comportamiento tienen especificidades que le son propias debido al tipo de variables que son su principal objeto de estudio (en general variables que no son observables en forma directa, llamadas comúnmente variables latentes).

A nivel internacional, la formación de grado de los estudiantes de psicología hace mayor énfasis en las disciplinas necesarias para realizar investigaciones cuantitativas. Y existen, además programas de formación de posgrado para facilitar el acceso a los mismos. Sin embargo, en nuestro país, todavía se adolece de una alternativa de formación adecuada a las necesidades de los profesionales y estudiantes interesados en la aplicación de técnicas de investigación cuantitativa.

La Carrera de Especialización en Ciencia de Datos aplicada a la Psicología y Ciencias del Comportamiento pretende integrar parte de las propuestas ya existentes dentro de un plan de estudios que posea coherencia teórica y metodológica para dar una formación integral que permita completar la formación de los investigadores y profesionales en estos ámbitos.

a2) antecedentes en instituciones nacionales y/o extranjeras de ofertas similares:

Programa de Actualización en Métodos Estadísticos Aplicados a la Investigación en Psicología. Facultad de Psicología, Universidad de Buenos Aires.
Curso de posgrado de Metodología de la Investigación Científica – Universidad Nacional del Nordeste, Corrientes.
Maestría en Metodología de la Investigación en Ciencias del Comportamiento, Universidad Nacional de Córdoba, Córdoba.
Center for Statistics and the Social Sciences – University of Washington, Seattle, Estados Unidos.

Si bien esta universidad no cuenta con un programa de posgrado específico, a través de este centro fomenta y coordina la interacción entre los profesionales de las Ciencias Sociales y Estadísticos, mediante el dictado de cursos y la realización de consultorías para profesionales y empresas.

UNED (Universidad Nacional de Educación a Distancia) España: tiene DOS (2) posgrados con orientación predominantemente cuantitativa:

o Maestría en Metodología de las Ciencias del Comportamiento y de la Salud o Maestría en Investigación en Psicología

a3) comparación con otras ofertas existentes en la Universidad:

La Universidad de Buenos Aires no ha concretado hasta la fecha una oferta en términos de Maestría o Carrera de Especialización con las características del presente proyecto, centrando en la Ciencia de Datos orientada a la investigación en Psicología y Ciencias del Comportamiento.

La Facultad de Sociología tiene una Maestría en Investigación en Ciencias Sociales cuyo objetivo es lograr la estrecha articulación que existe entre los contenidos de la formación teórica y la preparación para la práctica de la investigación en Ciencias Sociales. En otras facultades existen cursos de grado y/o posgrado que buscan cubrir los conocimientos necesarios para la práctica de la Investigación. En ninguno de los casos se logra el nivel de profundidad en el manejo de las herramientas cuantitativas para investigación en Psicología que se persigue en esta carrera de especialización.

b. Justificación

La Carrera se encuadra en el marco de la normativa vigente para las Carreras de Especialización de la Universidad de Buenos Aires, según lo dispuesto en el Capítulo A CÓDIGO.UBA I-20, y para las Carreras de Especialización de la Facultad de Psicología, según lo dispuesto en el Capítulo A CÓDIGO.UBA XIV-8.

Para el diseño de la propuesta de creación de la modalidad a distancia se tuvo en consideración la normativa vigente en la Universidad de Buenos Aires que regula el desarrollo de la educación a distancia y establece los lineamientos del Sistema Institucional de Educación a Distancia de esta Universidad, según lo dispuesto en los Capítulos A y B CÓDIGO.UBA I-22.

Los constantes avances científicos y tecnológicos imponen, cada vez, más la utilización de las herramientas analíticas, así como de los softwares especializados para su aplicación. Aquellos profesionales interesados en realizar investigaciones o estudios (tanto con fines académicos como comerciales o empresariales) que involucren la Ciencia de Datos deberán, necesariamente, dominar estos conocimientos tanto desde lo teórico como desde el punto de vista práctico. Las lógicas restricciones en la duración de los ciclos de grado, determinan que el espacio natural para la profundización de los conocimientos para el desarrollo de la investigación sea la formación universitaria de posgrado.

Esto justifica la implementación de una Carrera de Especialización de DOS (2) años de duración que prepare al psicólogo como especialista en la aplicación de métodos de Ciencia de Datos para poder realizar investigaciones robustas y precisas basada en la Ciencia de Datos. La ciencia basada en estrategias analíticas ha evolucionado exponencialmente en los últimos años, especialmente en el uso de diseños multivariados que exigen conocimientos en Ciencia de Datos que raramente se podrían obtener en las materias de grado. Esto hace que, por ejemplo, en muchos programas de doctorado en Psicología se exija a los doctorandos la aprobación de varios seminarios de posgrado referidos a esta competencia para que puedan realizar los trabajos de tesis. Si bien no todos los egresados desean dedicarse a la investigación puramente académica, existe un interés que ha crecido fuertemente en los últimos años en la utilización de estas estrategias para investigaciones psicológicas y comportamentales con diversos fines entre ellos los comerciales. Los estudiantes de esta Carrera de Especialización no solo contarán con las herramientas necesarias para desarrollar trabajos académicos con un alto grado de sofisticación e impacto científico, sino que también obtendrán recursos en Ciencia de Datos para el desarrollo profesional en ámbitos privados orientados, por ejemplo, a estudios de mercado o comerciales.

La orientación deberá estar fielmente ligada a la práctica, al desarrollo del conocimiento en el área y en especial al know-how (“saber hacer”). Tendrá una orientación profesional sólidamente respaldada por un marco de referencia teórico, de experiencia y de investigación Sus egresados deberán contribuir a desarrollar aún más ese campo del saber y del saber hacer. Las nuevas metodologías de Ciencia de Datos y las mejores estrategias para diseñar las investigaciones psicológicas deber ser rápidamente integradas por los psicólogos si se pretende dejar de permanecer al status estacionario del profesionalismo.

IV. OBJETIVOS DEL POSGRADO

1. Formar especialistas universitarios en Ciencia de Datos aplicada a la investigación científica y profesional en Psicología y Ciencias del Comportamiento, con capacidad de análisis crítico y constructivo para la aplicación de la teoría y práctica en los ámbitos e instituciones donde desarrollen sus tareas.

2. Proporcionar los marcos conceptuales para el desarrollo de las herramientas metodológicas aplicadas a la Ciencia de Datos.

3. Brindar formación relativa a disciplinas sustantivas relacionadas con la Ciencia de Datos.

4. Dotar de conocimientos y capacidades prácticas para el uso y aplicación de la Ciencia de Datos.

5. Desarrollar habilidades analíticas para la programación, ejecución y análisis de investigaciones basadas en Ciencia de Datos en el ámbito de la Psicología y las Ciencias del Comportamiento.

6. Promover la transferencia de conocimientos por parte del egresado a las instituciones (públicas y/o privadas) en las que se desempeñe.

V. PERFIL DEL EGRESADO

Al ser este un posgrado pensado para proveer a los alumnos de las herramientas necesarias para desarrollar Investigaciones de carácter cuantitativo, se prevé que el egresado de la Carrera de Especialización en Ciencia de Datos Aplicada a la Psicología y Ciencias del Comportamiento adquiera capacidades para:

Diseñar, ejecutar y analizar proyectos de investigación cuantitativa en el ámbito de la Psicología y Ciencias del Comportamiento, sean éstas del ámbito público o privado.
Desarrollar investigaciones que sean un aporte al conocimiento en Psicología y Ciencias del Comportamiento, utilizando las herramientas de análisis de información que provee la Ciencia de Datos.
Proveer de competencias útiles en la integración de equipos interdisciplinarios.
Fundamentar teóricamente la práctica profesional que realicen en cualquiera de los campos de aplicación de la disciplina.
Capacitar en innovar, crear y tener un sentido crítico y constructivo, estando abierto a las nuevas iniciativas y a los cambios propios del campo de aplicación.

VI. ORGANIZACIÓN DEL POSGRADO

a. Institucional:

La modalidad de designación y régimen de periodicidad de las autoridades del posgrado y las funciones de cada una de ellas se establecen según lo dispuesto en el Capítulo A CÓDIGO.UBA I-20 referido a las Carreras de Especialización de la Universidad de Buenos Aires y en el Capítulo A CODIGO.UBA XIV-8 para las Carreras de Especialización de la Facultad de Psicología.

La Carrera de Especialización en Ciencia de Datos Aplicada a la Psicología y Ciencias del Comportamiento contará con un Director, un Co-Director, un Coordinador Técnico y una Comisión Académica Asesora a propuesta del decano compuesta por CUATRO (4) miembros y presidida por el Director.

Constitución de las autoridades de la carrera, funciones y atribuciones del director de la carrera y del consejo académico asesor:

• Sobre el Director de la Carrera:

a) Será designado por el Consejo Directivo a propuesta del Decano, tendrá un período de gestión de CUATRO (4) años, y podrá ser reelecto.

b) Sus funciones serán realizar el seguimiento y diseño de las actividades académicas y

c) Supervisar el cumplimiento de las disposiciones de la Comisión Académica Asesora y las Resoluciones del Consejo Directivo.

• Sobre el Co-Director de la Carrera:

a) Será designado por el Consejo Directivo a propuesta del Decano, tendrá un período de gestión de CUATRO (4) años, y podrá ser reelecto.

b) Colaborará con el Director en la orientación y desarrollo de las actividades académicas y de gestión de la Carrera

c) Podrá reemplazar al Director en caso de ausencia.

• Sobre el Coordinador técnico de la Carrera

El Director contará con la colaboración de un Coordinador Técnico, en la orientación y desarrollo de las actividades académicas y de gestión. Sera designado por el Consejo Directivo a propuesta del Director.

• Sobre la Comisión Académica Asesora:

Serán funciones de la Comisión Académica Asesora:

a.) Evaluar las presentaciones de las aspirantes.

b.) Proponer al Consejo Directivo:

la aprobación de los programas analíticos de los cursos.
la designación de los docentes de las asignaturas.
la designación de tutores para las prácticas y para la elaboración de los trabajos finales y de evaluadores, en los casos en que corresponda.
el establecimiento de requisitos de admisión adicionales en los casos que fueren necesarios.

c.) Supervisar el cumplimiento y desarrollo de las prácticas profesionales.

d.) Supervisar el cumplimiento de los planes de estudio y elaborar propuestas de modificación, reevaluando periódicamente el desenvolvimiento del dictado.

Modalidad de selección y designación de profesores/ docentes/ tutores:

El proceso de selección y contratación se llevará a cabo a través de un procedimiento exhaustivo de evaluación de antecedentes. Los criterios de evaluación tendrán en cuenta los siguientes ejes:

antecedentes académicos y profesionales en el área correspondiente.
calidad de la propuesta académico-pedagógica para el dictado de la asignatura respectiva-aptitudes pedagógicas y experiencia docente con auditorios heterogéneos.

Mecanismos de aprobación de programas analíticos de cursos/seminarios/ talleres, etcétera

Se elevará a la Secretaría de Posgrado para su aprobación por el Consejo Directivo de la Facultad de Psicología, la propuesta de planificación para cada cuatrimestre con la inclusión de los docentes responsables y colaboradores, a propuesta del Comisión Académica Asesora conjuntamente con el Director de la Carrera.

Mecanismos de seguimiento de las actividades programadas

Se prevén reuniones de docentes responsables de cursos cuatrimestrales, encuestas a alumnos para evaluar el desempeño docente en relación con los objetivos de la carrera y para relevar su opinión sobre el plan de estudios y conformidad con los contenidos dictados.

Condiciones y caracterización del Entorno Virtual

El entorno virtual del Posgrado se desarrolla en el Campus Virtual de la Facultad de Psicología (http://www.campusvirtual.psi.uba.ar/) alojado en el Rectorado de la Universidad de Buenos Aires y en espejo con los servidores de la Facultad de Psicología de la Universidad de Buenos Aires. La estructura está constituida por aulas para materias obligatorias y optativas, así como para seminarios y talleres. Dichos espacios a su vez cuentan con herramientas para la comunicación sincrónica y asincrónica como ser sistemas de videoconferencia y registro visual, archivos digitales de audio, diversas posibilidades para la evaluación (tareas, wikis, multiple choice, etcétera). Asimismo, se cuenta con un repositorio de contenidos en diversos formatos y diversas formas de interacción y comunicación para el trabajo individual, cooperativo y colaborativo.

Según las características de cada materia y dominio particular de conocimiento es que se utilizan los recursos y actividades que ofrece cada aula. En el caso de esta Carrera de Especialización los organizadores básicos del espacio virtual son los siguientes:

1. Presentación del equipo docente y bienvenida a los cursantes

2. Programa de la materia y cronograma de trabajo

3. Modalidades de evaluación

4. Bibliografías

5. Espacio para las novedades y notificaciones con los alumnos

6. Materiales didácticos en diversos formatos

7. Bibliografía digitalizada

8. Mesa de Ayuda

9. Tutoriales

También se establecen tres instancias o momentos de trabajo en el aula por parte de los docentes o gestores del curso.

Preparación del aula y tareas previas al inicio de la cursada.

Subida del programa actualizado y generar el diseño general del curso con las secciones correspondientes (espacios de trabajo individual, grupal, colaborativo, evaluaciones, etcétera)
Subida de los materiales didácticos actualizados. Uso de diversos formatos conforme a la facilitación para la apropiación de los contenidos
Producción de nuevos materiales en caso de ser necesario
Información a las autoridades de posgrado y a los alumnos de las fechas y criterios de evaluación programadas
Subida del cronograma de actividades
Adjudicación del rol a los docentes que serán gestores y/o editores del aula
Adjudicación del rol a invitados en el caso de que los hubiere

Durante el transcurso del dictado de la materia, seminario o taller.

Breve explicación a los alumnos de las actividades y recursos que se van a utilizar
Explicitar claramente cuáles serán las vías de comunicación con el docente
Habilitar los recursos y actividades así también como la bibliografía y el programa
Orientar y guiar el proceso de aprendizaje con seguimientos de la participación de los alumnos
Promover y motivar la participación en sus distintas posibilidades (foros, wikis, tareas, etcétera)
Responder en tiempo y forma a las consultas de los alumnos
Generar espacios para el trabajo individual y grupal

Tareas al finalizar el curso.

Enviar el resultado de las evaluaciones y dar una devolución sobre las mismas
Guardar un backup de los trabajos y evaluaciones realizadas por los alumnos

Para la realización de estas tareas, los docentes de la Carrera de Especialización recibirán una capacitación que estará a cargo de la Subsecretaría de Educación a Distancia de la Facultad de Psicología, a los efectos de garantizar que los docentes cuenten con las habilidades y competencias digitales necesarias para garantizar el efectivo cumplimiento de las mismas.

La Subsecretaría de Educación a Distancia proveerá asistencia técnica para el desarrollo y edición de los audiovisuales a utilizar en la Carrera de Especialización. Para la realización del backup de los trabajos y evaluaciones realizadas por los alumnos, así como para todo el material didáctico utilizado en la Carrera de Especialización, la Facultad de Psicología proveerá un servicio de almacenamiento en la nube.

Será responsabilidad del Coordinador Técnico de la Carrera gestionar las plataformas de videoconferencias para los encuentros sincrónicos, la creación de salas, etc., así como la gestión de las aulas virtuales de las distintas materias.

La Facultad de Psicología proveerá soporte técnico informático, que estará a cargo de la administración de los servidores que servirán de apoyo a la Carrera de Especialización. Este equipo de soporte técnico trabajará articuladamente con la Coordinación Técnica de la Carrera y con la Subsecretaria de Educación a Distancia en todo lo referido a las aulas virtuales a utilizar, el almacenamiento de toda la información de la Carrera, la generación y mantenimiento de los usuarios de los docentes y los alumnos, etc.

El rol del docente en el aula virtual

Las prácticas de enseñanza han ido transmutándose a lo largo de la historia tanto desde la pedagogía como desde la didáctica. A partir de los cambios producidos por los entornos virtuales la idea de las prácticas de enseñanza han pasado a centrarse en la actividad del alumno. Ello supone el hecho de poder desplegar estrategias y abordajes desde múltiples perspectivas, formatos, modos de interacción, con una mirada no prescriptiva y que acompañe los tiempos y aconteceres en función de una cognición situada. La posibilidad de reflexionar sobre la práctica e ir modificando y adaptando las formas de esta en función del contexto, es la premisa básica para el acompañamiento del alumnado. Es decir, que no sólo el docente debe manejar las herramientas técnicas y de desarrollo de contenidos sino a la vez deberá manejar los tiempos singulares y grupales que caracterizan cada trayectoria. La empatía a través de sus intervenciones e intercambios siempre estará presente para orientar, motivar y contener lo que supone el proceso cognitivo-afectivo que se realiza durante el aprendizaje. Para poder lograr dicho objetivo es fundamental una práctica reflexiva acompañada por los intercambios con el grupo de pares que fortalecerán la experiencia y darán el sostén hacia nuevas posibilidades.

Asistencia técnica y orientación didáctica

La Subsecretaría de Educación a Distancia brinda asistencia técnica para la matriculación de los alumnos y su desmatriculación. La generación del espacio para las aulas y la matriculación de los encargados de la edición de contenidos. Asimismo, capacita a los docentes y/o invitados para el uso de recursos y tareas que así lo requieran.

A través de la Resolución (CD) Nº169/14 de creación de la Subsecretaría de Educación a Distancia de la Facultad de Psicología, se establece en su Planilla Anexa I que la misma debe articular con la Secretaría de Posgrado, encargada de la planificación de propuestas de enseñanza de Posgrado, asesorando sobre la viabilidad técnica para implementación de ofertas académicas a través del uso de nuevas tecnologías. Son funciones de la Subsecretaría:

Entender en la planificación de las actividades.
Entender en la relación entre las nuevas tecnologías y las propuestas para la enseñanza de posgrado.
Articular con las distintas áreas involucradas en la planificación y ejecución para la puesta en marcha de las actividades.
Informar al Secretario de Posgrado sobre la evolución de las propuestas y actividades del programa.
Asesorar sobre la viabilidad técnica de las propuestas recibidas.

c. Académica:

La Carrera de Especialización en Ciencia de Datos Aplicada a la Psicología y Ciencias del Comportamiento es estructurada y tiene una carga horaria total de TRESCIENTAS SETENTA Y DOS (372) horas.

Cuadro correspondiente al Plan de Estudios:

Asignaturas	Carga	horaria		Correlatividades
	Teórica	Práctica	Total
PRIMER AÑO
1. Introducción al software R en el entorno Rstudio	6	10	16	Sin corr.
2. Estadística básica para la investigación en Psicología. Aplicaciones en R.	16	16	32	1
3. Modelos estadísticos de regresión para la investigación en Psicología. Aplicaciones en R.	24	24	48	1,2
4. Técnicas estadísticas no paramétricas para la Investigación en Psicología. Aplicaciones en R.	8	8	16	1,2,3
5. Técnicas de análisis factorial y otras medidas psicométricas. Aplicaciones en R.	12	12	24	1,2,3
6. Taller de visualización de datos en R con Ggplot2	4	4	8	1
7. Taller de manejo de datos faltantes en R	4	4	8	1,2,3
8. Metodología de la investigación cuantitativa en Psicología	18	6	24	Sin corr.
9. Prácticas de investigación I	0	8	8	1,2,3,4,5, 6
TOTAL PRIMER AÑO	92	92	184
SEGUNDO AÑO
10. Modelos de ecuaciones estructurales para la investigación en Psicología. Aplicaciones en R	16	16	32	1,2,3,5
11. Introducción a los Modelos Multinivel para investigación en Psicología. Aplicaciones en R.	16	16	32	1,2,3
12. Modelos de Aprendizaje automático (Machine Learning) para la investigación en Psicología. Aplicaciones en R	12	12	24	1,2,3
13. Modelos de clasificación e Identificación de Conglomerados. Aplicaciones en R.	8	8	16	1,2,3
14. Técnicas de muestreo para la investigación en Psicología.	8	8	16	8
15.Taller de Tesis y escritura científica	6	10	16	1,2,3,4,5
16. Prácticas de Investigación II	0	12	12	10,11,12, 14
SUBTOTAL SEGUNDO AÑO	66	82	148
Asignaturas optativas
17. Modelos de simulación en R	16	16	32	1,2,3,10, 11
18. Modelos longitudinales para estimación y predicción de cambio en psicología. Aplicaciones en R	16	16	32	1,2,3,11
19. Análisis avanzados de propiedades psicométricas. Aplicaciones en R	12	12	24	1,2,3,5
20. Modelos de mediación y moderación en psicología aplicados en R.	8	8	16	1,2,3
21. Escritura científica en inglés para investigación cuantitativa	6	10	16	15
22. Taller de aplicaciones de modelos lineales mixtos
generalizados en la investigación experimental en ciencias del comportamiento	4	4	8	1,2,3,11
23. Taller del cálculo del tamaño muestral y la potencia estadística en R	4	4	8	1,2,3
24. Introducción a los modelos de Big data para investigación en psicología. Aplicaciones en R.	16	16	32	1,2,3,12
TOTAL SEGUNDO AÑO			148 obligatorias/ 40 optativas
CARGA HORARIA TOTAL			372

En el caso de ofertarse otras asignaturas optativas, estas serán aprobadas por el Consejo Directivo de la Facultad y elevadas al Consejo Superior para su conocimiento.

MATERIALES DE ESTUDIO

Aula virtual conteniendo todos los materiales a utilizar y siendo canal principal de intercambio docente-alumno
Los materiales a utilizar en la modalidad de educación a distancia serán los siguientes
Videos explicativos correspondientes a los aspectos a desarrollar en los distintos cursos
Videos explicativos para resolución de problemas prácticos utilizando los Software libres R y RStudio. Estas aplicaciones son de libre acceso y están disponibles para los alumnos en Internet.
Videos tutoriales para el uso de la plataforma virtual.
Encuentros sincrónicos semanales para desarrollos conceptuales y resolución de problemas prácticos
Foros de consulta e interacción docente-alumno y alumno-alumno
Autoevaluaciones

Los materiales de estudio seleccionados por los docentes para ser incorporados al aula virtual podrán ser materiales de circulación libre en Internet, publicaciones académicas de acceso abierto, y reproducción de capítulos o artículos de materiales protegidos por derecho de autor respetando las condiciones y los límites establecidos por la normativa vigente sobre propiedad intelectual, los permisos de uso de las obras y el correcto citado de las fuentes.

INTERACCIÓN DOCENTE-ALUMNO

La interacción docente-alumno se realizará mediante la utilización de diversas herramientas.
Clases sincrónicas
Foros de consulta

En las clases sincrónicas, el docente realizará exposiciones tanto conceptuales como de habilidades de resolución de problemas. Se espera que en las mismas los alumnos también muestren sus habilidades realizando presentaciones de su trabajo al docente y a sus compañeros.

En los foros de consulta se espera que el alumno pueda plantear dudas o consultas tanto conceptuales como de resolución de problemas para que el docente pueda resolver y/o aclarar para todos los alumnos, y que éstos también puedan participar de los intercambios con sus opiniones. También podrán ser utilizados los foros para que el docente pueda plantear problemas adicionales para motivar la participación de los alumnos.

Criterios generales de evaluación

La evaluación de las materias estará orientada a determinar la capacidad del alumno en la resolución de problemas aplicados de ciencia de datos. Para ello, se le presentarán al alumno diversos ejercicios en los que deberá aplicar los conocimientos aprendidos. Por las características particulares que tiene esta disciplina, en cada caso, los alumnos deberán mostrar capacidades para plantear adecuadamente el problema, elegir la o las técnicas estadísticas a utilizar para su resolución, gestionar la utilización del software estadístico que le permitirá aplicar dichas técnicas a los datos disponibles, y la posterior interpretación de los resultados en términos del problema original. Puede pensarse que estos ejercicios son integradores también ya que permiten evaluar todo el proceso de análisis de datos en forma exhaustiva.

Contenidos mínimos:

1. Introducción al software R en el entorno Rstudio

Objetos, funciones y tipos de datos. Estructuración de los datos en data frames y tibbles. Fundamentos del trabajo con datos ordenados. Importación de bases de datos desde distintos tipos de archivos. Creación de proyectos y scripts. Selección, transformación y creación de variables. Selección y agrupación de observaciones. Identificación y modificación de valores. Obtención de medidas de resumen. Exploración de datos a través de su visualización.

2. Estadística básica para la investigación en Psicología. Aplicaciones en R.

Estadística descriptiva. Conceptos básicos. Graficación de variables estadísticas. Medidas de Tendencia Central. Medidas de Variabilidad. Medidas de forma de una distribución estadística. Elementos de probabilidades. Definiciones y conceptos básicos. Distribución binominal. Distribución. Aplicaciones y ejemplos.

Estadística Inferencial. Concepto de inferencia estadística. Estimador de un parámetro. Intervalos de confianza. Pruebas de hipótesis paramétricas. Aplicaciones y ejemplos.

3. Modelos estadísticos de regresión para la investigación en Psicología. Aplicaciones en R.

Modelos estadísticos. Finalidad y criterios de utilización. Clasificación de los modelos estadísticos de acuerdo a su aplicación y al tipo de variables incluidas. Análisis de la varianza de un factor.

Supuestos para su utilización. Diseños Factoriales asociados a distintos diseños de investigación. Supuestos para su utilización. Análisis de Regresión Lineal Simple. Supuestos para su utilización. Análisis de Regresión Lineal Múltiple. Supuestos para su utilización. Análisis de Regresión Logística. Supuestos para su utilización.

4. Técnicas estadísticas no paramétricas para la investigación en Psicología. Aplicaciones en R.

El uso de las pruebas estadísticas no paramétricas en la Investigación. Conceptos básicos. Ámbitos de aplicación. Elección de la prueba estadística adecuada de acuerdo a las características del problema a resolver. El caso de una muestra: pruebas binomial, chi cuadrado. Ejemplos y aplicaciones. El caso de dos muestras relacionadas. Pruebas de Mac Nemar, de signo, de Wilcoxon. Ejemplos y aplicaciones. El caso de dos muestras independientes. Pruebas de Fisher, Mann-Whitney, Kolmogorv-Smirnov. Ejemplos y aplicaciones. Pruebas para k muestras independientes. Ejemplos y aplicaciones.

5. Técnicas de análisis factorial y otras medidas psicométricas. Aplicaciones en R.

Utilización del Análisis Factorial como instrumento de validación en Psicometría. Revisión de las medidas psicométricas clásicas y las que actualmente se proponen, basadas en los modelos de ecuaciones estructurales.

6. Taller de visualización de datos en R con Ggplot2

La gramática de los gráficos. Distintos elementos que conforman un gráfico: sistema de coordenadas, mapeos estéticos, capas, facetas, temas. Selección de los objetos en base a los tipos de datos que se busca visualizar. Gráfico de barras, histograma, curva de densidad, gráfico de dispersión, boxplot.

7. Taller de manejo de datos faltantes en R

Estrategias para evaluar la aleatoriedad de datos faltantes. Presentación de diferentes estrategias para lidiar con datos faltantes y sus implicancias estadístico-metodológicas: list-wise deletion, reemplazo por medias, imputación múltiple e imputación múltiple basada en algoritmos de machine learning.

8. Metodología de la investigación cuantitativa en Psicología

Revisión de diferentes posiciones en Filosofía de la Ciencia (Popper, Kuhn, Lakatos, Fayerabend, Nagel, Hacking, Morin, Bachelard, etcétera). Definiciones. Clasificaciones. Argumentos inductivos y deductivos. Hipótesis y su contrastación. Regularidades y leyes. Teoría y Modelo. Ética y ciencia. Causalidad. Psicología, Ciencias Sociales y Ciencias Biológicas.

Variables: concepto y clasificación. Operacionalización de variables. Indicadores e índices. Matriz tri y cuatripartita de datos: concepción Galtungiana. Diccionario de variables. Análisis horizontal, vertical y longitudinal de la matriz de datos. Tabulación simple y cruzada. Diagrama de árbol. Etapas de una investigación científica. Búsqueda de fuentes de información. El informe de investigación. Normas APA. Presentación de proyectos de investigación.

9. Prácticas de investigación I

Objetivo específico: Lograr que los alumnos den cuenta de lo aprendido, a través de la realización de actividades que permitan evaluar la articulación teórico-práctica de los mismos. Metodología: Resolución y análisis de datos provenientes de investigaciones que impliquen la utilización de las metodologías aprendidas. Realización de propuestas de trabajo, bajo la supervisión de tutores (tutores de la carrera designados al afecto). Los alumnos deberán presentar informes periódicos que contengan las observaciones y las conclusiones arribadas en base a las actividades realizadas.

10. Modelos de Ecuaciones Estructurales para la Investigación en Psicología. Aplicaciones en R

Antecedentes históricos del desarrollo de los modelos SEM. Relación de los modelos SEM y los modelos estadísticos clásicos. Elementos generales de la teoría de los modelos de ecuaciones estructurales. Especificación e identificación de los modelos SEM. Indicadores de evaluación del ajuste de los modelos SEM. Clasificación y análisis de las medidas de bondad de ajuste. Análisis de los distintos modelos SEM: Path análisis, Análisis Factorial Confirmatorio, Modelos multinive, Modelos de curvas de crecimiento.

11. Introducción a los Modelos Multinivel para investigación en Psicología. Aplicaciones en R.

Identificación de las condiciones en las que es relevante y la justificación de utilizar Modelos multinivel para el análisis de los datos. Comprensión de las principales características de los Modelos multinivel y las implicancias de su aplicación. Desarrollo de capacidades generales para la planificación y aplicación de estos modelos en la investigación en Ciencias Humanas y Sociales. Aprendizaje del software estadístico R (programa gratuito) para poder realizar análisis de datos multinivel a partir de datos de investigaciones en Ciencias Psicológicas y del Comportamiento.

12. Modelos de Aprendizaje automático (Machine Learning) para la investigación en Psicología. Aplicaciones en R

Presentanción de algunos de los principales algoritmos de Machine Learning: ridge regression, Lasso, elastic net y random forest. Definición empírica de hiperparámetros para los modelos. Selección del modelo con mejor ajuste a los datos. Validación de los modelos para evaluar su capacidad de generalización

13. Modelos de clasificación e identificación de Conglomerados. Aplicaciones en R.

Conceptos de distancia y concordancia. Técnicas de clasificación. Métodos jerárquicos y no jerárquicos. Estrategias de Clasificación en Machine learning. Aplicaciones con R.

14. Técnicas de muestreo para la investigación en Psicología.

Elementos de la teoría de muestreo con aplicaciones a investigaciones en Psicología: Población, muestra, unidades de análisis. Técnicas usuales de muestreo: Muestreo aleatorio simple. Muestreo Sistemático. Muestreo estratificado. Muestreo por Conglomerados. Muestreos multietápicos. Aplicaciones y ejemplos.

15. Taller de tesis y escritura científica

Conocimientos de estilo y narración para facilitar la escritura científica. Problemas más frecuentes vinculados con la escritura científica y su lógica inherente. Diferentes partes del texto científico y los elementos indispensables en cada sección. Normas de publicación APA (American Psychological Association). Inicios en el proceso de la escritura de artículos y trabajos científicos.

16. Prácticas de investigación II

Objetivo específico: Lograr que los alumnos den cuenta de lo aprendido, a través de la realización de actividades que permitan evaluar la articulación teórico-práctica de los mismos. Metodología: Resolución y análisis de datos provenientes de investigaciones que impliquen la utilización de las metodologías aprendidas. Realización de propuestas de trabajo, bajo la supervisión de tutores (tutores de la carrera designados al efecto). Los alumnos deberán presentar informes periódicos que contengan las observaciones y las conclusiones arribadas en base a las actividades realizadas.

17. Modelos de simulación en R

Números pseudoaleatorios. Generación de muestras aleatorias con distintas distribuciones de probabilidad. Métodos de remuestreo. Boostrap, Jacknife y otros. Métodos de Montecarlo aplicados a la simulación en Estadística.

18. Modelos longitudinales para estimación y predicción de cambio en Psicología. aplicaciones en R

Presentación de diferentes estrategias para el análisis de variables con medidas repetidas. Limitaciones de la estadística clásica el estudio de datos longitudinales. Características de los Modelos Longitudinales (tales como Modelos Multinivel), como una alternativa robusta para medir el cambio de una variable con medidas repetidas en el tiempo, superando limitaciones de la estadística clásica. Ejemplos de las principales aplicaciones de los Modelos Longitudinales en Psicología. Presentación de las distintas estrategias de análisis longitudinales para evaluar el cambio: ANOVA de medidas repetidas. Concepto y ejemplos de aplicación; Regresiones extrayendo cambios residuales. Concepto y ejemplos de aplicación; y Modelos de curva de crecimiento (estimación multinivel del cambio). Concepto y ejemplos de aplicación. Comparación de modelos estimados para identificar el que mejor se ajuste a los datos del estudio. Interpretación y presentación de resultados de análisis longitudinales.

19. Análisis avanzados de propiedades psicométricas. Aplicaciones en R.

Los análisis de datos a partir de la aplicación de metodología robusta diseñada para el tratamiento de variables ordinales y dicotómicas. Ejecución de análisis factorial confirmatorio e interpretación de resultados (ajuste global del modelo, parámetros estimados, evidencias de validez convergente y divergente). Comparación de modelos. Análisis de invarianza factorial y validación cruzada. Análisis de la consistencia interna. Comparación de índices de consistencia interna. Introducción al análisis del modelo de ecuaciones estructurales exploratorio (ESEM). Validación de instrumentos en modalidad de administración online.

20. Modelos de mediación y moderación en Psicología aplicados en R.

Introducción a los modelos de mediación y moderación. Requisitos metodológicos para correr modelos de mediación. Efectos directos y efectos indirectos. El uso de métodos iterativos para determinar que una variable media el efecto o asociación entre otras dos variables. Aplicación de los modelos de mediación en R en base a estudios psicológicos. La lógica de los modelos de moderación. El análisis de efectos interactivos entre variables. Estrategias de centramiento e interpretación de parámetros. Aplicación de los modelos de moderación en R en base a estudios psicológicos.

21. Escritura científica en inglés para investigación cuantitativa

Conocimientos de estilo y narración para facilitar la escritura científica en inglés. Problemas más frecuentes vinculados con la escritura científica en inglés y su lógica inherente. Diferentes partes del texto científico y los elementos indispensables en cada sección. Normas de estilo de publicación APA (American Psychological Association). Inicios en el proceso de la escritura de artículos y trabajos científicos en inglés. El curso será realizado en idioma inglés.

22. Taller de aplicaciones de modelos lineales mixtos generalizados en la investigación experimental en Ciencias del Comportamiento

Problemas de investigación que se resuelven con Modelos Lineales Mixtos Generalizados. Factores fijos y aleatorios. Estrategias de ajuste de modelos lineales mixtos generalizados. Bondad de ajuste y chequeo de supuestos. Análisis de casos reales. Aplicaciones con el software R.

23. Taller del cálculo del tamaño muestral y la Potencia estadística en R

Noción de potencia estadística y su relación con el error de Tipo II. Formas de establecer la potencia estadística en base al tamaño muestral, el tamaño de efecto y el alpha (probabilidad de error de Tipo I). Criterios para el cálculo del tamaño muestral necesario para obtener una potencia estadística adecuada.

24. Introducción a los modelos de Big Data para Investigación en Psicología. Aplicaciones en R

Introducción a los modelos de big data basados en regresión y clasificación. Concepto de error dentro de la muestra y fuera de la muestra. Estrategias de validación cruzada. Diseño de muestras de entrenamiento y validación. Técnicas de remuestreo.

Descripción del Trabajo Final integrador

El alumno deberá presentar un trabajo final integrador. Este trabajo consistirá en la resolución de un problema de investigación cuantitativa que requiera un análisis de datos en términos de las metodologías presentadas en la Carrera de Especialización. En dicho trabajo se espera que el alumno pueda mostrar su dominio tanto conceptual como práctico de las técnicas de análisis de datos empleadas. La evaluación de este trabajo estará a cargo de un jurado conformado para tal fin y el alumno deberá realizar su defensa en forma virtual. En dicha defensa el alumno deberá consignar su identidad en forma fehaciente mediante la presentación de su documento de identidad y realizando su exposición con la cámara encendida en todo momento.

VII. ESTUDIANTES

a) requisitos de admisión:

Podrán ingresar a la Carrera de Especialización en Ciencia de Datos Aplicada a la Psicología y Ciencias del Comportamiento,

a) Los graduados de esta Universidad con título de grado correspondiente a la carrera de Psicología o carreras afines de CUATRO (4) años de duración como mínimo, o

b) Los graduados de otras universidades argentinas con título de grado de Psicología o carreras afines de CUATRO (4) años de duración como mínimo, o

c) Los graduados de universidades extranjeras que hayan completado, al menos, un plan de estudios de DOS MIL SEISCIENTAS (2.600) horas reloj o hasta una formación equivalente a maestría de nivel I, en Psicología o carreras afines.

b) criterios de selección:

El aspirante a ingresar a la Carrera de especialización deberá presentar para la inscripción la siguiente documentación:

los egresados de la Universidad de Buenos Aires o graduados de universidades argentinas fotocopia legalizada por el Departamento de Legalizaciones de la Universidad de Buenos Aires, del título de grado;
los graduados de universidades extranjeras, fotocopia del título legalizado por las autoridades del país de origen;
curriculum vitae;
en todos los casos, la Comisión Académica Asesora o la Secretaría de Posgrado podrán requerir la presentación de documentación adicional.
los graduados de universidades extranjeras deberán haber completado los trámites de matriculación de acuerdo con la normativa vigente.

La selección de aspirantes se realizará en base a:

la evaluación de antecedentes profesionales y académicos, y
al desempeño del postulante en la entrevista de admisión que deberá realizar con la Comisión Académica Asesora.

c) vacantes requeridas para el funcionamiento del posgrado:

Mínimo DIEZ (10). Máximo TREINTA (30)

d) criterios de regularidad:

El mantenimiento de la regularidad en los cursos demanda el cumplimiento de las exigencias académicas respectivas:

Acreditar, como mínimo, el SETENTA Y CINCO por ciento (75%) asistencia a las clases sincrónicas.
Completar en tiempo y forma las actividades asincrónicas a resolver durante la cursada.
Cumplir con las exigencias de evaluación establecidas para las respectivas actividades en cada una de las materias.
Cumplir con la totalidad de los requisitos académico-administrativos establecidos en la planificación de la Carrera de Especialización en Ciencia de Datos Aplicada a la Psicología y Ciencias del Comportamiento.

e) requisitos de graduación:

Para obtener el título de Especialista en Ciencia de Datos aplicada a la Psicología y Ciencias del Comportamiento el cursante deberá aprobar las evaluaciones correspondientes a cada uno de los cursos de la carrera a fin de obtener la carga horaria que corresponda. Las mismas podrán consistir en la realización de papers, monografías, informes, coloquios individuales, ateneos u otras modalidades adecuadas a este nivel de especialización.

Una vez obtenidos éstos, deberá presentar un trabajo final integrador de carácter individual derivado del trabajo de la materia Prácticas de Investigación II a través del cual puedan evaluarse las posibilidades de articulación teórico-práctica de los conocimientos impartidos. La presentación y aprobación de este trabajo será requisito final para la obtención del Diploma correspondiente.

La confección del diploma de especialista se ajustará a lo dispuesto en el Capítulo A CÓDIGO.UBA I-24

VIII. INFRAESTRUCTURA Y EQUIPAMIENTO

Equipamiento:

La carrera de Especialización cuenta con el Campus de la Facultad de Psicología, que sirve de plataforma para las aulas virtuales de los diferentes cursos. El campus de la Facultad de Psicología está soportado en la Plataforma Moddle y permite utilizar todas las funcionalidades incluidas en la misma. Asimismo, la Facultad de Psicología provee el soporte técnico necesario para garantizar el normal desenvolvimiento de las actividades virtuales.

Bibliotecas y centros de documentación

Biblioteca de la Facultad de Psicología:

A) Tipos de servicios ofrecidos:

Servicio de préstamos automatizados. Catálogo de consulta automatizada.

Disponibilidad de Internet. Página web de la biblioteca. Préstamos interbibliotecarios. Obtención de textos complementarios. Alerta bibliográfica: publicación de novedades en carteleras y publicaciones de la Facultad.

B) Espacio total de la sala:

Superficie de la sala, m²: 400 m². Capacidad (nº de asientos) CIEN (100)

C) Fondo bibliográfico:

Fondo bibliográfico: VEINTISIETE MIL (27.000) volúmenes. Fondo bibliográfico digitalizado VEINTISIETE MIL (27.000) volúmenes

Título monografías 15.305

Volúmenes de monografías 16.776

Publicaciones periódicas 5.621

Fascículos publicaciones periódicas 16.779

D) Equipamiento informático disponible para alumnos y docentes:

SIETE (7) PC para consulta de catálogo. OCHO (8) PC para consulta multimedia

E) Bases de datos, conexiones a redes informáticas y a bibliotecas virtuales relacionadas con los objetivos de la carrera:

Cantidad de bases de datos disponibles: Portal de SECYT

Bases de datos disponibles, indicando edición: Psycinfo 1887 – 2003 Bases de datos disponibles “on line” ERIC, Psycinfo, Medline, etcétera

Conexiones con redes informáticas: UBA, BDU, RENICS

F) Sistema de Bibliotecas y de Información de la Universidad de Buenos Aires (SISBI) para el acceso a materiales y bibliografía. Este pone a disposición de la comunidad académica más de SEISCIENTOS MIL (600.000) títulos de monografías, más de TREINTA MIL (30.000) títulos de publicaciones periódicas y más de VEINTE MIL (20.000) tesis y realiza suscripciones anuales a más de UN MIL QUINIENTOS (1.500) títulos de revistas de todas las disciplinas y numerosas bases de datos (de texto completo, referenciales y e-Books). Además, se nutre de la base de datos del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (MINCyT) y las de acceso gratuito.

IX. MECANISMOS DE AUTOEVALUACION Y DE SEGUIMIENTO DE EGRESADOS

Para cada una de las actividades planificadas tanto alumnos como docentes realizarán evaluaciones sobre el desarrollo de las mismas.

Cada docente elevará a la Dirección de la Carrera un informe de la evaluación de la actividad que estuvo a su cargo al finalizar cada cuatrimestre

Se realizarán reuniones mensuales del Cuerpo Docente con la Dirección de la Carrera a los efectos de conocer la puesta en práctica de los lineamientos de la Carrera y el posterior desarrollo de la misma.

Se cuenta desde la Secretaría de Posgrado con un área de Evaluación que realiza un seguimiento académico a partir de la administración de cuestionarios a los alumnos de las carreras de posgrado destinadas a evaluar los diseños curriculares, la calidad de los cursos y el desempeño docente. Al finalizar cada proceso de evaluación se realiza la devolución de informes a los directores y docentes responsables.

Se cuenta además en el mencionado sistema con ítems a partir del cual se relevan las opiniones de alumnos y docentes acerca de aspectos administrativos, de organización, edilicios y de equipamiento.

Para realizar el seguimiento de los egresados, se conformará un grupo de ex alumnos en las redes sociales a los efectos de conformar una red de contactos que permita el intercambio de experiencias entre los alumnos y los profesores de la Carrera de Especialización. Periódicamente, se realizarán encuestas entre los egresados a los efectos de conocer el nivel de aplicación que éstos realizan en sus actividades de los conocimientos aprendidos en la Carrera.

[1] RESCS-2023-37-UBA-REC