COMPETÊNCIA EM DADOSPRÁTICAS E CENÁRIOS DE TREINAMENTO

  1. Martín-González, Yolanda 1
  2. Iglesias-Rodríguez, Ana 1
  1. 1 Universidad de Salamanca (USAL)
Revista:
EDICIC

Año de publicación: 2023

Título del ejemplar: Special Issue: Information Literacy, digital humanities and gender studies: trends and challenges

Volumen: 3

Número: 3

Tipo: Artículo

DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

Resumen

A competencia em dados é considerada um conceito emergente ou uma nova linha de pesquisa que capacita os cidadãos no contexto atual da sociedade imersa em dados, proporcionando-lhes a formação necessária para resolver problemas do mundo real e tomar decisões com base em dados. O indivíduo alfabetizado em dados é capaz de compreender, explicar, usar, interpretar, consumir e disseminar -- de forma crítica e eficaz -- dados, e convertê-los em informação e conhecimento. Este estudo caracteriza-se por ser de natureza fundamentalmente qualitativa. Primeiramente, desenvolve-se um tipo de pesquisa documental exploratória para identificar e analisar os modelos e práticas de formação que estão sendo realizados no ambiente universitário em alfabetização em dados. A pesquisa foi realizada através da plataforma Google, sob critérios comuns de pesquisa (“competência em dados” AND “Universidade”, “formação de dados” AND “universidade”), e em diferentes idiomas (inglês, português, italiano e francês). Como critérios de inclusão, a pesquisa limitou-se aos últimos 5 anos (2018-2022) e foi dada prioridade a modelos e práticas de formação baseadas em cursos (MOOC, Webinar, Blog etc.). A amostra é composta por 82 tipos de práticas de formação do Brasil, Espanha, Estados Unidos, França, Itália, Reino Unido e Suíça. As informações foram compiladas em um arquivo com as seguintes categorias: país, nome da instrução (Título de Especialista, MOOC, Seminário, etc.), modalidade (presencial, online etc.), custo, metodologia (expositiva ou interativo); conteúdo de aprendizagem, público-alvo (alunos de graduação, pós-graduação ou docentes e pesquisadores) e duração. A base de dados resultante foi analisada quantitativamente utilizando o software estatístico SPSS.28. Relativamente aos resultados encontrados, regista-se que 34,1% das opções de formação são ministradas a partir da Espanha; 22% na França; e 19,5% no Reino Unido. Mais de metade da formação (53,7%) realiza-se através de seminários, cursos ou workshops e quase três quartos dos estágios são remunerados (70,7%). O treinamento presencial é a modalidade mais utilizada (36,59%), seguido do treinamento virtual (34,1%). A instrução principal é direcionada à Ciência de Dados; gestão de dados e Big Data (25,1%, 22,6% e 12,3% respectivamente). 31,7% das atividades seguem metodologia interativa e 30,5% desenvolvem método interativo e expositivo. 20,7% da formação destina-se a licenciados, diplomados ou licenciados; a estudantes de pós-graduação (17,9%) e outros profissionais (14,4%). A duração da formação é maioritariamente longa, de 13 a 24 meses (24,39%). Finalmente, as categorias examinadas oferecem resultados diferentes dependendo do país em que a aprendizagem ocorre. Assim, por exemplo, os licenciados na Espanha, mesmo assumindo o custo da formação, dispõem de uma ampla oferta formativa, caracterizada por uma formação presencial, com uma metodologia interativa/expositiva e uma extensa duração.

Referencias bibliográficas

  • Area-Moreira, M. (2023). La digitalización y el profesorado universitario. Miradas más allá de la experiencia pandémica. En R. Cabello & S. Lago (Eds.), Cultura, ciudadanías y educación en el entorno digital (2015-229). Clacso. https://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/bitstream/CLACSO/248305/1/Cultura-ciudadanias-educacion.pdf.
  • Beck, J.S., & Nunnaley, D. (2021). A continuum of data literacy for teaching. Studies in Educational Evaluation, 69. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2020.100871. DOI: https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2020.100871
  • Brodsky, M. (2017). Understanding Data Literacy Requirements for Assignments: A Business School Syllabus Study. International Journal of Librarianship 2(1). https://doi.org/10.23974/ijol.2017.vol2.1.25. DOI: https://doi.org/10.23974/ijol.2017.vol2.1.25
  • Comisión Europea (2020). Comunicación de la Comisión al Parlamento Europeo, el Consejo, el Comité Económico y Social y el Comité de las Regiones. Una Estrategia Europea de Datos. Bruselas, 19.2.2020 Com(2020) 66 final. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/?uri=CELEX:52020DC0066.
  • Deja, M., Januszko-Szakiel, A., Koryciÿska, & Deja, P. (2021). The Impact of Basic Data Literacy Skills on Work-Related Empowerment: The Alumni Perspective. College & Research Libraries, 82(5), 708-729. https://crl.acrl.org/index.php/crl/article/view/25016/32893. DOI: https://doi.org/10.5860/crl.82.5.708
  • D´Ignazio, C. (2017). Creative data literacy: Bridging the gap between the data-haves and data-have nots. Information Design Journal, 23(1) 6-18. DOI:10.1075/IDJ.23.1.03dig. DOI: https://doi.org/10.1075/idj.23.1.03dig
  • Hernández-Pérez, T. (2016). En la Era de la web de los datos: primero datos abiertos, después datos masivos. El profesional de la información, 25(4), 517-525. http://dx.doi.org/10.3145/epi.2016.jul.01. DOI: https://doi.org/10.3145/epi.2016.jul.01
  • Hernández Sampieri, R. (2018). Metodología de la investigación: las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. México: Mc Graw Hill. DOI: https://doi.org/10.17993/CcyLl.2018.15
  • Iglesias, A., Martín, Y., & Hernández, A. (2023). Evaluación de la competencia digital del alumnado de Educación Primaria. Revista de Investigación Educativa, 41(1), 33-50 https://doi.org/10.6018/rie.520091. DOI: https://doi.org/10.6018/rie.520091
  • Jacobs, J., Gregory, A., Hoppey, D., & Yendol-Hoppey, D. (2009). Data Literacy: Understanding Teachers’ Data Use in a Context of Accountability and Response to Intervention. Action in Teacher Education, 31(3), 41-55. DOI: 10.1080/01626620.2009.10463527. DOI: https://doi.org/10.1080/01626620.2009.10463527
  • Kippers, W.B., Poortman, C. L., Schildkamp, K., &Visscher, A. J. (2017). Data literacy: What do educators learn and struggle with during a data use intervention? Studies in Educational Evaluation, 56, 21-31. https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2017.11.001. DOI: https://doi.org/10.1016/j.stueduc.2017.11.001
  • Kouts-Klemm, R. (2019). Data literacy among journalists:A skills-assessment based approach. Central European Journal of Communicatión, 12(3). https://doi.org/10.19195/1899-5101.12.3(24).2 DOI: https://doi.org/10.19195/1899-5101.12.3(24).2
  • Martín-González, Y., & Iglesias-Rodríguez, A. (2022). Alfabetización en Datos en las bibliotecas-CRAI españolas: Análisis descriptivo y propositivo. Revista Española de Documentación Científica, 45(2), e322. https://doi.org/10.3989/redc.2022.2.1857. DOI: https://doi.org/10.3989/redc.2022.2.1857
  • Martín, Y., & Iglesias, A. (2021). Alfabetização de dados: Projetando um novo cenário de treinamento para o contexto universitário. Revista Ibero-americana de Ciência da Informação, 14(1), 318-330. https://doi.org/10.26512/rici.v14.n1.2021.35521. DOI: https://doi.org/10.26512/rici.v14.n1.2021.35521
  • Merka, S., Pointl, S., Wurster, S., &Böhl, T. (2020). Fostering asects of pre-service teachers´data literacy: Results of a randoized controlled trial. Teaching and Teacher Education, 91. https://doi.org/10.1016/j.tate.2020.103043. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tate.2020.103043
  • Miller-Bains, K., Cohen, J., & Wong, V.C. (2021). Developing data literacy: Investigating the effects of a pre-service data use intervention. Teaching and Teacher Education, 109. https://doi.org/10.1016/j.tate.2021.103569. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tate.2021.103569
  • Papamitsiou, Z., Filippakis, M.E., Poulou, M., Sampson, D., Ifenthaler, D. &Giannakos, M. (2021). Towards an educational data literacy framework enhacing the profiles of instructional designers and e-tutors of online and blended courses with new competences. Smart Learning Environment 8 (18). https://doi.org/10.1186/s40561-021-00163-w. DOI: https://doi.org/10.1186/s40561-021-00163-w
  • Raffaghelli, J. E. (2020). Is Data Literacy a catalyst of social justice? A response from nine data literacy initiatives in HigherEducation. Education Sciences, 10(9) 233. https://doi.org/10.3390/educsci10090233. DOI: https://doi.org/10.3390/educsci10090233
  • Resolución de 4 de mayo de 2022, de la Dirección General de Evaluación y Cooperación Territorial, por la que se publica el Acuerdo de la Conferencia Sectorial de Educación, sobre la actualización del marco de referencia de la competencia digital docente. BOE núm. 116, de 16 de mayo de 2022, páginas 67979 a 68026 (48 págs.). https://www.boe.es/eli/es/res/2022/05/04/(5).
  • Reeves, T.D., & Honig, S.L. (2015). A classroom data literacy intervention for preservice teachers. Teaching and Teacher Education, 50, 90-101. http://dx.doi.org/10.1016/j.tate.2015.05.007. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tate.2015.05.007
  • Rivas-Rebaque, B., Gértrudix-Barrio, F., & de Cisneros de Britto, J.C. (2019). La percepción del docente universitario ante el uso y valor de los datos abiertos. Educación XX1, 22(2), 141-163. https://doi.org/10.5944/educxx1.21317 DOI: https://doi.org/10.5944/educxx1.21317
  • Robertson, J., & Tisdall, K. E. M. (2020). The importance of consulting children and young people about data literacy. Journal of Media Literacy Education, 12(3), 58-74. https://doi.org/10.23860/JMLE-2020-12-3-6. DOI: https://doi.org/10.23860/JMLE-2020-12-3-6
  • Schildkamp, K., & Lai, M. K. (2013). Conclusions and a data use framework. In K. Schildkamp, M. K. Lai, & L. Earl (Eds.), Data-based decision making in education: Challenges and opportunities (pp. 177–192). Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-007-4816-3_10
  • Trantham, P.S., Sikorski, J., de Ayala, R.J., & Doll, B. (2021). An item response theory and Rasch analysis of the NUDKS: a data literacy scale. Educ Asse Eval Acc, 34, 113-135. https://doi.org/10.1007/s11092-021-09372-w. DOI: https://doi.org/10.1007/s11092-021-09372-w
  • UNESCO-IESALC. (2019). Plan de Acción 2018-2028. III Conferencia Regional de Educación Superior para América Latina y el Caribe. UNESCO-IESALC. https://www.iesalc.unesco.org/wp-content/uploads/2019/02/PlandeAccionCRES2018-2028-Def.pdf.
  • UNESCO. (2021). Reimaginar juntos nuestros futuros. Un nuevo contrato social para la educación. Resumen ejecutivo. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379381_spa. DOI: https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2022.177.61072
  • Unión Europea. (2022). Directrices éticas sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) y los datos en la educación y formación para los educadores. Oficina de Publicaciones de la Unión Europea. https://bit.ly/3UrRUj5.
  • Usova, T., & Laws, R. (2021). Teaching a one-credit course on data literacy and data visualisation. Journal of information Literacy, 15(1), 84-95. https://doi.org/10.11645/15.1.2840. DOI: https://doi.org/10.11645/15.1.2840
  • Verdi, U. (2023). Quelle(s) réponse(s) à l´enjeu d´acculturation aux données? Un état de l´art des caractéristiques de la data literacy. Revues française des Sciences de l´Information et de la Communication, 26. https://doi.org/10.4000/rfsic.14589. DOI: https://doi.org/10.4000/rfsic.14589
Fuente de los datos: Dialnet