| Competencias |
| Tipo A | Código | Competencias Específicas |
| A5 | Identificar, describir, analizar y evaluar recursos, estrategias, métodos y procedimientos didácticos empleados en la enseñanza de la lengua inglesa y aplicarlos adecuadamente en cualquier entornos ILE/ISL y en función de las necesidades del alumnado | |
| Tipo B | Código | Competencias Transversales |
| CT1 | Desarrollar la autonomía suficiente para trabajar en proyectos de investigación y colaboraciones científicas o tecnológicas dentro de su ámbito temático | |
| CT6 | Desarrollar habilidades para gestionar la carrera profesional | |
| Tipo C | Código | Competencias Nucleares |
| Resultados de aprendizaje |
| Tipo A | Código | Resultados de aprendizaje |
| A5 |
Analiza, sintetiza y compara los principios teóricos y las aplicaciones prácticas de la metodología de la enseñanza de lenguas para optimizar el rendimiento del aprendizaje de una segunda o tercera lengua. | |
| Tipo B | Código | Resultados de aprendizaje |
| CT1 |
El estudiante planifica y desarrolla de forma autónoma, organizada y científica el proyecto El estudiante genera un documento científico en cuanto a estructura y contenidos El estudiante presenta y defiende el trabajo; en el caso del TFM, lo hace ante un tribunal | |
| CT6 |
Profundizar en el autoconocimiento profesional Desarrollar una actitud profesional Analizar el entorno profesional propio de la especialidad Diseñar itinerarios profesionales específicos | |
| Tipo C | Código | Resultados de aprendizaje |
| Contenidos |
| tema | Subtema |
| 1. Introducción | 1.1 ¿Qué es la investigación? 1.2 ¿Cómo escribir un artículo científico? 1.3 Presentación y publicación de la investigación |
| 2. Diseño experimental | 2.1 Diseño de la investigación experimental 2.1.1 Objetivos 2.1.2 Preguntas de investigación 2.1.3 Hipótesis 2.2 Diseño de investigación con sondeos 2.3 Estudios de casos 2.4 Diseño de investigación de acción |
| 3. Datos | 3.1 Datos experimentales 3.2 Datos cualitativos 3.3 Datos cuantitativos |
| 4. Estadística | 4.1 ¿Qué es la estadística? 4.2 Conceptos básicos de estadística 4.2.1 Población 4.2.2 Parámetro 4.2.3 Observación 4.2.4 Variable 4.3 Datos categóricos (cualitativos) 4.4 Datos numéricos (cuantitativos) 4.5 Presentación de los datos 4.6 Medición de los datos 4.7 Estimación e intervalo de confianza 4.8 Prueba de las hipótesis 4.9 Análisis 4.9.1 Análisis bivariado 4.9.2 Análisis multivariado 4.9.3 Pruebas no paramétricas 4.10 Aplicaciones de análisis estadístico 4.10.1 SPSS 4.10.2 R 4.10.3 Excel y otras |
| Planificación |
| Metodologías :: Pruebas | ||||||||||
| Competencias | (*) Horas en clase |
Horas fuera de clase |
(**) Horas totales | |||||||
| Actividades introductorias |
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1 | 0 | 1 | ||||||
| Sesión magistral |
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5 | 0 | 5 | ||||||
| Debates |
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2 | 16 | 18 | ||||||
| Trabajos |
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0 | 50 | 50 | ||||||
| Atención personalizada |
|
1 | 0 | 1 | ||||||
| (*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor. (**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||||||||
| Metodologías |
| descripción | |
| Actividades introductorias | Course presentation and questionnaire on what it is to do research |
| Sesión magistral | Class presentations on the different topics in the syllabus |
| Debates | In-class and online discussion sessions on selected topics in the syllabus |
| Trabajos | Design and analysis of an experiment |
| Atención personalizada | One-on-one discussion in preparation for the final assignment |
| Atención personalizada |
| descripción |
| Evaluación |
| Metodologías | Competencias | descripción | Peso | ||||
| Debates |
|
0 | |||||
| Trabajos |
|
I will value intellectual depth in the treatment of the specific aspect that is dealt with, as well as the innovation and rigor in the experimental design and data analysis. | 60% | ||||
| Otros | Class attendance is required for this course. |
20% |
| Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
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Los estudiantes matriculados en la URV siguen el sistema ECTS y tienen derecho a las convocatorias de evaluación indicadas en la normativa académica de grado y máster vigente. |
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| Fuentes de información |
| Básica |
Dale T. Greffee, An Introduction to Second Language Research Methods: Design and Data, , Un. of California, Berkeley, 2012
James Brown, Mixed Methods Research for TESOL, , Edinburgh University Press, 2014
Jenifer Larson-Hall, A Guide to Doing Statistics in Second Language Research Using SPSS and R, , Routledge, 2015 |
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| Complementaria | |||||||||
| Recomendaciones |
| Asignaturas que continúan el temario | ||
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| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente | |||
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(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente.