Quelle(s) réponse(s) à l’enjeu d’acculturation aux données ? Un état de l’art des caractéristiques de la data literacy

Verdi, Ugo

doi:10.4000/rfsic.14589

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“…al., 2019). Y es que, la producción masiva de datos por parte de todos los ciudadanos, que ya no se limita a entornos específicos, y la interacción constante con ellos ha generalizado las cuestiones relacionadas con los datos en toda la sociedad (Verdi, 2023).…”

Section: Introductionunclassified

Data Literacy: Practices and Training Scenarios

Martín-González,

Iglesias-Rodríguez

2023

REV.EDICIC

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Se considera la alfabetización en datos un concepto emergente o una línea de investigación novedosa que empodera al ciudadano en el contexto actual de la sociedad datificada al proporcionarle la formación necesaria para resolver problemas del mundo real y tomar decisiones basadas en datos. El individuo alfabetizado en datos es capaz de comprender, explicar, utilizar, interpretar, consumir y difundir -de manera crítica y eficaz- los datos, y convertirlos en información y en conocimiento. Este estudio se caracteriza por tener una naturaleza, fundamentalmente, cualitativa. En primer lugar, se desarrolla un tipo de investigación documental de carácter exploratorio para identificar y analizar los modelos y prácticas formativas que se estén efectuando en el ámbito universitario sobre la alfabetización en datos. La búsqueda se hizo a través de la plataforma Google, bajo unos criterios de investigación comunes ("alfabetización en datos" AND "Universidad", "formación en datos" AND "universidad"), y en distintos idiomas (inglés, portugués, italiano y francés). Como criterios de inclusión, se limitó la búsqueda a los últimos 5 años (2018-2022) y se otorgó prioridad a los modelos y prácticas formativas basados en cursos (MOOC, Webinar, Blog, etc.). La muestra se compone por 82 tipos de prácticas formativas procedentes de Brasil, España, Estados Unidos, Francia, Italia, Reino Unido y Suiza. La información se compiló en una ficha con las siguientes categorías: país, denominación de la instrucción (Título de experto, MOOC, Seminario, etc.), modalidad (presencial, online, etc.) coste, metodología (expositiva o interactiva); contenidos de aprendizaje, colectivo al que se dirige (estudiantes de grado, postgrado o personal docente e investigador) y duración. La base de datos resultante se ha analizado cuantitativamente mediante el software estadístico SPSS.28. En cuanto a los resultados hallados, se registra que el 34,1% de las opciones formativas se imparten desde España, el 22% en Francia y el 19,5% en Reino Unido. Más de la mitad de la formación (53,7%) tiene lugar a través de seminarios, cursos o talleres y casi tres cuartas partes de las prácticas son de pago (70,7%). La presencialidad se rige como la modalidad más utilizada (36,59%), seguida de la formación virtual (34,1%). La principal instrucción se dirige hacia la ciencia de los datos; la gestión de datos y el Big Data (25,1%; 22,6% y 12,3% respectivamente). El 31,7% de las actividades sigue una metodología interactiva y el 30,5% desarrolla un método interactivo y expositivo. El 20,7% de la formación se dirige a personas graduadas, diplomadas o licenciadas; a estudiantes de postgrado (17,9%) y a otros profesionales (14,4%). La duración de la formación es principalmente extensa, de 13 a 24 meses (24,39%). Por último, las categorías examinadas ofrecen diferentes resultados dependiendo del país en el que se imparta el aprendizaje. Así, por ejemplo, los/as titulados/as en España, aun asumiendo el coste de la formación, tienen una oferta formativa amplia, caracterizada por la presencialidad, con una metodología interactiva/expositiva y una duración extensa.

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Section: Introductionunclassified

Data Literacy: Practices and Training Scenarios

Martín-González,

Iglesias-Rodríguez

2023

REV.EDICIC

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Emergence and evolution of data literacy: Insights from a bibliometric study

Fernández-Pascual,

Pinto,

García Marco

2024

Journal of Librarianship and Information Science

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This study aims to contribute to the pertinent body of knowledge by examining the field of data literacy (DL) to better understand its trends and evolution, thematic clusters, relevant studies and the most productive authors and journals. The analysis of scientific literature indexed by Web of Science from 1980 to 2023 ( n = 1704 items) combined co-occurrence (using VOSviewer) and co-citation (using CiteSpace) techniques based on the words in the title and abstract, as well as the keywords, authors and journals. There is evidence of four main trend topics (Data Literacy, Statistical Literacy, Data-based assessment and e-society) and six thematic clusters (Data Literacy, Statistical Literacy, Quantitative Literacy, Big Data, Data Science and Quantitative Skills). With DL emerging in 2011, the research initially focused on both quantitative and statistical literacy, and later (2012–2016) shifted toward applying statistical literacy to various disciplines. Since 2018, the use of data has led to the emergence of fields like big data and data science, resulting in progress being made in data literacy. The combination of the two analysis techniques offers complementary perspectives: co-word analysis reveals fields of application, and co-citation analysis shows the internal evolution of the discipline. This study evidences a significant increase in publications on DL, indicating its expansion to several disciplines and a promising, yet uncertain, future.

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Characterization of Training Models in Data Literacy: Perspectives For Teacher Training

González,

Rodríguez

2024

RGSA

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Objective: This article presents the results of a study on training practices and models for data literacy at the university level. Theoretical Framework: Data literacy is an emerging and novel construct that provides the training required in a digital and digitized society. Method: To achieve this purpose, the training proposals based on courses, offered in the period from 2018 to 2022, and available in Spanish, English, Portuguese, French and Italian, were previously identified. Then, different categories were established that allowed the grouping of the data obtained, which were recorded in a file created for this purpose. Results and Discussion: The quantitative analysis carried out makes it possible to determine which country offers the most training in data literacy; the most common type of practice, the modality under which it is usually offered and the methodology applied; its cost and the target audience. It also confirms the existence of links between the different variables examined that characterize the type of training offered. Research Implications: It confirms the urgent need for a transversal training model in data literacy that responds to its main paradigms and parameters. Originality/Value: This study contributes to the literature by characterizing, for the first time, the training practices in data literacy, which will make it possible to detect the shortcomings and areas for improvement that these training scenarios present.

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Quelle(s) réponse(s) à l’enjeu d’acculturation aux données ? Un état de l’art des caractéristiques de la data literacy

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Data Literacy: Practices and Training Scenarios

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