lunes, 20 de agosto de 2012

GUIA PARA EL DESARROLLO DE LOS CRITERIOS 1,2 y 3 DEL GRUPO 4


1.     DISEÑO
Aspecto 1 Definición del problema y selección de variables
  Se debe identificar el problema o la pregunta de investigación concretos, e indicar la variable o variables elegidas para la investigación.
  Se debe indicar claramente qué variables son:
-  independientes (manipuladas): la variable independiente es la que el investigador ha resuelto  
     modificar a lo largo de la experiencia.
- dependientes (medidas): la variable dependiente es la que se modifica como consecuencia de
     haber cambiado la variable independiente
-  controladas (constantes): (Nombrarlas todas) son aquellas que deben mantenerse constante para no influir en los  efectos de la variable independiente sobre la variable dependiente.
Se pueden diferenciar:
Factores que permanecen constantes
Factores que afectan los resultados pero no se pueden controlar
Si se utilizan fuentes de referencia, estas deben estar indicadas en notas a pie de página

Aspecto 2 Control de variables
La expresión "control de variables" se refiere a la manipulación de la variable independiente y al intento de mantener las variables controladas en un valor constante. El método debe mencionar de forma explícita cómo se logra el control de las variables. Se debe explicar detalladamente cómo se va a controlar cada una de las variables. Generalmente un esquema o diagrama claro y correctamente rotulado del dispositivo, ayuda a describir el método empleado.

Aspecto 3 Desarrollo de un método para la obtención de datos
  La definición de "datos pertinentes y suficientes" depende del contexto. El trabajo práctico planificado debe prever la obtención de datos suficientes para abordar adecuadamente el objetivo o la pregunta de investigación y para poder evaluar la fiabilidad de los datos.
  Si hay que llevar a cabo un análisis de errores que requiera calcular la desviación estándar, será necesaria una muestra con al menos cinco datos.
  Se debe indicar claramente:  
     ¿Qué se va medir? ¿Cómo se va a medir? ¿Con qué instrumento se mide? ¿Con qué frecuencia se mide?  
     ¿Cuántos datos se van a obtener? ¿En qué unidades se indicarán los valores? ¿qué se hará con los datos?
     (tipo de gráfica, test estadístico)
·      Incluir el número de repeticiones que se van a hacer y el porque
·      Se puede incluir la tabla para el registro de los datos
·      Se puede tomar una foto digital del dispositivo y rotular los materiales usados

2.     OBTENCIÓN Y PROCESAMIENTO DE DATOS (OPD)
Aspecto 1. Registro de datos brutos
  Lo ideal es trabajar en la obtención de datos por su cuenta.
  Cuando la obtención de datos se realiza en grupos, el registro y procesamiento de los mismos debe hacerse de forma independiente si va a evaluarse este criterio.
  Para la evaluación del aspecto 1, los alumnos deben indicar claramente cuáles son sus datos.
  Los datos brutos son los datos obtenidos directamente por medición. Pueden incluir datos cualitativos asociados. Se permite la conversión de datos brutos escritos a mano a formato electrónico.
  El término "datos cuantitativos" se refiere a las mediciones numéricas de las variables asociadas a la investigación.
  Se consideran datos cualitativos asociados aquellas observaciones que pueden mejorar la interpretación de los resultados.
  Se deben anotar datos cualitativos y cuantitativos.
  Los valores cuantitativos deben:
-  Registrarse en tablas con título descriptivo
-  Poseer unidades de medida: gramos, litros, concentración, metros etc.
-  Errores e incertidumbres en las medidas, ejemplo 5,12 g ± 0,01 g
-  Tener siempre la misma cantidad de cifras decimales
-  Las tablas deben tener títulos completos
-  En las tablas de datos cuantitativos, debe anotarse claramente en cada columna un encabezado, las
    unidades y una indicación de la incertidumbre de la medición.
-  La incertidumbre de los datos y el número de cifras significativas utilizadas en los mismos deben ser
    coherentes. El número de cifras significativas debe reflejar la precisión de la medición.
-  No deben existir variaciones en la precisión de los datos brutos. Por ejemplo, debe utilizarse siempre el
   mismo número de decimales.
-  El grado de precisión de los datos derivados del procesamiento de datos brutos (por ejemplo, las medias)
   debe ser el mismo que el de los datos brutos.

Aspecto 2   Procesamiento de datos brutos
  El procesamiento de datos se refiere a la combinación y manipulación de los datos brutos (como su suma, resta, potenciación, división) para determinar el valor de una magnitud física, así como tomar la media de varias mediciones y transformar los datos en una forma adecuada para su representación gráfica.
  La representación gráfica de datos brutos (sin obtención de una línea de ajuste) no constituye procesamiento de los datos.
·      Los estadísticos tales como media, la desviación estándar y el coeficiente de correlación son cálculos estándar, no se requiere incluir cálculos escritos.

Aspecto 3  Presentación de los datos procesados
  Se espera que los alumnos elijan por sí mismos un formato de presentación adecuado (por ejemplo, una hoja de cálculo, una tabla, una gráfica, un diagrama, un diagrama de flujo, etc.).
  Los cálculos, tablas o gráficas deben llevar rótulos claros.
  Las gráficas deben tener escalas apropiadas, sus ejes deben estar rotulados con indicación de las unidades y los puntos deben estar representados de forma exacta con una línea o curva de ajuste óptimo adecuada (no un diagrama de dispersión con líneas que conecten los puntos entre sí).
  Los alumnos deben presentar los datos de tal forma que sea posible seguir todas las etapas hasta llegar  al resultado final.
  Las cantidades finales calculadas deben expresarse en unidades del sistema métrico o SI y deben expresarse con el número correcto de cifras significativas. También deben tenerse en cuenta las incertidumbres asociadas a los datos brutos.
  Para el tratamiento de las incertidumbres en el análisis gráfico es preciso determinar las líneas de ajuste óptimo apropiadas.





3.     CONCLUSIÓN Y EVALUACIÓN (CE)
Aspecto 1   Formulación de conclusiones
  El análisis podría incluir la comparación entre diferentes gráficas o la descripción de las tendencias que muestran las gráficas. La explicación debe incluir observaciones, tendencias o pautas reveladas por los datos.
Si se mide un valor ya conocido y aceptado de una magnitud física, se debe extraer una conclusión sobre su confianza en el resultado experimental que han obtenido, comparándolo con el valor reflejado en el libro de texto o en otras publicaciones. Deben proporcionarse las referencias completas de la bibliografía consultada.

Aspecto 2  Evaluación de los procedimientos 
  Se debe evaluar:
- El diseño experimental y el método empleado enumerando los puntos débiles y apreciando su importancia. En la evaluación del método utilizado, se deben analizar específicamente los procedimientos, el uso de equipos y la organización del tiempo.
- La calidad de los datos
- La precisión y la exactitud de las mediciones.
  Conviene identificar los hechos que conducen a perder confianza en las conclusiones que se obtienen a partir de los datos experimentales.

Aspecto 3   Mejora de la investigación
Las sugerencias de mejoras deben basarse en los puntos débiles y las limitaciones señaladas en el aspecto 2. Aquí pueden plantearse modificaciones de las técnicas experimentales y de la gama de datos obtenidos. Las modificaciones propuestas deben ser realistas y deben especificarse claramente. No es suficiente afirmar, en términos generales, que deben utilizarse instrumentos más precisos.
Errores e incertidumbres en la evaluación interna de Biología
Los sistemas biológicos son complejos y difíciles de controlar. No obstante, las investigaciones biológicas requieren hacer mediciones y los alumnos de Biología deben ser conscientes de las fuentes de error de sus datos tanto cualitativos como cuantitativos.
El tratamiento de los errores y las incertidumbres se evalúa directamente con:
  el criterio “Obtención y procesamiento de datos”, aspectos 1 y 3 (registro de datos brutos y presentación de los datos procesados)
  el criterio “Conclusión y evaluación”, aspectos 1 y 2 (formulación de conclusiones y evaluación de los procedimientos).

Referencias o Bibliografía
Citar todas las fuentes usadas en la investigación
Utilizar normas APA












EXPECTATIVAS EN EL NIVEL MEDIO Y EN EL NIVEL SUPERIOR

En todas las etapas de un informe sobre un trabajo práctico debe haber constancia de la apreciación de los errores:
  En la etapa de diseño, en la que hay que evaluar las limitaciones de tiempo y de material, y controlar las posibles fuentes de errores. Es necesario tener en cuenta la magnitud e importancia de la variación normal en los sistemas biológicos.
  En la etapa de obtención y procesamiento de datos, en la que hay que indicar el grado de precisión de los dispositivos de medición, así como otras fuentes de error observadas.
  En la etapa de conclusión y evaluación, en la que hay que discutir las fuentes de errores, así como posibles formas de evitarlas.
Si bien los alumnos deben analizar las posibles fuentes de error en sus investigaciones, no por ello deben llegar a la conclusión de que tales fuentes de error e imprecisión invalidan los resultados experimentales. Los resultados experimentales solo son estimaciones.

Términos y conceptos relativos al análisis de errores

a) Variación aleatoria o variación normal
En las investigaciones biológicas, los errores pueden ser causados por cambios en el material empleado o por cambios en las condiciones bajo las que se realiza el experimento. Los materiales biológicos son considerablemente variables. Por ejemplo, el potencial hídrico de tejidos de patata puede calcularse sumergiendo trozos de tejido en varias soluciones de sacarosa con distinta concentración. Sin embargo, los trozos de tejido tendrán potenciales hídricos diferentes, especialmente si han sido tomados de distintas patatas. Los trozos de tejido extraídos de la misma patata también presentarán variaciones en su potencial hídrico, aunque probablemente la variación normal será menor que la de los trozos tomados de diferentes patatas. Por consiguiente, los errores aleatorios pueden minimizarse mediante una cuidadosa selección del material y un control atento de las variables. Por ejemplo, puede usarse una cubeta de agua para reducir las fluctuaciones aleatorias en la temperatura ambiente.
Los errores humanos pueden producirse aleatoriamente cuando se realiza un gran número de mediciones tediosas, lo que puede causar variaciones en la capacidad de  concentración. La medición automatizada mediante un sistema de registro de datos puede ayudar a reducir la probabilidad de este tipo de error. Como alternativa, el experimentador puede realizar pausas de vez en cuando.

b) Errores humanos
Los errores humanos se pueden producir por una lectura o uso incorrectos de herramientas, instrumentos o protocolos. Por ejemplo, para medir la temperatura de un líquido con un termómetro, se debe agitar primero el líquido y hacer la lectura con el termómetro inmerso en el líquido. Los termómetros (y otros instrumentos) deben leerse con la vista a la altura del líquido del termómetro (índice o raya de lectura) para evitar errores de paralaje. Los errores humanos pueden ser sistemáticos, porque el experimentador no sabe utilizar el aparato correctamente, o aleatorios, porque disminuye la capacidad de concentración del experimentador.

c) La medición
Cuando se realiza una medición, esto puede afectar al medio en que se realiza el experimento. Por ejemplo, si se introduce un termómetro frío en un tubo de ensayo con una pequeña cantidad de agua caliente, el agua se enfría a causa del termómetro o, cuando se registra el comportamiento de animales, la presencia del experimentador puede influir sobre el comportamiento de éstos.

d) Errores sistemáticos
Los errores sistemáticos pueden reducirse comprobando o calibrando regularmente el equipo para garantizar que funciona correctamente. Por ejemplo, un termómetro puede colocarse en una cubeta de agua con control electrónico para comprobar que el termostato de la cubeta está correctamente ajustado. Para calibrar un colorímetro debe usarse un blanco, para compensar la desviación del instrumento.

e) Grados de precisión e incertidumbre en los datos
Los alumnos deben elegir un instrumento adecuado para medir magnitudes tales como longitudes, volúmenes, valores de pH e intensidades lumínicas. Ello no significa que haya que justificar el uso de cada instrumento y, por otra parte, cabe observar que el laboratorio de ciencias del colegio tal vez no cuente con el instrumento más adecuado. En lo que respecta a los grados de precisión, la regla más sencilla es que el grado de precisión es más/menos (±) la división más pequeña del instrumento (la menor apreciación). Esto se aplica a las reglas y los instrumentos con visores digitales. El límite de error del instrumento, por lo general, no es mayor que la menor apreciación, siendo normalmente una fracción de ésta. Por ejemplo, una bureta o un termómetro de mercurio se lee normalmente hasta la mitad de la división más pequeña apreciable. Ello significa que un valor de bureta de 34,1 cm3 se consideraría 34,10 cm3 (± 0,05 cm3). Nótese que el valor volumétrico se cita ahora con un decimal más para que sea coherente con la incertidumbre.
La incertidumbre estimada toma en consideración los conceptos de menor apreciación y de límite de error del instrumento, pero también, cuando es pertinente, mayores niveles de incertidumbre cuando éstos son indicados por el fabricante del instrumento, o consideraciones de tipo cualitativo tales como problemas de paralaje en la lectura de un termómetro, el tiempo de reacción en el inicio y parada de un cronómetro, o la fluctuación aleatoria en la lectura de una balanza  electrónica. Los alumnos deben hacer todo lo posible para cuantificar estas observaciones dentro de la incertidumbre estimada.
Hay otros protocolos igualmente adecuados para el registro de incertidumbres. En la evaluación interna de Biología no hay preferencia por ningún protocolo en concreto, y los moderadores estarán de acuerdo con el profesor siempre que esté claro que éste ha pedido a los alumnos que registren las incertidumbres y que dichas incertidumbres sean de una magnitud razonable y coherente.

f) Propagación de errores
No se espera que se propaguen errores durante el procesamiento de los datos, pero esto se considerará aceptable si se da una explicación del error experimental.

g) Repeticiones y muestras
Los sistemas biológicos, por su complejidad y variabilidad normal, requieren observaciones repetidas y múltiples muestras del material. Por regla general, el número mínimo de mediciones o muestras es cinco. Las muestras muy pequeñas constan de 5 a 20 especímenes, las pequeñas entre 20 y 30, y las grandes más de 30. Obviamente, esto variará en función del tiempo disponible para un trabajo práctico. Para reforzar este aspecto, se podrían incluir en el plan de trabajos prácticos algunas investigaciones simples que permitan una muestra grande o un número grande de mediciones repetidas. También es posible usar datos de toda la clase para generar un número suficiente de repeticiones que permita un procesamiento adecuado de los datos. En cualquier caso, cada alumno debe haber estado involucrado personalmente en el proceso de obtención de datos, debiendo haber presentado e identificado claramente sus propios datos. Cuando se haya realizado un número suficiente de repeticiones, se espera que se calcule la desviación estándar de la media. También puede calcularse otro estadístico −el error estándar de la media− para estimar los límites de confianza. Aunque no se requiere el error estándar, éste sería una alternativa aceptable a la desviación estándar. Para establecer la diferencia significativa entre dos muestras, se puede realizar un test t de Student. Sin embargo, este test no debe realizarse sistemáticamente pues solo es adecuado cuando se dan ciertas condiciones (datos en intervalos, tamaños muestrales mayores de 5 y distribución normal de la población).
Cuando dichos estadísticos se calculen a partir de un menú de una calculadora o un computador, no se requerirá un ejemplo detallado, aunque sí se deberán presentar los datos de forma que puedan seguirse claramente los pasos dados en el procesamiento de los mismos.
Los alumnos deben ser conscientes de que si una lectura es particularmente diferente de las demás, puede excluirse del procesamiento y análisis de datos. Eso sí, los alumnos deben justificar siempre el porqué de dicha decisión.  

NORMAS BÁSICAS PARA LA PRESENTACIÓN DE UN INFORME  DE LABORATORIO

Escribir  un  informe  de  laboratorio  resulta  ser muy  diferente  de  la  realización  de  observaciones  y  registro  de  datos  en  su  trabajo  práctico.  En  la  elaboración  de  un informe de  laboratorio, el docente puede  brindarle  un marco de  referencia  o  bien Ud.  puede desarrollarlo por sí mismo. En general, este informe debería incluir:

1)  Título. Este debe ser específico. "El crecimiento de las plantas" o "Nutrición de  los  vegetales" son títulos demasiado vagos. Un buen título sería "El efecto de la deficiencia de minerales sobre el crecimiento de Solanum sp.".

2)  Objetivo.  Esta  sección  debería  presentar  el  problema  que  se  investiga.  El enunciado  debe  ser  simple.  Por  ejemplo  "Determinar  cómo  la  falta  de  ciertos minerales en el suelo afectan el crecimiento de Solanum sp.”

3)  Pregunta:  Se  formulará    una  pregunta  relacionada  con  una  observación  en  particular sobre el sistema que es objetivo de estudio o investigación. Ejemplo: “¿Afecta al crecimiento de Solanum sp la ausencia de nitratos? “ 

4)  Formulación  de  una  Hipótesis:  Debe  ofrecer  una  explicación  a  una  observación  (es  la  respuesta  a  la  pregunta).    Será  planteada  como  un  enjunciado,  nunca  como  pregunta.  Se  debe  referir  sólo  a  una  variable  independiente. Debe  ser  testeable  por medio  de  la  experimentación.  Ejemplo:  “El  nitrato  es  una  fuente  de  nitrógeno  que  es  utilizado  en  la  fabricación  de  proteínas  por  la  planta  por  lo  tanto  su  ausencia  afectará  al  crecimiento  de  Solanum sp.”

5)  Predicción:  Se  formulará  una  o  varias  predicciones  relacionadas  con  la  hipótesis.  Ejemplo:  “La  ausencia  de  nitratos  causará  un  crecimiento significativamente menor  frente a las  plantas de Solanum sp con nitratos en el  suelo.  El  bajo  crecimiento  acompañará  a  un  color  amarillento  en  las  hojas debido  ala escasez de proteínas en las plantas.”

6)  Materiales y Métodos. En esta sección se debe indicar exactamente qué se hizo para  probar  o  rechazar  la  hipótesis.  Debe  mencionar  todos  los  elementos utilizados  indicando  en  cada  caso  el  error  de  los  aparatos  de  medición  y  su fabricante  y  modelo  cuando  sea  necesario.  Incluya  cuando  sea  apropiado  un esquema  de  su  diseño  experimental.  No  olvide  mencionar  las  medidas  de seguridad que hubiese tomado. 
      Asegúrese  de  tener  un  control  en  su  experimentación.  Ejemplo:  “la  planta utilizada  como  control debería  ser  idéntica   y  sometida  a  las mismas condiciones, excepto en la variable a testear. En este caso el contenido de nitratos en el suelo en que vive la planta".

7)  Resultados. Esta sección forma la base de sus análisis y conclusiones. Estos son  puramente  objetivos.    No  incluya  sus  interpretaciones  como  parte  de  esta sección. Debe asegurarse que sus observaciones y mediciones estén volcadas en esta  sección.  No  pase  por  alto  ningún  resultado.  Registre  todos  los  datos obtenidos en su experimentación. Dé una completa descripción de lo acontecido. Ilustraciones,  gráficos,  tablas  y  esquemas  deben  ser  incluidos  como  para sustentar la información.

8)   Análisis  y Conclusiones. Estos  son subjetivos por naturaleza. En esta  sección  Ud.  debe  interpretar  los  resultados  obtenidos,  expresando  cómo  los  resultados prueban o no la hipótesis planteada. Escriba cada conclusión por separado y en sentido  positivo.  Ud.  no  puede  dejar  dudas  en  los  lectores  acerca  de  las conclusiones  extraídas  sobre  la  base  de  la  evidencia  colectada.  Asegúrese  de incluir los problemas encontrados durante el desarrollo de los experimentos que constituyan una fuente de error en los mismos, incluya además los cambios o  modificaciones que realizaría para disminuir esta fuente de error.

9)   En  todos  los  casos  se  deberán  respetar  las  normas  que  rigen  la nomenclatura biológica. Los nombres  de  los géneros y/o  especies, deberán  escribirse con  un tipo  de  letra  que  los  distinga  del  resto  del  texto.  Por  ejemplo  en  itálica Larus  dominicanus, subrayado Anas georgica, o en negrita Apis mellifera. El nombre  genérico  se  inicia  con  mayúscula  y  el  nombre  específico  con  minúscula.   También  deberá  respetarse  el  uso  de  unidades  adoptadas  por  el  Sistema  Internacional.

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