Técnicas de recolección y análisis de datos

Muestra

Para el presente estudio, cuyo enfoque es cuantitativo, no experimental, transeccional y correlacional, se ha determinado la aplicación de un muestreo probabilístico estratificado proporcional, con el propósito de garantizar la representación equitativa de los dos grupos clave de interés: estudiantes de primer semestre (quienes cursan la Unidad de Aprendizaje Curricular de Humanidades I) y de tercer semestre (quienes cursan Humanidades II), del Centro de Bachillerato Tecnológico Agropecuario No. 35, Plantel Valle de Chalco, durante el ciclo escolar agosto 2025 – julio 2026.

Población objetivo (N):

Estudiantes de primer y tercer semestre del CBTA No. 35, inscritos en las UAC de Humanidades I y II durante el ciclo escolar 2025-2026.

La población total está conformada por:

• Primer semestre: 707 estudiantes (aproximadamente 20 grupos).

• Tercer semestre: 571 estudiantes (aproximadamente 17 grupos).

• Total: 1,278 estudiantes.

Tamaño de la muestra (n):

El cálculo del tamaño de muestra se realizó mediante la fórmula para poblaciones finitas, considerando un nivel de confianza del 95% y un margen de error del 5%, como recomiendan Hernández Sampieri, Fernández-Collado y Baptista (2022):

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Donde:

• $N=1278$ (población total)

• $Z=\mathrm{1.96 }$(valor Z para un 95% de confianza)

• $p=$$0.5,$ (máxima variabilidad)

• $e=0.05$ (error máximo permitido)

Distribución proporcional por estratos:

Para asegurar una representatividad adecuada, el tamaño de la muestra se distribuirá proporcionalmente entre los estratos:

• Primer semestre (707 estudiantes = 55.3%):
  $296\times \mathrm{0.553\; = }$ estudiantes

• Tercer semestre (571 estudiantes = 44.7%):
  $296\times \mathrm{0.447\; = }$ estudiantes

Técnica de selección dentro de cada estrato:

Una vez definidos los estratos, se aplicará una técnica de muestreo aleatorio simple, seleccionando estudiantes de manera aleatoria a partir de las listas oficiales de matrícula. Esta técnica garantiza que todos los elementos del estrato tengan la misma probabilidad de ser seleccionados, lo que permite reducir el sesgo en la muestra y aumentar su representatividad (Hernández Sampieri et al., 2022).

Técnicas e instrumentos de recolección de datos

Se utilizarán dos técnicas complementarias: encuesta y análisis documental.

1. Encuesta estudiantil

La encuesta permitirá obtener información directa y estandarizada sobre los hábitos, percepciones y formas de uso de ChatGPT por parte del estudiantado en la elaboración de tareas y proyectos en las Unidades de Aprendizaje Curricular de Humanidades I y II.

Instrumento: Cuestionario estructurado

• Se diseñará un cuestionario cerrado con escala tipo Likert (de 5 puntos), que abordará dimensiones como:

  • Frecuencia y tipo de uso de ChatGPT (informativo, redacción, ideas, organización).

  • Finalidad del uso (comprensión, agilización, copia textual, etc.).

  • Percepción sobre su impacto en el aprendizaje.

• El cuestionario será validado mediante juicio de expertos y prueba piloto.

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2. Análisis documental

Esta técnica tendrá como propósito evaluar de manera objetiva los niveles de reflexión, lectura profunda y argumentación expresados por el estudiantado en productos académicos desarrollados en el semestre: tareas, proyectos, reportes de lectura y participaciones escritas.

Instrumentos del análisis documental:

a) Rúbrica de evaluación de pensamiento crítico en tareas y proyectos

b) Rúbrica de análisis de lectura profunda

c) Guía de análisis de contenido

Análisis de datos

El análisis de los datos se realizará desde la perspectiva cuantitativa con la Prueba de correlación de Pearson y Spearman y desde la perspectiva cualitativa a través de la categorización temática de niveles de reflexión y argumentación, apoyado en el modelo de Lipman.