Cómo desarrolla el profesorado las competencias profesionales para el Trabajo Social



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Cómo desarrolla el profesorado las competencias profesionales para el Trabajo Social. Una aplicación mediante Técnicas de Lógica Difusa (TLD).

Autor/es

Francisco Gomez Gomez, PILAR MUNUERA GOMEZ, Antonio García Gans

RESUMEN.
El presente trabajo da cuenta del estudio sobre las opiniones de los profesores, de la Facultad de Trabajo Social en la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y de otras universidades españolas, sobre las competencias profesionales para el Trabajo Social a partir de sus opiniones recogidas mediante un cuestionario, a cuyos resultados se aplicaron Técnicas de Lógica Difusa (TLD) para su interpretación y tratamiento.

Se abordan las directrices del método de tratamiento con TLD, desarrolladas previamente por los integrantes del Grupo de Investigación (Gómez y García, 2007), como nuevo método de interpretación de las respuestas, tratadas mediante una aplicación informática diseñada y desarrollada para tal fin.

El cuestionario utilizado se elaboró con las competencias más importantes recogidas en el Libro Blanco de la Titulación de Grado en Trabajo Social, publicado por la ANECA (Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación), (Vázquez et al, 2004), que había sido validado anteriormente (Gómez, 2010) en un estudio sobre competencias profesionales realizado a estudiantes de Trabajo Social.

El estudio confirma que se favorece la toma de decisiones mediante el tratamiento de los datos de la encuesta mediante TLD frente al tratamiento de los datos con Lógica Clásica, que a pesar de ofrecer unos datos similares no aporta las mismas evidencias que la Lógica Difusa.

Además, se da cuenta de algunos indicios sobre las diferentes opiniones del profesorado sobre las competencias para el desempeño profesional del Trabajo Social, según sus diferentes estatus laborales y cualificaciones formativas.

PALABRAS CLAVE:

Competencias profesionales, Trabajo Social, Lógica Difusa, Encuesta, Profesores.



1. ANTECEDENTES Y ESTADO ACTUAL DEL TEMA.

Algunas de las nociones y datos, publicados, sobre el tratamiento de cuestionarios con Técnicas de Lógica Difusa (TLD), y de las directrices del nuevo método de tratamiento de cuestionarios mediante las citadas TLD (Gómez y García, 2007), con el que se obtiene la respuesta equivalente grupal, así como la pertenencia e indecisión de la misma, reduce la interpretación subjetiva de los encuestadores y favorece la toma de decisiones.

Los resultados previos a este estudio obtenidos sobre adquisición de competencias profesionales para el desempeño del Trabajo Social (Gómez, 2010) en el que se aplicaron las TLD en el tratamiento de los datos de los cuestionarios pasados a los estudiantes de Trabajo Social de diferentes asignaturas de la carrera, pusieron de manifiesto las diferencias existentes en materia de grados de pertenencia, de las respuestas dadas por los estudiantes, entre las asignaturas del Trabajo Social y las que siendo de otras áreas incorporaban prácticas en sus programas y aquellas de otras materias distintas del Trabajo Social que no incorporaban prácticas en sus programas.

La Lógica Difusa (Fuzzy Logic) creada por Zadeh (1965) a partir de la Teoría de Conjuntos Difusos (o Borrosos. Fuzzy Set) ha sido ampliamente difundida en ámbitos tecnológicos como la ingeniería, la informática, la robótica y en diferentes industrias, por ejemplo la del frío, pero las aproximaciones en otros ámbitos de la investigación como el de las humanidades y el social se ha quedado en meras aproximaciones, cuando no especulaciones.

Cabe resaltar, no obstante, como ejemplos de esas aproximaciones algunos intentos de explicar, en nuestro país, la adecuación metodológica de la Lógica Difusa a la educación (Ballester y Colom, 2006), al derecho (Esparza, 2003), la política (Felizzola, 2007), la psicología (Prieto y San Luís, 1992), la economía (Pecha y Villamil, 2002 y Fuentes y Lozano, 2003) y el trabajo social (Gómez y Herrador, 2008) pero todo lo publicado al respecto evidencia esos acercamientos explicativos que no van mucho más allá en cuanto a las aplicaciones prácticas se refiere.

En nuestro país existen algunos grupos de investigación que han realizado estudios y aplicaciones sobre lógica difusa, como por ejemplo el liderado por el profesor Galindo (2005, 2008, Galindo y otros, 2005, 2008)), de la Escuela de Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga. Lo que ha dado lugar a múltiples trabajos de investigación y tesis doctorales pero aplicadas a la informática y a otros ámbitos técnicos. Esto mismo puede afirmarse de otros ámbitos científicos, pues una revisión de lo escrito sobre la temática en lengua inglesa muestra las mismas condiciones de aplicación técnica. El método de tratamiento de los cuestionarios con Técnicas de Lógica Difusa, (TLD) y sus directrices es el objeto de la aplicación del proyecto presentado y aprobado en la convocatoria realizada por el Departamento de Trabajo Social y Servicios Sociales de la Universidad Complutense de Madrid, cuyos resultados se presentan en este trabajo.

La lógica difusa se aplica en conjuntos y sistemas difusos de tal modo que cualquier elemento de un universo de datos puede pertenecer a un conjunto con un determinado grado de pertenencia. La aplicación de esta teoría matemática suaviza mucho la rigidez de los valores de cuantificación de las respuestas que hay en el tratamiento clásico de los datos de las encuestas (Gómez y García, 2010).

Como consecuencia de los trabajos del Grupo de Investigación UCM (940102) las directrices iniciales del año 2007 evolucionaros las siguientes directrices del año 2010. Este método de tratamiento de datos basado en la lógica difusa y su método de procesamiento de datos se resume en los siguientes pasos:

1. Se establece como universo de discurso el intervalo de números reales [0, 100]

2. Se define para cada pregunta un marco de conocimiento de tantos conjuntos difusos-etiquetas lingüísticas como respuestas tenga la pregunta. Todos los elementos del marco de conocimiento tienen el mismo dominio [0, 100].

3. Las funciones de pertenencia de cada etiqueta lingüística son curvas de tal modo que los valores correspondientes a la pertenencia 1 estén uniformemente distribuidos en el dominio, incluidos los extremos, y cada función tenga dos valores de pertenencia 0 en los extremos del dominio, excepto en las etiquetas extremas que tendrán un único valor de pertenencia 0 que estará en el otro extremo del intervalo.

4. Las respuestas en blanco de una pregunta forman parte del conjunto de datos a tratar pero forman un subconjunto disjunto con el subconjunto de respuestas elegidas. Por ello a estas respuestas no se les asigna ninguna etiqueta lingüística aunque si que se les define una función de pertenencia que determinará el valor del universo del discurso que les corresponde.

5. Las funciones de pertenencia de las respuestas en blanco de cada pregunta son curvas de tal modo que tengan dos valores de pertenencia 1 en los extremos del dominio y un valor de pertenencia 0 correspondiente al valor medio de las etiquetas lingüísticas de la pregunta.

6. La pertenencia del valor correspondiente a cada respuesta es igual a su porcentaje obtenido en la encuesta expresado en tanto por uno.

7. Se determina un “conjunto de puntos ponderados” de tal modo que a cada respuesta le corresponde un punto cuya abscisa el valor de su “máximo” en la función de pertenencia y cuya ordenada es su pertenencia.

8. Para etiquetas lingüísticas extremas se determina, en la recta de su función de pertenencia, el punto que tiene esa pertenencia y su abscisa es el valor de dicha respuesta en el conjunto difuso. Se ha escogido esta función por ser similar a las demás pero definiendo un solo “mínimo” de pertenencia ya que las respuestas en blanco constituyen un subconjunto disjunto con las respuestas elegidas. Dividimos por 100 el porcentaje.

9. Para etiquetas lingüísticas intermedias se procede de igual modo pero resultan dos puntos (uno en cada recta de la función de pertenencia curva). Se toma el valor del punto cuya suma de distancias a los “puntos ponderados” sea menor.

10. Se calcula el valor medio de los valores correspondientes a todas las respuestas de la pregunta.

11. A las respuestas en blanco se les asigna una pertenencia igual a su porcentaje obtenido en tanto por uno. Para cada pertenencia son posibles dos valores (uno en cada recta de la función de pertenencia curva invertida). Se toma el valor del punto que esté a mayor distancia de los “puntos ponderados”.

12. El valor global de la pregunta es el valor medio de los obtenidos en sus respuestas y de las respuestas en blanco cuando las haya

13. Al valor global le corresponde la pertenencia del punto de la pendiente de curva que tenga en su vertical. Ésta define la etiqueta lingüística del valor global. Se aplica el concepto matemático de distancia en dos dimensiones. Si no hay respuestas en blanco el valor numérico global es el obtenido en el apartado 10.

Los estudios desarrollados por los miembros del grupo de investigación UCM 940102 “Observatorio para la Intervención Social en las Organizaciones” y de otros en marcha son los que permiten que podamos contar con algunos avances de resultados para compartir en este artículo previos a la cuenta de resultados obtenidos por este estudio.

La publicación del trabajo sobre “Adquisición de competencias profesionales para el desempeño del Trabajo Social” (Gómez, 2010), donde se recoge un estudio en el que se aplica la versión inicial de las directrices descritas anteriormente es el estudio de referencia más importante porque supuso la validación del cuestionario aplicado.

Citaremos también los trabajos realizados, por el Grupo de Investigación UCM (940102), y en ejecución sobre la temática:

1. Uno –inédito- titulado: “Estudio de la evolución de la incidencia de factores psicosociales en los alumnos de la enseñanza militar de perfeccionamiento de la Escuela Politécnica Superior del Ejército” (García, 2009).

2. Otros ya diseñados para aplicar en la Escuela Politécnica Superior del Ejército en Madrid, en la Universidad Complutense de Madrid, en la Universidad Técnica de Ambato (Ecuador) y en la Universidad de Tarapacá en Aricia (Chile), dentro de las actividades que a dichas instituciones educativas y de investigación les son propias, a saber:

a. La Tesis Doctoral de García Gans que se encuentra en un estado de redacción avanzada, titulada: “Graduación de características cualitativas mediante Técnicas de Lógica Difusa”.

b. Un trabajo final del Master en Trabajo Social Comunitario: Gestión y Evaluación de Servicios Sociales que aplicó el mencionado método a los trabajadores de centros madrileños de atención a las personas afectadas de exclusión social, titulado: Estudio sobre riesgos psicosociales de los profesionales que trabajan con Personas Sin Hogar en el municipio de Madrid (Cubero, 2009, 2011). Y

c. Un estudio sobre riesgos psicosociales en la Universidad Técnica de Ambato, Ecuador y otro en la Universidad de Tarapacá en Arica (Chile) sobre la misma temática, financiado por la Fundación Cajamadrid.



1. ANTECEDENTES Y ESTADO ACTUAL DEL TEMA.

Algunas de las nociones y datos sobre el tratamiento de cuestionarios con Técnicas de Lógica Difusa (TLD), así como las directrices del nuevo método de tratamiento de cuestionarios mediante las citadas TLD (Gómez y García, 2007), con el que se obtiene la respuesta equivalente grupal, así como la pertenencia e indecisión de la misma, reduce la interpretación subjetiva de los encuestadores y favorece la toma de decisiones.

Los resultados previos a este estudio obtenidos sobre adquisición de competencias profesionales para el desempeño del Trabajo Social (Gómez, 2010) en el que se aplicaron las TLD en el tratamiento de los datos de los cuestionarios pasados a los estudiantes de Trabajo Social de diferentes asignaturas de la carrera, pusieron de manifiesto las diferencias existentes en materia de grados de pertenencia, de las respuestas dadas por los estudiantes, entre las asignaturas del Trabajo Social y las que siendo de otras áreas incorporaban prácticas en sus programas y aquellas de otras materias distintas del Trabajo Social que no incorporaban prácticas en sus programas.

La Lógica Difusa (Fuzzy Logic) creada por Zadeh (1965) a partir de la Teoría de Conjuntos Difusos (o Borrosos. Fuzzy Set) ha sido ampliamente difundida en ámbitos tecnológicos como la ingeniería, la informática, la robótica y en diferentes industrias, por ejemplo la del frío, pero las aproximaciones en otros ámbitos de la investigación como el de las humanidades y el social se ha quedado en meras aproximaciones, cuando no especulaciones.

Cabe resaltar, no obstante, como ejemplos de esas aproximaciones algunos intentos de explicar, en nuestro país, la adecuación metodológica de la Lógica Difusa a la educación (Ballester y Colom, 2006), al derecho (Esparza, 2003), la política (Felizzola, 2007), la psicología (Prieto y San Luís, 1992), la economía (Pecha y Villamil, 2002 y Fuentes y Lozano, 2003) y el trabajo social (Gómez y Herrador, 2008) pero todo lo publicado al respecto evidencia esos acercamientos explicativos que no van mucho más allá en cuanto a las aplicaciones prácticas se refiere.

En nuestro país existen algunos grupos de investigación que han realizado estudios y aplicaciones sobre lógica difusa, como por ejemplo el liderado por el profesor Galindo Gómez, J., de la Escuela de Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga. Lo que ha dado lugar a múltiples trabajos de investigación y tesis doctorales pero aplicadas a la informática y a otros ámbitos técnicos. Esto mismo puede afirmarse de otros ámbitos científicos, pues una revisión de lo escrito sobre la temática en lengua inglesa muestra las mismas condiciones de aplicación técnica. El método de tratamiento de los cuestionarios con Técnicas de Lógica Difusa, (TLD) y sus directrices son el objeto de aplicación del proyecto presentado y aprobado en la convocatoria realizada por el Departamento de Trabajo Social y Servicios Sociales de la Universidad Complutense de Madrid.

La lógica difusa se aplica en conjuntos y sistemas difusos de tal modo que cualquier elemento de un universo de datos puede pertenecer a un conjunto con un determinado grado de pertenencia. La aplicación de esta teoría matemática suaviza mucho la rigidez de los valores de cuantificación de las respuestas que hay en el tratamiento clásico de los datos de las encuestas (Gómez y García, 2010).

Como consecuencia de los trabajos del Grupo de Investigación UCM (940102): “Observatorio para la Intervención Social en las Organizaciones” las directrices iniciales del año 2007 evolucionaron a las siguientes directrices del año 2010. Este método de tratamiento de datos basado en la lógica difusa de procesamiento de datos se resume en los siguientes pasos:

1. Se establece como universo de discurso el intervalo de números reales [0, 100]

2. Se define para cada pregunta un marco de conocimiento de tantos conjuntos difusos-etiquetas lingüísticas como respuestas tenga la pregunta. Todos los elementos del marco de conocimiento tienen el mismo dominio [0, 100].

3. Las funciones de pertenencia de cada etiqueta lingüística son curvas de tal modo que los valores correspondientes a la pertenencia 1 estén uniformemente distribuidos en el dominio, incluidos los extremos, y cada función tenga dos valores de pertenencia 0 en los extremos del dominio, excepto en las etiquetas extremas que tendrán un único valor de pertenencia 0 que estará en el otro extremo del intervalo.

4. Las respuestas en blanco de una pregunta forman parte del conjunto de datos a tratar pero forman un subconjunto disjunto con el subconjunto de respuestas elegidas. Por ello a estas respuestas no se les asigna ninguna etiqueta lingüística aunque si que se les define una función de pertenencia que determinará el valor del universo del discurso que les corresponde.

5. Las funciones de pertenencia de las respuestas en blanco de cada pregunta son curvas de tal modo que tengan dos valores de pertenencia 1 en los extremos del dominio y un valor de pertenencia 0 correspondiente al valor medio de las etiquetas lingüísticas de la pregunta.

6. La pertenencia del valor correspondiente a cada respuesta es igual a su porcentaje obtenido en la encuesta expresado en tanto por uno.

7. Se determina un “conjunto de puntos ponderados” de tal modo que a cada respuesta le corresponde un punto cuya abscisa el valor de su “máximo” en la función de pertenencia y cuya ordenada es su pertenencia.

8. Para etiquetas lingüísticas extremas se determina, en la recta de su función de pertenencia, el punto que tiene esa pertenencia y su abscisa es el valor de dicha respuesta en el conjunto difuso. Se ha escogido esta función por ser similar a las demás pero definiendo un solo “mínimo” de pertenencia ya que las respuestas en blanco constituyen un subconjunto disjunto con las respuestas elegidas. Dividimos por 100 el porcentaje.

9. Para etiquetas lingüísticas intermedias se procede de igual modo pero resultan dos puntos (uno en cada recta de la función de pertenencia curva). Se toma el valor del punto cuya suma de distancias a los “puntos ponderados” sea menor.

10. Se calcula el valor medio de los valores correspondientes a todas las respuestas de la pregunta.

11. A las respuestas en blanco se les asigna una pertenencia igual a su porcentaje obtenido en tanto por uno. Para cada pertenencia son posibles dos valores (uno en cada recta de la función de pertenencia curva invertida). Se toma el valor del punto que esté a mayor distancia de los “puntos ponderados”.

12. El valor global de la pregunta es el valor medio de los obtenidos en sus respuestas y de las respuestas en blanco cuando las haya

13. Al valor global le corresponde la pertenencia del punto de la pendiente de curva que tenga en su vertical. Ésta define la etiqueta lingüística del valor global. Se aplica el concepto matemático de distancia en dos dimensiones. Si no hay respuestas en blanco el valor numérico global es el obtenido en el apartado 10.

Los estudios desarrollados por los miembros del grupo de investigación UCM 940102 “Observatorio para la Intervención Social en las Organizaciones” y de otros en marcha son los que permiten que podamos contar con algunos avances de resultados para compartir en este artículo previos a la cuenta de resultados obtenidos por este estudio.

La publicación del trabajo sobre “Adquisición de competencias profesionales para el desempeño del Trabajo Social” (Gómez, 2010), donde se recoge un estudio en el que se aplica la versión inicial de las directrices descritas anteriormente es el estudio de referencia más importante porque supuso la validación del cuestionario aplicado.

Citaremos también los trabajos realizados, por el Grupo de Investigación UCM (940102), y en ejecución sobre la temática:

1. Uno –inédito- titulado: “Estudio de la evolución de la incidencia de factores psicosociales en los alumnos de la enseñanza militar de perfeccionamiento de la Escuela Politécnica Superior del Ejército” (García, 2009).

2. Otros ya diseñados para aplicar en la Escuela Politécnica Superior del Ejército en Madrid, en la Universidad Complutense de Madrid, en la Universidad Técnica de Ambato (Ecuador) y en la Universidad de Tarapacá en Aricia (Chile), dentro de las actividades que a dichas instituciones educativas y de investigación les son propias, a saber:

a. La Tesis Doctoral de García Gans que se encuentra en un estado de redacción avanzada, titulada: “Graduación de características cualitativas mediante Técnicas de Lógica Difusa”.

b. Un trabajo final del Master en Trabajo Social Comunitario: Gestión y Evaluación de Servicios Sociales que aplicó el mencionado método a los trabajadores de centros madrileños de atención a las personas afectadas de exclusión social, titulado: Estudio sobre riesgos psicosociales de los profesionales que trabajan con Personas Sin Hogar en el municipio de Madrid (Cubero, 2009, 2011). Y

c. Un estudio sobre riesgos psicosociales en la Universidad Técnica de Ambato, Ecuador y otro en la Universidad de Tarapacá en Arica (Chile) sobre la misma temática, financiado por la Fundación Cajamadrid.



3. METODOLOGÍA E HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN.

La población objeto de la encuesta está formada por profesores, docentes y laborales docentes, de la Universidad Complutense de Madrid y de otras universidades españolas.

El tratamiento de datos se ha realizado con las siguientes particiones de la muestra encuestada:


  • Totalidad de la encuesta (Todos).

  • Partición binaria 1ª:

  • Personal Docente.

  • Personal Laboral Docente.

  • Partición binaria 2ª:

  • Personal de Escuelas de Trabajo Social (TS).

  • Personal de otras Facultades y Escuelas (no TS).

  • Partición binaria 3ª:

  • Personal de la Universidad Complutense de Madrid (UCM).

  • Personal de otras Universidades españolas (no UCM)

3.1. Tratamiento clásico.

Se indican en diagramas de barras para cada pregunta los porcentajes de elecciones de las respuestas de cada una de los conjuntos de las particiones indicadas. Se toma como respuesta adicional la respuesta en blanco.

Se asigna a cada respuesta, como marca de clase, un valor numérico resultando un conjunto discreto de datos de la encuesta. El valor numérico de cada respuesta se obtiene haciendo un tratamiento de los datos discretos de la encuesta: se calcula la media ponderada de las marcas de clase; el valor resultante se asigna a la respuesta cuya marca de clase sea más cercana (Ver gráfico 4).

3.2. Tratamiento con TLD.

Desde el 2010 las directrices han continuado evolucionando hasta la actualidad. Se aplica el método TLD para tratamiento de encuestas con valores lingüísticos, desarrollado por uno de los miembros del Grupo de Investigación en su tesis doctoral (García, 2012). Utilizado por los miembros del Grupo de Investigación en otros estudios e investigaciones realizadas. El método aplica una funciones de pertenencia para cada una de las respuestas teniendo todas ellas el mismo dominio numérico (cada función determina un conjunto difuso); a las respuestas en blanco también les corresponde un conjunto difuso.

A cada valor del dominio numérico le corresponden tantos puntos como respuestas tenga la pregunta más el punto de la respuesta en blanco, diferenciándose en su pertenencia al conjunto difuso de su respuesta; uno de dichos puntos tendrá un valor máximo de pertenencia.

Con los puntos de pertenencia máxima de cada valor del dominio numérico se determina una función definida a trozos con un máximo por cada conjunto difuso (uniformemente repartidos en el dominio) y con tantos máximos para el conjunto difuso de respuestas en blanco como cambios sucesivos de respuesta (un máximo entre cada dos máximos consecutivos). Cada “trozo” de dicha función determina un intervalo del dominio y los cambios de intervalo siempre tienen lugar en un punto cuya pertenencia es 0,5, pasándose del conjunto difuso de una respuesta al conjunto difuso de “indefinición” (que es el correspondiente a las respuestas en blanco). La unión de todos los intervalos correspondientes a la “indefinición” se corresponde con el conjunto difuso de respuestas en blanco, y todos sus puntos de máxima pertenencia constituyen un único punto múltiple (esto implica que su función de pertenencia es multiforme). Esta función de valores de pertenencia máxima tiene el siguiente aspecto (ejemplo para preguntas con seis respuestas):



Gráfico 1

Para cada pregunta de la encuesta el método asigna un punto difuso a cada una de sus posibles respuestas, con la condición de que los puntos correspondientes a una misma pregunta estén agrupados. El valor medio de los valores difusos obtenidos indica la respuesta grupal, siendo ésta la de mayor pertenencia para dicho valor medio.

Las principales diferencias conceptuales entre el método TLD y el tratamiento de datos discretos de la lógica clásica son las siguientes: los valores correspondientes a las respuestas de la encuesta, incluidas las respuestas en blanco, pueden estar en cualquier lugar del dominio y tienen una pertenencia comprendida entre 0 y 1; las preguntas no respondidas e influyen en el resultado final; la asignación de una respuesta a cada valor está definida por el intervalos del dominio al que pertenece, pero en TLD los intervalos entre dos respuestas consecutivas están separados por un intervalo de “indefinición”.



Cuando se aplica el método al estudio de las respuestas de cada uno de los conjuntos de las particiones indicadas, existen las siguientes posibilidades:

  • Valores repartidos en un mismo lado respecto a un máximo o un minino: estos valores evolucionan del mismo modo cuando la pertenencia aumenta o disminuye.



  • Gráfico 2

  • Valores repartidos en ambos lados respecto a un máximo: estos valores evolucionan aproximándose cuando la pertenencia de todos ellos aumenta; en caso contrario se separan.



  • Gráfico 3

  • Valores repartidos en ambos lados respecto a un minino: estos valores evolucionan aproximándose cuando la pertenencia de todos ellos disminuye; en caso contrario se separan.

  • Consideramos que están alejados de la zona de cambio los puntos con pertenencia comprendida entre 0,75 y 1.

  • Consideramos próximos a la zona de cambio los puntos con pertenencia comprendida entre 0,5 y 0,75.

  • Gráficos: se han construido los gráficos de barras horizontales indicando los valores numéricos (sin pertenencia) y gráficos tipo dispersión indicando los puntos de respuesta (valor, pertenencia) sobre la función discontinua de máximos de pertenencia (además de los ya citados gráficos de barras verticales correspondientes a los % de respuestas) (ver gráficos 6 y 7).

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