Fundamentos de la Investigación Educativa: Metodología, Fuentes y Tratamiento de Datos

1. Introducción a la Investigación Educativa

“La investigación educativa es una de las mejores herramientas… para mejorar el proceso de enseñanza y aprendizaje, comprobar la eficacia… y compartir… experiencias.”

“Existe… desconexión entre la actualidad científica… y la práctica docente; es necesario apostar por la transferencia del conocimiento.”

2. Breve Historia de los Paradigmas de Investigación

Positivismo Lógico

Criterios:

• “Explicados a partir de leyes generales y universales.”
• “Observación sistemática, experimentación y comparación.”
• “Capacidad predictiva.”
• “Comprobación empírica mediante control de actores y variables.”

Limitación: “Sólo considera científico lo observable.”

Interpretativistas

Distingue:

• “Ámbito natural (Ciencias Naturales: explicación).”
• “Humano (Ciencias Humanas: comprensión).”

Teoría Crítica

Interacción: “Interacción entre realidad de estudio e investigador… se aproxima con una idea y un posicionamiento previo.”

3. Ciencia, Experiencia y Divulgación del Conocimiento

Generación de Conocimiento

Ciencia – Experiencia – Divulgación.

Criterios del Saber Crítico

El saber debe ser:

• “Crítico y fundamentado.”
• “Sistemático.”
• “Explicativo.”
• “Verificable.”
• “Metódico.”
• “Objetivo.”
• “Comunicable y provisional.”

4. Fuentes de Información Científica Digital

Google Scholar

Ventajas: “Fácil manejo; gratuito; indica citas; extrae referencia; acceso PDF; crear alertas.”

Inconvenientes: “Resultados amplios; carácter divulgativo; dudas de fiabilidad; referencias incompletas.”

Dialnet

Ventajas: “Contenido científico; gratuito; literatura hispana; referencia completa; incluye abstract; filtrar por tipo.”

Inconvenientes: “Filtros limitados; no indica impacto; hispana; no indica citas; no exporta referencias.”

Redined

Ventajas: “Castellano; gratuito; búsqueda sencilla; incluye libros/TFM/TFG/tesis; abstract; a veces PDF.”

Inconvenientes: “Búsqueda compleja; filtros generales; requiere sentido crítico.”

ResearchGate

Ventajas: “Rigor científico; comparte artículos/tesis/proyectos; interacción; varias lenguas.”

Inconvenientes: “Requiere registro; depende del autor; puede haber contenido no científico.”

5. Técnicas de Tratamiento y Examen de Datos

Fases del Análisis de Datos

Se inicia con el:

• Análisis exploratorio inicial: “Depuración de la matriz de datos y análisis descriptivo.”
• Estadística descriptiva: “Organización, descripción, visualización y resumen de datos.”
• Análisis unidimensional: “Obtención de magnitudes y valores sobre las variables.”
• Análisis bidimensional: “Estudiar simultáneamente dos variables.”
• Análisis multivariable: “Mayor complejización… análisis de más de dos variables.”
• Estadística inferencial: “Generalizar resultados de la muestra a la población.”

Introducción al Análisis Estadístico

“El análisis estadístico es parte implícita del análisis de resultados dentro de la metodología cuantitativa.” “La estadística… permite mostrar información relevante sobre una población… conocer resultados… comparar grupos.”

Tipos de Variables

• Variable discreta: “No puede tomar valores entre dos intervalos.”
• Variable continua: “Se mide de forma numérica y puede oscilar entre menos infinito e infinito.”
• Atributo: “Caracterizan… pueden ser contadas pero no divididas.”

Escalas de Medición

• Nominal: “Objetos se distinguen en base a un nombre.”
• Ordinal: “Indican orden o grados.”
• Intervalo: “Intervalos fijos.”
• Racional: “Cero real; ausencia de magnitud.”

Frecuencias

• Frecuencia absoluta: “Número total de veces que se repite un valor.”
• Frecuencia relativa: “Número de veces que se repite un valor por cada prueba realizada.”

Cuartiles y Percentiles

“Permiten situar resultados dentro de la población.” “Cuartiles dividen la muestra en 4 partes iguales.”

Curva Normal

“Función de densidad acampanada y simétrica.” “Diferencias significativas cuando p < 0,05.”

Medidas de Tendencia Central

• Media: “Suma de resultados / número de integrantes.”
• Mediana: “Valor con 50% por encima y por debajo.”
• Moda: “Valor más repetido.”

Medidas de Dispersión y Posición

• Desviación típica: “Raíz cuadrada de la varianza.” “Mide dispersión respecto a la media.”
• Valor Z: “Representa cuántas desviaciones típicas se aleja un valor respecto de la media.” “95% de los registros entre ±1,96 Z.” “p = 0,05 cuando valores no se solapan.”