ISSN 0798 1015

Vol. 40 (Nº 19) Año 2019. Pág. 1

Relación entre análisis de datos y producción de conocimientos en los estudios de cuarto nivel

Relationship between data analysis and production of knowledge in the fourth level studies

CRESPO Berti, Luis Andrés 1; MOLINA Gutiérrez, Teresa de Jesús 2 y LIZCANO Chapeta, Carlos Javier 3

Recibido: 17/10/2018 • Aprobado: 01/04/2019 • Publicado 10/06/2019

Contenido

1. Introducción

2. Metodología

3. Resultados

4. Conclusiones

Referencias bibliográficas

1. Introducción

Focalizados en el contexto referido a la relación existente entre el análisis de datos y la generación de conocimientos en los estudios de cuarto nivel, este artículo persiguió describir las características del capítulo correspondiente al análisis de datos de setecientos ochenta y seis (786), tesis doctorales desarrolladas en universidades ubicadas en España, Colombia, Curazao, Chile, Perú y Venezuela, hallazgos a discutir en el I Congreso Internacional Multidisciplinario de Educación Superior (I – CIMES 2018).

La escritura académica surge en el ámbito universitario y científico, la integran los materiales producidos por los estudiantes, los textos elaborados en la academia y los documentos que se incorporan de otras comunidades científicas (Carlino, 2005). Una de sus misiones es hacer circular el conocimiento, así como responde a características comunes, ya que los autores son especialistas en las diversas áreas del saber que hablan a sus homólogos (especialistas, semiespecialistas). Entre sus principales funciones están informar y convencer (expone y argumenta).

Asimismo, responden a esquemas organizacionales de alto grado de convencionalidad, por ello en su estructura predominan estrategias discursivas para indicar el carácter objetivo del texto, los temas se adscriben a géneros, el proceso de investigación se organiza en capítulos o secciones claramente reconocidos. Su trama es argumentativa, al pretender convencer y persuadir, se apoyan en la intertextualidad, tanto si se coincide con las afirmaciones en discusión como si se les refuta (Carlino, 2004).

Uno de los géneros de escritura académica es el Trabajo o Tesis de Grado Doctoral, éste supone unas exigencias discursivas y pragmáticas que lo revisten de una gran complejidad, entre sus funciones están: informar: da a conocer los aportes originales en una disciplina; argumentar: presenta razones en las que apoya el nuevo conocimiento y persuadir: influye en los interlocutores convenciéndoles de que su aporte es relevante, importante y original (Bolívar y Beke, 2011).

Habría que agregar que la situación comunicativa en la que tiene lugar este tipo de trabajos involucra condiciones sociales o intelectuales que imprimen unas características muy particulares a la tesis. Ésta es el producto de una actividad que pertenece al ámbito académico e institucional, una vez concluida la investigación debe ser aprobada a partir de una serie de requerimientos que reflejan lo que se considera como conveniente y aceptado en un campo del saber, es decir, a partir del conocimiento validado, entonces se le reconoce como un aporte científico. En el mismo sentido, se inscribe en una comunicación asimétrica, dado que se establece entre el autor (doctorando) y los expertos, por lo que el texto se construye a través de un registro formal y especializado, ello implica un largo proceso de elaboración y la aplicación de rigurosos métodos de investigación.

Es una realidad que los discentes tanto de maestría como de doctorado, presentan importantes debilidades investigativas al momento de elaborar las tesis de grado, es así que se observa la proliferación de una serie de trabajos con poco rigor científico, escasa originalidad, poca comprensión de las teorías que apoyan la investigación, predominio de mezclas de enfoques investigativos que contradicen los principios lógicos de los procedimientos y limitaciones considerables en el análisis e interpretación de los datos.

Al respecto es pertinente señalar que una tesis doctoral tiene como fin realizar un aporte original al conocimiento o introducir nuevos saberes que modifican sustancialmente los existentes en una disciplina determinada (De Miguel, 2010), por lo tanto, tiene que responder a la rigurosidad y exigencia propios del método científico. En este mismo sentido, el análisis de los datos representa una de las fases de mayor exigencia en cuanto a la formalidad y sistematicidad de su presentación y análisis (estadísticas descriptivas, análisis paramétricos, análisis de contenido, entre otros), así como evidencia el nivel de importancia del aporte que hace el investigador.

El análisis de los datos es una de las etapas más relevantes que se requiere en el proceso de investigación, cumplir con ello supone organizar de modo sistemático los datos recogidos para delimitar las partes e interpretar, estableciendo relaciones entre esas unidades significativas y el problema de investigación (Hernández, et al, 2014; Palella y Martins, 2010). Dada la relevancia de esta fase investigativa autores como Gorina y Alonso (2013), Mendoza (2015), Garcés y Santoya Montes (2013), plantean la necesidad de desarrollar en los doctorandos competencias estadísticas e investigativas, capacidad de análisis y desarrollo del pensamiento crítico. Con lo cual las tesis doctorales deberán evidenciar “originalidad y análisis profundo del conocimiento existente y el generado” (Garcés y Santoya Montes, 2013, p. 290).

Para disertar acerca de las características del análisis de datos de los trabajos doctorales fue necesario organizar el documento en: introducción, materiales y métodos, resultados y discusión, por último, se plantearon las conclusiones.  

La validez de la investigación se fundamentó en el empleo de métodos que permitieron lograr la meta de especificar las características de los procedimientos implementados en el análisis de los datos, se empleó una investigación de tipo descriptiva (Hernández, et al. 2014). Asimismo, se utilizó el diseño de campo por cuanto se recolectó información relativa al capítulo de análisis de los datos en setecientos ochenta y seis (786) tesis doctorales en el área educativa y perteneciente a universidades públicas y privadas; ello fue producto del trabajo docente en metodología de la investigación, durante una década (2006-2016). 

En ese sentido, la metodología aplicada al tópico se concibe prolija; siendo útil en la medida que permite obtener información para formalizar estudios ulteriores de mayor o menor profundidad (Crespo-Berti, 2016).

En cuanto a los instrumentos se empleó una lista de cotejo, contentiva de 25 criterios de evaluación de los requerimientos del proceso de análisis de datos, el mismo permitió registrar la presencia o ausencia del indicador respectivo.

Por otra parte, la muestra manejada se conformó por un total de 786 estudios del ámbito de las Ciencias sociales, seleccionados del conjunto de doctorandos pertenecientes a instituciones de educación superior de países como: España, Colombia, Curazao, Chile, Perú y Venezuela. Habría que agregar también que la técnica de análisis de datos empleada fue la estadística descriptiva, complementada con los principios teóricos de referencia.

Los datos que se presentan a continuación corresponden a la evaluación del capítulo del análisis de los datos en setecientos ochenta y seis (786) tesis doctorales de diversas universidades, tanto públicas como particulares. Los trabajos referidos fueron diferidos debido a que no reunieron las exigencias requeridas para su aprobación. También es relevante señalar que los criterios evaluados por cada universidad fueron integrados, de manera que se presentan los resultados de forma global.

Al respecto es pertinente acotar que el análisis de datos se concibe como el manejo adecuado de los procedimientos para sistematizar e interpretar la información que permitirá comprender el fenómeno en estudio. Su acertado procesamiento e interpretación es esencial para alcanzar los objetivos investigativos, ya que los datos constituyen una elaboración conceptual de la información obtenida, proceso efectuado por el investigador (Arias, 2012; Morales, 2008).

El tipo de datos obtenidos depende de las técnicas e instrumentos empleados en su recolección, así como de los presupuestos teóricos y metodológicos que orientan los estudios.

Como se puede observar en la tabla precedente, en lo que corresponde a la categoría No analiza los datos, la sumatoria total para las universidades participantes arrojó que 35 trabajos evaluados no presentaron evidencias en el capítulo correspondiente al análisis de datos, alcance que comprende de modo sistemático el conjunto de información recolectada para delimitar partes, descubrir relaciones entre ellas y con el todo. De modo que existe una gran debilidad en la investigación, por cuanto realizar ese proceso adecuadamente conduce a obtener un mayor conocimiento de la realidad estudiada para describirla y comprenderla, para finalmente elaborar modelos teóricos explicativos.

Por otra parte, 230 trabajos evaluados Analizan los datos; pero no los interpretan, es así que lograron realizar acertadamente la reducción de los datos (separación, identificación de unidades, síntesis y agrupamiento), disposición y transformación de datos; pero no confrontaron la información obtenida con las hipótesis o preguntas formuladas, así como obviaron relacionarlos con las teorías. Asimismo, 67 casos No introducen lobby del capítulo, con lo cual obvian la presentación de aspectos esenciales que guían al lector en la comprensión del capítulo.

También es pertinente señalar que se encontraron 155 trabajos que no Presentaron los datos, omisión que compromete todo el proceso investigativo, por cuanto el investigador desempeña un papel activo en su construcción, en su elaboración. Además, los datos que informan acerca de la naturaleza de un fenómeno constituyen la esencia de la investigación, por ende, no pueden obviarse.

Por último, 299 tesis analizadas No identifican los subtítulos referidos al análisis de datos o presentación de resultados, aspecto que evidencia escasa importancia hacia este capítulo porque las derivaciones primas compuestos por los subtítulos cumplen un papel fundamental en la organización de la información, constituyen guías que orientan la lectura.

Como se observa en la tabla arriba expuesta, 240 trabajos No presentan periodicidad de análisis de datos, lo que constituye una falencia pues precisar los lapsos en los que se efectúa el estudio permite, entre otros aspectos, establecer correlaciones con variables adicionales que amplían la comprensión de los objetos abordados, así como establecer precisiones relativas a las características del período social en el que ocurre el fenómeno estudiado. A renglón seguido para 22 trabajos La periodicidad del análisis no se corresponde con las franjas de tiempo establecidas en la investigación, lo cual hace dudar acerca de la veracidad de los datos presentados, así como pone en tela de juicio la confiabilidad y validez de estos. En el mismo sentido, 140 casos analizados No presentan frecuencias temporales de los datos, lo que ratifica la debilidad ya comentada en cuanto a imprecisiones sobre la temporalidad de los estudios, ello revela poca rigurosidad en el proceso investigativo. 

Habría que decir también que en 61 tesis El ámbito temporal de los datos de la investigación está fuera de contexto, esto indica incongruencia entre los lapsos asignados a los datos y la temporalidad real de los estudios.  

Más aún, 323 casos Presentan periodicidad de los datos; pero no la hace valer, lo cual constituye un descuido por cuanto las relaciones que se pueden establecer entre la información que aportan los datos y el momento histórico son muy esclarecedoras y enriquecen la discusión. No aprovechar este elemento indica inmadurez investigativa.

Los datos presentados reportan que 190 tesis No presentan los datos identificativos del estudio, ello representa una irregularidad de mucho peso, por cuanto la presentación e interpretación de los datos requiere se maximice la eficiencia de las técnicas para lograr la mayor precisión en los resultados.

Por su parte, 210 casos evidencian que No hubo período de observación de datos, en consecuencia, estos trabajos no disponen de información que les permita realizar explicaciones acerca del objeto problema, ya que la observación es una técnica fundamental en la recolección de datos.  

 Además, 51 tesis No presentan datos suplementarios recogidos, lo cual es una limitante dada la importancia de disponer de abundante información del objeto investigado; los datos suplementarios cumplen un papel relevante al respecto.

Hay que mencionar además que 245 casos No amplían la información de los datos, de allí que esa etapa del proceso investigativo queda incompleta pues los datos “no hablan por sí solos”, es el investigador quien a partir de los objetivos y de las teorías convierte el dato empírico en conceptos.

Asimismo, 90 tesis evidencian que los datos no validan la hipótesis del estudio, carencia que plantea dudas acerca de los resultados de la investigación, ya que es necesario probar la hipótesis mediante el análisis de las observaciones. Si los experimentos no confirman la hipótesis, ésta debe ser rechazada de modo razonado y con evidencias.

La información anterior permite señalar que 155 trabajos No operacionalizaron los datos, por lo tanto, no hubo simplificación ni organización de la información para hacerla abarcable y manejable, lo que se logra mediante la identificación y clasificación en unidades; técnicas esenciales para conservar y comunicar los resultados de modo sistemático.

Asimismo, se presentaron 62 casos que Operacionalizan los datos; pero no los sistematiza, en consecuencia, se tuvo claridad para iniciar procesos de organización y clasificación de la información, pero no se llegó a “transformar o traducir una variable teórica en variables empíricas directamente observables” (Cazau 2004, p. 6).

Por otra parte, 77 casos Presentan mal las operaciones de los datos, ello indica que los resultados no son confiables, ya que las técnicas estadísticas bien aplicadas aportan procedimientos validados que garantizan los resultados.

En el mismo sentido, 233 trabajos Presentan las operaciones de los datos; pero no los interpretan, es una debilidad de gran importancia, dado que el proceso investigativo arroja resultados siempre y cuando el investigador una vez que ha encontrado patrones y tendencias pueda usar las teorías, las evidencias halladas y su interpretación particular para generar nuevos conocimientos.

Todavía cabe señalar que 259 casos Presentan la cualidad de las operaciones de los datos sin cuantificarlos, lo que indica, una vez más, que existe un escaso conocimiento acerca de las técnicas adecuadas para el análisis de los datos, por cuanto obviar la cuantificación o categorización, deja incompleto el procedimiento que permite construir saberes científicos.

La información presentada que resume los resultados obtenidos para la categoría uso de las teorías para interpretar los datos, permite señalar que 45 de las tesis abordadas No teoriza los datos, es decir no se confrontan los resultados obtenidos con el marco teórico desarrollado en la investigación, lo cual es una necesidad, en razón que las teorías permiten explicar y apoyar los datos que darán respuesta a las inquietudes investigativas.

Asimismo, se observó que en 210 tesis se Teoriza y cuantifica los datos; pero no hay interpretación, lo que evidencia que aun cuando se cumple con algunas de las fases necesarias en el análisis de los datos, sigue faltando la interpretación. Ésta involucra la capacidad para establecer relaciones, semejanzas, diferencias, comparaciones, causas y consecuencias (Pallela y Martín, 2010), que conduzcan a la explicación y comprensión de la naturaleza del problema. Debe haber una importante cuota de aporte personal del investigador.

De igual modo, se debe precisar que 32 trabajos Presentan la teoría sin justificarla, de tal forma que, aunque se empleen principios teóricos que persiguen ampliar la comprensión de los hallazgos, no se integran en un todo coherente y lógico los resultados a partir de los aportes consultados.

Una vez discutidas las características de los procedimientos empleados en el análisis de datos de las tesis doctorales abordadas, cuyas investigaciones se ubican en el campo de las ciencias administrativas y gerenciales, sociales (derecho, economía, educación), es importante puntualizar que evidencian una serie de carencias que les restan calidad. Entre las más relevantes se pueden mencionar: dificultad para presentar e interpretar los datos recopilados a partir de las teorías enunciadas y en correspondencia con los objetivos propuestos y las variables o categorías, es escaso el aporte interpretativo del doctorando porque tuvo dificultades para comparar, contrastar, generalizar y relacionar, por lo que hay limitaciones para responder a las interrogantes que motivaron los estudios. Situación que ulteriormente fue reconducida con éxito por los autores de la presente investigación en su condición de facilitadores de los procesos inclusivos de formación de competencias proactivas en los diseños de tesis doctorales para grado académico. “Cabe destacar que la educación basada en competencias se erige como un modelo de desarrollo del currículo y la enseñanza” (Crespo-Berti, Hernández e Infante, 2018 p. 135), con base a la investigación y el desarrollo de pensamiento crítico en estudiantes universitarios (Mendoza, 2015).

Al verificar que muchas de las debilidades presentes en el análisis de datos de los trabajos doctorales abordados, son frecuentes para las tesis de doctorado e incluso de cualquier nivel, bien sea de maestría, especialización o de pregrado. Imperioso es ofrecer a los estudiantes una formación sostenida acerca de los diferentes enfoques metodológicos que facilitan abordar los objetos de conocimiento y que desarrollan competencias para obtener información relevante y objetiva. Asimismo, es esencial actualizar continuamente a los docentes que facilitan contenidos en metodología y a los tutores, ello es determinante para estimular procesos cognitivos que faciliten extender, verificar, corregir o aplicar el conocimiento propio de cada disciplina.

Sin duda que el rol asignado al tutor en el acompañamiento de una tesis doctoral es fundamental ya que cumple la función de supervisor académico, acompaña, orienta y motiva. Sostienen Feria, Arteaga y Reyes (2016), que se debe gestar un proceso pedagógico interactivo para consolidar conocimientos, competencias, habilidades y valores, lo cual conducirá a la adecuada conjunción teoría-praxis para la solución de problemas. De manera que el tutor además de tener injerencia en la formación científica del estudiante es responsable de la calidad de su trabajo de tesis.

No obstante, las deficiencias encontradas en las tesis estudiadas evidencian que, por diversas razones, algunos tutores no cumplen con la calidad necesaria para con los deberes inherentes a su rol. Entre ellos se pueden señalar escasa planificación y seguimiento al proceso tutorial por parte de las universidades, escasez de tutores, tutores con exceso de trabajo, desconocimiento de las funciones del tutor y de su responsabilidad como coautor. Son falencias que limitan y entorpecen el papel proactivo que puede y debe cumplir el tutor en su ardua labor entre otras cosas, por evitar la deserción del estudiante y lograr que éste concrete una tesis ajustada a las exigencias de los textos científicos.

Ante estos hallazgos sería interesante analizar en un estudio futuro si algunas de estas investigaciones fueron publicadas, ello sin dejar de considerar que el proceso de divulgación científica involucra revisiones, adecuaciones y ajustes exhaustivos que aportan calidad al producto final.

Si se tiene en cuenta que la finalidad de una tesis doctoral es producir nuevos conocimientos, resulta perentorio que los doctorandos adquieran competencias investigativas, en virtud de ser éstas el puente entre la realidad y el sujeto investigador, así como ofrecen caminos a través de sus métodos, técnicas, instrumentos y procedimientos, para conocer la realidad, ello facilita describirla, comprenderla, explicarla. Además, pone a disposición de la comunidad científica los medios y la forma para compartir este conocimiento, de tal manera que se evidencie la rigurosidad científica con la cual éste fue obtenido (Molina y Moussali, 2016).

En definitiva, es una necesidad que las instituciones de educación superior y su colectivo, asuman la función de investigación como un proceso social complejo, que busquen maneras acertadas de mirarla y de hacerla, de tal forma que se reinventen los modos de indagación científica, sus relaciones y se logren condiciones para entender que se forma parte de esos fenómenos sociales y por lo tanto la universidad está conminada a participar en sus procesos transformadores.

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1. Doctor en Ciencias Jurídicas. Coordinador de Investigación de la Facultad de Jurisprudencia. Universidad Regional Autónoma de Los Andes (UNIANDES), Extensión Ibarra-Ecuador. crespoberti@gmail.com

2. Doctora en Lingüística. Docente-Investigadora de la Facultad de Jurisprudencia. Universidad Regional Autónoma de Los Andes (UNIANDES), Extensión Ibarra-Ecuador. teresaj.molina@gmail.com

3. Magister en Ciencias Políticas Docente-Investigador de la Facultad de Jurisprudencia. Universidad Regional Autónoma de Los Andes (UNIANDES), Extensión Ibarra-Ecuador. lizcha_4@hotmail.com