(Obras escogidas. Metodología) Piscoya Hermoza, Luis Adolfo - El proceso de la investigación científica_ Un caso y glosarios-Universidad Inca Garcilaso de la Vega (2007)

índice N° 2 IDAU = índice de Dificultad de Acceso a la UNS IDAU = Total de ingresantes a la UNS Total de postulantes a la UNS Cuadro N° 3 Relación de Postulantes /Ingresantes a la U N S y a la EAP de IE por años Anos 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 UNS 8,81 6,02 6,23 6,93 3,40 3,93 4,24 3,00 2,14 IE 9,32 6,45 7,39 5,68 2,34 3,12 2,31 1,89 U3 Se observa que durante el año 1987, de cada 9 postulantes, 01 ingresó a la UNS; de igual manera, de cada 09 postulantes, 01 ingresó a la EAP de 1E. Se nota que esta relación, en el tiempo, disminuye llegando a tener en 1995 que de cada 2,5 postulantes ingresa, 01 a la UNS y de cada 1,5 postulantes, 01 ingresa a la EAP de 1E. Esto significa que el grado de dificultad de acceso a la UNS y a la EAP de 1E va disminuyendo a pesar de que el número de vacantes se mantiene casi constante­ mente. Los gráficos muestran la tendencia decreciente de la demanda frente a una oferta de vacantes cons­ tante. En el cuadro N° 3 se aprecia que la demanda sobre la EAP de 1E es decreciente; si en 1987 su número de postulantes constituyó más del 50% de la demanda en la UNS, en 1995 esta demanda bajó a un poco más de 5%. Esta disminución porcentual se aprecia en los va­ lores normalizados del índice que muestra una tenden­ cia decreciente como se aprecia en el Cuadro N° 15. UIGV

Cuadro N°4 índice de dificultad de acceso a la U N S por años r 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 i 0,197 0,134 0,139 0,155 0,076 0,087 0,094 0,067 0,047 En el cuadro N° 4, se muestra la tendencia decre­ ciente de la relación entre los postulantes y los ingresantes a la UNS y en el gráfico se aprecia que la tendencia es hacia la paridad. Esto significa que el gra­ do de dificultad para acceder a la UNS será mínimo cuando el número de postulantes sea igual al número de vacantes. Representación gráfica del Indice N° 2 índice de dificultad de acceso a la U N S por años UIGV

índice N° 3 IDAE = índice de Dificultad de Acceso a la EAP de 1E IDAE = Total de ingresantes a la EAP de 1E Total de postulantes a la EAP de 1E Cuadro N° 5 Indice de dificultad de acceso a la EAP por años 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 0,232 0,161 0,184 0,141 0,058 0,077 0,057 0,047 0,038 En el cuadro N° 5 se muestra la tendencia decre­ ciente de la relación entre postulantes e ingresantes. Se observa que con el tiempo resulta cada vez más fácil el ingreso a la EAP de 1E o que el número de postulantes tiende a igualarse con el número de ingresantes dada la constancia de vacantes, razón por la cual no se estaría seleccionando rigurosamente a los alumnos que ingre-' san a la EAP de 1E. Representación gráfica del índice N° 3 índice de dificultad de acceso a la EAP de IE por años U IG V

índice N° 4 IRE = índice de Repitencia en la Escuela Académico Profesional de Ingeniería Energía. _ Total de alumnos desaprobados por semestre Total de alumnos matriculados por semestre Cuadro N° 6 índice de repitencia en la EAP de IE por años 1987 1988 1989 87-1 87-11 88-1 88-11 89-1 89-11 0,37500 0,26943 0,17305 0,17212 0,22844 0,28094 1990 1991 1992 90-1 90-11 91-1 91-11 92-1 92-11 0,28207 0,16556 0,25441 0,22292 0,16676 0,17143 1993 1994 1995 93-1 93-11 94-1 94-11 95-1 95-11 0,19886 0,21197 0,26925 0,23537 0,25723 El cuadro N° 6 m uestra la distribución de la repitencia en la EAP de 1E. Los datos se consignan para los semestres académicos par e impar. Para su elabora­ ción sólo se tomó en cuenta las asignaturas que regis­ traron 15 matrículas como mínimo. Se observa que la repitencia tiene valores constantes en el tiempo, regis­ trándose el mayor valor el primer semestre de 1987 y el menor valor, el segundo semestre de 1990. El gráfico muestra la repitencia entre 1987-1995, donde se nota cierta tendencia a mantenerse entre el 20% y el 28%. -:i. ■U I G V

Representación gráfica del índice N° 4 índice de repitencia en la EAP de IE por años índice N° 5 IDEE = índice de Deserción en la Escuela Académico Profesional de Ingeniería en Energía IDDE= Total de alumnos desertores por semestre Total de alumnos matriculados por semestre Cuadro N° 7 Indice de deserción en la EAP de IE por años 1967 1988 1989 87-1 87-II 88-I 88-II 89-I 89-II 0,08333 0,05681 0,12800 0,14700 0,19143 0,21392 1990 1991 1992 9 0 I 90-II 91-I 9M ! 92-I 92-II 0,21570 0,14202 0,21556 0,12756 0,17608 0,15195 1993 1994 1995 934 93-II 94-I 94-II 95-f 95-II 0,12485 0,12022 0,11486 0,12247 0,12616 ü IGV

En el cuadro N° 7 se presenta la evolución de la de­ serción durante el período en análisis; se nota un comportamiento irregular. Se observa que la máxima deserción, en promedio, se produjo el año de 1989 y el menor valor registrado, en promedio, corresponde al año de 1987. A partir de 1989 la deserción muestra un comportamiento descendente hasta 1994 Y en 1995, muestra un ligero incremento. Representación gráfica del índice N° 5 índice de deserción en la EAP de IE por años índ ice N° 6 ICE = índice de costos educacionales IC£_ Presupuesto anual asignado a la UNS Total de matrículas registradas por años U IGV

Cuadro N° 8 Relación del presupuesto asignado entre el número total de alumnos matriculados en la UNS por años Año 1987 1988 1989 1990 1901 Presupuesto 1070809,14 766362,57 1285500,90 1 020 051,91 2760561,63 Ejecutado 188 284 533 789 1900 Total matríc. 2324594 Costo unitario 5695,793 2409,097 1 292841 1 387216 Año 1992 1996 1994 1995 Presupuesto 1947513,77 Ejecutado 2043734,37 1315645,65 1612530,28 4424 Total matric. 2832 1501 3583 440,215 Costo unitarb 721,657 876,512 450,050 Se observa que los costos unitarios descienden brus­ camente del año 1987 al año de 1988 y luego el descen­ so es constante, hasta que el valor más bajo se registra el año de 1995. Cuadro N° 9 / Indice de costos educacionales por año 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 0,3652 0,1545 0.1490 0,0829 0,0889 0,0463 0,0562 0,0289 0,0282 El gráfico muestra la tendencia de la variación de los costos educacionales en términos de índices por años. U IGV

Representación gráfica del índice N° 6 índice de costos educacionales por año índice N° 7 IPG = índice de producción de graduados Tp^ _ _____ Número de graduados por año Población de alumnos de la EAP de 1E por año Cuadro N° 10 / Indice de producción de graduados por años 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 0 0 0 0 0 0 0,0258 0,0706 0,0038 El cuadro N° ío muestra que en condiciones de efi­ ciencia total, la primera cohorte en conjunto debió egre­ sar al finalizar el año académico de 1991; las ineficiencias propias del sistema hacen que seis miembros de la pri­ mera promoción egresen culminando el primer semes­ tre académico de 1993, no produciéndose más egresos ■■ U IG V

hasta el año de 1994, donde se registra el mayor núme­ ro de graduaciones (18 alumnos, entre ellos una del sexo femenino). Del análisis de los documentos, se concluye que a Diciembre de 1995 se graduaron 18 alumnos de la primera cohorte, que representa el 36% de la promo­ ción; y 07 egresados de la segunda cohorte, que consti­ tuyen el 13,73% de la promoción; en ambos casos la promoción se produce luego de una permanencia en la UNS entre 6,57 años. Los índices normalizados del Cua­ dro N° 10 y el Gráfico del Indice N° 7 no muestran propiamente una curva de tendencia sino un segmento de acumulación alrededor de 1994 debido a que las gra­ duaciones tardías han excedido en número normativo de años previstos en el currículo. El gráfico muestra la evolución de la graduación por años. Representación gráfica del índice N° 7 / Indice de producción de graduados por años U IG V

índice N° 8 ICDU ~ índice de carga docente en la UNS IC D U = ^otal de docentes nombradas y contratados en al UNS Total de matrículas registradas por años Cuadro N° 12 Relación de alum nos por profesor en la UNS según datos Año 1987 1988 1990 1991 1992 1993 1994 1995 8,174 12,289 14,089 14,089 25,286 17,869 33,176 34,031 A lu m . Profesor El gráfico muestra la variación de los índices de la carga docente en la UNS. La tendencia decreciente del ICDU, se debe al incremento sostenido de las matricu­ las por admisión y un incremento muy moderado del número de docentes. Esto se refleja claramente en los resultados del cuadro N° 12. Representación gráfica del índice N° 8 Relación de alum nos por profesor en la U NS según datos u 1g v

índice N° 9 ICDE = índice de carga docente en al EAP de IE por años ICDE= T°tal de docentes nombrados v contratados en la UNS Total de matriculas registradas por años Cuadro N° 13 índice de carga docente en ia EAP de IE por años 1987 1968 1989 1990 1991 1992 1993 1904 1996 0,142 0,127 0,144 0,124 0,175 0,173 0,156 0,146 0,133 Los datos del cuadro N° 13 muestran el índice de Carga Docente, que refleja la relación docentes/alumnos en la EAP de IE. Como puede verse, esta relación se ha man­ tenido casi constante entre 0,125 Y 0,140 .Al no produ­ cirse la graduación en la cantidad esperada, el número de estudiantes se mantiene casi constante; asimismo, el número de docentes sufre pequeñísimas variaciones. El gráfico muestra la evolución de esta relación. Representación gráfica del índice N° 9 / Indice de carga docente en al EAP de IE por años U IGV

índice N° 10 ICD = índice de calificación de docentes en la EAP de IK JO ) _ Total de docentes nombrados v contratados en la EAP de IE Puntajes por calificación académ ica Cuadro N° 14 índice de calificación de docentes de la EAP de IE por años 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 0,250 0,233 0,250 0,260 0,262 0,142 0,145 0,148 0,156 ____ / Representación gráfica del Indice N° 10 índice de calificación de docentes de la EAP de IE por años La calificación académica de los docentes de la UNS se ha realizado asignando puntaje teniendo en cuenta el grado académico más alto que han obtenido y el título profesional. Se asigna el coeficiente 7, al grado académico más alto obtenido por los docentes,; en este caso el grado de Doctor. El grado de Magíster se cuantifica con el coefi­ ciente cuatro 4; al título profesional se le asigna con el coeficiente 3, y el grado académico de Bachiller tiene como coeficiente i. El cuadro N° 14 muestra que los índices normalizados de las calificaciones de los docentes durante : -j 1g v

los primeros cinco años de funcionamiento de la EAP de IE fueron superiores a los obtenidos por los docentes que brindaron su servicio en la EAP de IE durante los años comprendidos entre 1992 a 1995. El gráfico muestra la variación de la calificación de los docentes. Cuadro N° 15 Evolución de IEA y de sus componentes para el período 19f 7-1995 Año Ind.l lnd.2 lnd.3 lnd.4 lnd.5 lnd.6 lnd.7 lnd.8 lnd.9 Ind.l 0 IEA 1987 0,5235 0,197 0,232 0,3222 0,07007 0,3652 0 0,1223 0,142 0,250 0,222 1988 0,5069 0,134 0,161 0,1725 0,13750 0,1545 0 0,0828 1989 0,5655 0,139 0,184 0,2546 0,20267 0,1490 0 0,0813 0,127 0,233 0,170 1990 0,2715 0,155 0,141 0,2238 0,17886 0,0829 0 0,0709 0,144 0,250 0,197 1991 0,0709 0,076 0,058 0,2386 0,17156 0,0889 0 0,0391 0,124 0,260 0,150 1992 0,0791 0,087 0,077 0,1690 0,16399 0,0463 0 0,0395 1993 0,0775 0,094 0,057 0,1988 0,12485 0,0562 0,0258 0,0559 0,175 0,262 0,118 1994 0,0692 0,067 0,047 0,2406 0,11754 0,0289 0,0706 0,0301 1995 0,0558 0,047 0,038 0,2463 0,12431 0,0282 0,0038 0,0293 0,173 0,142 0,097 0,156 0,145 0,099 0,146 0,148 0,096 0,133 0,156 0,086 M E D I A 0,2466 0,1106 0,1105 0,2296 0,14344 0,1111 0,0111 0,0612 0,146 0,205 0,137 Representación gráfica de la evolución del IEA en el período 1987-1995 IBA

7. INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS 1. Se han identificado y cuantificado los diez índices que definen, en una primera aproximación, la efi­ ciencia académica de la EAP de IE. 2. Los valores de los índices hallados tienen, en gene­ ral, un comportamiento decreciente en la unidad de tiempo tomado (9 años). 3. El índice promedio de eficiencia académica de la EAP de Ingeniería en Energía, calculada en esta te­ sis, tiene como factores los índices anuales y la va­ loración de los mismos. No es posible usar un criterio normativo estadístico debido a que ello requeriría estudios teórica y metodológicamente comparables en una muestra representativa de escuelas acadé­ mico profesionales semejantes, lo que excede los al­ cances de esta investigación. 7.1. Explicación de por qué los hallazgos son como son y no de otra manera En lo que sigue se presenta, a manera de ejemplo con algunas correcciones, la manera cómo el tesista analizó los resultados no sólo en términos de una cons­ tatación de los hechos sino también construyendo ex­ plicaciones que permitan entender por qué fueron de esta manera y no de otra. La ventaja de esta estrategia de análisis es que permite ampliar el horizonte de in­ vestigación examinado, además de lo que ocurre a par- i. U U I G V

tir del comportamiento de cada uno de los índices nor­ malizados, situaciones posibles respecto de lo que po­ dría haber ocurrido o podría acaecer en el futuro. 1. La variación del número de postulantes a la UNS se explica por la siguiente relación: los tres prime­ ros años (1987-1989), la UNS ofrecía dos carreras profesionales que, en promedio, demandaban la ad­ misión de 740 estudiantes; entre 1993 a 1995 la UNS ofrecía 10 carreras profesionales que en pro­ medio demandaban la admisión de 1490 estudian­ tes. Si la oferta de escuelas creció en 5 veces, la ’deman- da social sólo creció en 2 veces; esto prueba que las 7 escuelas nuevas creadas en 1991 no tuvieron el atractivo que se esperaba. Sólo dos escuelas: Inge­ niería de sistemas y enfermería atraen números casi constantes de postulantes que, en conjunto, representan más del 35 % de la demanda social. La demanda social sobre la EAP de 1E, muestra un alarmante descenso, lo que obliga a reform ular sus objetivos, planes de estudio, etc. 2. La tendencia de los índices de dificultad de acceso a la UNS, muestra que la dificultad para ingresar a la UNS, va disminuyendo; la relación de postulantes/ ingresantes disminuye de 8,81:1 has­ ta 2,14:1. De mantenerse esta tendencia, se puede producir una relación indeseada 1:1 (todo postu­ lante ingresa) que significaría la carencia de selec­ tividad: és decir, perdería su función el examen de admisión como evento de selección de estudiantes. 3. El índice de dificultad de acceso a la EAP de 1E, presenta una tendencia decreciente por la razón de que el número de postulantes cada año va dismi­ nuyendo y el número de vacantes se mantiene casi constante. La disminución de postulantes significa qué la escuela no es atractiva para los estudiantes. Inicialmente la EAP de 1E constituyó una opción de estudio para más del 50% de los postulantes a la UNS, no había otra elección; cuando en 1991 se crearon 7 escuelas más en la UNS, las preferencias ui g v

de los alumnos se desplazaron más hacia ingenie­ ría de Sistemas; esta especialidad, constituye ac­ tualmente la opción de moda en casi todas las uni­ versidades del país. 4. La repitencia en la escuela es un fenómeno comple­ jo; se conjugan varios factores: a) métodos de ense­ ñanza tradicionales, b) calificación insuficiente de los docentes que brindan el servicio académico en la escuela y c) desgano y falta de interés de los alum­ nos. La tendencia de los índices es descendente en­ tre 1987 y 1988 y, a partir de 1989, tiende a ba­ jar, notándose que los valores se estabilizarían en­ tre un 20 y 25%. Es evidente que la repitencia pre­ senta mayores valores en los ciclos iniciales y va disminuyendo en los últimos ciclos; esto implica que los alumnos muestran mayor interés en cul­ minar la carrera y además, que la presencia de pocos alumnos en los últimos ciclos, permite una mejor labor del docente; se eleva notablemente el nivel de exigencia y esto deviene en un incremento de la calidad académica. 5. La deserción en la escuela tiene una tendencia irre­ gular, inicialmente presenta valores muy grandes y luego comienza a declinar; es difícil explicar las múltiples razones de su incidencia.. La deserción externa se debe a factores económicos, mayoritariamente y, la deserción interna, se debe más a razones personales que a motivos académi­ cos. 6. El índice de costos educacionales es el más difícil de evaluar. Como se trata de la inversión en educa­ ción, por parte del gobierno, se tiene que evaluar el costo de oportunidad que se le asigna a esta escuela, la intención de las autoridades universitarias con relación a esta escuela, etc. Por este motivo, los ín­ dices se determinan de manera global. Los datos obtenidos permiten predecir una tendencia decre­ ciente de los índices. Los costos unitarios van des­ cendiendo a medida que aumentan las matrículas y se ven seriamente afectadas por las repitencias y las retenciones. Este descenso es consecuencia de la realización de gastos innecesarios por cada alumno 0 u 1c v

que excede el número normativo de matrículas. 7 . El índice de producción de graduados es el más crí­ tico de los identificados, presenta valores muy pe­ queños. Por las evidencias resulta muy significati­ vo que sólo se hayan graduado 25 alumnos hasta fines de 1995, pertenecientes a las dos primeras cohortes. En promedio, la retención de una cohorte es del orden del 75%. Esto constituye una de las debilidades más grandes de la. escuela. Se debe a factores tanto económicos como académicos. Los egresantes manifiestan que la graduación re­ quiere el desarrollo de una práctica preprofesional (muy difícil de lograr) y la elaboración de un infor­ me de las prácticas realizadas que resulte económi­ camente financiable por el interesado. Es decir, que la graduación se ve frenada por razones de admi­ nistración curricular, más que por razones de índo­ le personal de los alumnos. 8. El índice ponderado de carga docente en la UNS presenta una tendencia decreciente, debido a que expresa el hecho de cada vez hay más alumnos por profesor lo que da lugar a que la calidad del servicio académico disminuya debido a que hay menos interacción entre el profesor y los alumnos. 9. El índice de carga docente en la EAP de 1E, presenta un comportamiento irregular, aunque la relación profesor - alumno no ha variado mucho entre 1987 a 1995 y se ha mantenido entre 13-15. Una rela­ ción de tál magnitud resulta ideal, permite al do­ cente un mejor desempeño académico, lo que sin embargo no se refleja en las tasas de graduación 10. El índice de calificación de docentes, es otro de los indicadores más difíciles de evaluar. Se realiza sólo en función a los grados académicos logrados por los docentes, dejando de lado otros indicadores de des­ empeño. El procedimiento de la presente investi­ gación es el análisis de documentos, por lo que la calificación no toma en cuenta la especialidad del profesor, sino grados académicos y titulo profesio­ nal. La ausencia de profesionales de línea, sugiere que la administración de los cursos por profesores u 1g v

de otras especialidades genera desempeños modes­ tos. La opinión de los egresados y egresantes, es un elemento de juicio muy importante en la evalua­ ción de la eficiencia académica en la EAP de 1E, aún cuando estos juicios tienen un fuerte componente emotivo que sesga su real valor. Los resultados de la encuesta, adm inistrada a los egresantes y egresados, permite valorar en términos modestos la ejecución y adm inistración del currículo por parte de los docentes y de las autoridades universi­ tarias.

LA EVALUACIÓN DE LOS INFORMES DE INVESTIGACIÓN



En este artículo presentamos pautas para el uso del esquema de evaluación de informes de investigación que adjuntamos como Anexo N°2. Dichas pautas recogen los criterios utilizados por el autor en su actividad docente en el nivel de posgrado y mientras ejerció entre los años 1997 y 2001 la Dirección de los programas de docto­ rado, maestría y segunda especialidad de la Fa­ cultad de Educación de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Hay, por supuesto, muchos esquemas de eva­ luación para cumplir exitosamente la tarea de dirigir la elaboración de una tesis; sin embargo, dado que nos proponemos ofrecer orientaciones útiles, estamos obligados a elegir el que nos pa­ rece más aceptable y conocemos mejor. El es­ quema que proponemos tiene la ventaja de tra­ ducir juicios valorativos o cualitativos en térmi­ nos de puntajes en una escala. Como todo informe de investigación evalua­ do por un jurado universitario o de una institu­ ción de educación superior es el resultado de un proyecto previamente aprobado por un profesor asesor y por la autoridad competente, hemos considerado de utilidad incluir, como Anexo 1, una propuesta de estructura aplicable a proyec­ tos de investigación factual a fin de proporcio­ nar el perfil de lo que nos parece un punto de partida para producir, adecuadamente desarro- U IGV

liado, un informe con características de viabili­ dad, relevancia y pertinencia. Quienes hayan revisado El proceso de la in­ vestigación científica. Un caso ilustrativo pue­ den obviar los primeros apartados y pasar direc­ tamente a los apartados VII, VIII y IX titula­ dos Instrumentos de investigación, Análisis de los resultados y Redacción del informe, respec­ tivamente.

I. TÍTULO E INTRODUCCIÓN El título de una investigación debe transmitir al lec­ tor mediante el menor número de palabras la máxima información posible. En español, en inglés y en alemán se puede escribir títulos bien logrados con doce pala­ bras o menos, lo que puede constatarse si se revisa cual­ quier bibliografía producida por un editor consideran­ do serio por la comunidad internacional. Un título que utiliza quince palabras o más ya es sospechoso de ser recargado o redundante. Debe existir relación de atingencia entre el título, el problema investigado y los objetivos de la investigación. Respecto de lo último, el objetivo central de una inves­ tigación se reduce a resolver el problema materia de la investigación. Sin embargo, puede ser pertinente hacer explícitos otros objetivos referentes, por ejemplo, a los efectos sociales o profesionales que podría tener la in­ vestigación. En los casos en los que el tesista busca finan- ciamiento y facilidades para la publicación de la inves­ tigación realizada o para la realización de otras en el futuro, puede enfatizarse la relevancia social de los co­ nocimientos logrados mediante la solución del proble­ ma investigado. ü IGV

II. MARCO TEÓRICO Es frecuente que en los esquemas de evaluación de proyectos de investigación se dé atención prioritaria a lo que usualmente se denomina marco teórico. Sin embargo, frecuentemente, no es preciso lo que nume­ rosos manuales pretenden afirmar bajo este rubro. En unos casos se incluye un resumen de las investigacio­ nes antecedentes. En otros se hace referencia adicional a datos históricos alejados del contexto presente y a in­ formación relativa a campos conexos. En nuestra opinión, el marco teórico de un proyec­ to de investigación debe estar constituido estrictamen­ te por el cuerpo de información científica, lógicamente ordenado, que es suficiente para hacer comprensible el sentido y la relevancia del problema formulado y de la hipótesis que pretende resolverlo, dentro del contexto de un sector del conocimiento humano. Esto significa que no existe una receta preestablecida para definir de manera concluyente qué elementos deben estar inclui­ dos dentro de un marco teórico y qué elementos deben ser excluidos. Lo sustantivo es que las referencias a las teorías que se asume, a los resultados de las investigaciones ante­ riores y a los aportes de campos conexos, no constitu­ yan una mera yuxtaposición de nombres de investiga­ dores y de citas de libros e informes de investigación, sino que estas referencias estén organizadas dentro de ■J I G V

una estructura argumentativa que muestre el sentido y la relevancia del problema propuesto para ser investi­ gado y que relacionen a éste significativamente con el cuerpo de conocimientos que constituyen una discipli­ na o un sector de especialización. Con frecuencia se examina proyectos de investiga­ ción que en su marco teórico o en su sección de antece­ dentes contienen listas abultadas de investigaciones inatingentes debido a que no ayudan mínimamente a hacer inteligibles el problema y la hipótesis en cuestión. El valor de un marco teórico no está dado por su fron­ dosidad sino por el grado de su organización lógica, la misma que se revela en las relaciones de deducción e implicación que existe entre sus proposiciones, en la validez y vigencia de los resultados invocados, en la agudeza del análisis para señalar errores e insuficien­ cias en la literatura pertinente y en la originalidad y profundidad de los argumentos que ponen en eviden­ cia la relevancia del problema y de la hipótesis de in­ vestigación. Asimismo, en la redacción del marco teó­ rico debe percibirse el grado de formación del investi­ gador en el tema que le preocupa y su capacidad para procesar la información científica disponible en térmi­ nos que evidencien su capacidad personal para juzgar, probar y valorar.

III. PROBLEMA RELEVANTE Todo esquema, por su naturaleza, es eminentemen­ te formal. Por ello está orientado a dar pautas para or­ ganizar el trabajo de investigación, estableciendo etapas y caracterizando a cada una de ellas. Es teóricamente posible formular un proyecto de investigación que cum­ pla con todos los requisitos establecidos por un esquema, pero que aborde un problema trivial o no significativo. Por ejemplo, se puede formular un proyecto formalmente correcto para investigar por qué los alumnos de una universidad prefieren usar vestimenta sport y no temos formales con chaleco y corbata. Se puede argumentar que una investigación de esta naturaleza podría aportar algunos datos curiosos o interesantes respecto de las pre­ ferencias de los estudiantes en relación con la ropa, pero lo que también resulta claro es que este tipo de informa­ ción normalmente carece de significación para conocer propiedades que tornen comprensibles los mecanismos de funcionamiento de la institución universitaria. Ello permite deducir que un proyecto de esa naturaleza po­ dría ser formalmente correcto pero irrelevante desde el punto de vista del desarrollo de la ciencia. Hay que precisar, entonces, que la primera caracte­ rística que debe satisfacer un proyecto de investigación adecuado es formular un problema cuya solución sea significativa o relevante para el incremento de los co­ nocimientos científicos, humanísticos y tecnológicos disponibles. En ese sentido, es necesario que en cada i¡ i g v

campo de especialización se disponga de un criterio de relevancia o significatividad de los problemas, el mis­ mo que puede variar muy rápidamente de un momen­ to histórico a otro. El contenido específico de este crite­ rio no puede formularse con generalidad debido a que depende de la formación académica de las comunida­ des de especialistas encargadas de evaluar informes o resultados de investigación. Los evaluadores en función de sus niveles de información y de capacidad para apor­ tar conocimiento pueden juzgar la relevancia del pro­ yecto en términos de la originalidad y la productividad del estudio, del tratamiento y uso de instrumentos y de la solución al problema planteado. Si los evaluadores del informe carecen de informa­ ción actualizada no están en condiciones de juzgar si el problema propuesto ha sido ya investigado y tal vez resuelto. Y si carecen de entrenamiento para producir conocimiento, no están en condiciones de dictaminar cuáles son los mecanismos y los procedimientos con­ ducentes a una solución del problema que tenga visos de confiabilidad y validez. El criterio de relevancia de un problema de investi­ gación puede ser aclarado recurriendo a algunos con­ ceptos de la Teoría de la Información, de Claudio Shannon. Desdé esa perspectiva puede afirmarse que un problema de investigación es relevante cuando su solución elimina incertidumbre, en medida apreciable, respecto de hechos, acontecimientos, procesos o rela­ ciones que carecían de explicación o de inteligibilidad hasta la realización de la investigación que permitió aclarar o resolver el problema en discusión. Ciertamente Shannon, para sus fines, logró estable­ cer una relación de medida a partir de una interpreta­ ción probabilística del concepto de incertidumbre que U IG V

dio lugar a un sistema de medida que tiene como uni­ dad al bit de información. Sin embargo, la medición de la información en bits es mencionada en este caso sólo como una sugerencia para rigorizar las características que debe satisfacer un criterio de relevancia, lo que no implica en modo alguno que afirmemos que la infor­ mación científica o la relevancia de un problema puede ser medida en bits. Consecuentemente, un manejo adecuado del crite­ rio de relevancia sólo puede ser realizado por un inves­ tigador que esté entrenado y especializado en un cam­ po específico del conocimiento humano. Todo esque­ ma lo único que puede hacer es proporcionar una orien­ tación general que, en este caso, consiste en enfatizar que la relevancia científica del problema investigado es un rubro fundamental sobre el cual debe emitir un jui­ cio de valor el evaluador de proyectos de investigación. Ill.l. PERTINENCIA DE LA INVESTIGACIÓN La pertinencia de una investigación no está ligada directamente a la relevancia científica, como innova­ ción o aporte cognoscitivo de la formulación o solución del problema investigado, sino a la utilidad o beneficio social que se espera de sus resultados. Consecuentemen­ te, la pertinencia de una investigación está ligada a la dimensión pragmática o aplicativa de los resultados de la ciencia, la misma que debe ser evaluada teniendo en cuenta las necesidades sociales del contexto dentro del cual está inscrito el investigador y la justificación de que el estado o el sector privado financian la realiza­ ción de una investigación, no principalmente por su interés en la ciencia, sino por el conocimiento deman­ dado por la atención a las urgencias sociales que deben ser satisfechas o por los proyectos de desarrollo de las empresas. r ■ ■ 'J I G V

Si bien el criterio analizado en esta sección es muy respetable en razón de que el investigador tiene la res­ ponsabilidad de contribuir al bienestar colectivo para justificar la inversión social en su quehacer, también es cierto que la experiencia histórica demuestra que con alguna frecuencia la utilidad y rentabilidad derivadas del conocimiento no son perceptibles claramente en el corto plazo. Por ejemplo, los desarrollos del álgebra de grupos de Galois obtenidos alrededor de 1830 y los del álgebra de Boole entre 1847 y 1854 han tenido aplica­ ciones significativas, muchos años después, en el siglo XX. En su momento de creación, y hasta 50 años des­ pués, a nadie se le ocurrió que el álgebra de Boole se convertiría en una herramienta teórica fundamental para el diseño de circuitos eléctricos para computadoras electrónicas de cuya utilidad, actualmente, nadie duda. En consecuencia, los evaluadores de proyectos e in­ formes de investigación si bien es recomendable que apliquen el criterio de pertinencia, también lo es que dejen un espacio, aunque fuere muy pequeño, para investiga­ ciones cuya utilidad social no sea inmediatamente apre­ ciable pero que aporten esclarecimiento o innovación respecto del paradigma normalmente aceptado.

IV. HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN Una de las discusiones frecuentes en algunos ma­ nuales de investigación es la referente a la distinción entre investigaciones descriptivas e investigaciones ex­ plicativas. Para distinguirlas, en algunos casos, se afir­ ma que las primeras prescinden de la formulación de hipótesis, mientras las segundas deben incluirlas, nece­ sariamente. En esta exposición sostenemos la tesis que afirma que no existe en sentido estricto investigación científica alguna que carezca de hipótesis. Lo que pue­ de ocurrir es que en algunos casos la hipótesis esté im­ plícita o tácita por simplicidad metodológica o por in­ suficiencia epistemológica. En lo que sigue, probare­ mos que las denominadas investigaciones descriptivas, adecuadamente analizadas, presuponen un sistema de conceptos que constituyen hipótesis implícitas, las mis­ mas que, además, no son sometidas a contrastación porque no se considera diseño de prueba alguno. Se pretende, por ejemplo, que una investigación para determinar la tasa de inflación en los últimos cinco años, en un determinado ámbito geográfico, es un caso típi­ co de investigación descriptiva porque consistiría sim­ plemente en registrar información sobre los precios de mercancías y de servicios, dentro de un intervalo tem­ poral, en una muestra seleccionada al azar, ponderan­ do los factores de acuerdo a su mayor o menor gravita­ ción en la llamada canasta familiar y obteniendo pro­ medios. .UIGV

IV.I. HIPOTESIS IMPLICITAS También se pretende que una investigación para determinar la tasa de analfabetismo en una determi­ nada área geográfica tampoco requiere de hipótesis al­ guna en tanto que es posible, inclusive, registrar quié­ nes saben leer y escribir y quiénes no, censando a la población en su totalidad. Sin embargo, puede probarse que en ambos casos hay un conjunto de presuposiciones que funcionan como hipótesis implícitas. En el caso del cálculo de la tasa de inflación se considera un listado de rubros de consumo como alimentos, bebidas, distracciones, servicios, etc. Se incluye, por ejemplo, el precio de la leche, de la cer­ veza y de las entradas al teatro. Cabe preguntarse la razón por la que no se incluye la variación en el precio de la chicha morada pero si la de la cerveza. La no significatividad del precio de la chicha morada, dentro de este esquema, es una presuposición que el investiga­ dor no prueba y lo mismo ocurre con otros rubros. Es­ tas presuposiciones lógicamente interpretadas posibili­ tan hacer explícita una hipótesis en los siguientes tér­ minos «si el conjunto de indicadores listados en la ca­ nasta familiar está adecuadamente seleccionado y ponderado, entonces el índice de inflación de la ciudad C en el tiempo t es de valor n». En breve, en el caso de la investigación de las tasas de inflación, la corrección de la selección de los indicadores es la hipótesis del in­ vestigador que no va a ser refutada por las variaciones en los precios sino por un análisis que ponga en eviden­ cia su carácter inadecuado o desajustado con relación a una interpretación y valoración de los hechos. En el ejemplo del cálculo de la tasa de analfabetis­ mo, la detección de presuposiciones puede realizarse de modo muy semejante. Normalmente los investigado­ U IGV

res cuentan como analfabeto a una persona mayor de 15 años que no sabe leer ni escribir. Esta es una presu­ posición que asume el investigador pues el criterio po­ dría ser otro. Por ejemplo, podría considerarse analfa­ beto sólo al mayor de 18 años que no sabe leer y que, además, no maneja las cuatro operaciones aritméticas básicas. Sin embargo, este es un aspecto que usualmente no discute el investigador y funciona como una hipóte­ sis que hay que someter a análisis para poner en evi­ dencia su grado de adecuación a los hechos. La crítica anterior afecta la pretensión que atribuye naturaleza puramente descriptiva a indicadores econó­ micos internacionales como tasa de crecimiento, pro­ ducto nacional bruto, tasa de escolaridad, etc. Todos ellos se asientan en presuposiciones, interpretaciones y decisiones implícitas que poseen signifícatividad cientí­ fica sólo en el caso de que brinden una imagen o repre­ sentación adecuada de los hechos. De esto se deduce que toda investigación aceptable, por descriptiva que parezca, tiene siempre carácter hipotético debido a las presuposiciones que el investigador asume pueden ser entendidas como concepciones filosóficas de la reali­ dad. Gracias al reconocimiento de estas limitaciones, el Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo, PNUD, ensayó un paquete de indicadores de desarrollo social bajo presuposiciones diferentes a las que susten­ tan índices como el producto nacional bruto, la tasa de inflación, etc. Así se encontró que la tabla o rankíng que se obtiene mediante los indicadores tradicionales resulta muy distinta a la que se elabora con un paquete de indicadores que asume como presuposición válida las mejores condiciones de supervivencia para el ma­ yor número de personas en un estado nacional.

IV.2. NO EXISTE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA SIN HIPÓTESIS La argumentación anterior enfatiza que no hay in­ vestigación científica seria sin hipótesis y que para en­ tender los alcances y limitaciones de una investigación es indispensable hacer explícito el contenido semántico y la estructura de las hipótesis que otorgan sentido a nuestras acciones para probarlas o refutarlas. Asimis­ mo, las hipótesis pueden establecer una relación de causalidad o de convariación entre dos variables. Las segundas se prueban mediante correlaciones mientras que las primeras requieren para ser probadas, además, que se muestre los mecanismos a través de los cuales una causa o un conjunto de causas generan un efecto. Esta concepción de las hipótesis aconseja que ellas de­ ban ser expresadas en un lenguaje que posibilite definir mediciones que permitan una descripción más precisa del comportamiento de lo que ocurre o acaece. De otra parte, es casi perogrullesco pero digno de subrayarse, que una hipótesis es relevante si responde a la pregunta planteada por un problema relevante. De ello se deduce que la precisión, claridad y originalidad con que se defina un problema otorga relevancia a la hipótesis que se formule para resolverlo. IV. 3. FORM ULACIÓN ESTADÍSTICA VS. FORMULACIÓN LÓGICA A fin de ganar exactitud, es pertinente no confundir la expresión estadística de una hipótesis con su expre­ sión lógica. La primera esta orientada a buscar respues­ tas confirmatorias o refutadoras en términos de prue­ bas estadísticas. La segunda lo que pone en evidencia son las interdependencias entre las variables en térmi­ U IGV

nos de condiciones necesarias y suficientes. El esclare­ cimiento de las relaciones lógicas entre estas últimas requiere que el enunciado de la hipótesis se formule en términos de una estructura lógica condicional o impli­ cación material, la misma que debe dar lugar a un enun­ ciado plausible o presumiblemente verdadero en fun­ ción del marco teórico asumido por el investigador. Como es conocido, la variable que figure en el ante­ cedente del condicional es condición suficiente para la variable que figure en el consecuente y, recíprocamen­ te, la variable que figure en el consecuente del condi­ cional es condición necesaria para la que figure en el antecedente. Por añadidura, las relaciones entre condi­ ciones necesarias y suficientes no deben ser confundi­ das con relaciones de causalidad que son más específi­ cas. En los casos en que A es causa de B, ocurre que A es condición suficiente para B pero ello no excluye la posibilidad de la existencia de otras condiciones sufi­ cientes que pueden producir B. Sin embargo, esto no implica que toda condición suficiente tenga sentido cau­ sal, pues hay condiciones suficientes que carecen de sentido causal. Por ejemplo, el hecho de que un núme­ ro sea par es condición suficiente para deducir que ese número es entero, pero carecería de sentido afirmar que la propiedad consistente en ser número par causa que el número sea entero. Por añadidura, las relaciones causales se establecen entre hechos, acontecimientos, propiedades o procesos reales y observables, mas no entre conceptos matemáticos.

V. CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS Se llama contrastación de hipótesis, en el vocabula­ rio metodológico y epistemológico, a las actividades que realiza un investigador para cotejar lo que la hipótesis dice o afirma con lo que sucede u ocurre en los hechos. Este procedimiento conlleva una decisión que consiste en aceptar o rechazar la hipótesis. Por influencia de una tradición iniciada por Aristóteles cuando definió el con­ cepto de verdad en términos de correspondencia con lo que ocurre, se generó una tendencia verificacionista que fue sostenida con el apoyo de instrumental sofisticado durante la prim era mitad del siglo XX por el neopositivismo lógico, escuela de pensamiento cuyos principales representantes sostuvieron la tesis que afir­ ma que una hipótesis es aceptable cuando lo que dice tiene el apoyo de las evidencias observables, en otras palabras, corresponde a lo que ocurre. Este punto de vista estuvo fuertemente ligado a la tesis que sostiene que las ciencias tácticas utilizan métodos inductivos para establecer la verdad de sus hipótesis. Una concepción alternativa y de mayores repercu­ siones en las concepciones metodológicas del trabajo cien­ tífico ha sido la debida a Karl Popper. Este epístemólogo apoyándose en argumentos que se nutren de propieda­ des demostradas por la investigación en lógica matemá­ tica objetó las tesis neopositivistas sobre la verificación de hipótesis y, con ello, la tradición aristotélica. Para el efecto, formuló el argumento conocido como la Tesis de UI GV

la asimetría de las hipótesis científicas respecto de su verificabilidad y de su refutabilidad. Ella consiste en sos­ tener que no existe lógicamente número alguno de ob­ servaciones efectuables en tiempo real que permitan afir­ mar de manera concluyente la verdad de una hipótesis científica, entendida ésta como un enunciado condicio­ nal, universalmente cuantificado y en forma normal prenex. En cambio, es suficiente que se produzca una sola observación que contradiga a una hipótesis para afirmar de manera lógicamente concluyente que dicha hipótesis es falsa. A partir de este razonamiento, Popper sostiene la tesis que dice que las reglas de la lógica sola­ mente brindan seguridades plenas al investigador cuan­ do éste prueba que una determinada hipótesis es falsa. Por el contrario cuando el investigador pretende estable­ cer la verdad plena de una hipótesis científica, por ejem­ plo, de una hipótesis en física o biología, entonces resul­ ta claro que toda evidencia factual que obtenga a favor de la referida hipótesis siempre será insuficiente para afir­ mar lógicamente su verdad plena. De estos resultados deduce que si el investigador opta por utilizar la lógica de la manera más rigurosa posible. Entonces debe orien­ tar todas sus actividades de cotejo o prueba de hipótesis hacia la refutación o falsación (Falsifizierbarkeit) de la misma. Esta tesis sobre la lógica de la ciencia conduce a concebir al investigador, principalmente, como una per­ sona interesada en descartar hipótesis para reemplazar- las por otras que soporten mejor la prueba de contrastación. Sin embargo, el hecho de que una hipóte­ sis resista las pruebas de contrastación realizadas no ga­ rantiza que se comporte de la misma manera con las próximas. Siempre es posible que la siguiente observa­ ción factual pueda refutar una hipótesis y convertida en un enunciado falso. Por tanto, es preferible hablar del tiempo de vigencia de las hipótesis más que de su ver­ U IGV

dad. Este punto de vista ha sido muy influyente entre los investigadores científicos y los metodólogos de la ciencia porque es compatible con la falibilidad del conocimiento humano y con el hecho de que como seres racionales los miembros de la especie humana aprenden de sus erro­ res. También, en armonía con la argumentación ante­ rior, el término verificación de hipótesis ha desaparecido de los manuales actualizados de metodología de la in­ vestigación científica. V.l. ROL DE LA HIPÓTESIS CERO Como estrategia estadística, existe el recurso cono­ cido con el nombre de Hipótesis cero que consiste en formular un enunciado con el propósito deliberado de rechazarlo debido a que el investigador asume explíci­ tamente que en los hechos existen relaciones que el enunciado de la hipótesis cero niega enfáticamente. En este caso, la prueba de contrastación de hipótesis con­ siste en aportar evidencia probatoria de la existencia, no azarosa, de relaciones entre dos variables, hecho que contradice lo que la hipótesis cero niega. De este modo, el investigador prueba lo que presumiblemente ocurre rechazando o falsando una hipótesis cero. Sin embar­ go, puede ocurrir que las pruebas estadísticas sean co­ rrectas y que ef .rechazo de la hipótesis cero tenga fun­ damento, pero ello no asegura que las relaciones lógi­ cas entre las variables hayan sido esclarecidas debido a que no se ha formulado la hipótesis usando la estructu­ ra lógica de una implicación material.

VI. DISEÑO DE CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS El uso de la denominación ‘diseño de investigación’, en nuestro medio, ha dado lugar a imprecisiones y ambigüedades riesgosas. Una primera interpretación sugiere que con este término se hace referencia a la es­ tructura total del proceso de investigación. Una inter­ pretación alternativa hace referencia a la organización lógica de las variables para realizar la contrastación de hipótesis. Esta segunda interpretación es la que está presente en un manual metodológico influyente, como el de Fred Kerlinger, titulado Investigación del Com­ portamiento. A nuestro juicio, es mejor hablar de un diseño de prueba de hipótesis el mismo que debe con­ sistir en un cuadro que muestre el conjunto de relacio­ nes posibles entre dos variables, esto último, como es bien conocido, si interpretamos como conjuntos las variables X, Y, no es otra cosa que su producto carte­ siano, el cual es graficable mediante una tabla de doble entrada. Dentro de esta tabla debe especificarse las re­ laciones que interesan al investigador para la contrastación de hipótesis de un modo que se las distin­ ga de aquellas que no son relevantes. Este procedimien­ to que muestra los «cruces» entre variables es operati­ vo para la realización de cálculos estadísticos, pero es insuficiente para el establecimiento de relaciones lógi­ cas entre las variables. Esto se debe a que las relaciones lógicas, en este caso, requieren de formalización en un lenguaje de primer orden y de un análisis semántico U' GV

ligado estrechamente al significado de los conceptos que se utilizan como variables, el mismo que no puede de­ rivarse de un diseño como el antes descrito, que es un dispositivo puramente combinatorio. Vl.l LÓGICA DEL MUESTREO El uso de los indicadores estadísticos requiere que se tome en consideración factores no cognoscitivos liga­ dos a la viabilidad del proyecto. El más gravitante de ellos es el referente al muestreo en tanto que los inves­ tigadores y los tesistas, en la mayor parte de los casos, deben limitarse a trabajar con muestras no aleatorias debido a las dificultades prácticas que entraña localizar a los miembros de una muestra elegida al azar y admi­ nistrarles los instrumentos de investigación. Dentro de dichas dificultades, los altos costos que puede conllevar identificar y contactar a los sujetos así elegidos, consti­ tuyen barreras limitantes aún para proyectos de inves­ tigación muy relevantes. Por tanto, el investigador debe considerar criterios y pruebas estadísticas para traba­ jar con muestras disponibles de la manera más signifi­ cativa posible. Es importante establecer la medida en la que el in­ forme de investigación expresa una comprensión de los conceptos a partir de los cuales se deducen las fórmulas estadísticas, lo que es una condición para que el sentido y significado de los indicadores que se utilizan guarden una relación de correspondencia con aquello que se pre­ tende probar. Por ejemplo, es frecuente, en nuestro medio, encontrar tesistas que han trabajado con mues­ tras disponibles y que, sin embargo, dedican muchas páginas a exponer pruebas estadísticas que sólo tienen lugar cuando se presupone la aleatoriedad de la mues­ tra y se pretende hacer generalizaciones inductivas vá­ lidas para la población, lo que no es lógicamente posi- 91U t G V

ble a partir de la información proporcionada por una muestra no aleatoria. Este error también es detectable en tesistas que trabajan con toda la población. Lo anterior hace aconsejable que en el diseño de contrastación de hipótesis se incluya explícitamente al­ gún criterio que permita distinguir entre las inferencias que son lógicam ente correctas, a partir de los indicadores estadísticos utilizados, y las que no lo son. El uso de «programas» estadísticos informáticos es de mucha utilidad para evitar la ejecución de operaciones rutinarias y laboriosas, pero también entraña el riesgo de que el tesista carezca de una comprensión precisa de los conceptos matemáticos que operacionaliza el «pro­ grama», lo cual puede conducir a un uso inadecuado de los cálculos automáticos y a una apariencia de rigor sostenida por un uso de los instrumentos informáticos que no se sustenta en una adecuada formación teórica y conceptual.

Vil. INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIÓN Para evaluar el uso de los instrumentos de investi­ gación es sustancial establecer la adecuación de estos a la naturaleza de lo que se pretende investigar y deter­ minar la confiabilidad y validez de los mismos para la realización de mediciones. En el caso de las tesis de doc­ torado es exigióle que el investigador construya sus pro­ pios instrumentos en función de las necesidades plan­ teadas por aquello que pretende probar. En los casos en los que se usan instrumentos elaborados por otros in­ vestigadores, su uso debe estar justificado mostrando la calidad y pertinencia para la investigación de tales instrumentos y proporcionando argumentos que prue­ ben que se los está utilizando para resolver problemas que no tienen solución conocida dentro del contexto de la información disponible. Sin embargo, en el nivel doc­ toral, siempre debe existir un espacio para que la inves­ tigación evidencie que el tesista es capaz de construir instrumentos complementarios o de perfeccionar los ya existentes. La adecuación de los instrumentos se evidencia en la capacidad probatoria que posee la información que su aplicación proporciona en relación con la hipótesis que se pretende contrastar. Así, por ejemplo, en el caso de que se trate de probar la buena o mala calidad de la ejecución curricular, resulta claramente insuficiente aplicar una encuesta aunque estuviera correctamente construida, debido a que lo relevante para juzgar el éxi­ UIGV

to de un currículum no es lo que los sujetos opinan so­ bre él sino aquello que son capaces de hacer después de haberlo concluido. Es .completamente posible que los sujetos opinen que el currículum fue muy bueno y que, sin embargo, obtengan bajos puntajes al resolver una prueba de rendimiento que mida sus conocimientos, aptitudes y habilidades profesionales. De otra parte, el instrumento puede tener visos de ser adecuado, pero puede carecer de confiabilidad, validez y capacidad discriminativa. Esto se evita si es que en el diseño de contrastación se establecen mecanismos para medir el coeficiente de confiabilidad del instrumento, su validez de constructos o validez conceptual, su error estándar y si se diseña un análisis de ítemes que permita probar que los instrumentos distinguen aceptablemente entre los sujetos que poseen una propiedad investigada y los que no la poseen. Un error frecuente en nuestro medio es que los graduandos elaboran tesis y los evaluadores las aprue­ ban sin que se haya aportado indicios sobre la validez y confiabilidad de los instrumentos. Un informe que no se sustenta en datos obtenidos mediante instrumentos confiables y válidos carece de valor científico.

VIII. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS El análisis de los resultados debe ser practicado a la luz de criterios lógicos y epistemológicos. Los primeros se refieren principalmente a la corrección formal de los razonamientos o deducciones que realiza el investiga­ dor y al grado de generalidad y de asertividad de las conclusiones obtenidas. Los segundos están conectados con la capacidad explicativa de las hipótesis estableci­ das y con su carácter predictivo o retrodictivo. Lo anterior no significa que los razonamientos del investigador deban necesariamente estar construidos como deducciones formalizadas en un lenguaje lógico, como el de Principia Mathematica de Whitehead y Russell, sino que en ellos se exprese, en un lenguaje natural rigorizado, argumentos en los que se distinga claramente qué proposiciones son premisas y qué pro­ posiciones son conclusiones. Tampoco es exigióle que el informe contenga la form alización rigurosa de inferencias predictivas o retrodictivas, pero si es nece­ sario que el informe precise cuáles son los hechos o acon­ tecimientos cuya ocurrencia es esperable o cuáles son las reconstrucciones que son realizables a partir de las hipótesis aceptadas por la investigación. Asimismo, en los casos en los que el muestreo lo permita, es conve­ niente que se exprese en valores de probabilidad los enunciados de las predicciones y de las retrodicciones. Respecto a la asertividad en la redacción de los re­ tí i g v

saltados, el tesista debe ser consciente de que las afir­ maciones científicas son en todos sus campos de carác­ ter lógico condicional o hipotético, esto es, de la forma « S i e n t o n c e s . . » . Ello aconseja tener siempre presen­ te que toda afirmación en la ciencia se realiza bajo cier­ tas condiciones antecedentes que en algunos casos son conjeturas muy razonables pero no afirmaciones factualmente probadas. Es por ello prudente evitar las afirmaciones con tono definitivo que pretenden ofrecer garantías y certidumbres que la ciencia, por su natura­ leza falible y perfectible, no puede brindar. Adicionalmente, el informe debe precisar y valorar la contribución realizada por la ejecución del proyecto, ubicándola dentro del contexto del conocimiento vigen­ te en el ámbito científico en el que se ha trabajado. Ello conlleva el señalamiento de los problemas que quedan pendientes para la investigación ulterior.

IX. REDACCIÓN DEL INFORME Un informe de investigación debe ser redactado con las características de un texto científico. Las afirmacio­ nes deben ser claras, concisas y sintácticas, semánticas y ortográficamente correctas. Entre ellas debe existir una relación de fundamentación de tal manera que, en lo posible, cada una posea una justificación adecuada en las precedentes. Debe evitarse las afirmaciones gra­ tuitas carentes de sustento en la literatura especializa­ da o en las observaciones y experiencias realizadas por el investigador. Esto obliga a la utilización de referen­ cias bibliográficas cada vez que se haga afirmaciones sobre cuestiones que no se apoyan en razonamientos probatorios ni en la experiencia del tesista. Para facilitar una comprensión rápida de los resulta­ dos es, frecuentemente, recomendable usar fórmulas, gráficos, cuadros e ilustraciones. Sin embargo, estos ele­ mentos deben ser utilizados de tal manera que propor­ cionen una mayor claridad conceptual sin recargar el informe. Un uso inadecuado de estas ayudas visuales, observado en nuestro medio, consiste en utilizarlas para aumentar páginas y encubrir pobreza informativa y con­ ceptual. Este fenómeno se produce cuando se insiste en profusar ayudas visuales que sólo son variaciones en la presentación reiterada de los mismos datos. El uso de las fórmulas no debería dificultar la lectu­ ra del informe por parte de un lector especializado pero U1GV

carente de una formación matemática sólida. Esto no implica que las fórmulas deban omitirse sino que de­ ben ser ubicadas adecuadamente en el texto, de tal suerte que el especialista en matemática o en lenguajes for­ males pueda hacer los controles y constataciones que el caso requiera para evaluar la calidad científica del informe. REFERENCIAS Kerlinger, Fred (1996) Investigación del comportamiento. Méxi­ co: McGraw Hill. Whitehead, Alfred North y, Bertrand Russell (1910, 1912, 1913) Principia Mathematica. Cambridge: University Press.

ANEXOS



ANEXO 1 ESQUEMA DE PROYECTO DE INVESTIGACIÓN (PROPUESTA) i. Titulo 01 23 4 2. Introducción 0 11 2 3 4 3. M arco Teórico 0 T[2 3 4 4. Planteam iento del 01234 Problem a de Investigación: Problema Principal Subproblemas (Problemas Derivados) Alcances y Limitaciones de la Investigación 5. Objetivos 0 12 3 4 Generales Específicos 6. Justificación de 01 234 la Investigación Propuesta Viabilidad Relevancia científica Pertinencia 7. H ipótesis 01234 Hipótesis General Formulación lógica Formulación estadística Hipótesis Específicas Formulación lógica Formulación estadística 101U I G V

8. V ariables 1011 [2 j3¡4 Definición Conceptual de las Variables Operacionalización de las Variables (indicadores) índices 9. Instrum entos fojl j 2 [3 ]4 ; de Recolección de D atos Tipos de Instrumentos a utilizar Descripción de la estructura y cobertura de los Ins­ trumentos Criterios de Validez y Confiabilidad de los Instru­ mentos 10. D iseño de la 10 11 12 13 !4 estrategia de contrastación de H ipótesis (Tipos de Investigación) 11. P o b lació n y M u e stra [0 [1 [2 13 14 1 11.1 Descripción de la Población (incluyendo el contexto geográfico y/o institucional) 11.2 Tipo de Muestreo 11.3 Tamaño de la Muestra 12.A d m in istración | 0 | 1 ¡ 2 1314~ de los Instrum entos 13.P rocesam iento de D atos 10 11 12 13 [4~| (sistematización y análisis de los datos a recogerse, codificación y tabulación, medidas de análisis esta­ dístico paramétrico y no paramétrico, tratamiento de datos no cuantifícables o de tipo cualitativo). UiGV