Reseña

Sirvan esta primeras líneas escritas para inducir al lector en la obra que se le presenta. En esta, se describen en forma sintética los diversos capítulos que la conforman.

El capítulo uno se inicia con la descripción de los conceptos elementales de ciencia, modelos, modelos de ecuaciones estructurales y del software de modelación. También se enuncia la relación entre ciencia y método científico, en el entendido de que esta se refiere al conocimiento surgido de la observación y la experimentación, para que de acuerdo su método se puedan analizar hipótesis, formular principios o comprobar leyes. Así mismo, se describen las citas de diversos autores, entre ellos a Diggle (2011, p.1), quien menciona que el objetivo de la ciencia es comprender los fenómenos de la naturaleza.

Si una teoría científica predice la forma de comportamiento de un proceso natural, entonces la observación —ya sea mediante un experimento controlado o la observación directa del mundo natural— puede indicar si la hipótesis bajo estudio es o no rechazada.

Una teoría científica no puede probarse en el sentido riguroso de un teorema matemático, pero se puede falsear, lo que significa que podemos concebir un estudio experimental u observacional para mostrar su rigurosa comprobación.


Si la observación es inconsistente con la teoría, entonces la teoría, deja de ser tal. La naturaleza no puede ser falseada. Por lo tanto, el carácter inferencial del método estadístico podrá estar en completa armonía con esta visión de la ciencia.

De acuerdo con lo anterior, una opción es comprobar si la evidencia es empírica, es decir, si los datos, son consistentes con una teoría determinada. Esta visión corresponde al papel de la estadística dentro del método científico.



El método científico y el método estadístico.



Fuente: Adaptado de Diggle, P.J. y Chetwyn, A. G. (2011).

En principio, observe la localización de la naturaleza y su interrelación en el vértice del triángulo. Enseguida, considere que una teoría científica proporciona un modelo de cómo debería comportarse la naturaleza. Por lo tanto, un experimento científico genera datos que muestran cómo se comporta realmente el fenómeno. La inferencia estadística es la herramienta que vincula el modelo y los datos. Si esta fortalece el diseño de una investigación científica, entonces se podrá valorar el grado de incertidumbre en los resultados de la investigación. En su caso, se desea el menor posible.

De acuerdo con Bailer-Jones (2009, pág. 1) la relación entre teoría y modelo corresponde a una descripción interpretativa y facilitara el acceso a ese fenómeno. Donde, "fenómeno" es igual a un “suceso que ocurre”. Este, puede ser perceptivo o intelectual. Una descripción interpretativa pueden ser la idealización, simplificación o una analogía con descripciones precisas de dichos fenómeno.

Conocer el suceso implica centrarse en aspectos de un fenómeno (a veces ignorando a otros). Como resultado, los modelos tienden a ser solo descripciones parciales. En este sentido, los modelos pueden ser objetos, maquetas, propuestas teóricas, entidades abstractas, entre otros.

Algunas veces puede implicar variables que no son directamente observables (por ejemplo, partículas microscópicas). Sin embargo, los modelos científicos deben estar conectados con la realidad. Estos, en su aproximación al fenómeno se basan en ideas y conceptos abstractos, empleando en algunos casos un formalismo matemático con el fin de medir aspectos esenciales.

Consecuentemente, las entidades mediante los cuales se expresan los modelos científicos van desde lo concreto a lo abstracto: es decir, bocetos, diagramas, texto ordinario, gráficos o ecuaciones matemáticas, entre otros. Todas estas formas de expresión proporcionan aspectos relevantes que describen a un modelo en particular, incluyendo datos, información, interpretaciones o explicaciones sobre ciertas características de este. Esto conduce a la gran posibilidad de reflexionar sobre la forma en que los modelos científicos representan a los fenómenos empíricos.

En el capítulo dos se plantea el modelo teórico metodológico como una herramienta alternativa para la investigación evaluativa enfocada al análisis de los procesos académicos y las prácticas institucionales de forma sistemática.

Los fundamentos se sustentan en cuatro referentes, el Modelo CIIP de Stufflebeam, el imaginario institucional de Castoriadis, la matriz disciplinar de Kuhn, así como la Pedagogía institucional de Lobrot, para el análisis de los Procesos académicos (instituido) como las prácticas institucionales (instituyente), para la investigación evaluativa de programas educativos.

El aporte metodológico se argumenta en el modelo teórico metodológico (MTM) y en la matriz disciplinar (MD) para la investigación evaluativa de los procesos académicos y las prácticas institucionales.

Se consideran como fuentes, la evaluación referida a estándares así como la referida a criterios, para una evaluación integral, de la primera fuente destacan lo instituido, los referentes, los datos oficiales como los planes de desarrollo, los informes de las evaluaciones internas, externas, mientras en la segunda fuente de lo instituyente, el quehacer de los actores sociales, recuperado a través de entrevistas y observaciones, para explicar tanto su significado como de su sentido institucional.

La metodología expuesta tiene como resultados significativos, su aplicación en diferentes estudios tanto de investigación evaluativa de instituciones, como en el fundamento de libros o grupos académicos de investigación, así como en argumentación de trabajos de tesis de licenciatura como posgrado.

En el capítulo tres, se explica como fenómenos emergentes en la investigación educativa, se abordan los antecedentes epistémicos de modelos educativos mediante el diseño