Dentro de la investigación pedagógica-didáctica, junto con una consolidación de la investigación empírica de la matriz cuantitativa, en las últimas décadas ha habido un movimiento significativo de gravedad también hacia los enfoques metodológicos cualitativos. Estos, en lugar de centrarse en la posibilidad de generalizar los resultados, de producir inferencias, construir modelos estadísticos, adoptar una lógica idiográfica orientada para producir un conocimiento ubicado y anclado a micro eventos (Denzin, Lincoln, 2011). Entre los diferentes dispositivos metodológicos, el cualitativo «le permite administrar el proceso sistemático con el que se recopila información sobre lo que las personas dicen y hacen en su entorno natural, para descubrir la forma en que se ven a sí mismas y al mundo que los rodea» (Silverman, 2006 , p. 302). La suposición epistemológica que subyace en la perspectiva de la investigación cualitativa se relaciona con la creencia de que el conocimiento producido por las comunidades, dentro de las organizaciones, en contextos familiares, en los lugares de la vida cotidiana, siempre es fatalmente local, inseparable por los artefactos y las historias que ellos lo generó, está incrustado en la práctica. Para interceptar este conocimiento, a menudo es necesario sumergirse en una situación, acercarse y, en cierto sentido, tocar el conocimiento práctico con la mano, en algunos casos vive la dinámica del campo de la investigación. A diferencia de lo que sucede en la búsqueda de encuestas, las herramientas de las herramientas cualitativas de los investigadores están formadas por herramientas capaces de interceptar el conocimiento local, los sistemas de significado, las prácticas ubicadas un contexto específico, los diferentes puntos de vista de los actores sociales. Entre las herramientas más conocidas que encontramos: el estudio de caso, la observación, las entrevistas profundas, los grupos focales, la recolección y el análisis cualitativo de documentos.
La afirmación de las perspectivas de investigación cualitativa en el campo pedagógico-didáctico es atribuible a una conciencia cada vez más generalizada de la fuerte afinidad epistemológica existente entre los métodos cualitativos y la investigación educativa (Fabbri, 2007). Realice una entrevista en profundidad, insertándose como un observador participante en una comunidad, encontrando los resultados de la investigación a los mismos sujetos que han estado involucrados en el proceso de investigación, son experiencias con una alta participación relacional en la que la investigación también puede estar configurado como experiencia de cambio social, organizacional o personal. Hacer una investigación cualitativa también significa transformar el objeto de investigación (Mezirow, Taylor, 2011).
En este sentido, uno de los aspectos más innovadores que la investigación cualitativa ha aportado al debate metodológico es ciertamente haber sentado las bases para superar la dicotomía entre la investigación pura y la investigación aplicada. En este sentido, hay muchos autores que identifican un vínculo inseparable entre la investigación descriptiva y transformadora (Cox, Geisen, Green, 2011). En consecuencia, se describen escenarios epistemológicos en los que «el interés y el propósito de la investigación no es construir teorías generales de la acción organizacional, educativa o educativa, sino delinear la teoría local que saben cómo dar cuenta de las acciones ubicadas, que son los resultados de un Enfoque dialógico y participativo para la construcción del conocimiento y pueden generar transformaciones compartidas «(Fabbri, 2007, p. 19). Adoptar un dispositivo cualitativo significa en estos términos hacer preguntas también sobre el impacto que la investigación en sí misma tendrá en el campo de la investigación o en el Social Coteth más amplio (Mortari, 2007). En este sentido, hay al menos dos secciones que caracterizan el debate metodológico actual en el campo educativo y de capacitación:
- La ampliación de los nuevos objetos de investigación y la consolidación del vínculo y la afinidad epistemológica también con todos aquellos sectores de investigación no se orientaron de inmediato no solo para producir datos cognitivos sobre la realidad sino también transformaciones de su propia investigación;
- Un interés renovado en esos dispositivos de investigación cualitativa, como la acción de investigación, la capacitación de investigación, la investigación transformadora, el partido de investigación, el aprendizaje de acción (Marsick, O’Neil, 2007). En estas metodologías, lo que se discrimina no es solo el rigor metodológico y la capacidad de producir conocimiento. La investigación se pregunta sobre la plausibilidad social de los resultados que produce (¿cuánto se anclan los resultados a un contexto específico?), En su nivel de importancia (si los que participan y cómo participan en la investigación?), En el potencial transformador. de la investigación (¿cuánto tiempo ha producido el proceso de investigación en el campo de la investigación y si estos son compartidos por un posible cliente o los sujetos involucrados?).
¿Cuáles son los aspectos de la investigación?
Los artículos de investigación se han visto tradicionalmente como el resultado más importante de la investigación científica; Han existido durante 350 años, comenzando con la Royal Society’s Journal en 1665. Sin embargo, con la mayor digitalización de la investigación junto con nuevas posibilidades para almacenar y preservar los datos de investigación, existe una creciente conciencia de la importancia de los datos de investigación y, en particular, La importancia de compartir datos de investigación para permitir la reutilización.
Los organismos de financiación están tomando medidas activas para fomentar el intercambio de datos. Como parte de Horizon 2022, la Comisión Europea ha lanzado su acceso abierto al piloto de datos, donde se les pide a los investigadores que compartan datos en varias áreas centrales, a menos que tengan una razón para optar por no participar. Las principales agencias de financiamiento de Estados Unidos están realizando esfuerzos similares: los Institutos Nacionales de Salud han anunciado que «NIH tiene la intención de hacer que el acceso público a los datos científicos digitales sea el estándar para todas las investigaciones financiadas por NIH», y la National Science Foundation espera Datos primarios, muestras, colecciones físicas y otros materiales de apoyo creados o recopilados en el curso del trabajo «.
Hay varias razones por las que compartir datos es muy importante para la mejora de la ciencia.
Primero, hace que la investigación sea más controlable y replicable. En los últimos años ha habido ejemplos en los que se falsificó la investigación o simplemente no fue replicable. Si se compartieran datos de investigación, estos problemas saldrían a la luz mucho antes y, por lo tanto, tendrían un impacto menos dañino. En segundo lugar, los investigadores a menudo adquieren los mismos datos, lo que no sería necesario si los datos estarían disponibles públicamente. Se podría ahorrar y utilizar mucho dinero para realizar una investigación novedosa, lo cual es una motivación importante para financiadores, instituciones e investigadores por igual. Tercero, en los casos en que los investigadores han adquirido conjuntos de datos similares, puede ser muy valioso combinar estos conjuntos de datos. Esto aumenta el poder estadístico de los análisis y, por lo tanto, las posibilidades de detectar efectos genuinos. Finalmente, compartir datos permite a otros investigadores de los mismos y otros campos aplicar su experiencia y llevar a cabo nuevos análisis, fomentando así la investigación multidisciplinaria.
El objetivo principal del intercambio de datos es que otros investigadores deberían poder reutilizar los datos. Por lo tanto, la reutilización debe tenerse constantemente en cuenta al diseñar sistemas que almacenen y creen datos. Todas las partes que trabajan con datos de investigación deben pensar en manejar los datos de una manera que lo haga de óptimamente utilizable aguas abajo. Creemos que la reutilización de datos podría optimizarse alineando los 10 aspectos de los datos enumerados a continuación. Esta pirámide, modelada libremente en la jerarquía de necesidades humanas de Maslow, puede verse como una extensión de los principios de datos justos (los datos deben ser encontrados, accesibles, interoperables y reutilizables) y pueden funcionar como una hoja de ruta para el desarrollo de mejores procesos de gestión de datos y sistemas a lo largo del ciclo de vida de datos. Discutiremos cada aspecto a su vez.
¿Cuál es el aspecto más importante de la investigación?
10 veces la validez científica bien establecida, el investigador debe indicar la relevancia de su proyecto para el diagnóstico y el tratamiento. Este paso está vinculado al primero, pero está principalmente interesado en las consecuencias del experimento. Su especificidad es resaltar la contribución de la experimentación al conocimiento y las prácticas de intervención.
El segundo capítulo había demostrado que las ciencias de la salud tienen un objetivo práctico, mejorar la salud. ¿Cuál será el impacto de esta investigación en la práctica de la atención? En el contexto de la privatización de la investigación y la atención médica, una empresa puede tener interés en desarrollar un producto poco diferente al de un competidor, pero permitirle obtener su cuota de mercado. ¿Es entonces respetar a los sujetos humanos llamar a sus servicios? ¿No sería lo mismo del joven científico que, a toda prisa por terminar sus estudios, elegiría un tema de tesis cuyo tema a menudo se ha abordado y cuyo ángulo de análisis elegido tendría poco interés en el progreso del conocimiento? Aunque los dos ejemplos no son del mismo nivel, muestran que el respeto por los sujetos humanos requiere que los investigadores diseñen su investigación en términos de contribución real al conocimiento.
12 El científico, al desarrollar un proyecto, debe preguntarse cómo la práctica clínica podría cambiarse por el resultado de su trabajo. Según esta pregunta, inserta su enfoque en la tradición de las ciencias de la salud, siempre busca mejorar su rendimiento.
¿Cuáles son los dos aspectos generales de la investigación científica?
Hasta la última década, los científicos, las instituciones de investigación y las agencias gubernamentales se basaron únicamente en un sistema de autorregulación basado en principios éticos compartidos y prácticas de investigación generalmente aceptadas para garantizar la integridad en el proceso de investigación. Entre los principios muy básicos que guían a los científicos, así como muchos otros académicos, se encuentran aquellos expresados como respeto por la integridad del conocimiento, la colegialidad, la honestidad, la objetividad y la apertura. Estos principios funcionan en los elementos fundamentales del método científico, como la formulación de una hipótesis, diseñando un experimento para probar la hipótesis e recopilar e interpretar datos. Además, los principios más particulares característicos de las disciplinas científicas específicas influyen en los métodos de observación; la adquisición, almacenamiento, gestión y intercambio de datos; la comunicación del conocimiento e información científica; y la capacitación de los científicos más jóvenes.1 Cómo se aplican estos principios varía considerablemente entre las diversas disciplinas científicas, diferentes organizaciones de investigación e investigadores individuales.
Los principios básicos y particulares que guían las prácticas de investigación científica existen principalmente en un código de ética no escrito. Aunque algunos han propuesto que estos principios deben ser escritos y formalizados, 2 los principios y tradiciones de la ciencia se transmiten, en su mayor parte, a generaciones sucesivas de científicos a través de ejemplo, discusión y educación informal. Como se señaló en un informe temprano de la Academia sobre la conducta responsable de la investigación en el
Las ciencias de la salud, «actualmente existen una variedad de prácticas y procedimientos informales y formales en el entorno de investigación académica para asegurar y mantener la alta calidad de la conducta de investigación» (IOM, 1989a, p. 18).
El físico Richard Feynman invocó el enfoque informal para comunicar los principios básicos de la ciencia en su discurso de inicio de 1974 en el Instituto de Tecnología de California (Feynman, 1985):
[Hay una] idea de que todos esperamos que hayas aprendido en el estudio de la ciencia en la escuela: nunca digamos explícitamente qué es esto, pero solo esperamos que te das cuenta con todos los ejemplos de investigación científica. Es una especie de integridad científica, un principio de pensamiento científico que corresponde a una especie de honestidad absoluta, una especie de inclinación hacia atrás. Por ejemplo, si está haciendo un experimento, debe informar todo lo que cree que podría hacerlo inválido, no solo lo que cree que es correcto al respecto; otras causas que posiblemente podrían explicar sus resultados; Y cosas que pensaste que has eliminado por algún otro experimento y cómo funcionaban, para asegurarse de que el otro tipo pueda decir que han sido eliminados.
¿Qué son los aspectos metodológicos en una tesis?
En general, el término metodología significa un conjunto de métodos para adoptar para apoyar un argumento para llevar a cabo la investigación. Así es como en el contexto del desarrollo de una tesis doctoral, la metodología incluye enfoques para adoptar para llevar a cabo todas las tareas inherentes a la redacción de una tesis.
Los principales hitos a tener en cuenta son la investigación bibliográfica, como parte de una revisión de la literatura, la formulación de un problema, para resaltar los problemas de investigación, la estructuración de argumentos, incluida la organización y las discusiones, así como las reglas de escritura.
Una buena metodología permite estructurar los pasos a seguir para que el estudiante de doctorado pueda evolucionar con el tiempo, siguiendo los hitos importantes tanto para el trabajo de investigación como para la redacción de la tesis.
Por lo tanto, una buena metodología es la clave para una tesis exitosa y coherente que refleja la participación del estudiante en su trabajo de investigación.
Para descartar el riesgo de olvidar una tarea importante, lo primero que debe hacer es evaluar el volumen de trabajo que espera al estudiante y desarrollar una lista de verificación de los hitos principales en el desarrollo de una tesis.
Como parte de la escritura de tesis doctoral, estos hitos principales se identifican como la elección del tema, el desarrollo de problemas de investigación, la elección del método, el trabajo de la tierra o la recopilación de datos, la interpretación de los resultados y el trabajo de escritura.
¿Cuáles son los aspectos metodológicos?
El grupo de trabajo Eular que trabaja en ‘puntos a considerar al diseñar, analizar e informar los estudios con WP como un dominio de resultados entre los pacientes con IA’ describió el alcance de la búsqueda de literatura y 24 temas preididificados en siete áreas principales de preocupación potencial: (1 ) Diseño del estudio, (2) dominios de resultados, (3) instrumentos de medición de resultados, (4) factores contextuales, (5) análisis de datos, (6) informes de resultados y (7) estimando los costos de productividad. Estos temas se basaron en (a) conocimiento de la literatura y la experiencia con la realización de tales estudios y (b) un papel potencial de los problemas sobre el sesgo (selección, información y sesgo estadístico). Después de una evaluación cuidadosa de las siete áreas predefinidas y 24 temas, y para evitar redundancia, se agruparon en cuatro áreas principales (diseño de estudio, dominios e instrumentos de resultados de trabajo, análisis de datos e informes de resultados) y 16 temas (Figura 1 ).
Representación de los 16 temas predefinidos (1 a 16) agrupados por las cuatro áreas metodológicas principales (A a D).
Para los temas 3 y 9, se necesita algún contexto. El tiempo de seguimiento para la evaluación de resultados debe ser suficiente para capturar cambios en el resultado del trabajo de interés (Tema 3). Mientras que para la capacidad de respuesta del presentismo y la licencia por enfermedad se demostró a las 24 semanas de seguimiento, 11 para el estado laboral, se prefiere un seguimiento de al menos 1 año. De hecho, los cambios en el estado laboral solo se pueden detectar durante períodos de seguimiento más cortos de ≤6 meses si se utilizan grandes tamaños de muestra. El cambio de estado laboral y, más precisamente, las transiciones entre el empleo y el desempleo pueden verse como formalmente el último paso en una secuencia de eventos que comienzan con el presentismo y/o el absentismo.12 Por otro lado, con respecto al recuerdo del instrumento de evaluación (tema (tema 9), hay evidencia de que un período de retiro más allá de 3 meses para la licencia por enfermedad se vuelve inexacta8 13 y que los pacientes prefieren un retiro de 1 semana para el presentismo (con la máxima precisión para un retiro de 4 semanas) .14
Se realizaron dos búsquedas de acuerdo con el marco PICOT (población, intervención, comparador, resultados, tiempo de seguimiento): las decletas se proporcionan en la Figura S1 suplementaria en línea. La búsqueda 1 se centró en los estudios con WP como dominio de resultados en IA, con el objetivo de evaluar críticamente las elecciones metodológicas y la heterogeneidad entre los estudios, y la búsqueda 2 sobre los SLR de estudios con WP como dominio de resultados en otras enfermedades crónicas, con el objetivo de identificar si nuestra metodológica preindentificada También se reconocieron problemas en los estudios en IA en otras enfermedades crónicas y/o nuevos aspectos.
Para la búsqueda 1, se incluyeron los siguientes diseños de estudio: ensayos controlados aleatorios (ECA), ensayos clínicos controlados y estudios de observación prospectivos (incluidos los registros). Además, se identificaron e incluían estudios en IA que evaluaron los costos de los cambios en la participación laboral para evaluar si los volúmenes de productividad laboral (p. Ej., Días, horas) se informaron como un paso separado antes de convertir los volúmenes en costos.15 Otros aspectos metodológicos específicos relacionados con A este tipo particular de estudio se consideraron más allá del alcance de la revisión actual. Los criterios de exclusión para ambas búsquedas se proporcionan en el texto suplementario en línea S1.
¿Qué son los aspectos metodológicos de la investigación?
La metodología es la disciplina que estudia la evolución del trabajo de investigación sobre la base del método científico, que acompaña a «las líneas interpretativas que el investigador elabora y presenta a partir de su propia subjetividad y las intenciones que desarrolló durante su estadía en el campo».
Es un procedimiento específico, un complejo codificado de reglas reconocidas por una comunidad científica específica y transmisible a través de la enseñanza. No debe confundirse con el concepto de método que está en un nivel diferente de generalidad.
La investigación cuantitativa, por lo tanto, trata de cuantificar, medir, calcular, la información obtenida a través de la aplicación de un enfoque empírico, que consiste en medir el objeto de estudio con suficiente precisión para llegar a conclusiones muy precisas y detalladas.
El rendimiento de la investigación tiene lugar según tres momentos: 1) la recopilación de datos necesarios para verificar la hipótesis; Para este propósito, el sociólogo utiliza diferentes técnicas de investigación que se dividen en: varios tipos de observación, los métodos de investigación (entrevista y cuestionarios estructurados), entrevista gratuita,…
En la nota metodológica, se debe facilitar el tema de ‘hacer’ (y se debe facilitar la posibilidad de expresar comentarios y devoluciones). En el presupuesto social, será necesario informar cómo es posible interactuar con la organización para hacer la organización. Estos son dos aspectos que no deben confundirse.
¿Qué aspectos se define con la metodología?
Como se indica en el
Definiciones anteriores, la metodología es un proceso, un conjunto de pasos a seguir en
Desarrollo del sistema, varía de organización a organización. Pero el principal
Los componentes de una metodología son los mismos. Entre los componentes hay herramientas y
Técnicas utilizadas en todas las fases del desarrollo del sistema.
A
La metodología tiene componentes micro y macro. Los componentes macro definen el
Flujo general y marco secuenciado por el tiempo para realizar trabajos. El micro
Los componentes incluyen reglas generales de diseño, patrones y reglas generales. General
Las reglas de diseño de las propiedades de estado para lograr o evitar en el diseño o en general
Enfoques para tomar mientras construye un sistema. Los patrones son soluciones que pueden ser
aplicado a un tipo de actividad de desarrollo; Son soluciones que esperan
problemas que ocurren durante una actividad en un método. Las reglas generales consisten en un
Cuerpo general de sugerencias y consejos. [3]
durante
La investigación para escribir este documento encontramos que hay muchas metodologías.
y que todos ellos afirman ser beneficiosos para varios tipos de proyectos. Nosotros
descubrió también que casi todas las metodologías estaban construidas para superar un corto o un
Problema que la metodología anterior no puede o no aborda muy bien. Cada
La metodología es mejor que nada y cada uno de ellos mejora el
otro.
Como ejemplo, citaremos el problema que la mayoría de las organizaciones
he notado sobre la metodología de cascada para el desarrollo del sistema. La mayoría
Las organizaciones afirmaron que esta metodología no permite el cambio
incorporación. según lo afirmó James Bach en su artículo. [4] Aunque el
El enfoque de la cascada exige el uso de procesos indefinidos, su naturaleza lineal
ha sido su mayor problema. El proceso no define cómo responder a
Salida inesperada de cualquiera de los procesos intermedios. [5]
¿Cuáles son los aspectos metodologicos de la investigación?
Ya hemos revisado varias tareas diferentes utilizadas para medir la ANS y varias medidas empleadas para indexar la agudeza ANS, que no se pueden usar indistintamente. En la Tabla 2. Sin embargo, hay muchos más aspectos metodológicos, que varían mucho de un estudio de ANS a otro y podrían contribuir a hallazgos inconsistentes. Especialmente los estudios que investigan la relación entre la agudeza ANS y el rendimiento matemático difieren en gran medida con respecto al diseño de la tarea ANS (De Smedt et al., 2013; Feigenson et al., 2013). Por lo tanto, las diferencias entre los estudios son difíciles de interpretar, ya que los estudios difieren con respecto a muchos aspectos diferentes. La siguiente sección ofrece una visión general de los aspectos más relevantes y puede servir como una lista de verificación al medir la ANS o al comparar los resultados de diferentes estudios.
Tabla 2. Lista de verificación de características psicométricas y problemas metodológicos con respecto a las variables dependientes y tareas de la ANS.
Independientemente de qué tarea ANS se emplee, hay muchos aspectos con respecto al diseño de los estímulos que podrían influir en los resultados, incluido el rango de estímulos, las relaciones entre los estímulos y, finalmente, las propiedades visuales de los estímulos.
El rango de estímulo difiere considerablemente de un estudio a otro. Algunos estudios se centraron en pequeñas numerosidades en el rango de 1–9 elementos (por ejemplo, Mundy y Gilmore, 2009). Otros utilizaron una mayor gama de numerosidades que van desde 9 a 70 (por ejemplo, Inglis et al., 2011). Por lo tanto, algunos estudios también incluyeron numerosidades dentro del rango de subitización. Subitizar denota la capacidad de reconocer numerosidades que van de 1 a 3 entidades de inmediato y con precisión (Mandler y Shebo, 1982; Trick y Pylyshyn, 1994). Varios estudios indican que existen dos sistemas diferentes para el procesamiento de numerosidades: el sistema de subitización para el procesamiento de numerosidades de hasta cuatro y el ANS para numerosidades mayores a 4 (por ejemplo, Feigenson et al., 2004; Revkin et al., 2008; Cutini et al., 2014).
Por lo tanto, para asegurarse de que solo se mida el ANS y que ningún otro proceso, como subitizar, recomendamos no incluir el rango de subitización en los estudios ANS. Además, los estímulos justo por encima del rango de subitización se pueden contar fácilmente. Para garantizar que las numerosidades se estiman en función de la ANS y no se cuenten únicamente, podría ser aconsejable evitar pequeñas numerosidades.
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