Al desarrollar la propuesta de subvención para el Fondo del Departamento de Educación de los Estados Unidos para la mejora en la educación postsecundaria (FIPSE), varios investigadores de la Universidad de Wisconsin-Milwaukee (UWM) pasaron un viernes por la tarde discutiendo los tipos de proyectos de investigación que propondríamos que se realizaran por ser llevados a cabo El nuevo Centro Nacional de Investigación para la Educación a Distancia y los Avances tecnológicos (DETA). Lo que quedó claro en esa sala de reuniones fue la evidencia de un tema más amplio en la investigación de educación a distancia. Las personas que estudian la educación a distancia, incluido el aprendizaje e eLearning, el aprendizaje combinado y el aprendizaje en línea, son heterogéneas. Estas personas representan una variedad de disciplinas, incluidos los diferentes enfoques paradigmáticos, teóricos y metodológicos para estudiar la educación a distancia, tal como estábamos presenciando en la sala ese día. La oportunidad de esta diversidad en los enfoques de investigación tiene el potencial de proporcionar a nuestras comunidades de educación superior una mayor comprensión de la complejidad de la interacción humana en la educación a distancia. La oportunidad identificada también presentó un nuevo problema para resolver: no todos hablamos el mismo idioma sobre la investigación en la educación a distancia. Evidente de esta discusión fue una necesidad de coherencia sobre cómo abordar el estudio de este fenómeno.
En la educación a distancia, aún no se ha establecido un idioma o un terreno común. Aunque la beca existente intenta establecer una identidad para la enseñanza y el aprendizaje sobre la franja o los márgenes (ver Moore, 2013), como la educación a distancia, todavía queda mucho trabajo por hacer. Es común en otras disciplinas luchar también con este terreno común (por ejemplo, Corman y Poole, 2000). Sin embargo, a diferencia de muchas otras disciplinas que tienen modelos ilustrativos del fenómeno del interés o los modelos de investigación que guían el diseño de la investigación, la educación a distancia ha visto poca tracción en esta área. Un enfoque cohesivo para investigar la educación a distancia desde una lente transdisciplinaria es pertinente.
La falta de lenguaje común y trabajo que se realiza en silos disciplinarios ha llevado a un desprecio o falta de reconocimiento de desarrollos anteriores en el campo. Además, la desconexión muchas veces entre el desarrollo rápido de la práctica y la investigación redundante de prácticas ya probadas es menos que útil para desarrollar la educación a distancia. Varios autores en los últimos años han notado este dilema. Saba (2013) analiza que «los autores, editores y revisores no están familiarizados con el origen histórico y el crecimiento conceptual del campo de la educación a distancia… La historia comienza desde que se interesan en el campo» (p. 50). Dziuban y Picciano (2015) se refieren a Roberts (2007) y Diamond (1999) al describir esto como un tipo de amnesia donde “tendemos a confiar en lo que hemos visto para nosotros mismos y descartamos los eventos que han ocurrido en el pasado… olvidamos Cualquier cosa menos lo que estamos experimentando en este momento y asumir que el presente es una forma siempre ha sido ”(p. 179). Moore y Kiersey (2011) han discutido esta tendencia como una amenaza para las buenas y las buenas becas.
¿Cuáles son los tres modelos de investigación?
El modelo de tres pilares representa las tres dimensiones de la sostenibilidad como columnas colocadas uno al lado del otro, que juntos llevan el techo «sostenibilidad». Significa un equilibrio de los tres intereses diferentes. El objetivo es observar y mejorar la economía, la ecología y los asuntos sociales de igual e igualdad, ya que solo la consideración común de las áreas conduce a un desarrollo sostenible.
En este modelo, se tiene en cuenta el hecho de que hay varias interacciones y superposiciones entre las tres dimensiones en realidad, por lo que no deben mostrarse por separado. Por ejemplo, los cambios en el tipo de negocio pueden afectar tanto la naturaleza como la interacción social. La construcción de apartamentos garantiza empleos ejemplares e ingresos fiscales y también ofrece nuevos espacios de vida para las personas en la región. Sin embargo, también significa que la naturaleza se retrocede y, por lo tanto, destruye el hábitat para animales y plantas. Para mostrar estas conexiones ópticamente, el modelo de pilar se desarrolló aún más. Las dimensiones ahora se presentan principalmente como círculos parcialmente superpuestos. El desarrollo real sostenible solo es posible en el medio de estos tres círculos.
Mientras que el modelo de tres pilar y el modelo de sostenibilidad integradora apuntan a la igualdad de las tres dimensiones de sostenibilidad, el modelo prioritario muestra una clara ponderación: la ecología antes de los asuntos sociales contra la economía.
¿Cuáles son los modelos y métodos de investigación?
Ya sea que desarrolle un modelo conceptual como el modelo atómico, un modelo físico como un delta del río en miniatura o un modelo de computadora como un modelo climático global, el primer paso es definir el sistema que se modelará y los objetivos para el modelo. «Sistema» es un término genérico que puede aplicarse a algo muy pequeño (como un solo átomo), algo muy grande (como la atmósfera de la Tierra), o algo intermedio, como la distribución de nutrientes en una corriente local. Por lo tanto, definir el sistema generalmente implica dibujar los límites (literal o figurativamente) en torno a lo que desea modelar, y luego determinar las variables clave y las relaciones entre esas variables.
Aunque este paso inicial puede parecer sencillo, puede ser bastante complicado. Inevitablemente, hay muchas más variables dentro de un sistema de las que se pueden incluir de manera realista en un modelo, por lo que los científicos deben simplificar. Para hacer esto, hacen suposiciones sobre qué variables son más importantes. Al construir un modelo físico de un delta del río, por ejemplo, los científicos suponían que los procesos biológicos como las almejas de excavación no eran importantes para la estructura a gran escala del delta, a pesar de que son claramente un componente del sistema real.
Determinar dónde es apropiada la simplificación requiere una comprensión detallada del sistema real, y de hecho, a veces se utilizan modelos para ayudar a determinar exactamente qué aspectos del sistema se pueden simplificar. Por ejemplo, los científicos que construyeron el modelo del Delta del río no incorporaron almejas de excavación en su modelo porque sabían por experiencia que no afectarían las capas generales de sedimentos dentro del Delta. Por otro lado, eran conscientes de que la vegetación afecta fuertemente la forma del canal del río (y, por lo tanto, la distribución de los sedimentos), y por lo tanto realizó un experimento para determinar la naturaleza de la relación entre la densidad de la vegetación y la forma del canal del río (Gran & Paola , 2001).
Una vez que se construye un modelo (ya sea en concepto, espacio físico o en una computadora), se puede probar utilizando un conjunto dado de condiciones. Los resultados de estas pruebas se pueden comparar con la realidad para validar el modelo. En otras palabras, ¿qué tan bien lo hace el modelo para que coincida con lo que vemos en el mundo real? En el modelo físico de Deltasediments, los científicos que construyeron el modelo buscaron características como la capas de arena que han visto en el mundo real. Si el modelo muestra algo realmente diferente de lo que esperan los científicos, las relaciones entre las variables pueden necesitar ser redefinidas o los científicos pueden haber simplificado demasiado el sistema. Luego, el modelo se revisa, mejora, se prueba nuevamente y se compara con las observaciones nuevamente en un proceso iterativo continuo. Por ejemplo, el modelo conceptual de «bola de billar» del átomo utilizado a principios de 1800 funcionó para algunos aspectos del comportamiento de los gases, pero cuando esa hipótesis se probó para reacciones químicas, no hizo un buen trabajo al explicar cómo Ocurren: las bolas de billar normalmente no interactúan entre sí. John Dalton imaginó una revisión del modelo en el que agregó «ganchos» al modelo de bola de billar para dar cuenta del hecho de que los átomos podrían unirse en reacciones, como se conceptualiza en la Figura 3.
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