Big Data: una posible revolución en educación (IX)

El Big Data en Educación. Resumen

En resumen, el Big Data en Educación se caracteriza por:

  • Permite manejar de forma operativa grandes cantidades de tipologías de alumnado. De forma utópica, el número de tipologías o categorías podría llegar a tal punto de que cada tipo sólo incluyese a una sola persona. De esta forma, se lograría la individualización para diseñar un diseño curricular totalmente personalizado.
  • Sin embargo, la realidad es que el Big Data sigue basándose en probabilidades puesto continua trabajando con tipologías que incluyen grupos de personas.
  • El Big Data permite identificar correlaciones con una elevadísima precisión, pero no implica que se puedan establecer relaciones causales sólo por gestionar datos masivos.
  • Facilita la monitorización de los procesos de reorganización del sistema educativo, lo que implica una evaluación más fiable para la toma de decisiones.
  • La evaluación se reestructurará, tanto en la forma de llevarse a cabos como en el objeto. No solamente se centrará en el alumnado, sino que incluirá al docente, gestores, materiales, así como a todo el sistema educativo. Además, incluirá todos los componentes posibles: actitudes, contenidos, conocimientos, relaciones sociales, vías de comunicación, etc.
  • Permite una reestructuración del proceso de enseñanza y aprendizaje. Las nuevas tecnologías se articulan a partir de lo que dicen los datos.
  • Genera un rechazo ante el miedo de cómo y para qué se utilicen los datos
  • Riesgo de aumentar las diferencias entre los estudiantes así como su aislamiento en su desarrollo curricular. Esto podría llegar incluso al proceso de desocialización del individuo.
  • Permitiría una reestructuración del sistema educativo. Esto implica la búsqueda de nuevas estructuras, lo que puede ocasionar el rechazo del propio sistema establecido.
  • Implica una actualización de los método de investigación en Educación.

 

Big Data: una posible revolución en educación (VIII)

El Big Data y la investigación en Educación

Vamos a dedicar este post a comentar algunos efectos de la aparición del Big Data en la investigación en Educación. Tradicionalmente la investigación educativa, como la investigación en Ciencias Sociales en general, se iniciaba con un objetivo, la redacción de los problemas de investigación y la definición de una serie de hipótesis para cada problema de investigación. El siguiente paso era la recolección de datos que estaban vinculados directamente con esas hipótesis de investigación.

La cantidad de datos solía ser limitada dados los recursos disponibles, desde pocas decenas a algunos miles en los mejores de los casos. Para garantizar la representatividad de los datos se ha desarrollado toda una teoría del muestreo y para tratar de generalizar los resultados existe toda una parte de la estadística dedicada a la inferencia de parámetros.

Además, hay que tener en cuenta que el plateamiento de una investigación suele estar limitado con las posibilidades de acceder a datos para desarrollarla. De esta forma, los objetivos de investigación se determinan no solamente por el interés social, sino también por la capacidad de acceder a los datos y la capacidad de analizarlos.

En definitiva, hasta hace pocas décadas la investigación educativa dejaba de lado cuestiones que le eran innaccesibles aunque interesantes. Por ejemplo, era inviable tener información sobre cómo cientos de alumnos realizaban decenas de tareas académicas, o cómo poblaciones de estudiantes de económicas resolvían supuestos prácticos de microneconomía. Por ejemplo, en el ámbito del rendimiento se limitiaban a estudiar las calificaciones obtenias en pruebas de clase, mientras que los procesos cognitivos se estudiaban sobre muestras de pocos estudiantes, cuyos resultados no se podían generalizar.

Sin embargo, con el Big Data esto ha ambiado. No solamente se pueden buscar respuestas más fiables y válidas a los problemas de investigación habituales, sino que se pueden plantear nuevos objetivos de investigación.

Hay dos impactos radicales que comenzamos a experimentar. Por un lado que no es necesario seguir el proceo objetivo, problema de investigación, hipótesis; y por otro que la teoría del muestreo junto con la de la estimación de parámetros dejan de ser tan relevantes.

En el primer caso, los pasos de objetivo-problema-hipótesis no tienen tanto sentido. Actualmente se puede tomar una base de datos de cientos de miles de estudiantes con cientos de variables y plantearse preguntas a partir de los datos. Es decir, no cosistiría tanto en partir de una duda que surge de la experimentación o de la teorización, como de identificar cuestiones de interés a partir del amasijo de datos recopilados de forma diaria.

Además, este proceso se ve favorecido por algoritmos que permiten identificar patrones en los datos sin necesidad de partir de un supuesto teórico previo. Ya no es obligatorio ir comproabando hipótesis tras hipótesis en una cadena larga y costosa de ensayo-error, sino que es posible desarrollar investigaciones donde las computadoras ensayan con decenas de patrones de forma automática hasta encontrar con alguno que tiene sentido para los investigadores.

Esto tiene importantes implicaciones paradigmáticas. El investigador pierde el control sobre el proceso de descubrimiento. No solamente debe dominar las teorías de su disciplina, sino que debe admitir su ignorancia y ser capaz de identificar hechos relevantes para dicha disciplina entre millones de datos. Debe asumir la indeterminación, la complejidad, la probabilidad como axiomas de su identidad como científico, resignándose a admitir la irrelevancia de su dominio de la disciplina e incluso de los procesos metodológicos.

En segundo lugar, los procesos de muestreo e inferencia pierden protagonismo. Ahora, ya no es indispensable establecer siempre un plan de muestreo que asegure una máxima representatividad con un tamaño muestral mínimo. En cambio, se obtienen millones de datos que representa infinidad de dimensiones de interés. Además, la estimación de parámetros no siempre es necesaria. La cantidad de datos es tan abismal que a veces se está muy cerca de trabajar directamente con los parámetros poblacionales.

Todo esto hace que la propia metodología de investigación en Educación se tenga que actualizar. No consiste en rechazar los procedimientos clásicos, sino en incorporar nuevos procedimiento y enriquecer los procedimientos.

Orígenes de la teoría de la complejidad

Se pueden indentifcar tres fases o generaciones en el desarrollo de la teoría de la complejidad (Alhadeff-Jones, 2008):
1º.- En esta primera generación se centró en el fenómneo de “complejidad organizada”. Se trata de la habilidad del sistema para aboserver energía o información integrarla en la organización del propio sistema. Es lo que ocurre, por ejemplo, con el proceso de feedback en cibernética.
2º.- Se centró en comprender los comportamientos no lineales y dinámicos.
3º.- En esta tercera generación se desarrolló el concepto de “sistema adaptativo complejo para deseignar a todos aquello sistemas compuestos de multiples uniades interactuando entre sí, cuyo cotrol está distribuido.

A lo largo del desarrollo de la teoría de la complejidad ha quedado patente las diferencias con sistemas que pueden ser “complicados” pero no complejos:

  • Complicado es todo sistema compuesto de unidades que pueden actuar unas sobre otras pero cuyo resultado o comportamiento final es la suma sus partes. En este sentido, el sistema puede ser descompuesto en sus partes, y el propio sistema es resultado de la suma de estas partes. Por ejemplo, un motor de un coche, o un horno.
  • Complejo es todo sistema compuesto de múltiples unidades que interaccionan entre sí, y cuyo comportamiento final es resultado de la interacción, siendo distinto a la simple suma de los elementos. Estos sistemas pueden ser descompuestos en partes, pero el análisis de las partes no explicaría el comportamiento global del sistema. Dicho de otra forma, el sistema es cualitativamente distinto a la suma de las partes.

 

En Educación, algunos de los campos que se están estudiando desde la perspectiva de la teoría de la complejidad son: el desarrollo del curriculum, el cambio en las organizaciones y las políticas educativas, la interdisciplinariedad, y las implicaciones éticas. Para más información al respecto, se pueden consultar las siguientes referencias:

  • Byrne, D. S. (2005). Complexity, configuration and cases. MyScienceWork. Recuperado a partir de https://www.mysciencework.com/publication/show/ab585aa3b9be112e767a7eebe2eef693
  • Davis, B., & Sumara, D. J. (2006). Complexity and Education: Inquiries Into Learning, Teaching, and Research. Mahwah, N.J: Routledge.
  • Osberg D & Biesta GJJ (2007). Beyond Presence: Epistemological and pedagogical implications of ‘strong’ emergence, Interchange, 38 (1), pp. 31-51.
  • Osberg, D., & Biesta, G. (2008). The emergent curriculum: navigating a complex course between unguided learning and planned enculturation. Journal of Curriculum Studies, 40(3), 313-328. https://doi.org/10.1080/00220270701610746.

Referencias
Alhadeff-Jones, M. (2008), Threee generations of complexity theoris: nuances and ambiguities. Educational Philosophy and Theory 40(1): 66-82.

Teoría de la complejidad

La teoría de la complejidad no es en sí una teoría, sino un conjunto de teorías procedentes de distintos campos científicos: evolución, matemáticas, cibernética, etc. A pesar de la diversidad de fuentes y teorías, el cuerpo básico de la idea de complejidad está siendo desarrollada con éxito en las Ciencias Sociales.

De forma resumida, la teoría de la complejidad en el ámbito social se basa en dos premisas:

  • Personas y contextos donde se desarrolla el comportamiento social son inseparables, formando un sistema global.
  • Los cambios emergen por interacción de todos los elementos del sistema.

Estas dos premisas tienen consecuencias directas. Por ejemplo, las persona aprende por interacción con el medio, pero al mismo tiempo el contexto evoluciona (podría decirse que la organización social aprende) por la compleja interacción con el individuo. De hecho, sería casi imposible establecer un momento de inicio del aprendizaje en un sentido o en otro para la globalidad del grupo social, lo que impide establecer lineas causales claras.

Desde este punto de vista, las relaciones entre los elementos del sistema (objetos o individuos) son los actores que provocan la evolución del propio sistema, y no tanto dichos elementos en sí. Esta evolución o cambio emerge de la interacción compleja.

Para concluir, hacer hincapié de nuevo, en las dos premisas básicas de la teoría: globalidad (como sistema complejo tomado en su totalidad), así como el verbo emerger (por el que el sistema evoluciona desde la interacción compleja del propio sistema).

Retos de la investigación educativa

220px-professor_imre_lakatos_c1960s
Lakatos. Fuente wikimedia.

La investigación en Ciencias Sociales en general y en Educación en particular, se enfrenta se enfrenta a los retos propios de la Ciencia en general. Sin embargo, sería un error pensar que se trata de una situación novedosa. Por el contrario, la Ciencia implica cambio y evolución constante. Por tanto, la aparición de desafíos es consustancial a la Ciencia.

[En este post se reflexiona sobre los desafíos de las Ciencias Sociales al día de hoy, según la opinión del autor.]

Leer más “Retos de la investigación educativa”

Proceso general de investigación IV: El proceso desde el enfoque crítico

@font-face { font-family: “Courier New”; }@font-face { font-family: “Wingdings”; }@font-face { font-family: “Verdana”; }p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal { margin: 3pt 0cm; text-align: justify; line-height: 150%; font-size: 12pt; font-family: “Times New Roman”; }p.MsoNormalIndent, li.MsoNormalIndent, div.MsoNormalIndent { margin: 3pt 0cm 3pt 35.4pt; text-align: justify; line-height: 150%; font-size: 12pt; font-family: “Times New Roman”; }p.MsoHeader, li.MsoHeader, div.MsoHeader { margin: 0cm 0cm 0.0001pt; text-align: right; font-size: 10pt; font-family: “Times New Roman”; font-style: italic; }p.MsoFooter, li.MsoFooter, div.MsoFooter { margin: 3pt 0cm 0.0001pt; text-align: justify; line-height: 150%; font-size: 12pt; font-family: “Times New Roman”; }span.MsoPageNumber { font-family: Verdana; color: rgb(51, 51, 51); font-weight: bold; text-decoration: none; vertical-align: baseline; }span.EncabezadoCar { font-family: Verdana; font-style: italic; }span.PiedepginaCar { }p.Grficosdibujos, li.Grficosdibujos, div.Grficosdibujos { margin: 0cm 0cm 0.0001pt; text-align: center; line-height: 12pt; font-size: 12pt; font-family: “Times New Roman”; font-style: italic; }p.Graficotablafigura, li.Graficotablafigura, div.Graficotablafigura { margin: 0cm 0cm 0.0001pt; text-align: center; font-size: 12pt; font-family: “Times New Roman”; font-style: italic; }div.Section1 { page: Section1; }ol { margin-bottom: 0cm; }ul { margin-bottom: 0cm; }

En el enfoque crítico coincide en gran parte con la investigación interpretativa. Dentro de ete enfoque se han desarrollado distintas propuestas metodológicas, entre ellas la “investigación–acción”.  De Miguel (1988) realizó un intento de sistematización del proceso, el cual seguiría las siguientes fases:
       Fase de decisión: Los sujetos afectados toman conciencia de la necesidad de modificar su situación. Son ellos mismos los que establecen el plan de actuación, decidiendo sobre aspectos relativos al objeto de diagnóstico, objetivos, distribución de las tareas de diagnóstico, etc.
       Fase de elaboración y ejecución del plan, incluyendo el trabajo de campo.
       Fase de aplicación de los conocimientos: Consiste en la reflexión y toma de decisiones a partir de la información y conocimientos extraídos de la etapa anterior. De este análisis de información se extraen las distintas propuestas de acción.
       Validación de la eficacia de la acción, valorando si las acciones decididas han producido los cambios esperados.
Uno de los elementos esenciales de este procedimiento es su vocación por mejorar la realidad. El investigador es también un actor del cambio, un cambio que debe centrar sus esfuerzos en el avance continuo de la sociedad y por supuesto, en la solución de los problemas que afectan a las personas.

Gráfico 4. Procedimiento general en investigaciones críticas
Posteriormente, Fetterman (1996) propuso el “Empowerment Evaluation” que trata de ayudar a los participantes en programas educativos y acciones sociales. Las fases de esta estrategia son cuatro:
       Análisis de la situación.
       Establecimiento de las metas.
       Desarrollo de estrategias.
       Documentación o informe del proceso.
Ejemplo:
Contexto: Una profesora de un centro de adultos está preocupada por su eficacia como docente. Por tal motivo se ha propuesto llevar a cabo un estudio con el fin de analizar aquellos elementos de su quehacer que puedan ser mejorados.
Objetivo: Mejorar su actividad como maestra.
Procedimiento metodológico: La docente organiza un pequeño grupo de alumnos y alumnas que se encargaran de ir anotando todas aquellas cuestiones que les parezca de interés durante las clases (lo que se hace, qué opinan sobre lo que sucede en las mismas, sus emociones, etc.), igualmente ella irá elaborando su propio diario de clase; deciden tener una reunión cada dos meses para poner en común estas anotaciones y reflexionar sobre ellas; por su parte la maestra revisa sus propias notas así como los comentarios que le realizan este grupo de alumnos/as y cualquier otra información que le llega por parte del resto de docentes para tratar de ir identificando errores y deficiencias que puedan ser corregidas.
Cuadro 3. Ejemplo de proceso crítico

Proceso general de investigación III: Procedimiento desde el enfoque interpretativo

@font-face { font-family: “Courier New”; }@font-face { font-family: “Wingdings”; }p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal { margin: 3pt 0cm; text-align: justify; line-height: 150%; font-size: 12pt; font-family: “Times New Roman”; }p.MsoNormalIndent, li.MsoNormalIndent, div.MsoNormalIndent { margin: 3pt 0cm 3pt 35.4pt; text-align: justify; line-height: 150%; font-size: 12pt; font-family: “Times New Roman”; }p.Grficosdibujos, li.Grficosdibujos, div.Grficosdibujos { margin: 0cm 0cm 0.0001pt; text-align: center; line-height: 12pt; font-size: 12pt; font-family: “Times New Roman”; font-style: italic; }p.Graficotablafigura, li.Graficotablafigura, div.Graficotablafigura { margin: 0cm 0cm 0.0001pt; text-align: center; font-size: 12pt; font-family: “Times New Roman”; font-style: italic; }div.Section1 { page: Section1; }ol { margin-bottom: 0cm; }ul { margin-bottom: 0cm; }

El proceso de investigación seguido habitualmente en el paradigma interpretativo se ajusta al proceso general indicado anteriormente, aunque con algunas matizaciones que son interesantes de comentar. La investigación interpretativa trata de describir los hechos observados con el fin de comprenderlos. En este sentido, es más importante el descubrimiento de la realidad que la comprobación de una hipótesis. Aguirre (1995) propone cuatro fases en estas investigaciones:
       Delimitación del problema de estudio.
       Acercamiento inicial al contexto de estudio a través de un primer acercamiento a la documentación disponible.
       Investigación: Es la etapa principal. Se basa en la recogida de información a través de la observación participante.
       Conclusiones: Tras la recopilación de información, el experto debe reflexionar sobre ella, interpretándola e intentado comprenderla. Una vez propuestas las conclusiones, estas son contrastadas con los propios sujetos que han sido observados y aquellos que han aportado información.
El proceso es cíclico, de forma que la reflexión sobre la información recogida dirigiría la acción posterior, incluyendo en su caso, el planteamiento de nuevas preguntas, búsqueda de nueva información, utilización de otros instrumentos o técnicas, etc.
En el gráfico 3 se puede ver una representación muy general de este procedimiento, donde se pueden distinguir cuatro grandes grupos de tareas. En primer lugar establecer el qué se investiga y el objetivo de dicha investigación. En esta perspectiva el objetivo principal es comprender una realidad, una situación, y por tanto, esta fase del proceso no consiste tanto en especificar una cuestión que debe solucionarse, sino delimitar aquello que se trata de comprender. Por tanto, en investigaciones interpretativas el problema y la hipótesis tienen un carácter secundario, priorizando la comprensión de la realidad.

Gráfico 3. Procedimiento general en investigaciones interpretativas
En el siguiente momento del proceso el equipo de investigadores trata de recopilar toda aquella información que sea necesaria para la investigación, con el fin de documentarse y obtener una visión global, de la situación. Esta información permite generar las primeras reflexiones sobre la realidad analizada. Los procesos de muestreo adquieren una importancia relativa, subsidiaria siempre a la comprensión del fenómeno por encima de su explicación.
Con toda la información los investigadores extraen una serie de conclusiones, que posteriormente son comunicadas al conjunto de personas que se ven afectadas o participan en la investigación, contrastándose dichas conclusiones con los agentes, de forma que se propicia un debate del cual se extraen las conclusiones definitivas.
Ejemplo:
Un equipo de investigadores ha observado que en los centros escolares de la zona se ha producido un aumento importante de los conflictos entre el alumnado y entre estos con el profesorado. Se plantean como objetivo ver qué está ocurriendo. Para ello eligen dos centros escolares y establecen un plan de observación presencial en los centros, así como una serie de entrevistas tanto a profesores/as como al alumnado.
Objetivo: Tratar de conocer qué está ocurriendo en los centros.
Procedimiento metodológico: Centrarse en dos centros; revisar toda la información que haya al respecto, tanto de esos centros como de otros cercanos; observar lo que ocurre durante un periodo de tiempo prolongado; recoger también la opinión y percepciones del profesorado y alumnado; extraer conclusiones de todas las fuentes de información; elaborar explicaciones comprensivas que sean asumidas como propias por los protagonistas; confirmar y validar las conclusiones con todos los agentes (profesorado, alumnado participante, etc.); extraer las conclusiones y difundirlas.
Cuadro 2. Ejemplo de proceso interpretativo

Proceso general de investigación II: Proceso desde el enfoque empírico o tradicional

@font-face { font-family: “Courier New”; }@font-face { font-family: “Wingdings”; }p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal { margin: 3pt 0cm; text-align: justify; line-height: 150%; font-size: 12pt; font-family: “Times New Roman”; }p.Graficotablafigura, li.Graficotablafigura, div.Graficotablafigura { margin: 0cm 0cm 0.0001pt; text-align: center; font-size: 12pt; font-family: “Times New Roman”; font-style: italic; }div.Section1 { page: Section1; }ol { margin-bottom: 0cm; }ul { margin-bottom: 0cm; }

El proceso se inicia con la observación de la realidad, de esa realidad que interesa a los invetigadores. Estos intereses suelen evolucionar, cambiando de forma ordenada y lenta, hasta que surgen nuevos temas. En ocasiones aparecen temas imprevistos y urgentes que demanda toda la atención de la sociedad (como ocurrió con el Sida), o bien cuando surge un descubrimiento que revoluciona el panorama de la ciencia (como ocurrió con el descubrimiento de la fusión nuclear). Al margen de estas urgencias sociales, las fuentes habituales de temas interesantes de investigación científica, suelen ser las siguientes:
       Las demandas de las empresas e instituciones públicas.
       Las líneas abiertas por investigaciones previas.
       El desarrollo de aplicaciones técnicas.
El proceso empírico, una vez determinado el tema de estudio, continua con la decisión formal de realizar la investigación. La parte esencial de este momento es el establecimiento de los objetivos que se pretenden conseguir. Cada objetivo se traslada y específica en uno o más problemas de investigación.

Gráfico 2. Proceso empírico analítico
Cuando el objetivo de la investigación es describir el fenómeno no es obligatorio exponer explícitamente el problema de investigación. Por el contrario, cuando la pretensión es analizar la eficiencia de una intervención, o de una técnica, o de un programa, etc., entonces sí es interesante detallar la cuestión como un problema de investigación (¿es eficiente el programa/técnica/intervención?). Igualmente, si lo que se pretende es explicar qué ocurre, estableciendo las relaciones causales entre distintos aspectos de lo estudiado, el problema permite explicitar las cuestiones que tratan de analizarse (por ejemplo, ¿la presencia del suceso X produce la aparición del suceso Y?).
A partir de los problemas se derivan hipótesis. Cada hipótesis es una respuesta tentativa, una posible solución al problema, que deberá comprobarse. Evidentemente las hipótesis tienen sentido si existe problema previo, y carecen del mismo si la investigación solamente tiene objetivos descriptivos.
Ejemplo:
Contexto: A un equipo de investigadores la Diputación Provincial le han solicitado que analicen qué factores están involucrados en el aumento de la violencia en las aulas en su provincia. Para ello el equipo, después de revisar todas las investigaciones previas que sobre dicho tema han podido conseguir, deciden diseñar un procedimiento empírico analítico donde poner a prueba distintos aspectos del fenómeno que pueden estar implicados.
Objetivo: Tratar de identificar los factores (variables) que están interviniendo en el aumento de violencia en las aulas de los centros de la provincia.
Problema: ¿Están interviniendo las variables A, B, C, D, E, F,…. en el aumento de la violencia en los centros escolares de la provincia?
Hipótesis: La variable A influye en el aumento de violencia en los centros escolares de la provincia. La variable B influye en el aumento de violencia en los centros escolares de la provincia. La variable C influye en el aumento de violencia en los centros escolares de la provincia. La variable D influye en el aumento de violencia en los centros escolares de la provincia. …(así como sus interacciones)
Proceso metodológico: El equipo selecciona a un grupo de alumnos/as de distintos cursos, y centros, todos ellos elegidos al azar; posteriormente les administran una batería de test y cuestionarios a partir de los cuales clasifican a los participantes en diferentes grupos según sus características y sus niveles de agresión; a continuación realizan diversas intervenciones en parte de los grupos, mientras que otros permanecen sin intervención para que sirvan de control; tras las intervenciones vuelven a administrar otra batería de test y comparan las medidas previas a la intervención con las posteriores; realizan un análisis estadístico de las mediciones, extraen las conclusiones y redactan el informe para la Diputación.
Cuadro 1. Ejemplo de procedimiento empírico-analítico
El siguiente paso es la determinación del diseño, es decir, la determinación explícita de todos los pasos específicos que van a seguirse en la investigación. Se continúa con la elección de los sujetos que formarán parte de la investigación así como la asignación a los distintos grupos que conformarán el diseño.
A continuación se procede a recoger los datos. En ciencias sociales, dentro de estas investigaciones, es frecuente la utilización de test, observación sistemática, registros fisiológicos, etc. Los datos que se recopilan por estos distintos instrumentos suelen analizarse principalmente con procedimientos estadísticos, aunque no se desdeña la utilización de procedimientos alternativos de corte más cualitativo.
La última fase es la difusión de los resultados obtenidos a través de diferentes medios, tales como revistas especializadas, congresos, o recientemente recursos como los blogs o los foros en internet.

Proceso general de investigación I

@font-face { font-family: “Courier New”; }@font-face { font-family: “Wingdings”; }p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal { margin: 3pt 0cm; text-align: justify; line-height: 150%; font-size: 12pt; font-family: “Times New Roman”; }p.MsoFooter, li.MsoFooter, div.MsoFooter { margin: 3pt 0cm 0.0001pt; text-align: justify; line-height: 150%; font-size: 12pt; font-family: “Times New Roman”; }span.PiedepginaCar { }p.Graficotablafigura, li.Graficotablafigura, div.Graficotablafigura { margin: 0cm 0cm 0.0001pt; text-align: center; font-size: 12pt; font-family: “Times New Roman”; font-style: italic; }div.Section1 { page: Section1; }ol { margin-bottom: 0cm; }ul { margin-bottom: 0cm; }

El procedimiento general de investigación se ajusta al método hipotético deductivo, adaptado o modificado en virtud del contexto específico donde se desarrolle la investigación. Este procedimiento incluye un momento de observación sobre la realidad, donde se obtiene información sobre el fenómeno de interés, un momento de reflexión sobre dichos datos, así como un proceso de extracción de ideas o hipótesis sobre cómo es ese fenómeno, y otro donde se derivan consecuencias lógicas de cómo debería comportarse la realidad si dichas propuestas teóricas fueran ciertas. Estos cuatro grandes momentos se completan con una fase de inicio del procedimiento (planteamiento, determinación de la prioridad e interés del estudio, etc.) así como una fase de difusión de los resultados. 

En resumen, aunque las fases concretas del proceso vienen dadas por la propia “idiosincrasia” de cada investigación, podría afirmarse que la mayoría de las investigaciones incluyen todos o gran parte de los siguientes momentos, representados también en el gráfico 1:
       Decidir sobre la pertinencia e importancia de realizar la investigación.
       Determinar los objetivos, y en su caso los posibles problemas e hipótesis.
       Seleccionar los medios, instrumentos, recursos para recopilar los datos, o en su caso construirlos.
       Recoger los datos y valorar su calidad.
       Analizar los datos.
       Extraer conclusiones y hacerlas públicas.
Como se ha dicho anteriormente estas fases no se cumplen siempre, y por supuesto no tienen porqué mantener una secuencia lineal. Cada investigación en función de su particularidad presentará un tipo de articulación u otro. Se ha dicho anteriormente, la perspectiva o enfoque paradigmático influye en el diseño, por tal motivo, en las siguientes páginas se comenta el proceso de investigación visto desde cada paradigma.
Gráfico 1. Proceso general de investigación