1. Introducción

La investigación educativa es una de las mejores herramientas para mejorar el proceso de enseñanza y aprendizaje, comprobar la eficacia y compartir experiencias.

Existe una desconexión entre la actualidad científica y la práctica docente; es necesario apostar por la transferencia del conocimiento.

Positivismo lógico — criterios

• Explicados a partir de leyes generales y universales.
• Observación sistemática, experimentación y comparación.
• Capacidad predictiva.
• Comprobación empírica mediante control de actores y variables.

Limitación

• Solo considera científico lo observable.

Interpretativistas — distingue

• Ámbito natural (ciencias naturales: explicación).
• Ámbito humano (ciencias humanas: comprensión).

Teoría crítica — interacción

• Interacción entre la realidad de estudio y el investigador: se parte de una idea y de un posicionamiento previos.

3. Ciencia, experiencia y divulgación

Generación de conocimiento: ciencia — experiencia — divulgación.

Criterios del saber crítico

• Saber crítico y fundamentado.
• Sistemático.
• Explicativo.
• Verificable.
• Metódico.
• Objetivo.
• Comunicable y provisional.

4. Fuentes de información científica

Google Scholar

Ventajas: fácil manejo, gratuito, indica citas, extrae referencias, acceso a PDF, permite crear alertas.

Inconvenientes: resultados amplios, carácter divulgativo en algunos casos, dudas de fiabilidad, referencias incompletas.

Dialnet

Ventajas: contenido científico, gratuito, literatura hispana, referencia completa, incluye abstract, filtrar por tipo.

Inconvenientes: filtros limitados, no indica impacto, enfoque hispano, no siempre indica citas, no siempre exporta referencias.

Redined

Ventajas: en castellano, gratuito, búsqueda sencilla, incluye libros, TFM, TFG y tesis, abstracts y a veces PDF.

Inconvenientes: búsqueda compleja en ocasiones, filtros generales, requiere sentido crítico.

ResearchGate

Ventajas: comparte artículos, tesis y proyectos; permite interacción; documentos en varias lenguas.

Inconvenientes: requiere registro, depende del autor para el acceso, puede contener material no estrictamente científico.

Web of Science

Ventajas: altos criterios de filtrado, filtros amplios, exporta referencias.

Inconvenientes: acceso de pago y no siempre intuitivo.

Factor de impacto: representa el impacto de la revista; puede oscilar desde cero hasta valores elevados. Las revistas JCR se agrupan en cuartiles (Q1–Q4).

Identificación de la necesidad

Recomendaciones: leer, estudiar la viabilidad y concretar la necesidad.

Errores comunes

• Querer tratar más de un problema o plantear un problema muy amplio o impreciso.
• Asignar una causa única a los problemas, lo que puede suponer un sesgo.
• Atribuir culpas y soluciones categóricas; tratar los datos con relatividad y prudencia.

Líneas de investigación actuales

• Clima escolar.
• Violencia escolar.
• Atención a la diversidad.
• Estrategias metodológicas.
• Integración de minorías.
• Formación e inserción profesional.
• Fracaso y abandono escolar.
• Orientación y acción tutorial.
• Recursos y medios didácticos.
• Innovación educativa.

2. Objetivos e hipótesis

Objetivos — reglas

1. La formulación debe realizarse en infinitivo.
2. El objetivo debe ser contrastable.
3. Redactado con claridad y precisión, sin ambigüedades.
4. Se debe concretar lo que se persigue.

Hipótesis — definición

• La hipótesis se puede definir como una solución esperada al problema, fundamentada con la literatura científica.
• Las hipótesis orientan la investigación y son el enlace entre la teoría y la investigación empírica.
• El investigador debe plantearse cuál es la solución más probable.

Tipos

• H1 (alternativa): suele ser la hipótesis que plantea el investigador.
• H0 (nula): es la hipótesis contraria. Cuando el investigador intenta afirmar que la hipótesis nula se confirma y no lo consigue, debe rechazarla y aceptar la alternativa.

3. Tipos de estudios y diseños

Dependen de: necesidades del estudio, naturaleza del problema, acceso a la muestra, recursos, logística y equipo humano.

Tipos

• Exploratorios: explorar temáticas o problemas poco estudiados o insuficientemente tratados.
• Descriptivos: describir situaciones, fenómenos y hechos.
• De desarrollo: investigar los cambios a través del tiempo.
• Explicativos/causales: establecer relaciones de causa‑efecto.
• Correlacionales: correlacionar variables y ver cómo se relacionan.
• Orientados a solucionar problemas prácticos: obtener conocimientos que sirvan de guía para actuar o intervenir.

4. Metodología

Preguntas clave

• ¿Qué se va a analizar? → temática de interés.
• ¿A quién o a qué se va a analizar? → muestra.
• ¿Qué datos se van a recoger? → cualitativo o cuantitativo.
• ¿Con qué se van a recoger dichos datos? → validez y fiabilidad.
• ¿Quién y cuándo se van a recoger dichos datos? → evitar sesgos.
• ¿Quién va a analizar los datos? → persona ajena o equipo de confianza.
• ¿Cómo se van a analizar dichos datos? → análisis estadístico o cualitativo según el enfoque.

4.1 Variables

Variable independiente: lo que se cambia en el experimento; se puede controlar o modificar; puede existir una única variable independiente.

Variable dependiente: lo que se está midiendo u observando; sus cambios dependen de la independiente.

Control: lo que se mantiene igual para aislar efectos.

4.2 Tipos de muestreo

Probabilístico

• Aleatorio simple: asignar un número a los elementos y elegir sujetos mediante un medio mecánico.
• Aleatorio sistemático: numerar todos los elementos y extraer uno cada cierto intervalo.
• Estratificado: categorías (estratos) distintas entre sí con alta homogeneidad interna.
• Por conglomerados: las unidades muestrales son grupos o conglomerados de la población.

No probabilístico

• Cuotas: muestreo accidental basado en el conocimiento de los estratos o individuos representativos.
• Intencional/conveniencia: incluir grupos supuestamente típicos.
• Bola de nieve: unos individuos conducen a otros.
• Discrecional: a criterio del investigador según lo que puedan aportar.

Introducción a la metodología cuantitativa

Análisis cuantitativo

• Exige la codificación: atribuir un código numérico y realizar una reducción normalizada de la información.
• Se aplican métodos estadísticos para expresar leyes generales, decidir si las hipótesis se confirman y generalizar resultados.
• Recursos informáticos agilizan el proceso: estadística descriptiva e inferencial.

Análisis cualitativo (comparación)

• Mostrar veracidad citando datos textualmente.
• Datos: textos, transcripciones, observaciones, imágenes.
• Fuentes densas de información.
• Manipulaciones, transformaciones y reflexiones para extraer significado.

2. Operativización y medición de variables

Reglas de medición

• Plantear una función entre fenómenos y valores.
• Variables simples (sexo) vs. complejas (motivación).
• Definir claramente cuándo se asigna un valor u otro.
• Cuanto más complejo el concepto, más rigurosa debe ser la regla.

Selección de variables

• Aspectos concretos del estudio que pueden manifestarse de modos diferentes.
• Constitutivas: describen la esencia en el plano teórico; no son observables directamente.
• Operativas: variables observables que funcionan como indicadores; conjunto de actividades para medir.

Operativización — ejemplo: niveles de estudios

1. Grado (licenciatura / grado).
2. Maestro (primaria).
3. Máster (especialización).
4. Doctorado.

Escalas de medición

• Nominal: clasificar e identificar según igualdad/diferencia.
• Ordinal: número de orden o posición.
• Intervalo: distancias iguales entre valores; intervalos constantes.
• Razón: intervalo con cero real y absoluto.

3. Técnicas de recogida de datos

Entrevista → cualitativa.

Cuestionario → cuantitativa.

Técnicas de encuesta, técnicas normativas, pruebas objetivas y técnicas criteriales.

Observación sistemática

• Analizar un fenómeno sin inferir precipitadamente.
• Características: intencionada, planificada, estructurada, objetiva y registrada.
• Matriz de datos en SPSS (variables nominales/escala/cadena).

4. Técnicas de análisis de datos

Análisis exploratorio inicial

• Depuración de la matriz de datos y análisis descriptivo.

Estadística descriptiva

• Organización, descripción, visualización y resumen de datos.

Análisis unidimensional

• Obtención de magnitudes y valores sobre las variables.

Análisis bidimensional

• Estudiar simultáneamente dos variables.

Análisis multivariable

• Mayor complejización: análisis de más de dos variables.

Estadística inferencial

• Generalizar resultados de la muestra a la población.

Introducción al análisis estadístico

• El análisis estadístico forma parte implícita del tratamiento de resultados en la metodología cuantitativa.
• La estadística permite mostrar información relevante sobre una población, conocer resultados y comparar grupos.

Tipos de variables

• Variable discreta: no puede tomar valores intermedios entre dos opciones.
• Variable continua: se mide de forma numérica y puede tomar valores en un rango continuo.
• Atributo: caracteriza y puede contarse pero no dividirse.

Escalas

• Nominal: objetos se distinguen en base a un nombre.
• Ordinal: indican orden o grados.
• Intervalo: intervalos fijos.
• De razón: con cero real; ausencia de magnitud.

Frecuencias

• Frecuencia absoluta: número total de veces que se repite un valor.
• Frecuencia relativa: proporción de veces que se repite un valor respecto al total.

Cuartiles y percentiles

• Permiten situar resultados dentro de la población.
• Los cuartiles dividen la muestra en cuatro partes iguales.

Curva normal

• Función de densidad acampanada y simétrica.
• Diferencias significativas cuando p < 0,05.

Medidas de tendencia central

• Media: suma de resultados dividido por el número de casos.
• Mediana: valor con 50% de observaciones por encima y 50% por debajo.
• Moda: valor más repetido.

Desviación típica

• Raíz cuadrada de la varianza.
• Mide la dispersión respecto a la media.

Valor Z

• Representa cuántas desviaciones típicas se aleja un valor respecto de la media.
• El 95% de los registros se sitúan aproximadamente entre ±1,96 Z en una distribución normal.
• p = 0,05 cuando los intervalos de confianza no se solapan significativamente.

Asimetría

• Izquierda (asimetría negativa): muchos datos concentrados a la derecha.
• Derecha (asimetría positiva): muchos datos concentrados a la izquierda.
• La asimetría afecta la interpretación del valor Z y las probabilidades asociadas.

Introducción a la metodología cualitativa

• Ofrece un enfoque científico para conocer la realidad y cubrir vacíos no abordados por la metodología cuantitativa.
• Permite analizar biografías, textos, cartas y discursos.

Características

• Estudia fenómenos en su contexto natural.
• Enfoque holístico, integral y global.
• Orientación interpretativa.
• El lenguaje es una pieza importante del estudio.
• Atención en lo concreto.
• Carácter procesual.

Fases de la investigación cualitativa

• Fase 1. Reflexión: identificar problema, revisar bibliografía y definir paradigma.
• Fase 2. Planificación: definir escenario, estrategia, preparación y proyecto.
• Fase 3. Entrada: seleccionar informantes y realizar primeras entrevistas.
• Fase 4. Recogida y análisis preliminar: primeras observaciones y ajustes.
• Fase 5. Salida y análisis intenso: abandonar el campo y realizar el análisis de contenido.
• Fase 6. Escritura: transcribir hallazgos, redactar informe y proponer líneas futuras.

Diseños y métodos cualitativos

• Etnográfico: describir la realidad desde el punto de vista de los participantes.
• Estudio de casos: examinar sistemáticamente y en profundidad casos únicos.
• Narrativo‑biográfico: relatos que captan riqueza y significados humanos.

Técnicas de recolección de datos (cualitativas)

• Diario de campo: registro cronológico.
• Observación participante: observar y participar.
• Entrevista: acceder a relatos verbales.
• Grupo de discusión: entrevista grupal o focus group.
• Historias de vida: escuchar la voz del niño y su perspectiva u otras voces relevantes.
• Análisis documental: uso de documentos escritos.
• Técnicas participativas: reconstruir procesos con la implicación de los participantes.

5. Análisis de datos (cualitativo)

• Lectura flotante: lectura general para obtener una idea global.
• Etiquetado: subrayar información clave para definir unidades de información.
• Categorías:
  • Todas las unidades deben pertenecer a una categoría.
  • Una unidad no puede estar en dos categorías simultáneamente.
  • Las categorías se ajustan y reorganizan según el progreso del análisis.
• Informe: trasladar los resultados a un informe de investigación comprensible y riguroso.

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