Reflexión educativa

“¿Qué pasa si te digo que no creo en la escuela pero sí en la educación? Que quiero aprender, pero no a aceptar lo que otros me imponen. ¿Qué pasa si te digo que la escuela no es tan buena como parece? Que desde su creación solo dice repite, ignora y obedece. Que fue pensada por los mismos que dominan al mundo; burócratas, dictadores y banqueros. Y nosotros la aceptamos como muchos. Lo que la escuela siempre buscó fue moldear a la gente. Haciéndoles creer que son libres e independientes. Pero lo único que espera de cada niño de la Tierra es que solo produzca y consuma para sostener este sistema. ¿Qué pasa si te digo que saber no es necesariamente comprender? Que el conocimiento es importante, pero solo absorber información nos hace más ignorantes. Comprender es haberlo vivido y experimentado. Saber es simplemente poder acumularlo. La educación sirve para crecer y desarrollarnos. La escuela para aprobar el examen y graduarnos como esclavos. Aprender en libertad es poder elegir qué aprendo y descubrir cómo. La escuela es repetir lo establecido y acallar quienes somos. Aprender en libertad es conocerme junto a otros y descubrir la vida. La escuela tradicional es negar quien soy y ser lo que otros me exijan. ¿Qué pasa si te digo que la escuela no piensa en el ser humano? Porque somos solo números que aprueban o repiten grados. Donde se desecha a quien no alcanza el promedio. Se les castiga y excluye haciéndole creer que son menos. Porque solo se dirige a un grupo homogéneo y en masa. Matando las diferencias, sueños y esperanzas. La escuela asfixia a quien no cumple los requisitos. La verdad es que realmente todos somos iguales. Educar es aprender juntos a ser humanos. Pero sin un currículum de un ministro o un tirano. Educar es verte al espejo y reconocerte vivo. Mirar a los otros y encontrar lo mismo. ¿Qué pasa si te digo que el eje de la escuela es el deber ser? Mientras que lo que guía la educación es crear y poder ser. ¿Qué pasa si te digo que la escuela nos enseñó a sobrevivir con miedo? Y la educación es realizarnos para ser plenos” (Fuertes, 2013).

¿De qué manera pueden las características de los sujetos afectar la interpretación de los estudios descriptivos y de correlación?

McMillan (2005) ilustra que el diseño descriptivo evalúa la naturaleza de las condiciones existentes.  Argumenta, además, que el propósito de la mayoría de las investigaciones descriptivas se limita a caracterizar algo como es. Se preocupa de la situación actual o pasada de algo.  Describe la realización, las actitudes, los comportamientos u otras características de un grupo de sujetos. En el diseño descriptivo es importante prestar gran atención a la naturaleza de los sujetos.  Debería saber si la muestra se realizó con voluntarios y si los resultados podrían haber sido diferentes si se hubiesen incluido otros sujetos.  

De su lado,  el diseño correlacional se ocupa de la valoración de las relaciones entre dos o más fenómenos.  Manejan, al menos, dos puntuaciones obtenidas de cada sujeto.  La selección de los sujetos debe asegurar un rango de respuestas para cada variable.  Se recomienda realizar un estudio piloto o manejar los datos previos de sujetos similares para asegurar la fiabilidad y la variabilidad de las respuestas.

 Es por esto que a la hora de seleccionar los sujetos en la investigación deben estar  claras las características que son adecuadas para el diseño de investigación X o Y. 

¿Por qué es importante examinar el tamaño de las correlaciones, así como las conclusiones sobre las relaciones de la narrativa?

McMillan (2005, pp.288-289) menciona que debido a que los coeficientes de correlación se expresan como decimales, es fácil confundir los decimales con porcentajes.  El coeficiente es una forma matemática de expresar el grado en el que hay una covarianza entre las variables, no una indicación del grado en el que las variables comparten propiedades o características comunes.  Otra consideración con respecto al tamaño de las correlaciones es que muchas correlaciones se denominan “significativas” incluso siendo bastante bajas (como por ejemplo .15, .08).  Los investigadores emplean la palabra significativo en el contexto de las correlaciones para indicar que el coeficiente es estadísticamente diferente del cero (sin relación) con un nivel de confianza específico. 

La narrativa, por su parte, basa su utilidad de las correlaciones dependiendo de si la investigación se centra en grupos o en individuos.  Generalmente, es necesaria una correlación mayor para su empleo con individuos que con grupos.  Para las correlaciones por debajo de .35, sólo se muestra una pequeña relación; esto es valioso en alguna investigación exploratoria, pero tiene un escaso valor en las predicciones relacionadas con individuos o grupos.  En un rango medio, de .35 a .75, pueden hacerse predicciones grupales toscas; si pueden combinarse varias correlaciones moderadas, éstas pueden ser empleadas para realizar predicciones individuales.  Por encima de .75 tanto las predicciones individuales como las de grupo son útiles con una medida de correlación simple. 

¿Por qué la no causalidad se deduce de los diseños comparativos o de correlación?

McMillan (2005, pp. 277) ilustra que al igual que sucede en la investigación descriptiva, tampoco se pueden hacerse conclusiones causales.  Lo mejor que se puede sacar como conclusión es que existe una diferencia o relación. Nunca se debe inferir una causalidad a partir de una correlación.  Este principio se pasa por alto fácilmente, ya que algunos estudios comparativos parecen establecer una conexión causal entre las variables dependiente e independiente.  Por ejemplo, suponga que se describe que los alumnos de colegios privados superan a los de los colegios públicos.  Es tentador concluir que la razón, o la causa, de la diferencia es la naturaleza del colegio.  Sin embargo, hay otras muchas explicaciones posibles, como por ejemplo, las diferencias en la implicación de los padres o la situación socioeconómicas de los alumnos.

Para McMillan (2005, pp.285) existen dos razones para que no se infiera causalidad de la correlación; primero, una relación entre X e Y puede ser alta, pero no hay forma de saber si X causa Y o Y causa X, segundo, puede haber variables no medidas que afecten a la relación.

¿Qué es un estudio de caso?

Dr. Navedo Aponte

Es un medio de organizar datos sociales, preservando el carácter unitario del objeto social estudiado. Los estudios de caso utilizan las estrategias de investigación cualitativa para mapear, describir y analizar el contexto, las relaciones y las percepciones con relación a la situación, fenómenos o episodio en cuestión. Es útil para generar conocimiento sobre características significativas de eventos vivenciados, tales como intervenciones y procesos de cambios. Buscan: 1- comprender los esquemas de referencia y las estructuras de relevancia relacionadas con un evento o fenómenos de un grupo específico; 2- permitir un examen detallado de los procesos organizacionales o relacionales; 3- aclarar factores que interfieren en determinados procesos; 4- presentar modelos de análisis replicables en situaciones semejantes y hasta posibilitar comparaciones, cuando en el proyecto, en el transcurso del trabajo de campo y en el análisis, el investigador trabaja con tipificaciones.

Lo principal del estudio de caso es:

a-      Cuestión de estudio o definición del foco de investigación: este método es indicado para responder a cómo y a por qué determinado fenómeno se presenta.

b-      Determinación de la unidad de análisis y su descripción preliminar; si es un grupo, una organización o un sector.

c-      Justificación del estudio: explicación de la importancia y del sentido del estudio.

d-     Formulación y esclarecimiento de las proposiciones específicamente orientadas a los diferentes aspectos del estudio.

e-      Esclarecimiento de la lógica entre diversas proposiciones.

f-       Esclarecimiento de criterios para la interpretación de los datos (referencial teórico y categorías).

Los estudios de caso han recibido muchas críticas metodológicas, principalmente a su falta de rigor, a la existencia de muchos sesgos del investigador y a la poca probabilidad de generalización de los resultados, si la investigación no fuera correctamente preparada y conducida.