Los mapas auto-organizados para la evaluación de la investigación de tesis doctorales: el caso de la Didáctica de las Ciencias Sociales en España

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.7203/relieve.24.1.12345

Palabras clave:

Cienciometría, Evaluación de la Investigación, Tesis Doctorales, Mapas Auto-organizados, Redes Neuronales, Herramientas Metodológicas, Didáctica de las Ciencias Sociales.

Resumen

El presente artículo tiene el objetivo de poner en valor el potencial del uso de redes neuronales del tipo mapas auto-organizados (SOM) como herramienta clarificadora en el tratamiento, análisis y visualización de datos cienciométricos, concretamente, en el caso del análisis de las tesis doctorales españolas en Didáctica de las Ciencias Sociales, indexadas en la base nacional española de tesis doctorales TESEO, defendidas entre 1976 y 2014. Se ha recuperado un censo de 301 tesis doctorales, clasificadas según las variables: comunidades autónomas (Andalucía y Cataluña), quinquenios de producción, categorías temáticas y etapas educativas. En Andalucía la producción es más alta en los quinquenios 1986-1990 y 2001-2005. En Cataluña, los quinquenios más productivos fueron 1991-1995, 1996-2000, 2001-2005 y 2006-2010. Como conclusión general se infiere que los SOM resultantes permiten actualizar la comprensión sobre el estado de la cuestión en la disciplina, en base a las diversas variables consideradas, que como “metáforas visuales” ayudan a revelar patrones ocultos en los datos. La potencialidad de los SOM como aproximación exploratoria de datos multivariados se hace manifiesta.

Biografía del autor/a

Elvira Curiel-Marín, Universidad de Granada

Doctora en Ciencias de la Educación con mención internacional por la Universidad de Granada. Miembro del grupo de investigación HUM-567 de Evaluación de la Investigación y de Programas Educativos Andaluces. Profesora en el Departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación, Universidad de Granada.

Lucía Isabel Passoni, Universidad Mar del Plata

Doctora en Ingeniería, orientación Electrónica y Magister en Gestión Universitaria. Trabaja como catedrática de la Universidad Nacional de Mar del Plata en el Departamento de Ingeniería Electrónica y Computación de la Facultad de Ingeniería. Es directora del Laboratorio de Bioingeniería del Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica (ICYTE). Sus áreas de interés en I+D se centran en el desarrollo de técnicas de Inteligencia Computacional para sistemas de soporte a las decisiones. 

Eva María Olmedo-Moreno, Universidad de Granada

Doctora en Pedagogía por la Universidad de Granada y Profesora Titular en el Departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación de la Universidad de Granada, donde imparte la materia troncal de Métodos de Investigación Educativa. Su principal línea de investigación versa sobre “Estrategias de Aprendizaje y el desarrollo de modelos de aprendizaje híbridos en la cultura de la Hiper-globalización-Smart Cities”, tema sobre el que ha dirigido y dirige varias Tesis Doctorales. En la es directora del Departamento MIDE y coordinadora del Programa de Doctorado de Ciencias de la Educación.

Antonio Fernández-Cano, Universidad de Granada

Doctor en Filosofía y Ciencias de la Educación. Trabaja como catedrático de universidad en el departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación de la Universidad de Granada. Sus aéreas específicas de interés y especialización son la evaluación de la investigación, la cienciometría pedagógica, el estudio de las tesis doctorales y las metodologías complementarias para la evaluación de programas educativos.

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Descargas

Publicado

2018-07-03

Número

Vol. 24 Núm. 1 (2018)

Sección

Artículos

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