Tipos de investigación social en la era de la inteligencia artificial

 Introducción

La investigación social ha experimentado una transformación profunda en las últimas décadas. Tradicionalmente basada en métodos cualitativos y cuantitativos clásicos, hoy se enfrenta a un nuevo escenario marcado por la digitalización masiva de datos, el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial y la automatización del análisis científico.

En este contexto, los tipos de investigación no desaparecen, pero sí se reorganizan y se amplían. La inteligencia artificial (IA) no sustituye la lógica científica, sino que introduce nuevas formas de recolección, procesamiento e interpretación de la información.

Este artículo actualiza la tipología clásica de la investigación —según objeto de estudio, nivel de conocimiento y tipo de variables— incorporando las tendencias contemporáneas de la investigación social digital e inteligente.

Esquema del artículo

TIPOS DE INVESTIGACIÓN SOCIAL + IA NORMALMENTE INTEGRADOS
1. Por el objeto de estudio

        └─Teórica
        └─ Aplicada
2. Por el nivel de conocimiento
        ├─ Exploratoria
        ├─ Descriptiva
        └─ Explicativa
3. Por variables a analizar
        ├─ Cualitativa
        ├─ Cuantitativa
        └─ Computacional
4. Inteligencia Artificial Integrada
        ├─ Búsqueda de información
        ├─ Análisis de datos
        ├─ Predicción
        └─ Simulación
5. Investigación Social Contemporánea
→ Mayor nivel del conocimiento científico con datos masivos, automatización, interdisciplinariedas o relación de causalidad entre ciencias y disciplinas. Transformación positiva en metodología de investigación social.
→ Mayor nivel de omprensión de la realidad social. Elevación del nivel de abstracción y capacidad crítica del investigador social.

1. Tipos de investigación según el objeto de estudio en la era digital

1.1 Investigación teórica o pura potenciada por IA

La investigación teórica sigue siendo el núcleo de la producción científica, pero ahora se apoya en sistemas de inteligencia artificial para acelerar la revisión de literatura, la detección de patrones conceptuales y la organización del conocimiento.

Sus características actuales incluyen:

• Uso de asistentes de IA para análisis bibliográfico.
• Exploración automatizada de grandes bases de datos académicas.
• Modelos de lenguaje para síntesis conceptual.
• Mayor velocidad en la construcción teórica.

En economía política, por ejemplo, la IA permite comparar automáticamente cientos de teorías del precio, facilitando análisis comparativos más amplios.

1.2 Investigación aplicada basada en datos masivos

La investigación aplicada contemporánea está profundamente ligada al uso de big data y algoritmos predictivos. Su objetivo sigue siendo resolver problemas concretos, pero ahora lo hace con herramientas computacionales avanzadas.

Características principales:

• Uso de datos en tiempo real.
• Modelos predictivos basados en aprendizaje automático.
• Simulación de escenarios sociales y económicos.
• Optimización de políticas públicas mediante IA.

Ejemplo: sistemas que predicen pobreza, desempleo o inflación a partir de datos masivos de consumo, empleo y movilidad.

2. Tipos de investigación según el nivel de conocimiento en la investigación contemporánea

2.1 Investigación exploratoria aumentada por IA

La fase exploratoria ha sido una de las más transformadas por la inteligencia artificial. Hoy es posible analizar millones de documentos, redes sociales o bases de datos sin estructuras físicas previas como bibliotecas, visitas de campo, uso de, papeles para escritura, por ejemplo..

Características actuales:

• Minería de datos automatizada.
• Análisis de tendencias emergentes en redes digitales.
• Identificación de patrones no visibles al análisis humano tradicional.
• Uso de IA generativa para formular hipótesis iniciales.

Esta fase ya no depende únicamente, en el caso de las ciencias sociales de la intuición o la imaginación sociológica, económica o política del investigador, sino de sistemas que detectan correlaciones iniciales en grandes volúmenes de información.

2.2 Investigación descriptiva digital

La investigación descriptiva contemporánea se basa en la visualización y estructuración de grandes volúmenes de datos.

Sus características incluyen:

• Tableros interactivos (dashboards).
• Estadísticas en tiempo real.
• Cartografía digital de fenómenos sociales.
• Descripción automatizada mediante IA.

Por ejemplo, hoy es posible describir la desigualdad social utilizando mapas dinámicos que se actualizan continuamente con datos fiscales, laborales y demográficos.

2.3 Investigación explicativa o analítica algorítmica

Este nivel ha sido profundamente transformado por la inteligencia artificial, especialmente mediante modelos de aprendizaje automático y econometría avanzada.

Características actuales:

• Modelos predictivos complejos (machine learning).
• Identificación automática de relaciones causales probabilísticas.
• Simulación de sistemas sociales complejos.
• Uso de algoritmos para detectar correlaciones ocultas.

Sin embargo, un desafío central es que la IA no siempre explica causalidad en sentido teórico, sino correlaciones estadísticas o correlaciones formales cualitativas. Por ello, el rol del investigador sigue siendo fundamental para interpretar los resultados, para ratificar, modificar, desarrollar o descubir leyes que rigen el comportamiento de los fenómenos que son objeto de estudio, incluída la misma IA.

3. Tipos de investigación según las variables: cualitativa, cuantitativa y computacional

3.1 Investigación cualitativa digital

La investigación cualitativa no ha desaparecido; se ha transformado mediante herramientas digitales.

Características actuales:

• Análisis de discursos mediante IA (análisis de sentimiento y pensamiento).
• Procesamiento de entrevistas con software de transcripción automática.
• Estudio de interacciones en redes sociales.
• Interpretación de narrativas digitales.

Esto permite analizar fenómenos culturales a una escala antes imposible.

3.2 Investigación cuantitativa automatizada

La investigación cuantitativa ha evolucionado hacia la automatización estadística.

Características:

• Análisis masivo de bases de datos (big data).
• Modelos econométricos automatizados.
• Predicción estadística en tiempo real.
• Uso de IA para limpieza y estructuración de datos.

En este contexto, la estadística ya no depende únicamente del investigador, sino de sistemas computacionales que ejecutan análisis complejos de manera autónoma.

3.3 Investigación computacional o híbrida (emergente)

Una de las grandes novedades contemporáneas es la aparición de un tercer enfoque: la investigación computacional o híbrida.

Este tipo combina:

• Métodos cualitativos,
• Métodos cuantitativos,
• Algoritmos de inteligencia artificial.

Características:

• Simulación de sistemas sociales complejos.
• Modelos híbridos humano–máquina.
• Uso de redes neuronales para análisis social.
• Integración de textos, imágenes y datos numéricos.

Este enfoque es especialmente importante en economía política, sociología digital y estudios de sistemas complejos.

4. Integración de los niveles clásicos con la inteligencia artificial

El esquema tradicional sigue siendo válido, pero ahora se expande:

• La investigación teórica se acelera con IA.
• La investigación aplicada se vuelve predictiva.
• La exploratoria se automatiza mediante minería de datos.
• La descriptiva se vuelve visual y dinámica.
• La explicativa incorpora modelos algorítmicos.

Sin embargo, existe un principio fundamental: la inteligencia artificial no reemplaza la teoría, la amplifica. Los algoritmos pueden identificar patrones, pero la interpretación crítica sigue siendo una tarea humana.

5. Características generales de la investigación social contemporánea

5.1 Predominio del dato masivo

La investigación actual se basa en grandes volúmenes de información generados por sistemas digitales, redes sociales, sensores y plataformas económicas.

5.2 Automatización del análisis

Muchos procesos de clasificación, limpieza y análisis de datos son realizados por IA, reduciendo el tiempo de investigación.

5.3 Interdisciplinariedad

La investigación contemporánea combina economía, sociología, informática, estadística y ciencia de datos.

5.4 Importancia de la interpretación crítica

A pesar del avance tecnológico, la interpretación sigue siendo central. La IA puede procesar datos, pero no sustituye el juicio teórico ni el análisis histórico-social.

5.5 Relación entre correlación y causalidad

Uno de los principales desafíos actuales es distinguir entre correlación algorítmica y causalidad teórica, especialmente en estudios sociales complejos.

Conclusión

La tipología de la investigación social no ha desaparecido en la era de la inteligencia artificial; por el contrario, se ha ampliado y complejizado. Los enfoques teóricos, aplicados, exploratorios, descriptivos y explicativos siguen siendo fundamentales, pero ahora se articulan con herramientas digitales avanzadas.

La inteligencia artificial introduce una nueva capa metodológica: la investigación computacional e híbrida, que combina datos masivos, algoritmos y análisis humano.

En este nuevo escenario, la investigación social se vuelve más rápida, más amplia y más precisa en términos de procesamiento de datos. Sin embargo, su valor científico sigue dependiendo de un elemento esencial: la capacidad humana de interpretar críticamente la realidad.

Cómo hacer una tesis con inteligencia artificial en 2026: guía metodológica basada en herramientas digitales

Introducción

La inteligencia artificial ha transformado de manera significativa los procesos de investigación académica. En la actualidad, la elaboración de una tesis ya no depende exclusivamente de métodos tradicionales de búsqueda, lectura y análisis, sino que puede apoyarse en herramientas digitales que facilitan la organización del trabajo científico.
Este artículo presenta una guía metodológica estructurada para desarrollar una tesis utilizando inteligencia artificial como apoyo. El enfoque se mantiene dentro del rigor académico, donde la IA funciona como herramienta auxiliar y no como sustituto del investigador.

1. Formulación del problema de investigación

La primera etapa de una tesis consiste en definir el problema de investigación. En este punto, herramientas como ChatGPT y buscadores inteligentes como Perplexity, Deep Seek, Claude y otros permiten explorar ideas iniciales, identificar temas relevantes y estructurar preguntas de investigación. Son herramientas útiles en todo el proceso de investigación. Estas herramientas permiten explorar tendencias actuales, generar preguntas preliminares, identificar enfoques teóricos posibles, identificar fuentes de información y análisis 

Posteriormente, estas ideas deben ser contrastadas con literatura académica más formal, que se puede encontrar en portales como: Academia.org, ResearchGate, Internet Archives, Marxists Internet Archive, Project Gutemberg, Biblioteca del Congreso de Estados Unidos de América y de otros países,  bibliotecas universitarias en línea, entre otras fuentes académicas digitales y físicas.

2. Construcción del estado del arte

El estado del arte consiste en la revisión sistemática de la literatura existente sobre el tema de investigación. Para esta fase se utilizan herramientas  ampliamente usadas:

• Google Académico
• Dialnet
• Redalyc

Estas plataformas permiten, como las anteriores también acceder a artículos científicos, identificar debates académicos, construir marcos teóricos sólidos, analizar producción científica.

3. Diseño metodológico de la investigación

El diseño metodológico define la forma en que se obtendrán y analizarán los datos.

Alguna herramientas digitales adicionales para apoyarse en el diseño metodológico sonl:

• Google Formularios
• Microsoft Forms

Aspectos fundamentales en los que apoyan son en la validación del instrumento o los instrumentos de medición, chequeo de la confiabilidad de los datos, control de sesgos en la muestra. 

La inteligencia artificial puede ayudar en la redacción de preguntas, pero la validación corresponde al investigador.

4. Recolección y análisis de datos cualitativos

La investigación necesariamente incluye entrevistas y material cualitativo (teorìa sobre el problema, caracteríticas de callidad, clasificación, conceptos, formas de evolución(.  y es necesario transcribir y organizar la información. Algunas herramientas ampliamente utilizadas son:

• Google Documentos (para transcripción manual asistida)
• Microsoft Word Dictado
• ATLAS.ti

Estos portales y otros similares apoyan en organización de entrevistas, codificación de categorías, análisis de patrones temáticos

5. Análisis de datos cuantitativos

El análisis cuantitativo permite identificar patrones en tèrminos de cantidades y relaciones en los datos cuantitativos entre sí y con los datos cualitativos,..

Herramientas usuales:

• Excel
• Power BI
• R (R Project)
• Libreoffice Calc
• Libreoffice Math

Funciones principales: análisis estadístico, visualización de datos, gráficos, modelos estadísticos y matemáticos descriptivos y predictivos.

6. Redacción académica asistida por inteligencia artificial

La etapa final de la tesis consiste en la redacción del documento académico.
Herramientas:

• ChatGPT
• LanguageTool
• DeepL Write
• Grammarly

Funciones:mejora de estilo académico, corrección gramatical, reformulación de textos, claridad argumentativa.

7. Consideraciones éticas en el uso de IA

El uso de inteligencia artificial debe realizarse bajo principios éticos claros:

• Uso responsable de la información generada
• Citas correctas de fuentes originales
• Evitar dependencia total de la IA
• Mantener el análisis crítico del investigador

La IA debe ser entendida como herramienta de apoyo metodológico.

Conclusión

La inteligencia artificial está transformando la metodología de investigación académica. Su uso adecuado permite optimizar tiempos y mejorar la organización del trabajo científico, su profundidad y alcance.. 

Sin embargo, el papel del investigador sigue siendo central, ya que la IA no reemplaza el análisis teórico ni el pensamiento crítico. La IA es una proyección del cerebro humano, como son los cuchillos una proyección de nuestras uñas. Allguien dijo con profundidad: "La IA es el exoesqueleto del cerebro humano" hace livianas las pesadas cargas teóricas del conocimiento de la humanidad.

Fuentes y herramientas utilizadas

• https://scholar.google.es/
• https://dialnet.unirioja.es/
• https://www.redalyc.org/
• https://www.scielo.org/es/
• https://www.microsoft.com/es-es/microsoft-365/excel
• https://www.microsoft.com/es-es/microsoft-365/power-bi
• https://www.atlasti.com/es
• https://www.languagetool.org/es
• https://www.deepl.com/es/write
• https://support.microsoft.com/es-es/word
• https://docs.google.com/forms/about/?hl=es

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Sobre lo cualitativo y lo cuantitativo

Una explicación de estos planteamientos básicos:

• El hecho de que todo fenómeno, de la naturaleza, de la sociedad y del pensamiento, tiene leyes, sobre todo, conceptos y teorías que caracterizan su proceso de cambio, y su dinámica llena de procesos y problemas consustanciales.
• Estan implícitas en ello su medición cuantitativa, en donde los números, funciones, ecuaciones, proyecciones, concretos o abstractos expresan en cantidades esas cualidades o calidades. 
• En definitiva, lo cuantitativo es una propiedad de lo cualitativo y no al revés.

¿Por qué todo fenómeno tiene leyes? Lo cuantitativo depende de lo cualitativo

Vivimos en un mundo lleno de cambios. Todo se transforma: la naturaleza, la sociedad, nuestras ideas. Pero estos cambios no ocurren por casualidad. Cada fenómeno, por simple o complejo que parezca, tiene leyes internas que lo rigen. Desde la caída de una hoja hasta una crisis económica, todo responde a ciertos principios que, aunque no siempre los veamos a simple vista, están ahí, funcionando como un reloj oculto detrás de la realidad.

Esto no significa que todo sea predecible con exactitud, pero sí que nada sucede sin una razón. Comprender esas razones es lo que ha movido a la humanidad a desarrollar ciencia, filosofía, arte. Y es ahí donde entran los conceptos y teorías: herramientas que nos permiten entender el “por qué” y el “cómo” de las cosas. No se trata solo de acumular datos, sino de encontrar el sentido detrás de ellos.

Y hablando de datos, llegamos al tema de lo cuantitativo: números, porcentajes, ecuaciones, proyecciones. Todos esos elementos son fundamentales para analizar los fenómenos. Pero hay algo muy importante que muchas veces se olvida: los números por sí solos no explican nada si no entendemos la cualidad que están representando. Es decir, lo cuantitativo no tiene vida propia; es una forma de expresar en cifras algo que tiene una naturaleza más profunda, cualitativa.

Pongamos un ejemplo sencillo. Si decimos que una ciudad tiene 35 grados centígrados, estamos usando un número. Pero ese número representa una sensación de calor, un estado físico del ambiente, incluso una condición que afecta el ánimo y la salud de las personas. El número es una manera de capturar esa cualidad. Lo mismo ocurre si hablamos del desempleo, del crecimiento económico, del rendimiento escolar: detrás de cada cifra hay una historia, un proceso, una dinámica social o natural que no se entiende solo mirando el número.

Es común pensar que “los datos hablan por sí solos”. Pero eso no es del todo cierto. Los datos necesitan ser interpretados. Necesitan contexto, teoría, una mirada crítica. Porque los fenómenos no son estáticos; están en movimiento, están llenos de contradicciones y problemas. Cambian con el tiempo, y a veces ese cambio es tan profundo que se transforma no solo la cantidad de algo, sino su naturaleza.

Un ejemplo de esto lo encontramos en muchos procesos sociales o naturales. Un aumento gradual de la temperatura en el planeta, por ejemplo, no solo implica “más calor”: en cierto punto, eso puede desencadenar transformaciones cualitativas en los ecosistemas, en las formas de vida, en los hábitos humanos. Es decir, cuando lo cuantitativo se acumula, puede llevar a un salto cualitativo. Lo mismo puede pasar en la economía, en la política, en la cultura.

Por eso, si queremos entender de verdad lo que ocurre a nuestro alrededor, no basta con mirar los números. Hay que mirar más allá, preguntarnos qué significan, qué procesos expresan, qué problemas revelan. Solo así podremos tener una comprensión profunda y actuar con mayor conciencia.

Todo fenómeno —sea natural, social o mental— tiene leyes y dinámicas propias. Estudiarlos es buscar esas leyes, construir conceptos y teorías que nos permitan entenderlos. Y si bien lo cuantitativo es una herramienta poderosa, nunca debemos olvidar que siempre está al servicio de lo cualitativo. El número es importante, sí, pero solo tiene sentido cuando lo conectamos con la realidad viva que intenta representar.

Consulta inducida, razonada y revisada, a ChatGPT 05-09-2025

Tipos y Métodos de Investigación

 

Sugerencias para una Investigación Exploratoria

Sugerencias para una INVESTIGACIÓN EXPLORATORIA.

Evaristo Hernández

03/2023

1. El proceso del conocimiento viaja de lo superficial a lo profundo. De la comprensión simple de las cosas a la comprensión de la complejidad de las cosas. De la comprensión descriptiva de las cosas a la comprensíón explicativa de las cosas. Entendiendo las cosas como los fenómenos de todo tipo: de la naturaleza, de la sociedad o del pensamiento.

2. La investigación se inicia con recolección de información, la información que se recopila puede ser teórica y práctica, puede provenir, por ejemplo, de los libros, o de la experiencia o experimentación. Por eso usualmente se dice que las fuentes de información son bibliográficas, por un lado o de campo, por otro lado.

3. La inventigación tiene dos dimensiones inter relacionadas: una dimensión descriptiva y una dimensión explicativa. No puede existir la una sin la otra. Para explicar una cosa necesitamos conocerla y la conocemos gradualmente, recopilando información acerca de ella. A partir de esa información recopilada pienso, reflexiono, intentando establecer su forma de funcionamiento, las causas de su comportamiento, su probable evolución y las acciones posibles para incidir en ella.

4. Conforme se avanza en la recolección de la información sobre el tema tratado o la cosa tratada, se van aislando por medio del pensamiento razones causales de la ocurrencia de las cosas, de los problemas que tiene y cómo los resuelve o se resuelven con la acción consciente, con conocimiento del ser humano. Al proceso mediante el cual extraemos mentalmente las razones de causalidad y de casualidad, que ocurren por elementos accidentales, no regulares, en el tema tratado le denominamos "nivel de abstracción" que es en efecto un nivel de extracción mental. El nivel de abstracción varía conforme vamos conocimiento más el fenómeno. La capacidad en el nivel de abstracción es determinante para calificar el nivel profesional.

5. La finalidad de una investigación en el ejercicio de una profesión o en la ciencia, es explicar las cosas, cuáles son sus causas, sus efectos y su tratamiento previsible para obtener determinados resultados.

6. De manera que podemos clasificar la práctica de la investigación académica, cienftífica en dos clases: INVESTIGACIÓN DESCRIPTIVA e INVESTIGACIÓN EXPLICATIVA. Las dos se unen en la INVESTIGACIÓN EXPLORATORIA que se realiza por niveles de abstracción. No es lo mismo por ejemplo, hacer un estudio exploratorio, ya sea descriptivo o explicativo, del Comercio Internacional al inicio de la carrera, que hacerlo como tesis al final de la carrera. No es lo mismo recopilar y describir las cifras del Comercio Internacional y presentarlas en una tabla o gràfica que explicar porqué se comportan de determinada forma las cifras del Comercio Internacional descritas. No puede existir explicación sin descripción, pero puede existir descripción sin explicación causal en un momento, en el entendido que hay razones que explican porque se recoge determinada información.

7. En todo estudio académico científico es necesario tomar en cuenta la historia del fenómeno. Todo fenómeno, toda cosa, tiene pasado, presente y futuro. Es su proceso de desarrollo y cambio lo central. La situaciòn actual tiene relaciòn y se explica por los antecedentes que causaron el comportamiento actual y el comportamiento actual del fenómeno o cosa tratada nos permite visualizar mentalmente, proyectando en nuestro cerebro el posible comportamiento del fenómeno o cosa tratada. En principio en una investigación exploratoria se debe tratar de agrupar la recolección de información en esas tres dimensiones: pasado, presente, futuro  Se le denomina también Método Histórico. 

8. Todo fenómeno tiene CALIDAD y CANTIDAD. Son dos contrarios unidos: lo numérico y lo no numérico. La calidad de las cosas se expresa en cantidades. Para cada una de las tres dimensiones (Pasado, Presente y Futuro) del problema investigado se puede buscar y preferiblemente elaborar un cuadro o mapa mental, para lo cualitativo y un cuadro y gráfica estadística para lo cuantitativo sobre los aspectos que consideren más importantes. La investigación cualitativa se combina con la investigación cuantitativa siempre, aunque predomine una u otra.

Para una interpretación de realidad objetiva y realidad subjetiva

Para una interpretación de realidad objetiva y realidad subjetiva

Evaristo Hernández
03/2023

La realidad es un todo, una totalidad concreta. 

Con el ser humano surge la realidad objetiva y subjetiva. La realidad objetiva es objetiva en relación al ser humano; es la realidad existente percibida o en proceso de percepción por el ser humano. La realidad subjetiva es la realidad de la conciencia, del pensamiento y del sentimiento colectivo o individual. 

El ser humano forma parte de la realidad objetiva, de la realidad total, de la existencia. Pero aporta un nuevo tipo de realidad a esa realidad total, objetiva, con el ser humano surge y se desarrolla la dimensión de la realidad subjetiva.

El ser humano forma parte de la realidad objetiva, total, no esta fuera de ella. Como se ilustra diciendo que la observación de la realidad objetiva para el ser humano, no es como asomarse a una ventana y ver el mundo exterior. El ser humano es parte de esa realidad objetiva que observa con su realidad subjetiva o subjetivizada.

En una investigación, en una tesis, esto tiene importancia. Formamos parte de la realidad que estudiamos y nuestros enfoques parciales o totales son expresión de la realidad objetiva mediada por nuestra realidad subjetiva.

Investigación y Exposición

Audio de Investigación y Exposición

Audio de Investigación y Exposición

Esquema de Investigación y Exposición

Evaristo Hernández
2017 06 05

Nota puntual sobre método cuantitativo

*

1. Todo fenómeno tiene calidad que se expresa en cantidad. Esencialmente la calidad se expresa en cantidad y no a la inversa. La materia tiene propiedades cuantitativas; hasta en teología Dios no es un número.

2. Todo fenómeno está intrínsecamente y extrínsecamente relacionado. El fenómeno de cualquier naturaleza puede entenderse como un sistema con elementos relacionados a su interior y como sistema tiene a su vez relaciones con otros sistemas. 

3. Las relaciones al interior o al exterior de un fenómeno pueden expresarse de manera cuantitativa. En Aritmética, en forma de razones y proporciones; en Álgebra en forma de ecuaciones y funciones; en Geometría en forma de coordenadas y en Cálculo en forma de derivaciones entre otras aplicaciones de la Ciencia de la Cantidad que es la Matemática.. 

4. El fenómeno de cualquier naturaleza puede y debe caracterizarse por medio de cantidades para tener un entendimiento más completo. 

5. La cantidad no sustituye la calidad, la complementa pero no la suplementa. El conocimiento de un fenómeno tiene el propósito de descubrir o examinar y pronosticar las categorías y leyes que rigen su evolución y su revolución. Todo fenómeno evoluciona y tiene saltos de calidad, el salto de calidad en un fenómeno es una revolución en su comportamiento. Cuantitativamente se asocia a este concepto el de "punto de inflexión". 

Evaristo Hernández

Septiembre 2014

Nota sobre las Categorías de Aristóteles

Nota sobre Aristóteles y Las Categorías

Existe un tratamiento muy profundo sobre la definición de las categorías como formas del pensamiento para precisar el conocimiento de la realidad. Un impresionante nivel de abstracción que parece un filósofo del conocimiento contemporáneo. 

"Las cosas se llaman equívocas cuando tienen tan solo de común el nombre mientras que la definición de su esencia es distinta (...) Las cosas se llaman unívocas cuando no solamente llevan el mismo nombre sino que su nombre significa lo mismo en cada caso y definición". 

En su razonamiento existen afirmaciones que indican sólidos descubrimientos de filosofía dialéctica (capítulo VII) aunque sus conclusiones sean no dialécticas. Un ejemplo de premisas precisas y conclusiones imprecisas. 

"Las cualidades admiten la contrariedad aunque no en todos los casos. Son contrarios la justicia y la injusticia (...)"

El pensamiento dialéctico posterior precisaría que lo contrario es lo diferente y una modalidad de la diferencia o la contradicción es el antagonismo. 

Con todo Aristóteles escribió un tratado sobre las categorías vigente en muchos aspectos para el conocimiento actual necesario para entender la caracterización cuantitativa (capítulo VIII) y cualitativa de los fenómenos, su definición general y específica, las relaciones fenoménicas, entre otros aspectos.

Evaristo Hernández

Agosto 2014

*

Sugerencias para un cuestionario

*

Explicar la finalidad, destacar la importancia de las opiniones de la persona cuestionada.

Preguntas breves, evitar preguntas largas.

Preguntas claras, no confusas.

Lenguaje directo, evitar expresiones ambiguas o indirectas.

Preguntas dirigidas a relevar el hecho investigado.

Preguntas que no generen temor o inseguridad en la persona cuestionada.

*

Instructivo Didáctico General

*

UNIVERSIDAD DE EL SALVADOR
FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS
ESCUELA DE ECONOMIA

DOCENTE: Evaristo Hernández, MAE

INSTRUCTIVO DIDACTICO GENERAL

SEMINARIO DE GRADUACION

Instrucciones Básicas.

1. Trabajar con el blog educativo (edublog) siguiente:

http://www.tesistesina.blogspot.com/

1.1. A mano izquierda, en el mencionado blog, hay un listado de autores, zonas de estudio y una etiqueta de Programas de Estudio. En la etiqueta de Programas de Estudio se encuentra el Programa de Estudios de la materia, este Instructivo Didáctico y otros materiales.

1.2. En el blog se encuentra prácticamente toda la información para el desarrollo de la materia, entre ellas, las lecturas obligatorias, algunos cuestionarios y material de lectura complementario. 

1.3. No olvidar abrir el blog en la Zona Programas de Estudio y ver el Programa de Estudio respectivo. 

2. Para comunicarse con el profesor, usar exclusivamente la siguiente dirección electrónica:

carlosevaristoh@yahoo.es

3. Elegir un estudiante como representante de curso y el suplente sin presencia del profesor para propiciar mayor libertad en la elección.

3.1. Una de las atribuciones del representante de curso y en su defecto, el suplente, será llevar la lista de asistencia a clases que será entregada al profesor..

3.2. La elección del representante de curso y el suplente se harà en la segunda semana de clases.

3.3. Los criterios que el profesor sugiere para la elección del representante de curso y el suplente, basado en experiencias anteriores, son los siguientes: que sea un estudiante con rendimiento aceptable en materias anteriores si es el caso, que garantice asistencia con regularidad a las clases, que tenga buena comunicación directa e indirecta con sus compañeros y que pueda comunicarse ágilmente con el profesor. Los representantes de curso comunicarán su dirección electrónica y número de celular al profesor.

3.4. El representante de curso hará un listado de los correos electrónicos de todos los alumnos inscritos, organizados por orden alfabético a partir del primer apellido y lo remitirá al profesor por correo electrónico, identificando debidamente la materia y el número de grupo en los casos necesarios, en toda la correspondencia.

3.5. Para la elección del representante de curso y su suplente, y para llenar el listado con los correos electrónicos los estudiantes dispondrán de una hora de clase, en la segunda semana de iniciado el ciclo.

3.6. Por medio del correo electrónico del profesor se responderán consultas y se darán orientaciones que no puedan ser transmitidas por medio del representante de curso y el suplente en el inicio del ciclo y durante su desarrollo.

4. Los estudiantes coordinados por el representante de curso formarán equipos de trabajo con un máximo de tres personas en cada equipo. Podrán hacerse “equipos” de una sola persona cuando alguien prefiera el trabajo individual. Los equipos harán una exposición y un trabajo de investigación aplicada.

4.1. Los equipos de trabajo harán una exposición sobre un tema seleccionado del Programa de Estudio, que profundizarán y ampliarán. Se recuerda que el Programa de Estudios puede verse en el blog.

4.2. La selección de los temas de exposición en el Programa de Estudio debe ser distribuida de acuerdo a las unidades del programa a partir de las cuales se realizan los parciales. Habrá igual cantidad de equipos de trabajo en cada una de las unidades temáticas.

4.3. Los temas seleccionados no pueden ser repetidos.

4.4. Los equipos de trabajo, coordinados por el representante de curso o el suplente, harán una distribución de temas de exposición. 

4.5. Los equipos de trabajo, coordinados por el representante de curso o el suplente, harán una calendarización de exposiciones, que empezarán en el segundo mes de iniciado el ciclo.

4.6. La calendarización de exposiciones ocupará los días jueves y viernes del horario regular, en la hora de clase; un equipo de trabajo en cada día, a partir de la semana siguiente del segundo parcial. 

4.7. En las exposiciones cada estudiante tendrá 10 minutos como máximo para exponer la parte que le corresponde. El resto del tiempo de la hora clase será para efectos de discusión sobre la temática desarrollada por el equipo de trabajo.

4.8. Para la conformación de los equipos de trabajo, la selección del tema de exposición en el Programa de Estudio, y la construcción de la matriz para calendarizar las exposiciones, los estudiantes dispondrán de una hora de clase, en la segunda semana después de haber iniciado el ciclo.

5. Los equipos de trabajo también harán una investigación aplicada realizando un ensayo corto que consistirá en la aplicación de los conocimientos adquiridos en la materia en un tema de libre elección que será su anteproyecto de tesis.

5.1. Los equipos de trabajo, coordinados por el representante de curso o el suplente, seleccionaran una temática de estudio libremente en la perspectiva de que esta sea el contenido de su anteproyecto de tesis.

5.2. La temática de investigación debe coincidir con el mètodo de exposición de la unidad correspondiente del Programa de Estudio. Se necesita que coincida para lograr mejores resultados aplicados del conocimiento adquirido.

5.3. Los temas de investigación aplicada no pueden ser repetidos.

5.4. Los equipos de trabajo al momento de seleccionar su tema de investigación llenarán una hoja en donde escribirán: el tema de investigación, la justificación de porqué seleccionan el tema, y el propósito que tienen para realizar la investigación sobre la temática.

5.5. El representante de curso o el suplente verificará que no existan duplicidades en los temas seleccionados. El profesor hará otra revisión del contenido temático.

5.6. Para la selección del tema de investigación, el llenado del formulario y la verificación de la no existencia de duplicidades en los temas de investigación los estudiantes dispondrán de una hora de clase, en la segunda semana después de iniciado el ciclo.

6. Evaluaciones.

6.1. Tres exámenes parciales con una ponderación del 20% cada uno. Los parciales se refieren a cada unidad.

6.2. Una exposición de grupo, pero con nota individual, sobre la temática propuesta para el anteproyecto de tesis.

6.3. La ponderación de la exposición será individual y constituirá el 20% de la nota total.

6.4. Un trabajo de investigación aplicado. Se hará en grupo y tendrá una nota colectiva para el equipo de trabajo equivalente al 20% de la nota final.

7. Criterios para la Evaluación.

7.1. Exámenes Parciales.

7.1.1. Los exámenes se harán en base a las lecturas obligatorias (en los “folletos”) con preguntas que requieren respuestas precisas. Se examinará el dominio básico de los conceptos en la materia.

7.1.2. Los estudiantes pueden elaborar cuestionarios y socializarlos a partir del material de lectura. Estudiar evaluaciones realizadas en ciclos anteriores y estudiar los cuestionarios que se encuentran en el respectivo blog.

7.1.3. Los exámenes tendrán 10 preguntas con respuesta o respuestas precisas, conceptual o de indicación de proceso, resultado o enunciado de características.

7.1.4. Los exámenes parciales se harán en hora y salón de clase. Tendrá una duración de una hora clase. Se realizan diez preguntas con respuesta precisa extraídas del material de lectura.

7.1.5. En caso necesario se tomarán dos horas para realizar el examen, siempre dentro del horario establecido y en el salón de clases indicado.

7.1.6. El representante de curso coordinará una reunión en hora de clase en la segunda semana después de haber iniciado el ciclo, para notificar la programación de los tres exámenes parciales, conforme el horario propuesto por el profesor y recabar observaciones de los estudiantes; en la misma reunión se hará la selección de equipos o personas que trabajarán en la elaboración de cuestionarios y se establecerán las responsabilidades estudiantiles para para recolectar y procesar los exámenes de ciclos anteriores y la socialización de sus contenidos.

7.1.7. La calendarización de los exámenes parciales será propuesta por el profesor de la materia y su observancia, una vez acordada, será rigurosa.

7.2. Exposiciones.

7.2.1. Recordar que las exposiciones serán seleccionadas de un tema del Programa de Estudio.

7.2.2. Se evaluará el esfuerzo por profundizar, ampliar, actualizar y se intenta repetir los temas del Programa de Estudios a fin de que se fijen en la memoria de cada estudiante y del conjunto de la clase.

7.2.3. Las exposiciones son un recurso pedagógico que tiene el propósito de evaluar y entrenar a los estudiantes en la disertación profesional adecuada, sobre la temática de la materia. La exposición se evalúa como un ensayo de disertación profesional para la defensa de la tesis ante el tribunal de evaluación.

7.2.4. La ponderación del 20% de la disertación se distribuirá de la manera siguiente: 5% para evaluar la presentación personal (vestimenta adecuada, no necesariamente formal, de traje; lenguaje corporal y verbal adecuado; fluidez); 5% para evaluar el uso de material didáctico (necesariamente con diapositivas); 10% de dominio del tema que implica el manejo de conceptos, teorías, leyes, categorías.

7.2.5. Las exposiciones se harán en el horario de clases, semanalmente, los días jueves y viernes, en la semana siguiente al segundo parcial.

7.2.6. La programación de exposiciones a partir de la semana siguiente al segundo parcial se realiza para evitar la aglomeración y precipitación en las exposiciones al final del curso. Podrá reducirse a una exposición por semana, dependiendo de la cantidad de grupos que resulten.

7.2.7. Las exposiciones de hacen en base a una temática que despierte el interés de investigación del grupo.

7.3. Investigación Aplicada.

7.3.1. La investigación aplicada se presentará en forma escrita, física y también digital.

7.3.2. La investigación aplicada en forma digital, será enviada al correo electrónico del profesor y de los estudiantes, por medio del representante de curso o el suplente.

7.3.3. El trabajo escrito físico final de la investigación aplicada, será entregado al profesor, en un período intermedio entre el segundo y el tercer parcial.

7.3.4. La investigación aplicada se hará basada en el método histórico.

7.3.5. La investigación aplicada y su presentación escrita, física o digital, tendrá los siguientes apartados:

i) conceptos o teoría

ii) antecedentes o historia del problema

iii) situación actual o presente

iv) perspectivas o futuro del problema

v) conclusiones.

7.3.6. Las páginas además de una página para la carátula en donde se identifica la materia y el grupo que elabora el trabajo se distribuirán así:

Conceptos: 3.

Antecedentes, Situación Actual y Perspectivas: 5 cada apartado. Perspectivas: 3.

Conclusiones: 3.

Anexos: 5.

7.3.7. La investigación aplicada en la presentación de su resultado final no tendrá una extensión mayor de 30 páginas. 25 páginas para el contenido y 5 páginas distribuidas en 3 páginas de anexos cuantitativos (cuadros estadísticos y gráficos) y 2 páginas de anexos cualitativos (cronologías, mapas conceptuales, por ejemplo).

7.3.8. Se estimulará la comprobación estadística del problema estudiado.

7.3.9. Se evaluará la capacidad que tienen los estudiantes para resumir o sintetizar. Se evaluará la concisión, precisión, priorización, nivel de abstracción.

7.3.10. Se evaluará negativamente el plagio, el "corte y pega", la redacción incoherente y difusa.

8. Consideraciones Didácticas Generales.

8.1. El profesor concibe su trabajo como la formación de la personalidad profesional de sus alumnos, el fomento de la iniciativa creadora, y la disposición al estudio y al trabajo constante y el trabajo solidario en equipo.

8.2. El profesor considera que su labor es profundizar y ampliar los conocimientos de los educandos y los propios, por ello fomentará la discusión y no repetirá los textos a leerse aunque abordará la misma temática.

8.3. Lo que exponga el profesor no entra para efectos de examen.

8.4. Las clases orales y el blog del profesor estarán orientados a profundizar y ampliar los conocimientos.

8.5. Las respuestas de los exámenes se cotejarán conforme lo leído y establecido en el programa de estudios para que el estudiante asimile básicamente la metodología y la teoría.

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