INTRODUCCIÓN
Vivimos en un mundo feroz, donde ganar competencias se ha vuelto sinónimo de éxito.Hay competencia entre países, empresas y personas por mercados, productos y ascensosocial. El éxito en nuestra sociedad, dominada por el materialismo, se suele asociarcon el dinero.
Este entusiasmo por la competencia aparece por todos lados y en todos los ámbitos. Enla televisión hay concursos de jóvenes talentos que son evaluados en su afán porllegar a la fama. En el deporte, la lucha por la obtención de puntos, trofeos,torneos y copas llenan la televisión hasta la extenuación. En el mundo político, lascampañas por conseguir puestos de elección popular, llenan de propaganda paredes yespacios en los medios, afeando las ciudades hasta el hastío. En la ciencia y en laeducación -aunque es menos conocido- también existe competencia. Se compite porfondos públicos y privados, por financiación para proyectos de investigación eincluso por consultorías con el afán de mejorar la situación financiera deinstituciones y grupos de investigación. Aquí, guardadas las proporciones, tambiéncabe aplicar la máxima que hizo famoso un político mexicano “Un investigador pobrees un pobre investigador”. Aunque la frase resulte un poco chocante, ya que tenerdinero o ganarlo no es el fin de la ciencia, sí se requiere de él para insumos,viajes, para asistir a congresos, trabajos de campo, pago de ayudantes ybecarios.
La palabra competencia está asociada a las palabras competente y competencias. Esdecir, para competir hay que ser competente y para ser competente hay que tenercompetencias.
La palabra competencias ha sido popularizada en la literatura por los escritoresespañoles. En inglés se usa la palabra Sillas, que suele traducirsecomo habilidades. La palabra habilidad, sin embargo, no refleja a cabalidadlas cosas que debe sabe hacer un científico para sercompetente.
La palabra competencia es polisémica, es decir, posee distintos significados. Seasocia tanto a las facultades que tiene un órgano de gobierno o una institución comoa lo competente que es una persona. Esta última acepción delconcepto es el que usaremos en este trabajo.
Competencia también es sinónimo de capacidad, atributo, habilidad o destreza. Todosestos conceptos se relacionan con la persona y con lo que ésta es capaz de lograr.Pero tienen también significados más específicos.
Habilidad, del latín habilis, significa capaz de sostener,transportar o manipular con facilidad, de lo cual se deriva la palabrahabilitas. El término destreza se asocia con el significado deser capaz, estar capacitado o ser diestro en algo, es probablemente el más usado. Sele emplea con frecuencia en la forma plural, es decir, destrezas,sin embargo, en nuestra opinión, tiene un significado más restringido que el decompetencias.
Por lo anterior, dada la diversidad de significados y la poca claridad de laspalabras habilidades y destrezas, usaremos el concepto decompetencias para referirse a las destrezas, habilidades ocapacidades que debe tener un científico.
La palabra competencias se compone de tres elementos:
conocimientos + habilidades + rasgos de personalidad = competencias
Estado del arte
El tema de las competencias para la educación superior ha recibido gran atencióny destacan los siguientes trabajos: Argüelles,(2005) se ha interesado por la competencia laboral y educación enMéxico; Fallows - Steven (2000) se hanpreocupado por las habilidades cognoscitivas, la capacidad de comprender ymanipular ideas y pensamientos, y Reyes(2010) ha estudiado las habilidades científicas y su importancia parala calidad de la formación.
El estudio de las habilidades o competencias de investigación ha recibidoatención por parte de los investigadores. Son numerosos los estudios de casosobre las habilidades de investigación de estudiantes en distintos contextos(; Valter - Akerlind, 2010; , y ). Destacantambién los trabajos sobre estrategia para el desarrollo de habilidades deinvestigación en casos concretos y en campos del saber específicos (Helm, McBride, La Bianca, 2011; , y ).
Menos abundantes son los trabajos sobre las habilidades de investigación enciencias sociales, dentro de ellos destacan los trabajos de Howitt, Wilson, Wilson, Roberts (2010);, y ).
En cuanto a las investigaciones sobre las competencias de un científico en elcampo de la administración destacan los trabajos de Storberg - Julia (2006), Segal - Hershberger, 2006, y Kitaeff, 1994), quienes reflexionan sobre las competencia deinvestigación en marketing.
Berkeley (2004) menciona que lashabilidades que debe tener un investigador son 21: tener un conocimientoespecializado sobre su disciplina; saber de áreas relacionadas con ladisciplina; dominio de aspectos filosóficos sobre la epistemología; habilidadesde búsqueda de literatura; estrategia de diseño de investigaciones y lacapacidad de llevarlas a cabo; conocimiento de métodos para la obtención dedatos cuantitativos; conocimiento sobre la obtención de datos cualitativos;habilidad para entender y aplicar métodos cualitativos y cuantitativos;habilidades textuales (escritura); hacer resúmenes, gestión de textos;habilidades retóricas: como persuadir y crear argumentos lógicos; habilidadespara la expresión oral; habilidades computacionales; habilidades para laplaneación y gestión del tiempo; saber cómo trabajar efectivamente con unsupervisor; saber ganar apoyo de colegas, sujetos de investigación y otrosapoyos; habilidad para participar en redes y crear contactos; conciencia deestándares: que hace una buena o mala investigación; habilidad creativa,originalidad e innovación, inteligencia emocional, constancia: habilidad demantener un alto ritmo durante grandes periodos de tiempo, y habilidad deimprovisar y encontrar los caminos para superar las dificultades.
Aunque resulta de interés la propuesta de Berkeley, las 21 habilidades, además deser difíciles de recordar, combinan conocimientos, habilidades y rasgos depersonalidad, lo cual hace al modelo poco comprensible e integrador.
Partingon (2002), editor deEssential Skillls for management research, propone unmodelo más claro y comprensible. Este autor divide las competencias de uninvestigador en tres grandes grupos:
Competencias sobre filosofía y epistemología.
Competencias sobre el proceso de la investigación.
Competencias sobre técnicas de investigación.
Dentro de las competencias en filosofía y epistemología seincluyen los aspectos filosóficos sobre el diseño de la investigación y lasconsideraciones éticas que deben envolver al trabajo investigativo.
Dentro de las competencias sobre el proceso de la investigacióndestacan la capacidad para teorizar y construir modelos, y las competencias deescritura científica, así como la habilidad relacional del investigador con lossujetos de investigación, la gestión de datos y ciertas características depersonalidad del investigador.
Dentro de las habilidades sobre técnicas de investigaciónPartenón menciona como imprescindibles las siguientes: dominio de las técnicascuantitativas y cualitativas de investigación, los enfoques etnográficos en elestudio de la organización, la teoría fundamentada(groundedtheory), la investigación mediante estudios decaso, el diseño de mapas cognitivos, el dominio de la técnica de la rejilla(repertorygridtechinique), el análisis del discurso y lainvestigación-acción.
El problema que existe para asumir cualquier definición de lo que es uninvestigador y las competencias que debe tener, es que dependiendo del campo dela ciencia, los conocimientos cambian, así como las habilidades y los rasgos depersonalidad. En las ciencias duras, por ejemplo, el perfil psicológico esdistinto del que se requiere para un investigador de ciencias sociales. Hayelementos comunes como la constancia y la disciplina, sin embargo, el trabajomonótono y repetitivo en un laboratorio o el de un astrónomo en su telescopiopuede requerir rasgos de personalidad distintos a los que demanda un antropólogoque trabaja con indígenas del Amazonas o de la selva de Chiapas.
Como se ha mencionado en el estado del arte, la mayoría de los trabajos sueleconcentrarse en las habilidades que requiere un investigador en camposespecíficos de la ciencia, tales como los que tienen los investigadores deciencias sociales, los de ciencias medico biológicas o los investigadores deciencias exactas, por ello consideramos que la práctica contradice este tipo detrabajos, que resultan maniqueos. Según este discurso, los investigadores deciencias sociales suelen usar más la palabra y la descripción textual paradescribir tanto sus trabajos como sus investigaciones. Los investigadores deciencia exactas, puesto que deben ser más precisos, usan las matemáticas comoherramienta básica de comunicación y demostración empírica, por ello suformación matemática es imprescindible a diferencia de los investigadores deciencias sociales, que suelen ser percibidos como poco conocedores del uso desimuladores y de técnicas de análisis de datos de base estadístico-matemática.Es también el caso de los investigadores de las áreas médico biológicas, paralos cuales la experimentación y el estudio de caso constituyen el eje de sutrabajo de investigación y a los cuales se les suele percibir lejos de lapolítica y las preocupaciones sociales.
El ex secretario de la OTAN, Javier Solana, no es abogado o politólogo, sino queestudió física. El ex rector de la UNAM, Juan Ramón de la Fuente, no estudioeducación, sino que es médico psiquiatra. El historiador Enrique Krauze estudióingeniería industrial. Octavio Paz, Premio Nobel de Literatura, aunque se negó aser abogado, estudió leyes. La solución de problemas complejos requiereabordajes no sólo interdisciplinarios sino transdisciplinares,es decir, el científico contemporáneo debe estudiar campos del conocimientodistintos que complementan su entendimiento de la realidad. Los mejoresabogados, por ejemplo estudian además biológica o ingeniería. Los médicos máscompetentes estudian psicología y derecho. Resulta revelador que un científicosocial tan prominente como George Steiner, especialista en literatura comparada,destaque la relevancia matemática a los estudiantes de literatura paraprofundizar su comprensión de la realidad. “Hasta que los estudiantes dehumanidades no aprendan seriamente un poco de ciencia, hasta que la gente queestudia lenguas clásicas o literatura española no estudie también matemáticas,no estaremos preparando la mente humana para el mundo en que vivimos. Si noentendemos algo mejor el lenguaje de las ciencias no podemos entrar en losgrandes debates que se avecinan. A los científicos les gustaría hablar connosotros, pero nosotros no sabemos cómo escucharles. Este es el problema.”(Steiner, 2005).
Es por ello que este trabajo no versa sobre las diferentes competencias que tienecada investigador en campos distintos del conocimiento. Esto lo considero nievede ayer. Interesa discutir cuáles son las competencias comunes a todos losinvestigadores, es decir, ¿cuáles son las competencias de un científico.
Después de años de reflexión sobre el tema, en mi opinión son nueve lascompetencias universales que comparten todos los investigadores que deberíandesarrollar durante sus estudios de posgrado y su preparación científica todoslos estudiantes de maestría y doctorado. La novena tiene particular relevancia,que en realidad es una metacompetencia, es decir, habilidadesque se asumen como obvias en un mundo global, como es la competencia sobre elmanejo de idiomas, señaladamente el inglés, que es el latín de nuestros tiempos,y sobre arte y cultura universal, que resultan imprescindibles en un científicoglobal. Es por ello que el objetivo de este trabajo consiste en reflexionarsobre las competencias que debe tener un científico al que genéricamentellamamos investigador.
MÉTODO
Este es un artículo de reflexión que se realiza luego de una revisión del estado delarte sobre las competencias en el campo de la educación y la ciencia y lascompetencias de un investigador en diversos campos de conocimiento.
RESULTADOS
El problema de la definición de las competencias que tiene un investigador supone porlo tanto aclarar primero qué es un investigador, lo cual puede ser definido devarias formas:
Un investigador es:
De manera poética: alguien que busca la verdad.
De forma escéptica: alguien que busca respuestas a los problemas que observa y quedesconfía de sus respuestas.
De manera burocrática: un profesor que ha sido acreditado como doctor.
En forma filosófica: es alguien que ama el conocimiento.
Usando la teoría de la complejidad: alguien que busca pequeñas evidencias que den unpoco de luz a una realidad esquiva, compleja y cambiante y muchas veces caótica.
Un investigador, dicho de manera menos poética pero más universal, es unapersona que crea conocimiento original. Para poder crear esteconocimiento que no exista antes de su intervención, el investigador debe tenercompetencias y habilidades que pueden ser desarrolladas. Es verdad que hay personasque nacen con alguna predisposición para el trabajo de investigador, sin embargo,como escribiera hace años Ramón y Cajal, el talento en la ciencia es 1% deinspiración y 99% de traspiración. Es decir, es producto de un esfuerzo personalconstante e inagotable.
ANÁLISIS
La comparación entre los modelos de competencia presentados se muestra en el cuadro 1:
Cuadro 1Modelos de competencias de un investigador
FUENTE: Elaboración propia.
El modelo de Berkeley combina, equivocadamente a nuestro juicio , conocimientos,habilidades y rasgos de personalidad tales como la inteligencia emocional, el saberganar apoyo de colegas y la habilidad creativa o la innovación, con habilidadestales como la creación de redes y hacer contactos, o la habilidad de improvisar, queen realidad son rasgos de personalidad, lo cual hace al modelo poco consistente yconfuso.
El modelo de Partingon es más claro y resulta de interés, ya que es evidente que uninvestigador debe tener una sólida formación filosófica y epistemológica. Sobre laciencia y el conocimiento donde los aspectos éticos son centrales, resultacuestionable el dominio sólo de las técnicas enunciadas, ya que las técnicas deinvestigación evolucionan con el tiempo y por lo tanto resulta limitativo ycuestionable incluir sólo las técnicas descritas en párrafos antecedentes. Enrealidad, el uso de una técnica de investigación depende de muchos factores, dentrode los que cabe mencionar el estado del campo del conocimiento, los trabajosprevios, la evidencia empírica disponible, el tipo de sujetos y su facilidad deacceso a ellos.
Considerando las debilidades de los modelos anteriores, se propone a continuación elmodelo LART de competencias de un investigador, que integranueve habilidades y conocimientos en su afán de ser universal, ya que los rasgos depersonalidad de los investigadores son muy diversos y cambian con el campo de laciencia. Es verdad que hay rasgos comunes, como gusto por resolver problemas y elánimo de ayudar y servir, así como la objetividad y la búsqueda de la verdad, peroestos rasgos también están en muchas personas que no son investigadores, así que lasconsideramos parte de la naturaleza humana.
Las nueve competencias son las siguientes:
FUENTE: Elaboración propia. En la foto, Mario Molina, el investigadormás importante de México.
Gráfica 1Las nueve competencias de un investigador Modelo LART 2011
A continuación se explicará cada una de las nueve competencias.
Primera competencia: plantear un problema de investigación
Saber qué investigar es el origen de todo. A veces uno tiene una idea vaga. Unasugerencia útil es investigar un tema que uno conoce bien. Lo peor que se puedehacer es investigar algo de lo que uno nunca ha oído hablar y conoce poco. Porsupuesto, es bonito conocer cosas nuevas, pero si la idea es aportar algo nuevoal mundo, el problema de investigación debe elegirse entre los temas de los queuno tiene mucha información y es experto porque trabaja en ello y conoce a losinformantes clave y porque en suma tiene un interés personal en descubrir algonuevo. En la ciencia contemporánea es común referirse a un protocolo deinvestigación (position paper), dado que éste es el mecanismoaceptado para plantear un problema de investigación.
Un protocolo de investigación debe contener como mínimo la información que sem*nciona en el cuadro 2.
Cuadro 2Contenido de un protocolo de investigación
FUENTE: Elaboración propia.
Segunda competencia: saber elaborar un marco contextual
Abordar un problema de investigación supone describir el marco de referenciasobre el problema de investigación en el mundo y en el país que se lleva a cabola investigación. Por ejemplo, si uno quiere investigar cómo funciona unreclusorio, se debe investigar cómo se organizan los reclusorios en paísessimilares, como se organizan en el país o la región estudiada, cuántos tipos depenales existen, y cuál es la mejor forma de organización para el caso que nosocupa. Este proceso es de tipo deductivo. Es decir, la descripción se hace de logeneral a lo particular. El ejemplo de la organización de reclusorios se ilustraen gráfica 2.
La idea de saber elaborar un marco contextual es que el investigador debe estarmuy informado sobre todo lo que rodea al problema en los ámbitos nacional einternacional. Un marco contextual debe contener como mínimo la siguienteestructura general:
Tercera competencia: revisar el estado del arte
El concepto estado del arte es una traducción del inglés state ofart y se refiere a los conocimientos más avanzados, las vanguardiasdel tema que estamos investigando. Los españoles le llaman estado de lacuestión. En algunos casos también se le conoce como lafrontera mundial del conocimiento. La idea sobre esta competenciaes que el investigador debe conocer la literatura y los hallazgos, las teorías ylos modelos que otros autores han descubierto antes que él. Una mala revisióndel estado del arte puede conducir a descubrir algo que ya todos saben.
Una buena revisión del estado del arte debe abarcar como mínimo la consulta delibros, tesis de maestría y doctorado, revistas científicas, revistas dedivulgación, periódicos, ponencias en congresos (procedings) yentrevistas a investigadores que dominen el tema. En la actualidad, losinvestigadores ya no requieren acudir a la biblioteca como antes para conocer elestado del arte. Esto puede hacerse fácilmente desde una computadora, inclusodesde el cómodo sillón de casa, ya que existen bases de datos científicasgratuitas y de pago que suelen contener cientos e incluso miles de revistas,periódicos y libros. Las principales bases de datos científicas son las que sem*ncionan en el cuadro 3.
Cuadro 3Bases de datos gratuitas y con costo
| BASES DE DATOS GRATUITAS | ||
|---|---|---|
| ENCICLOPEDIAS | ||
| CARACTERÍSTICAS | DIRECCIÓN WEB | |
| Scholarpedia | Enciclopedia escrita por académicos eninglés | http://www.scholarpedia.org/article/Main_Page |
| Wikipedia | Enciclopedia abierta que es actualizadalibremente por académicos de todo el mundo | http://es.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Portada |
| BASES DE REVISTAS YDOCUMENTOS CIENTÍFICOS | ||
| Google Scholar | Contiene artículos científicos de distintasrevistas en sistema open acess en inglés | http://scholar.google.com.mx/schhp?hl=es |
| Google Finance | Proporciona información financiera mundial ypor país | http://www.google.com/finance |
| Windows Live academic | Ofrece información en texto completo ylibrerías en todo el mundo | http://www.infotoday.com/ |
| Scirus | Información científica sobre distintostemas | http://www.scirus.com/ |
| ScientificCommons | Contiene publicaciones científicas en distintosidiomas | http://en.scientificcommons.org/ |
| academicsblogs.net | Blogs científicos en español | http://www.academicblogs.net/wiki/index.php?title=Academic_blogs_in_Spanish&redirect=no&printable=yes |
| RedIRIS | Red de 400 instituciones científicas delministerio de ciencia y educación español | http://www.rediris.es/rediris/ |
| TESISDOCTORALES | ||
| Tesis de maestría y doctorado del InstitutoPolitécnico Nacional | Contiene tesis en archivo completo de maestríay doctorado en la universidad politécnica más importante deMéxico | http://azul.bnct.ipn.mx/index.php?pagina=revision_tesis.php&titulo_pagina=RepositorioOpenAccessDB#dinamico |
| TDR. Tesis doctorales en red | Contiene una base de 23 000 tesis, 12 mil deellas con texto completo de distintas universidadesespañolas | http://www.tdx.cat/ |
| Europeanthesis | Contiene una base de tesis de distintasuniversidades europeas | http://www.dart-europe.eu/basic-search.php |
| BASES DE DATOS CON TESIS, LIBROS Y ARTÍCULOS DEPAGO | ||
| Proquet digital dissertations | Contiene una base de datos de más de 2 millonesde tesis de maestría y doctorado | http://proquest.umi.com/i-std/en/lcd/sitemap.htm |
| Questia | Es la librería virtual más grande del mundo.Contiene libros, artículos científicos y de divulgación | www.quiestia.com |
| Web of Knowledge | Contiene información científica, así como elJournal Citation Reports, que nosproporcionan los famosos Índices de Impacto que tan locosvuelven a los investigadores | http://wokinfo.com/ |
| Ebsco | Base de datos que contiene cientos de revistas.Disponible con acceso abierto en el IPN | http://web.ebscohost.com/ |
| Elsevier | Información sobre ciencias de la salud de másde 7 000 revistas | http://www.elsevier.com/wps/find/homepage.cws_home |
| Thompson | Información sobre inteligencia de negocios | http://thomsonreuters.com/ |
FUENTE: Elaboración propia.
El orden es importante en la revisión del estado del arte. Normalmente sepresentan los trabajos escritos con antelación agrupándolos por temas. Porejemplo, si el tema de la tesis es la gestión del conocimiento en la industriaautomotriz mexicana, primero se mencionan artículos sobre la gestión delconocimiento, luego sobre la industria automotriz y luego se identificantrabajos sobre la gestión de conocimiento en la industria automotriz en otrospaíses y luego investigaciones sobre la industria automotriz en México. Esrecomendable presentar los trabajos identificados en una tabla de resumen, comola que se muestra en el cuadro 4.
Cuadro 4Ejemplo de presentación del estado del arte
| Área | Autores |
|---|---|
| Estado del arte en gestión de conocimiento | Abdullah (2002), Anónimo (2002), Anónimo(2002), Arapé (1999), Barceló (2001), Birkinshaw (2001),Brézillon y Pomerol (2001), Busch y Richards (2001),Clapperton (2002), Cortada y Woods (2000), Cross y Israelit(2000), Davenport y Prusak (1998), DestinationKM.com(2002)-1, DestinationKM.com (2002)-2, DestinationKM.com(2002)-3, DestinationKM.com (2002)-4, DestinationKM.com(2002)-5, DestinationKM.com (2002)-6, Eichorn (2001),Even-Shoshan (2002), Ferrer (2001), Foley (2001), Gertler(2001), Gordon (2002), Guenther y Braun (2001), Hales(2001), Harvard Business Review (2000), Honeycutt (2001),Hoopes (2002), Jhonson (2001), Kennedy (2002), KnowledgeManagement (2002)-1, Knowledge Management (2002)-2,Knowledge Management (2002)-3, Knowledge Management(2002)-4, KPMG (2000), KPMG (1999), Lambe(1999), Lee yFurey(2000), Lesser y Prusak (2001), McInerney (2002),Melymuka (2002), Murray (2002), Newman y Corad (1999),Newman (2002), Ortiz(2000), Palacios (2000), Papmehl (2002),Parise (2002), Portillo y Cambar (2000), Riedl (2002), Rivasy Bonilla (2002), Rivera (2000), Rotella (2002), Stenmark,Dick (2002), Tidd y Hull (2002), Tissen, Andriessen yLekanne (2000), Universidad de Toronto (2002), UPM (2000)-1,UPM (2000)-10, UPM (2000)-2, UPM (2000)-3, UPM (2000)-5, UPM(2000)-6, UPM (2000)-7, UPM (2000)-9, USB (2001)-1, USB(2001)-2, USB (2001)-3, Venugopalan (2002), Wilkesmann yRascher (2002), Zack (1999) |
| Industria automotriz | Arza, Valerla (2011), Basconcelo (2008),Demuner (2009), Diaz (2008),Saavedra (2005), González - Mota(2005), Kamiya (2004), Kiyosaki (2009), Lesvesque (2009),Moreira (2007), Ogliastri (2005), Padilla (2007) |
| Gestión del conocimiento en la industriaautomotriz | AUSJAL (1996), AUSJAL (2001), Bertréan-Quera(1984), Cerpe (1996), Cerpe (2000)-1, Cerpe (2000)-2,Cummins-Collier (1998), Espinosa (1999), Kolvenbach (2002),Kolvenbach(1998), Lannon (2000), Neumann (1994), Tellechea(1996), Tellechea (1998), Traviss (2001) |
| Gestión de conocimiento de la industria enMéxico | Calva, Machorro, Gurruchaga (2011), García -Cordero (2010), Cedano, Martínez & Perez (2010) |
FUENTE: Elaboración propia.
Puesto que es inmenso el conocimiento reportado en la literatura, es necesariorecordar algunos requisitos mínimos de calidad. Si la tesis es de maestría, seespera que el tesista haya consultado al menos 25 artículos de revistascientíficas, de cinco a 10 libros clásicos, cinco disertaciones (de congresos),documentos oficiales de los últimos tres años, de cinco a 10 tesis de maestría ydoctorado, cinco de otros documentos científicos (artículos no publicados,informes de organismos internacionales).
Si la tesis es de doctorado, aunque no hay límite máximo, al menos debe ser eltriple de todo. De hecho, algunas revistas de alta calidad exigen al menos 50artículos consultados para hacer una aceptable revisión del estado del arte.
Cuarta competencia: crear y validar un instrumento de recolección dedatos
En la ciencia se requiere de manera fundamental saber diseñar un instrumento derecolección de datos. Dependiendo del tipo de investigación, un investigadordebe ser capaz de diseñar el instrumento adecuado. Como una orientación general,el proceso que se sigue se ilustra en la gráfica3. La primera cuestión a dilucidar es si la investigación escuantitativa o es cualitativa.
Los instrumentos de investigación más comunes son:
El cuestionario: requerido para medir actitudes u opiniones en investigacionescuantitativas.
La guía de entrevista: para investigaciones cualitativas para recabar juicos devalor u opiniones de expertos.
La guía de levantamiento de información documental: para investigacionescuantitativas cuyos sujetos de investigación son documentos. La guía deobservación: se usa tanto para investigaciones cuantitativas, como cualitativas.Independientemente de cuál sea el instrumento de investigación que se use, hayque recordar que todos deben tener su matriz metodológica que operacionalmenterealice correctamente las variables a estudiar o categorías de análisis, endimensiones, indicadores y preguntas o ítems, según sea el caso. Un cuestionariosin matriz es como un hijo sin madre. Una vez que se tiene el instrumento sedeben realizar las pruebas de confiabilidad (alfa de Cronbach,test - retest, análisis de factores, etc.) y las pruebas devalidez (de contenido, estructural-constructvalidity-, predictiva, etc. (Pérez - Torrubia, 1986).
Quinta competencia: construir y validar modelos
Un modelo es una explicación simplificada de la realidad. Un modelo consta de dosreglas de operación básicas: 1) Reglas de representación de entradas ysalidas. A partir de datos de entrada y de un proceso intermedio elmodelo proporciona resultados finales que constituyen una representación de larealidad. 2) Reglas de estructura interna, que definirán si elmodelo es determinista cuando a una entrada de datos le corresponda una salida,y no determinista si a unos datos de entrada corresponden distintos datos desalida.
Existen seis tipos de modelos: físicos, matemáticos, conceptuales, gráficos,analógicos y complejos (Wikipedia,2011).
Modelos físicos: son representaciones a escala del objeto de estudio casisiempre representadas con maquetas o prototipos. Estos modelosgeneralmente representan el fenómeno estudiado, para lo que se utilizanlas mismas relaciones físicas del prototipo pero reduciendo su escalapara hacerlo manejable. Por ejemplo, pertenecen a este tipo de modelolas representaciones a escalas reducidas de edificios, puertos,etcétera
Modelos matemáticos: buscan representar fenómenos o relaciones entreellos a través de una formulación matemática. Dentro de los modelosmatemáticos están los modelos deterministas, los modelosprobabilísticos, y los modelos numéricos. Los modelosdeterministas asumen que los datos del fenómeno a estudiarson conocidos para determinar precisamente el resultado (ejemplo, Leyesde Newton). Los modelos estocásticos o probabilísticosasumen que los datos iniciales tienen alguna incertidumbre (ejemplo,algunas de las formulaciones de la relación de indeterminación deHeisenberg). Estos modelos consisten en una representación numérica poraspectos lógicos y estructurados con aspectos de la ciencia matemática.En este tipo de modelos la representación puede venir dada no sólo entérminos de números, sino también en letras, símbolos o entidadesmatemáticas más complejas.
Modelos numéricos: las condiciones iniciales se representan mediante unconjunto de números. Estos modelos permiten “experimentar” a través desimulaciones en un computador u ordenador de modelos matemáticos ológicos (por ejemplo: simulación numérica y Método de Montecarlo).
Modelos conceptuales: son mapas de conceptos y sus relaciones. Ejemplos:el Modelo cíclico de la evolución del Universo, el modelo diamante decompetitividad de Porter, el modelo LART de planteamiento de un problemade investigación. Los modelos de este tipo pueden consistir en unadescripción cualitativa bien organizada que permite la medición de susfactores.
Modelos analógicos: se basan en las analogías que se observan desde elpunto de vista del comportamiento de sistemas físicos diferentes.Ejemplo: el modelaje de los sistemas de aguas.
Modelos gráficos: Son representaciones de la realidad que usan líneas,vectores, superficies o símbolos para describir la relación entre losdiferentes variables.
Sexta competencia: dominar técnicas de análisis de datos
Existen tres grandes grupos de técnicas de análisis de datos que debe dominar uninvestigador: 1) técnicas de estadística descriptiva e inferencial para datosunivariados, bivariados y multivariados, 2) técnicas de análisis cualitativo y3) técnicas de simulación.
1) Técnicas de estadística descriptiva e inferencial
A) Las técnicas descriptivas se usan, como su nombre lo sugiere, paradescribir. Son sumamente valiosas para caracterizar a los sujetos deinvestigación que se estudia. Medidas tales como medias, modas ydesviaciones estándar son las más comunes junto con las gráficas de pastel ylas de barras. La técnicas inferenciales usan la probabilidad en poblacionesmayores de 30 con las distribuciones de probabilidad.
Una idea que se debe recordar es que la técnica está condicionada por laescala que se usa en los instrumentos de recolección, como cuestionarios oguías de entrevista. Existen cuatro tipos de escalas; nominales, ordinales,de jerarquía y de ratio, según se muestra en el cuadro 5.
Cuadro 5Escalas y técnicas cuantitativas
| Tipo de escala | Operaciones numéricas | Tipo de técnicas descriptivas |
|---|---|---|
| Nominal | Contar | Frecuencia de cada categoría, porcentajede cada categoría, moda |
| Ordinal | Jerarquizar | Mediana, rango, jeraquizaciónpercentil |
| Intervalo | Operaciones aritméticas sobre intervalosentre números | Media, desviación estándar, varianza |
| Ratio | Operaciones numéricas sobrecantidades | Media geométrica, coeficiente devariación |
B) Técnicas inferenciales para datos invariados y multivariados
Son cuatro los tipos de pruebas que suelen usarse en el análisiscuantitativo. El proceso es el siguiente: una vez que se ha hecho lainvestigación, los datos se codifican. Antes se hacía en largas hojas queeran verdaderamente inmanejables. Ahora se capturan en programas tales elExcel o el StatisticalPackageforthe Social Sienes (SPSS), y se realiza elanálisis de datos con cuatro tipos de pruebas: las descriptivas, lasunivariadas, las bivariadas y las multivariadas.
A manera de recordatorio, el cuadro 6resume las técnicas que se suelen asociar a cada tipo de prueba, que cambiadependiendo de la escala que se use: nominal, ordinal o de intervalo.
Cuadro 6Tipos de pruebas estadísticas cuantitativas
| Tipo de técnica | Tipos de pruebas | |
|---|---|---|
| Descriptivas | Tabla de frecuencias, moda,porcentajes, mediana, media, números indesados | |
| Univariadas | Prueba t si la muestra es menorde 30, prueba Z si es mayor de 30, prueba chi cuadrada,prueba Kolmogorv-Smirnof, prueba t de una proporción | |
| Bivariadas de diferencias | Anova, prueba deKristalWallis,Chi cuadrada | |
| Bivariadas de asociación | Coeficiente de correlaciónPearsons, análisis invariados de regresión, chicuadrada, correlación de Sperman y correlación deKensall, coeficiente Phi, coeficiente de contingencia | |
| Métodos multivariados | Si las variables dependen una de otra | Cuando hay una variable con la regresiónmúltiple y el análisis discriminante múltiple Cuando hayvarias variables independientes: análisis multivariadode varianza, análisis de comunión, análisiscanónico |
| Si las variables son independientes | Dependiendo de la escala a usar esta elanálisis factorial, análisis cluster, análisis métricomultidimensional | |
FUENTE: Elaboración propia.
2) Técnicas cualitativas
Estas técnicas están asociadas a la fenomenología, la corriente de la cienciaque postula que la conducta humana, lo que la gente dice y hace, es productodel modo en que define su mundo. La tarea del fenomenólogo es aprehendereste proceso de interpretación. El fenomenólogo intenta ver las cosas desdeel punto de vista de otras personas. Aunque se ha hecho una asociación entrela objetividad asociada a lo cuantitativo y la subjetividad asociada a locualitativo, en realidad, los números son nada sin las palabras. En lasciencias sociales muchos objetos de conocimiento no pueden sercontabilizados de la manera tradicional, ya que los sujetos frecuentementeno son capaces de verbalizar lo que saben o lo que quieren decir. Por ello,el debate teórico sobre la supremacía de los métodos de medición ha sidoentre “explicación causal” (cuantitativa lineal) y comprensión estructura(cualitativismo formal). Este debate es estéril, ambos tipos de técnicas sonútiles y su uso depende del estado del conocimiento y los sujetos deinvestigación que contenga el diseño. En la práctica, cada vez es más comúndiseñar técnicas mixtas que contengan ambos tipos de métodos.
Dentro de los métodos cualitativos, las técnicas fundamentales son tres: laobservación, el análisis de contenido y la entrevista.
En la actualidad han aparecido distintos software y programas que buscanayudar a la contabilización de hechos. Estos programas se resumen en elcuadro 7.
Cuadro 7Software de análisis de datos cualitativos
| Nombre del software | Página electrónica de localización |
|---|---|
| TALTAC | www.taltac.it |
| CORDIAL | www.synapse-fre.com |
| QSR-Qualitative Solution for Resercher,Inc. Software de análisis cualitativo: QSR NUD*ISTNVivo, versión 2.0 (última versión de NUD*IST) | http://www.qsr-software.com/ |
| ATLAS/ti: análisis cualitativo de datostextuales | http://antalya.uab.es/jmunoz/Cuali/ManualAtlas.pdfy http://usuarios.iponet.es/casinada/19atlas.htm |
| Asociación Española de Metodología de lasCiencias del Comportatamiento. Software, editoriales yrevistas | http://www.ub.es/comporta/software.htm |
| STELLA (motor de búsqueda en cuya base seusa la Teoría de los Objetos textuales), SATIM,HYPERBASE, ETIENE | brunet@unice.fr; SPHINX |
| Home Page de SPAD Versión 5.5. | http://www.decisia.fr/SPAD/index.htm |
| StatSoft, Inc. Programa de DataMining deDatos Textuales: STATISTICA Text Miner | http://www.statsoft.com/textminer.html |
| SphinxDevelopment UK. Programa de análisiscuanti y cualitativos de datos numéricos y textuales:SphinxSurve y Versión 4.0 | http://www.sphinxdevelopment.co.uk/Products_sphinx.htm |
| SCOLARI, Software para análisiscualitativos: | http://www.scolari.com/ |
| Antropología y análisis de datoscualitativos, Pablo Gustavo Rodríguez, Home Page | http://www.analisiscualitativo.com.ar/>Software para Análisis de Datos Cualitativos. |
FUENTE: Feldman,2011.
3) Técnicas de simulación
La oferta de programas de simulación es enorme y prácticamente depende decada campo de conocimiento. Los programas de simulación pretenden simular larealidad reproduciendo con exactitud sistemas complejos en intervalos detiempo que tienen ciclos largos que sería imposible de contemplar, porejemplo, la colisión de galaxias. En economía se usan para dibujarescenarios posibles. Los programas de simulación pueden ser desarrollados encualquier área del conocimiento. Los buenos programas de simulación combinanlos gráficos, la animación y el texto para dar una mayor realidad alproblema y proporcionar un rico ambiente de aprendizaje. La calidad de lasimulación depende de un gran número de elementos (Pizarra Digital, 2007):
- Permite la toma de decisiones y la experiencia directa (aunqueno real) por parte de los estudiantes frente a la situaciónsimulada. Ejemplo, los simuladores de negocios.
- Posibilita la experimentación y toma de decisiones sobresituaciones que en la realidad
pueden ser peligrosas. Por ejemplo, el uso de contaminantes porun periodo prolongado.
- Se usan para crear situaciones no accesibles o de difícilrealización.
- Deben permitir ahorrar tiempo y medios.
A menudo los simuladores son una forma de entrenamiento, como la preparaciónde jóvenes pilotos de aviones, o estudiantes de negocios que pueden quebraruna empresa sin grandes consecuencias.
Algunos de los programas de simulación dinámica más populares son: ANSYS,AUTOCAD, ADAMS, CarSim, I - DEAS, SOLIDEDGE, MATLA, LS-DYNA, AIMSUN,CROCODILE, WORKINGMODEL, MIT, ERUDITIO Technology.
Séptima competencia: la redacción científica
Son tres los aspectos fundamentales que deben desarrollarse para dominar estacompetencia. Aprender las técnicas de citación científica, aprender el estilo deredacción científico y conocer la estructura de los trabajos de investigacióncientíficos más comunes: la de la tesis de investigación y la del artículocientífico.
Sobre las técnicas de citación científica hay que conocer los principalesestilos: el MLA para literatura, el CBE para ciencias básicas y el APA paraciencias sociales.
El dominio de la citación supone saber citar al texto y hacer correctamente unalista de referencias bibliográficas.
Citas al texto
En la citación al texto hay dos variantes básicas. Cuando se cita en la oraciónal autor suele ponerse lo siguiente: Según menciona González(2011). Cuando no se menciona al autor se pone al final del párrafoentre paréntesis, separando el año con una coma. Por ejemplo: Lastécnicas mixtas de investigación se han impuesto en las ciencias sociales(González, 2011). Es sencillo aprender a citar, sólo hay querecordar el primer apellido del autor y el año de la publicación. Hay algunasvariantes dentro de esta norma. Si son dos o tres autores, se pone un guión y sison más de tres sólo se mencionan la primera vez con sus dos apellidos yposteriormente se pone et al. Si la cita es textual, sem*nciona la página. Ejemplo: (González, 2011, p. 120). Si se ha hecho un resumende un autor, se pone el intervalo resumido. Ejemplo: (González, 2011, pp.201-203). Hay que recordar que la idea central de la redacción científica es quela honestidad intelectual es fundamental para la ética de uncientífico, poner ideas como nuestras o presentar un trabajo que nohicimos nosotros es inaceptable para un buen científico. El espíritu de laciencia se construye mencionando honestamente el trabajo de otros investigadoresque previamente han dedicado sus vidas a trabajar lo que nos interesa. Debemoshonrarles citándoles adecuadamente.
Lista de referencias
Hay que recordar tres cosas importantes:
1) De debe poner en orden alfabético por la primera letra de lareferencia.
2) Las obras de un mismo autor se ordenan cronológicamente.
3) Hay que saber citar correctamente un libro, un artículo en unarevista, un documento electrónico, un documento oficial y una tesisde posgrado, que son los documentos más comunes.
En el cuadro 8 se citan ejemplos de cadadocumento. Por regla general se debe citar sólo el primer apellido delautor y su primer nombre abreviado, el año de la publicación, laeditorial, revista o sitio web y las páginas.
Cuadro 8Ejemplo de citación para la elaboración de la lista dereferencias
| Libro Goleman, D. (2000). La inteligencia emocional:por qué es más importante que el cocienteintelectual. México: Ediciones Briseño. Artículo científico en revista Parés-Ramos, I. K., Gould, W. A. & Aide, T. M.(2008). Agricultural abandonment suburban growth, andforest expansion in Puerto Rico between 1991 and 2000.Ecology & Society, 13(2),1-19. Documento o artículo en la web Cintrón, G., Lugo, A. E., Pool, D. J. & Morris,G. (1978). Mangroves of arid environments in Puerto Ricoand adjacent islands. Biotropica,10(2), 110-121. Recuperado dehttp://www.jstor.org/pss/2388013 Informe oficial Federal Interagency Forum on Child and Family Statistics.America's Children: Key National Indicators ofWell-Being (2009). Washington, DC: U.S. GovernmentPrinting Office. Recuperado de http://www.childstats.gov/pubs/index.asp Tesis Aquino Ríos, A. (2008). Análisis en el desarrollo delos temas transversales en los currículos de español,matemáticas, ciencias y estudios sociales delDepartamento de Educación (Tesis de maestría,Universidad Metropolitana). Recuperado de http://suagm.edu/umet/biblioteca/UMTESIS/Tesis_Educacion/ARAquinoRios1512.pdf |
FUENTE: Zabala, 2011.
Sobre el estilo de redacción científica
A diferencia de la literatura y la poesía que usan metáforas y adjetivos, laredacción científica es clara, precisa y objetiva. Trata de comunicar usando elmenor número posible de palabras. El texto científico debe ser revisadoreiteradamente por colegas y expertos de modo que se asegure que el trabajo estádesprovisto de toda especulación. Y si ésta existe, debe ostentarse plenamentecomo tal teniendo además los siguientes requisitos: ser lógica, estarrelacionada con un cuerpo de conocimiento y aportar explicaciones posibles demanera coherente.
Sobre la estructura del trabajo científico
Todos los trabajos científicos deben usar el formato IMARD, que desde hace más decuatro siglos se ha establecido para estructurar las comunicaciones científicas(Rivas, 2007):
Una tesis de maestría y doctorado debe tener un índice similar al que se muestraen el cuadro 9.
Cuadro 9Índice típico de una tesis de maestría y doctorado
| Mapa mental de la investigación Resumeny abstract Lista de cuadros Lista defiguras Capítulos I Introducción Antecedentes delproblema Objetivo de la investigación Planteamiento del problema II Marco contextual y estado del arte Marco de referencia Conceptos básicos Modelos clásicos Revisión del estado delarte Modelos que explican el problema Principales variables o categorías de análisis involucradas III Método de investigación Objetivos Método de investigación Diseño dela investigación (universo, muestra, sujetos deinvestigación y marco contextual y espacial) Variables o categorías de análisis Hipótesis opreguntas de investigación Matrizmetodológica Instrumento de recolección dedatos Modelo ex ante. IV Resultados y análisis Caracterización de sujetos de investigación Datosperdidos Análisis de resultados Validez yconfiabilidad de hallazgos Análisis y prueba dehipótesis o evaluación de las categorías de análisis Hallazgos adicionales V Discusión Conclusiones Respuesta a preguntas de investigación, prueba de hipótesis,o ambas Modelo ex post facto en caso deinvestigación empírica Implicaciones Limitaciones de la investigación Sugerencia detrabajos futuros |
FUENTE: Elaboración propia.
Por lo que respecta a los artículos considerados como científicos, existen trestipos básicos: los de investigación científica, los de revisión y los dereflexión.
Los de investigación suelen ser producto de trabajos concuestionarios muestra o experimentos que caracterizan la investigación formalcon prueba de hipótesis o trabajos cualitativos con trabajo de campo.
Los artículos de revisión por lo general son trabajos teóricosque revisan el estado del arte. Tienen el mérito de la conjunción del saberacumulado en un campo de conocimiento. Un artículo de revisión debe contener almenos 50 referencias bibliográficas.
Y finalmente los artículos de reflexión, que son trabajos deanálisis que disertan sobre un tema en particular sobre un caso concreto.Ejemplo: los sistemas de pensiones en México, el problema de financiamiento delas PYMES de Medellín.
La estructura típica de los tres artículos se resume en el cuadro 10.
Cuadro 10Estructura de un artículo científico
Fuente: elaboración propia
Octava competencia: presentación de una ponencia en un congresocientífico
La principal recomendación sobre esta competencia se resume a usar laspalabras adecuadas en el lugar adecuado. Si hay algo patético enuna conferencia es escuchar a un ejecutivo pretendiendo ser un académico o a unacadémico presumiendo de experiencias laborales abusando de la anécdota.
Con el paso del tiempo un científico debe aprender a comunicar no sólo de maneraescrita, sino también mediante conferencias, sus ideas y hallazgos. Existe unconjunto de actividades en los cuales participa un científico, que por orden decomplejidad son los siguientes: las clases de pregrado y posgrado, los coloquiosinstitucionales, los congresos nacionales, los congresos internacionales, lasmesas redondas o de debate y la conferencia magistral. En cada caso esimportante planear con anticipación lo que se va decir y cuidar el tiempo. Lotípico es que los profesores acostumbrados a dar tres horas de clase abusen deltiempo de la audiencia, pierdan el tiempo en prolegómenos y no digan nadasustancial. O bien, amonestados por el moderador, digan a toda prisa lasconclusiones sin haber trasmitido el punto medular de sus hallazgos. Para unapresentación en un congreso se recomienda como máximo presentar de cuatro acinco trasparencias o diapositivas. Hay que recordar que por lo general se dansolo de 10 a 15 minutos. Una diapositiva de marco contextual, otra de marcoteórico, otra del método y otra de hallazgos y conclusiones. Las trasparenciasno deben estar llenas de letras, se tienen que usar frases cortas y preferir losesquemas, ya que la idea es que el conferencista desarrolle las ideas y no leaen público lo escrito en ellas, que es algo tristemente común.
En los debates y mesas redondas se debe buscar la controversia que enriquezca eldebate, con puntos de vista contrarios. Resulta sano y estimulante que sinperder la cordialidad y la buena educación, se busque contradecir a los colegasde la mesa con argumentos inteligentes. Esto puede ser un ejercicio intelectualde interés para los asistentes.
En las conferencias magistrales se debe tratar de usar pocas diapositivas o depreferencia ninguna. Cuando uno se limita a leer, rara vez se comunica con unaaudiencia amplia. Hablar sin necesidad de apoyos audiovisuales es difícil, peroes todo un reto para un científico. Una sugerencia útil es aportar las ideasprincipales que se desea desarrollar y disertar magistralmente sobre estasideas. Esto por 51 supuesto supone tener un dominio absoluto del tema. Encualquier caso, no debe olvidarse el cierre, en el que se recapitularan lasideas más importantes. Asimismo, se habra planeado un conversatorio con laaudiencia de unos 15 minutos, que muchas veces suele ser lo más rico einteresante de una conferencia.
Novena competencia: conocimiento de idiomas y sensibilidad sobre arte ycultura universales
Esta competencia es en realidad una meta competencia y está asociada a lacomprensión de un lenguaje universal que nos da la capacidad de comunicarnos coninvestigadores de otros países. Aunque el español es una lengua poderosa habladapor casi 500 millones de habitantes y es de hecho la lengua que se habla demanera oficial en más países (26), 75% de la literatura y de lo que se publicaen la red está en inglés. Es por ello que este idioma se ha convertido en ellatín de nuestros tiempos.
La mayoría de las revistas de más impacto en el mundo se escriben en este idioma,aun las revistas en español que están indexadas y escritas en español tienenabstact y títulos en inglés para poder estar referidas en los mejores índices derevistas científicas. Si uno desea que el trabajo de investigación que ha hecholo lea un chino o un indio, que juntos suman la tercera parte de la poblaciónmundial, hay que escribirlo en inglés.
El estudio del inglés debe verse como una obligación ineludible para unestudiante universitario y de posgrado que aspire a ser un investigador de tallainternacional. Una dedicación seria de un año puede hacer posible que uno lea,comprenda y hable (en ese orden, de lo más fácil a lo más difícil). Escribirbien en inglés requiere más tiempo, pero para esto sirve tener un buen traductorque nos apoye en esta difícil tarea. Los grandes grupos de investigación tienensiempre a un angloparlante con especialidad en literatura científica, que ayudaen esta crítica actividad.
Si uno no habla inglés con corrección, el campo de actividad académica estarálimitado a los congresos en español o de ámbito nacional. Estudiar inglés esútil y divertido. Resulta emocionante poder compartir y aprender deinvestigadores de otras culturas, tales como un árabe o un africano, comprendersus hallazgos mediante una lengua universal que, nos guste o no, es el inglés.Si bien no tiene las alturas intelectuales que llego a tener el latín en sumomento, es la lengua de nuestro tiempo. Tener 550 puntos en el examen TOEFEL esla meta para poder expresarse con solvencia en esta lengua.
La competencia en arte y en cultura universales es de verdad muy relevante. Acasola más importante de todas. Es quizá por eso que es llamada unametacompetencia. La lectura de los grandes clásicos de laliteratura universal, de los grandes poetas, escuchar la música universal yapreciar el arte en todas sus manifestaciones, como el cine, el teatro, laescultura y la pintura, la arqueología, la historia de las grandescivilizaciones del mundo, son la base que crea los vasos comunicantes de lo quepodemos llamar patrimonio de la humanidad. Este acervo decultura mundial que traspasa todos los campos del conocimiento, constituye elsaber tácito que hace más intensa nuestra vida y nos permite la comprensión deluniverso, de nuestro mundo y de la sociedad global que habitamos.
Un investigador que no sea culto, sensible al arte, es sólo un técnicoespecializado, nunca un científico de verdad. Una buena sugerencia paramantenerse enterado del acontecer mundial es leer todos los días un buenperiódico global: El País, La Jornada, Milenio, la versiónelectrónica del New York Times, y cada semana un libro de arte, literatura,novela, poesía o historia. Esto parece mucho, pero un libro por semana son 52libros al año. Suponiendo que alguien inicia a los 10 años con este estándar queparece alto, a los 60 años habrá leído: 50 x 52 igual a 2 600 libros. Labiblioteca de Nueva York contiene unos 10 millones de libros (véase http://www.nypl.org/help/about-nypl).
Debemos romper el mito del especialista, del “Doctor” que sólo sabe mucho de unminúsculo campo del conocimiento. El nuevo Adán que criticó Ortega y Gasset ensu libro La rebelión de la masas, este hombre mediocre, que nosiendo ignorante ya es un “PhD”, se considera erróneamente superior por tenerestudios de los que carece la mayoría de la población.
Como ha dicho con rotundidad Steiner: “El último hombre que pudo entendertodas las disciplinas, el arte, la literatura, las ciencias, lasmatemáticas, fue Leibniz y eso ocurrió hace más de 300 año.” (2010).
Conclusiones
Aunque el tema de las competencias de un investigador ha ocupado la agenda deinvestigación de diversos especialistas, el énfasis más bien ha sido puesto en eldesarrollo de competencias en campos específicos del saber.
Este artículo responde tres preguntas de investigación: ¿qué es un investigador?,¿qué modelos de competencias de un investigador existen en la literatura? y ¿cuálesson las competencias universales de un investigador según el Modelo LART para todoslos campos del saber?
¿Qué es un investigador?: Un investigador es la persona que crea conocimientooriginal.
¿Qué modelos de competencias de un investigador existen en la literatura? Seidentificaron dos modelos de competencias de un investigador: el de Berkeley (2004) y el de Partingon (2002). El de Berkeley es poco claro y sistemático yconfunde los rasgos de personalidad con habilidades. El modelo de Partingon es másintegral y claro, pero define el dominio de técnicas específicas que impide que seaaplicable a otras ciencias que no sea la administración.
¿Cuáles son las competencias universales de un investigador según el Modelo LART paratodos los campos del saber?
Son escasos los modelos de competencias de un científico universal. Es por ello queen este trabajo se propone el modelo LART de nueve competencias de un investigador,las cuales son imprescindibles en la formación de estudiantes de posgrados demaestría y doctorado y debería animar en realidad la formación de todos losestudiantes universitarios. La currícula de los posgrados y las carrerasuniversitarias debería planear obligatoriamente que los egresados y futurosprofesionales, maestros de ciencias y doctores desarrollen estas nueve competencias:planteamiento de un problema de investigación, elaboración de un marco contextual,revisión del estado del arte, construir y validar modelos, creación y validación deun instrumento de recolección de datos, dominar las técnicas de análisis de datos,saber estructurar un documento científico y dominar la escritura científica, saberparticipar en una actividad científica como conferencista y, por último, tenerconocimiento de idiomas y sensibilidad hacia el arte y la cultura universales.
Un verdadero investigador no sólo es un técnico exquisito conocedor de su campo delsaber, sino un ser humano sensible, culto, interesado en el arte, en la historia, enla literatura y en el conocimiento en todas sus formas y expresiones. Pero sobretodo, su deber consiste en aportar pequeñas luces para poder comprender los grandesenigmas del Universo, de nuestro mundo y de la sociedad global en la quevivimos.
