Diversidad y coherencia : primer acercamiento a un indicador relacional de la producción docente en el campo universitario

RESUMEN: ¿Por qué los indicadores de investigación, docencia y extensión se presentan de manera dispersa, si en la teoría aparecen como funciones de la institución universitaria que están fuertemente interrelacionadas entre ellas? Y más importante, ¿se puede desarrollar un indicador fácil de leer, que integre todos los productos docentes en el campo universitario y que contenga una ponderación arrojada por la propia realidad empírica? Para abordar estas cuestiones, este trabajo se separa del enfoque de “retazos” y entra a cuestionarse por las marcas que relacionan los diferentes productos docentes en el campo universitario. Por tanto, es fundamental tomar posiciones integrales, que permitan leer las estrategias productivas de movilidad, como la del enfoque de la investigación formativa, el cual torna la docencia al concepto de habitus científico, proponiendo formar al estudiante en las disposiciones necesarias para la producción de conocimiento científico de base o de vinculación y así multiplicar sus posibilidades de inserción en la competencia del campo científico. Como lo dice Restrepo (2004), citado en Gonzales (2006), este enfoque “esboza el papel que pueda cumplir la investigación en el aprendizaje de los saberes, es decir, los procesos investigativos modelados didácticamente, para llevar a las clases las prácticas históricas de producción del conocimiento científico en sus procesos y no sólo en sus resultados.”(p.105) Pero medir de manera tan integral, implica proponer un indicador relacional que pueda integrar los productos docentes en los subcampos del campo universitario (Investigación, docencia y vinculación). Para esto se propone un indicador basado en el método “Collections of Clustered Graphs”. Este método de Clustered Graphs, es un método de Análisis de Redes Sociales (ARS) propuesto por primera vez en 2008 que, a partir del análisis de roles o características normalizadas de los agentes sociales, permite reconocer fácilmente las diferencias y similitudes de grupos de redes con similitudes estructurales. Esto es posible gracias a que permite la reducción de la complejidad estructural, facilitando la lectura de redes complejas, la comparación de grandes grupos de redes y la realización de estudios longitudinales (Lubbers et al., 2010).

• Autores: Torres Arroyave, Duban Arley
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/14970
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/14970
• Palabra clave: Sociología de la ciencia; Productividad científica; Investigación académica; Docentes - investigadores; Indicador de capacidades docentes; Ciencia de la ciencia; Análisis de redes sociales; Misiones universitarias; Producción académica; Capacidades universitarias
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