Las ciencias de la educación tienen un origen relativamente reciente si se comparan con otras ciencias más consolidadas, así que la demarcación de su objeto frecuentemente es difícil de establecer. Una expresión de este fenómeno consiste en la pluralidad de formas en que muchas revistas afines pueden clasificarse dentro de las bases de datos. En el caso de la WoS, por ejemplo, la revista Journal of Educational and Behavioral Statistics aparece simultáneamente dentro de tres categorías temáticas de SSCI: Education & Educational Research, Mathematical Psychology y Social Sciences, Mathematical Methods. Asimismo, existen varias revistas especializadas en la formación de profesionales dentro de la base de datos SCI, como International Journal of Engineering Education, la cual aparece simultáneamente dentro de las categorías Education, Scientific Disciplines y Engineering, Multidisciplinary.


Una búsqueda simultánea en la WoS y Scopus sobre documentos relacionados con la educación tiene, como primer obstáculo, el hecho de que las clasificaciones de las revistas no son totalmente equiparables. Si bien en la WoS existen categorías temáticas como las ya referidas (junto a Special Education y Educational Psychology, dentro de SSCI), en Scopus pueden localizarse categorías relacionadas con la educación pero con denominaciones diferentes como Education que es muy amplia y Developmental and Educational Psychology, respectivamente dentro de las áreas Social Sciences y Psychology.


Ya que en primera instancia las ciencias de la educación se posicionan dentro del campo de las ciencias sociales, se decide realizar la búsqueda tomando como punto de partida la base de datos SSCI de la WoS y el área Social Sciences de Scopus. En el primer caso, dentro de las categorías temáticas Education & Educational Research, Special Education y Educational Psychology, mientras que en el segundo caso la búsqueda se enmarca en la categoría Education. Las revistas referenciadas dentro de esta última categoría compensan la no inclusión de Education, Scientific Disciplines de SCI, así como otras similares en SCI-E. Esta precisión es necesaria si se concibe la formación de profesionales como parte de las ciencias de la educación, ya que “formación” es una categoría de la pedagogía.


La búsqueda se efectúa el día 9 de julio de 2013, restringida a por lo menos un autor cubano en el área, durante el período 2003-2012 que representa una década (en el caso de la WoS este refinamiento sigue de Timespan = 2003-2012, Countries/Territories = Cuba, lo cual es algo similar en Scopus). Se seleccionan las categorías Article y Conference Paper y se eliminan los registros que no poseen el resumen o las palabras clave disponibles. Con ello se producen 29 resultados en la WoS y 284 en Scopus. De forma manual, todos los datos son examinados y se eliminan siete no afines al ámbito de la investigación educacional. Después de corregir 20 repeticiones e integrar ambas fuentes de información se obtiene un total de 286 documentos. Para el conjunto de publicaciones se conforma una base de datos que contiene para cada observación el año, el título, el resumen y las palabras clave.


La información recopilada presenta una diversidad de palabras clave concernientes a procesos educacionales las cuales, de conjunto, aportan información sobre la naturaleza de las investigaciones reportadas. El número de palabras clave es numeroso y heterogéneo, con un promedio de 3,88 por cada publicación (1122 con 712 diferentes al eliminar repeticiones). Toda esta variedad debe su origen al uso de numerosos tesauros del campo de la educación y también al empleo de términos no normalizados.


Si se considera cada publicación como una observación muestral, con 712 variables nominales referidas a la correspondencia o no con cada una de las palabras clave identificadas, el número de variables supera notablemente el total de observaciones y ello no favorece un análisis efectivo. Por tanto, se decide reclasificar las publicaciones con base en el tesauro ERIC (http://eric.ed.gov), el cual contiene más de 11300 términos en inglés con la ventaja de aparecer agrupados en 41 áreas temáticas más generales. Existen varios tesauros para el campo de la educación (Mochón y Sorli, 2007), pero se decide seguir las categorías de ERIC por ser de referencia frecuente en las publicaciones científicas afines.


Una macro escrita en Visual Basic permite agilizar el proceso de reclasificación. Se procede de la siguiente manera:


Para cada publicación la macro recorre el conjunto de palabras clave. Cada una de ellas es contrastada con el total de términos de ERIC. Si el término aparece, se asigna el valor “1” a un campo designado para la categoría general correspondiente (41 en total), de lo contrario se asigna “0”. Por ejemplo, si una palabra clave es “Student Evaluation”, la macro detecta que pertenece a la categoría general “Educational Process: School Perspectives” que es la número 12. Por ello, se asigna un “1” al campo “C12” de la fila correspondiente. En total, de las 712 palabras clave se detectan 121 (16,99%), como reflejo de una marcada falta de normalización.


De forma manual un dúo examina las palabras clave desechadas por la macro, por no corresponder a ningún elemento del tesauro ERIC. Para localizar una categoría afín, se recurre al resumen y en última instancia a la propia publicación. En caso de que no exista correspondencia obvia, se procede de manera inversa. O sea, se recorren las 41 categorías y se asigna un “1” a cada campo, según la proximidad a un área de investigación educacional correspondiente.


Siguiendo este algoritmo, a un mismo artículo le pueden corresponder ninguna, una e incluso varias categorías generales del tesauro. Finalmente resulta una matriz de datos estructurada por 286 filas que representan las publicaciones (observaciones muestrales), con 42 columnas que describen el año de aparición y la correspondencia o no con cada una de las 41 categorías del tesauro ERIC. La Tabla I contiene una descripción del conjunto de variables a investigar.


La homogenización de los datos descubre ejemplos fehacientes sobre ruidos producidos en la información, al atenerse exclusivamente al perfil temático de cada revista. Como muestra de ello, en una revista de educación médica se registran documentos afines a la superación permanente de profesores de inglés y otros relativos a la extensión universitaria, con la simple peculiaridad de tener lugar en el contexto de una universidad médica.


Es importante señalar que el procedimiento descrito no asigna palabras clave ajustadas sino una serie de categorías generales que, de conjunto, caracterizan cada documento dentro de las ciencias de la educación. Aunque se procura objetividad, no se tiene absoluta certeza sobre la validez de las palabras clave originales, pues en ocasiones los autores las seleccionan de manera inapropiada o con un inadecuado balance entre lo particular y lo general. Con el objetivo de ilustrar el procedimiento seguido, uno de los documentos analizados consta de la siguiente serie de palabras clave: “Learning; Immunochemical techniques; Pharmacy students; Poster sessions; Teaching”. El procesamiento es el siguiente:


“Learning” es identificada por la macro dentro de la categoría “Learning and Perception”. Se asigna automáticamente C26.


“Immunochemical techniques”, aunque su empleo se adecua al perfil general de la revista, no aparece en el tesauro ERIC. Directamente se observa su conexión con “Pharmacology” y “Pharmacy”, las cuales están incluidas en la categoría “Healt and Safety”. Se asigna manualmente C17.


“Pharmacy students” no aparece en el tesauro, pero puede relacionarse con “Pharmaceutical Education” y con “Undergraduate Study”. La primera está dentro de la categoría C17 que fue asignada en el caso anterior, y la segunda está contenida en la categoría “Educational Levels, Degrees, and Organizations” con lo cual se asigna manualmente C10.


“Poster sessions” tampoco aparece, pero ahora se trata de una terminología que no se explica por sí misma. Al consultar el resumen del artículo se obtiene más información: “…The article discusses advantages of poster sessions as teaching and learning resource, including acquiring abilities for making and presenting a poster (and hence the messages) to a scientific audience…”. A partir de aquí se decide relacionar la palabra clave original con “Audiovisual Communications” y con “Student Developed Materials”, ambas enmarcadas en la categoría “Communications Media”. Por tanto, se asigna manualmente C05.


“Teaching” aparece en el tesauro como un “término muerto”, en el sentido de “Occupation”. La macro está programada para equiparar el término con “Teaching Methods”, por ser el sentido más frecuente que se le da en el país. Por tanto, se asocia automáticamente la categoría general “Educational Process: Clasroom Perspectives”, o sea, C11.


Finalmente, el artículo se asocia con las cinco categorías generales C05, C10, C11, C17 y C26 las cuales, de conjunto, caracterizan las temáticas del campo de la educación respecto a las cuales este artículo tiene un nivel directo de relación.


Aunque modesto, el total de 286 documentos es un número aceptable si se compara con otros países latinoamericanos. Por ejemplo, tomando como fuente a Scopus (Subject Area: “Social Sciences”, Subject Category: “Education”, Region: “All”, Year: 1996-2012), SJR ubica a Cuba en el puesto 40 con 395 documentos, de ellos 390 citables. En el contexto latinoamericano ocupa el cuarto lugar, superada por Chile (617), México (708) y Brasil (3.804). Sin embargo, considerando el índice de Hirsch (H-index = 7), Cuba pasa a ocupar el puesto 59-68 a escala mundial y el 6-7 en Latinoamérica, a causa de un menor número de citaciones. Al excluir las autocitaciones, 67 de los artículos (17,18%) han sido citados al menos una vez y el número de citas por documento alcanza un valor promedio de 2,04, inferior a la media latinoamericana (4,03) en igual período. De manera general, el número reducido de citas tiende a ser una regularidad para el campo de las investigaciones educacionales de países en vías de desarrollo, como ha sido reportado por otros autores (Vinluan, 2012). A esto se suman las fronteras naturales que impone el idioma, pues 77 (26,92%) documentos aparecen escritos en inglés, 4 (1,40%) en portugués y el resto en español.


Un total de 41 publicaciones (14,34%) son fruto de la colaboración internacional, aspecto este que tiene tendencia a decrecer en Latinoamérica (por encima del 40% en 2003 y por debajo del 20% en 2012). También conviene destacar que el índice de coautoría alcanza el valor de 2,93 durante el transcurso de toda la década. Al examinar este indicador año por año se constata cierta estabilidad desde 2006 (cerca de tres coautores como promedio). Solo 85 artículos (29,72%) corresponden a autores individuales y se distribuyen equitativamente. Por consiguiente, puede afirmarse que predomina el trabajo colectivo sobre el individual.


Si se toma en primera instancia el perfil de cada revista se tiene que, de los 286 documentos contabilizados, 159 (55,60%) aparecen en revistas del campo de la salud (136 sobre formación inicial y permanente de profesionales de la salud y 23 sobre educación para la salud). Basándose en este criterio, muy poco se podría decir acerca de la naturaleza educacional de las investigaciones pues se hiperbolizaría el contexto donde simplemente tienen lugar. Esto reafirma la necesidad de emplear un número suficientemente grande de variables que aporten información más detallada de cada estudio reportado.


Respecto al nivel educacional, 161 (56,29%) de las publicaciones se enmarcan en la enseñanza universitaria. Este hecho corrobora la conveniencia de emplear el tesauro ERIC, pues si en su lugar se hubiese seguido, por ejemplo, el conjunto de categorías generales de EBSCO (http://www.ebscohost.com/titleLists/ehh-subject.htm), la mayoría de las publicaciones se enmarcaría dentro de la categoría “Higher Education”. Con ello la reducción del número de variables sería desproporcionada y traería aparejado una pérdida excesiva de información. De forma general, la Tabla II ilustra el número de observaciones agrupadas por años, el comportamiento de las categorías estudiadas y algunos estadígrafos.


La Figura 2 ilustra la producción total en ambas bases de datos durante el período examinado. El comportamiento es localmente irregular, con tendencia global al crecimiento. El ajuste exponencial (curva de regresión y = 1,80e0,40x, R2 = 0,69) resulta discretamente mejor que el lineal. Dentro de la irregularidad pueden observarse tres crestas en 2006, 2008 y 2011. Un hecho similar ha sido reportado por Medina y otros, quienes arguyen que el patrón de crecimiento exponencial es común en áreas emergentes, donde los retrocesos ocurren “para tomar impulso renovado” (Medina y otros, 2008, p. 178).


A fin de indagar acerca de las causas de esta aparente estacionalidad, en la presente investigación se examinan los declives 2006-2007, 2008-2009 y 2011-2012. De forma manual se tabulan los datos referidos a los autores, pues los reportes de sus nombres aparecen de forma heterogénea, mientras que otros son coautores foráneos. Como regularidad se detecta que los firmantes más prolijos publican de forma estacional, con dos o tres documentos en el mejor año y uno o ninguno en el siguiente. Por ejemplo, de los 24 autores que produjeron al menos dos documentos en el bienio 2011-2012, 13 tienen su mayor producción en 2011, cinco la consiguen en 2012 y seis mantienen igual cantidad.


Aunque las evidencias se basan en una cantidad limitada de datos en el tiempo, existe otro argumento para sostener la hipótesis que explica el crecimiento estacional con base en los subgrupos de autores más productivos. En efecto, las investigaciones educacionales “publicables” generalmente requieren de un tiempo prolongado por la puesta en práctica del diseño experimental, cuya duración puede abarcar incluso varios meses. Esta reminiscencia neopositivista supeditada a patrones de fiabilidad y validez, todavía constituye un criterio de calidad y consecuentemente de visibilidad en las publicaciones científicas educacionales. Así van quedando excluidos los estudios mayormente cualitativos y las experiencias con pequeños grupos, aún cuando la muestra no sea fácil de incrementar.


Con el fin de clarificar la estructura general de la información, seguidamente se siguen dos caminos: un estudio horizontal que recorre por cada publicación el número de categorías afines, y otro vertical que examina el comportamiento de cada categoría en el contexto de las publicaciones educacionales cubanas de mayor visibilidad.


Para contabilizar las áreas del conocimiento científico educacional, respecto a las cuales cada publicación tiene relación directa, se introduce la variable SUMA = C01 + C02 + … + C41, que cuenta para cada observación la cantidad de categorías generales relacionadas. Si la cantidad de categorías generales es pequeña, ello significa que las palabras clave se han concentrado en pocos estratos y recíprocamente. Por tanto, esta nueva variable describe con cierta objetividad el nivel de especialización de cada publicación. En el transcurso de la década se alcanza un promedio de 3,85 categorías por artículo (desviación típica de 1,34).


La Figura 3 ilustra los intervalos de confianza de la variable SUMA, a partir del año 2006. Las observaciones precedentes han sido suprimidas por ser relativamente escasas. De forma global se observa una tendencia lenta al decrecimiento de los valores medios por año (recta de regresión y = -0,12x + 4,34, R2 = 0,61). Las diferencias son estadísticamente significativas (F(6, 276) = 2,61; p < 0,05), por lo que se puede afirmar que existe una tendencia discreta hacia la especialización. La aplicación del procedimiento de contraste de diferencia mínima significativa (LSD) de Fisher produce cuatro parejas de años con diferencias significativas de sus medias: 2006-2009 (Dif. = 0,79±0,66, p < 0,05), 2006-2011 (Dif. = 0,85±0,63, p < 0,05), 2008-2009 (Dif. = 0,65±0,50, p < 0,05) y 2008-2011 (Dif. = 0,70±0,47, p < 0,05). La diferencia más cercana a la unidad corresponde al período 2006-2011, o sea, aparentemente se requiere de al menos un quinquenio para que se alcance un mayor nivel de especialización.


Un estudio vertical de esta naturaleza facilita el esclarecimiento de al menos tres cuestiones importantes para la caracterización de las publicaciones, atendiendo a las categorías generales en que se ha subdividido el campo de las investigaciones educacionales. En primer lugar, la frecuencia de cada categoría refleja el interés colectivo por determinadas áreas del conocimiento científico. En segundo lugar, la búsqueda de asociaciones entre variables ayuda a clasificar el conjunto de investigaciones reportadas, aspecto que sirve de complemento para el estudio vertical, en el sentido de contraponer la especialización con los límites de la interdisciplinariedad. En tercer lugar, la determinación de factores objetivos inmanentes facilita el replanteamiento del análisis, a partir de componentes relevantes que en la multitud de variables son difíciles de distinguir.


Respecto al comportamiento específico de cada categoría, las frecuencias aparecen de forma dispar, con valores entre 1 y 95. Después de ordenarlas de manera descendente respecto a sus frecuencias, puede observarse que las diez categorías correspondientes al primer cuartil comprenden cerca del 50% de las puntuaciones, mientras que la decena del último cuartil apenas sobrepasa el 4%. En la Figura 4 se ilustran estos resultados mediante un diagrama de Pareto. Dentro del cuartil preferencial se ubican por este orden C10 (Niveles educacionales, titulaciones y organizaciones), C17 (Salud y seguridad), C11 (Procesos educacionales: perspectiva del aula), C36 (Ciencia y tecnología), C26 (Aprendizaje y percepción), C38 (Procesos y estructuras sociales), C16 (Gobierno y política), C13 (Procesos educacionales: perspectiva social), C39 (Estudiantes, profesores, personal docente), y C40 (Sujeto de instrucción).


Las categorías de mayor frecuencia concuerdan plenamente con la disposición general de la matriz de datos. Por ejemplo, la primera de ellas (C10 = Niveles educacionales, titulaciones y organizaciones) se corresponde con publicaciones específicas de la educación superior, como la formación de profesionales y los estudios de posgrado. Seguidamente, la segunda categoría (C17 = Salud y seguridad) refleja la numerosa cantidad de publicaciones relacionadas directa o indirectamente con el sector de la salud pública. De hecho, al conjunto de publicaciones provenientes de universidades médicas se incorporan otras realizadas en el ambiente escolar, afines a la promoción de estilos de vida sanos y responsables. Por su parte, la tercera categoría (C11 = Procesos educacionales: perspectiva del aula) da testimonio de la tendencia natural de todo docente investigador a preocuparse en primera instancia por los procesos que transcurren en el salón de clases.


El cuartil de categorías con menor frecuencia se ha integrado en la Figura 4 bajo la denominación “Otro”. Allí se posicionan categorías relacionadas con las humanidades, como ocurre con la educación artística (C02 = Arte) y literaria (C34 = Lectura), con apenas una y dos observaciones respectivamente. Este hecho concuerda con hallazgos reportados por otros autores (Osca y Mateo, 2003; Bruner y Salazar, 2012; Diem y Wolter, 2013). Similarmente, en este estrecho margen también se encuentran categorías de mayor grado de especialización, como la educación física y deportiva (C32 = Educación física y recreación) y la educación especial (C08 = Discapacidad), con tres y cinco observaciones respectivamente.


La frecuencia absoluta aporta información sobre la prevalencia de una variable en el conjunto de observaciones. Esta información podría estar incompleta si se pasa por alto la posible asociación con otras variables. Por ejemplo, si las categorías C11 (Procesos educacionales: perspectiva del aula) y C26 (Aprendizaje y percepción) aparecieran regularmente en conjunción, esto significaría que los intereses investigativos se concentran en problemas de aprendizaje. Sin embargo, esto solo ocurre en 18 ocasiones, a pesar de que ambas categorías figuran entre las de mayor frecuencia. La investigación de conexiones de esta naturaleza facilita la estratificación del conjunto de publicaciones y, consecuentemente, su clasificación.


Con el objetivo de establecer una clasificación efectiva del conjunto de categorías, se realiza un análisis de clúster entre las variables C01, C02, …, C41, con medida de asociación ya que se trata de variables no métricas.


La Figura 5 muestra el dendograma resultante, donde el eje vertical refleja los niveles de similitud. Puede observarse que categorías afines como C23 (Trabajo y empleo) y C30 (Ocupación) tienen un nivel de similitud superior al 80%, sin embargo el problema ahora consiste en tomar una decisión acerca del nivel mínimo para el porcentaje de asociación, a fin de establecer una clasificación práctica y fiable del conjunto de variables. Esta decisión es importante si se considera que las 41 categorías generales todavía no permiten distinguir con facilidad las tendencias en las investigaciones educacionales cubanas, a partir de las publicaciones de mayor visibilidad.


Ya que la mayoría de las divisiones tienen lugar cerca del 60% de similitud, se toma este valor como criterio para establecer la clasificación de las variables. Para este nivel se tiene un conjunto de siete conglomerados, los cuales se describen a continuación.


Conglomerado I (variable C12 = Procesos educacionales: perspectiva de la escuela), que refiere investigaciones relacionadas con la escuela como institución, donde tienen lugar procesos complejos y dinámicos. Aunque la frecuencia absoluta de esta variable es baja, se encuentra bien localizada.


Conglomerado II (variable C17 = Salud y seguridad), que apunta hacia los campos de la educación para la salud y de la formación de profesionales de la salud.


Conglomerado III (variable C35 = Investigación y teoría), donde el tema central lo ocupan aspectos teóricos tales como la modelación de procesos, el establecimiento de estrategias, la fundamentación de principios, entre otros.


Conglomerado IV (variables C07 = Organización del currículo y C10 = Niveles educacionales, titulaciones y organizaciones), que pone de manifiesto un interés creciente por perfeccionar los currículos universitarios y de diferentes programas de formación posgraduada.


Conglomerado V (variables C23 = Trabajo y empleo, C30 = Ocupación y C39 = Estudiantes, profesores, personal docente), relacionado con el perfeccionamiento de la labor de los profesionales de la educación por medio del denominado “trabajo metodológico” (Art. 24, Resolución 2010/07 del MES), así como una preocupación por acercar a los estudiantes universitarios al contexto de su futura profesión.


Conglomerado VI (variables C01 = Agricultura y fuentes naturales, C04 = Empresa, comercio e industria y C09 = Economía y finanzas), que integra aspectos relacionados con la educación económica y medioambiental.


Conglomerado VII (variables restantes), donde se agrupan aquellos campos de investigación poco frecuentes pero correlacionados, como C28 (Medida) y C41 (Test y escalas) que aparecen principalmente en estudios diagnósticos; y también algunos campos de frecuencia superior a la media, pero menos correlacionados como C11 (Procesos educacionales: perspectiva del aula), C26 (Aprendizaje y percepción) y C36 (Ciencia y tecnología), con énfasis en las tecnologías de la información y las comunicaciones.


Para culminar el estudio vertical se realiza un análisis factorial respecto a las variables (tipo R), con la finalidad de identificar factores subyacentes que potencialmente sirvan para explicar posibles relaciones de interdependencia, dentro de una variabilidad grande de los datos. La medida de adecuación de la muestra (MSA por sus siglas en inglés) produce el valor MSA = 0,55. Esto sugiere emplear la técnica con ciertas reservas, pues para MSA < 0,5 ya se considera inaceptable de acuerdo con la clasificación propuesta por Kaiser y Rice (1974). El test de esfericidad de Bartlett, sin embargo, rechaza la hipótesis de diagonalidad de la matriz de correlación indicando que sí existen relaciones significativas entre las variables (χ²(820) = 2118,19; p < 0,01). Resultan 16 componentes, lo cual reduce las variables a menos de la mitad.


La extracción solo produce cuatro variables iniciales con comunalidades menores que 0,50, lo cual es favorable. Sin embargo, los 16 componentes extraídos apenas explican el 63,44% de la varianza total y los dos primeros el 11,25%, después de efectuar la rotación ortogonal de factores por el método Equamax. En el primer componente las mayores puntuaciones factoriales se concentran en las variables C03 (Prevención y equidad), C13 (Procesos educacionales: perspectiva social), C16 (Gobierno y política), C21 (El individuo en su contexto social), C31 (Personas y culturas), C37 (Problemas sociales) y C38 (Procesos y estructuras sociales), por lo que puede decirse que se trata de un factor de naturaleza sociocultural de las investigaciones educacionales publicadas. En el segundo componente, las mayores puntuaciones factoriales están en C14 (Equipamientos), C15 (Instalaciones) y C36 (Ciencia y tecnología), lo cual sugiere una especie de factor tecnológico-instrumental, por referir principalmente estudios de laboratorio, uso de paquetes computacionales, acceso a Internet, entre otros aspectos.


En la Figura 6 aparece la gráfica de cargas para los dos primeros factores. Los ejes de coordenadas permiten observar una distribución equitativa de las cargas en los cuatro cuadrantes (11, 10, 10 y 10 en los cuadrantes I-IV respectivamente). De aquí se desprende que al menos uno de los dos factores se manifiesta positivamente en cerca de las tres cuartas partes de las variables estudiadas. Tras una simple inspección también puede comprobarse la relativa cercanía de los conglomerados I, II, IV y VI al origen de coordenadas, lo cual significa que las publicaciones allí incluidas corresponden a investigaciones con tendencia neutral respecto a los factores anteriormente descritos. Un aspecto realmente significativo, pues constituyen estratos de investigaciones educacionales donde aspectos tan relevantes como lo tecnológico y lo social no son tomados en consideración de forma primordial.


En el gráfico las variables C11, C12 y C13 aparecen circuladas. Como ya se había señalado, se trata de categorías que describen los procesos educacionales desde perspectivas micro (el salón de clases), meso (la escuela) y macro (la sociedad). La cercanía común de las ordenadas de estas tres variables al valor nulo sugiere que los estudios centrados en los procesos educacionales están relativamente separados de las investigaciones teóricas y tecnológicas. Nótese, por ejemplo, que el relativo aislamiento de C14 (Equipamientos) y C36 (Ciencia y tecnología) parece indicar que los estudios de este tipo, además de tender a ser un fin en sí mismos, están muy asociados al contexto sociocultural. Una manifestación de ello consiste en la sustitución paulatina de las siglas NTIC (Nuevas Tecnologías de la Información y las Comunicaciones), sencillamente por TIC, ya que constituyen un fenómeno característico de la moderna sociedad del conocimiento donde la otrora novedad se sustituye en lo sucesivo por la cotidianeidad.


Desde una lógica apriorística podría suponerse que la disposición más a la izquierda de C13 (Procesos educacionales: perspectiva social) no concuerda con la concepción hipotética del factor sociocultural. En efecto, era de esperar que las investigaciones afines a los procesos educacionales, desde una perspectiva social, aparecieran dispuestas en el sentido positivo del primer componente. Sin embargo, las evidencias reflejan que esto no es así. Todo parece indicar que existe una tendencia a investigar la perspectiva social como un proceso predominantemente de adentro hacia afuera. Por ejemplo, cuando se estudia la calidad educacional (“Educational Quality” en el tesauro ERIC) predomina el interés por la calidad del encargo social, como es el caso de la formación de un profesional competente, con base en objetivos curriculares preestablecidos. En cambio, solo esporádicamente se tiene en cuenta la percepción externa sobre la calidad del encargo social, el grado de satisfacción de la formación recibida, el posicionamiento institucional, entre otros aspectos que constituyen una mirada de afuera hacia adentro.