Evaluación institucional de contenidos y proyectos de investigación en un CPI: Caso de estudio (2013-2022)
DOI:
https://doi.org/10.55965/setp.3.coed1.a3Palabras clave:
producción académica, análisis de contenido automatizado, análisis temático, problemas nacionales, centros públicos de investigaciónResumen
Objetivo. Se evaluó el contenido intra e inter institucional de un CPI caso de estudio, a través del uso transdisciplinario de análisis organizacionales up-down/bottom-up y herramientas de contenido automatizado.
Metodología. Se fundamentó un sistema de contenidos intra (programa y proyectos de investigación) e inter (problemas nacionales) en un CPI caso de estudio en el periodo 2013-2022, el cual fue estructurado desde una perspectiva up-down/bottom-up y evaluado por medio de herramientas de análisis de contenido automatizado. La confiabilidad y validez se estableció de acuerdo a un sistema de reglas heurísticas y de análisis de similitud entre grupo de documentos.
Hallazgos Teóricos y Prácticos. Como contribución teórica (Scientia), se desarrolló un modelo de contenido inter e intra institucional basado en sistemas de evaluación up-down/bottom-up. En la práctica (Praxis), se identificaron áreas de oportunidad para mejorar los procesos de alineación y de orientación académica.
Originalidad desde el punto de vista transdisciplinar y de innovación sostenible. Se desarrolló una herramienta teórico-metodología innovadora y transdisciplinaria que integró leyes mexicanas relacionadas a problemas nacionales, así como programas y proyectos de investigación de un CPI caso de estudio, estructurados y evaluados entorno a perspectivas organizacionales up-down/bottom- up y a través del análisis masivo de documentos. Logrando un sistema de evaluación que contribuye a mejorar la integración y sostenibilidad de los sistemas actuales de evaluación académica.
Conclusiones y limitaciones. La generación de contenido es una parte esencial de la producción académica en IES y CPIs, por lo que es indispensable evaluarla. Así también, es necesario combinar análisis de contenido y métodos estadísticos como vías de innovación transdisciplinar que fomenten sistemas de producción y evaluación académica más justas y sostenibles.
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