Las técnicas de modelización estadística en la investigación educativa: minería de datos, modelos de ecuaciones estructurales y modelos jerárquicos lineales

María Castro y Luis Lizasoain

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La investigación educativa ha avanzado planteamientos teóricos al definir y diseñar modelos integrados que quieren estudiar las relaciones entre constructos no directamente observables insertos en contextos complejos. De manera paralela, el software para el análisis de datos que ha permitido someter a prueba estos modelos complejos en entornos computacionales razonables en términos de tiempo y esfuerzo. Esta revolución tecno-científica en el desarrollo del software para el análisis de datos cuantitativos ha transformado las prácticas científicas en el ámbito de la educación. En este artículo asumimos la tendencia creciente en investigación educativa al planteamiento y prueba de modelos comprehensivos sobre los fenómenos educativos. De manera más específica nos centraremos en los árboles estadísticos de decisión, en los modelos de ecuaciones estructurales y en los modelos multinivel, que vienen dominando el panorama de la investigación educativa desde mediados de los 70 y que gracias al desarrollo tecnológico se han podido generalizar recientemente. El efecto en la investigación educativo ha sido una generalización en el uso de modelos estadísticos sofisticados como nunca hasta el momento. Hace falta una reflexión sobre cuáles son entonces los modelos fundamentados teóricamente que queremos probar con herramientas estadísticas tan potentes como las descritas en este artículo.

Datos recogidos por PlumX Metrics.

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