Revista Varela, ISSN: 1810-3413 RNPS: 2038
Vol. (20), No. (57), art (01), pp. (290-304), sept-dic, 2020
Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas,
Carretera a Camajuani km 5,5. Santa Clara, Villa Clara, Cuba. CP 54830
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WHY CUBAN EDUCATIONAL RESEARCH HAS BEEN FOLLOWIN
A 'SOFT' EDUCATION SCIENCE?
Paul A. Torres Fernández paul@rimed.cu
Doctor en Ciencias. Investigador y Profesor Titular. Instituto Central de Ciencias Pedagógicas
(ICCP). La Habana, Cuba. ORCID: 0000-0002-7862-2737.
La investigación educativa en Cuba, como su Sistema Educacional todo, ha alcanzado desde el 1ro.
de enero de 1959 numerosos resultados de elevada calidad y justo reconocimiento internacional.
Sin embargo, hay evidencias de la existencia de falencias en la actividad científica de los últimos
20-25 años, que debieran ser asumidas como 'retos' a vencer por la comunidad cubana de
investigadores educativos. Sistematizados y presentados ya los más importantes, así como
fundamentadas las causas esenciales de su presencia, tanto desde las perspectivas epistemológica
y sociológica, como desde la metodología de la investigación científica, se añaden ahora nuevos
elementos argumentativos de su persistente manifestación en los resultados de investigación que
continúan nutriendo, incesantemente, a las ciencias de la educación en el país. El mensaje, aunque
renovado, sigue siendo el mismo: solo la toma de conciencia de las negativas consecuencias de las
deficiencias identificadas y el trabajo mancomunado de la comunidad científica nacional pueden
revertir la situación, para bien del país.
Educational research in Cuba, has obtained numerous high quality results and relevant
international recognition. However, there is evidence of the existence of deficiencies in scientific
activities in the last 20-25 years, which must be assumed as "challenges" that the Cuban community
of educational researchers must overcome. The most important causes are systematized and
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presented, as well as their essential causes from the epistemological, sociological and methodology
research perspective. The message, although renewed, remains the same: only awareness of the
negative consequences of the identified deficiencies and the joint work of the national scientific
community can reverse the situation, for the good of the country.
Investigación educativa, dialéctica materialista, sociología de las ciencias, metodología de la
investigación científica, estadística multivariante.
Educational research, sociology, scientific research methodology, multivariate statistics.
Los debates sobre si las ciencias de la educación constituyen “ciencias duras” o “blandas”, en el
sentido de si son precisas en sus conclusiones y se apoyan para obtenerlas en leyes que rigen el
comportamiento general de los sistemas sometidos a estudio, como lo son las ciencias naturales y
exactas que dieron lugar a los grandes descubrimientos de los siglos XVII al XIX, no son ajenos al
ámbito nacional.
Un prominente Académico cubano, representante de las ciencias sociales y humanísticas, solía
relatar los sutiles cruces de espadas que, con cierta frecuencia, se producían entre ellos y los demás
miembros de la Academia de Ciencias, con formación básica en las ciencias naturales y técnicas.
Su argumento conclusivo en los debates fue siempre contundente: “La Pedagogía pudiera ser”.
Sin embargo, las discusiones sobre si las ciencias pueden ser clasificadas en “duras” y “blandas”
debió quedar atrás con la toma de conciencia por la comunidad científica internacional, a mediados
del pasado siglo XX, de que los sistemas estudiados por ellas no manifiestan comportamientos solo
deterministas o aleatorios, sino que puede hablarse de cierta combinación de ambos, en lo que se
conoce hoy día como sistemas dinámicos complejos (Lage, 2018).
Siempre que se utilice el método científico de investigación, caracterizado esencialmente por su
apego a la objetividad del nuevo conocimiento producido, más que por las estrategias
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metodológicas y los recursos investigativos elegidos para llegar a él (Hernández-Sampieri,
Fernández y Baptista, 2010), o más que por la formación profesional básica de quienes emprenden
la búsqueda de la verdad (Torres, 2016), se estará haciendo inobjetablemente ciencia; se estará
revelandola esencia (aun social e históricamente condicionada) del objeto de estudio, y
potenciando el valor explicativo, predictivo y(o) transformativo que ha de complementarla.
Si esos atributos no se alcanzan, entonces debiera hablarse –por lo claro– de pseudociencias o de
empírea (mejor, de voluntarismo empírico), que son –probablemente– las insinuaciones refinadas
que se ocultaban, en los referidos debates entre Académicos, bajo el eufemismo de “ciencias
blandas”.
Luego, la pregunta de fondo (aun latente) es: ¿qué ha estado sucediendo con las ciencias de lacubanas, en los últimos años, para que hayan merecido semejante cuestionamiento?
En rigor, no hacían falta las indirectas de los expertos nacionales en otras áreas del conocimiento
científico, pues –si se observa acuciosamente– varios investigadores educativos cubanos venían
dando señales de que las cosas no estaban como deberían ser, desde hacía ya algún tiempo.
El autor del presente trabajo venía acumulando –desde décadas anteriores– sospechas sobre esa
situación, a partir de su extendida actividad como profesor de talleres de tesis, como oponente de
tesis de maestrías y de doctorado, y como de tutor de no pocas de ellas. Igualmente, contribuyeron
a la conformación de las referidas preocupaciones la acumulación de experiencias como Jefe de
Proyecto de Investigación (dos de ellos internacionales, en condición de Coordinador Nacional por
Cuba), como Jefe de un Programa Ramal y, finalmente, como Jefe del Programa (Nacional) de
Ciencia, Tecnología e Innovación de Educación.
Producto de todo ello, fueron producidas –hacia inicio de la presente década– una sucesión de
artículos y presentaciones en campus universitarios que desembocaron en la ya mencionada tesis
en opción al grado científico de Doctor en Ciencias (Torres, 2016); no olvidarlo: –a riesgo de
resultar inmodesto– un resultado aprobado y premiado por la Comisión Nacional de Grados
Científicos. Tres años después, habiendo observado el autor que las cosas continuaban por el mismoque el criticado, se publicó –con la agradecida colaboración del Consejo Editorial de la
revista Atenas– un nuevo trabajo titulado: “Investigación educativa en Cuba: el demorado rescate” (Torres, 2019). Tanto la tesis como ese otro artículo se
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esfuerzan por proporcionar evidencias científicas que visibilicen la preocupante situación que se
ha estado creando, y que crece cada día.
El presente trabajo es un paso más en la dirección de la alerta y de la convocatoria al debate
colectivo sobre cómo revertirla, pero enriquecido ahora con elementos provenientes de otra
perspectiva argumentativa. Antes de exponerlos, parece aconsejable –cree este autor– recordar, al
menos sucintamente, los aspectos esenciales que le precedieron en aquellas dos producciones.
Apoyada en un marco teórico-referencial apegado a la visión epistemológica y sociológica de la
dialéctica materialista, y a las posiciones de la metodología de la investigación científica que le
son afines, así como en el análisis crítico de 1 377 reportes de investigación en el campo
educacional, producidos en el país en los 20 años anteriores, la tesis (Torres, 2016) identificó seis
grandes falencias en el desenvolvimiento de la investigación educativa nacional, manifiestas
durante ese período de tiempo.
Esas deficiencias fueron presentadas como “retos” a asumir por la comunidad cubana de, toda vez que se reconoce la fortaleza de dicho colectivo para vencerlas;
ellas fueron extraídas del análisis de dos ámbitos complementarios de la actividad investigativa,
las relaciones: “objeto de estudio–investigador(es)” e “investigador(es)–(otros) investigadores–” (Torres, 2016). No se trata de fenómenos desconectados entre sí, todo lo contrario; la
existencia de uno condiciona la manifestación de los otros, y viceversa. Puede decirse –mejor– que
forman parte de un mal común, vinculado –increíblemente para Cuba, donde existe consenso en su
reconocimiento– con el descuido del sustento filosófico de la actividad científica.
Revelar ese mal con mayor claridad –y simplicidad– fue el propósito principal de (Torres, 2019).
Como se señaló allí: “Si no se va a la raíz filosófica, generalmente oculta a la simple mirada del[de la calidad de sus producciones] será –muy probablemente– desacertada”
(Torres, 2019, p. 4). Hay que penetrar en el entramado complejo de miradas filosóficas que están
detrás de cada escuela metodológica de la investigación científica para entender las diferentes
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maneras de abordar el acto científico, pues ellas estarán siempre supeditadas a lo que considere el
investigador (y sus pares del grupo de investigación con el que se relaciona) sobre: conocimiento,
conocimiento verdadero y proceder científico.
Para la dialéctica materialista, un componente trascendental de su orientación metodológica es la
categoría “objetividad del conocimiento”. Y es que intentar atrapar la esencia de un objeto o
fenómeno sujeto a investigación significa encontrar la lógica de su desenvolvimiento en la práctica,
en su desarrollo objetivo, independiente de su reflejo subjetivo por parte de quienes lo estudian
(Marx, 1972) (Lenin, 1972). La verdadera esencia del objeto no puede ser asumida como el
resultado de lo que investigador cree que es en virtud de sus conocimientos y experiencias previas;
menos aún de cómo le interesaría que fuera, cualesquiera fueran los motivos que tuviera.
Constituye un serio error metodológico ignorar que el conocimiento existe solo en el interior de la
mente de los sujetos que lo construyen y difunden; que es tan solo un producto subjetivo, un reflejo
necesariamente incompleto de la realidad. Solo el objeto estudiado existe objetivamente. Así,
investigar científicamente supone el reto de asumir una profunda contradicción (objetividad vs.), cuya resolución dialéctica demandará de mucha preparación científica, como mismo
de una rigurosa postura actitudinal, axiológica y ética. Como se afirmó entonces:
Lo más que puede llegar a ser un nuevo conocimiento, acerca de un objeto o fenómeno sujeto a
investigación científica, es alcanzar el rango de conocimiento objetivizado; esto es, construido conforme
con el desenvolvimiento del objeto de estudio en la realidad, independientemente de lo que conocen (e
incluso no conocen) de él los investigadores, de lo que les gustaría, o de lo que les convendría que fuera
(Torres, 2019, p. 7).
Siguiendo esos derroteros, lo que encontró y reportó (Torres, 2016) –en términos de evidencias
factuales– es la existencia de una creciente desfiguración de la categoría validación científica en
los “productos de investigación” desarrollados esencialmente sobre la base de prolongados y
reiterados despliegues de fundamentos teóricos; a la vez que con frecuencia se sustituye el término
de validación por otros metodológicamente menos exigentes, como los de “validación parcial”,
“factibilidad”, “utilidad”, entre otros.
Se añade a lo anterior, una visible tendencia a la falta de debate científico en torno a las obras que
conforman el estado del arte del objeto de estudio, con la frecuente alineación a unos pocos autores;
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ello constituye un claro indicador de pobreza en el análisis y la producción científica; es también
una manifestación de falta de objetividad en el proceso investigativo. No debe perderse de vista
que el debate es el alma de la actividad científica, es –junto con la práctica– el garante razonable
del distanciamiento que ha mantener el investigador del objeto de estudio, imprescindible para
poder hablar de acto científico y de reflejo mental objetivizado.
Sin embargo, continuar ofreciendo argumentos epistemológicos, sociológicos y metodológicos (del
acto científico), aunque es una actitud de fondo, redunda en la dirección del predominio de lo; se corre el riesgo –por tanto– de que esos argumentos sean subvalorados, a partir del
extendido criterio de que (también en materia de investigación científica) “cada cual tiene su”. Se requieren –realmente– de más elementos; de acompañar los argumentos teóricos con
evidencias factuales, más próximas al desenvolvimiento de los objetos y fenómenos investigados.
Pero esos objetos y fenómenos –se sabe– son sumamente complejos y dinámicos (especialmente
los del ámbito social, en el que se circunscriben los de carácter educativo). Luego, estos están
caracterizados por muchos atributos que generan –en el contexto de una investigación científica–muchas variables, a su vez. Por tanto, demandan de muchos reactivos en los instrumentos y de
muchos datos para entenderlos bien. En consecuencia, no es desacertado acudir a la Estadística
(aplicada) para buscar esos nuevos elementos que se han de sumar al discurso teórico, en función
de fortalecer los argumentos del análisis de la calidad de la actividad investigativa actual, en el
campo educativo del país.
Como bien enseña la dialéctica materialista, todo conocimiento (y especialmente el que pretende
considerarse científico) es un reflejo subjetivo de la realidad; y en ese proceso de actividad, la interpretación de los atributos del comportamiento de los objetos y fenómenosreflejados son –ineludiblemente– datos: reflejos concientizados de (micro) registros de la actividad
práctica del hombre. No importa si esos registros son fechas y hechos históricos, o son citasde construcciones (lo mismo científicas, que artísticas) realizadas por otros autores;
una vez reflejados y concientizados por los actuales investigadores, se convierten en datos de la
indagación científica practicada. En palabras de V. I. Lenin (1972): “El punto de vista de la vida,
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de la práctica, debe ser el punto de vista primero y fundamental de la teoría del conocimiento (…)”
(p. 345). Luego, sin datos no hay investigación científica; es una cuestión filosófica, de base.
Explicado esto, se espera que se considere legítima la intención de este autor de acudir –también–
a la Estadística (aplicada) para contribuir a visualizar la necesidad de rescatar la brújula de la
objetividad en la actividad científica relacionada con el acto educativo. Mas, no se alarme –por
ello– el lector, si no son buenas sus experiencias con la Estadística; en lo que sigue no se
presentarán fórmulas, ni deducciones matemáticas; se acudirá, en su lugar, a interpretaciones
lógicas apoyadas solo en representaciones gráficas y numéricas, situadas al alcance de todos.
Para ello, se desarrollará a continuación un ejemplo de modelo estadístico simple, en el sentido de
que estará compuesto por unas pocas variables socio-educativas y que no presentará altos niveles
de complejidad en su interpretación. No obstante a ello, el ejemplo será lo suficientemente eficaz
como para poder ilustrar la importancia del apego a la práctica, durante la validación de las
propuestas teóricas (los “nuevos conocimientos”) generadas por las investigaciones educativas,
para fortalecer la objetividad del resultado científico. El proceder de trabajo será el siguiente:
un primer planteamiento modélico, en el que se relaciona una variable de producto(educacional) con una variable predictiva (composicional), y se estima la magnitud del
efecto (impacto) de la segunda sobre la primera;
la incorporación de otras variables predictivas al modelo inicial, de manera que se eleve
la capacidad explicativa de ellas sobre la variable de producto; y
la consideración de las interacciones de las variables predictivas entre sí y la evaluación
de la capacidad predictiva de su efecto combinado sobre la variable-producto.
Si el lector es paciente, y se deja conducir, encontrará cosas asombrosas al final del recorrido: (a)
comprobará el carácter marcadamente multivariante del proceso educativo, de manera que será
(aún más) consciente de que en este no existen variables predictivas “estrellas”, sino la incidencia
de “muchos poquitos” en la generación de los productos educativos finales (aun cuando aquellas
no tengan el mismo grado de incidencia sobre esos productos); y, (b) que potencialmente hablando,
el proceso educativo esconde, bajo su aparente estabilidad y armonía, “fuerzas” capaces de cambiar
bruscamente (en dirección y en magnitud) ese proceso de generación de los productos educativos
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finales; en otras palabras, que los investigadores educativos –en principio– no tienen nada que
envidiarle a los físicos nucleares, ni a los astrónomos, ni a los ingenieros genéticos, en lo que a
complejidad y dinamismo de sus objetos y fenómenos de estudio se refiere.
Véanse, entonces, el ejemplo; la variable de producto que se asume será “puntuaciones en la” (OREALC/UNESCO, 2008). Los gráficosy los modelos estadísticos que se emplearán han sido generados con el software libre
“R-Project”, de cuya importancia –para la comunidad cubana de investigadores educativos– este
autor ya ha hablado (Torres, 2018).
Ejemplo: Explicación de la variabilidad de la variable de producto “puntuaciones en la prueba de” a partir de la variable predictora “servicios básicos en la”, y después, además, de “libros en casa”
Figura 1: Nube de puntos y recta de regresión para las variables de los ejes (Fuente: propia).
En la Figura 1 se ha ilustrado la nube de puntos que se genera al representar simultáneamente, en
el eje horizontal, la variable predictora “servicios básicos de la vivienda” (un índice estadísticoque asume valores entre 0 y 1, en dependencia de la existencia o no de equipos electrodomésticos
en la vivienda de los estudiantes latinoamericanos y caribeños de la muestra del SERCE 2006), y
la variable de producto “puntuaciones en la prueba de Matemática 6to. grado, del SERCE” , en el
eje vertical (con una escala centrada en 500 puntos; un valor grande, como se acostumbra en esos
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estudios). También se ha representado la recta (de regresión lineal) que mejor ajusta a esa nube.
El modelo es estadísticamente significativo con más de un 99% de confianza (p-value: < 2.2e-16),
lo cual señala que sus conclusiones son –muy probablemente– válidas para más de los casi 76 mil
estudiantes de la muestra; es decir, son presumiblemente generalizables a los cientos de miles de
los estudiantes de 6to. grado de la región, al momento de la aplicación de ese estudio regional.
Las estadísticas resúmenes del modelo diseñado indican también que cuando el efecto de la variable“servicios básicos de la vivienda” es teóricamente cero –o sea, no existe efecto de ella
sobre el rendimiento cognitivo– el puntaje en Matemática es de solo 479.12 puntos (inferior al
promedio regional de 500 puntos). Al mismo tiempo, expresa que por cada unidad de incremento
de la variable predictora, el rendimiento se incrementa a su vez en casi 80 puntos (79.6761).
De modo que este primer modelo estadístico proporciona dos buenas noticias: (1) el puntaje en la
prueba de Matemática 6to. grado, del SERCE, es “impactado positivamente” por la cantidad de
bienes en el hogar de los estudiantes, y (2) esta conclusión tiene una alta probabilidad de ser
generalizada (también) a los estudiantes a los que no se le aplicó la prueba aquel año. En la Figura
1, esta información estadística se manifiesta en el hecho de que la recta de ajuste a la nube detiene una inclinación de izquierda a derecha; esto es, al aumentar los valores de “servicios”, aumentan también los del “puntuaciones en la prueba de Matemática 6to.”.
Al mismo tiempo, el modelo sugiere que –a pesar de las buenas noticias anteriores– su capacidades muy limitada; desde lo numérico, la explicación de la variable de respuesta por la
variable predictora es baja, apenas de un 3.8 % (0.03807); desde lo gráfico, la inclinación de la
recta de ajuste a la nube de puntos es poca. De manera que, la varianza no explicada por el modeloes sumamente grande; ello sugiere que han de existir otras variables predictoras con capacidad
explicativa que, al no ser incluidas en el modelo, están siendo desconocidas; o sea, obviadas.
Ello sugiere que se incorporen más variables al modelo. Siguiendo la experiencia de otros estudios
similares, y coherentemente con lo sugerido por la teoría pedagógica establecida, se agregará al
modelo una variable predictora de “prestigio”: (la cantidad de) “libros en casa”. Ahora bien, esa
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agregación de una segunda variable predictiva pudiera hacerse de diferentes maneras: (a)
adicionando los efectos de ambas variables predictoras (modelo_1), (b) multiplicando los efectos(modelo_2), (c) ajustando el efecto de una por la otra (modelo_3), entre otras variantes.
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Figura 2: Secuencia de los modelos aditivo, multiplicativo y distributivo del ejemplo (Fuente: propia).
Aunque no es objeto de interés del presente trabajo, es posible realizar una comparación de la
calidad de los modelos diseñados con este nuevo paso de agregación (para los interesados, con
ayuda del "Criterio de Información de Akaike", AIC por sus siglas en inglés), y probar que el
modelo multiplicativo (modelo_2) es el que alcanza mayor capacidad explicativa entre ellos.
También este otro modelo es estadísticamente significativo, con más de un 99% de confianza (p-
value: < 2.2e-16); como ya se señaló, ello sugiere resultados generalizables más allá de la muestra
utilizada. Las estadísticas resúmenes anteriores indican, además, que cuando es obviado el efectode la variable predictora “servicios básicos de la vivienda” –es decir, no se considera su efectosobre el rendimiento cognitivo– y, a la vez, el nivel del factor “libros en casa” es el menor (o sea,
1), entonces el puntaje promedio en Matemática es de solo 445.07 puntos; por debajo del promedio
regional.
A diferencia del caso anterior, aquí no se tiene una única recta de ajuste, sino cuatro (“vivienda”,
“libros_en_casa2”, “libros_en_casa3”, “libros_en_casa4”), como se muestra en la Figura 2; con
sus correspondientes pendientes (67.630, 16.734, 48.650 y 46.318), cuyas medidas indican –a su
vez– la magnitud del efecto de los respectivos niveles del factor “libros en casa” (todos también
estadísticamente significativos con más de un 99% de confianza, por cierto).
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Pero lo más novedoso, en este otro modelo estadístico, es que aparecen tres nuevos parámetros:
“vivienda:libros_en_casa2”, “vivienda:libros_en_casa3”, y “vivienda:libros_en_casa4”, con sus
respectivas estimaciones de efectos: -9.119, -10.337 y 42.716. Se trata de las interacciones entre
las dos variables predictivas incluidas en el modelo.
Es decir, en el acto educativo hay que considerar no solo el efecto por separado de las variables(asumidas a partir de la teoría pedagógica establecida y de otras investigacionesprevias), sobre ciertas variables de producto de interés, sino también de las
combinaciones de esos efectos. ¡Esto es una prueba irrefutable del carácter marcadamente complejodel proceso educativo!
Pero hay más; no se trata solo de complejidad, sino también de dinamismo; de efectos en
direcciones inesperadas. Así, las magnitudes estimadas por el modelo estadístico de los efectosde “servicios básicos de la vivienda” y de “libros en casa” (en los niveles 2 y 3) son
valores negativos (-9.119, -10.337). O sea, la combinación de efectos de esas variables predictoraspuede actuar en el sentido contrario al efecto que ellas causan sobre el rendimiento cognitivo en
Matemática, pero por separado. ¡Se generan efectos impredecibles!
Figura 3: Ejemplo de efectos combinados de variables predictoras en Educación (Fuente: propia).
Llegado a este punto del análisis, la pregunta de fondo es: ¿cuán objetiva está siendo la
investigación educativa cuando, en lugar de estas miradas a profundidad con los datos, se limita a
formular conclusiones sobre la base de una que otra prueba de hipótesis bivariada (como las
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populares: t de diferencias de medias, chi-cuadrado, McNemar, Wilcoxon, U de Mann-Whitney,, etc.)?... O peor aún: ¿cuán objetiva está siendo la investigación educativacuando, en cambio, se limita a emitir juicios conclusivos sobre la base de la Estadística Descriptiva
(generalmente en términos de por cientos y alguna que otra gráfica estadística elemental)?... Y,
¿qué esperar cuando se trata de concluir, con pretensiones de generalización además, a partir de
juicios que involucran a variables “predictoras” que solo han sido analizadas estadísticamente por
separado (ignorando las posibles correlaciones y covarianzas), y hasta con muestras que ni siquiera
fueron seleccionadas aleatoriamente?... ¿Qué tipo de ciencias de la educación se está pretendiendo
construir así, dándole la espalda a procesos tan complejos y dinámicos como los generados en
torno al acto educativo?
Antes de concluir –y como ya fue anunciado– se presentará un segundo ejemplo, aunque descrito
más brevemente que el anterior; la intención es que se pueda apreciar que las conclusiones
principales acerca de la naturaleza del acto educativo (y, en consecuencia, la seriedad con que
debiera ser abordado por la investigación educativa) no es aplicable solo al trillado análisis de
variables de producto referidas al rendimiento cognitivo, sino además a variables relativas al
rendimiento no cognitivo, parte integrante también del Fin y Objetivos Generales de casi todos los
Sistemas Nacionales de Educación, como mismo de compromisos internacionales, como la Agenda.
¿Cuán preparada se encuentra la investigación educativa cubana para diagnosticar situaciones
como esas, en la actualidad, y para poder aconsejar adecuadamente a los decisores, encargados de
establecer las prioridades de trabajo y las políticas educativas asertivas? Según las proyecciones
críticas contenidas en los hallazgos de los autores cubanos arriba referidos, y en contraste con las
enseñanzas de los dos ejemplos aquí desarrollados: muy poco; por no decir, nada.
Téngase en cuenta que, por ejemplo, en (Torres, 2016), con más de mil resultados de investigaciónanalizados –que incluyen lo mismo tesis de maestrías, que tesis de primero y segundo grado, como
también productos de proyectos de investigación–, se concluyó que: “(…) el empleo del Análisis[en el país] un comportamiento notablemente deprimido (presente solo en)” (Torres, 2016, p.111).
Recibido: 3 de marzo de 2020
Aprobado: 10 de julio de 2020 301
Revista Varela, ISSN: 1810-3413 RNPS: 2038
Vol. (20), No. (57), art (01), pp. (290-304), sept-dic, 2020
Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas,
Carretera a Camajuani km 5,5. Santa Clara, Villa Clara, Cuba. CP 54830
http://revistavarela.uclv.edu.cu, revistavarela@uclv.cu
¿Qué nivel de conciencia se puede tener entonces, hacia el interior de la comunidad cubana de, del carácter marcadamente complejo y dinámico del acto educativo, si
no hay siquiera –como norma– un acercamiento a él con herramientas investigativas apropiadas?
Lo más complicado –a juicio de este autor– es que diagnosticar adecuadamente a los objetos y
fenómenos de estudio asociados al proceso educativo es, tan solo, el inicio del gran giro que hay
que darle a la actividad científica encaminada al tratamiento de los sistemas complejos y dinámicos.
Al referirse a este particular, el destacado científico cubano A. Lage sentenció:
El carácter complejo de los sistemas (…) impide dirigirlos a partir de la conducción de sus componentes:
hay que dirigirlos desde otro plano, encontrando aquellos fenómenos (…) que son determinantes del
éxito, y accionando con capacitación y con acciones de control sobre estos determinantes, no sobre la
fenomenología (…) que se deriva de ellos (Lage, 2018, p. 209).
¡Cuán lejos se está, en investigación educativa, de lograrlo!
Hacer investigación científica es sinónimo de trabajo arduo, riguroso y honesto; nada que ver con
el facilismo, la simplicidad y la impureza; eso lo saben todos los que se han recibido una formación
científica. La principal responsabilidad social de los docentes-investigadores e investigadores de
profesión, en los marcos de la actividad científica, es proporcionar a los decisores de las políticas
públicas, a las comunidades de profesionales y a la sociedad, en general, nuevos conocimientosen el marco de sus respectivos campos de estudio.
Para la dialéctica materialista –y, por extensión, debiera serlo para todos los científicos cubanos–
el término “conocimiento verdadero” equivale a reflejo mental de la realidad estudiada, que se; no puede ser considerado
verdadero un descubrimiento que contradiga el desenvolvimiento del objeto de estudio en la
práctica misma (al menos, en los marcos de los conocimientos y herramientas de investigación
social e históricamente determinados). La realidad es para aquella –así– punto de partida y criterio
de validez de la actividad científica; es el principal referente de la objetividad del conocimiento.
Sin embargo, como se ha ratificado en el presente trabajo, han sido encontradas por este y otros
autores cubanos, en los últimos 20-25 años, peligrosas debilidades en torno al desempeño científico
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de la comunidad nacional de investigadores educativos; una de ellas –posiblemente la más dañina–
es la referida al descuido de la práctica como principal garante de la validez científica; en su lugar,
se ha identificado en los reportes de investigación un crecimiento injustificado y redundante del
meta-discurso teórico.
En este artículo se han proporcionado más argumentos de lo potencialmente nefasto de ese
persistente proceder, revelando nuevas evidencias en su contra desde los aportes que le
proporcionan a la actividad científica el actual desarrollo de la Estadística aplicada (especialmente
la multivariante) y los entornos informáticos especializados en ella. Esto ha permitido ilustrar el
carácter marcadamente complejo y dinámico del acto educativo, así como lo mucho que se aparta
el proceder imperante del tratamiento eficaz de este último, que sugiere la literatura científica.
El balance, así realizado, no proporciona buenas noticias: ¡la brecha se acrecienta peligrosamente!
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