El Problema de Investigación

Una metodología práctica para la formulación del problema de investigación

Fase I: Diferenciación Conceptual (Punto de Partida)

Para estructurar correctamente la investigación, es indispensable distinguir:

1. Selección del Tema vs. Planteamiento/Formulación del Problema:
• Selección del Tema: Es una elección de carácter genérico influenciada por la preferencia, motivación, experiencia e interés personal del investigador (estar "en situación").
• Formulación del Problema: Es el primer eslabón científico donde el tema se reduce a términos concretos, explícitos y bien delimitados.
2. Planteamiento vs. Formulación:
• El Planteamiento: Constituye el argumento extenso (varias páginas) que contextualiza, describe y justifica la situación problemática de lo general a lo particular.
• La Formulación: Es la síntesis formal del problema en una o varias oraciones o preguntas de investigación precisas que vinculan las variables o categorías en un contexto, población y período específicos.

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Fase II: La Doble Sustentación de la Problemática

Todo planteamiento requiere estar apoyado rigurosamente en dos pilares para evitar caer en juicios de valor u opiniones vagamente expresadas:

• Fundamentación Empírica (Referente Real):
• Se requiere un pre-diagnóstico respaldado por datos concretos, indicadores, porcentajes y períodos temporales específicos.
• Error a evitar: Utilizar adjetivos subjetivos como "niveles alarmantes" o expresiones temporales imprecisas como "desde hace varios años" sin citar la fuente o el período exacto de análisis.
• Fundamentación Teórica (Marco Conceptual):
• Exige revisar la literatura especializada para identificar los autores, enfoques y conceptos que explican el fenómeno.
• Error a evitar: Recurrir a "lugares comunes" o afirmar genéricamente que "varios autores dicen..." sin precisar qué variables, autores o contradicciones conceptuales sustentan el estudio.

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Fase III: Secuencia Metodológica de Preguntas Clave

La descripción y delimitación sistemática del problema se articula mediante la respuesta a cuatro preguntas clave:

[1. ¿Qué pasa?]          -->   Síntomas u observaciones objetivas

[2. ¿Por qué pasa?]      -->   Causas o factores explicativos

[3. ¿Qué pasará si no?]  -->   Pronóstico y efectos adversos

[4. ¿Cómo articularlo?]  -->   Pregunta general de investigación

1. ¿Cuál es la problemática observada? (Identificación de Síntomas)

• Objetivo: Registrar hechos u observaciones objetivas, claras y verificables de la realidad.
• Ejemplos: "Bajo promedio de calificaciones en una asignatura", "Egresados que no cumplen las competencias mínimas requeridas por empleadores" o "Documentación crítica al alcance limitado del personal".

2. ¿Por qué se da esta problemática? (Análisis Causal)

• Objetivo: Determinar las razones tentativas o factores estructurales que originan los síntomas observados.
• Ejemplos: "Textos de estudio desactualizados", "Falta de laboratorios debidamente equipados" o "Información almacenada únicamente en archivos físicos no compartidos".

3. ¿Qué pasaría si la problemática no se atendiera? (Pronóstico / Efectos Adversos)

• Objetivo: Anticipar los impactos negativos a mediano y largo plazo si la situación se mantiene igual.
• Ejemplos: "Pérdida de competitividad del programa educativo", "Incremento de la deserción estudiantil", "Baja reputación institucional" o "Riesgo de sanción/pérdida de licencia de operación".

4. Formulación de la Pregunta de Investigación (Relación Causa-Efecto / Solución)

• Objetivo: Relacionar lo que ocurre (síntoma) con el porqué ocurre (causa) y la alternativa de indagación o solución.
• Estructura Formativa:

¿Será posible que a través de [propuesta, estrategia o medio de intervención] se pueda dar solución a [problemática o causa detectada] en [población / ámbito de estudio en un período determinado]?

• Ejemplo aplicado:

"¿En qué medida la implementación de un medio didáctico digital basado en estrategias cognitivas permite mejorar el rendimiento académico de los estudiantes de la asignatura X en la institución Y durante el período 2025-2026?"

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Fase IV: Criterios de Calidad para la Formulación

Para comprobar que el problema está bien formulado, verifique que cumpla con los siguientes requisitos:

• Delimitación clara: Especifica la población, el lugar y el espacio temporal.
• Viabilidad de respuesta: Se responde con datos e información disponibles, no con un simple "sí" o "no".
• Coherencia discursiva: Vincula lógicamente los síntomas, las causas, el marco teórico conceptual y los objetivos derivados.

 

Metodología para la Formulación del Problema (Anexo)

En el siguiente caso, se articulan (integran) las preguntas tentativas con la secuencia metodológica y el marco conceptual

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 Caso de Estudio: Eficiencia y Enfoque Pedagógico de un Programa de Robótica Educativa

Contexto e Institución: Escuela X
Población: Estudiantes participantes en el taller de robótica educativa
Objeto de Estudio: Eficiencia del programa en el desarrollo del pensamiento computacional y la transferencia de aprendizajes a áreas fundamentales (Matemática y Lenguaje).

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Aplicación de la Secuencia Metodológica de Preguntas Clave

1. ¿Cuál es la problemática observada? (Síntomas / Evidencia Empírica)

• Observación en aula: Los estudiantes manipulan bloques de programación o sintaxis con destreza técnica, pero no logran transferir esa lógica al análisis ni a la resolución de problemas en asignaturas como Matemática (razonamiento lógico-matemático) o Lenguaje (comprensión y estructuración discursiva).
• Interrogante exploratoria de síntomas:

¿Cómo se manifiesta el desempeño de los estudiantes de la Escuela X en áreas de Matemática y Lenguaje tras haber cursado el programa de robótica educativa?

2. ¿Por qué se da esta problemática? (Análisis Causal y Prioridades)

• Causa tentativa: El programa fue diseñado con un enfoque meramente instrumental (priorizando la memorización de comandos, manejo de bloques o sintaxis del software) en lugar de orientarse al pensamiento computacional como habilidad cognitiva de orden superior (análisis del contexto, descomposición de problemas, abstracción y modelado conceptual antes de programar).
• Interrogante exploratoria de causas:

¿En qué medida el diseño curricular del taller de robótica ha priorizado la alfabetización instrumental (sintaxis y bloques) sobre la enseñanza explícita de capacidades de análisis y resolución de problemas de contexto?

3. ¿Qué pasaría si la problemática no se atiende? (Pronóstico / Efectos Adversos)

• Impacto adverso: Riesgo de crear una "ilusión de aprendizaje" donde los estudiantes dominen herramientas tecnológicas específicas que quedarán obsoletas rápidamente, sin desarrollar pensamiento crítico ni capacidades transferibles a otros ámbitos académicos y de la vida real.
• Interrogante exploratoria de pronóstico:

¿Cuáles son los efectos a mediano plazo en el desarrollo del pensamiento crítico y en la eficiencia del uso de recursos educativos institucionales si la robótica se mantiene como una actividad técnica aislada?

4. Articulación de la Pregunta General de Investigación

Relacionando la causa raíz (enfoque instrumental vs. pensamiento computacional) con el síntoma (falta de transferencia al aprendizaje) y la delimitación contextual (Escuela X):

Pregunta General:
¿En qué medida la reorientación del programa de robótica hacia el desarrollo del pensamiento computacional como nivel superior de aprendizaje —en lugar de un enfoque centrado en la sintaxis e instrucción instrumental de bloques— favorecería la transferencia de habilidades de resolución de problemas hacia las áreas de Matemática y Lenguaje en los estudiantes de la Escuela X durante el período 2025-2026?

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Matriz de Preguntas Tentativas

Para desglosar la investigación en objetivos medibles, se plantean las siguientes preguntas específicas:

Dimensión de Análisis	Pregunta Específica Tentativa	Propósito Metodológico
Diagnóstico Empírico (Síntomas)	¿Cuál es el nivel actual de transferencia de aprendizaje que muestran los estudiantes de robótica en las competencias de resolución de problemas en Matemática y Lenguaje?	Establecer la línea base empírica en el contexto real.
Análisis Pedagógico (Causas)	¿Cómo está estructurado el plan de estudios del taller de robótica respecto a la prioridad asignada al manejo técnico de bloques/sintaxis frente a la conceptualización y análisis del contexto?	Develar las causas instruccionales de la problemática.
Fundamentación Teórica (Sustento)	¿Qué principios metodológicos del pensamiento computacional orientan el desarrollo del pensamiento crítico y la capacidad de abstracción según la literatura especializada?	Conectar la práctica observada con el marco conceptual.
Propuesta de Intervención (Solución)	¿Qué características pedagógicas debe reunir una estrategia instruccional basada en el pensamiento computacional para garantizar la transferencia intercurricular en la Escuela X?	Orientar la formulación de recomendaciones o propuestas.

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Síntesis Teórico-Empírica del Caso

• Fundamento Empírico: Se apoya en datos directos de rendimiento en Matemática y Lenguaje, así como en la observación del trabajo de los estudiantes en el laboratorio de robótica de la Escuela X.
• Fundamento Teórico: Contrapone el concepto de alfabetización instrumental de código con la teoría del Pensamiento Computacional (Wing, Papert) y las teorías de transferencia del aprendizaje y desarrollo del pensamiento crítico.

Ejemplo de Plantilla: Planteamiento y Formulación del Problema

En el ámbito educativo actual, el desarrollo de capacidades para la resolución de problemas y el pensamiento crítico se ha consolidado como un eje prioritario para garantizar la formación integral de los estudiantes. En este contexto, la implementación de programas basados en [Área de intervención, ej.: robótica educativa / tecnologías digitales / gestión del conocimiento XXXX] ha surgido como una alternativa pedagógica orientada a potenciar dichas competencias curriculares. No obstante, la efectividad de estas iniciativas depende de su adecuada articulación teórica e instruccional, evitando reduccionismos que limiten la enseñanza a la mera ejecución técnica o instrumental.

A nivel local, la [Nombre de la Institución Educativa o Empresa XXXX], ubicada en [Ciudad/País XXXX], enfrenta una situación problemática vinculada con el desempeño de sus estudiantes en [Asignaturas o áreas afectadas, ej.: Matemática y Lenguaje / procesos operativos XXXX]. Específicamente, mediante un pre-diagnóstico respaldado por datos institucionales del período [Año inicio - Año fin XXXX], se observó que el [Porcentaje o cifra concreta XXXX%] de los estudiantes presentó [Descripción del síntoma objetivo, ej.: calificaciones por debajo del promedio / dificultad para aplicar conceptos lógicos en contextos prácticos XXXX]. Asimismo, registros de [Fuente de datos empíricos, ej.: evaluaciones estandarizadas / reportes de empleadores / listas de cotejo XXXX] evidencian que los estudiantes no logran transferir los aprendizajes adquiridos durante el taller de [Programa de estudio XXXX] hacia la resolución de problemas en otras áreas académicas fundamentales.

Al analizar las razones tentativas que originan esta situación, se aprecia que el diseño curricular e instruccional del programa ha priorizado [Causa identificada, ej.: el aprendizaje de la sintaxis y el uso mecánico de bloques de programación XXXX]. Esta orientación ha desplazado el desarrollo explícito de [Variable/Capacidad omitida, ej.: el pensamiento computacional como habilidad cognitiva superior de análisis, descomposición de problemas y modelado de contextos XXXX]. Desde el punto de vista teórico, autores como [Autor A, Año XXXX] y [Autor B, Año XXXX] sostienen que [Cita o postulado teórico que explica el fenómeno, ej.: el dominio instrumental de una herramienta tecnológica no garantiza por sí mismo la transferencia de habilidades lógicas si no se enseña la abstracción estructurada XXXX]. Por consiguiente, la falta de integración entre la práctica técnica y las bases conceptuales genera un vacío instruccional que impide la consolidación del aprendizaje significativo.

De no atenderse esta problemática a corto y mediano plazo, se pronostica [Efectos adversos / Pronóstico, ej.: una pérdida acumulativa en la competitividad académica de los egresados, el incremento en la brecha de rendimiento en asignaturas clave y un uso ineficiente de los recursos institucionales invertidos en tecnología XXXX]. Esta derivación negativa comprometería el cumplimiento de los objetivos estratégicos de la institución y mantendría una "ilusión de aprendizaje" focalizada en destrezas operativas de rápida obsolescencia.

Ante este escenario, resulta imperativo investigar alternativas pedagógicas que relacionen la reorientación del enfoque instruccional con la mejora en la capacidad de transferencia de conocimientos. En consecuencia, se formula la siguiente pregunta general de investigación: ¿En qué medida la reorientación del programa de [Programa/Taller XXXX] hacia el desarrollo de [Variable independiente/Solución, ej.: el pensamiento computacional como nivel superior de aprendizaje XXXX] favorece [Variable dependiente/Efecto, ej.: la transferencia de habilidades de resolución de problemas en Matemática y Lenguaje XXXX] en los estudiantes de [Población/Institución XXXX] durante el período [Período de estudio XXXX]?.

Para dar respuesta a esta interrogante, se derivan las siguientes preguntas específicas:

• ¿Cuál es el nivel actual de [Variable 1, ej.: transferencia de habilidades de resolución de problemas XXXX] que muestran los estudiantes en [Área/Asignatura XXXX]?
• ¿De qué manera está estructurado el enfoque pedagógico del programa de [Programa XXXX] respecto al peso asignado a [Causa/Factor 1, ej.: la sintaxis técnica XXXX] frente a [Factor 2, ej.: la conceptualización contextual XXXX]?
• ¿Qué estrategias instruccionales basadas en [Marco teórico/Solución propuesta XXXX] permitirían optimizar la transferencia intercurricular en el contexto de [Población/Lugar XXXX]?

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Fuentes consultadas:

Balestrini, Mirian. Cómo se elabora el proyecto de investigación (El Problema)

Camirra, H y Cartaya, S. Guía para la investigación académica (El Problema)

Contreras, Mario. Descripción del problema en la Educación Técnica: una aplicación de los SBS

Descripción del problema en la Educación Técnica: una aplicación de los SBS

Dentro de la Gestión Pedagógica, el Modelo Académico aborda los contenidos que se habrán de impartir, estructurados en forma coherente, de acuerdo a un plan de estudios.

Ahora bien, "la aparición de una gran cantidad de recursos para la planificación educativa, ha generado confusión y provocado una tendencia a la acumulación de trabajo improductivo, lo cual ha disminuido el tiempo que se debería dedicar a la investigación" (Planeta FATLA).

En este sentido, los SBS (Standards, Benchmarks & Skills) suponen una solución eficiente, con el fin de evitar la repetición de procesos, cada vez que se incremente la información. Sirven de apoyo en la reingeniería de procesos, tales como la planificación educativa, ya que alteran la estructura académica de la clase, generando productos eficientes.

Mediante los SBS se determinan qué destrezas (Skills) deben generar, desarrollar o mejorar los estudiantes. Las destrezas se agrupan en patrones o marcas académicas (Benchmarks) las cuales contienen características afines, exclusivas de la cátedra. Luego se reúnen los patrones académicos y se definen estándares (Standards) académicos que deben ser establecidos por el área académica a la que pertenezca la cátedra.

En el siguiente vídeo se muestra una aplicación de los SBS a la descripción de un posible problema de investigación, con base en ejemplos de la educación técnica.

Los SBS en la descripción del problema

Fuentes

• QAA (2016). Subject benchmarks statement
• Metodología PCIE: significados y procesos
• METODOLOGÍA DE CAPACITACIÓN E INTERACCIÓN EN E-LEARNING PARA CONSOLIDAR LA EDUCACIÓN EN LÍNEA (PACIE)
• Planeta FATLA. SBS en los EVA

Confiabilidad de los Instrumentos (Ejemplos de técnicas de cálculo)

Se refiere al grado en que la aplicación repetida del instrumento (a las mismas unidades de estudio en idénticas condiciones), produce iguales resultados. Implica precisión en la medición. Cuanto mayor es la diferencia entre medidas de las mismas características, realizadas en diferentes momentos, menor es la confiabilidad del instrumento (Magnusson 1985, citado por Hurtado, 2012).

El grado de acuerdo entre medidas de una misma característica realizadas en diversas oportunidades puede ser calculado usando técnicas de correlación. Así, el coeficiente de correlación entre medidas realizadas en condiciones similares es el coeficiente de confiabilidad del instrumento, y sus valores pueden oscilar entre 0 y 1. La raíz cuadrada del coeficiente de confiabilidad proporciona la correlación entre los puntajes observados los puntajes verdaderos del test; a este valor se le denomina índice de confiabilidad del instrumento (Magnusson 1985, citado por Hurtado, 2012, p. 808).

La autora señala que existen diferentes tipos de confiabilidad:

Confiabilidad en relación con el calificador: dos calificadores con un mismo nivel de competencia califican los resultados obtenidos por un grupo. Se calcula la correlación “producto momentos” de Pearson (r) o calculando el porcentaje de coincidencia entre ambos observadores. Útil para instrumentos correspondientes a las técnicas de observación.

Confiabilidad en el curso del tiempo: se aplica el instrumento dos veces a un mismo grupo (test-retest). La prueba piloto debe aplicarse a un grupo con características similares a la muestra y posteriormente correlacionar los resultados, mediante el coeficiente de correlación de Pearson.

Escala de interpretación del coeficiente de correlación

Valor	Valor Significado
Correlación negativa grande y perfecta	-1
Correlación negativa muy alta	-0,9 a -0,99
Correlación negativa alta	-0,7 a -0,89
Correlación negativa moderada	-0,4 a -0,69
Correlación negativa baja	-0,2 a -0,39
Correlación negativa muy baja	-0,01 a -0,19
Correlación nula	0
Correlación positiva muy baja	0,01 a 0,19
Correlación positiva baja	0,2 a 0,39
Correlación positiva moderada	0,4 a 0,69
Correlación positiva alta	0,7 a 0,89
Correlación positiva muy alta	0,9 a 0,99
Correlación positiva grande y perfecta	1

Datos tomados de: Suárez (SF)

Confiabilidad como consistencia interna: estima la consistencia interna de los ítems, es decir, el grado en que los ítems miden el mismo evento. Esta consistencia interna se puede expresar a través de correlaciones. Técnicas:

-Pruebas (formas) paralelas: se diseñan dos instrumentos que midan el mismo evento, con características similares (dificultad, tipo de pregunta, instrucciones), de manera que al medir con ambos se deben obtener los mismos resultados que si se midiera dos veces con uno de ellos. Se calcula la correlación entre los puntajes obtenidos en cada instrumento.

-División por mitades: Se divide un único instrumento en mitades, cada una de las cuales se considera un test paralelo. Se elaboran dos columnas con la suma de los resultados de los ítems impares y de los ítems pares. Luego se calcula el coeficiente de correlación entre ambas mitades. Dado que el total es el doble de largo que las mitades para la cual se calculó la correlación, se ajusta el coeficiente con la fórmula Spearman Brown (Hurtado, 2012).

-Küder Richardson (dicotómico) y Alfa de Cronbach (escala): en este caso, se considera que el instrumento es confiable si los resultados de todos los ítems son similares, es decir, si existe una alta correlación entre ellos.

Descargar ejemplos de las técnicas de cálculo (Excel)

Confiabilidad entre observadores (triangulación): se contrasta la información de dos evaluadores independientes (entrevistadores u observadores) acerca del mismo evento y se determina su concordancia.

Validez de criterio o empírica: se relaciona con la credibilidad de la información obtenida (Yuni y Urbano, 2005, citados por Hurtado, 2012). Tiene que ver con la concordancia que existe entre la información obtenida durante la recolección de datos y lo que está ocurriendo en realidad. Un procedimiento que propicia la validez de criterio es la triangulación de fuentes. Es decir, acudir a diversas fuentes para ratificar la información obtenida.

Validez de constructo (triangulación de técnicas e instrumentos). Se utilizan dos o más instrumentos o varias técnicas diferentes para obtener información del mismo evento.

Credibilidad y Confirmabilidad de la Información

Demostrar la confiabilidad y la validez en el contexto cualitativo, tiene como finalidad garantizar la consistencia y credibilidad de la información, y de los resultados obtenidos (Hidalgo, ob. cit.). Se requiere su empleo en estudios donde se describen eventos que tienen lugar en ambientes escolares, en los cuales debe registrarse las diferentes dinámicas que tienen lugar: docente-alumno, alumno-alumno, alumno-material.

Así, la credibilidad, se considera la verificación de las interpretaciones acerca de las realidades construidas por los informantes. Se logra al realizar observaciones repetidas; mediante la interacción con los sujetos involucrados; al enlazar las observaciones con la teoría y al discutir con otros observadores, entre otras técnicas (Louis de Vivas, 1994).

En este sentido, la triangulación, consiste en combinar procedimientos, técnicas o fuentes, ya sea para asegurar la validez y la confiabilidad de la información, como para complementarla. Por ejemplo, al aplicar varias técnicas de recolección de datos a las mismas unidades de estudio, como aplicar un cuestionario y, además, realizar observaciones, será posible corroborar o complementar información, sobre todo cuando algunos indicios son observables, pero otros tienen que ser preguntados (Yuni y Urbano, 2005, citados por Hurtado, 2012). Asimismo, al indagar lo que opinan diferentes fuentes acerca de un mismo evento; por ejemplo, preguntar al docente y a los alumnos acerca de los cambios logrados en una intervención, permite verificar la coincidencia de la información.

Por otra parte, la transferibilidad, se refiere a la posibilidad de extender los resultados del estudio a otras poblaciones (Guba y Lincoln, 1985, citados por Hidalgo). En los estudios naturalistas, esta va a depender del grado de semejanza que se pueda identificar entre contextos (Guba y Lincoln, ob. cit.). Algunos autores proponen que no es posible la transferibilidad, ya que cada situación transcurre en un entorno determinado, el cual tiene características propias que no comparte totalmente con otro (Louis de Vivas, ob. cit.). En todo caso, el estudio requiere la descripción detallada del lugar y las características de los sujetos donde el fenómeno fue estudiado, de manera tal que sea la audiencia o el lector del informe quienes determinen si se pueden transferir los hallazgos a un contexto diferente del estudio (Hidalgo, 2005, p. 8).

Louis de Vivas señala, igualmente, la importancia del término confirmabilidad o posibilidad de verificación. Se refiere a que los datos, interpretaciones y resultados de una investigación sean realmente parte de ese contexto. También, señala la dependencia, como la estabilidad de los datos a través del tiempo. Es decir, cualquier cambio en el análisis y su respectiva explicación, deberá estar debidamente documentada. En ambos aspectos, será imprescindible el acceso a los datos para su auditoria.

En consecuencia, a fin de lograr la credibilidad en un estudio, cuyo propósito es hacer descripciones de las dinámicas, comportamientos y expresiones que tienen lugar en el aula o en laboratorio, es viable utilizar la triangulación. En este sentido, se puede solicitar la colaboración, como observador(a) a un docente especialista en el tema a describir. Sus observaciones serán contrastadas con las realizadas por el investigador y, por ejemplo, con las de los alumnos. Un ejemplo de triangulación se muestra en el siguiente tema (Discusión de Resultados), así como un registro y descripción de eventos, con base en la teoría estudiada.

Bibliografía

1.    Hidalgo, L. (2005). Validez y confiabilidad en la investigación cualitativa. [Documento PDF en línea]. Venezuela: UCV. Disponible: www.ucv.ve/uploads/media/Hidalgo2005.pdf   [Consulta: 2013, Enero 12].
2.    Hurtado, J. (2012). Metodología de la investigación: guía para una comprensión holística de la ciencia (4a. ed.). Bogotá-Caracas: Ciea-Sypal y Quirón.
3.    OCW. La fiabilidad de los test
4.    Louis de Vivas, M. (1994). Investigación cualitativa. Manual de para la recolección y el análisis de la información. Caracas: El juego ciencia.
5.    Meliá, Jl. Problemas resueltos de psicometría
6.    Prieto, Gerardo; Delgado, Ana R. (2010). Fiabilidad y validez. Papeles del psicólogo. España: Consejo General de Colegios Oficiales de Psicólogos) ISSN 0214-7823.
7.    Suárez, M. (SF). Coeficiente de correlación de Karl Pearson
8.    Mora, H. (SF). Validez y fiabilidad con SPSS

Leer también: 
Validez de los instrumentos (ejemplos)
Comprensión holística de la investigación: Fundamentación Noológica
Comprensión holística Criterios Metodológicos
Comprension holistica de a investigación: Criterios de la investigación

Próximo tema:  Análisis de resultados (en elaboración)