domingo, noviembre 23, 2014

Endogamia universitaria por decreto. El caso de la Universidad de Zaragoza.


Imagine que es usted profesor Ayudante Doctor o Contratado Doctor en la Universidad de HFG, donde ha conseguido, gracias a su esfuerzo y capacidad, un excelente currículum. Lamentablemente, le acaban de diagnosticar usted una enfermedad rara. Como tratamiento, parece que lo mejor son baños regulares en las aguas del Ebro. Por ello, una buena idea sería cambiar a la Universidad de Zaragoza. Revisando la página web¹ con las plazas disponibles, ve que está a tiempo de presentar los papeles para una convocatoria en su área de conocimiento de Contratado Doctor. Tirando de Google, ve que, tal y como era previsible, todo apunta a la presencia de candidato interno.

Para saber bien en qué terreno se mueve, consulta la normativa que regula la normativa de acceso. Para ello, se va a los Estatutos de la Universidad de Zaragoza. Ahí lee:
Artículo 147. Proceso de selección de profesorescontratados doctores
1. El proceso de selección de los profesores contratados doctores para el desarrollo de tareas de docencia e investigación se realizará conforme a lo previsto para la selección de profesores titulares.
Tal y como suele ser habitual en estos textos, 'rebota' hacia otro artículo:
Artículo 141. Criterios para resolver los concursos de acceso
2. El proceso de selección de los profesores titulares constará de dos pruebas:
a) La primera prueba consistirá en la exposición y debate del currículo, del proyecto docente, que  incluirá el programa de una de las materias o asignaturas de las que el área de conocimiento de que se trate tiene asignadas en el centro al que inicialmente se adscribe la plaza, y del proyecto investigador del candidato.
b) La segunda prueba consistirá en la exposición por el candidato, y posterior debate con la comisión, de un tema del programa presentado y elegido por aquél.

Nada anómalo, por el momento: exposición del CV, proyecto docente, proyecto investigador y tema. Pero sigue usted buceando por la normativa, hasta llegar a las disposiciones transitorias:
Disposiciones transitorias. Octava. 6.
Las plazas de profesor funcionario, profesor contratado doctor, profesor ayudante doctor o profesor colaborador convocadas conforme al apartado anterior se proveerán en la forma establecida en la normativa general de universidades y en estos Estatutos. En los procedimientos selectivos que se convoquen conforme a esta disposición, las comisiones de selección de profesorado contratado valorarán especialmente como mérito los servicios prestados a la Universidad de Zaragoza como personal docente e investigador, en los términos que señalen las correspondientes convocatorias de acuerdo con los criterios generales que establezca el Consejo de Gobierno.
Vaya. Esto ya empieza a tener malo pinta. Los méritos generados en la UZ puntúan más para la UZ. ¿Cómo encaja esto con el Artículo 103.3 de la Constitución Española, donde se habla de "acceso a la función pública de acuerdo con los principios de mérito y capacidad"?

Viendo cómo sus opciones migratorias se reducen y con el ánimo bajo, prosigue con su revisión sobre procedimientos. Llega a la Normativa reguladora de los concursos para la provisión de plazas de profesorado contratado por procedimiento ordinario, documento fechado en mayo de 2014. Ahí se aclara en qué consiste la valoración especial de ser candidato de la casa.
Disposiciones transitorias. Segunda. Valoración singular de los servicios prestados a la Universidad de Zaragoza en concursos a plazas de profesor contratado doctor y profesor colaborador
1. En las concursos correspondientes a las transformaciones de plazas a los que les sea de aplicación la disposición transitoria octava de los Estatutos de la Universidad de Zaragoza, las correspondientes comisiones de selección valorarán especialmente como mérito los servicios prestados en la Universidad de Zaragoza como personal docente e investigador, de acuerdo con lo establecido en los párrafos siguientes. Esa valoración afectará a la primera prueba.
2. En la primera prueba, la aplicación de los criterios adoptados por la comisión de selección, supondrá para cada candidato una puntuación denominada P1.
3. Además, a cada candidato se le calculará el valor V = 0,4 x P1 x n/N, siendo n el número de años con servicios prestados a la Universidad de Zaragoza como personal docente e investigador con dedicación a tiempo completo, y N el valor máximo de entre los candidatos que concurren, con un valor mínimo de cinco. Para fracciones de tiempo inferiores a un año o de dedicación a tiempo parcial se aplicarán reglas de proporcionalidad.
4. La valoración de los servicios prestados en la Universidad de Zaragoza se realizará sin perjuicio de la que se efectúe por otros conceptos que, aun que correspondan temporalmente a ese período, tomen en consideración otros criterios.
- La puntuación final de la primera prueba (P2) será la suma de P1 y V.
- Esta primera prueba valdrá, al menos, el doble que la segunda.
Traducido. Si un candidato interno lleva al menos cinco años trabajando en la Universidad de Zaragoza, su valoración en el primer ejercicio de dos (y este primer ejercicio ha de contar, al menos, el 67% de la puntuación final) se verá incrementada en un 40%. En el caso de haber varios candidatos internos o llevar menos de cinco años, se especifica la fórmula a aplicar.

Llegados a este punto, usted, probablemente, habrá descartado por completo la idea de presentarse a una plaza para la que no tiene ninguna opción. Le sorprenderá enormemente la desvergüenza de la Universidad de Zaragoza de publicar normativa descaradamente favorable hacia la endogamia. Pero, recapacitando, verá que tampoco es tan grave. Nadie en su sano juicio se presenta a una plaza que no es "su" plaza. Ganas innecesarias de pasar un mal trago para no conseguirla. Luego, ¿para qué regular la endogamia cuando ésta ya se produce sin hacer el ridículo en los boletines oficiales?

¹ ¿Algún día creará el Ministerio una página web donde se publiquen todas las plazas convocadas y obligará a las universidades a enviar información sobre cada nueva plaza? Buscar trabajo de profesor universitario fuera de tu universidad de origen supone estar revisando semana a semana unas 50 páginas web, habitualmente no demasiado fáciles de encontrar.

miércoles, noviembre 19, 2014

Los que nos preocupó y ya no y lo que nos preocupa en España

Una de las preguntas habituales del CIS en sus encuentas pide a los encuestados su opinión sobre los tres principales problemas de España. Aquí tienen los datos desde mayo de 1985 hasta octubre de 2014. Esto nos permite ver la evolución sobre lo que nos preocupó y ya no... (en el eje de las Y el porcentaje de encuestados que sitúa cada tema entre sus tres temas prioritarios)


... y la evolución de los temas que ahora consideramos como los principales problemas de España.

martes, noviembre 11, 2014

Demasiados psicólogos. Empleabilidad de los estudiantes de Psicología.

Estudiar Psicología es un mal invento en términos de empleabilidad.

Según Hernández (2003), en el curso 2003-2004 se podía estudiar la licenciatura de Psicología en España en 31 universidades. Veamos lo que ya se decía en el año 2005 en el Libro Blanco del Título del Grado en Psicología (PDF).
A pesar de la elevada demanda social de la profesión de psicólogo, el volumen de estudiantes y profesionales de la Psicología en España, es claramente superior a las posibilidades de inserción laboral. Esta desproporción deriva en gran medida del hecho de que, siendo una titulación demandada y popular, se ha considerado por parte de las autoridades educativas que no requería grandes inversiones en recursos humanos, docentes y de servicios o en recursos materiales. Ello ha convertido a la Licenciatura en Psicología en una titulación política, social y económicamente rentable. Hemos asistido así a la proliferación de Centros con estudios de Psicología en las universidades españolas que, además, han soportado históricamente una fuerte demanda de estudiantes de nuevo ingreso. Ni lo uno ni lo otro ha ocurrido normalmente en el resto de Europa. Por tanto, consideramos que ha llegado el momento de poner límite tanto a la creación de nuevos Centros con estudios de psicología como al número global de estudiantes que acceden a los mismos, teniendo en cuenta los recursos disponibles en cada Universidad. En consecuencia, se recomienda disminuir de forma significativa el número de alumnos que acceden a la Titulación de Psicología, en el conjunto de las Universidades españolas.
En contradicción con este mensaje, el número de universidades donde se puede estudiar Psicología ha aumentado hasta situarse en 45 durante el curso 2013-2014 (datos del MECD). Una parte importante de este incremento en la oferta se puede explicar por la proliferación de universidades privadas y a distancia, pero no por completo. Desde la redacción del Libro Blanco se han abierto estudios de Psicología en las universidades públicas de Cádiz, de Lérida, Rey Juan Carlos, de Zaragoza... La base de datos desde el curso 2008-2009 hasta el curso 2013-2014 puede consultarse aquí (libro Excel).

En coherencia con el aumento en la oferta de universidades donde cursar Psicología, ha aumentado también el número de estudiantes y, con ello, de egresados. Veamos los datos para el periodo 2008-2009 a 2013-2014. (Aquí no he considerado las dobles titulaciones, pocas y con pocos alumnos, que incluyen Psicología).


Nada de esto sería problemático si la expensación en la oferta de Psicología se correspondiera con una alta empleabilidad de quienes reciben esta formación. Lamentablemente, no parece ser el caso. El mes pasado el MECD hizo públicos los resultados principales del informe de Inserción Laboral de los Estudiantes Universitarios (PDF del PowerPoint de presentación). Siguiendo la mejor tradición en la política de transparencia, el informe original no se puede consultar todavía. Fiándome de los datos ofrecidos por El País, y sin poder entrar a valorar la metodología y no saber bien qué se mide, encontramos estos resultados (hoja Excel aquí):


Los titulados en el curso 2009-2011 en Psicología afiliados a la Seguridad Social en marzo del año 2014 se quedaban en 61%. Es importante tener en cuenta que aquí no se diferencia según características del puesto de trabajo. Lo cual sitúa a Psicología en un discreto punto medio, entre las titulaciones con mejores y peores opciones laborales, según informaron los periódicos (p.ej., El País).

En julio de este año, la AQU (Agencia para la Calidad del Sistema Universitario de Cataluña) publicaba otro informe de empleabilidad (PDF). Asumiré que la situación catalana y del resto de España no es muy diferente a este respecto. El informe permite una comparativa más fácil y completa entre áreas. Lamentablemente, aquí tenemos fundidos los resultados para Psicología y Pedagogía, aunque en los anexos pueden revisarse los datos en mayor detalle. En la página 79 del PDF se puede encontrar la definición de cada uno de los indicadores. Las flechas rojos indican que el área se sitúa peor de lo esperable si el tipo de estudios fuera trivial, la amarilla señala que no hay efecto y la verde que se encuentra por encima de lo esperable. Como puede verse, Psicología y Pedagogía acumulan flechas rojas, consiguen pocas amarillas y ninguna verde.


Por tanto, tenemos que Psicología es una titulación con más alumnos de los que se pueden colocar, sobre la que se han lanzado mensajes claros de reducir el número de estudiantes desde hace casi una década y sin voluntad universitaria por hacer caso a estos mensajes.

¿La parte positiva? En el informe de la AQU, se le pregunta a los entrevistados si volverían a escoger los mismos estudios si tuvieran que empezar de nuevo su recorrido universitario. Entre los psicólogos, el 75.25% dijo que sí, que se mantendría con su opción de Psicología. En general, quien estudia Psicología demuestra, desde el comienzo, ser más bien insensible a la empleabilidad y se mantiene así a lo largo del tiempo.

En otro post escribiré por qué está situación es imposible que se solucione desde la propia universidad.

lunes, octubre 27, 2014

Gasto por alumno y regresiones

Hasta donde sabemos, en España los alumnos de centros concertados presentan un mejor rendimiento educativo promedio (evaluado por pruebas como PISA o las propias del Instituto de Evaluación) que los alumnos de centros públicos. Si tenemos en cuenta que el estatus socioeducativo del alumnado varía según titularidad de los centros, esto resulta esperable. Una vez controlado el efecto de este estatus (ponga una regresión en su vida), la diferencia se neutraliza o se hace mínima, dependiendo del estudio que uno revise.

Luego la preferencia por un tipo de centro u otro no puede justificarse, hasta donde sabemos, por el rendimiento. El rendimiento, y repetimos la idea, medido por pruebas como PISA, y aceptando que ese rendimiento no agota todos los fines exigibles a la educación. Desechado ese argumento, otro modo de fundamentar nuestra preferencia por un tipo de centros u otros puede ser el económico.

Si cerráramos todos los colegios públicos, ¿ahorrarían las Comunidades Autónomas dinero? No es una pregunta menor. Según la respuesta que le demos, estaremos cargando la escopeta argumental de quienes defienden (o reniegan) de la concertada.

Según los datos disponibles, tal y como los expone Jesús Rogero en una publicación en Agenda Pública, el gasto por alumno según titularidad del centro queda así.

Varios son los aspectos que destacar para lo que aquí nos ocupa:
1) El gasto público por alumno es marcadamente mayor en los colegios públicos que en los concertados.
2) El gasto familiar es muy superior, en este apartado, para chavales escolarizados en concertados.
3) Si sumamos ambos apartados, el gasto por alumno sigue siendo menor en el caso de los concertados.

¿Sirve esta información para concluir que, al menos económicamente, son preferibles los conciertos? Claramente, no. Por el mismo motivo que no es adecuado concluir sobre la calidad de la educación ofrecida por los centros comparando, sin  más, las medias de rendimiento del alumnado. Los centros públicos y privados, los chavales que a ellos acuden, los barrios donde se ubican y las familias de las que provienen difieren en variables clave que afectan al gasto educativo.
1) Pensemos, por ejemplo, en las escuelas rurales, donde el coste por alumno se dispara. En general, no veremos ahí a colegios concertados. Luego al gasto público de la tabla anterior no se le puede aplicar el "a igualdad de condiciones" que desearíamos.
2) A los colegios concertados acuden, en promedio, chavales de mayor clase social y de mayor renta familiar. En general, la gente con dinero gasta dinero, también en la educación de los hijos. No es descartable que estos padres 'de posibles', en el caso de escolarizar a sus hijos en un centro público mantuvieran el mismo nivel de gasto educativo. O, visto por el otro lado, no sabemos si, en el caso de universalizar la concertada, aquellos padres de pública que no quieren o no pueden gastar más en la educación de sus hijos, incrementarían la inversión. De nuevo, no podemos añadir el "a igualdad de condiciones".

Por tanto, y hasta donde yo sé, no hay pruebas claras que nos informen de qué tipo de centros resultan  más baratos agrupando diferentes gastos y controlando por variables relevantes. Si yo tuviera que lanzar una respuesta con la información disponible, diría que la concertada, pero con la cautela de saber que faltan controles exhaustivos y que podemos estar comparando dos elementos que pueden diferir en variables críticas.

Me temo que hasta aquí he podido aclarar poca cosa, pero confío en haber resaltado la necesidad, para poder llegar a conclusiones sólidas, justas y razonables, de igualar a los centros y sus alumnados en variables críticas para poder comparar. Pero todo un límite, también el control.

Estos controles de variables, esta ficción de "hagamos como si los alumnos tuvieran el mismo estatus socioeducativo...", se hace regresiones estadísticas. Permitanme que describa muy por encima en qué consiste y algunos posibles malos usos con un ejemplo. Imaginemos hemos recogido información en varios institutos sobre el peso, altura, sexo y edad del alumnado. Estamos interesados en conocer cuál es la diferencia de peso promedio entre chicos y chicas. Un modelo de regresión sencillo de ajustar sería:
Pêso = b0 + b1 x Sexo

De este modo, y si en la variable Sexo tenemos 0 = Mujer y 1 = Hombres, b0 será el peso promedio de las mujeres (Pêso = b0 + b1 x 0 = b0) y b1 la diferencia de medias entre grupos, en concreto, el cambio necesario para pasar de la media para las mujeres a la media para los hombres (Pêso = b0 + b1 x 1 = b0 + b1) .

Alguien nos puede hacer ver que, dado chicos y chicas presentan un patrón de repetición de curso diferente, no podemos asumir que la edad promedio de ambos grupos es la misma. Un implícito en nuestra pregunta sobre la diferencia de peso por sexo es que queremos que sea el sexo la explicación, no variables irrelevantes para nuestra tema como la edad. Por ello, planteamos el modelo:
Pêso = b0 + b1 x Sexo + b2 x Edad

De este modo, la interpretación de los coeficientes cambia. Ahora, b0 es el peso pronosticado para una mujer con edad igual a 0, b1 es la diferencia de medias entre hombres y mujeres de una misma edad y b2 es el cambio de peso esperado por cada nuevo año (asumiendo que la edad la hemos medido en años).

Otra persona nos podría decir que, de este modo, no estamos empleando toda la información recogida, que estamos perdiendo la información que pudiera aportar la altura. Procedemos a ajustar el siguiente modelo:
Pêso = b0 + b1 x Sexo + b2 x Edad + b3 x Altura

Y aquí la pifiamos. Ahora el coeficiente que nos interesa, el de la variable Sexo, nos informa de la diferencia de peso entre chicos y chicas de una misma edad (bien) y una misma estatura (mal). ¿Tiene algún sentido, para ver la diferencia de peso por sexo, forzar que ambos compartan la altura? Chicos y chicas difieren en su peso promedio, en parte, por tener una altura diferente, pero incorporar esta variable al modelo nos lleva a no poder responder a la pregunta planteada. Por tanto, no siempre incorporar variables mejora la calidad de nuestros modelos.

(Aquí me temo que mi explicación de la regresión ha sido lo suficientemente superficial como para no aportar nada ni al que sabe ni al que no sabe del tema. Y paso por alto que sería necesario incluir una interacción Sexo x Edad, puesto que no es el mismo ritmo de incremento de peso para ellos y para ellas).

Lo cual me lleva a un informe del Área Federal de Educación de Izquierda Unida. La tabla básica sería ésta:

Lo que se plantea IU es "bien, sabemos que en los concertados la ratio es mayor y que los profesores cobran menos; ¿y si comparamos públicos y concertados igualándolos en estas variables?". Lo que encuentran es que, en tal caso, el gasto por alumno difiere en únicamente un euro. La lástima es que no prosigan con su argumentación y tiren del gasto familiar para, sumándolo, poder decir que los concertados son mucho más caros.

¿Para calcular el gasto por alumno es relevante incluir las variables de control que IU hace? Desde mi punto de vista, claramente no. Es como el modelo anterior en el que ajustábamos por altura. Ya hemos dejado de comparar lo que querríamos comparar (gasto por alumno) para comparar un no se sabe qué. Las variables de control razonables serían las propias del alumnado (estatus socioeducativo, p.ej.).

Veámoslo de otro modo. A iguales condiciones sociales, públicos y concertados son básicamente indistinguibles en los resultados educativos que consiguen. Siguiendo la lógica de IU, si igualamos por ratio y por sueldo, el rendimiento de los concertados es mucho mejor: con condiciones supuestamente adversas consiguen iguales resultados, ¿qué no harían de estar igualados? Y como ambos tienen el mismo coste económico, hemos de preferir los concertados. ¿No, Izquierda Unida?

jueves, octubre 23, 2014

La ciencia en el planeta F345 de la galaxia de Andrómeda

Planet F345 in the Andromeda galaxy is inhabited by a highly intelligent humanoid species very similar to Homo sapiens sapiens. Here is the situation of science in the year 3045268 in that planet. Although there is considerable growth and diversity of scientific fields, the lion’s share of the research enterprise is conducted in a relatively limited number of very popular fields, each one of that attracting the efforts of tens of thousands of investigators and including hundreds of thousands of papers. Based on what we know from other civilizations in other galaxies, the majority of these fields are null fields—that is, fields where empirically it has been shown that there are very few or even no genuine nonnull effects to be discovered, thus whatever claims for discovery are made are mostly just the result of random error, bias, or both. The produced discoveries are just estimating the net bias operating in each of these null fields. Examples of such null fields are nutribogus epidemiology, pompompomics, social psychojunkology, and all the multifarious disciplines of brown cockroach research—brown cockroaches are considered to provide adequate models that can be readily extended to humanoids. Unfortunately, F345 scientists do not know that these are null fields and don’t even suspect that they are wasting their effort and their lives in these scientific bubbles.

Young investigators are taught early on that the only thing that matters is making new discoveries and finding statistically significant results at all cost. In a typical research team at any prestigious university in F345, dozens of pre-docs and postdocs sit day and night in front of their powerful computers in a common hall perpetually data dredging through huge databases. Whoever gets an extraordinary enough omega value (a number derived from some sort of statistical selection process) runs to the office of the senior investigator and proposes to write and submit a manuscript. The senior investigator gets all these glaring results and then allows only the manuscripts with the most extravagant results to move forward. The most prestigious journals do the same. Funding agencies do the same. Universities are practically run by financial officers that know nothing about science (and couldn’t care less about it), but are strong at maximizing financial gains. University presidents, provosts, and deans are mostly puppets good enough only for commencement speeches and other boring ceremonies and for making enthusiastic statements about new discoveries of that sort made at their institutions. Most of the financial officers of research institutions are recruited after successful careers as real estate agents, managers in supermarket chains, or employees in other corporate structures where they have proven that they can cut cost and make more money for their companies. Researchers advance if they make more extreme, extravagant claims and thus publish extravagant results, which get more funding even though almost all of them are wrong.

No one is interested in replicating anything in F345. Replication is considered a despicable exercise suitable only for idiots capable only of me-too mimicking, and it is definitely not serious science. The members of the royal and national academies of science are those who are most successful and prolific in the process of producing wrong results. Several types of research are conducted by industry, and in some fields such as clinical medicine this is almost always the case. The main motive is again to get extravagant results, so as to license new medical treatments, tests, and other technology and make more money, even though these treatments don’t really work. Studies are designed in a way so as to make sure that they will produce results with good enough omega values or at least allow some manipulation to produce nice-looking omega values.

Simple citizens are bombarded from the mass media on a daily basis with announcements about new discoveries, although no serious discovery has been made in F345 for many years now. Critical thinking and questioning is generally discredited in most countries in F345. At some point, the free markets destroyed the countries with democratic constitutions and freedom of thought, because it was felt that free and critical thinking was a nuisance. As a result, for example, the highest salaries for scientists and the most sophisticated research infrastructure are to be found in totalitarian countries with lack of freedom of speech or huge social inequalities—one of the most common being gender inequalities against men (e.g., men cannot drive a car and when they appear in public their whole body, including their head, must be covered with a heavy pink cloth). Science is flourishing where free thinking and critical questioning are rigorously restricted, since free thinking and critical questioning (including of course efforts for replicating claimed discoveries) are considered anathema for good science in F345.
Tomado de Ioannidis (2012), Why Science is not Neccessarily Self-Correcting, Perspectives in Psychological Science, 7, 645-654.

martes, septiembre 30, 2014

La asignatura Tortilla I


– Los nombres de las asignaturas son inherentemente inconcretos con respecto a los objetivos de aprendizaje. Si tuviéramos una asignatura que se llamara “Tortilla I”, ahí podrían hablarnos sobre las tortillas a lo largo de la historia, efectos químicos en el huevo del proceso de cocinado, comparación entre tipos de tortillas… o cómo cocinar en tiempo y forma tortillas sabrosas. Es necesario reflexionar sobre los objetivos de aprendizaje que como profesores queremos asumir y alinear nuestra docencia según esos objetivos. Los objetivos de aprendizaje no son lo mismo que el temario. ¿Qué queremos que los alumnos sean capaces de hacer tras pasar por esta asignatura?

– Nadie ha aprendido a cocinar una tortilla escuchando a un profesor hablar solo durante horas sobre ellas. Es necesario ponerse el delantal, romper huevos y hacer tortillas malas. Eso obliga a redefinir el papel del profesor, pues el tradicional “de arriba abajo” no sirve.

– Una parte fundamental de la docencia es la evaluación de la misma. La evaluación es, probablemente, el instrumento más poderoso para alinear el quehacer de los estudiantes con nuestros objetivos de aprendizaje. En este contexto, sorprendería que una porción importante de la nota final no saliera de cocinar tortillas.

– Pongamos que el cocinar una tortilla de patatas se puede descomponer en subprocesos como pelar patatas, cortarlas, romper huevos, batirlos, darle la vuelta a la tortilla... A veces asumimos que tiene sentido extendernos en cada uno de estos elementos y dejar para la última semana el cocinar una tortilla real. También, muchas veces, por cómo diseñamos la evaluación, es posible aprobar la asignatura siendo capaz de sacar la mitad de los procesos, pero sin integrarlos ni completarlos. Un aprobado por pelar patatas y batir huevos, porque eso era la mitad del temario. Para mí, esto es la ficción de la linealidad en el aprendizaje. Lo más razonable sería, probablemente, evaluar el paso final para el que es necesario haber sido capaz de manejar los pasos previos.

– Como profesores, habitualmente vivimos en la ficción de la transferencia de conocimientos. Pensamos que leyendo un libro de cocina los estudiantes aprenden a cocinar.

– Como profesores, vivimos en el espejismo de la motivación. "Os apuntasteis a este curso porque queríais ser cocineros. Luego, ¿por qué esa actitud tan negativa por tener que leeros libros y libros de cocina?".

– Si bien es necesario cocinar tortillas para aprender a hacerlas, no tiene sentido dejar a alumnos sin experiencia previa en una cocina a su aire para ver hasta dónde llegan. Este modelo no directivo sólo puede funcionar si podemos asumir una inversión enorme de tiempo y varios incendios. O si sabemos que nuestros alumnos tienen experiencia previa en el campo, por lo que la experimentación no empezará de cero y el feed-back que se den a sí mismos puede ser suficiente. Para aquellos alumnos con poca experiencia o con rechazo inicial hacia la cocina, lo más probable es que el aprendizaje autoguiado implique desánimo, deserción y escaso aprendizaje.

– Casi todos hemos visto repetidas veces cocinar tortillas. Eso no implica que seamos capaces de realizarlas por nuestra cuenta. La imitación no implica aprendizaje. Es necesario tener habilidades de autorregulación, y éstas pasan por saber qué se está haciendo, qué es lo que se sabe, lo que no se sabe y qué se puede hacer para mejorar la ejecución y el aprendizaje.

– Es probable que para nosotros las tortillas sean una excusa de aprendizaje en el marco más general de enseñar a cocinar. No podemos asumir que los alumnos van a generalizar desde las tortillas a otros platos o ingredientes. La generalización se ve favorecida cuando uno ha pasado por muchos contextos diferentes, ha experimentado y ha detectado patrones de similitudes y diferencias. Por ello, es probable que resulte más adecuado recorrer varios platos intentando entender la lógica de los mismos, sacrificando la ejecución óptima en cada uno de ellos, que centrarse en uno en concreto, pese a que esta segunda opción genera la ilusión de aprendizaje (los alumnos harán ese tipo de plato muy bien, lo cual nos dejará contentos, pero no sabrán hacer nada más, algo que no detectaremos porque no les pediremos que hagan nada más).

miércoles, julio 30, 2014

Para detectar manipulaciones del factor de impacto

Acaba de salir la edición del 2013 de los Journal Citation Reports. Ahí podemos conocer los factores de impacto de una gran cantidad de revistas científicas. La idea es sencilla: los artículos buenos son citados, luego las citas son un indicador de calidad/utilidad. Críticas a esa idea, todas las que quieran, tanto en el concepto como en su interpretación. Pero, hoy por hoy, las citas se utilizan habitualmente para estimar valor y relevancia de revistas, países, instituciones e investigadores.

Una parte básica del proceso parte de la asunción de que las citas a los artículos son 'espontáneas', esto es, las citas de los artículos se plantean por la utilidad de lo que ahí se expone. Un modo fácil de piratear al sistema es distorsionando este sistema de citación, citando con el fin de inflar el factor de impacto.

Vamos a intentar ver aquí cómo detectar estas manipulaciones del factor de impacto (FI). Para ello, el seguir a las revistas españolas y latinoamericanas de Psicología ayuda enormemente. Iremos viendo en qué información habríamos de fijarnos dentro de los JCR.

Tendencia en el factor de impacto
El FI es un indicador basado en la media de un gran número de elementos, por lo que tiende a ser bastante estable de año en año. Por ello, grandes saltos en las series indican activaciones o desactivaciones de prácticas de manipulación.

En el caso del Spanish Journal of Psychology podemos ver cómo su FI permanece bastante estable a lo largo de los años. (No estoy diciendo que haya necesariamente de ser estable el FI. Si así fuera, no tendría sentido seguir calculando los JCR. El error de los artículos que van entrando año a año influye. También, cambios en la política de la revista. Por ejemplo, desde comienzos del 2014, el Spanish Journal ha pasado a publicarse por Cambridge Journals -editorial de revistas muy importantes en el campo como Psychological Medicine-, pero deja de ser de acceso abierto para ser de pago. Veremos cómo afecta).


Universitas Psychologica es una revista colombiana. Entro por la puerta grande en los JCR con un valor que no ha vuelto a obtener. Esta anomalía queda totalmente explicada por un único artículo citador diseñado para alterar por completo al panoramo del FI de las revistas de Psicología españolas y latinas, tal y como expliqué anteriormente. Este tipo de patrones ha de llevarnos a pensar que algo raro pasó.


Psicología Conductual es una revista española. En este caso el patrón es perfectamente creciente. Aquí hay dos opciones: o bien los artículos que publican cada vez despiertan mayor interés o se están forzando los números. Si entra en la página web de la revista, veremos que los artículos son de pago (sin opción a suscripción institucional, diría), en castellano y la navegabilidad bastante pobre. No son predictores de una elevación del FI.


Por el momento, pondríamos bajo el foco de la sospecha a Psicología Conductual.

Volumen de autocitas
Es comprensible que si yo envío un artículo a una revista especializada en depresión, cite artículos sobre depresión, que bien pueden estar publicados en la revista a donde remito mi trabajo. Las autocitas son razonables. Pero: (a) hasta un cierto punto, (b) dependiendo de la amplitud de los temas tratados en la revista, (c) de las revistas alternativas sobre el mismo campo, y (d) dependiendo del idioma de los artículos. El punto de ruptura a partir del cual ya pasa a ser sospechoso el volumen de autocitas no sabría bien dónde establecerlo. ¿Un 10%?

Un aspecto importante es el de la amplitud temática de la revista y el número de alternativas. Revistas dedicadas a la lateralidad (zurdos, diestros...), comprensiblemente, hay pocas, luego encaja que los artículos citen otros artículos de ese misma revista. Pero es mucho más sospechoso que en revistas multidisciplinares o generalistas una parte importante de las citas vayan hacia la propia revista, porque artículos sobre esta temática pueden estar diseminados entre decenas de alternativas.

El idioma también es un aspecto relevante. Una revista que publica en castellano limita sus lectores y autores potenciales. En general, publicar en castellano es quemar un artículo, y el perfil de investigadores dispuestos a ellos es muy concreto. También lo es el de lectores que están por la labor de leer artículos destinados a quemarse. Por ello, es esperable que estas revistas tengan un FI muy bajo y nutrido de autocitas y de revistas que publiquen en el mismo idioma.

Empecemos por el Spanish Journal. Podemos ver cómo sólo el 3% del FI corresponde a autocitas.



En Psicothema el volumen se dispara hasta el 17%, por encima de lo común. (Por cierto, veremos qué tal le sale a Psicothema la apuesta de publicar desde este año únicamente en inglés. Creo que es una buena noticia para la Psicología española, si aceptamos que ser cola de león es mejor que ser cabeza de ratón. Y que no quieran ser  un ratón-león con manipulaciones del FI).



Y aquí, ya, la fiesta de la autocita. Por orden, dos viejos amigos del blog (1, 2, 3), el International Journal of Clinical and Health Psychology y Revista de Psicodidáctica, y Psicología Conductual. El porcentaja de autocitas va desde el 40% hasta el 50%. En alguna o algunas de estas revistas es obligatorio para la aceptación del artículo el citar artículos previos publicados ahí.


 

Hacia dónde van y de cuándo son las citas de la revista
Imaginemos que hemos escrito un artículo menor que vamos a intentar publicar, pues, en una revista menor. ¿Sería razonable que casi todo el material en el que nos basamos y, por ello, citamos fuera de esa revista sin especial importancia? Desde luego que no. De hecho, habiendo como hay decenas de revistas interesantes, ni siquiera en las grandes revistas las referencias suelen estar plagadas de documentos publicados en ellas mismas. Aquí no estoy hablando de las autocitas tal y como las veíamos antes (citas gracias a la propia revista / total de citas recibidas), sino a las autorreferencias (artículos en las referencias de la propia revista / total de artículos de las referencias). El numerador permanece, pero no el denominador.

Un porcentaje elevado autorreferencial es indicativo, de nuevo, de interés en manipular el factor de impacto. Este interés queda especialmente reflejado cuando las autorreferencias se concentran en los años de entran para el cómputo del FI (el FI del año X se calcula como citas recibidas durante X en los artículos publicados durante X-1 y X-2).

Empecemos viendo el patrón de resultados para Psychological Bulletin, revista de la APA con 14.4 punto de impacto y ninguna necesidad de inflar su FI. Podemos ver cómo los artículos citados apenas provienen de los años 2012 y 2013 y cómo las autorreferencias (en amarillo) son mínimas. Aquí una gráfica que apunta a normalidad.


Podemos ver cómo la distribución para el Spanish Journal guarda un enorme parecido con la anterior. De nuevo, ninguna indicación de manipulación del IF por parte del Spanish.


Comparemos estos resultados con los del International Journal y la Revista de Psicodidáctica, en este orden. Del International Journal destaca la escasa tendencia a citar artículos de más allá de unos pocos años. Para ambas revistas sobresale la presencia del amarillo, las autorreferencias, y cómo éstas se concentran en la ventana temporal considerada para computar el FI.




¿Qué podemos sacar de esto?
Resumiendo y comentando:
- Quien tendía al pirateo, sigue por el mismo camino.
- Algunas revistas parecen estarse sumando a ese camino. (Citar artículos de la revista como requesito para publicar).
- Algunas revistas españolas presentan un comportamiento exquisito a este respecto. (Para mi gusto, la única pega al Spanish Journal, además de su cambio a ser de pago, es el más de medio año desde aceptación hasta publicación en la web del PDF).
- Hay otras prácticas de manipulación del FI que piden otras estrategias para ser detectadas. Especialmente presentes también en revistas españolas, las redes de citación: Revista A publica un artículo donde se citan 30 artículos de revista B y revista B corresponde. Eso no deja rastro las autocitas o autorreferencias. Sí en las tablas de citación. Pero si casi nadie revisa las autocitas, como para mirar más allá...
- Pese a ello, sigo defendiendo el valor del FI para la selección de profesorado. Prefiero  un indicador imperfecto a una comisión de contratación tendenciosa. Cuando las comisiones de contratación en España, en promedio, empiecen a actuar de buena fe, cambiaré de opinión.

domingo, julio 27, 2014

El problema de la medición en Psicología (y alrededores)

Supongamos que estamos interesados en la relación entre la altura y el peso en personas adultas españolas. Si tuviéramos conocimiento perfecto y absoluto de todo, sabríamos que la correlación entre ambas variables es igual a 0.50. Pero, simples mortales, no tenemos acceso al valor poblacional. Y, como pobres investigadores, no podemos costearnos el recoger información de los millones de adultos españoles. Tendremos que conformarnos con una muestra aleatoria a quienes pesaremos y tallaremos.

La idea básica del proceso investigador es bien sencilla. Metemos a todos los millones de españolitos en un saco bien grande, lo agitamos con ganas y, sin mirar, sacamos a un persona bien mareada. Lo medimos y tallamos. Lo volvemos a echar al saco (muestro con reemplazamiento) o no (sin reemplazamiento) y volvemos a agitar / extraer / medir, así hasta completar el tamaño muestral (n) que queremos y podemos alcanzar. Una completado, tenemos n pares de valores de altura y peso y calcular una correlación de Pearson es fácil.

¿Ha de coincidir la correlación muestral con la correlación poblacional? Aquí las respuestas de los estudiantes que se inician en la estadística van de un rotundo 'Sí' hasta un claro 'No'. Por desgracia investigadora y lógica estadística, no han de coincidir. De hecho, las estimaciones muestrales coincidieran con los valores poblacionales siempre, no tendría sentido intentar trabajar con muestras amplias.

Ejemplos cotidianos nos ilustran esta idea. Sé que en mi ciudad la mitad son hombres y la mitad mujeres. Me siento en un banco de la plaza a ver pasar gente y voy mirando cuántas mujeres hay en cada grupo de diez personas que veo. ¿Se repite una y otra vez el patrón 'cinco de diez', 'cinco de diez', 'cinco de diez'...?

Esta es la idea extensamente trabajado en las clases de estadística de distribución muestral. Pero ahora vamos a darle otra matiz más, habitualmente no cubierto, pero necesario en la investigación en casi todos los campos. Recordemos, sabemos que la correlación real entre altura y peso para nuestra población de interés es igual a 0.50.

Tenemos dos opciones. Una, evaluar la información antropométrica con instrumentos de precisión y personal capacitado y serio, que nos puede proporcionar Good Quality Measures. Otra, mucho más barata, contratar a mi amigo Pepe, con tendencia a presentarse borracho a trabajar y con frecuentes espasmos musculares. Good Quality Measures conlleva un nivel de error despreciable y Pepe un mucho mayor error. El primer sistema es más fiable y el segundo en mucha menor medida. La medición repetida de una misma persona por Good Quality ofrecerá resultados (casi) idénticos. Con Pepe, una persona de peso promedio ahora parece tener serio infrapeso, ahora parece tener obesidad extrema.

¿Cuál es el impacto del error de medición en la estimación de la correlación? Para valorarlo, realizamos una simulación en R, lenguaje de programación especialmente útil en el campo de la estadística. En una simulación podemos fijar el valor real de correlación (algo casi imposible fuera de la simulación, porque no tenemos conocimiento de los valores poblaciones), podemos generar miles de muestras del tamaño deseado (algo también inviable fuera de la simulación) y ver la relación entre estimaciones y realidad.

Fijamos varios valores para el estudio de simulación.
- El tamaño muestral es igual 25.
- Una fiabilidad poblacional de las mediciones igual a 0.6. Esto equivale a decir si medimos dos veces a un mismo grupo de personas, la correlación entre ambos resultados sería igual a 0.6.
- Repetimos el proceso de generar muestras al azar 50000 veces.

Los resultados en los que nos vamos a fijar van a ser:
- La distribución muestral de las correlaciones entre las dos variables con sus valores reales (marcados como T por True). Esto nos informará de en qué medida muestras independientes con tamaños muestrales iguales obtienen iguales resultados. En la gráfica, la línea roja.
- La distribución muestral de las correlaciones entre una variable medida sin error (T) y otra variable medida con error (X). Así vemos el efecto del error de medida en una única variable. En la gráfica, la línea azul.
- La línea marrón muestra la distribución muestral de las correlaciones cuando ambas variables son medidas con error (igual en ambos casos).

Las líneas verticales señalan la correlación media para cada distribución. Se muestra también el resumen con cinco números (mínimo, primer cuartil, mediana, tercer cuartil y máximo).


Varios son los resultados que merecen comentario:
- Cuando trabajamos con variables medidas sin error, la correlación esperada es indistingible de la correlación poblacional: la línea vertical roja casi corta en 0.50 y la mediana es 0.51.
- En ese caso, el 50% de las correlaciones muestrales se encuentran en el intervalo [0.40, 0.61]. O, visto por el otro lado, en algo más del 50% de los casos el error entre la correlación estimada y la real es superior a 0.10.
- Cuando pasamos al caso de una variable sin error y otra con error (línea azul; X1T2) la correlación esperada ya no coincide con la correlación real. La mediana de las correlaciones en este caso se sitúa en 0.39. Infraestimamos, en promedio, el tamaño de la relación entre variables. La falta de fiabilidad en los indicadores reduce, en general, la relación observada entre variables.
- Esto no es así en todos los casos. En aproximadamente un 25% de los casos, la correlación estimada con X1T2 es mayor a 0.5, el valor poblacional. Luego no siempre el error de medida supone encontrar correlaciones por debajo del valor poblacional.
- El error de medida implica ampliar la dispersión de los resultados muestrales: las distribuciones se van aplanando. Si para variables sin error el rango intercuartil era de 0.21, ahora es de 0.24.
- El error de medida aumenta la proporción de ocasiones en las que la correlación observada tiene un signo negativo, contrario al poblacional. No únicamente podemos infraestimar el efecto, sino cambiar su sentido.
- En el caso donde ambas variables se evalúan con error de medida, los efectos de la falta de fiabilidad se hacen más marcados. De la correlación poblacional igual a 0.50 pasamos a una mediana de la correlación muestral para X1,X2 igual a 0.31.

En resumen: El error de medida atenúa el tamaño de la relación aparente entre variables. El error de medida aumenta la dispersión de los resultados muestrales. Esto tiene serias implicaciones para la investigación. Introduce inconsistencia en los resultados.

Algunas de las condiciones de la simulación pueden parecen poco realistas. Por ejemplo, un tamaño muestral igual a 25 puede parecer escaso. En el caso del ejemplo que planteábamos (medición de variables antropométricas, por tanto, muy sencillas de valorar) así sería. Pero no en otros contextos. Pensamos en la gran cantidad de estudios experimentales (Psicología Básica, Psicología Social, Evolutiva...) con estos tamaños o inferiores.

También se puede plantear que una fiabilidad de 0.60 es baja. De nuevo, depende. En algunos contextos, simplemente no conocemos la fiabilidad de las mediciones. Evaluar la fiabilidad es parte del procedimiento común cuando se trabaja con cuestionarios de múltiples preguntas (ponga usted un alfa de Cronbach en su vida), pero no con tareas de laboratorio o con variables evaluadas con un único ítem. Incluso en el caso de cuestionarios, algunos manuales de uso extendido indican que cuando la función de la evaluación no es usar las puntuaciones particulares para tomar decisiones con ellas para cada individuo (tú tienes anorexia, tú no tienes anorexia..., por ejemplo), sino emplearlas para investigación (la relación entre una escala de anorexia y la depresión es..., por ejemplo) valores de fiabilidad por encima de 0.5 podrían ser aceptables.

Ninguna de las ideas que se plantean en este post es mía. Los problemas de atenuación de la correlación, cómo corregir las estimaciones de correlación por falta de fiabilidad, el impacto de la fiabilidad en la probabilidad de detectar relaciones que no existen o de pasar por alto relaciones que sí existen... han sido analizados durante años.

Las soluciones a estos problemas se centrarían en:
- Trabajar con muestras más amplias, bien sea en los estudios particulares o agregando estudios mediante meta-análisis.
- Trabajar con variables de mayor fiabilidad.
- Informar de la fiabilidad estimada de las variables en los estudios.
- Incorporar la incertidumbre sobre las estimaciones en nuestros resultados con intervalos de confianza, errores típicos...
- Informar del tamaño de los efectos con nuestras mediciones y con técnicas para corregir las consecuencias de la falta de fiabilidad.
- No publicar únicamente estudios con resultados estadísticamente significativos.

Aquí dejo la sintaxis de R para quien quiera trabajar en el tema o ver el efecto de manipular los valores de la simulación.

rm(list=ls())
poblacion.cort1t2 <- 0.50
fiabilidad <- 0.60
poblacion.cort1x1 <- sqrt(fiabilidad)
poblacion.cort2x2 <- sqrt(fiabilidad)
muestra.cort1t2 <- NULL
muestra.corx1x2 <- NULL
muestra.cort1x1 <- NULL
muestra.cort2x2 <- NULL
muestra.corx1t2 <- NULL
muestra <- 25
replicas <- 50000
t1 <- replicate(replicas,rnorm(muestra))
ex1 <-replicate(replicas,rnorm(muestra))
x1 <- t1*poblacion.cort1x1 + ex1*(1-poblacion.cort1x1^2)^.5
et2 <- replicate(replicas,rnorm(muestra))
t2 <- t1*poblacion.cort1t2 + et2*(1-poblacion.cort1t2^2)^.5
ex2 <- replicate(replicas,rnorm(muestra))
x2 <- t2*poblacion.cort2x2 + ex2*(1-poblacion.cort2x2^2)^.5
for (i in 1:replicas) {
  muestra.cort1t2 <- c(muestra.cort1t2, cor(t1[,i],t2[,i]))
  muestra.corx1x2 <- c(muestra.corx1x2, cor(x1[,i],x2[,i]))
  muestra.cort1x1 <- c(muestra.cort1x1, cor(t1[,i],x1[,i]))
  muestra.cort2x2 <- c(muestra.cort2x2, cor(t2[,i],x2[,i]))
  muestra.corx1t2 <- c(muestra.corx1t2, cor(x1[,i],t2[,i]))
}
 
plot(density(muestra.cort1t2),
     main="",
     xlab="Correlación",
     ylab="",
     xlim=c(-0.5, 1),
     col="red",
     lwd=4,
     axes = FALSE)
text(-0.5, max(density(muestra.cort1t2)$y*1), paste("Tamaño muestral = ", muestra), adj = c(0,0))
text(-0.5, max(density(muestra.cort1t2)$y*0.95), paste("Cor(T1,T2) = ", poblacion.cort1t2), adj = c(0,0))
text(-0.5, max(density(muestra.cort1t2)$y*0.90), paste("Fiabilidad = ", fiabilidad), adj = c(0,0))
axis(1,seq(-0.5,1,0.25),paste(seq(-0.5,1,0.25)))
lines(density(muestra.corx1t2), col="blue", lwd=4)
lines(density(muestra.corx1x2), col="brown", lwd=4)
abline(v=mean(muestra.cort1t2),col="red",lty=2,lwd=2)
abline(v=mean(muestra.corx1t2),col="blue",lty=2,lwd=2)
abline(v=mean(muestra.corx1x2),col="brown",lty=2,lwd=2)
legend(-0.5,max(density(muestra.cort1t2)$y*0.85),c("Cor(T1,T2)", "Cor(X1,T2)", "Cor(X1,X2)"),lwd=c(2,2,2),col=c("red","blue","brown"))
 
resultados <- list(muestra.cort1t2=muestra.cort1t2, muestra.corx1t2=muestra.corx1t2, muestra.corx1x2=muestra.corx1x2)
resultados.resumen <- round(vapply(resultados, fivenum, c(Min.=0, "1st Qu."=0, Median=0, "3rd Qu."=0, Max.=0)),2)
colnames(resultados.resumen) <- c("T1,T2", "X1,T2", "X1,X2")
 
for (i in 1:3)
  text(-0.45+i*0.125,max(density(muestra.cort1t2)$y)*0.60,colnames(resultados.resumen)[i])
for (j in 1:5)
  text(-0.45,max(density(muestra.cort1t2)$y)*(0.60-j*0.05),rownames(resultados.resumen)[j])
for (i in 1:3)
  for (j in 1:5)
    text(-0.45+i*0.125,max(density(muestra.cort1t2)$y)*(0.60-j*0.05),resultados.resumen[j,i])
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viernes, julio 25, 2014

Razones para la Metodología de las Ciencias del Comportamiento

Una parte no desdeñable de los alumnos de Psicología, y algunos compañeros profesores, valoran las asignaturas de Metodología (métodos de investigación, estadística y psicometría son las más comunes) como conocimientos no vinculados con la materia objeto del grado. Generalizando, los alumnos desean aprender sobre clínica, social y evolutiva, toleran la básica, resisten la psicobiología y sufren la metodología. Es algo parecido al aprendiz de conductor quien, deseoso de sacarse el carné, no le encuentra el sentido a las clases de mecánica.

Creo que hay, al menos, cuatro razones de peso para los contenidos metodológicos en el Grado.

Alfabetización estadística
Por un lado, desde la expansión de internet y la web 2.0, publicar contenidos cada vez es más fácil. Si bien cada vez tenemos más acceso a información, la calidad dentro de ésta es de lo más variada. Por otro lado, la presencia de estadísticas e investigación en medios de comunicación y conversaciones cotidianas se  ha expandido. La mayor cultura promedio de la población nos ha hecho más sensibles a los contenidos científicos, a parte del lenguaje propio de la ciencia y a la necesidad de ofrecer indicadores para evaluar fenómenos políticos y sociales.

La capacidad de valorar críticamente la calidad de la información de contenido científico y estadístico necesita de destrezas que, para su adquisición, requieren de itinerarios de aprendizaje específicamente diseñados para tal fin. Estos objetivos no son propios del Grado de Psicología y, parcialmente, habrían de se atendidos en la Educación Secundaria, si bien tengo dudas sobre la consecución de estos fines en esos niveles formativos.

Percepción social de la psicología
Según datos de la APA Benchmark Study (Penn, Schoen and Berland Associates, 2008; citado en Lilienfeld, 2012), en una muestra de 1000 estadounidenses
[O]nly 30% agreed that “psychology attempts to understand the way people behave through scientific research,” whereas 52% agreed that “psychology attempts to understand the way people behave by talking to them and asking them why they do what they do” (p. 113)
Lilienfeld (2012) describe seis críticas habituales hacia la Psicología: (a) La psicología es puro sentido común, (b) la Psicología no usa el método científico, (c) la Psicología no puede ofrecer generalizaciones razonables porque todo el mundo es único, (d) la Psicología no ofrece resultados repetibles, (e) la Psicología no puede realizar predicciones precisas, y (f) la Psicología no es útil para la sociedad. Éste es el ambiente social del que provienen nuestros alumnos y al que volverán al acabar sus estudios superiores. Por tanto, hemos de dotarlos de herramientas para detectar los errores y refutar los argumentos que en un futuro puedan escuchar.

Hay que tener en cuenta que muy probablemente otros compañeros psicólogos y las organizaciones colegiales no van a ayudar para mantener a los futuros egresados dentro de la psicología científica. (Aquí cabe recordar que no hay una Psicología científica y una aplicada, sino una Psicología científica y una no-Psicología que ha renunciado a fundamentarse en ciencia). Sólo hay que darse una vuelta por la oferta formativa incluida en las webs de las delegaciones del Colegio Oficial de Psicólogos para ver cómo la propia comunidad psicológica somos incapaces de poner filtros a la mala praxis. Ofrecemos, a modo de ejemplo, algunos cursos actualmente ofertados por diferentes colegios autonómicos, cursos sin el mínimo rigor científico exigible según el propio código deontológico del COP:
– COP Andalucía Occidental: ‘Curso de dirección en psicodrama y psicodanza’.
– COP Cataluña: ‘El uso de métodos proyectivos en niños’ o ‘Supervisión del test proyectivo H-T-P aplicado a niños’.
– COP Comunidad Valenciana: ‘El Mandala, una herramiento de orientación educativa’ o ‘Formación en terapia sistémica y constelaciones familiares’.
– COP Madrid: ‘Curso de risoterapia y desarrollo del sentido del buen humor’.
– COP Vizcaya: ‘Terapia de interacción recíproca’.

Para entender el pasado, el presente… y el futuro de la psicología
La Psicología no es un conjunto de ideas y relatos sobre la cognición y el comportamiento humanos, sino un conjunto de ideas estructuradas, fundamentadas y contrastadas, provisionalmente, mediante datos e integradas en marcos teóricos. Aceptando las limitaciones de la definición, el punto clave que se quiere enfatizar es la importancia de la investigación en el conocimiento psicológico. No es viable entender la psicología actual sin querer entender las bases de la investigación que la sustenta. Sin acercarse a los fundamentos de la investigación, el análisis de datos y la medición, no resulta posible leer las fuentes primarias ni, en ocasiones, las secundarias y, con ello, somos consumidores acríticos de información psicológica.

Nuestros alumnos han de tener claro que una parte importante del conocimiento que ahora mismo cuenta con mayor solidez empírica y teórica perderá esa preeminancia en pocos años. A un recién graduado le pueden esperar unos 45 años de carrera profesional como psicólogo. Si miramos ese lapso de tiempo hacia atrás, veremos que por aquel entonces acababa de salir el DSM-II (1968), la palabra meta-análisis ni tan solo existía (introducida por Glass, 1976) o conceptos como la psicología positiva o la inteligencia emocional no formaban parte de la psicología.

Es importante que dejemos claro como profesores que la Psicología es una ciencia y, como tal, un cuerpo de conocimiento vivo, sujeto a cambios y ampliaciones. Nuestros alumnos han de vivir inmersos en esa aproximación a la Psicologia durante el Grado. Hemos de aceptar pasar del “esto es lo que es” al “esto es lo que por el momento se sabe”. Educar en la provisionalidad del conocimiento sin caer en el relativismo exige tener claras las ideas del método científico y las herramientas de desarrollo de nuestra disciplina. La Metodología, como área instrumental, permite ayudar a entender estos aspectos.

Como un área de conocimiento y laboral más
En muchas ocasiones se entiende que la metodología es únicamente un área de apoyo a la investigación realizada en otras áreas más substantivas en el campo. Sin embargo, no hay que olvidar que la metodología es un área de conocimiento en sí misma, con investigación sobre su propio objeto. Las técnicas de investigación, estadísticas y psicométricas en el campo han cambiado enormemente en los últimos años y lo esperable es que así siga siendo. Una parte importante de ese cambio ha sido promovido por psicólogos que han investigado sobre cómo investigar, analizar y medir. Hemos de alcanzar a esa pequeña cantidad de estudiantes dispuestos a tomar la metodología como campo de estudio propio, sin escondernos avergonzados como si fuéramos un área menor. Y a aquellos que no desean ese camino, la mayoría, hemos de dotarlos de las bases mínimas del lenguaje metodológico para su posterior actualización. Al menos, con la sensibilidad suficiente como para saber de su necesidad.

Igualmente, en una universidad a la que se le demanda una mayor aproximación al campo profesional, no podemos negar que hay un cierto hueco de empleabilidad para aquellos graduados con competencias avanzadas en metodología, con capacidad para traducir ideas en datos y datos en análisis (o la traducción inversa).

No defiendo que el crear itinerarios de enseñanza-aprendizaje para estos objetivos sea labor exclusiva de las asignaturas de Metodología. Es una labor compartida. Pero ahí los metodólogos hemos de tener un papel muy relevante.

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Elaborado para la Memoria Docente que nadie se va a leer.

martes, julio 15, 2014

¿Por qué va la educación como va en España?

Vale, aceptado, la educación en España tampoco es rematadamente mala. Estamos ligeramente por debajo de la media en los diferentes estudios comparativos internacionales. Y, en general, donde cabía esperar dada la formación e inteligencia promedio del país. Pero este modo de pensar (somos un punto bien cerca de la recta de regresión) apenas da control sobre cómo mejorar los resultados.

Considero que una parte importante del problema es la formación de los futuros profesores. Siempre he sido de esa idea, pero después de impartir docencia en el Grado de Magisterio Infantil pasó a certeza personal. Certeza que apenas podía apoyar más allá de anécdotas.

Ahora puedo presentar algunos datos que señalan que en Magisterio el nivel de exigencia es muy, muy bajo y, así, casi regalan los estudios. De este modo, gente de perfil formativo y cognitivo bajos son quienes entran en los colegios para formar al alumnado. Ser educador es una tarea extraordinariamente exigente y el alumnado egrasado de Magisterio no está a la altura.

Empecemos por la nota de admisión a los estudios de Magisterio. La nota media para aquellos alumnos que acceden a través de las PAU es de 7.66 para Magisterio de Primaria y de 7.50 para Infantil. Esta nota está en torno a un punto por debajo de la nota media global en las PAU. Por tanto, los alumnos que acceden a Magisterio presentan unos resultados académicos muy modestos hasta ese momento en su recorrido educativo.


Pese a su perfil bajo, los estudios de Grado en Magisterio son los que presentan una mayor tasa de rendimiento (relación porcentual entre número de créditos superados y número de créditos matriculados). Esto es, aprueban prácticamente todas aquellas asignaturas en las que se matriculan. El suspenso es ese casi gran desconocido en Magisterio.


Y no sólo aprueban casi todo (repito, pese a su pobre rendimiento académico previo), sino que lo hacen con grandes notas. Los estudiantes de Magisterio están entre quienes acaben el Grado con mejores expedientes académicos.


Magisterio atrae a pobres estudiantes que salen de la universidad como grandes estudiantes. Hay dos posibles explicaciones. Una, que Magisterio hace magia y los transforma. Dos, que ahí casi regalan el título. Me quedo con la segunda explicación.

Y entre todos pagamos el precio de esto.

La información está extraída del informe Datos y Cifras del Sistema Universitario Español. Curso 2013-2014 (PDF aquí).