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Fundamentos del Centro Virtual de Adquisición de Lenguaje

 Fundamentos de la Investigacion Cientifica en el Estudio de la Adquisición del Lenguaje y las Ciencias del Lenguaje

Principios de Colaboración

Principios para Compartir Datos

Aplicación de los principios


Fundamentos de la Investigación Científica en el Estudio de la Adquisición del Lenguaje y las Ciencias del Lenguaje

 La investigación primaria en el área del lenguaje y las ciencias del lenguaje debe ser evaluada bajo los mismos fundamentos científicos rigurosos de cualquier otra ciencia. Además, dicha investigación enfrenta retos únicos.

Nuestra era digital trae consigo nuevas posibilidades y nuevos retos para llevar a cabo investigaciones en esta área. Los avances en ciber-infraestructura pueden ahora aplicarse a la investigación primaria y secundaria en el campo de la adquisición del lenguaje y las ciencias del lenguaje relacionadas con este campo.

Al mismo tiempo que la investigación en esta área cobra mayor fuerza a través de la  colaboración, la calidad y validez científica de la investigación primaria se vuelve más importante que nunca. Los fundamentos científicos que se comparten deben ser la base de estas colaboraciones y de estos nuevos avances de la investigación. 

Ahora nosotros debemos cultivar no solamente nuevas infraestructuras de investigación, sino también una nueva infraestructura del aprendizaje. Dichas infraestructuras deben ser distribuidas y deben abarcar el tiempo y el espacio, no solamente de un laboratorio a otro sino que también de una nación a otra y entre fronteras lingüísticas.

Principios de Colaboración

 Se necesitan grupos de investigación interdisciplinarios para estudiar las preguntas actuales más importantes de la adquisición del lenguaje. Ahora nuestra era digital nos lo permite mediante la forma de las "comunidades virtuales", creando nuevas promesas y nuevos retos.

 La colaboración dentro de las disciplinas y a través de ellas es primordial en esta nueva cultura. Las comunidades virtuales deben establecer principios para la colaboración que involucren compartir materiales, datos y análisis que expandan las posibilidades de cualquier investigación individual y las protejan a ellas y a su trabajo.     

 

Principios para Compartir Datos

En el modelo típico del trabajo empírico en la adquisición del lenguaje, las personas que recolectan y codifican los datos son las mismas personas que generan la hipótesis, diseñan el experimento y después analizan los datos y presentan los resultados a la comunidad. El Centro Virtual busca darles a los datos recolectados, para un estudio particular, usos nuevos y diferentes –para estudios que se basen en y desarrollen el trabajo original de una forma novedosa.  Para que una investigación nueva que haga uso de datos antiguos sea sólida y exitosa, un principio fundamental a tomar en cuenta es que aquellos que dirigen la nueva investigación están de hecho colaborando con aquellos que hicieron el estudio original. 

Con frecuencia, los investigadores que realizan trabajos empíricos en la adquisición del lenguaje tienen la sensación de que "conocen los datos". El crecimiento de una investigación frecuentemente es orgánico: los datos recolectados confirman o rectifican una hipótesis, pero los investigadores que llevan a cabo el estudio están conscientes de que tienen un entendimiento o conocimiento más profundo de los datos que frecuentemente los guía a nuevas ideas para trabajos posteriores, les revela los puntos fuertes y las deficiencias del método con respecto al proyecto específico y les proporciona una base para posteriores discusiones o desarrollo de los resultados.

 La importancia de "conocer los datos" es tan grande que cuando un grupo de investigadores colabora en la recolección de los datos, frecuentemente son necesarias reuniones semanales, con comunicación frecuente entre una  reunión y otra, para asegurar la consistencia y mantener al tanto a todos de lo que sucede durante la recolección de los datos. Es incluso común que los miembros de tales grupos sientan que entienden mejor las partes del conjunto de datos que ellos mismos recolectaron o codificaron que las partes que los otros recolectaron y codificaron.

 "Conocer los datos" requiere un rango de observaciones que se extiende aún más allá de lo que es grabado formalmente. Ejemplos de esto son: el conocimiento de las circunstancias en las que los datos fueron recolectados, el conocimiento de los sujetos o de cómo fue la sesión interactiva particular de recolección de datos, el conocimiento de la forma particular en que se tomaron las decisiones de codificación, y el conocimiento de qué rasgos del material visible fueron considerados importantes para la codificación. 

 Ninguno de estos conocimientos constituyen la base para conclusiones científicas acerca de los datos, pero frecuentemente desempeñan un papel importante cuando se desarrolla el análisis y se hacen preguntas. Un principio para la utilización exitosa del Centro Virtual es permitir la mayor transmisión del conocimiento de los datos posible, y proteger la validez de los descubrimientos científicos de la posibilidad de que las personas que escriban las conclusiones no tengan acceso a una pieza fundamental de la información acerca de la forma en que los datos fueron reunidos o codificados.    

[Un ejemplo hipotético es el de un estudio en donde los datos consistan en producción del habla, y los transcriptores utilicen un sistema diferente al del Alfabeto Fonético Internacional y posiblemente transcriban de la misma forma dos pronunciaciones finales de un verbo que son sutilmente diferentes. La diferencia podría ser irrelevante si las hipótesis y las conclusiones del estudio original no conciernen la inflexión verbal, pero algún investigador que utilice los datos para un propósito diferente puede llegar a una conclusión que en realidad no está comprobada por los datos si ese investigador no preparó una nueva transcripción de los datos de audio originales].

Aplicación de los principios

 Hay una evidente aplicación ética de estos principios:

Los colaboradores tienen que ser reconocidos, y los contribuyentes de datos al Centro Virtual deben poder especificar las publicaciones específicas que un trabajo posterior con los mismos datos debe citar. También deben poder especificar otros reconocimientos que se deben hacer en otras circunstancias. (Por ejemplo, algunos investigadores pueden considerar que las fuentes de datos deben ser reconocidos no solamente indirectamente citando un estudio anterior, sino directamente por su nombre en cada publicación que resulte de los datos).

 Existe una lista más larga de las aplicaciones científicas de estos principios. Algunos ejemplos son:

  • Los investigadores deben familiarizarse con todos los documentos e información acerca de los datos del Centro Virtual antes de utilizar los datos, aún y cuando el nuevo estudio propuesto no se relacione directamente con parte de la documentación o los datos.
  • El Centro Virtual debe garantizar una discusión continua con respecto a las maneras de capturar formalmente los distintos tipos de conocimiento que los investigadores que colectan y codifican los datos tienen respecto a su trabajo. 
  • Cuando un análisis nuevo de datos revela conclusiones que contradicen de alguna manera el trabajo original, la nueva investigación debe discutir las metas y conclusiones del trabajo original con cierto detalle y quizá buscar oportunidades para discutir el nuevo análisis con los investigadores originales. [La posibilidad que discutimos aquí no es la de la imposibilidad de replicar los resultados originales bajo las mismas condiciones si no que la nueva investigación probablemente examina hipótesis diferentes o aborda los datos en una forma diferente].