Cuadro Comparativo: Método Científico y Enfoques de Investigación
Alexander Oviedo Fadul
Especialización en Inteligencia Artificial, Corporación Universitaria Minuto de Dios
NRC-199 – Investigación Aplicada
Fanny E. Sacristán
23 de marzo de 2026
Parte 1: Método Científico
| MÉTODO CIENTÍFICO METODOLÓGICO | MÉTODO CIENTÍFICO METODOLÓGICO |
|---|---|
| ¿Qué es? | El método científico es el procedimiento sistemático y ordenado que permite generar conocimiento validado y fundamentado. Es una secuencia de pasos racionales que busca descubrir relaciones, explicar fenómenos y demostrar la veracidad o falsedad de presunciones iniciales, minimizando el sesgo y la subjetividad. |
| ¿Cuáles son sus componentes? | 1. Observación: Percepción directa del fenómeno que genera curiosidad investigativa. 2. Planteamiento del problema: Formulación de preguntas claras sobre lo observado. 3. Hipótesis: Proposición explicativa provisional que debe ser testeable. 4. Experimentación / Recolección de datos: Prueba empírica de la hipótesis o análisis en contexto. 5. Conclusiones: Interpretación de datos para aceptar o rechazar la hipótesis, generando nuevo conocimiento. |
Parte 2: Enfoques de Investigación
| Enfoque | Características | Diferencias | Instrumentos |
|---|---|---|---|
| CUALITATIVO | Es inductivo, interpretativo y flexible. La recolección y análisis de datos ocurren de manera simultánea. No parte de hipótesis estrictas, sino que las construye o adapta en el proceso. Busca comprender fenómenos en su contexto natural. | No busca medir ni generalizar resultados; su objetivo es profundizar en el "por qué" y "cómo" (significados, percepciones). La muestra no necesita ser representativa estadísticamente. El investigador interactúa más de cerca con el objeto de estudio. | Entrevistas a profundidad (estructuradas y no estructuradas), grupos focales, observación participante, análisis de documentos, historias de vida. |
| CUANTITATIVO | Es deductivo, secuencial y estructurado. Parte de hipótesis previamente formuladas que busca probar mediante la medición estadística. Es objetivo e intenta minimizar la influencia del investigador sobre el fenómeno. | Depende de la estadística para establecer relaciones causales y correlaciones en grandes volúmenes de datos. Busca generalizar resultados a partir de una muestra representativa. Sus resultados son replicables y predictivos. | Cuestionarios cerrados con opciones predefinidas, encuestas estandarizadas, escalas de medición (ej. Likert), bases de datos preexistentes, instrumentos de laboratorio. |
Reflexión Personal
Lo que más me ha resultado interesante de esta semana es comprobar, desde la teoría, algo que ya intuía por la práctica profesional: los enfoques cuantitativo y cualitativo no son opuestos irreconciliables, sino herramientas complementarias. En el campo de la Inteligencia Artificial, donde la mayoría de los análisis se basan en métricas estrictas y enfoques deductivos (cuantitativos) para validar modelos, corremos el riesgo de ignorar el factor humano. La lectura de los recursos demostró que entender la percepción y la interacción del usuario final requiere una sensibilidad inductiva (cualitativa).
La profesora Sacristán enfatizó en clase algo que me pareció clave: la elección del enfoque no es una decisión caprichosa ni ideológica, sino que depende directamente del problema que se quiera resolver y de la pregunta de investigación formulada. Esta comprensión metodológica afianza mi compromiso de formular preguntas de investigación más integrales (mixtas) en futuros proyectos de IA, donde pueda medir la eficiencia de un sistema estadísticamente, pero también profundizar cualitativamente en su impacto y adopción por parte de los usuarios.
Referencias
Hernández Sampieri, R., y Mendoza Torres, C. P. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill.
Mendizábal, N. (2018). La osadía en la investigación: el uso de los métodos mixtos en las ciencias sociales. Espacio Abierto, 27(2), 5-20.
Sánchez Flores, F. A. (2019). Fundamentos epistémicos de la investigación cualitativa y cuantitativa: consensos y disensos. Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 13(1), 77-91.