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· Figura 1. Japón y E.U.A., líderes en producción de investigadores en Computación. Imágenes tomadas de |
Introducción
La investigación se entiende como aquella actividad intelectual encaminada a descubrir nuevos conocimientos para comprender la fenomenología de la naturaleza, para resolver problemas de su entorno y para desarrollar tecnología, y no sólo para la formación de recursos humanos en un país como lo define la Gran Enciclopedia Larousse de la referencia [7].
Básicamente la investigación se divide en tres tipos fundamentales según Ralston y Reily [1]:
· Investigación básica
· Investigación más desarrollo (I+D)
· Investigación Aplicada
La distribución de investigadores en computación en todo el mundo es muy desigual, pues mientras en Japón y en los Estados Unidos existen cerca de 400 mil y 270 mil investigadores respectivamente, en algunos países europeos como España o Francia la cifra no rebasa los 40 mil, y qué decir de América Latina donde el porcentaje de investigadores no rebasa 0.5% del total mundial. Para más detalles consultar la referencia [1].
Particularmente sería injusto comparar a México con estos países desarrollados que han tenido recursos disponibles para invertir en investigación. Pero si lo comparamos con países como Chile, Argentina, Brasil, Venezuela y Cuba, veremos que superan a México en cuanto a publicaciones científicas internacionales se refiere; pues en México apenas y alcanzábamos la cifra de un doctor en computación o informática por cada millón de habitantes, según Ralston y Reily en la referencia [1] que data de hace 17 años. Brasil en ese entonces tenía dos doctores en computación por cada millón de habitantes y Chile contaba con seis doctores por cada millón de habitantes. Ver referencia [1].
Actualmente aunque en México existen cerca de 500 doctores distribuidos en diversas áreas de la computación según el REMIDEC, citado por Hanna Oktaba en la referencia [9]; la proporción se mantiene más o menos igual respecto del comparativo de Ralston y Reily en [1], pues aunque se ha tenido un crecimiento rápido de especialistas, en términos absolutos son pocos para una nación de 100 millones de habitantes, según Christian Lemaitre, citado en la referencia [8]. El presente trabajo no pretende dar un comparativo de la investigación en computación sino mostrar los distintos paradigmas de trabajo que hay en ella:
· El paradigma teórico,
· El paradigma experimental y
· El paradigma de diseño
Y sus características. Además, se propone una metodología y planificación para hacer investigación y se termina con el planteamiento de cómo poder estructurar y publicar en medios de difusión los trabajos científicos hechos por los investigadores.
2. Paradigmas de Investigación
en Computación e Informática
Según Denning, en su escrito citado en la referencia [2] existen por lo menos tres paradigmas de trabajo que los investigadores en computación e informática utilizan para hacer trabajos científicos con los cuales descubrir nuevos conocimientos: el teórico, el experimental y el de diseño.
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Figura 2. España y Francia representan el 15% del total de Investigadores en http://www.fondos10.net/wp-content/uploads/2010/07/Bandera- de-Espa%C3%B1a.jpg |
2.1. El paradigma teórico
El paradigma teórico es en donde se construyen patrones conceptuales y notaciones para entender las relaciones entre componentes en un determinado dominio, y la consecuencia lógica de axiomas y leyes. Su utilización se remite al siguiente algoritmo:
Iteración
{
1. Definición del problema: Caracterizar los objetos de estudio
2.Enunciar el Teorema: Hacer hipótesis sobre las posibles relaciones entre los objetos de estudio
3.Demostración: Determinar si las relaciones planteadas en 2 son ciertas
4.Interpretar los resultados
}
El uso del paradigma teórico requiere de:
1. Definiciones: introducción de nuevos conceptos, cuyo significado se establece en base a previos conceptos conocidos. El nuevo concepto por definir debe ser consistente y no recurrente.
2. Teoremas: proposiciones que pueden ser demostradas.
3. Lemas: proposiciones cuya demostración es necesaria antes de establecer un teorema.
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· Figura 3. México pasó de tener 75 doctores en computación |
4. Corolarios: proposiciones que se deducen inmediatamente de otras ya demostradas.
5. Teorías: conjunto de declaraciones que se desean poder hacer sobre un cierto fenómeno. Es un subconjunto de hechos más unas reglas de derivación basadas en una lógica.
6. Axiomas: son proposiciones fundamentales no demostradas y aceptadas como ciertas.
2.2. El paradigma experimental
El paradigma experimental llamado también de abstracción o modelado, explora nuevos sistemas, arquitecturas y modelos, en un campo de aplicación concreto, a la luz de nuevos conceptos y teorías. Su algoritmo de utilización es:
Iteración
{
1. Formular hipótesis
2. Construir un modelo formal y hacer una predicción sobre dicho modelo
3. Diseñar un experimento, llevarlo a cabo y obtener resultados
4. Analizar los resultados obtenidos
}
El uso del paradigma experimental requiere de:
1. Notaciones particulares: Ω, θ, Ψ, etc.
2. Dependencia de datos: caso más favorable, caso medio, y el peor de los casos.
3. Tiempo de ejecución: rendimiento.
4. Comparación de algoritmos: complejidad, orden, eficiencia, etc.
2.3. El paradigma del Diseño
El paradigma del diseño es en donde se construyen sistemas informáticos y sistemas computacionales para campos de aplicación concretos. Su algoritmo de uso es el siguiente:
Iteración
{
1. Establecer los requerimientos del sistema
2. Realizar la especificación
3. Diseñar e implementar el sistema
4. Probar el sistema
}
El utilizar el paradigma del diseño para escribir trabajos científicos requiere de conceptos de ingeniería de software tales como:
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Figura 4. Imagen de la Cray Origin 2000, una de las computadoras |
1. La planeación: actividad donde se planea la solución del problema a resolver y se adecua la estrategia de solución sugerida a un ciclo de vida de software determinado.
2. El análisis: donde se capturan requisitos y se define el “QUE” se va a implementar.
3. El diseño propiamente dicho: donde se define el “COMO” se va a implementar el sistema.
La implementación: que define la traducción a código fuente del diseño, compilación, ejecución, pruebas y depuración.
3. Metodología de investigación
en computación e Informática
La metodología que aquí se propone tiene como finalidad modelar la serie de pasos que un investigador lleva a cabo al hacer investigación, independientemente del paradigma de investigación que utilice.
La figura 5 muestra el modelo de la metodología en cuestión en donde se puede observar que, a partir del estudio del área se define una motivación o razón por la cual llevar a cabo una investigación en ella, para dar paso a la generación de objetivos, definición de metas y método a seguir para lograr alcanzarlas, finalmente se valoran los resultados, de manera que si existen problemas por resolver se puede uno regresar a los niveles anteriores para repetir el proceso en forma de cascada; en caso de no haberlos se publican los resultados. Es importante resaltar que la planificación que se haga del trabajo investigativo se hace en base a objetivos, por tanto, no está prefijado el periodo de tiempo que tardará la investigación. Además, existe influencia de muchos factores externos. Por otra parte, la propia naturaleza del proceso de investigación obliga a reconsiderar continuamente los objetivos planteados, en base a los resultados obtenidos tal como ya se ha explicado.
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· Figura 5. Modelo metodológico de la investigación en informática |
6. Conclusiones
1. La investigación es una actividad intelectual que descubre nuevos conocimientos para la formación de recursos humanos.
2. La distribución de la investigación en todo el mundo es desigual.
3. Los paradigmas de trabajo en investigación son: el teórico, el experimental y el de diseño.
4. Se ha propuesto una metodología para hacer investigación en computación que es independiente de los paradigmas de trabajo y esta centralizada en los objetivos y no en el tiempo.
Referencias
[1] A. Ralston, E.D. Reilly, “Encyclopedia of Computer Science”, IEEE Press, 1993.
[2] P.J. Denning, “Computer Science: Disciplinary Structure”, En RALS93.
[3] S. Ramón y Cajal, “Los tónicos de la Voluntad: Reglas y Consejos sobre Investigación Científica”. Espasa-Calpe. ISBN: 9788493443979. Madrid 1995.
[4] J. Lane, SIGGRAPH’89, Guide for Authors. Computer Graphics, Vol 22. 1988.
[5] R. Levin, D.D. Redell, “An Evaluation of the Ninth SOSP submissions. How to write a good systems paper. Computer Graphics”. 1988.
[6] S.L. Peyton, J. Hughes, J. Launchbury. “How to give a good research talk”. ACM SigPlan Notices. 1993.
[7] Gran Enciclopedia Larousse. Editorial Planeta De Agostini. 1988. Madrid, España.
[8] Christian Lemaitre y León. “Urge impulsar investigación sobre computación en México”. Red Mexicana de Investigación y Desarrollo en Computación (REMIDEC). Notimex. El UNIVERSAL. México, D.F., 2008.
[9] Hanna Oktaba. “50 años de la computación en México”. Software Gurú. Conocimiento en Práctica. No. 20. ISSN: 1870-0888. México. Julio 2008.
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