Escala lingüística neutrosófica para la evaluación de la formación de competencias investigativas en los docentes de la Universidad Regional Autónoma de Los Andes

Contenido principal del artículo

Ariel José Romero Fernández
Iruma Alfonso González
Gustavo Adolfo Álvarez Gómez

Resumen

La formación de los docentes universitarios es investigación científica es una necesidad para el perfeccionamiento de la educación superior y el cumplimiento de la misión de las universidades. En este sentido se propone la siguiente investigación con el objetivo de valorar las competencias investigativas de los docentes de la Universidad Regional Autónoma de Los Andes (UNIANDES). El objetivo de la investigación es aplicar una escala lingüística neutrosófica para la evaluación de la formación de competencias investigativas en los docentes de la Universidad Regional Autónoma de los Andes. Para ello se utilizaron métodos y técnicas de carácter teórico, empírico y matemáticos y estadísticos. Se identifican con la utilización del método de expertos (variante Delphi) las 13 competencias investigativas que deben poseer los docentes de la universidad. Por último, se aplica una encuesta a 135 docentes seleccionados de manera aleatoria para valorar el nivel de formación de las competencias investigativas, dando como resultado que casi el 80% considera bueno y excelente su nivel de formación y consideran que se debe profundizar en aspectos como la búsqueda de información científica, procesamiento de datos, utilización de herramientas estadísticas y dominio de normas de citado y referenciado.

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Cómo citar
Escala lingüística neutrosófica para la evaluación de la formación de competencias investigativas en los docentes de la Universidad Regional Autónoma de Los Andes. (2023). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 30, 255-264. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/472
Sección
Articulos

Cómo citar

Escala lingüística neutrosófica para la evaluación de la formación de competencias investigativas en los docentes de la Universidad Regional Autónoma de Los Andes. (2023). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 30, 255-264. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/472