por Ejemplos de entornos simulados
El principal paradigma que compite con la transferencia basada en la similitud es la teoría de la transferencia basada en principios (Judd, 1908), que se centra en la coherencia de los principios, reglas o leyes entre entornos, independientemente de la variación contextual superficial. Este enfoque propone que el aprendizaje puede generalizarse más fácilmente, siempre que haya principios o reglas equivalentes en los contextos de aprendizaje y de transferencia. Sin embargo, es muy difícil lograr una transferencia de aprendizaje generalizada entre dominios que solo están relacionados de forma imprecisa (Sala y Gobet, 2017). No obstante, la formación en RV no suele tener como objetivo lograr mejoras generales en los dominios. En cambio, como la RV pretende recrear el entorno de rendimiento, el objetivo es una transferencia cercana entre dominios estrechamente acoplados, como es común en el aprendizaje humano. El reto al que se enfrenta el campo de la formación en RV es establecer si una simulación es lo suficientemente realista, y cómo mejorar los aspectos del realismo que realmente importan para una transferencia efectiva. Creemos que una mejor comprensión de la fidelidad y la validez en el diseño y las pruebas de los entornos de RV puede ayudar a superar este reto.
Citas de validación académica
La fiabilidad y la validez son las dos características más importantes y fundamentales en la evaluación de cualquier instrumento o herramienta de medición para una buena investigación. El propósito de esta investigación es discutir la validez y la fiabilidad de los instrumentos de medición que se utilizan en la investigación. La validez se refiere a lo que mide un instrumento y a lo bien que lo hace. La fiabilidad se refiere a la fe que se puede tener en los datos obtenidos por el uso de un instrumento, es decir, el grado en que cualquier herramienta de medición controla el error aleatorio. Aquí se ha intentado revisar la fiabilidad y la validez, y amenazarlas con algunos detalles.
B – Historia del pensamiento económico, metodología y enfoques heterodoxos > B4 – Metodología económicaC – Métodos matemáticos y cuantitativos > C1 – Métodos y metodología econométrica y estadística: General
Abowitz, D. A., & Toole, T. M. (2010). Mixed Method Research: Fundamental Issues of Design, Validity, and Reliability in Construction Research. Journal of Construction Engineering and Management, 136(1), 108-116.
Google scholar
Antecedentes: En relación con los cambios a nivel macro y la creciente complejidad del sistema académico, un número creciente de estudios comenzó a investigar el impacto del contexto de trabajo percibido en el bienestar y la satisfacción laboral de los académicos. Este contexto se caracteriza por una dualidad única: los académicos ya no pueden definirse como libres de estrés, pero al mismo tiempo siguen estando satisfechos y comprometidos con su trabajo. Es necesario evaluar el entorno académico no sólo en términos de estrés y tensión, sino también en términos de qué experiencias son fuentes de satisfacción. El estudio tenía como objetivo explorar las propiedades psicométricas de un nuevo instrumento (AQoLW) para evaluar las características específicas del contexto del trabajo académico y del entorno que caracterizan la calidad de vida de los académicos en el trabajo.
Método: Se aplicó una escala de 24 ítems a académicos (profesores titulares, asociados y auxiliares) de una universidad pública del norte de Italia. Los ítems se definieron para representar las principales actividades académicas con el fin de medir si los encuestados percibían cada una de ellas como una exigencia desafiante o un obstáculo. La escala se administró en línea a 1.012 académicos, 443 mujeres (48,7%), con una edad media de 51,1 años (DE = 8,2). Con el fin de probar tres modelos teóricos subyacentes a AQoLW, se extrajo aleatoriamente una muestra de entrenamiento (242 participantes) y se analizó mediante un análisis factorial confirmatorio (AFC). Se utilizó una muestra de validación con los 668 participantes restantes para probar la invariabilidad de la medición mediante el papel del mejor modelo que surgió de la muestra de entrenamiento.
Buscar la validación académica
Cuando una prueba o medición está «validada», significa simplemente que el investigador ha llegado a la conclusión de que el instrumento mide lo que estaba destinado a medir. En otras palabras, la validez no es más que la opinión de un experto.
Jupp, V. (2006). VALIDEZ. En V. Jupp (Ed.), The SAGE Dictionary of Social Research Methods. (p. 312). Londres, Inglaterra: SAGE Publications, Ltd. Extraído de https://go.openathens.net/redirector/ncu.edu?url=http%3A%2F%2Fmethods.sagepub.com%2FReference%2Fthe-sage-dictionary-of-social-research-methods%2Fn214.xml
No existen pruebas estadísticas de validez. Sin embargo, en algunos casos de validación, un investigador puede recibir una declaración de otro investigador indicando que cree que el instrumento mide lo que fue diseñado para medir. En otros casos, el instrumento desarrollado por el investigador original será utilizado (con permiso) por otros investigadores que estén realizando estudios similares. El uso repetido del instrumento es una fuerte indicación de que el instrumento fue diseñado para medir lo que se propuso.
