How covid-19 lockdown time was predicted: implications of “collective intelligence” in educational research

• Antonio Matas Terrón ^[1] ; Carmen Sánchez Barroso ^[1] ; José Manuel Ríos Ariza ^[1]
  1. [1] Universidad de Málaga

     Universidad de Málaga

     Málaga, España

     
• Localización: IJERI: International journal of Educational Research and Innovation, ISSN-e 2386-4303, n. 15, 2021, págs. 101-113
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Cómo se predijo el tiempo de confinamiento por la covid-19: implicaciones de la “inteligencia colectiva” en la investigación educativa
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• Resumen
  • español

    La Covid19 ha supuesto una de las mayores amenazas mundiales desde la segunda guerra mundial. Los modelos formales para estimar su evolución han sido múltiples, pero no se ha encontrado ninguno que estimase el tiempo de confinamiento, lo que podría aportar un dato para gestionar la ansiedad de la ciudadanía ante la incertidumbre. Este estudio se planteó hacer una estimaciónde los días de confinamiento en España, utilizando la Inteligencia Colectiva. Otros dos objetivos fueron analizar la precisión de la estimación y debatir el potencial del procedimiento para la investigación en Educación. Se contó con una participación de 203 sujetos. Se realizó un análisis descriptivo, estimación de parámetros y un grupo de discusión. Los resultados muestran una estimación relativamente precisa, con diferencia por edad y género. Finalmente se debate sobre la capacidad de usar la inteligencia colectiva como recursos docentes, así como para la investigación e innovación educativa. Se comentan sus limitaciones y la necesidad de estudiarse con más profundidad por parte de la Pedagogía.

  • English

    Covid19 is one of the biggest global threats since the Second World War. The mathematical models regarding its evolution have been many, although none was found estimating how long confinement would be in Spain. This study aim was to estimate the days of confinement in Spain, using Collective Intelligence. Other both objectives were set out, to analyze the estimation accuracy and to debate about possibilities of Collective Intelligence in Education. A non-probability sample of 203 people was recruited. It was conducted a descriptive analysis, estimation of parameters and a focus group too. The results show a good estimation, with differences by age and gender. Finally, the capacity of Collective Intelligence as teaching resources as well as to research in education is debated.