Barreras epistemológicas para la arquitectura de los datos y la significación en el modelo predictivo de la ciencia
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Argota Pérez, George [3] ; Valenzuela Herrera, Rita L. [4] ; Huamán Espinoza, Gladys R. [4] ; Aroste Andía, Rosa [1] ; Hernández Huamani, Emily [1] ; Gavilán Chávez, Percy [1] ; Duran Llaro, Kony L. [2]
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[1] Universidad Privada San Juan Bautista
Universidad Privada San Juan Bautista
Perú
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[2] Universidad César Vallejo
Universidad César Vallejo
Provincia de Trujillo, Perú
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[3] Centro de Investigaciones Avanzadas y Formación Superior en Educación, Salud y Medio Ambiente ¨AMTAWI¨. Puno, Perú
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[4] Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica (UNICA). Ica-Perú
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- Localización: Revista Campus, ISSN-e 1812-6049, Vol. 25, Nº. 30, 2020 (Ejemplar dedicado a: Campus XXX), págs. 329-335
- Idioma: español
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Resumen
Los datos y la significación representan estructuras secuenciales para la relevancia científica. El propósito del estudio fue identificar barreras epistemológicas en la arquitectura de los datos y la significación del modelo predictivo de la ciencia. El estudio se realizó desde enero hasta julio del 2020 seleccionándose mediante un muestreo probabilístico aleatorio, 100 artículos de Scopus donde se accedió a través, de la plataforma ScienceDirect como herramienta científica de búsqueda. Las estructuras secuenciales se compararon mediante la prueba t-Student considerándose significativos los resultados con un nivel de confianza del 95% y dónde se encontró diferencias entre ellas (t = -53,88; p = 7,09). Se observó que, el análisis de los datos fue menos relevante en comparación con la importancia que se atribuye a su significación. Se concluyó que, la identificación de las barreras epistemológicas para la arquitectura de los datos y la significación en el modelo predictivo de la ciencia representa una guía a considerarse para la medición de las variables y su interpretación hacia un conocimiento científico.
