教育不平等研究领域的配置分析

Q4 Arts and Humanities
D. Pineda-Ospina
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摘要

目的:分析教育不平等研究的智力结构。方法:根据文献计量工作的发展,设计了一种混合方法策略。从定量的角度来看,对SCOPUS和ISI网络科学数据库在教育不平等领域的科学论文产出进行了统计处理,并建立和分析了衡量科学绩效、其发展和演变的书目指标。从定性的角度,对已确定的文件进行了文献、语义和内容分析。信息处理在Modeler SPSS、Atlas TI、Sicmat和Knime软件中进行。结果:教育不平等领域被确定为一个综合领域,自20世纪90年代末以来,该领域的分析和方法学得到了进一步发展,不同的学科被纳入了这项研究。结论和讨论:教育不平等领域的知识结构以其高绩效和知名度为特征,经济、心理学或人文学科为理论和实践发展做出了重大贡献。然而,通过将机器学习、大数据和深度学习纳入分析,确定了新的方法。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Análisis de la configuración del campo de estudio de la desigualdad educativa
Objetivo: Analizar la estructura intelectual del estudio de la desigualdad educativa. Metodología: Se diseñó una estrategia metodológica mixta a partir del desarrollo de un ejercicio bibliométrico. Desde la perspectiva cuantitativa, se desarrolló el procesamiento estadístico de la producción de documentos científicos de las bases de datos Scopus e ISI Web of Science en el campo de la desigualdad educativa y se construyeron y analizaron indicadores bibliométricos que permitieron la evaluación del rendimiento científico, su desarrollo y evolución. Desde la perspectiva cualitativa, se desarrolló análisis documental, semántico y de contenido sobre los documentos identificados. El procesamiento de la información se realizó en los softwares Modeler SPSS, Atlas ti, SicMAT y Knime. Resultados: Se identifica el campo de la desigualad educativa como consolidado, donde se destaca un mayor desarrollo analítico y metodológico desde finales de los noventa donde se incorporan distintas disciplinas al estudio. Conclusiones y discusiones: La estructura intelectual del campo de la desigualdad educativa se caracteriza por su alto rendimiento y visibilidad, donde disciplinas como la economía, la psicología o las humanidades han aportado significativamente al desarrollo teórico-práctico. Sin embargo, se identifican nuevos enfoques con la incorporación al análisis a partir del machine learnig, big data y deep learnig.
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