Mapa de Investigación sobre el Aprendizaje

 

digitalpromise-researchmap

http://researchmap.digitalpromise.org

 

El Mapa de Investigación sobre del Aprendizaje ayuda a los líderes de la educación, los diseñadores de políticas y los desarrolladores de tecnología a acceder rápidamente a los hallazgos de las investigaciones científicas sobre aprendizaje en los diferentes temas y disciplinas que pueden ser de utilidad para la toma de decisiones informadas sobre como aprenden las personas.

 

Como centros de aprendizaje en el siglo XXI, las bibliotecas deberían estar más implicadas en la ciencia del aprendizaje. Para apoyar mejor a los usuarios y diseñar programas eficaces de biblioteca, se necesitan mejores herramientas para entender cómo aprenden las personas mejor y cómo facilitar el aprendizaje. El Mapa de Investigación de Digital Proimise responde a esta necesidad conectándonos directamente con los resultados de la investigación sobre educación y aprendizaje. A través de dos visualizaciones interactivas de datos, se pueden explorar miles de artículos de más de 180 revistas científicas. El Mapa de Investigación ofrece una manera sencilla de ver, buscar y ordenar artículos de investigación, y ayuda a descubrir nuevos temas de interés. Si queremos visualizar información sobre el aprendizaje de las matemáticas, explore el tema de Math Learning para encontrar enlaces a artículos de investigación y expertos en el campo. 

El mapa fue construido usando datos de más de 100,000 artículos publicados entre 2007 y 2016, encontrados en 184 revistas académicas de la base de datos Web of Science. Se analizó el registro bibliográfico (título, palabras clave, autor, referencias citadas y resumen) para cada artículo y se creó una red de acoplamiento bibliográfico, para vincular artículos compartiendo al menos dos referencias comunes.

A continuación, se utilizo un algoritmo para detectar grupos de artículos con enlaces densamente compartidos. En la vista de red, los artículos pertenecientes a la misma materia se agrupan en nodos o círculos, que llamamos “temas”. El tamaño del círculo es proporcional al número de artículos que contiene. Del mismo modo, la anchura de un arco de borde de color en la vista es proporcional al número de artículos que contiene. En ambas vistas de mapa, el grosor de las líneas (o acordes) entre los temas indica cuán fuertemente están conectados. Se utiliza el mismo algoritmo a los artículos de cada tema para dividirlos en subtemas.

Después se revisaron los documentos más citados y representativos de cada tema y subtemas para crear etiquetas y descripciones. El análisis de datos y la visualización se completó utilizando BiblioTools y D3.

Tres formas de navegar por la herramienta:

  1. Consultar las vistas interactivas, que muestran temas de investigación y subtemas, y cómo se conectan entre sí. Para ello haga clic en un tema para ver los artículos de investigación y más información en profundidad.
  2. Seleccione “Topics” en la barra de herramientas superior para saltar directamente a una de las 11 páginas de temas. Cada página del tema incluye un resumen de las investigaciones relevantes, publicaciones de blog y enlaces relacionados.
  3. Utilice la ” “List View” para ver los datos de cada tema en un formato de lista.

También dispones de un tutorial de ayuda

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