La metodología de la investigación es “la disciplina que se encarga del estudio crítico de los procedimientos, y medios aplicados por los seres humanos, que permiten alcanzar y crear el conocimiento en el campo de la investigación científica” (Gomez Bastar Sergio. (2012). metodología de la investigación. estado de México: red tercer milenio).

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Procedimiento ordenado que se sigue para establecer el significado de los hechos y fenómenos hacia los que se dirige el interés científico para encontrar, demostrar, refutar y aportar un conocimiento (del sitio web metodología de la investigación: http://profesores.fi-b.unam.mx/jlfl/Seminario_IEE/Metodologia_de_la_Inv.pdf).

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La metodología de la investigación se puede conceptualizar como una disciplina de apoyo a las demás asignaturas que conforman el plan de estudios de las diversas carreras profesionales que ofrecen las instituciones de Educación Superior (Maldonado Jose Ángel. 2015, septiembre 21, la metodología de la investigación. gestiopolis).

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MÉTODO CIENTÍFICO.

Según la definición de F. S. Kerlinger el método científico se entiende como “el estudio sistemático, controlado, empírico y crítico de proposiciones hipotéticas acerca de presuntas relaciones entre varios fenómenos”. El método científico es un procedimiento que aplicamos en las ciencias y se inicia a través de la observación. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Partes de un método científico.

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Observación: 

Consiste en la recopilación de hechos acerca de un problema o fenómeno natural que despierta nuestra curiosidad. Las observaciones deben ser lo más claras y numerosas posible, porque han de servir como base de partida para la solución. 

 

Hipótesis: 

Es la explicación que nos damos ante el hecho observado. Su utilidad consiste en que nos proporciona una interpretación de los hechos de que disponemos, interpretación que debe ser puesta a prueba por observaciones y experimentos posteriores. Las hipótesis no deben ser tomadas nunca como verdaderas, debido a que un mismo hecho observado puede explicarse mediante numerosas hipótesis.

 

Experimentación: 

Consiste en la verificación o comprobación de la hipótesis. La experimentación determina la validez de las posibles explicaciones que nos hemos dado y decide el que una hipótesis se acepte o se deseche. 

Teoría: 

Es una hipótesis en cual se han relacionado una gran cantidad de hechos acerca del mismo fenómeno que nos intriga. Algunos autores consideran que la teoría no es otra cosa más que una hipótesis en la cual se consideran mayor número de hechos y en la cual la explicación que nos hemos forjado tiene mayor probabilidad de ser comprobada positivamente. 

Ley: 

Consiste en un conjunto de hechos derivados de observaciones y experimentos debidamente reunidos, clasificados e interpretados que se consideran demostrados. En otras palabras, la ley no es otra cosa que una hipótesis que ha sido demostrada mediante el experimento. La ley nos permite predecir el desarrollo y evolución de cualquier fenómeno natural.

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ÁREAS DE INVESTIGACIÓN DE LAS CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN

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Algoritmos, Complejidad y Aplicaciones.

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Esta área se enfoca en la concepción de algoritmos eficientes en optimización no lineal, teoría de grafos, para la evaluación de consultas particulares de bases de datos muy grandes en genómica, recuperación de imágenes, búsquedas en la web y geometría elemental. También se estudia la complejidad en computación científica (cotas superiores e inferiores de complejidad en el contexto numérico, semi numérico y simbólico).

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Lógica y Lenguajes.

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Esta área se centra en el estudio de aspectos fundacionales de las ciencias de la computación. Comprende el estudio de sistemas lógicos tanto desde el punto de vista teórico como también su aplicación en técnicas de demostración automática, model checking y detección de inconsistencias u omisiones en documentación legal.  Aborda problemáticas relacionadas con la sintaxis (autómatas, gramáticas) y semántica (teoría de tipos, definición de nuevas primitivas) de lenguajes y el estudio de modelos de cómputo (sistemas de reescritura, cálculo lambda y cálculo de procesos). Asimismo, se estudian aspectos de computabilidad:  a un nivel más aplicado, se analiza la complejidad computacional de diferentes sistemas y, a un nivel más teórico, se analiza la jerarquía computacional de máquinas ideales.

 

Investigación Operativa.

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La Investigación Operativa se define como la ciencia de la toma de decisiones. El trabajo dentro de esta área incluye el desarrollo de métodos y algoritmos capaces de analizar simultáneamente variables y escenarios posibles, para determinar políticas óptimas para un problema dado.

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Las líneas actuales de investigación del área se centran principalmente en: Combinatoria poliedral. Desarrollo de algoritmos de separación. Métodos exactos para problemas de programación entera: branch and cut, branch and price, branch and cut and price. Metaheurísticas para problemas de optimización combinatoria. Revenue Management. Algoritmos para problemas de optimización on-line. Estudio de clases de grafos: caracterizaciones, reconocimiento y algoritmos para diferentes problemas.

 

Los integrantes del grupo cuentan con amplia experiencia en el análisis, modelado y desarrollo de software para problemas de optimización y logística en organizaciones y empresas de varios rubros de producción o de servicios.

 

Inteligencia Artificial e Ingeniería de la Información y del Conocimiento.

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La Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina que, en su visión más moderna, se centra en la investigación y desarrollo de diversos aspectos de los agentes informáticos racionales. Dichos agentes suelen dividirse en cinco tareas 1) percibir/capturar su entorno, 2) representar internamente tales percepciones y el conocimiento del dominio, 3) razonar y sacar conclusiones a partir del conocimiento adquirido, 4) aprender a partir de las situaciones resueltas nuevo conocimiento y, finalmente, 5) actuar/operar sobre su entorno como consecuencia de las etapas anteriores. El área incluye grupos trabajando en temas relacionados a la primera tarea como el de: Percepción y Reconocimiento de Patrones (en particular el Procesamiento de Imágenes), Procesamiento del Habla y del Lenguaje Natural, Extracción de Información, etc. En el estudio de aspectos de la segunda tarea se inscriben los grupos Búsquedas Heurísticas, y de Lógica y Representación del Conocimiento. Entre los enfoques para el problema de razonamiento están los grupos de Demostración Automática, Razonamiento Aproximado, Razonamiento No-monótono, Revisión de Creencias y Sistemas Expertos.

 

Ciencias Computacionales de la vida y Sistemas complejos.

 

Esta área se centra en la aplicación de las tecnologías de la información y las comunicaciones al estudio de problemas en las ciencias naturales e ingeniería. Se abordan el modelado y simulación en sistemas complejos en ciencias computacionales de la vida, en hidrodinámica, en ingeniería hidráulica fluvial e hidrología, en sistemas de eventos discretos, en control de sistemas híbridos. Se estudian herramientas y metodologías formales para el modelado y la simulación y la performance y escalabilidad en computación distribuida en un contexto de HPC y Grid Computing.

 

Ingeniería de Software.

 

El área comprende métodos, ambientes y herramientas que dan soporte automatizado o semi-automatizado para la construcción de sistemas que hacen un uso intensivo de software. Los integrantes del área tienen interés en la especificación, construcción, análisis, verificación, validación y síntesis de artefactos vinculados al proceso de desarrollo de software utilizando tanto métodos formales como empíricos.

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