GOBERNANZA UNIVERSITARIA
Y SU RELACIÓN CON LA PRODUCTIVIDAD CIENTÍFICA: PROPUESTA Y VALIDACIÓN DE UN
MODELO PARA UNIVERSIDADES EN CHILE[1]
UNIVERSITY GOVERNANCE AND ITS RELATIONSHIP WITH SCIENTIFIC PRODUCTIVITY:
PROPOSAL AND VALIDATION OF A MODEL FOR UNIVERSITIES IN CHILE
Luis ARAYA-CASTILLO [2]
Nora Liliana GORROCHATEGUI [3]
|
Recibido
Aprobado |
: : |
25/03/2025 |
|
07/05/2025 |
||
|
Publicado |
: |
21/06/2025 |
RESUMEN: Las universidades tienen
la responsabilidad social de generar y trasmitir el conocimiento acumulado y
generar respuesta frente a los nuevos problemas que aparecen en cada momento
histórico. Dado esto, en la presente investigación se formulan los siguientes
objetivos: 1) proponer un modelo de gobernanza para universidades chilenas que
promueva la productividad científica y 2) validar el modelo desde la
perspectiva de los académicos dedicados a la investigación. Para ello, se
realizaron entrevistas a 30 informantes clave utilizando un instrumento
semiestructurado. A través de un enfoque cualitativo y un análisis de discurso,
mediante la técnica ZMET, se identificaron interacciones clave entre las
variables estructurales. Los resultados muestran consenso en los factores que
vinculan la gobernanza universitaria con la investigación, destacando la
importancia de la cultura y su relación con el desempeño científico. Este
estudio aporta una comprensión de cómo la interacción entre factores formales e
informales dentro de las universidades impacta en la investigación,
contribuyendo al desarrollo de políticas y prácticas efectivas para fomentar la
investigación científica
Palabras clave: Gobernanza
universitaria, investigación científica, análisis de discurso, técnica ZMET, modelo.
ABSTRACT: Universities have a social responsibility to generate and transmit
accumulated knowledge while responding to emerging problems in each historical
moment. Given this, the present study formulates the following objectives: 1)
to propose a governance model for Chilean universities that promotes scientific
productivity and 2) to validate the model from the perspective of academics
dedicated to research. To achieve this, interviews were conducted with 30 key
informants using a semi-structured instrument. Through a qualitative approach
and discourse analysis, employing the ZMET technique, key interactions were
identified between structural variables. The findings reveal a consensus on the
factors linking university governance with research, highlighting the importance
of culture and its relationship with scientific performance. This study
provides an understanding of how the interaction between formal and informal
factors within universities impacts research, contributing to the development
of effective policies and practices to foster scientific research.
Keywords: University governance, scientific research, discourse analysis, ZMET technique,
model.
INTRODUCCIÓN
Las
universidades tienen la responsabilidad de crear y gestionar el conocimiento
(Frank y Meyer, 2007). Esta función social de las universidades surge de la
necesidad de transmitir el conocimiento acumulado y de generar respuestas
frente a los problemas emergentes en cada momento histórico (Araya-Castillo y
Gorrochategui, 2024).
Por
tal razón, desde un enfoque centrado en el management, se hace necesario
conocer cómo estas entidades afrontan y distribuyen sus aspectos
administrativos, financieros y académicos (Thieme et al., 2012; Araya-Castillo
y Rivera-Arroyo, 2021; Araya-Castillo, 2024); de la misma manera que es
primordial entender cómo cada unidad se conforma y relaciona con los demás
entes involucrados en los procesos de toma de decisiones.
En
este sentido, el gobierno de las universidades y/o su gobernanza podría
constituirse en un actor decisivo para la gestión de políticas públicas
necesarias o, en cualquier caso, en un detector lúcido de las dificultades de
tales procesos y, obviamente, en un factor de su corrección (Ganga-Contreras et
al., 2015; Nisar, 2015; Acosta-Silva et al., 2021).
Es
así porque la comprensión de la compleja dinámica entre la gobernanza
universitaria (Balbachevsky, 2017; Ganga-Contreras et al., 2018; Pack, 2020) y
la investigación científica (Araya-Castillo y Escobar-Farfán, 2015; Hue et al.,
2022; Serrano de Moreno et al., 2024) es fundamental para abordar los desafíos
contemporáneos en el ámbito de la educación superior (Ganga-Contreras et al., 2018;
Fatmawati et al., 2024; Ramírez-Cardona y Calderón-Hernández, 2024), por cuanto
es indispensable contar con universidades modernas, flexibles y con mecanismos
que les permitan proporcionar el capital humano necesario para el desarrollo de
la sociedad (Araya-Castillo y Gorrochategui, 2024).
En
consecuencia, considerando que la generación de conocimiento es un bien común
(Ganga-Contreras et al., 2024) y dado que la gobernanza permite la mejor
asignación de los recursos (Acosta-Silva et al., 2021), surge el siguiente
interrogante general: ¿Cómo es la gobernanza de los sistemas investigativos y
su impacto en la productividad científica de las universidades chilenas? Para
responder esta pregunta, el objetivo del trabajo es la propuesta y validación
de un modelo que enfatice la relación entre la gobernanza universitaria y los
resultados de productividad científica.
METODOLOGÍA
El
abordaje general del trabajo adopta un tipo de investigación concluyente
descriptiva con corte transversal o seccional (Malhotra, 2004), que busca
categorizar los elementos (categorías o variables) de los sistemas de
gobernanza universitaria en su interacción con el desempeño obtenido en
términos de producción científica.
En
este estudio se distinguen dos etapas de ejecución interrelacionadas: 1) la
propuesta de un modelo de gobernanza que promueva la productividad científica;
y 2) su validación desde la perspectiva de los académicos dedicados a la
investigación.
La
investigación se enfoca en el sector universitario chileno, caracterizado por
una expansión significativa de su matrícula (Alarcón y Dzimińska, 2023), un
alto nivel de competitividad (Brunner y Alarcón, 2023) y complejidad
(Araya-Castillo et al., 2018), así como por un marco regulatorio exigente
(Pérez Carvajal y Catalán Cueto, 2022; Alarcón et al., 2025).
No
obstante, el análisis estratégico de la educación superior trasciende el caso
de Chile, ya que constituye un tema de gran relevancia para América Latina
(Araya-Castillo, 2024). En este contexto, se espera que las universidades
desempeñen un papel clave en el crecimiento económico, la competitividad
nacional, la optimización de los procesos productivos y la promoción del
bienestar individual. Asimismo, su contribución resulta fundamental para la
reducción de las brechas de desigualdad y la movilidad social (Gallegos Macías
et al., 2022; Castillo et al., 2023; Araya-Castillo, 2024).
En
la construcción del modelo teórico se garantiza la validación de expertos (Deng
y Dart, 1994), por cuanto su elaboración considera las reuniones sostenidas con
5 académicos (hombres y mujeres) de universidades chilenas que tienen una
dilatada trayectoria en investigación. Con la propuesta de modelo, esta
investigación adopta un enfoque cualitativo con alcance descriptivo (Gioia et
al., 2013; Gioia, 2021), para validar la relación entre la gobernanza
universitaria y la productividad científica desde la perspectiva de los
académicos dedicados a la investigación. Se emplea la metodología de análisis
del discurso (Araya-Castillo et al., 2022) con el apoyo de la herramienta ZMET
de elicitación de metáforas (Catchings-Castello, 2000; Zaltman, 1996, 2014),
adecuadas para profundizar en la construcción simbólica de la gobernanza
universitaria y su impacto en la investigación.
Las
preguntas se formulan sobre los elementos que configuran la gobernanza
universitaria en lo que dice relación con las decisiones que regulan,
condicionan o proveen sustento al trabajo de investigación de los académicos.
Además, con estas preguntas de tipo indirectas se logra reducir la deseabilidad
social de las respuestas que se consiguen en las entrevistas estructuradas.
Se
realizan entrevistas a 30 informantes clave, utilizando un instrumento
semiestructurado de carácter proyectivo con el objetivo de identificar los
consensos en sus percepciones sobre los factores que influyen en la relación
que se presenta entre la gobernanza universitaria y la producción científica.
Con este tamaño muestral se alcanza la saturación de la categoría (Denzin y
Lincoln, 2000), ya que a partir de la entrevista 27 se repiten las respuestas
de los entrevistados sobre el tema en estudio.
El
estudio de campo se realiza entre los meses de diciembre del 2024 y enero del
2025. La muestra que es intencionada y seleccionada por conveniencia (Malhotra,
2004), está compuesta por académicos cuya principal dedicación es la
investigación o que combinan esta actividad con funciones de gestión en cargos
directivos, tales como vicerrectorías, decanaturas y direcciones de escuela.
Este grupo incluye tanto hombres como mujeres con distintos niveles de
antigüedad en la academia, representando la diversidad del sector universitario
en Chile. Dicha diversidad se manifiesta en sus áreas de investigación, que
abarcan múltiples disciplinas, así como en su desempeño en universidades
públicas y privadas de distinto tamaño, ubicadas tanto en la capital como en
diferentes regiones del país. Esta muestra heterogénea permite explorar de
manera integral los factores individuales y contextuales que inciden en sus
experiencias y percepciones, enriqueciendo el análisis de la relación entre
gobernanza universitaria y producción científica.
Las
entrevistas son transcritas y se someten a un proceso de codificación temática
que se guía por el modelo teórico presentado en la Figura 1. La aplicación de
la entrevista semiestructurada de elicitación de metáforas sigue un proceso
flexible, adaptado a los informantes clave, en donde las preguntas se ajustan
según las respuestas y el flujo de la conversación. La entrevista se lleva a
cabo mediante la plataforma Google Meet, registrando el audio y utilizando un
enfoque dialéctico para estimular respuestas detalladas sobre el fenómeno de
estudio. Las entrevistas tienen una duración promedio de 30 a 45 minutos.
Posterior a la realización y grabación de las entrevistas, las respuestas de
los participantes son transcritas a texto y analizadas mediante el software
cualitativo Atlas.ti por medio de las herramientas de codificación y
saturación.
A
través de esta codificación deductiva, se identifican segmentos clave en cada
variable del modelo, asegurando su presencia en todas las entrevistas para
validar su existencia y relevancia (Gioia et al., 2013; Kull, 2020; Gioia,
2021). En este proceso, los datos cualitativos, fundados en narraciones
asociadas a imágenes metafóricas, se analizan para identificar patrones comunes
entre los participantes, los cuales están constituidos por temáticas emergentes
que se agrupan en conceptos o códigos más amplios que forman las conclusiones
del estudio. La técnica de análisis que se emplea es la codificación emergente
de segmentos relevantes para construir categorías que agrupan significados
comunes entre los participantes (Araya-Castillo et al., 2022; Letzkus-Palavecino
et al., 2022; Álvarez-Maldonado et al., 2023).
Además,
se utiliza una técnica basada en el software Atlas.ti que consiste en medir las
coocurrencias entre los diferentes códigos identificados en los discursos, para
examinar las interrelaciones entre los distintos temas, analizando la
superposición de contenidos y la frecuencia con la que ciertos códigos aparecen
juntos en el discurso de los entrevistados (Coulter y Zaitman, 1994; Zaltman,
2014; Gioia, 2021). Para fortalecer este análisis, se aplica una prueba de
chi-cuadrado sobre la matriz de coocurrencias, lo que permite evaluar la
dependencia o independencia entre las variables del modelo.
Este
proceso, que combina el análisis temático mediante codificación deductiva, el
estudio de coocurrencias y la prueba estadística de chi-cuadrado, proporciona
una validación empírica del modelo teórico propuesto (Zaltman, 1996; Gioia et
al., 2013; Kull, 2020). En la Tabla 1 se detallan los pasos de la
investigación.
Tabla
1
Pasos
de la investigación
|
Paso |
Descripción |
|
Definición del
objetivo |
Explorar la relación
entre la gobernanza universitaria y la productividad científica desde la
perspectiva de los académicos dedicados a la investigación. |
|
Propuesta de modelo
teórico |
Realización de
reuniones con 5 académicos con trayectoria en investigación para proponer un
modelo teórico sobre la influencia de la gobernanza universitaria en la
productividad científica. |
|
Recolección de datos |
Aplicación de
entrevistas semiestructuradas a 30 informantes clave con enfoque proyectivo
para identificar consensos sobre factores influyentes. |
|
Enfoque metodológico |
Investigación
cualitativa con alcance descriptivo basada en análisis de discurso mediante
la técnica ZMET. |
|
Codificación de datos |
Transcripción y
codificación temática guiada por el modelo teórico, asegurando la
identificación de segmentos clave en cada variable. |
|
Análisis de
coocurrencias |
Identificación de
interrelaciones entre temas a partir de la superposición de contenidos y la
frecuencia de aparición conjunta en los discursos. |
|
Prueba estadística |
Aplicación de prueba
chi-cuadrado sobre la matriz de coocurrencias para evaluar la dependencia o
independencia entre variables. |
|
Validación del
modelo |
Combinación de análisis
temático, coocurrencias y chi-cuadrado para respaldar empíricamente el modelo
propuesto. |
|
Resultados e
interpretación |
Identificación de
factores clave en base a la evidencia sobre la relación entre la gobernanza
universitaria y la productividad científica. |
Nota. Elaboración propia.
RESULTADOS
Cada
parte de la investigación tiene un resultado; la primera consiste en la
propuesta de un modelo teórico, en tanto que la segunda corresponde a su
validación. Respecto a lo primero, el modelo teórico que explica la relación
entre la gobernanza universitaria y la productividad científica considera la
influencia de factores institucionales en distintos niveles organizacionales
(Figura 1). Este modelo se fundamenta en la teoría institucionalista, la cual
sostiene que las estructuras y prácticas organizacionales están moldeadas por
normas, regulaciones y presiones del entorno institucional (Selznick, 1948;
Meyer y Rowan, 1977; Zucker, 1977, 1983, 1988). Bajo esta perspectiva, las universidades
no solo responden a criterios de eficiencia interna, sino también a exigencias
externas provenientes de las transformaciones sociales, agencias reguladoras,
políticas gubernamentales y expectativas del sector productivo y del entorno
académico (Araya-Castillo y Rivera-Arroyo, 2021; Jiménez-Bucarey et al., 2023;
Ganga-Contreras y Araya-Castillo, 2024). La Figura 1 esquematiza el modelo.
Figura
1
Modelo
de gobernanza universitaria y su relación con la producción científica
Nota. Elaboración propia.
En el modelo propuesto, a nivel
macro se incluye el conjunto de normas, valores, creencias y principios que son
compartidos por la sociedad y que configuran la cultura nacional que a su vez
impacta en la política educativa y en las regulaciones de calidad que
condicionan la estructura y prioridades de las universidades. A nivel meso se
analiza la cultura organizacional de estas instituciones de educación superior
y sus prácticas de gobernanza interna, como las decisiones presupuestarias y de
asignación de recursos. En tanto que a nivel micro, se examina cómo estas
condiciones de gobernanza interna son influenciadas por los indicadores de
desempeño y por la formación y compromiso de los investigadores, y las redes de
cooperación que éstos pueden generar. En síntesis, el
modelo propone tres niveles interconectados, que abarcan elementos del contexto
normativo-social general, de la organización interna de las instituciones de
educación superior y del comportamiento de los investigadores y la evaluación
del desempeño de la producción científica.
Los resultados de la
segunda parte del trabajo respaldan el modelo teórico propuesto en la Figura 1,
y la relevancia de las distintas variables que lo componen, las cuales se
presentan y validan mediante material empírico cualitativo. En la Tabla 2 se especifica
la categoría de cada variable, su frecuencia de aparición en los discursos de
los informantes clave, y se incluye un ejemplo textual para ilustrar su
significado.
Tabla
2
Codificación
de discurso de los participantes.
|
Código |
Frecuencia |
|
Cultura |
101 |
|
Política |
15 |
|
Regulación de la
Calidad |
8 |
|
Estructura de
Gobierno |
8 |
|
Presupuesto |
44 |
|
Asignación de
Recursos |
33 |
|
Formación de
Recursos Humanos |
19 |
|
Indicadores de
Desempeño |
34 |
|
Cultura
Organizacional |
27 |
|
Compromiso |
11 |
|
Redes de
Colaboración |
17 |
|
Desempeño |
29 |
Nota. Elaboración propia mediante Atlas.ti
La primera variable que se
denomina “cultura” es considerada por los informantes clave como una de las que
mayor impacto tiene en el proceso de investigación científica. Se define como
un conjunto de prácticas, valores y creencias que se presentan a nivel país e
impactan directamente en la producción de conocimiento. La participante 8
señala que “la diversidad de las culturas tiene que ver con el respeto o el
fomento al desarrollo de las distintas culturas y sus creencias, su
religiosidad, su manera de concebir el mundo”. Esta visión resalta cómo la
cultura influye en el ambiente de la investigación, no solo como un objeto de
estudio, sino también como un factor determinante en los procesos
investigativos.
Por otro lado, la “cultura”
también se vincula con la adaptación de las universidades y académicos a la
evolución de las problemáticas de interés, desarrollo de la literatura y marco
regulatorio. El participante 13 explica cómo ha evolucionado la investigación a
lo largo del tiempo, especialmente en el ámbito de las ciencias sociales: “ahora
no se puede no investigar.. nosotros si pensamos en la investigación hace 20,
25, 30 años atrás, para los que ya tenemos algún rato en esto, sobre todo en
nuestras áreas de las ciencias sociales, que no tienen una cultura tradicional
de investigación, a diferencia de otras áreas como más en las ciencias exactas,
etcétera, que sí hay una cultura más arraigada”.
Además, la “cultura”
impacta directamente a la gestión de la investigación y las políticas
institucionales. Según el participante 13, “el hecho de establecer acciones
concretas a través de políticas de estructura, de formas de gobierno que
permitan que las mujeres accedan a ciertos beneficios.. estamos haciendo
acciones muy concretas a nivel institucional”. Esta afirmación subraya la
importancia de integrar la “cultura” nacional en relación con la igualdad de
género y su relación con la evolución de las prácticas científicas, destacando
la necesidad de ajustar las políticas para que la investigación refleje una
mayor diversidad de voces y contextos.
La segunda variable se
denomina “política” y en lo que respecta a la investigación científica se
define como un conjunto de acciones, normas y estrategias institucionales y
estructurales diseñadas para orientar y promover la investigación en diversos
contextos. La “política” educativa en investigación implica el hacer, como
señala el participante 13, quien subraya que “generar políticas de estrategia,
estructuras, reglamentos, etcétera.. son pasos fundamentales para avanzar en la
investigación”. No se trata únicamente de definir el marco de acción, sino de
implementar acciones concretas que den forma y dirección a los procesos
investigativos.
En este sentido, la
participante 8 resalta la relevancia de la construcción colectiva y del
consenso en el proceso de toma de decisiones. Ella menciona que “también [los
actores] se han mirado al espejo en la construcción institucional”, sugiriendo
que la “política” educativa no debe imponerse de manera unidireccional, sino
que debe estar centrada en la reflexión crítica y la participación de todos los
actores involucrados en la investigación. En relación con las normas y la
claridad en los procedimientos, la participante 25 enfatiza la importancia de
tener “claridad de norte y especificidad en el procedimiento” dentro de la
política educativa. Según ella, “es fundamental que existan normas y pautas
claras para que la investigación siga un camino definido”.
La tercera variable se
denomina “regulación de la calidad” y se define como un conjunto de normas,
procesos y mecanismos destinados a garantizar que los productos de la
investigación, como los conocimientos generados, sean relevantes, útiles,
éticamente responsables y de alto nivel científico. El participante 20 señala
que “los criterios institucionales de la calidad en la investigación científica
varían según las instituciones y los mercados en los que éstas compiten”. Según
este participante, la calidad es un factor determinante en el proceso de
regulación y evaluación, destacándose la diferencia entre aquellas
instituciones que priorizan la calidad más que la cantidad.
Por otro lado, el
participante 22 señala que “la calidad de la investigación debe estar alineada
con un sentido práctico y no ser solo una pretensión individualista de
generación de nuevo conocimiento”. Para él, la calidad de la investigación debe
tener un impacto social tangible y de relevancia, buscando siempre la mejora
del bienestar y la calidad de vida de las personas. En este sentido, la
“regulación de la calidad” no solo asegura que los proyectos se realicen con
altos estándares académicos, sino que también incluye el beneficio práctico y
social que los resultados de la investigación pueden generar.
La cuarta variable se
denomina “estructura de gobierno” y se define como el conjunto de sistemas,
normas y procesos que regulan la toma de decisiones, la gestión y las
relaciones dentro de las universidades, con el objetivo de garantizar que las
investigaciones se conduzcan de manera eficiente, inclusiva y sostenible. El
participante 9 enfatiza que “el gobierno corporativo y la gestión son conceptos
centrales dentro de la investigación, especialmente cuando se aborda desde la
perspectiva de responsabilidad social corporativa”. Según él, la estructura de
gobierno en el contexto universitario implica cómo se organizan y regulan las
instituciones para lograr un buen desempeño, dentro de un marco de
administración y gestión de la investigación. Lo cual implica, según el
participante 17, que la estructura de gobierno se debe conectar con modelos de
regulación que aseguren un funcionamiento eficiente y ético dentro de las
instituciones.
Por otro lado, el
participante 13 subraya que “las formas de gobierno han tenido que adaptarse a
los cambios que han ido surgiendo”, lo que sugiere que la estructura de
gobierno debe ser flexible y capaz de evolucionar en respuesta a las nuevas
realidades, tales como las transformaciones tecnológicas, las regulaciones
contra el acoso y las necesidades de inclusión de género. Además, menciona que
dentro de las estructuras de gobierno son relevantes la participación de los
actores y la gestión de la diversidad para crear un entorno más inclusivo y
equitativo en la investigación científica. También destaca la necesidad de
implementar “acciones concretas a través de políticas de estructura, de formas
de gobierno, tanto a nivel local (como el Estado chileno) como global, con el
fin de fomentar la participación de las mujeres en la ciencia”.
La quinta variable se
denomina “presupuesto” y se refiere a los recursos financieros y materiales
necesarios para llevar a cabo un proyecto de investigación. Los participantes
destacaron que los presupuestos en investigación están estrechamente ligados a
la infraestructura disponible, la asignación de fondos y la gestión de recursos
dentro de las instituciones. El participante 5, por ejemplo, comenta que “los
recursos institucionales se asignan de manera priorizada”, lo que refleja cómo
el presupuesto disponible influye en las decisiones sobre qué proyectos reciben
apoyo. Además, el participante 29 señala que “los recursos siempre son
escasos”, subrayando la importancia de la eficiencia en su uso, pues la escasez
obliga a gestionar cuidadosamente cada asignación.
En este sentido, las
limitaciones y obstáculos derivados de la falta de recursos son una
preocupación recurrente. El participante 2 describe que “la asignación de
recursos para investigaciones que no se han ganado fondos es muy limitada y
esto puede llevar a una investigación muy acotada en su alcance”. Esta falta de
recursos impone límites claros al potencial de los proyectos. Por lo cual, los
participantes enfatizan la dependencia de fondos externos para garantizar el
éxito de las investigaciones.
La sexta variable se
denomina “asignación de recursos” y se refiere a la distribución de los
recursos necesarios para llevar a cabo proyectos de investigación dentro de una
universidad. Estos recursos incluyen financiamiento, infraestructura, apoyo
institucional y acceso a softwares, bibliotecas o bases de datos. Es así como
la disponibilidad de infraestructura y recursos materiales es fundamental.
Según la participante 10, “tenemos muchos, muchos recursos a través de
bibliotecas virtuales que nos permiten bases de datos.. fundamentales desde el
punto de vista de la investigación, en distintas áreas de conocimiento”.
Además, los desafíos de la
gestión de recursos son una preocupación importante. El participante 5 destaca
que “los recursos institucionales que se asignan de manera priorizada.. van a
someterse a distintos eventuales cambios de curso por los obstáculos que puedan
aparecer en el camino”. Este comentario subraya que, además de la
disponibilidad de recursos, la gestión eficaz de los mismos es crucial, ya que
éstos se deben ajustar a las necesidades y desafíos que surgen durante el
proceso de investigación.
La séptima variable se
denomina “formación de recursos humanos” y en relación con la investigación
científica, se entiende como un proceso integral que desarrolla competencias,
capacidades y actitudes necesarias para que los académicos contribuyan
eficazmente al avance del conocimiento. Esto implica que el desarrollo de
capacidades en investigación es fundamental para la generación de conocimiento
en las diversas disciplinas, ya que como señala el participante 14, “se realiza
mucha, mucha investigación y.. curiosamente los psicólogos igual tienen mucha
investigación”, lo que también refleja la importancia de la investigación como
un eje central del proceso formativo.
Asimismo, se resalta la
necesidad de que los académicos mantengan un enfoque equilibrado entre la
enseñanza y la investigación, reconociendo que pocos logran dedicarse
exclusivamente a la investigación. Tal como subraya el participante 18, al
indicar que “la capacidad de equilibrar la deben tener todos los académicos, ya
que son pocos quienes se pueden dedicar sólo a la investigación”. Y, en este
proceso también son vitales la reflexión y el análisis, ya que como señala la
participante 26, “la capacidad de análisis y de sobre análisis, de reflexión
importante” es crucial para el proceso investigativo, enfatizando la relevancia
de potenciar o desarrollar habilidades críticas y reflexivas para abordar
problemas complejos y generar conocimiento relevante.
La octava variable se
denomina “indicadores de desempeño” y en el contexto de la investigación
científica se define como las métricas utilizadas para evaluar y medir el
progreso, los resultados y el impacto de los proyectos realizados. Estos
indicadores son esenciales tanto para guiar los procesos de investigación como
para la toma de decisiones institucionales y la adaptación a las nuevas
exigencias en la producción científica. El participante 13 explica que los
indicadores permiten obtener una “mirada panorámica de lo que está ocurriendo
en la investigación”, ya que no solo consideran los resultados inmediatos, sino
también el impacto y las decisiones a tomar en el futuro. Según él, “nosotros
hoy en día, cuando hablamos de gobernanza y producción científica, estamos
pensando en cómo nos organizamos, en cómo participamos, en cuáles son los
resultados que estamos obteniendo, cuál es el impacto”.
Por su parte, el
participante 12 enfatiza que los indicadores de desempeño están estrechamente
relacionados con el esfuerzo y la dedicación. En su perspectiva, para que los
resultados de investigación sean los esperados, es relevante que los académicos
dediquen tiempo y atención a los indicadores, y que busquen la forma de
apoyarse en otros investigadores. Por esta razón, el participante 1 señala que
los indicadores son esenciales para alcanzar objetivos y metas dentro de un
contexto colaborativo. Menciona que “el objetivo es un elemento claro [dentro
de un proyecto], representa una meta donde llegan los [investigadores]… en
definitiva, un objetivo o una meta a la cual queremos aspirar en función
también de optimizar indicadores”.
La novena variable se
denomina “cultura organizacional” y se define como un conjunto de valores,
actitudes y prácticas compartidas dentro de una institución, que influyen en
cómo se lleva a cabo la investigación y cómo se articulan los esfuerzos tanto
institucionales como personales. El participante 13 señala que dentro de las
universidades se impulsa una “cultura organizacional” orientada a la acción,
buscando promover el acceso de las mujeres a las carreras científicas. Esto lo
complementa con su afirmación de que “los proyectos de investigación deben
responder a las exigencias de lo que debe ser la producción científica, hacia
dónde se debe dirigir y que sea aplicada, que sea adecuada, pertinente y que
responda a necesidades particulares”.
A su vez, el participante 1
subraya que la investigación debe estar alineada con “un lineamiento
institucional”, lo cual se relaciona con lo planteado por la participante 24,
quien resalta la importancia del “transitar del investigador dentro de la
estructura institucional”, refiriéndose a cómo la “cultura organizacional”
impacta en las decisiones y en los caminos que los investigadores deben seguir
para acceder a recursos y apoyos dentro de la institución. Este proceso de
transitar destaca cómo las dinámicas institucionales impactan en las
trayectorias de los investigadores, influyendo directamente en las
oportunidades que tienen para avanzar en sus proyectos de investigación.
La décima variable se
denomina “compromiso” y puede entenderse como una postura hacia el proceso de
investigación que involucra dedicación personal, superación de obstáculos y
persistencia hacia el cumplimiento de objetivos. Este compromiso se refleja en
las experiencias y testimonios de los participantes, donde la participante 6
pone énfasis en la claridad de los objetivos y la satisfacción que siente al
alcanzarlos. Ella comenta, “ya tengo todo listo, estoy en el ambiente que
quería estar y finalmente estoy feliz…”, lo que resalta cómo el compromiso se
asocia con la dedicación personal para cumplir con los objetivos
investigativos.
De manera similar, el
participante 15 destaca la autonomía en el proceso investigativo y cómo el
cumplimiento de los objetivos proporciona satisfacción. En este proceso es
necesario manejar la tensión emocional y los sacrificios personales, donde el
participante 22 destaca que el compromiso no solo está relacionado con el
resultado, ya que “requiere una alta tolerancia a la frustración.. esfuerzo
personal, compromiso familiar, etcétera”. En tanto que la participante 25
resalta que la investigación es un proceso gradual que implica el camino hacia
la meta, mencionando que “debemos ir solventando para poder cumplir con
nuestros objetivos y llegar al final a un feliz término de nuestra
investigación”.
La variable undécima se
denomina “redes de colaboración” y se define como un conjunto de relaciones
interconectadas y cooperativas entre individuos e instituciones, donde se
comparten recursos, conocimientos, habilidades y objetivos comunes para avanzar
en la producción y difusión del conocimiento. Esta colaboración se manifiesta
en contextos de trabajo grupales y en interacciones más amplias que se generan
entre diversas instituciones y disciplinas académicas. La participante 9 se
refiere a la importancia de la colaboración en el ámbito investigativo, aunque
reconoce la naturaleza individual de muchos procesos. El participante 4
refuerza este punto de vista al señalar que se generó un cambio de paradigma en
la visión del investigador: “Mi juicio es que antes el investigador era una
persona solitaria”, destacando cómo las redes de colaboración han transformado
la naturaleza del trabajo investigativo, convirtiéndolo en un esfuerzo más
colectivo y compartido.
Asimismo, el participante
22 explica cómo las redes de colaboración permiten que los investigadores con
mayor experiencia guíen a los más jóvenes, señalando que “existe una red de
colaboración que permite que aquellos que tienen más experiencia vayan
enseñando las pautas y rutas de acción”. Lo cual, según la opinión del
participante 1, resalta lo crítico que es la colaboración en la generación y
difusión del conocimiento, indicando que “no es posible hoy día entender el
proceso de generación y difusión del conocimiento sin un fundamento básico de
colaboración”.
Por último, la variable
duodécima se denomina “desempeño” y se refiere a los resultados alcanzados a
través de la investigación, según las distintas métricas de la producción
científica. Estos resultados de investigación pueden contribuir de manera simultánea
a los investigadores y universidades, cuando se trata de publicaciones
científicas, difusión en medios de prensa, exposición en encuentros de
investigación, y adjudicación de fondos concursables externos. Pueden
repercutir directamente a los investigadores en lo que dice relación con la
realización de consultorías y participación en directorios; beneficiar a las
universidades con la posición que éstas pueden alcanzar en los rankings de
calidad nacionales e internacionales; y favorecer al país en su conjunto cuando
la transferencia tecnológica y los proyectos de innovación contribuyen a
encontrar soluciones a problemáticas que aquejan a la sociedad.
Se destaca que el desempeño
en la investigación es visto como un proceso secuencial y estructurado, donde
se pasa de la formulación de ideas y objetivos, a la ejecución de proyectos y
obtención de resultados. Esta idea es expresada por la participante 6, quien
señala “ya tengo la idea, luego aplico el instrumento, la entrevista en la
población seleccionada, luego ya logro los resultados y finalmente estoy feliz
porque ya terminé la investigación”. En tanto que el participante 13 amplía
esta perspectiva del desempeño al incluir una visión integral del proceso de
investigación. De acuerdo con este participante, cuando se realiza
investigación se debe tener “una mirada panorámica de lo que está ocurriendo”,
por cuanto es deseable que los investigadores tengan la habilidad de adaptarse
a las exigencias cambiantes del contexto.
De esta forma, mediante
metáforas visuales se logra profundizar en el entendimiento de cómo piensan y
sienten los académicos respecto de la influencia que la gobernanza
universitaria tiene en la producción científica, explorando las percepciones,
actitudes y emociones subyacentes sobre el fenómeno de estudio. Este enfoque
metodológico se basa en la premisa de que el pensamiento humano es
fundamentalmente inconsciente y se expresa mejor mediante imágenes y metáforas
que por palabras directas y racionales.
DISCUSIÓN
DE RESULTADOS
Las
categorías codificadas en los discursos generan una frecuencia por categoría y
una frecuencia de coocurrencia que se detalla en la Figura 2. Esta frecuencia
de coocurrencia permite evidenciar los vínculos entre las diferentes categorías
del modelo de la Figura 1, otorgándole consistencia a las relaciones del
modelo. Para evidenciar este vínculo entre categorías, se aplica la prueba de
chi-cuadrado, donde los resultados que se obtienen indican la existencia (o no)
de una asociación significativa entre las variables evaluadas.
Figura
2
Matriz
de coocurrencias
Nota. Elaboración propia
mediante Python.
El
valor de chi-cuadrado obtenido fue de 660.8185, lo que sugiere una diferencia
sustancial entre las frecuencias observadas y las esperadas bajo la hipótesis
de independencia. El p-valor asociado es extremadamente bajo (p =
2,7821x10-75), y mucho menor que el umbral comúnmente utilizado de 0,05, lo que
proporciona evidencia concluyente para rechazar la hipótesis nula, sugiriendo
que hay una relación significativa entre las variables evaluadas.
Con
lo anterior se concluye que las variables (categorías) que componen el modelo
de la Figura 1 no son independientes entre sí, sino que se interrelacionan
dando lugar a la frecuencia de coocurrencias. Esto implica que cuando los
informantes clave del sector académico expresan su percepción sobre la forma en
que la gobernanza universitaria influye en la producción científica, no
necesariamente lo hacen para una variable en particular, ya que en una opinión
se puede hacer referencia a más de una variable. Esto ocurre cuando el
participante 29 expresa que “la frustración es muy grande.. sin embargo, uno
tiene que ir dándole el sentido en la medida de que va obteniendo resultados de
investigación”. En esta expresión el participante hace referencia a las
variables “compromiso” (cuando señala que se debe dar sentido a lo que se hace)
y “desempeño” (cuando señala que se obtienen resultados de investigación).
La
matriz de coocurrencias de la Figura 2 muestra las frecuencias observadas entre
diferentes categorías, donde un alto nivel de coocurrencias entre las variables
podría reflejar interacciones relevantes dentro del modelo propuesto (Smircich,
1983; Ertimur y Coskuner-Balli, 2015), y por el contrario, un bajo nivel de
coocurrencias sugiere una escasa interacción de dichas variables en el análisis
(Lawrence y Lorsch, 1967; Pfeffer, 1993).
En
este contexto, destacan algunas relaciones. La “asignación de recursos” con una
coocurrencia de 33 está estrechamente vinculada con “presupuesto”, lo cual
sugiere que la gestión y distribución de los recursos financieros dentro de la
organización universitaria depende en gran medida de las decisiones que se
adoptan en la planificación presupuestaria. También se observa que la “cultura”
con una coocurrencia de 25 está fuertemente vinculada con la “cultura
organizacional”, lo que pone de manifiesto que los valores y normas que se
comparten en la sociedad influyen en el comportamiento de los académicos y en
las prácticas que se generan al interior de las universidades. Y se aprecia que
el “desempeño” se relaciona en 29 ocasiones con los “indicadores de desempeño”,
y por consiguiente se justifica que la medición de la productividad científica
es adecuada en la medida de que responda a criterios formales de cumplimiento.
Como
consecuencia, los resultados que se obtienen permiten establecer un consenso
cognitivo de los académicos respecto de sus percepciones de la relación entre
la gobernanza universitaria y la productividad científica, identificándose
factores relevantes en estas percepciones (Gioia, 2021). De esta forma, el
gráfico de red de la Figura 3 proporciona una visión del modelo mental de los
investigadores que participan en el sector de educación superior de Chile,
mostrando las relaciones y conexiones entre diferentes temas.
Figura
3
Red
de coocurrencias
Nota. Elaboración propia
mediante Python.
Siguiendo
con el análisis, el modelo de la Figura 1 se transforma en un mapa de proceso
en la Figura 4, orientado por el gráfico de red de la Figura 3. En el centro de
esta red, la “cultura” (frecuencia de 101) emerge como el nodo más importante,
lo que resalta su relevancia al orientar los patrones de comportamiento que son
compartidos y aceptados por quienes integran la sociedad. Por lo tanto, se
desprende que la “cultura” del país, que representa el inicio del proceso
(círculo verde), influencia en cómo los académicos perciben la investigación
científica y el rol que tienen en la generación de conocimiento.
En
este sentido, la “cultura” impacta en la “cultura organizacional” (frecuencia
de 27) de las universidades, la cual se relaciona directamente con el
“compromiso” (frecuencia de 11) de los académicos y con sus “redes de
colaboración” (frecuencia de 17), y por consiguiente con el “desempeño”
(frecuencia de 29) que pueden alcanzar en productividad científica. Esto
refleja cómo la “cultura organizacional” de una universidad se puede constituir
en un activo estratégico de sus procesos de investigación.
Asimismo,
la “cultura” también influye en la “política” (frecuencia de 15) educativa del
sector universitario de Chile y en las normativas de la “regulación de la
calidad” (frecuencia de 8) que controlan el funcionamiento de estas
instituciones. Entonces, la “cultura” genera las bases que regulan las
actividades y la dinámica competitiva de las universidades, lo cual se refleja
en la “estructura de gobierno” (frecuencia de 8) que establecen para cumplir
con su planificación estratégica y proyecto educativo.
Esta
“estructura de gobierno” determina la forma en cómo los tomadores de decisiones
de las universidades planifican y gestionan el “presupuesto” (frecuencia de 44)
y la “asignación de recursos” (frecuencia de 33). Esto es relevante, por cuanto
la sostenibilidad financiera de las universidades determina si están en
condiciones de invertir en la “formación de recursos humanos” (frecuencia de
19), lo que se manifiesta en la contratación de académicos con preparación y
experiencia en investigación y/o en el desarrollo de carrera de investigadores
con proyecciones de crecimiento.
Por
su parte, la “formación de recursos humanos” establece las condiciones para la
configuración de los “indicadores de desempeño” (frecuencia de 34), por cuanto
los objetivos y metas institucionales, que se materializan en las métricas de
productividad (por ejemplo, número de publicaciones y proyectos externos
adjudicados), deben alinearse con lo que el equipo de académicos es capaz de
conseguir en función de sus condiciones personales (por ejemplo, formación y
experiencia en investigación) y restricciones estructurales (por ejemplo, carga
en docencia y roles de gestión).
Sin
embargo, para que se genere cumplimiento de los “indicadores de desempeño” no
es suficiente con la formalidad, sino que de manera importante, y tal como se
dijo previamente, se requieren establecer políticas internas que incentiven y
recompensen el “compromiso” de los académicos y lo que éstos pueden aportar o
recibir de las “redes de colaboración”. Lo anterior es determinante para que
las universidades cumplan con la función social de generar y transferir el
conocimiento, y con esto se alcance el “desempeño” esperado, que es el fin
principal de todo el proceso (círculo rojo).
Figura
4
Mapa
de proceso del consenso cognitivo
Nota. Elaboración propia mediante Bizagi.
CONCLUSIONES
Esta
investigación valida el modelo que se propone en la Figura 1. Se proporciona
evidencia de la interdependencia que se genera entre las variables (categorías)
analizadas. Dentro de estas variables, es la “cultura” la que actúa como un
nodo central en la red de relaciones que se generan al interior de las
universidades cuando los académicos ejecutan proyectos de investigación en las
diferentes disciplinas de conocimiento. En este proceso también muestran un
alto nivel de coocurrencia la “cultura organizacional”, “presupuesto”,
“asignación de recursos”, “indicadores de desempeño” y “desempeño”. En tanto
que la “política”, “regulación de la calidad”, “estructura de gobierno”,
“formación de recursos humanos”, “compromiso” y “redes de colaboración”, se
presentan con interacciones más periféricas, pero la conexión que tienen con
las otras categorías destaca la importancia que tienen para que la
investigación que se desarrolla sea de calidad, fomente la inclusión, se haga
con eficiencia en el uso de los recursos, contribuya a la solución de
diferentes problemáticas de la sociedad, y cumpla con los estándares éticos.
No
obstante, a pesar de la rigurosidad de la metodología utilizada, se presentan
algunas limitaciones. El análisis se centra en una muestra por conveniencia de
académicos investigadores, lo que puede restringir la generalización de los
resultados a otras instituciones académicas del sector de educación superior de
Chile o en otros contextos geográficos. La heterogeneidad de las instituciones
educativas podría influir en la dinámica de las relaciones entre las
categorías, lo que sugiere que los resultados podrían no ser aplicables de
manera uniforme en todos los entornos educativos. Además, con la utilización de
frecuencias de coocurrencia y la prueba de chi-cuadrado no se captura
completamente la naturaleza causal de las relaciones. Aunque la coocurrencia sugiere
vínculos significativos, no permite profundizar en la causalidad o en los
mecanismos subyacentes que explican estos vínculos.
Por
lo tanto, se derivan algunas futuras líneas de investigación. Para explorar los
mecanismos causales que subyacen a las relaciones observadas entre las
categorías, se podrían utilizar diseños de investigación que combinen
herramientas cuantitativas y cualitativas. En este escenario, se podría
analizar el rol que otras variables pueden tener en la moderación o mediación
de la relación que se genera entre la gobernanza universitaria y la
productividad científica, tales como el tamaño y antigüedad de las universidades,
las disciplinas que imparten, la amplitud de su postgrado, y si son parte de
algún consorcio. También, se podría realizar una investigación longitudinal a
fin de obtener una visión más dinámica de la evolución de las relaciones que se
generan entre las variables a lo largo del tiempo a fin de identificar desafíos
a la gobernanza de las universidades.
Sin
embargo, la investigación tiene importancia teórica y práctica. Es uno de los
primeros estudios que propone y valida un modelo que relaciona la gobernanza
universitaria con la productividad científica. Este tema resulta de relevancia
social en el contexto actual de la educación superior, donde las universidades
han adquirido un papel central como motores de la competitividad económica. Su
contribución se manifiesta tanto en la formación de capital humano altamente
calificado como en la generación de un conocimiento científico y tecnológico
cada vez más sofisticado. En este sentido, comprender las interacciones entre
las distintas categorías permite obtener una visión más profunda de los
factores que influyen en el desarrollo del proceso investigativo y en sus
resultados, lo que puede servir como base para la formulación de políticas
públicas en materia de investigación, así como para el diseño de estrategias
institucionales que fortalezcan el desempeño de las propias universidades.
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