Self-organizing maps as methodological tool for research evaluation of Dissertations: the case of teaching Social Sciences in Spain

Authors

DOI:

https://doi.org/10.7203/relieve.24.1.12345

Keywords:

Scientometrics, Research Evaluation, Doctoral Theses, Self Organizing Maps, Neural Networks, Methodological Tools, Social Science Teaching

Abstract

This paper has as main objective to demonstrate how the use of neural networks, self-organized maps type, is a potentially clarifying tool in the treatment, analysis and visualization of scientometric data, specifically, in the case of the analysis of the Spanish doctoral theses in teaching Social Sciences, indexed in TESEO database and defended between 1976 and 2014. A census of 301 doctoral theses has been recovered, analyzed according to autonomous communities (Andalusia and Catalonia), five-year term groups, thematic categories and educational stages. In Andalusia, research has concentrated its production in the stages of Primary and Secondary Education, and in the thematic of Didactics of Geography. The dissertations production is highest in the five-year period 1986-1990 and 2001-2005. In Catalonia, research deals mainly with the stages of Secondary and Higher Education, and the theme of Didactics of Social Sciences. The most productive five-year periods in Catalonia were 1991-1995, 1996-2000, 2001-2005 and 2006-2010.

Author Biographies

Elvira Curiel-Marín, Universidad de Granada

Doctora en Ciencias de la Educación con mención internacional por la Universidad de Granada. Miembro del grupo de investigación HUM-567 de Evaluación de la Investigación y de Programas Educativos Andaluces. Profesora en el Departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación, Universidad de Granada.

Lucía Isabel Passoni, Universidad Mar del Plata

Doctora en Ingeniería, orientación Electrónica y Magister en Gestión Universitaria. Trabaja como catedrática de la Universidad Nacional de Mar del Plata en el Departamento de Ingeniería Electrónica y Computación de la Facultad de Ingeniería. Es directora del Laboratorio de Bioingeniería del Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica (ICYTE). Sus áreas de interés en I+D se centran en el desarrollo de técnicas de Inteligencia Computacional para sistemas de soporte a las decisiones. 

Eva María Olmedo-Moreno, Universidad de Granada

Doctora en Pedagogía por la Universidad de Granada y Profesora Titular en el Departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación de la Universidad de Granada, donde imparte la materia troncal de Métodos de Investigación Educativa. Su principal línea de investigación versa sobre “Estrategias de Aprendizaje y el desarrollo de modelos de aprendizaje híbridos en la cultura de la Hiper-globalización-Smart Cities”, tema sobre el que ha dirigido y dirige varias Tesis Doctorales. En la es directora del Departamento MIDE y coordinadora del Programa de Doctorado de Ciencias de la Educación.

Antonio Fernández-Cano, Universidad de Granada

Doctor en Filosofía y Ciencias de la Educación. Trabaja como catedrático de universidad en el departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación de la Universidad de Granada. Sus aéreas específicas de interés y especialización son la evaluación de la investigación, la cienciometría pedagógica, el estudio de las tesis doctorales y las metodologías complementarias para la evaluación de programas educativos.

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Published

2018-07-03

Issue

Vol. 24 No. 1 (2018)

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Research Articles

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