[METACOGNICIÓN] Experiencia formativa en análisis cualitativo: Del aprendizaje tradicional a la experticia con MAXQDA

Reflexión sobre el módulo Técnicas de Investigación

Junnior Calcaño Álvarez

202531179@issu.edu.do

Facilitadora: Dra. Nour Adoumieh Coconas

Programa de Maestría en Lengua y Literatura ISFODOSU

Febrero 2026

RESUMEN

Este artículo presenta una reflexión crítica sobre la experiencia formativa en el módulo de Técnicas de Investigación, con énfasis en el análisis cualitativo mediante MAXQDA. Se documenta el proceso de investigación sobre comprensión lectora en educación secundaria, destacando la transición de métodos tradicionales hacia herramientas digitales avanzadas. El análisis aborda siete dimensiones: experiencia formativa, proceso de indagación, uso de inteligencia artificial, codificación cualitativa, escritura académica, reflexión metodológica y proyección investigativa. Los hallazgos evidencian que la integración de software especializado y herramientas de IA, cuando se usa con criterio académico, fortalece el rigor metodológico del análisis cualitativo y democratiza el acceso a técnicas avanzadas de investigación.

Palabras clave: análisis cualitativo, MAXQDA, investigación educativa, inteligencia artificial, codificación inductiva.

ABSTRACT

This article presents a critical reflection on the formative experience in the Research Techniques module, with emphasis on qualitative analysis using MAXQDA. The research process on reading comprehension in secondary education is documented, highlighting the transition from traditional methods to advanced digital tools. The analysis addresses seven dimensions: formative experience, inquiry process, use of artificial intelligence, qualitative coding, academic writing, methodological reflection, and research projection. The findings show that the integration of specialized software and AI tools, when used with academic judgment, strengthens the methodological rigor of qualitative analysis and democratizes access to advanced research techniques.

Keywords: qualitative analysis, MAXQDA, educational research, artificial intelligence, inductive coding.

1. INTRODUCCIÓN

La investigación cualitativa enfrenta un desafío histórico de cientificidad debido a su naturaleza interpretativa y subjetiva. Mientras el análisis cuantitativo responde a datos objetivos comprobables, el cualitativo depende de la percepción e interpretación del investigador, lo que ha generado debates sobre su rigor metodológico. Esta tensión epistemológica se ha visto transformada por la emergencia de software especializado y herramientas de inteligencia artificial que permiten estandarizar procesos sin perder la riqueza interpretativa del método.

El presente artículo reflexiona sobre mi experiencia en el módulo Técnicas de Investigación, donde se trabajó un proyecto de investigación sobre comprensión lectora en educación secundaria utilizando MAXQDA como herramienta principal de análisis. Esta experiencia permitió consolidar conocimientos metodológicos previos mientras se exploraban nuevas técnicas que elevan el nivel de respeto investigativo hacia el análisis cualitativo.

2. EXPERIENCIA FORMATIVA

2.1 Caracterización general del proceso

Mi experiencia en el módulo fue significativamente positiva, destacando la consolidación de conocimientos técnicos que ya poseía —manejo de base metodológica, referencias clásicas estructurales— y la adquisición de nuevas técnicas para el análisis cualitativo. Sin embargo, lo más valioso no fue únicamente el contenido curricular, sino la didáctica de la facilitadora.

La Dra. Adamieh realizó un esfuerzo notable en "contener" su caja de herramientas avanzada para nivelar teóricamente los conocimientos que buscaba impulsar. Esta estrategia pedagógica fue efectiva para quienes tenían interés genuino en el campo metodológico, aunque reconozco que pudo resultar tedioso para estudiantes que no aprecian este tipo de tópicos. Este diferencial de compromiso es característico de la formación investigativa: no todos los estudiantes llegan con la misma disposición hacia la rigurosidad metodológica.

2.2 Aprendizajes significativos

El aprendizaje más transformador fue estandarizar el análisis cualitativo de manera eficiente. Tradicionalmente, el procesamiento de datos cualitativos es objeto de debate constante porque depende de la percepción, interpretación subjetiva y alcance de visión de los investigadores. Esta subjetividad, aunque enriquecedora, dificulta la condensación de hallazgos de forma tan sistemática como ocurre con el análisis cuantitativo.

La utilización de herramientas como MAXQDA amplía el marco de referencia metodológico y eleva el nivel de respeto investigativo hacia el análisis cualitativo. Además, estimula un mayor ejercicio de este tipo de análisis para legar nuevo conocimiento a las generaciones actuales, democratizando el acceso a técnicas que antes requerían años de formación especializada.

3. PROCESO DE INDAGACIÓN Y TOMA DE DECISIONES

3.1 Selección y justificación del tema

El tema de investigación seleccionado fue comprensión lectora en educación secundaria, específicamente desde las percepciones docentes. Esta elección respondió a una preocupación recurrente en nuestra práctica profesional: las condiciones contextuales que afectan el desarrollo de habilidades lectoras en República Dominicana.

Lo interesante de este tema es su capacidad de amplificación: distintos profesores de diferentes lugares reportan experiencias similares, lo que sugiere la existencia de patrones y tendencias que no operan desde el vacío. En investigación, estos patrones son valiosos porque indican fenómenos sistemáticos dignos de estudio. En busca de llenar ese vacío de conocimiento formal sobre estas tendencias, propuse el tema al grupo.

3.2 Criterios de selección de fuentes

Para la construcción del marco teórico, se priorizó:

1.        Temporalidad: Referencias de los últimos 5 años (2020-2025)
2.        Cantidad: Mínimo 15 estudios
3.        Diversidad: Investigaciones que abordaran diferentes fases del fenómeno
4.        Contexto: Enfoque en educación secundaria
5.       Perspectiva longitudinal: Textos que permitieran percibir la transición de la visión investigativa sobre el tema

Esta selección cronológica confiere al estudio tintes de abordaje longitudinal, aunque faltaría una muestra más robusta para un análisis formal completo. Sin embargo, dadas las limitaciones de tiempo y el objetivo del módulo —evidenciar competencias fácticas específicas— se consideró apropiado.

3.3 Dificultades y resolución de problemas

La principal dificultad fue la curva de aprendizaje de MAXQDA. Sin ser experto previo en el software, fue necesario experimentar y buscar referencias de ayuda para comprender mejor su funcionamiento. No obstante, gracias a mi experiencia metodológica previa, pude superar estos desafíos técnicos sin mayores contratiempos.

Esta experiencia refuerza la importancia de la formación metodológica sólida previa: las herramientas digitales son potenciadoras, no sustitutivas, del conocimiento investigativo fundamental.

4. USO DE FUENTES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

4.1 Transformación en la búsqueda de información

El concepto más relevante que incorporé fue la "caja negra" como formalización del proceso investigativo. De manera empírica y lógica, siempre me había preocupado por estos detalles en términos de organización y compactitud, pero no con la rigurosidad que exige una defensa de tesis o una revisión de pares.

Pensar en la caja negra como elemento formal resultó interesante para mejorar la efectividad de la documentación investigativa. Aunque la inteligencia artificial aún es incipiente a pesar de sus efectos reconocidos, me atrae este tipo de desafío metodológico.

4.2 Herramientas de IA utilizadas

Durante el proyecto, empleé:

Claude AI: Para pulir redacción y estructurar argumentos académico.

Gemini: Para amplificar contexto sobre la base de conocimiento de MAXQDA y explorar interpretaciones alternativas

Estas herramientas funcionaron como asistentes de investigación, no como sustitutos del criterio académico.

4.3 Ventajas y limitaciones de la IA

La limitación más evidente sigue siendo las alucinaciones que la IA puede generar. Aunque muchos desarrolladores han hecho esfuerzos por resolver esta situación, aún existe una brecha considerable que obliga a situar estas tecnologías como herramientas, no como software autónomo confiable.

Entre las ventajas se encuentran: aceleración de procesos de redacción, exploración de perspectivas alternativas, asistencia en la organización de ideas complejas, y democratización del acceso a apoyo metodológico.

4.4 Impacto en el rigor académico

Desde mi descubrimiento de la IA a finales de diciembre de 2022, después del shock inicial y posterior adopción, he sido abierto con su uso. Mi preocupación actual es ayudar a pensar con criterio a los estudiantes en contextos de investigación.

Siempre les enfatizo: "La IA es tan inteligente como quien la usa". Esta frase importantiza la responsabilidad humana del conocimiento previo que ya posee el sujeto que la maneja o manipula. La IA no sustituye la formación académica, la amplifica cuando existe una base sólida.

Mantener como bandera inviolable la responsabilidad académica y la ética investigativa es fundamental: nada de falsear datos, atribuir ideas ajenas como propias, o delegar el pensamiento crítico a la máquina.

5. CODIFICACIÓN EN MAXQDA

5.1 Proceso de codificación inicial

La codificación se realizó mediante un proceso híbrido que combinó asistencia de IA con verificación humana: (1) Generación del árbol de códigos: Solicité a una IA que generara patrones a partir de las respuestas de los 14 docentes entrevistados; (2) Verificación humana: Comprobé manualmente la coherencia y pertinencia de los códigos propuestos; (3) Importación a MAXQDA: Transferí el árbol en formato TXT/XLS al software; (4) Codificación manual: Ubiqué cada segmento de respuesta en su código correspondiente.

Este proceso generó 98 segmentos codificados derivados de 28 códigos principales, organizados en 4 categorías que correspondían a las dimensiones del instrumento aplicado. Este trabajo sistemático evidenció un análisis riguroso que superó las expectativas del programa.

5.2 Criterios de codificación

Mi enfoque no se centró en buscar ideas generales aglutinantes, sino en identificar ideas específicas. En respuestas cualitativas, los participantes suelen explayarse mencionando múltiples elementos que no pueden condensarse en un solo concepto sin perder riqueza interpretativa.

Esta decisión metodológica hace que la decodificación sea más amplia, pero permite: mayor fidelidad a las voces de los participantes, identificación de patrones sutiles, análisis de co-ocurrencias y relaciones entre códigos, y mejor comprensión de la complejidad del fenómeno.

5.3 Aportes de MAXQDA

El software contribuyó principalmente con: mayor cientificidad (trazabilidad y transparencia del proceso analítico), objetividad incrementada (reducción de sesgos interpretativos mediante sistematización), visualización (representaciones gráficas de relaciones entre códigos), y comparabilidad (posibilidad de análisis por variables documentales).

5.4 Aprendizajes sobre análisis cualitativo

El proceso de codificación reveló que la respuesta no es tan simple como un concepto aglutinador. Se necesitan elementos más específicos para una mejor lectura de ciertos problemas, ya que esto mejora: la correlación de variables, el cruce estadístico de categorías, y la profundidad interpretativa del fenómeno.

Este hallazgo refuerza la idea de que el análisis cualitativo riguroso no simplifica artificialmente la complejidad, sino que la organiza para hacerla comprensible sin reduccionismos.

6. ESCRITURA DEL MINI ARTÍCULO

6.1 Vinculación de códigos con resultados

La transición de códigos a narrativa resultó más fluida de lo anticipado. Siguiendo la consigna del módulo, se articuló coherentemente la respuesta a cada pregunta de investigación con la realidad empírica documentada en MAXQDA. La ventaja de trabajar con software especializado es que los datos ya están organizados y cuantificados, facilitando la redacción de resultados con respaldo numérico específico.

6.2 Complejidad por secciones

Como es tradicional en la escritura académica, la sección de discusión y resultados fue la más compleja. De esta sección se desprenden las conclusiones y recomendaciones, por lo que requiere: interpretación profunda de hallazgos, triangulación con literatura previa, identificación de convergencias y divergencias con estudios previos, y construcción de argumentos sólidos. No obstante, se logró el objetivo satisfactoriamente.

6.3 Integración del análisis cualitativo

La integración no resultó difícil en el sentido de que, al basarse en datos procesados en MAXQDA, solo era necesario utilizar un lenguaje académico que refiriera y vinculara los datos tratados. La forma de abordar este tipo de resultados es diferente a la tradicional narrativa cualitativa, pero no considero que fuera difícil por ser nuevo; más bien, fue estimulante metodológicamente.

7. APRENDIZAJES Y REFLEXIÓN METODOLÓGICA

7.1 Comprensión de la investigación cualitativa

Esta experiencia me permitió entender por qué el análisis cualitativo es menos común que el cuantitativo en nuestra área. No se debe a una inferioridad metodológica, sino a: mayor demanda de tiempo, complejidad del proceso de codificación, dificultad para estandarizar sin perder riqueza interpretativa, y menor accesibilidad de formación especializada.

Sin embargo, se necesitan más voces que aborden diversos temas desde perspectivas cualitativas en educación, especialmente en contextos latinoamericanos donde la realidad escolar no siempre se captura adecuadamente con instrumentos cuantitativos estandarizados.

7.2 Transformación de la percepción sobre software cualitativo

Mi percepción cambió radicalmente. El esfuerzo que la facilitadora mostró para importantizar estas herramientas fue valioso. Antes del módulo, tenía conocimiento teórico sobre software cualitativo, pero no había experimentado su potencial transformador en la práctica investigativa. Ahora reconozco que MAXQDA y herramientas similares no son lujos metodológicos, sino necesidades para el análisis cualitativo riguroso en el siglo XXI.

7.3 Decisiones metodológicas futuras

Como todo lo realizado en este proyecto fue nuevo para mí en términos de uso de MAXQDA, la muestra de experiencia es muy limitada para establecer comparaciones definitivas. Sin embargo, mantendría: el proceso híbrido IA-verificación humana, la codificación específica, el análisis de variables documentales, y la documentación exhaustiva del proceso.

Modificaría: dedicaría más tiempo a la familiarización con el software antes del análisis, exploraría más funciones avanzadas, y buscaría integrar otras herramientas complementarias. Mi proyección es seguir examinando este formato para mejorar el uso de la herramienta y desarrollar las habilidades investigativas necesarias.

8. PROYECCIÓN INVESTIGATIVA

8.1 Contribución a la formación

Esta experiencia mejora significativamente mi espíritu investigativo, especialmente en el área cualitativa. Antes del módulo, mi formación investigativa estaba más orientada hacia enfoques cuantitativos o mixtos con predominio cuantitativo. Ahora poseo herramientas concretas para abordar fenómenos complejos que requieren profundidad interpretativa.

Profesionalmente, esto se traduce en: mayor versatilidad metodológica, capacidad de asesorar proyectos cualitativos, competencia en herramientas digitales especializadas, y publicaciones académicas más diversificadas.

8.2 Aplicación en otros contextos

Los aprendizajes del módulo son transferibles a múltiples contextos: en mi práctica docente (análisis de percepciones estudiantiles, evaluación cualitativa de programas), en proyectos futuros (estudios sobre prácticas pedagógicas, análisis de políticas educativas), y a corto plazo (explorar herramientas más allá de MAXQDA como NVivo, Atlas.ti, Dedoose).

8.3 Valoración del trabajo grupal

El trabajo grupal fue coordinado pero desbalanceado. Por mi experiencia previa en investigación, tuve que contribuir aproximadamente el 85% del proceso, lo cual no me incomoda per se, pero resultó agotador. Además, implicó responsabilidad adicional de ayudar a las compañeras a entender conceptos y procesos, asumiendo un rol de facilitador informal.

Esta experiencia es parte del oficio investigativo: los equipos raramente tienen distribución perfectamente equitativa de competencias, y quienes poseen mayor experticia asumen naturalmente roles de liderazgo. En trabajos grupales futuros, estableceré división clara de tareas, sesiones de capacitación internas, y puntos de control para asegurar comprensión compartida.

8.4 Aporte de la escritura académica

Como ya he redactado artículos académicos previamente, la escritura del mini artículo no fue una experiencia tediosa. Sin embargo, abordar de manera formal un estudio basado en análisis cualitativo con MAXQDA sí representa una novedad que considero valiosa. Esta experiencia me motiva a mayor proliferación de publicaciones sobre mi experiencia en el aula y contribución al cuerpo de conocimiento sobre enseñanza del español en República Dominicana.

9. CONCLUSIONES

9.1 Síntesis de aprendizajes

La experiencia en el módulo Técnicas de Investigación representa un hito en mi formación metodológica. En lo técnico: dominio funcional de MAXQDA, integración de IA como herramienta de apoyo, y comprensión profunda de la codificación inductiva. En lo epistemológico: reconocimiento del valor del análisis cualitativo riguroso, superación de la falsa dicotomía cualitativo-cuantitativo, y apreciación de la complementariedad metodológica. En lo profesional: capacidad de liderar proyectos cualitativos, habilidad para formar a otros, y compromiso con la producción de conocimiento situado.

9.2 Reflexión sobre la cientificidad cualitativa

El análisis cualitativo con herramientas como MAXQDA demuestra que es posible mantener la riqueza interpretativa sin sacrificar rigor metodológico. La tensión histórica entre subjetividad y cientificidad se resuelve no mediante la eliminación de la interpretación humana, sino a través de su sistematización, transparencia y trazabilidad. El software no interpreta por el investigador, pero sí organiza la complejidad, evidencia el proceso analítico, permite auditoría metodológica, y facilita la identificación de patrones.

9.3 El rol de la inteligencia artificial

La IA en investigación debe entenderse como herramienta amplificadora, no sustitutiva. Su valor depende enteramente de la competencia del investigador que la utiliza. No puede generar criterio académico, reemplazar la formación metodológica, sustituir el pensamiento crítico, ni garantizar rigor ético. Sí puede acelerar procesos mecánicos, sugerir perspectivas alternativas, organizar información compleja, y democratizar acceso a apoyo metodológico.

La frase "La IA es tan inteligente como quien la usa" no es retórica, sino una advertencia metodológica: estas herramientas potencian competencias existentes, no las crean desde cero.

9.4 Proyección futura

Esta experiencia no es un punto de llegada, sino un punto de partida hacia una trayectoria investigativa más robusta. A corto plazo (2026): publicar hallazgos completos sobre comprensión lectora, desarrollar talleres sobre MAXQDA para colegas, e iniciar un segundo proyecto cualitativo independiente. A mediano plazo (2027-2028): integrar análisis cualitativo en tesis de maestría, explorar diseños de métodos mixtos, y colaborar en proyectos interinstitucionales. A largo plazo: especialización formal en métodos cualitativos, producción sostenida de publicaciones académicas, y mentoría de nuevos investigadores.

10. REFLEXIÓN FINAL

10.1 El sentido de la investigación educativa

Este módulo me recordó que la investigación educativa no es un ejercicio técnico neutro, sino una práctica ética y política. Cuando investigamos sobre comprensión lectora, no solo analizamos datos: estamos documentando las dificultades reales que enfrentan docentes en contextos de vulnerabilidad, dando voz a profesionales que raramente son escuchados en la construcción de políticas educativas.

El análisis cualitativo, en particular, tiene un potencial democratizador: permite que las voces de los actores educativos —docentes, estudiantes, familias— sean registradas, interpretadas y socializadas con rigor académico. En contextos como República Dominicana, donde las decisiones educativas frecuentemente se toman desde escritorios distantes de las aulas, este tipo de investigación es una forma de resistencia epistemológica.

10.2 La responsabilidad del investigador formado

Con competencias metodológicas vienen responsabilidades. No puedo contentarme con usar MAXQDA solo para cumplir requisitos académicos; tengo la obligación ética de: socializar conocimiento con comunidades educativas, formar a otros democratizando el acceso a estas herramientas, producir conocimiento situado investigando problemáticas relevantes para mi contexto, y mantener rigor sin sacrificar calidad por rapidez o conveniencia.

10.3 Gratitud y reconocimiento

Esta experiencia no habría sido posible sin: la facilitación de la Dra. Adamieh, cuyo esfuerzo por contener su experticia avanzada para hacerla accesible fue notable; mis compañeras de grupo, cuya disposición a aprender y confianza en mi liderazgo fueron valiosas; el software MAXQDA, por democratizar el análisis cualitativo; y la inteligencia artificial, por amplificar mis capacidades sin sustituir mi criterio.

Este artículo no es solo un ejercicio académico de reflexión, sino un compromiso público con la calidad investigativa y la responsabilidad ética. La investigación educativa cualitativa, cuando se hace con rigor, tiene el poder de transformar no solo nuestro conocimiento, sino también las políticas y prácticas que afectan a miles de estudiantes.

Mi experiencia en este módulo me ha convertido en un investigador más competente técnicamente, pero también más consciente de las implicaciones éticas y sociales de mi trabajo. Este es el tipo de aprendizaje que trasciende el aula y se proyecta hacia la construcción de un sistema educativo más justo y efectivo. La investigación no termina con un artículo. Apenas comienza.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Coconas, N. A. (2026, 24 enero). Uso de herramientas tipo MAXDA: un tutorial paso a paso. [Instrucciones detalladas de la manera de codificar]. Sesión 3, Módulo Técnicas de Investigación, San Pedro de Macorís, Este, República Dominicana.

Gerson, J. (2024, 16 septiembre). Cómo analizar datos cualitativos con MAXQDA: Una guía. MAXQDA. https://www.maxqda.com/blogpost/como-analizar-datos-cualitativos

Lopezosa, C., & Codina, L. (2022). MAXQDA para el análisis cualitativo de entrevistas: una guía para investigadores. Universitat Pompeu Fabra, Departament de Comunicació. Serie Editorial DigiDoc. DigiDoc Reports.