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¿Cómo Avanza la investigación educativa?: Un análisis a partir de las publicaciones en las revistas del consorcio Aula Magna 2.0

Por Teresa González-Ramírez* y Francisco Nuñez Román**

 

*Editora-Jefe Revista Fuentes

Departamento de Métodos de Investigación y Diagnóstico en Educación

** Editor-adjunto de la Revista Fuentes

Departamento de Didáctica de la Lengua y la Literatura y Filologías Integradas

 Facultad de Ciencias de la Educación. Universidad de Sevilla 

 

 Palabras clave: REVISTA FUENTES, investigación educativa, producción científica, transferencia del conocimiento, métricas alternativas, impacto científico

 

¿Cómo avanza la investigación educativa? Esta es una cuestión que, como editores y parte del Consorcio Aula Magna 2.0, nos interpela directamente. En un panorama académico cada vez más exigente y globalizado, no basta con publicar más: es necesario conocer qué se está investigando, con qué calidad científica y con qué alcance social.

Con esa inquietud, hemos querido mirar hacia dentro y analizar de manera rigurosa qué se está investigando, con qué orientación temática y cuál es el alcance real de las aportaciones que acogen nuestras revistas.

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Altmetrics e IA-métricas como indicadores emergentes del impacto científico

Por José Luis García Boyé[i]

Secretario Técnico de RIED

 

Palabras clave: RIED, altmetrics, IA-métricas, impacto científico, evaluación de la investigación, ciencia abierta, educación

 

Durante décadas, la medición del impacto académico se ha basado sobre todo en indicadores bibliométricos como el factor de impacto (FI) de las revistas y el índice h. Aunque útiles para la gestión institucional, estos instrumentos han sido cuestionados por reproducir sesgos disciplinares y desviar los incentivos hacia estrategias cuantitativas de publicación, tal como denuncia la Declaración de San Francisco sobre la Evaluación de la Investigación (DORA, 2012).

La expansión de la ciencia abierta y la digitalización de la comunicación científica han puesto de relieve la necesidad de métricas más ágiles, diversas y contextualizadas, capaces de capturar la interacción con públicos no académicos y el uso de la investigación en políticas públicas (Priem et al., 2010). A partir de esta idea surgieron primero las altmetrics y, más recientemente, las IA-métricas, que emplean procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático para evaluar no solo la atención recibida, sino también la calidad interna y la reutilización algorítmica del conocimiento (Urs, 2025).

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