Dr. José Ventura-León
En la vorágine actual de globalización, la alfabetización científica se erige como un pilar crucial, tejiendo un lazo ineludible entre los reinos de la ciencia, la tecnología y el ámbito estudiantil. Su importancia resplandece y se amplifica en estos tiempos, convirtiéndose en una herramienta indispensable para la toma de decisiones bien cimentadas, la implicación activa en debates críticos y la fascinación ante los misterios que nos rodean en el mundo natural.
En este escenario, la alfabetización científica no es solo un complemento, sino una necesidad imperante, un faro de conocimiento y comprensión en medio de la complejidad de nuestro entorno globalizado. Esto se origina en un escenario saturado de productos y avances científicos, los cuales resaltan la necesidad de una comprensión profunda y crítica de estos elementos (National Research Council, 1996). Hodson (1993) nos invita a ver la alfabetización científica como un viaje de aprendizaje y comprensión de la ciencia, de conexión con la sociedad y de participación activa en la resolución de sus misterios y desafíos. Este viaje se vive en tres dimensiones: la conceptual, donde abrazamos el conocimiento; la procedimental, donde desarrollamos habilidades; y la afectiva, donde nuestros valores y actitudes se encuentran con la ciencia (Kemp, 2002).
Aunque sabemos lo importante que es, aún nos queda mucho por hacer para fortalecer la alfabetización científica en la educación superior en Perú. Aún prevalecen métodos tradicionales de enseñanza, donde la palabra del docente es la principal fuente de conocimiento y esto nos aleja de las nuevas formas de comunicación científica. Sin embargo, hay esperanza: cuando conectamos la investigación con proyectos reales, los estudiantes encuentran un terreno fértil para aprender, enfrentando desafíos y resolviendo problemas por sí mismos, viviendo la investigación como una verdadera acción.
A veces, los docentes pueden caer en la trampa de asignar textos “especializados” sin cuestionar quién los escribió, o enseñar estilos de redacción sin seguir guías claras como las del manual APA (American Psychological Association, 2020). En el caso de la universidad, pueden dejar de lado la estadística y la programación que son vistas como dominios pertenecientes exclusivos a otras disciplinas. Sin embargo, la realidad demuestra que la programación constituye una competencia fundamental, inclusive para profesionales en psicología. Por ejemplo, a nivel internacional ya existen buenos ejemplos de psicólogos desarrolladores de paqueterías en R (Chalmers, 2012; Epskamp et al., 2012; Jones et al., 2018; Rosseel, 2012). A pesar de que en Perú pueda parecer extraño pensar en la programación como una destreza crucial para un psicólogo, es una realidad y una verdad que no se puede ignorar. En ese contexto, la alfabetización científica se convierte así en una herramienta importante porque permite abrirle las puertas y la mente al mundo de la investigación.
En definitiva, la alfabetización científica se revela como un fenómeno complejo y multifacético, que trasciende la simple comprensión de conceptos. Se trata de una habilidad dinámica que implica aplicar, escudriñar críticamente y tomar decisiones basadas en evidencia en el tejido mismo de nuestra vida diaria (Hodson, 1993). En este escenario vibrante y desafiante, las universidades emergen como actores claves, asumiendo la responsabilidad de implementar programas de formación continua, garantizar el acceso a recursos de vanguardia, fomentar sinergias colaborativas y establecer puentes con entidades externas. Además, deben jugar un papel activo en motivar la participación en proyectos de investigación, asegurando el respaldo financiero y logístico indispensable para tales empeños (Castillo, 2019). En suma, alfabetizar en ciencia se trata de un compromiso apasionante y trascendental con el conocimiento y la innovación.
Referencias
American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.). American Psychological Association. https://doi.org/10.1037/0000165-000
Chalmers, R. P. (2012). mirt : A Multidimensional Item Response Theory Package for the R Environment. Journal of Statistical Software, 48(6). https://doi.org/10.18637/jss.v048.i06
Epskamp, S., Cramer, A. O. J., Waldorp, L. J., Schmittmann, V. D., & Borsboom, D. (2012). qgraph : Network Visualizations of Relationships in Psychometric Data. Journal of Statistical Software, 48(4). https://doi.org/10.18637/jss.v048.i04
Hodson, D. (1993). In Search of a Rationale for Multicultural Science Education. Science Education, 77(6), 685–711.
Jones, P. J., Mair, P., & McNally, R. J. (2018). Visualizing psychological networks: A tutorial in R. Frontiers in Psychology, 9(SEP), 1–12. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.01742
Kemp, A. C. (2002). Implications of Diverse Meanings for “Scientific Literacy.” In P. A. Rubba, J. A. Rye, W. J. Di Biase, & B. A. Crawford (Eds.), Proceedings of the 2002 Annual International Conference of the Association for the Education of Teachers in Science (pp. 1202–1229).
National Research Council. (1996). Nacional Science Education Standard. National Academy Press.
Rosseel, Y. (2012). Lavaan: An R package for structural equation modeling and more. Version 0.5–12 (BETA). Journal of Statistical Software, 48(2), 1–36.