Introducción
Creer que la investigación educativa es un terreno completamente libre de subjetividad es, siendo honestos, un poco ingenuo.
Por más que nos esforcemos en ser imparciales, todos somos humanos. Y eso significa que venimos con una serie de “atajos mentales” conocidos como sesgos cognitivos.
¿Qué son exactamente? Imagínelos como patrones de pensamiento que, sin que nos demos cuenta, nos desvían de un juicio puramente racional.
Estos atajos pueden distorsionar por completo la manera en que recogemos, analizamos y, sobre todo, interpretamos nuestros datos.
El problema es que no solo ponen en jaque la validez de un estudio; también pueden acabar reforzando estereotipos, profundizando desigualdades o recomendando prácticas educativas que, sencillamente, no funcionan.
Este artículo está pensado para ti, que estás cursando tu doctorado en educación.
La idea es que exploremos juntos cómo estos sesgos se cuelan en nuestro trabajo.
Vamos a desglosar los más comunes, ver cómo impactan en cada fase de una investigación y, lo más importante, compartir estrategias concretas para mantenerlos a raya.
Para que todo quede más claro, veremos casos reales donde estos sesgos hicieron de las suyas, dejándonos lecciones muy valiosas para nuestros futuros proyectos.
Los sospechosos habituales: Tipos de sesgos en la investigación educativa
Vamos a empezar por conocer a los principales culpables.
1. Sesgo de Confirmación: La trampa de ver solo lo que queremos ver
Este es, probablemente, el sesgo más famoso y estudiado de todos.
El sesgo de confirmación es esa tendencia tan humana de buscar, interpretar y recordar la información que confirma lo que ya creíamos de antemano.
Al mismo tiempo, nos lleva a ignorar o quitarle importancia a todo lo que contradice nuestras ideas (Kahneman, 2011).
En la investigación educativa, este sesgo puede aparecer de muchas formas:
- Seleccionando los datos que nos convienen: Un investigador podría, sin mala intención, elegir muestras o fuentes que sabe que apoyarán su teoría, dejando fuera aquellas que podrían ponerla en aprietos.
- Por ejemplo, si quieres demostrar que tu nuevo método pedagógico es revolucionario, podrías probarlo solo en escuelas con los mejores recursos y alumnos más motivados, evitando contextos donde probablemente fracasaría.
- Interpretando los resultados a nuestro favor: A la hora de analizar los datos, es muy fácil darle más peso a los hallazgos que encajan con nuestras expectativas.
- Esto es un peligro especialmente en estudios cualitativos, donde la interpretación del investigador es clave.
Un caso de libro fue un estudio sobre el uso de tablets en el aula.
Los investigadores estaban convencidos de sus beneficios y, cuando vieron que las notas mejoraban, lo atribuyeron directamente a la tecnología. ¿El problema?
No consideraron que otros factores, como la novedad que motivó a los chicos o el apoyo extra que dieron los profes, podrían haber sido los verdaderos responsables (Telefónica – Equipo de Comunicación, 2023)
2. Sesgo de Anclaje: Cuando la primera impresión pesa demasiado
¿Alguna vez has notado cómo la primera cifra que escuchas en una negociación se queda “anclada” y todo lo demás gira en torno a ella?
Eso es el sesgo de anclaje (Tversky & Kahneman, 1974). Nos aferramos a la primera información que recibimos y la usamos como punto de referencia para todo lo que viene después.
En investigación, esto puede afectar así:
- En el diseño del estudio: Si un investigador parte de una hipótesis muy fuerte basada en un estudio previo famoso, podría diseñar su propia investigación de una forma que, sutilmente, empuje los resultados en esa misma dirección.
- Imagina que un estudio pionero dice que el aprendizaje colaborativo es superior al individual. Un nuevo investigador podría estructurar su experimento para favorecer ese resultado, sin quererlo.
- En la evaluación de artículos: Los revisores también son humanos.
- Si leen un resumen o una introducción muy convincente, esa primera buena impresión puede “anclarlos” y hacer que evalúen el resto del artículo de forma más positiva.
Un ejemplo interesante se dio en un estudio sobre los beneficios de la educación bilingüe.
El investigador, anclado en la idea de que ser bilingüe potencia las habilidades cognitivas, interpretó los datos resaltando todas las ventajas y minimizando las dificultades iniciales que los estudiantes enfrentaron, que también eran parte importante del panorama (Bialystok, 2011).
3. Sesgo de Disponibilidad: Si lo recuerdo fácil, debe ser importante
Este sesgo funciona así: tendemos a pensar que algo es más probable o frecuente si podemos recordar ejemplos de ello con facilidad (Tversky & Kahneman, 1973).
Lo que tenemos más “disponible” en la memoria nos parece más real.
En nuestro campo, esto puede llevarnos a:
- Sobrestimar ciertos problemas: Si un investigador ha tenido contacto reciente con varios casos de acoso escolar, es probable que piense que su prevalencia es altísima y enfoque su estudio en ello, incluso si las estadísticas generales no lo respaldan con tanta fuerza.
- Ignorar a los menos visibles: Por el contrario, podemos olvidarnos de poblaciones que no están tan presentes en los medios o en nuestra experiencia diaria, como estudiantes con discapacidades específicas o de comunidades rurales muy aisladas.
Pensemos en un estudio sobre el abandono escolar en zonas rurales.
Es muy fácil que la investigación se centre en las causas más “disponibles” o evidentes, como la distancia a la escuela.
Sin embargo, se corre el riesgo de ignorar factores menos obvios pero igual de cruciales, como que el contenido que se enseña no tiene ninguna relevancia cultural para los estudiantes (Tinto, 1975).**
4. El Efecto Dunning-Kruger: Cuando sabemos mucho menos de lo que creemos
Aquí nos topamos con una paradoja fascinante.
El efecto Dunning-Kruger nos dice que las personas con poca habilidad en un área tienden a sobrestimar su competencia, mientras que, irónicamente, los verdaderos expertos a menudo subestiman la suya (Dunning, 2011).
Es el clásico “sólo sé que no sé nada” de Sócrates, pero a la inversa.
En el mundo de la investigación, este sesgo es un campo minado:
- El exceso de confianza del novato: Un investigador que está empezando puede creer que domina una técnica estadística compleja solo porque ha hecho un curso.
- Sin la experiencia necesaria, es fácil que la aplique de forma incorrecta, llevando a conclusiones totalmente erróneas.
- La subestimación del experto: Por otro lado, un investigador con mucha experiencia puede llegar a confiarse demasiado, asumiendo que ya tiene controlados ciertos problemas (como los sesgos en una muestra), cuando en realidad son detalles que requieren vigilancia constante en cada nuevo proyecto.
Un ejemplo perfecto se vio en un estudio sobre cómo implementar la inteligencia artificial en la educación.
Los investigadores, maravillados con el potencial de la tecnología, se lanzaron de cabeza.
El problema fue que subestimaron por completo los enormes desafíos éticos y prácticos que implicaba, lo que los llevó a publicar conclusiones súper optimistas, pero muy poco realistas sobre su uso inmediato en las aulas (Luckin et al., 2016).
El efecto dominó: Cómo los sesgos cognitivos contaminan toda la investigación
Un sesgo cognitivo no es un problema aislado.
Piensa en él como un virus que, si entra en la primera fase de tu investigación, puede infectar todas las etapas siguientes.
Veamos cómo se propaga este contagio.
En la recopilación de datos: Basura entra, basura sale
Esta es una de las fases más delicadas y, por tanto, una de las más vulnerables.
Si tus datos de partida están sesgados, todo lo que construyas sobre ellos será inestable.
- El sesgo de selección (o elegir a los “fáciles”): Es muy tentador seleccionar a los participantes que tenemos más a mano o que piensan como nosotros.Claro que obtendrás buenos resultados, pero estarás ignorando a aquellos que más necesitan el programa y que, probablemente, son más difíciles de reclutar.
- El resultado es que nuestras conclusiones no se podrán aplicar a una población más amplia. Imagina que estudias un programa de tutorías y solo incluyes a los estudiantes más motivados.
- El sesgo de respuesta (o preguntar con trampa): La forma en que hacemos una pregunta puede dirigir la respuesta.
- Las preguntas que ya llevan la respuesta incluida (por ejemplo, “¿No te parece que este nuevo método es mucho más eficaz?”) son una forma segura de conseguir que la gente te diga lo que quieres oír, no lo que realmente piensa.
En la interpretación de los resultados: Ver fantasmas en los datos
Una vez que tienes los datos, llega el momento de darles sentido. Y aquí es donde nuestros prejuicios pueden volver a jugar en nuestra contra.
- Confundir correlación con causalidad: Este es un error clásico.Un estudio puede encontrar que a mayor uso de tecnología en clase, mejores son las notas.Pero, ¿y si los colegios con más tecnología también son los que tienen alumnos con un nivel socioeconómico más alto, que es el verdadero motor de esas buenas notas?
- Sería muy fácil concluir que la tecnología causa esa mejora.
- Solo porque dos cosas suceden al mismo tiempo no significa que una cause la otra.
- Hacer la vista gorda con los datos que no nos gustan: Como ya vimos, el sesgo de confirmación nos empuja a ignorar o minimizar la importancia de los datos que contradicen nuestra hipótesis.
- Esto es especialmente peligroso en estudios de métodos mixtos, donde los datos cuantitativos (los números) pueden contar una historia, y los cualitativos (las entrevistas) pueden contar una completamente diferente y contradictoria.
En el diseño del estudio: Poniendo las cartas a nuestro favor
Incluso antes de recoger un solo dato, el sesgo puede haber contaminado el diseño mismo de la investigación.
- Una aleatorización deficiente: En un experimento, es crucial asignar a los participantes a los grupos (de tratamiento y de control) al azar.
- Si un investigador empieza a asignarlos “a ojo”, basándose en quién cree que se beneficiará más, acaba de destruir la validez de todo su estudio.
- Definir las variables a conveniencia: La manera en que defines un concepto puede inclinar la balanza.
- Si un estudio sobre la “calidad docente” la define solo por los años de experiencia, está ignorando por completo otros factores vitales como la capacidad de innovar o de conectar con los estudiantes.
En la revisión por pares: Cuando los guardianes también tienen sesgos
El proceso de revisión por pares es nuestro gran filtro de calidad en la academia, pero los revisores también son personas.
- El sesgo de afinidad: Un revisor puede tender a aprobar con más facilidad los estudios que usan sus mismas teorías o metodologías favoritas, mientras que rechaza de plano aquellos que se atreven a desafiar el pensamiento dominante.
- El sesgo de negatividad: A veces, los revisores se centran de forma desproporcionada en los pequeños fallos de un estudio, dándoles más peso que a sus grandes aciertos, simplemente porque la información negativa nos impacta más.
Por ejemplo, un estudio innovador que presenta pruebas sólidas a favor de la inclusión de estudiantes con discapacidad en aulas regulares podría ser rechazado por revisores que llevan toda la vida defendiendo un modelo de educación especial separada.
Su sesgo les impediría valorar la evidencia de forma objetiva (Florian, 2014).
Manos a la Obra: Nuestro Kit de Herramientas Anti-Sesgos
De acuerdo, ya sabemos que los sesgos existen y son peligrosos.
La buena noticia es que no estamos indefensos.
Podemos combatirlos, pero requiere intención y práctica.
Aquí tienes un kit de herramientas para mantener tu investigación lo más objetiva posible.
1. El primer paso: Encender la luz de la conciencia
No puedes luchar contra un enemigo que no ves. Por eso, el primer paso es siempre reconocer que los sesgos son reales y entender cómo funcionan.
- Fórmate a conciencia: Busca cursos de metodología que no solo te enseñen a usar una técnica, sino que dediquen tiempo a hablar de los sesgos y de cómo se cuelan en cada paso.
- Conviértete en tu propio abogado del diablo: Cuestiónate constantemente.
- Hazte preguntas incómodas como: ¿Estoy buscando solo la información que me da la razón? ¿He considerado, de verdad, otras explicaciones? ¿Qué pasaría si mi hipótesis estuviera completamente equivocada?
- Usa una lista de verificación: No confíes solo en tu memoria. Herramientas como las listas de chequeo de sesgos (hay varias disponibles online, como las de Decision Lab (2023)) te obligan a revisar tu trabajo de forma sistemática y a no pasar nada por alto.
2. Blindar tu investigación desde el diseño
Un diseño de estudio sólido es tu mejor defensa. Es como construir una casa con buenos cimientos.
- El poder del azar (aleatorización): Siempre que puedas, asigna a tus participantes a los distintos grupos (el que recibe la intervención y el de control) de forma completamente aleatoria.
- Así evitas la tentación de poner a ciertos perfiles donde crees que “encajan mejor”.
- Juega a ciegas (cegamiento): En los experimentos, lo ideal es que ni los participantes ni los investigadores que interactúan con ellos sepan quién está en qué grupo (el famoso “doble ciego”).
- Esto evita que las expectativas de unos y otros influyan en los resultados.
- Usa múltiples lentes (triangulación): No te fíes de una sola fuente de datos.La triangulación es como usar un GPS, un mapa y una brújula a la vez.
- Si los tres apuntan al mismo sitio, puedes estar mucho más seguro de tu posición.
- Combina métodos: haz encuestas (cuantitativo) pero también entrevistas (cualitativo).
3. Busca otras miradas: El poder de la colaboración
Trabajar en solitario aumenta el riesgo de quedarte atrapado en tu propia burbuja.
La colaboración es el antídoto.
- Equipos diversos, ideas diversas: Trabaja con gente que no piense como tú.
- Un equipo con psicólogos, sociólogos, estadísticos y educadores verá el mismo problema desde ángulos completamente diferentes, y es mucho más probable que alguien diga: “Oye, ¿no te has parado a pensar en esto?”.
- Una revisión por pares que enriquezca: El feedback de otros es oro. Busca colegas, especialmente de otras disciplinas, que lean tu trabajo y te den una opinión honesta. Ellos verán los sesgos que para ti ya son invisibles.
Cuando los Sesgos Cognitivos Atacan: Dos Casos Hipotéticos (pero útiles)
Veamos cómo se ven estos errores a través de dos casos hipotéticos
Caso 1: El espejismo de las pizarras digitales
Un equipo de investigación quiso demostrar el impacto positivo de las pizarras digitales en el aprendizaje de las matemáticas.
Eran firmes creyentes en la tecnología educativa, y su entusiasmo se coló en el estudio.
Seleccionaron escuelas que no solo tenían las pizarras, sino que también contaban con una infraestructura tecnológica genial y profesores ya muy bien capacitados en su uso.
Los resultados, a primera vista, fueron un éxito: los niños de las aulas con pizarras digitales sacaron notas mucho más altas.
¡Caso cerrado! ¿O no?
Al mirar con lupa, se dieron cuenta de que esas escuelas también tenían mejores programas de formación para los profes y muchos más recursos.
La lección es dolorosamente clara: Su sesgo de confirmación les hizo atribuir todo el éxito a la tecnología, ignorando otros factores que probablemente eran igual o más importantes.
Nos enseña que siempre hay que controlar las variables “ocultas” para no llegar a conclusiones equivocadas.
Caso 2: El género y la lupa invisible en las ciencias
Un estudio se propuso analizar si había diferencias de género en el rendimiento en materias STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas).
Sin ser conscientes de ello, los evaluadores (que eran todos hombres) puntuaron sistemáticamente más alto los trabajos de los chicos que los de las chicas, aunque fueran de una calidad idéntica.
¿Qué había pasado?
Se descubrió que los evaluadores asociaban de forma inconsciente la excelencia en STEM con rasgos considerados “masculinos”, como la seguridad en uno mismo.
Este sesgo no solo falseó los resultados del estudio, sino que además reforzó el dañino estereotipo de que las mujeres son menos capaces en estas áreas.
La lección es contundente: Este caso demuestra la urgencia de tener equipos diversos y, sobre todo, de usar protocolos de evaluación “ciegos”, donde la persona que califica no sabe el género (ni ningún otro dato personal) del autor del trabajo.
Conclusión: El camino del investigador consciente
Aceptar que los sesgos cognitivos son parte del juego no es rendirse; es el primer paso para ganarles la partida. Son una realidad en la investigación, sí, pero no son invencibles.
Como futuro doctor en educación, desarrollar esta conciencia crítica es, quizás, una de las habilidades más importantes que adquirirás.
No se trata solo de aplicar una técnica correctamente, sino de entender cómo tus propias percepciones pueden influir en cada paso que das.
Al hacerlo, no solo estarás mejorando la calidad de tus propias investigaciones, sino que estarás contribuyendo a construir un conocimiento educativo más justo, sólido y fiable.
La investigación que hacemos tiene el poder de cambiar la educación y, con ella, la vida de miles de estudiantes.
Pero ese potencial solo se hará realidad si somos capaces de mirar nuestro propio trabajo con honestidad, rigor y una buena dosis de humildad.
Como nos recordaba el psicólogo y premio Nobel Daniel Kahneman, “la confianza que tenemos en nuestras creencias no es un indicador fiable de su exactitud”.
Tener esta frase grabada a fuego es clave para poder avanzar en el conocimiento de una forma ética y verdaderamente eficaz.
Referencias
- Bialystok, E. (2011). Reshaping the mind: The benefits of bilingualism. Canadian Journal of Experimental Psychology, 65(4), 229-235. https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/a0025406
- Dunning, D. (2011). The Dunning-Kruger effect: On being ignorant of one’s own ignorance. Advances in Experimental Social Psychology, 44, 247-296. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-385522-0.00005-6
- Florian, L. (2014). What does it take to educate all children? In L. Florian (Ed.), The SAGE Handbook of Special Education (2nd ed., pp. 3-14). SAGE Publications.
- Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Farrar, Straus and Giroux.
- Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Top 10 principles for designing intelligent educational technologies. British Journal of Educational Technology, 47(3), 421-424. https://static.googleusercontent.com/media/edu.google.com/en//pdfs/Intelligence-Unleashed-Publication.pdf
- Telefónica – Equipo de Comunicación. (2023, July 15). 7 ventajas y desventajas de las TIC en la educación. Telefónica. https://www.telefonica.com/es/sala-comunicacion/blog/ventajas-desventajas-tic-educacion/
- The Decision Lab. (2023). List of Cognitive Biases and Heuristics. The Decision Lab. https://thedecisionlab.com/biases
- Tinto, V. (1975). Dropout from higher education: A theoretical synthesis of recent research. Review of Educational Research, 45(1), 89-125. https://doi.org/10.3102/00346543045001089
- Tversky, A., & Kahneman, D. (1973). Availability: A heuristic for judging frequency and probability. Cognitive Psychology, 5(2), 207-232. https://doi.org/10.1016/0010-0285(73)90033-9
- Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185(4157), 1124-1131. https://doi.org/10.1126/science.185.4157.1124
