Inter- y transdisciplina en la educación superior universitaria: reflexiones desde América Latina

195_ Núcleo de Investigación en Inter- y Transdisciplina para la Educación Superior (NITES) INTER ! Y TRANSDISCIPLINA EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR LATINOAMERICANA Sección II: Investigaciones y aproximaciones temáticas Celeste Box Para comentar brevemente cuál es la dinámica interna del trabajo de ciencia de datos (de manera genérica, dado que estos pasos no siem- pre son tan ordinales ni estancos como parecen: admiten retrocesos y repasos, avances y atajos), señalemos que en estos equipos se parte de la primera labor, la preliminar, que es el almacenamiento y administra- ción de la información. Los criterios y técnicas que se utilicen para or- denar y organizar esos datos estarán relacionados con el objetivo de esa labor. Y el objetivo es siempre el conocimiento que se quiere extraer de ellos (sin duda se pueden eliminar columnas de datos que no son per- tinentes, se puede priorizar aquellas que nutren mejor nuestras hipó- tesis preliminares, etc.). Luego viene la etapa de preprocesamiento de esos datos —en él se ordena, completa, limpia y reduce los datos para obtener calidad a futuro—, y luego se estructurarán los datos brutos, para dejarlos listos para ser minados. En ese proceso se los interpreta, evalúa y presentan los resultados. Es necesario saber que el proceso no siempre es tan lineal, ordenado o estanco (algunas labores las puede tomar la misma persona, por ejem- plo, y uni " carlas), sino que ofrecemos este esquema como una suerte de modelo probable de cómo se estructura la dinámica de trabajo. De esta manera, un equipo de personas realizará la primera parte —el pre- procesamiento y la estructuración—, pudiendo esta labor ser realizada por cientistas sociales preparados en analítica de datos. La interpreta- ción de los datos, también puede contar con aportes de cientistas so- ciales que programen, y si no fuere el caso, pues deben conocer intuiti- vamente la labor que realizan programadores e ingenieros permite para que sigan el proceso y puedan contribuir con preguntas pertinentes y densas a los datos, dándole así a los desarrolladores, un mejor cimiento para programar. Y, a la hora de presentar los resultados —con visua- lizaciones e informes—, quienes hacen ciencia social pueden aportar interpretaciones, relaciones y análisis fundados. Ciencia de datos, interdisciplina y educación superior Es imperioso señalar que nuestro universo de sentido reside en el siste- ma universitario público argentino (por cierto, de tamaño considerable y por lo tanto muy diferente a la conformación de la educación superior en otros países, incluso de América Latina). El sistema público imprime