[en] This thesis is based on the question of whether it is possible to quantitatively analyse the complexity of research in History of Education. In order to answer this question, the research work has been based, first of all, on scientometrics, its origins, evolution and problems. Subsequently, we have identified the particularities of research in the field, such as the subjects and periods studied, which are not included in the bibliographical information contained in the records of general databases. This has led to another difficulty: how can this specific data be stored alongside traditional bibliographic information? The answer has been the development of a specific database with the Design-Based Research methodology, called Hecumen, which makes it possible to combine both traditional bibliographic information and qualitative evaluations on these specific data referring to the subjects and periods studied. Its development has ended with another problem related to the complexity of manually cataloguing a large volume of articles. To solve this problem, the research approached Artificial Intelligence applied to the resolution of classification problems. The technology has been conceptualised, as well as the different algorithms, carrying out various experiments in order to identify the most suitable for the classification of texts. In addition, the methodology to be followed has been proposed based on the identification of the n most repeated words in each article, which has been the necessary information to nurture the learning of various connectionist artificial intelligences. With all this methodological and tool base, to conclude, a bibliometric study of 11 specialised journals of History of Education of international relevance has been carried out, covering the time window from 1961 to the present day. To do so, the tools previously developed were used. The sample consisted of 5217 articles, through which an analysis was made of the evolution of production, the study of global citations, authors, their collaboration and the representation by sex among the most productive and productive. The most frequent countries of affiliation, institutions and languages have also been analysed. An in-depth analysis of the topics has been carried out through the study of keywords, both in terms of their occurrence in pairs and the evolution of their interest over the last decade. The aim of this thesis has been to increase the understanding of the field of History of Education from a global perspective, as well as to provide the research community with a set of tools to analyse the past and present of research in order to be able to address future research challenges.

[es] La presente tesis parte de la cuestión de si es posible analizar cuantitativamente la complejidad contenida en las investigaciones en Historia de la Educación. Para responderla, el trabajo de investigación ha realizado un recorrido que ha partido, en primer lugar, de la cienciometría, sus orígenes, evolución y problemáticas. Posteriormente se han identificado las particularidades que tienen las investigaciones en el campo, como son las temáticas y las épocas estudiadas, y que quedan al margen de la información bibliográfica contenida en los registros de las bases de datos generalistas. Esto ha llevado a otra dificultad: ¿cómo se pueden almacenar estos datos específicos junto con la información bibliográfica tradicional? La respuesta ha sido el desarrollo de una base de datos específica con la metodología Design-Based Research, llamada Hecumen, y que permite aunar tanto la información bibliográfica tradicional, como las valoraciones cualitativas sobre estos datos específicos referidos a temáticas y épocas estudiadas. Su desarrollo ha finalizado con otra problemática relacionada con la complejidad de catalogar manualmente un volumen grande de artículos. Para resolverlo la investigación se ha acercado a la Inteligencia Artificial aplicada a la resolución de problemas de clasificación. Se ha conceptualizado la tecnología, así como los diferentes algoritmos, realizando diversos experimentos para poder identificar el más adecuado para la clasificación de textos. Además, se ha propuesto la metodología a seguir basada en la identificación de las n palabras más repetidas en cada artículo, lo que ha sido la información necesaria para nutrir el aprendizaje de diversas inteligencias artificiales conexionistas. Con toda esta base metodológica y de herramientas, para finalizar, se ha elaborado un estudio bibliométrico de 11 revistas especializadas de Historia de la Educación de relevancia internacional, cubriendo la ventana temporal desde 1961 hasta la actualidad. Para ello se ha recurrido a las herramientas desarrolladas previamente. La muestra ha estado formada por 5217 artículos, mediante los cuales se ha realizado un análisis de la evolución de la producción, el estudio de las citaciones globales, los autores, su colaboración y la representación por sexo entre los más productivos y productivas. También se han analizado los países más frecuentes en las afiliaciones, las instituciones y los idiomas. Se ha profundizado en el análisis de los temas a través del estudio de las palabras clave, tanto por sus apariciones en parejas como por la evolución en su interés a lo largo de la última década. La finalidad de esta tesis ha sido aumentar la comprensión del campo de la Historia de la Educación desde una perspectiva global, así como el dotar a la comunidad de investigadoras e investigadores de una serie de herramientas que permitan analizar el pasado y presente de las investigaciones con la finalidad de poder abordar los retos futuros de las investigaciones.