Debate sobre a Análise Qualitativa de Dados

Tem decorrido, desde o dia 09 Jun 2008 (segunda-feira) o debate em fórum alargado da Turma de Mestrado, relativamente à Análise Quantitativa de Dados, em particular sobre as questões que foram colocadas para reflexão.

Importa dizer que os argumentos trocados, têm permitido o ajustamento de opiniões e perspectivas, contribuindo para uma melhor percepção do tema, assim como o aprofundamento e consolidação de conhecimentos, em particular nos aspectos relativos às questões colocadas para reflexão.

Balanço da semana: 01 Jun 2008 - 08 Jun 2008

Esta semana foi dedicada ao estudo das técnicas de análise qualitativa de dados, apoiado na análise duma Dissertação correspondente a um estudo de natureza qualitativa (estudo de caso instrumental), do tipo exploratório, onde numa das fases da recolha de dados se utilizou a entrevista semi-estruturada.

Esta Dissertação já tinha sido objecto de análise previamente, pelo que a selecção da informação relevante para o estudo esteve facilitada. A par disto, foram colocadas algumas questões (seis) para reflexão, as quais, pelos tópicos abordados, permitiram que o estudo se centrasse nos aspectos essenciais.

Para nós, ficou bem evidente que a entrevista é uma das técnicas de recolha de dados mais adequadas a estudos ou investigações de natureza qualitativa, por conciliar as suas características com as da investigação qualitativa, das quais destacamos, em particular, a natureza descritiva, a flexibilidade e a possibilidade de poder ter a perspectiva e opinião dos sujeitos, algo que não é possível, na maioria das vezes, em estudos utilizando técnicas quantitativas de recolha de dados.

Mas estas características que tornam a investigação qualitativa tão rica, pelo aprofundamento que permite dos aspectos sob investigação, trazem igualmente uma grande dificuldade, não tão visível em estudos quantitativos, que se prende com a organização e sistematização dos dados recolhidos.

Sendo normalmente tanta e tão rica a informação recolhida por entrevistas "qualitativas", por parte do investigador há que assegurar que, na organização e sistematização dos dados recolhidos, o essencial não se "perde" no meio do "acessório", através da procura de padrões nas respostas obtidas às entrevistas, quando esta é a técnica de recolha de dados utilizada.

Nessa procura de padrões relativamente ao que é essencial, aspectos como a categorização e a codificação dos dados assumem-se como fundamentais no tratamento de toda a informação obtida, visando, para além da "filtragem", a criação de condições que permitam a "manipulação" (no bom sentido) da informação com vista à obtenção de conclusões, tendo em conta os objectivos da investigação, previamente definidos a partir do problema da investigação e consequente questão ou questões investigativas.

Neste particular, a análise de conteúdos (uma das metodologias utilizadas no tratamento e análise da informação obtida com recurso a entrevistas) parece ser uma técnica de análise de dados bastante "potente", contribuindo para facilitar o "estreitamento" do espectro de análise, sempre tão útil a um investigador que lida com informação que, sobretudo em investigação qualitativa, pode ser bem diversa.

Utilizada em exclusivo, esta metodologia revela-se, no entanto, bastante trabalhosa, como aliás todo o processo de análise de dados em investigação qualitativa. Neste particular, existem outras metodologias de análise de dados, as quais poderão ser utilizadas em exclusivo ou, preferencialmente, de modo complementar, como, por exemplo, software de análise qualitativa, uma ferramenta que, por norma, permite aumentar a eficiência do investigador, logo a sua "produtividade", na medida em que permite automatizar alguns processos manuais, introduzindo maior rapidez na análise, assim como uma maior garantia de que na sistematização não ficam por analisar aspectos que possam eventualmente ser importantes para as conclusões finais.

Os aspectos que se prenderam com as várias metodologias passíveis de ser utilizadas na análise qualitativa de dados, foram a grande "novidade" da semana, já que, até aqui, não estávamos sensibilizados para a verdadeira dificuldade dessa análise (apesar de termos a noção, tal como referimos em posts prévios, que as técnicas qualitativas de análise de dados não são tão "imediatas" como as técnicas quantitativas, pelo grau de dificuldade acrescido das primeiras relativamente às segundas), que resulta, sobretudo, das grandes vantagens das técnicas qualitativas, previamente enunciadas.

Chegados ao fim deste período de estudo e análise individual, relativos às técnicas de análise de dados (quantitativas e qualitativas) utilizadas em Investigação, a semana que agora se inicia irá ser ocupada com o debate alargado à turma, tendo por base as reflexões individuais relativamente a estes assuntos.

Análise Qualitativa de Dados: respostas às questões para reflexão

Relativamente às questões para reflexão, sobre Análise Qualitativa de Dados, elaborámos as seguintes respostas:

1) Se desenvolvesse uma investigação centrada no objecto de estudo desta Dissertação, escolheria a entrevista como método de recolha de informação?

Tendo em conta o Problema de Investigação (materializado por uma questão investigativa) e Objectivos (ponto 3.2. da Dissertação) e pelas mesmas razões que as invocadas pela autora no ponto 3.6.2. da Dissertação, também escolheria a entrevista qualitativa como técnica de recolha de informação.

Não o faria de modo exclusivo, já que seria importante, tal como a autora fez, numa 1ª. fase da recolha de dados, recorrer à análise de documentos que lhe permitiram caracterizar o contexto do seu estudo (um estudo de caso instrumental, de natureza qualitativa, utilizando uma abordagem exploratória).

Nesta circunstâncias, a entrevista qualitativa permite relevar o ponto de vista do entrevistado, com uma grande liberdade de resposta, e a sua flexibilidade (própria da entrevista semi-estruturada utilizada no estudo) permite ao investigador redireccionar as questões e/ou aprofundar assuntos em função das respostas que o entrevistado vai dando.

Na investigação qualitativa, a entrevista visa a obtenção de respostas completas, detalhadas e em profundidade, e os entrevistados podem-no ser por várias vezes, se isso for adequado para a investigação, algo que acontece neste estudo.

Pelas suas características, a entrevista é particularmente "talhada" como técnica de recolha de dados em investigação qualitativa, em particular quando o objecto da investigação é de obter resposta a um Problema ou Questão investigativa, exigindo a descrição e compreensão de determinados aspectos, algo que é comum em estudos/investigações exploratórios como este.

Pelas características da Investigação Qualitativa, a entrevista é particularmente adequada como técnica de recolha de dados tendo em conta que:

- As acções serão mais facilmente compreendidas se forem observadas no seu ambiente habitual de ocorrência, algo que é possível através entrevista pessoal;

- O estudo tem um carácter descritivo, onde não interessam apenas as palavras, mas também os gestos, atitudes, comportamentos e expressões;

- Permite a compreensão do significado (o "porquê"), algo essencial em Investigação Qualitativa, pois valoriza as perspectivas participantes, ou seja as diferentes perspectivas que várias pessoas possam ter sobre um mesmo objecto, coisa ou acção.

A entrevista permite descobrir o que os sujeitos sentem, o que pensam e como agem, aspectos de diversidade dos quais resulta a riqueza da Investigação Qualitativa.

2) Os procedimentos adoptados para a análise das entrevistas adequam-se aos objectivos da investigação?

Pensamos que sim, que os procedimentos adoptados para a análise das entrevistas (os procedimentos relativos à metodologia utilizada - análise de conteúdo) foram adequados aos objectivos da investigação, em particular, àqueles que a autora fez corresponder à 2ª. fase da recolha de dados (Quadro 5, p. 90 da Dissertação).

Tal como a autora refere, dada a complexidade e profundidade do corpus de dados recolhido, o processo utilizado na análise dos dados obtidos pelas entrevistas, permitiu organizá-los e sintetizá-los procurando padrões, interpretando e tornando os materiais recolhidos compreensíveis para si e para os outros.

Ao recorrer à análise de conteúdo e à sistematização correspondente, tendo como objectivo a produção de um texto analítico sobre os dados, descreveu os dados mas fez também inferências tendo em vista a particularização relativa a cada um destes objectivos do estudo (algo que seria difícil sem essa sistematização):

- Compreender o modo como os diferentes actores vêem esta escola;

- Identificar as características e estratégias de liderança e de gestão numa escola do 1º ciclo do Ensino Básico;

- Analisar o papel e a influência da(s) liderança(s) no processo de desenvolvimento do currículo a partir das percepções dos pais, professores, alunos e coordenadora de escola;

- Interpretar os efeitos e influências das lideranças na cultura e no clima da escola, no comportamento e aproveitamento dos alunos, e também nas famílias e comunidades locais.

3) Quais são as principais etapas de análise de conteúdo seguidas pela autora?

As principais etapas de análise de conteúdo seguidas pela autora, foram essencialmente a organização e sintetização da informação recolhida pelas entrevistas, procurando padrões que permitissem, primeiro, categorizar e, depois, codificar os dados obtidos, utilizando uma análise vertical, mas também horizontal (comparativa), o que permitiu a redução da informação, tendo em vista facilitar o seu processo de descrição e interpretação (algo que é bastante complexo em investigação qualitativa), tal como a autora explica no ponto 3.8. da Dissertação.

Deste modo, a investigadora conseguiu "sintetizar" os dados recolhidos, "orientando-os", em particular e tal como já se referiu na resposta à pergunta 2, para os 4 últimos objectivos definidos na parte final do ponto 3.2. da Dissertação, correspondentes à 2ª. fase, tal como consta do Quadro 5 (p. 90) da Dissertação.

4) A análise de conteúdo revela-se um método adequado para o tratamento da informação recolhida?

Sim, pensamos que a análise de conteúdo é um método adequado para o tratamento da informação recolhida, porque permite lidar com comunicações frequentemente numerosas e extensas para delas extrair um conhecimento que a simples leitura ou audição cumulativa não permitiria formar.

É, pois, uma metodologia que permite a "filtragem" dos dados recolhidos, ajudando o investigador a descobrir o essencial, combatendo a tendência em que este poderá cair de incluir tudo o que seja passível de ser descrito, ainda que acessório.

Essa "filtragem" consegue-se pelo levantamento de padrões, nas respostas obtidas às entrevistas, e consequente categorização e codificação, metodologia que permite dar importância ao que é essencial e passar para segundo plano aquilo que não for essencial.

5) De acordo com as leituras que realizou, poderiam ter sido seguidas outras metodologias de análise das entrevistas?

Efectivamente, nas leituras realizadas deparámo-nos com outras metodologias de análise de entrevistas, para além da análise de conteúdos, como, por exemplo, a Análise Semiótica, a Grounded Theory ou, ainda, a utilização de software de análise qualitativa.

Destas três metodologias, tendo em conta que o tipo de entrevista utilizado no estudo de caso da Dissertação foi a entrevista semi-estruturada, parece-nos que a mais adequada seria o recurso a software de análise qualitativa, o qual poderia ser utilizado de modo complementar e integrado com a análise de conteúdo, facilitando, pela introdução de algum grau de automatização, o trabalho de categorização e codificação dos dados (organização e sistematização), e posterior análise e interpretação dos mesmos, processo que foi efectuado de modo "manual" pela autora na Dissertação em análise.

6) Compare a sistematização da análise de conteúdo realizada pela autora com os outputs parciais publicados no espaço de documentos sobre análise qualitativa (“Análise Qualitativa.Tratamento” e Análise Qualitativa.Quadros). Que comentários lhe sugerem as diferenças que identifica?

As diferenças identificadas situam-se sobretudo ao nível do modo como a informação foi organizada e sistematizada.

Assim , temos que, na Dissertação, os dados forma organizados, sistematizados e apresentados de forma analítica e sequencial, em função dos aspectos em análise (aspecto a aspecto), tendo em vista os quatro objectivos do estudo antes identificados (e para os quais as entrevistas procuravam a recolha de dados), ao passo que nos outputs parciais apresentados nos dois documentos mencionados, sobre análise qualitativa, a organização e sistematização dos dados é própria da utilização de um software de análise qualitativa, metodologia que não foi a utilizada pela autora da Dissertação (mas sim a análise de conteúdo).

Voltamos a referir que, a utilização de software de análise qualitativa não "colidiria" com a análise de conteúdo efectuada, podendo ser utilizado de modo complementar, em particular no que diz respeito à obtenção dos tais aspectos essenciais (padrões) após a categorização e codificação das respostas às entrevistas.

Diferentes Abordagens à Análise de Dados em Investigação Qualitativa

Segundo Bogdan e Biklen, "poderá ser útil pensar em dois modos de enquadrar as abordagens à análise [de dados]. Numa das abordagens, a análise é concomitante com a recolha dos dados e fica praticamente completa no momento em que os dados são recolhidos. Esta é a abordagem mais frequentemente utilizada pelos investigadores de campo experientes. Ela revela-se tanto mais eficaz e eficiente quanto melhor souber aquilo que está a fazer. A outra abordagem envolve a recolha dos dados antes da realização da análise. No entanto, os investigadores nunca a utilizam na sua forma mais pura, aproximando-se apenas dela, dado que a reflexão, sobre aquilo que se vai descobrindo enquanto se está no campo de investigação, é parte integrante de todos os estudos qualitativos.

(...) o investigador inexperiente deve utilizar estratégias referentes ao modo de análise no campo de investigação, deixando a análise mais formal para quando a maior parte dos dados tiverem sido recolhidos. As dificuldades no estabelecimento da relação e no acesso ao campo de investigação consomem demasiado tempo ao investigador inexperiente, para que ele possa envolver-se activamente na análise. Para além disso, os investigadores inexperientes, quando se encontram pela primeira vez no campo de investigação, não possuem, frequentemente, um quadro de referência teórico e suficientemente sólido que lhes permita dar-se conta de aspectos e temas relevantes para a sua investigação. Para realizar a análise concomitantemente, mostra-se necessário ter a capacidade de se aperceber de aspectos conceptuais e substantivos que vão surgindo (...)"

Referência:
BOGDAN, R. & BIKLEN, S. (2006). Investigação Qualitativa em Educação. Porto: Porto Editora.

Reflexões sobre Investigação Qualitativa

Fruto da associação que normalmente é feita entre Investigação Quantitativa e Técnicas Estatísticas, existe a noção "errada" de que a Investigação Qualitativa é bastante mais simples.

Dizemos "errada" pois pensamos que, numa área que era dominada "pelas questões de mensuração, definições operacionais, variáveis, teste de hipóteses e estatística, alargou-se para contemplar uma metodologia de investigação que enfatiza a descrição, a indução, a teoria fundamentada e o estudo das percepções pessoais" (Bogdan e Biklen, 2006: 11).

Este último aspecto, em particular, a par da própria sensibilidade do investigador, no seu esforço permanente de objectividade para evitar a subjectividade, tornam as técnicas qualitativas de investigação num desafio de grau de dificuldade bem maior que aquele que aparenta.

Fruto da utilização de métodos mistos de investigação, onde as técnicas de investigação quantitativa e qualitativa se complementam e integram, não será descabido falar no grau que determinada investigação apresenta, em termos das suas características "mais quantitativas" ou "mais qualitativas".

Normalmente, atribuem-se as seguintes características à Investigação Qualitativa:

- A fonte directa de dados é o ambiente natural e o investigador é o instrumento principal. O investigador tem a noção que o contexto é importante e que as acções serão mais facilmente compreendidas se forem observadas no seu ambiente habitual de ocorrência. Para a Investigação Qualitativa, a perspectiva é a de que o comportamento humano é influenciado pelo contexto em que ocorre e, por essa, razão, o investigador deve privilegiar a observação in situ.

- A Investigação Qualitativa é essencialmente descritiva (ao contrário da Quantitativa que tende a traduzir e a sintetizar a realidade num "número"). Isto significa que os dados são recolhidos sob a forma de palavras e imagens, em vez de números. Este carácter descritivo confere à Investigação Qualitativa um carácter de minúcia, onde não interessam apenas as palavras, mas também os gestos, atitudes, comportamentos e expressões, entre outros aspectos. Existe um questionamento permanente sobre tudo, não havendo nada que seja considerado como um dado adquirido, já que se procura a razão que está por trás de determinado acontecimento, situação, acção, atitude ou comportamento.

- A Investigação Qualitativa interessa-se mais pelo processo do que pelos resultados ou produtos. Isto é importante na medida em que se, por um lado, as técnicas quantitativas de investigação permitem apurar se existiram mudanças, é essencialmente através das técnicas qualitativas que se apura como ocorreram essas mudanças.

- A Investigação Qualitativa tende a analisar os dados recolhidos de forma indutiva, numa abordagem de investigação exploratória, tentando dar resposta a questões investigativas, mais do que uma abordagem dedutiva e confirmatória de hipóteses previamente colocadas. As abstracções só são construídas à medida que os dados se vão recolhendo e agrupando, de acordo com aquilo que é conhecido como "Teoria Fundamentada" (Glaser e Strauss, 1967). À partida para a investigação, não se privilegiam umas questões investigativas relativamente a outras, pois admite-se que não se sabe o suficiente para reconhecer quais são as questões importantes a priori.

- A compreensão do significado (o "porquê") é essencial em Investigação Qualitativa, que se interessa pelas perspectivas participantes, ou seja nas diferentes perspectivas que as várias pessoas possam ter sobre um mesmo objecto, coisa ou acção. Interessa o que os sujeitos sentem, o que pensam e como agem, pois é dessa diversidade que resulta a riqueza da Investigação Qualitativa e o seu grau de dificuldade, em virtude de não se poder reduzir essa diversidade a um número "simplificador".

Referência:
BOGDAN, R. & BIKLEN, S. (2006). Investigação Qualitativa em Educação. Porto: Porto Editora.

Análise Qualitativa de Dados

Inicia-se hoje, com a Análise Qualitativa de Dados, a segunda parte do Tema "Análise de Dados", desta Unidade Curricular.

A Análise Qualitativa de Dados gerou técnicas próprias que, actualmente, caracterizam uma metodologia específica. Neste domínio, importa salientar duas ideias básicas:

1. A análise de dados deve ser estudada em estreita relação com as abordagens metodológicas qualitativas e não deve ser reduzida a técnicas que o investigador selecciona e aplica arbitrariamente;
2. A análise é mediada pelos objectivos da investigação, devendo, portanto, obedecer a uma meta e a orientações claras (Colás, 1997).

Retomando a Dissertação “Processos de Liderança e Desenvolvimento Curricular no 1º. Ciclo do Ensino Básico: Estudo de Caso” e privilegiando o estudo empírico realizado nesta investigação, nomeadamente, o que diz respeito à análise de dados (pp. 110-183), é-nos solicitada uma reflexão sobre algumas questões.

Nessa reflexão, deverão ser tidos em conta o corpus recolhido pela investigadora e a metodologia de análise adoptada na Dissertação em análise.

As questões para reflexão são as seguintes:

1) Se desenvolvesse uma investigação centrada no objecto de estudo desta Dissertação, escolheria a entrevista como método de recolha de informação?

2) Os procedimentos adoptados para a análise das entrevistas adequam-se aos objectivos da investigação?

3) Quais são as principais etapas de análise de conteúdo seguidas pela autora?

4) A análise de conteúdo revela-se um método adequado para o tratamento da informação recolhida?

5) De acordo com as leituras que realizou, poderiam ter sido seguidas outras metodologias de análise das entrevistas?

6) Compare a sistematização da análise de conteúdo realizada pela autora com os outputs parciais publicados no espaço de documentos sobre análise qualitativa (“Análise Qualitativa.Tratamento” e Análise Qualitativa.Quadros). Que comentários lhe sugerem as diferenças que identifica?

As respostas a estas questões serão publicadas, até 9 de Junho de 2008, inclusive, no Fórum Livre da Actividade, criado no espaço da Unidade Curricular.

Balanço da semana: 25 Mai 2008 - 01 Jun 2008

À partida, uma semana que previa "apenas" a resolução de um problema, afigurava-se como uma semana relativamente "fácil" no âmbito desta Unidade Curricular.

Mas, identificadas as questões do problema e relida a Dissertação que já houvera sido objecto de análise, aquando do estudo sobre uma das técnicas quantitativas de recolha de dados, o "Questionário", apercebemo-nos do grande desafio que se nos colocava e que ficou bem patente nas propostas de resolução para as 3 perguntas do problema.

Efectivamente, esta foi uma actividade que exigiu o remobilizar e reavivar de conhecimentos de Probabilidades e Métodos Estatísticos, já com alguns anos, mas numa área do conhecimento da qual gostamos particularmente.

Na abordagem que se faz ao estudo/projecto de investigação, em termos da análise quantitativa dos dados, é muito importante manter, permanentemente, como referência, o(s) objectivo(s) da investigação, as hipóteses de investigação colocadas (no caso de estudos confirmatórios, utilizando abordagens dedutivas) ou as questões investigativas (no caso de estudos exploratórios, utilizando abordagens indutivas), entre outros aspectos que possam auxiliar na manutenção do "rumo" que a investigação deve seguir, dentro dos prazos previstos, para que haja eficiência e não se desperdicem recursos.

São estes aspectos que permitirão ao investigador, depois de organizados os dados recolhidos, saber como deve explorar esses dados, através, neste caso, da análise quantitativa desses dados, com recurso a técnicas de análise quantitativa, em particular, recorrendo à aplicação de testes estatísticos paramétricos ou não paramétricos, consoante a natureza e escala de medida das variáveis em análise, assim como das amostras/grupos, entre outros aspectos.

É sobretudo da análise da relação entre variáveis, assim como da análise de diferenças entre amostras/grupos (independentes e/ou dependentes), com recurso a testes estatísticos e para um determinado nível de significância estatística (valor complementar do intervalo de confiança, no intervalo 0 a 1), que se obtêm a maior parte das conclusões relativamente aos dados recolhidos.

Consoante os casos, poderá haver a possibilidade de aplicação de um ou outro tipo de teste estatístico e, muitas vezes, a aplicação de um único teste estatístico acaba por não revelar toda a informação necessária, havendo nesses casos, e quando possível, que recorrer a testes complementares. Isto é particularmente verdade no caso de testes não paramétricos, que não têm a mesma "força" dos testes paramétricos.

Foi uma semana muito produtiva, pois independentemente da proposta de resolução do problema a que se acabou por chegar, esta actividade obrigou a aprofundar bastante este assunto, assim como as matérias afins, algo que seria mais difícil de acontecer se não houvesse uma situação prática para ilustrar e sobre a qual se pôde trabalhar.

Apesar de em regime de auto-aprendizagem, com estudo e trabalho individual, pode afirmar-se que esta foi mais uma semana produtiva.

Encerrado o capítulo da análise quantitativa de dados, abre-se um novo capítulo, no contexto deste tema, relativo à análise qualitativa de dados.

Análise Quantitativa de Dados - Caso Prático (cont.)

No post anterior foi explicitada, em detalhe, a proposta de resposta à Pergunta 1 do Caso Prático de Técnicas Quantitativas de Análise de Dados.

Este post inclui as respostas às duas perguntas restantes do Caso Prático.

Pergunta 2)

99 Professores indicaram que nunca utilizaram computador com os alunos (pág. 99). Poder-se-á dizer que estes professores tendem a ser os que indicam que se sentem constrangidos a usar as TIC frente aos alunos (pergunta 101), ou os que indicam que o uso das TIC na sala de aula exige novas competências por parte dos professores (pergunta 105), ou os que indicam que os conteúdos da Internet não se adequam à disciplina (pergunta 107) ou ainda os que indicam que as TIC não melhoram a aprendizagem de Inglês (pergunta 112)? Que testes estatísticos faria para verificar as hipóteses colocadas? Que nível de significância pensaria adequado para estes testes?

Intuitivamente e a priori, existiria a tendência para considerar estas associações como verdadeiras, mas o rigor científico exigível numa investigação obrigaria à respectiva comprovação, hipótese a hipótese, com recurso a testes estatísticos.

Neste caso particular, teríamos de relacionar a dimensão “99” (correspondente ao número de professores que, na questão 73, responderam que nunca utilizaram computador com os alunos), hipótese a hipótese, com as dimensões correspondentes às respostas às questões 101, 105, 107 e 112, respectivamente.

As questões 101, 105, 107 e 112 correspondem a “Perguntas do Tipo 2” (Hill & Hill, 2005: 110) e as respectivas respostas foram dadas numa escala ordinal. De acordo com estes autores, “embora as perguntas do Tipo 2 usem escalas ordinais tem-se que, quando a distribuição das respostas é unimodal e mais ou menos normal, é vulgar tratar os valores numéricos ligados com as respostas como tendo sido obtidos através de uma escala métrica”, dando-se “o nome de «escalas de avaliação» às escalas ordinais ligadas com perguntas de Tipo 2.

Para analisar as respostas dadas nas «escalas de avaliação» usam-se normalmente métodos paramétricos” (2005: 111-112). Assim, assumindo que os dados estão, mais ou menos, de acordo com os pressupostos dos métodos paramétricos, e que o que está em causa, hipótese a hipótese, é a diferença entre duas amostras dependentes (pois pretende-se saber se os professores que nunca utilizaram computador com os alunos tendem a ser os “mesmos” que “concordaram” nas respostas às questões 101, 105, 107 e 112, respectivamente), poderíamos utilizar o teste estatístico “t de student para duas amostras dependentes” (também designadas de “grupos emparelhados”), já que se coloca a hipótese de os dados de uma amostra estarem, de alguma forma, relacionados com os dados da outra amostra.

De qualquer modo, à semelhança do que se referiu na resposta à Pergunta 1) deste Caso Prático, teríamos de estar na posse das respostas dos inquiridos para, de acordo com a matriz de organização dos dados, verificar as respectivas associações entre as amostras (grupos), duas a duas, para cada uma das hipóteses colocadas.

As hipóteses (alternativa - H1) a testar seriam, assim, as seguintes:

a) Respostas às questões 73 e 101, comparando 99 “Nunca” (41,3% em 240) com 97 (40,4% em 240): H1 “Os professores que nunca utilizaram computador com os alunos, são os que indicam que se sentem constrangidos a usar as TIC frente aos alunos.”;

b) Respostas às questões 73 e 105, comparando 99 “Nunca” (41,3% em 240) com 147 (61,3% em 240): H1 “Os professores que nunca utilizaram computador com os alunos, são os que indicam que o uso das TIC na sala de aula exige novas competências por parte dos professores.”;

c) Respostas às questões 73 e 107, comparando 99 “Nunca” (41,3% em 240) com 113 (47,1% em 240): H1 “Os professores que nunca utilizaram computador com os alunos, são os que indicam que os conteúdos da Internet não se adequam à disciplina.”;

d) Respostas às questões 73 e 112, comparando 99 “Nunca” (41,3% em 240) com 134 (55,8% em 240): H1 “Os professores que nunca utilizaram computador com os alunos, são os que indicam que as TIC não melhoram a aprendizagem de Inglês.”.

O teste estatístico vai permitir ao investigador, saber, com um determinado grau de probabilidade de erro, se a Hipótese Nula (H0) se verifica (ou não). Essa probabilidade de erro corresponde ao nível de significância (α), pelo que quanto mais pequeno for o α maior será o intervalo de confiança para que se verifique H1, para o caso de rejeição de H0.

Neste tipo de teste estatístico, normalmente considera-se como adequado um nível de significância de 0,05 (correspondente a um intervalo de confiança de 95%), se bem que se possam utilizar valores de α inferiores, como, por exemplo, α = 0,01.

No caso presente, definido o nível de significância para cada uma das 4 (quatro) hipóteses antes colocadas, calcular-se-ia a respectiva probabilidade (p-value) de observação, com recurso ao teste estatístico adequado (neste caso “t de student para duas amostras dependentes”).

Para um α igual a 0,05, do ponto de vista da significância estatística, se o p-value for menor que 0,05, o resultado não é significante; mas se o p-value for menor ou igual a 0,05, o resultado é significante (em particular: se o p-value estiver entre 0,01 e 0,05, diz-se que o resultado é significante; se o p-value estiver entre 0,001 e 0,01, diz-se que o resultado é muito significante; se o p-value for menor que 0,001, o resultado é extremamente significante.

Na resolução desta pergunta, tomou-se a opção de sugerir a utilização do teste estatístico "t de student para duas amostras dependentes", pelas razões antes indicadas (em virtude de testar as hipóteses de relação entre variáveis dependentes, 2 a 2 variáveis, tal como especificado), mas também pelo modo como a pergunta está formulada ("ou" em vez de "e"):

"99 Professores indicaram que nunca utilizaram computador com os alunos (pág. 99). Poder-se-á dizer que estes professores tendem a ser os que indicam que se sentem constrangidos a usar as TIC frente aos alunos (pergunta 101), ou os que indicam que o uso das TIC na sala de aula exige novas competências por parte dos professores (pergunta 105), ou os que indicam que os conteúdos da Internet não se adequam à disciplina (pergunta 107) ou ainda os que indicam que as TIC não melhoram a aprendizagem de Inglês (pergunta 112)?"

Caso na pergunta estivesse "e" no lugar do "ou", estaríamos perante a relação entre "k amostras dependentes" (dependentes pelas razões também já antes justificadas, em número de 1 + 4), com k = 5.

Neste caso não faz sentido utilizar a "t de Student" pois este é um teste estatístico que só lida com 2 amostras. Deste modo, deveria utilizar-se o "Teste de Friedman", um teste estatístico não-paramétrico.

Pergunta 3)

Analise os dados encontrados e que estão expostos na dissertação. Gostaria ainda de colocar outras hipóteses de relações entre esses dados? Explicite uma dessas relações e indique qual o teste estatístico que consideraria adequado para verificar essa relação.

Sim, por exemplo a relação entre a “Falta de computadores” (pergunta 113 do Questionário) e o “Acesso difícil às salas com computadores” (pergunta 114 do Questionário), no que aos “Obstáculos à integração das TIC” diz respeito.

Tratando-se de variáveis ordinais, poderíamos utilizar o “Coeficiente de Correlação de Spearman (ρ)” (teste estatístico não-paramétrico) para verificar a relação entre ambas.

Este teste estatístico tem as vantagens de não fazer nenhuma suposição sobre a distribuição de frequências das variáveis (o que não acontece com os testes paramétricos) e, ao contrário, por exemplo, do “Coeficiente de Correlação de Pearson”, não exige o pressuposto de que a relação entre as variáveis seja linear ou, tão pouco, que as variáveis sejam medidas em intervalo de classe.

Estas são algumas das razões pelas quais o “Coeficiente de Correlação de Spearman (ρ)” é, normalmente, utilizado para testar relações entre variáveis ordinais.

No que diz respeito à "escolha de testes estatísticos", neste link encontram-se vários critérios de escolha e possibilidades de análise.

Análise Quantitativa de Dados - Caso Prático

Esta semana tem sido ocupada com a análise e resolução individual de um Caso Prático, utilizando como recurso uma das Dissertações de Mestrado já analisadas anteriormente nesta Unidade Curricular, tendo por objectivo a compreensão da aplicação das técnicas quantitativas de análise de dados.

A Dissertação em questão intitula-se "Setúbal, as TIC e o ensino de Inglês: atitudes dos professores" e é da autoria de Conceição Brito (Universidade de Aveiro, 18 Dez 2006).

Temos vindo a seguir, a par e passo, o "caminho" trilhado pelo investigador ao longo do seu estudo ou processo de investigação. Após a recolha de dados, há que organizá-los, preparando-os para ser analisados, interpretados e sobre eles elaborar conclusões que contribuirão para avançar no estudo/investigação, independentemente de o método ou abordagem científica utilizada ser do tipo dedutivo (investigação com vista à confirmação de hipóteses) ou do tipo indutivo (investigação exploratória com vista à obtenção de resposta para as questões investigativas colocadas).

Assim, após a criação de um ficheiro de dados estatísticos, que tem por função a organização dos dados obtidos, o investigador passa à análise exploratória desses mesmos dados, recorrendo, para isso, a técnicas de estatística descritiva. Normalmente, dessa análise resulta, para o investigador, a necessidade de recorrer a algumas técnicas de estatística inferencial, com o objectivo de explorar possíveis hipóteses de relações entre as respostas, mesmo que essas relações não tenham sido consideradas, a priori, como hipóteses de investigação, tal como acontece em investigações exploratórias.

A resolução deste Caso Prático, para além de permitir aprofundar o estudo relativo à análise de dados (uma das fase de qualquer estudo/processo de investigação), tem constituído um grande desafio pois sendo as perguntas colocadas de resposta aparentemente fácil e óbvia, acaba por verificar-se, quando se aprofunda a resolução, que afinal a perspectiva a utilizar requer alguma "mestria".

A grande dificuldade com que nos temos confrontado diz respeito ao facto de o próprio questionário utilizado na Dissertação em análise, utilizar questões que permitem alguma interpretação dúbia por parte dos respondentes, algo que, de acordo com a metodologia quantitativa, deveria e poderia ter sido evitado.

Este aspecto é particularmente relevante quando o caso prático nos solicita que, utilizando técnicas quantitativas de análise de dados, relacionemos duas variáveis perfeitamente identificadas (correspondentes a dois grupos de perguntas do questionário), variáveis essas que, pelos atributos de que se revestem e pela escala métrica utilizada nas respectivas respostas, são variáveis qualitativas nominais. Os dados (quantitativos) correspondem ao número de respondentes que escolheu cada uma das opções nas várias respostas.

Veja-se então a 1ª. Pergunta do Caso Prático:

Pergunta 1)

Pretendia saber se havia alguma relação entre as finalidades da utilização do computador (concretamente perguntas 16 a 21) e a frequência diária ou quase diária de utilização do computador (pergunta 28). Qual o teste estatístico que faria?

Este é o primeiro grande desafio: a utilização de técnicas quantitativas de análise de dados no relacionamento entre duas variáveis que, não só, são qualitativas, mas que, além disso, utilizam uma escala métrica nominal. Quando somos questionados sobre o tipo de teste estatístico a utilizar para verificar se existe alguma relação entre as duas variáveis em apreço, não restam grandes dúvidas que o teste estatístico a utilizar será do tipo "não-paramétrico", em virtude de não estarem observadas todas as condições necessárias à aplicação de técnicas paramétricas (a começar logo pelo tipo de escala métrica que, neste caso, é uma escala nominal).

Após ter chegado a esta conclusão, deparámo-nos com o segundo desafio: o facto de estarmos a comparar uma variável "finalidades da utilização do computador" com outra variável "frequência de utilização do computador", cujos atributos (respostas possíveis) seguem critérios diferentes numa e noutra variáveis.

Assim, enquanto a primeira variável ("finalidades da utilização do computador") permite respostas cumulativas (às seis respostas possíveis - correspondentes às perguntas 16 a 21 do questionário), a segunda variável admite apenas uma resposta exclusiva, entre as 6 possíveis (se bem que, para efeitos de análise, nos interessem apenas as respostas "Todos os dias" e "Quase todos os dias").

O terceiro grande desafio prende-se com o facto de algumas das questões (16 a 21) dizerem respeito a atributos que poderão ser inclusivos em termos relativos, o que poderá ter gerado algum grau de aleatoriedade nas respostas. Por exemplo, ler e enviar e-mail, conversar em chat, debater temas em fórum e aceder a plataformas de e-Learning, na prática está tudo incluído em Internet. Ficaríamos assim reduzidos a dois grandes atributos desta variável "Finalidades da utilização do computador" (utilização/acesso da Internet e utilização de processador de texto) e, também, a dois atributos da variável "Frequência de utilização do computador" (Todos os dias e Quase todos os dias, e as restantes frequências).

Face a tudo o que foi dito, parecem não restar dúvidas que o teste estatístico a aplicar para apurar do relacionamento entre estas duas variáveis qualitativas nominais, seria o Coeficiente de Contingência (CC), normalmente utilizado para verificar a hipótese de associação entre variáveis nominais.

O Coeficiente de Contingência tem uma particularidade: para o seu cálculo, há que aplicar também o teste estatístico Chi Quadrado, o qual, apesar de ser também utilizado para verificar a hipótese de diferenças entre grupos (amostras), está implícito no cálculo do Coeficiente de Contingência, já que, neste caso, o que está em causa é a análise da relação entre duas variáveis qualitativas.

O Coeficiente de Contingência (CC) quantifica o relacionamento entre duas (ou mais) variáveis nominais (tal como acontece no nosso Caso Prático) e o seu cálculo é dado através da seguinte fórmula - CC = SQRT [( (χ²) : (χ² + n)] - onde n é o total de medições (240 neste Caso Prático) e χ² é o Chi quadrado (correspondente à diferença entre os valores observados e os valores esperados).

O Chi quadrado permite a avaliação da hipótese de associação, mas não "mede" a sua força, algo que é um problema inerente a todos os testes não-paramétricos, problema de difícil superação com variáveis qualitativas nominais.

Apesar de não ser solicitado o cálculo, neste caso particular, face às particularidades da resposta às questões 16 a 21 (com a possibilidade de indicar mais que uma resposta), haveria que proceder a um ajustamento desses valores, de forma a que a soma do número de respostas, tal como já acontece na resposta à questão 28 ("frequência de utilização do computador"), seja de 240.

Para o fazer haveria que criar um pressuposto de manutenção de proporcionalidade, algo que parece perfeitamente plausível face à densidade na distribuição das respostas às questões 16 a 21. Essa constante de proporcionalidade pode ser obtida somando o total de respostas às questões 16 a 21 (750 respostas), dividindo pelo total de respondentes (240). De acordo com este critério obter-se-ia o valor de 750/240=3,125.

Veja-se então quais seriam os valores ajustados (nº. respostas => nº. ajustado):

"Finalidades da utilização do computador"

Questão 16 - Utilizo o computador para escrever texto: 231 => 73,92
Questão 17 - Utilizo o computador para pesquisar na Internet: 216 => 69,12
Questão 18 - Utilizo o computador para ler e enviar correio (e-mail): 181 => 57,92
Questão 19 - Utilizo o computador para conversar (chat): 54 => 17,28
Questão 20 - Utilizo o computador para debater temas (fórum): 27 => 8,64
Questão 21 - Utilizo o computador em ambientes virtuais de aprendizagem /
plataformas de e-Learning: 41 => 13,12

"Frequência de utilização do computador"

Questão 28 - Todos os dias: 74
Questão 28 - Quase todos os dias: 95
Questão 28 - Algumas vezes por semana: 50
Questão 28 - Algumas vezes por mês: 14
Questão 28 - Algumas vezes por ano: 2
Questão 28 - Não responde: 5

No nosso Caso Prático, estariam em análise os dados (respostas) antes assinalados a itálico (respostas às Questões 16 a 21 com as respostas "Todos os dias" e "Quase todos os dias" à Questão 28, num total de 169 respostas).

Para a execução dos testes estatísticos mencionados, teríamos de, tal como o investigador, estar na posse das respostas dos inquiridos, de forma a poder construir a matriz de organização dos dados que possibilitaria, não só, saber como cada um respondeu a cada uma das questões, mas também como se relacionam as respectivas respostas.

Balanço da semana: 18 Mai 2008 - 25 Mai 2008

Nesta Unidade Curricular, a semana foi dedicada, em exclusivo, ao estudo individual sobre a análise de dados num processo de investigação.

Utilizando os recursos colocados à disposição na Unidade Curricular, procedeu-se à exploração geral e à identificação de técnicas de análise de dados, quer na vertente "análise quantitativa de dados", quer na vertente "análise qualitativa de dados", sintetizadas nos dois posts anteriores.

A percepção das principais características de cada um dos tipos de análise de dados, das suas principais diferenças, dos aspectos relativos à sua utilização, entre outros, é fundamental para a decisão de utilização de um, outro ou de ambos os tipos de análise de dados, face aos objectivos de uma investigação.

Durante a semana que agora se vai iniciar, será efectuada a análise e resolução individual de um problema, visando a exploração de uma das dissertações, já analisadas, no que se refere às técnicas quantitativas de análise de dados.

Análise Qualitativa de Dados

Ao contrário do que se passa com a análise quantitativa de dados, a análise qualitativa não parte de unidades fixas pré-determinadas. Para além desta característica, também a interdependência entre dados empíricos e processos intelectuais de teorização é um dos elementos caracterizadores da análise qualitativa de dados.

São 4 (quatro) as etapas da análise qualitativa:

1. Determinação da unidades de análise;
2. Categorização / codificação;
3. Formulação de hipóteses / problemas;
4. Leitura interpretativa dos resultados.

O processo analítico utilizado em análise qualitativa passa pela seguinte sequência: recolha, redução e exposição de informação, conclusão e verificação.

Os processos intelectuais de Teorização passam, normalmente, pela sequência análise exploratória (desenvolvimento e aplicação de categorias ao material empírico), descrição (análise dos segmentos de cada categoria a fim de estabelecer padrões nos materiais empíricos recolhidos), interpretação (estabelecer ligações e relações entre categorias de dados) e teorização (arbitrar procedimentos que assegurem a plausibilidade de relações).

Análise Quantitativa de Dados

No processo de investigação, passada a fase de recolha de dados há que analisar esses mesmos dados, com vista à obtenção de resultados que possam contribuir para os objectivos da investigação.

A análise desses dados, tal como se referiu no post anterior pode ser quantitativa ou qualitativa. Neste post iremos focar-nos sobre a análise quantitativa de dados.

Em análise quantitativa, os dados podem ser do tipo estatístico (dados representados sob a forma numérica, dizendo respeito a uma amostra concreta) ou paramétrico (dados generalizáveis, por estatística inferencial, à população que inclui a amostra).

A análise quantitativa de dados pode incidir sobre dados de natureza quantitativa ou qualitativa. Isto corresponde a analisar variáveis de natureza quantitativa (características mensuráveis, passíveis de ser expressas em valores numéricos, reportados a uma unidade de medida ou a uma relação de ordem) ou qualitativa (atributos ou categorias descrevendo sujeitos e situações, podendo ser de natureza dicotómica ou politómica).

A atribuição de valores às variáveis ou características em análise, faz-se recorrendo a uma escala de medida, que poderá ser nominal (para atributos qualitativos), ordinal (traduzindo gradientes de intensidade, relativamente a variáveis de natureza qualitativa), intervalar (adequadas a variáveis quantitativas, mas sem zero absoluto) ou de razão/proporcional (adequadas a variáveis quantitativas, mas com zero absoluto).

Em análise quantitativa de dados, o tipo de dados condiciona os testes estatísticos a adoptar. Neste aspecto particular, amostras de reduzida dimensão tornam alguns desses testes desadequados ou mesmo de impossível aplicação.

Tendo em conta o que se referiu relativamente à escala de medida, apenas as escalas intervalar e de razão/proporcional, por serem adequadas a variáveis quantitativas, permitem operações matemáticas no interior da escala (adição e subtracção na escala intervalar; adição, subtracção, multiplicação e divisão na escala de razão/proporcional).

Tal como vimos relativamente ao tipo de dados passíveis de análise quantitativa, esta pode recorrer à estatística descritiva e/ou à estatística inferencial.

Recorre-se à estatística descritiva para descrever (de modo numérico e/ou gráfico) e organizar os dados. Por outro lado, recorre-se à estatística inferencial para procurar relações entre os dados analisados e/ou verificar hipóteses previamente colocadas, ou ainda a estimar parâmetros da população a partir dos dados da amostra.

A estatística inferencial pode socorrer-se de técnicas paramétricas (exigindo determinadas condições, como, por exemplo, escala intervalar, curva de distribuição normal, amostra não inferior a 30 elementos e uma dispersão em subgrupos com variância semelhante) ou não paramétricas (não exigindo condições especiais), sendo que as primeiras, pelo facto de exigirem determinadas condições, são mais fiáveis, dotando, por isso, os testes de maior potência.

Na prática, as técnicas de estatística descritiva podem criar as condições para que o investigador recorra às técnicas de estatística inferencial.

Na sequência da análise exploratória dos dados, com recurso a técnicas de estatística descritiva, poderão surgir condições para, no processo de investigação, se utilizarem técnicas de estatística inferencial, com o objectivo de explorar as possíveis hipóteses de relações entre os dados obtidos, mesmo que essas relações não tenham sido consideradas a priori como hipóteses de investigação (como acontece no caso de investigações exploratórias, que, normalmente, utilizam abordagens do tipo indutivo).

Análise e Tratamento de Dados

Iniciamos hoje um novo Tema: Análise e Tratamento de Dados. Este tema será decomposto em 4 fases, distribuídas do seguinte modo:

• 1ª. fase (20 a 26 de Maio): estudo individual sobre as diversas técnicas de análise de dados;
• 2ª. fase (27 de Maio a 02 de Junho): análise individual e resolução de um problema, visando a exploração de uma das dissertações, já exploradas, no que se refere às técnicas quantitativas de análise de dados;
• 3ª. fase (03 a 09 de Junho): estudo individual sobre as técnicas de análise qualitativa de dados e apreciação de uma das dissertações, já exploradas, no que se refere às técnicas de análise qualitativa usadas;
• 4ª. fase (10 a 16 de Junho): debate, em fórum geral (alargado à Turma), sobre as técnicas analisadas.

Nesta primeira fase, far-se-á a exploração geral e identificação de técnicas de análise de dados, com o objectivo de:

• Inventariar as técnicas quantitativas de análise de dados;
• Identificar os procedimentos mais comuns adoptados na análise qualitativa de dados;
• Reflectir sobre a relação entre os objectivos de uma investigação, as técnicas de recolha de dados aplicadas e as técnicas de análise adequadas.

Nesta actividade será utilizada a bibliografia indicada nas orientações para a mesma, dirigindo o estudo, tanto quanto possível, para as vertentes "análise quantitativa de dados" e "análise qualitativa de dados".

Balanço da semana: 11 Mai 2008 - 18 Mai 2008

Esta foi uma boa semana. Sem a pressão causada pela necessidade de cumprir os prazos inerentes à entrega de trabalhos e superada a situação da semana anterior (que tinha provocado um sentimento generalizado de frustração), sente-se que a Turma se "reconciliou" com ela própria e retomou o ritmo e a dinâmica anteriores, visível pela troca de ideias e debate sobre a Investigação-Acção no fórum criado para o efeito.

Este tema já tinha sido abordado em debates anteriores, nomeadamente no âmbito das actividades relativas ao Processo de Investigação, mas não com a profundidade e lateralidade com que foi trabalhado esta semana.

Neste contexto é importante manter em perspectiva as várias abordagens ao conceito e características da Investigação-Acção. Se bem que, em geral, os vários autores estudados tenham conceitos semelhantes de Investigação-Acção, existem contudo algumas nuances próprias da diversidade de opiniões habitual em ciências não exactas.

É inegável a importância da Investigação-Acção em termos educacionais, se bem que seja também inegável a importância de competências que o investigador-actor deverá ter, competências que vão além das de docência, pois o investigador é também o actor, sendo quem selecciona a variável ou variáveis sobre as quais irá actuar de forma a obter os resultados desejados.

Esta importância da Investigação-Acção decorre da capacidade das características desta, quer em termos do contexto restrito em que normalmente ocorre, quer pela sua adequação à resolução de problemas específicos da Escola, pela selecção das estratégias que, naquele contexto, tenham maior possibilidade de sucesso.

É inegável que depois de uma semana de leitura, estudo e debate relativos à Investigação-Acção, percebemos melhor o que é, quais as suas finalidades, objectivos e características, e como se operacionaliza em termos práticos, aspecto particularmente importante porque a Investigação-Acção é essencialmente prática.

Reflexões sobre Investigação-Acção (III)

A Investigação-Acção é essencialmente prática e desenvolve-se de acordo com a necessidade de resolução de problemas reais, integrando a produção do conhecimento (levado a cabo pelo investigador) e a aplicação desse mesmo conhecimento (pelo professor).

A mudança está sempre subjacente em Investigação-Acção e é uma das suas características principais, a par da sua flexibilidade, necessária por estar normalmente associada a uma acção relativamente imediata.

Em Investigação-Acção, a preocupação não é a de obter um conjunto de conhecimentos teóricos passíveis de generalização, mas sim um conjunto de conhecimentos práticos, ainda que sustentados por um suporte teórico e por um quadro metodológico.

Normalmente a Investigação-Acção materializa-se num projecto de intervenção, elaborado em função das necessidades do meio onde o projecto vai ser aplicado.

Na Investigação-Acção Educacional, o professor, para além de investigador, é também interveniente, na medida em que é ele que cria a variável independente relativamente à qual irá actuar, de forma a obter o efeito desejado.

Reflexões sobre Investigação-Acção (II)

A Investigação-Acção parte do pressuposto de que o profissional tem a competência e a capacidade para formular questões relevantes no contexto da sua prática, de forma a identificar os objectivos a alcançar, a definir as estratégias e metodologias adequadas, bem como a monitorizar quer os processos, quer os resultados.

Em contexto educacional, a Investigação-Acção desempenha um papel importante na formação do professor reflexivo e que ambiciona, em permanência, a melhoria da aprendizagem das crianças.

A Investigação-Acção tem um importante poder transformativo, pelo que desempenha uma função nuclear em termos das mudanças verificadas ao nível do universo restrito e particular de cada Escola.

Com a Investigação-Acção consegue produzir-se conhecimento através da ligação à modificação de uma realidade social, em contexto limitado, com a participação activa dos interessados.

De forma auto-reflexiva, a Investigação-Acção visa melhorar a racionalização e a adequação das práticas sociais e/ou educacionais e o respectivo entendimento, em função das situações em que ocorrem.

Reflexões sobre Investigação-Acção (I)

A Investigação-Acção não é exclusivamente qualitativa como à primeira vista se poderia pensar... há várias perspectivas a esse respeito e apesar de, provavelmente, utilizar mais a metodologia qualitativa que a quantitativa, isso não significa que exclua esta última (até porque a Investigação-Acção também pode utilizar o questionário como técnica de recolha de dados e esta é uma técnica mais vocacionada para a metodogia de investigação quantitativa que qualitativa).

Tal como os autores que defendem que não existe um paradigma investigação-acção (com os quais concordo), também entendo que a Investigação-Acção não é uma metodologia de investigação, tal como acontece com a metodologia qualitativa, quantitativa ou mista... a própria Investigação-Acção pode utilizar estas metodologias... mas ela própria, é um tipo de investigação com algumas diferenças relativamente àquela que alguns designam de Investigação tout court.

Dois dos aspectos mais diferenciadores entre a Investigação-Acção e a Investigação tout court são os seguintes:

1. Em Investigação-Acção, o problema que dá origem ao processo de investigação não tem como suporte hipóteses ou teorias, mas sim situações específicas;
2. Os resultados a que a Investigação-Acção chega, não se podem generalizar para além do seu restrito universo de aplicação (por ex., resultados válidos para uma Escola, não poderão ser generalizados a outras Escolas ou ao sistema educativo como um todo, por serem válidos apenas para aquele contexto e realidade), limitando-se, quando muito, à resolução local do problema que a despoletou (em termos educacionais isto pode significar a melhoria das estratégias de trabalho utilizadas e/ou a criação de condições para a introdução de melhorias significativas ao nível da qualidade e da prática docente desenvolvida).

As Escolas são, em termos Educacionais, um espaço privilegiado para a Investigação-Acção... mas o docente, deve ter competências que vão além da docência... O erro está em assumir-se que a docência, por si só, é competência suficiente para se fazer Investigação-Acção... pode ser necessária, mas não é suficiente...

Talvez por isso a Investigação-Acção esteja onde está e revela dificuldades em se afirmar... pela "pressa" de se terem tantos investigadores-actores, quantos os docentes... não pode, nem deve ser assim. Para além disto, a Investigação-Acção não investiga por investigar ou por razões teóricas, mas sim com vista à resolução de problemas e situações concretas, nessas mesmas Escolas... e sabemos que nem todas as Escolas têm problemas ou têm os mesmos problemas.

Características da Investigação-Acção (I-A)

A Investigação-Acção, nalguma bibliografia referenciada como I-A, é mais flexível que a Investigação standard (designação utilizada apenas para reforçar a diferenciação), pois, entre outros aspectos, permite que, ao longo do mesmo processo de investigação-acção, se voltem atrás as vezes necessárias...

Outras diferenças residem no facto de, na I-A, o problema que dá origem ao processo de investigação não ter como suporte hipóteses ou teorias, mas sim situações específicas. Por outro lado, os resultados a que a I-A chega, não podem ser generalizados, visto que o seu universo de aplicação é restrito, limitando-se, quando muito, à resolução local do problema que a despoletou.

Há autores que referem a I-A como sendo um método de investigação qualitativa, mas esta não é uma classificação unânime. O processo associado à I-A é, por natureza, um processo cíclico, tal como se apresenta na figura.

A I-A parte do pressuposto de que o profissional tem capacidade e competência para formular as questões relevantes no âmbito da sua prática, para definir os objectivos a alcançar, para seleccionar as estratégias e os métodos mais adequados, monitorizando quer os processos, quer os resultados. Por isso, este profissional, à "luz" da "I-A" não tem de ser um dito "especialista" em investigação. Mas para que a sua investigação-acção seja credível e válida, não pode ser feita ad hoq.

Segundo Serrano (1990), a I-A tem contribuído para a criação de um clima de revisão e transformação de determinadas questões da realidade educativa, já que, através dela, o professor indaga acerca do seu próprio trabalho, o que lhe permite focalizar problemas, determinar a sua etiologia e mobilizar as estratégias adequadas para superar esses problemas, potenciando assim o processo de ensino-aprendizagem.

Para Cohen e Manion (1989), a I-A é essencialmente um procedimento in loco, com vista a lidar com um problema concreto localizado numa situação imediata, controlado passo a passo, duramte períodos de tempo variáveis, através de diversas técnicas de recolhas de dados (questionários, diários, entrevistas, etc.), de modo a que os resultados subsequentes permitam introduzir modificações, ajustamentos, mudanças de direcção e redefinições, de acordo com o que se revele necessário, que tragam vantagens duradouras ao próprio processo em curso.

A I-A torna-se apelativa e motivadora na medida em que coloca a tónica na componente prática e na melhoria das estratégias de trabalho utilizadas, criando as condições para a introdução de melhorias significativas ao nível da qualidade e da prática docente desenvolvida, quer em termos de eficiência, quer de eficácia.

A Investigação-Acção é:

• Situacional, pois decorre dum problema em contexto específico e visa a sua resolução nesse mesmo contexto;
• Colaborativa, pois quer actores, quer investigadores, contribuem para o projecto de investigação-acção;
• Participativa, pois todos os membros da equipa participam no desenvolvimento do processo de investigação-acção;
• Empírica, pois baseia-se, sobretudo, em dados de observação, de cuja análise e interpretação decorre a acção;
• Auto-Avaliativa, pois existe uma avaliação permanente das mudanças na situação em causa, tendo em vista a concretização da finalidade de melhorar a prática.

Adaptado de:

http://www.educ.fc.ul.pt/docentes/ichagas/mi1/Anexo%20i.pdf

A Investigação-Acção em Educação

A investigação-acção é um método de investigação que pode situar-se no campo da Educação como orientado para a prática educativa. Na sua essência, parte do pressuposto de que é possível conciliar, num mesmo percurso, a investigação e a acção.

Cohen, Manion e Morrison (2004)[1] situam-na como uma intervenção realizada num contexto real e sujeita a um exame rigoroso sobre os efeitos dessa mesma intervenção. Kemmis e McTaggart (citados por estes autores) assumem que fazer investigação-acção é planear, actuar, observar e reflectir mais cuidadosamente, mais sistematicamente e mais rigorosamente do que o que se faz na vida diária.

De uma forma muito geral, podemos ainda referi-lo como visando transformar a realidade, propiciar a mudança social e possibilitar que os participantes tomem consciência do seu papel nos processos de transformação (Sandín Esteban, 2003)[2].

Apesar de variações no modo como vários autores conceptualizam este método de investigação, há unanimidade quanto a alguns traços essenciais que o caracterizam:

• Diz respeito a um problema ou situação real;
• A intervenção é situada no contexto onde esse problema é vivenciado;
• É realizada pelos próprios intervenientes na acção;
• Pretende contribuir para a mudança;
• Engloba obrigatoriamente um percurso que combina a reflexão com a acção, num processo dialéctico, sistemático e contínuo.

Cohen, Manion e Morrison apresentam o processo de investigação-acção como desenvolvendo-se em 8 etapas:

1. Identificação, avaliação e formulação do problema percebido como crítico numa situação quotidiana de ensino;
2. Discussões e negociações preliminares entre as partes interessadas - profs, investigadores, consultores, o que deve culminar com uma proposta em draft;
3. Revisão da literatura para encontrar o que pode ser aprendido de estudos comparáveis, quer quanto aos objectivos, como aos procedimentos e aos problema encontrados;
4. Modificação ou redefinição da formulação inicial do problema; explicitação das mudanças que se pretendem;
5. Selecção dos procedimentos de investigação;
6. Escolha dos procedimentos de avaliação a ser usados;
7. Implementação do projecto;
8. Interpretação dos dados e avaliação global do projecto; os resultados globais são discutidos à luz dos critérios de avaliação previamente considerados.

Por sua vez, Sandín Esteban apresenta uma metodologia centrada em 4 grandes etapas, que se repetem em espiral:

1. Clarificação e diagnóstico de uma situação problemática para a prática;
2. Identificação e definição de estratégias de acção para resolver o problema;
3. Executar as estratégias previstas e avaliá-las;
4. Apreciação global do resultado tendo em vista uma nova clarificação do problema, dando origem ao passo seguinte da espiral de reflexão e acção.

Tendo em conta esta sistematização, é-nos proposto o estudo deste método, de modo inteiramente livre, até 19 de Maio de 2008. Neste estudo é importante que se procure:

• Reflectir sobre a relação entre o método de investigação-acção e a posição pessoal do investigador;
• Reflectir sobre as vantagens e desvantagens deste método;
• Reflectir sobre os passos determinantes deste método.

[1] Cohen, L., Manion, L., Morrison, K. (2004). Research Methods in Education. London: RoutledgeFalmer.

[2] Sandín Esteban, M.P. (2003). Investigacion Cualitativa en Educación. Madrid: McGrawHill.

----------

Retirado das Orientações da Unidade Curricular para a actividade.

Ainda a "Matriz da Turma" relativa ao Guião da Entrevista Semi-Estruturada

Tal como tinha mencionado antes, acabei de colocar no fórum respectivo da Unidade Curricular, a minha proposta final de Matriz para o Guião da Entrevista Semi-Estruturada.

Para mim, não fazia sentido estar a entregar um trabalho incompleto...

Mesmo com o prazo ultrapassado, a Turma poderá, se assim o entender, manifestar-se e/ou sugerir algum ajustamento ou alteração, para algum aspecto menos bem conseguido, de forma a que, apesar de "furado" o prazo, o trabalho final tenha um "mínimo" de qualidade.

Apesar de o objectivo da actividade dizer respeito à elaboração do guião de entrevista, a matriz inclui elementos adicionais para englobar as abordagens de todas as Equipas que trabalharam este tema.