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Docente – Drª Clara Coutinho

Validade e Fidelidade na Investigação Educativa

Posted by J L em Fevereiro 21, 2007

Em termos históricos a observação participante foi introduzida pela Escola de Chicago nos anos 20, no entanto, a literatura também refere que a tradição individualista anglo-saxónica inaugurou a prática do trabalho de campo. O primeiro investigador de campo com observação participante no terreno foi o polaco-austríaco, inglês, Bronislaw Malinowski (1913-1922), o qual questionou se a família nuclear era ou não universal.

Este e outros trabalhos que se seguiram foram duramente contestados pelas pesquisas experimentais e considerado um tipo de conhecimento não praticável, por isso este sistema de práticas de conhecimento foi abandonado durante algumas décadas.

No ressurgimento da observação participante, o investigador não podia agir senão na base dum raciocínio dedutivo porque já se tinha constatado que o uso das teorias ou das induções tinha sido um desperdício, ou uma etapa desnecessária. Surge, por um lado, a necessidade de observar e observar dedutivamente e, por outro lado, a definição do que é que deve ser observado e porquê.

A primeira tendência dum investigador de campo é acreditar no que as pessoas lhe relatam porque, no início, não tem outro referente. Sem escutar cuidadosamente as histórias e os contextos culturais, sem saber o que se faz, quando, como, onde e com quem, não seria possível interpretar os fenómenos da investigação.

A observação participante é obtida por meio do contacto directo, frequente e prolongado com os actores sociais e os seus contextos culturais, no entanto, isto não é suficiente para compreender e explicar o trabalho desenvolvido, este exige cuidados para garantir a fiabilidade e pertinência dos dados e para eliminar impressões meramente emotivas, deformações subjectivas e interpretações fluidas, sem dados comprobatórios.

Se queremos que o nosso estudo seja valorizado e referenciado devemos fazer uma descrição pormenorizada do trabalho desenvolvido, a credibilidade de um estudo qualitativo pode ser visto a partir do ponto de vista da fidelidade interna e externa.

A fidelidade externa relaciona-se com os dados e com a possibilidade de diferentes investigadores poderem obter resultados idênticos, ao de estudos anteriores, sobre o mesmo fenómeno. De acordo com Goetz e LeCompte (1994) os problemas que lhe estão associados são  cinco: o papel do investigador, escolha dos sujeitos, situações e condições sociais, definição e categorização dos dados e métodos de recolha e análise de dados.

O investigador deve descrever com muito atenção, qual o seu papel, as característica do sujeito e qual o critério de selecção dos mesmos. Por sua vez as situações e condições sociais podem interferir no tipo de informação revelada pelos sujeitos. O investigador deve ser discreto e não esquecer que a presença de outros indivíduos pode afectar o tipo de declarações efectuadas.
A categorização dos dados é fundamental – não devemos utilizar simples descrições –  para assegurar a integridade dos mesmos, estes devem ser estudados e criadas categorias analíticas antes de ser analisados.
O método de recolha e análise dos dados devem ser descritos com rigor, o pesquisador deve ter um quadro referencial que o determina e guia nessa tarefa. A credibilidade dos dados está estritamente ligada à clareza e à integridade das considerações de como os mesmos foram examinados e sintetizados (Goetz e LeCompte, 1994).

A fidedignidade interna relaciona-se com a concordância entre os observadores em relação à descrição dos eventos. De acordo com (Goetz e LeCompte, 1994), os investigadores qualitativos utilizam as seguintes estratégias para reduzir as ameaças à validade interna: descrições com baixa inferência, exame de pares e dados registados mecanicamente.

As descrições de baixa inferência relaciona-se com a recolha de dados, pode envolver a descrição das percepções do sujeito num cenário específico ou a representação das suas conversas.
O exame de pares envolve a colaboração de outros investigadores, o documento elaborado é revisto por especialistas naquela área.
Gravações sonoras, de vídeo e fotografias são um meio de avaliar a fidedignidade interna de um estudo qualitativo pois esses registos podem ser examinados e valorizados por outros peritos.

Alguns especialistas em pesquisa qualitativa quando abordam o conceito de fidedignidade destacam o conceito de validade, referem que a evidência da fidedignidade é desnecessária se a validade interna puder ser demonstrada, e ainda que é impossível ter validade interna sem fidedignidade.

Segundo Merriam (1988), citado por Coutinho (2005) a validade interna está relacionada com a questão de como as descobertas se compatibilizam com a realidade, esta é vista como holística, multidimensional e em constante mudança, a questão passa por saber se os dados obtidos “refletem” ou “traduzem” a realidade.
Na pesquisa qualitativa os efeitos do observador devem ter em consideração os contextos específicos. A descrição, honestidade e as relações pessoais construtivas ao longo do tempo irão melhorar a validade interna.

Lock (1989) alertou que devemos ser cautelosos com os sujeitos que ocasionalmente omitem factos ou não falam a verdade. Além disso o facto de várias pessoas dizerem o mesmo não significa que aquilo que é referido seja verdadeiro, a repetição de uma ideia não significa validade (Merriam, 1998).
O investigador deve colocar-se na posição dos sujeitos e, através da experiência, detectar os dados falsos.

Nos estudos qualitativos a questão da validade interna não é colocada de forma tão exaustiva como nos quantitativos, o pesquisador qualitativo procura estabelecer relações ou explicar os fenómenos, no entanto, ela “faz sentido em termos de credibilidade” (Vieira, 1999, citado por Coutinho 2005).

Merrian (1988) considerou seis estratégias básicas para a validade interna:

Triangulação
Verificação de plausibilidade ao se retomar os dados e interpretações para os sujeitos
Recolha de dados durante um longo período e observações repetidas
Exame dos colegas e avaliação das descobertas
Envolvimento dos participantes em todas as fases da pesquisa
Esclarecimento dos preconceitos e orientação teórica do próprio pesquisador no começo do estudo

A triangulação dos dados é utilizada para aumentar a validade e a fidedignidade por meio do emprego de fontes múltiplas de dados, diferentes investigadores e métodos variados. Na triangulação da teoria a situação é examinada a partir de pontos de vista teóricos e hipóteses diferentes.

Segundo Ghiglione & Matalon (1997), citado por Coutinho (2005), a validade externa está ligada à constituição das amostras e à sua representatividade. O problema da sua generalização é muitas vezes colocado em causa devido ao pequeno número de sujeitos e da falta de amostragem aleatória.

Tendo por base o trabalho desenvolvido por Coutinho (2005) existem duas formas de generalizar os resultados de um estudo qualitativo: a conceptualização (Punch, 1998) e o desenvolvimento de “hipóteses de trabalho” (Cronbach, 1982).
Na conceptualização o pesquisador está interessado em chegar a novos conceitos que expliquem qualquer aspecto específico.
Desenvolver “hipóteses de trabalho” significa, para o seu autor, que o investigador consegue avançar uma ou mais hipóteses novas que relacionem conceitos ou factores.

Outro argumento que favorece a validade externa neste tipo de pesquisa é o conceito de generalização feito pelo “usuário”.
Não é o autor do trabalho que faz a generalização, mas sim o leitor (Peshkin, 1993). Este avalia as descobertas do estudo e questiona que aspectos se aplicam à sua situação específica. A generalização feita pelo usuário “não é de nenhuma maneira uma medida inferior de validade externa” (Lock, 1989).

Guba e Lincoln (1994) e Mertens (1992), citados por Coutinho (2000) preferem usar a expressão transferibilidade para referir o conceito de generalização ou validade externa dos estudos quantitativos.

Conclusão

A pesquisa qualitativa não relata a evidência da validade e fidedignidade no sentido tradicional, por isso Kirk e Miller (1986) referem que, devido às suas características, este tipo de pesquisa deveria possuir conceptualizações diferentes de validade e fidedignidade.

O principal instrumento de pesquisa, é o investigador. Segundo Merriam (1980), o rigor de um estudo qualitativo deriva da presença do pesquisador, da natureza da interacção entre o pesquisador e os participantes, da triangulação dos dados, da interpretação das percepções e da descrição rica e abundante.

O debate acalorado entre investigadores que defendem a abordagem quantitativa e qualitativa parece continuar, contudo para nós o mais importante é, sem dúvida, aproveitar os pontos fortes de ambos os métodos. Esta combinação é, de facto, uma forma de triangulação que aumenta a validade e a fidedignidade de forma a responder às nossas necessidades diárias, quer como estudantes, quer como formadores.

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escalas de medidas de variáveis

Posted by J L em Fevereiro 21, 2007

Tipos de Escalas

Dados Qualitativos: Escala Nominal e Escala Ordinal

Escala Nominal

Os dados são expressos numa escala nominal quando cada  um deles for identificado apenas pela atribuição de um nome que representa uma categoria. Qualquer dado pertence a uma categoria, estas devem ser exaustivas, mutuamente exclusivas (cada dado pertence a uma só categoria) e não ordenáveis (não é estabelecida preferência de uma classe em relação a outra).

Exemplos de características definidas em escalas nominais são: a religião, a raça, a localização geográfica, o sexo, a profissão, tipo de residência, preferências, ocupações, etc.

Esta escala é pouco sofisticada, os números servem apenas para nomear, identificar e categorizar dados sobre pessoas, objectos ou factos.

Exemplo: classificação das pessoas pela cor do cabelo

1-Preto
2-Castanho
3-Loiro
4-Branco

 A análise de respostas faz-se por contagem do número de ocorrências em cada categoria. A moda é a única medida de tendência central que é calculada.

Um caso particular ocorre quando as características em estudo têm apenas duas categorias. Exemplo: “Reside em Braga?” a resposta pode ser apenas sim ou não. A estas características chamam-se binárias ou dicotómicas.

Aquilo que distingue a escala ordinal da nominal é a possibilidade de estabelecer uma ordenação das categorias nas quais os dados são classificados de acordo com uma sequência com significado.

Exemplo: Notas obtidas pelos alunos do 9º ano de escolaridade na disciplina de matemática.

1-Mau
2-Medíocre
3-Suficiente
4-Bom
5-Muito bom

A primeira e a última categoria são as que mais distam e se diferenciam entre si. A ordenação é feita do maior para o menor ou vice versa.

As respostas podem ser obtidas numa escala de Likert (escala ordinal de cinco categorias).

Exemplo: o que acha da nova sopa de legumes?

1-não gosta
2-gosta pouco
3-indiferente
4-gosta
5-gosta muito

Ainda podemos dividir uma escala ordinal dividindo uma escala contínua em múltiplos intervalos.

Exemplo: idades dos jovens, que preferem a Internet à televisão

dos 6 aos 12 anos
entre 12 e 15 anos
entre 15 e 18 anos

Segundo alguns autores a escala ordinal indica a ordem do ranking de uma grupo de itens associados, mas não indica a medida das diferenças entre os mesmos.
A escala ordinal é muito usada na pesquisa educativa para obter um ranking de preferências, opiniões, atitudes, etc.

 A resposta do sujeito poderá ser:

1- nada de acordo
2 – pouco de acordo
3- indeciso

Este tipo de resposta tem algumas limitações ao nível da análise estatística pois a diferença entre a resposta um e dois pode não ser a mesma do que entre a dois e a três, por isso não se podem utilizar técnicas de análise estatística paramétricas.

 Dados Quantitativos: Escala de Intervalos e   Escala Proporcional ou de Razão

Escala de Intervalos

De acordo com Coutinho (2006) na escala de intervalos “os valores da escala dizem a posição e quanto os sujeitos, objectos ou factos estão distantes entre si em relação a determinada característica”.

Os dados são diferenciados e ordenados por números expressos numa escala de origem arbitrária. Pode-se atribuir significado à diferença entre as medições (números) mas não à razão/magnitude entre elas.

Além das propriedades das escalas ordinais nesta escala a distancias iguais correspondem quantidades iguais.

As escalas de intervalos podem ser: contínuas ou discretas

São contínuas se podem tomar um número um número infinito não variável de valores.

Exemplo: temperatura do ar em graus Celsius.

São discretas se o número máximo de valores que toma é finito ou sendo infinito é numerável.

Exemplo: Distância a percorrer diariamante por um maratonista durante um mês, expressa em Km.

Escala de Rácios

Esta escala tem as mesmas propriedades de uma escala de intervalos contínua mas acrescenta a característica de possuir um zero absoluto como valor mínimo.

Exemplos: altura, peso, tempo, volume, etc

 As alterações das unidades de medida não afectam os rácios entre valores.

Exemplo: O peso de dois pacotes de farinha é sempre o mesmo, independentemente da unidade de medida (quilo, grama, libra, etc.)

 Conclusão

 A análise dos dados nominais é a mais limitada em termos de técnicas estatísticas, estas podem ser aplicadas aos dados ordinais, no entanto, tal procedimento constitui uma perda de informação porque os dados ordinais têm técnicas específicas.

 Os dados ordinais são qualitativos, no entanto, por vezes são analisados com métodos paramétricos, ou seja os dados são definidos numa escala de intervalos ou de razão.

 Alguns autores consideram que a diferença entre a escala intervalar e a escala de razão nem sempre é evidente, razão pela qual consideram estes dois tipos numa só categoria. Em ambos os casos as escalas dos dados estatísticos são considerados métricos pois são quantitativos, enquanto que nas escalas nominal e ordinal os dados são qualitativos, ou seja não-métricos.

 “Os dados expressos numa determinada escala podem ser convertidos em dados expressos em qualquer das escalas que a precedem. Como é óbvio a inversa não  é verdadeira”  (Guimarães e Cabral, 1997).

Para resumir algumas das ideias fundamentais deste trabalho apresentamos um esquema no link que se segue: http://docs.google.com/View?docid=ahn25bfk9b8k_56dvpz4f

Bibliografia

 Coutinho, Clara Maria Gil Fernandes Pereira (2005), Percursos da Investigação em Tecnologia Educativa em Portugal: Uma abordagem Temática e metodológica a publicações cientificas (1985-2000), Braga, Universidade do Minho.

COUTINHO, Clara P. (2006) Metodologia de Investigação em Educação – Texto de Apoio: Escalas de Medida de Variáveis, Braga, Universidade do Minho.

REIS, Elizabete; MELO Paulo; ANDRADE, Rosa; CALAPEZ , Tereza (2003) Estatística Aplicada – Volume 1. Lisboa: Edições Sílabo.

GUIMARÃES, Rui; CABRAL, José (1997) Estatística. Lisboa. Editora Mc Graw-Hill de Portugal.

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perspectiva socio-crítica

Posted by J L em Fevereiro 20, 2007

Paradigma é um conjunto de crenças, valores e técnicas que são partilhados por todos os elementos de uma comunidade científica.

 

Na actualidade defende-se a existência de três grandes paradigmas na investigação educativa: positivista, interpretativo ou qualitativo e sócio-crítico.

 

No paradigma positivista a natureza da realidade é única, fragmentada, tangível e simplificadora. Para o paradigma interpretativo a realidade é múltipla, intangível e holística. Para o paradigma crítico a realidade é dinâmica, evolutiva e interactiva.

 

O processo de investigação no paradigma positivista está livre de valores em que o investigador pode assumir uma posição neutra. No paradigma interpretativo os valores do investigador exercem influência no processo. No paradigma crítico a ideologia e os valores determinam qualquer tipo de conhecimento.

 

A defesa destes modelos tem sido muito controversa. A maioria dos autores refere que as alternativas à metodologia baseada no empirismo lógico são a teoria interpretativa e a crítica. (Fernandez, 2002)

 

Deste modo parece estar instalado um clima de mudança relativamente aos postulados tradicionais. Coloca-se em causa o estabelecido, há problemas que não são resolvidos e que preocupam os investigadores.

 

Estamos perante uma ruptura no paradigma dominante com o aparecimento de novos paradigmas para ultrapassar essas dificuldades.

 

A mudança de paradigma não é um processo simples, nem imediato. Segundo Lakatos (1978, citado em Coutinho, 2005) os paradigmas nem sempre competem entre si, os antigos não morrem, na maior parte das vezes são “completados”.

 

Reforça-se a ideia de complementaridade em vez de incompatibilidade. Estamos perante aquilo a que Kuhn (1984, citado em Coutinho, 2005) denominou de relatividade dos paradigmas científicos.

 

Relativamente à investigação educativa Bidarra (1996, citado em Coutinho, 2005) refere que é um campo onde convergem múltiplas perspectivas paradigmáticas. A complementaridade dos paradigmas defendida por alguns autores explica assim a ausência de um paradigma dominante nas ciências sociais.

 

Apesar do esforço dos positivistas, muitos autores partilham a impossibilidade e incapacidade deste paradigma para resolver os problemas educativos. Surgiu então o paradigma qualitativo ou interpretativo que “pretende substituir as noções científicas da explicação, previsão e controlo do paradigma positivista pelas compreensão, significado e acção” (Coutinho, 2005), penetrando no mundo pessoal dos sujeitos em determinado contexto social.

 

O paradigma sócio-crítico engloba várias tendências (neo-marxista, feminista, freiriano, participatório, transformista) que consideram que o paradigma interpretativo mudou as regras do jogo mas não a natureza do mesmo (Mertens, 1997; citado em Coutinho, 2005).

 

Na investigação educativa a teórica crítica de Habermas é uma das que sustenta o novo paradigma, desafia o reducionismo do paradigma positivista e o conservadorismo do paradigma qualitativo. (Bravo & Eisman, 1998)

 

Nesta abordagem a ideologia surge como ligada ao factor cultural e social para produção do conhecimento científico com o objectivo de modificar a mundo rumo à liberdade, justiça e democracia.

 

Segundo Bravo & Eisman (1998) a teoria critica do conhecimento baseia-se nos seguintes pressupostos:

 

          Nem a ciência nem os procedimentos metodológicos empregues são “asépticos” puros e objectivos. A investigação constrói-se a partir das necessidades naturais da espécie humana e depende das condições históricas e sociais. A ciência é apenas um tipo de conhecimento entre outros.

 

          O tipo de explicação da realidade que oferece a ciência não é objectiva nem neutral. De acordo com as teorias do conhecimento de Habermas o conhecimento humano possui três interesses: técnico prático e emancipatório.

 

          É a ideologia que possibilita a compreensão do real de cada indivíduo, descobrindo os seus verdadeiros interesses. A emancipação realiza-se nos aspectos libidinal, institucional e ambiental.

 

Como já referimos, do ponto de vista crítico a realidade é dinâmica e evolutiva. Os indivíduos são agentes activos da construção e configuração da realidade que tem um sentido histórico e social.

 

A finalidade da ciência é contribuir para a alteração da realidade enquanto que a investigação é o meio que possibilita aos indivíduos analisar essa mesma realidade através da reflexão (teórico-prátrica), elemento fundamental para a produção da cultura ciêntífica. A teoria e a prática formam um todo inseparável. Todos os fenómenos são analisados do ponto de vista teórico e prático (acção).

 

O conhecimento desenvolve-se de acordo com um processo de construção e reconstrução da teoria e da prática.

 

De acordo com a teoria crítica, nas ciências sociais os participantes convertem-se em investigadores. Esta característica é claramente diferente das posições positivistas e interpretativas. O investigador das ciências naturais e o observador da ciência interpretativa unicamente poderiam captar o exterior da acção.

 

As diferentes concepções epistemológicas abordadas anteriormente geram procedimentos metodológicos diversos na resolução dos problemas da investigação educativa.

 

Segundo Bravo & Eisman (1998) podem distinguir-se três metodologias que derivam directamente dos paradigmas anteriormente expostos: metodologia quantitativa, a metodologia qualitativa e a metodologia crítica.

Em seguida iremos comparar estas três metodologias a partir dos seguintes critérios: problemas da investigação, desenho, amostra, recolha de dados, análise e interpretação de dados e avaliação da investigação.

 

1.         Problemas da investigação

 

Positivista – os problemas surgem das teorias, os conhecimentos são difundidos através da bibliografia científica.

Interpretativo – o objecto do problema é conhecer uma situação e compreende-la através da visão dos sujeitos (percepções e sensações).

Crítico – os problemas partem de situações reais e têm por objectivo transformar essa realidade vivenciada, partem da acção.

 

2.         Desenho da investigação

 

Positivista – estruturado, existe um projecto inicial onde se especificam as tarefas a realizar.

Interpretativo – aberto, flexível e emergente, é através da observação da análise dos dados que surgem os dados necessários para a investigação.

Crítico – dialéctico, vai-se gerando através do diálogo e consenso no grupo de investigação.

 

3.         Amostra

Positivista – utilizam-se procedimentos estatísticos, a generalização dos resultados faz-se a partir de uma amostra representativa da população.

Interpretativo – não está previamente determinada, vai-se ajustando ao tipo e à quantidade de informação que se precisa em cada momento. Geralmente usam-se amostras pequenas e estatisticamente não representativas.

Crítico – os interesses e necessidades dos sujeitos determinam os grupos de investigação, a maior preocupação não é a generalização dos resultados.

 

4.         Técnicas de recolha de dados

 

Positivista – instrumentos válidos e fiáveis.

Interpretativo – técnicas qualitativas.

Crítico – apesar de utilizar procedimentos qualitativos e quantitativos, existe uma maior preocupação nos aspectos qualitativos e na comunicação pessoal.

 

5.         Análise de recolha de dados

 

Positivista – técnicas estatísticas

Interpretativo – a análise e interpretação de dados ocupa uma posição intermédia no processo de investigação. Pretende-se delimitar o problema, avançar hipóteses e determinar conclusões.

Crítico – participação do grupo de investigação na análise e interpretação de dados que se realiza através da discussão e pesquisa. Na interpretação dos dados relacionam-se factores pessoais, sociais, históricos e políticos.

 

6.         Análise e interpretação de dados

 

Positivista – validade interna e externa, fiabilidade e objectividade

Interpretativo – não existe unanimidade acerca destas questões. Enquanto alguns autores defendem a necessidade de usar critérios científicos de validade e fiabilidade, outros propõe critérios qualitativos (credibilidade, transferabilidade, dependência e confirmabilidade). Contudo todos os autores concordam em utilizar técnicas próprias de validação: triangulação, observação sistemática, etc.

Crítico – para que um pressuposto seja válido deve haver o acordo dos outros – validade consensual. A validade recai sobre a acção.

 

Conclusão

 

Sintetizando podemos referir que o modelo sócio-crítico tem semelhanças com o qualitativo, no entanto, a ideologia e os valores determinam o tipo de conhecimento atribuindo-lhe um cariz mais interventivo. Os fenómenos são analisados do ponto de vista técnico e prático (acção), o que tem dado origem a vários trabalhos de investigação na área da educação. Estes estudos agrupam-se em torno da designação geral de “Investigação-Acção”. (Coutinho, 2005)

 

Bibliografia

Coutinho, Clara Maria Gil Fernandes Pereira (2005), Percursos da Investigação em Tecnologia Educativa em Portugal: Uma abordagem Temática e metodológica a publicações cientificas (1985-2000), Braga, Universidade do Minho.

 

Cohen, Louis; Manion, Lawrence (1990), Métodos de Investigação Educativa. Madrid. Editorial La Muralla. 

Fernandez, Luis Sobrado (2002), Diagnóstico em Educação. Lisboa. Instituto Piaget. 

Bravo, Maria Pilar Colás; Eisman, Leonor Buendía (1998), Investigación Educativa. Sevilla. Ediciones Alfar.

 

 

 

 

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