Relatório Crítico Final da disciplina Metodologia de Investigação I
Reflexão baseada no olhar crítico do estudante sobre as aprendizagens realizadas.
O presente relatório foi elaborado com base na unidade curricular de “Metodologia de Investigação I” ministrada pelo Prof. Dr. Fernando Albuquerque Costa.
A unidade curricular é composta por três módulos (Módulo 1 – Natureza e características da investigação científica, Módulo 2- Principais paradigmas da investigação em Educação, Módulo 3 – Métodos, instrumentos e técnicas de recolha de dados) e tem como objetivos gerais apresentar aos alunos:
os fundamentos da construção do conhecimento científico;
a lógica da pesquisa científica;
definições de conceitos acerca de paradigmas, problemas, hipóteses e metodologias de investigação.
As aulas síncronas com o Professor Fernando foram extremamente importantes para a assimilação do conteúdo e fomento da minha aprendizagem, os textos compartilhados nos três módulos também deram contributo substancial para os meus estudos.
A metodologia de ensino participativa e a forma de exploração do conteúdo proposta na UC foi um estímulo para a construção da minha base como investigadora, transmitindo o gosto pela investigação científica. Neste cariz, destaco o registo no ResearchGate e a criação do meu perfil e uso do software Mendeley. Foi a primeira vez que tive contacto com estas duas ferramentas e estou a utilizar o Mendeley de duas formas, na versão Desktop instalada no meu portátil e na versão Web para gerir as minha base de dados com as referências bibliográficas que estou a estudar. Um grande ponto positivo do Mendeley é que esta ferramenta auxilia na criação das minhas citações e referências de acordo com as orientações emanadas pela American Psychological Association (APA) – confesso que ainda estou em fase de adaptação com este modelo de referenciação normativa. Além disso, cabe mencionar que estou a utilizar o Mendeley para organizar e gerenciar os textos das outras UC’s que estou a cursar no mestrado, criando uma base centralizada com todas as minhas fontes bibliográficas.
Outra proposta de atividade bastante interessante foi a criação do Blog contendo o e-portfólio criado por cada um dos colegas mestrandos. Esta atividade bastante enriquecedora, resultou em um excelente trabalho colaborativo, envolvendo todos no intercâmbio de informações através de textos (sínteses/reflexões), imagens, vídeos e mapas conceptuais contribuindo no processo de aprendizagem.
Por último, e não menos importante, foi proposta uma atividade de elaboração de um pré-projeto de investigação tendo como texto base sugerido “Só um computador na Escola”. Este pré-projeto deverá conter: resumo, introdução, referencial teórico, metodologia, síntese dos resultados, considerações finais e referências bibliográficas. Sendo assim, considero a elaboração deste pré-projeto meu maior desafio, pois neste momento tive a oportunidade de aplicar os conhecimentos aprendidos nesta UC, conectando a teoria à prática da metodologia de pesquisa científica.
Em relação a esta atividade, peço licença ao estimado Professor Fernando para sugerir que grupos menores sejam formados, penso que um grupo com três integrantes conseguiria usufruir de um processo construtivo e interactivo mais próximo, pois nem sempre é fácil conciliar agendas tão diferentes em função das nossas outras atividades profissionais.
Para concluir, gostaria de registrar os meus sinceros agradecimentos ao Professor Fernando por compartilhar os seus conhecimentos e por ter uma postura sempre muito cordial e compreensiva, percebendo as dificuldades e limitações em conciliar estudo e trabalho, prorrogando inclusive prazos para que fosse possível entregar as atividades.
De um modo geral, acredito que os conhecimentos e aprendizagens que adquiri com esta Unidade Curricular são importantes e úteis para a minha formação académica e profissional, estimulando a construção do meu “eu” como pesquisadora, a reflexão e a exploração da metodologia da pesquisa científica.
Pesquisa qualitativa busca entender um fenômeno específico em profundidade. Segundo Minayo (1999), na abordagem qualitativa não podemos pretender encontrar a verdade com o que é certo ou errado, ou seja, devemos ter como primeira preocupação à compreensão da lógica que permeia a prática que se dá na realidade. Ela se preocupa com um nível de realidade que não pode ser quantificado.
A pesquisa quantitativa é um método de pesquisa social que utiliza a quantificação nas modalidades de coleta de informações e no seu tratamento, mediante técnicas estatísticas, tais como percentual, média, desvio-padrão, coeficiente de correlação, análise de regressão, entre outros. (MICHEL, 2005). A pesquisa quantitativa é conseguida na busca de resultados exatos evidenciados por meio de variáveis preestabelecidas, em que se verifica e explica a influência sobre as variáveis, mediante análise da freqüência de incidências e correlações estatísticas. (MICHEL, 2005).
Comparison
Quantitative Research
Qualitative Research
Meaning
Quantitative research is a research technique that is used to create hard facts and numerical data, by employing the statistical, mathematical and logical system.
Qualitative research is a technique of investigation that develops considerate on human and social sciences, to find the way people feel and think.
Approach
Objective
Subjective
Nature
Particularistic
Holistic
Reasoning
Deductive
Inductive
Research type
Conclusive
Exploratory
Data
Measurable
Verbal
Sampling
Random
Purposive
Hypothesis
Tested
Generated
Methods
Structured techniques like questionnaires, observations and surveys.
Non-structured techniques such as group discussions, In-depth interviews etc.
Inquiry
Result-oriented
Process-oriented
Objective
To examine the effect and causal relationship between variables.
To discover and explore ideas used in the ongoing procedures.
Elements of analysis
Numerical data
Words, objects and pictures
Result
Recommends a final course of action
Develops an initial understanding
Figura 1 – Difference between Qualitative and Quantitative Research Table . Fonte: Recuperado de http://higherstudy.org/
REDES SOCIAIS PARA CIENTISTAS Ana Sanchez António Granado Joana Lobo Antunes ISBN: 978-989-20-5419-3
Com o avanço das tecnologias da informação, existe a necessidade para a visibilidade dos investigadores para que sejam facilmente encontrados online. Estas mesmas ferramentas sociais também contribuem para a promoção das atividades e também na divulgação dos trabalhos destes pesquisadores.
Existe uma preocupação em como os pesquisadores/investigadores devem cuidar da sua reputação na WEB, como objetivo para esta proposta podemos citar alguns pontos:
Ser contactável por qualquer pessoa
Construir a sua própria identidade
Organizar a sua informação pessoal
Evitar confusões ou mal-entendidos
Aumentar a sua comunidade
Expandir a sua marca
Para iniciar a exposição do investigador na WEB, podemos seguir este pequeno tutorial proposto pelo autor;
Primeiros passos
Pesquise o seu nome no Google a. Inclua na pesquisa as Google Images b. Abra uma conta Google c. Crie um Google Alert em seu nome
Construa uma página pessoal a. Prepare uma biografia curta e inclua link para o seu CV b. Faça a página na sua instituição (ou/e) c. Crie uma página própria em aboutme.com (ou/e) d. Crie a página num domínio próprio
Junte-se às redes sociais que fizerem sentido para si a. Facebook, Twitter , LinkedIn, Google+ b. Google Scholar, Research Gate, Academia.edu c. Instagram, Pinterest, outras
Optimize a sua presença a. Preencha os perfis ou páginas (incluindo foto) b. Arranje um URL diferenciado, se possível c. Ligue os perfis/páginas/contas uns aos outros
Assuma que nada é privado a. Tome atenção ao que escreve b. Se é mesmo privado, não o partilhe c. Tome consciência da sua imagem na Web
Estes dados demonstram o alcance de cada rede social por minuto: Facebook – 3,3 milhões de posts Twitter – 350 mil tweets YouTube – 100 horas de vídeo Instagram – 38 mil fotos LinkedIn – 120 novas contas
No campo da comunicação da ciência, estas redes são importantíssimas na difusão da informação proveniente de investigadores e de instituições, facilitando a sua disseminação a um público muito vasto. Muitas organizações possuem regras para a utilização das redes sociais por parte dos seus empregados, uma forma de afinar o tipo de conteúdos partilhados nessas plataforma. Podemos citar doze razões para os cientistas usarem as redes sociais para expandir seu networking:
Ferramenta de aprendizagem
Ferramenta de ensino
Ferramenta para conferências
Ferramenta de partilha de perfis
Ferramenta de disseminação da investigação
Ferramenta de colaboração
Lugar para se manter actualizado sobre a sua área de conhecimento
Lugar para colocar questões
Lugar para discussões e partilha
Lugar para controlar a concorrência
Lugar para seguir eventos onde não se pode estar
Lugar para conhecer novas oportunidades
A expansão da ciência pela WEB não ficou exclusivamente por pesquisadores/investigadores, e também algumas universidades decidiram acrescentar suas instituições em redes sociais, no Youtube. Atualmente existem no youtube as seguintes universidades contendo mais de 150 mil seguidores: Harvard University, MIT Open Course Ware, Stanford University e Yale Courses.
Existem algumas redes sociais vocacionadas especialmente para a troca de informação profissional, tanto genérica (LinkedIn) como específica para cientistas nomeadamente: Google Scholar, ResearchGate, Academia.edu.
Criar e manter um perfil em redes sociais profissionais permite sublinhar a informação científica do percurso profissional, fazendo com que se seja identificado pelas funções actuais, numa perspectiva de ligação com outros investigadores.
Manter o perfil actualizado nas redes sociais profissionais permite-nos modelar a informação que os outros recebem sobre nós. Podemos garantir que nos conhecem pelas áreas científicas em que nos interessa investir no momento e não por outros temas em que já possamos ter trabalhado.
O Google Scholar é um motor de pesquisa cujos resultados apresentam apenas artigos científicos, actas de conferências e livros. No Linkedin o perfil tem a utilidade de um Curriculum Vitae dinâmico, com a possibilidade de fazer ligações com pessoas que ficam com acesso às actualizações, como no Facebook.
A Academia.edu é uma rede social para investigadores. Foi lançada em Setembro de 2008, e até Julho 2014 acumulou mais de 11 milhões de utilizadores de todo o mundo. Funciona essencialmente como um repositório de informação dos próprios utilizadores, de livre acesso para os restantes membros da rede
O ResearchGate é uma rede social para investigadores, que têm como objectivo a partilha de artigos científicos e a sociabilização. O ResearchGate funciona como um misto entre LinkedIn, Academia.edu e Facebook.
As redes de agregação ou curadoria servem para reunir conteúdos sobre determinado tema num único local. À semelhança de um curador de uma exposição, cabe ao utilizador seleccionar e dar sentido aos conteúdos, de modo a tornar o conjunto relevante para si e, idealmente, para outros utilizadores.
Apesar de as plataformas de agregação serem um fenómeno relativamente recente na Web, muitas marcas já descobriram o poder da agregação de conteúdos para promover os seus próprios produtos ou serviços
Com o slogan “Pin your interests”, o Pinterest é a mais conhecida e mais utilizada plataforma de agregação. A ideia desta plataforma, com grande ênfase na componente visual, é a de um grande quadro de cortiça digital onde se afixam imagens que servem de links a conteúdos espalhados na web. Também se podem adicionar imagens ou vídeos próprios.
O Bundlr é uma plataforma de agregação de origem portuguesa. Muito semelhante ao Pinterest tem a vantagem de permitir adicionar qualquer tipo de conteúdo com um endereço electrónico.
A plataforma Scoop.it é uma ferramenta muito versátil. Embora muitas funcionalidades só existam na versão Premium, a versão gratuita é suficiente para a maioria dos utilizadores. O Scoop.it permite agregar todos os tipos de conteúdos web e fazer upload de imagens (de documentos na versão paga) ou inserir apenas comentários. Uma vantagem do Scoop.it é a possibilidade de classificar os conteúdos através de etiquetas, o que torna muito fácil a pesquisa de subtópicos.
A ideia por trás do Storify é mesmo criar histórias a partir da informação disponível on-line. Nesta plataforma, dar sentido à informação é escolher uma ordem para apresentar os conteúdos. Na maioria das vezes a ordem escolhida é mesmo a cronológica e, por isso, o Storify é muito utilizado para registar a evolução de uma notícia ou eventos como conferências científicas.
A organização da informação na rede Pearltrees é feita de forma hierárquica, à semelhança dos arquivos de um computador. A navegação entre as diferentes colecções é muito simples e é possível adicionar qualquer tipo de conteúdo (links, fotos, ficheiros, notas). A grande diferença desta ferramenta em relação às anteriores é a sua natureza verdadeiramente cooperativa. Além da possibilidade de colaboração entre utilizadores, o Pearltrees permite que o utilizador replique colecções de outros utilizadores na sua própria colecção e beneficie das novas adições feitas pelo utilizador original.
Os weblogs nasceram nos anos 90 e tiveram um grande impulso em 1999 quando começaram a surgir diversas ferramentas que permitiam a qualquer pessoa publicar facilmente na World Wide Web, mesmo não tendo conhecimentos de linguagem. A mais decisiva destas ferramentas de publicação foi o Blogger, criado em Agosto de 1999 pela empresa Pyra Labs e posteriormente adquirido pela Google.
Um weblog, ou blog, é essencialmente uma página na Internet onde os textos aparecem pela ordem inversa em que foram escritos, ou seja, os mais recentes aparecem primeiro. A estes textos chama-se “posts” e estes posts podem conter texto, imagens e links para outros sites na Web. Há blogs pessoais e colectivos, blogs sobre temas e sobre marcas, especializados em fotografias ou em vídeos, de universidades e de empresas, de todos os tipos e para todos os gostos. Actualmente, a mais usada ferramenta para a criação de weblogs é o WordPress, que está disponível numa versão já alojada num servidor e gratuita.
Não devemos começar um blog sem critérios, objetivos e que não receberá atualização. É necessário dedicar algum tempo a experimentar a plataforma que escolheu. Visite outros blogs e aprenda com os bloggers mais velhos. Escolha um tema de que goste mesmo e comece a escrever. Mantenha-se focado nesse tema e publique conteúdos de qualidade Organize o seu tempo para dedicar uns minutos por semana ao blog. Partilhe os conteúdos do seu blog nas outras redes sociais.
Junte-se à comunidade dos bloggers de ciência, pense na sua audiência e em conteúdos que lhe sejam úteis, seja realista com as suas ambições e divirta-se.
De acordo com o livro, podemos utilizar dez conselhos para ser um novo blogger:
Não comece um blog só porque alguém acha que deve começar 02.Dedique algum tempo a experimentar a plataforma que escolheu 03.Visite outros blogs e aprenda com os bloggers mais velhos 04.Escolha um tema de que goste mesmo e comece a escrever 05.Mantenha-se focado nesse tema e publique conteúdos de qualidade 06.Organize o seu tempo para dedicar uns minutos por semana ao blog 07.Partilhe os conteúdos do seu blog nas outras redes sociais 08.Junte-se à comunidade dos bloggers de ciência, dando-se a conhecer
Pense na sua audiência e em conteúdos que lhe sejam úteis
Seja realista com as suas ambições e divirta-se
Manter uma presença nas redes sociais deve ser uma escolha consciente dos investigadores e das instituições que, em primeiro lugar, devem avaliar quais valem a pena apostar e que vantagens. Há quem esteja nas redes sociais apenas para se manter a par das novidades do seu campo, há quem produza conteúdos para uma única plataforma, há quem consiga manter uma presença assídua em vários espaços em simultâneo.
Da experiência que temos acumulado com os cursos que leccionam sobre redes sociais para cientistas, sabemos que muito ficou por dizer sobre cada uma das redes em particular, e que alguns dos leitores vão ficar com curiosidade para saber mais sobre esta área.
Neste post, compartilho convosco este Webinar ministrado pelo Professor António Pedro Costa (Doutorado em Multimédia em Educação pela Universidade de Aveiro) acerca das vantagens e desvantagens do uso de softwares no processo de investigação qualitativa.
“A utilização de pacotes de software na análise de dados qualitativos é uma realidade que poucos investigadores conseguem, atualmente, contornar. Alguns investigadores recorrem a soluções não específicas, tais como o Excel ou o Word para a análise dos seus dados qualitativos. Outros, têm a necessidade de indicar, nas suas publicações, que exploraram determinada ferramenta de análise de dados, sem a terem efetivamente utilizado. Independentemente do caminho que o investigador segue, é claro que o uso correto de ferramentas específicas para a análise de dados qualitativos credibiliza o projeto de investigação.”
Referência
webQDA Software. (2018, March 21). Webinar Análise de dados qualitativos com software vantagens e desvantagens [Video file]. Retrieved from https://www.youtube.com/watch?v=8IIuNs_pcck.
Para que ocorra o processo de investigação, faz-se necessário a utilização de métodos para recolha de dados, que podem ser desde a entrevista, observação directa de factos e comportamentos, à análise de artefactos, documentos, registos culturais e registos visuais ou experiências profissionais. Para um processo analitico dos dados recolhidos, se faz necessário o uso correto do método para análise da informação.
Uma das grandes dificuldades para análise da informação é a escassez de informações e de sistematizações e seu caráter aberto e flexível. Encontramos três dimensões básicas para realizar a análise de acordo com a sua coerência, sendo elas: processos de teorização, estratégias de seleção sequencial e procedimentos analiticos e gerais.
Para a Análise da informação quantitativa, consideremos: Processos de teorização, Técnicas geradoras que são estratégias de seleção em sequência e procedimentos Analíticos. As informações científicas são feitas através destes seguintes passos: Descrição, Interpretação e Teorização.
Nas técnicas geradoras incluem-se a selecção de casos negativos, selecção de casos discrepantes, a amostragem teórica e o método de comparação constante. A codificação e a análise dos dados, permitirá por sua vez, decidir qual é a nova informação que é necessário recolher e onde pode ser encontrada, para desta forma desenvolver a teoria emergente. Através do método de comparação constante vão identificar-se as propriedades da informação, analisam-se as inter-relações e integram-se numa teoria.
Para os procedimentos analíticos descrevem-se como meios sistemáticos para manipular os dados, são a forma mais externa da análise. São métodos diversificados, que vai da auto-reflexão ao tratamento estatístico, passando pela análise temática e a análise semântica.
A redução de dados implica a seleção, focalização, abstração e transformação deste para a formulação de hipóteses de trabalho ou conclusões. A redução de dados é realizada ao longo de toda uma investigação,podem ser reduzidos e transformados, quantitativa ou qualitativamente.
Simploriamente, o processo de análise de dados se dá através de alguns subprocessos: Recolha de dados, Exposição de dados, redução de dados e conclusões e verificação dos dados. Os dados que descobertos, são o produto de muitos níveis de interpretação. Assim, uma boa teoria deve possuir categorias que se ajustam aos dados que possam explicar, predizer e interpretar a ação e deve ser modificável se necessário.
Como estratégias de análise intracaso, existem uma extensa gama de estratégias de análise de dados. Essa diversidade de perspectivas é agrupada por Huberman e Miles (1994) em dois modelos: estratégias orientadas para casos e estratégias orientadas para a variável.
A análise intracaso se divide em dois níveis de compreensão, o descritivo onde as questões clássicas sobre o que está a acontecer e sobre como as coisas se processam reenvia-nos para a descrição do fenómeno. O segundo nível de compreensão está relacionado com o porquê. que pode significar o aprofundamento do contexto teórico, a justificação da ação, a apresentação de razões, a fundamentação de uma posição ou o estabelecimento de uma relação causal. O estudo de caso único constitui um modo tradicional de investigação qualitativa. Podemos dizer que são estudos de um indivíduo ou algo que partilha um conjunto de características comuns por exemplo: família, tribo, pequeno negócio, vizinhança, comunidade.
Deve-se considerar a imensa dificuldade em estudos intercasos, sobretudo quando existe a necessidade de análises de casos múltiplos, considerando causalidade e elaborando-se simplificados conjuntos de generalizações que podem não ser aplicáveis a determinado caso isolado. Em estratégias de análise intracaso, existe uma grande variedade de estratégias de análise de dados provenientes de casos múltiplos ou de dados provenientes de diversas fontes. Essa diversidade de perspectivas é agrupada por Huberman e Miles (1994) em dois modelos: estratégias orientadas para casos e estratégias orientadas para a variável.
As estratégias centradas no caso partem de um marco conceitual que acompanha o primeiro estudo de caso e, posteriormente, são examinados os sucessivos casos para verificar se o novo modelo se assemelha ao modelo detectado anteriormente.
Referência
Texto 4: Aires, L. (2015). Paradigma qualitativo e práticas de investigação educacional. In e-book (pp. 24–43). Lisboa: Universidade Aberta. Retrieved from http://hdl.handle.net/10400.2/2028
Conforme afirmam Meneses & Rodríguez (2011), existem muitas e variadas definições de entrevista, porém todas consideram que a entrevista é o marco da investigação social, consiste na troca oral entre duas ou mais pessoas com o propósito de alcançar uma maior compreensão do objeto de estudo, da perspectiva da(s) pessoa(s) entrevista(s).
Quadro comparativo, com vantagens e desvantagens da técnica de entrevista.
Figura 1 – Principales ventajas e inconvenientes de las entrevistas. Fonte: Recuperado de “El cuestionario y la entrevista”, de Meneses & Rodríguez (2011.p.40)
Abaixo um vídeo explicativo (conceitos e exemplos práticos) do Professor Jeferson Antunes comentando a “entrevista” como método de pesquisa. Iniciar o vídeo aos 01’03”.
Referências
Meneses, Julio & Rodríguez-Gómez, David. (2011). El cuestionario y la entrevista.
Este texto consiste em um reblog da publicação feita por Andre Mazzetto (2016)
Peço licença ao estimado prof. Fernando e aos meus colegas de mestrado para compartilhar este post, um tanto curioso, criativo e pertinente ao tema da UC Metodologia de Investigação I. Este reblog não deixa de ser uma homenagem aos amantes de gatos de nossa classe, nomeadamente @monteiroclaudia e @fcosta2020.
“Ozzy, saia daí agora!”
Esta é a frase mais ouvida e dita aqui em casa.
Nós temos dois gatos, o Ozzy Osbourne e a Norah Jones. Tínhamos também a Amy Winehouse, mas ela morreu muito jovem… é sério! Os tipos de coincidências que até assustam a gente!
Mas o que os gatos aqui de casa têm a ver com o método científico?
Alguns dias atrás uns amigos nos visitaram e fizeram a famosa (e perigosa) pergunta:
“De quem eles gostam mais, de você ou da Josi?
Eu não sabia responder.
A Norah é uma gata independente, que não liga muito para a interação com humanos, então não há preferidos para ela. Em compensação o Ozzy é o gato mais carente que eu já vi na vida! Ele tem a necessidade de estar perto de nós o tempo todo, então pode ser que ele tenha sim uma preferência por um de nós.
Assim, como um bom pesquisador, eu comecei a elaborar maneiras de testar e quantificar o quanto o Ozzy gosta de cada um de nós e de quem ele gosta mais.
Moral da história até aqui: NUNCA faça uma pergunta para um pesquisador que ele não saiba responder.
Meus amigos acabaram desencadeando um processo que quase me deixou louco (em consequência, quase deixou a Josi também…).
Então vamos lá, como um cientista faz pra descobrir uma resposta científica para uma pergunta intrigante?
Como eu vou determinar de quem o Ozzy gosta mais?
As pessoas podem aceitar algo como verdade baseado em intuição, ou credo. Vamos considerar minha própria crença: o Ozzy me ama mais do que qualquer pessoa! Eu SEI que ele me ama, eu sinto isso.
Será que essa crença é uma boa base para o conhecimento?
Bem… não é! Simplesmente acreditar em algo não faz ela ser verdade. Coisas que acreditamos firmemente podem na verdade ser falsas. E se alguém tem uma crença exatamente contrária? A Josi acredita que o Ozzy gosta mais dela do que de mim! Não há como saber quem está certo só comparando as nossas crenças.
Nós podemos contar o número de pessoas que creem na mesma coisa e constituir uma maioria, ou um consenso. Mas esta ainda não é uma boa base para o conhecimento. Só porque mais pessoas dizem que uma coisa é verdade, não quer dizer que realmente seja. Por séculos a maioria das pessoas pensava que a Terra era plana, hoje sabemos que ela não é!
Outra possível fonte é a opinião de uma autoridade, como políticos, esportistas, cientistas.
Também não é uma boa base para o conhecimento, porque a opinião deles é somente isso, uma opinião. Eles podem até ter mais acesso às informações, mas também possuem o seu lado pessoal, querendo que suas visões sejam aceitas. A carreira e a reputação destas pessoas dependem, muitas vezes, da opinião delas!
Vamos supor que a Josi contrate um especialista em gatos e ele diga que o Ozzy ama mais ela do que eu. É claro que eu serei cético a esta opinião, especialmente porque quem pagou o especialista foi ela, não eu! Eu poderia encontrar outro especialista que diria exatamente o contrário. Assim, voltamos ao início, onde temos apenas duas opiniões diferentes.
O que nós precisamos são evidências!
Quando eu chego do trabalho eu percebo que o Ozzy vem sentar no meu colo, não no colo da Josi. Eu estou baseando minha conclusão (que o Ozzy me ama mais) com uma observação do que está acontecendo, ou seja, no colo de quem ele senta quando chegamos em casa.
Esta observação casual é uma estratégia melhor do que as anteriores, mas ainda não é suficiente.
Isso porque pessoas não são muito boas observadoras. Nós tendemos a observar coisas e tirar conclusões que concordam com nossas crenças! Por exemplo, eu posso ter esquecido que o Ozzy senta no colo da Josi durante o café da manhã.
A lógica então parece ser uma boa fonte, mas a nossa lógica informal não é.
Se nós queremos desenvolver conhecimento real, devemos ter certeza que nossas explicações sobre o mundo são válidas… então precisamos de algo mais. Não podemos depender de fontes subjetivas ou não verificáveis, como falamos antes. Nós precisamos de observações sistemáticas, livre de desvios, combinada com lógica aplicada.
Em outras palavras, nós precisamos do método científico.
Vamos então aplicar o método científico na nossa pesquisa. Eis os 6 princípios:
1) A hipótese (que o Ozzy me ama mais) tem que ser testada empiricamente.
Isso significa que eu preciso coletar informações que vão suportar ou contradizer a hipótese. Para testar a hipótese do Ozzy, temos que coletar dados. Mas como eu vou observar isso? Eu posso perguntar ao Ozzy sobre os sentimentos dele (apesar de ele ser bem inteligente, a comunicação entre animais e humanos ainda não alcançou este nível!).Vamos concordar que gatos não expressam amor da mesma forma que humanos. Então não há nada para se observar. Esta hipótese não é empiricamente testável.
2) Um estudo deve ser replicável.
Ou seja, o resultado deve ser o mesmo, independente do número de vezes que o experimento é repetido. Se o resultado esperado ocorre apenas uma vez, ou em poucas vezes, pode ser que tenha sido só coincidência.
Vamos dizer que eu convenci a Josi que a demonstração de amor do Ozzy é ficar no colo da pessoa amada. Nesta semana o Ozzy sentou no meu colo duas vezes mais que no colo dela.
Conclusão: ele me ama mais, fim de papo, a gente já sabia disso mas fiz a pesquisa só pra provar, certo? Seria o fim se eu pudesse mostrar que o resultado é o mesmo em várias semanas.
Mas, e se depois da primeira semana o Ozzy fugir de casa, cansado de ser cobaia de dois loucos tentando testar seus sentimentos? Eu não posso mais repetir o experimento, nem chegar à conclusão. Se eu fizer o mesmo estudo com a Norah não estaremos repetindo o mesmo experimento, porque o teste era com o Ozzy.
3) O terceiro princípio é objetividade.
Isso quer dizer que qualquer pessoa deve poder repetir o experimento, sem necessidade do pesquisador que elaborou o teste (no caso eu) estar presente. Não importa quem está fazendo o estudo, o resultado deve ser o mesmo. Para isso, todos os conceitos e procedimentos do experimento devem estar bem claros, deixando nenhum espaço para subjetividade.
Vamos dizer que agora eu considero que quando o Ozzy fica se esfregando na minha perna é outro sinal de amor, além de sentar no colo, mas não digo isso para Josi. Mesmo se nós dois observarmos sistematicamente o comportamento dele, chegaremos a resultados diferentes, porque eu estou contando duas reações (sentar no colo e se passar na perna), enquanto ela está contando só uma (sentar no colo). O resultado depende de quem está observando porque agora cada um está seguindo um protocolo.
4) O quarto princípio é transparência.
Ser transparente é semelhante a ser objetivo. Todos devem ser capazes de repetir o experimento sozinhos, sejam pessoas que concordam ou discordam do resultado final.
5) O quinto princípio diz que uma hipótese deve ser refutável.
Isso é simples. É só imaginar cenários em que a hipótese pode se contradizer. Se não podemos achar um cenário onde a hipótese não se contradiz, ela não pode ser refutável.
Pergunte para qualquer pessoa com uma crença extremamente forte em uma religião: Quais evidências te convenceriam que a sua crença é falsa? Ou pergunte pra alguém que torce pro Corinthians: Quais evidências te convenceriam que o Palmeiras é melhor? Não importa quantos argumentos você listar, com certeza o Corinthiano dirá que o time dele é melhor e terminará dizendo: Vai Curintia!!!!!.
Ou seja, coisas que se baseiam apenas em crenças, como religião e futebol não podem ser avaliadas pelo método científico.
6) O sexto princípio diz que uma hipótese deve ser logicamente consistente, ou seja, coerente.
As conclusões também devem ser coerentes. Eu espero que o Ozzy venha se sentar mais no meu colo, já que eu acho que ele me ama mais. Mas se ele passar mais tempo no colo da Josi? Bem, eu posso dizer que ele sabe que quando está sentado no meu colo, a posição é desconfortável para mim. Ele demonstra amor ao não sentar no meu colo e me deixar mais confortável. Isso é ser inconsistente!
Eu mudei a interpretação do resultado depois que obtive os dados só para poder comprovar a minha hipótese. Isso também fere o quinto princípio porque torna a minha hipótese irrefutável. Eu sempre vou concluir que o Ozzy me ama mais, esteja ele no meu colo ou não.
Resumindo:
Se você chegou até aqui já deve saber que não adianta adotar o método científico para descobrir quem o Ozzy ama mais. É uma questão de crença, assim como o Corinthiano ali em cima.
Não importa o que você fale, eu tenho certeza que ele gosta mais de mim…
Este foi o método hipotético-dedutivo, ou seja, você formula uma hipótese, com base nos conhecimentos ou observações, faz experimentos e chega a respostas, ou, na maioria das vezes, novas hipóteses e novas perguntas.
Adaptado de “Quantitative Methods” — Annemarie Zand Sholten4
A Carta Ética para a Investigação em Educação e Formação (CEIEF) do Instituto de Educação (IE) da Universidade de Lisboa foi criada em 2016 e estabelece os princípios e normas de conduta ética aplicáveis aos membros docentes, investigadores e estudantes de mestrado, doutoramento e pós-doutoramento no âmbito de suas atividades de pesquisa.
A Carta possui princípios e orientações que devem ser seguidos no âmbito da investigação de pesquisa.
Princípios: 1 — Liberdade de ação. 2 — Pluralidade de paradigmas 3 — Respeito pelos participantes. 4 — Integridade de atuação.
Orientações: 1 — Explicitação dos cuidados éticos. 2 — Proteção dos participantes. 3 — Consentimento informado. 4 — Confidencialidade e privacidade. 5 — Falsificação e plágio. 6 — Proteção e recolha de dados. 7 — Publicação e divulgação do conhecimento.
Importante salientar que os mestrandos devem solicitar parecer da Comissão de Ética (CdE) quando do registo de tema de dissertação e de orientador.
Compartilho dois vídeos elaborados pelo Prof. Dr. João Filipe Matos da Universidade de Lisboa
Questões de ética na investigação em educação e formação Parte I
Questões de ética na investigação em educação e formação Parte II
O conceito de paradigma, segundo Thomas Kuhn, é o conjunto de crenças, valores e técnicas, partilhadas pelos membros de uma dada comunidade científica e, um modelo de referência de como investigar num determinado contexto histórico/social (Coutinho, 2011).
Ao longo do tempo surgem então três paradigmas: o positivista/quantitativo; o interpretativo/qualitativo e o Sócio-crítico.
Paradigma Positivista ou quantitativo ou racionalista Este paradigma recorre a uma metodologia experimental, de natureza quantitativa, e que se baseia na observação, experimentação, explicação, previsão e controle dos fenômenos. Procura adaptar os modelos das ciências naturais, com uma metodologia quantitativa ao estudo das ciências sociais e humanas (Coutinho, 2011).
Paradigma Interpretativo ou qualitativo ou naturalista Valoriza o papel do investigador, este paradigma defende a existências de múltiplas realidades (derivadas de representações mentais e experiencialmente localizadas), fenomenológico. Contrariamente ao paradigma positivista, os pressupostos deste paradigma estão na compreensão, no significado e na ação. Empregam-se tipos de análise de dados qualitativas. O investigador e o objeto ou sujeito passam a ser vistos como simultaneamente intérpretes e construtores de sentidos (Usher, 1998, citado por Coutinho, 2011).
Paradigma Sócio-crítico ou neomarxista ou emancipatório Este paradigma introduz princípios ideológicos da filosofia neomarxista. Ideologia no processo de produção do conhecimento científico.
Abaixo, quadro com a comparação de características dos três paradigmas apresentados, adaptado de Lukas e Santiago (2004, p.33) e disponibilizado por Coutinho, C. (2011, p.21)
Quadro 1 – Comparação de critérios entre paradigmas
Referências Coutinho, C. (2011). Paradigmas, Metodologias e Métodos de Avaliação. In Metodologia de Investigação em Ciências Sociais e Humanas, Teoria e Prática (pp. 9-35). Lisboa: Edições Almedina.
“A ciência parte do senso comum, sendo que é justamente a crítica ao senso comum que permite que este seja corrigido ou substituído. Assim toda ciência é senso comum esclaredico” Popper in Huhnem (1989).
Etimologicamente a palavra ciência vem do latim (scientia) e significa conhecimento, sabedoria.
A ciência tem como base princípios e teorias. Senso comum tem como base sentimentos e crenças.
Conhecimento Comum
Conhecimento Científico
Predominantemente subjetivo. Responde só ao como. Prático. Não é exato. Linguagem cotidiana. Válido para alguns. Baseia na fé ou na confiança. Adquire ao acaso. Crenças. Misticismo.
Organizado. Sistemático. Predominantemente objetivo. Responde ao “como” e ao “por que”. Prático e teórico. Preciso. Linguagem especializada. Universal. Baseia na comprovação. Adquire seguindo um método.
Tema é o assunto que deseja investigar. A delimitação do tema pode ser feita pela sua decomposição em partes. O tema deve ser delimitado levando-se em conta:
espaço;
tempo;
clareza na especificação do que está se pesquisando.
Quanto mais delimitado o tema, mas objetivo será o levantamento.
“Choosing good problems is essential for being a good scientist.“
Como encontrar o Problema?
Na acepção científica, “problema é qualquer questão não solvida e que é objeto de discussão, em qualquer domínio do conhecimento” (GIL, 1999, p.49). Problema, para Kerlinger (1980, p.35), “é uma questão que mostra uma situação necessitada de discussão, investigação, decisão ou solução”
Para Rudio (2000), o pesquisador, neste momento, deve fazer as seguintes perguntas: -o problema é original? -o problema é relevante? -ainda que seja “interessante”, é adequado para mim? -tenho possibilidades reais para executar tal pesquisa? -existem recursos financeiros que viabilizarão a execução do projeto? -terei tempo suficiente para investigar tal questão?
Geralmente o problema deriva do tema, ou seja, é o recorte do tema. Importante: mostrar que existe o problema e evidenciá-lo. O problema sinaliza o foco da pesquisa.
(Almeida, L., e Freire, T. 2000)
Como encontrar a Hipótese?
São algumas respostas “prováveis” a pergunta do problema;
Pode-se dizer que é uma “pré-solução” para o problema;
Verdadeiras ou falsas, as hipóteses precisam ser bem elaboradas.
O trabalho de pesquisa poderá confirmar ou negar a hipótese levantada. As hipóteses devem ser confirmadas ou descartadas no final do estudo e na conclusão deve-se deixar claro qual delas foi confirmada e porque foi excluída ou descartada.
Identificação e formulação de tema, problema e hipótese (Exemplo)
Gil Antônio Carlos. Métodos e técnicas De Pesquisa Social. Atlas, 2008. Rudio, Franz Victor. Introdução Ao Projeto De Pesquisa científica. Editora Vozes, 2015.
A etapa de produção de um trabalho acadêmico envolve diversas etapas, como pesquisa, leitura, análise, redação e, também, a formatação. As Normas da APA (American Psychological Association) são as normas de referenciação bibliográfica da organização científica e profissional nos Estados Unidos.
Compartilho um excelente manual desenvolvido pela equipe de bibliotecários da FECAP.
Primeiramente gostava de agradecer ao querido Armando pela iniciativa e dedicação ao criar este Blog. =)
Tive pouco contacto com a metodologia de pesquisa, apenas durante a elaboração do TCC em minha licenciatura. Na época em questão, escolhi um tema relacionado a uma nova tecnologia que havia pouca documentação a respeito. A biblioteca da faculdade não possuía recursos para o domínio que eu havia escolhido, e tão pouco a Internet. No entanto, com o auxílio de uma excelente orientadora, consegui nortear meu trabalho de pesquisa e o conclui com sucesso.
Espero com esta unidade curricular expandir minha visão acerca dos processos e fases inerentes à pesquisa científica, conseguir “pensar fora da caixinha” e a desenvolver novas habilidades.
MII 2019-2020 