Capítulo III – A Investigação
5. Metodologias, Métodos e Técnicas de Investigação
5.1. Instrumentos de Avaliação
5.2.2. Métodos qualitativo e quantitativo
Qualquer investigador, independentemente da sua área de atuação, está preocupado em alcançar validade interna e externa nos resultados obtidos. Para tal, é necessário uma eficaz aplicação de métodos de investigação, como por exemplo os qualitativos e os quantitativos.
Os métodos de natureza quantitativa privilegiam modelos matemáticos e estatísticos nas diversas etapas da investigação, desde a recolha de dados até à sua interpretação. Os métodos de natureza qualitativa recorrem a técnicas tão variadas como a semiótica, a hermenêutica, a observação, a análise de artefactos.
Ressalvamos aqui que a investigação não deixa de ser qualitativa se, de forma assessória usar dados numéricos e recorrer a métodos matemáticos para a interpretação dos resultados.
A investigação qualitativa tende a responder às questões iniciadas por “Como” ou “Por que” e não usar uma perspetiva mais quantitativa como: “Quantos” ou “Com que frequência”.
A tabela 14 indica algumas diferenças entre as estratégias de investigação – qualitativa e quantitativa.
Tabela 14 – Algumas diferenças entre a investigação qualitativa e a Quantitativa.
(Adaptado de Pardal & Lopes, 2011)
Investigação QUALITATIVA Investigação QUANTITATIVA
Ênfase na complexidade social. Ênfase na regularidade e estabilidade dos fenómenos sociais. Preocupação com a explicação dos
acontecimentos. Valorização dos significados.
Preocupação com a explicação causal dos fenómenos.
Generalizações analíticas: valorização da transferibilidade
Valorização da nomotética: valorização da validade externa.
Investigação QUALITATIVA Investigação QUANTITATIVA
Diversidade de modelos de recolha e tratamento de dados, incluindo quantificação.
Ênfase em modelos matemáticos na recolha e tratamento de dados. Ênfase no processo de
investigação. Ênfase no produto de investigação. Assunção da subjetividade no
processo de investigação: ênfase na compreensão do fenómeno a partir do interior.
Assunção na objetividade: distanciamento face ao objeto de estudo. Ênfase na explicação do fenómeno a partir do exterior. Valorização da sensibilidade do
investigador.
Preocupação com a neutralidade do investigador.
Neste estudo optou-se por uma modalidade de investigação mista, por ser a mais adequada ao tratamento dos dados experimentais. A tabela 15 representa, para cada instrumento utilizado na nossa investigação, a modalidade de avaliação efetuada.
Tabela 15 – Método de tratamento de dados para cada instrumento de avaliação.
Instrumentos de avaliação QUALITATIVO QUANTITATIVO
Ficha de caracterização do(a) aluno(a) X ……
Teste Diagnóstico …… X
Pré-teste de conhecimentos …… X
Pós-teste de conhecimentos …… X
Inquérito X ……
Entrevista X ……
Segundo Godoy e Lage (2008) a utilização de software criados para a auxiliar no tratamento de dados qualitativos - CAQDAS (Computer Aided Qualitative Data
quanto à sua utilidade, eficácia e facilidade de uso. É relatado ainda que, por oposição, há ainda outros autores que manifestam algumas reticências em relação aos benefícios conseguidos.
Neste estudo seguimos a recomendação de Johnston (2006), que defende que a utilização de CAQDAS não traz benefícios significativos, no caso de existir um volume relativamente pequeno de dados qualitativos. Assim, na análise descritiva recorreu- se à caraterização das variáveis qualitativas através das frequências absolutas e relativas, auxiliando-nos no uso do Microsoft Excel.
Para a avaliação quantitativa dos dados, recorremos ao Microsoft Excel e ao Statistic
Package for the Social Sciences (SPSS) versão 20.0.. Neste caso utilizaram-se as
medidas estatísticas: mínimo, máximo, média, desvio padrão e coeficiente de variação. O coeficiente de variação - CV ((desvio padrão/média) x 100 %) permite comparar a percentagem de dispersão de uma variável face a outra. Na opinião de Pestana e Gageiro (2005), se:
CV 15 % - dispersão fraca.
15 % < CV 30 % - dispersão moderada. CV > 30 % - dispersão elevada.
Para a realização da estatística inferencial utilizou-se sempre que possível técnicas paramétricas: teste t para comparação de dois grupos independentes (Pestana e Gageiro, 2005) e teste t para cada grupo individual (Pestana e Gageiro, 2005).
Neste estudo, para a implementação e avaliação quantitativa dos testes de conhecimentos, seguimos o seguinte plano experimental (Campbell e Stanley,1966):
Grupo Experimental (GE): O1 X O2 Grupo de Controlo (GC): O1X O2
Onde O1 e O2 representam as observações, respectivamente antes e depois da intervenção e X representa o estímulo.
A figura 31 evidencia o estímulo aplicado a cada um dos grupos experimentais. Assim, no primeiro ano letivo (2013/2014) o estímulo (X) foi o auxílio prestado às professoras titulares das turmas. No segundo ano letivo (2014/2015) o estímulo (X) foi a aplicação
eficaz de recursos educativos interativos, em ambiente colaborativo.
As observações foram realizadas em ambos os grupos de estudo e correspondem à classificação quantitativa obtidas no pré-teste (O1) e no pós-teste (O2), que foram aplicados antes e após o estudo da Eletricidade.
Figura 31 – Estímulos (X) aplicados nos GE, entre os momentos da observação nos anos letivos 2013/2014 e 2014/2015.
Para avaliarmos quantitativamente o desempenho de cada grupo de intervenção, recorremos ao cálculo do ganho absoluto (Ga) e ao ganho relativo normalizado (G),
definidos como (Mazur, 1997; Knight, 2004):
i
N
f
N
a
G
(1) % 100 100 i i f N N N G(2)
onde Ni e Nf, traduzem, respetivamente, as notas médias obtidas no pré e no pós-
teste.
ganho absoluto e o quanto a nota inicial se afasta da classificação máxima (100 %), tendo em conta a situação de partida do aluno ou conjunto de alunos. Este parâmetro dá-nos, assim, uma informação preciosa sobre o ganho de aprendizagem efetivo da amostra, independentemente dos conhecimentos iniciais.
Os valores obtidos na nossa investigação para o Ganho relativo normalizado (G) foram comparados como outros estudos similares apontados na literatura, realizados em instituições portuguesas e americanas.
Num estudo nacional (Briosa, 2011), realizado em 4 escolas dos concelhos de Matosinhos e Espinho, os resultados de G alcançados pelos alunos de 11.º ano (Física) foram:
11% G 12 % - Ensino tradicional. 19 % G 24 % - Ensino interativo.
Para uma realidade internacional, Hake (1998) verificou que o valor de G no teste
Force Concept Inventory (FCI) apresenta tipicamente os seguintes resultados:
G 20 % - Ensino tradicional.
30 % G 70 % - Métodos interativos de ensino, como é o caso da Instrução pelos Colegas (IpC).
Hake observou uma diferença estatisticamente significativa nos ganhos normalizados obtidos com o ensino tradicional (<G> = 0,23) e nos cursos onde foram aplicadas metodologias interativas (<G> = 0,48).
Também Eric Mazur (1997), após aplicar um estudo de mecânica com alunos do ensino superior, obteve os seguintes resultados educacionais:
G 20 % - Ensino tradicional.
38 % G 65 % - Ensino centrado no aluno com recurso a metodologias como o Ensino sob Medida (EsM) e a Instrução pelos Colegas (IpC).
A figura 32 traduz um gráfico de ganho absoluto (Ga) em função da classificação do pré-teste (Ni), onde se indica o intervalo de ganho relativo normalizado associado a cada uma das metodologias de ensino. A região associada a um G baixo corresponde
aos valores obtidos com metodologias tradicionais, centradas no aluno; as regiões de
G médio e elevado estão associadas metodologias interativas.
Figura 32 – Intervalos para o ganho relativo normalizado no teste FCI (Hake, 1998).
Estes resultados suportam a hipótese de que as metodologias aplicadas ao GE no presente trabalho de investigação, podem melhorar consideravelmente a eficácia do ensino da Física.
No próximo capítulo apresentamos, por ano letivo de investigação e grupo de estudo, as diferenças nas metodologia de ensino e aprendizagem aplicadas nesta investigação e os resultados obtidos com os instrumentos de avaliação apresentados anteriormente.