• Nenhum resultado encontrado

Operacionalização da coleta de dados, objetivos e métodos de análise – fase quantitativa

4. Método

4.3 Primeira fase – pesquisa qualitativa com coordenadores de cursos Superiores de

4.4.2 Operacionalização da coleta de dados, objetivos e métodos de análise – fase quantitativa

Com base nas variáveis e nos indicadores refinados e aprofundados na pesquisa qualitativa, foi construído o instrumento de coleta de dados quantitativos, em formato de questionário. O questionário foi separado em três grandes blocos.

O primeiro bloco foi dedicado às variáveis relativas às práticas voltadas para aprendizagem organizacional. Foram propostas afirmativas sobre práticas identificadas nas fases qualitativas, pedindo que o respondente marcasse, em uma escala likert de sete pontos, o quanto concordava com cada afirmação ou dela discordava. Cada afirmação destas constitui uma ‘variável’. Para cada categoria de análise, buscou-se mensurar algumas variáveis, as quais oscilaram entre três e seis, dependendo da diversidade de práticas identificadas em cada categoria. As variáveis foram assim distribuídas:

a) experiências individuais do docente – 5 variáveis; b) rotinas, sistemas, estruturas e estratégias – 6 variáveis;

c) parcerias com empresas e organizações (sindicatos, associações, conselhos profissionais etc.) – 5 variáveis;

d) espaços formais de troca de informações – 3 variáveis; e) espaços informais de troca de informações – 5 variáveis; f) exigências do MEC – 5 variáveis;

g) estágios (curriculares ou extracurriculares) e atividades práticas – 5 variáveis. O segundo bloco coletou informações sobre as aprendizagens organizacionais produtivas. A descrição do bloco apresentou as aprendizagens como ‘modificações’, visando a que o respondente conseguisse expressar os outputs dos processos de aprendizagem organizacional no curso. Cada afirmação representava uma variável, sendo cinco variáveis para a aprendizagem organizacional produtiva de ciclo simples e quatro para a aprendizagem organizacional produtiva de ciclo duplo.

No terceiro bloco, obtiveram-se informações sociodemográficas do respondente. Algumas dessas variáveis de controle, além de possibilitar futuros testes de diferenças entre grupos, eram essenciais para a análise dos dados, em especial as notas no ENADE e o CPC do curso do respondente.

O conjunto de dados do primeiro e do segundo blocos forneceu dados para a análise do terceiro objetivo específico desta tese - “relacionar as práticas que contribuem com os processos de aprendizagem nos cursos com os outputs de aprendizagens organizacionais produtivas de ciclo simples e duplo e o desempenho do curso nos indicadores do SINAES”. A operacionalização foi feita por meio de análise fatorial exploratória, que buscou refinar os constructos e seu poder de mensuração (HAIR JR. et al, 2005, FIELD, 2009), e de modelagem de equações estruturais (HAIR JR. et al, 2005, KLINE, 2011), que buscou testar as hipóteses e sub-hipóteses formuladas. Construído o modelo estrutural, foi possível verificar quais práticas se relacionam significativamente às aprendizagens organizacionais produtivas.

O conjunto de dados do terceiro bloco, juntamente com as variáveis de controle nota ENADE e CPC, tornou viável a análise do relacionamento das práticas e aprendizagens com os resultados no SINAES, também presente no terceiro objetivo específico desta tese. Foram correlacionados os indicadores das aprendizagens organizacionais produtivas de ciclo simples e duplo, como variáveis independentes, com os indicadores do ENADE e CPC, como variáveis dependentes. Foi também testada a relação das práticas que contribuem para a aprendizagem organizacional com os indicadores do ENADE e CPC ou CC. Estes procedimentos foram realizados por meio da modelagem de equações estruturais (KLINE, 2011), com auxílio do software IBM SPSS AMOS v.23. O modelo estrutural analisou em conjunto todas as relações previstas no modelo teórico da tese, ilustrado na Figura 11, disposta na seção 3.2 deste documento.

4.4.2.1 Construção e validação do instrumento de coleta de dados

A validação do questionário foi efetivada em três etapas, conforme indicado por Malhotra (2001). Elas consistem em um processo concatenado: na primeira etapa, o questionário é validado por especialistas; na segunda, é feito um teste de clareza do instrumento para os respondentes; na terceira, é feita a avaliação de fidedignidade estatística do instrumento, com o teste de Cronbach.

A validação com especialistas teve por objetivo avaliar o quanto o questionário e as perguntas tinham condições para a obtenção de dados, visando atingir os objetivos da pesquisa.

Recomenda-se que os especialistas sejam conhecedores tanto do assunto em pesquisa como dos métodos de análise de dados quantitativos (MALHOTRA, 2001). Na presente pesquisa, o questionário foi submetido à análise de três especialistas. Dois são especialistas no assunto específico, atuando na gestão de Cursos Superiores de Tecnologia, a Profa. Dra. Celma Christina Rocha, diretora da Escola de Negócios da Faculdade de Desenvolvimento do Rio Grande do Sul – FADERGS, e o Prof. Dr. Christian Tirelli, diretor da Escola de Negócios e Hospitalidade da Universidade Salvador - UNIFACS, e uma, em métodos de análise de dados quantitativos, a Profa. Dra. Márcia Maurer Herter. Os apontamentos foram incorporados ao questionário, que seguiu para a próxima fase de validação.

O teste de clareza avalia se os termos utilizados serão compreendidos pelos respondentes. Para tanto, há duas técnicas distintas: a protocolar e a investigação. Na técnica de investigação, simula-se a aplicação do questionário tal qual seria na aplicação em larga escala. Assim, quando é um questionário de autorresposta, através da web, o respondente participante do teste acessa o questionário e o responde do início ao fim sem diálogo com o pesquisador. Este apenas observa as reações do respondente e as registra. Finalizado o preenchimento, o pesquisador indaga ao respondente sobre o que ele estava pensando ao responder cada questão, investigando se houve algum problema de entendimento ou se algum aspecto do assunto não foi enfocado nas perguntas. Na técnica protocolar, o respondente participante do teste é convidado a ‘pensar em voz alta’, enquanto preenche o questionário. O pesquisador registra esses ‘pensamentos’ e, ao final do preenchimento, pede ao respondente maiores esclarecimentos (AAKER; KUMAR; DAY, 2004; MALOTRA, 2001). Esse último método é recomendado por Aaker, Kumar e Day (2004) para pré-testes por telefone.

Foram realizados quatro testes de clareza, com respondentes que faziam parte da população da pesquisa, escolhidos por conveniência e buscando diferentes perfis. Dois respondentes eram coordenadores de curso, um professor de tempo integral e outro professor horista. O objetivo foi captar possíveis distorções de sentido, que, neste caso, podem ser causadas tanto pelo vocabulário como pela semântica, conforme os diferentes papéis dos respondentes nos cursos. Ao final desta fase do pré-teste, o questionário foi refinado, ajustando algumas afirmações de modo a ficarem mais claras e objetivas para a população-alvo da pesquisa.

Para testar a correlação entre as variáveis, as respostas foram analisadas pelo método de análise fatorial, verificando a adequação entre o problema de pesquisa e os dados e as análises necessários para obtenção das informações pretendidas. Os dados foram agrupados em fatores, a partir da análise estatística da correlação entre as variáveis. No caso das variáveis que

não estavam se relacionando com os dados da tabela, entendeu-se que ou a pergunta estava mal formulada, ou não era necessária para a explicação do fenômeno, sendo supérflua, devendo, pois, ser excluída (MALHOTRA, 2001). Este processo está detalhado no capítulo de análise de dados quantitativos, na seção de análise fatorial.

Sobre a fidedignidade do questionário, foi calculado o alfa de Cronbach, um coeficiente de confiabilidade que avalia a consistência da escala. Ele varia de 0 a 1, sendo considerados os valores entre 0,600 e 0,700 como o limite inferior para aceitação. Este coeficiente foi utilizado para verificar se os itens que compunham cada bloco de perguntas faziam efetivamente parte do mesmo constructo latente (HAIR JR. et al, 2005). No caso desta investigação, o teste verificou se cada variável (pergunta) media a mesma prática para aprendizagem ou grupo de aprendizagem organizacional produtiva. Os resultados foram satisfatórios, ficando acima de 0,700 em todos os casos. O detalhamento deste processo de análise está no capítulo de análise de dados quantitativos, na subseção denominada confiabilidade da amostra – alfa de Cronbach.

4.5 RESUMO DOS INSTRUMENTOS DE COLETA E ANÁLISE DE DADOS POR OBJETIVO ESPECÍFICO

O Quadro 8 apresenta um resumo das fases de pesquisa e das técnicas de coleta e análise de dados aplicados na perseguição de cada objetivo específico da presente tese.

Quadro 8 – Resumo das técnicas de coleta e análise de dados por objetivo específico

Objetivo específico Fase da

pesquisa

Instrumentos de coleta de

dados Métodos de análise de dados

a) identificar práticas que contribuam para processos de aprendizagem organizacional em cursos superiores de tecnologia Primeira fase – Qualitativa Roteiro de entrevista Questionário

Técnica de codificação aberta, seguida de codificação axial (STRAUS;

CORBIN, 2008)

Alfa de Cronbach (fidedignidade); Análise fatorial exploratória (HAIR JR

et al, 2005)

b) identificar outputs de aprendizagens organizacionais produtivas de ciclo simples e duplo em cursos

superiores de tecnologia Primeira fase – Qualitativa Roteiro de entrevista Questionário

Técnica de codificação aberta, seguida de codificação axial (STRAUS;

CORBIN, 2008)

Alfa de Cronbach (fidedignidade); Análise fatorial exploratória (HAIR JR

et al, 2005) c) relacionar as práticas que contribuem com os

processos de aprendizagem nos cursos com os outputs de aprendizagens organizacionais produtivas de ciclo simples e duplo e o desempenho do curso nos

indicadores do SINAES

Segunda fase –

Quantitativa Questionário

Alfa de Cronbach (fidedignidade); Análise fatorial exploratória (HAIR JR

et al, 2005)

Modelagem de equações estruturais (HAIR JR et al, 2005, KLINE, 2011)

5.

Análise de dados – pesquisa qualitativa com coordenadores de cursos