Matrizes triangulares. Utilização conjunta de webQDA e GOLUCA

Matrizes triangulares. Utilização conjunta de webQDA e GOLUCA

Juan Luis Cabanillas – Universidade da Extremadura (Espanha)
Ricardo Luengo – Universidade da Extremadura (Espanha)
José Luis Torres Carvalho – Universidade da Extremadura (Espanha)

Este artigo pretende descrever os procedimentos de investigação necessários para utilizar no software GOLUCA as matrizes triangulares criadas em webQDA. O software GOLUCA foi desenvolvido no âmbito do Grupo de Investigação CiberDidact da Universidade da Extremadura – Espanha (https://opendata.unex.es/investiga/grupos-de-investigacion/TIC016).

A série de passos que foram seguidos baseia-se na análise do conteúdo através da leitura de relatos, o que tornou possível definir indutivamente, por consenso entre investigadores, as dimensões, categorias e subcategorias de análise. Os relatos considerados neste exemplo são o resultado de uma consulta aos participantes no estudo “Evolución de la actitud, las emociones y el aprendizaje, en el Máster Universitario de Investigación en Formación del Profesorado y TIC en modalidad a distancia” (Cabanillas, Luengo e Carvalho, 2021).

Para a análise dos dados foi utilizado o software webQDA (Neri de Souza, Costa e Moreira, 2016), que ajudou a detetar as categorias, realizar a codificação e obter as matrizes triangulares. Estas matrizes foram criadas com base na proximidade existente entre as categorias, através da técnica de Análise de Contingência (Osgood, 1959; 2009). Para a definição das redes foram utilizadas as bases teóricas da Teoria dos Conceitos Nucleares (Casas, 2002; Luengo, 2013) a partir dos diferentes indicadores em que se baseia (Contreras, Masa, Luengo, Casas, 2015).

1. Preparação das fontes documentais: Os ficheiros de texto (relatos, entrevistas, respostas a perguntas abertas…) serão carregados na área de “Fontes Internas” de webQDA. Um documento Word é normalmente utilizado para o “Upload”, devido à facilidade de edição, mas também pode ser utilizado o formato PDF.

Figura 1: Fontes internas webQDA

2. Elaboração da árvore de categorias: A árvore de categorias é criada (Codificação / Códigos em Árvore), com base numa tabela de categorias validada anteriormente, mas sempre considerando a possibilidade de incorporar categorias emergentes que surgem do processo de leitura e codificação dos próprios dados.

Figura 2: Elaboração da árvore de categorias

3. Codificação: Os fragmentos de texto são atribuídos a uma ou mais categorias (Códigos, em webQDA) das anteriormente gerados. Primeiro, selecione o texto a ser codificado. Em segundo lugar, clique no código correspondente e, por último, em “Codificar” para atribuir a codificação a esse fragmento de texto.

Figura 3: Codificação

Figura 4: Codificação

4. Criação das matrizes triangulares: As matrizes triangulares serão criadas através da combinação das categorias de análise em estudo.

Figura 5: Criação das matrizes triangulares

Esta técnica baseia-se no postulado de que os elementos que aparecem associados a um texto também estarão associados no pensamento do sujeito e que quanto maior for o número de documentos em que dois conceitos aparecem associados, maior será a proximidade entre esses conceitos.

Em termos muito simples, consiste no seguinte: Se tivermos vários documentos (texto1, texto2, texto3, …) estes são codificados com base em certas categorias (c01, c02, c03, … até à categoria c6). Suponhamos que as categorias c01 e c03 aparecem no texto1. Isto significa que existe entre eles uma relação de contingência à qual atribuímos o valor 2. Suponhamos agora que a mesma relação está também presente no texto2 e no texto3. Isto pode ser interpretado como uma relação mais forte, porque se manifesta em diferentes documentos.

Figura 6: Matrizes Triangulares

Para mais informação sobre matrizes triangulares ver o post “Matrices triangulares” (https://www.webqda.net/matrizes-triangulares/).

5. Exportação para GOLUCA: Uma vez preparadas as matrizes, clique no ícone que as exporta diretamente para o formato GOLUCA. O ficheiro que é gerado permitir-nos-á criar e analisar as Redes Associativas Pathfinder.

Figura 7: Exportação para GOLUCA

6. Criação das Redes Associativas em GOLUCA

A fim de iniciar o programa, é necessário desenvolver um novo projeto.

Figura 8: Novo Projeto em GOLUCA

Uma vez criado o projeto, os conceitos ou categorias de análise devem ser importados, clicando primeiro no ícone de importação, selecionando o ficheiro com a extensão .wqda e validando os conceitos no ícone da mão com o polegar para cima.

Figura 9: Importar Categorias de Análise no GOLUCA

Figura 10: Importar Categorias de Análise no GOLUCA

Subsequentemente, a matriz triangular de pesos deve ser importada, e depois o mesmo ficheiro deve ser importado na mesma extensão para carregar os dados da matriz triangular.

Figura 11: Importar Matriz de Pesos no GOLUCA

Figura 12: Importar Matriz de Pesos no GOLUCA

Figura13: Matriz de Pesos no GOLUCA

A partir daí, basta criar a Rede Associativa Pathfinder selecionando “Desenhar Rede”, o que resultará na rede final.

Figura14: Criar Rede Associativa Pathfinder

Como se pode ver na imagem da rede, existe um conceito central que se destaca com maior peso, que é Docente, com um tamanho maior. É seguido em importância, com um peso menor, pelos conceitos de Organización e No dinamización. Contenidos e Dificultad en actividades, etc., têm muito pouco peso e estão muito distantes do nó central da rede. Desta forma, podemos interpretar cada uma das Redes Associativas Pathfinder elaboradas a partir de webQDA e GOLUCA.

Figura15: Redes Associativas Pathfinder elaboradas a partir de webQDA e GOLUCA

Referências bibliográficas

 Cabanillas, J. L. (2021). Evolución de la actitud, las emociones y el aprendizaje, en el Máster Universitario de Investigación en Formación del Profesorado y TIC en modalidad a distancia (tesis doctoral). Universidad de Extremadura. (consultar)

Cabanillas, J. L., Luengo, R., Carvalho, J. L., & Segovia, M. A., (2021). Changes in Attitude, Knowledge, and Use of ICTs During the Progression of an Online Research Master’s Program. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 12(13), 4007-4021. https://www.turcomat.org/index.php/turkbilmat/article/view/9315

Cabanillas, J. L., Luengo, R., y Carvalho, J. L. (2021). Desarrollo del aprendizaje y contenidos nucleares en un Máster de investigación online. En S. Oliveira, F. Freitas, P. Castro, M. González y A. P. Costa (Eds.), Investigación Cualitativa en Educación. Avances y Desafíos (Vol. 7) (pp. 31-42). https://doi.org/10.36367/ntqr.7.2021.31-42

Casas, L. (2002). El estudio de la estructura cognitiva de alumnos a través de redes asociativas Pathfinder. Aplicaciones y posibilidades en geometría (tesis doctoral). Instituto de Ciencias de la Educación: Universidad de Extremadura. Recuperado de: http://bit.ly/2u29ZOi

Contreras, J. Á., Masa, J. A., González, R. L., y García, L. M. C. (2015). Índices de Nuclearidad (Completo y Reducido), como aportación a la Teoría de Conceptos Nucleares. RISTI-Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, (SPE4), 16-34. doi: http://dx.doi.org/10.17013/risti.e4.16-34

Luengo, R. (2013). La Teoría de los Conceptos Nucleares y su aplicación en la investigación en Didáctica de las Matemáticas. UNIÓN-Revista Iberoamericana de Educación Matemática, (34), 9-36.

Neri, F. N, Costa, A. P. y Moreira, A. (2016). Cuestionamiento en el proceso de análisis de datos cualitativos con el apoyo del software WebQDA. EduSer-Revista de Educação, 3(1).

Osgood C. (1959). The representation model and relevant research methods. En I. De Sola-Pool (Ed.), Trends in content analysis (pp. 33-88). Ilinois: University of Illinois Press.

Osgood, C. (2009). Contingency Analysis: Validating Evidence and Process. En K. Krippendorff & M. A. Bock (Eds.), The Content Analysis Reader (pp. 108-120). Los Angeles: Sage.