1-Introdução a Análise Qualitativa com Apoio do WebQDA®

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Introdução a Análise Qualitativa com Apoio do WebQDA®

Fundamentação

A análise qualitativa é um conjunto de técnicas e instrumentos utilizado na pesquisa de natureza qualitativa e mista para analisar dados não-numéricos e não-estruturados. A análise qualitativa é utilizada em diversas áreas do conhecimento, tais como, ciências humanas e sociais, ciências da saúde, educação, administração e engenharias etc. para explorar e compreender aspectos subjetivos e complexos da experiência humana. É um conjunto de métodos difusos e complexos que se concentra na interpretação de dados não-numéricos e não-estruturados, com diversas origens, tais como observações, entrevistas, questionários abertos, documentos, corpus latente na internet e em diversos formatos textuais, visuais ou auditivos.

 

Ao contrário da análise quantitativa, que se baseia em estatísticas e métodos numéricos, a análise qualitativa busca entender as nuances, subjetividades e interpretações dos indivíduos e grupos em estudo. Ela procura identificar temas, padrões, categorias e relações de significado que emergem dos dados coletados, por meio de processos de codificação, categorização, sequência de narrativas, comparação e interpretação. No entanto, isso não quer dizer que a análise qualitativa não tenhas números, contagens e estatística. A análise qualitativa é cada vez mais utilizada em áreas inusitadas em que a complexidade e a diversidade das experiências humanas são consideradas fundamentais para a compreensão dos fenômenos em estudo. Por exemplo, é possível aplicar técnicas e software para analisar qualitativamente um jogo de futebol, a experiência de clientes, as interações online e as interações homem-máquina.

 

Nesta formação iremos focar a técnica de análise de conteúdo qualitativa com apoio do sobre webQDA® (www.webqda.net). O WebQDA® é um programa informático online destinado à investigação qualitativa e mista que proporciona inúmeras vantagens em relação à investigação sem recurso a um software. O WebQDA® é melhor também que outros programas não específicos, tais como um processador de texto ou uma folha de cálculo, usados de forma pouco eficaz para fazer análise qualitativa. Com o webQDA®, o investigador pode editar, visualizar, interligar e organizar documentos. Pode criar sistemas de categorias, codificar, controlar processos, codificar automaticamente dados descritivos com base em arquivos do Excel, codificar automaticamente metadados de base de revisões bibliográficas, filtrar, fazer buscas e questionar os dados com o objetivo de responder às suas questões de investigação. Apesar de existirem alguns software que tratam dados não-numéricos e não-estruturados (texto, imagem, vídeo, áudio) em análise qualitativa, poucos são os que podem ser utilizados por vários investigadores, num ambiente de trabalho colaborativo e distribuído como a Internet pode oferecer. Em contexto académico, o webQDA® é especialmente útil para investigadores, alunos de graduação, mestrado, doutoramento e pós-graduação que necessitem de analisar dados qualitativos, individual ou colaborativamente, de forma síncrona ou assíncrona. Em contexto empresarial, tem aplicação na análise de dados provenientes do mercado, como por exemplo, consumidores. Por essa e outras razões que escolhemos utilizar o WebQDA® nesta formação.

 

O que você irá aprender em termos metodológicos, técnicos e teóricos com o WebQDA® poderá ser facilmente aplicável a muitos outros softwares existentes. O uso de software específico para análise qualitativa, como NVivo®, WebQDA® e Atlas.ti® etc., pode resolver e acelerar a análise qualitativa de várias maneiras, tais como:

i)               Gerenciamento eficiente de dados: O WebQDA® permite que os pesquisadores organizem e gerenciem grandes quantidades de dados qualitativos em um só lugar, facilitando o acesso, a busca e a recuperação de informações relevantes.

ii)             Codificação eficiente: O WebQDA® permite que os pesquisadores codifiquem e classifiquem seus dados de maneira mais rápida e precisa, o que pode economizar tempo e reduzir erros.

iii)            Análise mais complexa e completas: O WebQDA® oferece uma variedade de ferramentas analíticas que permitem aos pesquisadores explorar de maneira mais aprofundada as relações entre os dados, identificar padrões e tendências, e realizar análises mais sofisticadas.

iv)            Colaboração em equipe: O WebQDA® por ser online permite que vários pesquisadores trabalhem juntos em um projeto na nuvem, facilitando a compartilhamento de dados e a colaboração na análise.

v)              Documentação e rastreamento: O WebQDA® permite que os pesquisadores documentem e rastreiem todo o processo de análise, o que pode ajudar a garantir a transparência, a precisão e a validade dos resultados da pesquisa.

 

Embora o uso de software específico, como o WebQDA®, tenha todas estas vantagens para acelerar e melhorar a eficiência da análise, é necessário compreender a parte metodológica e técnica para além das recolhas de dados. Nesta formação iremos dar uma visão geral de várias técnicas e focar no método de análise conteúdo qualitativa com base na Bardin (2004) e outros autores mais recentes.

 

Quando pensamos atualmente que os investigadores querem processar grandes volumes de dados e realizar análises mais complexas em menos tempo, logo vem a nossa mente a ajuda da inteligência artificial. Embora não seja o objetivo desta formação, iremos abordar algumas implicações do uso da inteligência artificial (IA) tipo ChatGPT na análise qualitativa de dados não-numéricos e não-estruturados. Vamos apresentar rapidamente algumas maneiras pelas quais a IA ChatGPT poderia ser usada na análise qualitativa de dados: i) Identificação de temas e tópicos e obter uma visão geral dos dados; ii) Análise de códigos teóricos específicos previamente configurados, como os sentimentos; iii)  Categorização de dados com base em critérios específicos; iv) Geração de insights a partir de grandes volumes de dados, ajudando os pesquisadores a descobrir conexões e padrões que podem não ser óbvios para um ser humano. No entanto, e mais importante é que todas estas formas de usar a IA necessitará sempre da validação humana que lhe der sentido e utilidade prática em contextos reais.

 

Objetivos da Formação

·      Construir uma visão geral sobre a investigação qualitativa diferenciando e articulando a recolha e a análise de dados;

·      Aprofundar conhecimentos sobre dados não- numéricos e não-estruturados em análise qualitativa;

·      Capacitar os participantes a compreender e utilizar o software de análise qualitativa webQDA®;

·      Discutir como o webQDA® pode ser usada em diversas metodologias de investigação e conjuntamente com outras ferramentas – Mendeley, Excel, Word etc.;

·      Estudar os procedimentos fundamentais da análise de conteúdo qualitativa.

·      Desenvolver um projeto que sirva de modelo e de base de aprendizagem das técnicas de análise de conteúdo em articulação com funções e ferramentas do webQDA®. 

 

Destinatários da Formação

Estudantes de graduação (TCC), mestrandos, doutorandos, orientadores e outros profissionais e investigadores no contexto académico ou corporativo. 

 

Pré-requisitos

Espera-se que os formandos tenham conhecimento básico de informática (Navegação na internet), e que tenham algum conhecimento ou necessidade ao nível universitário ou profissional de pesquisar.

 

Metodologia da Formação

·      Esta formação terá metodologia do tipo oficina com partes teóricas e práticas durante o tempo da formação. Ela está organizada em três módulos online (Via Zoom na plataforma Even3) de três horas num total de 9 horas, mais 9 horas de trabalho autônomo e orientado entre os módulos. No final de cada módulo será solicitado tarefas para ser realizado até o próximo módulo.

·      Todos os formandos devem ter acesso a computadores com ligação a internet;

·      Os participantes devem criar uma conta de utilizador em https://app.webqda.net antes do início do primeiro módulo.

 

Conteúdos da Formação

 

Módulo 1 (4 maio 2023)

·      Visão geral sobre a investigação qualitativa diferenciando e articulando a recolha e a análise de dados;

·      Por onde começar a análise qualitativa: Pela teoria ou pela técnica.

·      Noções sobre análise de conteúdo qualitativa.

·      Expectativas para o uso do webQDA; 

·      Organização e potencialidades do webQDA; 

·      Introdução das ações e comandos do webQDA; 

·      Sistema de documentos (Fontes); casos e atributos;

·      Atividades práticas: Criação de projeto modelo no webQDA

 

Módulo 2 (11 maio 2023)

·      Potencialidades e limitações do webQDA® para codificações automáticas – Revisão sistemática da literatura (Articulando o Mendeley com o WebQDA), Questões aberta de questionário (Articulando o Excel com o WebQDA);

·      Procedimentos de codificação; sistema de categorias (Códigos); 

·      Como relacionar dados e Códigos para construir modelos; 

·      Atividades práticas: Codificação em projeto real.

 

Módulo 3 (18 maio 2023)

·      A importância de questionar para extrair do webQDA as informações de que se necessita (Questionamento).

·      Qual é o significado das análises efetuadas e dos resultados obtidos?

·      Qual a consistência da codificação ao longo da análise dos dados? • Exploração de padrões em matrizes;

·      Elementos obtidos do webQDA que apoiam a escrita dos resultados da análise; discussão dos projetos individuais e/ ou de grupo;

·      Atividades práticas: Escrita de resultados da análise.

 

Duração: 9 horas de aulas, mais 9 horas de atividades práticas autônomas.

Datas de realização: 4, 11, e 18 de maio de 2023 (Quinta-feira)

Horário das 19h30 às 22h30

Valor do Investimento:

·      Estudantes de Graduação: 497,00 Reais

·      Estudantes de Pós-Graduação: 597,00 Reais

·      Professores: 697,00 Reais

 

Formador: Francislê Neri de Souza

http://lattes.cnpq.br/8505577252090555

Francislê Neri de Souza, tem pós-doutoramento em tecnologias aplicados ao ensino de ciências, é doutor em didática das ciências com ênfase em educação em química, mestre em química quântica computacional, licenciatura em química. Atualmente é professor titular e pesquisador do Mestrado Profissional de Educação do Centro Universitário Adventista de São Paulo no campus Engenheiro Coelho (UNASP-EC) e professor adjunto convidado da Andrews University, EUA. É membro do Centro de Investigação Didática e Tecnologia na Formação de Formadores (CIDTFF) e do Laboratório de Conteúdos Digitais (LCD) na Universidade de Aveiro, Portugal, onde foi investigador e professor durante 17 anos. Foi diretor de graduação e pró-reitor associado do UNASP. Também foi professor visitante especial da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) e professor substituto da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). É membro de diversas sociedades científicas, laboratórios e grupos de pesquisa no Brasil e em Portugal. Orienta estudantes de mestrado e doutoramento nas suas áreas de especialidade. Ele é coautor de alguns softwares tal como WebQDA®, IARS®, ArguQuest®, FlexQuest®, e U-TRACER®. É fundador e editor chefe do Internet Latent Corpus Journal e da Revista Docent Discunt. Ele também é consultor e autor de artigos, relatórios, livros e capítulos de livros no campo da aprendizagem ativa, questionamento, argumentação, pensamento crítico, metodologia da investigação, educação em ciência e educação em química com integração das tecnologias.

Inscrições

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