Dados e instrumentação | Projecto de Dissertação

3,050 views

Published on

Published in: Education, Technology
0 Comments
1 Like
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
3,050
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
326
Actions
Shares
0
Downloads
94
Comments
0
Likes
1
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Dados e instrumentação | Projecto de Dissertação

  1. 1. Projecto de dissertação Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 23.10.2009
  2. 2. Plano da aula a partir de Fraenkel and Wallen (2003) ★ Caracterização e definição dos processos de amostragem e instrumentação: ★ Tipos de amostragem; ★ Dados, validade, fiabilidade e objectividade; ★ Instrumentos de recolha de dados. ★ Real life: Que dados e instrumentos de recolha de dados para 2 projectos de investigação (Mónica Aresta). ★ Actividade a distância da UC de Seminário. Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  3. 3. Amostragem ★ A realidade... ★ A maior parte das pessoas baseia as suas conclusões acerca de um determinado fenómeno/situação baseando-se na experiência que observa com um pequeno grupo de indivíduos. ★ Uma das etapas mais importantes num projecto de investigação é a selecção dos indivíduos que vão participar (ser observados e/ou questionados) no estudo. ★ O processo de selecção desses indivíduos tem a designação de amostragem. Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  4. 4. Amostra e população ★ Uma amostra num projecto de investigação diz respeito a um grupo de indivíduos a partir do qual obtemos informação. ★ O grupo maior a que esperamos aplicar/generalizar os resultados é designado por população. Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  5. 5. População-alvo e população acessível ★ A população-alvo, no entanto, raramente está acessível. ★ O investigador, deste modo, está condicionado a trabalhar com a população acessível. ★ Quanto mais restrita for a definição da população maior será a poupança de tempo e esforço mas, helas, também a dificuldade de generalização. Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  6. 6. Métodos aleatórios de amostragem ★ Amostragem aleatória simples ★ Método de amostragem em que qualquer membro da população tem hipóteses iguais de ser seleccionado. ★ Quanto maior for a amostragem maior a probabilidade de representatividade (embora sem garantias). Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  7. 7. Métodos aleatórios de amostragem ★ Amostragem aleatória estratificada ★ Processo pelo qual alguns sub-grupos - estratos - são seleccionados para a amostra na mesma proporção em que existem na população. ★ Este método aumenta a probabilidade de representatividade, especialmente se a população não for muito numerosa. Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  8. 8. Métodos não-probabilísticos de amostragem ★ Amostragem sistemática ★ Cada n indivíduo na população é seleccionado para a amostra. ★ Intervalo de amostragem: distância - na lista de indivíduos - entre cada um dos indivíduos seleccionados. ★ Ratio de amostragem: percentagem de indivíduos seleccionados. Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  9. 9. Métodos não-probabilísticos de amostragem ★ Amostragem por conveniência ★ Muitas vezes é extremamente difícil seleccionar uma uma amostragem aleatória ou até uma amostra sistemática. ★ Nestes casos, o investigador pode seleccionar uma amostra de conveniência. ★ A amostra sofrerá, como é óbvio, enviesamentos e não poderá ser considerada representativa. Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  10. 10. Métodos não-probabilísticos de amostragem ★ Amostragem intencional ★ Intenção do investigador - baseada no seu conhecimento prévio ou no propósito da investigação - na escolha da amostra. ★ Difere da amostra de conveniência pelo facto de ser um acto volitivo e pensado por parte do investigador. ★ Altamente discutível e rebatível em termos de generalização de resultados. Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  11. 11. O que são dados? ★ Dados = informação obtida através da investigação. ★ informação demográfica (idade, sexo, etnia, religião,...); resultados de testes; respostas a uma entrevista do investigador; respostas a questionários; ensaios; logs; documentos oficiais, etc... Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  12. 12. Instrumentação ★ O processo de preparação de recolha de dados é normalmente designado por instrumentação. ★ Envolve a selecção e/ou o desenho dos instrumentos mas também os procedimentos e as condições da sua administração/aplicação. Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  13. 13. Instrumentação - questões importantes ★ Onde serão recolhidos os dados? ★ Quando serão recolhidos os dados? ★ Com que frequência serão recolhidos os dados? ★ Quem vai recolher os dados? ★ Como vão ser recolhidos os dados? ★ Questões a responder ANTES da recolha de dados Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  14. 14. Validade, fiabilidade e objectividade ★ Validade? ★ Os instrumentos utilizados medem exactamente o que era suposto medirem? ★ Influência directa nas inferências feitas a partir dos dados recolhidos. Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  15. 15. Validade, fiabilidade e objectividade ★ Fiabilidade? ★ Consistência nos resultados obtidos. Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  16. 16. Validade, fiabilidade e objectividade ★ Objectividade? ★ Ausência de elementos/julgamentos subjectivos. Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  17. 17. Instrumentos de recolha de dados ★ Função ★ Recolha de dados que permitam responder às questões de investigação (ou aos seus indicadores). Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  18. 18. Instrumentos de recolha de dados ★ Responsabilidade ★ Investigador (grelhas de observação, escalas de avaliação, checklists de performance, registos anedotais, logs, ...) ★ Participantes (questionários, checklists, escalas de atitude, inventários/testes de personalidade, testes de aptidão/performance, ...) Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  19. 19. Instrumentos de recolha de dados ★ Exemplos práticos (Mónica Aresta) ★ As ferramentas web 2.0 e as comunidades de aprendizagem. ★ Padrões de construção de presença online em ambiente informal e em ambiente institucional. Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  20. 20. Actividade (Proj_Diss): blog + vídeos ★ Quem serão os participantes no meu estudo? Como serão seleccionados? ★ Que dados necessito para o meu estudo? ★ Como vou recolher os dados para o meu estudo? Que instrumentos preciso de adaptar/criar/validar e aplicar? Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009
  21. 21. Actividade (Seminário): blog + vídeos ★ Teorias, modelos e autores relevantes para a minha investigação (justificar os 3 mais importantes) ★ Alerta: índice provisório do enquadramento teórico (30.10) Luís Pedro | MCMM | DeCA | U. Aveiro | 10.2009

×