¡Descarga Apunts Bases y más Apuntes en PDF de Pedagogía solo en Docsity!
27/09/2006 i 29/09/
- **Exemples de recerca segons els següents criteris:
- Segons el grau d’abstracció** :
- Investigació pura : augmenta la teoria substantiva, tracta fenòmens universals i té una generalització alta. (Ex. Teoria de la gravitació).
- Investigació aplicada : es basa en la resolució de problemes pràctics, tracta fenòmens particulars i té una generalització baixa. (Ex. Delfinoteràpia i dramateràpia).
2. Segons el procés formal :
Mètode deductiu : estudi de premisses generals a particulars, sil·logismes, teoria explicació abstracció. (Ex. Estudi sobre la situació escolar dels nens a l’Àfrica i comparar-lo amb la situació escolar dels nens del Congo).
Mètode inductiu : estudi de premisses particulars a generals basats en l’observació i experimentació de fenòmens (F. Bacon - Nouvum Organum). (Ex. Estudi de les notes de selectivitat dels alumnes de Catalunya i comparar amb els resultats de selectivitat de la resta de comunitats autònomes d’Espanya).
3. Segons la naturalesa de les dades :
Metodologia quantitativa : estudi estadístic des d’una perspectiva positivista amb un objectiu extern i nomotècnic (nomos = teoria). (Ex. Estudi estadístic dels alumnes de batxillerat suspesos i aprovats).
Metodologia qualitativa : investigació interna ideogràfica des d’una perspectiva humana i interpretativa. (Ex. Realitzar un seguiment d’un alumne al llarg d’un crus).
4. Segons l’orientació :
Investigació orientada a conclusions : investigació fonamental, quantitativa i nomotècnica. (Ex. Treball de recerca).
Investigació orientada a prendre decisions : investigació dedicada a la solució de problemes concrets. (Ex. Exàmens tipus test).
5. Segons la manipulació de variables :
Investigació descriptiva : estudi on no es manipulen variables i es basa en l’observació i la descripció de fenòmens. (Ex. Observar el comportament dels nens a l’esbarjo).
Investigació experimental : estudi on es manipula alguna variable independent i es basa en la coafirmació de la hipòtesis. (Ex. Observar el comportament dels nens en una activitat amb una normativa).
6. Segons la dimensió cronològica :
Investigació històrica : estudi de fenòmens del passat per mitjà de la documentació. (Ex. Estudi de com és l’escola d’ara i la d’abans documentat).
Investigació descriptiva : ofereix una àmplia gamma d’opcions i descriu fenòmens de l’actualitat. (Ex. Estudi del bulling).
7. Segons les fonts :
Investigació bibliogràfica : revisa els documents literaris i els estudis bibliogràfics. (Ex. Tesi doctoral).
Investigació metodològica : tracta aspectes teòrics (recollida de dades, anàlisi de dades...) amb diverses metodologies. (Ex. Estudi de mètodes d’avaluació).
Investigació empírica : es basa en observacions i experimentacions. (Ex. Realitzar els mateixos experiments amb nens d’una edat i d’una l’altra per observar diferències i semblances en la forma d’actuar i pensar).
8. Segons la localització :
Investigació de laboratori : el seu objectiu és aconseguir el màxim control i és experimental. (Ex. Prova d’al·lèrgies).
Investigació de camp : estudia situacions reals. (Ex. estudi de l’entorn familiar dels alumnes d’una mateixa classe i observar com interactuen entre ells).
9. Segons la temporalització :
- Estudis transversals : els talls són estratificats. (Ex. Estudis de reaccions puntuals dels alumnes).
- Estudis longitudinals : es basen en seguiments prolongats. (Ex. Seguiment de l’alumnat al llarg d’un curs).
- Diferències entre el coneixement ordinari i coneixement científic: CONEIXEMENT ORDINARI CONEIXEMENT CIENTÍFIC Resol qüestions específiques à situacions particular s. És un coneixement contingent à en un moment donat. És asistemàtic à no a partir de sistemes. És anecdòtic à resol el problema en aquell
És un coneixement universal à aplicable en qualsevol circumstància, etc. És un coneixement necessari (espai). És sistemàtic à segueix un sistema coherent per arribar a l’aplicació. És metòdic à basat en l’aplicació de mètodes
AXIOLOGIA (disciplina que estudia els valors).
Lliure de valors (extern i independent à ex. investigació en un laboratori).
Paper dels valors à dins del tema, mètodes, anàlisi de dades...
Paper dels valors à dins del tema, mètodes, anàlisi de dades... à més ideologia.
- En el fons els paradigmes són ideologies que poden ser paradigmes d’accident realistes o
idealistes à els paradigmes positivistes corresponen a la ideologia realista i els paradigmes interpretatius a la ideologia idealista.
- Totes les ciències són positivistes, però cap educador és positivista pur, perquè té diferents interessos morals à actualment als E.E.U.U. es decanten pel positivista.
Ø Activitat : mitjançant el full que s’entrega a cada grup sobre “El procés de presa de decisions a través del model ”, hem de mirar de dir de quin paradigma es tracta i el perquè mitjançant cadascuna de les dimensions del paradigma que creiem que és.
Mètodes científics en l’educació:
- El mètode quantitatiu à és el mètode científic a la educació.
- L’ educació és un concepte d’experimentació à concepte molt ampli o activitat que es dona en l’espai social (no hi ha laboratori) com ara a l’escola, a l’esplai, al casal, etc. on l’investigador manipula la variable independent per observar-ne les conseqüències aplicant una experimentació de forma més genèrica en una situació controlada. En el camp educatiu experimental ha de complir les següents sis característiques distintives à investigació d’enfocament quantitatiu i experimental :
Equivalència estadística de subjectes en diversos grups normalment formats a l’atzar (à de moment és el millor sistema per garantir l’equivalència dels grups).
Comparació de dos o més grups o conjunt de condicions à Ex. un únic grup o més als quals se’ls aplica diversos temes o condicions.
Manipulació directa d’una variable independent (la variable a investigar) à o grup experimental (la causa que provoca un canvi).
Mesura de cada variable dependent (objectiu de l’estudi o tema) que sol ser quantitativa.
Ús d’estadístiques inferencials à amb mostres de la població.
Un disseny que faciliti un control màxim de variables estranyes à la recerca perd una part de la seva validesa.
- Quan fem una mesura addicional pot tenir diferents graus o escales à Tipus d’escales de Stevens :
o Escala nominal à a cada subjecte se li associa una característica à Ex. el número d’un jugador à és una informació molt elemental o escala molt bàsica.
o Escala ordinal à ens informa de l’ordre d’un grup o afegeix la posició d’un subjecte dins del
seu grup à Ex. la duresa del material/l’arribada dels participants d’una cursa.
o Escala d’interval à associa característiques, ordena i ens permet interpretar les diferències de les proporcions à Ex. nen de 10 anys/jove de 20 anys/temps de cada corredor.. à el valor és arbitrari.
o Escala de raó à el 0 és el valor absolut que significa l’absència d’aquella propietat.
*Depenent del mètode s’ajunten amb el nom d’escala à d’interval/raó.
- L’estadística es pot diferenciar en estadística descriptiva à que treballa amb tots els subjectes de la mostra; i estadística inferencial à que treballa amb les mostres dels subjectes à ambdós s’utilitzen en l’estadística experimental. - Fases d’un experiment:
Plantejament d’un problema de coneixement à definir-lo correctament.
Formulació d’ hipòtesis à suposada relació de causa/efecte entre dues variables à relació priorística de causalitat.
Realització d’un disseny adequat a la hipòtesis à per comprovar.
Recollida i anàlisi de dades à aplicant l’estudi estadístic inferencial.
Elaboració de conclusions à a partir dels resultats obtinguts.
Tipus de variables
Variables independents
Variables dependents
Variables estranyes
de situació
intel·ligència à la mida del peu (variable independent) i l’edat (variable estranya) no tenen res a veure amb la intel·ligència del subjecte (variable dependent).
- Tipus de variància de KERLINGER: o Variància primària à també denominada experimental. És produïda per l’efecte del tractament.
o Variància secundària à és produïda per variables estranyes relacionades amb els subjectes experimentals. o Variància de l’error à produïda per fluctuacions fortuïtes de l’atzar (error de mesurament). *Exemple à examen:
o Copiar una de les set preguntes i fer les altres sis à no ens preocupa.
o La sort i altres fluctuacions à centre de preocupació.
o Preguntes que no se saben à error de mesurament tendeix a 0.
- Principi de la variància MAXMINCON de KERLINGER:
- MAXimitzar la variància primària à (les que ja saps) es procura que els nivells de les variables independents siguin molt diferents, el màxim dels mínims (mateixes característiques i més diferències entre els dos grups o variables independents).
- MINimitzar la variància de l’error à (les que no saps):
o Mesurar amb la màxima precisió les variables à més probabilitat (ex. més preguntes enlloc d’una de sola). o Treballar amb mostres grans à l’error és menys probable (excés o defectes són errors possibles) à ex. diferents tractaments pels alumnes de primària que pels de secundària.
- CONtrolar la variància secundària à centre de preocupació à tenir les variables estranyes controlades, hi ha molts mètodes com ara el d’aleatorització à ex. si sabem que en un grup que té la mateixa edat ja hi ha diferències entre els d’aquest grup doncs fer que la mostra sigui únicament d’aquesta edat.
POBLACIÓ
MOSTRA (individus)
Grup 1 o de control
Grup 2 o experimental
- Les gràfiques ens serveixen per il·lustrar els resultats que obtenim de les variables, s’ha d’aconseguir que l’error sigui d’alguna manera equivalent dins de tots i cadascun dels grups.
- Classes de condicions experimentals d’investigació:
Intrasubjecte à dins d’un mateix grup se’ls apliquen dos o més tractaments.
Intersubjecte à dos o més grups que se’ls aplica un tractament o més a tots dos.
- Els principals procediments que utilitzem per controlar les variables estranyes i la que produeixen les variables estranyes, que són les secundàries, són els següents:
o Aleatorització à garanteix l’equivalència de totes les variables estranyes possibles à és la única que és a l’atzar. o Manteniment consonant de variables estranyes à ex. la il·luminació à pot afectar i provocar que tots els grups tinguin la mateixa il·luminació, i així s’elimina la variable estranya i tots dos tenen la mateixa proporció en cada cas i no es corre el risc que els resultats variïn. Eliminació de les variables externes à ex. soroll extern.
o Aparellament de subjectes à el mateix valor fent parelles segons el valor de la variable,
s’iguala el valor de la variable al de la variable estranya à també n’obtenim la mateixa proporció en tots dos casos. o Balanceig à situació de grups intersubjecte (de varis grups) on es vol controlar algunes variables estranyes (caràcter dels subjectes, etc.) i per mitjà de fer els grups experimentals equilibrem totes les variables estranyes que ens poden influir.
*Ex. de balanceig
o Contrabalanceig à situació de grup intrasubjecte (un grup on se’ls aplica dos o més tractaments) on s’apliquen tots els tractaments en tots els ordres possibles, i així controlem tots els possibles ordres dels diferents tractaments. *Ex. de contrabalanceig o Control estadístic à quan no podem fer cap intervenció de la realitat à dins la realitat podem aplicar alguna tècnica estadística que permet eliminar la confluència d’una variable estranya à ex. Ancova à la covalitat on s’elimina la tercera variable.
Intrasubjecte à apliquem dos mètodes d’estimulació a un mateix grup per millorar la seva capacitat d’exterioritzar els seus sentiments o la capacitat emocional i n’observem les diferències dins el mateix grup.
Intersubjecte à es divideix una classe en dos grups diferents i a cadascun se’ls aplica un mètode diferent d’estimulació per millorar la seva capacitat emocional o d’exterioritzar els seus sentiments, i per mitjà dels resultats obtinguts en cada cas observar-ne les diferències i deduir quin és el millor dels dos mètodes aplicats en cada cas.
Els efectes no desitjats:
- Efecte confús o contextual à algun element del context físic i personal de les persones influeix en els resultats i no el podem atribuir a la variable independent, perquè són poc concrets i no els podem plantejar correctament. - Efecte distracció à (és una variable de l’efecte confús o contextual) à és una interferència com ara un tall de llum.
- Efecte Pigmalió à també anomenat efecte Rosenthal à la força/motivació o les expectatives (aspectes positius) de l’investigador poden influir en els resultats de la investigació o estudi que efectua à ex. si l’investigador creu que un dels dos grups és millor que l’altre.
- Efecte Hawthorne à també anomenat efecte Cook à els subjectes que formen part de la investigació experimental són conscients que formen part de l’estudi i del grup experimental i això els influencia, fa que es sobremotivin, provoca que els subjectes vulguin que les expectatives de l’investigador es compleixin à generalment aquest subjectes sobreactuen i n’augmenten/milloren la productivitat à ex. als nens petits de primària (educació infantil) normalment els influeix.
- Efecte John Henri à quan els que formen part del grup control modifiquen el seu comportament (sobreactuen) per defensar el que ja està establert, perquè són conscients que formen part del grup control.
- Efecte aprenentatge o de pretest à després d’una prova prèvia els resultats de l’experiment final són més favorables/millors à la simple repetició d’una tasca provoca una millora dels resultats.
- Efecte dormilega à la influència del tractament es desenvolupa al llarg d’un temps à a l’educació hi ha molts afectes latents (la infància) à per observar els resultats del tractament són necessàries mesures diferides, deixar passar uns mesos/anys.
- Efecte de primacia o ordre à efecte que influeix en l’ordre dels tractaments dels grups experimentals à condicions pròpies dels grups experimentals intrasubjectes, no intersubjectes.
- Efecte sostre à en calcular/mesurar la variable independent la major part dels subjectes obté la major puntuació à la prova realitzada ha estat massa fàcil i no trobem diferències entre els subjectes.
- Efecte terra à és igual que l’efecte sostre, però amb resultats molt baixos, és una prova molt difícil à i que els subjectes obtinguin una puntuació nul·la provoca que no hi hagi possibilitats de detectar diferències.
- Efecte Weber à el llindar diferencial o capacitat de percebre la diferència és menor pels estímuls de menor magnitud relativa à ex. quan tenim 20 llums a la classe i un dia en sobren 21, no percebem la diferència i el llindar diferencial baixa.
- Efectes de relativitat de subjectes:
- Efecte placebo à quan s’administra un tractament que no té cap afecte el subjecte pel simple fet que és conscient que està sotmès a un tractament en modifica el resultat à ex. les flors de Bach à té un fons d’engany o de mentida, el subjecte sap quins efectes li han de produir i per aquest simple fet creu que li produeixen aquests efectes.
- Efecte reactivitat à són els fenòmens que observem en el moment que els mesurem, per això és relatiu, perquè canvia la mesura de l’observació depenent del moment en que realitzem l’observació à la mesura provoca canvis en els elements observats à ex. un estudiant de pedagogia observa una classe à augmenta la relativitat, ja que els alumnes i el/la professor/a no actuen com sempre perquè se’ls està observant, modifiquen el seu comportament.
- Efecte resposta à quan es fa preguntes als subjectes sobre determinades qüestions no responen la seva veritat, sinó una resposta de conveniència à molt sovint en l’aplicació d’enquestes à s’ha de tenir molt en compte i no donar més valor del que ja té.
- Notació de Cook i Campbell à dissenys bàsics: o R à aleatorització à els grups s’han fet a l’atzar perfecte (a l’educació no acostuma a passar).
o O à observació/mesura à en el sentit genèric o de qualsevol mesura (exàmens, tests...).
o X à tractament (els subíndexs especifiquen quants n’hi ha à X1, X2,...).
o Característiques:
a) Els fets ja han succeït o no tenim les claus que els produeixen à no hi ha manipulació de la variable independent.
b) Respecta la situació natural (o la realitat) à hi ha una aproximació contextualitzada, es respecte molt més la realitat tal i com es dona. c) Límits en l’establiment de relacions causals à no ens permet establir relacions de causa/efecte i ens permet observar millor la realitat.
d) És la via metodològica més utilitzada.
o Tipologia:
- Estudis descriptius : descriuen fenòmens educatius rellevants, identifica variables i respon sobre el present de qualsevol situació educativa à són propis de les primeres fases de l’elaboració de l’ensenyament, molt freqüents als nous àmbits i poden incloure estudis de grups à no és una simple recollida de dades à etapes generals :
o Descripció de la situació de l’objecte d’estudi.
o Recol·lecció de les dades.
o Interpretació del significat de les dades.
o Elaboració de conclusions.
Té diverses tipologies :
a) Estudis per enquesta à cal decidir-ne l’instrumentació bàsica à el qüestionari o l’entrevista à tipologies que procedeixen originàriament de mètodes tant simples com preguntar i observar amb una finalitat comuna à recollir informació:
o Qüestionari à informació concreta, específica i més objectiva à el cost del temps és més eficient en obtenir la informació i processar-la ràpidament. o Entrevista à d’on s’extreu informació més subjectiva, més personal/íntima.
b) Especificar les preguntes à la validesa dels continguts. Plantejar d’una manera ordenada les següents fases:
Descriure el propòsit.
Definir tres o quatre àrees que l’abastin.
Identificar quins aspectes concrets il·lustren cada una de les àrees.
c) Seleccionar la mostra representativa per mitja dels següents procediments:
- Mètode probabilístic à a l’atzar.
- Mètode no probabilístic o opinàtics à es basen en criteris objectius pel que fa a la mostra.
d) Recollida de la informació à és molt important la identificació dels subjectes, perquè influeix en els resultats de l’enquesta molt directament, i sempre que sigui possible s’ha de garantir l’anonimat.
e) Anàlisi de dades à tècniques d’anàlisi i interpretació de dades :
1)Càlcul de freqüències.
2)Càlcul de mitjanes aritmètiques.
d) Elaboració de conclusions à l’informe d’investigació.
- Estudis observacionals :
- Tipus:
a) Segons el procés seguit à sistemàtic o no sistemàtic/espontània.
b) Segons el control de la situació à natural/espontània o de laboratori.
c) Segons el rol o paper de l’observador à no participant o externa, observació participant o auto-observació.
- Fases à aspectes que requereix el mètode observacional (ja que no és una tasca molt senzilla de dur a terme):
- Definir el tema à focalització à implica la selecció deliberada d’algun aspecte significatiu:
a) Establiment dels fonaments respecte al que es vol observar (contingut), a qui es vol observar (mostra) i el que l’investigador vol fer amb les dades (conclusions).
Elaboració d’una guia d’observació à la forma de registrar-ho que utilitzarem (com ho registrarem?).
Entrenament dels observadors à elaborar la teoria a partir de l’observació à recollida de la informació per mitjà de l’observació à si es du a terme l’observació entre més d’un investigador és de vital importància la seva coordinació perquè coincideixin els seus registres à anàlisis de la interacció observador-observat.
Analitzar la informació i redactar de conclusions.
o Els fenòmens més importants no són estudiats per aquest mètode, n’hi ha molts que no són observacionals directament, per tant cal que realitzem un estudi d’aquests.
- Estudis comparatius-causals :
o Objectiu à estudiar la variació entre les variants à estudiar la relació entre les variables.
o Quocient de correlació àés un valor que oscil·la entre el -1 i el +1 à número és = a la intensitat à si una variable té un valor alt l’altre en tindrà un de baix (inversa).
o Depenent de si és + o - distingim els següents tipus à “Coeficient r de Pearson”:
- Positiva i perfecta à ex. intel·ligència i rendiment acadèmic à estudiant aquesta correlació ens sortirà un resultat matemàticament positiu (+1) à gràfica (de dispersió):
- Negativa i perfecta à ex. faltes d’assistència i rendiment acadèmic (-1) à gràfica (de dispersió amb relació oposada entre els resultats X i Y à matemàticament negatiu): Subjecte Prova X Prova Y A 1 5 B 2 4 C 3 3 D 4 2 E 5 1
- Nul·la à pes i capacitat intel·lectual (0)à dos conceptes que no tenen res a veure l’un amb l’altre à gràfica (d’absència de correlació à que no hi ha relació): Subjecte Prova X Prova Y A 5 1 B 2 2 C 4 3 D 6 4 E 3 5
- Positiva i imperfecta à (entre 0 i +1).
- Negativa i imperfecta à (entre 0 i -1).
o Coeficients de correlació:
r à Producte-moment Pearson à tipus: contínua/contínua.
à Kendall à tipus: ordinal/ordinal.
Rbis à Biserial à tipus: dicotomitzada/contínua.
Rpbis à Biserial-puntual à tipus: dicotòmica/contínua
o Coeficients de correlació (contínua):
Rt à Tetracòrica à teoria: dicotomitzada/dicotomitzada.
à Coeficient fi à tipus: dicotòmica/dicotòmica.
Eta à Coeficient eta à tipus: continua/continua.
Coeficient Interpretació De 0 a 0,20. De 0,21 a 0,40. De 0,41 a 0,70. De 0,71 a 0,90. De 0,91 a 1.
Pràcticament nul·la. Baixa. Notable. Forta. Molt elevada.
o Per calcular la significació estadística o el coeficient de determinació à (r²·100) à exemple: 0,70 CD = 49%.
o Correlació múltiple R. Model à VI/VD à exemple: Y´= ß1X1 + ß2X2 + e.
Y, rendiment.
X1, intel·ligència.
X2, hàbits d’estudi.
o Matriu de correlacions :
sinònims (S) àlgebra (Al)
o Exemple d’anàlisi factorial de matriu de correlacions:
V L S N A Al V 1 0,72 0,63 0,09 0,09 0, L 1 0,57 0,15 0,16 0, S 1 0,14 0,15 0, N 1 0,57 0, A 1 0, Al 1
o Exemple d’anàlisi factorial de matrius factorials:
Matriu sense rotació Matriu rotada Factors Factors Var. I II Var. I II V 0,60 -0,58 V 0, 0,01 L 0,63 -0,49 L 0,79 0,10 S 0,56 -0,43 S 0,70 0,10 N 0,56 0, N 0,10 0,70 A 0,63 0, A 0,10 0,79 Al 0,60 0, Al 0,01 0,
- Analític-causal à té els seus orígens a la genètica i també en l’economia:
o L’ objectiu és verificar models explicatius , comprovar si el model és possible.
o Fases :
- Mostra representativa (ben explicada) à especificar un model à es fomenta amb la investigació prèvia o coneixements previs.
- Identificar el model à que tots els elements del model queden ben explicats i preveure si tenen o no solució possible.
a) Models recursius à els que recorren a ells mateixos per explicar-se (Identificació automàtica).
b) Models no recursius à els que no tenen una identificació automàtica, cal fer-ne un càlcul amb el qual potser no hi troben solució.
Estimació de paràmetres à adelantar-nos al resultat a partir de les dades o valors de la mostra desprès de realitzar els estudis estadístics à ex. valors de tota la població + o -.
Avaluació del model à tots es representen amb un diagrama de pas à ex. un on se’ns expliquen totes les causes per la tria de la universitat à és un programa estadístic que estudia el model amb les dades i on cada detall modifica el model:
- Anàlisi discriminal :
o Objectiu o finalitat à pretén que podem distingir/identificar un conjunt de variables , que
ens permeti definir els grups per poder separar-los à s’utilitzen per fer previsions/prediccions, calcula quina és la proporció per explicar els grups à ex. intenta explicar el perquè un grup acaba la carrera i un altre no. o Si aquesta anàlisi es fa amb 3 o més grups la predicció és molt més complicada.
- Anàlisi de conglomerats :
o Permet classificar els individus automàticament en funció d’unes quantes variables ; s’utilitza en tots els camps del coneixement perquè classifica.
o N’hi ha de dues classes:
No jeràrquics à es generen tants grups com variables que es poden classificar automàticament, no tenen relació, només són similars entre ells.
Jeràrquics à no es donen com a realitat:
a) Dissociatius o agrupacions positives à on s’estudien tots els grups partint d’un grup i anant separant els subjectes, estudiant totes les classificacions que es poden fer en un grup.
b) Associatius à a partir d’un individu o petits grups es forma un únic grup de similars a l’individu o al petit grup.
- Metodologia qualitativa :
- Trets comuns de les investigacions qualitatives:
Estudi de la realitat “des de dins”.
Participació de l’observador en els successos.
Utilització del llenguatge narratiu en les descripcions i interpretacions del fenòmens socials (educatius).
