Métodos de Investigação e Análise de dados

Conhecimentos de Base Recomendados

NA

Métodos de Ensino

Pretende-se que a flexibilidade das metodologias pedagógicas adotadas permitam ao aluno a escolha do percurso formativo que mais favoreça a sua investigação doutoral. Os momentos expositivos com discussões em grupo e simulações motivarão a participação ativa dos estudantes, mediante a análise crítica de publicações científicas e de outros documentos (relatórios, dados secundários, etc.) e a realização de atividades práticas de aplicação de conhecimentos, através do uso de software (e.g. IBM SPSS, R, MaxQDA, WebQda, RQDA) ou de fontes documentais de natureza diversa.

Resultados de Aprendizagem

 - Aprofundar conhecimentos para a conceção, o planeamento e o desenvolvimento de estudos empíricos quantitativos, qualitativos ou mistos, eticamente responsáveis e com relevância para a intervenção;

- Desenvolver competências aprofundadas, a nível metodológico, incluindo a reflexão crítica sobre questões relativas à validade e fidelidade do processo de investigação, às caraterísticas dos instrumentos de recolha de dados, ao papel de quem faz investigação e às exigências da comunicação em ciência.

- Aprofundar conhecimentos sobre metodologias e técnicas qualitativas de recolha e de análise de dados semânticos (ou outros tipos), compreendendo as suas especificidades e desafios.

- Conhecer as metodologias estatísticas avançadas na resposta a questões de investigação;

- Verificar os pressupostos de validação de um modelo estatístico;

- Interpretar os resultados produzidos pela modelação estatística multivariada.

- Consolidar competências de escrita formal e de literacia científica.

Estágio(s)

Não

Programa

O programa será composto por diversos módulos independentes de 1 a 2 ECTS, cada. São obrigatórios 4 ECTS em “Metodologia da Investigação” e 4 ECTS em “Análise de Dados”. Os restantes 7 ECTS, poderão ser escolhidos de um conjunto de módulos possíveis, de forma a permitir aos alunos gerir o seu percurso curricular de acordo com as suas necessidades. Os módulos propostos abordarão, por exemplo, as seguintes temáticas:

Fundamentos da Investigação

Investigação Participativa

Grounded Theory

Questões aprofundadas de metodologia quanti- e qualitativa; 

Análise avançada de dados qualitativos (e.g. semânticos, visuais);

Designs quantitativos (estudos quase-experimentais) ou qualitativos (investigação-ação-participativa);

Modelos lineares e não-lineares em análise estatística;

Modelos de regressão multinível;

Análise fatorial exploratória e confirmatória;

Teoria de resposta ao item

Docente(s) responsável(eis)

Bruno Cecílio de Sousa

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho de síntese: 25.0%
Resolução de problemas: 25.0%
Trabalho de investigação: 50.0%

Bibliografia

Amado, J. (Org.). (2017). Manual de investigação qualitativa em educação (3ª ed.). Coimbra: Imprensa da UC

Brown, T. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research. NY: The Guilford Press.

Fraenkel, J. R & Wallen, N. E. (2003). How to design and evaluate research in education (5th ed.). Boston: McGraw-Hill.

Long, J. S. (1997). Regression models for categorical and limited dependent variables. Thousand Oaks: Sage Publications.

Osborne, J. (2008). Best practices in quantitative methods. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.

Paulino, C. D., & Singer, J. M. (2006). Análise de dados categorizados. São Paulo: Edgard Blucher.

Silver, Ch. & Lewis, A. (2014). Using software in qualitative research. A step-by-step guide. London: Sage Publications.

Silverman, D. (2013). Doing qualitative research. London: Sage Publications.

Snijders, T. A. B. & Bosker, R. J. (2012). Multilevel analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modeling (2nd ed.). London: SAGE.