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CAPITOLO 1



LA RICERCA QUANTITATIVA IN EDUCAZIONE


Al termine del capitolo, il lettore sarà in grado di:
· definire le principali caratteristiche della ricerca in educazione;
· delineare l’approccio probabilistico della ricerca quantitativa in educazione;
· spiegare differenze e complementarietà delle tradizioni di ricerca quantitativa e qualitativa;
· descrivere il ruolo delle tecnologie nella ricerca quantitativa nella duplice veste di ambiente di raccolta dei dati e strumento di analisi;
· fornire una definizione di open data, big data e data visualization;
· fornire una descrizione delle principali caratteristiche del software R per la programmazione e l’analisi dei dati.

1.1 - Ricerca quantitativa in educazione



Se cerchiamo una denizione completa di ricerca educativa, quella fornita dall’American Educational Research Association (AERA) che pone l’attenzione sull’oggetto della ricerca, sugli scopi e sui metodi può fare al caso nostro:
Education research is the scientic eld of study that examines education and learning processes and the human attributes, interactions, organizations, and institutions that shape educational outcomes. Scholarship in the eld seeks to describe, understand, and explain how learning takes place throughout a person’s life and how formal and informal contexts of education affect all forms of learning. Education research embraces the full spectrum of rigorous methods appropriate to the questions being asked and also drives the development of new tools and methods.”
(https://www.aera.net/About-AERA/What-is-Education-Research)
La denizione esplicita che il campo di studi della ricerca educativa comprende tanto i processi di apprendimento del singolo individuo in contesti formali e informali, quanto il funzionamento di organizzazioni e istituzioni che si occupano di formazione. Metodi rigorosi e appropriati alle domande di ricerca poste sono gli strumenti da utilizzare per fare in modo che questo tipo di indagine possa DESCRIVERE, COMPRENDERE e SPIEGARE i fenomeni educativi.
Non sempre il binomio “metodi rigorosi” e “ricerca educativa” è dato per scontato sia a livello di policy che di percezione da parte dell’opinione pubblica.
Ci viene facile pensare che un vaccino debba essere studiato in laboratorio attraverso l’uso di procedure rigorose e rafnati strumenti statistici di analisi, nessuno di noi si sottoporrebbe a una terapia medica se non fosse stata vericata in questo modo. Allo stesso modo, ci aspettiamo che la sperimentazione di un nuovo materiale per costruire le nostre case o produrre apparecchi tecnologici o gli studi degli investimenti o delle produzioni partano da rigorose procedure di indagine e analisi logico-matematiche di dati.
Più difcile pensare a procedure standardizzate quando si parla di ricerca nel contesto della formazione. Metodi rigorosi sia legati ad approcci qualitativi che quantitativi nella ricerca empirica sembrano non riuscire a cogliere la complessità dei comportamenti degli individui, dei gruppi e delle istituzioni nei percorsi educativi e formativi. Alcuni elementi supportano questa opinione: gli esperimenti non sono replicabili e generalizzabili se non con dovute accortezze; solo in condizioni ben determinate (talvolta in collaborazioni di ambito neuroscientico o psicologico) possono essere svolti in laboratorio, più comunemente vengono agiti in ambienti “reali”; non si può escludere, e talvolta “misurare”, l’in;uenza del contesto; non si può prescindere dai cambiamenti peculiari degli esseri umani nei comportamenti e nelle azioni. Donald Ary e colleghi (2010, p. 17) elencano alcuni limiti nell’applicazione di un approccio scientico nelle scienze sociali:

  • Complexity of Subject Matter: nella ricerca educativa, l’oggetto/soggetto della ricerca è l’essere umano (da solo o in gruppo) con i suoi comportamenti, abilità, stati emotivi, rapporti con gli altri e con gli ambienti. Nei comportamenti umani intervengono variabili che possono in;uenzare e modicare i fenomeni che stiamo osservando. Quanto osservato in un gruppo avrà una limitata validità per altri gruppi, con molta cautela si possono elaborare delle generalizzazioni.


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