Matrices Triangulares. Uso conjunto de webQDA y GOLUCA.

Matrices Triangulares. Uso conjunto de webQDA y GOLUCA.

Juan Luis Cabanillas – Universidad de Extremadura (España)
Ricardo Luengo – Universidad de Extremadura (España)
José Luis Torres Carvalho – Universidad de Extremadura (España)

Este artículo pretende describir los procedimientos de investigación necesarios para usar en el programa GOLUCA las matrices triangulares creadas en webQDA. El software GOLUCA ha sido desarrollado en el ámbito del Grupo de Investigación CiberDidact de la Universidad de Extremadura – España (https://opendata.unex.es/investiga/grupos-de-investigacion/TIC016).

La serie de pasos que se han seguido, se basan en el análisis de contenido a través de la lectura de relatos, que posibilitó definir de forma inductiva, junto al acuerdo de los investigadores, las dimensiones, categorías y subcategorías de análisis. Los relatos considerados en este ejemplo son el resultado de una consulta a los participantes en el estudio “Evolución de la actitud, las emociones y el aprendizaje, en el Máster Universitario de Investigación en Formación del Profesorado y TIC en modalidad a distancia” (Cabanillas, Luengo y Carvalho, 2021).

Para el análisis de datos, se ha utilizado el software webQDA (Neri de Souza, Costa y Moreira, 2016) que ayudó a detectar las categorías, realizar la codificación y obtener las matrices triangulares. Estas matrices fueron creadas a partir de la proximidad existente entre las categorías, a través de la técnica de Análisis de Contingencia (Osgood, 1959; 2009). Para la definición de las redes, se han utilizado las bases teóricas de la Teoría de los Conceptos Nucleares (Casas, 2002; Luengo, 2013) a partir de los diferentes indicadores en los que se basa (Contreras, Masa, Luengo, Casas, 2015).

1. Preparación de las fuentes documentales: Se subirán los archivos de texto (relatos, entrevistas, respuesta a preguntas abiertas…) al apartado de fuentes internas de webQDA. Se utiliza habitualmente un documento Word para su subida, por la facilidad de edición, pero también se puede utilizar el formato PDF.

Figura 1: Fuentes internas webQDA

2. Elaboración del árbol de categorías: Se crea el árbol de categorías (Codificación / Códigos en Árbol), a partir de una tabla de categorías validada con anterioridad, pero considerando siempre la posibilidad de incorporar categorías emergentes que surgen del propio proceso de lectura y codificación y de datos.

Figura 2: Elaboración del árbol de categorías

3. Codificación: Se asignan fragmentos de texto a una o varias categorías de los códigos generados anteriormente. Primero, se selecciona el texto a codificar. Segundo, se pincha en la categoría que corresponde y después se pincha en codificar, para asignar la codificación a ese fragmento de texto.

Figura 3: Codificación

Figura 4: Codificación

4. Creación de las matrices triangulares: Se crearán las matrices triangulares conjugando las categorías de análisis en estudio.

Figura 5: Creación de matrices triangulares

En esta técnica, se parte del postulado que los elementos que aparecen asociados a un texto estarán del mismo modo asociados en el pensamiento del sujeto y que, cuanto mayor sea el número de documentos en que dos conceptos aparezcan asociados, mayor proximidad existirá entre esos conceptos.

En términos muy simples, consta de lo siguiente: Si tenemos varios documentos (texto1, texto2, texto3,…) éstos se codifican en base de determinadas categorías (c01, c02, c03, … hasta la categoría c6). Supongamos que las categorías c01 y c03 aparecen en el texto1. Esto significa que hay una relación de contingencia entre ellas a la que atribuimos el valor 2. Supongamos ahora que esa misma relación se presenta también en el texto2 y en el texto3. Esto puede interpretarse como una relación más fuerte porque se manifiesta en diferentes documentos.

Figura 6: Matrices Triangulares

Para más información sobre matrices triangulares consulte el post “Matrices triangulares» (https://www.webqda.net/matrices-triangulares/?lang=es).

5. Exportación para GOLUCA: Una vez elaboradas las matrices, se pincha en el icono que las exporta directamente al formato GOLUCA. El archivo que se genera nos permitirá crear y analizar las Redes Asociativas Pathfinder.

Figura 7: Exportar a GOLUCA

6. Creación de las Redes Asociativas en GOLUCA

Para iniciar el programa, es necesario elaborar un nuevo proyecto.

Figura 8: Nuevo Proyeto en GOLUCA

Una vez creado el proyecto, se deben importar los conceptos o categorías de análisis, pinchando en primer lugar en el icono de importar, seleccionando el archivo con extensión .wqda y validando los conceptos en el icono de la mano con el pulgar hacia arriba.

Figura 9: Importar categorías de análisis a GOLUCA

Figura 10: Importar categorías de análisis a GOLUCA

Posteriormente, se debe importar la matriz triangular de pesos, importando posteriormente el mismo archivo en la misma extensión para que se carguen los datos de la matriz triangular.

Figura 11: Importar la matriz triangular de pesos en GOLUCA

Figura 12: Importar la matriz triangular de pesos en GOLUCA

Figura13: Matriz de Pesos en GOLUCA

A partir de ahí solo hay que crear Red Asociativa Pathfinder, seleccionando ”Desenhar Rede”, lo cual nos dará como resultado la red final.

Figura14: Crear Red Asociativa Pathfinder

Como se puede observar en la imagen de la red, hay un contenido nuclear que destaca con mayor peso, que es el Docente, con un mayor tamaño. Le siguen en importancia, con menor volumen, los conceptos Organización y No dinamización. Contenidos y Dificultad en las actividades, contenidos, etc. tienen muy bajo peso y quedan muy alejados del nodo central de la red. De esta forma, se pueden interpretar cada una de las Redes Asociativas Pathfinder elaboradas a partir de webQDA y GOLUCA.

Figura15: Redes Asociativas Pathfinder creadas a partir de webQDA y GOLUCA

Referencias bibliográficas

 Cabanillas, J. L. (2021). Evolución de la actitud, las emociones y el aprendizaje, en el Máster Universitario de Investigación en Formación del Profesorado y TIC en modalidad a distancia (tesis doctoral). Universidad de Extremadura. (consultar)

Cabanillas, J. L., Luengo, R., Carvalho, J. L., & Segovia, M. A., (2021). Changes in Attitude, Knowledge, and Use of ICTs During the Progression of an Online Research Master’s Program. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 12(13), 4007-4021. https://www.turcomat.org/index.php/turkbilmat/article/view/9315

Cabanillas, J. L., Luengo, R., y Carvalho, J. L. (2021). Desarrollo del aprendizaje y contenidos nucleares en un Máster de investigación online. En S. Oliveira, F. Freitas, P. Castro, M. González y A. P. Costa (Eds.), Investigación Cualitativa en Educación. Avances y Desafíos (Vol. 7) (pp. 31-42). https://doi.org/10.36367/ntqr.7.2021.31-42

Casas, L. (2002). El estudio de la estructura cognitiva de alumnos a través de redes asociativas Pathfinder. Aplicaciones y posibilidades en geometría (tesis doctoral). Instituto de Ciencias de la Educación: Universidad de Extremadura. Recuperado de: http://bit.ly/2u29ZOi

Contreras, J. Á., Masa, J. A., González, R. L., y García, L. M. C. (2015). Índices de Nuclearidad (Completo y Reducido), como aportación a la Teoría de Conceptos Nucleares. RISTI-Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, (SPE4), 16-34. doi: http://dx.doi.org/10.17013/risti.e4.16-34

Luengo, R. (2013). La Teoría de los Conceptos Nucleares y su aplicación en la investigación en Didáctica de las Matemáticas. UNIÓN-Revista Iberoamericana de Educación Matemática, (34), 9-36.

Neri, F. N, Costa, A. P. y Moreira, A. (2016). Cuestionamiento en el proceso de análisis de datos cualitativos con el apoyo del software WebQDA. EduSer-Revista de Educação, 3(1).

Osgood C. (1959). The representation model and relevant research methods. En I. De Sola-Pool (Ed.), Trends in content analysis (pp. 33-88). Ilinois: University of Illinois Press.

Osgood, C. (2009). Contingency Analysis: Validating Evidence and Process. En K. Krippendorff & M. A. Bock (Eds.), The Content Analysis Reader (pp. 108-120). Los Angeles: Sage.