I mixed methods nella ricerca educativa

Questo articolo è una sintesi del saggio di Roberto Trinchero e Daniela Robasto (2019) che ha lo stesso nome. I numeri indicano le pagine del libro. ll testo è stato scritto con un programma di sintesi vocale, perciò possono esserci degli errori.

Cosa sono i mixed methods

La ricerca è una forma di costruzione del sapere realizzata attraverso un metodo scientifico. Attraverso la trasparenza delle procedure utilizzate e la possibilità di controllo, permette di giungere a risultati validi e affidabili, con processi replicabili (Coggi e Ricchiardi, 19).

Nella ricerca empirica, i fatti educativi possono essere studiati da un punto di vista descrittivo e da un altro sperimentale (1).

La ricerca quantitativa cerca di identificare frequenza e intensità in termini numerici di aspetti oggettivi dei fenomeni educativi, in modo da poterli spiegare 7. Svolge studi in estensione 12. Questo porta a ignorare la soggettività.

La ricerca definita qualitativa è invece interessata a comprendere degli aspetti soggettivi di quanti sono coinvolti nel processo educativo (7). Svolge studi in profondità 12. Il rischio qui è che quanto scoperto non sia generalizzabile a persone diverse e non sia perciò utile per promuovere il cambiamento. Il libro spiega come i due aspetti possono essere integrati.

Il tasso di abbandono scolastico (cioè, il tasso di interruzione della frequenza di un corso di studi) è un aspetto oggettivo. Il gradimento degli insegnanti verso una determinata strategia contro l’abbandono è un aspetto soggettivo (2). Le ricerche quantitative possono dirci quali strategie didattiche funzionano; quelle qualitative ci fa capire il perché 12.

L’uso contemporaneo e integrato di approcci quantitativi e qualitativi caratterizza i metodi misti (mixed methods) di ricerca. Le ricerche multi methods sono invece studi indipendenti condotti nell’ambito della stessa ricerca 6.

Il vantaggio dei metodo misti è che è possibile rispondere a domande di ricerca diversificate e adottare procedure di triangolazione (avere, cioè, conclusioni confermate da risultati di ricerca di tipo diverso). Gli svantaggi sono che è necessario un gruppo di ricerca con competenze diversificate e ci vuole più tempo 6.

Ricerca quantitativa: pedagogia sperimentale (dal 1900), precursori Binet, Thorndike, Spearman, impegnati nello studio dell’intelligenza e di alunni ritardati 8.

Ricerca qualitativa: filosofi come Husserl e Heidegger. Sociologi come Weber, Mead (interazionalismo simbolico), Garfinkel (etnometodologia), Geerz (etnografia) 10. Tutti attenti al significato che determinati accadimenti assumono per il soggetto.

Nel tempo, si passa dalla scelta preliminare dei metodi di ricerca (quantitativi o qualitativi) da utilizzare alla scelta di strategie di ricerca che di volta in volta utilizzano i metodi più adatti alla domanda di ricerca 11.

È possibile classificare le ricerche mixed methods se i due metodi quali e quanti vengono usati in serie (prima uno e poi l’altro) o in parallelo. È inoltre possibile classificarle se il ricercatore vuole fare uno studio in superficie o in profondità 12.

Nelle ricerche quantitative l’educazione viene considerata un fenomeno naturale, che si manifesta per tutti allo stesso modo 70. In questa prospettiva i sistemi educativi, i modelli didattici, le politiche scolastiche sono le cause che determinano gli effetti sullo studente.

Nelle ricerche qualitative l’educazione è un fenomeno culturale, perciò è utile concentrarsi sulle relazioni sociali, multidimensionali e complesse che si verificano nei sistemi educativi e che possono produrre o ridurre l’apprendimento 71. La ricerca qui serve a comprendere le esperienze di apprendimento dello studente.

Errori nella costruzione di una base di dati per la ricerca mixed methods

La base empirica è l’insieme delle informazioni raccolte sui soggetti su cui viene condotto lo studio. Possibili trappole 18:

1. Preconcezioni del ricercatore. Si riduce esplicitando obiettivi di ricerca, definizioni, quadro teorico
2. Informazioni in rete. Ne va valutata l’affidabilità e l’autorevolezza
3. Vanno definiti chiaramente i concetti che si usano
4. Informazione / comparabilità. I dati che hanno la maggiore quantità di informazioni sono poco comparabili; per renderli comparabili è necessario rinunciare a parte del loro contenuto informativo.

Struttura della conoscenza

CONCETTO: categoria astratta con cui classifichiamo oggetti o fenomeni / rappresentazioni astratte (idee / nozioni) che definiscono una classe di oggetti o fenomeni presenti nella realtà. Ad esempio cane, giustizia 21 I concetti hanno una componente pesole e una impersonale (il loro significato è in parte negoziato con gli altri).

ASSERTO: relazione di più concetti. Ad esempio: la frase il cane abbaia è un asserto che mette in relazione il concetto di cane col concetto di abbaiare 21 La conoscenza è costituita da asserti, cioè da affermazioni che legano fra loro concetti.

OGGETTI: entità del mondo reale a cui fanno riferimento i concetti. Hanno determinate PROPRIETA’. Ad esempio, l’oggetto/concetto cane sarà definito dalle proprietà: colore, zampe, testa, pelo. Ogni proprietà ha determinati STATI, vale a dire i valori che la proprietà può assumere. Nel caso del cane, la proprietà colore potrà assumere gli stati: marrone, nero, pezzato, etc. Le proprietà vengono dette anche FATTORI 25 o VARIABILI, e possono essere DIPENDENTI o INDIPENDENTI 25

INDICATORI: alcune proprietà non sono osservabili direttamente, ad esempio lo stato motivazione alta, per questo per costruire DEFINIZIONI OPERATIVE si fa ricorso a indicatori, nel caso specifico saranno determinati comportamenti 23. Gli indicatori possono essere ciò che il soggetto:

È: dati personali, come genere, etnia, etc. / Fa / Sceglie / Pensa riguardo a qualcosa / Sa / Sa fare 25.

Abbiamo variabili TESTUALI (a BASSA strutturazione) e CATEGORIALI (ad ALTA strutturazione, quando il numero degli stati che può assumere la variabile è limitato, ad esempio genere maschio o femmina). Tipi di variabili

• NOMINALI (fra cui DICOTOMICA: due soli valori, es. maschio e femmina)
• ORDINALI: indicano un ordine. Livello di istruzione (elementare, media, superiore), posizione in una gara (primo, secondo, terzo), scala Likert (fortemente d’accordo, d’accordo, neutrale, in disaccordo, fortemente in disaccordo)
• CARDINALI (o intervallari): assume valori misurabili, es: giorni del mese, ora del giorno
• CARDINALI CON UNITA’ DI MISURA (o di rapporto). Lo 0 rappresenta assenza es: altezza, peso, età.

I dati ad alta strutturazione garantiscono il massimo di comparabilità fra gli oggetti, anche se sacrificano le peculiarità di ciascuno. I dati a bassa strutturazione rinunciano alla comparabilità in favore di una miglior descrizione delle peculiarità 29.

Lo stesso fenomeno può essere studiato con tecniche diverse. Ad esempio, potrei iniziare lo studio delle motivazioni che portano i giovani a rimanere in famiglia in età adulta con delle interviste in profondità. Le interviste, con cui raccolgo dati a bassa strutturazione, mi permettono di individuare delle categorie. Con queste categorie posso diffondere un questionario con domande e risposte predefinite. Oppure potrei fare l’opposto, partire da un questionario secondo domande predefinite sulla base del quadro teorico di riferimento, e poi approfondire i dati con delle interviste semistrutturate o libere in un campione ristretto di soggetti 30.

Tecniche di rilevazione 31

• questionario autocompilato, in genere contiene domande ad alta strutturazione o semistrutturate relative a dati personali, comportamenti, scelte, atteggiamenti
• intervista ad alto grado di strutturazione: la scaletta di domande è a domande chiuse
• intervista semistrutturata: le domande sono poste da una scaletta di intervista, sono in genere domande aperte. Utile nelle fasi confermative della ricerca, per verificare un’ipotesi con metodi qualitativi
• l’intervista libera: l’intervistatore specifica solo il tema e poi lascia l’intervistato libero di parlare esprimendo le proprie idee sul tema in oggetto. Molto utili per le fasi esplorative delle ricerche
• Intervista biografica dove si ricostruisce la storia di vita del soggetto. Serve a capire le motivazioni, i vissuti, le credenze, a ricostruire la storia del gruppo di cui il soggetto fa parte
• intervista a ermeneutica è basata sulle attività quotidiane dei soggetti e allo scopo di rilevare credenze, pregiudizi, saperi taciti, abitudini
• Colloquio: hai un’intervista semi strutturata ma i soggetti hanno una motivazione intrinseca
• focus group: da sei a 12 persone discutono su un determinato tema facilitate da uno o due operatori.
• Osservazione esperienziale non si avvale di strumenti strutturati per la raccolta dei dati, non è guidata di solito da ipotesi specifiche. Viene usata nella ricerca etnografica
• osservazione sistematica condotta usando checklist (le risposte possibili sono predeterminate), scale di valutazione (Likert), sistemi di codifica (risposte predeterminate, ciascuna con un codice 35)
• analisi di documenti personali primari (relativi a soggetti che hanno vissuto in prima persona la situazione di interesse) forse secondari. Può essere condotta con vari livelli di strutturazione.

Tipi di dati raccolti con le diverse tecniche di rilevazione 31

I dati ad alta strutturazione sono organizzati in matrice e derivano da:

• questionari a domande chiuse piccola auto compilati
• interviste a domande chiuse compilate dagli intervistatori
• prove oggettive di conoscenza o abilità compilate dagli studenti
• checklist, scale di valutazione e sistemi di codifica compilati da osservatori le analisti di documenti personali

i dati semistrutturati sono testi brevi organizzati in tabelle bidimensionali ottenute da:

• interviste semistrutturate, individuali oppure focus Group
• questionari a domande aperte
• annotazioni formulati in sessioni di osservazione guidate da griglie di osservazione
• griglie di codifica compilate da osservatori e analisti di documenti personali

i dati a bassa strutturazione sono testi lunghi ottenuti da:

• trascrizioni di interviste libere, colloqui, interrogazioni orali
• trascrizioni di resoconti di osservazione esperienziale in aula o in contesti educativi
• documenti personali quali lettere diari
• diari e diari di bordo dell’osservatore

Il campionamento

Negli approcci quantitativi lo scopo del campionamento eh selezionare un sottoinsieme statisticamente rappresentativo della popolazione di riferimento 36

Utilizza le tecniche del campionamento probabilistico:

• Casuale semplice ogni soggetto della popolazione ha la stessa probabilità di entrare a far parte del campione. Si estraggono a sorte soggetti mediante un generatore di numeri casuali
• Casuale stratificato come sopra, ma la popolazione viene prima divisa in strati omogenei al loro interno rispetto ad una o più proprietà, si estrae il campione fra esempio tutti gli alunni delle classi prime di una scuola
• casuale a gruppi. Si divide una popolazione in gruppi naturali e poi si estraggono singoli gruppi. Ad esempio, si estrae una classe prima in ogni scuola
• a stadi: si estraggono gruppi con un processo progressivo: alcune province fra tutte quelle italiane; alcune scuole in ogni provincia estratta, una classe in ogni scuola estratta.

Negli approcci qualitativi l’obiettivo e invece massimizzare l’informazione raccolta e questo viene fatto inserendo nel campione nuovi soggetti fino ad esaurire tutti i modi di presentarsi del fenomeno sotto esame. Lo scopo, cioè, è ottenere un campione esaustivo.

Fa un campionamento orientato allo scopo, basato sulle tecniche del campionamento non probabilistico. Ad esempio 37:

• a massima variazione si scelgono soggetti, ambienti, gruppi il più possibile eterogenei
• omogeneo si scelgono ambienti e gruppi, individui il più possibile omogenei
• per casi critici
• basato sulla teoria
• per casi che confermano o disconconfermano
• a valanga si chiede al soggetto di coinvolgere persone come lui
• per casi estremi
• per caso tipico
• per intensità
• per importanza politica o decisionale
• casuale ragionato prima si selezionano soggetti che hanno esperienza sul fenomeno indagato e poi si estrae un campione casuale
• ragionato stratificato prima si divide la popolazione in strati omogenei e poi da ogni strato viene scelto un campione ragionato
• per criteri specifici
• opportunistico si scelgono soggetti che durante il processo di rilevazione sembrano interessanti
• ragionato misto si selezionano più campioni con strategie diverse in maniera da confrontare i risultati raggiunti con campioni differenti
• accidentale o di convenienza si scelgono soggetti che più comodo studiare e hanno accettato di partecipare volontariamente alla ricerca
• eccetera

Il paradosso della rappresentatività l’unico modo per essere certi che un campione sia rappresentativo e includere tutta la popolazione

Il paradosso delle esaustività l’unico modo per comprendere tutte le sfumature e scegliere un campione che include tutta la popolazione

Nelle ricerche con metodi misti si utilizzano tecniche di campionamento quantitative e qualitative, in serie o in parallelo.

L’analisi dei dati nella ricerca con metodi misti

Gli approcci di analisi quantitativa ci dicono se c’è un’associazione statistica fra i fattori considerati, e se questa relazione forte o debole. Gli approcci di analisi qualitativa ci dicono come perché questa associazione statistica è presente 40.

La codifica testuale e la costruzione di categorie di significato nella ricerca qualitativa

L’analisi qualitativa dei dati cerca di individuare significati nelle informazioni presenti nella base empirica di partenza 41. Il ricercatore cerca di individuare gli elementi ricorrenti, regolarità, differenze all’interno dei dati, oppure di riorganizzare le informazioni sulla base di una teoria esplicita. Uno degli approcci più utilizzati consiste nella costruzione di categorie a posteriori.

1. Si legge attentamente l’intera base empirica raccolta per ottenerne una visione olistica
2. si legge di nuovo cercando di individuare le UNITÀ NATURALI DI SIGNIFICATO vale a dire le affermazioni dell’intervistato relative al fenomeno sotto esame
3. si codificano le unità di significato in maniera standardizzata con dei codici creati ad hoc
4. si fa una sintesi che può essere una codifica ASSIALE, ossia si individuano le categorie più importanti e i rapporti fra le stesse creando uno schema ad albero oppure si può fare una codifica SELETTIVA identificando solo una categoria chiave da cui tutte le altre dipendono.

Le categorie identificante possono essere verificate con gli intervistati, ad esempio in un focus Group, oppure con testimoni privilegiati, oppure con altri ricercatori in 47.

Nelle ricerche condotte con metodo misto la codifica dei testi ottenuti da un’indagine qualitativa iniziale è estremamente utile per mettere a punto strumenti ad alta strutturazione per una successiva indagine quantitativa 47.

Una volta creati dei codici di significato, è possibile trasformarli in variabili dicotomiche, vale a dire che hanno solo due valori ad esempio 0 sta per elemento assente e 1 sta per elemento presente 47 e 48

L’analisi dei dati nella ricerca quantitativa

Sì la base empirica di partenza è costituita dati quantitativi è possibile ottenere informazioni relative a:

• DISTRIBUZIONI DI FREQUENZA, vale a dire come i dati si distribuiscono nelle varie categorie di una variabile. Posso usare semplicemente una misurazione percentuale ad esempio il 15% degli studenti ha ottenuto 28 a un determinato esame in un determinato appello (FREQUENZA SEMPLICE). Se i dati si sono ordinabili possiamo ottenere anche la FREQUENZA CUMULATA, vale a dire la percentuale di studenti che ha ottenuto più di 25.
• Gli INDICI DI TENDENZA CENTRALE sono misure statistiche che riassumono in modo sintetico un insieme di dati indicando il valore centrale o tipico. La MEDIA ARITMETICA è la somma di tutti i valori diviso per il numero complessivo dei casi, la MODA è il valore che ha la frequenza più alta, la MEDIANA è il valore che lascia a sinistra e a destra lo stesso numero di casi.
• Gli INDICI DI DISPERSIONE ci dicono quanto i dati sono vicini al valore medio. I più usati sono lo scarto quadratico medio detto anche DEVIAZIONE STANDARD (la più intuitiva) oppure la VARIANZA e la DEVIANZA
• Gli INDICI DI POSIZIONE descrivono la collocazione di singoli casi all’interno di una distribuzione di dati relativi a una variabile. Ad esempio, i CENTILI, i QUARTILI, i PUNTEGGI STANDARDIZZATI che indicano la distanza tra il caso considerato e la media della distribuzione
• ANALISI DELLA DISTRIBUZIONE CONGIUNTA DI DUE VARIABILI. Si confronta la distribuzione di due variabili (della loro varianza) e si calcola la probabilità che la differenza fra le due distribuzioni sia diversa da zero per effetto del caso. Se tale differenza scende al di sotto di determinati valori soglia detti LIVELLI DI FIDUCIA, la relazione fra le due variabili si definisce STATISTICAMENTE SIGNIFICATIVA. La FORZA DELLA RELAZIONE FRA DUE VARIABILI può essere misurata con vari indici 58.

Errori nell’analisi dei dati

Trappola dell’indice di sintesi termine generale che indica errori dovuti attrarre conclusioni solamente sulla base di numeri 58

trappola dell’evidenza parziale cioè prendere un numero limitato di casi non pienamente rappresentativi e utilizzarli per descrivere una realtà 60.

Analisi dei dati su base logica

Posso analizzare i dati anche utilizzando tecniche basate sulla logica formale, che si pongono al confine fra quantitativo e qualitativo. Queste tecniche consistono nel prendere in considerazione determinati valori della variabile dipendente e altri valori delle altre variabili 66 e sono basate sull’analisi booleiana. L’analisi booleiana può essere utilizzata nell’analisi dei dati di ricerca per individuare e interpretare le combinazioni di variabili che conducono a determinati risultati. Questo approccio è particolarmente utile quando si tratta di analizzare dati categoriali o binari, dove le variabili possono assumere solo valori veri/falsi o presenti/assenti.

Scrivere un rapporto di ricerca basato sui metodi misti

E’ fondamentale raccontare tutti i passaggi logici operativi della ricerca. Vanno indicate anche le condizioni in cui le conclusioni di ricerca non sono valide E rispondere in anticipo alle argomentazioni 67.

Esempi di ricerche basate su metodi misti

1. DISEGNI ESPLORATIVI CON FASI SEQUENZIALI: QUALI+QUANTI c’è una prima fase con uno studio esplorativo di tipo qualitativo (es: interviste in profondità o ficus group) volto a ricostruire l’esperienza che i soggetti hanno relativamente al fenomeno sotto esame. In una seconda fase si parte dalla prima fase per definire o rilevare empiricamente i costrutti emersi (ad esempio attraverso interviste strutturate o questionario) 72. Es: interviste in profondità con genitori per individuare le determinanti della cattiva educazione sessuale in famiglia. Poi questionario a campione vasto per analisi dei fattori preponderanti responsabili della cattiva educazione sessuale in famiglia.

 

2. DISEGNI ESPLICATIVI CON FASI SEQUENZIALI: QUANTI+QUALI prima una fase quantitativa per rilevare le dimensioni del fenomeno oggetto di indagine. Poi una fase qualitativa per individuare le determinanti. Ad esempio: questionario relativo a maltrattamenti in famiglia. Poi interviste in profondità per capire come mai alcune donne non chiedono aiuto.

 

3. DISEGNI CONVERGENTI CON FASI PARALLELE. Nello stesso tempo si studiano determinati aspetti di un determinato fenomeno con modalità qualitative, e altri con modalità quantitative. Ad esempio posso studiare l’abbandono scolastico con un esame delle caratteristiche socio economiche delle famiglie degli studenti che abbandonano (questionario) e poi studiare i vissuti degli studenti con interviste semi strutturate, e vedere se e in che modi lo status socio economico influenza i vissuti.

 

4. DISEGNI DI TRIANGOLAZONE CON FASI PARALLELE. Studio lo stesso aspetto con modalità diverse. Ad esempio, studio sui livelli di attenzione a scuola condotto con osservazione diretta (con griglia di osservazione) e poi questionari a domande chiuse auto compilati dai bambini sullo stesso tema. Si studiano, cioè, aspetti diversi dello stesso fenomeno (livelli di attenzione).

 

5. DISEGNI COMPLEMENTARI CON FASI PARALLELE. Svolgo la ricerca fondamentale (STUDIO DOMINANTE) usando una delle due metodologie, e poi aggiungo una ricerca minore (STUDIO PARALLELO) per chiarire alcuni aspetti, condotta con la metodologia opposta. Come il caso 6, ma una delle due indagini viene fatta coinvolgendo pochi soggetti.

 

6. DISEGNI NULTIFASE / MULTILIVELLO. Utilizzano approcci diversi per differenti gruppi di soggetti che partecipano alla ricerca. Ad esempio in una intervista sul bullismo posso indagare un campione di studenti bullizzati con un questionario a domande chiuse e fare interviste in profondità con ex bulli.

 

7. DISEGNI EMERGENTI. Lo studio inizia con uno dei due approcci ed evolve nell’altro a seguito dell’emergere di un risultato inatteso 127 che porta a riprogettare la ricerca in itinere.

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Articolo contenuto sul sito www.orientamento.it. Autore Leonardo Evangelista. Leonardo Evangelista si occupa di orientamento dal 1993. Riproduzione riservata. Vedi le indicazioni relative a Informativa Privacy, cookie policy e Copyright.