THE NATURE OF EVALUATION IN DIFFERENT AREAS OF KNOWLEDGE
REGISTRO DOI: 10.5281/zenodo.7644137
Jéssica Pavão Antoniassi1
Edson José Wartha2
Resumo
O presente trabalho tem como objetivo entender a natureza da avaliação em diferentes áreas do conhecimento. Para isso, foi realizado uma pesquisa documental com 118 artigos que atenderam critérios pré-estabelecidos de seleção. Tais artigos foram categorizados segundo sua área de publicação, totalizando sete áreas, e segundo a significação de avaliação desenvolvida pelos autores através da análise dos objetivos dos artigos. Utilizou-se a análise de conteúdo como tratamento de dados e a análise textual com o auxílio do software IRAMUTEQ nos resumos dos artigos. O diagrama de Zipf demonstrou que poucos termos possuem grande frequência no corpus textual e, através da Nuvem de Palavras, verificou-se a representação gráfica da frequência de palavras de 1ª e 2ª esfera. Por meio da análise de Especificidades, observou-se a proximidade das palavras em destaque da Nuvem de Palavras com as categorias pré-determinadas. As análises de Similitude, Classificação Hierárquica Descendente (CHD) e Análise Fatorial de Correspondência (AFC) demonstraram 13 grupos de palavras com conexões recorrentes no corpus de análise que foram divididas em cinco classes hierárquicas, demonstrando a proximidade entre as áreas de conhecimento e as significações de cada classe.
Palavras-chave: Natureza da avaliação. Significação da avaliação. Análise textual.
Abstract
The present work aims to understand the nature of evaluation in different areas of knowledge. For this, a documentary research was carried out with 118 articles that met pre-established selection criteria. Such articles were categorized according to their publication area, totaling seven areas, and according to the meaning of the evaluation developed by the authors through the analysis of the articles’ objectives. Content analysis was used as data processing and textual analysis with the aid of the IRAMUTEQ software in the abstracts of the articles. Zipf’s diagram demonstrated that few terms have high frequency in the textual corpus and, through the Word
Cloud, the graphic representation of the frequency of words in the 1st and 2nd sphere was verified. Through the Specificities analysis, the proximity of the highlighted words of the Word Cloud with the predetermined categories was observed. The analyzes of Similitude, Descending Hierarchical Classification (DHC) and Factor Correspondence Analysis (FCA) showed 13 groups of words with recurrent connections in the corpus of analysis that were divided into five hierarchical classes, demonstrating the proximity between the areas of knowledge and the meanings of each class.
Keywords: Nature of the evaluation. Significance of the evaluation. Textual analysis.
1 Introdução
Este artigo faz parte do projeto de doutorado que busca compreender a epistemologia da avaliação no ensino de ciências. Para tal, se fez necessário entender a natureza da avaliação em diferentes áreas de conhecimento, a fim de perceber quais as relações existentes entre as áreas de estudo e características da avaliação apresentadas na produção em periódicos.
A avaliação em sala de aula é normalmente reduzida a mensuração de resultados, e muitas vezes ocorrem equívocos em relação ao verdadeiro objetivo do desse ato. Ainda que exista clareza em relação as características dos diferentes tipos de avaliações que podem ocorrer durante um processo de ensino e de aprendizagem3, é comum o ato de avaliar ser resumido a nota final.
Buscar a significação de avaliação em outras áreas do conhecimento possibilita reconhecer os predizeres sobre a temática fora do campo educacional, a fim de modificar o cenário reduzido de percepção para um momento tão rico em tomadas de decisões no cenário do ensino de ciências.
Nosso estudo encontra-se dividido em quatro seções, além desta introdução. Na seção de encaminhamentos metodológicos encontram-se descrições sobre a questão norteadora do nosso estudo, as ações do protocolo de pesquisa seguido e etapas do tratamento de dados. Na seção de resultados e discussões estão apresentadas e comentadas todos os resultados da análise textual e a possíveis inferências entre os resultados, seguido pela seção das considerações.
2 Encaminhamento metodológicos
2.1 Questão norteadora
Para a compreensão sobre a natureza da avaliação, este trabalho tem como questão norteadora o seguinte questionamento: Qual a natureza da avaliação em diferentes áreas do conhecimento? Este questionamento acompanha a hipótese de que os estudos em uma determinada área de conhecimento possua a mesma significação para o termo avaliação.
2.2 Fontes de pesquisa para a busca de produções
As primeiras decisões tomadas foram em relação às fontes de pesquisa a serem utilizadas para a busca de produções sobre avaliação, bem como a definição do período de desenvolvimento dos trabalhos. Então, mapeou-se e inventariou-se os estudos produzidos sobre avaliação no período de 2018 a outubro de 2022. O critério adotado para o recorte temporal foi o propósito de refletir sobre o panorama atual dos estudos sobre avaliação. Foi escolhida a base de dados do Scielo (Scientific Eletronic Library Online – Brasil) para a pesquisa bibliográfica, por ser uma base gratuita de acesso a trabalhos acadêmicos. Como esta base não apresenta controle de vocabulário, exige que a busca fosse feita utilizando os termos que tenham relação com o conteúdo indexado.
2.3 Procedimentos de coleta do material bibliográfico e critérios de exclusão Inicialmente, fez-se uma análise descritiva utilizando os indicadores bibliométricos presentes nos campos de indexação fornecidos pelas bases, com a discriminação dos seguintes itens: autoria, ano de publicação, periódico e idioma de publicação. A seguir, procederam-se as análises qualitativas do conteúdo de cada artigo com a finalidade identificar como é abordada a questão da avaliação.
Realizou-se uma classificação decimal universal utilizando a palavra-chave “Evaluation Science”, seguida da aplicação dos seguintes filtros:
– tipo de literatura: artigo; artigos citáveis;
– período de 2018 a 2022;
– Idiomas: português OR inglês OR espanhol;
A utilização desse termo como palavra-chave se baseia nos estudos de Russell e Airasian (2014)4, em que uma nota do tradutor chama a atenção para a diferença entre “assessment”, que diz respeito a tentativa de mensuração de desempenho de um aluno; e “evaluation”, que se refere a valoração de um processo fundamentada em critérios de desempenho. Portanto o uso da palavra-chave “Assessment Science” foi excluída por corresponder a uma prática avaliativa própria da área da educação, o que não seria possível encontrá-la com um sentido correto em outras áreas de estudo e, além do mais, quando utilizado esses dois termos na base de dados Scielo, foi encontrado mais resultados para o termo selecionado o que para “Assessment Science”.
Após essa etapa, fez-se uso de uma operação intelectual, que segundo Bardin (2016)5 realiza-se um recorde de informações para análise documental. Neste caso foram selecionadas as quatro maiores áreas de ocorrência da Web of Science (WoS): Ciência, Ciências de Alimentos, Multidisciplinar, Ciências Agrárias; a quinta área selecionada foi a da Ciência Educacional, que não estava entre as áreas de maior ocorrência de resultados, obtendo um total de 979 resultados. Realizando a leitura flutuante dos títulos dos trabalhos, observou-se a duplicidade de artigo entre as áreas, fazendo-se necessário a utilização de critérios de inclusão e exclusão na terceira etapa de seleção, dispostos do Quadro 1.
Quadro 1 – Critérios de inclusão e exclusão dos artigos.
| Critérios de inclusão | Critérios de exclusão |
| – Artigos que continham no título as palavras: (pt) avaliação; avaliar; avaliando; (en) assessment; evaluation; to evaluete; assess; evaluating, assessing; (es) evaluar; evaluaciones; evaluación; evalua; – Artigos que possuíam em seus objetivos o verbo “avalia” ou qualquer conjugação, ou o substantivo “avaliação”. | – Artigos não relacionados a alguma forma de avaliação; – Artigos repetidos; – Artigos que não possuíam acesso ao texto completo. |
Com a utilização do primeiro critério de inclusão, selecionou-se 277 artigos. A utilização do segundo critério de inclusão, restaram 130 artigos. A aplicação dos critérios de exclusão foram determinantes para a seleção de 118 artigos.
Os artigos encontrados foram exportados para uma base de dados utilizando o software de gerenciamento de referências bibliográficas Mendeley, disponibilizados na base da WoS. A Figura 1 apresenta um fluxograma de processo demonstrando os resultados em cada etapa de seleção dos dados.
Figura 1 – Mensuração dos resultados obtidos através do uso de filtros para a pesquisa.
2.4 Tratamento de dados e codificação do material
Dos 118 artigos selecionados foram retirados os resumos como unidades de análise. Os artigos em língua estrangeira foram traduzidos para o português. O tratamento de dados ocorreu por análise de conteúdo, utilizando como base as considerações de Sampaio e Lycarião (2021)6.
O material foi codificado em duas partes, dados gerais e em termos de interpretação do sentido de avaliação. Para isso, os artigos tiveram suas referências, segundo as normas da Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT)7, organizadas em ordem alfabética. A partir disso surge a primeira parte da codificação (n_nº da ordem alfabética).
Na segunda parte da codificação foi a identificada a área de publicação. Os artigos foram codificados pela área de publicação (ciências educacionais – CED; ciência de alimentos – CAL; ciências agrárias – CAG; ciências da saúde – CS; ciências tecnológicas – CT; ciências políticas – CP; ciências em biblioteconomia – CB), o que resultou em uma reorganização nas áreas encontradas a partir do protocolo de pesquisa, surgindo quatro novas áreas que resultaram das grandes áreas de Ciências e Multidisciplinar. O Quadro 2 apresenta a organização de artigos por autores dos artigos categorizados.
Quadro 2 – Identificação das categorias de área para os artigos selecionados.
| ÁREA | TOTAL DE ARTIGOS | AUTORES (ordem crescente de data de publicação) |
| *A_CAG | 36 | BERUVIDES et al. (2018); GARCÍA et al. (2018); GRANJA; COVARRUBIAS (2018); HAMID; AHMAD; KHAN (2018); MIRANDA et al. (2018); RAY et al. (2018); HEDAYATI; MANAFI (2018); EISSA et al. (2018); SOSA; PEÑA; ESCOBAR (2018); TARCZYHSKI et al. (2018); SCAPINI et al. (2018); TORRES; RODRIGUEZ; HERRERA (2018); ORO et al. (2019); HERNÁNDEZ et al. (2019); BÁEZ et al. (2019); MACNEIL et al. (2019); JAVID et al. (2019); KHWIDZHILI; WORTH (2019); AKSOY; EL KAHLOUT; YARDIMCI (2020); HIDALGO et al. (2020); YU et al. (2020); RODRIGUEZ et al. (2020); SUN; SONG (2020); GHAYAS et al. (2020); FERNANDEZ et al. (2020); MAHLANGU; RUHODE (2020); BÁRCENA-GAMA et al. (2020); QUISPE et al. (2020); SHAHZAD et al. (2020); FENG et al. (2021); MILIÁN et al. (2021); FERNANDES et al. (2021); MARQUES et al. (2021); GHEORGHE et al. (2021); WANG; PENG (2021); RODRIGUES et al. (2022). |
| *A_CAL | 46 | ALBARELLI et al. (2018); COSTA; CARMO; PENA (2018); CURI et al. (2018); MUNIZ et al. (2018); CASSANEGO et al., (2018); FIGUEREDO et al. (2019); NEVES et al. (2019); SAVIO et al. (2019); MOREIRA et al. (2019); ÜNAL ŞENGÖR et al. (2019); PENG et al. (2020); NASCIMENTO et al. (2020); RIBEIRO et al. (2020); SANTOS et al. (2020); SCHUH et al. (2020); KAIMBAYEVA et al. (2020); VALENÇA et al. (2020); AMIR et al., (2020); SANTIAGO-SAENZ et al. (2020); KAMBAROVA et al. (2021); SANTOS et al. (2021); ZARABADIPOUR; PIRAVI-VANAK; AMINIFAR (2021); VILELA et al. (2021); ABUALHASAN et al.(2021); ALIOĞLU; ÖZÜLKÜ (2021); IWANSYAHA et al. (2021); AMORIM et al. (2022); ANDRADE et al. (2022); ANTONIASSI et al. (2022); GALVÃO et al. (2022); GRIGIO et al. (2022); ISHFAQ et al. (2022); KAREENA et al. (2022); KUMALASARI et al. (2022); LI et al. (2022); MEHMOOD et al. (2022); MORAIS et al.(2022); MOREIRA et al. (2022); MUNARKO et al. (2022); MUNIZ et al. (2022); RAHMAN et al. (2022); RODRIGUES et al. (2022); SARIFUDIN et al. (2022); SOHAIB et al. (2022); SOLICHAH et al. (2022); YUSUFOĞLU; YAMAN; KARAKUŞ (2022). |
| *A_CB | 6 | TAVARES et al. (2018); TALIM; CENDÓN; TALIM (2018); JARAMILLO; ROLDAN; SAENZ (2018); SANTIN; CAREGNATO (2019); TARGINO; GARCIA; SILVA (2020); NAJAFI et al. (2020). |
| *A_CED | 20 | CORONA; MONTOYA (2018); CASTILLO; OLIVERA; ENRIQUE (2018); LAMBACH; MARQUES; SILVA (2018); BASABE; QUINTERO; DUBE (2018); OLIVEIRA et al. (2018); POZO; CALLE (2018); GONZALES; MORALES; MONTOYA (2019); MASSON; GATICA; ANGEL (2019); DIAZ et al. (2019); GARCÍA; GARCÍA (2020); ROMERO (2020); GRECA; DIEZ-OJEDA; GARCÍA TERCEÑO (2020); NGOEPE (2020); ORTEGA-QUEVEDO et al. (2020); CORREIA; CID (2021); OLIVEIRA et al. (2021); DHLAMINI (2021); MELLADO-MOREN; SÁNCHEZ-ANTOLÍN; BLANCO-GARCÍA (2021); MELO et al. (2022); BERNARDES (2022). |
| *A_CP | 2 | ADELLE et al. (2018); BARBEIRA; BARBOZA; GODOY (2018). |
| *A_CS | 4 | BUENO; PEIXOTO (2018); FRANCO et al. (2019); CRESPO et al. (2021); CALÒ (2022). |
| *A_CT | 4 | FANOU; WANG (2018); MUJINGA; ELOFF; KROEZE (2018); BARRETO et al. (2019); FERNÁNDEZ; LÓPEZ (2022). |
A codificação em termos do sentido da avaliação foi realizada a partir da construção de uma lista de sinônimos, que indicam sentidos diferentes para avaliação ou avaliar (1 – apreciar valor; 2 – tecer consideração; 3 – estabelecer valor; 4 – determinar quantidade; 5 – julgar previamente; 6 – exame de conhecimento). Em seguida, das unidades de análise, foram recortados os objetivos, e através deles foi realizada uma análise estruturante para a classificação dos sinônimos, gerando o código sentido (*s_nº do sentido classificado). A quantidade de artigos por significação está disposto no Quadro 3.
Quadro 3 – Mensuração de artigos para cada significação.
| ID SENTIDO | DESCRIÇÃO | TOTAL DE ARTIGOS |
| 1 | Apreciar valor | 57 |
| 2 | Tecer consideração | 40 |
| 3 | Estabelecer valor | – |
| 4 | Determinar quantidade | 16 |
| 5 | Julgar previamente | 4 |
| 6 | Testar conhecimento | 1 |
Como sugerido por Sampaio e Lycarião (2021), desse processo de tratamento de dados e codificação dos dados, construiu-se o livro de códigos (LdC) e o formulário de códigos (FdC) estão anexo ao trabalho8.
2.5 Análise IRAMUTEQ
Com o auxílio do software IRAMUTEQ, realizou-se a análise textual utilizando os parâmetros emergentes da codificação e os resumos traduzidos para a língua portuguesa como corpus de análise, seguindo as orientações dispostas no tutorial do uso do software de Camargo e Justo (2013)9. Por intermédio do IRAMUTEQ foram realizadas as análises de Estatística Textual, Nuvem de Palavras, Similitude, Classificação Hierárquica Descendente (CHD) e Especificidade e Análise Fatorial de Correspondência (AFC).
3 Resultados e discussões
Submetendo o corpus textual a análise através do software, foram analisados 118 textos, o que indica que a limpeza, correção e codificação dos textos foram realizadas corretamente. O programa criou 589 segmentos de textos (ST), encontrando 20.727 formas lexicais; dentre essas, formas repetidas. Foram encontradas 4.843 formas diferentes e com número de hápax
(palavras com única frequência) de 2.926 formas (Quadro 4).
Quadro 4 – Dados resumo do corpus textual
| Número de textos | 118 |
| Número de segmentos de textos | 589 |
| Formas lexicais | 20.727 |
| Número de formas diferentes | 4.843 |
| Número de hápax | 2.926 |
A primeira análise observada é a de Estatísticas Textuais, que mostra a frequência e quantidade de palavras do corpus, e é representado através do diagrama de Zipf. No gráfico, o exio y refere-se à frequência de forma e o eixo x, a quantidade de formas. Nesta análise foi selecionada a lematização de palavras; nas prioridades chave foram selecionadas as classes gramaticais adjetivos, substantivos, verbos e formas não reconhecidos como prioridade 1 (formas ativas), e as demais classes gramaticais foram classificadas como prioridade 2 (formas suplementares). Essas especificações modificaram o número de formas diferentes (3.887 formas) e o número de hápax (2.224 formas), quando comparados ao resumo geral do corpus. O resumo dessa análise encontra-se no Quadro 5.
Quadro 5 – Resumo da análise Estatística Textual.
| Número de textos | 118 |
| Número de formas lexicais | 20.727 |
| Número de formas diferentes | 3.887 |
| Número de hápax | 2.224 |
| Média de ocorrências por texto | 175,65 |
O diagrama de Zipf, apresentado na Figura 2, demonstra que uma palavra teve frequência acima de 500 vezes no corpus, que corresponde a preposição “de”, possuindo uma frequência de 2.350 vezes; e cerca de 2.200 formas apareceram apenas uma vez.
Figura 2 – Diagrama de Zipf de frequência de palavras do corpus.
Em nossos critérios de inclusão, foram selecionados os artigos que possuíam o verbo “avaliar” ou qualquer conjugação deste, ou o substantivo “avaliação”. Ambas as classes gramaticais as palavras foram classificadas como formas ativas e apareceram, respectivamente, 130 vezes e 90 vezes o corpus textual, sendo a “avaliar” a forma ativa de maior ocorrência e “avaliação” a terceira forma ativa de maior ocorrência. Para os termos “avaliar” e “avaliação” houve associações de palavras do corpus, por conta da lematização do texto, e abaixo estão a associações desses dois termos (Quadro 6).
Quadro 6 – Palavras associadas aos termos “avaliar” e “avaliação” e quantidade de repetições.
| Associações de “avaliar” | Associações de “avaliação” |
| – avaliar: 89 – avaliados: 10 – avaliadas: 8 – avaliou: 6 – avaliada: 5 – avaliado: 4 – avalia: 2 – avaliando: 2 – avaliamos: 1 – avaliaram: 1 – avaliam: 1 – avaliei: 1 | – avaliação: 84 – avaliações: 6 |
Um desdobramento da representação da frequência de palavras é disponibilizado através da Nuvem de Palavras, que apresenta as palavras em função da sua frequência, sendo que palavras com fontes maiores indicam maiores ocorrências no material estudado. Nesta análise foram utilizadas as mesmas especificações da análise Estatística Textual, porém só foram analisadas as palavras classificadas como formas ativas de 1ª e 2ª esfera de palavras. Segundo Vasconcelos (2022)10, as esferas de palavras são as palavras que precisam ter mais atenção e que aparecem com maior frequência na análise. Na nossa análise há um número de 3.530 formas ativas. As palavras que maior destaque nas análises pertencem a 1ª esfera e sua determinação se dá a partir da raiz quadrada do total de formas ativas, que neste estudo foi 59. Dessa maneira, pertencem a 1ª esfera as palavras que possuem até 59 repetições, que correspondem as 9 palavras mais utilizadas nos resumos. A 2ª esfera é determinada pela raiz quadrada da repetição limite da 1ª esfera (√59≈7,7), ou seja, palavras com até 8 repetições (posições entre 10 e 258 em ordem de repetições). A representação da Nuvem de Palavras dos termos de 1ª e 2ª esferas está disposta na Figura 3.
Figura 3 – Nuvem de Palavras com 1ª e 2ª esferas de palavras.
Fonte: elaborado pelos autores.
Identifica-se que “avaliar” aparece ao centro da nuvem indicando que é o termo ativo de maior ocorrência, seguida de “estudo” e “avaliação”. Nota-se o termo objectivo, apresenta uma grafia incomum a língua portuguesa, resultado de equívocos do dicionário do próprio IRAMUTEQ, que associa objectivo ao termo “objetivo”. Tal a situação ocorre com mais palavras, não estando relacionado a maneira como está escrito no corpus textual, como já alertado nas observações de Salviati (2017)11.
Utilizando a análise de Especificidades Suplementares, é possível correlacionar as palavras que receberam destaques na Nuvem de Palavras com a área de publicação e sentido denotado a ação de avaliar dos artigos. O gráfico abaixo (Figura 4) apresenta as palavras de 1ª esfera e suas áreas de correlação.
Figura 4 – Relação da 1ª esfera de palavras com as áreas de publicação.
Os termos “avaliar” e/ou “avaliação” teriam que ser verificados em todas as áreas, já que foi um dos nossos critérios de seleção do estudo. Porém, é possível verificar que há uma relação muito forte do substantivo “avaliação” e suas associações com a área de Ciência Educacional (*A_CED) em comparação com as demais áreas. Já o verbo avaliar e suas associações está correlacionado as áreas de Ciências Agrárias (*A_CAG) e Ciências de Alimentos (*A_CAL). Isso nos indica que uma das ações comuns de pesquisa nas áreas agrárias e de alimentos é avaliar um objeto em um estudo; já na área educacional, é um indicativo que a avaliação é um objeto de estudo. Para o termo “amostra”, verifica-se a sua correlação com *A_CAL, demonstrando que grande parte dos trabalhos inclusos dessa área tem como objetivos o estudo de amostras. As áreas de Ciências Políticas (*A_CP), Ciências da Saúde (*A_CS) e Ciências em Tecnologia (*A_CT) apresentaram relações baixas com os termos centrais do nosso estudo, podendo ser explicadas pela baixa quantidade de artigos classificados com essas áreas (*A_CP com dois artigos, *A_CS com quatro artigos e *A_CT com três artigos).
O gráfico abaixo, identificamos a 1ª esfera de palavras e sua relação com os sentidos de avaliação (Figura 5).
Figura 5 – Correlação da 1ª esfera de palavras com os sentidos de avaliação.
Fonte: elaborado pelos autores.
Na Figura 5, as barras dos termos acima do eixo y = zero possuem relação de proximidade com os sentidos atribuídos a “avaliação/avaliar”. Já os termos que possuem menor pertencimento ao sentido, estão abaixo do valor de zero. Observa-se que dentre todas as categorias de sentido, o *S_4 (determinar quantidade) apresenta pertencimento negativo para os termos “avaliação” e “avaliar”; e alta proximidade com o termo “amostra”, que também teve destaque na categoria *S_2 (tecer considerações). O termo “objetivo” possui proximidade apenas com *S_1, indicando a alta recorrência deste vocábulo nos artigos classificados com nessa categoria.
Ao realizar a Análise de Similitude, procuramos entender como e quais as palavras que possuem conexão. Cada palavra ocupa um vértice na representação e suas conexões são representaram por arcos que ligam esses vértices. Foram mantidas as propriedades chaves utilizadas na primeira análise, a seleção da 1ª e 2ª esfera de palavras ativas e a apresentação gráfica do tipo “graphopt”.
Figura 6 – Análise de Similitude do corpus textual por frequência de palavras.
Fonte: elaborado pelos autores.
Observa-se novamente em evidência os vocábulos que já receberam destaques nas análises de Nuvem de Palavras e Especificidades, porém organizadas em 13 grupos de palavras. Destaca-se as conexões entre as duplas de formas: avaliar – estudo, avaliar – objetivo, avaliar – avaliação, avaliar – resultado, avaliar – diferentes, avaliar – qualidade. Percebe-se a conexão entre as palavras avaliação – ensino – ciência – educação – professor, e considerando possíveis inferências com os gráficos de Especificidade (Figura 5 e 6) podemos concluir que se trata das conexões da área *A_CED. Ainda, ponderando os dados de Especificidades, temos o grupo com termo central “amostra” indicando a área *A_CAL. Nas análises de Especificidade, os vocábulos “resultado” e “estudos” apareceram tanto na *A_CED como na *A_CB, mas esses grupos na análise de Similitude não apresentaram muitas conexões com o grupo que possui o termo “avaliação” como central, pertencendo assim a área CB, já que CED possui grande proximidade com a palavra “avaliação”.
Uma outra forma de representar a Análise de Similitude é através do Qui-Quadrado (X²), que possibilita notar as interrelações entre os grupos formados, como apresentado pela Figura 7.
Figura 7 – Análise de Similitude do corpus textual por Qui-Quadrado.
Fonte: elaborado pelos autores.
Na Figura 7, a análise da correlação das palavras ficam comprometidas mas revelam as interações entre os grupos. A conexão entre avaliação-avaliar fica mais evidente nessa representação, e nota-se que o grupo amarelo que possui destaque por estar conectado apenas ao grupo “avaliação”. O grupo com destaque para o termo “resultado” possui sua conexão com “avaliar”, embora nesta apresentação tenha ficado próximo ao grupo “avaliação”. O grupo do termo “resultado” é ramifica em dois pequenos grupos, enquanto há sete grupos ligados diretos ao termo “avaliar”, que não possuem novas ramificações.
Nem sempre o resultado de similitude nos demonstrará as classes de palavras em sua totalidade, contudo, essa representação é possível através na CHD. Os ST foram agrupados em cinco classes que apresenta vocabulários semelhantes entre si (Camargo e Justos, 2013). Nesta análise, houve a classificação de 461 seguimentos de texto, o que indica uma leitura em 78,27% dos seguimentos. A Classe 1 é formada por 60 ST, o que corresponde a 13,02%; a Classe 2 e Classe 5 são formadas por 107 ST cada, totalizando 23,21% para cada classe; Classe 3 contém 74 ST, correspondendo a 16,05% e Classe 4 possui 113 ST, representando 24,51%.
As representações gráficas resultantes da CHD são a demonstração das palavras por classe (Figura 8), das palavras em AFC (Figura 9) e a AFC discriminando os artigos e suas categorias (Figura 10).
Figura 8 – Dendrograma das classes resultantes da CHD.
No dendrograma acima, observa-se a organização das cinco classes resultantes da CHD. Ao mesmo tempo que os termos são classificados por semelhança entre si, também são sequenciados pela sua frequência no corpus de análise. A criação das classes surge de duas ramificações, sendo que a direita forma a Classe 1 (vermelha) e a Classe 3 (verde); já a ramificação da esquerda, é reorganizada formando a Classe 5 (roxa) e através de uma nova divisão, forma as classes 2 (cinza) e 4 (azul). Desta forma, a Classe 5 é a mais distante das classes 1 e 3, enquanto há uma grande proximidade entre as classes 1 e 3 e entre as classes 4 e 2.
A figura abaixo (Figura 9), evidencia ainda mais essa aproximação de classes. Verifica se a mistura das cores das classes e a separação da Classe 5. Constata-se também os termos mais relevantes de cada classe com destaque em tamanho da fonte.
Figura 9 – Associação das classes de palavras pela AFC.
Para a Classe 1, os termos em destaque são “métrico” e “técnica”, e se aproximam muito dos termos em destaque (aluno, ciência, ensino e disciplina) da Classe 3. Embora o termo em destaque para a Classe 2 seja “folha”, o que mais chama atenção no plano cartesiano é que esse perfil interliga as classes 2 e 4. A Classe 4 apresenta “armazenamento” e “amostra” em maior destaque, enquanto o perfil 5, mostra “dieta” como o termo em destaque e distante das demais referências de palavras de outras classes.
Evidencia-se no plano cartesiano abaixo (Figura 10) quais os sentidos e áreas são mais próximas.
Figura 10 – AFC com discriminação dos artigos, revista de publicação e sentido.
O perfil da Classe 1, representada pela cor vermelha na Figura 9, apresentou termos das áreas de Tecnologia e Ciência Política, sendo as palavras com ligação aos sentidos 1 (apreciar valor) e 5 (julgar previamente). A Classe 2 (cinza) e Classe 4 (azul) possuem em comum a área de publicação (Ciências de Alimentos) e o sentido 4 (determinar quantidade). A Classe 3 (verde), encontra-se muito próxima a Classe 1, mas possui artigos das áreas de educação, Ciências da Saúde e Ciência em Biblioteconomia, com sentidos 6 (exame de conhecimento) e 2 (tecer consideração). A Classe 5 (roxo) aparece isolada na análise fatorial, com área de publicação das Ciências Agrárias e com sentido predominante 2 (tecer considerações).
4 Considerações
O trabalho evidenciou a natureza da avaliação em diferentes áreas do conhecimento realizando análises no software ITAMUTEQ com um corpus textual de 118 resumos de diversas áreas. Foi possível correlacionar a classificação dos sentidos organizados para os termos avaliação ou avaliar.
Através da análise lexical, observa-se no gráfico de similitude (Figura 6) a conexão entre as palavras avaliação/avaliar com estudo, resultado e objetivo no corpus textual. A representação da similitude através do Qui-Quadrado (Figura 7) possibilitou evidenciar os resultados encontrados na Análise de CHD e AFC (figuras 8, 9 e 10), pois na similitude já se observava um grupo sem conexão com as demais classes periféricas formadas, evidenciando a Classe 5 (em roxo) formada na CHD (Figura 8) e discriminada como *A_CAG na AFC (Figura 10).
As diferentes áreas do conhecimento comtempladas aqui mostraram, através das análises que possuem diferentes naturezas de avaliação. As áreas de educação e ciências da saúde são próximas entre si e possuem relação com os sentidos de tecer considerações (*S_2) e exame de conhecimento (*S_6). As áreas das ciências tecnológicas e ciências políticas mostraram-se próximas entre si e relacionadas, principalmente, ao sentido de avaliação como julgar previamente (*S_5) e ao sentido de apreciar valor (*S_1). A área de ciência de alimentos apresentou duas classes de palavras muito próximas com o mesmo sentido de determinar quantidade (*S_4), demonstrando que em uma mesma área de conhecimento há denotações diferentes ao ator de avaliar. Por fim, a área de ciências agrária apresentou a mais baixa conexão e proximidade com as demais áreas e o sentido para avaliação foi de tecer considerações.
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ANEXO A – LIVRO DE CÓDIGOS (LdC)
LIVRO CÓDIGO – MULTIPLICIDADE DE SENTIDOS PARA AVALIAÇÃO 1 Introdução
Este livro demonstra a maneira como ocorreu a classificação de sinônimos de avaliação para o estudo dos sentidos dessa palavra nos artigos previamente selecionados.
2 Construção da lista de sinônimos de sentidos
Foi realizado uma busca online em diversas fontes por sinônimos da palavra avaliar e seus derivados. A partir dessas palavras foi destacado seis sentidos para avaliar, que estão listados abaixo, seguidos dos sinônimos para o verbo e o substantivo.
A) Apreciar valor ou qualidade
– Avaliar: apreciar, classificar, examinar, analisar, qualificar, aferir;
– Avaliação: apreciação, classificação, qualificação, aferição.
B) Tecer consideração
– Avaliar: considerar, julgar, estimar, ponderar, refletir;
– Avaliação: consideração, julgamento, parecer, opinião, juízo, crítica, observação. C) Estabelecer valor
– Avaliar: taxar, orçar, cotar, pesar, determinar, fixar, estipular, tabelar; • Avaliação: cálculo, conta, estimativa, peritagem, taxação, orçamento, balanço. D) Determinar quantidade
– Avaliar: contar, calcular, computar, quantificar, suputar, medir, mensurar, dimensionar;
– Avaliação: quantificação, contagem, cálculo.
E) Julgar previamente
– Avaliar: supor, pressupor, prever, presumir, pressentir, conjecturar, conjeturar, crer, imaginar, depreender, deduzir, inferir.
– Avaliação: suposição, dedução,
F) Exame de conhecimento
– Avaliar: testar, controlar, inspecionar;
– Avaliação: teste, prova, verificação.
3 Instruções para codificação
Antes da codificação, foi realizada a leitura do resumo de cada artigo. O foco de análise está nos objetivos de cada artigo. A codificação ocorreu em termos gerais (referência e área de publicação) e em termos do sentido da avaliação/avaliar no objetivo.
Em alguns artigos foram encontrados mais de um verbo ou um verbo e um substantivo. A codificação foi feita apenas para a primeira classe que aparece no decorrer do texto. Os identificadores são separado por um espaço.
4 Dados gerais
4.1 Identificador de referências – código ordem (*n_ID)
Para cada artigo foi organizado a referência segundo a norma NBR 6023/2002 da Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT). Essas referências foram colocadas em ordem alfabética, e numeradas de 1 a 118.
Quadro 1 – Exemplo do identificador do código ordem.
| Código | Referência em ordem alfabética |
| *n_001 | ABUALHASAN, M. et al. Quality evaluation of iron-containing food supplements in the Palestinian market. Food Science and Tecnology, Campinas, v. 41, suppl. 2, p. 785-790, dez. 2021. Disponível em: <https://doi.org/10.1590/fst.01621>. Acesso em: 30 out. 2022. |
| *n_002 | ADELLE, C. et al. Evaluating ‘homegrown’ research networks in Africa. South African Journal of Science, Petrória, v. 114, n. 3-4, p. 1-7, abr. 2018. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.17159/sajs.2018/20170070>. Acesso em: 30 out. 2022 |
4.2 Identificação da área de publicação – código área (*A_CED/CAL/CAG/CP/CS/CB/CT)
Foi analisado para cada artigo a qual área de estudo pertencia a revista de publicação do periódico. Foram encontradas sete áreas diferentes, que estão listadas no quadro abaixo conforme o seu código.
Quadro 2 – Identificadores de código área.
| Código | Área de publicação |
| *A_CAG | Ciências Agrárias |
| *A_CAL | Ciências de Alimentos |
| *A_CB | Ciência em Bibliotecologia |
| *A_CED | Ciência Educacional |
| *A_CP | Ciência Política |
| *A_CS | Ciências da Saúde |
| *A_CT | Ciências em tecnologia |
Para exemplificar, o código do primeiro exemplo do identificador de referências seria *n_001 *A_CAL já que em ordem alfabética das referências é o primeiro e foi publicado em uma revista da área de Ciências de Alimentos.
5 Sentidos da avaliação (*S_ID)
Com o auxílio os sinônimos, foi analisado o sentido dos objetivos de cada artigo. Em alguns casos, foi necessário a retomada da leitura do resumo e/ou corpo artigo para a interpretação do sentido. Abaixo, estão listados os sentidos já apresentados anteriormente e seu identificador.
Quadro 3 – identificador do sentido
| ID | Sentido |
| 1 | Apreciar valor ou qualidade |
| 2 | Tecer uma consideração |
| 3 | Estabelecer valor |
| 4 | Determinar quantidade |
| 5 | Julgar previamente |
| 6 | Exame de conhecimento |
Abaixo estão dispostos os exemplos de classificação de sentido e considerações importante para a interpretação.
SENTIDO 1
Observe o objetivo do artigo *n_014 *A_CED:
“melhorar a avaliação de habilidades motoras e habilidades físicas em Educação Física para escolares com deficiência intelectual no município de Pinar del Río.”
O fragmento de análise foi melhorar a avaliação de habilidades. Habilidade não é algo mensurável, por isso o sentido 3 e 4 são desconsiderados. No texto do artigo não foi mencionado que esse objetivo iria prever alguma ação subsequente, portanto o sentido 5 foi desconsiderado. Esse o contexto também não mencionou teste como avaliação, retirando o sentido 6. Melhorar algo não está ligado ao sentido de julgar. Portanto a sua classificação foi para o sentido 1, sendo que a palavra avaliação pode ser tocada por análise sem prejudicar o entendimento da mensagem. Dessa maneira a codificação seria n_014 *A_CED *S_1.
Vale ressaltar que todo contexto que mencionava avaliação para comparações como no exemplo *n_097 *A_CAL *S_1, “avaliar a equivalência de 2 testes rápidos de detecção”, o termo avaliar tem a pretensão com comparar os resultados entre os testes, o que significa uma classificação, pertencendo ao sentido 1
SENTIDO 2
Realizando a leitura da unidade de análise abaixo, é possível perceber os critérios para a classificação do sentido 2.
“avaliar a qualidade microbiológica do queijo Minas frescal comercializado no Distrito Federal, Brasil.” (*n_091 *A_CAL *S_2)
Ao avaliar a qualidade, há a intenção de julgar os padrões que foram produzidos tal tipo de queijo, a fim de construir uma consideração sobre os aspectos microbiológicos encontrados.
SENTIDO 3
Nenhum dos artigos foi classificado como sentido 3. Um exemplo de avaliação com o sentido de estabelecer o valor é quando um perito avalia o valor de um bem, como uma joia. Dentre as setes áreas contempladas nesse estudo, não encontramos caso semelhante a esse sentido.
SENTIDO 4
A classificação das unidades de análise em determinação de quantidade foi compreendida quando ao analisar algo, resultará em um valor que deve estar dentro de padrões pré-determinados ou não. A exemplo disso temos a unidade *n_105 *A_CAG *S_4:
“avaliar a concentração de hidrocarbonetos policíclicos aromáticos em capim e leite em áreas de pecuária e a relação entre sua concentração nos alimentos e aquelas relatadas no solo.”
A intenção é determinar a quantidade em concentração de hidrocarbonetos nas amostras, sendo um sinônimo do sentido 4.
SENTIDO 5
O sentido 05, julgar previamente, poder ser exemplificado na unidade *n_109 *A_CB *S_5.
“avaliar a viabilidade de sua adoção dentre avaliadores em ciência da informação.”
A interpretação pelos sinônimos ficaria em prever a sua adoção, pois “viabilidade” é um termo que indica a possibilidade de algo, que pode ou não ocorrer futuramente.
SENTIDO 6
O sentido 6 está lidado a avaliação como forma de demonstrar o quando se conhece de algo. Esse sentido foi verificado na unidade *n_079 *A_CED *S_6.
“discutir as respostas das entrevistas emanadas das avaliações dos alunos de um dos cursos integrados de ciências e línguas sul africanos ministrados de forma colaborativa, com o objetivo de debilitar o colonialismo.”
Nesse artigo que discute a responsabilidade de universidades africanas em dar aulas em uma língua não nativa, trabalhou-se com as respostas de testes aplicados aos alunos em uma entrevista. Ou seja, se o substantivo avaliação for substituído por teste, a frase permanece com o mesmo sentido, e em nossa classificação, sentido 6.
ANEXO B – FORMULÁRIO DE CODIFICAÇÃO (FdC)
4 RUSSELL, M. K.; AIRASIAN, P. W. Avaliação em sala de aula: conceitos e aplicações. 7.ed. Porto Alegre: AMGH, 2014.
5 BARDIN, L. Análise de Conteúdo. Tradução: Luís Augusto Pinheiro. São Paulo: Edições 70, 2016.
6 SAMPAIO, R. C.; LYCARIÃO, D. Análise de conteúdo categorial: manual de aplicação. 1ª. ed. Brasília: Enap, 2021. Disponível em: <https://repositorio.enap.gov.br/bitstream/1/6542/1/Analise_de_conteudo_categorial_final.pdf> Acesso em: jan. 2022.
7 ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 6023 – Informação e documentação – Referências. Rio de Janeiro, 74 p. 2018.
8 LdC – Anexo A; FdC – Anexo B.
9 CAMARGO, B. V.; JUSTO, A. M. Tutorial para uso do software de análise textual IRAMUTEQ. LACCOS – Laboratório de Pesquisa Social da Comunicação e Cognição, Universidade Federal de Santa Catarina, 2013. Disponível em: <http://www.iramuteq.org/documentation/fichiers/tutoriel-en-portugais> Acesso em: jan. 2020.
10 VASCONCELOS, A. M. de. Série Iramuteq. YouTube, 9 mar. 2022. Disponível em: <https://www.youtube.com/playlist?list=PLoodt4UgFySPxzb7kK_kwN_6PtSYTeK1P> Acesso em: jul. 2022.
11 SALVIATI, M. E. Manual do Aplicativo Iramuteq: versão 0.7 Alpha 2 e R Versão 3.2.3. Planaltina, p. 97. 2017. Disponível em: <http://www.iramuteq.org/documentation/fichiers/anexo-manual-do-aplicativo-iramuteq par-maria-elisabeth-salviati>. Acesso em: 15 nov. 2022.
1 Bacharela e licenciada em Química pela Universidade Estadual de Maringá (UEM), doutoranda do Programa de Pós-graduação em Educação para Ciência e Matemática – UEM. Endereço postal: R. José Iba, 552, Parque Avenida, 87025420 – Maringá, PR
2Professor doutor no Departamento de Química e no Programa de Pós-graduação em Ensino de Ciências e Matemática da Universidade Federal do Sergipe (UFS). Endereço postal: Universidade Federal de Sergipe, Campus de Itabaiana, Campus Universitário Prof. Alberto de Carvalho, Av. Vereador Olimpio Grande s/n, 49500000 – Itabaiana, SE