De la palabra a la construcción del conocimiento científico: una mirada reflexiva y meta-evaluativa sobre el guión de entrevistas
DOI:
https://doi.org/10.5216/31793Palabras clave:
Meta-evaluación. Meta-análisis. Entrevista Semiestructurada. Análisis del contenido. Análisis del discurso.Resumen
Este estudio forma parte del proyecto de investigación titulado “Impacto y Efectos de la Evaluación Externa en las Escuelas de Enseñanza No Superior” – AEEENS y busca contribuir a la expansión del conocimiento científico en el área de las metodologías cualitativas, particularmente en el ámbito del meta-análisis. Para realizar una mirada reflexiva y meta-evaluativa sobre la guía de entrevistas, el análisis de contenido y el análisis del discurso (que es favorecido por la entrevista), comenzamos haciéndonosla siguiente pregunta: ¿Cuáles son los procedimientos deseados/deseables para la utilización de la técnica de recogida de datos de “Encuestas por entrevistas” en la investigación científica?”. El objetivo principal es la producción y presentación de un instrumento meta-evaluativo, en forma de lista de verificación, destinado a ser usado como herramienta de apoyo en la construcción y validación de guiones de entrevista y que incluye catorce indicadores que permiten asignar una mayor o menor calidad de la guía de entrevista analizada. Las principales conclusiones evidencian que esa validación es un acto de asignación de la “calidad” de esta herramienta de investigación. Una meta-evaluación de un guión de entrevista semiestructurada puede demostrar su extrema relevancia y validez, ya que el resultado más o menos exitoso de la tarea de investigación dependerá, en última instancia, de la validación del guión de entrevista. El estudio también reveló la necesidad de que los investigadores involucrados en estos procesoscompartan el mismo punto de vista, ya que, en el caso de un análisis de datos cualitativos, el análisis de contenido debe ser revisado permanentemente, procesándose de forma cíclica y circular, necesitando de una mirada y una atención del investigador para extraer el significado de los datos.
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