Organizar dados é vencer o desafio de tornar visível determinada lógica que, à primeira vista, é imperceptível. Tanto pequenas massas de dados, como as compostas por menos de 40 ocorrências (esse número mágico na relação população x amostra), quanto as gigantescas, como são os casos das que apresentam frequências na ordem dos trilhões, precisam de algum mecanismo de organização aceitos pelas comunidades científicas para fazer transparecer determinada descoberta. Sob a perspectiva do método científico-tecnológico, essa transparência é feita com o uso de algum tipo de representação. No caso das questões processuais, cuja pretensão é compreender a dinâmica de alguma coisa, a primeira etapa é parecida com a organização de todos os tipos de dados, através da elaboração de uma matriz. A diferença crucial é que essa matriz precisa apontar, para cada ocorrência, cada etapa do processo. Essa matriz é que será o objeto de análise da segunda etapa de organização, que apresentará tanto a dinâmica procurada quanto a forma mais adequada de torná-la visível.
Duas etapas precisam ser seguidas para que se faça a síntese da organização dos dados processuais. A primeira é a análise dos dados; a segunda é a representação diagramática. A análise desse tipo de dados precisa ser feita coluna por coluna. A finalidade é que se descubra qual é a primeira etapa mais citada dentre todas as ocorrências. Por exemplo, para saber qual é a primeira etapa do processo de avaliação da aprendizagem, é necessário que seja analisada cada etapa apresentada por cada fonte que está identificada na massa de dados. Quanto mais uma etapa é citada como a primeira, mais vigor ela terá para que se constitua, efetivamente, naquilo que a realidade é. Se em uma amostra de 400 respostas forem encontradas 350 dizendo que a primeira etapa de avaliação da aprendizagem é a elaboração de um padrão de respostas, é provável que essa seja realmente a etapa primeira que todos os avaliadores de aprendizagem apontariam. Note que a ciência não consegue investigar toda a realidade, mas apenas uma parte dela, somente uma amostra.
Depois que todas as primeiras etapas foram analisadas, elabora-se uma espécie de ranking. Ali aparecerão os nomes de todas as primeiras etapas constantes na massa de dados com as suas respectivas frequências, mais ou menos assim: padrão de respostas = 350, elaboração de testes = 20, elaboração do perfil do avaliado = 10 e assim sucessivamente. Esse ranking precisa ser ajustado para que fique completo. E a razão é simples: em todo processo pode acontecer que a primeira etapa para João seja a terceira para Maria e a quinta para Eduardo. O que o método científico-tecnológico recomenda nesses casos? A primeira coisa que se deve entender é que isso representa a confirmação de que aquela etapa realmente existe e reforça a descoberta gerada com a análise vertical, que é aquela feita apenas com os dados constantes na coluna de primeiras etapas da massa de dados. E a segunda é que ela precisa ser contabilizada no cômputo geral de descobertas de que aquela etapa existe, portanto, mas está deslocada porque o processo do deslocamento apresenta outra lógica. Esse mesmo procedimento precisa ser seguido até o final: primeiro analisam-se os dados da coluna, que chamamos de análise vertical, para depois serem analisados os dados das demais colunas, chamada de análise horizontal. Recomendamos que seja aberta uma última linha na massa de dados com o termo CONCLUSÃO no lugar das fontes e as descobertas para cada etapa (cada coluna) anotada na célula correspondente.
Quando a análise da última coluna for terminada, surgirão as etapas procuradas do processo na última linha. Pode acontecer, contudo, que duas ou mais etapas tenham nomes diferentes para a mesma coisa. Por exemplo, podem aparecer “monitoramento”, “acompanhamento” e “verificação” como etapas diferentes. Mas se o cientista considerar que o conteúdo delas é o mesmo, pode fundi-las em uma única e simplificar o processo. O que importa é que todos os procedimentos sejam devidamente registrados e detalhados na metodologia, para permitir que qualquer pessoa em qualquer lugar do mundo utilizando o mesmo procedimento possa chegar ao mesmo resultado. Feita a descoberta, é hora de fazer a representação diagramática para que ela fique visível para quem ler o relatório ou outra comunicação científica.
Recomendamos o uso do fluxograma. Um fluxograma é uma técnica de representação da dinâmica de alguma coisa. Por exemplo, para fazer uma torta de banana, há uma primeira etapa, assim como uma segunda, terceira e demais, até que a última seja executada, que é quando a torta de maçã se materializa. Os fluxogramas são feitos a partir de retângulos, onde se escrevem o número e os nomes das etapas e cada retângulo esteja ligado ao outro por uma seta, que indica sequenciamento. No caso de após uma etapa serem executadas duas ou outras mais, da etapa antecessora sairão tantas setas quantas forem as etapas sucessoras, com cada retângulo dessas etapas sucessoras organizados verticalmente, como se fossem pequenos tijolos. Esses pequenos tijolos serão ligados aos retângulos seguintes com a mesma lógica. O que se deve sempre atentar é que o primeiro e o último retângulo são sempre individuais, uno. Isso quer dizer que todo processo tem sempre um único começo e um único final.
As questões processuais são fundamentais para a geração de inúmeros tipos diferentes de tecnologias. E o motivo não é difícil de entender: é que é através das respostas que criamos para elas que os artefatos podem ser construídos. Essas questões descrevem como as coisas acontecem, qual é o seu passo-a-passo. Se conhecemos cada uma das etapas do processo de ensino de matemática para crianças autistas, basta que se saiba executar cada uma delas para que se possa provocar essa aprendizagem nesse tipo de alunado. E isso fica muito mais facilitado se for criado um aplicado ou software, por exemplo, que oriente esse proceder. Mas para isso é preciso conhecer outros tipos de dados, os funcionais.
(*) Daniel Nascimento-e-Silva, PhD, Professor e Pesquisador do Instituto Federal do Amazonas (IFAM)