Esta Tese de Doutorado tem com tema principal o estudo das redes de conhecimento no campo científico, também entendidas como redes sociais, em suas relações internas e no tocante ao uso de fontes de informação. A metodologia de pesquisa se caracterizou sob a perspectiva cognitivista, descritiva, exploratória e qualitativa, realizada por meio de uma pesquisa de campo, baseada na amostragem não probabilística por conveniência com três turmas de alunos. Foram utilizadas matrizes, sociogramas e gráficos de mensuração das propriedades de centralidade e densidade das turmas, além da descrição e compreensão das redes de conhecimento. A metodologia específica foi a de Análise de Redes Sociais (ARS), que possibilitou a análise e avaliação das redes de conhecimento e as fontes de informação. Inicialmente, apresenta um olhar histórico com a finalidade de mostrar a emergência do estudo das redes de conhecimentos nas diferentes áreas do conhecimento e, por conseqüência, no âmbito das ciências. Faz um levantamento teórico acerca do conceito de redes, das redes sociais, das redes de conhecimento, do campo científico na perspectiva de Bourdieu, das fontes de informação e da educação em ciências. A sociedade atual caracteriza-se por ser uma sociedade conectada, uma sociedade em rede, e neste cenário, as iniciativas de entender como essas redes funcionam, como seus fluxos atuam e como as pessoas podem delas se aproveitar para compartilhar e, mesmo construir conhecimento, são mais do que necessárias. Conclui que ainda há um longo caminho a ser trilhado na busca de conhecer melhor como se comportam as redes de conhecimento em ciências e como os processos educativos se inserem para melhor entendê-las e capitalizar seus recursos em prol de uma melhoria do ensino em ciências. / This PhD Thesis is the main theme in the study of knowledge networks in science, also understood as social networks, and in its internal relations regarding the use of information sources. The research methodology was characterized in the cognitive perspective, descriptive, exploratory and qualitative, through a field research based on non-probability convenience sample of three classes of students. Matrices were used, graphics and sociograms for measuring the properties of centrality and density classes, beyond description and understanding of knowledge networks. The specific methodology was the Social Network Analysis (ARS), which allowed the analysis and evaluation of knowledge networks and information sources. Initially, it presents a historical perspective in order to show the emergence of the study of knowledge networks in different areas of knowledge and, consequently, in the context of science.This study does a survey on the theoretical concept of networks, social networks, networks of knowledge, the scientific field in Bourdieu's perspective, the sources of information and science education. Contemporary society is characterized by being a connected society, a network society, and in this scene, the initiatives to understand how these networks work, how their work flows and how people can take advantage of them to share and even build knowledge, are more than necessary. Finally, it concludes that there is still a long way to go in search of better understanding how they behave knowledge networks in science and how educational processes are embedded to better understand them and capitalize on its resources towards a better education in science.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume.ufrgs.br:10183/37041 |
| Date | January 2011 |
| Creators | Teixeira, Maria do Rocio Fontoura |
| Contributors | Souza, Diogo Onofre Gomes de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0021 seconds