Objetivo Geral

O curso visa apresentar os pesquisadores e estudantes ao uso do ATLAS.ti aplicado a uma pesquisa com dados textuais de entrevistas. Serão apresentadas as ferramentas de “nível textual” (Documentos Primários – P-Docs; Códigos - Codes; Citações – Quotations, Anotações – Memos e Redes - Networks). Em seguida, serão apresentadas as principais ferramentas de análise: Word cruncher, Codes-PrimaryDocuments Table, Cooccurence Tools e Query Tool. Por fim, os participantes vão aprender a administrar pesquisas em rede com múltiplas HUs e fazer o merge ao final

Objetivos Específicos

• Apresentar as principais ferramentas de análise: Word cruncher, Codes-PrimaryDocuments Table, Cooccurence Tools e Query Tool
• Aprender a administrar pesquisas em rede com múltiplas HUs e fazer o merge ao final
• Desenvolver análise qualitativa como etapa da pesquisa qualitativa Censo Esporte e Lazer no sistema prisional

Conteúdo Programático

Apresentação do ATLAS.ti 7: Histórico e áreas de aplicação;

• Elementos básicos do ATLAS.ti 7: Unidade Hermenêutica (HU), primary documents (PDocs), codes, quotations, memos, families and networks;

• Visão geral do programa;

• Exercício prático I: criando e salvando uma HU;

• Exercício prático II: criando/adicionando documentos primários;

• ATENÇÃO: trabalhando com nuvens (drive, dropbox, clouds) + ATLAS.ti 7;

• Exercício prático III: criando codes;

• Exercício prático IV: codificando

• Exercício prático V: revisando codificações (unlink and delete);

• Autocoding!

• Criando família de PDOCS e Codes: agrupando, colorindo e organizando;

• Managers: PDOCS, Codes, Quotations e Memos;

• Criando e editando memos e comments;

• Criando e editado links e Networks; ATLAS.ti 7 AVANÇADO: ferramentas de análise

• Word cruncher;

• Codes-Primary-Documents Table;

• Cooccurence Tools;

• Query Tool: operadores e relatórios;

• Exercícios práticos

• Adicionando e organizando os documentos da pesquisa, códigos e famílias;

• Trabalhando em equipe: criandos HU's em branco e merge final;

• “Faço” versus “Não faço”: boas práticas de pesquisa em rede