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María Teresa Serrano Gisbert
El trabajo al que corresponde la metodología que se expone pertenece a la línea de la Didáctica de las Ciencias que trata de poner de manifiesto la evolución conceptual de los alumnos en aspectos importantes del aprendizaje de las ciencias. La utilización de la entrevista como principal recurso para la recogida de los datos plantea un doble problema. Primero, el diseño de la misma y segundo, cómo abordar el análisis del gran número de datos que ésta nos proporciona, evitando tanto el extremo de la excesiva simplificación en unas pocas categorías demasiado genéricas, como una pormenorización tediosa y trivial. Se describe la construcción y características de la prueba utilizada para la recogida de datos, que incluye la utilización de las denominadas entrevista-sobre-situaciones y sobre-ejemplos. En relación al análisis se justifica y aplica la estrategia denominada redes sistémicas. Las redes constituyen un lenguaje con una serie de términos y notaciones particulares, que permiten la representación y codificación de grandes cantidades de datos cualitativos de modo significativo y conciso. Tienen, entre otras, la ventaja de facilitar diversos niveles de análisis, ya que se puede determinar con facilidad la situación de cada sujeto en el conjunto de las categorías generadas por toda la muestra, que son además susceptibles de ciertos niveles de cuantificación.
Recent research in Science Education deals with the elicitation of students' cognitive structure related to salient concepts of the science curriculum. These works mainly make use of qualitative methods. Interviews are one of the most popular data gathering instruments but problems come up when dealing with the analysis of the large amount of data generated. This article describes the method used to study the conceptual development of students aged 13-14 related to the human nervous system. Different interview strategies were used (interviews-about-events and interview-about-instances) in combination with students' drawings. The analysis of data was done using systemic networks. This strategy provides an artificiallanguage which enables the representation and codification of data through the use of certain notations and codeso Among others, systemic networks facilitate diferent levels of data analysis making possible the location of each individual in the context of meanings generated by the whole sample.
