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CIAIQ2023 12º Congreso Ibero-Americano en Investigación Cualitativa

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Un equipo de profesionales preparados para apoyar a investigadores académicos y empresas.

Contribución al conocimiento científico, con el apoyo del software webQDA.

Ultimas Noticias

El plazo para enviar resúmenes al 12º Congreso Iberoamericano en Investigación Cualitativa se ha ampliado hasta el 30 de abril. CIAIQ2023 tendrá lugar del 11 al 13 de julio de 2023, en la Escola Superior de Enfermagem de Lisboa (PT) y Online.
Última oportunidad para enviar resúmenes al CIAIQ2022 – hasta el 1 de mayo. El 11º Congreso Iberoamericano de Investigación Cualitativa (CIAIQ2022) tendrá lugar del 12 al 15 de julio de 2022, en la Universidad de A Coruña (España).
New Trends in Qualitative Research ya está disponible en Scientific Electronic Library Online – SciELO, una biblioteca electrónica que cubre una colección seleccionada de revistas científicas.
Las preguntas sobre qué se entiende por conocimiento científico, cómo generarlo y validarlo, así como su finalidad y utilidad, resultan claves en el desarrollo de la investigación en cualquier área. En el campo de las Ciencias Sociales y, particularmente, en el ámbito de la Educación, las respuestas a estas y otras cuestiones relacionadas con los aspectos ontológicos, epistemológicos y metodológicos de la investigación…
La investigación cualitativa se ha beneficiado de un enorme progreso en términos de métodos y técnicas con un uso intensivo de la tecnología. Las exigencias actuales del contexto en el que se produce la investigación obligan cada vez más a los investigadores a dotarse de herramientas digitales que aporten agilidad y eficiencia en sus procesos de investigación.
Um dos principais erros verificados em investigação é a falta de planeamento dos métodos adequados para a análise dos dados. Por exemplo, para se elaborar um instrumento de recolha de dados é necessário ter em atenção as ferramentas que se utilizará para obter os resultados (análise). Analisar dados qualitativos não é uma tarefa isenta de dificuldades, pois o corpus de dados não numérico e não-estruturado é, geralmente, difuso e complexo.