HIERARQUIAS INSTITUCIONAIS NA PESQUISA EM EDUCAÇÃO CTS NO BRASIL

## HIERARQUIAS INSTITUCIONAIS NA PESQUISA EM EDUCAÇÃO CTS NO BRASIL

## INSTITUTIONAL HIERARCHIES IN RESEARCH IN STS EDUCATION IN BRAZIL

## Thiago Vasconcelos Ribeiro 1 , Aliny Tinoco Santos 2 , Luiz Gonzaga Roversi Genovese 3

1 Colégio Estadual Colemar Natal e Silva/SEDUC-GO; Faculdade Unida de Campinas; Universidade Federal de Goiás/Programa de Pós-Graduação em Educação em Ciências e Matemática, thiago.v.ribeiro@live.com

2 Colégio Estadual João Barbosa Reis/SEDUC-GO, alinytinoco@gmail.com

- 3 Universidade Federal de Goiás/Programa de Pós-Graduação em Educação em Ciências e Matemática/Instituto de Física, luizgenovese@gmail.com

## Resumo

Este trabalho está fundamentado na ideia de que as pesquisas em educação CTS no Brasil formam um espaço particular de produção de conhecimento, denominado de Subcampo Brasileiro de Pesquisa em Educação CTS, um subcampo da pesquisa em educação em ciências no contexto nacional. Foram utilizados como principal fonte de dados as informações divulgadas nos currículos cadastrados na Plataforma Lattes de 150 pesquisadores em educação CTS em atividade no país, disponibilizados no endereço eletrônico do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Desse modo, as informações obtidas foram categorizadas de modo a aprender a estrutura dos capitais científicos acumulados por esses pesquisadores e tratadas por meio de uma análise estatística denominada de Análise de Correspondência Múltipla. Os resultados permitiram identificar as principais propriedades que contribuem para o estabelecimento das atuais hierarquias, associadas a determinadas posições de prestígio e reconhecimento, que impactam a produção do conhecimento sobre a educação CTS no país.

Palavras-chave : Educação CTS, Análise de Correspondência Múltipla, campo científico.

## Abstract

This work is based on the idea that research in STS education in Brazil forms a particular space for the production of knowledge,called the Brazilian Subfield of Research in Education STS, a subfield of science education research in the national context.The main data source was the information disclosed in the curricula registered in the Lattes Platform of 150 researchers in STS education active in the country, available on the website of the National Council for Scientific and Technological Development (CNPq). Thus, the information obtained was categorized in order to learn the structure of the scientific capital accumulated by these researchers and treated through a statistical analysis called Multiple Correspondence Analysis. The results allowed us to identify certain main properties that contribute to the establishment of current hierarchies, associated with certain positions of prestige

and recognition, which impact the production of knowledge about STS education in the country.

Keywords : STS education, Multiple Correspondence Analysis, scientific field.

## Introdução

O presente trabalho fundamenta-se na ideia de que as pesquisas em educação CTS no Brasil constituem um espaço particular de produção de conhecimento, denominado de Subcampo Brasileiro de Pesquisa em Educação CTS - um subcampo científico da pesquisa em educação em ciências no contexto nacional (RIBEIRO, 2015). Um campo científico, segundo Pierre Bourdieu, é um espaço hierarquizado, responsável por estruturar as práticas de seus agentes moldar seus habitus , orientar suas tomadas de posição e direcionar suas estratégias conscientes e inconscientes pelo acúmulo de capital científico - na medida em que é permanentemente construído e renegociado por embates sucessivos pela verdade legitimamente reconhecida (BOURDIEU, 1983; 2004a).

Desse modo, a análise de campo permite objetivar determinadas propriedades que contribuem, em maior ou menor intensidade, para a construção dos agentes em um espaço de relações de semelhança e diferença, de afinidade e divergência que, por fim, se traduzem em relações de proximidade e de distância no campo social. As posições de autoridade e as propriedades que essas posições detém são identificadas por meio da análise da estrutura de distribuição do capital científico, operando-se uma objetivação da dimensão simbólica da produção e reprodução dessa verdade científica particular, isto é, do espaço das relações de força e de sentido, responsáveis por produzir, principalmente, a crença nas pesquisas e as classificações e desclassificações que definem essas mesmas pesquisas em suas formas mais idealizadas.

As análises aqui propostas se diferenciam de outras análises sistemáticas sobre as pesquisas nacionais em educação CTS, tais como as apresentadas em Chrispino et al. (2013), Melo (2017), Toledo (2017) e Albuquerque (2018), na medida em que buscam construir as hierarquias inscritas no espaço de produção desse conhecimento, evidenciando-se elementos que vão além daqueles que são percebidos nas publicações dos pesquisadores. A construção desse quadro analítico pretende, portanto, buscar informações que permitam caracterizar a estrutura do capital científico em suas variadas formas, permitindo identificar as diferentes estratégias empregadas na busca por uma posição mais privilegiada na estrutura das lutas pela verdade científica da pesquisa em educação CTS. Para tanto, são apresentados a seguir os fundamentos teóricos da teoria de campo, desenvolvida por Bourdieu, que dará subsídios para uma discussão mais profunda dos resultados.

## Referencial Teórico

Segundo Bourdieu, um campo é um espaço hierarquizado em que os agentes constroem relações objetivas entre si, de proximidade ou de afastamento, de afinidades ou de oposição, de acordo com as regras e princípios próprios de funcionamento, produzidos, incorporados e mobilizados nas lutas travadas no interior desse espaço, tendo por objetivo alcançar uma posição mais privilegiada nessa estrutura. É um espaço que existe essencialmente por suas diferenças

relativas, que potencializam os conflitos que estruturam as relações ali estabelecidas, ao mesmo tempo em que elas próprias são estruturadas por lutas anteriores e pelas tomadas de posição de seus agentes. O campo científico, assim como o campo artístico, o campo literário ou o campo filosófico, é um espaço responsável pela produção de um bem simbólico específico, dotado de estruturas e propriedades igualmente específicas, cuja dinâmica produz hierarquias baseadas exclusivamente no acúmulo de seus capitais simbólicos (BOURDIEU, 2004a). É nesse espaço de conflitos e investimentos, construído pelo enfrentamento de agentes que detém diferentes recursos e que entram em disputa entre si na busca por conservar ou transformar a estrutura de distribuições de capitais, que a verdade de uma determinada especialidade científica é estabelecida e legitimada. Nesse cenário, os capitais são propriedades específicas, tanto materiais quanto simbólicas, do tipo físico, econômico, cultural ou social, conhecidas e reconhecidas por agentes que possuem as categorias de percepção ajustadas aos princípios do campo e são capazes de lhes atribuir valor. Somente um agente dotado das disposições e categorias de percepção e ação ( habitus ) específicos do campo são capazes de reconhecer e valorizar aquilo que o campo produz e valoriza (BOURDIEU, 2004b). Esses mesmos capitais são responsáveis por caracterizar e diferenciar os agentes, definindo suas posições de forma momentânea e objetiva na estrutura das relações e organizando a distribuição das formas de poder da pesquisa científica.

No campo científico, são dois os principais tipos de capitais valorizados e acumulados pelos agentes: o capital científico específico (atemporal), relacionado a contribuições coletivamente conhecidas e reconhecidas no campo, e o capital científico institucionalizado (temporal), associado à ocupação de cargos administrativos e burocráticos em instituições, comitês, conselhos científicos, dentre outros. (BOURDIEU, 1983). Aqui, a representação da estrutura do campo é organizada em duas dimensões, por meio de análise estatística. Na primeira dimensão, os agentes são analisados de acordo com o volume de capital global acumulado, isto é, considerando-se os dois tipos de capital científico detidos. Na segunda dimensão é analisada a estrutura desse capital, ou seja, diferenciam-se os dois tipos de capital acumulados segundo o peso relativo deles comparado ao capital global.

Uma vez apresentados os principais elementos de caracterização do campo científico empregados nessa pesquisa, são discutidos a seguir na metodologia a forma como os dados do presente trabalho foram construídos e analisados.

## Metodologia

Para realizar a construção de uma representação analítica da estrutura do Subcampo Brasileiro de Pesquisa em Educação CTS , o problema foi delineado na seguinte pergunta: 'Quais são as principais categorias responsáveis por estruturar as hierarquias estabelecidas nas pesquisas em educação CTS no Brasil?'. Foram utilizados como principal fonte de dados as informações divulgadas nos currículos cadastrados na Plataforma Lattes dos pesquisadores em educação CTS em atividade no país, disponibilizados no endereço eletrônico do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) - local em que estão registradas as informações acadêmicas e científicas pelas quais os pesquisadores desejam ser (re)conhecidos.

As buscas na Plataforma Lattes foram realizadas utilizando-se como palavras-chave os termos ' Educação CTS ' e ' Ciência, Tecnologia e Sociedade ', marcando-se as opções 'Assunto (Título ou palavra-chave da produção)' e 'Doutores', sendo este último um importante critério de recorte, sobretudo porque o título de doutor consiste no principal direito de entrada e acesso ao espaço de produção e luta pelo (re)conhecimento e, portanto, constitui a principal censura desse campo científico (BOURDIEU, 1983). Desse levantamento inicial, foram obtidos 1945 currículos que, posteriormente, foram submetidos a uma análise mais criteriosa para selecionar apenas aqueles pesquisadores que de fato atuam no universo das pesquisas em educação CTS. Dentre os critérios empregados, destacam-se a escolha de pesquisadores que atuam na educação em ciências, seja essa atuação realizada por meio de formação acadêmica específica - doutorado, principalmente -, seja por meio de publicações em periódicos científicos cujo foco/escopo abarquem problemas próprios da pesquisa em educação em ciências; e que cite ao menos um dos termos 'CTS', 'CTSA', 'Ciência, Tecnologia, Sociedade' ou 'Ciência, Tecnologia, Sociedade e Ambiente', em uma das seguintes seções: i) Resumo inicial do currículo; ii) Linhas de pesquisa; iii) Projetos de pesquisa; iv) Produção bibliográfica - Artigos completos publicados em periódicos. Ao final desse processo, foi estabelecido o corpus de análise contendo 150 currículos, a serem submetidos aos procedimentos analíticos.

As operações de codificação das informações, procuraram construir classificações significantes ao se apreender as qualidades presentes no currículo de cada pesquisador - em si, uma realidade composta, multidimensional - e decompor todo esse conjunto de informações em várias propriedades específicas e independentes, as categorias de análise, ao qual se verificou sua presença ou ausência nos demais pesquisadores (BOURDIEU, 2020). Ao todo foram construídas 34 categorias que apreenderam a estrutura do capital científico do grupo de pesquisadores selecionados e que foram submetidas aos procedimentos de análise estatística denominados de Análise de Correspondência Múltipla - ACM (LE-ROUX; ROUANET, 2004). O tratamento estatístico foi realizado no software livre R, versão 3.4.4 (R CORE TEAM, 2018), utilizando-se os pacotes FactoMineR , versão 1.39 (LE; JOSSE; HUSSON, 2008), para os cálculos dos parâmetros da ACM e factoextra , versão 1.0.7 (KASSAMBARA, 2017), para a representação gráfica. As análises aqui apresentadas se concentram na discussão de duas categorias específicas, operadoras de distinções relevantes no universo das pesquisas em educação CTS: ' Instituição em que trabalha ' (INSTI); e ' Instituição em que realizou o doutorado ' (DOUTR). Logo, a apresentação e a discussão dos resultados são realizadas a seguir.

## Resultados e Discussões

Na análise gráfica dos dados da ACM, a distância entre os pontos é representativa das semelhanças e diferenças entre indivíduos/variáveis, seja por destacarem as propriedades comuns possuídas pelos pesquisadores que estão mais próximos no subcampo - e que se diferenciam das propriedades daqueles agentes que se encontram mais afastados -, seja por evidenciarem categorias que demarcam determinadas posições no espaço das variáveis. Quando dois indivíduos possuem as mesmas propriedades, a distância entre eles será nula; por sua vez, quanto mais distinta for a posse das propriedades entre eles (chamadas de categorias de desacordo), maior será a distância relativa na nuvem de pontos. Já

para a análise das categorias, a distância entre pontos é representativa da relação de associação (ou não) entre elas: quanto maior a quantidade de indivíduos que possuem simultaneamente duas propriedades específicas, maior será a proximidade dessas propriedades na nuvem de pontos, o que sinaliza que são propriedades características dos indivíduos posicionados naquela região; quanto menor a frequência de uma determinada categoria, ou seja, quanto mais rara for uma dada propriedade, mais distante ela estará do centro da nuvem de pontos (LE-ROUX; ROUANET, 2010).

Figura 1 - Gráfico de correlação entre as categorias e as dimensões principais da ACM.Fonte: Elaboração própria.

<!-- image -->

No gráfico da Figura 1 são apresentados dois eixos principais, um eixo horizontal, identificado por 'Dimensão 1' (Dim1), e um eixo vertical, identificado por 'Dimensão 2' (Dim2), com percentuais de variância de 15,9% e 6% respectivamente. São apresentadas, também, as categorias e a sua correlação com as dimensões analisadas. As categorias diretamente correlacionadas à Dimensão 1 são aquelas que estão mais próximas ao eixo horizontal e mais afastadas da origem; por sua vez, as categorias diretamente correlacionadas à Dimensão 2 são aquelas que estão mais próximas ao eixo vertical e mais afastadas da origem. Agora, se uma determinada categoria está simultaneamente afastada da origem e dos eixos horizontal e vertical, significa que ela está diretamente correlacionada às duas dimensões ao mesmo tempo. Logo, as categorias INSTI e DOUTR, por estarem afastadas dos eixos horizontal e vertical, estão altamente correlacionadas às Dimensões 1 e 2 simultaneamente, o que sinaliza que essas categorias são importantes princípios de diferenciação na estrutura das lutas da pesquisa em educação CTS no país.

Dentre a relação de instituições, destacam-se a Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) com 10 pesquisadores, a Universidade Tecnológica Federal

do Paraná (UTFPR) com 9 pesquisadores, a Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) e a Universidade Federal do Pará (UFPA) com 6 pesquisadores, a Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE), o CEFET/MG, e o Instituto Federal do Espírito Santo (IFES), com 5 pesquisadores cada. Entretanto, um maior quantitativo de pesquisadores em educação CTS somente, não garante que a instituição detenha prestígio nesse campo. O prestígio está diretamente ligado a outras propriedades institucionais - como por exemplo, a categoria DOUTR - e a propriedades individuais carregadas pelos agentes que integram essas mesmas instituições - isto é, se são pesquisadores dominantes ou dominados na estrutura de distribuição de capitais das pesquisas em educação CTS.

Figura 2 - Posição das instituições a que estão vinculados os pesquisadores do Subcampo Brasileiro de Pesquisa em Educação CTS.Fonte: Elaboração própria.

<!-- image -->

A Figura 2 apresenta um quadro parcial do subcampo em questão, em que são indicadas as posições das instituições na representação do campo, de acordo com as posições ocupadas pelos seus respectivos pesquisadores. Nesse quadro, a Dimensão 1 é responsável por demarcar das posições dominantes, mais à esquerda do diagrama, em relação aos dominados, mais a direita. Enquanto os dominantes ocupam posições marcadas pela posse dos capitais mais valorizados, os dominados ocupam posições marcadas quase que pela completa ausência de posses. A Dimensão 2 apreende a estrutura própria desse capital, de modo que as posições mais acima do diagrama são de pesquisadores reconhecidos pelo acúmulo de capital científico puro (atemporal), enquanto as posições mais abaixo do diagrama, são ocupadas por pesquisadores reconhecidos pelo acúmulo de capital científico institucionalizado (social). Observando-se os pontos representativos das instituições, percebe-se que as posições de destaque estão, de fato, pouquíssimo relacionadas à quantidade de pesquisadores que ali atuam. Na Figura 2 estão em posição de destaque instituições como a Universidade Federal de Santa Maria (UFMS), localizada no topo do quadro, à esquerda; e a Universidade Estadual do Oeste do

Paraná (UNIOESTE), localizadas na parte inferior do quadro, também à esquerda (polo dominante do diagrama). Em preto são destacadas as instituições que apresentam a maior quantidade de pesquisadores em educação CTS.

Figura 3 - Posição dos programas de pós-graduação responsáveis pela formação dos pesquisadores do Subcampo Brasileiro de Pesquisa em Educação CTS.Fonte: Elaboração própria.

<!-- image -->

Quanto a outra categoria que possui forte correlação com as Dimensões 1 e 2 simultaneamente, a saber, ' Instituição em que realizou o doutorado ' (DOUTR), também parece ter um peso determinante na posição social ocupada pelos pesquisadores nas hierarquias da pesquisa em educação CTS. O gráfico apresentado na Figura 3 indica as posições das instituições às quais fazem parte os programas de pós-graduação responsáveis por conceder essa valiosa certificação, também de acordo com as posições ocupadas pelos respectivos pesquisadores que detém esses títulos. Analisando em relação a Dimensão 1, que apreende o acúmulo de capital científico global dos agentes, nota-se que as posições dominantes tendem a possuir títulos provenientes de determinadas instituições, dentre as quais se destacam a Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), a Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), a Universidade de São Paulo (USP), a Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), a Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) e a Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Os programas de pós-graduação dessas instituições são reconhecidos pela formação de pesquisadores que possuem relativo prestígio e autoridade no Subcampo Brasileiro de Pesquisa em Educação CTS e, portanto, concedem acesso às posições mais privilegiadas em sua estrutura. Em contrapartida, no outro extremo do subcampo, à direita do diagrama, se opõem a essas instituições os programas de pós-graduação que não são reconhecidos pela formação de pesquisadores dotados de reconhecimento e autoridade científica neste espaço em específico.

## Considerações Finais

- O presente trabalho teve a finalidade de realizar uma objetivação das estruturas responsáveis pela produção das pesquisas em educação CTS no Brasil, apropriando-se do aporte teórico de campo de Pierre Bourdieu, para operar um processo de apreensão e análise dos capitais simbólicos acumulados pelos seus pesquisadores, a fim de elaborar um modelo explicativo aqui denominado de Subcampo Brasileiro de Pesquisa em Educação CTS . Retomando a pergunta de pesquisa inicialmente feita, 'Quais são as principais categorias responsáveis por estruturar as hierarquias estabelecidas nas pesquisas em educação CTS no Brasil?', as análises discutidas permitiram identificar duas propriedades que desempenham importante papel na estrutura das lutas pela verdade no Subcampo Brasileiro de Pesquisa em Educação CTS, a instituição de atuação desse pesquisador, uma relação dominada por universidades públicas, e o programa de pós-graduação em que foi realizado o doutorado.

## Referências

BOURDIEU, P. O Campo Científico. In: ORTIZ, R. (Org.). Pierre Bourdieu . São Paulo: Ática, 1983, p. 122-155.

- \_\_\_\_\_. Os usos sociais da ciência . São Paulo: Editora UNESP, 2004a.

\_\_\_\_\_.

- Para uma Sociologia da Ciência . Lisboa: Edições 70, 2004b.

CHRISPINO, A. et al. A Área CTS no Brasil Vista Como Rede Social: Onde Aprendemos? Ciência &amp; Educação , Bauru, v. 19, n. 2, p. 455-479, 2013.

KASSAMBARA, A. Practical guide to principal component methods in R : Unsupervised Machine Learning. STHDA, 2017.

- LE ROUX, B.; ROUANET, H. Geometric Data Analysis : From Correspondence Analysis to Structured Data Analysis. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 2004.

\_\_\_\_\_.

Multiple Correspondence Analysis . Thousand Oaks: SAGE Publications, 2010.

- LÊ, S.; JOSSE, J.; HUSSON, F. FactoMineR: An R Package for Multivariate Analysis. Journal of Statistical Software , v. 25, n. 1, p. 1-18, 2008.
- MELO, T. B. CTS na Ibero-América e ensino CTS no Brasil : convergências e divergências numa análise da produção científica. Tese (Doutorado em Ciência, Tecnologia e Educação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, CEFET/RJ, Rio de Janeiro, 2017.

R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing . R version 3.4.4. Vienna: R Foundation for Statistical Computing, 2018.

RIBEIRO, T. V. O Subcampo Brasileiro de Pesquisa em Ensino de Ciências CTS (CIÊNCIA-TECNOLOGIA-SOCIEDADE) : um espaço em construção. 2015. 291 f. Dissertação (Mestrado em Educação em Ciências e Matemática) Universidade Federal de Goiás - UFG, Goiânia, 2015.

TOLEDO, C. E. R. Perfil dos estudos CTS no Brasil a partir das teses publicadas nas áreas de ensino e educação . Tese (Doutorado em Ciência, Tecnologia e Educação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca, CEFET/RJ, Rio de Janeiro, 2017.