QUANDO NÚMEROS NÃO BASTAM: CONSIDERAÇÕES SOBRE A BANALIZAÇÃO DO QUANTITATIVO

Resumo

Este trabalho analisa criticamente a banalização do termo quantitativo na pesquisa em Educação, argumentando que a imprecisão conceitual no uso de categorias metodológicas compromete a validade epistemológica do conhecimento produzido. O objetivo é demonstrar que dados numéricos e estatísticas descritivas, isoladamente, não caracterizam uma pesquisa como quantitativa, sendo necessário o uso rigoroso de técnicas inferenciais e a clareza quanto ao alvo e aos limites da inferência. A abordagem é teórico-conceitual, com aporte em Bourdieu (2004), especialmente na noção de que os conceitos científicos são construções simbólicas em disputa no campo acadêmico, e em Creswell (2010), no que se refere à caracterização de pesquisas quantitativas com base em inferência amostral. À guisa de exemplificação, o texto articula dois núcleos analíticos complementares: (a) a análise discursiva de um diálogo real com um sistema de inteligência artificial generativa, que evidencia padrões de acomodação conceitual e reprodução de consensos metodológicos frágeis; e (b) a leitura crítica de dois artigos acadêmicos recentes, publicados em periódicos qualificados da área, que se autodenominam quali-quantitativos apesar de não apresentarem procedimentos inferenciais ou integração efetiva entre abordagens. A partir desses materiais, o texto diferencia estatística inferencial de inferência válida, discute os limites epistemológicos da generalização e questiona classificações metodológicas que associam automaticamente ausência de generalização populacional à impossibilidade de inferência. Conclui-se que o ensino de Metodologia deve resistir à legitimação superficial conferida por discursos estatísticos e tecnológicos, promovendo uma reancoragem conceitual baseada em critérios explícitos, distinções rigorosas e responsabilidade epistemológica. Ao sustentar tais distinções, o estudo contribui para uma formação metodológica mais crítica e reflexiva, particularmente relevante diante do uso crescente de tecnologias de IA que tendem a reforçar ambiguidades já presentes na literatura educacional.