REVISTA E-PSI
REVISTA ELETRÓNICA DE
PSICOLOGIA, EDUCAÇÃO E SAÚDE
https://www.revistaepsi.com
Ano 4, Volume 1
Junho 2014
Adaptação e Sucesso Académico
no Ensino Superior
Coordenação:
Leandro S. ALMEIDA
Alexandra M. ARAÚJO
Joaquim Armando G. FERREIRA
Pedro Armelim ALMIRO
Catarina MARQUES-COSTA
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A Revista E-Psi é um periódico eletrónico científico português de Acesso Livre com
revisão por pares, que foi criado a 12 de Maio de 2011 por Pedro Armelim Almiro e
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educação e saúde.
Embora este seja um espaço preferencialmente dedicado à divulgação de resultados de
investigações, através da publicação de artigos empíricos, a Revista E-Psi também
publica artigos de revisão teórica, de revisão de estudos, de estudo de caso, ou artigos de
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Although this journal is dedicated to the dissemination of research results through
publication of empirical articles, Revista E-Psi also publishes papers of theoretical
review, meta-analysis, case study, or relevant for reflection papers.
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Índice
Editorial
LEA NDRO S. A LM EIDA, A LEXANDRA M. A RAÚJO, & JOAQUIM ARMANDO G. FERREIRA
...........................................................................................................................................1
Vivências no Ensino Superior e Pe rceções de Desenvolvimento: Dados de um
Estudo com Estudantes do Ensino Superior Politécnico
SOFIA DE LURDES ROSAS DA SILVA, JOA QUIM ARMANDO GOM ES FERREIRA, & ANTÓNIO
GOM ES FERREIRA ……………………………………………………….………………………………5
Sucesso Acadêmico na Educação Supe rior: Contribuições da Psicologia Escolar
CYNTHIA BISINOTO, & CLAISY MA RINHO-ARAÚJO ..........................................................28
Abordagens ao Estudo e Sucesso Académico no Ensino Superior
SANDRA T. VA LA DAS, A LEXANDRA M. A RAÚJO, & LEA NDRO S. A LM EIDA
....................47
Four Machine Learning methods to predict academic achievement of college
students: A comparison study
HUDSON F. GOLINO, & CRISTIANO MAURO A. GOM ES ......................................................68
(…)
(…)
Estratégias de Aprendizagem de Alunos Brasileiros do Ensino Superior:
Considerações sobre Adaptação, Sucesso Acadêmico e Apre ndizage m
Autorregulada
JANETE APA RECIDA DA SILVA MA RINI, & EVELY BORUCHOVITCH ...............................102
Expectativas Universitarias y Predicción del Rendimiento Académico
MANUEL DEAÑO DEAÑO, SONIA A LFONSO GIL, ÁNGELES CONDE RODRÍGUEZ, MAR
GA RCÍA-SEÑORÁ N, & FERNANDO TELLA DO GONZÁ LEZ ................................................127
Envolvime nto acadé mico de estudantes de engenharia: Contributos para a
validação interna e externa de uma escala de avaliação
ALEXANDRA R. COSTA, A LEXANDRA M. A RAÚJO, & LEA NDRO S. A LM EIDA
.................142
Questionário de Perceções Académicas - Expectativas: Contributos para a sua
validação interna e externa
ALEXANDRA M . ARA ÚJO, A LEXANDRA R. COSTA, & LEA NDRO S. A LM EIDA
................156
Editorial
A transição dos estudantes para o Ensino Superior contempla um conjunto de
exigências e desafios académicos e psicossociais que destacamos neste volume temático
da Revista de Psicologia, Educação e Saúde ou Revista E-Psi. Estas exigências e
desafios são sentidos de forma diferente pelos estudantes, fruto da interação entre as
suas caraterísticas pessoais e as especificidades dos seus cursos e instituições. Poderá
mesmo vir a falar-se de perfis de estudantes mais e menos bem preparados para esses
mesmos desafios, e de contextos de ensino superior mais e menos atentos e responsivos
a essa preparação. Com frequência, as caraterísticas de uns e de outros parecem
desencontrar-se, assistindo-se, tal como atualmente se verifica, a uma percentagem
significativa de estudantes que vivencia dificuldades na sua adaptação e que questiona o
seu compromisso e persistência no Ensino Superior (ES). O problema não tinha a
mesma expressão algumas décadas atrás, quando o ES era essencialmente frequentado
por estudantes dos estratos socioculturais mais favorecidos e quando tais alunos tinham
nas suas famílias modelos e recursos de informação e apoio que tinham eles mesmo
experimentado os benefícios académicos, pessoais e sociais da frequência do ensino
superior.
No momento presente, grupos mais alargados de estudantes, em número e
diversidade, acedem ao ES, verificando-se uma grande heterogeneidade das
caraterísticas de acesso e, também, das suas motivações para a formação superior.
Mesmo junto dos chamados alunos tradicionais, isto é, jovens que acedem ao ES na
sequência normal da conclusão do Ensino Secundário e com idades entre os 17-20 anos,
assistimos a uma grande diversidade de percursos académicos anteriores, de estatutos de
identidade, expectativas e competências de estudo, entre outros. Esta diversidade não é,
por norma, atendida por parte das Instituições de Ensino Superior (IES). Contudo, muito
se tem discutido o impacto das caraterísticas da instituição na adaptação dos seus
estudantes, incluindo-se aqui fatores como a sua forma de organização, o clima
institucional, a qualidade e acessibilidade aos seus recursos humanos e serviços, ou a
estrutura curricular dos seus cursos. Neste sentido, o processo de adaptação ao ensino
superior, e de compromisso e permanência dos estudantes, define-se na interação
contínua e dinâmica entre fatores pessoais e contextuais.
Frequentar e ter sucesso no ES ultrapassa a permanência e o êxito escolar,
englobando componentes de desenvolvimento identitário e vocacional, de integração
social, e de uma adesão, ou melhor, vinculação do estudante a normas e valores de um
novo contexto académico. A complexidade dos objetivos do ES amplia-se quando
incorporamos o desenvolvimento psicossocial do estudante em tais objetivos ou quando
falamos da formação destes estudantes para o emprego (ou empregabilidade) e
compromisso com a sua formação contínua. Neste sentido, três grandes áreas de
aprendizagem emergem e devem ser partilhadas na “missão” das IES: (i) os conteúdos
técnicos e científicos associados ao curso frequentado, (ii) as dimensões da identidade e
as tarefas de desenvolvimento que descrevem a passagem da adolescência à idade
adulta, e (iii) as competências transversais que capacitam os alunos para o leque diverso
de responsabilidades e de contextos em que vai ser socialmente chamado a intervir.
Nesta linha, não podemos reduzir o sucesso formativo das IES e o sucesso académico
dos estudantes à qualidade do currículo, à qualidade do ensino-aprendizagem ou ao
sucesso traduzido nas classificações obtidas nas unidades curriculares.
Neste quadro mais abrangente dos objetivos do ensino superior, iniciamos este
volume com um artigo (Artigo 1: SOFIA DE LURDES ROSAS DA SILVA, JOAQUIM A RMANDO GOMES
FERREIRA, & A NTÓNIO GOMES FERREIRA)
sobre o impacto dos ambientes e práticas
académicas na aprendizagem e no desenvolvimento psicossocial dos estudantes no ES.
Este não tem sido o enfoque da investigação nacional e ao abrirmos este volume com
este tema, queremos destacar a sua relevância e a necessidade de uma maior atenção por
parte dos investigadores e das próprias IES. As políticas e as práticas, ou os valores e
cultura institucional, influenciam de forma significativa o desenvolvimento de
competências técnicas, cognitivas e psicossociais por parte dos estudantes, destacandose neste artigo algumas variáveis que moderam tais processos e resultados. Em
particular, são referenciados os ambientes institucionais apoiantes e próximos ao
estudante, as práticas educativas que favorecem a qualidade da relação entre estudantes
e serviços e professores, ou, ainda, um clima institucional que favorece a autonomia e o
envolvimento do estudante na construção do seu percurso de aprendizagem e
desenvolvimento.
Para a qualidade das aprendizagens e do desenvolvimento psicológico muito
podem contribuir serviços de apoio especializado existentes no campus, descrevendo-se
no segundo artigo deste volume os “serviços de psicologia escolar” (Artigo 2: CYNT HIA
BISINOT O, & CLAISY M ARINHO-A RAÚJO).
De um papel tradicional centrado na superação das
dificuldades de definição dos projetos vocacionais, de relacionamento com colegas e
professores, de aprendizagem e de rendimento académico ou de assunção da autonomia
na gestão das responsabilidades quotidianas, entre outras dificuldades vivenciadas por
alguns subgrupos de estudantes, estes serviços orientam-se, hoje, por modelos de
intervenção voltados para a prevenção e promoção do desenvolvimento psicológico,
tendo não só o estudante como alvo, mas toda a comunidade e instituição académica.
Segue-se um conjunto de quatro artigos centrados na análise do impacto de um
conjunto alargado de variáveis psicológicas e educacionais na aprendizagem e no
sucesso académico dos estudantes. Assim, o terceiro artigo to ma as abordagens ao
estudo enquanto recurso cognitivo-motivacional no desenvolvimento académico (Artigo
3: SANDRA T. VALADAS, A LEXANDRA M. A RAÚJO, & LEANDRO S. A LMEIDA); o quarto artigo
combina variáveis cognitivas, metacognitivas e de aprendizagem em mode los de análise
mais complexos numa lógica de predição mais fiável do rendimento académico (Artigo
4: HUDSON F. GOLINO, & CRI ST IANO M AURO A. GOMES); o quinto artigo tem a particularidade
de tomar, como amostra, estudantes que se capacitam para serem futuros professores,
analisando as suas estratégias de aprendizagem e a consciência que têm das mesmas e
sua relevância (Artigo 5: JANET E APARECIDA DA SILVA MARINI, & EVELY BORUCHOVIT CH) e, por
último, o sexto artigo centra-se nas expectativas com que os alunos entram na
Universidade (Artigo 6: MANUEL DEAÑO DEAÑO, SONIA A LFONSO GIL, Á NGELES CONDE
RODRÍGUEZ , M AR GARCÍA-SEÑORÁN, & FERNANDO TELLADO GONZÁLEZ ).
Este volume termina com dois artigos centrados na análise da precisão e validade
(interna e externa) de instrumentos de avaliação com estudantes do ensino superior. O
sétimo artigo (Artigo 7: A LEXANDRA R. COST A, A LEXANDRA M. A RAÚJO, & LEANDRO S. A LMEIDA)
reporta-se a um inventário de avaliação do envolvimento (engagement) e o oitavo artigo
descreve uma escala de avaliação das perceções académicas (expectativas) dos
estudantes (Artigo 8: A LEXANDRA M. A RAÚJO, ALEXANDRA R. COST A, & LEANDRO S. A LMEIDA).
Terminamos, destacando a combinação conseguida de textos reflexivos e
empíricos neste volume. Por outro lado, os artigos que integram este número da Revista
E-Psi têm, como autores, académicos de Portugal, Brasil e Espanha, o que denota um
aproveitamento das respetivas proximidades geográficas e culturais. Finalmente, a
maioria dos artigos reporta-se a estudantes do 1º ano. A investigação na área destaca ser
o grupo de estudantes que mais justifica uma atenção institucional e dos investigadores
aos seus processos de adaptação e sucesso académico, aqui tomados em sentido lato.
Leandro S. Almeida
Universidade do Minho
Alexandra M. Araújo
Universidade do Minho
Joaquim Armando G. Ferreira
Universidade de Coimbra
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Vivências no Ensino Superior e Perceções de Desenvolvimento: Dados de
um Estudo com Estudantes do Ensino Superior Politécnico
SOFIA DE LURDES ROSAS DA SILVA 1 , JOAQUIM ARMANDO GOMES FERREIRA 2 ,
& ANTÓNIO GOMES FERREIRA3
Resumo
A investigação sobre os estudantes do ensino superior tem demonstrado que um conjunto de
vivências académicas e sociais assume um papel de relevo na explicação do desenvolvimento
intelectual, académico e psicossocial do estudante. Tais vivências incluem, de um modo
global, os relacionamentos interpessoais de qualidade com os professores e com o grupo de
pares, não apenas nos contextos académicos como sociais, a existência de ambientes
institucionais intelectualmente estimulantes e apoiantes e a participação ativa do estudante
nas experiências educativas curriculares e extracurriculares que lhe são providenciadas. A
partir de um conjunto de instrumentos construídos para o efeito, o presente estudo procurou
avaliar, junto de uma amostra de conveniência de 576 estudantes de uma unidade orgânica
do Instituto Politécnico de Coimbra, o efeito de um conjunto de variáveis relativas a
vivências académicas e sociais sobre a perceção de ganhos obtidos nos domínios cognitivo,
autonomia e autoconfiança, interpessoal, valores, e competências académicas, controlando
os efeitos do ano e do sexo. Os resultados das regressões múltiplas revelaram que as
variáveis envolvimento académico, estímulo intelectual, perceção de suporte - professores,
perceção de suporte - pares, qualidade da relação pedagógica e participação em atividades
recreativas com os pares foram as que mais poder explicativo apresentaram considerando as
diferentes variáveis de resultado. Face aos resultados obtidos, são apresentadas algumas
1
Escola Superior de Educação de Coimbra, Po rtugal. Centro de Estudos Interdisciplinares do Século XX da
Universidade de Co imbra (CEIS20/UC). E-mail: [email protected].
2
Faculdade de Psicologia e de Ciências da Educação, Universidade de Coimb ra, Portugal. E-mail:
[email protected].
3
Faculdade de Psicologia e de Ciências da Educação, Universidade de Coimbra, Portugal. Centro de Estudos
Interdisciplinares do Século XX da Un iversidade de Coimb ra (CEIS20/UC). E-mail: [email protected].
5
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reflexões e implicações a nível educativo e avançadas algumas propostas de intervenção ao
nível das políticas e práticas educativas institucionais tidas como impulsionadoras de
envolvimento e desenvolvimento do estudante.
Palavras-chave: vivências académicas e sociais; desenvolvimento; estudantes do Ensino
Superior.
Introdução
Os modelos ou teorias do impacto da instituição de ensino superior têm defendido que
as mudanças desenvolvimentais dos estudantes durante os anos que frequentam o ensino
superior não são determinadas apenas por características intrapessoais, mas também e
especialmente pela natureza e intensidade dos estímulos ambientais (Astin, 1985, 1993;
Pascarella, 1985; Weidman, 1989, 2006; Kuh et al., 1991; Kuh, Kinzie, Schuh, Whitt, &
Associates, 2005; Kuh, Kinzie, Buckley, Bridges, & Hayek, 2006; Pascarella & Terenzini,
1991, 2005; Tinto, 1993).
De um modo geral, estas perspetivas teóricas assinalam que a performance dos
estudantes nas diversas dimensões do desenvolvimento pode ser afetada por um conjunto de
variáveis de natureza institucional (ambiente institucional) e de experiências e vivências
académicas (hábitos de estudo, gestão do tempo, preparação para os exames ou trabalhos) e
sociais (que incluem a interação com os pares, professores e outros elementos da instituição).
A este respeito, Tinto (1993) refere que os estudantes entram nas instituições de ensino
superior com um conjunto de características que ajudam a determinar o compromisso inicial
para com os seus objetivos educacionais e para com os objetivos institucionais. O
compromisso aumenta ou diminui na medida em que o estudante se integra nos ambientes
académicos e sociais da sua instituição. Nesta integração intelectual e social assumem-se de
particular relevância as interações dos estudantes com o ambiente institucional,
particularmente com professores e pares.
Outro aspeto presente nestas propostas assinala o papel ativo do estudante, visto como
alguém que constrói o seu próprio percurso de desenvolvimento e aprendizagem, mediante a
sua participação nas atividades académicas e sociais da instituição. Por exemplo, de acordo
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com Astin (1985, 1993), o modo como os estudantes avaliam as suas experiências e
funcionam nos contextos organizacionais relaciona-se com o seu grau de envolvimento.
Assim, a eficácia de qualquer política ou prática educacional ao nível da performance de um
estudante relaciona-se diretamente com a capacidade de estas aumentarem o seu
envolvimento. Também Pascarella (1985) se refere a uma variedade de características que
interatuam para proporcionarem ao estudante situações de estímulo à mudança cognitiva e ao
desenvolvimento académico através de situações académicas e sociais que estimulam o
envolvimento e esforço do estudante.
Outras investigações como as de Kuh et al. (1991, 2005) indicam que a cultura e o
clima organizacional jogam um papel considerável na determinação do envolvimento positivo
dos estudantes na sua instituição. Fatores como uma missão e filosofia consistentes e claras,
ações, programas e espaços físicos que estimulam a interação e o envolvimento, eventos que
socializam os estudantes, e uma variedade de outras políticas e práticas que promovem o
envolvimento, revelam-se fulcrais.
Por outro lado, os estudantes também constroem os seus ambientes a partir das suas
interações com a sua instituição, pelo que o impacto da experiência colegial pode ser visto
como o resultado de um processo de negociação psicológica e social entre esta e os seus
estudantes (Strange, 1996).
Pascarella e Terenzini (1991, 2005) reforçam estas ideias, na revisão exaustiva de
estudos efetuados ao longo de três décadas. Os autores concluem, por um lado, que a
maximização do impacto institucional depende em parte do tipo de instituição que se
frequenta e das experiências/ oportunidades que esta proporciona e, por outro lado, que o
impacto institucional é determinado em grande parte pelo esforço individual e pelo
envolvimento do estudante nas experiências académicas, interpessoais e extracurriculares
oferecidas pela instituição.
A literatura refere que as variáveis contextuais (ambiente institucional, interação com os
professores e com os pares) e as de envolvimento (académico e social) encontram-se
significativamente relacionadas com as perceções de ganhos nos domínios intelectual,
psicossocial e académico, sendo por isso consideradas relevantes na sua explicação.
Adicionalmente refere-se com regularidade ao controlo dos efeitos de outras variáveis como o
sexo e o ano. Por conseguinte, numa tentativa de avançar um pouco na compreensão de tais
contributos, optou-se por fazer uma regressão hierárquica com dois objetivos: determinar que
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percentagem da variância das variáveis dependentes é atribuível a cada variável independente
e averiguar a existência do valor preditivo das variáveis independentes nas variáveis
dependentes.
Metodologia
Amostra
Para o presente estudo, a amostra é constituída por 576 estudantes, do 1.º (N=195), 2.º
(N=187) e 3.º ano (N=194), que frequentavam os diversos cursos de formação inicial em
regime diurno de uma unidade orgânica do Instituto Politécnico de Coimbra. De salientar que
a amostra é maioritariamente do sexo feminino (N=403; 70%) comparativamente com o
masculino (N=173; 30%), reflexo do contexto.
Os estudantes do sexo masculino são mais velhos em média um ano (M=21.57;
DP=3.75) do que os do sexo feminino (M=20.59; DP=2.80), diferença de idades considerada
significativa (t=2.497; p<.05).
Instrumentos
Para avaliar as variáveis do presente estudo utilizaram-se os seguintes questionários
com formato de autorresposta do tipo escala de likert de cinco pontos (Silva, 2012): o
Questionário do Ambiente Institucional (QAI), o Questionário da Interação ProfessorEstudante (QIPE), o Questionário do Envolvimento (QE), o Questionário da Interação com
os Pares (QIP), e para medir a perceção de ganhos, as escalas de Perceção de Competência
Cognitiva (CC), de Autonomia e Autoconfiança (AA), de Competência Interpessoal (CI), de
Valores (V), e de Competências Académicas (CA). A Tabela 1 apresenta-nos uma breve
descrição das dimensões avaliadas pelos instrumentos utilizados.
O estudo exploratório destes instrumentos (cf. Silva, 2012) revelou estruturas fatoriais
com sentido concetual e índices de consistência interna aceitáveis para a maioria dos fatores
(>.70) (Hill & Hill, 2009), conforme valores apresentados na Tabela 1.
8
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Tabela 1 – Descrição dos Instrumentos.
Instrumento
Questionário do
Ambiente
Institucional
(QAI)
Questionário da
Interação
ProfessorEs tudante
(QIPE)
Questionário do
Envol vi mento
(QE)
Questionário da
Interação com os
Pares (QIP)
Dimensões
Descrição

Estímulo
Intelectual
(10 itens)
Sentimento de
Comunidade
(10 itens)
Gestão da Relação
Pedagógica
(10 itens)
Contacto com os
Professores
(10 itens)
Perceção de
Suporte
(6 itens)
Avalia a perceção de estímulo institucional para o
desenvolvimento intelectual, académico e pessoal
do estudante.
.90
Avalia o sentimento de pertença à instituição.
.88
Avalia a perceção dos estudantes relativamente a
comportamentos do professor ao nível da relação
pedagógica.
Avalia os comportamentos de contacto académico
que os estudantes estabelecem co m os
professores.
.90
.87
Avalia a perceção de u m relacionamento de
proximidade e suporte com os professores.
.84
Envolvimento
Académico
(11 itens)
Avalia o envolvimento do estudante nos
contextos da sala e fora da sala de aula, assim
como o seu investimento nas tarefas de
aprendizagem.
.81
Envolvimento em
Atividades
Extracurriculares
(9 itens)
Avalia a part icipação do estudante em in iciat ivas
de caráter extracurricu lar (sociais e recreat ivas/
culturais, associativas ou colegiais).
.78
Perceção de
Suporte (11 itens)
Avalia a perceção de qualidade do
relacionamento co m os pares (a existência de
relacionamentos de proximidade e de apoio em
termos sociais e académicos).
.92
Participação em
Atividades
Recreativas
(4 itens)
Avalia a part icipação do estudante, com os pares,
em atividades de natureza recreativa.
.73
Perceção de
Competência
Cogni ti va (CC)
(9 itens)
Autonomi a e
Autoconfiança
(AA)
(9 itens)
Competência
Interpessoal (CI)
(7 itens)
Val ores (V)
(6 itens)
Competências
Académicas
(CA)
(13 itens)
Avalia a perceção de ganhos ao nível da
competência intelectual de nível superior,
traduzida por níveis de pensamento reflexivo de
maior co mp lexidade.
Avalia a perceção de independência emocional,
de independência instrumental e a autoconfiança
nas suas capacidades.
Avalia a perceção de ganhos ao nível da
competência interpessoal, da tolerância e da
aceitação da diferença.
Avalia a perceção de personalização dos valores e
o sentido de responsabilidade.
Avalia a perceção de ganhos ao nível de um
conjunto de competências académicas
fundamentais (língua materna oral e escrita,
pesquisa e qualidade do trabalho académico) e de
conhecimentos e competências profissionais .
.87
.85
.77
.73
.91
9
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Procedimentos
Os diferentes instrumentos foram administrados em aula, durante os meses de
Novembro e Dezembro de 2011. A colaboração dos estudantes foi voluntária e foram dadas
garantias de confidencialidade.
Resultados
Como referido anteriormente, procurou-se avaliar o efeito de um conjunto de variáveis
relativas a vivências académicas e sociais do estudante sobre a sua perceção de ganhos
obtidos nos domínios intelectual, psicossocial e académico, controla ndo os efeitos do ano e do
sexo, utilizando para tal a técnica da regressão múltipla.
Com base no objetivo proposto fizeram-se entrar, num primeiro bloco, as variáveis sexo
e ano e, num segundo bloco, as variáveis contextuais e de envolvimento.
Assim, tendo como variáveis dependentes a perceção de competência cognitiva,
autonomia e autoconfiança, competências interpessoais, valores e competências académicas,
figuravam no primeiro bloco as variáveis de natureza demográfica, ou seja: o sexo e o ano.
No segundo bloco introduziram-se as variáveis de natureza contextual (estímulo intelectual e
sentimento de comunidade, gestão da relação pedagógica, perceção de suporte - professores,
perceção de suporte - pares), e comportamentos de envolvimento dos estudantes (contacto
com os professores, participação em atividades recreativas com os pares, envolvimento
académico e envolvimento em atividades extracurriculares).
Tendo em conta as nossas variáveis dependentes obtiveram-se, para o cálculo das
equações de regressão, resultados válidos em todas as variáveis em análise 4 . Refira-se que os
modelos satisfazem a homocedasticidade (pois os gráficos dos resíduos não apresentam
tendência crescente ou decrescente), satisfazem a autocorrelação (os valores de DurbinWatson são próximos de 2) e satisfazem a condição de normalidade (verificada com aplicação
do teste K-S à variável resíduos).
4
Para o cálculo das equações de regressão, foram obtidos resultados válidos em todas as variáveis em análise
para u m total de 509 estudantes para a variável co mpetência cognitiva, 546 estud antes para a variável autonomia
e autoconfiança, 554 estudantes para a variável co mpetência interpessoal, 576 estudantes para as variáveis
valores e 556 estudantes para a variável co mpetências académicas.
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Observando os resultados gerais do modelo de regressão proposto, sumariados no
Tabela 2, verifica-se que o primeiro bloco de fatores explica uma percentagem reduzida da
variância
das
variáveis
autoconfiança=0.4%;
dependentes:
competências
competência
cognitiva=1%;
interpessoais=0.8%;
valores=3.6%;
autonomia
e
competências
académicas=0.3%. O segundo bloco explica a maior parte da variância, como se pode
constatar pela observação das mudanças significativas (p<.001) ocorridas em R2 para todas as
variáveis em análise: competência cognitiva – Fch=54.512; autonomia e autoconfiança –
Fch=29.626; competências interpessoais – Fch=45.458; valores – Fch=19.837; competências
académicas – Fch=43.607.
Tabela 2 – Su mário da regressão hierárquica para as variáveis dependentes .
R2
R
R2
F
p
Vari ável
Modelo
Ajustado
R2 ch
Fch
p
Competência
Cogni ti va
1
.099
.010
.006
2.506
.083
.010
2.506
.083
2
.708
.502
.491
45.492
.000
.492
54.514
.000
Autonomi a e
Autoconfiança
1
.059
.004
.000
.962
.383
.004
.962
.383
2
.579
.335
.322
24.497
.000
.332
29.626
.000
Competências
Interpessoais
1
.090
.008
.005
2.251
.106
.008
2.251
.106
2
.659
.435
.423
37.899
.000
.427
45.458
.000
1
.189
.036
.032
10.570
.000
.036
10.570
.000
2
.517
.267
.253
18.720
.000
.232
19.837
.000
1
.050
.003
-.001
.694
.500
.003
.694
.500
2
.652
.425
35.893
.000
.423
43.607
.000
Val ores
Competências
Académicas
.413
Nota: F = valor do F, correspondente a R ; R ch = valor do R da mudança.
2
2
2
Passando à análise do valor preditivo das referidas variáveis, observem-se os
coeficientes de regressão apresentados nas Tabelas 3 a 7.
Efeitos das Vivências do Estudante ao Nível da Competência Cognitiva
Considerando a variável perceção de competência cognitiva observe-se a Tabela 3.
Como é possível verificar, no primeiro bloco, tal como indicavam os valores das medidas de
ajustamento, nenhum dos preditores se revelou estatisticamente significativo, sendo o seu
coeficiente estandardizado bastante reduzido.
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Tabela 3 – Coeficientes de regressão na variável Perceção de Co mpetência Cognit iva.
Modelo
B
β
t
p
Sexo
.688
.082
1.861
.063
Ano
.277
.059
1.338
.181
Sexo
-.576
-.069
-2.020
.044
Ano
.109
.023
.600
.549
Estímu lo Intelectual
.095
.143
2.738
.006
Sentimento de Co munidade
-.098
-.142
-2.963
.003
Gestão da Relação Pedagógica
.044
.063
1.262
.208
Perceção de Suporte - Professores
.165
.185
3.911
.000
Perceção de Suporte - Pares
.056
.103
2.470
.014
Contacto com os Professores
.017
.029
.628
.530
Envolvimento Académico
.325
.467
11.731
.000
Envolvimento em Atividades
Extracurriculares
-.019
-.031
-.703
.482
Participação em Atividades
Recreativas - Pares
.159
.137
2.917
.004
1
2
Nota: A variável dependente é a perceção de competência cognitiva.
No segundo bloco encontram-se 11 preditores estatisticamente significativos que se
podem ordenar por ordem de grandeza do seu valor Beta (β): envolvimento académico
(β=.467; t=11.731, p=.000), perceção de suporte - professores (β=.185; t=3.911, p=.000),
estímulo intelectual (β=.143; t=2.738, p=.006), sentimento de comunidade (β=-.142; t=-2.963,
p=.003), participação em atividades recreativas com os pares (β=.137; t=2.917, p=.004),
perceção de suporte - pares (β=.103; t=2.470, p=.014) e sexo (β=-069; t=-2.020; p=.044).
Uma leitura geral das variáveis independentes, cujo efeito sobre a perceção de ganhos
ao nível da competência cognitiva se apresentou como significativo, permite afirmar que os
indivíduos que mais se envolvem no contexto académico, que mais suporte percecionam por
parte dos professores, que mais consideram a instituição que frequentam intelectualmente
estimulante, que mais participam em atividades recreativas com os pares e que mais apoio
percecionam por parte destes, são aqueles que mais pontuam na dimensão perceção de ganhos
a nível deste outcome. A exceção parece verificar-se para as variáveis independentes
Sentimento de Comunidade e sexo, a apresentarem valores negativos dos coeficientes de
regressão Beta.
12
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Estes resultados revelam-se consistentes com os estudos existentes na literatura. O
quanto o estudante investe no processo de aprendizagem tem sido associado a ganhos no
domínio intelectual (Astin, 1993; Volkwein, Valle, Parmely, Blose, & Zhou 2000; Carini &
Kuh, 2003). O mesmo se aplica à interação com os professores e os pares em que os estudos
indicam que relacionamentos apoiantes com estes dois tipos de agentes socializadores se
associam de modo positivo à perceção de ganhos a nível intelectual (Astin, 1993; Watson &
Kuh, 1996; Huang & Chang, 2004; Cruce, Wolniak, Seifert, & Pascarella, 2006) Os estudos
que avaliam o impacto de ambientes institucionais caracterizados pelo estímulo intelectual
também revelam resultados similares (Kim, 2002; Hu & Kuh, 2003a, 2003b; Clifton, Perry,
Stubs, & Roberts, 2004).
Efeitos das Vivências do Estudante ao Nível da Autonomia e Autoconfiança
Quanto à variável autonomia e autoconfiança observe-se na Tabela 4 que, no primeiro
bloco, o sexo e o ano não se revelaram preditores significativos. No segundo bloco os
preditores que revelaram poder preditivo foram: envolvimento académico (β=.349; t=8.029,
p=.000), perceção de suporte - pares (β=.301; t=6.415, p=.000), sentimento de comunidade
(β=-.144; t=-2.709, p=.007), perceção de suporte - professores (β=.109; t=2.079, p=.038) e
sexo (β=-.092; t=-2.422, p=.016). À semelhança dos dados para a perceção de competência
cognitiva, parece verificar-se um efeito negativo dos preditores sentimento de comunidade e
sexo na autonomia e autoconfiança dos estudantes.
Esta leitura permite afirmar que os indivíduos que obtêm resultados mais elevados nos
preditores envolvimento académico, perceção de suporte pelos pares e perceção de suporte
pelos professores são aqueles que mais pontuam na escala autonomia e autoconfiança. Apesar
de não termos encontrado estudos sobre o efeito do envolvimento académico ao nível deste
outcome, pensamos que seria expectável um efeito positivo, se aos estudantes for solicitada a
resolução de tarefas académicas que impliquem da sua parte trabalho ativo e autónomo,
facilitadores do desenvolvimento da independência emocional e instrumental. Quanto ao
efeito das interações com os professores e os pares, os nossos dados são confirmados por
diversos estudos que indicam que as relações apoiantes com os professores e pares
apresentam um efeito positivo no crescimento da autoconfiança académica (Astin, 1993;
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Plecha, 2002; Szelenyi, 2002; Cotten & Wilson, 2006) e autonomia (Cooper, Healy, &
Simpson, 1994; Taub, 1995).
Tabela 4 – Coeficientes de regressão na variável dependente Autonomia e Autoconfiança.
1
2
Modelo
B
β
t
p
Sexo
.347
.037
.861
.390
Ano
.252
.048
1.118
.264
Sexo
-.866
-.092
-2.422
.016
Ano
.004
.001
.016
.987
Estímu lo Intelectual
.061
.085
1.449
.148
Sentimento de Co munidade
-.108
-.144
-2.709
.007
Gestão da Relação Pedagógica
.013
.016
.295
.768
Perceção de Suporte - Professores
.108
.109
2.079
.038
Perceção de Suporte - Pares
.176
.301
6.415
.000
Contacto com os Professores
-.009
-.013
-.258
.796
Envolvimento Académico
.271
.349
8.029
.000
Envolvimento em Atividades
Extracurriculares
.013
.019
.398
.691
Participação em Atividades
Recreativas - Pares
.030
.024
.448
.655
Efeitos das Vivências do Estudante ao Nível das Competências Interpessoais
Passando à análise dos coeficientes de regressão estandardizados que traduzem o valor
preditivo das variáveis consideradas no modelo para a variável competências interpessoais
(Tabela 5), as variáveis perceção de suporte - pares (β=.371; t=8.928, p=.000), envolvimento
académico (β=.245; t=6.200, p=.000), gestão da relação pedagógica (β=.170; t=3.328,
p=.001) e perceção de suporte - professores (β=.116; t=2.468, p=.014) são as que assumem
maior poder explicativo.
No que diz respeito aos efeitos do envolvimento académico, não encontrámos estudos
que se referissem ao seu impacto ao nível das competências interpessoais. A explicação que
encontramos para os nossos resultados situa-se ao nível da cultura e das práticas da instituição
em análise. No contexto desta instituição em particular, o efeito que o envolvimento
académico apresenta ao nível da perceção de ganhos em competências interpessoais poderá
14
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dever-se em grande parte à prática institucional de atribuir aos estudantes a resolução de
tarefas académicas que implicam o trabalho de grupo. Como o trabalho de grupo é parte
integrante de um número considerável de tarefas académicas, torna-se plausível que o
envolvimento académico esteja ligado ao desenvolvimento de competências interpessoais
(necessárias e presentes ao trabalho em grupo, seja este mais ou menos cooperativo) (Silva,
2012).
Tabela 5 – Coeficientes de regressão na variável dependente Co mpetências Interpessoais.
1
2
Modelo
B
β
t
p
Sexo
.620
.090
2.108
.036
Ano
-.025
-.007
-.154
.878
Sexo
-.135
-.019
-.560
.576
Ano
-.007
-.002
-.046
.963
Estímu lo Intelectual
.015
.027
.512
.609
Sentimento de Co munidade
-.028
-.051
-1.049
.295
Gestão da Relação Pedagógica
.096
.170
3.328
.001
Perceção de Suporte - Professores
.085
.116
2.468
.014
Perceção de Suporte - Pares
.164
.371
8.928
.000
Contacto com os Professores
-.020
-.042
-.907
.365
Envolvimento Académico
.139
.245
6.200
.000
Envolvimento em Atividades
Extracurriculares
-.006
-.012
-.270
.787
Participação em Atividades
Recreativas - Pares
.076
.080
1.700
.090
No que concerne aos efeitos das interações com os pares encontramos estudos que, de
um modo geral, assinalam os efeitos positivos de relacionamentos apoiantes com os
estudantes ao nível de competências como o autoconceito social (Kezar & Moriarty, 2000;
Zhao & Kuh, 2004; Reason, Terenzini, & Domingo, 2007), o desenvolvimento social (Kuh &
Hu, 2001a; Rhodes, 2008), e competências de relacionamento interpessoal (Kuh, 1995;
Martin, 2000; Hurtado, 2001; Antonio, 2004).
Não encontrámos estudos que abordassem os efeitos da interação professor-estudante
nível das competências interpessoais. Porém, os dados apresentados pelo nosso estudo
parecem indicar que o ambiente educativo construído pelos comportamentos e atitudes dos
professores apresenta um efeito positivo ao nível das competências interpessoais. Assume-se
15
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como uma possibilidade que o comportamento e as atitudes interpessoais entre o professor e o
estudante no contexto da sala de aula e fora da sala de aula se constitua num quadro de
referência para o estudante. Relembramos que as aprendizagens se fazem sobretudo a partir
da interação social, seja em contextos formais como as salas de aula, seja em contextos nãoformais ou informais, sejam aprendizagens de natureza académica, sejam de natureza social.
O professor está presente nestes contextos e a sua presença e comportamentos ou atitudes
representa, para além do ethos intelectual como nos referia Tinto (1993) o ethos social
característico da instituição.
Efeitos das Vivências do Estudante ao Nível dos Valores
Para a variável dependente Valores (Tabela 6), constata-se que o envolvimento
académico (β=.418; t=9.429, p=.000), a perceção de suporte - pares (β=.216; t=4.541,
p=.000), e a perceção de suporte - professores (β=.116; t=2.193, p=.029) são as variáveis com
maior poder explicativo. De registar que o efeito das variáveis sexo e ano observado no
primeiro modelo deixou de ser significativo quando introduzido o segundo modelo.
Tabela 6 – Coeficientes de regressão na variável dependente Valores.
1
2
Modelo
B
β
t
p
Sexo
1.120
.167
4.057
.000
Ano
.371
.099
2.407
.016
Sexo
.113
.017
.432
.666
Ano
.151
.040
.911
.363
Estímu lo Intelectual
-.035
-.069
-1.151
.250
Sentimento de Co munidade
-.033
-.063
-1.146
.252
Gestão da Relação Pedagógica
.025
.045
.801
.424
Perceção de Suporte - Professores
.081
.116
2.193
.029
Perceção de Suporte - Pares
.088
.216
4.541
.000
Contacto com os Professores
-.031
-.068
-1.293
.197
Envolvimento Académico
.246
.418
9.429
.000
Envolvimento em Atividades
Extracurriculares
-.029
-.058
-1.188
.235
Participação em Atividades
Recreativas - Pares
-.028
-.031
-.573
.567
16
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Estes resultados parecem apoiar a premissa de que as tarefas académicas que os
estudantes têm que concretizar (acompanhadas de regras e normas) os forçam a adotar valores
que orientam o seu comportamento para o cumprimento das regras valorizadas
institucionalmente (Chickering & Reisser, 1993; Tinto, 1993; Weidman, 1989, 2006). O
suporte proporcionado pelo grupo de pares e pelos professores (que poderá assumir uma
função socializadora orientadora) poderá permitir aos estudantes oportunidades para
desenvolver um conjunto de valores pessoais e para agir de acordo com esses valores.
Efeitos das Vivências do Estudante ao Nível das Competências Académicas
Considerando a variável competências académicas (Tabela 7), constata-se que no
primeiro bloco nenhuma das variáveis se revelou um preditor estatisticamente significativo.
No segundo bloco as variáveis com valor explicativo significativo, ordenadas por ordem de
grandeza do coeficiente de regressão foram: estímulo intelectual (β=.333; t=6.305, p=.000),
envolvimento académico (β=.230; t=5.750, p=.000), gestão da relação pedagógica (β=.170;
t=3.347, p=.001), perceção de suporte - pares (β=.103; t=2.400, p=.017), participação em
atividades recreativas (β=.104; t=2.162, p=.031), sentimento de comunidade (β=-.104;
t=-2.128, p=.034) e ano (β=.099; t=2.467, p=.014). Destacamos a expressividade dos
coeficientes de regressão observados para as variáveis estímulo intelectual e envolvimento
académico, reveladores do seu poder explicativo.
Estes resultados assemelham-se aos obtidos com outros estudos. Por exemplo,
investigações sobre o impacto do ambiente institucional caracterizado pelo estímulo
intelectual indicam efeitos positivos ao nível do rendimento académico ou aquisição de
competências académicas (Kuh & Vesper, 1992 ; Kuh, Pace, & Vesper, 1997; Astin, 1993;
Clifton et al., 2004). Os estudos sobre o envolvimento académico apontam resultados muito
semelhantes (Kuh et al., 1991; Kuh & Hu, 2003; Astin, 1993; Bray, Pascarella, & Pierson,
2004; Pascarella & Terenzini, 2005; Elias, 2005; Reason, Terenzini, & Domingo, 2005;
Heikillä & Lonka, 2006; Nonis & Hudson, 2010; Mehta, Newbold, & O'Rourke, 2011). No
que concerne aos aspetos relativos à qualidade da gestão da relação pedagógica, os estudos
apontam no mesmo sentido. Comportamentos pedagógicos e científicos de qualidade por
parte do professor (como organizar e preparar as aulas, disponibilizar apoio, dar feedback, ser
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claro na apresentação de conteúdos, competência científica, etc.) demonstraram apresentar
efeitos positivos ao nível da aquisição de conhecimentos e competências académicas
(Pascarella & Terenzini, 2005; Umbach & Wawrzynski, 2005; Reason, Terenzini, &
Domingo, 2007) e envolvimento nas tarefas de estudo (Bryson & Hand, 2007; Mearns,
Meyer, & Bharadwaj, 2007).
Tabela 7 – Coeficientes de regressão na variável dependente de perceção de Competências Académicas.
Modelo
B
β
t
p
Sexo
.695
.049
1.141
.254
Ano
.119
.015
.351
.726
Sexo
-.805
-.057
-1.608
.108
Ano
.783
.099
2.467
.014
Estímu lo Intelectual
.374
.333
6.305
.000
Sentimento de Co munidade
-.120
-.104
-2.128
.034
Gestão da Relação Pedagógica
.199
.170
3.347
.001
Perceção de Suporte - Professores
.087
.058
1.214
.225
Perceção de Suporte - Pares
.090
.103
2.400
.017
Contacto com os Professores
.017
.017
.367
.713
Envolvimento Académico
.266
.230
5.750
.000
Envolvimento em Atividades
Extracurriculares
.029
.027
.612
.541
Participação em Atividades
Recreativas - Pares
.201
.104
2.162
.031
1
2
Estudos de natureza qualitativa também destacam como fatores importantes para um
ensino de qualidade as competências pedagógicas, tais como o apoio, o interesse pelo
estudante, a clareza, o feedback, competências verbais e de ensino, entre outros (Opkala &
Ellis, 2005; Onwuegbuzie, Witcher, Collins, Filer, Wiedmaier, & Moore, 2007; Helterbran,
2008; Strage, 2008; Zepke, Leach, & Butler, 2009), e as competências científicas ou o
domínio de conteúdos (Opkala & Ellis, 2005; Onwuegbuzie et al., 2007; Helterbran, 2008;
Strage, 2008).
As dimensões de interação com os pares (perceção de suporte e participação em
atividades recreativas) também revelaram valor preditivo ao nível da aquisição de
competências académicas. Também neste caso os estudos têm assinalado o efeito positivo do
grupo de pares (Kuh et al., 1991; Astin, 1993; Whitt et al., 1999; Hu & Kuh, 2003;
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Dapremont, 2011). De acordo com Kuh e Hu (2003a), a qualidade das relações com os pares
afeta os resultados de aprendizagem através do envolvimento, isto é, os estudantes investem
mais nas tarefas académicas quando percebem que os relacionamentos com os pares são mais
apoiantes e próximos. Dapremont (2011) chega a resultados semelhantes.
Adicionalmente, os estudos também se reportam ao efeito do ano, indicando que os
estudantes mais velhos e de anos mais avançados percecionam mais ganhos académicos com
a experiência colegial (Pascarella & Terenzini, 2005).
Para finalizar, a análise da regressão múltipla revelou para o preditor sentimento de
comunidade um coeficiente de regressão Beta negativo. Este efeito negativo, algo inesperado,
também se observou ao nível de outras duas variáveis de resultado: perceção de competência
cognitiva (cf. Tabela 2) e autonomia e autoconfiança (cf. Tabela 3). De facto, seria expectável
um efeito positivo, uma vez que o sentimento de comunidade implica um forte sentimento de
filiação e compromisso para com a comunidade (Tinto, 1993), tendo sido positivamente
associado a níveis mais elevados de envolvimento do estudante (Lounsbury & De Nui, 1996;
De Nui, 2003).
A explicação lógica que se nos ocorre prende-se com o facto de um ambiente
excessivamente apoiante ou superprotetor também se poder revelar negativo, no sentido de
que não enfrentando os desafios que são colocados, os estudantes podem-se sentir-se
demasiado confortáveis e pouco disponíveis a responder a desafios que criem situações de
crise ou momentos críticos de crescimento, que por norma implicam novas resoluções ou
formas de pensar. Embora Sanford (1962) colocasse a tónica na importância de colocar aos
estudantes desafios adequados, acompanhados de provisões de suporte, já Chickering e
Reisser (1993) alertavam para a necessidade do equilíbrio entre os mecanismos de desafio e
os de suporte.
Discussão
O presente estudo procurou averiguar o valor preditivo de variáveis de natureza
contextual, do envolvimento do estudante e de variáveis demográficas num conjunto de
variáveis de resultado: competência cognitiva, autonomia e autoconfiança, competência
interpessoal, valores, autocontrolo e competência académica.
19
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Em relação às variáveis de resultado consideradas, os coeficientes de regressão
indicaram que as variáveis contextuais e de envolvimento apresentam mais valor preditivo do
que as variáveis demográficas, traduzido pela grandeza dos coeficientes B e Beta. A exceção
verificou-se para a variável autocontrolo em que apenas o sexo mostrou valor preditivo.
Estes dados tornam claro que as instituições de ensino superior devem promover o
envolvimento do estudante e o seu desenvolvimento académico e psicossocial através de um
processo que integre a adoção de políticas, práticas e atividades educativas que a investigação
tem revelado promissoras e eficazes.
Analisando a questão do ponto de vista da qualidade educativa das instituições, a
investigação demonstra que o que realmente importa e apresenta impacto é a natureza das
experiências que os estudantes vivenciam depois de entrarem na instituição (Pascarella &
Terenzini, 1991, 2005; Tinto, 1993). A revisão da investigação existente no domínio permitenos identificar um grupo de fatores considerados críticos: o envolvimento do estudante no
sistema académico e social da instituição, a natureza e frequência do contacto dos estudantes
com professores e pares, currículos assentes na interdisciplinaridade, pedagogias que
estimulam o envolvimento ativo dos estudantes na aprendizagem e que promovem a aplicação
das aprendizagens em contextos reais e significativos, ambientes institucionais que encorajam
o estudo e a exploração intelectual e pessoal. Tal apresenta implicações ao nível da
organização dos ambientes académicos e sociais, que passamos a descrever.
Acesso implica também sucesso no percurso. Neste ponto, consideramos que as
políticas educativas devem assegurar o acesso de todos os estudantes a todas as oportunidades
e benefícios da educação superior:
(1) apoio financeiro suficiente que permita aos estudantes a sua participação nos sistemas
académicos e sociais da instituição escolhida através de bolsas de estudo e alojamento, e
de programas institucionais que permitam trabalhos em part-time para estudantes
carenciados;
(2) serviços e programas que apoiem os estudantes menos preparados na transição bemsucedida para o ensino superior, como por exemplo, seminários de acolhimento, tutoria
dos novos estudantes, cursos de curta duração que visem a aquisição de competências
académicas fundamentais;
(3) que as instituições sejam incentivadas e apoiadas a adotar práticas curriculares e de
ensino/ aprendizagem que a investigação comprova aumentarem o envolvimento, a
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aprendizagem, a mudança e o desenvolvimento educativo do estudante no sentido dos
objetivos desejados, como, por exemplo, o recurso a metodologias ativas, de resolução de
problemas, colaborativas e reflexivas.
A respeito dos métodos pedagógicos, as investigações têm destacado que a
aprendizagem é potenciada por oportunidades de envolvimento ativo e de participação.
Abordagens pedagógicas ativas, colaborativas, cooperativas e construtivistas, tais como,
trabalhos de grupo dentro e fora da sala de aula, tutoria de pares, avaliação entre pares,
comunidades de aprendizagem, programas e tarefas de ligação à comunidade e à prática,
técnicas de avaliação mais reflexivas, revelam-se ferramentas poderosas ao serviço de uma
aprendizagem bem-sucedida, na medida em que estimulam o contacto com professores, com
estudantes e com novas ideias, que por sua vez desafiam crenças e conduzem a mais
aprendizagem.
As interações significativas entre professores e estudantes também são muito
importantes. A qualidade do contacto entre professores e estudantes e o feedback assumem-se
como particularmente relevantes para o sucesso académico e social do estudante. Procurar
discutir ideias com o estudante, falar sobre os cursos e a carreira, dar feedback em tempo útil
sobre os trabalhos académicos, pedir a colaboração ou envolver os estudantes noutras
atividades como a investigação ou organização de eventos científicos ou culturais, estimular
os estudantes a contactar os professores, disponibilizar-se para um atendimento mais
personalizado, manifestar comportamentos que comunicam o seu interesse pelo estudante,
preocupar-se com a qualidade das tarefas de ensino que organiza, propor aos estudantes a
realização de tarefas académicas significativas, são exemplos de comportamentos que podem
contribuir para interações significativas.
Um ambiente intelectualmente desafiante pode ser estimulado através de um conjunto
de práticas educativas, tais como oportunidades de participação em atividades académicas e
sociais significativas para os estudantes, investimento na qualidade dos processos de ensino,
recursos necessários ao sucesso académico como, por exemplo, uma biblioteca bem
apetrechada. Um ambiente desafiante deverá ser acompanhado por igual dose de suporte, em
particular o desenvolvimento de relacionamentos de qualidade com os professores e os pares
(através de oportunidades que impliquem interações significativas e apoiantes com
professores e pares nos contextos académicos e sociais).
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Como é possível verificar com este e muitos outros estudos, práticas institucionais
percecionadas como intelectualmente estimulantes e apoiantes assim como o envolvimento
dos estudantes em atividades educativas enriquecedoras e envolventes aumentam as
possibilidades destes adquirirem e desenvolverem competências intelectuais, psicossociais e
académicas. O desafio das instituições passa por efetivamente tornar estas práticas e
atividades educativas enriquecedoras e envolventes numa realidade para todos os estudantes.
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Life Experiences in Higher Education and Perceptions of Development: Data from a
Study with Students of the Polytechnic Higher Education
Abstract
Research has shown that college students participation in a number of academic and social
experiences play an important role in explaining their intellectual, academic and
psychosocial development. These experiences include aspects such as the quality of
interpersonal relationships with teachers and peers in academic and social contexts;
supportive and intellectually stimulating institutional environments and students’ active
participation in curricular and extracurricular educational experiences, as provided by the
educational institution. The purpose of this study was to assess the effect of students’
academic and social experiences on the perception of intellectual gains, autonomy and selfconfidence, interpersonal relationships, values, and academic skills, controlling the effects of
year and sex. To accomplish this goal, several instruments were designed and administered to
a sample of 576 students from one of the Polytechnic Institute of Coimbra colleges.
Considering the different outcome variables, multiple regression results revealed that
students’ academic involvement, perceptions of institutional intellectual stimulation,
perception of teachers’ support, perception of peers’ support, quality of pedagogical
relationships and students’ participation in recreational activities with peers presented the
most explanatory power. In the light of our results, some reflections and implications for
educational level are presented and intervention proposals seen as enhancers of students’
engagement and development are brought to discussion, at the level of institutional
educational policy and practices.
Keywords: academic and social experiences; development; Higher Education students.
Como citar este artigo: Silva, S., Ferreira, J.A., & Ferreira, A.G. (2014). Vivências no ensino superior e
perceções de desenvolvimento: Dados de um estudo com estudantes do ensino superior politécnico. Revista
E-Psi, 4(1), 5-27.
Received : November 6, 2013
Rev ision received : March 10, 2014
Accepted: April 3, 2014
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Sucesso Acadêmico na Educação Superior: Contribuições da Psicologia
Escolar
CYNTHIA BISINOTO 1 , & CLAISY MARINHO-ARAÚJO 2
Resumo
À Educação Superior têm sido atribuídas expectativas crescentes quanto ao desenvolvimento
social, econômico e cultural das nações, sendo-lhe destinada a responsabilidade por
possibilitar uma formação profissional de qualidade pautada em forte compromisso ético e
social. Nessa perspetiva, os serviços de apoio psicológico existentes nas Instituições de
Educação Superior têm buscado contribuir para uma formação que atenda à necessidade de
preparar profissionais competentes e, também, conscientes de seu papel transformador diante
da realidade em que vivem. Levando em consideração a multiplicidade de fatores –
individuais, institucionais, ideológicos, político-sociais, entre outros – implicados nos
processos educativos, os psicólogos escolares implicados nesses serviços têm orientado a sua
intervenção para a conscientização dos agentes educacionais acerca de seus papéis e
responsabilidades na construção de uma cultura de sucesso.
Neste trabalho são apresentados alguns modelos de intervenção psicológica que buscam
apoiar a construção da referida cultura. A contribuição da Psicologia Escolar na Educação
Superior vem se ampliando por meio de ações preventivas, institucionais e de larga
abrangência.
Palavras-chave: sucesso escolar; Ensino Superior; serviços de apoio psicológico; atuação
institucional; adaptação acadêmica.
1
2
Universidade de Brasília, Brasil. E-mail: [email protected].
Instituto de Psicologia da Universidade de Brasília, Brasil. E-mail: [email protected].
28
Introdução
Nas últimas décadas, o interesse pelo (in)sucesso dos estudantes da Educação Superior
tem sido crescente, impulsionando investigações acerca dos diversos fatores que o
influenciam. Indiscutivelmente, o amplo e intenso processo de democratização do acesso à
educação em nível superior está entre os principais motivos que justificam este interesse.
Mundialmente, o número de estudantes a ingressar em cursos superiores multiplicou-se seis
vezes entre os anos de 1960 e 1995, passando de 13 a 82 milhões (UNESCO – United Nations
Educational, Scientific and Cultural Organization, Organização das Nações Unidas para a
Educação, a Ciência e a Cultura, 1998) e tendo chegado a mais de 150 milhões de estudantes
na Educação Superior em 2007 (UNESCO, 2010). Em Portugal, de 82 140 inscritos em
1996/1997, passaram a 397 337 nos anos 2011/2012 (GPEARI – Gabinete de Planeamento,
Estratégia, Avaliação e Relações Internacionais, 2012). No Brasil, enquanto em 1997
registravam-se 1 945 615 matrículas de estudantes nos cursos de graduação (INEP – Instituto
Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira, 1997), em 2012 tais números
cresceram para 7 037 688, segundo dados do Censo da Educação Superior (INEP, 2013). No
tocante ao número de Instituições de Educação Superior (IES), em 1997 havia 900
instituições, das quais 689 eram particulares e 211 públicas; atualmente o sistema é composto
por 2 416 IES, das quais 2 112 são privadas (87%) e 304 são públicas (13%), ofertando ao
todo 31 866 cursos.
Ao analisar a massificação e a democratização da Educação Superior no Brasil e em
Portugal, L. Almeida, Marinho-Araújo, Amaral e Dias (2012) reconhecem que a expansão foi
necessária; contudo, não é suficiente para garantir a democratização desejada, sendo
indispensável prever mudanças estruturais e funcionais que garantam um processo de
crescimento da Educação Superior com qualidade e equidade social. A expansão quantitativa
da Educação Superior não pode se limitar à ampliação de oportunidades de acesso. A
permanência bem-sucedida e com qualidade, especialmente dos jovens tradicionalmente
desassistidos, impõe políticas, programas e serviços que efetivamente garantam condições de
acesso, permanência e conclusão dos cursos (Dias Sobrinho, 2010, 2013; Leite, 2010; Lima,
2010, 2012).
É evidente que o crescimento da Educação Superior tem trazido uma série de desafios
decorrentes da expansão do sistema, da diversificação da natureza administrativa das IES,
bem como mudanças relacionadas ao corpo discente e docente e às práticas pedagógicas.
Entre estas se pode mencionar a maior diferenciação do público que ingressa nos cursos
29
superiores em termos de características pessoais, socioeconômicas, motivações e expectativas;
a crescente necessidade de medidas políticas e institucionais de promoção do sucesso
acadêmico; a preocupação com a qualificação do corpo docente; a necessidade de inovações
curriculares e pedagógicas; entre outras (Polidori, 2000; Dias Sobrinho, 2003, 2005, 2008;
Magalhães, 2004; Sguissardi, 2004, 2005; CNE – Conselho Nacional de Educação, 2004;
Amaral & Magalhães, 2007; Sordi & Ludke, 2009).
Em meio a este cenário de múltiplos desafios, as questões relativas à promoção do
sucesso acadêmico têm adquirido relevância especial com investigações relativas aos fatores
que o influenciam (Santiago, Tavares, Taveira, Lencastre, & Gonçalves, 2001; L. Almeida,
Guisande, Soares, & Saavedra, 2006; L. Almeida, 2007; L. Almeida, Soares, Guisande, &
Paisana, 2007; L. Almeida & Vieira, 2008; Martins, 2009; Vasconcelos, L. Almeida, &
Monteiro, 2009). De maneira geral, o sucesso acadêmico tem sido compreendido a partir da
integração complexa de um conjunto de fatores, configurando-se como um processo
multideterminado e que resulta das ações de toda a comunidade acadêmica (estudantes,
professores, gestores, técnicos e funcionários).
Consoante a esse entendimento, a atuação da Psicologia Escolar na Educação Superior
tem-se direcionado para a promoção dos processos de aprendizagem e de desenvolvimento
individuais e, também, coletivos e institucionais que corroboram para a construção de uma
cultura de sucesso (Marinho-Araújo, 2009; Bisinoto & Marinho-Araújo, 2011, 2014;
Bisinoto, Marinho-Araújo, & L. Almeida, 2011; Oliveira, 2011). Amparado nesse
entendimento, o psicólogo escolar é um dos atores da comunidade acadêmica que tem
compromisso com a construção do sucesso acadêmico nas IES.
Nesta direção, uma das medidas criadas pelas instituições têm sido os Serviços de
Apoio Psicológico que se constituem com objetivo s de favorecer o processo de adaptação à
Educação Superior, potencializar o desenvolvimento e a formação global dos alunos ao longo
da trajetória acadêmica, bem como sua inserção no mercado de trabalho. A atuação dos
psicólogos nestes serviços está essencialmente vinculada à promoção do sucesso acadêmico
por meio do incentivo ao desenvolvimento de suas inúmeras potencialidades enquanto
pessoas e estudantes (Gonçalves & Cruz, 1988; Bisinoto & Marinho-Araújo, 2011, 2014;
Bisinoto et al., 2011; Oliveira, 2011). Para além de eliminar obstáculos à apropriação do
conhecimento científico que resultem em rendimento satisfatório nas avaliações formais de
aprendizagem, as IES, por meio destes Serviços de Apoio, têm-se comprometido com o
desenvolvimento de competências variadas que levem os alunos a terem sucesso na vida. Os
Serviços buscam colaborar com a formação de cidadãos comprometidos com os problemas da
30
sociedade atual, bem como de profissionais que tenham uma visão crítica do mundo e que
pensem em como transformá- lo por meio de seu trabalho.
Com o objetivo de apontar contribuições da Psicologia Escolar à promoção do sucesso
acadêmico na Educação Superior, este trabalho apresenta alguns modelos de intervenções
psicológicas que têm sido propostos para as IES. Para cumprir este objetivo, inicia-se com
uma reflexão acerca do papel social e das responsabilidades da Educação Superior no atual
cenário sociopolítico, seguida por uma incursão na temática do sucesso acadêmico que
evidencia a influência de diversos fatores envolvidos em sua configuração. Por fim, são
apresentados e discutidos alguns modelos de atuação propostos para os Serviços de Apoio
Psicológico que buscam contribuir para a promoção do sucesso acadêmico.
Função Social da Educação Superior na Conte mporaneidade
O processo educativo que circula no interior das IES integra a perspetiva do ensino e
das aprendizagens de conhecimentos e também a perspetiva social, política, econômica, ética
e cultural que perpassa permanentemente a vida em sociedade e a atuação profissional. Dessa
maneira, o esforço da Educação Superior incide no desenvolvimento da competência
profissional e na formação cidadã de seus estudantes, enfatizando um profundo compromisso
ético e político com o desenvolvimento e a conscientização de sujeitos responsáveis e críticos
acerca das questões relevantes relacionadas à área social, econômica e cultural do seu
contexto (Dias Sobrinho, 2004; Marinho-Araújo, 2009; Bisinoto & Marinho-Araújo, 2014).
O conhecimento científico, artístico e cultural que é amplamente partilhado dentro das
IES são mediadores do processo de aprendizagem e de desenvolvimento humano, assim como
também o são as vivências pessoais, as relações interpessoais, os saberes apropriados, as
posturas éticas partilhadas. As muitas e diferentes relações com as pessoas, com os objetos,
com os conhecimentos e saberes, com as experiências concretas e subjetivas que transcorrem
na Educação Superior configuram-se como oportunidades de aprendizagem que mediam as
funções psicológicas superiores dos sujeitos adultos que frequentam esse espaço, seja como
estudantes ou como profissionais (Marinho-Araújo, 2009; Oliveira, 2011; Bisinoto &
Marinho-Araújo, 2014).
A gênese dos processos psicológicos superiores está alicerçada nas interlocuções e
trocas subjetivas que acontecem nas relações acadêmicas, profissionais e sociais. Funções
novas e mais complexas na constituição psicológica dos sujeitos surgem em virtude da
natureza das experiências sociais nas quais estão inseridos. Assim, ao mesmo tempo em que a
31
formação em nível superior tem a responsabilidade de transmitir a cultura e o conhecimento
historicamente acumulado e habilitar os futuros profissionais, ela também tem a função de
despertar potencialidades, incentivar maneiras diferentes de interpretar e agir sobre o mundo,
incitar o desenvolvimento de formas criativas e inovadoras de transformar a realidade
(Oliveira, 2011).
O sentido da preparação profissional que transcorre nas diversas instituições superiores
é o de formar profissionais suficientemente competentes, criativos e inovadores que tenham
condições de analisar criticamente a engrenagem socioeconômica, questioná- la e transformála. Conforme ressalta Goergen (2008, p.811), as IES estão «encarregadas de gerar e difundir
os conhecimentos e formar profissionais-cidadãos capazes de liderar, nos campos de sua
atuação, o processo de transformação social». Nesse sentido, a função da Educação Superior
não se restringe ao tempo curricular e ao espaço físico da universidade, muito pelo contrário,
estende-se ao longo da vida das pessoas e nos diferentes contextos que participam.
A produção do conhecimento e o desenvolvimento da nação baseados na formação
cidadã, na qualidade de vida da população, na justiça social e na diminuição das
desigualdades são os objetivos atribuídos à educação em nível superior. A Educação Superior
é, simultaneamente, responsável pelo desenvolvimento da ciência, dos profissionais e de
cidadãos (Severino, 2000; Magalhães, 2004; Dias Sobrinho, 2005, 2008; Goergen, 2005,
2008).
Ao assumir que o compromisso fundamental da Educação Superior é com a produção
de conhecimento e a preparação de profissionais e cidadãos, reconhece-se que ela tem o
desafio de equilibrar duas dimensões da formação – a competência técnica e a consciência
ética –, de maneira a contribuir para o pleno desenvolvimento dos estudantes, sua preparação
para o exercício da cidadania e qualificação para o trabalho. Coadunando-se com esse
compromisso, as intervenções psicológicas que ocorrem no contexto educativo têm como
meta trabalhar pelo desenvolvimento das potencialidades dos sujeitos e, nesta perspetiva, a
noção de sucesso acadêmico que orienta a prática em Psicologia Escolar não mais se sustenta
na superação de problemas e dificuldades encontrados no percurso formativo ; pelo contrário,
pressupõe o incentivo ao desenvolvimento das inúmeras potencialidades dos sujeitos.
O Sucesso Acadêmico como Fenômeno Complexo e Multideterminado
Os vários fatores envolvidos no sucesso acadêmico podem ser organizados em dois
grandes grupos: aqueles relacionados à instituição e os relacionados ao sujeito. Entre os
32
primeiros, incluem-se as formas de organização e gestão das IES, a infraestrutura, os serviços
de apoio disponibilizados aos estudantes, as atividades pedagógicas e extracurriculares, bem
como as políticas educativas e as ideologias que perpassam todo o processo de formação e
têm influência nas trajetórias dos estudantes.
O curso em que o estudante ingressa e a entrada em um curso de primeira opção
também têm demonstrado que são variáveis relevantes que influenciam a adaptação do aluno
à universidade (Soares, L. Almeida, Diniz, & Guisande, 2006). Ainda no âmbito dos fatores
institucionais, as práticas pedagógicas, a organização curricular, o material de apoio, a
competência dos docentes, bem como a sua preparação científica e a preparação pedagógica,
desempenham papel relevante no sucesso acadêmico.
Entre os fatores relacionados ao sujeito incluem-se questões relativas à transição para a
Educação Superior, fatores contextuais e individuais. A transição da Educação Básica para a
Educação Superior envolve vários fatores associados à necessidade do jovem adulto dar conta
de tarefas de desenvolvimento inerentes a esta etapa do ciclo de vida (Dias, 2001, 2006; Seco,
Casimiro, Pereira, Dias, & Custódio, 2005) e às mudanças que surgem neste novo contexto.
Os alunos ingressantes têm sido alvo de grande interesse por se tratar de um momento de
transição extremamente desafiador que requer um amplo conjunto de adaptações relacionadas
a diferentes áreas do desenvolvimento – pessoal, social, relacional e profissional,
nomeadamente (Soares, 2003; Vasconcelos, L. Almeida, & Monteiro, 2005; Tavares, Justino,
& Amaral, 2008). Neste contexto desafiador, as expectativas que o novo aluno traz adquirem
grande relevância, mobilizando de forma e intensidade variadas cada estudante para a
aprendizagem e a realização acadêmica (L. Almeida et al., 2006; L. Almeida, 2007).
Esta transição é acompanhada por expectativas relacionadas ao seu desempenho e pela
realidade acadêmica e social que vivenciará. As expectativas que os estudantes apresentam ao
ingressarem na universidade e as suas vivências influenciam a satisfação sentida e constitui-se
como fator de grande impacto no (in)sucesso do estudante (Soares, 2003; L. Almeida, 2007;
L. Almeida, Guisande, & Paisana, 2012; Alves, Gonçalves, & L. Almeida, 2012; Costa,
Araújo, Gonçalves, & L. Almeida, 2013). Já os fatores contextuais correspondem a condições
socioeconômicas, culturais, de gênero e de idade. Por fim, os fatores individuais dizem
respeito às variáveis cognitivas, de funcionamento psicológico e de relação interpessoal que
os estudantes trazem consigo para a IE. Evidencia-se, portanto, que o sucesso acadêmico
engloba fatores que estão para além do desempenho dos alunos, configurando-se muito mais
como um processo complexo e multideterminado, resultante do coletivo da comunidade
33
acadêmica (estudantes, professores, gestores, técnicos e funcionários), sociedade e governo,
do que pelo êxito ou fracasso do estudante em uma perspetiva individualizada.
Consoante a esse entendimento, a atuação da Psicologia Escolar na Educação Superior
tem-se direcionado para a promoção dos processos de aprendizagem e de desenvolvimento
individuais e, também, coletivos e institucionais que corroboram para a construção de uma
cultura de sucesso (Marinho-Araújo, 2009; Bisinoto & Marinho-Araújo, 2011, 2014; Bisinoto
et al., 2011; Oliveira, 2011). Amparado nesse entendimento, o psicólogo escolar é um dos
atores da comunidade universitária que tem compromisso com a construção do sucesso
acadêmico nas IES.
Do ponto de vista da atuação em Psicologia Escolar, trabalhar em prol da promoção do
sucesso requer mudanças na ênfase preponderante sobre o indivíduo e suas limitações que,
por muito tempo, caracterizou as intervenções da área. Conforme bem lembra Machado
(2000, p.146), «não existem causas individuais para os fenômenos da vida, pois eles não são
individuais, não são de ninguém; são efeitos que se engendram em uma rede de relações ».
Assim sendo, o sucesso acadêmico e o insucesso são compreendidos a partir da integração de
diferentes fatores – relacionais, institucionais, sociais, políticos e ideológicos –, para além dos
aspetos individuais.
Nessa direção, Alarcão (2000) sistematizou em quatro dimensões inter-relacionadas os
fatores que contribuem para o sucesso e insucesso acadêmico na Educação Superior: aluno,
professor, currículo e instituição, as quais são influenciadas pelas ideologias, valores e
elementos socioculturais vigentes. Martins (2009), por sua vez, realizou um trabalho de
análise e síntese dos fatores e dimensões propostos por autores que também tratam do sucesso
acadêmico em uma perspetiva multidimensional. A autora constatou que as dimensões aluno
e instituição são comuns a todas as proposições teóricas por ela analisadas. As outras
dimensões também presentes são professor, currículo, aprendizagem e realização acadêmica.
De acordo com Martins (2009), na dimensão aluno incluem-se fatores relativos à
capacidade de adaptação ao contexto, à base de conhecimentos que o estudante tem e ao seu
bem-estar físico e psicológico. Na dimensão instituição incluem-se fatores de organização e
gestão de recursos e de espaços, bem como as atividades extracurriculares. A dimensão
professor envolve fatores relacionados à preparação científica e pedagógica, às atividades de
investigação e à valorização profissional. A dimensão currículo contempla a flexibilidade
curricular, a articulação teórico-prática e a organização dos horários. Por fim, na dimensão do
processo de aprendizagem e realização acadêmica inclue m-se fatores relacionados ao grau de
satisfação dos estudantes com o curso, aos métodos e formas de organização do estudo e ao
34
desenvolvimento vocacional. Pela descrição dessas dimensões nota-se que a promoção do
sucesso acadêmico advém da relação dialética do sujeito com o contexto no qual está
inserido.
Também considerando a multiplicidade de fatores que intervêm no sucesso acadêmico,
alguns estudos vêm sendo desenvolvidos com o intuito de melhor compreender a influência
de um conjunto de variáveis no percurso acadêmico dos estudantes, como as questões de
gênero e da origem sociocultural, bem como propor medidas institucionais de promoção do
sucesso acadêmico (Santiago et al., 2001; L. Almeida et al., 2006; Vasconcelos et al., 2009).
Apesar dos estudos e pesquisas utilizarem o rendimento curricular dos estudantes como
indicador do sucesso acadêmico, este não é resultado de um processo exclusivamente
individual. Pelo contrário, as taxas de reprovação e de abandono, comumente utilizadas p ara
calcular o índice de insucesso acadêmico, precisam ser analisadas em meio ao contexto no
qual se produzem. Devem ser considerados fatores como a flexibilização da organização
curricular e sua adequação às necessidades dos estudantes, a diversificação das estratégias
didáticas e recursos avaliativos, a qualificação do corpo docente, a existência de serviços de
apoio e orientação acadêmica, a disponibilização de espaços e materiais necessários ao
desenvolvimento das atividades acadêmicas, além de oportunidades de financiamento dos
estudos.
Contribuições dos Serviços de Apoio Psicológico ao Sucesso Acadêmico
As intervenções psicológicas que transcorrem no interior das instituições educativas
partem do compromisso da Psicologia Escolar com a promoção dos processos de
aprendizagem e de desenvolvimento humano, sejam eles individuais, coletivos ou
institucionais,
e
têm como
objetivo
precípuo
promover o
desenvolvimento
das
potencialidades dos sujeitos em relação (Marinho-Araújo & S. Almeida, 2005; Oliveira &
Marinho-Araújo, 2009; Oliveira, 2011).
A atuação dos psicólogos escolares está diretamente comprometida com a formação das
pessoas - de cidadãos e de profissionais – e, por isso, fundamenta-se em abordagens teóricas
do desenvolvimento humano (Guzzo, 1996, 2001). A intervenção preventiva, relacional e
institucional que orienta a atuação dos psicólogos escolares, conforme proposto por MarinhoAraújo e S. Almeida (2005), está direcionada para reformulações pessoais e institucionais que
oportunizem saltos qualitativos no desenvolvimento dos atores envolvidos.
35
Partindo dessa perspetiva de desenvolvimento que é balizadora das práticas dos
psicólogos escolares, os caminhos para uma intervenção preventiva e institucional ancoram-se
em ações direcionadas à conscientização dos agentes educativos acerca do seu papel e
responsabilidades no desenvolvimento dos sujeitos (Marinho-Araújo & S. Almeida, 2005;
Oliveira & Marinho-Araújo, 2009). É nesse contexto que os psicólogos escolares atuam para
promover uma cultura de sucesso que esteja orientada para a organização intencional das
ações pedagógicas capazes de promover o desenvolvimento psicológico complexo e a
formação sociopolítica dos estudantes. Modificando a prática de responsabilizar e culpabilizar
o estudante pelas dificuldades que vivencia, acentuando suas limitações e deficiências, a
cultura do sucesso, no contraponto, privilegia as potencialidades e possibilidades em vez dos
problemas e dificuldades, focaliza as diferentes alternativas individuais e coletivas de
superação das adversidades, valoriza as diferenças, a heterogeneidade e a diversidade de
formas de aprender, pensar e estar no mundo. Nesse sentido, a Psicologia Escolar tem
buscado consolidar uma atuação que se baseia em crescimento e sucessos dos atores esco lares
em contraponto à ênfase em problemas e dificuldades (Oliveira & Marinho-Araújo, 2009).
Apesar de orientada pelo objetivo comum de contribuir para o sucesso acadêmico dos
estudantes, as intervenções desencadeadas pelos psicólogos escolares na Educação Superior
têm-se desenvolvido sob diversos modelos, os quais podem ser organizados em dois grupos:
intervenções clássicas, centradas nos estudantes, e intervenções emergentes, ampliadas à
comunidade acadêmica. As primeiras têm uma história já consolidada na área e caracterizamse por respostas dos psicólogos escolares às dificuldades vivenciadas pelos estudantes,
enquanto as segundas têm uma configuração mais recente, estão pouco difundidas e se
vinculam a uma conceção mais abrangente do trabalho do psicólogo escolar (Martínez, 2009,
2010; Bisinoto & Marinho-Araújo, 2013).
Em uma perspetiva clássica de atuação existem intervenções desencadeadas em
diferentes níveis – remediativo, preventivo e de promoção do desenvolvimento –, sendo que
todas estão essencialmente centradas nos estudantes. De outro lado, tem-se propostas mais
abrangentes desenvolvidas com toda a comunidade acadêmica (alunos, professores,
funcionários, coordenadores de curso e diretores) e com instâncias institucionais menos
tradicionais, como a da assessoria à estruturação das propostas pedagógicas e ao trabalho
docente, a formação continuada de professores e funcionários, a autoavaliação institucional,
entre outros.
Entre as propostas clássicas do primeiro grupo, Dias (2001, 2006) aponta que as
principais funções de um serviço de aconselhamento psicológico na Educação Superior são :
36
a) ajudar e tratar o estudante em sofrimento psicológico e promover seu desenvolvimento
pessoal, por meio da exploração dos problemas que interferem nos estudos; b) apoiar o
processo educativo e o sucesso acadêmico dos estudantes por meio do desenvolvimento
vocacional e de competências de estudo; c) oferecer suporte na inserção no mercado de
trabalho. Com base nesses objetivos, a autora sugere como frentes de intervenção os
programas de transição do ensino secundário para o superior; a realização de workshops de
desenvolvimento pessoal e de competências acadêmicas, de gestão do tempo e da ansiedade;
aconselhamento psicológico e psicoterapia; aconselhamento vocacional; terapia de grupo;
aplicação de testes psicológicos; intervenção em crise; encaminhamento, entre outras.
Partindo dos níveis de intervenção, Gonçalves e Cruz (1988) apontam três tipos de
serviço de apoio psicológico na Educação Superior, segundo a ênfase que assumem:
remediativos, preventivos e desenvolvimentais. Nos primeiros, englobam-se as atividades de
apoio direto aos estudantes com dificuldades, como psicoterapia breve ou prolongada; a
disponibilização de linhas telefônicas que assegurem ajuda de urgência para situações graves;
e o encaminhamento do estudante para outros serviços da comunidade. Em relação aos
serviços preventivos apontam a criação de programas de desenvolvimento interpessoal com
base em uma rede de aconselhamento entre os colegas; receção e acolhimento aos novos
alunos; e orientação vocacional para os alunos que estão prestes a concluir seu curso e a
ingressar no mercado de trabalho. Por fim, nos serviços desenvolvimentais os autores citam
os programas de desenvolvimento de competências de estudo e resolução de problemas, bem
como estratégias diferenciadas frente aos trabalhos e provas escolares ; os programas de
desenvolvimento das relações sociais, treino de assertividade e desenvolvimento do
autoconhecimento; e os programas de desenvolvimento de competências comportamentais e
cognitivas de escolha, planejamento e ação.
No sentido de sistematizar um programa de intervenção psicológica, Leitão, Paixão,
Silva e Miguel (2000) propuseram algumas ações organizadas a partir do cruzamento dos três
planos de intervenção – preventivo, remediativo e de investigação – e três momentos
vivenciados pelos estudantes: a) transição do ensino básico para o superior (entrada), b)
frequência na Educação Superior e c) transição para o mercado de trabalho (saída). Levando
em conta os objetivos específicos de cada plano de intervenção, os autores sugerem ações que
podem ser desenvolvidas de acordo com as necessidades mais proeminentes dos estudantes
em cada momento do processo de formação. Por exemplo, no plano da intervenção preventiva
sugerem, na entrada na universidade, o desenvolvimento de programas de promoção do
sucesso acadêmico, de formação de alunos mentores e de sensibilização para questões do
37
ensino e aprendizagem. Ainda neste plano preventivo de intervenção, mas ao nível da
frequência, sugerem a divulgação de informações relacionadas com as problemáticas que são
mais comuns nos estudantes (stress, ansiedade frente às provas, desmotivação); e ao nível da
saída para o mercado de trabalho sugerem programas de formação em técnicas de procura de
emprego e de incentivo à criação do autoemprego.
Observa-se que a intervenção individual com os estudantes, focada no problema que os
levaram a procurar ajuda profissional, é recorrente nos diferentes modelos apresentados.
Nestes casos, as problemáticas trazidas pelos alunos têm sido compreendidas a luz das
questões desenvolvimentais, ou seja, de dificuldades na resolução das tarefas psicológicas
normativas da transição da adolescência para a idade adulta, justificando o aconselhamento
psicodinâmico breve (Dias, 2001, 2006).
As propostas emergentes ou menos tradicionais de atuação têm uma configuração
recente e estão menos difundidas (Martínez, 2009, 2010). Algumas delas, apesar de terem
surgido há mais de 30 anos, apoiam-se em uma perspetiva que se coaduna aos modelos atuais
que se pautam em uma conceção abrangente do trabalho do psicólogo escolar, para além da
ação com os estudantes e os problemas que vivenciam. Entre estas incluem-se a proposta de
Sandoval e Love (1977) que sugerem que o trabalho desenvolvido pelo psicólogo escolar na
Educação Superior (college psychologist) deve ter dois focos: o da avaliação, com o objetivo
de obter informações sobre aspetos institucionais e docentes que precisam ser modificados; e
o da promoção da prática docente por meio do planejamento e desenvolvimento de
metodologias diferenciadas. Segundo os autores, a atuação na Educação Superior deve ser
menos de assistência direta ao aluno por meio de serviços de orientação pessoal e mais de
apoio indireto por meio do aumento da efetividade educacional obtida pelas intervenções com
os professores.
Witter (1999), por sua vez, indica como funções do psicólogo escolar a assessoria ao
processo de ensino-aprendizagem; participação nos processos de seleção e treinamento do
corpo docente e técnico; docência/ensino em Psicologia e em outras áreas do conhecimento;
realização de pesquisas de diferentes naturezas; envolvimento com publicaç ão científica em
Psicologia Escolar; planejamento, desenvolvimento e avaliação de programas e cursos na área
da Psicologia, e outras.
Com base em uma perspetiva preventiva e institucional de atuação em Psicologia
Escolar, Marinho-Araújo (2009) propôs três dimensões de intervenção psicológica nas IES: a)
Gestão de Políticas, Programas e Processos Educacionais, b) Propostas Pedagógicas e
funcionamento de cursos, e c) Perfil do Estudante. Para cada dimensão a autora sugere um
38
conjunto de ações que podem ser desenvolvidas pelo psicólogo escolar como, por exemplo, no
âmbito da primeira dimensão, participar na elaboração e revisão do Plano de Desenvolvimento
Institucional, da formação continuada de docentes, coordenadores e funcionários e do
processo de autoavaliação institucional. Em relação à dimensão das Propostas Pedagógicas,
sugere colaboração na análise das diretrizes curriculares que orientam o trabalho pedagógico;
acompanhamento do processo de ensino e aprendizagem; análise e revisão dos Projetos
Pedagógicos dos Cursos. Por fim, na última dimensão a autora sugere que o psicólogo escolar
promova discussões acerca do desenvolvimento adulto; desenvolva pesquisas para conhecer o
perfil dos estudantes; elabore, com os coordenadores e o corpo docente, estratégias para
verificar como ocorre o desenvolvimento de competências por parte dos estudantes.
Partindo dessas dimensões de intervenção, Oliveira (2011) sistematizou um modelo de
atuação que propõe articular os fundamentos teórico-conceituais, os objetivos e as atividades a
conduzir o trabalho dos psicólogos nos Serviços de Apoio. Segundo a autora, tradicionalmente
o trabalho dos psicólogos escolares é traçado pelas ações a serem desenvolvidas, as quais vão
conferindo identidade ao Serviço; contudo, além da definição das atividades a serem
realizadas pelos profissionais há que se delimitar as bases teóricas, conceituais e
metodológicas que as sustentarão, de forma a garantir integralidade, coerência e identidade ao
Serviço. Nessa direção, sugere que a estruturação dos Serviços se dê sob algumas dimensões,
a saber: a) fundamentação teórica; b) objetivos; c) público alvo; d) perfil e vínculo de trabalho
dos psicólogos; e) funcionamento e organização do serviço; e f) atividades a serem
desenvolvidas (Oliveira, 2011). Desdobrando-se da fundamentação teórica, sugere a definição
dos principais objetivos a serem seguidos pela equipe e a delimitação do público com o qual
se irá trabalhar, que poderá ser mais ou menos abrangente a depender dos objetivos traçados.
A concretização de tais objetivos, por sua vez, exige que o perfil dos profissionais que
integram a equipe tenha aderência aos princípios e metas definidos, prezando por um perfil
profissional ancorado em uma sólida base teórico-conceitual sobre a relação entre Psicologia e
Educação e as teorias de desenvolvimento humano e de aprendizagem. O desenvolvimento
desse perfil deve ser objeto de investimento da IES e dos gestores do Serviço, os quais podem
incentivar e apoiar a formação continuada em serviço, disponibilizando tempo e recursos para
estudo, aprofundamento e revisitação permanente das práticas.
Para concretizar seus objetivos de promoção do sucesso e da qualidade do processo
educativo, os Serviços de Psicologia poderão desenvolver um a mplo e diversificado conjunto
de atividades que, a título de organização, podem ser agrupados em três dimensões
interdependentes: a) Gestão Institucional, b) Gestão Acadêmica e c) Desenvolvimento do
39
Estudante. A primeira delas tem como foco a assessoria e o suporte aos processos de gestão
que respondem pela organização, planejamento e coordenação das políticas, projetos,
programas e ações da instituição. A segunda dimensão está centrada no assessorame nto à
gestão acadêmica no tocante às propostas e processos pedagógicos, ao funcionamento dos
cursos e às práticas de ensino. A terceira e última dimensão está focada no acompanhamento e
apoio ao desenvolvimento pessoal e profissional dos alunos. Cada uma destas dimensões pode
se desmembrar em diferentes eixos de intervenção (Oliveira, 2011).
As propostas que integram os modelos sugeridos na literatura e brevemente descritos
neste trabalho mostram que coexistem diversas abordagens teóricas, ações e estratégias que
sustentam uma variedade de conceções e práticas por parte dos psicólogos escolares no âmbito
dos Serviços de Apoio Psicológico nas IES. Apesar da abordagem individualizada de atenção
às dificuldades vividas pelos estudantes ainda ser mais recorrente na intervenção dos
psicólogos escolares, não existe um modelo único de intervenção. A perspetiva preventiva e
institucional de atuação vem se disseminando e ampliando as possibilidades de aprendizagem
e de desenvolvimento, seja dos sujeitos ou da instituição.
Considerações finais
As IES vêm cada vez mais se comprometendo com a criação, estruturação e
fortalecimento de serviços que favoreçam o processo de adaptação acadêmica dos alunos e
que potencializem o processo de aprendizagem e de desenvolvimento dos estudantes em uma
perspetiva ampliada. Em síntese, os serviços de apoio psicológico têm sido criados para
fortalecer o compromisso da instituição para com a promoção do sucesso acadêmico dos
estudantes. Este sucesso, entretanto, não é compreendido apenas a partir da dimensão
individual e suas variáveis cognitivas e de funcionamento psicológico; engloba igualmente
fatores relacionados à instituição educativa, ao contexto no qual se insere, aos valores sociais
e ideologias que perpassam o processo educativo.
Coadunando-se com esse entendimento, a atuação da psicologia escolar que, por muito
tempo, se voltou para os problemas individuais dos estudantes universitários, nas últimas
décadas tem considerado aspetos intrainstitucionais, políticos e sociais também implicados
nos processos educativos. Contemporaneamente, as contribuições dos psicólogos escolares
advêm do investimento nas potencialidades e possibilidades dos sujeitos, na superação das
adversidades, no reconhecimento e valorização das diferenças como fonte legítima de
aprendizagem. Nesse sentido, a atuação da Psicologia Escolar tem-se orientado para a
40
valorização do crescimento e de sucessos dos atores educacionais, em contraponto à ênfase
em problemas e dificuldades, favorecendo a construção da cultura do sucesso (Oliveira &
Marinho-Araújo, 2009).
Nessa direção, os psicólogos escolares podem contribuir para a conscientização dos
atores educacionais sobre seus papeis, atribuições e responsabilidades diante do sucesso
acadêmico, inclusive subsidiando a compreensão deste como um fenômeno complexo e
multideterminado, produto e produção das conceções e ações da comunidade acadêmica
(professores, estudantes, gestores e técnicos) e da sociedade. Os psicólogos, ao atuarem nos
Serviços, podem mediar o processo de reflexão sobre as ações pedagógicas e as conceções
orientadoras das práticas, proporcionando aos profissionais da educação maior clareza sobre
sua função na promoção de saltos e avanços qualitativos no desenvolvimento humano que
irão repercutir na formação profissional e pessoal dos alunos, bem como maior
intencionalidade na construção da cultura do sucesso (Guzzo, 2001; Marinho-Araújo, 2009;
Bisinoto & Marinho-Araújo, 2011, 2014; Oliveira, 2011).
De acordo com a literatura apresentada nesse artigo, o trabalho desenvolvido nos
serviços de apoio psicológico ainda privilegia o acompanhamento e atendimento imediato a
problemas vivenciados pelos estudantes, em uma perspetiva de intervenção breve. Os demais
fatores apontados como intervenientes na promoção do sucesso acadêmico, como aqueles
relativos à estrutura curricular, às estratégias de ensino e de avaliação, à qualidade das
relações no espaço universitário têm sido alvo de intervenções tímidas e ainda pouco
registradas na literatura. Áreas carentes de intervenção estão relacionadas à gestão
institucional, aos projetos pedagógicos dos cursos, à formação continuada de docentes e de
técnicos, ou à avaliação e desenvolvimento institucional. A terminar, para se ampliar o poder
de ação dos Serviços de Apoio Psicológico e, sobretudo, a contribuição da Psicologia Escolar
para a promoção do sucesso acadêmico, sugere-se maior investimento em ações preventivas,
institucionais e de larga abrangência.
41
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Academic Success in Highe r Education: The Contribution of School Psychology
Abstract
Increasing expectations for social, economic and cultural development of nations have been
assigned to Higher Education. Responsibility for quality professional training, based on
strong ethical and social commitment, is assigned. In this perspective, the existing
psychological support services in Higher Education Institutions have sought to contribute to
training that meets the need to prepare competent professionals and also aware of their
transformative role on the reality in which they live. Considering the multiplicity of factors –
individual, institutional, ideological, socio-political, and so on – involved in educational
processes, school psychologists have directed his practices to the awareness of educational
staff about their roles and responsibilities in building a culture of success.
In this paper some models of psychological intervention that seek to support the construction
of that culture are presented. The contribution of School Psychology in Higher Education has
expanded through preventive, institutional and broad coverage actions.
Keywords: school success; Higher Education; psychological support services; institutional
intervention; academic adjustment.
Como citar este artigo: Bisinoto, C., & Marinho-Araújo, C. (2014). Sucesso acadêmico na educação
superior: Contribuições da psicologia escolar. Revista E-Psi, 4(1), 28-46.
Received : November 13, 2013
Rev ision received : March 17, 2014
Accepted: April 22, 2014
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Abordagens ao Estudo e Sucesso Académico no Ensino Superior
SANDRA T. VALADAS 1 , ALEXANDRA M. ARAÚJO 2 , & LEANDRO S. ALMEIDA 3
Resumo
O sucesso académico no Ensino Superior tem sido associado à qualidade do envolvimento
dos estudantes nas tarefas de aprendizagem. Uma das formas de analisar este envolvimento
recorre ao conceito de abordagens à aprendizagem ou ao estudo, que têm sido tipif icadas
como profunda, superficial e estratégica. Este artigo analisa o efeito preditor das abordagens
ao estudo no sucesso académico, após a consideração de algumas variáveis pessoais e
académicas dos estudantes. Uma amostra de 429 estudantes, repartidos por 1º e 4º ano de
cursos na área das Ciências Humanas e Sociais (CH&S) e Ciências e Tecnologias (C&T),
respondeu ao Approaches and Study Skills Inventory for Students (ASSIST), tendo também
facultado o número de UCs em atraso. Os resultados sugerem que o número de UCs em
atraso, estando logicamente dependente do ano escolar em que os estudantes se encontram,
está associado à área do curso (maior insucesso nos estudantes de C&T), sexo (maior
insucesso nos estudantes do sexo masculino) e abordagem superficial apática (maior
insucesso por parte dos alunos que mais recorrem a estratégias cognitivas e motivacionais
superficiais).
Palavras-chave: Ensino Superior; abordagens ao estudo; sucesso académico; ASSIST.
1
Centro de Investigação sobre o Espaço e as Organizações (CIEO), Un iversidade do Algarve, Faro.
E-mail: [email protected].
2
Centro de Investigação em Educação (CIEd ), Instituto de Educação da Universidade do Minho, Braga.
Bolseira de Pós-Doutoramento da Fundação para a Ciência e Tecnologia (SFRH/ BPD/85856/2012).
3
Centro de Investigação em Educação (CIEd), Instituto de Educação da Universidade do Minho, Braga.
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Introdução
Nas últimas décadas, a aprendizagem dos estudantes do Ensino Superior (ES) tem sido
o foco de um extenso conjunto de estudos, resultando numa variedade de perspetivas teóricas
e, por vezes, de constructos algo confusos (e.g., estilos de aprendizagem, abordagens,
conceções, orientações e estratégias, entre outros). Os constructos que encontramos são
distintos, alguns descrevendo conceitos globais com algum grau de generalização, outros
relativos a situações mais específicas de aprendizagem. Neste artigo, reportamo-nos
especificamente às abordagens à aprendizagem, que refletem as ideias ou conceções dos
estudantes acerca da aprendizagem (Säljö, 1982), como estes experimentam e definem as suas
situações de aprendizagem, as estratégias a que recorrem para aprender, e a motivação
subjacente ao seu comportamento.
O trabalho de Marton e Säljö (1976a, 1976b) situa-se entre os mais influentes neste
campo de investigação. Estes autores sugeriram que a qualidade das aprendizagens e as
diferenças nos produtos da aprendizagem estão relacionadas com as estratégias e intenções
dos estudantes, emergindo assim o constructo das abordagens à aprendizagem. A
investigação na área tipificou três tipos de abordagens: abordagem profunda, ou uma
orientação para a compreensão de significados dos materiais de aprendizagem; abordagem
superficial, ou orientação para ser capaz de reproduzir os materiais para fins de avaliação; e
abordagem estratégica, ou orientação para alcançar as notas mais altas (Marton, 1976;
Laurillard, 1979; Ramsden, 1979; Richardson, 2013).
As abordagens à aprendizagem reportam-se à preferência do estudante para utilizar
processos cognitivos e motivacionais particulares durante a realização de uma tarefa de
aprendizagem (Marton & Säljö, 1997; Marton & Booth, 1997; Biggs, 2001; Richardson,
2013). Entendidas como ideias ou conceções de aprendizagem, e relacionadas com as
perceções do contexto de ensino e aprendizagem, as abordagens referem-se à forma como os
estudantes se comportam face à aprendizagem, às suas intenções de aprendizagem (motivos) e
aos métodos utilizados para o realizar (estratégias) (Biggs, 2001). Trata-se, por isso, de um
constructo com um papel central enquanto processo entre inputs (contexto de ensino e fatores
do estudante) e outputs (qualidade dos produtos de aprendizagem) (Säljö, 1982; Van Rossum
& Schenk, 1984; Biggs & Moore, 1993; Marton & Säljö, 1997). Neste enquadramento,
importa situar estas perspetivas num de dois grandes modelos teóricos explicativos da
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aprendizagem dos estudantes: SCL (Students Conceptions of Learning) e SAL (Students
Approaches to Learning).
O modelo baseado nas SCL refere-se a perspetivas qualitativa e hierarquicamente
distintas da aprendizagem (Van Rossum, Deilkers, & Hamer, 1985). Neste contexto, os
estudantes adotam uma determinada abordagem em função das suas conceções de
aprendizagem e de si próprios como aprendentes (Richardson, 2011). Marton (1976) sugeriu
que os estudantes que adotassem uma abordagem profunda assumiriam um papel ativo e
percecionavam a aprendizagem como algo dependente deles próprios; por outro lado, os
estudantes com uma abordagem superficial teriam um papel passivo e encaravam a
aprendizagem como algo que, apenas, acontecia.
Esta perspetiva foi elaborada por Säljö (1979), que identificou cinco conceções
diferentes de aprendizagem (Richardson, 2011): i) aquisição/aumento de conhecimento, ii)
memorização, iii) aplicação algorítmica de conhecimento (abordagem superficial), iv)
aquisição de factos e procedimentos, entre outros, que podem ser retidos ou utilizados na
prática, v) abstração de significados, vi) processo tendo em vista interpretar e compreender a
realidade (abordagem profunda). Esta estrutura terá também sido identificada por Van
Rossum et al. (1985) em estudantes do 1º ano da universidade (conceção 1 a 3 como
reprodutiva, e 4 e 5 como reconstrutiva). Este trabalho foi alargado por Van Rossum e Taylor
(1987), que acrescentaram uma sexta conceção: processo consciente, orientado por interesses
pessoais e dirigido para a obtenção de harmonia e felicidade ou mudança social/modificar-se
como pessoa (Richardson, 2011).
Os proponentes da perspetiva SAL defendem que uma abordagem ao estudo se
carateriza por uma forma específica de desempenhar/realizar as tarefas académicas com base
no conteúdo e no contexto. Estas abordagens, mais que estilos estáveis de aprendizagem, são
formas dos estudantes responderem à especificidade das situações de aprendizagem (Biggs,
2001; Richardson, 2011). De acordo com este modelo, existem três abordagens à
aprendizagem – superficial, profunda e estratégica, cada uma composta por dois elementos:
motivo (descreve porque os estudantes escolhem aprender) e estratégia (descreve como os
estudantes se atuam nas suas aprendizagens) (Biggs, 1987).
Um dos focos da investigação sobre as abordagens à aprendizagem ou ao estudo
prende-se com a sua relação com o rendimento e sucesso académico dos estudantes. Em
termos gerais, os resultados da investigação sugerem que a abordagem superficial se associa a
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aprendizagens mais frágeis e a classificações escolares mais baixas, por oposição à
abordagem profunda (Byrne, Flood, & Willis, 2002; English, Luckett, & Mladenovic, 2004;
Ramburuth & Mladenovic, 2004). Nesta linha de pensamento, abordagens profundas seriam
encorajadas pelo interesse e conhecimento prévio do material a ser aprendido, e por um
ambiente de aprendizagem bem planeado e com recursos suficientes, além de um clima
harmonioso e caloroso (Trigwell & Prosser, 1991a, 1991b; Biggs & Watkins, 1995; Biggs,
1999; Dart, Burnett, Boulron-Lewis, Campbell, Smith, & McCrindle, 1999; Watkins, 2001;
Lizzio, Wilson, & Simons, 2002).
Na análise do impacto das abordagens no sucesso académico importa mencionar o
modelo 3P (presságio, processo, produto), da autoria de Dunkin e Biddle (1974), e
popularizado por Biggs (1987). Os fatores pessoais (caraterísticas sociodemográficas e
capacidades, sexo, idade, diferenças culturais, background académico) associados ao
estudante seriam de presságio, ao definirem as condições prévias à experiência no ensino
superior; as abordagens à aprendizagem ou ao estudo seriam processos, permitindo captar as
características fundamentais das dinâmicas educativas marcadas pelo currículo, o ensino e a
aprendizagem; e as variáveis de produto, que medem os produtos do processo educativo,
remetendo para o desempenho académico. Estas inter-relações entre a forma como os
estudantes abordam as tarefas de aprendizagem e o desempenho académico têm sido
amplamente documentadas na literatura (Marton, 1976; Laurillard, 1979; Ramsden, 1979;
Entwistle, 2000; Byrne et al., 2002; English et al., 2004; Ramburuth, & Mladenovic, 2004;
, 2013; Salamonson, Weaver, Chang, Koch, Bhathal, Khoo, & Wilson, 2013 ;
Torenbeek, Jansen, & Suhre, 2013; Richardson & Remedios, 2014).
Os resultados das investigações indicam que, quando comparada com a abordagem
superficial, uma abordagem profunda se relaciona com aprendizagens qualitativamente
superiores e com classificações académicas mais elevadas (Elliot, McGregor, & Gable, 1999;
Gijbels, Van de Watering, Dochy, & Van den Bossche, 2005; Fenollar, Roman, & Cuestas,
2007; Phan, 2010; Salamonson et al., 2013). Contudo, encontramos também inconsistências
nos resultados sobre a influência da abordagem superficial no desempenho. Na verdade,
alguns estudos reportam uma relação negativa (Watkins, 2001; Liem, Lau, & Nie 2008),
enquanto outros encontram impactos positivos (Lizzio et al., 2002), ou, ainda, a inexistência
de relações estatisticamente significativas entre a abordagem superficial e o sucesso
académico (Elliot et al., 1999; Dupeyrat & Marine, 2005; Fenollar et al., 2007; Phan, 2010).
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Mais recentemente, Salamonson et al. (2013) sistematizam vários estudos sugerindo a
existência de relações entre as abordagens à aprendizagem e o desempenho académico (por
exemplo, Mansouri, Soltani, Rahemi, Nasab, Ayatollahi, & Nekooeian, 2006; ChamorroPremuzic & Furnham, 2008; Leung, Mok, & Wong, 2008; May, Chung, Elliott, & Fisher,
2012), ainda que outros tenham falhado o estabelecimento de tais relações (por exemplo,
Davidson, 2002; Smith & Miller, 2005).
Em síntese, a maior parte dos estudos sugere o contributo das abordagens à
aprendizagem ou ao estudo na explicação do sucesso académico. Contudo, permanecem
algumas dúvidas relativamente à eficiência das várias abordagens e aos mecanismos
subjacentes que explicam a sua relevância. Desde logo, as relações entre constructos não
podem ser assumidas como lineares, emergindo inconsistências nos resultados, seja em
função das variáveis de presságio relativas às caraterísticas das amostras de estudantes, seja
também dos indicadores de sucesso académico que se considerem. Assim, neste artigo
interessa-nos perceber até que ponto as abordagens funcionam mais como respostas ao
contexto do que como características pessoais dos estudantes, sendo possível ao estudante
assumir abordagens de qualidade diferente em função dos contextos de ensino e dos métodos
de avaliação específicos às unidades curriculares ou aos cursos que os alunos frequentam.
Mais concretamente, neste artigo, a par das abordagens ao estudo, analisaremos em que
medida o rendimento académico está associado a outras variáveis dos estudantes,
nomeadamente o sexo, a área científica do curso e o ano curricular do curso que frequentam.
Os efeitos da variável sexo nem sempre são claros, ainda que alguns autores destaquem o uso
de formas de estudar mais organizadas por parte das alunas (Smith & Miller, 2005), o que
aliás pode estar associado aos desempenhos académicos superiores que tendem a apresentar
(Severiens & Ten Dam, 1998; Tarabashkina & Lietz, 2011). Smith e Miller (2005), por
exemplo, referem que as estudantes do sexo feminino são mais consistentes e regulares nos
hábitos de estudo, monitorizando adequadamente a compreensão e preparando-se melhor para
a avaliação. Contudo, alguns estudos têm vindo a mostrar que os resultados não são claros no
que se refere à variável género (Richardson, 1993), reportando resultados mais elevados das
alunas na Abordagem Superficial Apática e dos estudantes do sexo masculino na Abordagem
Profunda (Severiens & Ten Dam, 1994; Duff, Boyle, Dunleavy, & Ferguson, 2004). Outros
estudos, ainda, não identificaram efeitos da variável sexo nas abordagens ao estudo, mesmo
quando se cruza a variável sexo com o domínio científico do curso frequentado (Richardson
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& King, 1991; Hayes & Richardson, 1995; Zeegers, 2001; Ballantine, Duff, & Larres, 2008),
questionando-se assim o impacto efetivo da variável sexo na qualidade das aprendizagens e,
por conseguinte, no sucesso académico em estudantes do ensino superior.
Um conjunto mais alargado de estudos analisa o impacto das abordagens no rendimento
académico em função da área científica dos cursos. Por exemplo, Ramsden (1988) teorizou
que as abordagens superficial e profunda se caracterizam por manifestações diferentes em
função dos domínios académicos, sugerindo que nos domínios das ciências, uma abordagem
profunda podia inicialmente exigir uma análise dos detalhes, o que isoladamente poderia
sugerir uma abordagem superficial. Progressivamente, os autores enfatizam a necessidade de
se conceberem as abordagens em função dos contextos disciplinares: enquanto nas
humanidades, e nas ciências sociais em geral, as construções individuais podem refletir a
experiência pessoal de uma forma muito mais significativa do que nas ciências exatas, quando
estudam ciências exatas, os alunos chegam à compreensão dos conceitos de formas
idiossincráticas ou utilizando as suas representações resultantes da abstração de pontos de
vista distintos (Entwistle, 1995, 1997a; Ramsden, 2003). Sobre este assunto, a investigação
sobre os ambientes de aprendizagem resulta de um extenso corpo de estudos qualitativos e
quantitativos sobre a compreensão da aprendizagem na perspe tiva do estudante (Marton &
Säljö, 1976a, 1976b, 1997; Entwistle & Ramsden, 1983; Entwistle, 1997b, 1998, 2000;
Entwistle & McCune, 2004; Biggs, 1987, 2003; Tait, Entwistle, & McCune, 1998; Prosser &
Trigwell, 1999; McCune, 2003). Neste âmbito, os estudos sugerem que as abordagens
descrevem formas qualitativamente diferentes de estudar e de aprender, em boa medida como
resposta às perceções dos estudantes sobre os contextos de ensino-aprendizagem (Ramsden,
1997; Prosser & Trigwell, 1999; Entwistle, 2000; Biggs, 2003).
Também o ano do curso em que o estudante se encontra parece ser determinante das
suas abordagens à aprendizagem. Vários estudos sugerem que os estudantes que frequentam
os anos iniciais possuem caraterísticas diferenciadas em termos de conhecimentos, de atitudes
e de condutas face aos colegas de anos mais avançados, contribuindo tais caraterísticas para
explicar o seu sucesso académico (Cabrera, Nora, & Castañeda, 1993; Hativa & Marincovich,
1995; Zea, Reisen, Beil, & Caplan, 1997; Richardson & King, 1998; Szafran, 2001; Zeegers,
2001; Clifton, Perry, Stubbs, & Roberts, 2004). Estes estudos têm, assim, sugerido que os
alunos de anos escolares mais avançados apresentam-se mais eficientes no seu estudo e obtêm
melhor rendimento escolar.
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Face à síntese e aos pontos controversos da investigação revista, com este artigo
pretendemos avaliar o impacto das abordagens ao estudo no sucesso académico dos
estudantes, controlando previamente a percentagem de variância do rendimento académico
que possa ser explicado pelo ano escolar, domínio científico do curso e sexo dos estudantes.
Metodologia
Amostra
Os dados foram recolhidos numa instituição de Ensino Superior pública no sul de
Portugal. A amostra final inclui 429 estudantes (170 rapazes e 259 raparigas), com idades
compreendidas entre os 18 e os 48 anos (M=22.14; DP=4.35). Os estudantes eram
provenientes de diferentes cursos que se distribuíram por duas grandes áreas científicas:
Ciências Humanas e Sociais (CH&S; n=231) e Ciências e Tecnologias (C&T; n=198). Estes
alunos repartiam-se pelo 1º ano (n=247) e 4º ano (n=182) dos respetivos cursos.
Instrumento
Na avaliação das abordagens ao estudo, utilizou-se a versão portuguesa do Approaches
and Study Skills Inventory for Students (ASSIST; Tait, Entwistle, & McCune, 1998; versão
portuguesa, Valadas, Gonçalves, & Faísca, 2010), que constitui a versão mais recente de um
outro instrumento criado pelo grupo de Lancaster – o Approaches to Studying Inventory (ASI;
Entwistle & Ramsden, 1983).
Este inventário integra quatro secções distintas: conceções de aprendizagem (o que é
aprender?); abordagens ao estudo (abordagem profunda, abordagem estratégica e abordagem
instrumental/superficial); preferências por diferentes tipos de aulas e de ensino; e, por fim, o
trabalho académico anterior avaliado numa escala de 1 (muito mau) a 9 (muito bom). A
segunda secção do ASSIST (abordagens ao estudo), que integra 52 itens, tem sido
frequentemente utilizada por si só e inclui 13 subescalas. No presente estudo, para efeitos de
tratamentos estatísticos, apenas considerámos as três escalas.
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No que diz respeito aos procedimentos de cotação, as pontuações para as 13 subescalas
correspondem à soma das respostas individuais aos itens (entre 1 e 5). De referir que no
estudo inicial de validação em Portugal, ainda que os alfas de Cronbach (indicadores do
índice de precisão) encontrados para algumas das subescalas se tenham revelado baixos (.40
para a subescala Atenção às Exigências de Avaliação), talvez pelo facto das subescalas
individualmente consideradas serem formadas por poucos itens (mais concretamente 4 itens),
os resultados não diferem dos de outros estudos de validação (Tait et al., 1998; Byrne, Flood,
& Willis, 1999; Entwistle et al. 2000; Diseth 2001). De qualquer modo, para as três escalas
encontrámos valores bastante aceitáveis e indicadores da precisão dos resultados do
inventário: .80 para a escala Abordagem Profunda (AP), .79 para a escala Abordagem
Superficial Apática (ASA), e .83 para a escala Abordagem Estratégica (AE).
Para efeitos de avaliação do sucesso académico dos estudantes foi nossa opção solicitarlhes a indicação do número de unidades curriculares (UCs) em atraso.
Procedimentos
Após obtermos as devidas autorizações junto dos diretores das Faculdades e dos
docentes envolvidos, os participantes foram informados sobre os objetivos do estudo, bem
como as condições de participação. Garantiu-se aos alunos a confidencialidade dos dados e
assegurou-se a sua participação voluntária. Os investigadores asseguraram ainda a
disseminação dos resultados do estudo junto da comunidade académica. Os dados foram
recolhidos no início do 2º semestre, num contexto de sala de aula normal. O tempo utilizado
para ler e completar os instrumentos situou-se entre os 20 e os 30 minutos.
Para o estudo da relação entre as variáveis, recorremos ao cálculo de coeficientes de
correlação, e, para avaliar o contributo das abordagens na explicação do sucesso académico,
recorremos à análise de regressão múltipla. A regressão múltipla permite determinar as
relações lineares entre um conjunto de preditores e uma variável critério (Howell, 2008),
permitindo a identificação da melhor combinação do conjunto de preditores para predizer esse
critério singular. No nosso estudo, optaremos por uma análise de regressão hierárquica,
tomando três blocos sequenciais de variáveis: (i) ano do curso; (ii) domínio científico e sexo;
e (iii) abordagens ao estudo (profunda, superficial e estratégica).
As análises estatísticas foram realizadas com o programa IBM SPSS (versão 22.0).
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Resultados
Num primeiro momento, apresentamos as estatísticas descritivas para as variáveis em
análise, tomando como referência o domínio científico (Ciências Humanas e Sociais, CH&S,
e Ciências e Tecnologias, C&T), o ano e o sexo dos estudantes (ver Tabela 1). A par das
pontuações dos estudantes nas três abordagens ao estudo, a análise inclui o número de UCs
em atraso, como um indicador de sucesso académico.
Tabela 1 – Estatísticas descritivas para as abordagens à aprendizagem e UCs em atraso.
Abordagens à Aprendizagem
Domí nio
Ano
1º
CH&S
4º
1º
C&T
4º
AP
ASA
AE
UCs em
atraso
M (DP)
M (DP)
M (DP)
M (DP)
M (n=56)
49.93 (6.23)
39.28 (8.01)
56.33 (7.85)
1.29 (1.58)
F (n=97)
51.09 (5.95)
36.67 (7.69)
60.60 (8.44)
0.72 (1.26)
M (n=20)
51.23 (4.78)
41.47 (7.12)
58.83 (8.96)
4.60 (2.46)
F (n=58)
50.06 (4.59)
39.71 (7.87)
58.89 (7.66)
3.05 (2.05)
M (n=43)
49.88 (5.43)
37.50 (6.65)
55.54 (7.58)
1.95 (1.36)
F (n=51)
50.14 (4.52)
36.18 (6.21)
59.52 (6.98)
1.90 (1.17)
M (n=51)
50.56 (4.24)
37.18 (6.26)
55.53 (7.14)
4.00 (2.47)
F (n=53)
50.02 (4.80)
37.31 (7.61)
59.27 (9.43)
3.11 (1.92)
Sexo
Nota: AP=Abordagem Profunda; ASA=Abordagem Superficial Apática; AE=Abordagem Estratégica;
CH&S=Ciências Hu manas e Sociais; C&T=Ciências e Tecnologias.
Analisando as oscilações nas médias das três abordagens ao estudo, e não sendo
possível uma comparação direta entre as três dimensões dado estarem baseadas num número
diferente de itens, é possível observar uma relativa proximidade das médias obtidas na
Abordagem Profunda (AP), considerando simultaneamente o domínio dos cursos, o ano
escolar e o sexo dos estudantes. Ainda assim, nos estudantes de CH&S, as raparigas
suplantam os colegas do sexo masculino no 1º ano do curso, havendo uma oscilação em
sentido contrário nos estudantes do 4º ano (favorável às raparigas). Na Abordagem Superficial
Apática (ASA), observamos uma maior oscilação nas médias obtidas (entre 36.18 e 41.47),
sendo que os estudantes do sexo masculino pontuam mais elevado na escala ASA. Este
resultado é observado, quer junto dos estudantes do 1º e do 4º ano de CH&S, quer nos
estudantes de C&T do 1º ano (esta diferenciação já não ocorre nos estudantes do 4º ano).
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Também na Abordagem Estratégica (AE) se observam discrepâncias nas médias (variam
entre 55.53 e 60.60), verificando-se médias mais elevadas nos estudantes do sexo feminino,
quer nos cursos de C&T (1º e 4º anos), quer nos cursos de CH&S (embora, neste caso, apenas
nos alunos do 1º ano, pois no 4ª ano ambos os sexos apresentam médias muito próximas).
Relativamente aos resultados no número de UCs em atraso, como seria esperado, a
discrepância situa-se na passagem do 1º para o 4º ano, independentemente do sexo e do
domínio dos cursos. Podemos dizer que no 1º ano esse número oscila entre 1 e 2 UCs,
respetivamente na áreas das CH&S e nas C&T, enquanto que nos estudantes do 4º ano se
observa uma maior proximidade nestas duas áreas de estudo. Há, no entanto, um maior
número de UCs em atraso junto dos estudantes do sexo masculino. Esta mesma diferença
segundo o sexo ocorre em todas as situações, sendo mais expressiva nos estudantes do 4º ano,
na área das CH&S (mais 1.5 UCs em atraso por parte dos rapazes).
Na Tabela 2 apresentamos as correlações entre as três abordagens ao estudo e o número
de UCs em atraso. Pelas razões já apresentadas, esta análise toma separadamente os
estudantes do 1º e 4º ano, aproveitando-se para apresentar a média e o desvio-padrão (a par do
valor mínimo e máximo) dos resultados nestas variáveis para as duas subamostras
consideradas.
Tabela 2 – Médias, desvios-padrão e coeficientes de correlação entre as variáveis em análise.
Ano
Vari áveis
1. Abordagem Profunda
1º
*
2
3
_
***
2. Abordagem Superficial Apática
-.34
_
3. Abordagem Estratégica
.36***
-.43***
**
4. UCs em atraso
-.20
1. Abordagem Profunda
_
2. Abordagem Superficial Apática
4º
1
***
-.39
***
***
.27
_
***
-.25
_
***
3. Abordagem Estratégica
.37
-.31
_
4. UCs em atraso
-.04
.17*
-.15*
Nota: p<.05;
**
p<.01;
***
Mí n-Máx
M
DP
28-65
50.40
5.70
21-56
37.28
7.41
29-79
58.72
8.06
0-6
1.31
1.43
32-64
50.59
4.89
18-62
37.51
7.69
35-80
58.93
8.50
1-10
3.51
2.24
p<.001.
Analisando as correlações em função dos anos académicos, observamos o mesmo
padrão de coeficientes relativamente aos resultados nas três abordagens ao estudo. A AP e a
AE correlacionam entre si de forma moderada e em sentido positivo, enq uanto estas duas
abordagens apresentam correlações moderadas, mas em sentido negativo, com a escala ASA.
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Estes valores sugerem alguma estabilidade nas intercorrelações das abordagens, aproximando
a AP com a AE (teoricamente espectável) e diferenciando-as da ASA. Esta estabilidade
verifica-se quando consideramos as médias obtidas nas três abordagens nos dois anos
curriculares considerados.
Relativamente à correlação entre as abordagens e o sucesso académico (número de UCs
em atraso), verificamos que nos estudantes do 4º ano tais coeficientes são apenas residuais,
enquanto que nos alunos do 1º ano oscilam entre .20 e .27. Neste último grupo de estudantes,
e de acordo com o que seria esperado, a AP e AE correlacionam negativamente com o
número de UCs em atraso, invertendo-se o sentido dessa associação na ASA.
Apresentamos, de seguida, os resultados da análise de regressão considerando a variável
sucesso académico (número de UCs em atraso) como dependente. Dois tipos de variáveis
independentes são consideradas: características do estudante (ano curricular do curso,
domínio científico e sexo) e abordagens ao estudo (pontuações nas três escalas). A Tabela 3
apresenta os resultados da análise de regressão hierárquica, considerando três blocos: em
primeiro lugar, assumindo a variável ano de curso, pois é a variável que se antecipa como
mais determinante do número de UCs em atraso; num segundo bloco, integramos o domínio
científico do curso e o sexo dos estudantes; em terceiro lugar, consideramos as três
abordagens ao estudo. O modelo, integrando o conjunto destas seis variáveis, apresentou-se
estatisticamente significativo (F = 34.46; p<.001).
Tabela 3 – Su mário da regressão hierárquica para a variável sucesso académico (N=401).
R
R2
R2 Ajustado
.51
.26
.26
β
t
p
.47
11.31
.000
Do mín io científico
.16
3.66
.000
Sexo
-.11
-2.69
.008
Abordagem Profunda
.00
.09
.927
Abordagem Superficial
.16
3.52
.000
Abordagem Estratégica
-.08
-1.66
.097
Predi tores
Bloco 1
Ano
Bloco 2
Bloco 3
.55
.59
.31
.34
.30
.33
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Os resultados obtidos permitem- nos explicar, com base no conjunto das seis variáveis,
33% da variância observada no número de UCs em atraso, sendo que esta percentagem está
essencialmente associada ao ano escolar em que os estudantes se encontram (26%).
Analisando os valores estandardizados dos betas, observamos um efeito estatisticamente
significativo das variáveis ano, domínio científico, sexo e ASA. Enquanto a variável sexo tem
um impacto de sentido negativo (menor número de UCs em atraso por parte dos estudantes do
sexo feminino), nas restantes variáveis, estudantes do 4º ano, de C&T e recorrendo com maior
frequência à abordagem ASA, apresentam um maior número de UCs em atraso.
Discussão
Neste estudo analisamos o efeito preditor das abordagens ao estudo no sucesso
académico (avaliado através do número de unidades curriculares em atraso), após a
consideração de algumas variáveis pessoais e académicas dos estudantes (ano do curso, área
científica do curso e sexo). Os resultados obtidos permitem- nos afirmar que o conjunto das
variáveis consideradas explica aproximadamente 33% da variância observada na variável
sucesso académico, ainda que se destaque, sobretudo, o peso da variável ano frequentado
pelos estudantes. Como se poderia antecipar, os alunos do 4º ano apresentam maior número
de UCs em atraso, ou seja, com o avançar no curso os estudantes vão aumentando o número
de UCs que têm por realizar.
Num segundo momento da análise de regressão verificamos um efeito significativo da
área científica do curso e do sexo. Neste estudo, os alunos da área das C&T, assim como os
estudantes do sexo masculino, apresentam pior rendimento académico, traduzido num maior
número de UCs em atraso. As diferenças de género no sucesso académico no Ensino Superior
estão bastante documentadas na literatura, apontando-se para uma vantagem das mulheres
comparativamente aos homens, quer no acesso quer no rendimento e persistência (Almeida,
Guisande, Soares, & Saavedra, 2006; Buchmann & DiPrete, 2006; Ewert, 2012), parecendo
que esta vantagem está em grande medida associada a uma distribuição desigual de homens e
mulheres pelos domínios das C&T e CH&S (Alon & Gelbgiser, 2010; Severiens & Ten Dam,
2012). Os resultados do estudo parecem ir ao encontro dos resultados de estudos prévios,
sendo que a análise de regressão sugere também um efeito da área científica do curso,
apresentando os alunos de C&T um número superior de UCs em atraso.
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Entrando na regressão com as abordagens ao estudo, verificamos um efeito significativo
da ASA. Neste caso concreto, alunos que recorrem com maior frequência ou intensidade a
estratégias próximas da ASA apresentam um maior número de unidades curriculares em
atraso, sendo esta aliás a única abordagem ao estudo que permite, efetivamente, diferenciar o
rendimento académico dos estudantes, à semelhança do que observámos em outros estudos
(Watkins, 2001; Liem, Lau, & Nie 2008). A literatura sugere que, efetivamente, existe alguma
diferenciação entre os estudantes nas suas abordagens ao estudo (Ramsden, 1988; Eley, 1992;
Booth, Luckett, & Mladenovic, 1999), sendo que os estudantes que adotam sobretudo
abordagens superficiais parecem caracterizar-se por uma ausência de objetivos em termos do
que pretendem com a frequência de um determinado curso e por maiores dificuldades de
compreensão das matérias. Estes estudantes são descritos como fazendo depender o seu
estudo de um ensino “tipo se e nt ”, opt ndo pel memoriz ção de f ctos e conceitos
(Entwistle, 1995). Nestes casos, a tarefa é considerada como uma imposição do exterior e o
estudante, com conceções essencialmente reprodutivas, prefere um ensino fundamentalmente
transmissivo, em que a aprendizagem é dirigida para as exigências da avaliação. Não obstante
este resultado, importa considerar a natureza das unidades curriculares e dos cursos em
questão, mas também as conceções e metodologias de ensino e de avaliação utilizadas. Uma
abordagem superficial (ou orientação reprodutiva) está habitualmente relacionada com um
currículo e com métodos de avaliação que enfatizam as características superficiais do material
que está a ser aprendido (Dahlgren & Marton, 1978).
A terminar, importa destacar que investigações futuras deverão considerar outras fontes
informativas para descrever o rendimento académico dos estudantes pois nos parece bastante
circunstancial a consideração do número de unidades curriculares em atraso. Por outro lado,
analisando as abordagens ao estudo, importa incluir informações relativas ao tipo de ensino e
modalidades de avaliação adotadas pelos professores, procurando fazer incidir o estudo das
diversas abordagens por parte dos estudantes às dinâmicas de ensino, aprendizagem e
avaliação das unidades curriculares em que vai incidir a avaliação do desempenho académico.
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Approaches to Studying and Academic Success in Higher Education
Abstract
Academic success in Higher Education has been linked to the quality of students’ engagement
in learning. One way to analyze this engagement is to focus on students’ approaches to
learning and studying, namely deep, surface and strategic approaches. This study examines
the predictive power of students’ approaches to studying, after controlling for personal and
academic variables. Participants included 429 students, attending the first and the fourth
years of degrees in Social Sciences and Humanities (SS&H) and Sciences and Technologies
(S&T), who completed the Approaches and Study Skills Inventory for Students (ASSIST), and
reported on the number of failed courses. Results suggest that the number of failed courses is
related to students’ year in their degree, and to their scientific domain of studies (higher
levels of school failure for S&T), gender (men failing more frequently) and surface approach
(more failure for students who adopt surface cognitive and motivational strategies).
Keywords: Higher Education; approaches to studying; academic success; ASSIST.
Como citar este artigo: Valadas, S.T., Araújo, A.M., & Almeida, L.S. (2014). Abordagens ao estudo e
sucesso académico no ensino superior. Revista E-Psi, 4(1), 47-67.
Received : November 4, 2013
Rev ision received : March 14, 2014
Accepted: April 9, 2014
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Four Machine Learning Methods to Predict Academic Achievement of
College Students: A Comparison Study
[Quatro Métodos de Machine Learning para Predizer o Desempenho Acadêmico de
Estudantes Universitários: Um Estudo Comparativo]
HUDSON F. GOLINO 1 , & CRISTIANO MAURO A. GOMES 2
Abstract
The present study investigates the prediction of academic achievement (high vs. low)
through four machine learning models (learning trees, bagging, Random Forest and
Boosting) using several psychological and educational tests and scales in the following
domains: intelligence, metacognition, basic educational background, learning
approaches and basic cognitive processing. The sample was composed by 77 college
students (55% woman) enrolled in the 2nd and 3rd year of a private Medical School from
the state of Minas Gerais, Brazil. The sample was randomly split into training and
testing set for cross validation. In the training set the prediction total accuracy ranged
from of 65% (bagging model) to 92.50% (boosting model), while the sensitivity ranged
from 57.90% (learning tree) to 90% (boosting model) and the specificity ranged from
66.70% (bagging model) to 95% (boosting model). The difference between the
predictive performance of each model in training set and in the testing set varied from 2.60% to 23.10% in terms of the total accuracy, from -5.60% to 27.50% in the
sensitivity index and from 0% to 20% in terms of specificity, for the bagging and the
boosting models respectively. This result shows that these machine learning models can
be used to achieve high accurate predictions of academic achievement, but the
difference in the predictive performance from the training set to the test set indicates
that some models are more stable than the others in terms of predictive performance
(total accuracy, sensitivity and specificity). The advantages of the tree-based machine
1
Faculdade Independente do Nordeste (BR). Universidade Federal de Minas Gerais (BR).
E-mail: hfgolino@g mail.co m.
2
Universidade Federal de M inas Gerais (BR). E-mail: [email protected].
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learning models in the prediction of academic achievement will be presented and
discussed throughout the paper.
Keywords: Higher Education; Machine Learning; academic achievement; prediction.
Introduction
The usual methods employed to assess the relationship between psychological
constructs and academic achievement are correlation coefficients, linear and logistic
regression analysis, ANOVA, MANOVA, structural equation modelling, among other
techniques. Correlation is not used in the prediction process, but provides information
regarding the direction and strength of the relation between psychological and
educational constructs with academic achievement. In spite of being useful, correlation
is not an accurate technique to report if one variable is a good or a bad predictor of
another variable. If two variables present a small or non-statistically significant
correlation coefficient, it does not necessarily means that one can’t be used to predict
the other.
In spite of the high level of prediction accuracy, the artificial neural network
models do not easily allows the identification of how the predictors are related in the
explanation of the academic outcome. This is one of the main criticisms pointed by
researchers against the application of Machine Learning methods in the prediction of
academic achievement, as pointed by Edelsbrunner and Schneider (2013). However,
their Machine Learning methods, as the learning tree models, can achieve a high level
of prediction accuracy, but also provide more accessible ways to identify the
relationship between the predictors of the academic achievement.
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Table 1 – Usual techniques for assessing the relationship between academic achievement and
psychological/educational constructs and its basic assumptions .
Distribution
Relationship
between variables
Homoscedasticity?
Sensible to
outliers?
Independence?
Sensible to
Collinearity
Demands a high
sample-topredictor ratio?
Sensible to
missingness?
Main Assumpti ons
Correlation
Bivariate
Normal
Linear
Yes
Yes
NA
NA
NA
Yes
Simp le
Linear
Regression
Normal
Linear
Yes
Yes
Predictors are
independent
NA
Yes
Yes
Multiple
Regression
Normal
Linear
Yes
Yes
Predictors are
independent/Errors
are independent
Yes
Yes
Yes
ANOVA
Normal
Linear
Yes
Yes
Predictors are
independent
Yes
Yes
Yes
MANOVA
Normal
Linear
Yes
Yes
Predictors are
independent
Yes
Yes
Yes
Logistic
Regression
True
conditional
probabilit ies
are a logistic
function of the
independent
variables
Independent
variables are
not linear
combinations
of each other
No
Yes
Predictors are
independent
NA
Yes
Yes
Normality of
univariate
distributions
Linear
relation
between
every
bivariate
comparisons
Yes
Yes
NA
NA
Yes
Yes
Techni que
Structural
Equation
Modelling
The goal of the present paper is to introduce the basic ideas of four specific
learning tree’s models: single learning trees, bagging, Random Forest and Boosting.
These techniques will be applied to predict academic achievement of college students
(high achievement vs. low achievement) using the result of an intelligence test, a basic
cognitive processing battery, a high school knowledge exam, two metacognitive scales
and one learning approaches’ scale. The tree algorithms do not make any assumption
regarding normality, linearity of the relation between variables, homoscedasticity,
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collinearity or independency (Geurts, Irrthum, & Wehenkel, 2009). They also do not
demand a high sample-to-predictor ratio and are more suitable to interaction effects than
the classical techniques pointed before. These techniques can provide insightful
evidences regarding the relationship of educational and psychological tests and scales in
the prediction of academic achievement. They can also lead to improvements in the
predictive accuracy of academic achievement, since they are known as the state-of-theart methods in terms of prediction accuracy (Geurts et al., 2009; Flach, 2012).
Presenting New Approaches to Predict Academic Achievement
Machine learning is a relatively new science field composed by a broad class of
computational and statistical methods used to extract a model from a system of
observations or measurements (Geurts et al., 2009; Hastie, Tibshirani, & Friedman,
2009). The extraction of a model from the sole observations can be used to accomplish
different kind of tasks for predictions, inferences, and knowledge discovery (Geurts et
al., 2009; Flach, 2012).
Machine Learning techniques are divided in two main areas that accomplish
different kinds of tasks: unsupervised and supervised learning. In the unsupervised
learning field the goal is to discover, to detect or to learn relationships, structures, trends
or patterns in data. There is a d-vector of observations or measurements of features,
, but no previously known outcome, or no associated
response (Flach, 2012; James, Witten, Hastie, & Tibshirani, 2013). The features
can
be of any kind: nominal, ordinal, interval or ratio.
In the supervised learning field, by its turn, for each observation of the predictor
(or independent variable)
,
, there is an associated response or outcome
The vector
belongs to the feature space
output space
,
,
, and the vector
.
belongs to the
. The task can be a regression or a classification. Regression is
used when the outcome has an interval or ratio nature, and classification is used when
the outcome variable has a categorical nature. When the task is of classification (e.g.
classifying people into a high or low academic achievement group), the goal is to
construct a labeling function
that maps the feature space into the output space
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composed by a small and finite set of classes
this case the output space is the set of finite classes:
, so that
. In
. In sum, in the classification
problem a categorical outcome (e.g. high or low academic achievement), is predicted
using a set of features (or predictors, independent variables). In the regression task, the
value of an outcome in interval or ratio scale (for example the Rasch score of an
intelligence test) is predicted using a set of features. The present paper will focus in the
classification task.
From among the classification methods of Machine Learning, the tree based
models are supervised learning techniques of special interest for the education research
field, since it is useful: 1) to discover which variable, or combination of variables, better
predicts a given outcome (e.g. high or low academic achievement); 2) to identify the
cutoff points for each variable that are maximally predictive of the outcome; and 3) to
study the interaction effects of the independent variables that lead to the purest
prediction of the outcome.
A classification tree partitions the feature space into several
distinct mutually
exclusive regions (non-overlapping). Each region is fitted with a specific model that
performs the labeling function, designating one of the
The class is assigned to the
classes to that particular space.
region of the feature space by identifying the majority
class in that region. In order to arrive in a solution that best separates the entire feature
space into more pure nodes (regions), recursive binary partitions is used. A node is
considered pure when 100% of the cases are of the same class, for example, low
academic achievement. A node with 90% of low achievement and 10% of high
achievement students is more “pure” then a node with 50% of each. Recursive binary
partitions work as follows. The feature space is split into two regions using a specific
cutoff from the variable of the feature space
that leads to the most purity
configuration. Then, each region of the tree is modeled accordingly to the majority
class. Then one or two original nodes are split into more nodes, using some of the given
predictor variables that provide the best fit possible. This splitting process continues
until the feature space achieves the most purity configuration possible, with
or nodes classified with a distinct
regions
class. Learning trees have two main basic tuning
parameters (for more fine grained tuning parameters see Breiman, Friedman, Olshen &
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Stone, 1984): 1) the number of features used in the prediction
, and 2) the
complexity of the tree, which is the number of possible terminal nodes
.
If more than one predictor is given, then the selection of each variable used to
split the nodes will be given by the variable that splits the feature space into the most
purity configuration. It is important to point that in a classification tree, the first split
indicates the most important variable, or feature, in the prediction. Leek (2013)
synthesizes how the tree algorithm works as follow: 1) iteratively split variables into
groups; 2) split the data where it is maximally predictive; and 3) maximize the amount
of homogeneity in each group.
The quality of the predictions made using single learning trees can verified using
the misclassification error rate and the residual mean deviance (Hastie et al., 2009). In
order to calculate both indexes, we first need to compute the proportion of class
the node
in
. As pointed before, the class to be assigned to a particular region or node
will be the one with the greater proportion in that node. Mathematically, the proportion
of class
in a node
of the region
, with
The labeling function that will assign a
people is:
class to a node
is:
. The
misclassification error is simply the proportion of cases or observations that do not
belong to the
class in the
region:
and the residual mean deviance is given by the following formula:
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where
is the number of people (or cases/observations) from the
region,
is the size of the sample, and
class in the
is the number of terminal nodes (James et al.,
2013).
Deviance is preferable to misclassification error because is more sensitive to node
purity. For example, let’s suppose that two trees (A and B) have 800 observations each,
of high and low achievement students (50% in each class). Tree A have two nodes,
being A1 with 300 high and 100 low achievement students, and A2 with 100 high and
300 low achievement students. Tree B also have two nodes: B1 with 200 high and 400
low, and B2 with 200 high and zero low achievement students. The misclassification
error rate for tree A and B are equal (.25). However, tree B produced more pure nodes,
since node B2 is entirely composed by high achievement people, thus it will present a
smaller deviance than tree A. A pseudo R2 for the tree model can also be calculated
using the deviance:
Pseudo R2 =
.
Geurts, Irrthum and Wehenkel (2009) argue that learning trees are among the
most popular algorithms of Machine Learning due to three main characteristics:
interpretability, flexibility and ease of use. Interpretability means that the model
constructed to map the feature space into the output space is easy to understand, since it
is a roadmap of if- then rules. James, Witten, Hastie and Tibshirani (2013) points that the
tree models are easier to explain to people than linear regression, since it mirrors more
the human decision- making then other predictive models. Flexibility means that the tree
techniques are applicable to a wide range of problems, handles different kind of
variables (including nominal, ordinal, interval and ratio scales), are non-parametric
techniques and does not make any assumption regarding normality, linearity or
independency (Geurts et al., 2009). Furthermore, it is sensible to the impact of
additional variables to the model, being especially relevant to the study of incremental
validity. It also assesses which variable or combination of them, better predicts a given
outcome, as well as calculates which cutoff values are maximally predictive of it.
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Finally, the ease of use means that the tree based techniques are computationally simple,
yet powerful.
In spite of the qualities of the learning trees pointed above, the techniques suffer
from two related limitations. The first one is known as the overfitting issue. Since the
feature space is linked to the output space by recursive binary partitions, the tree models
can learn too much from data, modeling it in such a way that may turn out a sample
dependent model. Being sample dependent, in the sense that the partitioning is too
suitable to the data set in hand, it will tend to behave poorly in new data sets. The
second issue is exactly a consequence of the overfitting, and is known as the varia nce
issue. The predictive error in a training set, a set of features and outputs used to grown a
classification tree for the first time, may be very different from the predictive error in a
new test set. In the presence of overfitting, the errors will present a large variance from
the training set to the test set used. Additionally, the classification tree does not have the
same predictive accuracy as other classical Machine Learning approaches (James et al.,
2013). In order to prevent overfitting, the variance issue and also to increase the
prediction accuracy of the classification trees, a strategy named ensemble techniques
can be used.
Ensemble techniques are simply the junction of several trees to perform the
classification task based on the prediction made by every single tree. There are three
main ensemble techniques to classification trees: bagging, Random Forest and boosting.
The first two techniques increases prediction accuracy and decreases variance between
data sets as well as avoid overfitting. The boosting technique, by its turn, o nly increases
accuracy but can lead to overfitting (James et al., 2013).
Bagging (Breiman, 2001b) is the short hand for bootstrap aggregating, and is a
general procedure for reducing the variance of classification trees (Hastie et al., 2009;
Flach, 2012; James et al., 2013). The procedure generates
the training set, growing a tree that assign a
space for every . Lastly, the
class of
different bootstraps from
class to the
regions of the feature
regions of each
tree is recorded and the
majority vote is taken (Hastie et al., 2009; James et al., 2013). The majority vote is
simply the most commonly occurring class over all
trees. As the bagged trees does
not use the entire observations (only a bootstrapped subsample of it, usually 2/3), the
remaining observations (known as out-of-bag, or OOB) is used to verify the accuracy of
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the prediction. The out-of-bag error can be computed as a «valid estimate of the test
error for the bagged model, since the response for each observation is predicted using
only the trees that were not fit using that observation» (James et al., 2013, p.323).
Bagged trees have two main basic tuning parameters: 1) the number of features used in
the prediction,
, is set as the total number of predictors in the feature space, and 2)
the size of the bootstrap set , which is equal the number of trees to grow.
The second ensemble technique is the Random Forest (Breiman, 2001a). Random
Forest differs from bagging since the first takes a random subsample
data set
of the original
with replacement to growing the trees, as well as selects a subsample
the feature space
of
at each node, so that the number of the selected features (variables)
is smaller than the number of total elements of the feature space:
points Breiman (2001a), the value of
. As
is held constant during the entire procedure
for growing the forest, and usually is set to
. By randomly subsampling the
original sample and the predictors, Random Forest improves the bagged tree method by
decorrelating the trees (Hastie et al., 2009). Since it decorrelates the trees grown, it also
decorrelate the errors made by each tree, yielding a more accurate prediction.
And why the decorrelation is important? James et al. (2013) create a scenario to
make this characteristic clear. Let’s follow their interesting argument. Imagine that we
have a very strong predictor in our feature space, together with other moderately strong
predictors. In the bagging procedure, the strong predictor will be in the top split of most
of the trees, since it is the variable that better separates the
classes. By consequence,
the bagged trees will be very similar to each other with the same variable in the top
split, making the predictions highly correlated, and thus the errors also highly
correlated. This will not lead to a decrease in the variance if compared to a single tree.
The Random Forest procedure, on the other hand, forces each split to consider only a
subset of the features, opening chances for the other features to do their job. The strong
predictor will be left out of the bag in a number of situations, making the trees very
different from each other. As a result, the resulting trees will present less variance in the
classification error and in the OOB error, leading to a more reliable prediction. Random
Forests have two main basic tuning parameters: 1) the size of the subsample of features
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used in each split,
as
, which is mandatory to be
, being generally set
and 2) the size of the set , which is equal the number of trees to grow.
The last technique to be presented in the current paper is the boosting (Freund &
Schapire, 1997). Boosting is a general adaptive method, and not a traditional ensemble
technique, where each tree is constructed based on the previous tree in order to increase
the prediction accuracy. The boosting method learns from the errors of previous trees,
so unlikely bagging and Random Forest, it can lead to overfitting if the number of trees
grown is too large. Boosting has three main basic tuning parameters: 1) the size of the
set
, which is equal the number of trees to grow, 2) the shrinkage parameter , which
is the rate of learning from one tree to another, and 3) the complexity of the tree, which
is the number of possible terminal nodes
. James et al. (2013) point that
is
usually set to 0.01 or to 0.001, and that the smaller the value of , the highest needs to
be the number of trees
, in order to achieve good predictions.
The Machine Learning techniques presented in this paper can be helpful in
discovering which psychological or educational test, or a combination of them, better
predict academic achievement. The learning trees have also a number of advantages
over the most traditional prediction models, since they doesn’t make any assumptions
regarding normality, linearity or independency of the variables, are non-parametric,
handles different kind of predictors (nominal, ordinal, interval and ratio), are applicable
to a wide range of problems, handles missing values and when combined with ensemble
techniques provide the state-of-the-art results in terms of accuracy (Geurts et al., 2009).
The present paper introduced the basics ideas of the learning trees’ techniques, in
the first two sections above, and now they will be applied to predict the academic
achievement of college students (high achievement vs. low achievement). Finally, the
results of the four methods (single trees, bagging, Random Forest and boosting) will be
compared with each other.
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Methods
Participants
The sample is composed by 77 college students (55% woman) enrolled in the 2 nd
and 3rd year of a private Medical School from the state of Minas Gerais, Brasil. The
sample was selected randomly, using the faculty’s data set with the student’s
achievement recordings. From all the 2 nd and 3rd year students we selected 50 random
students with grades above 70% in the last semester, and 50 random students with
grades equal to or below 70%. The random selection of students was made without
replacement. The 100 random students selected to participate in the current study
received a letter explaining the goals of the research, and informing the assessment
schedule (days, time and faculty room). Those who agreed in being part of the study
signed a inform consent, and confirmed they would be present in the schedule days to
answer all the questionnaires and tests. From all the 100 students, only 77 appeared in
the assessment days.
Instruments
The Inductive Reasoning Developmental Test (TDRI) was developed by Gomes
and Golino (2009) and by Golino and Gomes (2012) to assess developmental stages of
reasoning based on Common’s Hierarchical Complexity Model (Commons & Richards,
1984; Commons, 2008; Commons & Pekker, 2008) and on Fischer’s Dynamic Skill
Theory (Fischer, 1980; Fischer & Yan, 2002). This is a pencil-and-paper test composed
by 56 items, with a time limit of 100 minutes. Each item presents five letters or set of
letters, being four with the same rule and one with a different rule. The task is to
identify which letter or set of letters have the different rule.
Figure 1 – Examp le of TDRI’s item 1 (fro m the first developmental stage assessed).
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Golino and Gomes (2012) evaluated the structural validity of the TDRI using
responses from 1459 Brazilian people (52.5% women) aged between 5 to 86 years
(M=15.75; SD=12.21). The results showed a good fit to the Rasch model (Infit: M=.96;
SD=.17) with a high separation reliability for items (1.00) and a moderately high for
people (.82). The item’s difficulty distribution formed a seven cluster structure with
gaps between them, presenting statistically significant differences in the 95% c.i. le vel
(t-test). The CFA showed an adequate data fit for a model with seven first-order factors
and one general factor [χ2 (61)= 8832.594, p=.000; CFI=.96; RMSEA=.059]. The latent
class analysis showed that the best model is the one with seven latent classes
(AIC:263.380; BIC:303.887; Loglik:-111.690). The TDRI test has a self-appraisal scale
attached to each one of the 56 items. In this scale, the participants are asked to appraise
their achievement on the TDRI items, by reporting if he/she passed or failed the item.
The scoring procedure of the TDRI self-appraisal scale works as follows. The
participant receive a score of 1 in two situations: 1) if the participant passed the ith item
and reported that he/she passed the item, and 2) if the participant failed the ith item and
reported that he/she failed the item. On the other hand, the participant receives a score
of 0 if his appraisal does not match his performance on the ith item: 1) he/she passed the
item, but reported that failed it, and 2) he/she failed the item, but reported that passed it.
The Metacognitive Control Test (TCM) was developed by Golino and Gomes
(2013) to assess the ability of people to control intuitive answers to logicalmathematical tasks. The test is based on Shane Frederick’s Cognitive Reflection Test
(Frederick, 2005), and is composed by 15 items. The structural validity of the test was
assessed by Golino and Gomes (2013) using responses from 908 Brazilian people
(54.8% women) aged between 9 to 86 years (M=27.70, SD=11.90). The results showed
a good fit to the Rasch model (Infit: M=1.00; SD=.13) with a high separation reliability
for items (.99) and a moderately high for people (.81). The TCM also has a selfappraisal scale attached to each one of its 15 items. The TCM self-appraisal scale is
scored exactly as the TDRI self-appraisal scale: an incorrect appraisal receives a score
of 0, and a correct appraisal receives a score of 1.
The Brazilian Learning Approaches Scale (EABAP) is a self-report questionnaire
composed by 17 items, developed by Gomes and colleagues (Gomes, 2010; Gomes,
Golino, Pinheiro, Miranda, & Soares, 2011). Nine items were elaborated to measure
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deep learning approaches, and eight items measure surface learning approaches. Each
item has a statement that refers to a student’s behavior while learning. The student
considers how much of the behavior described is present in his life, using a Likert- like
scale ranging from (1) not at all, to (5) entirely present. BLAS presents reliability,
factorial structure validity, predictive validity and incremental validity as good marker
of learning approaches. These psychometrical proprieties are described respectively in
Gomes et al. (2011), Gomes (2010), and Gomes and Golino (2012). In the present
study, the surface learning approach items scale were reverted in order to indicate the
deep learning approach. So, the original scale from 1 (not at all) to 5 (entirely present),
that related to surface learning behaviors, was turned into a 5 (not at all) to 1 (entirely
present) scale of deep learning behaviors. By doing so, we were able to analyze all 17
items using the partial credit Rasch Model.
The Cognitive Processing Battery is a computerized battery developed by
Demetriou, Mouyi and Spanoudis (2008) to investigate structural relations between
different components of the cognitive processing system. The battery has six tests:
Processing Speed (PS), Discrimination (DIS), Perceptual Control (PC), Conceptual
Control (CC), Short-Term Memory (STM), and Working Memory (WM). Golino,
Gomes and Demetriou (2012) translated and adapted the Cognitive Processing Battery
to Brazilian Portuguese. They evaluated 392 Brazilian people (52.3% women) aged
between 6 to 86 years (M= 17.03, SD= 15.25). The Cognitive Processing Battery tests
presented a high reliability (Cronbach’s Alpha), ranging from .91 for PC and .99 for the
STM items. WM and STM items were analyzed using the dichotomous Rasch Model,
and presented an adequate fit, each one showing an infit meansquare mean of .99
(WM’s SD=.08; STM’s SD=.10). In accordance with earlier studies, the structural
equation modeling of the variables fitted a hierarchical, cascade organization o f the
constructs (CFI=.99; GFI=.97; RMSEA=.07), going from basic processing to complex
processing: PS  DIS  PC  CC  STM  WM.
The High School National Exam (ENEM) is a 180 item educational examination
created by Brazilian’s Government to assess high school student’s abilities on school
subjects (see http://portal.inep.gov.br/). The ENEM result is now the main student’s
selection criteria to enter Brazilian Public universities. A 20 item version of the exam
was created to assess the Medical School students’ basic educational abilities.
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The student’s ability estimates on the Inductive Reasoning Developmental Test
(TDRI), on the Metacognitive Control Test (TCM), on the Brazilian Learning
Approaches Scale (EABAP), and on the memory tests of the Cognitive Processing
Battery, were computed using the original data set of each test, using the software
Winsteps (Linacre, 2012). This procedure was followed in order to achieve reliable
estimates, since only 77 medical students answered the tests. The mixture of the original
data set with the Medical School students’ answers didn’t change the reliability or fit to
the models used. A summary of the separation reliability and fit of the items, the
separation reliability of the sample, the statistical model used, and the number of
medical students that answered each test is provided in Table 2.
Table 2 – Fit, reliab ility, model used and sample size per test used.
Person
Reliability
Medical
Students’
N (% )
Infit:
M (SD)
Model
Reliability
Item
Infit:
M (SD)
Inductive Reasoning
Develop mental Test (TDRI)
1.00
.96 (.17)
.82
1.00 (.97)
Dichotomous
Rasch Model
59 (76.62)
TDRI's Self-Appraisal Scale
.83
1.01 (.16)
.62
.97 (.39)
Dichotomous
Rasch Model
59 (76.62)
Metacognitive Control Test
(MCT)
.99
1.00 (.13)
.81
.95 (.42)
Dichotomous
Rasch Model
53 (68.83)
MCT's Self-Appraisal Scale
.96
1.00 (.16)
.72
.99 (.24)
Dichotomous
Rasch Model
53 (68.83)
Brazilian Learning
Approaches Scale (EABAP)
.99
1.01 (.11)
.80
1.03 (.58)
Partial Cred it
Rasch Model
59 (76.62)
ENEM
.90
.93 (.29)
.77
.96 (.33)
Dichotomous
Rasch Model
40 (51.94)
Processing Speed
α=.96
NA
NA
NA
NA
46 (59.74)
Discrimination
α=.98
NA
NA
NA
NA
46 (59.74)
Perceptual Control
α=.91
NA
NA
NA
NA
46 (59.74)
Conceptual Control
α=.96
NA
NA
NA
NA
46 (59.74)
Short Term Memo ry
.99
.99 (.10)
.79
.98 (.25)
Dichotomous
Rasch Model
46 (59.74)
Working Memory
.98
.99 (.07)
.81
.99 (.16)
Dichotomous
Rasch Model
46 (59.74)
Test
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Procedures
After estimating the student’s ability in each test or extracting the mean response
time (in the computerized tests: PS, DIS, PC and CC) the Shapiro-Wilk test of
normality was conducted in order to discover which variables presented a normal
distribution. Then, the correlations between the variables were computed using the
heterogeneous correlation function (hector) of the polycor package (Fox, 2010) of the R
statistical software. To verify if there was any statistically significant difference
between the students’ groups (high achievement vs. low achievement) the two-sample T
test was conducted in the normally distributed variables and the Wilcoxon S um-Rank
test in the non-normal variables, both at the 0.05 significance level. In order to estimate
the effect sizes of the differences the R’s compute.es package (Del Re, 2013) was used.
This package computes the effect sizes, along with their variances, confidence intervals,
p-values and the common language effect size (CLES) indicator using the p-values of
the significance testing. The CLES indicator expresses how much (in %) the score from
one population is greater than the score of the other population if both are randomly
selected (Del Re, 2013).
The sample was randomly split in two sets, training and testing. The training set is
used to grow the trees, to verify the quality of the prediction in an exploratory fashion,
and to adjust the tuning parameters. Each model created using the training set is applied
in the testing set to verify how it performs on a new data set.
The single learning tree technique was applied in the training set having all the
tests plus sex as predictors, using the package tree (Ripley, 2013) of the R software. The
quality of the predictions made in the training set was verified using the
misclassification error rate, the residual mean deviance and the Pseudo R2 . The
prediction made in the cross- validation using the test set was assessed using the total
accuracy, the sensitivity and the specificity. Total accuracy is the proportion of
observations correctly classified:
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where
is the number of observations in the testing set. The sensitivity is the rate of
observations correctly classified in a target class, e.g.
, over the
number of observations that belong to that class:
Finally, specificity is the rate of correctly classified observations of the non-target
class, e.g.
, over the number of observations that belong to
that class:
The bagging and the Random Forest technique were applied using the
randomForest package (Liaw & Wiener, 2012). As the bagging technique is the
aggregation trees using n random subsamples, the randomForest package can be used to
create the bagging classification by setting the number of features (or predictors) equal
the size of the feature set:
. In order to verify the quality of the prediction
both in the training (modeling phase) and in the testing set (cross-validation phase), the
total accuracy, the sensitivity and specificity were used. Since the bagging and the
random forest are black box techniques – i.e. there is only a prediction based on
majority vote and no “typical tree” to look at the partitions – to determine which
variable is important in the prediction two importance measures will be used: the mean
decrease of accuracy and the mean decrease of the Gini index. The former indicates
how much in average the accuracy decreases on the out-of-bag samples when a given
variable is excluded from the model (James et al., 2013). The latter indicates «the total
decrease in node impurity that results from splits over that variable, averaged over all
trees» (James et al., 2013, p.335). The Gini Index can be calculated using the formula
below:
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Finally, in order to verify which model presented the best predictive performance
(accuracy, sensitivity and specificity) the Marascuilo (1966) procedure was used. This
procedure points if the difference between all pairs of proportions is statistically
significant. Two kinds of comparisons were made: difference between sample sets and
differences between models. In the Marascuilo procedure, a tes t value and a critical
range is computed to all pairwise comparisons. If the test value exceeds the critical
range the difference between the proportions is considered significant at .05 level. A
more deep explanation of the procedure can be found at the NIST/Semantech website
[http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section4/prc474.htm].
The
complete
dataset used in the current study (Golino & Gomes, 2014) can be downloaded for free at
http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.973012.
Results
The only predictors that showed a normal distribution were the EABAP (W=.97,
p=.47), the ENEM exam (W=.97, p=.47), processing speed (W=.95, p=.06) and
perceptual control (W=.95, p=.10). All other variables presented a p-value smaller than
.05. In terms of the difference between the high and the low achievement groups t here
was a statistically significant difference at the 95% level in the mean ENEM Rasch
score (
High =1.13,
=1.24,
Low=-1.08,
median Rasch score of the TDRI (
W=609,
(
High =1.03,
p=.008),
=2.96,
in
the
Low=-2.22,
Low=2.68,
High =1.45,
median
score of the TDRI’s self- appraisal scale (
= 2.23,
Rasch
Low=8.61,
t(39)=4.8162, p=.000), in the
Low
score
= .59,
of
Low=1.58,
the
TCM
W=526, p=.001), in the median Rasch
High =2.00,
=2.67,
Low=1.35,
Low=1.63,
W=646, p=.001), in the median Rasch score of the TCM’s self-appraisal scale
(
High =1.90,
=3.25,
discrimination time (
Low=-1.46,
High =440,
Low=5.20,
=10.355,
W=474, p=.000), and in the median
Low=
495,
Low=7208,
W=133, p=.009).
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The effect sizes, its 95% confidence intervals, variance, significance and common
language effect sizes are described in Table 3.
Table 3 – Effect Sizes, Confidence Intervals, Variance, Significance and Co mmon Language
Effect Sizes (CLES).
Test
Effect Size of
the di fference (d)
95% C.I. (d)
ENEM
1.46
0.73, 2.19
Inductive Reasoning
Develop mental Test
(TDRI)
0.64
Metacognitive
Control Test
(TCM )
p (d)
CLES
.13
.00
84.88%
0.11, 1.18
.07
.02
67.54%
0.87
0.29, 1.45
.08
.00
73.01%
TDRI’ Self-Appraisal
Scale
0.81
0.27, 1.36
.07
.00
71.73%
TCM’ Self-Appraisal
Scale
1.15
0.52, 1.78
.10
.00
79.21%
Discrimination
0.75
0.11, 1.38
.10
.02
70.19%
(d)
Considering the correlation matrix presented in Figure 2, the only variables with
moderate correlations (greater than .30) with academic grade was the TCM (.54), the
TDRI (.46), the ENEM exam (.49), the TCM Self- Appraisal Scale (.55) and the TDRI
Self- Appraisal Scale (.37). The other variables presented only small correlations with
the academic grade. So, considering the analysis of differences between groups, the size
of the effects and the correlation pattern, it is possible to elect some variables as
favorites for being predictive of the academic achievement. However, as the learning
tree analysis showed, the picture is a little bit different than showed in Table 2 and
Figure 2.
In spite of inputting all the tests plus sex as predictors in the single tree analysis,
the tree package algorithm selected only three of them to construct the tree: the TCM,
the EABAP (in the Figure 3, represented as DeepAp) and the TDRI’ Self- Appraisal
Scale (in the Figure 3, represented as SA_TDRI). These three predictors provided the
best split possible in terms of misclassification error rate (.27), residual mean deviance
(.50) and Pseudo-R2 (.67) in the training set. The tree constructed has four terminal
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nodes (Figure 3). The TCM is the top split of the tree, being the most important
predictor, i.e. the one who best separates the observations into two nodes. People with
TCM’ Rasch score lower than -1.29 are classified as being part of the low achievement
class, with a probability of 52.50%.
Figure 2 – The Correlat ion Matrix.
By its turn, people with TCM’ Rasch score greater than -1.29 and with EABAP’s
Rasch score (DeepAp) greater than 0.54 are classified as being part of the high
achievement class, with a probability of 60%. People are also classified as belonging to
the high achievement class if they present a TCM’ Rasch score greater than -1.29, an
EABAP’s Rasch Score (DeepAp) greater than 0.54, but a TDRI’s Self-Appraisal Rasch
Score greater than 2.26, with a probability of 80%. On the other hand, people are
classified as belonging to the low achievement class with 60% probability if they have
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the same profile as the previous one but the TDRI’s Self- Appraisal Rasch score being
less than 2.26. The total accuracy of this tree is 72.50%, with a sensitivity of 57.89%
and a specificity of 85.71%. The tree was applied in the testing set for cross-validation,
and presented a total accuracy of 64.86%, a sensitivity of 43.75% and a specificity of
80.95%. There was a difference of 7.64% in the total accuracy, of 14.14% in the
sensitivity and of 4.76% in the specificity from the training set to the test set.
Figure 3 – Single tree grown using the tree package.
The result of the bagging model with one thousand bootstrapped samples showed
an out-of-bag error rate of .37, a total accuracy of 65%, a sensitivity of 63.16% and a
specificity of 66.67%. Analyzing the mean decrease in the Gini index, the three most
important variables for node purity were, in decreasing order of importance: Deep
Approach (EABAP), TCM, and TDRI Self-Appraisal (Figure 4). The higher the
decrease in the Gini index, the higher the node purity when the variable is used.
Figure 5 shows the high achievement prediction error (green line), out-of-bag
error (red line) and low achievement prediction error (black line) per tree. The errors
became more stable with more than 400 trees.
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Figure 4 – Mean decrease of the Gin i index in the Bagging Model.
Figure 5 – Bagging’s out-of-bag erro r (red), high achievement predict ion error
(green) and low achievement predict ion error (blue).
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The bagging model was applied in the testing set for cross-validation, and
presented a total accuracy of 67.56%, a sensitivity of 68.75% and a specificity of
66.67%. There was a difference of 2.56% in the total accuracy and of 5.59% in the
sensitivity. No difference in the specificity from the training set to the test set was
found.
The result of the Random Forest model with one thousand trees showed an out-ofbag error rate of .32, a total accuracy of 67.50%, a sensitivity of 63.16% and a
specificity of 71.43%. The mean decrease in the Gini index showed a similar result of
the bagging model. The four most important variables for node purity were, in
decreasing order of importance: Deep Approach (EABAP), TDRI Self-Appraisal, TCM
Self- Appraisal and TCM (Figure 6).
Figure 6 – Mean decrease of the Gin i index in the Rando m Fo rest Model.
The Random Forest model was applied in the testing set for cross-validation, and
presented a total accuracy of 72.97%, a sensitivity of 56.25% and a specificity of
81.71%. There was a difference of 5.47% in the total accuracy, of 6.91% in the
sensitivity, and of 10.28% in the specificity.
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Figure 7 shows the high achievement prediction error (green line), out-of-bag
error (red line) and low achievement prediction error (black line) per tree. The errors
became more stable with approximately more than 250 trees.
Figure 7 – Random Forest’s out-of-bag error (red), high achievement prediction
error (green) and lo w achievement predict ion error (blue).
The result of the boosting model with ten trees, shrinkage parameter of 0.001, tree
complexity of two, and setting the minimum number of split to one, resulted in a total
accuracy of 92.50%, a sensitivity of 90% and a specificity of 95%. Analyzing the mean
decrease in the Gini index, the three most important variables for node purity were, in
decreasing order of importance: Deep Approach (EABAP), TCM and TCM SelfAppraisal (Figure 8).
The boosting model was applied in the testing set for cross-validation, and
presented a total accuracy of 69.44%, a sensitivity of 62.50% and a specificity of 75%.
There was a difference of 22.06% in the total accuracy, of 27.50% in the sensitivity, and
of 20% in the specificity. Figure 9 shows the variability of the error by iterations in the
training and testing set.
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Figure 8 – Mean decrease of the Gin i index in the Boosting Model.
Figure 9 – Boosting’s prediction error by iterat ions in the training and in the testing set .
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Table 4 synthesizes the results of the learning tree, bagging, random forest and
boosting models. The boosting model was the most accurate, sensitive and specific in
the prediction of the academic achievement class (high or low) in the training set (see
Table 4 and Table 5). Furthermore, there is enough data to conclude a significant
difference between the boosting model and the other three models, in terms of accuracy,
sensitivity and specificity (see Table 5). However, it was also the one with the greater
difference in the prediction between the training and the testing set. This difference was
also statistically significant in the comparison with the other models (see Table 5).
Table 4 – Predictive Performance by Machine Learning Model.
Difference between the
training set and testing set
Model
Sensitivity
Specificity
Total
Accuracy
Sensitivity
Specificity
Total
Accuracy
Sensitivity
Specificity
Testing Set
Total
Accuracy
Trai ning Set
Learn ing Trees
.725
.579
.857
.649
.438
.810
.076
.141
.048
Bagging
.650
.632
.667
.676
.688
.667
-.026
-.056
.000
Random Forest
.675
.632
.714
.730
.563
.817
-.055
.069
-.103
Boosting
.925
.900
.950
.694
.625
.750
.231
.275
.200
Both bagging and Random Forest presented the lowest difference in the predictive
performance between the training and the testing set. Comparing the both models, there
is not enough data to conclude that their total accuracy, their sensitivity and specificity
are significantly different (see Table 5). In sum, both bagging and Random Forest were
the more stable techniques to predict the academic achievement class.
92
Table 5 – Result of the Marascuilo’s Procedure.
Comparison between sample sets
Total Accuracy
Total Accuracy
Value
Critical Range
Difference
Significant?
Value
Critical Range
Difference
Significant?
Value
Critical Range
Difference
Significant?
Value
Critical Range
Difference
Significant?
Value
Critical Range
Difference
Significant?
Specificity
Difference
Significant?
Sensitivity
Critical Range
Specificity
Value
Pairwise
Comparisons
Sensitivity
Comparison between models (prediction in the training set)
Learning Tree – Bagging
.051
.055
No
.086
.074
Yes
.048
.038
Yes
.075
.116
No
.053
.123
No
.19
.104
Yes
Learning Tree – Random Forest
.022
.062
No
.072
.077
No
.055
.066
No
.05
.115
No
.053
.123
No
.143
.102
Yes
Learning Tree – Boosting
.154
.089
Yes
.134
.101
Yes
.152
.081
Yes
.2
.092
Yes
.321
.103
Yes
.093
.073
Yes
Bagging – Random Forest
.029
.049
No
.013
.061
No
.103
.054
Yes
.025
.119
No
0
.121
No
.048
.116
No
Bagging – Boosting
.205
.080
Yes
.219
.089
Yes
.200
.071
Yes
.275
.097
Yes
.268
.101
Yes
.283
.092
Yes
Random Forest – Boosting
.176
.085
Yes
.206
.091
Yes
.097
.089
Yes
.25
.096
Yes
.268
.101
Yes
.236
.089
Yes
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Discussion
The studies exploring the role of psychological and educational constructs in the
prediction of academic performance can help to understand how the human being
learns, can lead to improvements in the curriculum designs, and can be very helpful to
identify students at risk of low academic achievement (Musso & Cascallar, 2009;
Musso et al., 2013). As pointed before, the traditional techniques used to verify the
relationship between academic achievement and its psychological and educational
predictors suffers from a number of assumptions and from not providing high accurate
predictions. The field of Machine Learning, on the other hand, provides several
techniques that lead to high accuracy in the prediction of educational and academic
outcomes. Musso et al. (2013) showed the use of a Machine Learning model in the
prediction of academic achievement with accuracies above 90% in average. The model
they adopted, named artificial neural networks, in spite of providing very high
accuracies are not easily translated into a comprehensive set of predictive rules. The
relevance of translating a complex predictive model into a comprehensive set of
relational rules is that professionals can be trained to make the prediction themselves,
given the result of psychological and educational tests. Moreover, a set of predictive
rules involving psycho-educational constructs may help in the construction of theories
regarding the relation between these constructs in the learning or academic outcome,
filling the gap pointed by Edelsbrunner and Schneider (2013).
In the present paper we introduced the basics of single learning trees, bagging,
Random Forest and Boosting in the context of academic achievement prediction (high
achievement vs low achievement). These techniques can be used to achieve higher
accuracy rates than the traditional statistical methods, and its result are easily
understood by professionals, since a classification tree is a roadmap of rules for
predicting a categorical outcome.
In order to predict the academic achievement level of 59 Medical students,
thirteen variables were used, involving sex and measures of intelligence, metacognition,
learning approaches, basic high school knowledge and basic cognitive processing
indicators. About 46% of the predictors were statistically significant to differentiate the
low and the high achievement group, presented a moderately high (above .70) effect
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size: ENEM; the Inductive Reasoning Developmental Test; the Metacognitive Control
Test; the TDRI’s Self-Appraisal Scale; the TCM’s Self- Appraisal Scale and the
Discrimination indicator. In exception of the perceptual discrimination indicator, all the
variables pointed before presented correlation coefficients greater than .30. However the
two predictors with the highest correlation with academic achievement pres ented only
moderate values (TCM=.54; TCM’s Self- Appraisal Scale=.55).
The single learning tree model showed that the Metacognitive Control Test was
the best predictor of the academic achievement class, and together with the Brazilian
Learning Approaches Scale and the TDRI’s Self-Appraisal scale, explained 67% of the
outcome’s variance. The total accuracy in the training set was 72.5%, with a sensitivity
of 57.9% and a specificity of 85.7%. However, when the single tree model was applied
in the testing set, the total accuracy decreased 7.6%, while the sensitivity dropped
14.1% and the specificity 4.8%. This result suggests an overfitting of the single tree
model. Interestingly, one of the variables that contributed in the prediction of the
academic achievement in the single tree model (learning approach) was not statistically
significant to differentiate the high and the low achievement group. Furthermore, the
Brazilian Learning Approaches Scale presented a correlation of only .23 with academic
achievement. Even tough, the learning approach together with metacognition (TCM and
TDRI’s Self-Appraisal Scale) explained 67% of the academic achievement variance.
The size of a correlation and the non-significance in differences between groups are not
indicators of a bad prediction from one variable over another.
The bagging model, by its turn, presented a lower total accuracy, sensitivity and
specificity in the training phase if compared to the single tree model. However this
difference was only significant in the specificity (a difference of .048). Comparing the
prediction made in the two sample sets, the bagging model outperformed the single tree
model, since it resulted in more stable predictions (see Table 3 and Table 4). The out-ofbag error was .35, and the mean difference from the training set performance (a ccuracy,
sensitivity and specificity) to the test set performance was only -.027. The total accuracy
of the bagging model was 65% in the training set and 67.6% in the testing set, while the
sensitivity and specificity was 63.2% and 66.7% in the former, and 68.8% and 66.7% in
the latter. The classification of the bagging model became more pure when the Brazilian
Learning Approaches Scale, the Metacognitive Control Test or the TDRI’s Self95
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Appraisal Scale was used in the split, as pointed by the decrease in the Gini index of
Figure 4. The three more important variables in the prediction of the academic
achievement pointed by the bagging model matched the variables selected by the single
tree algorithm.
The Random Forest model showed a small decrease in the out-of-bag error if
compared to the bagging model, but the overall performance of the two models was
basically the same, with no statistically significant difference in the training set
prediction. If compared with bagging, the Random Forest deviation from the
performance in the training set in relation to the testing set was only significantly
different in the sensitivity. The mean difference of the Random Forest model from the
training set performance to the test set performance was 2.9%. Only the sensitivity in
the training set phase was significantly lower in the Random Forest in the comparison
with the single learning trees. However, the Random Forest model was also more stable
in the prediction performance than the single learning tree model. The classification of
the Random Forest model became more pure when the Brazilian Learning Approaches
Scale, the TDRI’s Self-Appraisal Scale, the TCM’s Self- Appraisal Scale or the the
Metacognitive Control Test was used in the split, as pointed by the decrease in the Gini
index. The variable importance measure of the Random Forest basically matched the
result of the bagging and of the single tree algorithm.
Finally, the boosting model was the one presenting the higher accuracy,
sensitivity and specificity, being statistically different from all other models. This model
achieved a total accuracy of 92.50% in the training set, with sensitivity of 90% and
specificity of 95%. However, it was the model with the greater difference in the
prediction performance from the training set to the testing set. So, we can argue that in
spite of the great performance in the training set, this was due to over fit, since in the
testing set the accuracy dropped 23%.
In sum, both the bagging and the Random Forest model were the better models to
predict high and low academic achievement of college students, since they presented the
most stable predictions between the training and testing sample sets. Moreover, these
models presented an overall accuracy close to 70%. Three variables were consistently
pointed as important in the prediction (the Metacognitive Control Test, the Brazilian
Learning Approach Scale and the TDRI’s Self-Appraisal Scale). This result goes in the
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same direction of other studies showing the relevance of metacognition (Musso, Kyndt,
Cascallar, & Dochy, 2012) and learning approaches (Norton & Crowley, 1995; Kyndt,
2011) in the explication of academic achievement in higher education.
Acknowledgme nts
The authors thank the Foundation for Research Support of the State of Minas
Gerais (FAPEMIG) for financing the research, and the Faculdade Independente do
Nordeste for financial support.
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Quatro Métodos de Machine Learning para Predizer o Desempenho Acadêmico de
Estudantes Universitários: Um Estudo Comparativo
Resumo
O presente trabalho investiga a predição de desempenho academico (alto vs. baixo) por
meio de quatro técnicas de machine learning (learning trees, bagging, Random Forest,
e Boosting), usando um conjunto de testes e escalas psicológicas e educacionais nas
seguintes áreas: inteligência, metacognição, conhecimento educacional básico prévio,
abordagens de aprendizagem e processamento cognitivo básico. A amostra foi
composta por 77 estudantes universitários (55% mulheres) matriculados no 2º e 3º ano
de uma Escola de Medicina particular do estado de Minas Gerais, Brasil. A amostra foi
dividida aleatoriamente em dois conjuntos, treino e teste, para realizar-se uma
validação cruzada. No conjunto de treino, a acurácia total da predição variou entre
65% (bagging model) e 92.5% (boosting model), enquanto a sensibilidade variou entre
57.9% (learning tree) e 90% (boosting model) e a especificidade entre 66.7% (bagging
model) e 95% (boosting model). A diferença no desempenho preditivo dos modelos,
comparando-se o conjunto de treino e o de teste, variou entre -2.6% e 23.1% em termos
da acuracia total, entre -5.6% e 27.5% na sensibilidade e entre 0% e 20% na
especificidade, para os modelos bagging e boosting respectivamente. Esse resultado
evidencia que esses modelos de machine learning podem atingir altos níveis de
acuracia na predição do desempenho academico, mas a diferença na capacidade
preditiva entre os conjuntos de treino e de teste indica que alguns modelos são mais
estáveis que outros na predição. As vantagens dos modelos de árvore de machine
learning na predição do desempenho acadêmico serão apresentadas e discutidas ao
longo do texto.
Palavras-chave: Ensino Superior; Machine Learning; desempenho acadêmico, predição.
Como citar este artigo: Go lino, H.F., & Go mes, C.M.A. (2014). Four machine learn ing methods to predict
academic achievement of college students: A comparison study . Revista E-Psi, 4(1), 68-101.
Received : November 12, 2013
Rev ision received : March 6, 2014
Accepted: April 1, 2014
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Estratégias de Aprendizagem de Alunos Brasileiros do Ensino Superior:
Considerações sobre Adaptação, Sucesso Acadêmico e Aprendizagem
Autorregulada
JANETE APARECIDA DA SILVA MARINI 1 , & EVELY BORUCHOVITCH 2
Resumo
O uso de estratégias de aprendizagem se constitui num forte fator de proteção para o sucesso
acadêmico, contribuindo, sobremaneira, para melhor adaptação do estudante ao Ensino
Superior. No presente estudo, buscou-se conhecer as estratégias de aprendizagem utilizadas
por estudantes universitários que desejam ser professores. A amostra foi composta por 107
alunos do curso de Pedagogia, predominantemente do sexo feminino, de duas faculdades
particulares do interior do Estado de São Paulo, Brasil. Os dados foram coletados mediante
uma escala tipo Likert e dois protocolos autorreflexivos orientados à avaliação do
conhecimento, da utilização, da consciência e da importância que o estudante concede ao uso
de estratégias de aprendizagem. Os resultados revelaram que os participantes relatam
empregar adequadamente as estratégias de aprendizagem, porém as mais superficiais, bem
como apresentam certa consciência dos seus processos cognitivos e metacognitivos.
Constatou-se, também, que tenderam a confundir as estratégias de aprendizagem com as de
ensino. Os dados são discutidos em termos não só da importância das estratégias de
aprendizagem, para o fortalecimento da adaptação e do sucesso acadêmico do estudante
universitário, mas, também, da sua relevância, ainda maior, para aqueles que pretendem
lecionar.
Palavras-chave: Ensino Superior; autorregulação da aprendizagem; estratégias cognitivas e
metacognitivas; formação de professores.
1
Diretora de Educação Básica, Secretaria Municipal de Educação de Jundiaí (São Paulo ). E-mail:
jan marini@hot mail.co m.
2
Departamento de Psicologia Educacional, Faculdade de Educação da Universidade Estadual de Camp inas
(UNICAMP). E-mail: [email protected].
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Introdução
O conceito de autorregulação da aprendizagem, como definido por Zimmerman e
Kitsantas (1997) e Schunk e Zimmerman (2012), é visto como um conjunto de pensamentos,
sentimentos e ações gerados pelo indivíduo, planejados e sistematicamente adaptados às
necessidades e contextos, a fim de atuarem sobre a própria aprendizagem e motivação. Deve
ser entendido, por isso, como um processo ativo, por meio do qual os estudantes estabelecem
os objetivos que norteiam a sua aprendizagem, monitoram, regulam e controlam as suas
cognições, motivações e comportamentos (Deci & Ryan, 1985, 2000; Blakey & Spence,
2000; Rosário, 2005; Zimmerman, 2008; Boruchovitch, Schelini, & A. Santos, 2010).
Sob essa perspetiva, a autorregulação exige que a pessoa tenha consciência dos
objetivos que deseja atingir, conheça as demandas e exigências da tarefa, que acione os seus
recursos internos e externos para concretizar a ação, avalie o nível de realização atingido e,
num processo cíclico, altere, se necessário, os procedimentos adotados quando não chega aos
resultados esperados. Zimmerman (2008) argumenta, ainda, que uma de nossas maiores
qualidades como seres humanos é a capacidade para nos autorregularmos.
Zimmerman (1989) destaca que nas salas de aula tradicionais os professores controlam
a maior parte dos aspetos da tarefa e do conjunto de ações, dando poucas oportunidades para
os estudantes exercerem o controlo do contexto e de sua própria autorregulação. Enfatiza que
a aprendizagem autorregulada ocorre na medida em que o aluno utiliza seus processos
pessoais para regular, estrategicamente, o comportamento e o ambiente educativo que o
rodeia. Nesse mesmo sentido, Pintrich (2004) sustenta que, para o desenvolvimento da
autorregulação, é preciso que os alunos possam ter controlo real das tarefas acadêmicas, das
relações interpessoais que estabelecem na classe e, também, do clima de aprendizagem na sala
de aula, aspetos esses todos relevantes para sua adaptação e sucesso acadêmico. É necessário
que os professores deleguem aos estudantes a escolha dos seus próprios projetos e
experiências, propondo trabalhos colaborativos em grupos, pois esse tipo de dinâmica em sala
de aula teria muito mais a oferecer em autonomia e responsabilidade, propiciando múltiplas
oportunidades para que aprendam a regular a aprendizagem (Zimmerman, 1989; R. Souza,
Lopes, & E. Ferreira, 2012).
Segundo Figueira (1997), o conceito de aprendizagem autorregulada integra os aspetos
cognitivos, afetivos, sociais e contextuais. A autora destaca a importância do ensino das
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estratégias para o processo de aprendizagem e sucesso acadêmico, dando ênfase ao papel da
atividade metacognitiva e da motivação, como reguladores importantes desses processos, nos
quais o aluno participa ativamente, sendo capaz de controlar o próprio desempenho. A
consciência e o controlo dos procedimentos cognitivos que visam compreender, reter e aplicar
as informações e os conhecimentos são os aspetos definidores das estratégias de
aprendizagem (Pozo, 1995; A. Silva & Sá, 1997; Dembo, 2001; Dembo & Seli, 2012). Os
pesquisadores Derry e Murphy (1986) e Erdamar (2011) mencionam, ainda, que as estratégias
de aprendizagem são como uma coleção de táticas mentais usadas pelo indivíduo, em uma
situação de aprendizagem, para facilitar a aquisição do conhecimento.
De acordo com Boruchovitch (1999) e Boruchovitch e A. Santos (2006), a literatura
apresenta diferentes classificações para as estratégias de aprendizagem, porém, a que vem
sendo mais utilizada designa dois tipos principais: as cognitivas e as metacognitivas. Segundo
as autoras, as estratégias cognitivas englobam os métodos gerais que os alunos empregam
para processar ou compreender um conteúdo das aulas expositivas e dos textos de uma
disciplina.
Existem dois padrões de processamento da informação adotados pelos estudantes para
aprender: o processamento superficial e o processamento em profundidade, ambos com
implicações nas estratégias cognitivas. As estratégias cognitivas superficiais, também
chamadas simples, compreendem procedimentos como repetir, recitar e destacar. Já as
estratégias cognitivas profundas incluem fazer paráfrase ou resumo, criar analogias e fazer
anotações criteriosas (Pintrich & Garcia, 1991).
As estratégias cognitivas podem também ser divididas de acordo com a finalidade com
que são usadas. A classificação descrita por Dembo (1994) menciona três categorias de
estratégias cognitivas: de ensaio (repetir, copiar, sublinhar), de elaboração (parafrasear,
resumir, anotar e criar analogias) e de organização (selecionar ideias, usar roteiros e mapas).
Já na segunda tipologia estão as estratégias metacognitivas. Elas se relacionam com o
desenvolvimento da capacidade de pensar sobre os próprios pensamentos, o que permite ir
muito além da apreensão de noções baseadas unicamente em fatos (Boruchovitch, 1999;
Boruchovitch & A. Santos, 2006).
A metacognição se refere ao conhecimento do que se tem sobre processo de conhecer,
ao planejamento, à predição e ao monitoramento da própria aprendizagem. Dembo (1994)
menciona que a metacognição envolve três tipos diferentes de conhecimento: o declarativo, o
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procedimental e o condicional. O declarativo faz referência ao autoconhecimento, ou seja, ao
que se sabe sobre si mesmo, bem como sobre os fatores que influenciam o próprio
rendimento, estando relacionado ao “o que fazer” (por exemplo, o leitor sabe o que é uma
estratégia e porque ela deve ser aprendida e usada). O procedimental está relacionado aos
processos do pensamento, ao “como fazer” (por exemplo, um estudante sabe como sublinhar
um texto, como fazer resumo, como destacar os aspetos mais importantes do texto). Já o
condicional é o conhecimento sobre as condições que influenciam a aprendizagem, tais como
“porquê e como” as estratégias são eficientes, como elas podem ser usadas e quando é
apropriado utilizá- las (Jacobs & Paris, 1987; Boruchovitch, 1999; Blakey & Spence, 2000).
Flavell (1981) e Flavell e Wellman (1977) consideram a metacognição como um
conjunto de impressões, sentimentos ou perceções conscientes que podem ocorrer antes,
durante ou após um empreendimento cognitivo. Sua principal função é atuar como uma for ma
de feedback e informar a pessoa sobre o ponto em que se encontra na atividade, as suas
dificuldades, o tipo de progresso que já fez ou que ainda pode fazer. Desempenha, assim,
papel importante na condução da vida intelectual, pois envolve reflexões fundamentais ao
processo de autorregulação. Desse modo, quando o aluno se apropria das estratégias
cognitivas e metacognitivas, torna-se mais competente no seu estudo, aumentando,
sobremaneira, suas chances de êxito no contexto educativo (Pimenta, 2000; J.A. Ferreira,
Almeida, & Soares, 2001).
Diversas pesquisas sobre o uso das estratégias de aprendizagem têm sido realizadas nos
últimos anos nos diferentes níveis de ensino, tanto no âmbito internacional (cf. Taraban,
Rynearson, & Kerr, 2000; Comadena, Hunt, & Simonds, 2007; Karpicke, Butler, & Roediger,
2009; Wu-Ross & Thorpe, 2013), quanto nacional (cf. Costa & Boruchovitch, 2004, 2010;
Locatelli, Bzuneck, & Guimarães, 2007; K. Oliveira, Boruchovitch, & A. Santos, 2009, 2011;
O. Santos & Boruchovitch, 2011; Freitas, Menezes, Novais, L. Silva, & Neves, 2011;
Bortoletto & Boruchovitch, 2013).
Pesquisas com universitários, principalmente aquelas voltadas para estudantes que
aspiram ser professores, revelam que os licenciados em Pedagogia, em linhas gerais, são
conscientes de seus processos cognitivos. Alunos dos anos iniciais reportam menor uso de
estratégias de aprendizagem e/ou utilizam as superficiais como as de ensaio, ao passo que os
mais avançados na escolaridade tendem a mencionar maior emprego dessas estratégias
(Cazares & Rico, 2009). Maior capacidade de autorregulação com o avanço no ensino
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superior foi também observado na pesquisa de Quezada (2005) e Donche e Van Petegem
(2009) com estudantes universitários de cursos de formação de professores, bem como a
relação positiva entre o uso de estratégias de aprendizagem e o desempenho acadêmico dos
estudantes. Diferentemente, Zamora, Rubilar e Ramos (2004), Quezada (2005), e Cazares e
Rico (2009) encontraram em suas investigações um bom emprego de estratégias de
processamento de informação entre os estudantes dos anos iniciais do ensino superior.
Relações entre o uso das estratégias de aprendizagem e maior predomínio da motivação para
aprender emergiram na pesquisa de Cunha e Boruchovitch (2012). Resultados semelhantes
foram obtidos com estudantes de outras áreas. Dados provenientes das pesquisas recentes de
Tinajero, Lemos, Araújo, Ferraces e Páramo (2012) e Wang, Kim, Bong e Ahn (2013)
revelaram que as estratégias de aprendizagem contribuem significativamente para o sucesso
acadêmico.
Considerando a importância das estratégias de aprendizagem para a adaptação dos
estudantes no ensino superior e a relevância dessas estratégias para alunos dos cursos de
formação para a docência na educação básica, aliadas à escassez de estudos sobre esse tema
na literatura brasileira, o presente artigo tem como objetivo descrever e analisar os resultados
de uma pesquisa sobre as estratégias de aprendizagem em alunos do curso de Pedagogia. Mais
precisamente, teve-se a intenção de identificar a frequência e o uso das estratégias de
aprendizagem, identificar as variáveis demográficas e contextuais que mais se associaram à
sua utilização, bem como conhecer as reflexões dos participantes acerca do seu uso.
Metodologia
Amostra
A amostra foi composta por 107 estudantes em cursos de formação de professores de
duas Faculdades privadas, do interior do Estado de São Paulo, com idades entre18 e 46 anos,
e predominando claramente os estudantes do sexo feminino (99.1%). Em relação ao estado
civil, 69.2% (n=74) eram solteiros. Em relação ao semestre do curso, 30.8% (n=33) estavam
no segundo semestre, 37.4% (n=40) no quarto e 31.8% (n=34) no sexto. Do total de
participantes, 19.6% (n=21) relatou não trabalhar, 10.3% (n=11) exerce atividade docente,
10.3% (n=11) atua como monitores/cuidadores de creche, 33.6% (n=36) com estágio docente
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remunerado, ao passo que 26.2% (n=28) atua em profissões não relacionadas à área
educacional.
Instrumentos
 Protocolo de Ativação da Metacognição e da Autorreflexão Sobre a Aprendizagem do
Futuro Professor
Trata-se de um instrumento desenvolvido por Boruchovitch (2009) que visa ativar a
metacognição e a autorreflexão do estudante, levando-o a refletir sobre suas estratégias e a
importância dessas para sua própria aprendizagem. Ele é composto por quatro questões que
investigam o conhecimento metacognitivo do aluno. Cita-se, como exemplo, “Quando você
tem a tarefa ou deseja estudar e aprender melhor algum conteúdo, como você faz?”, além de
duas questões sobre o conhecimento que o estudante possui sobre as estratégias de
aprendizagem.
 Escala de Avaliação de Estratégias de Aprendizagem (EEA-U)
A Escala de Avaliação de Estratégias de Aprendizagem (EEA-U; A. Santos &
Boruchovitch, 2008) é constituída por 49 itens, com resposta tipo Likert, organizadas em três
subescalas: Estratégias de Aprendizagem Cognitivas, Estratégias de Aprendizagem
Metacognitivas, e Estratégias de Aprendizagem Metacognitivas Disfuncionais. As Estratégias
de Aprendizagem Cognitivas são avaliadas por 19 itens. Como exemplo de item dessa
subescala, pode-se citar: “Analisar os gráficos e as tabelas que você encontra nos textos”. As
Estratégias de Aprendizagem Metacognitivas formam outra subescala, composta por 23 itens,
por exemplo “Perceber quando não entende o que está lendo”. Há, ainda, 9 itens que medem
a ausência das Estratégias de Aprendizagem Metacognitivas Disfuncionais. “Estudar ou fazer
os trabalhos assistindo televisão” pode ser mencionado como exemplo de item dessa última
subescala. A pontuação da EEA-U é calculada da seguinte maneira: nos itens que medem as
estratégias de aprendizagem cognitivas e as metacognitivas positivas, quatro pontos são
atribuídos para a opção “Sempre”, três para “Raramente”, dois para “Às vezes” e um ponto
para “Nunca”. Esses valores são invertidos, nos itens que correspondem às metacognitivas
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negativas ou disfuncionais. A pontuação pode variar entre 49 e 196, de modo que, quanto
maior o escore alcançado, mais estratégico é o estudante. Análises preliminares das
propriedades psicométricas da escala realizada com 1490 estudantes universitários
(Boruchovitch & A. Santos, 2011) revelaram uma boa fiabilidade, estimada pelos
coeficientes: alfa de Cronbach (0.85), Gutman split-half (0.74) e Spearman-Brown (0.74).
Para a amostra do presente estudo, o alfa de Cronbach é de 0.83, na escala total.
 Protocolo Autorreflexivo de Seguimento da Escala de Estratégias de Aprendizagem
Desenvolvido por Boruchovitch (2006), tem por finalidade aprofundar o conhecimento
acerca da utilização de estratégias de aprendizagem por parte dos estudantes, após terem
respondido à Escala de Avaliação das Estratégias de Aprendizagem. O instrumento é
composto por seis questões, uma fechada “Você conhecia todas as estratégias da escala?”, e
cinco abertas que visam aprofundar dados sobre a relação que o participante tem com as
estratégias de aprendizagem, como exemplo, tem-se “Alguém já havia lhe ensinado a usar
estratégias de aprendizagem? Quem? Quando?”.
Procedimentos
Após a autorização do Comitê de Ética (Parecer nº690/2009) foi realizado contato com
as instituições e marcado um dia para apresentar a pesquisa aos estudantes. Nesse encontro
foram explicados os objetivos da pesquisa, assegurado o caráter confidencial dos dados,
informado que a participação era livre e voluntária e que não influenciaria as notas, nem o
desempenho acadêmico. Antes de se iniciar a coleta de dados, os alunos que se dispuseram a
participar leram e assinaram o Termo Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE), em duas
vias. É importante ressaltar que todos os cuidados éticos tomados na presente pesquisa
tiveram como base a Resolução nº196/96, do Ministério da Saúde, com a qual estão em
consonância. Os instrumentos foram aplicados coletivamente pela primeira autora do presente
artigo, na ordem em que foram descritos. A coleta durou, aproximadamente, 60 minutos.
Os dados da escala foram tratados quantitativamente, por meio de análises estatísticas
descritivas e inferenciais através do programa SAS for Windows (Statistical Analysis System)
(versão 8.02), que avaliaram as variáveis estudadas em termos de distribuição de frequência,
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escores, médias e desvio-padrão. Na descrição do perfil da amostra, segundo as variáveis em
estudo, foram feitas análise de frequência das categóricas com valores de frequência absoluta
(n) e percentual (%), e estatísticas descritivas das numéricas (idade e escores das escalas),
com valores de média e desvio-padrão. As questões abertas dos protocolos foram examinadas
por meio da análise categorial, tomando por base os procedimentos usados na área (D.
Oliveira, 2008; Bardin, 2009). Após a leitura das respostas dos participantes foi desenvolvido,
por Marini e Boruchovitch (2010), para cada protocolo, categorias de respostas que
revelassem os comportamentos e as verbalizações mencio nadas pelos participantes. Cada
categoria foi definida operacionalmente e foram criadas regras para a classificação de uma
resposta numa dada categoria. A consistência do processo de categorização foi avaliada
mediante a submissão de um percentual das respostas, selecionadas aleatoriamente, à
avaliação de três juízes independentes, sendo um mestre, um doutor e um pós-doutorando na
área educacional. Cada protocolo passou pela análise de dois juízes que analisaram 30% das
respostas dos participantes em cada uma das questões dos instrumentos abertos utilizados. A
concordância entre os juízes e pesquisadores foi de 85% para o Protocolo de Ativação da
Metacognição e da Autorreflexão sobre a Aprendizagem e de 88% para o Protocolo
Autorreflexivo de Seguimento da Escala de Estratégias de Aprendizagem.
Resultados
O primeiro instrumento aplicado foi o Protocolo de Ativação da Metacognição e da
Autorreflexão Sobre a Aprendizagem do Futuro Professor. A questão inicial “Você costuma
pensar sobre sua aprendizagem ou como você aprende?” foi respondida afirmativamente por
89.80% (n=96) dos participantes e as justificativas constam da Tabela 1.
Tabela 1 – Justificativas apresentadas para a pergunta “Você costuma pensar sobre sua
aprendizagem ou como você aprende?”.
N
%
Reflexões relacionadas às estratégias de aprendizagem metacognitivas
44
44.90
Relações com a futura v ida profissional
18
18.40
Reflexões relacionadas às estratégias de aprendizagem cognitivas
17
17.30
Vagas/distorcidas/em branco
19
19.40
Total
98
100
109
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A segunda pergunta do protocolo indagava acerca da importância e da utilidade de se
pensar sobre a própria aprendizagem e foi respondida afirmativamente por 100% dos
participantes. Em seguida, se perguntava “o porquê” de fazer essa reflexão. As justificativas
apresentadas pelos estudantes foram agrupadas em cinco categorias (ver Tabela 2).
Tabela 2 – Justificativas à pergunta “Você acha que pensar sobre seu próprio
processo de aprendizagem pode ser útil para você?”.
N
%
Para melhorar a aprendizagem
42
37.50
Para ensinar melhor
25
22.33
Para identificar d ificuldades
20
17.85
Vagas/distorcidas
21
18.75
4
3.57
112
100
Em branco
Total
Buscou-se também saber se os estudantes consideram útil, para sua atuação futura,
pensar sobre a própria aprendizagem. Assim, a terceira questão perguntava “Você acha que
pensar sobre seu processo de aprendizagem pode ser útil para você como futuro professor?”.
As respostas afirmativas (95.33%) foram classificadas em cinco categorias, dispostas na
Tabela 3. Apenas 4.67% dos participantes responderam não acreditar que essa reflexão possa
ser importante.
Tabela 3 – Respostas para a questão “Você acha que pensar sobre seu processo de
aprendizagem pode ser útil para você como futuro professor?”.
N
%
Para aprimoramento da atuação profissional
41
40.20
Para facilitar a autorregulação
24
23.54
Para entender o modo de aprender do aluno
15
14.70
Vagas/distorcidas
14
13.72
Não responderam
8
7.84
102
100
Total
110
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Além disso, buscou-se também identificar que estratégias os estudantes utilizam para
estudar e aprender os conteúdos escolares. Os dados obtidos estão apresentados na Tabela 4.
Tabela 4 – Estratégias de aprendizagem mencionadas pelos participantes .
N
%
Realiza pesquisas
43
27.04
Realiza leituras
40
25.16
Faz grifos anotações e resumos
36
22.64
Controla o co mportamento, o ambiente e a atenção
17
10.70
Pede ajuda
14
8.81
Realiza releitura
6
3.77
Vagas/distorcidas
3
1.88
159
100
Total
Tendo por objetivo verificar o conhecimento que os participantes desse estudo, tinham
sobre as estratégias de aprendizagem, perguntou-se: “Você já ouviu falar em estratégias de
aprendizagem”. Ela foi respondida afirmativamente por 80.37% dos estudantes, conforme
mostra a Tabela 5.
Tabela 5 – Percentagem de respostas para a questão “Em sua opinião, o que são
estratégias de aprendizagem?”.
N
%
Confundem co m estratégias de ensino
58
54.20
Aproximam da defin ição correta
42
39.25
Vaga/distorcida
3
2.81
Em branco
4
3.74
107
100
Total
Após a aplicação do Protocolo de Ativação da Metacognição e da Autorreflexão, os
participantes responderam à Escala de Avaliação de Estratégias de Aprendizagem. Os
resultados podem ser visualizados na Tabela 6.
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Tabela 6 – Descrição das médias, desvio-padrão, pontuação mín ima e máxima da EEA-U.
M
DP
Mí n.
Máx.
Estratégias de aprendizagem cognitivas
55.21
7.40
30
70
Estratégias de aprendizagem metacognitivas
72.93
8.52
47
90
Estratégias metacognitivas disfuncionais
18.73
3.66
10
28
146.90
16.45
94
186
Escalas
Estratégias de aprendizagem total
Os resultados obtidos na análise entre os escores da EEA-U e a idade dos participantes
revela, como descrito na Tabela 7, que houve diferença s estatisticamente significativas
(p<.05), para o uso de estratégias metacognitivas e estratégias de aprendizagem total entre os
participantes com 30 anos ou mais.
Tabela 7 – Diferenças das médias e desvio-padrão na EEA-U, por faixa etária.
Idade
≤ 20
anos
M
DP
2
p*
Estratégias de aprendizagem cognitivas
55.63
5.90
5.96
.051
Estratégias de aprendizagem metacognitivas
71.71
9.61
2.84
.242
Estratégias metacognitivas disfuncionais
17.96
3.75
9.31
.010
145.29
16.25
6.72
.035
Estratégias de aprendizagem cognitivas
53.88
7.80
Estratégias de aprendizagem metacognitivas
72.33
8.01
Estratégias metacognitivas disfuncionais
18.28
3.81
144.50
16.39
Estratégias de aprendizagem cognitivas
58.26
7.04
Estratégias de aprendizagem metacognitivas
75.74
8.38
Estratégias metacognitivas disfuncionais
20.70
2.36
154.70
15.03
Escalas
Estratégias de aprendizagem total
21-30
anos
Estratégias de aprendizagem total
≥ 30
anos
Estratégias de aprendizagem total
* Valor p referente ao teste de Kruskal-Wallis para co mparação das variáveis entre 3 grupos ;
2 (estatística qui-quadrado do teste).
Os resultados da Tabela 8 indicam que existem algumas diferenças estatisticamente
significativas nas estratégias de aprendizagem cognitivas e o semestre que os estudantes
frequentam.
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Tabela 8 – Diferenças das médias e desvio-padrão na EEA-U, por semestre cursado.
6º Semestre
4º Semestre
2º Semestre
Semestres
M
DP
2
p*
Estratégias de aprendizagem cognitivas
58.15
7.22
8.28
.016
Estratégias de aprendizagem metacognitivas
74.97
8.42
4.00
.136
Estratégias metacognitivas disfuncionais
19.48
3.14
2.18
.336
152.61
15.89
8.10
.017
Estratégias de aprendizagem cognitivas
54.18
6.98
Estratégias de aprendizagem metacognitivas
72.43
7.91
Estratégias metacognitivas disfuncionais
18.48
3.96
145.08
15.45
Estratégias de aprendizagem cognitivas
53.59
7.43
Estratégias de aprendizagem metacognitivas
71.53
9.16
Estratégias metacognitivas disfuncionais
18.29
3.75
143.41
17.13
Escalas
Estratégias de aprendizagem total
Estratégias de aprendizagem total
Estratégias de aprendizagem total
* Valor p referente ao teste de Kruskal-Wallis para comparação das variáveis entre 3 grupos;
2 (estatística qui-quadrado do teste).
No que respeita ao estado civil, os estudantes casados relataram maiores escores na
subescala de estratégias metacognitivas disfuncionais, conforme mostra na Tabela 9.
Tabela 9 – Diferenças das médias e desvio-padrão na EEA-U, segundo o estado civil dos participantes .
Casados
Es tado Ci vil
M
DP
Z
p*
Estratégias de aprendizagem cognitivas
56.76
6.56
1.49
.137
Estratégias de aprendizagem metacognitivas
73.88
8.10
0.57
.568
Estratégias metacognitivas disfuncionais
20.52
2.86
3.60
.001
151.15
15.53
1.74
.081
Estratégias de aprendizagem cognitivas
54.53
7.69
Estratégias de aprendizagem metacognitivas
72.50
8.72
Estratégias metacognitivas disfuncionais
17.93
3.71
144.96
16.99
Escalas
Solteiros
Estratégias de aprendizagem total
Estratégias de aprendizagem total
* Valor p referente ao teste de Mann-Whitney para comparação das variáveis entre 2 grupos;
Z (estatística Z do teste).
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No final do preenchimento da EEA-U, foi aplicado o Protocolo Autorreflexivo de
Seguimento da Escala de Estratégias de Aprendizagem para aprofundar o conhecimento sobre
a utilização das estratégias de aprendizagem dos participantes e saber se diferiam das
estratégias mencionadas no instrumento.
Discussão
No âmbito do Protocolo de Ativação da Metacognição e da Autorreflexão Sobre a
Aprendizagem do Futuro Professor, os argumentos apresentados na Tabela 1 mostram que as
reflexões dos estudantes, na sua maioria, estão relacionadas ao uso das estratégias de
aprendizagem metacognitivas (n=44; 44.90%), tomando por referência que a metacognição é
um conjunto de impressões, sentimentos ou perceções conscientes que podem ocorrer antes,
durante ou após um empreendimento cognitivo, e que sua principal função é informar a
pessoa sobre o ponto em que se encontra na atividade, as dificuldades, o tipo de progresso que
já fez ou que ainda pode fazer (Flavell, 1981). Os estudantes desta investigação demonstraram
que, para eles, é importante pensar sobre seus erros, acertos e modos de aprender, atingindo,
assim, seus objetivos pessoais e demonstrando do mínio das competências acadêmicas e
cognitivas que são importantes ao sucesso acadêmico (J.A. Ferreira et al., 2001).
Como exemplo de resposta ao uso de estratégias metacognitivas, nas quais os
participantes descreveram preocupação em monitorar e avaliar seu desempenho acadêmico e
indicaram fazer uso de ações de planejamento, predição e monitor amento, tem-se: o
Participante 86, que respondeu «Gosto muito de parar por algum tempo durante o dia e
relembrar da aula anterior e ver se consigo fazer ligação com o que já sei».
Blakey e Spence (2000) e Rosário (2005) consideram que a autorregulação da
aprendizagem é importante para auxiliar os estudantes a estabelecerem seus objetivos
acadêmicos, monitorarem o seu progresso e controlar as suas cognições e comportame ntos.
Os resultados encontrados na presente pesquisa, expostos na Tabela 2, indicam que a maioria
dos estudantes relatou reflexões que se relacionam com esses objetivos, situação que pode
lhes facilitar rendimento acadêmico de maior qualidade e sucesso na universidade, como o
descrito por Tinajero e colaboradores (2012). Como exemplo da categoria mais citada “para
melhorar a aprendizagem” (n=42; 37.50%) pode-se mencionar o uso de estratégias de
aplicação e manutenção do esforço ao longo das tarefas, autoava liação das ações e
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pensamentos autorreflexivos descritos pelo Participante 37, que respondeu «Com certeza. Só
entendendo meu jeito de aprender é que posso buscar melhores formas de fixar na mente os
conhecimentos que vou adquirindo».
Um dado da presente pesquisa, que consta na Tabela 3 e que não tem sido destacado na
literatura nacional e internacional, é a preocupação em relacionar a aprendizagem com a
futura vida profissional (n=41; 40.20%). Infere-se que esse dado possa ser característico dessa
amostra de estudantes que freqüentam cursos do período noturno, estando na sua larga
maioria a exercer já uma atividade profissional no domínio educativo. Entretanto, destaca-se a
relevância desse resultado, tal como o exposto por White e Gunstone (1989) que argumentam
não ser fácil ensinar um estudante a se comportar estrategicamente, selecionar atividades
cognitivas de maneira inteligente, ser vigilante, econômico e efetivo no seu processo
cognitivo. Assim, se futuros professores entenderem e levarem em conta a importância das
variáveis cognitivas, dos estilos de aprendizagem e da metacognição, para o processo de
ensino, tendo como intenção futura o aproveitamento dessa perceção nas escolas onde irão
atuar, pode-se dizer que a Faculdade de Pedagogia estará cumprindo o seu papel de formar
multiplicadores metacognitivos autorregulados.
A Tabela 4 mostra que vários estudantes citaram mais de uma estratégia principal que
utilizam para estudar. Constatou-se que as principais estratégias descritas foram “realiza
pesquisas” com 27.04%, seguida de “realiza leituras” com 25.16% das respostas. Chama-se a
atenção que, no contexto universitário, a estratégia “pedir ajuda” (n=14; 8.81%) seja mais
utilizada do que a estratégia de “realiza releitura”, mencionada por apenas 3.77%.
Zimmerman (1989) menciona que os professores, nas salas de aulas tradicionais, oferecem
poucas oportunidades aos alunos para exercerem o controle do contexto e da autorregulação.
Nessa amostra, ao pedir ajuda, o estudante informa os seus professores das suas dificuldades,
abrindo possibilidades ao docente universitário de compreender as necessidades dos
estudantes e atuar com vistas ao fortalecimento dos processos autorregulatórios de seus
alunos.
Como consta na Tabela 5, apesar de os estudantes (n=86; 80.37%) relatarem já ter
ouvido falar sobre estratégias de aprendizagem e mencionarem utilizá- las, mais de metade
deles (n=58; 54.20%), ao serem indagados sobre “o que são estratégias de aprendiza gem”,
apresentaram respostas relacionadas às estratégias de ensino, revelando confundir as duas.
Para exemplificar, relata-se a resposta do participante 69, que referiu «São os métodos que se
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utiliza para ensinar». Apenas 39.20% dos participantes se aproximam da definição correta de
estratégias de aprendizagem, que a literatura descreve como processos conscientes que podem
ser controlados e empregados para apoiar as três etapas fundamentais do processamento da
informação: aquisição, armazenamento e utilização, com vistas à realização de determinada
tarefa (Dembo, 1994; Pozo, 1995; A. Silva & Sá, 1997).
Ao se considerar que a presente amostra foi constituída por estudantes de Pedagogia,
destaca-se a necessidade de maior investimento no ensino e diferenciação de ambos os tipos
de estratégia (ensino e aprendizagem) nesse curso. Esse resultado foi consistente com o obtido
por O. Santos e Boruchovitch (2011) com professoras de ensino fundamental em exercício, já
que mais de 80% das participantes apresentaram conceções de estratégias de aprendizagem
também equivocadas.
Com esse protocolo foi possível constatar que os estudantes da presente pesquisa,
costumam pensar sobre a própria aprendizagem e que essa reflexão está fortemente atrelada à
preocupação com o exercício futuro da docência, tanto no aspeto de serem bons professores
quanto no que diz respeito ao domínio dos conteúdos e a compreensão do modo de aprender
de seus alunos. Tais resultados fazem parte dos aspetos definidores das estratégias de
aprendizagem (Dembo, 1994; A. Silva & Sá, 1997). Verificou-se, também, que narram uso de
estratégias predominantemente cognitivas. Ademais, embora afirmem conhecer as estratégias
de aprendizagem, quando solicitada a definição, evidenciam confusões com as estratégias de
ensino.
Na Tabela 6, onde se encontram os resultados obtidos na EEA-U, observa-se que os
participantes do presente estudo relataram uso adequado das estratégias de aprendizagem
(M=146.90; DP=16.45). Importa destacar que os dados do protocolo aberto indicaram que as
estratégias cognitivas superficiais foram as mais mencionadas espontaneamente pelos
estudantes, levando-se a inferir que há necessidade de maior investimento do ensino de
estratégias de aprendizagem, para que os estudantes dominam também as estra tégias de
profundidade e metacognitivas.
As diferenças estatisticamente significativas encontradas na EEA-U (estratégias
metacognitivas e estratégias de aprendizagem total) em relação à idade, que estão expostas na
Tabela 7, parecem indicar que os estudantes mais velhos possuem maior capacidade de
autorregular a aprendizagem. Estes resultados estão em consonância com Brown, Campione e
Day (1981), quando mencionam que o conhecimento metacognitivo é mais completo nos
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indivíduos mais velhos. Foi entre os participantes com idades acima de 30 anos que
emergiram os maiores escores no uso das estratégias metacognitivas. Esse dado é coerente
com o descrito por Flavell e Wellman (1977) no que se refere ao conhecimento metacognitivo
se desenvolver por meio da conscientização, por parte do sujeito, bem como no que diz
respeito ao modo como determinadas variáveis interagem e influenciam os resultados de suas
atividades cognitivas. Assim, alunos mais velhos têm a própria metacognição constituída,
principalmente, pelos conhecimentos ou crenças sobre quais fatores ou variáveis agem e
interagem e afetam os resultados da sua própria aprendizagem.
Na Tabela 8, referente à análise da EEA-U em função do semestre em curso, observa-se
que os alunos do 2º semestre relataram usar mais as estratégias de aprendizagem. Esse
resultado está em consonância com a pesquisa de Donche e Van Petegem (2009) que
identificaram maior emprego de estratégias de aprendizagem entre os alunos do 3º ano de
curso universitário. À luz desses dados, importa assinalar que práticas pedagógicas que
fomentem a integração e troca de saberes entre os alunos universitários mais adiantados e
aqueles que estão iniciando a Faculdade são apontados por R. Souza et al. (2012), como
importante estratégia para a adaptação acadêmica dos alunos ingressantes na universidade.
Na Tabela 9, referente à análise da EEA-U em função do estado civil, a obtenção de
escores mais elevados na subescala de estratégias metacognitivas disfuncionais pelos
estudantes casados pode estar relacionada com o perfil dos participantes da amostra, em sua
quase totalidade mulheres, que, quando casadas, podem ter dificuldades em conciliar as
responsabilidades domésticas, profissão e tempo para os estudos. Todavia, esse dado, que
envolve a dimensão pessoal da adaptação acadêmica, merece ser aprofundado em amostras
maiores e mais diferenciadas.
Depois de preencherem a EEA-U, os participantes foram questionados sobre o uso de
estratégias de aprendizagem diferentes das mencionadas no instrumento e 11.20% dos alunos
responderam afirmativamente, citando algumas. Por exemplo, o Participante 66 referiu:
«Algumas vezes gravo a aula em MP3 e fico ouvindo quantas vezes for necessário para
entender». O Participante 77 respondeu: «Gravar em um CD um conteúdo a ser aprendido e
ouvir enquanto estou dirigindo».
De fato, as estratégias ligadas ao uso das tecnologias da informação e redes sociais que
surgiram ou foram popularizadas na última década não estão contempladas na escala de
estratégias. Por um lado, revela o uso da tecnologia associada às estratégias superficiais como
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as de ensaio (repetição da informação). Por outro, verifica-se que, embora essas respostas não
tenham sido expressivas no número de apontamentos, trazem um dado novo e que, no futuro,
podem ser incorporados aos itens da escala.
No âmbito do Protocolo Autorreflexivo de Seguimento da Escala de Estratégias de
Aprendizagem, os universitários foram convidados a pensar acerca de algumas questões
complementares, após terem respondido à EEA-U. Essa atividade de seguimento visou levar
os participantes a exercitarem a autorreflexão e a pensarem sobre a autorregulação da sua
aprendizagem. Nesse intuito, a primeira questão indagava se o estudante se considera va
estratégico. A maioria dos alunos respondeu afirmativamente (72.90%) e o uso das estratégias
cognitivas foi a categoria mais utilizada para exemplificar as respostas (47.60%). É relevante
destacar que esse resultado se assemelha ao obtido no protocolo de ativação da metacognição
e na média das subescalas de estratégias cognitivas da EEA-U, diferencia estatisticamente a
favor dos participantes do segundo semestre. A falta de habilidade para gerenciar os
obstáculos e dificuldades que surgem nos momentos de estudo, foi apontada como sendo o
principal motivo pelos estudantes (43.20%) não se considerarem estratégicos.
Identificar se o estudante universitário conhecia todas as estratégias da escala foi o
objetivo da questão seguinte. A maior parte dos alunos (68.22%) afirmou conhecê- las, na
íntegra. Dentre os participantes que considerem não identificar todas as estratégias, a
apontada como menos conhecida foi “Identificar as ideias principais e relacioná-las através
de diagramas ou mapas conceituais”. N. Souza e Boruchovitch (2010) referem que, enquanto
estratégias cognitivas de organização do conhecimento, os mapas conceituais geram inúmeros
ganhos de natureza metacognitiva, pois mobilizam o aluno para o planejamento,
monitoramento e regulação do próprio pensamento e ações, além de contribuir para a
promoção de uma aprendizagem mais autorregulada. Além disso, fortalecem a aquisição, o
armazenamento, a utilização da informação, pois permitem integrar e inter-relacionar as novas
informações aos conhecimentos prévios. Os participantes, ao relatarem desconhecer essa
estratégia tão importante na facilitação da aprendizagem, de certa forma parecem mostrar que
a escola que cursaram, e não apenas a Faculdade, possa ter falhado em uma de suas principais
funções que é ensinar o aluno a aprender a aprender.
É interessante constatar que tal aspeto é reafirmado ao analisar a resposta negativa
(23.40%) dos estudantes para a pergunta “Alguém já lhe havia ensinado a usar as estratégias
de aprendizagem?”. Ao se considerar que os participantes da presente investigação já tiveram
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no mínimo 12 anos de escolaridade anterior, esse resultado pode ser visto como relativamente
alto e alarmante. Reforça, ainda mais, as ideias de Pimenta (2000) quando assinala que, para
cumprir seu papel social, os cursos de Pedagogia precisam desenvolver conhecimentos e
habilidades, atitudes e valores que permitam aos estudantes construírem seu saber-fazer,
argumentos esses que, sem sombra de dúvida, valem para todos os cursos do ensino superior.
No que concerne à continuidade dessa questão, quando respondida afirmativamente,
deveria o participante apontar quem o ensinou. Interessante observar que o ensino das
estratégias de aprendizagem foi realizado principalmente por parentes e colegas (27.50%),
seguido das instâncias do ensino superior (23.30%). Sem desconsiderar a importância da
família e colegas como fontes de ensino de estratégias de aprendizagem, é necessário
assinalar que esse ensino não é intencional, tampouco tem como foco ensinar a autorre gulação
da aprendizagem. Dembo (2001) menciona que se os estudantes não aprenderem e
desenvolverem características de autorregulação da aprendizagem terão dificuldade em criar e
adaptar estratégias para adquirir o conhecimento necessário à realização das tarefas que são
exigidas em todos os níveis de ensino, e mais fortemente no ensino superior, segmento no
qual se espera do aluno maior autonomia para a aprendizagem.
Ao serem indagados se acreditavam que faziam o máximo para aprender, a maior parte
respondeu que não (47.70%), sendo que 31.90% dos estudantes apontaram a falta de
dedicação e de esforço como fatores que prejudicam a sua aprendizagem. Vale pontuar que,
segundo
Deci e Ryan (2000, 2012), estudantes desmotivados não se esforçam
intencionalmente, resistem em procurar ajuda, desistem facilmente diante de desafios e
dificuldades e/ou fazem uso de uma série de estratégias que prejudicam a si mesmos e sua
aprendizagem. Nesse sentido, pode-se supor que esses alunos apresentem baixa adaptação
acadêmica, visto que a motivação é uma variável-chave para a sua permanência no ensino
superior.
Nos argumentos apresentados para a questão “Você acha importante que os professores
ensinem aos alunos, além de conteúdo, como processar melhor a informação?” a maior
ênfase das respostas recaiu no ensino do conteúdo e não das estratégias que revelassem
preocupação com a aprendizagem como as descritas na Teoria do Processamento da
Informação. Esse dado revela indícios de que, tanto a educação básica quanto a educação
superior, ainda enfatizam fortemente a transmissão de conteúdos, sem que haja uma reflexão
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sobre os mecanismos pelos quais as pessoas se apropriam do conhecimento. Conceção muito
presente ainda no estudante universitário, extensível aos que virão a ser professores.
Considerações Finais
Num mundo em permanente modificação, a Universidade precisa atuar com vistas à
adaptação e ao sucesso do aluno no ensino superior. Um processo de adaptação bem-sucedido
propicia ao estudante universitário o desenvolvimento de habilidades pessoais e profissionais
que lhes permitam a apropriação e ampliação de um conjunto de conhecimentos e capacidades
orientados para o “aprender a aprender” e “aprender a fazer”, conforme sugerido por Dellors
(1998), o que lhes será útil ao longo de toda a vida.
A autorregulação da aprendizagem é um processo importante para que o estudante seja
capaz de gerenciar as dificuldades que encontra no contexto universitário e as exigências
acadêmicas desse nível de escolarização. Teóricos que defendem a relevância da
aprendizagem autorregulada reafirmam a necessidade de o indivíduo se responsabilizar pelo
processo de aprender, o que envolve, dentre outros processos, a metacognição e o emprego
apropriado das estratégias e a motivação (Cázares & Rico, 2009; Boruchovitch et al., 2010;
Freitas et al., 2011). Assim, a presente investigação buscou identificar o uso e os
conhecimentos dos estudantes acerca das estratégias de aprendizagem.
Pelas respostas dos participantes, foi possível observar que os estudantes universitários
desta amostra pensam sobre a própria aprendizagem, fazem uso das estratégias de
aprendizagem, predominantemente cognitivas e superficiais, se preocupam nomeadamente
com o exercício profissional futuro, tanto no aspeto conceitual como procedimental e
atitudinal, mostrando-se ainda sensíveis à necessidade de entenderem o modo de aprender dos
seus futuros alunos.
Considerando a relevância das estratégias de aprendizagem para a adaptação e sucesso
acadêmico de estudantes no ensino superior e a amostra pequena do presente estudo,
caracterizada por estudantes de um único curso e tipo de universidade, destaca-se a
necessidade de novas investigações com universitários de diferentes cursos e áreas. Tais
pesquisas tornarão possível ampliar o conhecimento do impacto das estratégias de
aprendizagem para a adaptação e o sucesso acadêmico, de forma que o conhecimento obtido
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possa ser mais bem revertido em ações fortalecedoras dos processos autorregulatórios dos
estudantes universitários.
Agradecimentos
A segunda autora do presente artigo agradece o apoio financeiro do Conselho Nacional
de Pesquisa (CNPq).
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125
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REVISTA ELETRÓNICA DE PSICOLOGIA, EDUCAÇÃO E SAÚDE
ANO 4, VOLUME 1, 2014, pp.102-126.
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ISSN 2182-7591
Learning Strategies of Brazilian Students in Higher Education: Considerations about
the Adaptation, Acade mic Success and Self-Regulated Learning
Abstract
The employment of learning strategies is a strong protection factor for academic success and
it contributes considerably for a better adaptation of the student in higher education. The
purpose of this study was to identify the learning strategies employed by university students
who wish to be teachers. The sample consisted of 107 university students of Pedagogy,
courses, predominantly females, from two private universities of an inner city in state of São
Paulo, Brazil. Data were collected using a Likert scale and two self-reflective protocols
aimed at evaluating the knowledge, use, awareness and importance the student attribute to
the utilization of learning strategies. Results evinced that participants report using learning
strategies appropriately, but the superficial ones were more mentioned by them. They also
showed a certain awareness of their cognitive and metacognitive processes. Moreover, data
reveal that participants tended to confuse learning strategies with teaching strategies. Data
were discussed not only in terms of the importance learning strategies for the empowerment
of the adaptation and academic success of the university student, but also in terms of its
relevance, even greater, for those who intend to teach.
Keywords: Higher Education; self-regulated learning; cognitive and metacognitive strategies;
teacher education.
Como ci tar este artigo: Marin i, J.S., & Boruchovitch, E. (2014). Estratégias de aprendizagem de alunos
brasileiros do ensino superior: Considerações sobre adaptação, s ucesso acadêmico e aprendizagem
autorregulada. Revista E-Psi, 4 (1), 102-126.
Received : November 22, 2013
Rev ision received : March 31, 2014
Accepted: April 7, 2014
126
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Expectativas Universitarias y Predicción del Rendimiento Académico
[Expetativas Universitárias e Predição do Rendimento Académico]
MANUEL
DEAÑO
DEAÑO 1 ,
SONIA
ALFONSO
GIL 2 ,
ÁNGELES
CONDE
RODRÍGUEZ3 , MAR GARCÍA-SEÑORÁN 4 , & FERNANDO TELLADO GONZÁLEZ 5
Resumen
El objetivo del presente estudio es analizar la influencia de las expectativas académicas de
los estudiantes universitarios de primer curso sobre su rendimiento académico. Se analizan
las expectativas para comprender su comportamiento subsecuente y buscar vías de
intervención para un mejor ajuste académico. La muestra está compuesta por 347
universitarios de diversas titulaciones de la Universidad de Vigo – Campus de Ourense que
cursan primer curso. El instrumento utilizado fue el Cuestionario de Percepciones
Académicas (CPA) y se registró su rendimiento académico al finalizar el primer semestre de
estudios universitarios. Se ha realizado un análisis de regresión lineal múltiple, paso a paso,
para determinar el valor predictivo de las dimensiones de expectativas (variables
predictoras) con respecto al rendimiento académico (variable criterio). Los resultados
parecen apoyar que las expectativas de autonomía personal dirigidas a la formación
académica y empleo futuro favorecen el rendimiento académico de los estudiantes. Otros
grupos de expectativas, relacionadas con su autonomía emocional, parecen no guardar
ninguna relación con él. Un tercer grupo de expectativas, de autonomía social, parece
predecir negativamente el rendimiento académico.
Palabras clave: Educación Superior; expectativas académicas; rendimiento académico;
predicción del aprendizaje.
1
Universidad de Vigo – Campus Ourense, España. Enviar correspondencia a: Manuel Deaño Deaño.
Departamento de Psicología Evolutiva y Co municación. Universidad de Vigo. Facultad de Educación. Campus
Ourense. 32004 Ou rense (Spain). Teléfono: (+34) 988387179. E-mail: [email protected].
2
Universidad de Vigo – Campus Ourense, España.
3
Universidad de Vigo – Campus Ourense, España.
4
Universidad de Vigo – Campus Ourense, España.
5
Universidad de Vigo – Campus Ourense, España.
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Introducción
Las expectativas representan aquello que los estudiantes esperan realizar y concretar
durante su vida académica (Deaño et al., 2014). Están asociadas a las experiencias y
acontecimientos vividos; recogen la confianza en aquello que, según la experiencia previa, se
considera que es más probable que ocurra y constituyen una interpretación y predicción sobre
lo que ha de suceder (Alfonso, Conde, García-Señorán, Tellado, & Deaño, 2013; Alfonso,
Deaño, Conde, Costa, Araújo, & Almeida, 2013). El acontecimiento futuro que se prevé es
una respuesta elaborada en consonancia con la interpretación de los hechos y se ejecutará si se
producen los mismos (Howard, 2005). Estas previsiones o expectativas influencian la
conducta: si se producen esos hechos, se ejecutará la conducta prevista en consonancia con la
interpretación de los mismos (Alfonso, Conde, et al., 2013). Su influencia traduce
conocimientos, actitudes, motivaciones y creencias a acciones (Kuh, Gonyea, & Williams,
2005; Soares, Guisande, Diniz, & Almeida, 2006; Almeida, Vasconcelos, & Mendes, 2008;
Igue, Bariani, & Milanesi, 2008).
La comprensión de la conducta realizada otorga a las expectativas un papel adaptativo
de ajuste o no a lo conseguido. La adaptación a la Universidad está modulada
psicosocialmente por factores personales, académicos y sociales. Las dificultades percibidas
por los estudiantes en alguno de estos factores pueden obstaculizar la adaptación académica,
si dichas dificultades están reforzadas por escasas estrategias de afrontamiento de dificultades
y por falta de servicios de apoyo por parte de la institución (Mattanah, Ayers, Brand, &
Brooks, 2010; Soares, Almeida, & Guisande, 2011). El apoyo y la mejora estratégica de
afrontamiento facilitarían cierto cambio en la percepción de las dificultades, dejando de ser
obstáculo para la adaptación académica. En este sentido las expectativas son modificables
(Alfonso, Conde, et al., 2013; Alfonso, Deaño, et al., 2013), y están influenciadas por los
componentes que las conforman: experiencias y conocimientos previos, actitudes,
motivaciones y creencias o esquemas de pensamiento de los que parecen surgir. Son
modificables por la propia actuación exitosa (Almeida, 2007; Almeida et al., 2008; Almeida,
Costa, Alves, Gonçalves, & Araújo, 2012; Igue et al., 2008); tienen un impacto en el
aprendizaje de los estudiantes y en su desarrollo personal y social; favorecen la
modificabilidad de aquellas conductas que contribuyen a lograr lo planificado y promueven la
continuidad de los estudios universitarios (Darlaston-Jones et al., 2003; Smith & Wertlieb,
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2005), siendo un elemento clave para predecir la decisión de continuación de los estudios o de
su abandono (Elías, 2008). La mediación de las expectativas está
relacionada con el
desarrollo psicosocial (Reason, Terenzini, & Domingo, 2007; Krumrei-Mancuso, Newton,
Kim, & Wilcox, 2013).
Los estudiantes llegan a la universidad con una variedad de características, experiencias
y antecedentes personales, académicos y sociales que hacen que se comprometan en distinto
grado con los diversos aprendizajes que ofrece su institución, tanto formales como informales.
Desde esta perspectiva, el conocimiento de las expectativas de los estudiantes puede ser útil
para que los profesores promuevan activamente el éxito del estudiante (Krumrei-Mancuso &
Newton, 2009), permitiendo la identificación temprana de sus necesidades individuales, la
prescripción para la acción (Seidman, 2005) y la personalización de las intervenciones
(Peterson, Casillas, & Robbins, 2006).
Los estudiantes pueden hacer ajustes en sus actitudes, compor tamientos y disposición
hacia el éxito, si los factores psicosociales que subyacen a sus expectativas están dentro de su
poder de control para influenciarlos directamente o mejorarlos de algún modo (KrumreiMancuso et al., 2013). La eficacia de la práctica educativa estaría directamente relacionada
con la capacidad de la práctica para aumentar la participación de los estudiantes (Astin, 1984;
1999), incidiendo en aquellos factores que no promueven los ajustes, para aumentar la
probabilidad de que los estudiantes se involucren activamente en un plan de éxito académico.
El estrés, el aislamiento social, el desaliento, las reacciones académicas negativas, la
insatisfacción, la baja autoeficacia y la no participación pueden ser algunos de los factores que
no favorezcan el ajuste de los estudiantes. La formación en gestión del estrés y la relajación,
la involucración en la participación académica, la experimentación de reacciones académicas
positivas, la mejora de la autoeficacia, el establecimiento de metas, la a utorregulación de la
conducta de aprendizaje, la gestión de los tiempos de estudio, la tutorización entre pares y el
mindfulness, permiten incrementar la probabilidad de cambio de las situaciones vividas. Tales
situaciones pueden no ser el resultado de características de la institución o el estudiante, sino
reflejar una falta de ajuste entre ambas (Tinto, 1987).
La evaluación de las fortalezas y debilidades de los factores psicosociales pueden ser
útiles para optimizar y ajustar las necesidades de los estudiantes. Tomar conciencia de las
ventajas del conocimiento de las características personales que no favorecen el aprendizaje
facilita preparar un plan de éxito académico basado en aquellos factores que lo obstaculizan.
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Es importante que los estudiantes puedan reflexionar sobre su progreso para asumir la
responsabilidad de establecer y conseguir objetivos. Los estudiantes con baja eficacia pueden
ser ayudados a autorregular su conducta de aprendizaje y su gestión del tiempo de estudio
(Krumrei-Mancuso et al., 2013).
Sobre la predicción del éxito universitario, los estudios actuales tienden a señalar que
entre los muchos factores que predicen la adaptación a la universidad y por tanto el éxito, se
encuentran el nivel académico obtenido en estudios anteriores (de secundaria), medidas de
aptitud (Willingham, Lewis, Morgan, & Ramist, 1990), factores demográficos como el
género, la etnia, el estatus económico y si son estudiantes de primera generación ( Richardson
& Bender, 1987; Pascarella, Pierson, Wolniak, & Terenzini, 2004). Russell y Petrie (1992)
identificaron factores que podrían ser utilizados académicamente de modo cada vez más
eficaz, relacionados con rasgos psicológicos internos (motivación, confianza en sí mismo,
apoyo percibido e impacto emocional) y con comportamientos externos (conducta de estudio
y participación en el campus). Robbins, Lauver, Le, Davis, Langley, & Carlstrom (2004)
distinguieron tres tipos de predictores de éxito en la universidad: (a) predictores tradicionales,
tales como puntuaciones de las pruebas estandarizadas, calificación de la escuela secundaria y
rendimiento
académico
semestral,
(b)
predictores
demográficos,
como
el
nivel
socioeconómico, raza y género, y (c) los predictores psicosociales, tales como la participación
social, la autogestión, y los hábitos de estudio.
El presente estudio parte de una serie de dimensiones que en su conjunto se considera
que reflejan las expectativas para la adaptación del individuo a los estudios universitarios.
Estas expectativas se refieren a factores que puedan estar bajo el control de los estudiantes y
ser susceptibles de intervención dependiendo de su impacto sobre la conducta de ajuste. El
objetivo de este trabajo es conocer qué dimensiones se relacionan entre sí; evaluar si algunas
de las dimensiones de expectativas o el conjunto de ellas propuestas para la adaptación a la
ES, sobre el aprendizaje, el desarrollo personal y social, se relacionan con el rendimiento
académico y determinar cuáles lo predicen mejor. Se espera encontrar una correlación
moderada, pero muy significativa entre las dimensiones de expectativas. Teniendo en cuenta
que las dimensiones no se refieren únicamente al rendimiento académico, sino a otros
aspectos de ajuste personal y social se espera que no todas las dimensiones se relacionen con
el rendimiento académico y, en este sentido, solo alguna dimensión resulte predictiva del
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mismo. La predictibilidad supondría que las dimensiones que conformen el modelo contienen
creencias reflejadas por algún factor psicológico o psicosocial relacionado.
Método
Participantes
Participaron en este estudio 347 estudiantes de 1º curso de diversas titulaciones de la
Universidad de Vigo – Campus Ourense. Por sexo, el 33% eran hombres y el 67% mujeres,
con edades comprendidas entre los 18-36 años (Mediana=19; 5%>24 años). Por ámbitos de
estudio el 30% iniciaban sus estudios en titulaciones del sector científico-tecnológico y el
70% en titulaciones del sector humanístico-social.
Instrumento
Para la medida de las expectativas se utilizó el Cuestionario de Percepciones
Académicas (CPA; Almeida, Costa, Alves, Gonçalves, & Araújo, 2012). Para medir la
variable del rendimiento académico se utilizó el Listado de datos personales, académicos y
familiares que los estudiantes debían completar. La recopilación de los datos personales
incluía cuestiones referidas a la fecha de nacimiento, edad, sexo y procedencia. En los datos
académicos se solicitaba la titulación que cursaba el estudiante, ámbito de estudio al que
pertenecía la titulación, opción de elección de la carrera, nota de acceso, número de materias
aprobadas hasta el momento de aplicación del cuestionario y nota media global obtenida en
dichas materias. En lo referido a los datos familiares, se preguntó al estudiante acerca del
nivel de estudios y actividad laboral de los padres. La obtención del rendimiento académico
de los participantes, utilizado como variable criterio en este estudio, se hizo multiplicando el
número de materias aprobadas hasta el momento por la nota media global obtenida en esas
materias. De tal forma que un estudiante que hubiese aprobado cinco materias, con una nota
media global de seis, tendría un rendimiento académico con valor 30. Un estudiante con una
materia aprobada y nota global de seis, tendría un valor en su rendimiento académico de seis.
El CPA contiene ítems a través de los cuales se miden las siete dimensiones de
expectativas incluidas en este estudio como variables predictoras: (i) Formación para el
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empleo/carrera; (ii) Desarrollo personal y social; (iii) Movilidad estudiantil; (iv) Implicación
política y ciudadanía; (v) Presión social; (vi) Calidad de formación; (vii) Interacción social.
Las respuestas a los ítems del Cuestionario de Percepciones Académicas (CPA) se recogieron
sobre una escala de seis puntos en formato tipo Likert: 6– total acuerdo; 5 – bastante acuerdo;
4 – parte de acuerdo; 3 – parte desacuerdo; 2 – bastante desacuerdo; 1 – total desacuerdo.
Procedimientos
Los grupos-clase evaluados en los diferentes ámbitos de estudio fueron seleccionados
en función de su heterogeneidad y de la disponibilidad de los profesores. La recogida de los
datos fue realizada por los miembros del equipo de investigación al finalizar el primer
semestre universitario, dentro de las aulas, en horario académico y a través de la
administración colectiva del cuestionario CPA y del Listado de datos personales, académicos
y familiares. Tras proporcionarles información acerca de la naturaleza y objetivos de la
investigación, se solicitó a los estudiantes su participación voluntaria, garantizando el
anonimato de sus respuestas.
Dado el objetivo principal de este trabajo, se llevó a cabo un análisis de regresión lineal
múltiple, paso a paso, para determinar el valor predictivo de las dimensiones de expectativas
(variables predictoras) con respecto al rendimiento académico (variable criterio) de los
estudiantes que participaron en el estudio. El programa estadístico empleado fue el SPSS para
Windows en su versión 18.0.
Resultados
En la Tabla 1 se presentan los estadísticos descriptivos correspondientes a las variables
incluidas en el estudio y las correlaciones de Pearson obtenidas en el análisis de regresión.
Las puntuaciones medias de cada una de las dimensiones de expectativas muestran una
correlación moderada, pero muy significativa entre todas ellas. La dimensión que mayor
puntuación obtuvo fue la de Formación empleo/carrera, seguida en orden descendente de las
dimensiones de Desarrollo personal y social, Movilidad estudiantil, Implicación política y
ciudadanía, Interacción social, Presión social y por último, Calidad de Formación.
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Analizando las correlaciones entre las dimensiones de expectativas y el rendimiento
académico, se observa que las dimensiones de Formación empleo/carrera y el Desarrollo
personal y social correlacionan significativamente de forma positiva con el rendimiento
académico
de
los
estudiantes
y
la
dimensión
Interacción
social
correlaciona
significativamente, pero de forma negativa.
Tabla 1 – Estadísticos descriptivos y correlaciones de las variables del estudio.
Vari ables
M
DT
1
2
3
4
5
6
7
8
1. Formación empleo
carrera
34.91
4.24
–
.549***
.418***
.350***
.318***
.300***
.413***
.160**
2. Desarrollo
personal y social
29.93
4.68
–
–
.404***
.620***
.477***
.627***
.440***
.104*
3. Movili dad
estudi antil
28.69
5.66
–
–
.311***
.492***
.329***
.359***
-.052
4. Implicación
política y ciudadaní a
19.73
3.65
–
–
.420***
.378***
.449***
.023
5. Interacción Social
12.94
2.59
–
–
.386***
.301***
-.106*
6. Presión social
12.75
3.06
–
–
.371***
-.013
7. Calidad de
formación
12.64
2.19
–
–
.046
8. Rendi miento
académico
22.98
13.33
–
–
[M (media), DT (desviación típica); * p<.05; ** p<.01; *** p<.001].
En la Tabla 2 se recogen los resultados correspondientes al análisis de regresión
tomando el rendimiento académico como variable criterio y como predictoras las 7
dimensiones de expectativas (Formación empleo/carrera, Desarrollo personal y social,
Movilidad estudiantil, Implicación política y ciudadanía, Presión social, Calidad de formación
e Interacción social).
Los datos indican que la mayor cantidad de covarianza de las puntuaciones obtenidas en
rendimiento académico por los estudiantes, es capturada por 2 dimensiones de expectativas
del total de las siete incluidas en este estudio (ver Modelo 2, en Tabla 2): [Formación
empleo/carrera [β=.215; t=3.889; p<.001; R=.026]; Interacción social [β=-.174; t=-3.147;
p<.01; R2 =.027]. La cantidad de covarianza del rendimiento académico capturada por las dos
dimensiones es del 4.7% [R2 ajustado=.047].
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Tabla 2 – Resultados de los análisis de regresión con el rendimiento académico co mo variable criterio y las
siete dimensiones de expectativas como variables predictoras .
Modelo
B
Error
típico
β
R
R
2
2
R
ajustado
F (df)
p<
Modelo 1
Formación emp leo/carrera
.503
.167
.160
.160
.026
.023
9.051(1)
.01
.677
.174
.215
.230
.053
.047
9.593(2)
.001
-.897
.285
-.174
Modelo 2
Formación emp leo/carrera
Interacción social
Como se aprecia en los pesos de regresión, la dimensión de expectativas que entró en
primer lugar en la ecuación (Modelo 1) para la explicación del rendimiento académico de los
estudiantes es la Formación empleo/carrera, que captura el 2.6% de la covarianza del
rendimiento académico. La segunda dimensión en entrar en la ecuación fue la Interacción
social (Modelo 2), la cual captura de forma significativa el 2.7% de la covarianza del
rendimiento académico, pero lo hace en sentido negativo; es decir, a mayor Interacción social
menor es el rendimiento académico de los estudiantes.
Los datos obtenidos permiten predecir la oscilación y sentido de las puntuaciones que
tendrían los estudiantes en su rendimiento académico si aumentase en una unidad la
puntuación que éstos obtienen en cada una de las dimensiones de expectativas del modelo 2.
El rendimiento académico de los participantes se incrementaría en 0.68 puntos [B=.677] (ver
Tabla 2) cada vez que aumentasen las puntuaciones de la dimensión Formación
empleo/carrera en una unidad. Por otro lado, cada vez que la puntuación de la dimensión de
Interacción social se incrementase en un punto, el rendimiento académico de los estudiantes
descendería en 0.90 puntos [B=-.897] (ver Tabla 2).
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Discusión
Son diversas las dimensiones de expectativas que se han recogido sobre los estudios en
la Universidad (Deaño et al., 2014). Estas dimensiones se refieren a distintos ámbitos de la
persona: autonomía personal, autonomía social y autonomía emocional ( Alfonso, Conde, et
al., 2013; Alfonso, Deaño, et al., 2013). El estudio actual presenta entre ellas correlaciones
moderadas, pero muy significativas.
El presente estudio evidencia que son dos las dimensiones que contribuyen a un modelo
de predicción del rendimiento académico de los estudiantes de primer año de ES. Una está
relacionada con la autonomía personal: Formación empleo/carrera y la otra con la autonomía
social: Interacción social. Los datos obtenidos refuerzan la importancia de ambas (Modelo 2)
como predictoras de los resultados escolares de los estudiantes de ES. Ambos tipos de
expectativas predicen el rendimiento académico de los estudiantes universitarios de primer
curso. Formación empleo/carrera, correlaciona positivamente, mientras que Interacción
social lo hace de forma negativa. Esta relación negativa se interpreta en el sentido de que los
ítems dimensionales de «tener momentos de convivencia y diversión», «practicar alguna
actividad extracurricular (deporte, cultura, otros…)», «tener un horario semanal que me
permita realizar otras actividades más allá del estudio » y «participar regularmente en fiestas
estudiantiles universitarias» actúan negativamente sobre el rendimiento académico, tal como
es percibido por los estudiantes al comienzo de sus ES. La Interacción social quizás no se ha
resaltado lo suficiente como condicionante del éxito académico y sí como determinante del
desarrollo social (Thomas, 2002; Elías, 2008; Cabrera, Bethencourt, Álvarez Pérez, &
González Afonso, 2006).
La relación positiva entre las altas expectativas de Formación empleo/carrera y el éxito
académico de los estudiantes ha sido resaltada también en otros estudios (Cabrera et al.,
2006). Es una dimensión de expectativas que predice positivamente el éxito académico de los
estudiantes. Las expectativas de una buena formación para el empleo se relacionan con la
conducta de estudio. Los estudiantes que tienen un buen rendimiento académico poseen,
entonces, creencias que generan actuaciones que les llevan a dicho éxito. Las creencias de una
persona acerca de su capacidad para realizar con éxito una tarea determinan su nivel de
actuación y la intensidad y el tiempo de esfuerzo realizado (Bandura, 1977). Chemers, Hu y
García (2001) han explicitado que la autoeficacia académica está fuertemente relacionada con
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un mejor rendimiento, directa e indirectamente, a través de las expectativas académicas. La
investigación ha demostrado que la autoeficacia de los estudiantes es un factor predictivo de
ajuste académico (Friedlander, Reid, Shupak, & Cribbie, 2007).
El meta-análisis de Robbins et al. (2004) evidenció que la autoeficacia académica estaba
muy relacionada con el aumento en la continuidad de los estudios universitarios y era uno de
los mayores predictores del promedio de calificación semestral. Cuando ese factor se unía con
los del esfuerzo invertido en las disciplinas y metas académicas o conciencia del trabajo
realizado, la predicción de estos factores con las calificaciones semestrales y la continuación
de los estudios se fortalecía.
El tipo de conductas de estudio mediadas por las creencias de la dimensión de
formación y empleo parecen relacionarse con la actividad de aprendizaje formal. Los estudios
más clásicos en este campo han enfatizado este tipo de actuación, estableciendo como
contenido fundamental el tiempo que los estudiantes dedican a las actividades educativas
(Pascarella & Terenzini, 2005), la implicación con la actividad universitaria o cantidad de
esfuerzo que un estudiante dedica a la experiencia académica (Astin 1984, 1999) y/o la
participación en el aula, en el aprendizaje de clase (Tinto, 1987), resaltándose la participación
activa de los estudiantes en el contexto universitario.
Otras dimensiones, en cambio, no han manifestado esta relación con el rendimiento
académico. Una interpretación sería que esas dimensiones no contienen creencias
relacionadas con la formación y el aprendizaje para el empleo o no promueven conductas de
estudio mediadas por las expectativas que componen las dimensiones. La significativa
relación entre todas ellas parece vincularlas más al desarrollo personal, social y emocional.
La interpretación que se hace de las dimensiones que no han entrado en el modelo
explicativo de la predicción del rendimiento académico, podría ampliarse también a la
dimensión de Interacción social. La relación negativa de esta dimensión con el rendimiento
académico en este estudio se interpreta en el sentido de que las conductas que la componen no
parecen estar directamente mediadas por creencias relacionadas con la formación académica y
el aprendizaje formal.
Respecto de la participación social, el meta-análisis de Robbins et al. (2004) evidenció
que el compromiso social está moderadamente relacionado con el rendimiento. En un estudio
posterior, Robbins, Allen, Casillas, Peterson e Le (2006) encontraron que la participación en
la comunidad universitaria fue incrementalmente predictiva respecto de otros predictores
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tradicionales. La actividad social fue definida como los niveles de capacidad de los
estudiantes para interaccionar con los demás.
Futuros trabajos debieran analizar conductas de estudio y su relación con la dimensión
de expectativas de formación. Si los estudiantes que no tienen un rendimiento académico
satisfactorio tienen el mismo nivel de expectativas o no y cómo estas diferencias influencian
tales conductas. Sería necesario buscar factores sociales que puedan modificarse por
expectativas de Interacción social, que siendo importantes para el desarrollo de la autonomía
social, no se han manifestado importantes para el éxito en el estudio de los estudiantes
universitarios de primer curso.
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College Expectations and Prediction of Academic Pe rformance
Abstract
The aim of this study is to analyze the influence of the academic expectations of college
freshmen on their academic performance. These expectations are analyzed to understand
their subsequent behavior and find ways of intervention to better academic adjustment. The
sample consists of 347 university students from various degree programs at the University of
Vigo (Ourense) enrolled in first grade. The instrument used was the Academic Perceptions
Questionnaire (APQ) and the end of the first academic semester of college performance was
recorded. He has made multiple linear regression analysis, stepwise, to determine the
predictive value of the dimensions of expectations (predictor variables) with respect to
academic performance (variable criteria). The results seem to support the expectations of
personal autonomy aimed at academic and future employment making the academic
performance of students. Other groups of expectations related to their emotional autonomy
seem to be irrelevant to him. A third set of expectations, social autonomy, seems negatively
predict academic performance.
Keywords: Higher Education; academic expectations; academic performance; prediction
learning.
Como citar este artigo: Deaño, M., Alfonso, S., Conde, Á., García-Señorán, M., & Tellado, F. (2014).
Expectativas universitarias y predicción del rendimiento académico. Revista E-Psi, 4(1), 127-141.
Received : November 20, 2013
Rev ision received : March 25, 2014
Accepted: April 11, 2014
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Envolvimento Académico de Estudantes de Engenharia: Contributos para a
Validação Interna e Externa de uma Escala de Avaliação
ALEXANDRA R. COSTA 1 , ALEXANDRA M. ARAÚJO 2 & LEANDRO S. ALMEIDA 3
Resumo
Face à relevância do envolvimento académico dos estudantes, e à necessidade da sua
avaliação, este artigo analisa a validade interna e externa de uma escala junto de estudantes
de Engenharia. Uma amostra de 360 estudantes preencheu o Inventário de Envolvimento
Académico de Estudantes do Ensino Superior (USEI). Os resultados da Análise Fatorial
Confirmatória replicam a estrutura tridimensional do instrumento (Envolvimento
Comportamental, Envolvimento Emocional, e Envolvimento Cognitivo) junto desta amostra
de estudantes, com índices de consistência interna situados entre .61 e .80 para as três
dimensões. Em termos de validade externa, apenas a dimensão emocional está relacionada
com a intenção de abandono do curso, enquanto que a dimensão comportamental é a única
com impacto estatisticamente significativo na explicação do rendimento académico dos
estudantes.
Palavras-chave: Ensino Superior; envolvimento académico; abandono; sucesso académico.
Introdução
O estudo do envolvimento (engagement) dos estudantes do Ensino Superior (ES) está
bem documentado na bibliografia internacional (J. Maroco, A. Maroco, Campos, & Fredricks,
1
Instituto Politécnico do Porto.
Centro de Investigação em Educação, Instituto de Educação, Universidade do Minho.
3
Centro de Investigação em Educação, Instituto de Educação, Universidade do Minho.
2
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2012). Apesar disto, poucos estudos foram publicados sobre o envolvimento de estudantes das
áreas das Engenharias. Assumindo que o envolvimento dos estudantes poderá diferir de
acordo com as suas áreas de formação académica, este artigo descreve precisamente os
resultados de uma investigação junto de estudantes de diferentes cursos de Engenharia.
Os primeiros estudos sobre o envolvimento tiveram origem nos meios organizacionais e
ocupacionais (Maslach & Leiter, 1997; Schaufeli & Bakker, 2003, 2010 ). Inicialmente, o
envolvimento foi conceptualizado como sendo o oposto do burnout, constituindo os dois,
polos do mesmo contínuo. De acordo com Maslach e Leiter (1997), o envolvimento seria um
estado definido por energia, implicação, e eficácia na atividade desenvolvida pelo indivíduo,
opondo-se, respetivamente, a três dimensões de burnout: exaustão, cinismo, e ineficácia
profissional. Atualmente, não havendo unanimidade quanto à conceptualização do
envolvimento como oposto do burnout, aceita-se que são constructos negativamente
correlacionados (J. Maroco et al., 2012).
Schaufeli, Martínez, Marques Pinto, Salanova, e Bakker (2002) conceptualizaram o
envolvimento como um estado afetivo-cognitivo positivo, persistente e abrangente, que se
caracteriza por: vigor – elevados níveis de energia, resistência mental, disposição de investir
esforços na atividade profissional e persistência face a dificuldades no trabalho; dedicação –
forte envolvimento no trabalho, entusiasmo, orgulho, audácia e inspiração no desempenho da
função profissional; e absorção – “imersão” e concentração total no que está a fazer. Na
perspetiva destes autores, a dimensão de absorção, o estar completamente absorvido no
trabalho, vai para além de ter sentimentos de eficácia, ao contrário da ideia defendida por
Maslach e Leiter (Leiter, 1993), aproximando-se do que tem sido designado por flow, um
estado momentâneo de experiência ótima caracterizado por atenção focalizada, união entre
corpo e mente, concentração fortalecida, completo controlo, perda de autoconsciência,
distorção do tempo e satisfação intrínseca (Csikszentmihalyi, 1990).
No contexto académico, nomeadamente do ES, o interesse pelo estudo do envolvimento
dos estudantes foi crescendo à medida que foram sendo encontradas evidências da sua relação
com o sucesso académico, com a decisão de conclusão dos graus académicos e com o bemestar dos estudantes (Fredericks, Blumenfeld, & Paris, 2004; Almeida, Guisande, & Paisana,
2012). Inicialmente a investigação foi seguindo os caminhos trilhados pelos estudos em
contextos profissionais, recorrendo a adaptações de instrumentos, nomeadamente a adaptação
da Utrecht Work Engagement Scale (UWES; Schaufeli & Bakker, 2003), que é ainda hoje o
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instrumento mais utilizado para avaliação do envolvimento profissional. A UWES-Student
manteve a estrutura tridimensional da escala original, tendo-se limitado a adaptações dos itens
ao contexto escolar (Schaufeli et al., 2002; Salanova, Schaufeli, Martinez, & Breso, 2010).
Esta adaptação mereceu críticas de alguns autores que questionam a conceptualização do
envolvimento e a sua dimensionalidade em diferentes grupos de estudantes (Schaufeli &
Bakker, 2010; Mills, Culbertson, & Fullagar, 2012; Upadaya & Salmela-Aro, 2012). Estas
críticas destacam que o envolvimento resulta da interação do individuo com o contexto em
que está inserido sendo, como tal, sensível às variações do meio envolvente (Finn & Rock,
1997; Fredricks et al., 2004).
Em resposta a estas críticas, Fredricks e colaboradores (2004) propõem um novo
modelo que considera o envolvimento académico como um constructo tridimensional, que
inclui as dimensões comportamental, emocional e cognitiva. O envolvimento comportamental
manifesta-se pela participação do aluno em atividades académicas, sociais e extracurriculares
que acontecem na escola ou que com esta estão relacionados; o envolvimento emocional
reflete as reações positivas e negativas face aos professores, colegas e exigências da escola,
nomeadamente em relação ao curso e códigos de conduta, criando laços com a escola e
colegas, e vontade para realizar o trabalho escolar exigido; e por fim, o envolvimento
cognitivo manifesta-se no investimento e vontade de fazer os esforços necessários para a
compreensão e interiorização de ideias complexas e competências com elevado grau de
dificuldade (Fredricks et al., 2004; Fredricks & McColskey, 2013).
Vários têm sido os instrumentos desenvolvidos para a avaliação do envolvimento
académico dos estudantes (Fredricks & McColskey, 2013), a maioria reportada aos alunos do
Ensino Médio e Secundário, deixando de fora alguns aspetos relevantes do ES (por exemplo,
o envolvimento em trabalhos de investigação ou a participação em conferências e seminários)
(J. Maroco et al., 2012). Assim, J. Maroco e colaboradores (2012), partindo do School
Engagement Measure (SEM; Fredericks, Blumenfeld, Friedel, & Paris, 2005), desenvolvido
para estudantes do Ensino Secundário, criaram um questionário para estudantes do ES – o
Inventário de Envolvimento Académico de Estudantes do Ensino Superior (J. Maroco, A.
Maroco, Campos, & Fredricks, 2012). Este instrumento mantém a estrutura tridimensional do
envolvimento: cognitivo, emocional, e comportamental.
Neste artigo, tomando uma amostra de estudantes do ES de diferentes áreas da
Engenharia, analisa-se a validade interna e externa dos resultados neste questionário. A par da
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Análise Fatorial Confirmatória (AFC) e dos índices de consistência interna dos seus itens,
apresentamos as correlações das três dimensões do envolvimento com o rendimento
académico e a sua associação com a intenção dos estudantes poderem via a abandonar o
curso.
Metodologia
Amostra
A amostra é constituída por 360 alunos do 1º ano das licenciaturas de Engenharia
Informática, Engenharia Civil, Engenharia Química, Engenharia Eletrotécnica e Engenharia
de Sistemas de uma instituição pública de Ensino Superior Politécnico, com idades
compreendidas entre os 18 e os 58 anos (M=20.50; DP=4.24), incluindo 273 alunos do género
masculino (75.83%) e 87 alunos do género feminino (24.17%). A maioria destes alunos
(72%) frequenta o curso correspondente à sua primeira escolha no acesso ao ES. Trata-se,
assim, de uma amostra de conveniência, recolhida na base da disponibilidade dos alunos
presentes numa aula em que lhes foi solicitada a sua participação nesta pesquisa.
Instrumento
A avaliação do envolvimento foi realizada através do Inventário de Envolvimento
Académico de Estudantes do Ensino Superior (USEI; University Student Engagement
Inventory; J. Maroco, A. Maroco, Campos, & Fredricks, 2012). Este instrumento, formado
por 15 itens, está dividido em 3 dimensões: Envolvimento Comportamental (5 itens),
Envolvimento Emocional (5 itens), e Envolvimento Cognitivo (5 itens). As respostas aos itens
estão organizadas numa escala Likert de 5 pontos, variando entre 1 “Nunca” até 5 “Sempre”.
No estudo de construção e validação do instrumento realizado pelos seus autores, foram
obtidos alfas de Cronbach para as três dimensões que variaram entre .74 e .88, verificando-se
ainda a estrutura tridimensional proposta da fundamentação teórica da escala (cf. J. Maroco et
al., 2012).
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Procedimentos
Após informação da natureza e objetivos do projeto de investigação, solicitou-se aos
alunos a sua participação voluntária, sendo-lhes garantido o anonimato das respostas. As
turmas avaliadas foram escolhidas em função da heterogeneidade dos cursos e da
disponibilidade dos professores. A recolha dos dados efetuou-se através da administração
coletiva do questionário no início do ano. As análises estatísticas foram efetuadas através dos
programas IBM SPSS (versão 21) e AMOS (versão 22).
Resultados
Na Tabela 1 apresentamos as estatísticas descritivas para os 15 itens do USEI. Podemos
confirmar que na maioria dos itens as respostas variam de 1 a 5, ou seja que a escala é usada
na sua totalidade (exceção para os itens 8 e 14 em que a variação de respostas é de 2 a 5).
Tabela 1 – Estatística descritiva dos itens do USEI.
M
DP
Sk
Ku
5
3.57
0.72
-0.450
0.630
1
5
4.36
0.69
-0.909
1.147
E3
1
5
3.63
0.93
-0.494
0.078
E4
1
5
3.12
0.94
0.120
-0.305
E5
1
5
4.10
0.85
-0.875
0.859
E6
1
5
3.85
1.01
-0.635
-0.067
E7
1
5
3.67
0.84
-0.100
-0.446
E8
2
5
4.10
0.85
-0.693
-0.348
E9
1
5
3.80
0.92
-0.512
0.110
E10
1
5
3.27
0.87
-0.296
0.283
E11
1
5
3.35
1.02
-0.436
-0.103
E12
1
5
3.35
1.01
-0.346
-0.338
E13
1
5
3.73
0.98
-0.601
0.047
E14
2
5
3.79
0.80
-0.160
-0.524
E15
1
5
3.91
0.77
-0.289
-0.147
Envolvimento
Cognitivo
Envolvimento
Emocional
Envolvimento
Comportamental
Dimensões
Mí n
Máx
E1
1
E2
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A média das respostas aos itens encontra-se entre os valores 3.12 (DP=0.94) obtido para
o item E4 e 4.36 (DP=0.69) obtido para o item E2. Os valores de assimetria (Sk) e de
achatamento (Ku) estão dentro dos limites considerados normais, sendo todos os valores
absolutos inferiores a 2.
Com o objetivo de confirmar a estrutura tridimensional do USEI, realizámos uma AFC,
utilizando para tal o programa AMOS. Recorremos aos índices habituais para a análise do
ajustamento do modelo, nomeadamente: rácio qui-quadrado/graus de liberdade (χ2 /df),
Comparative Fit Index (CFI), Adjusted Goodness-of-Fit Index (AGFI) e Root Mean Square
Error of Approximation (RMSEA). Com base nos índices atingidos nesta análise
[χ2 /df=2.674; CFI=.91; AGFI=.88; RMSEA=.68], e sem proceder a qualquer modificação ou
fixação de parâmetros complementares, podemos considerar um ajustamento “aceitável/bom”
(cf. J. Maroco, 2010).
Figura 1 – Estrutura fatorial obtida pela AFC.
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Assim, o modelo obtido (ver Figura 1) confirma a estrutura tridimensional definida
teoricamente, podendo-se também antecipar, face aos índices de correlação entre os resultados
nas três dimensões, a possibilidade de existência um fator geral (fator de segunda-ordem).
Para analisar a consistência interna das três dimensões, procedeu-se ao cálculo dos alfas
de Cronbach. Os valores obtidos revelam bons níveis de consistência interna para as
dimensões Envolvimento Emocional (α=.80) e Envolvimento Cognitivo (α=.76). Já no que
concerne à dimensão Envolvimento Comportamental, o valor de alfa (α=.61) é ligeiramente
abaixo do valor de referência (.70), apontando para a necessidade de aprofundamento da
consistência interna desta subescala com a realização de outros estudos.
Tendo em vista a validade externa dos resultados do questionário, analisámos a relação
das três dimensões do envolvimento académico com a intenção de abandono do curso. A
avaliação desta variável foi realizada através da resposta dicotómica à questão: “Já alguma
vez pensou desistir da licenciatura que frequenta?”. Utilizámos para esta análise o
teste t-student para medidas independentes (ver Tabela 2).
Tabela 2 – Diferenças nas medidas de envolvimento em função dos alunos terem já pensado ou não
em desistir do curso.
Dimensões
Envol vi mento
Comportamental
Envol vi mento
Emocional
Envol vi mento
Cogni ti vo
Grupos
N
M
DP
Sim
76
3.65
0.46
Não
279
3.77
0.53
Sim
76
3.44
0.66
Não
279
3.84
0.66
Sim
76
3.55
0.68
Não
279
3.65
0.65
t
df
p
-1.811
353
.071
-4.631
353
.000
-1.101
353
.272
Em função da intenção de abandono do curso por parte dos estudantes (Sim ou Não), os
resultados apontam para a existência de uma diferença estatisticamente significativa em
relação à dimensão Envolvimento Emocional, sugerindo que os estudantes com um menor
envolvimento afetivo à escola e ao curso terão maior tendência para colocar em causa a sua
conclusão e desistir. Não foram encontradas diferenças significativas para as restantes
dimensões
do
envolvimento
académico,
ainda
que
na
dimensão
Envolvimento
Comportamental a diferença nas médias se apresente no limiar da significância estatística.
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Analisámos, ainda, a relação entre as dimensões do envolvimento académico e o
rendimento escolar, tendo em conta a média escolar dos alunos no momento em que
participaram no estudo (correlação produto-momento de Pearson; ver Tabela 3).
Tabela 3 – Correlações entre dimensões do envolvimento e rendimento académico .
Envol vi mento
Comportamental
Envol vi mento
Emocional
Envol vi mento
Cogni ti vo
.320***
.235***
.223***
Rendi mento Académico
***
p<.001
Os resultados estabelecem uma relação positiva e baixa entre a média escolar e as três
dimensões do envolvimento, ainda que todos os coeficientes se apresentem estatisticamente
significativos. O coeficiente é mais elevado relativamente à dimensão comportamental do
envolvimento (correlação moderada), o que nos parece relevante pois reporta-se a
comportamentos ou condutas concretas que, entre outros aspetos, envo lvem o estudo e a
aprendizagem.
Partindo destes resultados, optámos por estudar o impacto das dimensões do
envolvimento académico no rendimento escolar (regressão linear). O modelo obtido é
estatisticamente significativo [F(3.325)=14.572, p<.001] e explica 12% da variância da
medida usada de rendimento académico. Na Tabela 4 apresenta-se uma síntese dos
coeficientes calculados.
Tabela 4 – Pesos das dimensões do envolvimento no rendimento académico.
Dimensões
β
t
Envol vi mento Comportamental
.253
3.982***
Envol vi mento Emoci onal
.096
1.630
Envol vi mento Cogniti vo
.064
1.056
***
p<.001
A análise dos coeficientes de regressão estandardizados (Tabela 4) revela a existência
de um impacto positivo e estatisticamente significativo da dimensão Envolvimento
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Comportamental no rendimento académico. Não foram encontrados impactos significativos
das restantes dimensões do envolvimento académico, pelo menos quando está presente na
análise a dimensão de Envolvimento Comportamental.
Discussão
O envolvimento (engagement) tem ganho progressiva importância nos contextos
académicos, em particular no ES. Para alguns autores, o envolvimento académico surge como
o principal fator explicativo do abandono escolar (Christeson et al., 2008). Dado que a
decisão de abandonar a escola não é um acontecimento instantâneo, pelo contrário resulta de
um processo progressivo de “desvinculação” que ocorre ao longo do tempo (Finn, 1989),
importa que as instituições de ensino identifiquem precocemente o fenómeno de forma a
evitarem que os estudantes desistam do seu percurso escolar. Nos cursos ligados às
Engenharias, este fenómeno está particularmente presente. Elevados índices de abandono
escolar são normalmente reportados a estes cursos, em particular nos primeiros anos da sua
frequência, quando os alunos se sentem confrontados com níveis de exigência superiores às
suas expectativas iniciais ou quando as unidades curriculares do 1º ano se apresentam muito
teóricas e “defraudam” as expectativas dos alunos de cursos essencialmente práticos (cf.
Tavares, Santiago, & Lencastre, 1998; Soares, Guisande, & Almeida, 2007; OECD –
Organisation for Economic Co-operation and Development, OCDE – Organização para a
Cooperação e Desenvolvimento Económico, 2011).
Face à relevância do constructo, importa a sua avaliação segura, centrando-se este artigo
na análise da precisão e validade (interna e externa) dos resultados do USEI. Os resultados
obtidos permitem reproduzir o modelo tridimensional descritivo do envolvimento académico,
destacando a especificidade dos envolvimentos comportamental, emocional e cognitivo (cf.
Fredricks et al., 2004; J. Maroco et al., 2012). Os índices de consistência interna obtidos
foram adequados (até porque cada subescala é formada apenas por cinco itens), embora
ligeiramente inferiores ao limiar requerido para os itens da subescala de Envolvimento
Comportamental (α=.61).
Os resultados referentes à validade externa do questionário sugerem diferenças em
relação à intenção de abandono escolar associadas à dimensão emocional do envolvimento
académico; mas, quando se analisa o rendimento académico esta relação apenas é
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estatisticamente significativa com a dimensão comportamental do envolvimento académico.
Assim, os estudantes menos envolvidos emocionalmente com a escola e com o curso te ndem
a ponderar com maior facilidade a possibilidade de abandonarem os cursos que frequentam, o
que sugere a relevância do sentimento de pertença e da identificação com o contexto escolar
para assegurar o esforço e a persistência dos estudantes (Appleton et al., 2008). Por sua vez, a
relação significativa entre o envolvimento comportamental e o rendimento académico traduz a
relevância do envolvimento dos estudantes em atividades curriculares e extracurriculares
relacionadas com a aprendizagem ou com os cursos. De referir que a dimensão Envolvimento
Comportamental está diretamente relacionada com comportamentos como a intensidade do
estudo, o focus nos objetivos, a atenção, a concentração e o esforço, condutas estas associadas
à obtenção de elevados níveis de rendimento académico (Skinner & Pitzer, 2012).
Os índices de validade e de precisão obtidos para as três dimensões do USEI
mostraram-se globalmente positivos, podendo este instrumento ser usado na investigação com
estudantes do ES, em particular nos fenó menos de adaptação, persistência ou sucesso
académico. Alguns estudos em Portugal sugerem a relevância deste constructo e a
preocupação que as instituições deveriam ter na sua tomada em consideração, em particular
junto dos alunos do primeiro ou dos primeiros anos do ES (Tavares, Santiago, & Lencastre,
1998; Almeida, Soares, Guisande, & Paisana, 2007; Soares, Almeida, & Guisande, 2011;
Alfonso, Deaño, Conde, Costa, Araújo, & Almeida, 2013).
Mesmo assim, importaria em futuros estudos com este instrumento verificar a
possibilidade de identificação de um fator geral (fator de segunda-ordem) associado aos três
fatores propostos pelos autores, e cuja natureza e relevância prática mereceriam ser estudadas.
As correlações moderadas ou elevadas entre os resultados das três dimensões apontam nesse
sentido, ainda que quando cruzadas com os indicadores externos (ter pensado ou não em
desistir do curso, e média do rendimento académico) o comportamento das três dimensões
não seja coincidente.
Por outro lado, importaria assegurar uma amostra mais diversificada de alunos dos
cursos de Engenharia, quer reunindo alunos de outras instituições de ES quer alunos de
diferentes anos dos cursos. Esta maior diversidade poderá também ajudar a clarificar as
dificuldades com a precisão dos resultados na dimensão de Envolvimento Comportamental,
uma vez que no presente estudo a consistência interna foi de apenas .61 (quando .70 é o
mínimo exigível para este tipo de escalas de avaliação).
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Finalmente, seria relevante alargar os critérios de validação externa do instrumento.
Neste caso, medidas mais completas e objetivas do rendimento académico dos estudantes
deveriam ser consideradas, ao mesmo tempo que informações sobre o grau de certeza em
concluir o curso frequentado ou a confiança pessoal no projeto de carreira associada ao curso
que frequentam poderiam servir para a análise de uma associação entre o envolvimento e a
possibilidade de abandono.
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Academic Engagement in Engineering Students: Contributions to the Internal and
External Validation of an Assessment Scale
Abstract
Given the importance of students’ academic engagement, and the need for its assessment, this
paper examines the internal and external validity of a scale with a sample of engineering
students. Participants included 360 students who completed the University Student
Engagement Inventory (USEI). The results of Confirmatory Factor Analysis replicated the
three-dimensional structure of the questionnaire (Behavioral Engagement, Emotional
Engagement, and Cognitive Engagement) with this sample of students, obtaining reliability
coefficients ranging from .61 to .80 for the three dimensions. In terms of external validity,
only the emotional dimension is related with students’ intention to dropout, while the
behavioral dimension is the only one with a statistically significant impact on students’
academic performance.
Keywords: Higher Education; academic engagement; dropout; academic success.
Como citar este artigo: Costa, A.R., Araújo, A.M., & Almeida, L.S. (2014). Envolvimento académico de
estudantes de engenharia: Contributos para a validação interna e externa de uma escala de avaliação . Revista
E-Psi, 4 (1), 142-155.
Received : October 21, 2013
Rev ision received : March 17, 2014
Accepted: April 10, 2014
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Questionário de Perceções Académicas – Expectativas: Contributos para a
sua Validação Interna e Externa
ALEXANDRA
M.
ARAÚJO 1 ,
ALEXANDRA
RIBEIRO
COSTA 2 ,
JOANA
R.
CASANOVA 3 , & LEANDRO S. ALMEIDA 4
Resumo
O estudo das expectativas académicas de estudantes do primeiro ano tem mostrado a sua
importância na qualidade da adaptação, persistência e sucesso académico no Ensino
Superior. O Questionário de Perceções Académicas – Expectativas (QPA-E; Almeida,
Deaño, et al., 2012) constitui um instrumento de avaliação destas expectativas, avaliando as
mesmas em sete dimensões distintas: Formação para o Emprego e Carreira,
Desenvolvimento Pessoal e Social, Mobilidade Estudantil, Envolvimento Político e
Cidadania, Pressão Social, Qualidade da Formação, e Interação Social. Este estudo procura
evidências de validade interna (através do estudo da dimensionalidade) e externa (através do
estudo das relações com a preparação académica prévia, opção do curso, e certeza na
escolha) do questionário. A amostra é constituída por 316 estudantes do primeiro ano (50.3%
homens; Midade=18.32; DP=0.92), que ingressam pela primeira vez no Ensino Superior. Os
resultados sugerem que os estudantes reportam as suas expectativas em seis das sete
dimensões propostas originalmente no questionário, observando-se correlações entre
dimensões específicas das expectativas e duas variáveis critério usadas no estudo
(preparação académica prévia e certeza na escolha). Estes resultados, no seu conjunto,
sugerem a adequação do QPA-E para a avaliação e descrição das motivações e aspirações
com que os estudantes acedem ao Ensino Superior.
Palavras-chave: Ensino Superior; expectativas académicas; estudantes do primeiro ano;
adaptação e sucesso académico.
1
Centro de Investigação em Educação, Un iversidade do Minho.
Instituto Politécnico do Porto.
3
Centro de Investigação em Educação, Un iversidade do Minho.
4
Centro de Investigação em Educação, Un iversidade do Minho.
2
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Introdução
Os últimos anos têm sido de crescimento exponencial no Ensino Superior (ES)
português, à semelhança do que acontece na maioria dos países da Organização para a
Cooperação e Desenvolvimento Económico (OCDE). As reformas da educação, com a
progressiva democratização do acesso à formação e extensão da escolaridade obrigatória,
resultaram numa abertura do acesso ao ES a grupos sociais e culturais não tradicionais. Deste
modo, a expansão do ES teve um reflexo na crescente diversidade sociocultural e de
preparação académica observada entre a população estudantil (Almeida, Guisande, Soares, &
Saavedra, 2006; Pope, Mueller, & Reynolds, 2009; Valadas, Gonçalves, & Faísca, 2011).
Coloca-se assim o desafio às instituições de ES de (re)conhecer esta diversidade e atender à
heterogeneidade desta população de estudantes, em termos das suas necessidades e potencial
académico. Mais ainda, não só devem as instituições estar preocupadas com as caraterísticas
de acesso dos seus estudantes, como também com a criação de condições que favoreçam a
persistência destes alunos e o seu sucesso académico, por exemplo, através da definição de
serviços de apoio destinados a estudantes em risco de abandono ou dificuldades de adaptação.
As condições de acesso ao ES têm sido descritas, de forma consistente, como
importantes preditores do sucesso académico (Astin, 1993; Tinto, 1993). Entre estas
caraterísticas destacam-se fatores pessoais (e.g., sexo, crenças de autoeficácia), caraterísticas
da família (e.g., nível educacional dos pais), e caraterísticas académicas (e.g., rendimento
académico prévio), que interagem com as caraterísticas do contexto universitário e com o
compromisso do estudante face aos objetivos formulados para a sua frequência no ES (Tinto,
1993; Bean & Eaton, 2002). Esta interação das caraterísticas do estudante e das caraterísticas
da sua instituição de ensino traduzir-se-á na qualidade do seu envolvimento (e.g.,
aprendizagem ativa e colaborativa, interações positivas com pares e professores), da sua
satisfação com a experiência universitário, e da sua realização académica e persistência
(Astin, 1993; Tinto, 1993; Kuh, 2003; Pascarella & Terenzini, 2005).
Entre as caraterísticas pessoais dos estudantes, associadas à decisão de aceder ao ES,
encontram-se as suas expectativas académicas. As expectativas académicas têm sido alvo de
atenção como uma importante variável que condiciona as trajetórias de transição e adaptação
às exigências inerentes à formação superior (Almeida, Fernandes, Soares, Vasco ncelos, &
Freitas, 2003; Almeida, Gonçalves, et al., 2003; Howard, 2005). Estas podem ser definidas
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enquanto objetivos ou aspirações que os estudantes formulam para a sua frequência no ES,
constituindo um conjunto de representações e de motivações para a s ua experiência, com base
nas quais se fará a interpretação das suas vivências, a tomada de decisão, e o envolvimento no
novo contexto académico e social (Howard, 2005; Kuh, Gonyea, & Williams, 2005; Konings,
Brand-Gruwel, van Merrienboer, & Broers, 2008).
Com frequência, as expectativas académicas aquando do acesso não são correspondidas
com as experiências efetivamente vividas pelos estudantes no ES, assistindo-se ao designado
“mito do caloiro” (freshman myth), apresentado por Stern (1966). Com efeito, vários estudos
com desenho longitudinal têm reportado um declínio significativo nas expectativas iniciais
dos estudantes (na generalidade, bastante elevadas), ao longo do primeiro ano, nomeadamente
no que respeita as experiências antecipadas para a integração social (e.g., estabelecimento de
relações de amizade duradouras, companhia no estudo), experiências académicas (e.g., ritmo
de trabalho, qualidade do estudo), e envolvimento no curso como projeto de carreira (Baker,
McNeil, & Siryk, 1985; Cook & Leckey, 1999; Almeida, Fernandes, et al., 2003; Smith &
Wertlieb, 2005). Tal desfasamento entre expectativas e vivências poderá conduzir a
dificuldades na integração académica e social, bem como à insatisfação, stress e abandono do
ES (Gigliotti, 1987; Braxton, Hossler, & Vesper, 1995; Jackson, Pancer, Pratt, & Hunsberger,
2000; Cole, Kennedy, & Bem-Avie, 2009).
Por outro lado, o impacto do otimismo e de expectativas positivas e ajustadas à
realidade tem sido amplamente discutido, sugerindo-se o seu efeito na manutenção da
motivação, esforço e persistência, associados a níveis mais elevados de bem-estar nos
estudantes (Taylor & Aspinwall, 1996; Armor & Taylor, 1998; Carver & Scheier; 2002).
Nesta ordem de ideias, estudantes universitários que apresentam expectativas positivas
ativarão estratégias de coping mais efetivas, bem como o suporte social necessário para fazer
face aos múltiplos desafios da adaptação ao contexto de ES (Aspinwall & Taylor, 1992;
Solberg Nes, Evans, & Segerstrom, 2009). Mais ainda, a expectativa de sucesso de estudantes
universitários parece predizer o seu sucesso académico no primeiro ano, confirmando-se
assim o impacto de perceções e expectativas positivas na adaptação (Robbins, Lauver, Le,
Davis, & Langley, 2004; Fernandes & Almeida, 2005; Neuville, Frenay, Schmitz,
Boudrenghien, Noël, & Wertz, 2007).
No que respeita a avaliação das expectativas académicas para o ES, verifica-se que esta
tem sido conduzida assente numa descrição multidimensional do constructo, incluindo-se na
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sua definição dimensões como a adaptação académica ou o estudo, a vivência pessoalemocional, a integração social, e a vinculação à instituição – dimensões estas que são também
consideradas na definição da adaptação ao ES (Baker, McNeil, & Siryk, 1985). Outras
dimensões têm sido acrescentadas na sua avaliação, tais como expectativas para o
desenvolvimento académico e intelectual (e.g., melhoria das competências de leitura, escrita,
e de pensamento), expectativas para o ambiente universitário (e.g., existência de
equipamentos avançados, computadores, bibliotecas), expectativas de interação com
professores e colegas (e.g., tipo de conversas), e expectativas para o desenvolvimento
profissional (e.g., obtenção de bons empregos) (Braxton, Vesper, & Hossler, 1995; Kuh &
Pace, 1998).
À semelhança do que é verificado na literatura internacional, também em Portugal os
estudos conduzidos para a avaliação das expectativas académicas, desde há mais de uma
década, têm recorrido a uma abordagem multidimensional ao conceito (e.g., Soares &
Almeida, 2001; Soares, Almeida, Diniz, & Guisande, 2006; Almeida, Gonçalves, et al., 2003;
Fernandes & Almeida, 2005). Neste sentido, as expectativas académicas têm sido avaliadas
em dimensões como o Envolvimento Institucional, o Envolvimento Vocacional (carreira), o
Envolvimento Social, a Utilização de Recursos, e o Envolvimento Curricular (curso) (Soares
& Almeida, 2001). Mais recentemente, o estudo psicométrico do Questionário de Perceções
Académicas – Expectativas (Almeida, Costa, Alves, Gonçalves, & Araújo, 2012) identificou
cinco dimensões das expectativas: Envolvimento Político e Cidadania, Formação para o
Emprego/Carreira, Pressão Social, Qualidade da Formação, e Interação Social. Finalmente,
um esforço de adaptação e validação da escala para a população portuguesa e espanhola
resultou numa reformulação da mesma (Almeida, Deaño, Araújo, Costa, Conde, & Alfonso,
2012), que passa então a incluir novos itens (num total de 42), distribuídos por sete dimensões
das
expectativas
académicas
dos
estudantes
universitários:
Formação
para
o
Emprego/Carreira, Desenvolvimento Pessoal e Social, Mobilidade Estudantil, Envolvimento
Político e Cidadania, Pressão Social, Qualidade da Formação, e Interação Social (Deaño et al.,
2014).
No quadro do processo contínuo de construção e de validação deste questionário,
organizámos este artigo tendo como objetivo central (i) replicar a análise fatorial dos 42 itens
antes retidos e sua organização em torno das sete dimensões identificadas (validade interna)
numa nova amostra de estudantes portugueses do primeiro ano e, ao mesmo tempo,
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(ii) apreciar o relacionamento diferenciado atendendo à natureza destas sete dimensões de
expectativas com alguns critérios externos da vida académica dos estudantes (validade
externa). Para esta última análise consideramos a nota de candidatura, a opção do curso e a
certeza pessoal com a escolha vocacional realizada.
Metodologia
Amostra
Participaram neste estudo 316 estudantes (50.3% homens) que se inscreviam pela
primeira vez no Ensino Superior, na Universidade do Minho, e que foram colocados na
segunda fase do concurso nacional de acesso. Relativamente à justificação para a matrícula na
segunda fase deste processo de colocação, 54% dos estudantes referiram que não haviam sido
qualificados para a primeira fase; 14% dos estudantes reportaram que concorreram na
primeira fase, mas não ficaram colocados; 23% porque concorreram na primeira fase, ficaram
colocados, mas não ficaram satisfeitos com a opção em que ficaram colocados; e 7%
referiram que apenas se candidataram à segunda fase porque necessitaram de mais tempo para
ponderar a sua candidatura.
Na constituição da amostra para este estudo foram excluídos todos os estudantes com
idades acima dos 23 anos, que poderiam aceder ao ES através de um processo de candidatura
especial (conhecido como Maiores de 23 anos), bem como estudantes que já tinham alguma
vez frequentado o ES, uma vez que estes estudantes terão já vivências e experiência de ES
que poderiam influenciar os resultados do estudo. Assim, os participantes tinham idades
compreendidas entre os 17 e os 22 anos (M=18.32; DP=.92). No que respeita às suas famílias,
110 (34.8%) tinham irmãos ou irmãs que frequentam ou frequentaram já o ES, e apenas 58
(18.4%) tinham mães com estudos de ES e 43 (13.6%) pais com estudos neste nível.
Tomando a escolaridade da mãe e do pai em conjunto, verifica-se que 69 estudantes (22%)
têm (pelo menos) um dos pais com formação ao nível do ES.
Estes estudantes repartiram-se por 56 cursos, que foram agrupados em quatro domínios:
Ciências Socias e Humanas (N=78; 24.7%), Ciências e Tecnologias (N=173; 54.7%), Ciências
Socioeconómicas (N=45; 14.2%), e Artes (N=20; 6.3%). Foi verificada uma associação entre
o género e o curso, [χ2 (3)=24.22, p=.000]. Assim, as alunas estavam mais presentes nos
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cursos de Ciências Sociais e Humanas (N=54), Ciências Socioeconómicas (N=27) e Artes
(N=11) e os rapazes mais presentes em cursos de Ciências e Tecnologias (N=108).
Instrumentos
 Expectativas Académicas
As expectativas académicas foram avaliadas através do Questionário de Perceções
Académicas – Expectativas (QPA-E; Almeida, Deaño, Araújo, Costa, Conde, & Alfonso,
2012), que avalia as aspirações e expectativas de estudantes universitários face aos benefícios
pessoais antecipados da sua frequência do ES. O instrumento foi construído tendo por base
uma ampla amostra de estudantes universitários do primeiro ano do Norte de Portugal e da
Província da Galiza de Espanha, dadas as proximidades socioculturais e de realidades
universitárias das duas regiões, e que justificam, portanto, a aplicação do mesmo tipo de
medida às duas populações (Alfonso, Deaño, Conde, Costa, Araújo, & Almeida, 2013 ; Deaño
et al., 2014).
Este instrumento avalia as expectativas dos estudantes face ao ES em sete dimensões:
(i) Formação para o Emprego e Carreira, referindo-se às expectativas para obtenção de
melhores condições de emprego no acesso ao mercado de trabalho (8 itens; e.g., “Ter
melhores saídas profissionais no mercado de trabalho”); (ii) Desenvolvimento Pessoal e
Social, que reflete a valorização do desenvolvimento da autonomia e identidade,
autoconfiança, e novas experiências de vida (8 itens; e.g., “Ganhar confiança nas minhas
potencialidades”); (iii) Mobilidade Estudantil, que reflete a orientação do estudante para
participar em programas de mobilidade estudantil, e intercâmbios e estadias internacionais (8
itens, e.g., “Participar na mobilidade estudantil, passando algum tempo do curso noutro
país”); (iv) Envolvimento Político e Cidadania, que reflete a motivação do aluno para discutir
a vida política, social e económica do país, e contribuir para a melhoria da sociedade,
exercendo a sua cidadania ativamente (6 itens; e.g., “Formar-me como um cidadão
comprometido/a com os problemas da sociedade atual”); (v) Pressão Social, que representa a
resposta do estudante às expectativas dos outros, nomeadamente da família e grupo de pares,
face à sua frequência do ES (4 itens; e.g., “Conseguir corresponder às expectativas dos meus
familiares”); (vi) Qualidade da Formação, que representa as expectativas do estudante face às
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condições proporcionadas no ES para um aprofundamento dos seus conhecimentos (4 itens;
e.g., “Aprofundar conhecimentos/matérias na área do meu curso ”); e (vii) Interação Social,
relativamente às expectativas do estudante para ter momentos de convivência e diversão, em
atividades de interação social no âmbito das relações estabelecidas em contexto universitário
(4 itens; e.g., “Ter momentos de convívio e diversão”). As respostas são fornecidas recorrendo
a uma escala de resposta do tipo Likert, que varia entre 1 (Discordo totalmente) e 6
(Concordo totalmente). No estudo final de construção e validação do instrumento obtiveramse alfas de Cronbach (α) para as dimensões identificadas que variaram entre .78 e .93 (Deaño
et al., 2014).
 Certeza na Escolha Vocacional
A certeza vocacional, relativa à escolha do curso frequentado, foi avaliada através de 3
itens, com uma escala de resposta que varia entre 0 (nenhuma) a 4 (muita): item 1 = “Qual a
importância que tem para si concluir o curso em que se inscreve?”; item 2 = “Qual o seu
grau de certeza de que este é o melhor curso para si? ”; e item 3 = “Qual o seu grau de
satisfação com a opção do curso em que se inscreve?”. Os itens para este estudo foram
construídos tendo por base itens propostos isoladamente aos participantes e formulados para
estudos prévios, na avaliação do grau de confiança, certeza e compromisso com a decisão, e
que mostraram a adequação deste procedimento para a avaliação desta variável (Neuville et
al., 2007; Tracey, 2010). A factorização dos itens, com recurso à Análise em Componentes
Principais, revelou a existência de uma única dimensão, explicando 71.7% da variância dos
resultados. Obtiveram-se bons indicadores de consistência interna para a dimensão avaliada
(α=.80, com correlações corrigidas item-total da dimensão variando entre .57 e .72). Em
consequência, o resultado desta medida foi tratado como um compósito ponderado da soma
dos 3 itens. Não foram verificadas diferenças nos resultados entre rapazes e raparigas
[t(314)=-0.44, p=.657].
 Preparação Académica Prévia
Neste estudo, a preparação académica prévia foi avaliada tendo por base a nota de
candidatura ao ES, especificamente para o curso em que o estudante se inscreve. Em Portugal,
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esta nota de candidatura resulta de uma ponderação da média aritmética dos resultados
obtidos em todas as disciplinas no Ensino Secundário, juntamente com os resultados das
provas de ingresso para o curso a que o estudante se candidata. Neste estudo, verificou-se que
as mulheres apresentavam notas de candidatura significativamente superiores aos homens
[t(372)=-4.77, p<.001], sendo a média de candidatura das mulheres de 142.7 (DP=17.05),
enquanto que a média dos homens é de 135.0 (DP=14.28).
 Implementação da Escolha do Curso
A implementação com sucesso da escolha do curso a frequentar no ES foi avaliada
tendo por base a opção em que o estudante foi colocado na sua candidatura ao ES. Em
Portugal, cada estudante tem a possibilidade de se candidatar a seis pares “curso + instituição
de ensino”, indicando a sua preferência por ordem. A sua colocação decorre das suas
condições de acesso (isto é, da sua nota de candidatura), combinadas com o número de vagas
existentes para o curso e instituição em causa (em Portugal, o acesso ao ES é condicionado
por uma política de numerus clausus definidos, a priori, para cada curso, em cada instituição).
Assim, neste estudo esta variável foi codificada num contínuo entre 1 e 6, sendo que 1 indica
a implementação com sucesso da escolha, e 6 indica um maior distanciamento das
preferências do estudante, tal como indicadas no momento da sua candidatura, e portanto
menor sucesso na implementação da sua escolha. Neste estudo não se verificou uma
associação significativa entre o sexo e a opção do curso, tendo-se sim verificado uma
correlação, ainda que bastante reduzida, entre a opção e a nota de candidatura [r=-.118,
p<.05], sugerindo que estudantes com notas de candidatura superiores foram colocados nas
suas primeiras opções.
Procedimentos
Os dados foram recolhidos presencialmente, ao longo de uma semana, no momento da
matrícula no ES, antes do início das aulas. A recolha de dados foi conduzida numa sala de
aula, por profissionais graduadas e pós-graduadas em Psicologia. Os estudantes foram
informados dos objetivos do estudo e foi- lhes garantida a confidencialidade dos resultados. O
preenchimento do protocolo de avaliação ocupou cerca de 15 minutos.
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Análises
estatísticas
diferenciaram-se
para
o
estudo
da
validade
interna
(dimensionalidade e consistência interna dos itens do questionário) e da validade externa
(correlações com critérios considerados), recorrendo-se para tais análises ao programa IBM
SPSS (versão 22.0).
Resultados
Validade Interna
Com base nos 42 itens retidos em análises anteriores com o QPA-E (Almeida, Deaño, et
al., 2012; Deaño et al., 2014), procedeu-se a uma Análise Fatorial Exploratória (AFE),
recorrendo ao método dos componentes principais, sem definição prévia do número de fatores
a reter. A aplicação dos testes de Kaiser-Meyer-Olkin [KMO=.930] e de esfericidade de
Bartlett [χ2 =7439.425; df=861; p< .001] permitiu recusar a hipótese nula da independência
entre os componentes da escala, e portanto, aceitar a sua adequação para factorização. A
análise permite identificar sete componentes com valor-próprio igual ou superior à unidade,
avançando-se para uma rotação varimax, procurando aumentar a especificidade de cada
dimensão, com uma saturação mínima exigida de .40 entre fatores e itens. Estes sete fatores
explicam, no seu conjunto 61.1% da variância dos 42 itens (sendo que o primeiro fator
explica, só por si, 34% da variância). Os itens que não atingiram uma saturação de .40, mas
próximo, surgem na Tabela 1 associados ao fator dominante, indicando-se dentro de
parêntesis o índice de saturação atingido. A Tabela 1 apresenta os resultados da AFE,
indicando as saturações dos itens nos fatores, assim como o valor-próprio e a percentagem de
variância explicada por cada um dos sete fatores.
Procurando identificar e dar significado a cada componente, procuramos analisar a
distribuição dos itens e comparar a mesma face aos sete fatores identificados no estudo
conduzido por Deaño e colaboradores (2014) – Formação para o emprego, Desenvolvimento
pessoal e social, Envolvimento político e cidadania, Mobilidade estudantil, Pressão social,
Qualidade da formação, e Interação social.
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Tabela 1 – Análise em Co mponentes Principais dos 42 itens do QPA-E (N=316).
Componentes
Itens
1
(F_I)
8
33
16
12
40
2
38
25
36
21
7
14
10
27
17
1
28
29
15
41
5
20
22
18
23
19
26
11
24
3
9
30
4
35
37
31
13
39
42
34
6
32
Valor-Próprio
% Variância
.77
.77
.57
.56
.53
.51
.49
.41
(.37)
2
(F_II)
3
(F_III)
4
(F_IV)
5
(F_V)
6
(F_VI)
7
(F_VII)
.41
.77
.72
.72
.62
.62
.58
.45
(.39)
.43
.43
.83
.82
.81
.79
.66
.46
.45
.42
.69
.64
.63
.61
.82
.74
.68
.56
.49
.42
.63
.56
.54
.50
.42
(.39)
.42
.42
.44
.78
.77
.52
.49
14.3
34.1
3.03
7.2
2.40
5.7
2.09
5.0
1.40
3.3
1.29
3.1
h2
.72
.67
.55
.59
.52
.56
.65
.49
.49
.65
.60
.62
.57
.64
.62
.39
.46
.77
.73
.75
.72
.58
.53
.57
.67
.64
.61
.55
.70
.70
.61
.68
.42
.63
.66
.65
.67
.56
.48
.75
.74
.65
1.14
2.7
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No presente estudo (ver Tabela 1), o fator I reúne 8 itens, 5 dos quais reportados à
dimensão Envolvimento político e cidadania, além de 2 itens da dimensão Qualidade da
formação e 1 item da dimensão Mobilidade estudantil. O fator II é formado por 7 itens, sendo
que todos pertencem à dimensão Formação para o emprego. O fator III reúne 7 itens,
reportados todos à dimensão Mobilidade estudantil. O fator IV constitui-se por 4 itens apenas,
todos pertencentes à dimensão do Desenvolvimento pessoal e social. O fator V está formado
por 5 itens, todos eles relacionados com a dimensão Interação social. O fator VI levanta
alguns problemas de identificação, dado que é constituído por 5 itens, de diferentes dimensões
– 2 itens de Desenvolvimento pessoal e social, 1 item de Pressão social, 1 item de
Envolvimento político e cidadania, e 1 item de Qualidade de formação, e ainda porque 3
destes itens surgem igualmente saturados noutros fatores. Analisando-se o conteúdo destes
itens, poder-se-ia sugerir a emergência de uma dimensão que se reporta à responsabilidade
pessoal e autonomia na frequência do ES, bem como a um comportamento mais ativo e
autorregulado, dando mostras disso mesmo no seu estudo, à sua família e à sociedade em
geral. Por último, o fator VII está associado a 3 itens, reportados à dimensão Pressão social.
A análise da distribuição e configuração dos itens nas componentes identificadas neste
estudo, com uma nova amostra de estudantes, parece, por um lado, consolidar a emergência e
replicabilidade da generalidade das dimensões da versão sucessivamente reformulada da
escala, ao mesmo tempo que identifica algumas fragilidades em outras d imensões. Assim, em
primeiro lugar, encontramos consistência de resultados nos sucessivos estudos em torno das
seguintes dimensões, e respetivos itens: Envolvimento político e cidadania, Formação para o
emprego, Mobilidade estudantil, Desenvolvimento pessoal e social, Interação social, e
Pressão social. Não emerge, de forma autónoma, a dimensão Qualidade da formação, e os
seus itens repartem-se pelos demais fatores isolados. Por outro lado, verificamos que, apesar
de emergirem com identidade própria, algumas componentes viram o seu número de itens ser
reduzido, face à versão validada (Almeida, Deaño, et al., 2012; Deaño et al., 2014). Por
exemplo, a dimensão Pressão social é composta neste estudo por apenas 3 itens, mesmo que
com forte saturação neste fator (aliás com comunalidades entre .65 e .75).
A reprodução (em grande medida) da estrutura fatorial verificada no estudo de
validação original sai, ainda, reforçada com os resultados do estudo da consistência interna
por dimensões identificadas, tomando em cada dimensão apenas os itens que na versão da
escala se reportavam originariamente a essa dimensão. Assim, na dimensão Envolvimento
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político e cidadania, com 5 itens, obtém-se um coeficiente alfa de Cronbach de .84, situandose as correlações corrigidas entre os itens e o total desta dimensão nos valores de .55 a .71. Na
dimensão Formação para o emprego, formada por 7 itens (α=.82), as correlações entre itens e
total da subescala a oscilarem entre .45 e .65. Os 7 itens que formam a dimensão Mobilidade
estudantil permitem o valor mais elevado de α obtido neste estudo (α=.88), oscilando entre
.52 e .77 os coeficientes de correlação entre os itens e o subtotal nesta dimensão. Para a
dimensão Desenvolvimento pessoal e social, apenas formada por 4 itens (α=.79), as
correlações dos itens oscilaram entre o subtotal .57 e .65. A dimensão Interação social
aparece formada por 5 itens (α=.80), oscilando as correlações entre .42 e .71, cruzando os
itens e o subtotal nesta dimensão. Por último, a dimensão Pressão social, com apenas 3 itens
(α=.71), oscilando as correlações entre os itens e o subtotal nesta dimensão nos valores de 43
a .67. Como podemos observar, nenhuma dimensão apresenta um valor de alfa de Cronbach
inferior a .70, situando-se na generalidade das dimensões em torno de .80. Este dado é tanto
mais relevante quando sabemos que a magnitude deste coeficiente está condicionado pelo
número de itens em análise e as dimensões aqui consideradas reúnem apenas 5-7 itens. Com
efeito, o coeficiente alfa mais baixo foi obtido na dimensão Pressão social (α=.71), neste
estudo apenas constituída por 3 itens.
Validade Externa
O estudo da validade convergente da medida em estudo foi efetuado com base na
análise das correlações entre as dimensões identificadas, e três variáveis critério: nota de
candidatura ao ES, opção do curso em que o estudante se inscreve, e grau de certeza na
escolha vocacional que concretiza. Para o efeito, agrupamos os cursos em duas grandes áreas
em face das suas especificidades curriculares: Ciências Sociais e Humanas (CS&H) e
Ciências e Tecnologias (C&T). Com este procedimento excluímos da amostra considerada 26
estudantes que se inscreveram em cursos na área das artes (e.g., Música, Teatro, Design e
Marketing de Moda).
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Tabela 2 – Correlações entre as expectativas académicas, nota de candidatura ao ES, opção do curs o, e
grau de certeza vocacional.
Nota de
candi datura
Opção do
curso
Certeza na
escolha
Área do Curso
Dimensões
CS&H (N =123)
Envolvimento Polít ico e Cidadania
.022
-.101
.271**
Formação para o Emp rego
.160
-.169
.202*
Mobilidade Estudantil
.152
-.102
.172
Desenvolvimento Pessoal e Social
.040
.015
.257**
Interação Social
.062
-.109
.014
Pressão Social
-.043
.047
.073
Envolvimento Polít ico e Cidadania
-.027
.078
.142
Formação para o Emp rego
.029
.088
.224**
Mobilidade Estudantil
.010
.065
.120
Desenvolvimento Pessoal e Social
-.066
.079
.196**
Interação Social
-.172*
.134
-.048
***
.034
.019
C&T (N =173)
Pressão Social
-.343
[* p<.05; ** p<.01; *** p<.001].
As pontuações atingidas pelos estudantes nas dimensões das expectativas e a nota de
candidatura ou a opção do curso que frequentam não se apresentam correlacionadas entre si,
seja nos cursos de CS&H, seja nos cursos de C&T. O fato dos alunos estarem a cand idatar-se
numa 2ª fase do concurso nacional pode proporcionar grande instabilidade, seja nestas duas
variáveis critério, seja nas próprias dimensões avaliadas. Mesmo assim, é de referir a
correlação em sentido negativo entre a dimensão Pressão social e a nota de candidatura
[r=-.34; p<.001], ou seja alunos com classificações académicas mais elevadas na sua
candidatura ao ES sentem-se menos pressionados por pais, amigos ou professores nas suas
decisões. Correlações já com algum significado estatístico, ainda que baixas, encontram-se
quando cruzamos as dimensões das expectativas com o grau de certeza vocacional que os
estudantes expressam em relação ao curso em que se inscrevem. Assim, junto dos alunos dos
cursos de CS&H observam-se correlações significativas, e de sentido positivo, entre as
dimensões Envolvimento político e cidadania, Formação para o emprego e Desenvolvimento
pessoal e social e o grau de certeza vocacional no curso a frequentar. Junto dos alunos dos
cursos de C&T, observa-se o mesmo padrão de correlações, mas agora apenas em relação às
dimensões Formação para o emprego e Desenvolvimento pessoal e social.
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Discussão
O QPA-E (Almeida, Deaño, et al., 2012) constitui um instrumento de caraterização das
motivações e aspirações dos estudantes para a sua frequência no ES, podendo ser considerado
uma medida descritiva das suas expectativas académicas. Neste sentido, contribuirá para uma
avaliação e descrição da população estudantil, a fornecer às instituições de ES, que, com base
nesta informação, poderão tomar melhores decisões face à forma como comunicam a sua
oferta educativa e como acolhem os seus estudantes. A maior especificidade deste
questionário prende-se com o seu poder de caraterização das motivações e antecipações dos
estudantes num conjunto diversificado de domínios que caraterizam, também, em larga
medida, a sua adaptação ao ES. Assim, não só avalia as expectativas académicas em áreas
tradicionalmente descritas pela literatura como sendo centrais à adaptação, como o sejam as
expectativas para a qualidade da formação, para o desenvolvimento pessoal e social, e para a
interação social, como também captam as asp irações dos estudantes para domínios cuja
importância tem emergido de forma significativa nos últimos anos, na sociedade portuguesa e
no cenário do ES europeu. São exemplos destes domínios a mobilidade estudantil, relevante
no espaço europeu de educação, a participação política, ou mesmo as expectativas de pressão
social, face à crescente massificação do ES e a sua perceção como sendo um objetivo
alcançável por uma larga maioria da população estudantil, independentemente da sua
proveniência sociocultural e económica.
Ainda no sentido da caraterização do perfil de estudantes que ingressam no ES, é
importante referir que este instrumento poderá identificar as expectativas atipicamente
elevadas ou atipicamente baixas, considerando-se assim um instrumento com potencial para
despistar estudantes em risco de problemas de adaptação, dado algum desajustamento nas
representações construídas em torno do seu ingresso e frequência do ES. Nestes casos, pode
existir um desencontro entre o que o estudante espera e aquilo que a instituição proporciona
ou o estudante efetivamente vivencia, dando lugar a sentimentos de frustração e insatisfação,
que poderão condicionar a qualidade da sua adaptação. Na verdade, outros instrumentos
internacionais têm auxiliado a descrição deste desajuste entre expectativas iniciais e a
concretização dessas mesmas expectativas (Baker, McNeil, & Siryk, 1985; Kuh & Pace,
1998; Jackson et al., 2000), confirmando, assim, o mito do caloiro proposto por Stern (1966)
junto de alguns subgrupos de estudantes.
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Os dados de validação do instrumento, já publicados, suportam-se em estudos com
amostras amplas de estudantes do 1º ano do ES, mas algo heterogéneas nas suas idades e na
sua experiência prévia no ES (cf. Costa, Araújo, Gonçalves, & Almeida, 2013; Alfonso et al.,
2013; Deaño et al., 2014). O presente estudo procurou controlar essa variabilidade de
caraterísticas sociodemográficas, avaliando as expectativas junto de estudantes do 1º ano, que
tipicamente transitam diretamente do Ensino Secundário para o ES (isto é, têm idades
inferiores a 23 anos), e que nunca frequentaram o ES, não podendo assim os resultados
obtidos ser contaminados pelo efeito de experiências prévias em contexto académico. Por
outro lado, muitas vezes estas avaliações têm sido efetuadas já decorridas algumas semanas
da frequência das aulas e de integração nos novos grupos sociais, podendo-se questionar se
existirá neste caso um efeito de spillover das representações já construídas face às vivências
académicas em contexto universitário nas expectativas dos estudantes. No presente estudo
também essa condição foi controlada, avaliando-se as mesmas expectativas previamente a
qualquer contacto formal com o contexto universitário, já que a sua avaliação foi conduzida
no momento das matrículas.
Os resultados obtidos no presente estudo mostram que a aplicação do QPA-E a uma
amostra mais homogénea de jovens portugueses no seu acesso à universidade obtém
propriedades psicométricas comparáveis às obtidas para amostras mais heterogéneas,
especialmente no que respeita à estrutura fatorial dos seus itens. Com efeito, das sete
dimensões originalmente identificadas, e inclusive propostas teoricamente, emergem seis com
identidade própria e alguma clareza, e inclusive com bons indicadores de consistência interna.
Contudo, alguns resultados mais específicos apontam para algumas fragilidades do
questionário, nomeadamente no que respeita à avaliação das expectativas para o
Desenvolvimento pessoal e social, que ficou reduzida apenas a quatro indicadores, ou a inda à
dimensão de Pressão social que, neste caso, contou apenas com uma configuração final de 3
itens. Parece surgir, assim, alguma dificuldade na captação e representação, através dos itens
que compõem o QPA-E, das expectativas de desenvolvimento pessoal e social, e de
experiência de pressão social destes jovens.
Dada a média de idades dos estudantes participantes neste estudo ( M=18.32; DP=.92),
poder-se-á dizer que estes se encontram num momento de desenvolvimento descrito como
adultez emergente (Arnett, 2000, 2007), e que se carateriza por um enfoque na exploração da
identidade, da vivência como sendo um período de múltiplas possibilidades, de instabilidade e
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de auto-centração. A literatura tem mostrado de forma consistente como o contexto de ES
proporciona oportunidades interessantes para a experimentação e exploração que caraterizam
este período (Ravert, 2009), sendo que a formação da identidade e o desenvolvimento da
autonomia constituem indicadores centrais ao desenvolvimento do jovem estudante
universitário (Schwartz, Côté, & Arnett, 2005; Luyckx, Schwartz, Goossens, Soenens, &
Beyers, 2008). Tendo por base esta caraterização, novos itens que incluam referências à
experimentação, exploração e autorreflexão poderiam vir a reforçar a avaliação da dimensão
do Desenvolvimento pessoal e social, contribuindo ainda para a sua validade de constructo.
Por outro lado, a dimensão de Pressão social poderá no futuro vir a integrar indicadores de
frequência do ES motivados pelo evitamento de vergonha e de sentimento de culpa,
tradicionalmente descritos como sendo associados a motivações controladas (Vallerand,
Fortier, & Guay, 1997; Deci & Ryan, 2000), tal como é proposto para esta dimensão do
QPA-E.
É interessante ainda notar que a dimensão Qualidade da formação não foi identificada
nas respostas desta amostra de estudantes. Poder-se-á pensar que, neste caso, a qualidade da
formação será perspetivada pelos estudantes como algo transversal às várias dimensões, uma
vez que se verificou uma associação destes itens a várias outros conteúdos, como é o caso do
envolvimento político e cidadania. Uma outra possibilidade de explicação para esta
observação será a de que a dimensão não emerge com clareza porque ela própria não adquiriu,
ainda, importância para estes estudantes que ingressam no primeiro ano, face à premência e
saliência de outras tarefas como a integração social ou o desenvolvimento de competências de
gestão pessoal e de autonomização no dia-a-dia (Terenzini, Rendon, Upcraft, Millar, Allison,
Gregg, & Jalomo, 1994; Clark, 2005), que são mais próximas do desenvolvimento pessoal e
social.
Por outro lado, os resultados de associação entre as expectativas e outras variáveis
caraterizadoras das condições de acesso dos estudantes ao ES parecem ser singulares neste
estudo. Em primeiro lugar, chega a ser surpreendente a quase ausência de relação entre as
expectativas académicas e a nota de acesso ao ES. Neste caso, ao contrário do que seria
expectável, não se verificou uma associação entre a preparação académica prévia ao acesso ao
ES e as expectativas de Desenvolvimento pessoal e social, ou mesmo de Formação para o
emprego. Estudos prévios têm demonstrado o efeito preditivo das expectativas de resultado e
orientação para objetivos no rendimento académico (Robbins et al., 2004; Neuville et al.,
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2007). Mais especificamente, os estudos mostram a existência de relações entre as
expectativas realistas e mais baixas nas dimensões sociais e académicas das expectativas e os
resultados de rendimento académico (e.g., Fernandes & Almeida, 2005; Smith & Wertlieb,
2005). A fraca associação verificada neste estudo poderá estar relacionada com as
caraterísticas de acesso ao ES desta amostra de estudantes, uma vez que foram colocados nos
cursos numa segunda fase de candidatura ao ES, em la rga medida devido ao facto de não
terem reunidas as condições de rendimento necessárias para uma candidatura na primeira fase
(lembre-se que 54% dos estudantes desta amostra ingressam nesta segunda fase por esse
mesmo motivo).
No caso do presente estudo, observou-se uma relação negativa entre as expectativas
para a Interação social e o rendimento académico prévio ao acesso [r=-.172, p<.05], nos
estudantes de C&T. A este respeito importa referir que a dimensão de Interação social reúne
itens apenas circunscritos ao lazer e convívio entre colegas ou participação em atividades
extracurriculares, pelo que se poderia efetivamente esperar uma correlação em sentido
negativo com medidas circunscritas ao rendimento académico, tal como acontece junto dos
estudantes de C&T. Por outro lado, e em particular também para os estudantes de C&T, os
resultados na dimensão Pressão social encontram-se correlacionados negativamente com o
rendimento académico prévio [r=-.343, p<.001]. Aceitando-se que esta preocupação dos
estudantes em atender às expectativas de pais e amigos traduz uma forma de motivação mais
extrínseca, entende-se então a sua associação a resultados mais fracos em termos de
rendimento académico (Barca-Lozano, Almeida, Porto-Rioboo, Peralbo-Uzquiano, &
Brenlla-Blanco, 2012).
Tal como acontece para o rendimento académico prévio, não se observa uma associação
entre as diversas dimensões das expectativas e a opção dos estudantes pelo curso. Este
resultado, não sendo expectável, não pode ser interpretado sem olharmos, uma vez mais, às
especificidades desta amostra de estudantes. Tratando-se de alunos que ingressam no ES
numa segunda fase do Concurso Nacional de Acesso, são diversas as razões que apresentam
para entrar na Universidade (fazendo uma primeira candidatura), ou procurando uma
mudança de curso (fazendo nova candidatura em função de vagas remanescentes em certos
cursos), tal como descrevemos na descrição da amostra. De qualquer modo, os resultados
obtidos podem traduzir que os estudantes rapidamente interioriza m a opção em que ingressam
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e aceitam o curso em que se inscrevem, independentemente da sua escolha, aparecendo mais
implicados na frequência da universidade sem olhar ao conteúdo dos seus estudos.
Finalmente, os resultados em termos da certeza na escolha realizada pelos estudantes na
sua candidatura ao ES, entendida como mais associada à identidade vocacional (Germeijs &
Vershueren, 2007; Tracey, 2010), aparecem correlacionados, como seria expectável, com as
expectativas reportadas ao Desenvolvimento pessoal e social, Envolvimento político e
Formação para o emprego. De destacar que esta situação ocorre simultaneamente junto dos
alunos de CS&H e C&T para duas destas expectativas (a correlação com as expectativas de
Envolvimento político ocorre apenas junto dos estudantes dos cursos de CS&H, podendo isso
estar associado à natureza curricular dos seus cursos e aos interesses e valores de vida
particulares destes subgrupos de alunos).
A terminar, os resultados das análises de validade interna e externa do questionário em
estudo mostram algumas potencialidades para descrever a diversidade de alunos que acedem
hoje ao ES em Portugal. Reportando-se às expectativas académicas com que estes estudantes
ingressam no ES, diferenciadas por várias dimensões, esta informação assume alguma
relevância, dada a evidência de associação a índices de envolvimento, adaptação e sucesso
académico. Neste sentido, estamos face a um instrumento que pode servir objetivos de
descrição dos estudantes do primeiro ano no ES, seja por motivos de investigação seja de
intervenção.
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Contributions for the Study of the Internal and External Validity of the Academic
Perceptions Questionnaire – Expectations
Research has proved the impact of first year students’ expectations on their adjustment,
persistence, and academic success in Higher Education. The Academic Perceptions
Questionnaire – Expectations (QPA-E; Almeida, Deaño, et al., 2012) is a measure of these
students’ expectations in seven dimensions: Training for Career Development, Personal and
Social Development, Student Mobility, Political Engagement and Citizenship, Social
Pressure, Quality of Education, and Social Interaction. This study examines the internal
validity of the questionnaire (concerning its dimensionality), as well as external validity
(through the study of correlations with previous academic preparation, choice of the degree,
and choice certainty). Participants include 316 first year students (50.3% men; M age=18.32;
SD=0.92), that access higher education for the first time. Results suggest that students report
their expectations on six of the seven original dimensions, and there is evidence of an
association between specific dimensions of expectations and two criteria variables (previous
academic preparation and choice certainty). These results suggest the adjustment of this
questionnaire for the assessment and description of first year students’ motivations and
aspirations.
Keywords: Higher Education; academic expectations; first year students; adjustment and
academic success.
Como citar este artigo: Araújo, A.M ., Costa, A.R., Casanova, J.R., & Almeida, L.S. (2014). Questionário de
Perceções Académicas – Expectativas: Contributos para a sua validação interna e externa. Revista E-Psi,
4(1), 156-178.
Received : October 28, 2013
Rev ision received : March 21, 2014
Accepted: April 22, 2014
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