Caminhos para predição do desempenho acadêmico : um modelo de variáveis cognitivas e socioemocionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Bianca Cristine Gomide
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/32994
Resumo: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Psicologia, Programa de Pós-graduação em Processos de Desenvolvimento Humano e Saúde, 2018.
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spelling Caminhos para predição do desempenho acadêmico : um modelo de variáveis cognitivas e socioemocionaisDesempenho acadêmicoEnsino médioAvaliação cognitivaCompetências socioemocionaisDesempenho - indicadoresTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Psicologia, Programa de Pós-graduação em Processos de Desenvolvimento Humano e Saúde, 2018.A investigação das variáveis ligadas ao desempenho acadêmico tem sido apontada como uma das formas de subsidiar ações voltadas à melhoria da qualidade da educação. Pesquisas acerca dos aspectos cognitivos e socioemocionais dos alunos têm indicado que essas variáveis possuem importante papel na explicação do desempenho acadêmico. No entanto, ainda são escassos os estudos que examinam a relação entre as diferentes variáveis, dificultando a elaboração de um modelo mais completo para a predição do desempenho acadêmico. Este estudo teve como objetivo a construção e avaliação de um modelo multivariado de variáveis cognitivas e socioemocionais – abordagens à aprendizagem, bemestar, autoeficácia, autoconceito e autoestima escolar, valor atribuído à escola, metacognição e inteligência – na explicação do desempenho acadêmico. O estudo analisou dados de 805 estudantes do ensino médio, 415 homens e 390 mulheres com idade média de 16,22 anos (DP=1,02), sendo 449 alunos de escolas particulares e 356 de escolas públicas de Minas Gerais, que responderam aos seguintes instrumentos: Escala de Abordagens de Aprendizagem, Escala de Afeto Positivo e Negativo, Escala de Satisfação de Vida Global, Escala de Cognições Acadêmicas Autorreferentes, Conjunto de Testes de Inteligência Fluida e Cadernos de Testagem do Conhecimento Acadêmico e da Metacognição. A análise dos dados foi dividida em dois momentos. Inicialmente realizou-se, por meio de análises fatoriais confirmatórias e exploratórias, a verificação da validade estrutural de cada um dos instrumentos em relação à presente amostra. Após tal análise, os escores fatoriais gerados foram utilizados em uma Path Analysis para investigação da relação entre as variáveis e explicação do desempenho acadêmico. Foram considerados critérios de bom ajuste CFI > 0,95 e RMSEA < 0,06, além do AIC, BIC e diferença do qui-quadrado, para comparação dos modelos. Foi identificado um modelo de bom ajuste para todas as variáveis do estudo. Apresentaram poder preditivo sobre o desempenho: o monitoramento metacognitivo (60,84%), o raciocínio geral (12,25%), o raciocínio lógico (5,76%), a abordagem profunda à aprendizagem (2,89%), o julgamento metacognitivo (1,44%) e a satisfação geral com a vida (1,21%). No entanto, tais efeitos foram identificados quando as variáveis foram investigadas de forma isolada ou em pequenos agrupamentos. Quando inseridas no modelo geral, apenas o monitoramento e o julgamento metacognitivos seguiram tendo efeito explicativo significativo sobre o desempenho acadêmico. O modelo final apresentou bom ajuste aos dados (χ² = 10832,055; gl = 105; CFI = 0,987; RMSEA = 0,05) e explicou 85,3% da variância do desempenho acadêmico. Esse modelo indicou que: (a) a principal variável a explicar diretamente o desempenho foi o monitoramento metacognitivo (60,84%); (b) o autoconceito foi importante na definição da abordagem profunda à aprendizagem (47,61%) e da abordagem superficial (33,64%); (c) a satisfação geral com a vida influenciou o quanto o aluno relatava ter vivido afeto positivo (17,64%) e afeto negativo (16%); (d) a autoestima favoreceu o nível de satisfação com a vida (13,69%); e (e) o autoconceito, a autoeficácia e a autoestima foram importantes na explicação da variância da inteligência fluida, que por sua vez teve papel preditor sobre a metacognição. Nessa direção, sugere-se: (a) a promoção de situações em que os alunos consigam identificar-se com a escola e construir uma visão positiva de si mesmo visando o aumento do envolvimento com as atividades educativas; (b) a criação de ambientes e a realização de atividades que possibilitem a vivência de um sentimento positivo sobre si mesmo como ação de promoção à saúde e aumento do bem-estar; e (c) a implementação de programas que estimulem o desenvolvimento de habilidades de metacognição e autorregulação da própria aprendizagem, de forma a incrementar a habilidade do aluno de responder de forma mais eficaz às avaliações escolares alcançando êxito e, assim, progredindo em sua formação acadêmica.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ) e Conselho Superior da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes).The study of variables associated to academic achievement has been indicated as a way of subsidizing actions towards the improvement of the education quality. Researches on the cognitive and socio-emotional aspects of students have indicated that these variables have an important role on the explanation of academic achievement. However, there is a shortage of studies that examine the relationship between variables, making it difficult to elaborate a more complete model for the prediction of academic achievement. This study aimed to construct and evaluate a multivariate model of cognitive and socio-emotional variables - approaches to learning, well-being, academic self-efficacy, self-concept and self-esteem, value attributed to school, metacognition and intelligence – on the explanation of academic achievement. The study analyzed data from 805 high school students, 415 boys and 390 girls with a mean age of 16.22 years (SD = 1.02), of whom 449 were from private schools and 356 were from public schools from the state of Minas Gerais, Brazil. They responded the following instruments: Learning Approach Scale, Positive and Negative Affect Scale, Global Life Satisfaction Scale, Self Referential Academic Cognitions Scale, Fluid Intelligence Test Set, and Academic Knowledge and Metacognition Testing Books. The data analysis was divided in two moments. Initially, confirmatory and exploratory factor analyzes were performed to evaluate the adjustment of the structural validity of each of the instruments in relation to the present sample. Afterwards, the factor scores generated were used in a Path Analysis to investigate the relationship between variables and explanation of academic achievement. The criteria for a good fit model were CFI> 0.95 and RMSEA <0.06, as well as AIC, BIC and chi-square difference, that were used for comparison of the models. A well-adjusted model was identified for all study variables. The following variables presented predictive power over academic achievement: metacognitive monitoring (60.84%), general reasoning (12.25%), logical reasoning (5.76%), deep approach to learning (2.89%), metacognitive judgment (1.44%) and overall satisfaction with life (1.21%). However, such effects were identified only when the variables were investigated separated or in small clusters. When inserted into the general model, only metacognitive monitoring and judgment continued to present explanatory effect on academic achievement. The final model presented good fit to the data (χ² = 10832,055, gl = 105, CFI = 0.987, RMSEA = 0.05) and explained 85.3% of the variance of academic achievement. This model indicated that: (a) the main variable to explain academic achievement was metacognitive monitoring (60.84%); (b) self-concept was important in defining the deep approach to learning (47.61%) as well as the superficial approach (33.64%); (c) overall satisfaction with life influenced how much the student reported positive (17.64%) and negative affection (16%); (d) self-esteem favored the level of satisfaction with life (13.69%); and (e) selfconcept, self-efficacy, and self-esteem were important in explaining the variance of fluid intelligence, which in turn predicted part of student’s metacognition. In this regard, it is suggested: (a) the promotion of situations in which children can identify with school and develop a positive view of themselves as a way to enhance the involvement with academic activities; (b) the creation of environments and the implementation of activities that make it possible to experience a positive feeling about oneself as an action to promote health and increase wellbeing; and (c) the implementation of programs that foster the development of metacognition skills and self-regulation of learning to enhance the ability of students to respond more effectively to school assessments achieving success and, thus, progressing in their school education.Fleith, Denise de SouzaCosta, Bianca Cristine Gomide2018-11-09T18:37:00Z2018-11-09T18:37:00Z2018-11-092018-06-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfCOSTA, Bianca Cristine Gomide. Caminhos para predição do desempenho acadêmico: um modelo de variáveis cognitivas e socioemocionais. 2018. xx, 259 f., il. Tese (Doutorado em Processos de Desenvolvimento Humano e Saúde)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.http://repositorio.unb.br/handle/10482/32994A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-07-11T00:16:38Zoai:repositorio.unb.br:10482/32994Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-11T00:16:38Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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