Variáveis psicológicas e seu impacto no rendimento acadêmico no ensino superior

VARIABLES PSICOLÓGICAS Y SU IMPACTO EN EL RENDIMIENTO ACADÉMICO EN LA ENSEÑANZA SUPERIOR

RESUMO

Estudos enfatizam o papel de variáveis psicológicas como favorecedoras da aquisição de conhecimentos e de competências transversais no Ensino Superior, assim como do desempenho e sucesso acadêmico dos estudantes. Entre as variáveis psicológicas, destacam-se a percepção de autoeficácia, a motivação para aprender e as estratégias de aprendizagem. Este estudo objetivou avaliar a relação entre tais variáveis e seu impacto no sucesso acadêmico, avaliado por meio do coeficiente de rendimento. Participaram 521 estudantes de ambos os gêneros, em diferentes anos de formação e de cursos das três áreas de conhecimento. Os dados indicam correlação entre as variáveis psicológicas estudadas, que explicam 11% da variação do rendimento acadêmico, havendo oscilações nessa percentagem em função da área científica dos cursos. Observaram-se fortes correlações da autoeficácia e da motivação extrínseca com o rendimento, e indica-se a necessidade de novas investigações acerca das estratégias de aprendizagem.

PALAVRAS-CHAVE
rendimento escolar; autoeficácia; motivação; estratégias de aprendizagem; ensino superior

RESUMEN

Estudios enfatizan las variables psicológicas como favorecedoras de la adquisición de conocimientos y de competencias transversales en la Enseñanza Superior, así como en el desempeño y éxito académico de los estudiantes. De entre las variables psicológicas, se destaca la percepción de autoeficacia, la motivación por aprender y las estrategias de aprendizaje. Este estudio tenía como objetivo evaluar la relación entre tales variables y su impacto en el éxito académico. Participaron 521 estudiantes de ambos sexos, con diferentes años de formación y cursos de las tres áreas de conocimiento. Los datos indican correlaciones entre las variables psicológicas, explicando en torno al 11% de la varianza del rendimiento académico. Se observaron fuertes correlaciones de la autoeficacia y de la motivación extrínseca con el rendimiento académico, así como la necesidad de nuevas investigaciones acerca de las estrategias de aprendizaje.

PALABRAS CLAVE
rendimiento escolar; autoeficacia; motivación; estrategias de aprendizaje; enseñanza superior

ABSTRACT

Studies emphasize the role of psychological variables as favoring knowledge acquisition and transversal competencies in Higher Education, as well as students’ performance and academic success. Among the psychological variables, self-efficacy perception, motivation to learn and learning strategies stand out. This study aimed to evaluate the relationship between these variables and their impact on academic success, as assessed by the performance coefficient. The study enrolled 521 students of both sexes, of different year of study, in the three areas of knowledge. Data indicate a correlation between the studied psychological variables, which explained about 11% of the variation in academic performance, with fluctuations in this percentage explained according to the scientific area of the courses. Strong correlations were observed between self-efficacy and extrinsic motivation with academic performance, highlighting the need for new investigations about learning strategies.

KEYWORDS
academic achievement; self-efficacy; motivation; learning strategies; higher education

INTRODUÇÃO

A expansão do Ensino Superior (ES) é um fenômeno mundial e reflete a preocupação das sociedades com o aumento dos níveis de escolarização de sua população, em resposta às necessidades crescentes de desenvolvimento social, econômico e tecnológico e de quadros profissionais com maiores qualificações científicas e técnicas. Barakat e Shields (2019) defendem o acesso universal ao ES e afirmam que não existem limites para sua expansão, assim como ocorreu com a Educação Básica. No entanto, o aumento no número de vagas deve oportunizar a democratização do ensino (Barbosa, 2019), ou seja, deve ser acompanhado de estratégias que propiciem a equidade na permanência e a conclusão bem-sucedida dessa etapa formativa (Franco, 2008; Almeida et al., 2012).

Atualmente, um número expressivo de jovens ingressa no ES após a conclusão do Ensino Médio ou Secundário. No entanto, são diversos os motivos e as expectativas que os estudantes colocam nesse ingresso (Fleith et al., 2020). Quando advindos de classes mais favorecidas, os jovens normalmente buscam realização pessoal; já os estudantes de origem mais modesta assumem como primeiro objetivo a melhor colocação no mercado de trabalho (Borges, 2018). O aumento no número de vagas e a consequente heterogeneidade dos estudantes intensificam, ainda mais, as dificuldades de adaptação amplamente discutidas nas pesquisas sobre o ES (Cunha e Carrilho, 2005; Almeida, 2007; Araújo et al., 2016; Santos, Ferraz e Inácio, 2019) e apontam para a necessidade de ações por parte das instituições que favoreçam o sucesso acadêmico dos ingressados (Almeida, 2019). Em uma época de grande desenvolvimento da ciência, de ampla produção e divulgação de conhecimentos e de constantes transformações, o objetivo da Educação, e sobremaneira do ES, é desenvolver a autonomia dos estudantes, permitindo-lhes construir o conhecimento e interpretar o mundo que os rodeia, preparando-os para aprender ao longo da vida e para utilizar adequadamente esses conhecimentos (Delors, Murad e Rocha, 2005; Herrera-Torres e Lorenzo-Quiles, 2009; Pimenta e Anastasiou, 2010).

Estudos na Psicologia da Educação enfatizam o papel de variáveis psicológicas como favorecedoras dos processos de aquisição de conhecimentos e de competências transversais no ES, assim como do desempenho e do sucesso acadêmico (Miranda e Almeida, 2009; Guerreiro-Casanova e Polydoro, 2011; Monteiro, Almeida e Vasconcelos, 2012; Kyndt et al., 2019). Entre as diferentes variáveis psicológicas estudadas, três parecem decisivas para a aprendizagem e para o sucesso acadêmico dos estudantes: as percepções de autoeficácia, a motivação para aprender e as estratégias de aprendizagem.

A crença de autoeficácia é compreendida como um julgamento da capacidade pessoal para organizar e executar ações que possibilitem alcançar metas definidas (Bandura, 1977) e constitui-se como fator primordial não só na aprendizagem, mas também na forma pela qual as pessoas constroem e vivem suas vidas (Bandura, 2017). De acordo com a Teoria Social Cognitiva, os indivíduos exercem controle sobre o resultado de suas ações com base na visão de agência humana (Schunk e Dibenedetto, 2015). No contexto educacional, as crenças de autoeficácia influenciam os objetivos acadêmicos que os estudantes estabelecem e seu compromisso com a realização deles, interferindo no rendimento acadêmico final (Zimmerman, Bandura e Martinez-Pons, 1992; Bandura, 1993).

Zimmerman (2000) afirma que a autoeficácia é um preditor claro da motivação e da aprendizagem. Diversos estudos realizados sobre a autoeficácia dos estudantes no ES indicam sua influência no esforço, na persistência para realizar uma atividade, na aquisição de novas habilidades e, consequentemente, nos resultados acadêmicos alcançados (Bong, 2001; Jakubowski e Dembo, 2004; Zajacova, Lynch e Espenshade, 2005; Pajares, 2016). Komarraju e Nadler (2013), ao avaliarem a relação entre desempenho acadêmico e a autoeficácia de universitários, defendem a função essencial da autoeficácia como variável facilitadora do uso de estratégias de aprendizagem e de outros recursos cruciais para o desempenho acadêmico de qualidade.

No Brasil, uma revisão dos artigos publicados entre 2002 e 2013 identificou 15 artigos sobre autoeficácia, dos quais somente quatro abordavam o ES, enfocando a validação de instrumentos e sua correlação com vivências acadêmicas (Iaochite et al., 2016). Os autores da revisão destacam que o número de publicações brasileiras é muito baixo quando comparado com a produção em nível internacional e indicam a necessidade de ampliação dos estudos sobre esse constructo, considerando a diversidade de contextos da realidade brasileira. Artigos recentes que analisaram a crença de autoeficácia relacionando-a às estratégias de aprendizagem (Martins e Santos, 2018) ou à satisfação acadêmica (Santos, Ferraz e Inácio, 2019) encontraram correlações positivas entre tais variáveis e destacaram a importância de se desenvolverem novos estudos e propostas de intervenção com base na autoeficácia, visto seu elevado potencial para melhorar os processos de adaptação e o sucesso acadêmico dos estudantes.

Além de fortemente relacionada com a autoeficácia, a motivação é outra variável importante para a compreensão dos comportamentos humanos. A motivação pode ser definida como processos internos que dão energia e direção ao comportamento (Seli e Dembo, 2012), ou, em outras palavras, a disposição para o esforço, seja ele físico ou mental, voltado a um objetivo ou desfecho (Rodríguez, 2006; Schunk, Meece e Pintrich, 2012). Os teóricos da área, nomeadamente os autores da Teoria da Autodeterminação, consideram-na como um continuum no qual, em um polo, existiriam a desmotivação, a motivação extrínseca e suas formas de regulação, que variam desde a regulação mais externa até a regulação integrada, considerada mais próxima ao outro polo, no qual estaria a motivação intrínseca. Em linhas gerais, pode-se dizer que a motivação extrínseca, em sua caracterização mais extrema, estaria associada ao engajamento em ações pela necessidade de evitar punições e à busca de recompensas ou de reconhecimento, ao passo que a motivação intrínseca seria inerente à própria atividade e estaria relacionada às ações realizadas por escolha própria, por interesse ou por prazer (Deci e Ryan, 2000; 2002; Reeve, 2002; Boruchovitch, 2008; Sogunro, 2015; Bzuneck e Boruchovitch, 2019; Ryan e Deci, 2017; 2020). Pensando em termos da motivação em suas formas mais diferenciadas, as pessoas podem agir porque valorizam uma atividade ou por interesse pessoal, mas também podem nela se engajar por coerção ou por medo, por exemplo.

A motivação acadêmica pode ser entendida como a tendência de um estudante se engajar na realização de atividades acadêmicas significativas e de valor, de forma a obter os benefícios pretendidos (Zeynali, Pishghadam e Hosseini Fatemi, 2019). Assim, a motivação está associada à qualidade do envolvimento do estudante no processo de ensino e aprendizagem. Os estudos da área indicam maior sucesso acadêmico quando os estudantes se orientam pela motivação intrínseca ou autônoma, ou seja, quando aprendem e realizar as atividades curriculares pela real vontade de aprender ou pelo reconhecimento da importância da atividade para a própria aprendizagem (Busato et al., 2000; Sobral, 2009; Kyndt et al., 2019; Zeynali, Pishghadam e Hosseini Fatemi, 2019).

Uma terceira variável psicológica essencial para o sucesso acadêmico são as estratégias de aprendizagem, que dizem respeito às técnicas, processos ou atividades realizadas pelos estudantes para a execução de uma tarefa ou para atingir objetivos de aprendizagem (Bembenutty, Cleary e Kitsantas, 2013; Wang et al., 2013; Mccombs, 2017; Oliveira e Caliatto, 2018; Weinstein e Acee, 2018). Segundo Boruchovitch e Santos (2006), apesar das diferentes nomenclaturas encontradas na literatura, podem-se agrupar as estratégias de aprendizagem em dois grandes grupos: as cognitivas e as metacognitivas (Garner e Alexander, 1989; Dembo, 1994; Seli e Dembo, 2012). As estratégias cognitivas estão relacionadas à organização, ao tratamento e ao armazenamento da informação; as metacognitivas envolvem o planejamento, o monitoramento e a regulação dos aspectos cognitivos, motivacionais, afetivos e comportamentais envolvidos no processo de aprendizagem (Weinstein, Acee e Jung, 2011; Boruchovitch e Santos, 2015; Weinstein e Acee, 2018). O uso consciente de estratégias de aprendizagem favorece a reflexão e a autoavaliação, bem como a diversificação das formas de estudar, e resulta em uma melhoria do desempenho acadêmico (Oliveira, Boruchovitch e Santos, 2009; Valadas, Araújo e Almeida, 2014; Weinstein e Acee, 2018).

As pesquisas mostram que existe uma relação positiva entre o uso de estratégias de aprendizagem e o sucesso acadêmico (Zimmerman e Schunk, 2011; Rotgans e Schmidt, 2012; Tinajero et al., 2012; Wang et al., 2013; Weinstein e Acee, 2018). Ademais, a correlação entre estratégias de aprendizagem, autoeficácia e motivação varia de moderada a forte (Yusuf, 2011; Martins e Santos, 2018). Isso sugere a interdependência dessas três variáveis e sua possível influência conjunta na aprendizagem e no sucesso acadêmico de estudantes universitários. Alguns estudos mostram, ainda, que estudantes universitários nem sempre possuem adequadas estratégias de aprendizagem ou as utilizam de forma deficitária, o que sugere a necessidade de intervenções para promovê-las (Alcará e Santos, 2013; Lins, 2014).

Diante da relevância do assunto e da importância das variáveis ora abordadas para a compreensão do sucesso acadêmico no ES e considerando a escassez de estudos no Brasil acerca dessa temática (Bertolin e Marcon, 2015), o presente trabalho objetivou analisar como as crenças de autoeficácia, a motivação para aprender e as estratégias de aprendizagem impactam o rendimento acadêmico dos estudantes. Buscou-se ainda associar, nesta análise, algumas variáveis socioeconômicas e familiares dos estudantes. Faz-se importante esclarecer que, reconhecendo a multiplicidade de conceitos em torno do sucesso acadêmico no ES (Sá, Ferreira e Ramos, 2015; Araújo, 2017), neste estudo levamos em consideração o rendimento dos estudantes, como se torna opção na generalidade das pesquisas (Richardson, Abraham e Bond, 2012; Isaza Valencia, 2014; Valadas, Araújo e Almeida, 2014; Zeynali, Pishghadam e Hosseini Fatemi, 2019).

MÉTODO

PARTICIPANTES

Participaram desta investigação 521 estudantes universitários, provenientes de instituição particular do interior do Rio de Janeiro, Brasil, de ambos os gêneros, sendo a maior parte do feminino (n = 341, 65,5%). As idades variaram de 18 a 62 anos, com média de 22,59 anos (desvio padrão - DP = 5,01). A amostra foi composta de alunos de todos os anos de formação, considerando-se que os cursos possuem tempos de duração diferentes, sendo 124 (23,8%) do primeiro ano, 126 (24,2%) do segundo, 61 (11,7%) do terceiro, 125 (24%) do quarto, 63 (12,1%) do quinto e 22 (4,2%) do sexto (somente o curso de Medicina possui seis anos), e de cursos das três áreas de conhecimento: 20,7% da área de humanas, compreendida pelos cursos de Direito, Administração, Ciências Contábeis, Licenciatura em Ciências Biológicas, Jornalismo, Publicidade e Propaganda e Serviço Social; 63,1% da área da saúde, dos cursos de Enfermagem, Graduação em Ciências Biológicas, Educação Física, Medicina, Nutrição e Odontologia; e 16,1% da área de exatas, alunos dos cursos de Design, Engenharia Ambiental, Engenharia Civil, Engenharia de Produção, Engenharia Elétrica, Engenharia Mecânica e Sistemas de Informação. Sete alunos ingressantes que participaram da pesquisa trancaram ou abandonaram os estudos sem concluir o primeiro período e, portanto, não possuíam dados suficientes para se estimar o coeficiente de rendimento (CR).

INSTRUMENTOS

Foram utilizados quatro instrumentos de avaliação, nomeadamente um questionário socioeconômico e uma escala para cada construto a ser avaliado: autoeficácia, motivação para a aprendizagem e estratégias de aprendizagem. As características psicométricas das três escalas foram avaliadas em estudo anterior, e foram utilizados, neste artigo, os modelos multidimensionais testados (Casiraghi, Almeida e Boruchovitch, no prelo).

Questionário socioeconômico: desenvolvido especificamente para esta pesquisa, solicitava que o estudante fornecesse dados pessoais como idade, gênero, grau de instrução da mãe e do pai, se o curso escolhido era sua primeira opção, se a instituição que frequentava era a primeira opção, se precisou sair da casa dos pais para frequentar o ES e sua percepção acerca das classificações escolares.

Escala de Autoeficácia para a Aprendizagem: tradução autorizada de Self-efficacy for Learning Form, de Barry Zimmerman e Anastasia Kitsantas, 2007, feita por Boruchovitch e Ganda (2010), com itens em formato de resposta tipo Likert com valores que vão de 0 a 100%, de acordo com a seguinte gradação: 0% (definitivamente não sou capaz de fazer), 30% (provavelmente não), 50% (talvez), 70% (provavelmente sim) até 100% (definitivamente sou capaz de fazer). Os itens fazem referência a atividades relacionadas a três situações acadêmicas: estudo, preparação para prova e anotações em sala de aula. Como exemplo de item, pode-se citar: “Quando você falta a uma aula, você é capaz de encontrar outro aluno que possa lhe explicar a matéria tão claramente quanto foi feito pelo professor?”. Escores elevados na escala revelam tendência a crenças mais positivas de autoeficácia para aprendizagem. Em termos de validade de construto, assume-se ser uma escala unidimensional, tal como indicam seus autores (Zimmerman e Kitsantas, 2007), aferida na análise fatorial confirmatória e em um índice elevado de consistência interna (alpha de Cronbach de 0,89) em estudo anterior (Casiraghi, Almeida e Boruchovitch, no prelo).

Escala de Avaliação da Motivação para Aprender de Alunos Universitários (EMA-U; Boruchovitch e Neves, 2005; Boruchovitch, 2008): foi construída com base na literatura da área (Amabile et al., 1994), com itens no formato tipo Likert, com quatro opções de resposta que variam de “concordo totalmente” a “discordo totalmente.” A validação inicial da escala realizada por Boruchovitch (2008) revelou uma estrutura bifatorial com 26 itens, sendo 14 de conteúdo intrínseco e 12 de conteúdo extrínseco. Em nosso estudo anterior, confirmou-se a estrutura bidimensional da escala, retendo 19 itens (dez de motivação intrínseca, com alpha de Cronbach de 0,82, e nove de motivação extrínseca, com alpha de Cronbach de 0,84) (Casiraghi, Almeida e Boruchovitch, no prelo).

Escala de Avaliação das Estratégias de Aprendizagem para Estudantes Universitários (EEA-U; Santos e Boruchovitch, 2008): avalia a frequência de uso das estratégias de aprendizagem por estudantes universitários, distribuídas em três fatores: autorregulação cognitiva e metacognitiva, autorregulação dos recursos internos e contextuais e autorregulação social. A resposta aos itens é feita em uma escala de formato tipo Likert com quatro opções que variam de “nunca” a “sempre,” de maneira que quanto maior o escore obtido mais estratégico tende a ser o aluno. Um estudo anterior de validação da escala reteve 19 itens: dez de autorregulação cognitiva e metacognitiva (α = 0,83), cinco de autorregulação dos recursos internos e contextuais (α = 0,80) e quatro de autorregulação social (α = 0,74) (Casiraghi, Almeida e Boruchovitch, no prelo).

PROCEDIMENTO DE COLETA DE DADOS

Após a aprovação do projeto pelo Comitê de Ética em Pesquisa, sob número 96352018.5.0000.5237, a coleta foi realizada por meio de formulário eletrônico disponibilizado via link ou QR Code e os participantes foram contatados diretamente, por e-mail ou pelas redes sociais. Os estudantes foram informados dos objetivos do estudo e deram seu consentimento informado para sua livre participação. Os nomes e números de matrícula dos alunos foram solicitados para possibilitar o recolhimento dos dados de rendimento acadêmico, e todas as medidas foram tomadas para garantir o sigilo e a segurança dos dados.

Dados de rendimento acadêmico, nomeadamente o coeficiente de rendimento (CR), calculado pela média dos alunos em todas as disciplinas cursadas até o momento da coleta dos dados, foram obtidos nos serviços acadêmicos da instituição de ensino. O CR nessa instituição varia de zero a dez pontos, e a nota necessária para aprovação sem exames finais é sete.

PROCEDIMENTO DE ANÁLISE DOS DADOS

As análises estatísticas foram realizadas usando o software IBM SPSS Statistics for Windows (versão 26.0). Foram criados escores das variáveis em estudo mediante a soma das respostas aos itens de cada dimensão e, no caso da autoeficácia, por meio da média aritmética das respostas aos itens, conforme indicado por Boruchovitch e Ganda (2010).

Realizaram-se, inicialmente, análises descritivas e testes estatísticos de comparação de médias. Nas comparações envolvendo dois subgrupos, utilizou-se o teste t para amostras independentes; quando as comparações envolveram mais de dois grupos de estudantes, os dados foram submetidos à análise de variância (utilização do teste F one-way). Neste último caso, quando o valor de F se apresentou estatisticamente significativo, complementou-se com uma análise de contrastes por meio do teste de Tukey, para identificar em quais subgrupos de estudantes tal diferença se apresentou estatisticamente significativa. Em seguida, foi conduzida uma regressão linear hierárquica, assumindo-se como variável critério o CR e como variáveis explicativas um primeiro bloco de variáveis pessoais e socioeconômicas (bloco 1: gênero, idade, grau de instrução do pai e da mãe, se o curso e a instituição que frequentam eram sua primeira opção e se saíram da casa dos pais para frequentar o ES); e um segundo bloco de variáveis psicológicas (bloco 2: autoeficácia, motivação intrínseca, motivação extrínseca, autorregulação cognitiva e metacognitiva, autorregulação dos recursos internos e contextuais, autorregulação social). Essa análise de regressão hierárquica considerou a amostra global de estudantes e, dada a especificidade curricular dos cursos e potenciais diferenças nos processos de ensino, aprendizagem e avaliação instituídos, optou-se por sua repetição, tomando as áreas científicas dos cursos em que os estudantes estavam matriculados (exatas, humanas e saúde).

RESULTADOS

Os valores de assimetria (A) e curtose (K) mostraram-se menores ou muito próximos a 1 e assumiu-se, assim, uma distribuição normal dos resultados na presente amostra. Os resultados descritivos (Tabela 1) indicam médias altas, mais próximas das notas máximas, no CR, na motivação intrínseca, na autorregulação cognitiva e metacognitiva e na autorregulação dos recursos internos e contextuais. Já a autoeficácia apresentou a média mais baixa quando comparada com a nota máxima, ponderando o número de itens em cada dimensão das escalas.

Tabela 1 -
Resultados descritivos das variáveis em estudo.

	Mínimo	Máximo	M	DP	A	K	α
CR	4,00	9,50	7,65	0,90	-0,81	1,25	-
Autoeficácia	1,17	10,00	6,30	1,60	-0,20	-0,32	0,87
Motivação intrínseca	13,00	40,00	32,89	4,59	-0,72	0,54	0,81
Motivação extrínseca	9,00	36,00	24,88	5,56	-0,40	-0,36	0,84
Autorregulação cognitiva e metacognitiva	10,00	40,00	32,78	4,79	-0,89	1,02	0,80
Autorregulação dos recursos internos e contextuais	5,00	20,00	16,51	2,99	-0,96	0,91	0,81
Autorregulação social	4,00	16,00	12,11	2,65	-0,53	-0,13	0,76

• CR: coeficiente de rendimento; DP: desvio padrão.
• Fonte: Banco de dados da pesquisa. Elaboração dos autores.

Tabela 2 -
Médias do rendimento acadêmico em função de variáveis dos estudantes.

	N	Média	DP
Sexo
Masculino	176	7,53	0,92	T = -2,24, p = 0,025
Feminino	338	7,71	0,89
Idade
< 20	127	7,73	0,89	F(2,511) = 1,06, p = 0,346
20-24	284	7,65	0,90
> 24	103	7,55	0,92
Área
Exatas	79	7,49	1,30	F(2,511) = 3,10, p = 0,046
Humanas	107	7,81	0,85
Saúde	328	7,64	0,79
Etapa
Ingressante	100	7,86	0,95	F(2,511) = 3,74, p = 0,024
Em curso	311	7,58	0,86
Concluinte	103	7,67	0,96
O curso escolhido era sua primeira opção de carreira?
Sim	316	7,67	0,86	t = 0,513, p = 0,609
Não	198	7,62	0,96
A instituição que frequenta era sua primeira opção?
Sim	216	7,50	0,98	t = -3,159, p = 0,002
Não	298	7,76	0,83
Para frequentar o ensino superior teve que sair de casa dos pais?
Sim	175	7,65	0,79	t=-0,073, p=0,942
Não	339	7,65	0,95

• DP: desvio padrão.
• Fonte: Banco de dados da pesquisa. Elaboração dos autores.

Os dados relativos às médias de rendimento acadêmico dos estudantes da amostra estão apresentados na Tabela 2. Perante a diversidade de estudantes na amostra, a apresentação toma como base algumas variáveis pessoais e acadêmicas, aproveitando também para verificar se as oscilações observadas nas médias se apresentam diferenciadas do ponto de vista da significância estatística. Assim, analisa-se o rendimento acadêmico em função de gênero, grupo etário (inferior a 20 anos, entre 20 e 24 anos e superior a 24 anos), área científica do curso frequentado (exatas, humanas e saúde), etapa da formação em que o estudante se encontra (ingressante, em curso e concluinte), se ele frequenta um curso e uma instituição de sua primeira opção (sim ou não) e se a frequência ao ES o obrigou a sair de casa dos pais (sim ou não).

A média do CR é maior entre as estudantes do gênero feminino e menor entre os estudantes da área de exatas (7,49), seguidos dos estudantes da área da saúde (7,64), e mais alta entre os estudantes da área de ciências humanas (7,81). Todavia, essa diferença só se mostrou estatisticamente significativa quando se compararam os estudantes dos cursos das exatas e dos cursos de humanas (p < 0,05). No que concerne à etapa do ensino em que o estudante se encontra, no início do curso, eles têm rendimento maior, que decresce durante o curso e tende a aumentar entre os estudantes concluintes. Os que não tinham a instituição como sua primeira opção apresentam médias significativamente maiores do que aqueles que desejavam cursar o ES na instituição pesquisada. No entanto, fazer o curso de sua primeira opção, sair da casa dos pais e a idade são fatores que não se mostraram relevantes na variação das notas.

A Tabela 3 mostra que o CR tem correlações positivas e significativas com autoeficácia, motivação intrínseca e extrínseca e autorregulação dos recursos internos e contextuais. Identificaram-se correlações significativas fortes e moderadas (p < 0,01) entre as variáveis psicológicas estudadas, exceto entre a motivação extrínseca e a autorregulação social, que apresentou correlação significativa negativa no nível p < 0,05.

Tabela 3 -
Correlação entre as variáveis em estudo.

	CR	AE	Mot_Int	Mot_Ext	AR_CM	AR_RIC	AR_S
CR		0,290***	0,182***	0,300***	0,084	0,097*	-0,075
AE			0,489***	0,303***	0,427***	0,493***	0,123**
Mot_Int				0,219**	0,497**	0,449**	0,179**
Mot_Ext					0,137**	0,135**	-0,089*
AR_CM						0,606**	0,293**
AR_RIC							0,239**
AR_S

• CR: coeficiente de rendimento; AE: autoeficácia; Mot_Int: motivação intrínseca; Mot_Ext: motivação extrínseca; AR_CM: autorregulação cognitiva e metacognitiva; AR_RIC: autorregulação dos recursos internos e contextuais; AR_S: autorregulação social; *p < 0,05; **p < 0,01; ***p < 0,001.
• Fonte: Banco de dados da pesquisa, Elaboração dos autores.

O modelo de regressão hierárquica para a explicação do rendimento acadêmico (CR), com base nas variáveis socioeconômicas e pessoais (bloco 1) e as variáveis psicológicas estudadas (bloco 2), apresenta-se estatisticamente significativo: F(7,506) = 8,67, p < 0,001. Entre as variáveis do bloco 1, verifica-se que o gênero e se o estudante frequenta a instituição de primeira escolha têm contributo significativo para explicar o rendimento acadêmico, mesmo que as variáveis do bloco 1 expliquem apenas 4% da variância do CR dos estudantes. Quando se consideram as variáveis psicológicas (bloco 2), o modelo passa a explicar 16% da variância do CR; autoeficácia e motivação extrínseca apresentam impactos com significância estatística (Tabela 4).

Tabela 4 -
Síntese dos coeficientes de regressão hierárquica.

Variáveis explicativas	B	SD(B)	β	R2	ΔR2	F
Bloco 1
Sexo	0,19	0,08	0,10*	0,05	0,04	3,83***
Idade	0,00	0,01	-0,02
Grau de instrução da mãe	0,05	0,03	0,09
Grau de instrução do pai	0,04	0,02	0,08
O curso escolhido era primeira opção de carreira	-0,04	0,08	-0,02
A instituição que frequenta era primeira opção	0,21	0,08	0,12*
Para frequentar o ensino superior teve que sair de casa dos pais	0,11	0,09	0,06
Bloco 2
Autoeficácia	0,15	0,03	0,26*	0,18	0,16	8,67***
Motivação intrínseca	0,02	0,01	0,09
Motivação extrínseca	0,03	0,01	0,17*
Autorregulação cognitiva e metacognitiva	-0,01	0,01	-0,04
Autorregulação dos recursos internos e contextuais	-0,02	0,02	-0,07
Autorregulação social	-0,03	0,01	-0,07

• *p < 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001.
• Fonte: Banco de dados da pesquisa, Elaboração dos autores.

O mesmo conjunto de variáveis, quando se consideram os estudantes agrupados por área de conhecimento dos cursos, apresenta resultados diversos na explicação do rendimento acadêmico. Para a área de exatas, o modelo mostrou-se significativo: F (13,65) = 3,43, p < 0,001, e o bloco 1 explica 18% da variância do CR tomando os estudantes desses cursos. A única variável significativa é a idade, mostrando que quanto menor a idade maior o rendimento acadêmico. Com a inclusão das variáveis psicológicas, o modelo permite explicar 29% da variância do rendimento entre os estudantes da área de exatas, impactada, principalmente, pela motivação intrínseca. Porcentagem de variância explicada um pouco inferior foi encontrada na área da saúde, que também apresenta modelo fortemente significativo: F (13,314) = 9,70, p < 0,001. O bloco 1 de variáveis explica 13% da variância e o conjunto dos dois blocos, 26%. Na área de humanas, somente o modelo com o conjunto dos dois blocos mostrou-se significativo: F (13,93) = 1,98, p < 0,05, explicando 11% da variância do CR desses estudantes (Tabela 5).

Tabela 5 -
Resultados da regressão hierárquica em função das áreas científicas dos cursos.

Área	Variáveis explicativas		B	SD(B)	β	R2	ΔR2	F
Exatas	Bloco 1	Sexo	0,43	0,28	0,17	0,25	0,18	3,44**
		Idade	-0,19	0,05	-0,40***
		Grau de instrução da mãe	-0,04	0,09	-0,05
		Grau de instrução do pai	0,04	0,08	0,06
		O curso escolhido era primeira opção de carreira	0,21	0,28	0,08
		A instituição que frequenta era primeira opção	0,22	0,29	0,09
		Para frequentar o ensino superior teve que sair de casa dos pais	0,13	0,37	0,04
	Bloco 2	Autoeficácia	0,12	0,11	0,15	0,41	0,29	3,43***
		Motivação intrínseca	0,08	0,03	0,33*
		Motivação extrínseca	0,02	0,03	0,09
		Autorregulação cognitiva e metacognitiva	-0,03	0,04	-0,14
		Autorregulação dos recursos internos e contextuais	-0,01	0,06	-0,03
		Autorregulação social	-0,11	0,07	-0,22
Humanas	Bloco 1	Sexo	0,36	0,19	0,21	0,09	0,02	1,31
		Idade	0,00	0,01	-0,03
		Grau de instrução da mãe	0,06	0,06	0,12
		Grau de instrução do pai	0,01	0,05	0,01
		O curso escolhido era primeira opção de carreira	-0,04	0,17	-0,02
		A instituição que frequenta era primeira opção	-0,32	0,16	-0,19
		Para frequentar o ensino superior teve que sair de casa dos pais	0,00	0,24	0,00
	Bloco 2	Autoeficácia	0,15	0,07	0,30*	0,22	0,11	1,98*
		Motivação intrínseca	-0,01	0,02	-0,03
		Motivação extrínseca	0,04	0,01	0,26*
		Autorregulação cognitiva e metacognitiva	-0,01	0,03	-0,08
		Autorregulação dos recursos internos e contextuais	-0,02	0,04	-0,07
		Autorregulação social	-0,02	0,03	-0,05
Saúde	Bloco 1	Sexo	-0,02	0,09	-0,01	0,15	0,13	8,13***
		Idade	0,01	0,01	0,08
		Grau de instrução da mãe	0,08	0,03	0,16*
		Grau de instrução do pai	0,05	0,03	0,12
		O curso escolhido era primeira opção de carreira	-0,18	0,09	-0,10*
		A instituição que frequenta era primeira opção	0,42	0,09	0,26***
		Para frequentar o ensino superior teve que sair de casa dos pais	0,12	0,09	0,08
	Bloco 2	Autoeficácia	0,13	0,03	0,26***	0,29	0,26	9,70***
		Motivação intrínseca	0,01	0,01	0,03
		Motivação extrínseca	0,03	0,01	0,21***
		Autorregulação cognitiva e metacognitiva	-0,01	0,01	-0,05
		Autorregulação dos recursos internos e contextuais	-0,01	0,02	-0,05
		Autorregulação social	-0,02	0,02	-0,06

• *p < 0,05; **p < 0,01; ***p < 0,001.
• Fonte: Banco de dados da pesquisa, Elaboração dos autores.

DISCUSSÃO

Os dados descritivos demonstram que os estudantes analisados apresentam rendimento acadêmico acima da média necessária para aprovação direta, sem a necessidade de exames finais. Considerando-se que os alunos respondiam à pesquisa eletronicamente, é possível algum viés na amostra, ou seja, a maioria dos estudantes que atendeu à solicitação de participação na investigação pode ter sido daqueles mais interessados ou mais preocupados com a aprendizagem e com seu rendimento acadêmico.

Os resultados indicam forte correlação positiva entre as variáveis psicológicas estudadas, o que corrobora a literatura que aponta que a autoeficácia, a motivação e o uso de estratégias de aprendizagem estão correlacionados entre si e com o rendimento acadêmico na área (Yusuf, 2011; Valadas, Araújo e Almeida, 2014; Martins e Santos, 2018). Observou-se que somente a motivação extrínseca se correlacionou de forma negativa e fraca com o uso de estratégias de aprendizagem relacionadas à autorregulação social, revelando que os alunos mais motivados extrinsecamente reportavam empregar menos estratégias como estudar em grupo ou com a ajuda de colegas. A literatura mostra que alunos extrinsecamente motivados tendem a estar mais preocupados com seu desempenho, com sair-se bem e sair-se melhor que os colegas (Ames, 1992; Bzuneck e Boruchovitch, 2019; Deci e Ryan, 2000; Sogunro, 2015). É possível que o resultado ora encontrado se deva a isso, recomendando-se novas pesquisas no futuro que testem essa hipótese em amostras maiores e mais representativas.

A análise geral dos fatores que influenciam no rendimento acadêmico demonstra que as variáveis demográficas e socioeconômicas examinadas respondem somente por 4% da variância na amostra global de estudantes, obtendo-se coeficientes significativos estatisticamente relativos à variável gênero, favorável às mulheres, e à frequência de uma instituição de primeira opção, favorável aos estudantes que não estavam na instituição de primeira escolha. Este último resultado pode ser explicado se considerarmos o contexto brasileiro, no qual a maioria dos estudantes almeja ingressar em instituições públicas, mas não consegue em razão do número insuficiente de vagas. No Brasil, as diferenças de oferta e de qualidade entre instituições públicas e privadas influenciam na eleição de um curso ou instituição como de primeira escolha, tendo em vista que as opções que os estudantes vislumbram dependem da renda familiar, da qualidade da Educação Básica que tiveram, da oferta de curso na região em que residem ou do turno em que os cursos são oferecidos, que permite ou não associar o estudo com trabalho. Dessa forma, encontrar melhores resultados entre estudantes que não intencionavam estudar nessa instituição de ensino pode ser justificado pela preparação dos estudantes, cujo foco estava em cursar uma instituição pública, com processos seletivos mais disputados. Por outro lado, as diferenças no rendimento em função da variável gênero corroboram os resultados de vários outros estudos que apontam melhor rendimento acadêmico entre as alunas (Alemán, Trías e Curione, 2011; Oyarzún Iturra et al., 2012; Barahona, 2014).

As variáveis psicológicas, em uma análise geral, impactam em 12% o rendimento acadêmico, e ganham particular relevância a autoeficácia e a motivação extrínseca. Apesar de os efeitos da autoeficácia serem esperados e amplamente discutidos na literatura da área (Zimmerman, 2000; Jakubowski e Dembo, 2004; Pajares, 2016), os dados a favor da motivação extrínseca, e não da motivação intrínseca, mostram que, ainda no ES, as classificações escolares dos estudantes estão mais relacionadas com esquemas de reforço externo voltados para o reconhecimento e a classificação em si mesma, diferentemente do que seria idealmente esperado (Busato et al., 2000; Sobral, 2009; Zeynali, Pishghadam e Hosseini Fatemi, 2019).

Além desses aspectos, e como dado inusitado que emergiu no presente estudo, destaca-se que o uso de estratégias de aprendizagem não se mostrou significativo no rendimento acadêmico e se apresentou como negativo, revelando que o maior uso de estratégias cognitivas e metacognitivas, relatadas pelos estudantes, não se traduziu em níveis mais elevados de rendimento acadêmico. O impacto da motivação extrínseca, assim como a falta de relevância do uso das diferentes estratégias de aprendizagem, demonstra que a conquista de CR mais altos na presente amostra não está necessariamente vinculada a atitudes e comportamentos reconhecidos como associados a uma aprendizagem mais profunda e compreensiva. Ao lado disso, alguns autores sugerem, ao contrário do que seria esperado, que nem sempre os estudantes do ES utilizam ou sabem usar estratégias de aprendizagem como deveriam (Bembenutty, 2011; Biwer et al., 2020).

A análise realizada, considerando-se os resultados dos estudantes divididos por área científica dos cursos que frequentam, assinala diferenças relevantes entre esses grupos. As variáveis demográficas e socioeconômicas examinadas não são significativas na variância do CR dos estudantes da área de humanas, mas explicam 18% da variância de CR dos estudantes de exatas e 13% da dos da saúde. Entre os de exatas, a idade mostra-se como a característica principal e os mais jovens possuem rendimento melhor, o que se pode justificar pela facilidade em relembrar conteúdos que são requisitos para a aprendizagem nas disciplinas, destacadamente as relacionadas a Cálculo e a Física - mais facilmente acessadas por quem frequentou o Ensino Médio mais recentemente; ou, ainda, pela disponibilidade de tempo para se dedicar aos estudos, o que fica mais difícil para os universitários que trabalham e possuem outras atividades (Alemán, Trías e Curione, 2011; Barahona, 2014). Estudantes mais novos podem ter seus hábitos de estudo e seus conhecimentos acadêmicos anteriores mais próximos em comparação aos estudantes mais velhos, que poderão já ter deixado de estudar há alguns anos. Além disso, tendencialmente, os estudantes mais velhos exercem outras funções ou assumem mais responsabilidades familiares e sociais, e isso pode dificultar a frequência assídua às aulas e/ou a realização atempada das atividades de aprendizagem.

Já entre os estudantes da área de saúde, a instrução da mãe, estar no curso de primeira escolha e não estar na instituição de primeira escolha são variáveis que impactam significativamente o rendimento acadêmico. Ao analisar as variáveis socioeconômicas dos estudantes da saúde, é importante pontuar que a presença de número significativo de alunos do curso de Medicina deve ser considerada. Esse curso, nas instituições brasileiras privadas, exige altos investimentos, com mensalidades que podem variar entre cinco e 15 salários-mínimos, além de processos seletivos mais rigorosos e disputados que os de outros cursos das diferentes áreas.

A influência da escolaridade materna no rendimento desses estudantes pode estar associada não só ao fato de eles integrarem famílias com condições financeiras mais favorecidas e que permitem investir em formação, mas também relacionada à maior exposição ao conhecimento formal, oportunizando maior capital cultural e mais informação sobre o percurso e as possibilidades no ES (Noro e Moya, 2019). Frequentar um curso de primeira opção, que em princípio poderia parecer um fator importante para o desempenho, somente é relevante entre os estudantes da saúde, e é intrigante que não esteja associado à motivação intrínseca. Uma explicação possível pode-se sustentar na argumentação de que a escolha por profissões com muito prestígio ou de fácil retorno financeiro pode estar mais relacionada à busca de reconhecimento social do que à satisfação pessoal.

No que concerne às variáveis psicológicas, o impacto no rendimento varia entre 9 e 13%, e somente para os estudantes de exatas a motivação intrínseca aparece como significativa, enquanto para os de humanas e da saúde se destacam os efeitos da autoeficácia e da motivação extrínseca. Foi inesperado constatar que, em todas as áreas científicas, o uso de estratégias de aprendizagem não aparece como significativo na explicação de CR; aliás, parece haver menor rendimento acadêmico por parte dos estudantes que relatam maior utilização das estratégias cognitivas e metacognitivas em sua aprendizagem. Esse dado alerta-nos sobre as limitações dessas análises quando assentes em medidas de autorrelato, pois nem sempre as respostas e as avaliações dos estudantes traduzem corretamente seus comportamentos. Mesmo assim, esses dados questionam também como os estudantes da presente amostra estão sendo avaliados e obtendo as suas classificações; justificam-se assim pesquisas posteriores, pois tais dados contrariam a ideia dominante de que mais e melhores estratégias de aprendizagem conduzem a melhor rendimento acadêmico (Oliveira, Boruchovitch e Santos, 2009; Araújo, 2017; Valadas, Araújo e Almeida, 2014; Weinstein e Acee, 2018).

CONSIDERAÇÕES FINAIS

O sucesso acadêmico no ES é um fenômeno complexo e multifacetado, que envolve fatores ligados aos estudantes, mas igualmente variáveis relacionadas aos cursos, às metodologias de ensino e de avaliação de professores e a caraterísticas das próprias instituições de ensino (Almeida, 2007; Araújo, 2017). Mesmo que alguns estudos, como este agora apresentado, centrem-se nas variáveis dos estudantes, importa reconhecer essa complexidade no momento de se ensaiarem medidas ou intervenções para promover o sucesso acadêmico no ES. Além disso, a própria medida do sucesso acadêmico é motivo de discussão, ao se tomar o rendimento acadêmico como referência na maioria dos estudos, mas sabendo-se que esse indicador nem sempre explicita, por exemplo, a satisfação dos estudantes com seu resultado ou, ainda, a qualidade das competências ou aprendizagens realizadas.

Nesse contexto, somando-se ainda a escassez de estudos que consideram as variáveis psicológicas como preditoras do sucesso acadêmico no cenário brasileiro, de modo geral, evidencia-se a necessidade de pesquisas capazes de explicar parcelas expressivas desse fenômeno. Dessa forma, após a investigação do impacto das variáveis psicológicas, pessoais e sociodemográficas selecionadas no rendimento acadêmico, os resultados do presente estudo apresentam poder explanatório moderado.

O impacto desse conjunto de variáveis no rendimento acadêmico dos estudantes não é independente da área científica dos cursos frequentados. Nas ciências exatas e nas da saúde, essas variáveis impactam mais que na área das humanas. Essa situação alerta, de novo, sobre a complexidade do fenômeno do rendimento acadêmico no ES e sobre a relevância que findarão por assumir a estrutura curricular e as metodologias dominantes de ensino-aprendizagem-avaliação nos diferentes cursos do ES.

Não obstante as limitações decorrentes da característica da amostra e do uso de medidas de autorrelato, os resultados relacionados ao impacto positivo da motivação extrínseca e as correlação negativas das estratégias de aprendizagem com o rendimento acadêmico indicam, certamente, a necessidade de novas investigações que identifiquem as especificidades dessas variáveis, assim como que correlacionem o desempenho acadêmico também com estratégias de ensino e de avaliação utilizadas pelos docentes e instituições, considerando as especificidades das áreas de conhecimentos ou dos cursos.

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• Financiamento: O estudo não recebeu financiamento.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  01 Ago 2022
• Data do Fascículo
  Jul-Sep 2022

Histórico

• Recebido
  17 Jul 2020
• Aceito
  05 Ago 2021