Efeitos preditores de desempenho em matemática: regressões

Os resultados das regressões a seguir têm como objetivo detectar as variáveis preditivas do desempenho em matemática, tendo como variáveis independentes Sexo, Idade, Renda Familiar, Tipo de Escola, os Fatores Prazer, Vergonha, Orgulho, Ansiedade, Crença Na Habilidade Cognitiva em Matemática (CHC-M), Crença na Autoatribuição (CAT), Autoimagem Independente E Interdependente, Autoconsciência Situacional.

Tabela 10. Análise da regressão múltipla do tipo passo a passo, tendo como variável dependente o desempenho em matemática (nota I) e como variáveis

independentes o fator sexo, idade, renda familiar, tipo de escola, os fatores prazer, vergonha, orgulho, ansiedade da EED-M, os fatores do autoconceito acadêmico em matemática - CHC (crença na habilidade cognitiva) da EAA-M e CAT (crença na autoatribuição), autoimagem independente e interdependente, autoconciência situacional Variáveis Dependentes/Var Independentes Squar A djusted R

Square d. Error S Change Statistics

* Square Change F Chang l1 l2 CHC 313(a) 098 097 8905 1 098 8.612 38 000 E.Particu ar 326(b) 106 103 1 8836 008 .933 37 027 Idade 344(c) 118 13 1 8729 012 .174 36 008

Nota: * _{percentual da variância explicado pelas variáveis independentes.}

Duas médias bimestrais em matemática dos alunos foram extraídas como variáveis medidas de desempenho: a nota I e a nota II – variáveis dicotômicas. Desta maneira, foram computadas regressões múltiplas cuja primeira análise de regressão é apresentada na Tabela

10. Foi tomada como variável dependente a nota de matemática I e como variáveis

independentes: Sexo, Idade, Renda Familiar, Tipo de Escola, os fatores Prazer, Vergonha, Orgulho, Ansiedade da EED-M, os fatores Crença na Habilidade Cognitiva em Matemática (CHC-M) e Crença na Autoatribuição (CAT) da EAA-M, os fatores Autoimagem Independente e Interdependente da EAI e o fator Autoconsciência Situacional. É possível observar três variáveis que melhor predizem o desempenho em matemática: o fator crença na habilidade cognitiva (CHC) do Autoconceito Acadêmico em Matemática, explicando 9,8% da variância; a variável medida de nível socioeconômico – escola particular, com .8% da variância e com 1.2%, a variável idade dos alunos.

Tabela 11. Análise de regressão múltipla do tipo passo a passo, tendo como variável dependente o desempenho em matemática (nota II) e como variáveis independentes o fator da escala autoconceito acadêmico em matemática – CHC (crença

na habilidade cognitiva), tipo de escola e o fator ansiedade da escala das emoções de desempenho na matemática-EED-M Variáveis Dependentes/Var.Independen es Squar e djusted R Square Std. Error Change Statistics * quare Chang e F Chang e f1 f2 ig. F Chang e CHC 314(a 099 097 .9609 099 0.906 56 000 Tipo de Escola 406(b 165 162 .8896 066 3.756 55 000 Ansiedade 415(c 172 168 .8826 008 .137 54 024

Nota: * _{percentual da variância explicado pelas variáveis independentes.}

Na Tabela 11, é apresentada a análise de regressão múltipla tipo passo a passo, considerando como variável dependente a nota de matemática II e como variáveis independentes Sexo, Idade, Renda Familiar, Tipo de Escola, os fatores Prazer, Vergonha, Orgulho, Ansiedade da EED-M, os fatores Crença na Habilidade Cognitiva em Matemática (CHC-M) e Crença na Autoatribuição (CAT) da EAA-M, os fatores Autoimagem Independente e Interdependente da EAI e o fator Autoconsciência Situacional. Nota-se que três variáveis predizem melhor o desempenho em matemática: o fator crença na habilidade cognitiva-CHC (escala do autoconceito acadêmico em matemática), explicando 9,9% da variância; a variável medida de nível socioeconômico – escola particular com variância de 6.6% e o fator Ansiedade (escala das emoções de desempenho na matemática), com 0.8% da variância.

Os resultados apresentados abaixo se referem às regressões múltiplas feitas para se verificar quais os fatores pesquisados neste que podem predizer a autoconsciência do tipo situacional. Esta variável, de gênese social, tem uma importância em vários aspectos do comportamento. No nosso enfoque de estudo, é um fator que pode estar associado à forma como as emoções de desempenho é experimentada pelos estudantes. Então foram tomadas como possíveis preditoras as variáveis Sexo, Idade, Renda Familiar, Tipo de Escola, os fatores Prazer, Vergonha, Orgulho, Ansiedade da EED-M, os fatores Crença na Habilidade Cognitiva em Matemática (CHC-M) e Crença na Autoatribuição (CAT) da EAA-M, os fatores Autoimagem Independente e Interdependente da EAI.

Tabela 12. Análise de regressão múltipla tipo passo a passo, tendo como variável dependente a autoconsciência situacional e como variáveis independentes notas de matemática I/II, sexo, idade, renda familiar, tipo de escola, os fatores ansiedade, prazer, vergonha, orgulho e da EED-M, os fatores CHC/CAT da EAA-M, os fatores autoimagem independente/interdependente (EAI)

Variáveis Dependentes/Var. Independe ntes Square A djusted R Square S td. Erro of th

Estimate Change Statistics

Square Change Chang f1 f2 S ig. F Change AI.Indepe ndente 317(a) 101 099 1916 .7 101 0.239 38 000 . EA.Ansie dade 381(b) 145 142 0182 .7 044 7.925 37 000 .

Nota: * _{percentual da variância explicado pelas variáveis independentes.}

A Tabela 12 mostra a análise de regressão múltipla tipo passo a passo, tomando como variável dependente a Autoconsciência Situacional. Pode-se observar que duas variáveis se apresentam como melhores preditoras de autoconsciência situacional: os fatores Ansiedade da EED-M, responsável por 10.1% da variância e Autoimagem Independente da escala de autoimagem, que explica 4.4% da variância.

No capítulo a seguir serão apresentadas as discussões sobre esses resultados estatísticos, com possíveis inferências que podem servir de aplicações e indicação de pesquisas futuras.

5. Discussão

As emoções desencadeadas em situações específicas de desempenho escolar, principalmente no que se refere às emoções positivas, não têm sido tomadas como foco principal de estudo no âmbito das pesquisas em psicologia escolar e da cognição no Brasil e, a nível internacional, até recentemente. Algumas pesquisas foram empreendidas (ver Bortoloti, s.d.), porém, até então, não haviam sido construídos instrumentos de medida para que pudesse ser feito um mapeamento de tais emoções específicas. Até esta presente pesquisa, também ainda não se havia estudado as inter-relações entre as emoções de desempenho na matemática e as variáveis relacionadas ao self: autoconceito acadêmico, em matemática, os tipos de autoimagem e a autoconsciência situacional. Além de verificar a interrelação entre as emoções de desempenho na matemática e estas variáveis, buscou-se também verificar o impacto das variáveis sexo e nível socioeconômico sobre a experiência afetivo-cognitiva dos estudantes. O que também não tem sido explorado com tanta frequência.

5.1 O mapeamento das emoções de desempenho na matemática no contexto