Mudança do entendimento e Fatores de influência

Esta análise se propõe a responder duas questões: O conhecimento inicial

influencia no ganho do entendimento do sujeito? Quais os possíveis fatores

ou preditores, que explicam a mudança no ganho do entendimento? Para

responder essas questões, aplicamos diferentes Testes de Estatística Clássica

(Regressão Linear e Regressão Múltipla) e o teste ANOVA, sobre as medidas de

desempenho dos estudantes.

Gráfico 5: Ganho do entendimento dos estudantes do 3º ao 5º ano do Ensino Fundamental, considerando os valores médios dos instrumentos de coleta. Fonte de dados da pesquisa.

Na primeira análise o ganho é a variável dependente e o conhecimento

inicial do sujeito a variável independente. Os resultados são representados em uma

escala intervalar de medidas, expressa em logits. A partir dessa escala, podemos

fazer comparações entre os logits e verificar o desempenho dos sujeitos em cada

uma das tarefas realizadas. Além disso, obtemos o desempenho geral em relação

aos fatores de influência da aprendizagem.

Aplicamos o Teste de Normalidade Kolmogorov-Smirnov (TN K-S) (ver

Tabela 4), que é um teste não paramétrico, para verificar se a distribuição de um

conjunto de dados adere à Distribuição Normal. A simulação foi feita no software

SPSS, sobre as medidas de desempenho dos 95 estudantes investigados. Nesse

teste, admitimos como hipótese nula (H

0

) que os dados da variável estudada se

originam de uma distribuição normal. Sendo assim, se o nível de significância (p) for

menor do que 0,05 rejeitamos a hipótese nula.

Variáveis Valor do teste K-S Desvio Padrão Nível de significância (p)

Pré-teste 1,221 0,72626 0,101

Ganho P-Q 0,406 1,12887 0,997

Ganho Q-P’ 0,924 1,31279 0,360

Ganho P-P’ 1,046 0,95457 0,224

Tabela 4: Resultados do Teste simples Kolmogorov-Smirnov (K-S). Fonte de dados da pesquisa.

Os dados obtidos no teste K-S, demonstram que o nível de significância (p),

de todas as variáveis analisadas, é superior a 0,05. Então aceitamos a hipótese nula

de que existe uma normalidade da amostra analisada. A partir desse teste,

aplicamos testes paramétricos sobre as medidas de desempenho dos estudantes,

estimadas pela modelagem Rasch, para responder as questões de pesquisa

propostas no desenho metodológico.

Aplicamos o teste de Regressão Linear (RL) para verificar se o

O teste foi feito no software SPSS (utilizando o modelo Stepwise

15

) e verificamos a

dependência entre as duas variáveis testadas (ganho P-P’ e pré-teste).

Aplicamos o teste ANOVA para verificar a diferença entre as médias dos

grupos e o teste de LEVENE para verificar a homogeneidade das variâncias. Para

identificar os fatores que influenciam no ganho do entendimento, aplicamos o teste

de Regressão Múltipla (RM). A seguir, descrevemos cada um dos testes

realizados.

a) Regressão Linear

Verificamos se há dependência entre o ganho no entendimento e o

conhecimento inicial, aplicando um teste de Regressão Linear à amostra de 95

estudantes. A Regressão Linear é expressa por uma função linear, que nos fornece

os parâmetros de ajuste (R ajustado, o erro, valor de Durbin Watson). Estes

parâmetros nos permitem avaliar o quanto o ganho no entendimento depende do

conhecimento inicial dos estudantes.

Aplicamos o teste sobre as medidas de desempenho dos estudantes,

obtidas a partir da modelagem Rasch. Esse teste nos fornece as estatísticas de

ajuste das variáveis dependente (ganho P-P’) e independente (conhecimento inicial).

Os valores obtidos no teste são explicitados na Tabela 5 e no Gráfico 6.

Resumo do Modelo

b

Modelo R R² ^R²

ajustado

Estatística da

Estimativa de erro ^{Durbin-Watson}

1 0,552

a

0,305 0,298 0,80003 2,313

a.Preditores: (Constante), Pré-teste. b.Variável Dependente: Ganho P-P’

Tabela 5: Parâmetros obtidos na Regressão Linear. Fonte de dados da pesquisa.

15O método serve para checar a importância das variáveis, incluindo-as ou excluindo-as do modelo

com base em uma regra de decisão, e sua importância é definida pelo nível de significância da variável para o modelo.

A Regressão Linear é expressa pela equação:

Y= AX + B

onde:

 Y: é o ganho do entendimento;

 X: são as medidas do pré-teste;

 A: coeficiente de relação entre as medidas X e Y;

 B: constante; são os dados residuais que o programa não consegue estimar.

O valor de Y representa a diferença entre as medidas do pré-teste e do

pós-teste. Em nosso estudo a equação é descrita como

Y = -0,726X + 0,413,

sendo R² = 30,5%. O coeficiente de inclinação (A) delimita as posições dos itens em

relação à escala de logits, cujo valor é igual a -0,726. Quando esse coeficiente é

menor do que 1, demonstra que o conhecimento inicial e o ganho possuem uma

correlação negativa. Os resultados demonstram que há dependência inversa entre

as variáveis. Assim, quanto mais o sujeito sabe sobre determinado conteúdo, menos

ele aprende. Esse resultado corrobora alguns apontamentos da literatura

Gráfico 6: Gráfico de Regressão Linear, representando o Ganho x Pré-teste. Fonte de dados da pesquisa.

(AMANTES, 2009), e aponta para o fato de que a evolução de um entendimento se

dá em maior escala quando há um menor conhecimento inicial sobre o que está

sendo estudado, ainda que esse entendimento não seja o mais formalizado possível.

b) Teste ANOVA

Aplicamos, inicialmente, o teste ANOVA para verificar se há diferença de

médias entre os grupos dos estudantes das diferentes séries investigadas. Os

grupos testados foram: gênero, escola e série. Com a ANOVA temos como hipótese

nula de que as médias são iguais. Isso acontece quando o nível de significância (p)

do teste está entre 0,000 < p < 0,05. Para cada grupo testado os resultados se

encontram abaixo (ver Tabela 6 e Gráfico 7).

Grupos analisados VALOR F NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA (p)

SÉRIE 1,913 0,154

GÊNERO 1,689 0,197

ESCOLA 4,575 0,035

Tabela 6: Diferença entre as médias dos grupos analisados. Fonte de dados da pesquisa.

Observando os dados da Tabela 6, verificamos que os grupos “série”

(F=1,913, df=94, p=0,154) e “gênero” (F=1,689, df=94, p=0,197) o nível de

significância foi maior do que 0,05 e que para “escola” (F=4,575, df=94, p=0,035)

este mesmo nível foi menor do que 0,05. Neste sentido, aceitamos a hipótese nula

para os dois primeiros grupos, de que médias são iguais e rejeitamos para o grupo

“escola”, em que as médias são diferentes. Para sistematizar os dados, fizemos uma

análise comparativa das médias (ver Gráfico 7) dos sujeitos por série, gênero e

No grupo série, os estudantes do 3º ano possuem uma média superior à

média do 4º e 5º ano. Isso pode indicar que a intervenção tem maior influência sobre

os estudantes do 3º ano, independente da escola. Entretanto não verificamos

estatisticamente essa diferença. Analisando o gênero, verificamos que os meninos

têm média superior às meninas e ao comparar as escolas, verificamos que a rede

Estadual possui média superior a rede Particular. Essas diferenças, apesar de

aparecerem nos gráficos, não foram estatisticamente relevantes, o que nos leva a

considerá-las somente como indicativos, que podem ser investigados em outras

pesquisas.

c) Teste de Regressão Múltipla

A Regressão Múltipla é um teste estatístico usado para estimar valores de

uma ou mais variáveis de resposta (dependente) através de um conjunto de

variáveis explicativas (independentes) sobre amostras consideradas pequenas. Esse

teste pode ser utilizado para avaliar os efeitos das variáveis independentes, para

prever as variáveis de resposta. Ou seja, avaliar qual das variáveis independentes

consegue explicar a variância dos diferentes preditores analisados.

Em nosso estudo, identificamos a série, o gênero e a escola enquanto

preditores de aprendizagem. Como o número de preditores elencados foi pequeno,

aplicamos o teste de Regressão Múltipla, que é mais sensível porque avalia todos os

preditores de uma única vez. Aplicamos o método Stepwise, na regressão múltipla,

para verificar a inclusão de todos os preditores no modelo explicativo do ganho do

entendimento dos estudantes.

Esse teste foi aplicado porque, pelo teste ANOVA, não foi identificado

estatisticamente nenhum fator, mas ao avaliarmos os gráficos tivemos indicativos de

que alguns efeitos podem ser isolados. Dessa forma, A Regressão Múltipla, pelo

método stepwise, pode isolar melhor os efeitos e verificar, de uma maneira mais

apurada, se realmente não há um fator que possa estar associado ao ganho no

entendimento.

Utilizamos o software SPSS para aplicar o teste de Regressão Múltipla às

medidas de desempenho dos estudantes, obtidas pela modelagem Rasch. Os

resultados do teste nos fornecem os parâmetros de ajuste (R² ajustado e seu erro

padrão estimado, o valor de F, o nível de significância de cada modelo e a

estatística Durbin-Watson

16

) para cada um dos preditores testados e aponta qual

deles tem maior influência sobre a variável dependente, que em nosso estudo é o

ganho.

Desse modo, para cada variável que é incluída no modelo podemos avaliar o

nível de significância e o R² dos dados, responsáveis pelas mudanças das variáveis.

Além disso, o teste também fornece um resumo dos modelos explicativos da

variância, apontando apenas aqueles que fornecem bons parâmetros de

comparação. Tais parâmetros determinam qual o modelo que melhor se adequa ao

estudo, explicando a maior parte da variância.

A análise a partir do teste de Regressão Múltipla (ver Tabela 7), nos

forneceu um único modelo explicativo. Dos preditores de aprendizagem testados,

apenas a escola teve significância estatística. Para esse teste, aceitamos a hipótese

nula, na qual o valor de p é menor do que 0,05.

Pela tabela, verificamos que para R² = 0,037, apenas 3,7% da variância é

explicada pelo modelo. A estatística Durbin–Watson (W) corrobora com o valor

estabelecido pela literatura, admitindo valores compreendidos entre 1,5 e 2,5. Em

nosso estudo W = 2,065, indicando que existe uma dependência (auto correlação)

muito grande entre as variáveis do modelo. Assim, aceitamos a hipótese nula de que

as variáveis são independentes.

Este resultado é explicado por apenas 3,7% da variância, sendo um valor

muito baixo. Isso significa que não há uma grande dependência do ganho do

16 A estatística Durbin-Watson é um teste usado para verificar a existência de auto correlação entre as variáveis

testadas ou correlação serial, em função dos dados residuais. O valor do teste estatístico Durbin-Watson deve estar entre 1,5 e 2,5, de modo que para uma estimativa entre estes valores devemos rejeitar a hipótese nula de que os valores são auto correlatados, assumindo que os dados são independentes (AMANTES, 2009).

Modelos R² ajustado Erro F Change Sig. F Durbin-Watson

Modelo 1 0,037 0,93692 4,575 0,035 2,065

Tabela 7: Modelo fornecido pelo teste de Regressão Múltipla para o ganho do entendimento em relação aos preditores. Fonte de dados da pesquisa.

entendimento dos sujeitos em relação ao preditor escola, de modo que não

podemos considerá-lo como um preditor forte e que delimite o ganho no

entendimento dos estudantes. Os demais preditores analisados não apresentam

nenhum tipo de influência sobre o ganho.

Os resultados encontrados nesse estudo indicam que, ser estudante de

uma escola da Rede Particular ou da Rede Estadual tem influência na

aprendizagem, mas ela é muito pequena. A partir da análise com o teste de

Regressão Múltipla, descartamos as hipóteses de que os outros preditores citados

sejam fatores de influência no entendimento dos estudantes, pelo menos para esse

estudo.

7.2.3 Síntese dos Resultados

Realizamos diferentes testes de estatística clássica para avaliar o

entendimento dos estudantes do 3º ao 5º ano do Ensino Fundamental, quando são

submetidos à duas intervenções de natureza investigativa. Inicialmente, aplicamos o

teste de normalidade (K-S) sobre as medidas de desempenho da variável

independente (pré-teste) e das variáveis dependentes relativas ao ganho (P-Q; Q-P’;

P-P’). Os resultados deixam claro que os dados obedecem a uma distribuição

normal.

Aplicamos o teste de Regressão Linear para verificar a influência do

conhecimento inicial sobre as medidas do ganho do entendimento. Os resultados do

teste demonstraram que não há influência do conhecimento inicial e que 30,5% da

variância pode ser explicada, sendo a estatística Durbin-Watson igual a 2,313. Este

é um resultado importante, pois verificamos que há uma dependência negativa entre

as variáveis. Ou seja, quanto menos conhecimento o estudante tem sobre o

conteúdo estudado antes da instrução, mais ele irá aprender com as atividades

desenvolvidas.

Os preditores de aprendizagem foram avaliados através do teste de

Regressão Múltipla, aplicado às medidas de desempenho obtidas pela modelagem

Rasch. A partir desse teste, que analisa todas as variáveis (série, gênero e escola)

de uma única vez, verificamos que apenas o preditor escola pode explicar as

mudanças no ganho do entendimento, mas essa explicação é muito limitada, pois

pouca variância foi explicada por esse fator.

No documento UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA (páginas 99-108)