Inicialmente utilizou-se o método de regressão linear múltipla no intuito de avaliar, de modo geral, a influência das TIC`s, sobre o desempenho acadêmico (média aritmética das notas das disciplinas cursadas no período), sendo também considerada a influência de outras variáveis de controle, tais como, renda familiar, horas de trabalho, se o aluno estudava ou não, a escolaridade da mãe, se possuía informática básica, o tempo de docência do professor, o tempo de experiência do professor na disciplina, o uso das TIC`s, o sexo e a idade, visualiza.
Apesar dessas variáveis em conjunto terem apresentado significância, algumas individualmente apresentaram-se insignificantes para o modelo, por isso foi estimado um novo modelo apenas com as variáveis mais significantes. A partir da utilização do método dos mínimos quadrados ordinários obtidos com o auxilio do software Gretl obtivemos os seguintes resultados apresentados na Tabela 3 - Regressão Linear.
Tabela 3 Regressão Linear.
Modelo 1: MQO, usando as observações 1-162
Variável dependente: NotaMedia
Coeficiente Erro Padrão razão-t p-valor
const 7,14886 0,361078 19,7986 <0,00001 ***
Renda 2,88842e-05 1,71144e-05 1,6877 0,09348 *
Trabalha -0,512412 0,109912 -4,6620 <0,00001 ***
HorasEstudo 0,286008 0,0440898 6,4869 <0,00001 ***
Esc_Mae 0,0126323 0,0119959 1,0530 0,29396
T_Disc -0,0105902 0,00896596 -1,1812 0,23935
UsoTic -0,00248401 0,00124903 -1,9887 0,04849 **
Média var. dependente 6,837356 D.P. var. dependente 0,837316
Soma resíd. quadrados 55,26955 E.P. da regressão 0,597141
R-quadrado 0,510355 R-quadrado ajustado 0,491401
F(6, 155) 26,92596 P-valor(F) 7,70e-22
Log da verossimilhança -142,7627 Critério de Akaike 299,5255
Critério de Schwarz 321,1387 Critério Hannan-Quinn 308,3008
Fonte: Dados da pesquisa analisados no Gretl
*, ** e *** representam significância a 1, 5 e 10%, respectivamente.
Obtendo a seguinte Regressão:
O modelo de regressão mostrou um R-quadrado ajustado de 0,5 indicando um grau razoável de ajuste. As variáveis em conjunto são significantes para o modelo, apesar de algumas individualmente não serem, ou seja, o resultado do teste F nos permite descartar a ...(2)
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Hipótese nula (não significante as variáveis em conjunto) e que os Beta s das variáveis exógenas não podem ter um valor zero, comprovado pelo P-valor (F) de aproximadamente 0, onde podemos concluir que de alguma forma a média esta sendo influenciada pelo conjunto destas variáveis.
Considerando todas as análises a 5%, temos que a variável Trabalha, HorasEstudo e UsoTic são significativas, juntamente com a constante.
A variável Renda mostrou-se significativa a 10% e Esc_Mae e T_Disc não mostraram- se significativas para o modelo.
Pode-se verificar que o modelo de regressão resultante (MQO Mínimos Quadrados Ordinários) não apresentou problemas de Heteroscedasticidade, como verificado pela estatística do teste LM Apêndice D, cujo p-valor apresenta 42,41%, onde não podemos rejeitar a Hipótese nula (sem heteroscedasticidade), ou seja, ao longo do tempo os dados mantém o mesmo fator de variância de erro, não comprometendo nossa análise.
Ao se realizar o teste de Reset de Ramsey Apêndice D, verificou-se que a especificação esta adequada, já que o p-valor do teste apresentou resultado superior a 0,8312 ou seja, não podemos rejeitar a hipótese nula (a especificação é adequada).
O teste de Colinearidade apresentado no Apêndice D, não demonstrou problemas de colinearidade entre as variáveis. Então podemos concluir que não existe uma relação linear perfeita ou menor que perfeita entre as varáveis explicativas do modelo de regressão.
A variável Dummy Trabalha Que apresentou uma relação inversamente proporcional a média do aluno, ou seja, uma diminuição de -0,512412, esse fato pode estar relacionado a falta de tempo para os estudos, já que boa parte do dia o aluno se encontra em atividades não acadêmicas como também a falta de disposição, muitas vezes o aluno sai de casa as 5hs da manhã para o trabalho saindo deste diretamente para a faculdade às 19hs onde deve enfrentar ainda +/- 3,5 horas de estudo. Ao longo do tempo este aluno tende a não ter o mesmo aproveitamento que exercia no início, prejudicando sua capacidade de absorção e aprendizado.
HorasEstudo Pessoas que dispõem de algum tempo extra (fora da sala de aula) para os estudos conseguem um melhor rendimento, para cada 1 hora a mais de estudo extra sala temos uma aumento de 0,286008 na média do aluno, esse fato confirma que pessoas que trabalham não encontram tempo para estudar tendo um rendimento muito menor.
Renda Pessoas com maior poder aquisitivo tem um melhor rendimento escolar, para cada um real a mais na sua renda tem-se um aumento de 0,000028 na média. Talvez esse fato se explique por que pessoas com melhor renda tenham acesso facilitado a diversos recursos
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que as auxiliam no seu processo de aprendizagem, como compra de livros, computadores, acesso a internet banda larga, uma boa alimentação e outros fatores que podem estar contribuir para que estes alunos tenha um melhor aproveitamento das informações adquiridas. E relevante salientar a importância de novas pesquisas, para tentar identificar quais os reais fatores que contribuem para que pessoas com mais renda tenham melhor desempenho, justificando ainda a necessidade do governo em investir em uma melhor redistribuição de renda.
UsoTic O uso das tecnologias de informação e comunicação demonstraram-se também significantes mais de forma inversa ao desempenho acadêmico, ou seja, para cada aumento em um ponto no uso das TIC`s tem-se uma diminuição de -0,00248401 na nota média do aluno.
O que nos permite inferir, baseados em pesquisas anteriores sobre o uso de tecnologias na educação no Brasil, que o problema ainda está na forma de utilização dessas TIC`s, apenas como meios de replicar dados e não para propiciar o aprendizado.
Deve-se ter um projeto pedagógico que se contemple a TIC como uma ferramenta de apoio para o desenvolvimento do aprendizado, e não como o objetivo final do processo.
É lamentável que em nosso país ainda não tenhamos aprendido a lição, que o foco do processo de ensino não pode ser no uso da tecnologia, a tecnologia deve ser apenas mais um mecanismo utilizado como suporte ao aprendizado, e principalmente deve estar alinhada com os métodos já existentes propiciando um ambiente ao qual o aluno possa ter acesso à pesquisa de informação, ao discurso, a troca de experiência e ao compartilhamento do conhecimento.
Ainda encontramos pessoas que acreditam, que a empregabilidade de novas tecnologias por si só irão resolver a situação precária de nossas escolas, professores e alunos. A simples compra de novos equipamentos não fará professores, escolas e alunos melhores.
Para o efetivo aproveitamento dessas novas tecnologias, devem ser pensados primeiramente os objetivos que essa tecnologia terá para o desenvolvimento do curso, como ela será aplicada e se os professores e alunos estão capacitados para a sua correta utilização, ou seja, a tecnologia como uma ferramenta de apoio para o desenvolvimento do aprendizado.
Cabe também aos professores a importante conscientização do uso destas tecnologias em sala de aulas, elas não podem ser usadas apenas para replicar dados e sim propiciar um ambiente ao qual a contextualização destes dados se tornem informações relevantes para a formação do conhecimento.
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Países que tiveram melhorias significativas em seus modelos educacionais foram aqueles que perceberam que o uso das tecnologias deve ser alinhado com os objetivos de um projeto pedagógico voltado para a produção de conhecimento.
Vivemos em uma realidade onde as novas tecnologias têm proporcionado o compartilhamento de recursos e informação jamais obtidos antes, cabe a nós sabermos utilizar corretamente esses recursos.
Outras variáveis também tiveram alguma influência na composição do desempenho acadêmico, mas não de forma tão significativa como as duas anteriores supracitadas, foram elas:
T_Disc Tempo de experiência na disciplina, os resultados apresentados mostram que professores com um maior tempo de experiência na disciplina tendem a diminuir a média do aluno, ou seja, uma relação inversamente proporcional para cada ano a mais de tempo de experiência na disciplina do professor tem-se uma diminuição de -0,0105902 na média do aluno.
Talvez o fato se explique por uma predisposição a acomodação pela percepção erronea de que por já trabalhar com aquela disciplina há algum tempo não precise se atualizar e realizar novas pesquisas. Esses resultados mostram a relevância de se identificar quais fatores levam a professores com mais experiência na disciplina, contribuírem de forma negativa para o desenvolvimento do aluno.
Esc_Mae Escolaridade da Mãe, os resultados mostram que quanto maior o nível de escolaridade da mãe maior é a média do aluno (aumento de 0,0126323), talvez esse fato se explique devido ao tempo de convivência da mãe com seus filhos, que na grande maioria é a responsável pela educação e o acompanhamento escolar do mesmo.
Para obtenção das estimativas dos parâmetros do Modelo 1: MQO (Mínimos Quadrados Ordinários), usando as observações 1-162, foi utilizado o menu Análise, comando Intervalo de confiança para os coeficientes (software Gretl).
No Apêndice D, têm-se os coeficientes e seus respectivos intervalos de confiança. Após a realização de uma análise de resíduos, foi observado um bom ajuste do modelo aos dados.
No Apêndice D, temos a matriz de correlação, que mostra o grau de correlação entre a variável endógena (média) e as variáveis exógenas do modelo.
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As Estatísticas descritivas, usando as observações 1 162, para a variável 'Nota Media' (162 observações válidas) podem ser verificadas na tabela 4.
Tabela 4 Estatísticas Descritivas.
Medidas Valores Média 6,8374 Mediana 6,7100 Mínimo 4,5200 Máximo 9,0200 Desvio padrão 0,83732 C.V. 0,12246 Enviesamento 0,37669 Curtose Ex. 0,33888
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