Vínculos com a carreira e desempenho acadêmico

Este modelo mostra o grau do desempenho acadêmico sendo impactado pelo comprometimento e entrincheiramento na carreira, tal como expresso na Figura 9.

Figura 9 – Modelo de pesquisa: Vínculos com a carreira e desempenho acadêmico FONTE: dados da pesquisa

Na Figura 9 pode-se dizer que o modelo explicativo do desempenho acadêmico apresenta um poder preditivo moderado dos construtos orientação de mestrado e doutorado e projeto/bolsa de pesquisa. Ademais apresenta um ajuste superior ao modelo que explica o desempenho pelo indicador esforço instrucional a partir do comprometimento e entrincheiramento na carreira (Figura 8). Por outro lado, verificando os dois modelos explicativos da produção acadêmica - o primeiro, que explica essa produção acadêmica pelo comprometimento organizacional (Figura 7), e o segundo, que explica a produção acadêmica pelos vínculos com a carreira (Figura 9) - nota-se que este tem um menor poder explicativo de produção acadêmica (orientação 8% e bolsa 4%) do que aquele (orientação 10% e bolsa 6%), conforme Figura 7.

Interessante notar que o modelo dos vínculos com a carreira e desempenho acadêmico (Figura 9) tem no investimento na carreira o antecedente com maior preditivo de

Identidade Planejamento da carreira Ajuste χ2_{= 853,16 NFI=0,91} G.l= 374 RFI=0,89 χ2_{/G.l= 2,28 IFI=0,94} RMSEA=0,04 TLI=0,93 GFI=0,92 CFI=0,94 AGFI=0,90 HOELTER (5%)=313 PGFI=0,74 HOELTER (1%)=328 PNFI=0,78 PCFI=0,81 Notas:

*Significativo ao nível de 5% unicaudal (p < 0,05) **Significativo ao nível de 1% unicaudal (p < 0,01) ***Significativo ao nível de 0,1% unicaudal (p < 0,001)

O R2 _{corresponde ao percentual de variância explicada.}

Resiliência Investimentos na carreira Custos emocionais Falta de alternativas Publicação R2_=0,73 Orientação R2_=0,08 Bolsa R2_=0,04 Anais R2_=0,33 0,79*** 0,55*** 0,28*** -0,16** 0,12** 0,11** 0,30*** 0,17* -0,15* -0,07*

orientação de dissertação e tese e bolsa de produtividade acadêmica e coordenação de projetos de pesquisa. Analisando-se esta dimensão do entrincheiramento na carreira nos modelos expressos nas Figuras 8 e 9, infere-se que quanto mais o docente investe tempo e dinheiro em sua carreira, maior é o seu desempenho, tanto pelo esforço instrucional (com exceção da dimensão protetor) quanto pelo desempenho acadêmico. Ou seja, os investimentos acumulados em uma carreira ,que seriam perdidos ou menos aproveitados com uma mudança de carreira (MEYER; ALLEN, 1984), no caso dos docentes do ensino superior participantes deste estudo, se revertem em mais desempenho. O caso destes docentes é explicado por Carson et al. (1996), quando apontam que alguns podem estar satisfeitos com seu entrincheiramento e com seu desenvolvimento. Coadunam com este resultado o apontamento de Carson et al. (1995), de que o fato do trabalhador estar entrincheirado em sua carreira não acarreta, necessariamente, em consequentes não bons para este trabalhador e/ou para sua organização empregadora, pois o trabalhador entrincheirado pode estar satisfeito ou resignado à sua situação e pode aceitar a condição de entrincheiramento.

Ainda se tratando do entrincheiramento na carreira, verifica-se na Figura 9 que sua dimensão falta de alternativas de carreira, que denota a percepção de poucas opções de carreira no caso de uma mudança de carreira, influencia negativamente a produção acadêmica, tanto no tocante à orientação de mestrandos e doutorandos quanto à bolsa de produtividade e coordenação de projeto.

Nos dois modelos apresentados acerca da relação do vínculo com a carreira e consequentes, observa-se que a influência do comprometimento afetivo com a carreira

(identidade) foi diferente, dependendo do indicador de desempenho utilizado. No modelo do

vínculo com a carreira e esforço instrucional (Figura 8), a base afetiva se relaciona com todas as dimensões da escala de esforço instrucional de forma positiva e significativa, enquanto que no modelo de vínculo com a carreira e produção acadêmica (Figura 9), a dimensão afetiva influencia orientação de forma negativa. Ressalta-se que resultado semelhante foi encontrado por Scheible, Bastos e Rodrigues (2007), que encontraram correlação negativa entre o comprometimento afetivo com a carreira e o desempenho avaliado pelo superior (r = -,025) e positivo com a auto-avaliação (r = .119).

Segundo Riketta (2002) e Scheible (2004), a relação entre comprometimento e desempenho não é direta, pois existem diversos fatores que moderam esta relação. Por sua vez, Ellemers e van den Heuvel (1998) alertam para o fato de que comprometimento não prediz desempenho na tarefa.

Interessante notar que nos dois modelos de produção acadêmica (Figuras 7 e 8), os comprometimentos afetivos, tanto com a organização quanto com a carreira, não explicam o consequente bolsa de produtividade em pesquisa e coordenação de pesquisa.

Em síntese, observando os quatro modelos (Figuras 6, 7, 8 e 9), observa-se que o comprometimento organizacional influencia mais o desempenho (nesta pesquisa avaliado pelo auto-relato do esforço instrucional e desempenho acadêmico) do que o vínculo com a carreira. Estes resultados sugerem que a IES que busca fortalecer o vínculo do seu docente com a própria IES, influencia de forma positiva o desempenho do seu docente, tanto no aspecto do esforço instrucional quanto no desempenho acadêmico.

5.3.3 Modelos de comparação entre as dependências administrativas das IES: públicas e privadas

Existem várias situações em que o pesquisador deseja saber se o modelo especificado comporta-se de forma similar ao ser testado em grupos diferentes. Kline (1998) explica que a maneira mais simples de se resolver essa questão seria testar os grupos separadamente e depois inspecionar as soluções, por meio das estimativas não-padronizadas. No entanto, o autor adverte que existe uma forma mais sofisticada de se fazer isso, usando a análise multigrupos. De uma maneira geral, pretende-se nesta seção responder a algumas questões formuladas por Byrne (1994), como, por exemplo, se a estrutura do modelo adotado é a mesma nos diferentes grupos; se a força das relações entre os construtos especificados no modelo estrutural é equivalente nos diferentes grupos.

Com o intuito de identificar perspectivas distintas para docentes vinculados à IES públicas e privadas foi utilizada a modelagem de equações estruturais com uma análise multigrupos. Este procedimento consiste em uma ferramenta adequada para comparar modelos para populações supostamente distintas: na prática avalia-se a hipótese nula de que as amostras são provenientes da mesma população (TABACHNICK; FIDEL, 2001). A rejeição da hipótese nula significa que há diferença entre os grupos. Por outro lado, se a hipótese nula não for rejeitada, os grupos são considerados equivalentes. Byrne (1994) argumenta que todos os testes de invariância devem se iniciar com o teste global da igualdade da estrutura de covariância entre os grupos. Em outras palavras, o teste da hipótese nula

H0: Σ1 = Σ2 = ... = ΣG em que Σ é a matriz de covariância da população e G é o

A intenção da análise multigrupos é avaliar diferenças nos parâmetros, por meio de comparação do ajuste global em situações em que são impostas restrições (igualdades) quanto a características do modelo estrutural e de mensuração, possibilitando identificar pontos em que as duas populações são distintas (NETEMEYER et al., 2003). Trata-se de uma tentativa de verificar em que parâmetros os grupos se distinguem (KLINE, 1998), tal qual uma interação entre variável do grupo e as relações especificadas pelo modelo (relação de moderação). O método consiste em ajustar k modelos diferentes, verificando a igualdade das matrizes e parâmetros nos modelos estudados. (NETEMEYER et al., 2003).

Inicialmente ajustou-se um modelo irrestrito, em que todos os parâmetros foram forçados à igualdade, exceto os relacionamentos entre construtos latentes (modelo estrutural). Em sequência propôs-se um modelo em que sua totalidade (estrutural e de mensuração) é considerado equivalente (modelo restrito). Calculando a diferença entre o ajuste qui-quadrado destes modelos (restrito versus irrestrito), tem-se uma idéia do quanto a imposição de restrições ao modelo implicou em uma piora do ajuste global. Aplica-se um teste de qui- quadrado para esta diferença, considerando a diferença de graus de liberdade entre os modelos. Verificando a distribuição da diferença qui-quadrado pode-se verificar a significância que testa se a adição de restrições ao modelo básico piora significativamente o modelo a ponto de dizer que houve uma piora significativa no ajuste do modelo. Caso isto ocorra, pode-se dizer que os grupos têm parâmetros diferentes em termos das relações entre construtos.

Em outras palavras, o objetivo do teste entre grupos é avaliar se as relações entre os construtos do modelo (valores de beta) são diferentes entre os grupos 1 e 2. Essas diferenças são verificadas por meio do teste da razão da verossimilhança (diferença do qui- quadrado). Inicialmente se testa se todos os coeficientes beta do grupo 1 são estatisticamente iguais aos do grupo 2 ou se pelo menos um beta é diferente entre os grupos. Ou seja:

H0: beta (grupo 1) = beta (grupo 2)

H1: pelo menos um beta é diferente entre os grupos.

Para isso, calcula-se o qui-quadrado e os respectivos graus de liberdade do modelo básico e do modelo em que foi forçada a igualdade dos betas nos dois grupos (modelo beta igual). Em seguida, calcula-se a diferença entre os qui-quadrados e graus de liberdade, obtendo-se o valor-p do teste. Com base nos valores obtidos, rejeitou-se H0, ou seja, há diferenças entre os grupos. Comparando os modelos conforme este método, sugerido por Gosling et al., (2006), chegou-se as seguintes conclusões (Tabela 27).

Tabela 27 - Avaliação das diferenças dos modelos por grupo de IES

MODELOS RESTRIÇÕES χ2 gl Dif χ2 Dif. Gl. Sig.

BASE 1860,40 839

BETA 1820,20 835 40,20 4,0 0,00

Vínculo com a carreira e desempenho acadêmico

GAMA 1848,90 827 11,50 12,0 0,53

BASE 2288,60 1287

Vínculo com a carreira e

esforço instrucional GAMA 2213,60 1257 79,80 35 0,00

BASE 2199,82 953

BETA 2159,60 949 40,22 4 0,00

Comprometimento organizacional e

desempenho acadêmico GAMA 2180,30 939 19,52 14 0,15

BASE 2501,50 1430

Comprometimento organizacional e esforço

instrucional GAMA 2453,90 1399 47,60 31 0,03

FONTE: Dados da pesquisa

NOTAS: a restrição a matriz GAMA indica igualdades nas relações entre os construtos que impactam sobre as variáveis dependentes do modelo.

A matriz BETA indica igualdades nas relações entre as dimensões do construto desempenho acadêmico.

Os modelos revelam diferenças nos construtos exógenos para todos os grupos de variáveis analisadas. Para salientar os pontos em que ocorrem tais discrepâncias, as Tabelas 28, 29, 30 e 31, apresentadas na sequência, demonstram estas diferenças por meio de índices padronizados em cada grupo.

5.3.3.1 Comparação da influência dos vínculos com o trabalho na produção acadêmica