Evasão nos Cursos a Distância e sua Relação com as Tecnologias de Informação e Comunicação
Autoria: Marta de Campos Maia, Fernando de Souza Meirelles Resumo
Nos últimos anos, a Educação a Distância (EAD) vem surgindo como uma das mais importantes ferramentas de transmissão do conhecimento e da democratização da informação. A diversidade de recursos tecnológicos e comunicacionais colocados à disposição dos estudantes e professores nos cursos a distância podem colaborar de maneira bastante eficaz na preparação de profissionais. Entretanto, apesar de possuir um grande potencial e apresentar atualmente alguns milhares de alunos matriculados em cursos à distância, o índice de evasão em alguns casos é muito alto. Comparado à alta demanda por educação e ao potencial de desenvolvimento da EAD, esses índices de evasão parecem incoerentes. Esse trabalho tem por objetivo analisar se existe relação entre o índice de evasão nos cursos a distância oferecidos por instituições de ensino superior (IES) e a tecnologia de informação e comunicação utilizada nestes cursos A amostra analisada foi composta de 50 IES espalhadas por todo o Brasil. Os resultados obtidos na pesquisa demonstram que existe relação entre o índice de evasão e a tecnologia de informação e comunicação utilizada nos cursos à distância.
1. Introdução
Atualmente, a aprendizagem contínua é muito importante para a manutenção das relações produtivas, uma vez que o conhecimento tem se acumulado de forma cada vez mais veloz. Aliado a isso está o fato do conhecimento ser primordial à competitividade. Assim, o conhecimento e a capacidade de aprendizado são considerados uma condição para o desenvolvimento humano e para a sustentabilidade dos países. Por esse motivo, os ambientes de ensino e aprendizagem se redefinem, utilizando novas tecnologias e metodologias educacionais. Nesse contexto insere-se a EAD.
Uma das alternativas para suprir a demanda por conhecimento é a EAD. As técnicas de EAD mesclam recursos educacionais com ferramentas de tecnologia de informação e comunicação. Entretanto, deve-se destacar que a EAD não se trata de uma transferência dos recursos, ambientes e metodologias do modelo de ensino presencial. Deve-se considerar “pressupostos filosóficos e pedagógicos que orientam a estrutura do curso e os objetivos, competências e valores que se pretende alcançar, aspectos culturais e sócio-econômicos, tanto no desenho pedagógico do curso quanto na definição dos meios de acesso dos alunos, uma dinâmica de evolução do processo de aprendizagem que incorpore a interação entre alunos e professores e dos pares entre si, o desenvolvimento adequado da avaliação de ensino e aprendizagem e do material didático que deverá mediar a interação com o aluno, estando este distante do professor e de seus colegas” (MEC, 2002).
No decorrer deste artigo serão analisados alguns destes aspectos da EAD como material didático, a interação entre alunos e professores, as tecnologias utilizadas, os custos dos cursos entre outros, visando correlacioná-los com os índices de evasão. Portanto, o objetivo deste trabalho é apresentar uma análise comparativa entre os índices de evasão de diferentes IES que oferecem cursos à distância em relação a diferentes variáveis, as quais foram pesquisadas como, por exemplo, a tecnologia utilizada.
2. A Educação a Distância
A Educação a Distância caracteriza-se por ser um cenário educacional em que o instrutor e os alunos estão separados pelo tempo, posição ou ambos fatores. Os cursos a distância utilizam
diversos meios de comunicação a fim de permitir sua viabilidade como correspondência escrita, texto, gráficos, áudio, fita de vídeo, CD-ROM, videoconferência, televisão interativa, fax, e-mail, entre outros.
Assim, a utilização de modernas tecnologias de informação e comunicação para a EAD apresenta-se como uma das alternativas às necessidades de constante especialização e aprendizagem contínua. Quanto aos sistemas de distribuição das atividades/aulas eles podem ser assíncrono ou síncrono. O sistema de distribuição assíncrono caracteriza-se por não requerer participação simultânea, fazendo com que os alunos possam escolher seu próprio ritmo de aprendizagem. Dessa maneira os alunos obtêm os conteúdos conforme sua programação. Neste sistema a comunicação pode ser feita através de correio eletrônico, listas de discussão, apresentação de vídeos, cursos de correspondência e cursos baseados na Web. Já a comunicação síncrona caracteriza-se por exigir a participação simultânea dos professores e alunos. Assim, essa interação pode ser realizada através de teleconferência, TV Interativa, videoconferência e/ou chat. A videoconferência, por exemplo, é um sistema interativo de comunicação síncrono em áudio e vídeo, o qual permite interatividade em tempo real geralmente entre professor e alunos, "transformando a sala de aula presencial num grande ‘lugar’ espalhado geograficamente" (Cruz, 1997).
A transmissão da videoconferência pode ser feita através de vários meios: rádio, satélite ou linha telefônica. A velocidade pode variar entre 128 e 384 kbps (kilobytes por segundo), o que significa uma imagem bastante aceitável com qualidade suficiente para as aulas.
A aula ministrada através da videoconferência consiste na apresentação dos conteúdos relativos a disciplina pelo professor e pelos alunos, através de seminários, realização de jogos, solução de casos e outras atividades interativas, individuais e/ou em grupo.
Apesar de termos disponível hoje uma vasta gama de opções tecnológicas, deve-se ressaltar que, para que essas tecnologias possam ser utilizadas a fim de atingir objetivos pedagógicos, é necessário que a instituição que irá oferecer o curso na modalidade a distância tenha uma estratégia de ensino-aprendizagem claramente definida, assim como a existência de uma estrutura básica a fim de atender alunos e professores Moore e Kearsley (1996).
Assim, a EAD deve ser entendida como a atividade pedagógica, na qual o processo de ensino/aprendizagem é realizado com intermediação docente e a utilização de recursos didáticos os quais são oferecidos em diferentes suportes tecnológicos de informação e comunicação, utilizados isoladamente ou em conjunto.
Os cursos podem ser semipresenciais ou presenciais-virtuais, os quais são “cursos em que, pelo menos, oitenta por cento da carga horária correspondente às disciplinas curriculares não seja integralmente ofertada em atividades com a freqüência obrigatória de professores e alunos” (MEC, 2002). Portanto, a EAD não exclui necessariamente a aula presencial.
Um dos pressupostos da EAD é autonomia dos alunos. Os alunos devem organizar seu tempo e espaço para o estudo, contando com auxílio de recursos tecnológicos, didáticos e com apoio de tutor. Aqui cabe uma explicação sobre o papel do tutor e do professor tutor, que é o facilitador e o mediador da aprendizagem. Este tutor pode ser também o professor responsável pelo desenvolvimento do material didático do curso, neste caso, professor tutor. Quanto ao número de alunos por tutor, o MEC considera ideal algo em torno de 25 a 30.
Além disso, na educação a distância, o aprendizado é autodirigido. O próprio aluno precisa desenvolver estratégias de aprendizagem autônoma, pois este não conta com a presença física do professor.
O aluno passa a ser sujeito ativo em sua formação e faz com que o processo de aprendizagem se desenvolva em qualquer ambiente. Dessa maneira, o ensino se torna dinâmico e objetivo. Além do mais, é possível conseguir, através dos recursos de multimídia, alta qualidade de formação, já que os alunos podem ter acesso a materiais instrucionais audiovisuais elaborados pelos melhores especialistas em cada assunto. Quanto ao modelo de ensino, no ensino
centrado no aluno o professor atua como incentivador da aprendizagem, adapta o ensino às capacidades e limitações dos alunos, promove a cooperação e iniciativa dos alunos em sala de aula (MAIA e MEIRELLES, 2003).
Na EAD o aluno deve ser incentivado a estudar e pesquisar de modo independente, extraclasse, visando fortalecer o aprendizado, organizar a comunicação e a troca de informações entre os alunos e, dessa forma, consolidar a aprendizagem. Além disso, podem ser realizadas atividades individuais e/ou em grupo visando fixação do conteúdo.
Os alunos podem formar grupos de estudo em salas locais, caso o curso seja oferecido no modelo semipresencial, ou criar grupos virtuais utilizando as ferramentas do site/plataforma. Um projeto de educação à distância bem desenvolvido deve ser coerente com o projeto pedagógico, não sendo uma transposição do presencial, já que possuem características, formato e linguagem próprios, requerendo dessa forma desenho, administração, avaliação, recursos técnicos, tecnológicos e pedagógicos em conformidade com a EAD.
Portanto, para se chegar ao curso a distância é imprescindível que as etapas de planejamento, produção e aplicação do ensino a distância sejam detalhadamente trabalhadas pela equipe executiva do projeto a fim de atender a necessidade dos alunos.
3. Índice de Evasão
A evasão dos cursos consiste em estudantes que não completam cursos ou programas de estudo, podendo ser considerado como evasão aqueles alunos que se matriculam e desistem antes mesmo de iniciar o curso.
Considerando a evasão como um fator freqüente em cursos a distância, conforme afirmado em diferentes artigos, o êxito do curso pode ser influenciado por fatores como: uma definição clara do programa, a utilização correta do material didático, o uso correto de meios apropriados que facilitem a interatividade entre professores e alunos e entre os alunos e a capacitação dos professores. Além desses pontos, a evasão pode também ser influenciada por necessidades individuais e regionais e pela avaliação do curso. Dessa maneira a análise desses fatores pode ser preventiva na redução da evasão na EAD.
Como será visto posteriormente, esse trabalho visa analisar as causas do índice de evasão nos cursos a distância. Entretanto, antes de analisar os resultados específicos desta pesquisa, deve-se considerar as possíveis razões para os índices de evasão.
Segundo Coelho (2002) as principais suposições sobre a evasão nos cursos são:
• a falta da tradicional relação face-a-face entre professor e alunos, pois neste tipo de relacionamento julga-se haver maior interação e respostas afetivas entre os envolvidos no processo educacional,
• insuficiente domínio técnico do uso do computador, principalmente da Internet, ou seja, a inabilidade em lidar com as novas tecnologias cria dificuldades em acompanhar as atividades propostas pelos cursos a distância como: receber e enviar e-mail, participar de
chats, de grupos de discussão, fazer links sugeridos, etc;
• ausência de reciprocidade da comunicação, ou seja, dificuldades em expor idéias numa comunicação escrita a distância, inviabilizando a interatividade;
• a falta de um agrupamento de pessoas numa instituição física, construída socialmente e destinada muitas vezes, à transmissão de saberes, assim como ocorre no ensino presencial tradicional, faz com que o aluno de EAD não se sinta incluído num sistema educacional. De acordo com a pesquisa realizada por Tresman (2002) na Open University, na Inglaterra, a qual entrevistou em um ano meio milhão de potenciais estudantes de cursos à distância, as principais razões citadas que os levariam a abandonar um curso a distância seriam: custo do curso, incerteza de ter tempo em se comprometer com o curso, mudanças na vida pessoal e dificuldade de fazer a escolha entre diversas opções.
4. Objetivos da Investigação e Metodologia da Investigação e Fontes
Este trabalho visa analisar a relação entre o índice de evasão nos cursos superiores à distância e a tecnologia de informação utilizada por instituições de ensino superior. Vale ressaltar que para que a análise dos índices de evasão seja eficiente deve-se considerar a tecnologia utilizada, a metodologia, os custos do curso para o aluno, a forma da interação entre professor e aluno, a estrutura do curso (ex: semipresencial, totalmente a distância).
Evidencia-se que a tecnologia sozinha não é capaz de tornar a educação mais eficiente, deve-se fazer uma reengenharia da educação acadêmica, voltada para ensino superior e principalmente para a especialização e atualização profissional.
A metodologia utilizada nesta pesquisa foi estruturada por meio de uma combinação de métodos. Essa combinação foi feita utilizando dados quantitativos e qualitativos.
Considerando que o tema da EAD é um tema que vem sendo pesquisado recentemente e conseqüentemente apresenta pouco conhecimento acumulado, a composição de métodos visa produzir o melhor resultado, gerando conceitos e sistematizando metodologias na área de EAD.
De acordo com Creswell (2002), o método combinado é adequado para pesquisas em que a coleta de diversos tipos de dados proporcione o melhor entendimento para o problema da pesquisa. O método combinado utiliza tantos dados quantitativos como qualitativos e está baseado no paradigma pragmático.
No pragmatismo há uma preocupação com as aplicações - o que efetivamente funciona - e com as soluções do problema da pesquisa. Assim, os pesquisadores utilizam diferentes métodos para entender o problema da pesquisa. Algumas das características básicas do pragmatismo são:
• pragmatismo não está comprometido com um método. A aplicação de método combinado na investigação pode ter pressupostos qualitativo e quantitativos;
• pesquisadores são livres para escolher os métodos, técnicas e procedimentos de pesquisa que melhor respondem às suas necessidades;
• pesquisadores que utilizam método misto utilizam diferentes métodos de coleta e análise dos dados ao invés de utilizarem somente um método;
• pesquisadores adeptos dos métodos mistos utilizam em suas investigações tanto dados quantitativos quanto qualitativos, pois trabalham para obter o melhor entendimento do problema pesquisado.
A Escolha do Desenho e do Método de Pesquisa
A Educação a Distância é um tema ainda novo se pensarmos na educação superior vigente no país. Por esta razão, a pesquisa exploratória é essencial para o desenvolvimento da pesquisa em questão, pois pode prover novas idéias e descobertas. O objetivo da presente pesquisa é analisar se existe relação entre o índice de evasão e a tecnologia de informação e comunicação adotada nos cursos superiores à distância, nas instituições de ensino superior (IES) brasileiras. Vergara (1998) propõe uma taxonomia para classificar os tipos de pesquisa, segundo dois critérios básicos: quanto aos fins e quanto aos meios de investigação. Essa pesquisa é classificada quanto aos fins, como sendo exploratória e quanto aos meios de investigação, como pesquisa de campo - por meio do método de estudo de caso (YIN, 2001) e bibliográfica. Yin (2001) define o estudo de caso como o método que examina o fenômeno de interesse em seu ambiente natural, pela aplicação de diversas metodologias de coleta de dados, visando obter informações de múltiplas entidades. Analisando o tema e as condições desta pesquisa, observa-se que não aplicam-se as condições de um estudo de caso único e, portanto, optou-se pelo estudo de múltiplos casos. Segundo Yin (2001), o estudo de múltiplos casos é recomendável quando o objetivo da pesquisa é a descrição de um fenômeno, a construção de uma teoria ou o teste da teoria. Este estudo foi composto de múltiplas análises de casos, dos
quais cada curso de cada um dos cursos a distância das IES foi tratado como uma unidade de análise.
Componentes do Estudo de Caso
O componente específico deste trabalho é: “Existe relação entre o índice de evasão e a tecnologia de informação e comunicação adotada nos cursos superiores à distância, nas instituições de ensino superior (IES) brasileiras?”
Uma vez que o objetivo deste trabalho é analisar os índices de evasão e as TIC´s utilizadas nos cursos a Distância no ensino superior no Brasil, o foco do estudo são as IES brasileiras que aplicam a metodologia de EAD em seus cursos.
O tamanho da amostra em estudos de caso geralmente é arbitrário, pois não visa realizar uma generalização estatística, mas sim um estudo deste caso. As IES escolhidas para participar do estudo foram selecionadas por estarem entre as já credenciadas pelo MEC e também por terem uma comprovada experiência na Educação a Distância. Além disso, utilizam as TICs como forma de distribuição de conteúdo e/ou suporte e comunicação com o aluno. A tabela 1, apresentada a seguir, mostra as IES que participaram deste estudo.
Tabela 1: IES que participaram deste estudo
IES Cidade
Centro Federal de Educação Tecnológica de Pelotas Pelotas Faculdade de Administração de Brasília – AIEC Brasília Faculdades Integradas de São Paulo – FISP São Paulo Fundação Carlos Alberto Vanzolini São Paulo Fundação Getulio Vargas – FGV Rio de Janeiro Fundação Getulio Vargas – FGV-EAESP São Paulo Instituto de Pesquisas Avançadas em Educação – IPAE Rio de Janeiro
Instituto UVB.BR São Paulo
Pontifícia Universidade Católica de Campinas Campinas Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais Belo Horizonte Pontifícia Universidade Católica de São Paulo – PUC-SP São Paulo Pontifícia Universidade Católica do Paraná – PUC – PR Curitiba Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro Rio de Janeiro Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul Porto Alegre Universidade Anhembi Morumbi São Paulo Universidade de Brasília – UnB Brasília Universidade de São Paulo – USP São Paulo Universidade do Estado de Santa Catarina – UDESC Florianópolis Universidade do Estado do Amazonas – UEA Manaus Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ Rio de Janeiro Universidade do Rio de Janeiro - UniRio Rio de Janeiro Universidade do Sul de Santa Catarina – UNISUL Palhoça Universidade do Vale dos Sinos – UNISINOS São Leopoldo Universidade Eletrônica do Brasil – UEB Curitiba Universidade Estácio de Sá Rio de Janeiro Universidade Estadual de Campinas – UNICAMP Campinas Universidade Estadual de São Paulo – UNESP Bauru Universidade Estadual do Ceará – UECE Fortaleza Universidade Estadual do Maranhão – UEMA São Luis Universidade Estadual do Norte Fluminense - UENF Campos de Universidade Federal da Bahia – UFBA Salvador Universidade Federal de Alagoas - UFAL Maceió Universidade Federal de Lavras – UFLA Lavras
IES Cidade
Universidade Federal de Ouro Preto - UFOP Ouro Preto Universidade Federal de Pernambuco -UFPE Recife Universidade Federal de Santa Catarina – UFSC Florianópolis Universidade Federal do Amazonas – UFAM Manaus Universidade Federal do Ceará – UFC Fortaleza Universidade Federal do Espírito Santo – UFES Vitória Universidade Federal do Maranhão – UFMA São Luis Universidade Federal do Mato Grosso – UFMT Cuiabá Universidade Federal do Pará – UFPA Belém Universidade Federal do Paraná – UFPR Curitiba Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ Rio de Janeiro Universidade Federal do Rio Grande do Sul – URGS Porto Alegre Universidade Federal Fluminense - UFF Niterói Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro - UFRRJ Rio de Janeiro Universidade Norte do Paraná - UNOPAR Londrina Universidades Salvador – UNIFACS Salvador
Execução da Pesquisa
Objetivando aumentar a confiabilidade do estudo, primeiramente foi elaborado um protocolo piloto, este protocolo foi testado e posteriormente foi aprimorado. O protocolo foi composto de diversas questões que tinham como objetivo identificar as questões básicas do estudo:
1. Cursos Oferecidos
Objetivo principal dos cursos Data de início
2. Alunos
Público alvo
Nº de alunos matriculados e formados Taxa de desistência ou índice de Evasão 3. Prazo e Certificação
Duração do curso Certificação dos cursos
4. Metodologia de Ensino/Desenho do curso
Elaboração e desenvolvimento do material utilizado Disponibilização dos materiais
Tecnologia computacional 5. Ambiente de Aprendizagem
Formas de interação professor/aluno Suporte ao aluno Tutores 6. Ensino Estrutura do curso Modelo de ensino 7. Tecnologias Utilizadas Plataforma/ambiente
Tecnologias de informação e comunicação 8. Sistema de Avaliação dos Alunos
Critérios de avaliação 9. Custo
Privada 38% Pública 62% Graduação 40% Extensão 29% Especiali-zação 24% Aperfeiçoa-mento 7%
Custo de desenvolvimento do curso 10. Administração do Curso
Número de pessoas envolvidas no processo Administração do curso
5. Análise do Caso
Fizeram parte desse estudo 50 IES. Foram realizadas entrevistas e visitas em 40 IES. As demais IES enviaram informações através do preenchimento do questionário, ou participaram do estudo em questão, dando entrevistas por telefone. Algumas delas também enviaram informações complementares por e-mail. Apenas 8 entrevistas não foram consideradas válidas para o estudo em questão, pois não apresentam dados sobre o índice de evasão, o qual sua análise é o objetivo desta pesquisa. Dessa maneira, essas 8 entrevistas que não disponibilizaram dados sobre o índice de evasão foram excluídas da amostra, pois não há possibilidade de realizar uma análise estatística sem dados relativos ao índice de evasão.
As informações coletadas nas diferentes IES foram analisadas individualmente e posteriormente agrupadas por semelhanças, a fim de que fosse feita uma análise da amostra e posteriormente uma análise estatística dos dados.
A aplicação da metodologia de estudo de caso foi realizada por meio de uma série de entrevistas semi-estruturadas com responsáveis pelos cursos a distância das IES, utilizando um protocolo elaborado especificamente para este fim. Este protocolo considerou a necessidade de conhecer a instituição e detalhes sobre seus cursos e processos de integração. Além disso, foram coletados dados secundários em diversos sites, inclusive das instituições pesquisadas, bem como em relatórios e publicações acadêmicas visando o enriquecimento desta pesquisa.
Caracterização da Amostra
A composição da amostra foi a seguinte: 62% das Instituições de Ensino Superior públicas e 38% privada. Em relação aos cursos pesquisados nas diferentes IES, 29% são cursos de extensão, 24% deles são cursos de especialização, 7% de cursos de aperfeiçoamento e 40% de cursos de graduação (gráfico 1).
Gráfico 1: Caracterização da Amostra
Relacionando o tipo de IES e a média do índice de evasão em cada tipo de IES nota-se que, em média, há mais desistências nas IES privadas (gráfico 2). Entretanto vale ressaltar que apesar de relacionar com particulares e públicas este índice de evasão não tem nenhuma relação com o custo do curso.
Gráfico 2: Média do índice de evasão por Tipo de IES e por Curso
O gráfico 2 mostra a relação entre o índice de evasão e o tipo de curso. Os cursos que apresentaram maiores índices de evasão foram os cursos de extensão e os cursos de graduação. Entretanto é importante destacar que essa é a média do índice de evasão por cursos. A média do índice de evasão na amostra completa é de 21,56%.
Em relação às formas de interação entre professores e alunos nota-se que nos cursos de Graduação e Especialização há oportunidades de encontros presenciais entre alunos e professores, nos quais ocorre uma integração entre o grupo. Isso ocorre preponderantemente nestes cursos por serem mais longos. Nos cursos de Aperfeiçoamento e/ou Extensão as formas mais comuns de interação entre alunos e professores é através da Internet, telefone e fax. 0% 10% 20% 30% 40%
Internet, telefone e fax Presencial, Internet, telefone e fax
Aperfeiçoamento Especialização Extensão Graduação
Gráfico 3: Média do índice de evasão por tipo de curso e forma de interação
Há diferentes formas de se estabelecer a comunicação entre professores e alunos nos cursos de EAD. Dependendo de qual meio é utilizado ou da combinação de diferentes meios de comunicação (presencial, via Internet, telefone, fax), estabelece-se diferentes graus de interação entre professores e alunos.
22,1% 21,3% 20% 21% 22% 23% Privada Pública 14,4% 26,1% 23,2% 8,3% 0% 10% 20% 30%
0,0% 10,0% 20,0% 30,0% Totalmente a
distância Semipresencial
Gráfico 4: Média do índice de evasão por modelo de curso
O gráfico 4 mostra que o índice de evasão em cursos em que a interação entre professores e alunos se dá somente através da Internet, o índice de evasão é maior. Isso pode ser relacionado ao fato citado anteriormente, de que o aluno nos encontros presencias sente-se parte de um grupo e assim motivado a cursá-lo.
0% 10% 20% 30%
Internet Presencial e Internet
Gráfico 5: Média do índice de evasão por tipo de Interação entre aluno e professor A Internet possibilita os cursos a distância a utilizarem plataformas de ensino. Essas plataformas permitem aos alunos realizar chats, fóruns, melhorando a interação entre professores e alunos, além de disponibilizar o material do curso e geralmente dispõe de uma biblioteca virtual. A tabela 2, a seguir, mostra nas IES analisadas a média do índice de evasão está no curso de Extensão, que utiliza a plataforma WebCT (25,8%). Em seguida estão os cursos que utilizam plataforma própria (20%). As diferentes plataformas aparecem nos dois modelos de curso semipresencial ou totalmente a distância.
Tabela 2: Média do índice de evasão por plataforma utilizada e por curso Principal curso avaliado AulaNet LearningSpace Própria WebCT
Aperfeiçoamento 8,3%
Especialização 13,8% 14,9%
Extensão 22,0% 32,2% 19,8% 25,8%
Análise Estatística
Este trabalho apresentou inicialmente a análise dos dados coletados na pesquisa realizada nas IES, com as diferentes variáveis. Posteriormente, foi ressaltado o tamanho da amostra válida e feita a análise desta amostra, evidenciando as diferentes relações entre as variáveis e a taxa de evasão nas IES.
Assim, os dados coletados na pesquisa foram analisados primeiramente quantitativamente a fim de obter a correlação entre eles. A seguir, essa correlação foi interpretada a fim de atingir o objetivo da pesquisa que é avaliar se há relação entre a tecnologia utilizada no curso e o índice de evasão.
Definições teóricas
A seguir, será apresentada uma breve definição da análise estatística utilizada para observar a relação entre as diferentes variáveis e a taxa de evasão a fim de encontrar a correlação entre as diferentes variáveis e a taxa de evasão.
Primeiramente, os dados amostrais (das 42 IES) foram padronizados. Essa padronização dos dados foi necessária, pois entre as variáveis havia variáveis qualitativas que podem vir a influenciar o índice de evasão e, essas varáveis qualitativas não seriam consideradas pelo modelo estatístico. A fim de solucionar este problema, foram utilizadas as variáveis Dummy. As variáveis Dummy são utilizadas para realizar regressão com variáveis qualitativas e quantitativas. O processo de padronizar as variáveis através das variáveis Dummy consiste em atribuir 1 ou 0 às variáveis qualitativas.
As variáveis qualitativas foram identificadas com as variáveis Dummy. Esse processo teve que ser feito para poder realizar a regressão, a fim de que a taxa de evasão fosse relacionada com todas as variáveis, inclusive as qualitativas.
Após esse processo foi realizado uma Factor Analysis combinada com uma Curve Estimation. Essas análises estatísticas foram realizadas no software estatístico SPSS e alguns resultados obtidos serão apresentados a seguir.
A Factor Analysis é, segundo Hair (1998), uma ferramenta matemática que é utilizada para analisar as inter-relações entre um grande número de variáveis, considerando suas dimensões comuns, chamadas fatores. Assim, em uma análise estatística a Factor Analysis condensa as informações contidas em um número original de variáveis em um número menor de fatores, com uma perda mínima de informações.
Importante ressaltar que para fazer uma Factor Analysis os dados devem estar dispostos em forma de matriz. Outra condição para realizar uma Factor Analysis é que os dados da coluna e das linhas devem ser independentes uns dos outros.
Já a Curve Estimation é uma técnica de regressão de dados não paramétricos que visa identificar relações não lineares entre as variáveis. Por esse motivo, regressões não paramétricas são utilizadas freqüentemente na análise de dados.
A técnica de regressão não paramétrica permite maior flexibilidade, já que esta técnica assume que a curva de regressão pertence a uma coleção infinita dimensional de funções. Em contrapartida, o método paramétrico é bem mais restrito, pois nele assume-se que a função pertence a uma específica família de curvas lineares.
Assim, as técnicas de regressão não paramétricas utilizam muito mais as informações dos dados para estimar a função de regressão do que as técnicas paramétricas. Portanto, os estimadores não paramétricos tornam-se bons candidatos a estimação da curva de regressão quando existem dúvidas sobre a forma da função.
Portanto, a análise dos dados feita através de uma Curve Estimation identifica qual o formato da curva em que os dados estão distribuídos. Para isso, a Curve Estimation “testa” diferentes tipos de distribuição mostrando qual é o tipo de distribuição dos dados e a função. Geralmente a função é chamada de função de regressão ou curva de regressão.
A regressão utilizada na análise dos dados foi a regressão múltipla, a qual é utilizada para analisar a relação entre variável dependente e diversas variáveis independentes. O objetivo da regressão múltipla é usar as variáveis independentes, as quais os valores são conhecidos para prever a variável dependente. A técnica utilizada para realizar a regressão múltipla foi a Curve
Estimation.
A regressão múltipla mostra o grau de relação entre a variável dependente e variável independente. Assim, a interpretação da regressão é determinar a importância relativa de cada variável independente na variável independente. A equação geral desse modelo é:
Y=β0+β1x1+β2x2+...+βkxk +e.
A variável dependente é y e é escrita em função de k variáveis independentes x1, x2, ....xk. O erro é acrescentado na equação a fim de tornar o modelo probabilístico ao invés de determinístico. O valor do coeficiente β1 determina a contribuição da variável independente x1 e β0 é onde há a intersecção com o eixo y.
Assim, regressão múltipla procura mostrar quanto da variável dependente é explicado pelas variáveis independentes.
Aplicação da Factor Analysis e da Curve Estimation na amostra de IES pesquisada
O objetivo de utilizar a Factor Analysis foi diminuir o número de variáveis, já que estas deveriam ter relação entre si e poderiam formar fatores, já que as variáveis que formam os fatores possuem características parecidas.
A Curve Estimation foi utilizada a fim de identificar o formato da curva e, pois neste caso não havia informações que assegurassem que os dados estariam distribuídos segundo uma regressão paramétrica (linear).
Antes de obter os resultados da que serão mostrados a seguir, foram feitos aproximadamente 40 testes com as variáveis. Estes testes realizados visavam diminuir o número de variáveis que não influenciam no índice de evasão. O teste consistiu primeiramente em subordinar todos os dados às técnicas Factor Analysis e Curve Estimation, verificando os resultados. Posteriormente, a cada teste realizado uma variável (ou o grupo que esta variável pertencia, como, por exemplo, modelo de ensino que engloba semipresencial e a distância) era retirada e os dados subordinados novamente a análise estatística.
Após realizados esses testes observou-se que, os grupos de variáveis e as variáveis pertencentes a esses grupos, mais significativas ao modelo e que seriam submetidas à analise estatística detalhada seriam:
• Tecnologias de Informação e Comunicação Utilizadas: e-mail, chat, fórum;
• Ambiente de aprendizagem: número total de professores, tutor conteudista e número
de alunos por tutor;
• Ensino (Estrutura do curso e Modelo de ensino): curso semipresencial ou totalmente a
distância, cursos mistos, com aulas presenciais e o ensino centrado no aluno;
• Desenho do Curso (tecnologia computacional utilizada para dar apoio): Internet,
CD-ROM, videoconferência, teleconferência e possibilidade de assistir Videotape (videocassete ou webcast).
Portanto, esses dados foram submetidos a uma Factor Analysis e posteriormente a Curve
Estimation. A Factor Analysis desses dados identificou quatro fatores. Assim as variáveis
significativas ao modelo foram agrupadas em quatro fatores. Cada fator agrupa variáveis da mesma natureza. Os quatro fatores estão identificados nas tabelas (tabela 3 a 6) abaixo:
Tabela 3: Variáveis agrupadas no Fator 1 Metodologia de ensino e ambiente de aprendizagem
Videoconferência, teleconferência e VT
FATOR 1
Número de alunos por tutor e aulas presenciais
Tabela 4: Variáveis agrupadas no Fator 2 Ambiente de aprendizagem: forma de interação aluno/professor FATOR
2 E-mail, Chat, fórum e Internet
Tabela 5: variáveis agrupadas no Fator 3 Modelo de Ensino
FATOR
3 Centrado no aluno e curso semipresencial
Tabela 6: variáveis agrupadas no Fator 4 Ambiente de aprendizagem: suporte ao aluno
FATOR
4 Número total de professores e tutor conteudista
Esses fatores foram submetidos a uma regressão não paramétrica através da ferramenta Curve
Estimation. Esta identificou o formato de distribuição da função que relaciona os fatores
apontados na Factor Analysis e o índice de evasão. Dessa maneira, a relação encontrada entre a variável independente (índice de evasão) e as variáveis dependentes (os quais são os fatores extraídos da Factor Analysis identificados anteriormente) caracteriza-se por uma curva cúbica.
Segundo a análise do Beta (β), que é um coeficiente da função e possui uma interpretação prática, o fator que mais influencia no índice de evasão é o Fator 1, o qual é composto pela metodologia de ensino e ambiente de aprendizagem.
Portanto, conforme a análise estatística, entre os quatro fatores analisados, o Fator 1 é o que mais interfere no índice de evasão. Esse fator é composto pelas tecnologias de informação e comunicação utilizadas para transmitir a aula (videoconferência, teleconferência e VT) e o ambiente de aprendizagem (número de alunos por tutor e aulas presenciais).
A interpretação do β1 é a seguinte: para cada unidade de redução das variáveis que compõem o fator 1, o índice de evasão aumenta 2,80. Já o β2 (beta 2) apresentou um valor mais baixo, o que indica que o Fator 2 não influencia o índice de evasão tão significativamente quanto o Fator 1. Os valores de β obtidos para cada um dos demais fatores são os seguintes: β2=1,47; β3=1,33 e β4=-0,41.
Outra análise a ser feita é quanto o valor da estatística F (F-ratio), a qual indica a significância da variável. O maior valor encontrado novamente está no Fator 1. O valor de F do Fator 1 é 6,58 e os demais valores de F são: F2=1,85, F3=0,77 e F4=0,34. Isso indica novamente que as variáveis que compõem o Fator 1 são as mais significantes no modelo, apresentando uma influência maior no índice de evasão.
Portanto, conforme a análise estatística, entre os dois fatores analisados, o Fator 1 é o que mais interfere no índice de evasão.
O outro aspecto do modelo que deve ser considerado é o R-square (r²), uma vez que este indica quanto as variáveis utilizadas explicam o modelo. O r² encontrado foi de 34,3% o que indica que esses fatores explicam 34,3% do índice de evasão. O r² indica que pelas tecnologias de informação e comunicação utilizadas para transmitir a aula (videoconferência, teleconferência e VT) e o ambiente de aprendizagem (número de alunos por tutor e aulas presenciais) explicam 34,3% dos índice de evasão analisados na amostra.
Quadro 1: Resultado obtidos na análise do Fator 1
Dependent variable.. FAC1_47 Method.. CUBIC Listwise Deletion of Missing Data
Multiple R ,58495 R Square ,34217 Adjusted R Square ,29023 Standard Error ,84248
F = 6,58847 Signif F = ,0011
--- Variables in the Equation ---
Variable B SE B Beta T Sig T EVASAO 13,637887 5,106146 2,804843 2,671 ,0111 EVASAO**2 -69,293375 18,877282 -8,324091 -3,671 ,0007 EVASAO**3 80,253036 19,876855 5,494895 4,038 ,0003 (Constant) -,282415 ,289254 -,976 ,3351
Portanto o índice de evasão é influenciado pelas características tecnológicas apresentadas no curso. Entretanto, há uma parcela do índice de evasão que não é explicada pelo modelo e pode ser atribuída a variáveis exógenas, as quais não foram consideradas na pesquisa, como a falta de tempo dos alunos, pressão familiar, entre outras.
6. Resultados
Esta pesquisa teve como objetivo analisar a possível relação entre o índice de evasão e primordialmente a tecnologia utilizada no curso. Assim, a pesquisa procurou buscar as causas do índice de evasão considerando as IES da amostra. Os resultados obtidos mostram que há relação entre o índice de evasão e as tecnologias utilizadas, pois como visto, entre os dados analisados a tecnologia de informação e comunicação utilizada no curso e o modelo de ensino são os fatores que mais influenciam no índice de evasão.
Em relação ao modelo do curso, analisa-se que na amostra, os cursos semipresenciais apresentam média de evasão de 18,8% enquanto os cursos totalmente a distância apresentam média de índice de evasão de 28%.
Considerando que este fator (modelo do curso) influencia no índice de evasão, nota-se que nos cursos totalmente a distância acarretam em interações entre alunos e o professor feitas por meios tecnológicos sem nenhum encontro presencial. Assim, cursos totalmente a distância causam, conseqüentemente, interações totalmente a distância entre aluno e professor e entre os alunos, podendo gerar nos alunos sentimento de isolamento em relação ao grupo e desestimulando os alunos a continuarem no curso.
Assim, uma das possíveis justificativas para que o índice de evasão seja influenciado principalmente pela característica do curso ser dado totalmente a distância é o fato dos alunos se sentirem desestimulados a se manterem no curso porque eles não se consideram integrantes de uma turma, sentem-se isolados e acabam evadindo do curso. Diferentemente, aqueles que participam de encontros presencias sentem-se motivados a aprender, a interagir, pois se sentem incluídos em uma turma.
Diversos artigos sugerem que a estratégia mais adequada para um curso a distância é aquela que oferece uma parte presencial e uma parte a distância. Assim, as pessoas estabelecem relacionamentos pessoais presencialmente e posteriormente passam a se relacionar a distância de forma mais eficiente.
O próprio MEC (2002) afirma que deve-se prever momentos de encontros presenciais nos cursos a distância sempre que necessário, sendo os encontros presenciais no início do
processo muito importantes para que o aluno conheça os professores, técnicos de apoio e colegas facilitando os futuros contatos a distância.
Relacionado ao modelo de curso está a tecnologia de informação e comunicação (e-mail, chat, fórum, videoconferência, teleconferência) utilizada. Os modelos de curso totalmente a distância devem apresentar um uso mais intenso dessas tecnologias, visto que não há oportunidade de encontro entre professor e alunos. Dessa maneira, para os alunos de cursos totalmente a distância a Tecnologia de Informação e Comunicação utilizada é de primordial importância para que ele sinta-se pertencente a um grupo e participante do curso.
Outros fatores analisados pelo modelo e que se destacam por influenciarem o índice de evasão são o ambiente de aprendizagem e a forma de o desenho do curso. O desenho do curso relaciona-se à forma como o curso está estruturado considerando a tecnologia computacional, sendo as principais: videoconferência, teleconferência, internet e CD-ROM.
Assim, nota-se que aspectos dos cursos presenciais influenciam o índice de evasão dos cursos a distância. Observa-se aqui o forte traço cultural de encontrar pessoalmente o professor e ter aula presencial. Quando isso ocorre o aluno sente-se como participante de um grupo e mais disposto a interagir a distância, não abandonando o curso.
Dessa maneira, nota-se que o índice de evasão possui relação com a tecnologia utilizada no curso a distância. Entretanto, vale ressaltar que essas variáveis que estão correlacionadas com o índice de evasão explicam 34,3% do índice de evasão. Assim, deve-se considerar que há variáveis exógenas, não estudadas nesta pesquisa, que influenciam o índice de evasão.
Segundo o Tresman (2002), as questões chave que levam os alunos a desistirem incluem: os cursos específicos que os alunos estão matriculados e a região geográfica que o aluno escolheu para estudar. O texto cita o exemplo de Londres que é um grande centro urbano tende ater uma população transeunte maior, o que acarreta maiores índices de desistência. Segundo o estudo, altas taxas de desistência estão relacionadas a estudantes novatos e estudantes inclusos em características demográficas como educação prévia de qualidade e experiência ética. O texto cita também a qualidade do tutor como um item significante. No ano de 2000, 18% dos estudantes se declararam muito insatisfeitos com a tutoria, sendo que 6% disseram que deixaram o curso devido a isso. A tutoria foi o terceiro motivo mais citado para explicar o descontentamento dos estudantes da Open University. Em primeiro e segundo lugares aparecem respectivamente problemas relacionados com a falta de tempo e com pressões do trabalho.
Ainda sobre a Open University, dados de uma pesquisa de 1998-2000 comprovam que o principal fator que influenciou os estudantes a abandonarem o curso foi a falta de tempo. Fatores domésticos também apareceram como um dos principais motivos. Outros fatores como doença, divórcio, morte também foram citados. Entretanto a Open University reconhece que pode estar contribuindo com a evasão dos alunos devido a fatores endógenos como o prolongamento de alguns cursos mais do que previsto, programas muito densos, os quais foram motivos citados pelos alunos.
Assim, pode-se notar que, além de variáveis endógenas ao curso, como foi analisado neste trabalho, há variáveis exógenas que influenciam na evasão, como pode ser brevemente explanado por este caso da Open University.
A pesquisa realizada observou que a tecnologia utilizada nos cursos à distância está relacionada com aos índice de evasão. Entretanto, essa pesquisa não considerou variáveis exógenas como falta de tempo dos alunos, pressão familiar, entre outras que foram citadas pela pesquisa realizada na Open University. Vale lembrar que a decisão de abandonar um curso parte do aluno, sendo assim, aspectos pessoais devem influenciar nesta decisão.
Para finalizar, cabe destacar a estratégia citada pela Open University para aumentar a retenção dos alunos. Os pontos principais desta estratégia são:
• Fornecer conselheiros e guias qualificados para auxiliar os estudantes a fazerem escolhas bem informados, para saberem o que podem esperar dos curso, sem frustrar suas expectativas;
• Proporcionar informações relevantes e “pré-cursos” para os estudantes quando eles tiverem que escolher entre uma variedade de cursos para que a sua expectativa seja condizente com a realidade;
• Estimular e proporcionar relacionamentos. As instituições devem focar em estabelecer relacionamentos com os novos e com os estudantes regressos;
• Fazer o design de cursos, produzindo cursos de acordo com a necessidade dos estudantes;
• Manter um bom serviço de suporte ao estudante a fim de medir o sucesso de medidas tomadas e ouvir as críticas dos estudantes;
• Desenvolver senso de comunidade que é relevante em um cenário de Educação a Distância;
• Desenvolver programas de “Bônus de Retenção” tendo formas de financiar e incentivar a persistência do estudante.
7. Conclusão
A Educação a Distância está inserida no contexto do desenvolvimento e do maior acesso às tecnologias de informação e comunicação e a necessidade crescente de elevar o nível de escolaridade e aperfeiçoamento e atualização profissional contínuo. Dessa maneira, a educação a distância aparece como uma alternativa para suprir a demanda por educação.
Os cursos a distância não são uma mera transposição dos cursos presenciais. Os cursos a distância envolvem aspectos próprios como o uso da tecnologia de informação e comunicação, a interação entre professores e alunos, que em muitos casos é feita totalmente a distância, o desenvolvimento de material, a tutoria, entre outros.
Esta pesquisa englobou a coleta de informações de 50 IES. As informações coletadas diziam respeito a aspectos endógenos do curso, como os que foram citados anteriormente. O objetivo desta pesquisa foi avaliar o índice de evasão nos cursos a distância dessas IES. Para isso foi realizada uma análise estatística com 42 IES (aquelas que forneceram dados referentes a índice de evasão) e observou-se que o índice de evasão é explicado 34,3% pelas variáveis coletadas na pesquisa, sendo as mais representativas as variáveis: Metodologia de ensino e ambiente de aprendizagem. Em relação ao modelo do curso, observou-se que na amostra, que os cursos semipresenciais apresentam média de evasão de 18% enquanto os cursos totalmente a distância apresentam média de índice de evasão de 28%.
Considerando que o fator modelo do curso influencia no índice de evasão, destaca-se que nos cursos totalmente a distância as interações entre alunos e professores são realizadas através de meios tecnológicos, sem nenhum encontro presencial. Assim, cursos totalmente a distância causam, conseqüentemente, interações totalmente a distância entre aluno e professor e entre os alunos, podendo gerar nos alunos sentimento de isolamento em relação ao grupo, desestimulando os alunos a continuarem no curso. Diferentemente, aqueles que participam de encontros presencias sentem-se motivados a aprender, a interagir, pois se sentem incluídos em uma turma.
Relacionado ao modelo de curso está a tecnologia de informação e comunicação (e-mail, chat, fórum, videoconferência, teleconferência) utilizada. Os modelos de curso totalmente a distância devem apresentar um uso mais intenso dessas tecnologias, visto que não há oportunidade de encontro entre professor e alunos. Dessa maneira, para os alunos de cursos totalmente a distância a Tecnologia de Informação e Comunicação utilizada é de fundamental importância para que ele sinta-se pertencente a um grupo e participante do curso.
Outros fatores analisados pelo modelo e que se destacam por influenciarem o índice de evasão são o desenho do curso e a forma de disponibilizar material. O desenho do curso relaciona-se à forma como o curso está estruturado considerando a tecnologia computacional, sendo as principais: videoconferência, teleconferência, Internet e CD-ROM. Ainda há a cultura de encontrar pessoalmente o professor e ter aula presencial. Quando isso ocorre o aluno sente-se como participante de um grupo e mais disposto a interagir a distância, não abandonando o curso.
Cabe destacar que o índice de evasão pode ser justificado também por variáveis exógenas ao curso a distância, como questões particulares dos alunos. Portanto, essa pesquisa evidenciou que há aspectos endógenos do curso que influenciam a taxa de evasão. Entretanto, ressalta-se que se deve considerar aspectos particulares de cada aluno que também podem influenciar na taxa de evasão.
8. Referências Bibliográficas
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