Neste estudo participaram 766 estudantes de 9 escolas de pré-escolar e 1.º ciclo do ensino básico (primeiros quatro anos do ensino fundamental em Portugal) da Região Autónoma da Madeira (sete públicas e duas do ensino privado), com idades entre os três e os 13 anos (M = 7.21, DP = 1.95; 49.7%, n = 381, do género feminino). A distribuição por anos de escolaridade foi: 27.7% do pré-escolar (n = 212), 15% do 1.º ano (n = 115), 17.6% do 2.º ano (n = 135), 15.1% do 3.º ano (n = 116) e 24.5% do 4.º ano (n = 188).

O nível socioeconómico dos alunos foi determinado a partir de um índice compósito das profissões e habilitações académicas do pai e da mãe, tomando valores entre 1 e 4 (Morais et al., 1993). Considerámos, assim, como estatuto baixo as famílias em que o nível socioeconómico e cultural correspondesse ao intervalo [1;2] como estatuto médio as famílias no intervalo [2;3] e como estatuto alto as famílias no intervalo [3;4]. Para 28.3% (n = 217) dos estudantes não foi possível determinar o estatuto socioeconómico, 35.2% apresentam um estatuto socioeconómico baixo (n = 270), 22.1% um estatuto médio (n = 169), e 14.4% um estatuto socioeconómico alto (n = 110).

Do total de estudantes, foi avaliada a inteligência fluida de 552 alunos (72.1% da amostra total). Estes alunos apresentavam idades entre os 4 e os 13 anos (M = 7.17, DP = 1.82, 50.7%, n = 280, do género feminino). A distribuição por ano escolar foi: 24.8% do pré-escolar (n = 137), 20.8% do 1.º ano (n = 115), 24.5% do 2.º ano (n = 135), 8.2% do 3.º ano (n = 45) e 21.7% do 4.º ano (n = 120).

Para apenas 337 alunos (43.99% da amostra total) com idades entre os 6 e os 13 anos (M = 8.21, DP = 1.42, 47.8%, n = 161, do género feminino) tivemos autorização para recolher informação sobre o rendimento académico especificamente as notas de matemática, português e estudo do meio (área para a qual concorrem conceitos e métodos das disciplinas de história, geografia e ciências da natureza). Especificamente são 20.5% alunos do 1.º ano (n = 69), 31.5% alunos do 2.º ano (n = 106), 12.5% alunos de 3.º ano (n = 42), e 35.6% alunos do 4.º ano de escolaridade (n = 120). Nestes participantes foram identificados 58 alunos (7.5% da amostra total) que foram retidos pelo menos uma vez ao longo do seu percurso escolar (isto é, repetiram um ano escolar). Estes alunos apresentam idades compreendidas entre os 8 e os 13 anos de idade (M = 10, DP = 1.08, 31.0%, n = 18, do género feminino), sendo a maioria alunos com nível socioeconómico baixo (n = 40, 69.0%) ou médio (n = 7, 12.1%), não existindo informação sobre o nível socioeconómico para 19% (n = 11) dos alunos retidos. No momento da recolha de dados, os alunos retidos encontravam-se: 1.7% no 1.º ano (n = 1), 22.4% no 2.º ano (n = 13), 27.6% no 3.º ano (n = 16) e 48.3% no 4.º ano de escolaridade (n = 28).

Foi utilizada versão portuguesa traduzida por Roazzi et al., (2008, 2009) do Test of Emotion Comprehension (TEC), de Pons et al., (2004), que avalia nove componentes da CE. O processo de tradução e adaptação do instrumento seguiu os critérios internacionalmente aceites para adaptação transcultural de medidas, passando-se pela etapa de tradução e retrotradução, análise semântica e a análise dos juízes (Roazzi et al., 2008, 2009). No estudo piloto, participaram 396 crianças do Brasil, cujos resultados foram comparados com as respostas dadas pelas crianças britânicas, italianas e quéchuas. Os resultados revelaram similaridades nas respostas das crianças brasileiras e as demais amostras. A discrepância foi maior no componente IV (crenças). Verificou-se, no entanto, similaridades com os resultados obtidos pela amostra italiana (Albanese & Molina, 2008), sendo apontada a necessidade de recodificar a cotação do componente IV (crenças), sendo aceitas duas respostas (“Feliz” e “Bem”) como corretas (Roazzi et al., 2008, 2009).

Neste estudo, foi utilizada a versão computorizada do instrumento (Minervino, Roazzi, Dias, & Roazzi, 2010). Nessa versão, as histórias são narradas por uma voz feminina enquanto surgem as ilustrações no ecrã, com a criança a responder clicando na resposta que achar correta. A cotação é feita automaticamente pela aplicação, onde um ponto foi atribuído por cada componente respondido corretamente, utilizando o sistema de cotação da versão inglesa (Pons et al., 2004). Apenas no componente IV (crenças) a cotação foi alterada, tal como sugerido por Roazzi et al., (2009), sendo aceitas as respostas “Feliz” e “Bem” como corretas, uma vez que na cultura portuguesa utiliza-se o termo “estar bem” para dizer que se está feliz. Cada criança pode obter entre zero e nove pontos.

Para avaliar a inteligência fluida das crianças foi utilizada a adaptação portuguesa das Coloured Progressive Matrices (CPM, Simões, 2000), amplamente utilizado na população portuguesa, com elevados índices de fiabilidade (α = .80), estabilidade temporal (r = .87) e estrutura fatorial consistente (Simões, 2000).

A colheita dos dados foi realizada na escola frequentada pelas crianças, com a devida autorização e consentimento informado dos pais, da direção da escola e das próprias crianças, seguindo os princípios éticos da investigação científica da Ordem dos Psicólogos Portugueses (Diário de República, 2011). A aplicação das escalas foi realizada individualmente por um psicólogo treinado no uso dos instrumentos utilizados, demorando aproximadamente 30 minutos. As crianças responderam autonomamente a versão computorizada do TEC, com a supervisão do psicólogo.

Para avaliar o rendimento académico foram recolhidas as notas atribuídas pelos professores aos alunos nas disciplinas de português, matemática e estudo do meio (história, geografia e ciências) no fim do semestre no qual foram administrados os instrumentos. Essas notas apresentam a seguinte interpretação qualitativa com a seguinte correspondência em nota brasileira (Diário da República, 2006): 3 - satisfaz (4,5,6, no Brasil), 4 - satisfaz bem (7, 8, 9, no Brasil), 5 - muito bom ou excelente (10, no Brasil).

Após a colheita, os dados foram introduzidos no software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), versão 24.0 para Windows, utilizado nas diferentes análises. Calcularam-se medidas de tendência central e de dispersão. A consistência interna foi avaliada através do coeficiente de Kuder-Richardson (KR-20) e a fiabilidade teste-reteste (9 meses) foi avaliada numa amostra de 76 participantes através do teste de correlação de Pearson (r), para a escala total, e de Cramer (V) para cada um dos componentes.

Para analisar a dificuldade dos componentes da CE medidas pelo TEC foi utilizada a prova de Cochran. Para as interrelações entre os nove componentes do TEC, efetuou-se uma Análise da Estrutura de Similaridade (SSA; Guttman, 1991). A SSA é uma técnica estatística da família de técnicas de escalonamentos multidimensionais não paramétrica (MDS, Multidimensional Scaling; Roazzi, 1995; Roazzi, Souza, & Bilsky, 2015), que possibilita converter distâncias de natureza psicológica em distâncias euclidianas, representadas em um espaço geométrico tendo por base o referencial teórico-metodológico da Teoria das Facetas, em projeções SSA para exame das inter-relações de todas as variáveis do estudo. Sendo os componentes do TEC medidas através de escores dicotómicos, na SSA foi utilizado o coeficiente de Jaccard.

Foram efetuadas análises de regressão múltipla, utilizando o método Enter (fixed-step), para investigar se as variáveis sociodemográficas, a inteligência fluída e a CE eram preditoras do rendimento académico. A fim de determinar a adequação do modelo foram observados os resíduos estandardizados dos diferentes casos (Field, 2011). Para confirmar que não existem casos extremos que pudessem influenciar no modelo, foram observados os valores de Cook´s distance, cujos valores para serem considerados adequados devem ser inferiores a 1, e os valores de influência (Leverage), cujos valores deverão ser inferiores ao limite recomendado por Field (2011) (3(k+1)/n, onde o k é o número de preditores, e n é o tamanho da amostra).

Para determinar se os modelos podem ser generalizados à população madeirense foram observados os pressupostos de multicolinaeridade, homocedasticidade, independência dos erros e normalidade dos erros. O pressuposto da independência dos erros foi analisado através do teste de Durbin-Watson cujo valor deverá estar perto de 2. Finalmente, o pressuposto de normalidade dos erros é confirmado quando os erros apresentam uma distribuição normal (Field, 2011).

Neste estudo, todos os componentes do TEC (cf. Tabela 1.) apresentam valores adequados de assimetria (Sk) e curtose (Ku), sugerindo uma distribuição normal dos dados (Field, 2011). No entanto, os componentes I (reconhecimento) e II (causas externas) apresentam valores inaceitáveis devido às altas taxas de sucesso. Estes resultados eram esperados, uma vez que de acordo com o desenvolvimento da CE estas dois componentes emergem nos primeiros três anos de vida da criança (Franco & Santos, 2015), pelo que existe uma elevada taxa de sucesso nesta amostra composta por crianças mais velhas. Por outro lado, Rocha, Roazzi et al., (2015) defendem que, apesar de os valores destes dois componentes serem inaceitáveis do ponto de vista psicométrico, a sua utilização em crianças mais velhas permite-lhes familiarizar-se com os objetivos do teste e o seu conteúdo. As correlações totais entre os itens são relativamente baixas (cf. Tabela 1), especialmente nos componentes IV (crenças) e IX (moralidade), no entanto, a maioria encontra-se no intervalo .15 a .20, considerado adequado em medidas que avaliam características amplas, como a CE (Antony & Barlow, 2011).

Tabela 1
Análise Descritiva dos Componentes da Compreensão Emocional

Os resultados do nosso estudo também indicam que o instrumento TEC apresenta uma consistência interna adequada (KR-20 = .72), segundo Cohen (1988). Esse valor de consistência interna é semelhante aos de Albanese e Molina (2008), Farina e Belacchi (2014) e Karstad, Kvello, Wichstrom e Berg-Nielsen (2014), apresentados na introdução. No nosso estudo, a fiabilidade teste-reteste (9 meses) foi de r(74) = .58 (p < .001), análogos aos resultados encontrados pelos autores com 13 meses de intervalo (Pons & Harris, 2005), mas mais baixas às encontradas por Rocha, Roazzi et al., (2015) com 3 meses de intervalo, corroborando a estabilidade temporal do instrumento.

Os nossos resultados da comparação da proporção de acertos entre os nove componentes indicam que o grau de dificuldade é diferente entre elas (Q(8) = 1,332.09, p < .001). Os resultados das análises de contraste (comparando o número de acertos em cada par de componentes), apresentados na Tabela 2, revelam os diferentes níveis de dificuldade dos componentes. Os componentes II e I (causas externas e reconhecimento, ambos componentes da fase externa descrita por Pons et al., 2004) apresentam o maior número de acertos e os menores níveis de dificuldade. O componente V (lembrança, também da fase externa) é significativamente mais difícil que o componente I (reconhecimento) e, significativamente, mais fácil que o componente IV (crenças, da fase mental descrita por Pons et al., 2004). Com um nível semelhante de dificuldade estão os componentes IV (crenças), VI e VIII (regulação e misto, ambos da fase reflexiva descrita por Pons et al., (2004), indo ao encontro do estudo de Dâmaso (2011). O componente III (desejo, da fase mental) apresenta uma dificuldade semelhante aos componentes VI (regulação) e VIII (misto), mas é significativamente mais difícil que o componente IV (crenças). O componente VII (ocultar, da fase mental) é semelhante em dificuldade aos componentes III (desejo) e VIII (misto), mas apresenta maior dificuldade que o componente VI (regulação). Finalmente, o componente IX (moralidade, da fase reflexiva) apresenta uma maior dificuldade que qualquer outro componente (cf. Tabela 2).

Tabela 2
Teste de Cochran cada Par de Componentes da Compreensão Emocional

Dâmaso (2011) encontra uma organização semelhante, agrupando em dois grupos os componentes segundo os sucessos, um primeiro grupo composto (apresentados por ordem dificuldade) pelos componentes I (reconhecimento), II (causas externas), V (lembrança) e III (desejo) e um segundo grupo composto pelos componentes IV (crenças), VIII (misto), VII (ocultar), IX (moralidade) e VI (regulação). A grande diferença entre os nossos resultados e os de Dâmaso centra-se na dificuldade do componente IV (crenças) em relação ao componente III (desejo). No nosso estudo, o componente III apresenta um maior nível de dificuldade que o componente IV (crenças). No entanto, ressalte-se ainda que o estudo de Dâmaso (2011) só abarca crianças com idades compreendidas entre os sete e os dez anos, enquanto o nosso estudo inclui crianças muito mais jovens.

Assim, a organização dos componentes do TEC na nossa amostra apresenta uma estrutura hierárquica coerente com os estudos noutras amostras. A semelhança dos estudos originais na amostra inglesa (Pons et al., 2004) e os estudos em amostras italianas (Albanese & Molina, 2008), os três componentes da fase externa (I - reconhecimento; II - causas externas e V - lembrança) presentam uma maior percentagem de sucesso (cf. Tabela 1). As capacidades de reconhecer das emoções, de identificar os fatores externos que causam as emoções e de perceber que a lembrança de uma situação passada pode causar uma reação emocional, apresentam um desenvolvimento substancial entre os 4 e os 6 anos (Franco & Santos, 2015), pelo que no início da escolaridade, a maioria dos alunos já consegue responder corretamente a estes componentes. Porém, quando comparados os nossos resultados com os de outras amostras (e.g., Roazzi et al., 2009), observamos que existe uma maior variabilidade na ordenação hierárquica dos componentes das fases mentais e reflexivas. Estes resultados indicam que nas diversas culturas ocorre alguma variação na dificuldade dos componentes, provavelmente devido as diferenças educacionais e culturais (Belachi & Faria, 2010; Tenenbaum et al., 2004) e individuais na CE que já são observáveis desde muito cedo (Pons & Harris, 2005).

O coeficiente de alienação encontrado na análise da estrutura de similaridade no nosso estudo apresentou um valor de 0.04 que indica um excelente ajuste dos dados no espaço multidimensional da projeção, com uma partição de tipo polar (angular) dos dados, isto é, seus elementos constituem regiões cuneiformes, de forma circumplex, com limites partindo de uma origem comum.

A análise SSA está apresentada na Figura 1, observando-se a partição do campo dimensional euclidiano da projeção em uma estrutura polar que aponta para as fases da CE de Pons et al., (2004). Em sentido horário, da direita para a esquerda, a estrutura polar apresenta uma primeira região de contiguidade conformada pelos elementos relacionados aos aspectos da fase externa das emoções, isto é, os três componentes II (causas externas), I (reconhecimento) e V (lembrança), nesta ordem. Em seguida, na parte inferior da projeção, há dois componentes da fase mental das emoções: VII (ocultar) e III (desejo); do lado esquerdo da projeção, encontram-se localizados os três componentes da fase reflexiva, isto é, VIII (misto), VI (regulação) e IX (moralidade).

Figura 1
Análise SSA (coeficiente de Jaccard) da inter-relação entre os nove componentes do TEC (3d, 1x2, Coeficiente de Alienação 0.045).

Na parte superior da projeção encontra-se ainda o item da subescala Mental IV (crenças), um tanto deslocado com os outros dois itens mentais VII (ocultar) e III (desejo). Esse deslocamento ocorreu considerando os dados obtidos por Pons et al., (2004) em uma amostra de crianças inglesas. Pequenas diferenças na estrutura relacional entre os vários componentes têm sido observadas também em outros países, provavelmente, decorrentes de diferenças culturais entre as amostras investigadas e as faixas etárias consideradas. Por exemplo, Albanese et al., (2006) observaram também uma estrutura diferente entre os nove componentes a partir da validação preliminar do TEC em língua italiana, mais especificamente, na subescala da fase externa das emoções em que foram considerados os componentes I (reconhecimento), II (causas externas), e III (desejo), na subescala da fase mental foram agrupados os componentes IV (crenças), V (lembrança) e VII (ocultar, ou distinção emoção aparente/experimentada), enfim, na subescala da fase reflexiva foram incluídos os componentes IX (moralidade), VI (regulação) e VIII (misto). Ulteriores analises com um maior número de participantes poderão delinear mais precisamente a estrutura relacional entre os nove componentes na amostra portuguesa.

Para investigar a relação estatística entre o rendimento académico e a CE foi realizado um teste de correlação entre as notas e o valor da escala total do TEC, controlando a variável idade. As correlações entre a CE e o rendimento académico são significativas tanto para o português (r(389) = .24, p < .001); como para a matemática: (r(389) = .25, p < .001) e o estudo do meio (r(389) = .17, p = .001).

Foi utilizado o coeficiente de correlação ponto-bisserial para observar a associação entre as notas e as fases da CE (cf. tabela 3). Quando controlada a idade, foram encontradas relações pequenas, mas significativas, entre as notas de português, matemática e o estudo do meio e as fases mental e reflexiva.

Tabela 3
Correlações Parciais de Ponto-Bisserial e de Cramer entre Compreensão Emocional, Rendimento Académico e Retenção Escolar

Quando controlada a idade, foram encontradas relações pequenas, mas significativas entre as notas de português, matemática e estudo do meio nos componentes VI (regulação), VII (ocultar) e VIII (misto). O componente IV (crenças) também está relacionado com a matemática e o estudo do meio, quando considerados como corretas duas respostas. Pode inferir-se que, quanto maior a compreensão da regulação das emoções, das emoções ambivalentes e da possibilidade de esconder uma emoção melhor é o rendimento dos alunos nas disciplinas de português, matemática e estudo do meio.

No que se refere à retenção escolar, observamos que quando controlada a idade, existe uma correlação negativa (r(763) = .08, p = .034). Assim, uma melhor CE está associada aos alunos que não repetiram nenhum ano escolar. Existem, também, associações significativas negativas para a fase reflexiva (cf. Tabela 3). Pode inferir-se que a pertença à fase reflexiva está associada a uma menor retenção. Igualmente encontramos associações negativas entre os componentes III (desejo) e VIII (misto) e a retenção escolar, indicando que uma melhor compreensão da influência do desejo nas emoções e das emoções mistas pode estar associada a uma menor retenção.

Com base nos resultados das correlações, foi efetuada uma análise de regressão múltipla (método Enter) para investigar se os componentes VI (regulação), VII (ocultar) e VIII (misto) eram preditores do rendimento académico em Português, e se os componentes IV (crenças), VI (regulação), VII (ocultar) e VIII (misto) eram preditores do rendimento académico em Matemática e em Estudo do Meio.

Os resultados indicam que os melhores preditores do rendimento académico em Português são o nível socioeconómico (b = 0.344, t = 4.62, p < .001) e a inteligência fluida (b = 0.025, t = 4.03, p < .001), seguidos pela idade (b = -0.10, t = -2.21, p = .028), a compreensão do componente VI (regulação; b = 0.275, t = 2.31, p = .022), e a compreensão do componente VIII (misto; b = 0.273, t = 2.33, p = .021). Os resultados apresentados na tabela 4 indicam que quanto maior o nível socioeconómico, a inteligência fluida e a compreensão dos componentes VI (regulação) e VIII (misto), melhor o rendimento dos alunos em português. Os resultados também indicam que quanto maior a idade, pior é o rendimento dos alunos. A combinação das variáveis explica 22.1% da variância, sendo que os componentes da CE explicam 3.8% da variância no rendimento académico em português (cf. Tabela 5). Assim, parte da variabilidade dos resultados académicos dos alunos em português é explicada pelas suas capacidades de CE, da sua inteligência fluída e a sua idade.

Tabela 4
Coeficientes Estandardizados dos Modelos de Regressão Múltipla para os Preditores do Rendimento Académico

Tabela 5
Modelos de Regressão Múltipla dos Preditores do Rendimento Académico

Na matemática, os melhores preditores do rendimento académico em matemática são a inteligência fluida (b = 0.034, t = 5.06, p < .001) e a idade (b = -0.206, t = -4.37, p < .001), seguidos pelo nível socioeconómico (b = 0.342, t = 4.28, p < .001), e a compreensão do componente VIII (misto; b = 0.365, t = 2.90, p = .004). Os componentes IV (crenças), VI (regulação) e VII (ocultar) não parecem contribuir significativamente. Assim, e como apresentado na tabela 4, quanto maior a inteligência fluida, o nível socioeconómico e a compreensão das emoções mistas, melhor o rendimento dos alunos em matemática; e quanto maior a idade, pior é o rendimento dos alunos. A combinação destas variáveis explica 27.2% da variância, sendo que os componentes da CE explicam 3.2% da variância no rendimento académico em matemática (cf. Tabela 5).

Finalmente, os resultados indicam que os melhores preditores do rendimento académico em estudo do meio são a idade (b = -0.245, t = -6.14, p < .001) e o nível socioeconómico (b= 0.321, t = 4.74, p < .001), seguidos pela compreensão do componente VIII (misto; b = 0.245, t = 2.30, p = .022) e pela inteligência fluida (b= 0.012, t = 2.16, p = .032). O componente VII (ocultar) apresenta uma contribuição marginalmente significativa (b = 0.208, t = 1.92, p = .056). Dito de outra forma, quanto maior o nível socioeconómico, a compreensão do componente VIII (misto) e a inteligência fluida, melhor o rendimento dos alunos na disciplina de estudo do meio; e quanto maior a idade, pior é o rendimento dos alunos (cf. Tabela 4). As variáveis explicam 25.1% da variância, sendo que os componentes da CE explicam 3% da variância no rendimento académico em estudo do meio (cf. Tabela 5).

Todos os modelos apresentam-se como adequados e generalizáveis à população madeirense, uma vez que a amostra em estudo não apresenta casos extremos que possam influenciar o modelo e os pressupostos de multicolinearidade, independência dos erros, de homocedasticidade e de normalidade dos erros foram cumpridos.

Como vários estudos têm vindo a mostrar (Downey, Lomas, Billings, Hansen, & Stough, 2014; Izard et al., 2001; Rhoades, Warren, Domitrovich, & Greenberg, 2011; Torres, Domitrovich, & Bierman, 2015), a CE é um preditor pobre do rendimento académico. No entanto, numa meta-análise feita por Voltmer e von Salisch (2017), fica claro que esta relação pode ter efeitos moderados (r = .32,) e que a força da correlação depende de vários fatores, especialmente do estatuto socioeconómico do aluno, o que vai ao encontro dos nossos resultados. Outra variável que é um importante mediador entre a CE e o rendimento académico são as competências sociais (Caprara, Barbaranellu, Pastorelli, Bandura, & Zimbardo, 2000; Denham et al., 2012; Franco et al., 2017; Izard et al., 2001; Oberle, Schonert-Reichl, Hertzman, & Zumbo, 2014). Na medida em que a CE permite uma melhor leitura emocional das situações (nomeadamente das relações professor-aluno) facilita o relacionamento, as atitudes e os comportamentos em sala de aula, dirigindo melhor a atenção do aluno para as tarefas e os desempenhos esperados.

Contato com os autores: Maria da Glória Franco Campus Universitário da Penteada Funchal, Portugal 9020-105