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Introdução

Especificamente na área de negócios os acadêmicos e as Instituições de Ensino Superior (IES) são desafiados a encontrar estratégias que atendam às exigências do mercado de trabalho ampliando as oportunidades de colocação e de crescimento profissional dos estudantes (TAN; LASWAD, 2018). As IES ocupam papel fundamental para que esse objetivo seja atingido, pois cabe a estas a promoção e o acompanhamento do desenvolvimento dos conhecimentos formais essenciais ao desenvolvimento de competências profissionais (CAMERAN; CAMPA, 2016). O desempenho acadêmico ocupa papel central nesse processo, pois é uma das principais formas de avaliar a aprendizagem do estudante, sendo parte do desafio das instituições de ensino a representação numérica do quanto do conhecimento explorado foi absorvido pelo acadêmico, o que se expressa na literatura de um modo geral e prático por meio das notas obtidas no decorrer do processo avaliativo (MEURER et al., 2018).

O desempenho acadêmico deriva da pluralidade de interações que permeiam a vida do estudante, como o relacionamento com a instituição de ensino, o nível de integração social no ambiente universitário, a qualidade do corpo docente e a forma como as características socioeconômicas em conjunto condicionam o desempenho (RODRIGUES et al., 2017. Nesse contexto, Santos (2012, p. 193) destaca que “o desempenho acadêmico […] é afetado pela interação entre características próprias dos discentes, como aspetos pessoais, socioeconômicos e os insumos da instituição de ensino”. Da mesma forma, para Miranda et al. (2015) o desempenho acadêmico está associado com inúmeras variáveis, como a função cumulativa entre o passado e o presente do discente, a capacidade de ensinar do corpo docente e com a infraestrutura e a organização da instituição de ensino.

A identificação dos determinantes inerentes ao sucesso e ao insucesso acadêmico é importante, visto que há um crescente aumento da participação no Ensino Superior de acadêmicos com diferentes idades, nacionalidades e realidades sociais, e em contrapartida vê-se um aumento das iniciativas políticas no sentido de encorajar os acadêmicos a completarem seus estudos no Ensino Superior. Deste modo, quanto mais conhecimento os educadores e as IES obtiverem sobre os fatores que diferenciam o bom do mau desempenho acadêmico, maior apoio poderão oferecer aos acadêmicos incentivando a conclusão dessa trajetória de forma plena e satisfatória e com o menor índice possível de evasão universitária.

Assim, essa investigação está pautada no seguinte problema de pesquisa: Quais fatores socioeconômicos, demográficos, comportamentais e psicológicos que diferenciam o desempenho acadêmico de estudantes portugueses da área de negócios? O objetivo geral consiste em analisar os fatores socioeconômicos, demográficos, comportamentais e psicológicos que diferenciam o desempenho acadêmico de estudantes portugueses da área de negócios. A população de análise do estudo paira nos acadêmicos do Instituto Politécnico do Cávado e do Ave (IPCA) de Portugal, especificamente da Escola de Gestão que agrega os cursos da área de negócios como Contabilidade, Fiscalidade e Finanças.

A importância da pesquisa está pautada em suas possíveis contribuições práticas, teóricas e sociais. Em termos práticos acredita-se que após a identificação dos fatores atrelados ao sucesso acadêmico, as instituições de ensino possam criar políticas efetivas que contribuam para minimizar as causas do baixo desempenho acadêmico e possam aprimorar as experiências vivenciadas pelos discentes no ensino superior. Como contribuição teórica tem-se a utilização simultânea das variáveis socioeconômicas, comportamentais, psicológicas e relacionadas à Instituição de Ensino Superior na identificação dos determinantes do desempenho acadêmico, caracterizando-se em um fator de ineditismo à área e ao suporte para pesquisas futuras.

A contribuição social vai ao encontro do referido por Araújo et al. (2013), ao pontuarem que o conhecimento dos determinantes que afetam o processo do desempenho acadêmico assume um papel pertinente à medida que se procura assegurar maior qualidade na oferta do ensino, sendo fundamental a adoção de políticas educacionais e governamentais no intuito de garantir um ciclo confiável e eficaz desse processo. Acredita-se que as evidências discutidas possam contribuir com IES de outras regiões de Portugal e de outros países a fim de minimizar problemas relacionados ao processo de ensino-aprendizagem, como o baixo desempenho, a evasão e o desengajamento acadêmico.

A próxima seção deste estudo apresenta o referencial que suporta a pesquisa. Em seguida, são descritos os procedimentos metodológicos, os resultados e as observações finais juntamente com as principais implicações da pesquisa.

Referencial Teórico

Nas IES, especificamente no Ensino Superior da Europa, o desempenho acadêmico é assimilado como o grau de conhecimento e do progresso de habilidades de um estudante em um determinado nível educacional, sendo que normalmente atribui-se uma escala de 0 a 20 pontos. Gouveia et al. (2010) afirmam que compreender o desempenho escolar e as estratégias de aprendizagem adotadas pelos estudantes é fundamental no contexto das IES, para que políticas educacionais sejam delineadas a fim de maximizar a eficiência do processo educacional.

Conforme Vieira (2009, p. 4), o desempenho acadêmico deve ser utilizado como uma ferramenta de gestão às IES, a fim de auxiliar nos processos avaliativos do curso, como também “a nível dos critérios definidos em termos de financiamento público, nomeadamente a inclusão de indicadores de eficiência pedagógica e de diferenciação por desempenho”. O autor complementa ainda afirmando que o mau desempenho ou insucesso escolar se manifesta de formas diversas, mas que é expresso normalmente por meio de indicadores de aprovação/reprovação, de desistência ou de abandono.

Os possíveis fatores determinantes do desempenho acadêmico são diversos e podem ser relacionados a aspectos socioeconômicos, comportamentais, cognitivos e relacionados com as próprias instituições de ensino, os quais são discutidos nas seções a seguir.

Determinantes Socioeconômicas

Rodrigues et al. (2017) se referem as características socioeconômicas como aquelas próprias ao background do indivíduo, como por exemplo, renda, dedicação aos estudos, tipo de instituição na qual cursou o ensino médio, escolaridade dos pais, entre outras. Na literatura há uma corrente de evidências empíricas que sinalizam a existência de relação entre essas características e o desempenho acadêmico.

Entre os argumentos que sustentam essa relação é destacado que o desempenho acadêmico dos estudantes pode estar relacionado com a situação socioeconômica familiar, visto que a situação financeira doméstica condiciona à capacidade de lidar com o custo e o preço da educação, implicando na ausência de estrutura adequada para a promoção do estudo (ADESINA; OKEWOLE, 2014). Nesse sentido, Sirin (2005) reviu a literatura de artigos de revistas publicados entre 1990 e 2000 relativos ao status socioeconômico e ao desempenho acadêmico, abrangendo um universo de aproximadamente 100.000 acadêmicos, concluindo que de todos os fatores analisados na literatura meta-analítica, a situação econômica familiar do acadêmico é um dos fatores mais fortemente correlacionados com o seu desempenho no Ensino Superior.

Diante do exposto, buscou-se estudos precedentes que relacionaram o desempenho acadêmico com seus possíveis determinantes socioeconômicos. Na literatura, foram encontrados 14 fatores determinantes do desempenho acadêmico, os quais são relacionados no Quadro 1.

Determinantes Comportamentais

Os possíveis determinantes apresentados nesta seção remetem aos hábitos dos acadêmicos. Considerando a revisão bibliográfica realizada, detectou-se as seguintes variáveis: hábito de leitura, frequência às aulas, horas que se dedica ao estudo fora da Instituição de ensino, horas de sono e o hábito de fumar. Estas variáveis foram estudadas pelos autores relacionados no Quadro 2, os quais verificaram a sua relevância perante o desempenho acadêmico.

Dentre os estudos citados no Quadro 2, Oliveira e Santos (2005) realizaram sua pesquisa com estudantes da área de gestão, direito e psicologia identificando evidências de que existe correlação positiva estatisticamente significativa entre o hábito de leitura com o desempenho acadêmico. Ainda, o hábito de estudo além dos horários de aula são defendidos por Ferreira (2015), o qual afirma que os acadêmicos que se dedicam pelo menos a uma hora de estudo fora da sala de aula, tendem a ter desempenho superior aos que não possuem o hábito de estudar fora do horário de aula. Em concordância, Rodrigues et al. (2016) evidenciam que estudantes que se dedicam a estudar pelo menos uma hora a mais por semana fora da sala de aula tendem a ter melhor desempenho acadêmico.

Adicionalmente, tem-se estudado como sendo uma variável explicativa do bom desempenho acadêmico, a frequência às aulas, que em alguns países é obrigatória, sendo exigido um mínimo de frequência escolar às aulas do Ensino Superior. Em Portugal por exemplo, não existe a exigência de frequência mínima obrigatória, muito embora alguns professores utilizem a frequência nas aulas como parâmetro de avaliação discente. Já no Brasil, em geral, é exigida para a aprovação a frequência mínima de 75% da frequência total às aulas, além de outras atividades escolares, como indicado pelo Ministério da Educação (2018). Alguns autores como Souto-Maior et al. (2011) afirmam que estudantes com menor frequência nas aulas possuem um desempenho acadêmico inferior perante aos outros.

Já os hábitos relativos às horas de sono do estudante também aparecem como sendo um fator determinante do bom desempenho acadêmico o que foi investigado por Araújo e Almondes (2012). Os autores não encontraram relação entre a qualidade do sono, a sonolência excessiva e o rendimento acadêmico em ambos os turnos, sejam acadêmicos que frequentavam o turno diurno/integral ou noturno.

Determinantes Cognitivos

Alguns autores têm pesquisado sobre variáveis psicológicas (cognitivas) e a sua influência no desempenho de acadêmicos do Ensino Superior na área de gestão, nomeadamente variáveis de Autoeficácia, Otimismo, Autoestima e Locus de Controle foram investigadas por Nogueira et al. (2013) e Mamede et al. (2015) no contexto brasileiro, os quais serviram de base para que estas variáveis fossem consideradas nesta pesquisa.

Segundo Coimbra (2010, p. 64-65) a Autoeficácia está associada à percepção que o indivíduo tem acerca da sua competência, “as crenças de autoeficácia são as expectativas que cada pessoa tem de possuir as capacidades necessárias para fazer tudo o que seja preciso para alcançar um determinado resultado”. A Autoeficácia define-se pela crença sobre a influência positiva da resposta da pessoa na produção de consequências a eventos desafiadores (BANDURA, 1977).

Com relação ao Otimismo, as pessoas diferem-se amplamente na forma como se relacionam e veem o mundo; algumas tendem a ser positivas nas suas perspectivas sendo denominadas de otimistas, esperando que as coisas boas aconteçam no seu caminho ao invés de coisas ruins e demonstram comportamentos mais felizes. As pessimistas, no entanto, possuem um conjunto de crenças contrárias, esperando que as coisas não aconteçam à sua maneira, e tendem a antecipar os resultados ruins (SCHEIER; CARVER, 1985).

A Autoestima caracteriza-se em “crenças que as pessoas têm acerca das suas qualidades pessoais, em particular no que diz respeito ao seu valor” (COIMBRA, 2010, p. 64). Entende-se por Autoestima a apreciação que o indivíduo faz de si próprio, resultando em uma expressão de aprovação ou reprovação de si mesmo. Esse juízo pessoal é considerado uma experiência subjetiva, observada por comportamentos e descrições verbais (COOPERSMITH, 1967, citado em AVANCI et al., 2007).

O construto Locus de Controle é um dos mais estudados nos últimos anos em diversos campos da psicologia e as suas implicações pedagógicas centram-se principalmente na análise do Locus de Controle (LC) dos estudantes e da sua relação com o sucesso escolar. O primeiro autor a teorizar sobre o conceito LC e a criar a primeira escala de medida da “Internalidade” e “Externalidade” foi Rotter (1966). O construto está relacionado com a percepção, crença ou expectativa que o sujeito tem de controlar ou não os acontecimentos. Se a pessoa está convencida de que domina a situação e atribui a si as consequências pelos resultados positivos e negativos que acontecem por consequência do seu esforço, então diz-se que este indivíduo tem um “Locus de Controle Interno”. Já os indivíduos que acreditam não haver ou haver pouca relação entre o seu comportamento e os acontecimentos, são atribuídos a estes “Locus de Controle Externo” (BARROS; BARROS, 1989).

Diante dos determinantes psicológicos relacionados consubstanciou-se um código de fator (F20), dividido em subfatores (F20a - Autoeficácia, F20b - Otimismo, F20c – Autoestima e o F20d - Locus de Controle) que permitiram a análise e a identificação de possíveis diferenças significativas no desempenho acadêmico conforme os níveis de intensidade dos subfatores psicológicos, de acordo com os autores Byrne e Flood (2008), Nogueira et al. (2013), Miranda et al. (2013), Ramos et al. (2015) e Mamede et al. (2015).

Com a determinação dos fatores cognitivos, a seguir é discutido o último grupo dos determinantes do desempenho acadêmico relacionados às Instituições de Ensino.

Determinantes relacionados com as Instituições de Ensino

Com relação as IES, na pesquisa de Miranda, Casa Nova e Cornacchione (2013) constatou-se que o nível de formação acadêmica dos professores pode provocar modificações relevantes no desempenho acadêmico dos discentes. Os autores identificaram em seu estudo que o tipo de titulação do docente (mestre, doutor, especialista), assim como o tipo de regime de trabalho do professor (dedicação exclusiva), publicações relevantes, e as estratégias ou métodos de ensino utilizados são significativos na explicação do desempenho do acadêmico, como sendo determinantes explicativos do bom desempenho dos estudantes, inferindo que quanto maior o nível de qualificação do docente, maior o desempenho dos acadêmicos.

Para Mapuranga, Musingafi e Zebron (2015) há fatores mais relevantes relacionados com o desempenho acadêmico dos estudantes do que com os seus resultados no Ensino Médio ou desempenho passado, sendo que o ambiente da Instituição de Ensino e a motivação têm maior impacto no desempenho acadêmico. Assim, as competências do corpo docente podem mostrar-se significantes perante o desempenho acadêmico. Logo, delineou-se o fator relacionado a instituição de ensino Formação dos Professores (F21), com base em Moriconi e Nascimento (2014), Miranda, Casa Nova e Cornacchione (2013), Lemos e Miranda (2015), Ferreira (2015). É importante destacar que a escolha de apenas uma variável relacionada com a Instituição de Ensino deve-se primeiramente ao fato da presente pesquisa estar focada nos discentes de apenas uma IES, o que impossibilita a comparação entre instituições com variáveis relacionadas a estas, como por exemplo, pública e privada, ranking no sistema de ensino, aulas em língua estrangeira, entre outras variáveis.

Procedimentos metodológicos

A amostra é constituída pelos acadêmicos dos cursos de Contabilidade, Fiscalidade e Finanças do IPCA de Portugal. Após a coleta dos dados e a obtenção das informações dos acadêmicos fornecidos pelos Serviços Acadêmicos do IPCA foi constituído dois grupos amostrais com vistas a enriquecer as análises dos dados. O primeiro grupo é formado pela proporção de acadêmicos que estavam presentes em sala quando realizada a coleta dos dados (n = 188) denominado de “Grupo A - Dados Primários”. Neste grupo foi possível associar todos os dados fornecidos pelo preenchimento da pesquisa, como informações socioeconômicas, comportamentais, psicológicas e elementos associados à Instituição de Ensino.

O segundo grupo é formado pelo total de acadêmicos regularmente matriculados na Escola Superior de Gestão e representa a população total (N = 435), ou seja, esse grupo representa tanto os acadêmicos que responderam, como os que não responderam o questionário da pesquisa, assim esse grupo é denominado de “Grupo B- Dados Secundários”. A criação do Grupo B foi considerada após a obtenção dos dados existentes no banco de dados do IPCA, os quais contemplavam grande parte das informações socioeconômicas utilizadas na pesquisa. Contudo, no Grupo B não foram analisadas as informações restantes recolhidas via questionário. A divisão da análise em dois grupos, A e B, também possibilitou verificar se existiam diferenças estatisticamente significativas nos resultados obtidos referentes as variáveis socioeconômicas, entre a população total (N) e a amostra dos respondentes (n).

Em seguida foi realizada a formulação das seguintes hipóteses de pesquisa:

H1: A nota média de final de ano varia em função das variáveis socioeconômicas;

H2: A nota média de final de ano varia em função das variáveis comportamentais;

H3: A nota média de final de ano varia em função das variáveis psicológicas;

H4: A nota média de final de ano varia em função da variável relacionada com a Instituição de Ensino.

As informações referentes aos “Determinantes relacionados à Instituição de Ensino” foram requeridas aos serviços acadêmicos do IPCA. As informações necessárias para dar resposta às hipóteses desta pesquisa foram obtidas a partir da aplicação de um questionário dividido em três blocos. No primeiro bloco “Determinantes Socioeconômicos” procurou obter-se informações relacionadas com a caracterização dos inquiridos, assim como da sua situação socioeconômica familiar e relativamente ao seu processo de formação, sendo que essas informações também estavam disponíveis no banco de dados fornecido pela IES.

Já o segundo bloco dos “Determinantes Comportamentais” permitiu obter informações relativas aos hábitos dos estudantes, tais como: tempo de estudo, hábito de leitura, tempo de sono nas noites que antecedem os testes, assim como o hábito de fumar. O terceiro e último bloco, referente aos “Determinantes Psicológicos”, teve como objetivo obter informações no âmbito psicológico e está associado ao fator F20. Para mensurar o F20, subdividiu-se o constructo em quatro grupos a fim de mensurar a Autoeficácia (F20a), o Otimismo (F20b), a Autoestima (F20c) e o Locus de Controle (F20d) dos estudantes. Para tanto, utilizou-se de escalas já validadas e adaptadas por outros autores.

Escala de Autoeficácia: utilizou-se a Escala de Avaliação da Autoeficácia Geral, que foi adaptada e validada à população portuguesa por Ribeiro (s.d.) com escala numérica de 7 pontos. Foi utilizado o score global como medida de autoeficácia. A versão Portuguesa apresenta um α de Cronbach de 0,84.

Escala de Otimismo: utilizou-se o Teste de Orientação da Vida (Life Orientation Test – LOT). O LOT foi adaptado e validado à população portuguesa por Laranjeiras (2008). A versão Portuguesa utilizada apresenta um α de Cronbach de 0,71.

Escala da Autoestima: utilizou-se a Escala de Autoestima de Rosenberg elaborada por Rosenberg (1979) e melhorada posteriormente pelo mesmo autor Rosenberg (1989), caracterizando-se como a mais difundida de todas as medidas de autoestima a nível internacional sendo validada à população Portuguesa em 2011 por Pechorro et al. (2011). A versão portuguesa apresenta um α de Cronbach de 0,79.

Locus de Controle: o questionário utilizado para verificar o Locus de Controle (LC) foi a Escala de Rotter originalmente elaborada por Rotter (1966), traduzida e validada à população portuguesa por Barros (1986). A escala possui 6 itens “distratores” (itens 1, 8, 14, 19, 24 e 27). A pontuação varia entre 0 e 23 pontos no sentido da externalidade (quanto mais elevada a pontuação, maior a externalidade) e é cotada da seguinte forma à soma dos pontos: atribuído o valor de A=1 e B=0 nos itens 2, 6, 7, 9, 16, 17, 18, 20, 21, 23, 25 e 29, e o valor de A=0 e B=1 nos itens 3, 4, 5, 10, 11, 12, 13, 15, 22, 26 e 28. A versão Portuguesa utilizada da escala de LC apresenta um α de Cronbach de 0,70.

Referente a coleta de dados, foi aplicado o questionário presencialmente em sala de aula em maio de 2017. Nessa fase, foram obtidas 188 participações válidas para serem analisadas. Além dos dados recolhidos via pesquisa, foram requeridos aos Serviços Acadêmicos do IPCA informações referentes ao número do registro acadêmico, a nota de ingresso na instituição, a nota média das disciplinas concluídas e o número de frequências/ausências às aulas. Para a mensuração do desempenho acadêmico foi considerado o índice de Nota Média de Final de Ano do IPCA referente as notas das disciplinas já concluídas pelos estudantes.

A fim de responder as hipóteses de pesquisa foram aplicadas metodologias de testes de hipóteses. Para analisar as diferenças estatisticamente significativas entre dois grupos foi utilizado o teste paramétrico t-Student ou o teste não paramétrico de Mann-Whitney, após a validação do pressuposto de normalidade que foi avaliado aplicando-se o teste Kolmogorov-Smirnov (n ≥ 50). Para o caso de mais de dois grupos foi aplicada a ANOVA ou o teste não paramétrico de Kruskal-Wallis. Ainda, a correlação entre variáveis psicológicas foi analisada, também considerando o pressuposto de normalidade já indicado. A análise dos dados foi realizada com um nível de significância de 0,05.

Apresentação e análise dos resultados

Desempenho acadêmico e variáveis socioeconômicas

Inicialmente, testou-se individualmente cada um dos fatores socioeconômicos verificando se havia variação no CRA dos discentes do Grupo A e Grupo B. Na Tabela 1 observa-se: o fator testado, o número de acadêmicos de cada um dos subgrupos, as notas médias, o desvio padrão e os resultados dos diferentes testes estatísticos aplicados de acordo com o fator em causa.

Conforme Tabela 1, dos fatores indicados, detectou-se diferenças estatisticamente significativas apenas nos fatores Idade (F2) e Nota de Ingresso (F7). No que diz respeito aos grupos A e B concomitantemente, às notas médias entre os cursos de Contabilidade, Fiscalidade e Finanças (C), Gênero (F1), Regime de Frequência (F5), Ensino Médio (F8), Formação Pai e Mãe (F13), não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas entre os agrupamentos dos fatores citados com o desempenho acadêmico.

Com relação a idade do acadêmico (F2), os resultados para o Grupo A (p=0,18) mostrou não haver diferenças estatisticamente significativas nas notas médias entre os acadêmicos que possuem idade menor de 23 anos daqueles com idade igual ou superior que 23 anos. No entanto, a mesma análise para o total de acadêmicos inscritos (n=435), mostrou a existência de diferenças estatisticamente significativas (p<0,001) entre as notas médias dos diferentes grupos de idade. Desta forma pode afirmar-se que a nota média de final de ano é diferente em função da idade, sendo que os acadêmicos com idade <23 anos possuem nota média superior (NMFA=12,55) à nota média dos acadêmicos com idade ≥ 23 anos (NMFA=12,07).

Para a análise da Nota de Ingresso no Ensino Superior (F7), os dados foram divididos em função do quartil, conforme apresentado na Tabela 1, sendo o total de dados válidos para este fator de 187. Observou-se que as maiores médias auferidas pertenciam aos acadêmicos que ingressaram no Ensino Superior com notas de ingresso entre 144,0 e 183,0. Com o objetivo de verificar se estas diferenças eram estatisticamente significativas, aplicaram-se as metodologias estatísticas e verificou-se que existiam diferenças entre os diferentes grupos para os acadêmicos pesquisados (p<0,001). As diferenças para a nota média de final de ano entre os grupos podem ser observadas na Tabela 2.

No Grupo A verificou-se que acadêmicos do grupo 4 (que ingressaram no Ensino Superior com notas entre 144,0 e 183,0) possuem notas médias de final de ano (NMFA=13,62), significativamente maiores que os acadêmicos do grupo 1 (NMFA=12,29) e do grupo 2 (NMFA=12,45). No Grupo B, os acadêmicos do grupo 4 (que ingressaram no Ensino Superior com notas entre 141,0 e 183,0) possuem notas médias de final de ano (NMFA=13,01), significativamente maiores que os acadêmicos dos grupos 1 (NMFA=11,91), 2 (NMFA=11,93) e 3 (NMFA=12,39). O grupo 3 também possui maior nota média de final (NMFA=12,39) e se diferencia do grupo 1 (NMFA=11,91).

Na sequência da análise, pode-se observar os resultados encontrados relativos às informações socioeconômicas, obtidas por meio da pesquisa e, portanto, referentes apenas aos pesquisados (Grupo A), conforme demonstrado na Tabela 3.

O fato do número de acadêmicos já graduados ser de apenas de três estudantes, restringiu a dimensão amostral e impossibilitou a aplicação das análises estatísticas neste agrupamento. Ademais, observa-se na Tabela 3 que dos fatores indicados, apenas se detectou diferenças estatisticamente significativas nos fatores F10 e F14.

Para análise do tempo de experiência na área em que estuda (F10) foram divididos os dados com base na mediana e apenas 19 respostas válidas foram obtidas, pelo fato de alguns acadêmicos que exercem alguma atividade remunerada não indicarem qual o seu tempo de experiência profissional. No grupo 1 (n= 9) contabilizaram-se os acadêmicos que possuíam experiência profissional <10 anos, e no grupo 2 (n=10) os acadêmicos que possuíam experiência profissional ≥ 10 anos. Pode verificar-se que a melhor nota média de final de ano pertence aos acadêmicos que possuem menor tempo de experiência de trabalho, e apesar da amostra ser reduzida, após análise estatística verificou-se de fato haver diferenças estatisticamente significativas (p=0,02), apontando que acadêmicos com tempo de experiência entre 1 a 10 anos, possuem notas médias superiores. Ou seja, a nota média de final de ano (para a amostra de n=19) diferencia-se em função do tempo de experiência de trabalho.

Para avaliação do fator 14, facilidade em cálculos matemáticos, interpretação de texto e raciocínio lógico (F14) foi feita uma subdivisão de grupos com base na mediana. Verificou-se que para as 3 questões a mediana ficou no valor de 7, sendo assim no primeiro grupo foram contabilizados os acadêmicos que responderam o valor <7 e no segundo grupo os que responderam um valor ≥7. Desta forma pretendeu-se verificar se existiam diferenças no desempenho dos acadêmicos entre os dois grupos.

Verificou-se haverem diferenças estatisticamente significativas entre as notas médias de final de ano dos acadêmicos que afirmaram possuir maior facilidade matemática (NMFA=13,23; p=0,001), assim como existem diferenças entre as notas médias dos alunos que atribuíram a si maior grau de facilidade em interpretação de texto (NMFA=13,11; p=0,004) e maior facilidade em raciocínio lógico (NMFA=13,09; p=0,001). Assim, com um nível de confiança de 95%, pode afirmar-se que os acadêmicos que possuem maior facilidades nestas áreas possuem melhor desempenho acadêmico.

A análise do desempenho acadêmico em função dos Determinantes socioeconômicos (H1) permitiu não rejeitar a primeira hipótese proposta “H1: A nota média de final de ano varia em função das variáveis socioeconômicas”. Os resultados encontrados alinham-se com outros estudos nos quais o desempenho acadêmico dos estudantes não é afetado pelo gênero do estudante (CAIADO; MADEIRA, 2002; BYRNE; FLOOD, 2008), pelo seu estado civil (ALVES; FARIAS; FARIAS, 2015; CAVICHIOLI; SANTOS; SILVA et al., 2016), ou mesmo pelo tipo de escola em que cursou o Ensino Médio (ALVES; FARIAS; FARIAS, 2015).

Também não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas entre o desempenho dos acadêmicos em função do regime de frequência (diurno/integral ou noturno), sendo que na literatura os resultados se divergem, havendo estudos que refletem melhor desempenho para acadêmicos em regime laboral (SOUTO-MAIOR et al., 2011; ALVES; FARIAS; FARIAS, 2015), enquanto outros para acadêmicos em período noturno (MOURA et al., 2015). O fato de o acadêmico possuir ou não possuir filho (s) não interfere no desempenho dos alunos do IPCA, sendo que o resultado diverge dos resultados encontrados por Ramos et al. (2015), que atribuiu o melhor desempenho aos acadêmicos que possuíam filhos.

O fato do estudante trabalhar não interfere no seu desempenho acadêmico (CAIADO; MADEIRA, 2002; SOUZA, 2008). Entretanto esperava-se um resultado diferente, pois, supostamente, o acadêmico não trabalhador dispõe de maior tempo para dedicar-se aos estudos. Não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas no desempenho acadêmico entre os estudantes que recebem auxílios financeiros e/ou bolsa de estudo. Este resultado difere do encontrado por Ferreira (2015) e por Rodrigues et al. (2016). Mesmo havendo o condicionamento de disciplinas mínimas de aprovação para que o acadêmico continue a receber o benefício financeiro, este fato não se refletiu em melhores notas médias.

A situação econômico-financeira dos estudantes refletida pelo rendimento familiar não interfere no desempenho acadêmico, estando o resultado em consonância com o estudo de Westrick et al. (2015). Os resultados divergem da maioria dos estudos encontrados na literatura científica que afirmavam que estudantes que estão inseridos em situações socioeconômicas mais elevadas possuem melhor desempenho acadêmico (SOUZA, 2008; RAMOS et al., 2015; RODRIGUES et al., 2016). Considine e Zapala (2002) asseguram o status socioeconômico, refletido pelo nível de educação dos pais, é um preditor-chave do desempenho acadêmico do estudante. Entretanto, não foi o que se verificou com os estudantes do IPCA, visto o desempenho acadêmico dos filhos não ter sido influenciado significativamente pelo nível de formação quer do pai, quer da mãe.

O desempenho acadêmico não varia em função do tipo de escola que o estudante frequentou durante o Ensino Médio. Apesar de alguns autores encontrarem melhores resultados para os estudantes provenientes de escola pública (PEDROSA; TESSLER, 2004; FREITAS, 2004; RODRIGUES et al., 2016) este fato não se comprova nesta investigação. Ademais, verificou-se que a nota de ingresso no Ensino Superior está fortemente relacionada com o desempenho acadêmico, sendo que, o estudante que ingressa com melhores notas, possui maior nível de conhecimento, logo, maior facilidade para assimilar os conteúdos que lhe são expostos, estando em vantagem em relação aos seus colegas que chegam com menor nível de conhecimento acadêmico. Os resultados alinham-se com os encontrados por Miranda et al. (2013), Alves, Farias e Farias (2015) e Miranda et al. (2015).

A idade do estudante está relacionada com seu desempenho acadêmico, sendo que os estudantes mais jovens têm um melhor desempenho acadêmico. Este resultado foi encontrado por Caiado e Madeira (2002) e Moriconi e Nascimento (2014). O melhor desempenho acadêmico acentua-se de forma significativa em estudantes que possuem maior grau de facilidade em interpretação de texto, e isto possivelmente, pode ser explicado pelo fato de estes compreenderem corretamente os materiais didáticos que lhe são disponibilizados, além de possuírem uma maior compreensão dos enunciados dos testes, o que segundo Pavanello et al. (2011) é necessário para que se chegue a respostas corretas. O nível de facilidade em cálculos matemáticos e em raciocínio lógico também se mostrou significativo para explicar o desempenho acadêmico, sendo que, quanto maior o grau de intensidade nestas áreas, melhores são as notas médias dos acadêmicos. Para cursos na área de negócios, em que muitas das disciplinas exigem tais habilidades, possuir facilidade nestas áreas é favorável à obtenção de melhores resultados.

Os resultados encontrados a partir dos Determinantes socioeconômicos (H1) possibilitam estabelecer um paralelo com as evidências discutidas em pesquisas desenvolvidas no contexto brasileiro, as quais ocupam elevada proporção dentre os trabalhos que embasam este estudo. À exemplo, o fato do desempenho acadêmico não divergir entre alunos de diferentes grupos de situação econômico-financeira e tipo de escola na qual cursou o ensino médio pode ser atribuído às características divergentes entre Brasil e Portugal. O alto Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) do distrito de Braga, no qual está localizado o IPCA, indica a qualidade do ensino público ofertado na região e o satisfatório PIB per capita da população que se reflete em seu poder aquisitivo.

Desempenho acadêmico com variáveis Comportamentais

Referente a frequência às aulas (F15), os dados disponibilizados estavam organizados de modo agrupado, com a percentagem de frequência por turma o que impossibilitou atribuição individual ao nível de frequência para cada acadêmico. Entretanto, após se verificar que a frequência geral dos cursos analisados é de apenas 50,2%, sendo que o número de estudantes assíduos é de 220 acadêmicos, supõe-se que o Grupo A possa representar 86,1% dos acadêmicos que costumam frequentar as aulas, visto que se assumiu que os acadêmicos não respondentes à pesquisa seriam a grande maioria dos estudantes que costumam faltar as aulas. Partindo destes pressupostos, no Grupo B foram criados dois subgrupos, em que, no subgrupo 1, foram contabilizados os pesquisados (frequentadores) e no subgrupo 2 os pesquisados (não frequentadores). Os resultados obtidos permitem concluir que existem diferenças estatisticamente significativas (p<0,001) entre os dois subgrupos, sendo que a nota média de final de ano dos frequentadores (NMFA=12,84; DP=1,55) é significativamente maior que a nota média dos “não frequentadores” (NMFA=11,91; DP=1,06).

Os resultados restantes obtidos nas análises para as variáveis comportamentais são apresentados na Tabela 4.

No que diz respeito à análise das Horas de Estudo (F16), procurou-se verificar se os acadêmicos que dedicavam um número maior de horas de estudo por semana, para além das horas de aula, possuíam melhor desempenho quando comparados com os que se dedicavam menos. Os resultados indicaram que a nota média de final de ano não varia em função das horas adicionais de estudo, diferentemente do que a literatura apregoa.

Na análise do Hábito de Leitura (F17), pretendeu-se analisar se os acadêmicos que leram um número maior de livros, além da bibliografia indicada no curso durante o último ano letivo, possuíam melhor desempenho acadêmico. Optou-se por dividir os dados em dois subgrupos, em que no subgrupo 1 foram considerados os acadêmicos que não leram nenhum livro e no subgrupo 2 os acadêmicos que leram pelo menos um livro. Os resultados mostram que não existem diferenças estatisticamente significativas (p=0,34) entre os acadêmicos que possuem maior hábito de leitura quando comparados aos acadêmicos que não leem.

Relativamente à análise das Horas de Sono (F18), procurou-se verificar se existiam diferenças entre o desempenho acadêmico dos estudantes que têm por hábito dormirem mais ou menos horas nas noites que antecedem aos testes. Observou-se que o menor número de horas respondido foi de 2 horas e o maior número foi de 10 horas. Assim, foram criados dois subgrupos com base na mediana, sendo identificadas diferenças estatisticamente significativas (p=0,01) entre as notas médias de final de ano dos acadêmicos que possuem diferentes hábitos de sono, sendo que o maior desempenho pertence aos acadêmicos que dormem um número maior de horas nas noites anteriores aos testes (NMFA=12,98).

Quanto ao fator 19, Hábito de Fumar (F19), pretendeu-se analisar se o desempenho dos acadêmicos se diferencia em função do estudante ser fumante ou não. As notas médias de final de ano dos acadêmicos que não possuem o hábito de fumar são significativamente maiores (NMFA=12,91) que as notas médias dos acadêmicos fumantes (NMFA=12,30; p=0,04).

A análise do desempenho acadêmico com os Determinantes Comportamentais (H2) permitiu a não rejeição da segunda hipótese da pesquisa a qual propõe que “H2: A nota média de final de ano varia em função das variáveis comportamentais”. Os estudantes que estão mais presentes nas aulas possuem melhores notas médias de final de ano (ARAÚJO et al., 2013; NOGUEIRA et al., 2013; MIRANDA et al., 2013; RAMOS et al., 2015; MIRANDA et al., 2015). O resultado mostra que a interação entre professor e estudante durante as aulas é essencial para obtenção de melhores resultados e, consequentemente, para sucesso na sua vida acadêmica.

Outra evidência do estudo indica que estudantes que dormem poucas horas nas noites anteriores aos testes tendem a obter menor desempenho acadêmico, fator prejudicial ao seu desenvolvimento acadêmico. Os resultados estão de acordo com os estudos de Gomes (2005), Henriques (2008) e Miranda et al. (2013), que também afirmam que quanto mais horas de sono o discente dispor, melhores serão as notas obtidas, o que indica que estar bem descansado contribui à absorção e à fixação dos conhecimentos explorados em sala de aula.

O hábito de fumar mostrou-se como interveniente negativo ao desempenho acadêmico. Observou-se que estudantes que fumam, possuem notas médias de final de ano inferiores relativamente aos estudantes não fumantes. Resultados semelhantes foram encontrados pelos investigadores Henriques (2008) e Mamede et al. (2015).

As horas de estudo para além das aulas não foram significativas para o desempenho acadêmico, visto que os estudantes que responderam estudar um número maior de horas extras em sala de aula não possuem notas superiores aos que estudam menos horas. Os resultados divergem dos resultados encontrados por Carvalho (2012), Ferreira (2015) e Rodrigues et al. (2016) que afirmam que os estudantes que se dedicam pelo menos uma hora de estudos por semana possuem melhores desempenhos. Assim, estudantes que otimizam o tempo em sala de aula e participam proativamente nas aulas, precisam de menos horas de estudo extraclasse para obterem os mesmos resultados.

O hábito da leitura, para além dos livros indicados na bibliografia indicada no curso não diferenciou a nota média do acadêmico. Os resultados obtidos nesta pesquisa são contrários aos de Oliveira e Santos (2005) e Ferreira (2015) que verificaram que estudantes que leem pelo menos um livro além da bibliografia indicada de seu curso, possuem melhor desempenho acadêmico do que os restantes.

Relação de desempenho acadêmico com variáveis Psicológicas

Para análise do fator (F20) referente as variáveis psicológicas, foram utilizados os dados obtidos nos questionários de Escala de Autoeficácia (F20a), Escala de Otimismo (F20b), Escala de Autoestima (F20c) e Escala de Locus de Controle (F20d), a fim de responder a terceira hipótese de pesquisa. Para isso, os dados foram transformados em scores e analisados por meio de correlação linear entre as variáveis independentes psicológicas e a dependente consubstanciada na nota média de final de ano.

O pressuposto de normalidade foi violado para todas as variáveis psicológicas, e portanto, foi usado o coeficiente de correlação de Spearman. Os resultados encontrados apontaram que não existe nenhuma correlação estatisticamente significativa entre a nota média de final de ano e a Autoeficácia (p=0,934), o Otimismo (p=0,902), a Autoestima (0,328) e o Locus de Controle (p=0,865), todos para um nível de significância de 5%.

Os Determinantes Psicológicos (H3) não apresentaram significância estatística nos agrupamentos para verificação do desempenho acadêmico, isto é, o desempenho acadêmico não varia conforme os níveis Autoeficácia, o Otimismo, a Autoestima e o Locus de Controle. Dessa forma, rejeita-se a terceira hipótese da pesquisa que afirma que “H3: A nota média de final de ano varia em função das variáveis psicológicas”.

Relação de desempenho acadêmico com variáveis relacionadas a IES

Ainda pretendeu-se analisar se a nota média de final de ano do acadêmico variava em função do nível de graduação dos professores. Assim, foram relacionados todos os professores que eram responsáveis pelas disciplinas de cada um dos cursos no ano letivo de 2015/2016 e posteriormente, atribuída uma pontuação para o seu de nível de formação académica: (1) licenciado; (2) mestre; (3) especialista e (4) doutor. Foram calculadas as médias separadas por curso, por ano, e por regime (diurno/ integral e noturno) e então relacionadas aos acadêmicos de acordo com estes critérios (curso; ano; regime).

Em seguida, a variável foi subdivida a partir da mediana, sendo criados dois subgrupos: no primeiro subgrupo foram contabilizados o número de docentes licenciados e/ou mestres, e um segundo subgrupo foi tido em consideração professores com o título de especialista e/ou doutor.

Em uma primeira fase, foi usado o teste de Mann-Whitney, para verificar se a nota média de final de ano variava entre estes dois subgrupos. Os resultados mostraram que a nota média de final de ano dos alunos que tiveram docentes com grau de licenciado e/ou mestre (NMFA= 13,18; DP=1,50) é significativamente superior à nota média final dos alunos que tiveram docentes com grau de especialista e/ou doutor (NMFA=12,69; DP=1,55).

A análise do desempenho acadêmico com o nível de formação dos professores em função do turno (diurno/ integral n =130 e noturno n=58) permitiu concluir que apenas no turno laboral o desempenho acadêmico é melhor para aqueles que têm docentes com grau de licenciado e/ou mestre (p=0,024).

Relativamente ao Determinante relacionado com a Instituição de Ensino (H4), constatou-se que o nível de formação dos professores diferencia de forma negativa o desempenho acadêmico, não sendo rejeitada a “H4: A nota média de final de ano varia em função da variável relacionada com a Instituição de Ensino”. Os resultados encontrados indicaram que estudantes que são lecionados maioritariamente por professores especialistas e/ou doutores possuem menor desempenho acadêmico. Estes vão contra os que eram expectáveis, uma vez que se pressupõe que professores com formações mais elevadas possam influenciar positivamente o desempenho acadêmico. Conforme afirmado por Lemos e Miranda (2015) e por Ferreira (2015), quanto maior o número de professores mais qualificados, melhor é o desempenho acadêmico. Dada a realidade atual da carreira docente do Ensino Superior, não foram analisadas quaisquer outras variáveis relacionadas com os docentes que poderão estar na explicação destes resultados, como por exemplo, as estudadas por Miranda, Casa Nova e Cornacchione (2013), tais como cargos adicionais de gestão e de coordenação, investigação, carga letiva, entre outras.

Considerações finais

O objetivo da presente pesquisa consistiu em analisar os fatores socioeconômicos, demográficos, comportamentais e psicológicos que diferenciam o desempenho acadêmico de estudantes portugueses da área de negócios. Os resultados indicam que o desempenho acadêmico dos estudantes é significativamente diferente quando agrupado com a nota de ingresso, a frequência às aulas, as horas de estudo, as horas de sono, a facilidade que possuem em cálculos matemáticos, interpretação de texto e raciocínio lógico, a idade e a qualificação dos professores. A partir dos resultados encontrados tem-se algumas implicações práticas e teóricas.

Implicações Práticas

Estes achados apontam a importância de fomentar ações que promovam o acompanhamento do processo de ensino-aprendizagem de modo contínuo. Ao ingressar no Ensino Superior podem ser realizados cursos de extensão e nivelamento para que discentes que tiveram menor nota de ingresso possam superar possíveis dificuldades ou habilidades não desenvolvidas nos outros níveis de ensino. Ademais, promover cursos de extensão voltados à aprendizagem da matemática, interpretação de texto e raciocínio lógico desde o início do Ensino Superior pode auxiliar a maximizar o desempenho durante a formação do acadêmico.

Os resultados ressaltam a importância do discente em organizar rotinas de estudo extraclasse e ter hábitos regulares e adequados quanto a rotina de sono. Assim, a instituição, os professores e os próprios acadêmicos podem buscar a formação de grupos de estudos extraclasse e promover palestras sobre organização e otimização do tempo, para que haja uma rotina diária que vise ao desenvolvimento da aprendizagem e como consequência melhor desempenho acadêmico.

Referente a formação docente, o fato dos alunos que tiveram maior carga horária de aula com professores licenciados e mestres possuírem maior desempenho acadêmico alerta à importância da observação de alguns aspectos. Primeiro, a didática e a linguagem adotada por professores com maior nível de formação podem estar interferindo no processo de ensino-aprendizagem. Segundo, professores com níveis de titulação mais elevado tendem a possuir mais experiência e ocuparem cargos administrativos nas instituições de ensino, tal sobrecarga de trabalho pode estar interferindo nas aulas e no desempenho acadêmico. Assim, tais introspeções demandam de aprofundamento empírico e podem indicar oportunidades para pesquisas futuras.

Em termos práticos, a ESG/IPCA e demais instituições de ensino podem utilizar as evidências expostas na pesquisa para identificar grupos de estudantes que precisam de atenção pedagógica com vistas ao maior desempenho acadêmico. Tal constatação pode ser realizada no ingresso do discente, no qual por meio de entrevista ou levantamento, seriam identificadas as características e hábitos dos discentes a fim de diferenciá-los para a participação de ações pedagógicas que suprimissem suas dificuldades.

Implicações Teóricas

Sob a perspectiva teórica, a investigação enriquece os achados existentes na literatura e lança luz a novos elementos que podem estar vinculados ao desempenho acadêmico, tais como o nível de formação dos docentes e a aptidão e facilidade dos discentes em cálculos matemáticos, interpretação de texto e raciocínio lógico, elementos pouco explorados na literatura.

Nesse contexto, pesquisas apontam que o desempenho acadêmico depende da conjuntura pessoal, social e profissional dos estudantes, sendo que para alguns autores a influência é maior em uma determinada área relativamente à outra. Percebe-se que há diversos elementos que podem ser aprofundados a fim de identificar fatores que diferenciam o desempenho acadêmico.

O estudo contribui com o campo de pesquisa ao abordar elementos psicológicos na análise conjunta perante o desempenho acadêmico. Apesar de não ser encontrada nenhuma relação significante a inclusão dessas variáveis pode incentivar que pesquisas futuras direcionam olhares para elementos subjetivos e que possuem capacidade de afetar o desempenho do indivíduo nos diferentes âmbitos de sua vida.

Limitações e Sugestões de Pesquisas Futuras

As limitações da pesquisa consistem na escolha não probabilística da amostra que impossibilita a generalização dos resultados para além dos respondentes. Sugere-se que pesquisas futuras reapliquem os instrumentos e análises deste estudo noutros institutos politécnicos ou ainda a ampliação para o âmbito das universidades e/ou instituições privadas, permitindo maior compreensão dos determinantes associados ao desempenho acadêmico e possíveis comparações. Poderão ainda ser exploradas de forma mais aprofundada as metodologias de análise estatística aplicadas, analisando outro tipo de relação entre as variáveis (variáveis mediadoras e moderadoras) com o objetivo de obter uma melhor explicação do desempenho acadêmico.

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