universidade estadual de campinas instituto de … · e novembro de 2016, foi realizada uma...

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS

INSTITUTO DE QUÍMICA

SARAH LANE MENEZES CARDOSO

ESTATÍSTICA EM QUÍMICA ANALÍTICA:

CONCEPÇÕES DE ESTUDANTES DE GRADUAÇÃO

CAMPINAS

2017

SARAH LANE MENEZES CARDOSO

ESTATÍSTICA EM QUÍMICA ANALÍTICA:

CONCEPÇÕES DE ESTUDANTES DE GRADUAÇÃO

Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de

Química da Universidade Estadual de Campinas como parte

dos requisitos exigidos para a obtenção do título de Mestra

em Química na área de Química Analítica.

Orientadora: Profa. Dra. Adriana Vitorino Rossi

ESTE EXEMPLAR CORRESPONDE À VERSÃO FINAL DA DISSERTAÇÃO DEFENDIDA

PELA ALUNA SARAH LANE MENEZES CARDOSO, E ORIENTADA PELA PROFA. DRA.

ADRIANA VITORINO ROSSI.

CAMPINAS

2017

DEDICATÓRIA

Dedico este trabalho aos meus maiores apoiadores e

incentivadores na minha vida profissional, pessoal e

acadêmica: meus pais, Fábio e Patricia, e meu marido,

Bruno. Este trabalho é, sem dúvida, fruto da presença de

vocês na minha vida.

AGRADECIMENTOS

Começo agradecendo à Profa. Adriana Vitorino Rossi, por ter me

orientado e guiado com clareza, percepção e sabedoria, sempre me levando a

pensar sobre um mesmo assunto sob diferentes pontos de vista. Agradeço pela

receptividade constante que sentia sempre que entrava em sua sala, fosse para

conversar sobre o projeto, sobre temas relacionados ao ensino no Brasil, ou sobre

acontecimentos pessoais. Agradeço pelas muitas conversas construtivas que me

ajudaram a me tornar uma pesquisadora mais reflexiva e uma cidadã mais

consciente.

Agradeço a cada membro do GPQUAE por ter me recepcionado tão bem

dentro deste ambiente de trabalho. Vocês estavam sempre dispostos a ouvir e

compartilhar suas experiências, e foram um apoio imensurável durante os tempos de

dificuldade. Neste sentido, gostaria de agradecer em especial à Acácia e à Daniela

pelos conselhos e ouvidos cedidos. Além delas, não posso deixar de agradecer a

amizade de todos do laboratório, especialmente do Willian, Priscilla, Juliana e

Arnaldo. Obrigada por trazerem alegria durante os dias mais nublados!

Agradeço especialmente a todos os professores que se prontificaram a

participar deste projeto de pesquisa: Profa Adriana Rossi, Profa. Anne-Hélène

Fostier, Profa. Ana Valéria Simionato, Prof. Dosil de Jesus, Profa. Isabel Jardim, Prof.

Ivo Raimundo, Profa. Márcia Breitkreitz, Prof. Matthieu Tubino, Prof. Jarbas

Rohwedder. Obrigada por acreditar neste projeto a ponto de ceder tempo em sala de

aula para aplicação dos questionários.

Agradeço também a todos os voluntários que se prontificaram a contribuir

parte do seu tempo para este projeto.

Agradeço à CPG-IQ/UNICAMP e ao FAEPEX/UNICAMP pelo auxílio

financeiro para a participação da 39a Reunião Anual da Sociedade Brasileira de

Química, realizada entre 30 de maio a 02 de junho de 2016 em Goiânia – GO com

apresentação oral de um trabalho intitulado “Estatística em Química Analítica:

concepções de estudantes de graduação”.

Agradeço ao CNPq pela bolsa concedida.

Agradeço à minha família e amigos pelo apoio e amor incondicionais.

Agradeço ao meu marido, Bruno, por sempre me incentivar na minha vida

acadêmica, profissional e pessoal. Aos meus pais, agradeço por me ensinarem que

o mais importante na vida são as pessoas. Agradeço às minhas amigas Ester, Luiza,

Lilian e Melina por saber que posso contar com vocês em todos os momentos.

Agradeço à comunidade da IPJG, por ser um lugar de refrigério e alegria.

Agradeço, enfim, a Deus, o principal responsável por eu chegar até aqui.

Ele é a minha força e o meu refúgio, em quem minha alma descansa.

Com muito carinho,

Sarah L. M. Cardoso

EPÍGRAFE

Ele te declarou, ó homem, o que é bom e o que o Senhor pede de ti: que pratiques a

justiça, ames a misericórdia e andes humildemente com o teu Deus.

Miquéias 6:8

RESUMO

O Ensino Superior ainda pode ser considerado uma temática de pesquisa

pouco recorrente em estudos brasileiros, a despeito da relevância de questões que

merecem ser investigadas, como certos aspectos de áreas específicas. Esta

dissertação insere-se na área de Química Analítica, tendo como principal objetivo

pesquisar impressões e conhecimentos de estudantes de graduação e pós-

graduação sobre Estatística para levantar informações que permitam mapear

algumas relações de ensino e aprendizagem dessa temática. Entre agosto de 2015

e novembro de 2016, foi realizada uma pesquisa qualitativa com a participação de

289 estudantes de 5 cursos, distribuídos em 9 turmas de 6 disciplinas de Química

Analítica, oferecidas pelo Instituto de Química da UNICAMP, que abordam

conteúdos de Estatística. Foram investigados aspectos cognitivos, relacionados ao

conhecimento do estudante sobre conteúdos específicos, tais como média e desvio

padrão; e aspectos atitudinais, relacionados à atitude desses estudantes em relação

à Estatística. Os dados obtidos a partir da análise estatística das respostas de 2

questionários (um cognitivo e outro atitudinal) permitiram detectar problemas de

domínio de conteúdos básicos, além de relações importantes entre componentes

atitudinais, tais como interesse, esforço, competência cognitiva e valor, que

merecem atenção. Os resultados podem ser úteis para subsidiar a organização de

propostas de ensino e projetos político-pedagógicos de cursos: as fragilidades

cognitivas podem nortear novas organizações curriculares, enquanto que a

correlação entre as componentes atitudinais pode orientar ações de gestão dos

cursos, inspirar a revisão de estratégias pedagógicas e estimular reflexões sobre

objetivos e expectativas de estudantes.

ABSTRACT

Despite the importance of researching the Undergraduate Education, there is a

lack of published research regarding the Brazilian Higher Education. Considering

the need to deepen our understanding of this level of study and that this research is

inserted in the area of Analytical Chemistry, the main focus of this dissertation is to

survey impressions and conceptions that graduate and undergraduate students

have regarding Statistics, in order to map and correlate different aspects of teaching

and learning this subject. Between August 2015 and November 2016, a qualitative

research was conducted and 289 student volunteers participated; these students

pertained to 5 different courses (undergraduate and graduate Chemistry, Chemical

Engineering, Food Engineering and Pharmacy), and attended 6 Analytical

Chemistry subjects which contained Statistics concepts, offered by the Institute of

Chemistry of the University of Campinas. Both the cognitive aspects of learning

Statistics – related to the student's knowledge regarding specific concepts, such as

mean and standard deviation – and their attitudes towards Statistics were studied

and the data was collected using two different surveys (a conceptual and an

attitudinal). Regarding the cognitive aspects, the results indicated problems

concerning student’s comprehension of basic Statistic concepts. Regarding the

student’s attitudes, significant correlations were traced between different attitudinal

components, such as student’s interest, effort, cognitive competence, and value.

These results may contribute to the elaboration of proposals regarding the teaching

of Statistics: the cognitive gaps may serve as a guide to elaborate new curricular

proposals, while the correlations between attitudinal components may direct the

course administration’s future actions, inspire teachers to re-think their pedagogical

strategies and stimulate students to reflect upon their expectations and objectives.

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1. Porcentagem de publicações envolvendo o ensino de Estatística.

Levantamento realizado utilizando dados fornecidos pela SBEM e ABE. ......... 19

Figura 2. Interpretação da atitude (positiva, negativa ou neutra) de acordo com

o escore para o SATS-36. ....................................................................................... 22

Figura 3. Esquema ilustrativo da localização das emoções, atitudes e crenças

nos eixos de intensidade das componentes (emocional e racional) e o seu

tempo de duração. .................................................................................................. 24

Figura 4. Porcentagem de acerto por questão do questionário de avaliação

cognitiva................................................................................................................... 40

Figura 5. Respostas de todos os grupos participantes à questão 01 do

questionário de caráter cognitivo. A alternativa correta está circulada. ........... 41









Figura 10. Distribuição das respostas para a componente afeto. ...................... 47

Figura 11. Distribuição das respostas para a componente competência

cognitiva................................................................................................................... 48

Figura 12. Distribuição das respostas para a componente valor. ...................... 48

Figura 13. Distribuição das respostas para a componente dificuldade. ............ 49

Figura 14. Distribuição das respostas para a componente interesse. ............... 49

Figura 15. Distribuição das respostas para a componente esforço. .................. 50

Figura 16. Distribuição de respostas para as questões complementares 37 e 38

das versões Pós e Pré, respectivamente. ............................................................. 55





Figura 19. Distribuição de respostas para a questão complementar 40 da

versão Pós. .............................................................................................................. 57




versão Pós. .............................................................................................................. 59


versão Pós. .............................................................................................................. 60

LISTA DE TABELAS

Tabela 1. Disciplinas cujos estudantes participaram da pesquisa e o

ano/semestre em que foi aplicado em cada grupo de alunos. ............................ 32

Tabela 2. Componentes atitudinais do SATS-36 e suas respectivas questões. 34

Tabela 3. Turmas e quantidade de estudantes que participaram da pesquisa. . 38

Tabela 4. Valores de Alfa de Cronbach para cada componente atitudinal. ........ 45

Tabela 5. Escores médios para cada componente (valores podem variar de 1 a

7). .............................................................................................................................. 46

Tabela 6. Representação da estimativa de variação de atitude para a

componente afeto no início e ao término das disciplinas de Química Analítica

de estudantes do grupo da Química. .................................................................... 51

Tabela 7. Média e desvio padrão da variação atitudinal de cada grupo. ............ 52

Tabela 8. Correlação de Pearson entre as componentes atitudinais. ................ 52

Tabela 9. Número de questionários que continham todas as respostas às

questões complementares. .................................................................................... 54

Tabela 10. Coeficientes de correlação de Pearson entre as questões

complementares e as componentes atitudinais. .................................................. 61

Tabela 11. Disciplinas obrigatórias dos cursos de Química, Farmácia,

Engenharia Química e Engenharia de Alimentos com conteúdos de Estatística.

.................................................................................................................................. 63

Tabela 12. Identificação das disciplinas da Tabela 12 com as respectivas

ementas. O conteúdo de Estatística está destacado. .......................................... 64

SUMÁRIO

Capítulo 1: INTRODUÇÃO ....................................................................................... 16

1.1 Contexto ...................................................................................................................................... 17

1.2 Dados categóricos ....................................................................................................................... 21

1.3 Questionário de Atitudes Frente à Estatística............................................................................. 21

1.4 Parâmetros estatísticos ............................................................................................................... 25

Capítulo 2: OBJETIVOS .......................................................................................... 27

2.1 Objetivo geral .............................................................................................................................. 28

2.2 Objetivos específicos ................................................................................................................... 28

Capítulo 3: METODOLOGIA .................................................................................... 29

3.1 Aspectos éticos ............................................................................................................................ 30

3.2 Consentimento do corpo docente .............................................................................................. 30

3.3 Aplicação dos questionários ........................................................................................................ 31

3.4 Avaliação cognitiva ...................................................................................................................... 33

3.5 Avaliação atitudinal ..................................................................................................................... 33

Capítulo 4: RESULTADOS E DISCUSSÃO............................................................. 37

4.1. Trabalhando com indicadores .................................................................................................... 38

4.2 Voluntários da pesquisa .............................................................................................................. 38

4.3 Avaliação cognitiva ...................................................................................................................... 39

4.4 Avaliação atitudinal ..................................................................................................................... 45

4.4.1 Alfa de Cronbach .................................................................................................................. 45

4.4.2 Escores de cada componente atitudinal .............................................................................. 46

4.4.3 Mudanças de atitude ........................................................................................................... 51

4.4.4 Correlação de Pearson ......................................................................................................... 52

4.4.5 Questões complementares do SATS-36 ............................................................................... 53

4.4.5.1 Resultados das questões complementares ................................................................... 53

4.4.5.2 Correlações entre as questões complementares e as componentes atitudinais ......... 60

4.5 Grades curriculares dos cursos de graduação ............................................................................. 62

Capítulo 5: CONCLUSÕES ...................................................................................... 68

Capítulo 6: DIVULGAÇÃO DO TRABALHO ........................................................... 72

Capítulo 7: PERSPECTIVAS ................................................................................... 74

Capítulo 7: REFERÊNCIAS ..................................................................................... 76

ANEXOS ................................................................................................................... 81

ANEXO 1: Termo de Consentimento Livre e Esclarecido .................................................................. 82

ANEXO 2:Questionário de Avaliação Cognitiva ................................................................................. 84

ANEXO 3: E-mail s trocados coma Dra. Candace Schau .................................................................... 85

ANEXO 4: Questionário de Atitudes Frente à Estatística – versão Pré ............................................. 85

ANEXO 5: Questionário de Atitudes Frente à Estatística – versão Pós ............................................. 89

ANEXO 6:Certificado de Apresentação na 39ª Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Química 92

ANEXO 7: Resumo apresentado na 39ª Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Química .......... 93

ANEXO 8: Certificado de Apresentação Oral na 39ª Reunião Anual da Sociedade Brasileira de

Química ............................................................................................................................................. 94

16

Capítulo 1: INTRODUÇÃO

17

1.1 Contexto

O domínio de conceitos de Estatística tem se tornado cada vez mais

indispensável para a formação em diversas carreiras do Ensino Superior. Isso se

deve, de acordo com Vendramini e Brito (2001), à “necessidade de profissionais

capacitados em lidar com grande quantidade de informações, processadas em

tempo mínimo, e com domínio de técnicas de análise de dados que fundamentem a

tomada de decisões baseada na inferência de dados”. SILVA et al. (1999) também

apontam que a facilidade de acesso a pacotes estatísticos computacionais reforça a

necessidade de uma boa compreensão conceitual, sendo cada vez mais comum o

uso de técnicas estatísticas indiscriminadamente e a ausência da análise crítica de

informações estatísticas.

Em relação ao ensino-aprendizagem de Estatística no Ensino Superior,

Cazorla (2006) ressalta a necessidade de distinguir o ensino de Estatística voltado

para a formação do estatístico, e aquele voltado para a formação dos usuários da

estatística. De acordo com a autora, o usuário de Estatística “é formado nos

diferentes cursos que utilizam a Estatística como ferramenta” (CAZORLA, 2006).

Diversos problemas têm sido apontados em relação ao ensino-aprendizagem de

Estatística para usuários, tais como a precariedade da base matemática dos alunos,

as atitudes negativas de alunos frente à Estatística e a linguagem excessivamente

matemática utilizada durante as aulas (MANTOVANI & VIANA, 2004; SILVA,

CAZORLA & BRITO, 1999).

Para o levantamento bibliográfico de publicações envolvendo o ensino de

Estatística, foram procurados artigos publicados e trabalhos apresentados em

reuniões promovidas pela Sociedade Brasileira de Educação Matemática (SBEM,

2012) e a Associação Brasileira de Estatística (ABE, 2017), dentre outras

publicações.

A SBEM é responsável por organizar o Encontro Nacional de Educação

Matemática (ENEM, 2016). Este encontro é dividido em diferentes grupos de

trabalho, de acordo com o enfoque desejado. O Grupo de Trabalho sobre o Ensino

de Probabilidade e Estatística, GT12 (GT 12, 2006) foi criado em 2001 para o VII

18

ENEM (Cazorla, 2006). Desde então, a quantidade de trabalhos apresentados no

nas diversas edições do evento sobre ensino de Estatística tem flutuado: 19

trabalhos (3,4% do total) no VII ENEM, 16 trabalhos (3,4%) no VIII ENEM, 5

trabalhos (1,6%) no IX ENEM, 49 trabalhos (4,0%) no X ENEM, 21 trabalhos (1,2%)

no XI ENEM e 13 trabalhos (1,3%) no XII ENEM. (ENEM, 2016)

Considerando apenas os trabalhos que versavam sobre o ensino de

Estatística no Ensino Superior, os números são ainda menores: 3 trabalhos (1,0% do

total) foram apresentados no IX ENEM, 6 trabalhos (0,5%) no X ENEM, 3 trabalhos

(0,2%) no XI ENEM e 3 trabalhos (0,3%) no XII ENEM. (ENEM, 2016)

Dentre os artigos publicados pelo GT12, que tratam especificamente sobre o

ensino de Estatística, 34 (27% do total) é sobre o ensino de Estatística no Ensino

Superior, 53 (42%) sobre o ensino de Estatística na Educação Básica, 22 (17%)

sobre a formação de professores de Estatística para a Educação Básica, 6 (5%) que

falavam tanto sobre o ensino quanto a formação de professores para a Educação

Básica, e o restante (9%) sobre temas diversos, tais como a história da Estatística e

livros didáticos. Dos 34 artigos que versam sobre o Ensino Superior, muitos

pertencem a um mesmo autor (GT 12, 2006). O próprio GT12 destaca a ausência de

revistas nacionais que tratam sobre a temática de ensino de Estatística.

A Associação Brasileira de Estatística (ABE) é responsável pela organização

do Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE) e pela veiculação da

Revista Brasileira de Estatística (RBE). No 22º SINAPE (Porto Alegre, 2016), apenas

2 trabalhos envolvendo o ensino de Estatística foram apresentados, e no 21º

SINAPE (Natal, 2014) foram apresentados 6 trabalhos. Apenas no ano de 2014

foram apresentados trabalhos envolvendo o Ensino Superior.

No levantamento dos volumes recentes de publicações da RBE, publicados

entre 2008 e 2015, foi encontrado apenas um artigo sobre o ensino de Estatística,

publicado em 2010 (LOUZADA et al, 2010). Ao comparar todas as publicações

envolvendo o ensino de Estatística encontradas neste levantamento, notamos que

apenas 23% envolvem o Ensino Superior, como ilustra a Figura 1.

19

Figura 1. Distribuição das temáticas de trabalhos envolvendo o ensino de Estatística em publicações da SBEM e ABE. “E.S” corresponde a Ensino superior e “E.B.” a educação

básica.

Já em relação a pesquisas envolvendo o Ensino Superior na área da

Química, Schnetzler (2002) realizou um levantamento entre 1977 a 2002 e

encontrou apenas 9 artigos sobre pesquisas envolvendo o Ensino Superior

publicados nas principais revistas científicas sobre Química no Brasil. Dentre estes,

nenhum continha considerações sobre o ensino de Estatística.

A ausência de publicações envolvendo a sobreposição destas duas áreas

(Química e Estatística) ficou evidente ao considerarmos todas as publicações da

ABE e da SBEM encontradas. Nenhum artigo tratando do ensino de Estatística em

cursos de graduação com disciplina de Química foi encontrado. A maior parte dos

artigos sobre Estatística para usuários estava voltada para a análise do processo de

ensino-aprendizagem em cursos de pedagogia e psicologia ou para cursos de

engenharia.

Para verificar se a temática do ensino/aprendizagem de Estatistica/Química

estava ausente apenas em publicações brasileiras da área de matemática e

estatística, a busca foi expandida para publicações brasileiras da área de Química.

Foi realizado um levantamento nas revistas Journal of the Brazilian Chemical

Society, Química Nova Química Nova na Escola, Química Nova Interativa e Revista

Virtual de Química – RVq). Nenhum trabalho tratando de estatística e ensino com

foco em Química foi encontrado.

23%

56%

14%

7%

Publicações sobre Ensino de Estatística

E.S. E.B. Formação de professores Outros

20

Ao nível internacional, foram encontrados alguns trabalhos envolvendo o

ensino de Estatística no Ensino Superior, sendo que a maioria remete aos Estados

Unidos. Na literatura estadunidense, a partir da década de 1990 diversos autores

têm buscado formas de melhorar o ensino/aprendizagem de Estatística (COBB,

1992; GAL & GARFIELD, 1997; GARFIELD et al, 2002; KEELEY et al, 2008;

ONWUEGBUZIE, 2003) e alguns têm servido como referência inclusive para autores

brasileiros (VENDRAMINI & BRITO, 2001). Embora existam pesquisas anteriores

indicando que tanto professores quanto estudantes têm dificuldade em

ensinar/aprender conceitos de estatística, apenas após o início do movimento pela

reestruturação curricular estadunidense surgiram as tentativas de melhorar as

formas de se ensinar estatística, assim como as formas de avaliar a compreensão

dos estudantes (GAL & GARFIELD, 1997).

Apesar da ausência de publicações envolvendo o ensino de Estatística na

área da Química, a Estatística se constitui em ferramenta indispensável para a

aplicação de muitas técnicas e metodologias dessa área do conhecimento e por isso

acaba integrando a matriz curricular de muitos cursos. Trazendo a questão para o

nível do IQ-UNICAMP, os ingressantes do curso integral de Química têm seus

primeiros contatos com conceitos de Estatística – tais como exatidão, precisão,

ordem de grandeza, incerteza, propagação de erros, média, e desvio padrão – em

aulas iniciais de Química Analítica Fundamental 1 (QA1121). Estes conceitos são

utilizados, com diferentes graus de profundidade, em praticamente todas as áreas

da Química e permeiam várias disciplinas do curso, tanto teóricas quanto práticas,

sendo também abordados em disciplinas experimentais de Física e na disciplina

obrigatória de Estatística2 (ME414), oferecida pelo Instituto de Matemática,

Estatística e Computação Científica (DIRETORIA ACADÊMICA, 2015). Além dos

cursos de graduação em Química, as disciplinas de Química Analítica também

tratam de conceitos básicos de Estatística para diversos cursos de áreas correlatas,

tais como Engenharia Química, Engenharia de Alimentos e Farmácia.

1Química Analítica Fundamental I: Introdução à Química Analítica. Estequiometria. Erros e Tratamento estatístico de dados. Amostragem. Equilíbrios químicos de precipitação e ácido-base. Aplicações de reações de precipitação e ácido-base na identificação e determinação de espécies químicas. Gravimetria. Introdução à volumetria. Volumetria de precipitação e neutralização. (DIRETORIA ACADÊMICA, 2015) 2Estatística para Experimentalistas: Conceitos básicos de probabilidade e estatística descritiva. Principais distribuições discretas e contínuas: Binomial, Hipergeométrica, Poisson, Normal, t, F, qui-quadrado. Amostragem. Estimação, teste de hipótese e intervalo de confiança para médias, proporções e variâncias. Regressão e correlação. Análise de variância. (DIRETORIA ACADÊMICA, 2015)

21

1.2 Dados categóricos

Neste trabalho, diferente de trabalhos que envolvem dados obtidos em

equipamentos, são utilizados dados obtidos através de questionários respondidos

por voluntários. Estes dados podem ser agrupados em diferentes variáveis

categóricas (DEPARTMENT OF STATISTICS, 1997), isto é, variáveis que

representam grandezas não-numéricas (como, por exemplo, raça, sexo, preferência

política, etc). Em geral, estas variáveis são utilizadas para descrever grandezas

qualitativas, como as atitudes de um estudante. Há abordagem estatística

consolidada para tratar esses dados que envolvem impressões pessoais, inclusive

com a disponibilidade de pacotes de programas comerciais reconhecidos e

internacionalmente aceitos. Optou-se por utilizar o Statstical Package for Social

Sciences (SPSS), desenvolvido pela empresa IBM (IBM Brasil), que serve para tratar

este tipo de dado.

1.3 Questionário de Atitudes Frente à Estatística

Vários estudos norte-americanos apontaram para a importância dos aspectos

não-cognitivos e sua influência no processo de ensino/aprendizagem de Estatística

(ONWUEGBUZIE, 2003; ZEIDNER, 1991; SCHAU, 2003, GAL et al., 1997). Por

conta disto, alguns autores desenvolveram questionários para avaliar a atitude dos

estudantes em relação à Estatística. Um dos questionários mais completos

encontrado é o Survey of Attitudes Toward Statistics (SATS), traduzido para o

português neste trabalho de mestrado como Questionário de Atitudes Frente à

Estatística. O SATS foi desenvolvido por Schau, Stevens, Dauphinee e Del Vecchio

em 1995 (SCHAU et al, 1995) e sua primeira versão contém 28 questões (SATS-28).

Uma versão aprimorada do SATS, com 36 questões (SATS-36), foi apresentada em

2003 (SCHAU, 2005) e a tradução em português que elaboramos foi utilizada para

coleta de dados deste projeto.

Ambas as versões do SATS utilizam questões do tipo Likert, que consistem

em “uma série de afirmações a respeito de um determinado objeto; para cada

afirmação há uma escala de cinco pontos, correspondendo nos extremos a

22

‘concordo totalmente’ e ‘discordo totalmente’” (NOGUEIRA, 2002). Este autor

também aponta que uma escala Likert podem ser constituída de três ou sete pontos.

No caso do SATS-36, a escala Likert utilizada é composta por sete pontos.

Uma vez que o voluntário escolhe um desses pontos como sua resposta a uma

questão, esta marcação passa a ser o escore (do inglês, “score”) atribuído por este

voluntário para aquela determinada questão. Para o SATS-36, escores mais

próximos de 1 representam uma atitude mais negativa do estudante em relação à

Estatística; escores próximos de 7, atitudes mais positivas. Escores próximos a 4,0,

por sua vez, indicam atitudes neutras, conforme ilustrado na Figura 2.

Figura 2. Interpretação da atitude (positiva, negativa ou neutra) de acordo com o escore para o SATS-36.

Para o tratamento estatístico, cada questão do questionário é considerada

como um item a ser avaliado. Sendo assim, como o SATS-36 é composto por 36

questões, ele contém 36 itens de medida. Estes itens do questionário podem ser

agrupados em escalas, de acordo com o que eles pretendem medir. Por exemplo,

há 4 itens (questões) no SATS-36 que visam avaliar o interesse que um estudante

tem por Estatística. Sendo assim, estes 4 itens pertencem à escala “interesse”. É

necessário que haja mais de um item para cada escala por dois motivos principais:

(1) caso o questionário esteja sendo desenvolvido, é possível confirmar

estatisticamente que cada item está, de fato, avaliando o que se pretende medir, e

assim validar o questionário; e (2) caso o questionário seja validado (no caso desta

pesquisa), é possível verificar se os voluntários da pesquisa estão respondendo de

forma consciente e confiável, ou seja, se eles estão marcando o mesmo escore para

cada item da mesma escala. Os testes estatísticos que visam avaliar esta

consistência interna dos escores são discutidos na sessão 1.4 (página 24).

23

Os itens do SATS-36 estão divididos em seis escalas. Por se tratar de um

questionário que avalia a atitude de um estudante, cada escala visa avaliar uma

componente atitudinal. As seis componentes atitudinais do SATS-36 são: afeto

(indicando sentimentos do estudante pela estatística), competência cognitiva

(sobre quão apto cognitivamente o estudante sente-se para resolver problemas

estatísticos), dificuldade (quão difícil o estudante considera estatística), valor

(sobre a importância que o estudante atribui à estatística e ao conhecimento

estatístico), interesse (que o estudante demonstra por estatística) e esforço

(desempenhado pelo estudante durante o processo de ensino/aprendizagem).

Conforme indica o próprio nome, o SATS-36 pretende medir a atitude de um

estudante. Há certa divergência, no entanto, quanto à definição do termo atitude

(OSTERHOLM, 2009; LARSEN, 2013). Buscando conceituar o domínio afetivo da

educação matemática, McLeod (1992) optou por distinguir o significado dos termos

emoções (emotions), atitudes (attitudes) e crenças (beliefs). Para McLeod,

emoções são respostas puramente emotivas, positivas ou negativas, de caráter

transiente e ativadas pela experiência imediata do estudante em seu contato com

matemática. As atitudes são sentimentos relativamente duradouros e intensos, que

se formam à medida que as respostas emocionais se tornam automáticas. Já as

crenças são uma série de ideias pessoais que o estudante possui em relação à

matemática, sobre ele mesmo como aprendiz da matemática, e sobre o contexto

social no qual este aprendizado ocorre. Nogueira (2002) optou por utilizar o termo

“conhecimento” no lugar de “crença” para a tradução do conceito beliefs, embora

utilize o termo “crença” na própria definição do “conhecimento”: “Conhecimento

(beliefs) captura as crenças do elemento pesquisado, que podem estar de acordo

com a realidade dos fatos ou não.” (NOGUEIRA, 2002). Conforme proposto por

McLeod (1992), Nogueira (2002) e Parasuraman (1986), as crenças de um indivíduo

são frutos de algum tipo de racionalização que, uma vez estabelecida, se mantém

independentemente da sua coerência com os fatos reais. Neste trabalho, optamos

pelo uso do termo “crenças”.

Justamente por envolverem algum tipo de racionalização, as crenças de um

indivíduo demoram para serem construídas e fatores culturais desempenham um

papel importante para a sua consolidação; elas têm uma componente racional

elevada e são significativamente resistentes a mudanças. As atitudes, por sua vez,

24

possuem uma carga emocional mais intensa do que as crenças, pois são uma soma

de emoções e sentimentos que o indivíduo vivencia durante o seu contato com a

matemática ou estatística. Atitudes são razoavelmente estáveis, a intensidade

emocional é moderada e a componente cognitiva é menor quando comparada à

crença. É importante ressaltar, no entanto, que atitudes influenciam e são

influenciadas pelas crenças de um indivíduo, e em muitos momentos é difícil

distinguir o campo de atuação de cada um (McLEOD, 1992; GAL et al, 1997).

Gal, Ginsburg e Schau (1997) aplicam a proposta de McLeod (1992) para o

ensino de Estatística. Este embasamento teórico também foi utilizado no

desenvolvimento de questionários sobre Estatística, como o SATS-36. É

interessante notar, no entanto, que a maior parte destes questionários visa inferir a

atitude – e não as crenças e/ou emoções – dos estudantes frente à Estatística.

Provavelmente a prevalência de questionários atitudinais relaciona-se ao fato de que

as atitudes possuem uma intensidade intermediária das componentes emocional e

racional, conforme tentamos ilustrar na Figura 3. Este equilíbrio entre emocional e

racional, assim como o tempo de duração de uma atitude (Figura 3), faz com que os

resultados de questionários atitudinais sejam mais confiáveis e aplicáveis. Por um

lado, se comparadas às emoções, atitudes apresentam uma componente emocional

mais duradoura e, portanto, são supostamente mais fáceis de registrar, por existirem

por intervalos maiores de tempo. Por outro lado, se comparadas às crenças, atitudes

possuem uma componente racional menor e, portanto, se tornam um objeto de

estudo mais interessante, uma vez que são mais facilmente modificadas (por

interferências do professor, por exemplo).

Figura 3. Esquema ilustrativo da localização das emoções, atitudes e crenças nos eixos de intensidade das componentes (emocional e racional) e o seu tempo de duração.

Inte

nsi

dad

e d

a C

om

po

nen

te

Tempo de duração

Emoçõ

es

Atitudes

Crenças

Componente

emocional

Componente

racional

25

1.4 Parâmetros estatísticos

Dentre os parâmetros estatísticos para tratamento de dados de variáveis

categóricas, dois deles se destacam para a interpretação de dados de questionários:

o Alfa de Cronbach e o coeficiente de correlação de Pearson.

Conforme discutido anteriormente, cada componente atitudinal (afeto,

competência cognitiva, etc) é avaliado por um grupo de questões (itens), que se

encontram aleatoriamente distribuídas pelo questionário. Os escores atribuídos pelo

voluntário para cada questão relacionada com uma mesma componente devem,

portanto, ser iguais ou muito próximos. Alfa de Cronbach é o parâmetro que visa

avaliar esta constância ou estabilidade das respostas (BISQUERRA et al., 2004).

Como o SATS-36 é um questionário validado (SCHAU et. al, 1995), ele é um

parâmetro da consistência interna das respostas, que indica a confiabilidade dos

escores obtidos para cada componente atitudinal (escala de itens). Ele também

pode ser interpretado como uma indicação de correlação: o grau de correlação entre

as respostas às questões de uma mesma componente, sendo calculado utilizando a

Equação1:

Equação 1

onde K é o número de itens do teste; Si2 é a variância de cada item; e Sr2 é a variância das

pontuações totais da prova (soma de todos os itens) (BISQUERRA et al., 2004).

O coeficiente de correlação de Pearson (r), por sua vez, indica o grau de

correlação entre as componentes atitudinais (escalas de itens). Este parâmetro

avalia se há associação entre a distribuição de escores (neste caso, variando de 1 a

7) entre duas componentes diferentes. Por exemplo, se o interesse de um estudante

por um certo conteúdo afeta o quanto ele se esforçará em uma disciplina que aborda

esse conteúdo, então, considerando um mesmo voluntário, os escores da

componente interesse deverão estar correlacionadas com os escores da

componente esforço. Mais especificamente, a correlação de Pearson é “uma

medida da variância compartilhada entre duas variáveis" (FIGUEIREDO e SILVA,

2009).

26

Equação 2

onde Xi e Yi são os valores individuais de uma medida e n o número total de medidas realizadas.

(BISQUERRA et al., 2004).

Na Equação 2, é importante notar que o coeficiente de Pearson avalia apenas

a correlação linear para as variáveis. Os valores podem variar de -1 a 1, sendo que

esses dois extremos indicam uma correlação perfeitamente linear, enquanto que o

r = 0 indica que as variáveis não estão relacionadas linearmente, embora não exclua

a possibilidade de haver outro tipo de correlação não-linear (FIGUEIREDO e SILVA,

2009). A dificuldade na interpretação da correlação de Pearson, no entanto, ocorre

com valores entre os dois extremos. Alguns autores consideram que, para variáveis

categóricas, valores absolutos maiores que 0,50 podem ser considerados aceitáveis

(COHEN, 1988), enquanto outros consideram apenas acima de 0,70 (DANCEY e

REIDY, 2005) para indicar correlação linear.

27

Capítulo 2: OBJETIVOS

28

2.1 Objetivo geral

Em um contexto no qual Estatística representa conteúdo relevante para a

formação de profissionais da Química e áreas correlatas, e considerando a ausência

de pesquisas sobre a abordagem desse conteúdo no ensino superior, o principal

objetivo deste trabalho foi investigar impressões e conhecimentos de estudantes de

graduação e pós-graduação sobre estatística, para levantar informações cognitivas e

atitudinais que permitissem mapear algumas relações de ensino e aprendizagem

dessa temática. Consideramos que este trabalho pode trazer contribuições para o

Ensino de Química no nível de graduação, pois os resultados podem servir para

subsidiar propostas de adequação de programas e estratégias de ensino de tópicos

de Estatística em cursos e disciplinas.

2.2 Objetivos específicos

I. Investigar impressões de graduandos do IQ-Unicamp sobre conceitos

Estatísticos básicos, tais como média, desvio padrão, intervalo de confiança e

algarismos significativos, a partir da abordagem de Estatística em aulas de

Química Analítica.

II. Comparar concepções de graduandos de cursos diferentes (Farmácia,

Engenharia Química e Engenharia de Alimentos), nos quais também há

disciplinas de Química Analítica que abordam conceitos de Estatística.

III. Identificar diferentes níveis de interação dos estudantes com conceitos de

Estatística, como, por exemplo, se conseguem realizar operações

matemáticas envolvendo modelos estatísticos e entendem conceitualmente o

que os resultados representam.

IV. Investigar as atitudes dos estudantes frente à Estatística e suas implicações

no processo de ensino/aprendizagem.

V. Investigar as concepções sobre Estatística de pós-graduandos em Química

Analítica, no âmbito conceitual e atitudinal, e comparar estas concepções com

a dos graduandos.

VI. Levantar o conteúdo de Estatística presente nos cursos de graduação dos

participantes da pesquisa, para buscar possíveis relações entre a estrutura

curricular do curso, seu projeto político-pedagógico e as impressões dos

estudantes sobre Estatística.

29

Capítulo 3: METODOLOGIA

30

Por se tratar de uma pesquisa que envolve seres humanos, este projeto foi

inicialmente submetido para aprovação no Comitê de Ética em Pesquisa da

Unicamp. Após aprovação, foram organizados os dois questionários utilizados. Um

deles, de caráter cognitivo, buscava avaliar se o estudante sabia alguns conceitos

estatísticos. Este questionário contém 5 questões e foi elaborado em conjunto com

membros do GPQUAE. Outro questionário, atitudinal, buscava inferir qual a atitude

do estudante diante da Estatística. Este segundo questionário, construído e validado

por Schau (2005), é composto por duas versões, uma Pré e outra Pós, que deveriam

ser aplicadas antes eou depois que o estudante tivesse contato com Estatística,

respectivamente. Estes questionários foram respondidos por estudantes de

disciplinas de Química Analítica, dentro e/ou fora da sala de aula, sempre após a

aprovação do docente responsável pela respectiva disciplina.

Como este trabalho visa inferir as atitudes de estudantes através do

tratamento de dados categóricos e compreendendo que as abordagens quantitativas

e qualitativas não são mutuamente excludentes (JICK, 1979), consideramos que

este projeto possui uma abordagem qualitativa com uso de ferramentas da

estratégia quantitativa (NEVES, 1996).

3.1 Aspectos éticos

O projeto recebeu aprovação do Comitê de Ética em Pesquisa da Unicamp no

dia 28 de julho de 2015 sob o número CAAE 46000315.8.0000.5404. O termo de

consentimento devidamente aprovado encontra-se no Anexo 1.

3.2 Consentimento do corpo docente

Como o trabalho visava avaliar as concepções de estudantes de graduação,

foi necessário primeiramente contatar professores de disciplinas de Química

Analítica que tratam de conteúdos de Estatística para propor a adesão à pesquisa.

Isso foi feito inicialmente por e-mail, através do qual a pesquisadora solicitava uma

reunião com o docente para explicar os objetivos do projeto e pedir sua colaboração.

Este procedimento foi adotado no início do segundo semestre de 2015 e do primeiro

31

semestre de 2016. No início do segundo semestre de 2016, optamos por buscar

conversar pessoalmente com os docentes das disciplinas, o que resultou num

aumento da adesão à pesquisa. Uma vez estabelecido o primeiro contato, a

pesquisadora indagava se seria possível aplicar os questionários em sala de aula

ou, caso o docente julgasse tomar muito tempo, se a pesquisadora poderia apenas

apresentar o projeto aos estudantes, convidando-os a participar da pesquisa,

respondendo os questionários fora da sala de aula.

No total, sete docentes coordenadores de disciplinas de Química Analítica

autorizaram a aplicação dos questionários. Como algumas disciplinas tiveram o

mesmo coordenador em mais de um semestre, a pesquisa envolveu estudantes de

nove turmas (sete de graduação e duas de pós-graduação), com a participação de

13 docentes.

3.3 Aplicação dos questionários

A Tabela 1 apresenta as disciplinas cujos docentes responsáveis

concordaram com a participação de seus alunos, com coleta entre agosto de 2015 e

outubro de 2016.

No total, tivemos a participação de 5 cursos de graduação e 1 de pós-

graduação, distribuídos em 6 disciplinas, das quais participaram 9 turmas. Em

alguns casos houve a participação de estudantes que pertenciam ao mesmo curso

de graduação, mas que cursaram disciplinas diferentes, como, por exemplo, os

estudantes de graduação em Química que cursaram as disciplinas QA112 e QA217.

Sendo assim, optou-se por agrupar os estudantes do mesmo curso, conforme

descrito na Tabela 1.

O questionário atitudinal (SATS-36) poderia ser aplicado no início da

disciplina (versão Pré) ou ao final (versão Pós). O questionário de caráter cognitivo

era aplicado no encerramento das disciplinas.

32

Tabela 1. Disciplinas cujos estudantes participaram da pesquisa e o ano/semestre em que foi aplicado em cada grupo de alunos.

Grupo Disciplina Nome da disciplina

Conteúdo de Estatística na

ementa3,4

Semestre/Ano de Aplicação

SATS Pré

SATS Pós

Cognitivo

Química

QA 217 Química Analítica

Fundamental II

Preparo de amostra.

- 2/2015 2/2015

- 2/2016 2/2016

QA 112 Química Analítica

Fundamental I

Erros e tratamento estatístico de

dados. Amostragem.

1/2016 - -

Farmácia QA 282 Química Clássica

Tratamento de dados.

2/2015 2/2015 2/2015

Engenharia Química

QA 313 Química III Erros e tratamento

dos dados analíticos.

1/2016 - -

2/2016 - -

Engenharia de

Alimentos QA213 Química II

Amostragem. Tratamento dos dados analíticos.

2/2016 2/2016 2/2016

Pós-graduação

QP 227 Fundamentos de Química

Analítica

Estatística aplicada a

Química Analítica.

2/2015 2/2015 2/2015

1/2016 1/2016 1/2016

Antes da aplicação dos questionários, a pesquisadora apresentava o projeto

oralmente e explicava o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) aos

estudantes, conforme orientação do Comitê de Ética em Pesquisa. O caráter

voluntário da pesquisa e a garantia de anonimato foram especialmente enfatizados e

estão sendo respeitados. Aos estudantes que desejassem participar desta pesquisa,

era solicitado que eles entregassem uma cópia do TCLE devidamente assinado e

com o endereço de e-mail; uma cópia era enviada para o e-mail do voluntário para

garantir o direito de acesso ao TCLE em qualquer momento da pesquisa.

As formas específicas de aplicação de cada questionário estão descritas na

sequência.

3 Instituto de Química. Catálogo dos Cursos de Pós-Graduação. UNICAMP. 2016. Disponível em:

http://www2.prpg.gr.unicamp.br/catalogos/iq16.pdf. Acesso em: 20 out. 2016. 4 Diretoria Acadêmica. Catálogo de Cursos de Graduação. UNICAMP. 2016. Disponível em:

http://www.dac.unicamp.br/sistemas/catalogos/grad/catalogo2016/disciplinas/tipoQA.html Acesso em: 20 out. 2016.

33

3.4 Avaliação cognitiva

Para avaliar o nível de conhecimentos sobre média, desvio padrão, intervalo

de confiança e algarismos significativos, aplicou-se um conjunto de cinco questões

de múltipla-escolha, desenvolvido em conjunto com membros do Grupo de Pesquisa

em Química Analítica e Educação (GPQUAE). O Anexo 2 traz o texto do

questionário que foi aplicado, sempre ao final das disciplinas.

Para a aplicação deste questionário, diferentes métodos foram utilizados. No

segundo semestre de 2015, no grupo de estudantes da Química, foi aplicada a

tecnologia de clickers, ou personal response systems – “aparelhos semelhantes a

um controle remoto de TV, em geral com um teclado numérico e alguns botões de

controle (avançar, retornar, enter, etc.), que permitem ao professor obter respostas

rápidas dos estudantes” (DLIE-UNICAMP). Nos grupos da Farmácia e da Pós-

graduação, optamos por projetar as perguntas enquanto cada estudante marcava as

respostas em um formulário impresso. Como o objetivo não era avaliar a rapidez das

respostas, a próxima pergunta era projetada após todos os voluntários terem

terminado de responder à questão, sendo que na média cada pergunta era

respondida em cerca de quatro minutos.

No primeiro semestre de 2016, não foi possível aplicar o questionário de

caráter cognitivo em nenhuma turma de graduação devido à interrupção das aulas

pelo movimento da greve de estudantes na universidade.

No segundo semestre de 2016, o questionário foi aplicado aos estudantes de

graduação em Química e Engenharia de Alimentos. Para estas turmas, o

questionário de caráter cognitivo foi distribuído na sua forma impressa e os

estudantes responderam na sala de aula.

3.5 Avaliação atitudinal

Para avaliar os aspectos atitudinais dos estudantes em relação à estatística,

foi utilizado o Survey of Attitudes Toward Statistics (SATS-36©), desenvolvido por

Schau et al. Para isto, enviamos um e-mail à Dra. Candace Schau, proprietária dos

direitos autorais do questionário, solicitando permissão para utilizá-lo, o que foi

34

pronta e gratuitamente concedido, conforme pode ser observado no Anexo 3. Em

seguida, o questionário foi traduzido para o português brasileiro pela própria

pesquisadora e revisado por membros do GPQUAE.

A Tabela 2 identifica a relação das questões com as respectivas componentes

atitudinais. Para o cálculo do escore médio de cada componente basta somar os

escores de todas as questões de cada componente e dividir pelo número total de

questões daquela componente (SCHAU, 2003). Algumas questões, no entanto, são

de caráter negativo, como, por exemplo: “Cometo muitos erros matemáticos quando

uso a Estatística”, “Sinto-me inseguro quando tenho que resolver problemas de

Estatística”. O escore referente às questões de caráter negativo deve ser

recalculado antes de qualquer tipo de tratamento de dados. Como a escala Likert

utilizada varia de 1 a 7, o valor 1 deverá ser substituído pelo valor 7, o valor 2 pelo 6,

e assim por diante. Na Tabela 2, também é possível verificar quais questões são de

caráter negativo, indicadas por um asterisco.

Tabela 2. Componentes atitudinais do SATS-36 e suas respectivas questões.

Componente Questões

Afeto 3, 4*, 15*, 18*, 19, 28*

Competência Cognitiva 5*, 11*, 26*, 31, 32, 35*

Valor 7*, 9, 10, 13*, 16*, 17, 21*, 25*, 33*

Dificuldade 6, 8*, 22, 24*, 30*, 34*, 36*

Interesse 12, 20, 23, 29

Esforço 1, 2, 14, 27

* questão de caráter negativo

O SATS-36 é composto por duas versões que devem ser aplicadas antes e

depois do estudante ter contato com Estatística nas aulas, para verificar se houve

mudança de atitude com as atividades desenvolvidas na disciplina. As duas versões

(Pré e Pós) encontram-se nos Anexos 4 e 5, respectivamente. Todas as 36 questões

das duas versões são idênticas, com exceção do tempo verbal.

35

Na aplicação da primeira versão, solicitava-se aos estudantes que utilizassem

um código de identificação pessoal. Era sugerido que fosse utilizada a data de

nascimento, mas cada voluntário era livre para criar o seu próprio código que

também deveria ser usado para a segunda versão do questionário. As respostas

das duas versões do questionário de cada participante eram pareadas pelo código.

No caso de códigos idênticos ou de questionários não pareados, as respostas não

eram contabilizadas para a verificação da mudança de atitude.

Nem sempre foi possível aplicar as duas versões do questionário, devido a

limitações do tempo definidas pelo docente responsável. Sendo assim, a versão Pré

ou Pós foi aplicada de acordo com o tempo disponibilizado para a aplicação do

questionário.

Além das 36 questões principais, o SATS-36 também contém algumas

questões de caráter complementar (questões 37 em diante). Nestas questões

também há alguma variação entre as versões Pré e Pós (Anexos 4 e 5).

A aplicação do SATS-36 ocorreu de duas formas: on-line e na sua forma

impressa. Durante o segundo semestre de 2015, o link do SATS-36© foi enviado via

e-mail para os voluntários para ser respondido on-line, fora da sala de aula. O link da

versão Pré foi enviado antes das aulas abordando Estatística e o link da versão Pós

foi enviado imediatamente após o término dessas aulas. Para ajustar o timing, a

pesquisadora mantinha contato com os professores das disciplinas, que informavam

o início e término das aulas sobre estatística.

A utilização de questionários on-line, no entanto, mostrou ter um baixo índice

de participação por parte dos estudantes. Sendo assim, nos demais semestres

optamos for fornecer a cada voluntário uma versão impressa do questionário para

ser respondida diretamente no papel. Esta mudança foi positiva, uma vez que a

quantidade máxima de estudantes que respondeu on-line representava menos que

50% da turma, e com a versão impressa chegamos a quase 98% de adesão para

uma mesma turma. A ausência de dados para a versão Pós no primeiro semestre de

2016 (Tabela 1) foi devido à greve dos estudantes que ocorreu no período,

impossibilitando a aplicação do questionário.

36

Todos os dados obtidos através do SATS-36 foram tratados no programa

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). Foram avaliados os parâmetros

Alfa de Cronbach para cada componente atitudinal, com o intuito de avaliar a

consistência interna das respostas, e o coeficiente de correlação de Pearson entre

as componentes atitudinais.

37

Capítulo 4: RESULTADOS E DISCUSSÃO

38

4.1. Trabalhando com indicadores

Antes de iniciar a apresentação dos resultados, destacamos a peculiaridade

de se trabalhar com dados obtidos a partir das impressões das pessoas. De acordo

com Bisquerra et al. (2004):

Não podemos medir diretamente a inteligência, a atitude, a ansiedade ou a

motivação. O que fazemos é inferir estas propriedades a partir da observação

de alguns supostos indicadores do comportamento que se deseja medir. Um

indicador é um instrumento que põe em evidência um comportamento

inobservável. Os testes e os exames são exemplos de indicadores.

Com isto em mente, iniciamos a apresentação dos dados e resultados

obtidos, que, portanto, envolvem indicadores.

4.2 Voluntários da pesquisa

A Tabela 3 descreve o número de estudantes que respondeu a cada

questionário, tanto cognitivo quanto atitudinal.

Tabela 3. Turmas e quantidade de estudantes que participaram da pesquisa.

Grupo Turma

Número de respondentes ao questionário

Atitudinal (SATS-36) Cognitivo

Pré Pós

Química

QA 112 42 0 0

QA 217 0 23 53

QA217 0 43 45

Farmácia QA 282 14 5 46

Engenharia Química

QA 313 40 0 0

QA 313 41 0 0

Engenharia de Alimentos

QA213 31 42 43

Pós-graduação QP 227 11 8 12

10 10 12

39

Conforme indica a Tabela 3, nenhum estudante da Engenharia Química

respondeu ao questionário de caráter cognitivo, em uma das turmas não foi possível

aplicar o questionário por conta da greve dos estudantes e em outra não foi cedido

tempo para aplicação ao final da disciplina por conta do atraso no calendário escolar

causado pela greve. Por estes mesmo motivos, estudantes de Engenharia Química

foram os únicos que não responderam à versão Pós do SATS-36.

Em todas as demais turmas, foram obtidas respostas para os três

questionários. No entanto, para a turma de Farmácia não foi possível fazer a

comparação entre as versões Pré e Pós, com o intuito de verificar se houve

mudança atitudinal, devido à pequena quantidade de respostas: apenas cinco

estudantes responderam a versão Pós.

Vale ressaltar que a quantidade de questionários constantes na Tabela 3 está

relacionada aos questionários preenchidos total e parcialmente. Os participantes

eram livres para não responder qualquer questão cujo teor lhes incomodasse. De

forma geral, houve uma diminuição na quantidade de respostas às questões

complementares.

4.3 Avaliação cognitiva

As questões de caráter cognitivo, que devem representar indicadores do

domínio de conteúdo, foram respondidas por estudantes de todos os grupos, exceto

da Engenharia Química (Tabela 3). Como todos os questionários foram respondidos

em sala de aula, houve a adesão de praticamente todos os estudantes presentes.

Os resultados com as porcentagens de acerto por questão estão

apresentados no gráfico de barras da Figura 4. As barras de erro para cada medida

foram estimadas considerando a menor variação possível para cada questionário,

equivalente a ±1 pessoa. Como a Figura 4 contém gráficos que expressam valores

percentuais, as barras de erro apresentadas representam a variação de ±1 pessoa

expressa em porcentagem. Por exemplo, na turma de Química, em que 53

estudantes responderam ao questionário de caráter cognitivo, a variação mínima

possível para cada turma equivale a ± 1,9%. Desta forma, a variação dentro de uma

mesma turma foi igual para todas as questões.

40

Figura 4. Porcentagem de acerto por questão do questionário de avaliação cognitiva.

Dentre os grupos participantes, observa-se na Figura 4 que os estudantes de

Química obtiveram melhor desempenho na maioria das questões. Isto pode ser

devido a uma multiplicidade de fatores, como, por exemplo, o fato de que esses

estudantes terem tido contato com conteúdos de Estatística mais recentemente que

os demais, ou porque Estatística é abordada em uma disciplina oferecida pelo seu

próprio instituto, o que pode estimular interesse e esforço por parte dos estudantes.

O grupo que obteve a menor porcentagem de acertos foi o da Engenharia de

Alimentos. Embora isto possa ser um indicativo da formação cognitiva destes

estudantes, outros fatores importantes podem ter influenciado, como a grade

curricular do curso no que diz respeito aos conteúdos das disciplinas e a fase de

inserção de QA213, que é a primeira disciplina do curso que aborda conteúdos de

Estatística. Uma discussão mais aprofundada é apresentada na sessão 4.5 (página

62).

Em relação ao grupo da Pós-graduação, notamos que seu desempenho na

questão 01 foi muito próximo ao desempenho dos estudantes de graduação. Na

questão 02, seu desempenho superou o dos graduandos, mas a porcentagem de

acerto pode ser considerada baixa: apenas 1/3 de respostas corretas. A baixa

porcentagem de acerto nas demais questões (3 a 5) causa preocupação. Vale

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Média e desviopadrão

Intervalo deconfiança X Desvio

padrão

Diferençaestatística

Número dealgarismos

significativos

Expressão deresultado

Po

rcen

tage

m

Química Farmácia Eng. Alim. Pós Grad.

41

ressaltar que este questionário foi respondido antes do início das aulas de

Estatística na disciplina QP217, portanto foi verificado apenas o conhecimento

destes estudantes ao ingressarem na pós-graduação.

Ao analisar a média de acerto das questões 4 e 5, surgiu outra preocupação.

Apesar de ambas as questões tratarem de algarismos significativos, o índice de

acerto geral da questão 5 foi aproximadamente 24% menor do que da questão 4.

Isto pode indicar que apesar desses estudantes serem capazes de contar o número

de algarismos significativos, apresentam dificuldade em aplicar este conhecimento

na prática. Utilizando a terminologia da taxonomia de Bloom (FOREHAND, 2010),

podemos supor que esses estudantes ainda não atingiram a terceira categoria do

domínio cognitivo, aplicação, uma vez que eles não são capazes de “usar

informações, métodos e conteúdos aprendidos em novas situações concretas”

(FERRAZ & BELHOT, 2010).

Nas Figuras 5 a 9, é possível verificar a distribuição das respostas de cada

turma para cada questão. As barras de erro nestas Figuras foram obtidas de forma

semelhante à Figura 4.

Figura 5. Respostas de todos os grupos participantes à questão 01 do questionário de caráter cognitivo. A alternativa correta está circulada.

0

20

40

60

80

100

6; 2 √2 7; 2 √2 6;7 Não sei.

Po

rcen

tage

m

(Q01) Calcule a média e o desvio padrão do seguinte conjunto de dados: {3,3,7,8,9}.

Química Farmácia Eng. Alimentos Pós Grad.

42



0

20

40

60

80

100

I.C. = 2,45±0,03;d.p. = 0,03

I.C. ≠ 2,45±0,03; d.p. = 0,03

I.C. = 2,45±0,03; d.p. ≠ 0,03

I.C. ≠ 2,45±0,03; d.p. ≠ 0,03

Não sei.

Po

rcen

tage

m

(Q02) A análise de uma amostra com 50 replicatas resultou numa concentração média de 2,45 mol/L, com precisão de ±0,03 mol/L. Com base

nisto, responda:

Farmácia Eng. Alimentos Pós Grad.

0

20

40

60

80

100

Sim Não. Não sei.

Po

rcen

tage

m

(Q03) O valor certificado de Fe2+ num medicamento é de 2,20 mg/L. Uma análise de uma amostra deste medicamento resultou num valor de 2,0

mg/L e Fe2+ com um I.C. de 0,22 mg/L (95% confiança). Podemos dizer que este resultado difere estatisticamente do valo


43



Nas questões 1 e 3 (Figuras 5 e 7, respectivamente), a maior parte dos

estudantes de todos os grupos optaram pela alternativa correta, o que sugere que

esses estudantes não apresentaram dificuldade no cálculo de média e desvio

0

20

40

60

80

100

200 0,07 10 0,00090 3,0

Po

rcen

tage

m

(Q04) Qual valor possui apenas 01 algarismo significativo?


0

20

40

60

80

100

0,08000 0,08100 0,08200 0,08180 0,08181

Po

rcen

tage

m

(Q05) Calculando a concentração de NaOH a partir dos dados da equação abaixo, indique o valor de concentração expresso corretamente:

C = 0,081807674 g/mol


44

padrão, e que são capazes de julgar se um resultado analítico difere

estatisticamente do valor certificado.

Na questão 2 (Figura 6), a maior parte dos estudantes optou pela alternativa

1, incorreta, indicando que esses estudantes não fazem distinção entre intervalo de

confiança e desvio padrão. Chama a atenção que quase 80% dos estudantes de

Engenharia de Alimentos optaram por esta alternativa e apenas os estudantes da

Farmácia optaram por responder “não sei”.

Já na questão 4 (Figura 8), que solicitava identificar a alternativa que trazia

apenas um algarismo significativo, as respostas concentraram-se em torno de duas

alternativas, a correta, e a alternativa 5, que possui 2 algarismos significativos. O

fato de muitos estudantes terem escolhido como alternativa correta o valor “3,0”

sugere que esses estudantes não compreenderam o conceito essencial de

algarismo significativo – que o algarismo zero, no caso do “3,0”, é significativo, uma

vez que atribui uma precisão ao dado. É interessante notar que para o grupo de

Engenharia de Alimentos e pós-graduação, a porcentagem de respostas erradas

superou à porcentagem dos acertos.

Na questão 5, com dados ilustrados na Figura 9, que também envolvia

conceitos de algarismos significativos, houve maior diversidade de respostas.

Enquanto a questão 4 solicitava que se identificasse a alternativa com apenas 1

algarismo significativo, a questão 5 solicitava a expressão do resultado de uma

conta com o número correto de algarismos significativos. A diversidade de respostas

desta questão corrobora com os resultados observados na questão 4, e ainda

aponta para um quadro mais preocupante: embora pareça que os estudantes

saibam contar algarismos significativos (por isso houve uma menor diversidade de

respostas na questão 4), não conseguem aplicar este conhecimento (FERRAZ &

BELHOT, 2010). Em relação ao desempenho de cada grupo, observa-se na Figura 9

que apenas no grupo da Química a alternativa correta foi a mais escolhida. Em

todos os demais grupos, outras alternativas (incorretas) foram as mais escolhidas.

Considerando os grupos da graduação, nos quais os questionários foram aplicados

após os estudantes terem contato com a Estatística, este desempenho pode indicar

falta de motivação dos estudantes para aprenderem o conteúdo, o que remete à

45

necessidade de buscar estímulos para as atividades didáticas por parte de

professores e gestores trabalharem.

4.4 Avaliação atitudinal

4.4.1 Alfa de Cronbach

O questionário de avaliação atitudinal foi respondido por estudantes dos

grupos de Química, Farmácia, Engenharia Química, Engenharia de Alimentos e Pós-

graduação.

Para avaliar a confiabilidade dos dados obtidos, foram calculados os valores

de alfa de Cronbach para cada componente, apresentados na Tabela 4. Esse

parâmetro avalia a consistência interna das respostas, que por sua vez indica a

confiabilidade dos resultados. Valores de alfa usualmente aceitos variam, sendo

que, de forma geral, coeficientes superiores a 0,70 são considerados adequados

(MAROCO e GARCIA, 2006), embora alguns autores já considerem 0,60 um valor

adequado (DeVELLIS, 1991).

Tabela 4. Valores de Alfa de Cronbach para cada componente atitudinal.

Química Farmácia

Pós Grad.

Eng.

Quim.

Eng. Alim.

Total

Afeto 0,65 0,59 0,78 0,66 0,64 0,69

Cognitivo 0,69 0,56 0,72 0,76 0,74 0,73

Valor 0,83 0,82 0,47 0,82 0,78 0,82

Dificuldade 0,63 0,63 0,77 0,76 0,62 0,69

Interesse 0,83 0,89 0,87 0,85 0,81 0,88

Esforço 0,85 0,82 0,67 0,75 0,80 0,81

Considerando o conjunto de todos os valores de alfa de Cronbach obtidos, em

quatro das seis componentes estes foram superiores a 0,70 (competência cognitiva,

valor, interesse e esforço) e as outras duas componentes (afeto e dificuldade) se

encontram acima de 0,60 e bastante próximo de 0,70, indicando a consistência

46

interna dos dados obtidos. Convêm destacar que, apesar dos valores de alfa de

Cronbach obtidos poderem ser considerados adequados (MAROCO e GARCIA,

2006; DeVELLIS, 1991), eles são inferiores àqueles obtidos por Schau et al (2003)

para o SATS-28© nas componentes afeto (0,80) e competência cognitiva (0,77).

4.4.2 Escores de cada componente atitudinal

A distribuição dos escores de todos os grupos para cada componente

encontra-se na Tabela 5. Nela é possível verificar que, com exceção do grupo de

Pós-graduação em Química, todos os demais apresentam atitudes neutras com

relação à Estatística (próximas a 4,0).

Conforme ilustra a Figura 2 (página 22), a atitude de um estudante, quando

comparada às emoções e crenças, possui uma intensidade intermediária das

componentes emocional e racional. A neutralidade atitudinal indicada na Tabela 5,

portanto, pode indicar que esses estudantes, por um lado, não possuem sentimentos

fortes (positivos nem negativos) em relação à Estatística. Por outro lado, também

pode indicar que eles ainda não possuem concepções pré-estabelecidas sobre

Estatística, ou se as possuem ainda não se consolidaram.

Tabela 5. Escores médios para cada componente (valores podem variar de 1 a 7).

Química Farmácia

Eng. Química

Eng. Alim. Pós-

graduação

Afeto 4,3±0,9 3±1 4±1 4,3±0,9 5±1

Cognitivo 5±1 3,9±0,8 5±1 4,5±0,9 5±1

Valor 5,3±0,9 2,9±0,8 5±0,9 5,5±0,8 5,7±0,5

Dificuldade 3,2±0,7 4,2±0,9 3,4±0,9 3,3±0,7 3,1±0,8

Interesse 4,8±1 3±1 5±1 5±1 6±1

Esforço 6±1 5±1 5±11 6±1 6,5±0,4

Total 4,7±0,9 3,7±0,7 4,5±0,7 4,7±0,9 5,2±0,9

A atitude positiva do grupo da Pós-graduação pode ser considerada

inesperada tendo em vista o baixo desempenho nas questões de caráter cognitivo.

47

No entanto, justamente por se tratar de um grupo de estudantes já formado no

ensino superior, a atitude positiva indica um maior grau de maturidade em relação

ao conhecimento de Estatística, decorrente da própria experiência

acadêmica/profissional. Além disto, conforme discutido anteriormente, as questões

cognitivas foram respondidas antes do início das aulas de Estatística, e devem

refletir apenas sua formação prévia. Como os estudantes da pós-graduação são

oriundos de diversas instituições de ensino, inclusive de fora do país, estes

resultados remetem à relevância dos efeitos do percurso acadêmico destes

estudantes em suas instituições de origem, que pode representar interessante objeto

de estudo para trabalhos posteriores. Embora questões de caráter cognitivo não

tenham sido aplicadas após o término das aulas devido a problemas de

agendamento, as respostas obtidas na versão Pós do SATS-36 indicaram uma

continuidade das atitudes positivas por parte dos estudantes, o que corrobora com a

visão amadurecida destes estudantes sobre Estatística.

As Figuras 10 a 15 trazem os dados de distribuição das respostas de cada

componente atitudinal entre todos os respondentes.

Figura 10. Distribuição das respostas para a componente afeto.

8

10

14

24

15 15 14

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7

Po

rce

nta

gem

(%

)

Afeto

48

Figura 11. Distribuição das respostas para a componente competência cognitiva.

Figura 12. Distribuição das respostas para a componente valor.

4

6

10

20 20

23

17

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7

Po

rce

nta

gem

(%

)

Competência Cognitiva

34

7

1817

23

28

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7

Po

rce

nta

gem

(%

)

Valor

49

Figura 13. Distribuição das respostas para a componente dificuldade.

Figura 14. Distribuição das respostas para a componente interesse.

14

19 20

29

11

53

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7

Po

rce

nta

gem

(%

)

Dificuldade

7 7

10

18

24

18

16

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7

Po

rce

nta

gem

(%

)

Interesse

50

Figura 15. Distribuição das respostas para a componente esforço.

Apesar da neutralidade atitudinal de cada grupo indicada pelos dados da

Tabela 5 (página 46), os resultados ilustrados nas Figuras 10 a 15 indicam que,

considerando o conjunto das respostas de todos os grupos, escores neutros não

foram obtidos na maior parte das componentes. Analisando a distribuição das

respostas para cada componente, notamos que a componente esforço (Figura 15)

apresentou a maior porcentagem de respostas com escores positivos (acima de

4,0), totalizando 72% de respostas positivas. Os escores das componentes valor

(Figura 12), competência cognitiva (Figura 11) e interesse (Figura 14) também

estavam em sua maioria acima do escore neutro, 68% de escores positivos para o

valor, 60% para a competência cognitiva e 58% para o esforço. Isso pode sugerir

que os estudantes que responderam o questionário consideram Estatística como

algo importante, sentem-se aptos cognitivamente para resolver problemas de

Estatística, e se dedicam, ou pretendem se dedicar, às aulas de Estatística.

Em contrapartida, para a componente dificuldade, 53% das respostas

encontram-se abaixo do escore neutro, indicando que esses estudantes consideram

Estatística um conteúdo difícil. A única componente com distribuição em torno de 4,0

foi afeto, relacionado aos sentimentos do estudante em relação à Estatística; este

resultado corrobora com a ideia de que a maior parte destes estudantes não possui

3 3

8

14

20

24

28

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7

Po

rce

nta

gem

(%

)

Esforço

51

sentimentos fortes em relação a Estatística. As componentes dificuldade e afeto

também foram as que apresentaram uma distribuição mais uniforme de escores,

indicando que os sentimentos desses estudantes e o grau de dificuldade que eles

atribuem à Estatística variam muito dentro deste grupo de voluntários.

4.4.3 Mudanças de atitude

Em apenas 3 grupos foi possível fazer a comparação das versões Pré e Pós:

no grupo da pós-graduação em Química, da Química e da Engenharia de Alimentos,

conforme descrito na Tabela 3 (página 38).

Para cada estudante que respondeu às duas versões do SATS-36 havia 2

escores para cada componente atitudinal – um da versão Pré e outro da versão Pós.

A diferença entre esses dois escores representa, portanto, a diferença de atitude

(positiva ou negativa) deste estudante ao longo da disciplina. Na Tabela 6 está

representada da forma de estimar esta variação de atitudes a partir de alguns dados

de estudantes do grupo da Química.

Tabela 6. Representação da estimativa de variação de atitude para a componente afeto no início e ao término das disciplinas de Química Analítica de estudantes do grupo da Química.

Escore

Pré

Escore

Pós

Diferença entre

Escores

Média das diferenças ± desvio padrão

Estudante A 5,17 5,17 0,00

0,0±0,3 Estudante

B 3,83 4,16 0,33

Estudante C 5,67 3,33 -0,33

Esta variação de atitude foi estimada para todos os estudantes que

responderam às duas versões do questionário, pois era possível identifica-los por

códigos que ainda resguardavam seu anonimato, mas permitiam esse tipo de

estimativa. O valor médio da variação de atitude para cada grupo foi calculado

utilizando os valores individuais, conforme ilustrado na Tabela 6. O conjunto de

52

todas as variações médias com seus respectivos desvios padrão estão

apresentados na Tabela 7.

Tabela 7. Média e desvio padrão da variação atitudinal de cada grupo.

Grupo Afeto Cognitivo Valor Dificuldade Interesse Esforço

Química 0,2 ± 1,1 -0,3 ± 1,2 0,0 ± 1,2 -0,3 ± 0,9 0,1 ± 1,6 0,9 ± 1,0

Eng. Alim. 0,0 ± 0,7 -0,1 ± 0,9 0,1 ± 0,6 -0,3 ± 0,8 1,0 ± 0,6 1,2 ± 1,3

Pós Grad. -0,1 ±0,9 -0,1 ± 0,9 -0,1 ± 0,8 -0,6 ± 1,0 -0,3 ± 0,8 0,3 ± 0,6

Como pode ser observado pelos valores descritos na Tabela 7, todas as

variações de atitude são representadas por valores muito baixos e com grandes

desvios, o que não indica variação significativa. Isso sugere que durante estas aulas

de Estatística, não houve mudança de atitude dos estudantes. Esta ausência de

mudança de atitude somada à neutralidade atitudinal (Tabela 5, página 46) pode ser

um indicativo da apatia dos estudantes em relação a essa temática, que dificulta o

seu aprendizado.

4.4.4 Correlação de Pearson

A Tabela 8 traz os resultados de coeficiente de correlação de Pearson

calculados entre cada componente atitudinal, com a identificação das correlações

significativas.

Tabela 8. Correlação de Pearson entre as componentes atitudinais.

Componente Afeto Cognitivo Valor Dificuldade Interesse

Cognitivo 0,651**

Valor 0,374 0,374

Dificuldade 0,438 0,437 -0,32

Interesse 0,484** 0,307 0,591** -0,270

Esforço 0,280 0,187 0,339 -0,430 0,521**

(**) Correlação é significativa ao nível de 0,01 (bi-caudal).

53

Correlações significativas (com 99% de confiança) foram encontradas entre

afeto e a competência cognitiva, sugerindo que quanto mais esses estudantes

sentem-se cognitivamente capazes, maior afinidade eles têm pela temática.

Também foram encontradas correlações significativas entre o interesse que o

estudante demonstra por Estatística e o valor que ele atribui à mesma, ou seja,

quanto mais o estudante percebe a importância da Estatística para sua profissão,

mais interessado fica em aprender o conteúdo. Este resultado, proveniente de um

rigoroso tratamento estatístico, comprova numericamente o que muitos consideram

decorrer do senso comum – que professores (de estatística) devem procurar mostrar

ao estudante o valor, a importância e a aplicabilidade (da estatística) para despertar

o interesse dos estudantes pelo conteúdo.

Os dados obtidos indicam ainda que o interesse também foi correlacionado

ao afeto do estudante por estatística e seu esforço em relação ao conteúdo,

sugerindo que quanto mais positivos forem os sentimentos do estudante em relação

à Estatística maior será seu interesse e que, ao se interessar, o estudante esforça-

se mais para aprender Estatística.

4.4.5 Questões complementares do SATS-36

4.4.5.1 Resultados das questões complementares

Conforme pode ser visto nos Anexos 4 e 5, além das 36 questões do

Questionário de Atitudes Frente à Estatística, há também algumas questões de

caráter complementar, como por exemplo “Na área na qual deseja atuar após se

formar, quanto de Estatística você irá utilizar?” e “Qual nota você espera receber

neste curso?”. As Figuras 16 a 22 mostram os resultados obtidos para essas

questões. Algumas questões aparecem em ambas as versões (Pré e Pós), como a

pergunta “Quão bom em matemática você é?”, que aparece na questão 38 da

versão Pré e 37 da versão Pós. As respostas das duas versões diferentes

encontram-se na mesma figura para efeitos comparativos.

Como estas questões apareciam no final do questionário, após as 36

questões principais, foi possível notar uma diminuição na quantidade de respostas,

possivelmente devido ao desânimo ou cansaço dos participantes. Em alguns

54

questionários, não havia resposta para essas questões complementares ou apenas

algumas delas eram respondidas. A Tabela 9 descreve a quantidade de

questionários recebidos com todas as questões complementares respondidas. Por

conta do pequeno número de respostas a estas questões, optamos por agrupar os

resultados de todos os grupos, buscando inferir as concepções dos estudantes das

disciplinas de Química Analítica de forma mais abrangente.

Tabela 9. Número de questionários com todas questões complementares respondidas.

Grupo Versão Pré Versão Pós

Química 29 23

Farmácia 13 4

Eng. Quím. 29 -

Eng. Alim. 22 21

Pós-graduação 16 15

As Figuras 16 e 17 apresentam os resultados das questões complementares

que visavam inferir a concepção dos estudantes sobre suas habilidades

matemáticas e estatísticas.

0

10

20

30

40

50

Muito Ruim 2 3 4 5 6 Muito Bom

Po

rce

nta

gem

Quão bom em matemática você é?

PRÉ PÓS

55

Figura 16. Distribuição de respostas para as questões complementares 37 e 38 das versões Pós e Pré, respectivamente.


Podemos perceber que, embora a maior parte dos estudantes que

participaram dessa pesquisa considera-se “bom” em Matemática (Figura 16), a

maioria não se sente confiante em relação ao domínio dos conceitos de Estatística

(Figura 17). Isso sugere que suas dificuldades podem não estar relacionadas ao

domínio da linguagem matemática, mas à interpretação estatística dos dados e

resultados. Isto também pode ser devido ao fato de que embora as fórmulas

matemáticas aplicadas em Estatística sejam simples, saber escolher a mais

adequada ou qual dado deve ser considerado para cada caso de aplicação não é

trivial – por exemplo, identificar o grau de liberdade de um conjunto de dados para

um determinado teste estatístico, como deve ser feito para encontrar o valor do

parâmetro t tabelado nos testes t de Student.

Ainda no âmbito das Figuras 16 e 17, comparando as respostas das versões

Pré e Pós, é notável a variação de concepção desses estudantes sobre suas

habilidades matemáticas: eles se consideram mais aptos em matemática no início

das disciplinas do que no final, o que merece atenção por parte de professores e

gestores, pois o processo de ensinoaprendizagem parece ter tido efeito inverso do

0

10

20

30

40

50

Não me sinto 2 3 4 5 6 Muito

Po

rce

nta

gem

Você se sente confiante em dizer que domina os conceitos estatísticos?

Pré Pós

56

esperado. Talvez as aulas acabem destacando algumas falhas de sua formação,

que antes não eram notadas, e que acabam sendo identificadas pelos estudantes

como falta de habilidade. A variação da autoconfiança do domínio de conceitos de

Estatística desses estudantes é pequena se comparada à variação indicada pela

questão anterior. Pode ser que, por se tratar de um conteúdo relativamente novo

para esses estudantes, lhes falte parâmetro de comparação para identificar

fragilidades conceituais associadas à falta de habilidades.

As Figuras 18 a 20 apresentam os resultados das questões que visavam

inferir a concepção dos estudantes sobre a utilidade da Estatística na graduação e

na vida profissional, além de verificar se os estudantes tinham interesse em cursar

outras disciplinas de Estatística.


0

10

20

30

40

50

Nada 2 3 4 5 6 Muito

Po

rce

nta

gem

Considerando a área que você deseja trabalhar após se formar, quanto de Estatística irá utilizar?

Pré Pós

57

Figura 19. Distribuição de respostas para a questão complementar 40 da versão Pós.


Como pode ser notado pela Figura 18, no início das disciplinas (versão Pré)

muitos participantes não acreditavam que utilizariam Estatística no futuro exercício

de carreira profissional. No entanto, há um aumento significativo na quantidade de

respostas positivas na versão Pós, indicando que as disciplinas de Química Analítica

0

10

20

30

40

50

Nada 2 3 4 5 6 Muito

Po

rce

nta

gem

No decorrer do seu curso de graduação, quanto de Estatística você irá utilizar?

0

10

20

30

40

50

Nunca 2 3 4 5 6 Com certeza

Po

rce

nta

gem

Se houvesse a possibilidade, você gostaria de fazer mais uma matéria de Estatística?

Pré Pós

58

parecem estar cumprindo a função de contextualizar os conteúdos de modo que

possam relacionar o conteúdo das aulas com sua atuação profissional.

Os dados da versão Pós também indicam que 83% dos participantes

acreditam que utilizarão Estatística durante seu curso de graduação (Figura 19). No

entanto, ao compararmos as Figuras 18 e 19, notamos que a porcentagem de

participantes que acreditam que utilizarão Estatística na vida profissional (69%) é

menor do que os que acreditam que utilizarão durante a graduação. Isto sugere que,

apesar de existir uma mudança de concepção causada pelas disciplinas de Química

Analítica, ainda há a necessidade de reforçar a relação dos conteúdos

desenvolvidos em sala de aula com a atuação profissional, uma vez que alguns

ainda não integram as atividades da graduação com o exercício de sua futura

profissão.

Uma vez que os estudantes parecem ter reconhecido a importância da

Estatística ao final das disciplinas, seria esperado que desejassem cursar outras

disciplinas de Estatística em seu curso de graduação. No entanto, isso não foi

verificado – os dados da Figura 20 indicam que 66% dos participantes que

responderam ao questionário Pré não cursariam outra disciplina de Estatística e que

55% dos que responderam ao Pós também não cursariam. Analisando estes

resultados à luz das questões anteriores, podemos considerar por um lado um

indicativo de que apesar de reconhecerem a importância, não têm maturidade para

buscar novos desafios, uma vez que consideram a Estatística muito difícil (Figura 13,

página 50). Por outro lado, isto também pode decorrer do fato de considerarem que

já há muitas disciplinas envolvendo Estatística em seus cursos, o que, como

veremos adiante, não é o caso para os cursos que participaram desta pesquisa.

Na Figura 21, encontram-se as respostas da questão que perguntava ao

estudante sobre a dificuldade atribuída por ele ao conteúdo de Estatística.

59


Conforme visto na Figura 21, o escore médio para a Questão 42 da versão

Pós foi próximo a 4,0, indicando neutralidade. Isso não condiz com o que foi

apontado para a componente atitudinal dificuldade do SATS-36 (Figura 13, página

50), com escore médio negativo (3,28). Ao contrário do escore da questão

complementar 42, o escore médio desta componente foi obtido a partir dos escores

de 8 questões distintas (Tabela 2, página 35). Isto reflete a importância de se

trabalhar com instrumentos de pesquisa validados, como o SATS-36, no qual os

aspectos relacionados com a dificuldade do estudante são inferidos por várias

questões validadas, devendo indicar o real valor da dificuldade atribuído por eles

(BISQUERRA et al, 2004). Em contrapartida, os escores ilustrados na Figura 21,

atribuídos a essa única questão, podem refletir mais a concepção dos estudantes

sobre sua própria atitude, concepção esta que pode ser influenciada por diversos

fatores, conscientes ou inconscientes, como orgulho ou medo de responder, por

exemplo. Ou seja, quando indagados diretamente sobre a dificuldade que atribuem à

Estatística, a maior parte dos estudantes a considera média, mas quando esta

atitude é inferida por métodos estatisticamente validados, percebe-se que a

dificuldade real atribuída por eles é maior.

Por fim, conforme indicado na Figura 22, é importante ressaltar que a maior

parte dos estudantes, durante a semana de aplicação do questionário Pós,

0

10

20

30

40

50

Muito fácil 2 3 4 5 6 Muito difícil

Po

rce

nta

gem

Quão difícil é o conteúdo de Estatística para você?

60

considerou-se sob alto nível de stress. Os motivos que levaram a esse cenário

podem ser diversos e merecem receber maior atenção em estudos posteriores, já

que o stress excessivo pode trazer prejuízos graves e diversos para a formação dos

estudantes.


4.4.5.2 Correlações entre as questões complementares e as

componentes atitudinais

Buscando avaliar se há correlações entre as componentes atitudinais e as

respostas dos estudantes às questões complementares, foram calculados os

coeficientes de correlação de Pearson entre os dados obtidos. Os resultados estão

apresentados na Tabela 10.

0

10

20

30

40

50

Muito Alto 2 3 4 5 6 Muito Baixo

Po

rce

nta

gem

Nesta última semana, como você descreveria seu nível de stress?

61

Tabela 10. Coeficientes de correlação de Pearson entre as questões complementares e as componentes atitudinais.

Questão

Componente Q37 Q38 Q39 Q40 Q41 Q42 Q45 Q46

Afeto 0,351** 0,402** 0,360** 0,298** 0,409** -0,442** -0,080 -0,005

Cognitivo 0,231 0,322** 0,328** 0,332** 0,186 -0,368** -0,115 0,043

Valor 0,027 0,328** 0,021 0,335** 0,236 -0,049 0,008 -0,223

Dificuldade 0,054 0,072 0,193 -0,039 -0,157 -0,207 -0,218 0,048

Interesse 0,087 0,435** 0,192 0,489** 0,514** -0,021 0,227 -0,161

Esforço 0,036 0,106 0,129 0,258 0,21 0,071 0,404** -0,197

(**) Correlação é significativa ao nível de 0,01 (bi-caudal).

Conforme indicado na Tabela 10, percebemos que a questão 46, que indicaria

o nível de stress dos estudantes, não apresentou correlação com nenhum outro

fator. A componente afeto, por sua vez, foi correlacionada com as questões 37 a 42,

indicando que os sentimentos do estudante em relação à Estatística afetam ou

decorrem de sua própria concepção sobre suas habilidades matemáticas, seu

desejo de cursar outras disciplinas de Estatística e quão difícil considera este

conteúdo. Além disto, como a componente afeto está altamente relacionada com

estas questões e com outras componentes (Tabela 8, página 52) é importante que

professores e estudantes não desprezarem os aspectos emocionais do processo de

ensino/aprendizagem.

Conforme esperado, a componente competência cognitiva, que diz quão

apto cognitivamente o estudante se sente, correlacionou-se com a questão 39, em

que o estudante se dizia confiante em relação ao domínio de conceitos estatísticos.

Além disto, esta componente correlacionou-se negativamente com a questão 42, na

qual o estudante apontava quão difícil considera Estatística; ou seja, quanto mais

apto cognitivamente o estudante se sente, mais fácil ele considera este conteúdo.

A competência cognitiva, assim como as componentes valor e interesse,

curiosamente também se correlacionaram com as questões 38 e 40, sobre quanto

de Estatística o estudante utilizaria no seu futuro trabalho e durante a graduação.

Isto sugere que estudantes que se sentem mais cognitivamente capazes, e que

reconhecem o valor da Estatística, consideram-na importante não apenas para a

62

graduação, mas também para sua vida profissional. Se compararmos este resultado

aos dados ilustrados na Figura 17 (página 56), que indicam que a maioria dos

estudantes acredita que não utilizará Estatística na vida profissional, veremos que

além das estratégias pedagógicas mencionadas anteriormente, é importante que

gestores e professores incentivem os estudantes a se sentirem mais cognitivamente

capazes de resolver problemas de Estatística.

4.5 Grades curriculares dos cursos de graduação

As correlações de Pearson entre as componentes atitudinais fornecem

subsídios para nortear a atuação de professores e gestores dos cursos de

graduação. No entanto, embora as práticas pedagógicas do professor certamente

influenciam tanto a atitude de um estudante quanto o seu desenvolvimento

conceitual, seu desempenho cognitivo e atitudinal deve ser articulado em um

contexto mais amplo que envolve o projeto pedagógico do curso.

Para buscar entender as relações entre as impressões dos estudantes e seu

contexto educacional, realizamos um levantamento das disciplinas que constam nos

currículos dos cursos de graduação dos estudantes que participaram desta

pesquisa, no que diz respeito ao conteúdo de Estatística. As Tabelas 11 e 12

resumem algumas informações encontradas a partir do catálogo dos cursos de

graduação da UNICAMP de 2016 (DIRETORIA ACADÊMICA, 2016), com destaque

para a semestralidade das disciplinas envolvendo estatística.

63

Tabela 11. Disciplinas obrigatórias dos cursos de Química, Farmácia, Engenharia Química e Engenharia de Alimentos com conteúdos de Estatística.5

CURSO SEMESTRE

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Química QA112* F129** QA217*

F329 QA316

QA416 ME414

Farmácia F107 ME414 MS380

QA282*

FR705

Eng. Alimentos

QA213*

ME414 TA513 TA541

TA619

TA741

Eng. Química

F129 ME414 QA313*

F329 (*) Disciplinas que participaram da pesquisa.

(**) Disciplinas com a mesma sigla são comuns a diferentes cursos.

Ao analisar a Tabela 11, é interessante notar que o Instituto de Química

oferece a maior quantidade de disciplinas que abordam conteúdos de Estatística:

são 7 disciplinas de Química Analítica (todas com sigla QA). No entanto, ao observar

a Tabela 12, também pode ser notado que, pelo menos ao nível das ementas, essas

disciplinas tratam de menos conceitos que as demais. Essa objetividade das

disciplinas de Química Analítica pode refletir o foco no conteúdo essencial para

aplicação das técnicas e metodologias analíticas, já que incluem práticas de

laboratório, cujos dados experimentais gerados devem ser tratados, como em toda

aplicação profissional de Química Analítica.

5 Diretoria Acadêmica. Catálogo de Cursos de Graduação. UNICAMP. 2016. Disponível em:


64

Tabela 12. Identificação das disciplinas da Tabela 12 com as respectivas ementas. O conteúdo de Estatística está destacado.6

CÓDIGO NOME EMENTA QA112 Química Analítica

Fundamental I Estequiometria. Erros e tratamento estatístico de dados.

Amostragem. Equilíbrios químicos de precipitação e ácido-base. Aplicações de reações de precipitação e ácido-base na

identificação e determinação de espécies químicas. Gravimetria. Introdução à volumetria. Volumetria de

precipitação e neutralização. QA213 Química II (Eng.

de Alimentos) Fenômenos de equilíbrio. Técnicas gerais da análise

qualitativa. Separação e classificação de cátions e ânions. Introdução à análise quantitativa. Amostragem. Tratamento dos dados analíticos. Técnicas gerais de análise quantitativa.

Gravimetria. Volumetria. QA217 Química Analítica

Fundamental II Equilíbrios químicos de complexação e oxirreduação. Células

eletroquímicas. Aplicações de reações de complexação e oxirreduação na identificação e quanitifcação de espécies

químicas. Volumetria de complexação e oxirredução. Introdução à potenciometria. Preparo de amostra.

QA282 Química Clássica Separação e reconhecimento de cátions e ânions. Análise quantitativa. Volumetria. Gravimetria. Equilíbrios iônicos,

ácido-base, de íons complexos e de oxirredução. Solubilidade e produto de solubilidade. Tratamento de

dados. QA313 Química III (Eng.

Química) Erros e tratamento dos dados analíticos. Gravimetria.

Volumetria. Fundamentos dos métodos de análise instrumental (espectrofotometria e potenciometria).

Cromatografia. QA316 Química Analítica

III Fundamentos de análise instrumental. Métodos

espectroanalíticos, métodos eletroanalíticos e métodos de separação. Tratamento estatístico de dados e interpretação

de resultados obtidos com métodos instrumentais. QA416 Química Analítica

IV Preparo de amostras. Aplicações de técnicas

espectroanalíticas e de separação em metodologias analíticas. Validação de metodologias analíticas.

F107 Física (Biologia) Medidas e unidades. Conceito de erro experimental e método científico. Princípios de Mecânica Quântica. Radiação. Física. Atômica. Física Nuclear e aplicações

biomédicas. Conservação de energia. Calor e temperatura: introdução à termodinâmica. Fluidos viscosos. Aplicações biológicas. Eletricidade: carga, campo elétrico e corrente

elétrica. Bioeletricidade.

6 Diretoria Acadêmica. Catálogo de Cursos de Graduação. UNICAMP. 2016. Disponível em:


65

CÓDIGO NOME EMENTA F129 Física

Experimental I Grandezas físicas e suas medidas. Erros. Instrumentos de medida. Tabelas, gráficos. Leis de Newton. Lei de Hooke. Estatística de dados, método de mínimos quadrados e

propagação de erros. Movimento bidimensional. Conservação de energia. Colisões e conservação do

movimento linear. F329 Física

Experimental III Experiências de laboratório sobre: lei de Coulomb e campo

elétrico, lei de Gauss, potencial elétrico, capacitores e dielétricos, corrente, resistência e força eletromotriz, circuitos e instrumentos de corrente contínua, campo magnético de uma corrente, forças magnéticas sobre correntes, força eletromotriz induzida e circuitos de

corrente alternada. Estatística de dados. FR705 Controle de

Qualidade de Produtos I

Amostragem. Padrões de material de referência certificado. Controle de matéria-prima. Controle de qualidade de fitoterápicos. Controle físico-químico. Validação de

métodos. Ensaios clássicos e instrumentais: cromatografia gasosa e líquida. Requisitos e funcionamento de um sistema

de qualidade. Sistemas BPL e ISSO. ME414 Estatística para

Experimentalistas Conceitos básicos de probabilidade e estatística descritiva.

Principais distribuições discretas e contínuas: Binomial, hipergeométrica, Poisson, Normal, t, F, qui-quadrado.

Amostragem. Estimação, teste de hipótese e intervalo de confiança para médias, proporções e variâncias. Regressão

e correlação. Análise de variância. MS380 Matemática

Aplicada para Biologia

Elementos de matemática discreta: recursão, probabilidade e combinatória. Sistemas lineares. Conceitos

básicos do cálculo elementar: estudo gráfico e computacional. Aplicações à biologia.

TA513 Análise de Alimentos

Técnicas e importância da amostragem. Preparo e preservação de amostras. Fatores relevantes na escolha de

um método de análise. Desenvolvimento e validação de métodos de análise para alimentos. Programas de controle

de qualidade e segurança de qualidade analítica. Tratamento qualitativo e quantitativo de dados. Métodos

para determinação de macronutrientes: água, sólidos totais, cinzas, proteínas, lipídeos, açúcares e fibras. Aplicações,

vantagens e desvantagens das técnicas analíticas. Rotulagem nutricional de alimentos.

TA541 Análise Sensorial de Alimentos

O ambiente dos testes sensoriais e outros fatores que influenciam a avaliação sensorial. Métodos sensoriais: a)

métodos discriminativos, b) métodos descritivos, c) métodos afetivos. Análise estatística univariada (ANOVA). Seleção de

provadores. Correlação entre medidas sensoriais e instrumentais. Princípios básicos sobre psicofísica: lei de

Stevens e Threshold.

66

CÓDIGO NOME EMENTA TA619 Análise

Instrumental de Alimentos

Avaliação de métodos analíticos. Controle de qualidade analítica. Radiação eletromagnética. Espectrofotometria na

região do ultravioleta e do visível. Fluorescência. Análises qualitativas e quantitativas. Aplicações em alimentos.

Introdução à cromatografia. Cromatografia planar. Cromatografia líquida clássica e instrumental. Cromatografia

gasosa. Procedimentos e aplicações em análise de alimentos. Princípios e aplicações em análise de alimentos da espectroscopia no infravermelho próximo e médio e da

espectrometria atômica (absorção e emissão). TA741 Controle de

Qualidade na Indústria de Alimentos

Definição de qualidade, conceitos de inspeção, controle de qualidade. Garantia e sistemas de gestão de qualidade. Normas ISSO 9000. Gestão de segurança de alimentos:

APPCC e ISSO 22000. Atributos de qualidade de alimentos: cor e textura. Conceitos de amostragem. Curvas

características de operação. Amostragem por atributos e por variáveis. Controle estatístico e capacidade de

processo. Ferramentas de qualidade.

Os resultados do questionário cognitivo (Figura 4, página 41) indicaram que o

grupo de estudantes que apresentou melhor desempenho foi o da Química. Todos

os estudantes de Química que responderam a este questionário estavam

terminando a disciplina de QA217 (Tabela 1, página 32). Ao analisar a Tabela 11,

percebe-se que ao término da QA217, estes estudantes, ao contrário dos demais,

estão completando um ano cursando disciplinas de Química Analítica (QA112 no

primeiro semestre e QA217 no segundo semestre) assim como a disciplina F129,

que também trata de Estatística aplicada ao tratamento de dados experimentais.

Este contato mais recente com esta temática pode explicar o melhor desempenho

deste grupo de estudantes.

Outro fato interessante é que o curso de Química apresenta a maior

quantidade de disciplinas que envolvem, formalmente, conceitos de Estatística; isto

também pode corroborar para o melhor desempenho dos estudantes, uma vez que a

estruturação da grade curricular do curso e as ementas das disciplinas também

podem influenciar as concepções de um estudante sobre um determinado conteúdo.

Por exemplo, embora as práticas pedagógicas do professor sejam importantes,

pouco adianta expor o conteúdo e comentar sobre sua importância se ele é pouco

abordado no decorrer do curso. Por outro lado, ao notar que Estatística permeia seu

percurso acadêmico, é mais provável que o estudante seja convencido e passe a

67

atribuir valor para esta temática, uma vez que a inserção no seu campo de atuação

passa a ser notada.

Também considerando a grade curricular, o desempenho inferior dos

estudantes de Engenharia de Alimentos, comparado aos demais, pode ser explicado

por QA213 representar seu primeiro contato com os conceitos de Estatística (Tabela

11). No entanto, o curso de Engenharia de Alimentos, assim como Farmácia,

apresenta maior continuidade dos conteúdos de Estatística, estendendo-se até o 9º

semestre. Isto remete à necessidade de avaliar o desempenho cognitivo destes

estudantes ao término do curso de graduação para verificar efeitos da fase de

aplicação do questionário, pois é de se esperar as disciplinas cursadas afetem seu

desempenho.

Outro dado interessante é que a maior parte do conteúdo de Estatística é

ministrado em disciplinas iniciais dos cursos dos estudantes que participaram da

pesquisa (Tabela 11). Isto pode estar relacionado com uma visão tradicional do

ensino por parte da gestão do curso, destacando-se a ideia de primeiro ensinar todo

o conteúdo para depois discutir suas aplicações e, eventualmente, pratica-las.

Observamos ainda que a disciplina ME414 aparece como obrigatória em

todos os cursos dos estudantes que participaram desta pesquisa. Essa disciplina é

oferecida por docentes do Instituto de Matemática, Estatística e Computação

Científica (IMECC) e parece cumprir o papel de aprofundar os conceitos e a

discussão dos fundamentos de Estatística para todos os cursos dos estudantes que

participaram desta pesquisa. Como a mesma disciplina é oferecida para todos os

cursos, pode haver falta de contextualização e abordagens desconectadas para os

diferentes cursos. Percebe-se também que, com exceção do curso de Química, esta

disciplina se encontra no início dos cursos (no primeiro ou segundo ano), novamente

indicando uma visão tradicional do ensino. Para os estudantes de Química, no

entanto, a gestão do curso sugere que a ME414 seja cursada no início do 3º ano,

após dois anos já tratando dados experimentais, o que pode sugerir uma visão

menos tradicional por parte desta gestão, uma vez que os estudantes só terão

contato com conceitos mais aprofundados de Estatística após terem trabalhado com

eles.

68

Capítulo 5: CONCLUSÕES

69

Dos três grupos de graduação, Química, Farmácia e Engenharia de

Alimentos, que responderam ao questionário cognitivo, os estudantes de Química

apresentaram melhor desempenho nas questões de caráter cognitivo. Isto pode

decorrer do fato de que, para este grupo, o questionário foi aplicado ao final de um

ano cursando três disciplinas envolvendo conceitos de Estatística (duas de química

e uma de física experimental). Isto pode influenciar a concepção do estudante sobre

Estatística e o seu desempenho nas disciplinas. Já os estudantes de Engenharia de

Alimentos apresentaram desempenho inferior aos demais, o que pode ser explicado

pelo fato da QA213 ser a primeira disciplina na qual esses estudantes têm contato

com Estatística.

Os resultados obtidos indicaram que, apesar da maior parte dos estudantes

voluntários apresentar atitudes neutras com relação à Estatística, o baixo percentual

de acerto das questões conceituais indica a necessidade de reflexões atuais sobre

seu ensino e aprendizagem, já que parece haver falhas de conhecimento desses

estudantes que já estudaram esse conteúdo. Além disto, a neutralidade atitudinal,

por um lado, sugere uma necessidade de trabalhar com mais fatores motivadores

para despertar sentimentos positivos em relação à Estatística. Por outro lado, esta

neutralidade indica uma maior facilidade de mudança de concepções sobre

Estatística, uma vez que estas concepções não estão consolidadas. O

melhoramento das atitudes, por sua vez, poderia redundar num melhor desempenho

cognitivo.

Com relação à pós-graduação, estes estudantes apresentaram um

desempenho cognitivo inferior ao de alguns cursos de graduação, embora tenham

apresentado atitudes positivas frente à Estatística. As atitudes positivas podem ser

resultado do maior grau de maturidade deste grupo de estudantes. Já o baixo

desempenho cognitivo pode ser consequência do momento de aplicação do

questionário – antes do início da disciplina – e também decorrente da variedade de

trajetórias acadêmicas presente neste grupo de estudantes.

Embora Schau et al. (1995) tenham originalmente desenvolvido o SATS-36

para ser utilizado por professores com o intuito de avaliar e repensar suas práticas

profissionais, a mudança de comportamento do professor em sala de aula não é

suficiente para alterar a atitude de um estudante. A valorização de um determinado

70

conteúdo em um curso de graduação está altamente relacionada com seu projeto

pedagógico, que deve inclui desde a organização da grade curricular até a gestão.

Neste contexto, foram avaliadas as grades curriculares dos cursos de graduação

participantes desta pesquisa. A análise da distribuição temporal das disciplinas que

abordam o conteúdo de Estatística e suas respectivas ementas sugere que há

relações entre o desempenho cognitivo de alguns grupos de estudantes e a grade

curricular de seu curso.

Dois parâmetros estatísticos foram calculados: alfa de Cronbach e coeficiente

de correlação de Pearson, para avaliar a consistência interna dos dados obtidos com

o SATS-36©, que serviram para verificar a existência ou não de correlação entre as

componentes atitudinais avaliadas pelas escalas do questionário. Os valores de alfa

de Cronbach para cada componente atitudinal variaram entre 0,69 a 0,88, indicando

a confiabilidade dos resultados do questionário, pois, de acordo com DeVELLIS

(1991), valores superiores a 0,7 são adequados. Correlações significativas foram

encontradas entre as escalas afeto e competência cognitiva, assim como entre

interesse e valor, interesse e esforço, e interesse e afeto.

As questões complementares do SATS-36 trouxeram perspectivas

interessantes sobre as concepções desses estudantes, como a discrepância entre

quão “bons” eles se sentem em matemática e a ausência de autoconfiança em

relação ao domínio dos conceitos sobre Estatística. Além disso, percebemos que

embora mais de 80% desses estudantes acreditem que utilizarão Estatística no

decorrer da sua graduação, a maior parte não acredita que isso acontecerá no

exercício de sua futura profissão, sugerindo a necessidade de avaliar se esses

estudantes estão sendo preparados de forma adequada ou se há necessidade de

contextualizar melhor os conteúdos com a sua atuação profissional. Apesar disto, a

análise das correlações entre as componentes atitudinais e as questões

complementares mostrou que a concepção dos estudantes sobre este

distanciamento entre a graduação e a prática profissional é menos frequente em

estudantes cujas componentes atitudinais competência cognitiva, valor e

interesse são altas. Isto indica que a preparação adequada para a atuação

profissional demanda, por um lado, uma contextualização dos conceitos

apresentados para aumentar o interesse e o valor atribuído pelos estudantes; por

outro lado, é necessário que o estudante sinta-se cognitivamente capaz de resolver

71

os problemas envolvendo conceitos específicos. Isto sugere que professores e

gestores devam buscar adequar suas práticas e projetos pedagógicos para atender

a estas insuficiências na formação acadêmica de futuros profissionais.

72

Capítulo 6: DIVULGAÇÃO DO TRABALHO

73

Parte dos resultados obtidos foram apresentados em comunicação oral na 39ª

Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Química, que ocorreu em maio de 2016,

em Goiânia. O pôster apresentado e os certificados de participação encontram-se

nos Anexo 6 a 8. Um artigo encontra-se em fase de redação para ser submetido ao

Journal of Chemical Education e um trabalho completo deve ser submetido para

apresentação no XI Encontro Nacional em Pesquisa em Educação em Ciências

(ENPEC), que será realizado em julho de 2017.

74

Capítulo 7: PERSPECTIVAS

75

Esperamos que este trabalho possa subsidiar a atuação das três esferas

envolvidas nos cursos de graduação – os professores, os gestores e os estudantes.

A identificação das fragilidades cognitivas junto com a análise dos atuais

currículos pode nortear novas organizações curriculares por parte dos gestores dos

cursos, que também podem levar em consideração as correlações encontradas

entre as componentes atitudinais para incentivar o desenvolvimento de propostas de

disciplinas que favoreçam a compreensão do valor da Estatística.

As correlações encontradas também podem estimular professores a

revisarem estratégias pedagógicas, novamente considerando a necessidade de

despertar o interesse dos estudantes, mostrando-lhes sua utilidade dos conteúdos

abordados para a prática profissional, e não apenas para outras disciplinas.

Além disto, é importante que gestores e professores não desprezem a

importância da componente afeto, que foi a componente que mais se relacionou

com as questões complementares e com outras componentes. Isso é um forte

indicativo de que os sentimentos dos estudantes permeiam e afetam todos os

aspectos do processo de ensino-aprendizagem.

Por fim, esperamos que os resultados obtidos estimulem os próprios

estudantes a refletir sobre seus objetivos e expectativas em relação ao seu curso de

graduação e à sua atuação futura.

Além de fornecer subsídios para a atuação dos gestores, estudantes e

professores, esperamos ainda que este trabalho incentive a comunidade acadêmica

a investigar de forma mais aprofundada a multiplicidade de temáticas envolvendo o

ensino/aprendizagem do ensino superior. Destacamos a necessidade de conhecer o

percurso acadêmico dos estudantes da pós-graduação, com o intuito de avaliar o

perfil do estudante ingressante para orientar o desenvolvimento de novas práticas

pedagógicas para este grupo. Apontamos também a necessidade de realizar um

levantamento do desempenho cognitivo e atitudinal dos estudantes ao longo da

graduação para verificar a influência da organização da grade no desempenho dos

estudantes. Por fim, sugerimos a relevância de investigar a(s) causa(s) do elevado

nível de stress apontado pelos estudantes de graduação, já que isso pode afetar de

forma decisiva sua formação.

76

Capítulo 7: REFERÊNCIAS

77

ABE: Associação Brasileira de Estatística. Brasil, 2017. Disponível em:

http://www.redeabe.org.br. Acesso em: 15 fev 2017.

BISQUERRA, R.; SARRIERA, J.C.; MARTÍNEZ, F. Introdução à Estatística: Enforque informático com o pacote estatístico SPSS. Porto Alegre: Artmed, 2004. 256 p.

CAZORLA, I. M. Teaching statistics in Brazil. In: International Conference in

Teaching Statistics (ICOTS). Salvador, 2006. p. 01-06, 2006. Disponível em:

https://www.stat.auckland.ac.nz/~iase/publications/17/9A2_CAZO.pdf. Acesso em:

18 fev 2017.

COBB, G. Teaching Statistics. In: STEEN, L.A. (Editor). Heeding the call for change: suggestions for curricular action. Washington D.C.: Mathematical Association of America, 1992. Disponível em: http://www.maa.org/sites/default/files/pdf/CUPM/pdf/CUPM_Report_1992.pdf. Acesso em: 03 março, 2015.

COHEN, J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. Hillsdale: Erlbaum, 1988.

DANCEY, C. & REIDY, J. Estatística Sem Matemática para Psicologia: Usando SPSS para Windows. Porto Alegre: Artmed, 2006.

DEPARTMENT OF STATISTICS. Categorical Data. Yale University. New Haven, 1997. Disponível em: http://www.stat.yale.edu/Courses/1997-98/101/catdat.htm. Acesso em: 15 nov., 2016.

DeVELLIS, R.F. Scale development: Theory and applications. Newburry Park: Sage Publications,1991.

DIRETORIA ACADÊMICA. Catálogo de Cursos de Graduação. UNICAMP, 2016. Disponível em: http://www.dac.unicamp.br/sistemas/catalogos/grad/catalogo2016/index.html. Acesso em: 23 dez., 2016.

DLIE: DIRETORIA DE LOGÍSTICA E INFRA-ESTRUTURA DE ENSINO (UNICAMP). Clickers. Disponível em: http://www.basico.unicamp.br/index.php/clickers. Acesso em: 12 março, 2015.

ENEM: Encontro Nacional de Educação Matemática. Brasil, 2016. Disponível em:

http://www.sbembrasil.org.br/sbembrasil/index.php/anais/enem. Acesso em: 15 fev

2017.

FERRAZ, A.C.M. & BELHOLT, R.V. Taxonomia de Bloom: revisão teórica e

apresentação das adequações do instrumento para definição de objetivos

instrucionais. Gestão & Produção. v. 17(2). São Carlos: 2010. Disponível em:

http://www.scielo.br/scielo.php?pid=S0104-530X2010000200015&script=sci_arttext.

Acesso em: 16 fev 2017.

78

FIGUEIREDO, D. B.; SILVA, J. A. Desvendando os mistérios do coeficiente de correlação de Pearson. Revista Política Hoje, v. 18, n. 1, p.115-146, 2009.

FOREHAND, M. Bloom’s Taxonomy: emerging perspectives on learning, teaching and technology. University of Georgia, 2005. Disponível em: http://projects.coe.uga.edu/epltt/. Acesso em: 30 fev 2017.

GAL, I.; GARFIELD, J.B. Curricular Goals and Assessment Challenges in Statistics Education. The Assessment Challenge in Statistics Education. Amsterdam: IOS Press, 1997.

GAL, I.; GINSBURG, L.; SCHAU, C. Monitoring Attitudes and Beliefs in Statistics Education. The Assessment Challenge in Statistics Education. Amsterdam: IOS Press, 1997.

GARFIELD, J.; HOGG, B.; SCHAU, C.; WHITTINGHILL, D. First Courses in Statistical Science: The Status of Educational Reform Efforts. Journal of Statistics Education. v.10, n.2, 2002.

GT12: Publicações. São Paulo. SBEM, 2006. Disponível em:

http://www.sbem.com.br/gt_12/publicacoes/publicacoes.htm. Acesso em: 15 fev

2017.

IBM BRASIL. IBM SPSS Software. Disponível em: https://www-01.ibm.com/software/br/analytics/spss/. Acesso em: 10 set. 2016.

JICK, T. Mixing Qualitative and Quantitative Methods: triangulation in action.

Administrative Science Quarterly. v. 24(4), p. 602-611. Cornell University: 1979.

KEELEY, J.; ZAYAC, R.; CORREIA, C. Curvilinear relationships between statistics anxiety and performance among undergraduate students: Evidence for optimal

anxiety. Statistics Education Research Journal, 7, 4‐15, 2008.

LARSEN, J. Attitude in Mathematics: a thematic literature review. Simon Fraser University. 2013. Disponível em: http://peterliljedahl.com/wp-content/uploads/Sample-Lit-Larsen.pdf. Acesso em: 03 fev, 2016.

LOUZADA, F.; ARA, A.; OLIVEIRA, C.Z.; GONÇALVES, C.V. Diagnóstico do Ensino da Estatística nas Universidades Públicas Brasileiras: Uma Descrição de Algumas das Dimensões que Compõem o Perfil do seu Corpo Docente. Revista Brasileira de Estatística. v. 71(234). Rio de Janeiro: 2010.

MANTOVANI, D. M. N. & VIANA, A. B. N. Ensino de Estatística para cursos de

graduação em Administração de Empresas: Novas Perspectivas. VII Seminário de

Administração FEA-USP, 2004. Disponível em:

http://sistema.semead.com.br/7semead/paginas/artigos%20recebidos/Ensino/ENS15

_-_Ensino_de_estat%EDstica_para_cursos_de_g.PDF. Acesso em: 20 fev 2017.

MAROCO, J; GARCIA-MARQUES, T. Qual a fiabilidade do alfa de Cronbach? Questões antigas e soluções modernas. Laboratório de Psicologia: I.S.P.A., v. 4(1). p.65-90, 2006.

79

MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO ‐ Diretrizes Curriculares: Cursos de Graduação, 2011. Disponível em: http://portal.mec.gov.br/conselho-nacional-de-educacao/atos-normativos--sumulas-pareceres-e-resolucoes?id=12991.Acesso em: 23 fevereiro, 2016.

MCLEOD, D. B. Research on Affect in Mathematics Education: A Reconceptualization. In: GROUWS, Douglas A. (Ed.). Handbook of Research on Mathematics Teaching and Learning: A Project of the National Council of Teachers of Mathematics. New York: Macmillian Publishing Company, 1992.

NEVES, J. L. Pesquisa Qualitativa: características, usos e possibilidades. Caderno

de Pesquisas em Administração. v. 1(3), 1996..

NOGUEIRA, R. Elaboração e análise de questionários: uma revisão da literatura básica e a aplicação dos conceitos a um caso real. Rio de Janeiro: UFRJ/COPPEAD, 2002. Disponível em: http://www.coppead.ufrj.br/upload/publicacoes/350.pdf. Acesso em: 02 jan, 2016.

ONWUEGBUZIE, A. J. Modeling statistics achievement among graduate students. Educational and Psychological Measurement. v. 63.p. 1020-1038, 2003.

OSTERHOLM, M. Beliefs: A theoretically unnecessary construct?.In:Sixth Congress of the European Society for Research in Mathematics Education (CERME 6). 2009. Lyon (France). Disponível em: http://ife.ens-lyon.fr/publications/edition-electronique/cerme6/wg1-13-osterholm.pdf. Acesso em: 03 fev, 2016.

PARASURAMAN, A. Marketing Research. Canada: Addison Wesley, 1986.

RBEs: Revista Brasileira de Estatística. São Paulo. Disponível em:

http://www.rbes.ibge.gov.br/. Acesso em: 16 fev 2017.

SBEM: Sociedade Brasileira de Educação Matemática. Brasil, 2012. Disponível em:

www.sbembrasil.org.br. Acesso em: 15 fev 2017.

SCHAU, C. SATS-36 Scoring. 2003. Disponível em: http://www.evaluationandstatistics.com/scoring.html. Acesso em: 10 fev. 2016.

SCHAU, C. SATS© Background: Evolution of SATS©. 2005. Disponível em: http://www.evaluationandstatistics.com/id18.html. Acesso em: 26 março, 2015.

SCHAU, C. Student’s attitudes: The “other” important outcome in statistics education. ASA Proceedings: Papers presented at the American Statistical Association Joints Statistical Meetings. VA: American Statistical Association, Section on Statistical Education, 2003. p. 3673-3681.

SCHAU, C.; STEVENS, J.; DAUPHINEE, T.L.; VECCHIO, A.D.; The Development and Validation of the Survey of Attitudes toward Statistics. Educational and Psychological Measurement.v. 55.p. 868-875, 1995.

SCHNETZLER, R. P. A pesquisa em ensino de Química no Brasil: conquistas e perspectivas. Química Nova.v.25, p. 14-24, 2002.

80

SILVA, C. B., BRITO, M. R. F., CAZORLA, I. M., VENDRAMINI, C. M. M. Atitudes

em relação à estatística e à matemática. Psico-USF. v. 7(2), p. 219-228, 2002.

SILVA, C. B.; CAZORLA, I. M.; BRITO, M. R. F. Concepções e atitudes em relação à

Estatística. Anais da Conferência Internacional Experiências e Perspectivas do

Ensino de estatística: desafios para o século XXI. Florianópolis, p. 18-29, 1999.

VENDRAMINI, C. M. M. & BRITO, M. R. F. Relações entre atitude, conceito e

utilidade da estatística. Psicologia Escolar e Educacional. v.5(1), 2001. Disponível

em: http://www.scielo.br/pdf/pee/v5n1/v5n1a07.pdf. Acesso em: 18 fev 2017.

ZEIDNER, M. Statistics and mathematics anxiety in social science students: some interesting parallels. British Journal of Educational Psychology.v.61. p. 319-328,1991.

81

ANEXOS

82

ANEXO 1: Termo de Consentimento Livre e Esclarecido

TERMO DE CONSENTIMENTO LIVRE E ESCLARECIDO

Título da pesquisa: Estatística em Química Analítica – Concepções de Estudantes de Graduação. Pesquisadoras: Sarah Lane Menezes (responsável) e Adriana Vitorino Rossi (orientadora) Número do CAAE:

Você está sendo convidado a participar como voluntário de um estudo. Este documento, chamado Termo de Consentimento Livre e Esclarecido, visa assegurar seus direitos como participante e é elaborado em duas vias, uma que deverá ficar com você e outra com o pesquisador. Por favor, leia com atenção e calma, aproveitando para esclarecer suas dúvidas. Se houver perguntas antes ou mesmo depois de assiná-lo, você poderá esclarecê-las com o pesquisador. Se preferir, pode levar para casa e consultar seus familiares ou outras pessoas antes de decidir participar. Se você não quiser participar ou retirar sua autorização, a qualquer momento, não haverá nenhum tipo de penalização ou prejuízo. Justificativa e objetivos:

O principal objetivo deste projeto de pesquisa é investigar concepções sobre Estatística que graduandos do IQ‐Unicamp têm, constroem e consolidam em diversos momentos dos cursos, buscando entender como ocorre, ou não, sua evolução conceitual a partir da abordagem de Estatística em aulas de Química Analítica. Na UNICAMP, os ingressantes dos cursos de Química têm seus primeiros contatos com conceitos sobre Estatística – tais como exatidão, precisão, ordem de grandeza, incerteza, propagação de erros, média, e desvio padrão – em aulas iniciais de

QA112 (INSTITUTO DE QUÍMICA ‐ IQ). Estes conceitos são utilizados, com diferentes graus de profundidade, em praticamente todas as áreas da Química e permeiam as disciplinas, tanto teóricas quanto práticas, durante toda a graduação. Além das disciplinas oferecidas pelo Instituto de Química, conceitos sobre Estatística também são abordados em disciplinas experimentais de Física (UNICAMP, IFGW). A inserção recorrente de conceitos sobre Estatística em disciplinas de Química Analítica é um forte indicativo da importância dessa temática para a formação dos egressos. Sendo assim, o atual estudo se justifica através da importância, frequentemente desprezada, da Estatística na vida dos profissionais. A identificação de problemas na abordagem, o ensino e a aprendizagem de Estatística se torna, portanto, fundamental para o desenvolvimento de profissionais capacitados. Acreditamos que este projeto seja, no Brasil, pioneiro na área de avaliação da compreensão de conceitos estatísticos no ensino superior, e esperamos através dele encorajar o desenvolvimento de novas pesquisas na área de educação em química. Procedimentos: Participando da pesquisa você será convidado a responder um questionário em formato on line que estará disponível no site da pesquisa, cujo endereço eletrônico lhe será entregue e/ou enviado para o seu email, após devolver esse termo assinado (o endereço do email do responsável por esta pesquisa segue no final deste Termo). Este questionário será aplicado a estudantes de graduação que estão cursando disciplinas do Departamento de Química Analítica e será respondido de forma anônima e voluntária. Em nenhum momento, os voluntários serão identificados, garantindo-se total sigilo e anonimato. Você não terá acesso às respostas nem à identificação dos demais participantes. O questionário tem questões abertas e/ou fechadas para coleta de informações, que serão posteriormente analisadas e terão resultados divulgados exclusivamente para finalidade científica e acadêmica, que caracterizará o único propósito de uso desse material. O tempo estimado para responder o questionário é de 25 minutos. Se concordar em participar dessa pesquisa, você deverá assinar este Termo de Consentimento Livre e Esclarecido e entregá-lo à Pesquisadora Responsável, seja uma cópia digitalizada por email, via correio ou pessoalmente na UNICAMP (o endereço do laboratório responsável por esta pesquisa segue no final deste Termo). Após a confirmação do seu aceite através da assinatura deste Termo, será liberado o seu acesso ao questionário on line. Aos potenciais voluntários para a pesquisa através da utilização dos clickers, também será solicitada pela pesquisadora a assinatura do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido. Desconfortos e riscos: Participar desta pesquisa não oferece desconfortos ou riscos físicos. Em todo caso, se você sentir qualquer incômodo pelo teor das questões, você não deve participar desta pesquisa. Os participantes responderão o questionário de forma anônima e espontânea, visando contribuir para a coleta de dados desta pesquisa, sem qualquer desconforto ou risco previsíveis aos participantes, garantindo-lhes que seus dados serão confidenciais. Ressaltamos ainda ser dever da Pesquisadora Responsável suspender a pesquisa imediatamente ao perceber qualquer risco ou dano à saúde de qualquer participante da pesquisa, consequente de sua participação, não previsto no termo de consentimento. Benefícios: A participação do voluntário não lhe trará, a priori, qualquer benefício individual direto. O principal benefício desta pesquisa é possibilitar uma melhora no ensino de Química Analítica, no que tange ao ensino de conceitos estatísticos básicos. Acredita-se que este estudo poderá ser utilizado para melhorar a formação dos estudantes de Química da Unicamp. Acompanhamento e assistência: A Pesquisadora Responsável estará a disposição dos participantes da pesquisa para esclarecer sobre o desenvolvimento do trabalho e os resultados obtidos que possam ser úteis para os participantes, inclusive para promover o desligamento do participante e a exclusão de seus dados a qualquer momento anterior à publicação dos resultados, opção que será prontamente respeitada sem qualquer questionamento do motivo para desistência de participar da pesquisa. Não são

83

previsíveis situações de desconforto ou risco posterior à participação na pesquisa. Destacamos que qualquer esclarecimento pode ser feito antes, durante e após a realização da pesquisa. É importante esclarecer que o voluntário ficará com uma cópia do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido. Caso venha ser necessária a complementação dos dados individuais sem que haja anuência do participante, será possível rediscutir o delineamento do projeto, suspendê-lo ou até encerrá-lo. Sigilo e privacidade: Você tem a garantia de que sua identidade será mantida em sigilo e nenhuma informação será dada a outras pessoas que não façam parte da equipe de pesquisadores. Na divulgação dos resultados desse estudo, seu nome não será citado. Ressarcimento: Não haverá nenhuma forma de reembolso em dinheiro ou pagamento de despesas, já que a participação na pesquisa não envolve nenhum gasto nem resulta em remuneração. Armazenamento de material: Os dados coletados serão guardados por 5 (cinco) anos e estarão sob responsabilidade da Pesquisadora Responsável do Projeto. Contato com as pequisadoras: Em caso de dúvidas sobre o estudo, você poderá entrar em contato com:

Sarah Lane Menezes (Pesquisadora Responsável). Telefones: 19 99163 0111 e 19 3289 3540. Email: [email protected] Adriana Vitorino Rossi (Orientadora). Telefone: 19 3521 3082. Email: [email protected] Endereço das pesquisadoras:

UNICAMP - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Química. Bloco I, laboratório I-125. Cidade Universitária Zeferino Vaz, CP 6154, CEP 13083-970. Campinas, SP - Brasil Em caso de denúncias ou reclamações sobre sua participação e sobre questões éticas do estudo, você pode entrar em contato com a secretaria do Comitê de Ética em Pesquisa (CEP) da UNICAMP: Rua: Tessália Vieira de Camargo, 126; CEP 13083-887 Campinas – SP; telefone (19) 35218936; fax (19) 3521-7187; e-mail : [email protected] Consentimento livre e esclarecido: Após ter sido esclarecimento sobre a natureza da pesquisa, seus objetivos, métodos, benefícios previstos, potenciais riscos e o incômodo que esta possa acarretar, aceito participar: Nome do(a) participante: ____________________________________________________________________________________ _______________________________________________________ Data: ____/_____/______. (Assinatura do participante) E-mail do(a) participante: _____________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________________________________ Responsabilidade da Pesquisadora: Asseguro ter cumprido as exigências da resolução 466/2012 CNS/MS e complementares na elaboração do protocolo e na obtenção deste Termo de Consentimento Livre e Esclarecido. Asseguro, também, ter explicado e fornecido uma cópia deste documento ao participante. Informo que o estudo foi aprovado pelo CEP perante o qual o projeto foi apresentado. Comprometo-me a utilizar o material e os dados obtidos nesta pesquisa exclusivamente para as finalidades previstas neste documento ou conforme o consentimento dado pelo participante. ____________________________________________________________ Data: ____/_____/______. (Assinatura da Pesquisadora)

84

ANEXO 2:Questionário de Avaliação Cognitiva

Questão 01 Calcule a média e o desvio padrão do seguinte conjunto de dados: {3,3,7,8,9}

Questão 02 A análise de uma amostra com 50 replicatas resultou numa concentração média de

2,45 mol.L-1, com precisão de 0,03 mol.L-1. Com base nisto, responda:

Questão 03 O valor certificado de Fe2+ num medicamento é de 2,20 mg.L-1. A análise de uma

amostra deste medicamento resultou num valor de 2,0 mg.L-1 de Fe2+ com um intervalo de confiança de 0,2 mg.L-1 com 95% de confiança. Podemos dizer que este

resultado difere estatisticamente do valor certificado?

Questão 04 Qual valor possui apenas 01 algarismo significativo?

Questão 05

Calculando a concentração de NaOH a partir dos dados da equação abaixo, indique o valor de concentração expresso corretamente:

03 02 04

Não sei calcular

01

01

2,45 0,03 é o intervalo de

confiança e 0,03 é o desvio padrão.

02

2,45 0,03 NÃO é o intervalo de

confiança e 0,03 é o desvio padrão.

03

2,45 0,03 é o intervalo de

confiança e 0,03 NÃO é o desvio

padrão.

04

2,45 0,03 NÃO é o intervalo de

confiança e NÃO 0,03 é o desvio

padrão.

01

Sim

02

Não

03

Não sei.

01

200

02

0,07

03

10

04

0,00090

05

3,0

01

0,08

02

0,081

03

0,082

04

0,0818

05

0,08181

85

ANEXO 3: E-mail s trocados coma Dra. Candace Schau

(A) em 2015 e (B) em 2016.

(A)

(B)

86

Não concordo nem discordo

Discordo totalmente

Concordo totalmente

ANEXO 4: Questionário de Atitudes Frente à Estatística – versão Pré

Questionário de Atitudes Frente à Estatística

Adaptação em português do Survey of Attitudes Toward Statistics©, Pre – Schau, 1992, 2003.

As afirmações a seguir têm como objetivo avaliar a sua atitude frente à Estatística. Cada item tem 7 respostas

possíveis. As respostas variam de 1 (discordo totalmente) ao 4 (não concordo nem discordo) até o 7 (concordo

totalmente). Se você não tiver uma opinião, escolha a resposta 4. Por favor, leia cada afirmação e escolha

apenas a resposta que melhor representa seu grau de concordância. Tente não pensar muito sobre cada

questão – marque rapidamente sua resposta e siga para a próxima questão. Favor responder a todas as

questões.

Pretendo realizar todas as atividades propostas da matéria de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Pretendo trabalhar arduamente na disciplina de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Eu vou gostar de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Vou me sentir inseguro quando tiver que resolver problemas de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Terei dificuldade em compreender a Estatística devido à minha forma de pensar.

1 2 3 4 5 6 7

As fórmulas Estatísticas são fáceis de compreender.

1 2 3 4 5 6 7

A Estatística não tem utilidade.

1 2 3 4 5 6 7

Estatística é uma matéria complicada.

1 2 3 4 5 6 7

A Estatística deveria ser uma área obrigatória na minha formação profissional.

1 2 3 4 5 6 7

Conhecimentos estatísticos são um diferencial na hora de conseguir emprego.

1 2 3 4 5 6 7

Não terei a mínima ideia sobre o que será lecionado neste curso de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Estou interessado em ser capaz de comunicar informação Estatística a outros.

1 2 3 4 5 6 7

A Estatística não é útil para o profissional comum.

1 2 3 4 5 6 7

Pretendo estudar arduamente para todas as provas de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Me sentirei frustrado se as questões de Estatística das provas forem revisadas em sala de aula.

1 2 3 4 5 6 7

A Estatística não é útil no meu dia-a-dia quando fora da 1 2 3 4 5 6 7

87

minha prática profissional.

Utilizo Estatística no meu dia-a-dia.

1 2 3 4 5 6 7

Ficarei estressado durante as aulas de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Vou gostar de cursar matérias de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Estou interessado em usar Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Os resultados estatísticos raramente se aplicam no meu dia-a-dia.

1 2 3 4 5 6 7

A maioria das pessoas aprende Estatística com rapidez.

1 2 3 4 5 6 7

Estou interessado em compreender informações estatísticas.

1 2 3 4 5 6 7

Aprender Estatística exige muita dedicação.

1 2 3 4 5 6 7

Não terei qualquer utilidade para conceitos estatísticos na minha profissão.

1 2 3 4 5 6 7

Cometerei muitos erros matemáticos quando usar a Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Pretendo ir a todas as aulas de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Tenho medo da Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Estou interessado em aprender Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

A Estatística envolve cálculos enormes.

1 2 3 4 5 6 7

Sou capaz de aprender Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Vou conseguir compreender as fórmulas estatísticas.

1 2 3 4 5 6 7

A Estatística não é importante na minha vida.

1 2 3 4 5 6 7

A Estatística é muito técnica.

1 2 3 4 5 6 7

Terei dificuldade em compreender conceitos estatísticos.

1 2 3 4 5 6 7

A maioria das pessoas precisa mudar sua forma de pensar para conseguir utilizar Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

88

Muito Ruim

Ruim

Muito Bom

Nada

Ruim

Muito

Ruim

Não me sinto confiante

Me sinto muito confiante

Sim

Nada provável

Ruim

Muito Provável

Ruim

Muito Ruim

Ruim

Muito Bom

Não Não sei

Antes de prosseguir, REPARE que houve uma mudança na escala.

Como foi seu desempenho em disciplinas de matemática no passado?

1 2 3 4 5 6 7


1 2 3 4 5 6 7

Na área na qual deseja atuar após se formar, quanto de Estatística você irá utilizar?

1 2 3 4 5 6 7

Você se sente confiante em dizer que vai conseguir dominar os conceitos Estatísticos tratados nesta disciplina?

1 2 3 4 5 6 7

Consta na sua grade de disciplinas obrigatórias alguma matéria de Estatística?

1 2 3

Se você tivesse a opção de escolha, qual a probabilidade de que você escolheria cursar alguma disciplina de Estatística?

1 2 3 4 5 6 7

Para as perguntas abaixo, escolha apenas UMA resposta.

Qual é o seu curso aqui na Unicamp?

1. Bacharelado em Química 2. Licenciatura em Química

3. Engenharia Química 4. Engenharia de Alimentos

5. Outro: _______________

Qual é o seu Coeficiente de Rendimento (CR) médio? Se você não souber, coloque um valor aproximado. Se

você não tiver ainda um CR, coloque 99: _____________.

Qual é o seu Coeficiente de Progressão (CP, o número de créditos que você já cursou dividido pelo número de

créditos totais do seu curso)? Se você não souber, coloque um valor aproximado: _____________.

Quantos cursos de matemática e/ou estatística você fez durante o seu Ensino Médio? ______.

Quantos cursos de matemática e/ou estatística você já fez no Ensino Superior (não considere os cursos deste

semestre)? _______.

Qual nota você espera receber neste curso?

1. > 8,0 4. 2,0 – 4,0

2. 6,0 – 8,0 5. < 2,0

3. 4,0 – 6,0

AGRADEÇEMOS SUA DISPOSIÇÃO!

89

Discordo totalmente

Concordo totalmente

Não concordo nem discordo

ANEXO 5: Questionário de Atitudes Frente à Estatística – versão Pós

Questionário de Atitudes Frente à Estatística

Adaptação em português do Survey of Attitudes Toward Statistics©, Post – Schau, 1992, 2003.

As afirmações a seguir têm como objetivo avaliar a sua atitude frente à Estatística. Cada item tem 7 respostas possíveis. As respostas variam de 1 (discordo totalmente) ao 4 (não concordo nem discordo) até o 7 (concordo totalmente). Se você não tiver uma opinião, escolha a resposta 4. Por favor, leia cada afirmação e escolha apenas a resposta que melhor representa seu grau de concordância. Tente não pensar muito sobre cada questão – marque rapidamente sua resposta e siga para a próxima questão. Favor responder a todas as questões.

Procurei realizar todas as atividades propostas de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Trabalhei arduamente na disciplina de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Gosto de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Sinto-me inseguro quando tenho que resolver problemas de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Tenho dificuldade em compreender Estatística devido à minha forma de pensar.

1 2 3 4 5 6 7

As fórmulas Estatísticas são fáceis de compreender.

1 2 3 4 5 6 7

A Estatística não tem utilidade.

1 2 3 4 5 6 7

Estatística é uma matéria complicada.

1 2 3 4 5 6 7

A Estatística deveria ser uma área obrigatória na minha formação profissional.

1 2 3 4 5 6 7

Conhecimentos estatísticos são um diferencial na hora de conseguir emprego.

1 2 3 4 5 6 7

Não tenho ideia nenhuma sobre o que foi lecionado neste curso de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Estou interessado em ser capaz de comunicar informação Estatística a outros.

1 2 3 4 5 6 7

A Estatística não é útil para o profissional comum.

1 2 3 4 5 6 7

Procurei estudar arduamente para todas as provas de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Me sinto frustrado quando as questões de Estatística das provas são revisadas em sala de aula.

1 2 3 4 5 6 7

A Estatística não é útil no meu dia-a-dia quando fora da minha prática profissional.

1 2 3 4 5 6 7

Utilizo Estatística no meu dia-a-dia.

1 2 3 4 5 6 7

90

Fico estressado durante as aulas de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Gosto de cursar matérias de Estatística. 1 2 3 4 5 6 7

Estou interessado em usar Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Os resultados estatísticos raramente se aplicam no meu dia-a-dia.

1 2 3 4 5 6 7

A maioria das pessoas aprende Estatística com rapidez.

1 2 3 4 5 6 7

Estou interessado em compreender informações estatísticas.

1 2 3 4 5 6 7

Aprender Estatística exige muita dedicação.

1 2 3 4 5 6 7

Não terei qualquer utilidade para conceitos estatísticos na minha profissão.

1 2 3 4 5 6 7

Cometo muitos erros matemáticos quando uso a Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Procurei ir a todas as aulas de Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Tenho medo da Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Estou interessado em aprender Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

A Estatística envolve cálculos enormes.

1 2 3 4 5 6 7

Sou capaz de aprender Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

Compreendo as fórmulas estatísticas.

1 2 3 4 5 6 7

A Estatística não é importante na minha vida.

1 2 3 4 5 6 7

A Estatística é muito técnica.

1 2 3 4 5 6 7

Tenho dificuldade em compreender conceitos estatísticos.

1 2 3 4 5 6 7

A maioria das pessoas precisa mudar sua forma de pensar para conseguir utilizar Estatística.

1 2 3 4 5 6 7

91

Muito Ruim

Ruim

Muito Bom

Me sinto muito

confiante

Ruim

Muito Alto

Ruim

Muito Baixo

Ruim

Nada Muito

Não me sinto confiante

Ruim

Nada Muito

Definitivmente não

Definitivmente sim

Muito Fácil

Ruim

Muito Difícil

Ruim

Antes de prosseguir, REPARE que houve uma mudança na escala.


1 2 3 4 5 6 7

Considerando a área que você deseja trabalhar após se formar, quanto de Estatística você irá utilizar?

1 2 3 4 5 6 7

Você se sente confiante em dizer que domina os conceitos Estatísticos apresentados?

1 2 3 4 5 6 7

No decorrer do seu curso de graduação, quanto de Estatística você irá utilizar?

1 2 3 4 5 6 7

Se houvesse a possibilidade, você gostaria de fazer mais uma disciplina de Estatística?

1 2 3 4 5 6 7

Quão difícil é o conteúdo estatístico para você? 1 2 3 4 5 6 7 Para as perguntas abaixo, escolha apenas UMA resposta.

Você sabe qual nota irá receber nesta disciplina?

1. Sim 2. Não

Qual nota você espera receber nesta disciplina?

1. > 8,0 4. 2,0 – 4,0

2. 6,0 – 8,0 5. < 2,0

3. 4,0 – 6,0

Numa semana normal, quantas horas você passa estudando Estatística (fora da sala de

aula)? Responda com números inteiros: _____________________.

Nesta última semana, como você descreveria seu nível de stress?

1 2 3 4 5 6 7

AGRADEÇEMOS SUA DISPOSIÇÃO!

92

ANEXO 6:Certificado de Apresentação na 39ª Reunião Anual da

Sociedade Brasileira de Química

93

ANEXO 7: Resumo apresentado na 39ª Reunião Anual da Sociedade

Brasileira de Química

94

ANEXO 8: Certificado de Apresentação Oral na 39ª Reunião Anual da

Sociedade Brasileira de Química

universidade estadual de campinas instituto de … · e novembro de 2016, foi realizada uma...

Documents