Estudo de tradução, adaptação e validação do ASSIST numa amostra de estudantes
universitários portugueses
Conceptions d'apprentissage, Étude, Étudiants universitaires, ASSIST
Introdução
Neste artigo são analisados os constructos relativos às abordagens ao estudo,
concepções de aprendizagem e preferências por diferentes estilos de ensino
características dos estudantes universitários.
Pela revisão da literatura percebemos que é considerável a diversidade de
estudos internacionais que conduziram à construção de instrumentos de avaliação
das concepções de aprendizagem e das abordagens ao estudo. A nível nacional são
de referir algumas investigações sobre a temática específica das estratégias de
estudo e de aprendizagem na Universidade: Bessa (2000, 2006), Bessa e Tavares
(2000), Rosário (1999) e Rosário et al. (2000). Contudo, são ainda escassos
(quando não inexistentes) os instrumentos, normalizados e validados,
construídos especificamente para a população estudantil universitária
portuguesa.
No estudo que se apresenta optámos por nos apoiar no trabalho de Entwistle e
colaboradores que, neste domínio, assume particular relevância e protagonismo.
A revisão teórica permitiu-nos encontrar um instrumento com características que
se adequam aos nossos objectivos e utilizado em investigações internacionais
deste âmbito. Referimo-nos ao Approaches and Study Skills Inventory for
Students short version (adiante designado ASSIST) (Tait et al., 1998) que,
pelas provas de validade e fidelidade, nos pareceu ser o mais apropriado.
Foram objectivos principais construir uma versão portuguesa do ASSIST e aferir
a sua validade e fidelidade numa amostra com características o mais semelhantes
possível (ainda que, eventualmente, culturalmente divergentes) às dos estudos
originais (realizados em Inglaterra). Sobre a relevância que assume a avaliação
das características psicométricas, Field (2005) defende que um questionário
deve obedecer a critérios de validade, fidelidade e discriminação. Tratando-se
de uma adaptação para uma população (a portuguesa) com características e
particularidades eventualmente distintas da população para a qual o instrumento
foi originalmente construído (estudantes universitários ingleses), deverão pois
ser considerados os critérios de validade e fidelidade do instrumento na
amostra utilizada neste estudo.
Na medida em que a avaliação da validade é necessária, mas não suficiente para
que um instrumento seja considerado de qualidade, apreciámos também a precisão
das medidas por ele fornecidas, nomeadamente a consistência interna ou
homogeneidade dos itens (indicador de fidelidade).
Instrumento: O Approaches and Study Skills Inventory for Students short
version (ASSIST)
Para uma melhor compreensão do instrumento utilizado, não podemos deixar de
contextualizar o seu aparecimento. O ASSIST constitui o último, de uma linha de
inventários (o ASI Approaches to Study Inventory e o RASI Revised
Approaches to Study Inventory) desenhados para medir as diferenças individuais
nas abordagens à aprendizagem dos estudantes do ensino superior (Diseth, 2001).
O ASI foi desenvolvido por Entwistle e seus colegas na Universidade de
Lancaster nos finais dos anos 70 e trata-se, de acordo com Richardson (1994c,
2000), do instrumento mais utilizado para avaliar a aprendizagem de estudantes
no ensino superior. Em termos de estrutura, o instrumento foi construído com
base nos resultados de estudos anteriores em que era explorada a aprendizagem
dos estudantes: Hudson (1968), Marton e Säljö (1976a, 1976b), Biggs (1976,
1979) e Pask (1976). Ao longo dos anos, foram sendo efectuadas uma série de
revisões do ASI original. Contudo, para alguns autores (Richardson, 2000; Tait
et al., 1998), os instrumentos, de certa forma "emendados",
comprometiam a integridade conceptual do ASI original, não possuindo algumas
propriedades psicométricas desejáveis. O RASI (Entwistle, Tait & McCune,
2000) continha inicialmente 32 itens que perfaziam um total de oito subescalas
e três escalas: Abordagem Profunda, Abordagem Estratégica e Abordagem
Superficial. Assim, no final dos anos 90, em resultado de um extenso trabalho
de investigação, o instrumento foi revisto e designado de ASSIST. A primeira
versão do ASSIST (Tait & Entwistle, 1996) integrava 38 itens, construídos
para identificar estudantes com estratégias de estudo pouco desejáveis. Nesta
versão, o instrumento era constituído por subescalas que mediam quatro
abordagens ao estudo, bem como a aptidão académica (definida como a auto-
confiança académica). As quatro abordagens ao estudo seriam: Profunda (intenção
de compreender, relacionar ideias, uso de dados e aprendizagem activa),
Superficial (intenção de reproduzir, falta de compreensão, aprendizagem passiva
e medo do fracasso), Estratégica (estudo organizado, gestão do tempo, atenção
às exigências de avaliação e intenção de atingir a excelência) e Apática
(ausência de objectivos e de interesse). Os estudantes respondiam a itens
relacionados com estas abordagens numa escala tipo likert de cinco pontos, que
ia desde "concordo" a "discordo". O resultado para cada uma
das abordagens era obtido pela soma das pontuações dos respectivos itens.
Em termos globais, na versão mais recente do ASSIST, a Abordagem Profunda foi
alargada de forma a incluir uma subescala de colaboração, que captava o desejo
dos estudantes de discutirem com os seus pares; a definição de Abordagem
Estratégica passou a integrar a subescala monitorização da eficácia,
relacionada com a metacognição e a auto-regulação da aprendizagem; a Abordagem
Superficial foi renomeada de Superficial Apática, colocando maior ênfase no
estudo ineficaz; por fim, foi introduzida uma série de outras subescalas que os
autores designaram de "motivos relacionados" (estratégias de
aprendizagem, motivações e intenções que contribuem para as escalas). O ASSIST
resulta assim de um desenvolvimento a partir do ASI, incluindo subescalas
adicionais com vista a integrar a descrição dos processos relativos não só ao
estudo, mas também às reacções ao ensino. A versão mais recente mede as
abordagens à aprendizagem em três dimensões ou escalas distintas: Profunda,
Estratégica e Instrumental esta última definida por Tait et al. (1998) como
Superficial Apática.
São três as secções do instrumento: a primeira o que é aprender? remete
para as concepções de aprendizagem descritas por Marton e Säljö (1976a, 1976b)
e posteriormente desenvolvidas por Hattie, Biggs e Purdie (1996). Esta secção
integra um conjunto de seis itens que avaliam a concepção do estudante sobre o
que significa o termo aprender. Os itens funcionam como categorias que fazem
parte, até certo ponto, de uma hierarquia. As primeiras três, numa extensão
decrescente, tendem a relacionar-se com uma abordagem instrumental e podem ser
combinadas para indicar uma concepção de aprendizagem enquanto reprodução de
conhecimento (de natureza superficial) subCA Reprodutiva. As restantes três
remetem para uma perspectiva de aprendizagem que envolve a compreensão e o
desenvolvimento pessoais (de ordem mais profunda) subCA Significativa. Os
itens ou categorias que integram cada concepção são os que se seguem:
c. Aumentar o meu conhecimento através da obtenção de factos e
informação.
a. Assegurar que me lembro bem das coisas que aprendo.
d. Ser capaz de utilizar a informação adquirida.
e. Compreender material novo por mim mesmo(a).
f. Adquirir uma visão nova e mais significativa das coisas.
b. Contribuir para o meu desenvolvimento pessoal.
A segunda secção do inventário diz respeito às abordagens ao estudo, que
resultam da perspectiva de Marton e Säljö (1976a, 1976b, 1997) sobre as
abordagens à aprendizagem, em articulação com as descrições de Entwistle e
Ramsden (1983) e Ramsden e Entwistle (1981) relativas a uma abordagem
estratégica. Inclui 52 itens, reportados a três escalas (Profunda escala AP,
Estratégica escala AE e Superficial Apática escala ASA), que resultam da
combinação de 13 subescalas. Cada subescala inclui quatro itens e cada escala
(ou abordagem à aprendizagem) quatro ou cinco subescalas: a Abordagem Profunda
inclui quatro subescalas, num total de 16 itens; na Abordagem Estratégica, são
cinco as subescalas, totalizando 20 itens; e a escala Abordagem Superficial
Apática reúne 16 itens em quatro subescalas distintas.
As três abordagens dividem-se em subescalas e subescalas de "motivos
relacionados" que remetem para estratégias de aprendizagem, motivações e
intenções. Em cada abordagem, as primeiras três subescalas relacionam-se de uma
forma mais consistente umas com as outras e podem ser combinadas com um certo
grau de confiança para produzir medidas compósitas. As restantes subescalas e
"motivos relacionados" (ou subescalas de motivação) têm maior
probabilidade de variar nas suas inter-relações em função da diversidade de
amostras utilizadas. Assim, de acordo com Entwistle (s/d) as relações entre
subescalas necessitam de ser confirmadas sempre que se trate de uma amostra
particular. Um aspecto que nos parece relevante referir diz respeito ao facto
de os autores do instrumento considerarem as subescalas interesse por ideias
(subII), realização (subR), monitorização da eficácia (subME) e medo do
fracasso (subMF) como subescalas relacionadas (ou "motivos
relacionados"), distinguindo-as, deste modo, das restantes. Este aspecto
assume especial relevância em temos de análise. Em alguns estudos a que tivemos
acesso, algumas das subescalas parecem agrupar-se, no sentido de darem um
contributo mais significativo para a explicação das diferenças. Noutras
investigações a que nos iremos referir, estas subescalas não foram consideradas
nas análises.
A terceira secção do instrumento remete para as preferências por diferentes
tipos de aulas e de ensino. Trata-se de um conjunto de oito itens em que se
pede ao estudante que indique até que ponto valoriza ou não diferentes tipos de
aulas, exames, cursos e livros. Teoricamente, as respostas a estes itens
reflectem dois factores latentes: suporte da compreensão e transmissão de
informação, que correspondem às abordagens profunda e superficial apática
respectivamente.
Por fim, uma última questão refere-se ao trabalho escolar já avaliado, numa
escala de 1 (bastante mau) a 9 (muito bom). O estudante é aqui questionado
sobre o seu aproveitamento e desempenho com base não só na sua auto-percepção,
mas também no feedback recebido ao longo do semestre. Refira-se que esta última
questão, designada de aproveitamento escolar, será sempre reportada à variável
sucesso académico.
No que diz respeito aos procedimentos de cotação, as pontuações para as 13
subescalas resultam da soma das respostas individuais aos itens (de 1 a 5). As
pontuações das três abordagens à aprendizagem (escalas) são o resultado dos
valores obtidos nas subescalas que contribuem para cada abordagem
1
. Não houve itens introduzidos pelos autores do instrumento para controlo do
enviesamento de resposta (sujeitos, portanto, a formulação negativa), pelo que
não foi necessário reverter em termos de respostas.
Por último, refira-se que a aplicação do ASSIST pode ser individual ou
colectiva e o tempo de aplicação pode ir de 25 a 45 minutos.
Método
Amostra
A amostra utilizada no nosso estudo integrava estudantes de uma universidade no
sul de Portugal, tendo sido estratificada, no respeito por critérios de
natureza teórica, em função do domínio ou área científica do curso de
licenciatura e do ano frequentado.
Dos 626 estudantes inicialmente inquiridos, foram eliminados 60 questionários
em virtude de não responderem à generalidade das questões (cinco sujeitos) e de
serem alunos do 2º (26 sujeitos) e do 3º anos (29 sujeitos), apesar de
frequentarem disciplinas dos anos em estudo. A amostra foi caracterizada em
termos das variáveis ano, domínio científico e género.
Tabela 1 - Distribuição da variável ano por domínio científico e género
Pela análise da tabela verificamos que a maioria (N = 348) dos inquiridos é do
género feminino (61.5%). O domínio científico mais representado é o das
Ciências Humanas e Sociais (25.4%), enquanto o da Engenharia de Recursos
Naturais é aquele que integra menor percentagem de estudantes (12.1%). No que
se refere à variável idade, os alunos inquiridos têm entre 18 e 48 anos (M =
22.29; DP = 4.29. Mo = 21). Na altura da aplicação dos questionários, os 255
estudantes que frequentavam o 1º ano apresentavam uma média etária de cerca de
20 anos (M = 20.57; DP = 4.47), os do 4º ano (N = 292) uma média próxima dos 23
anos de idade (M = 23.63; DP = 3.57) e os do 5º ano (N = 19) uma média de
aproximadamente 25 anos (M = 24.58; DP = 3.50). Os alunos que frequentavam os
cursos da Faculdade de Ciências e Tecnologias eram, em média, mais velhos do
que os estudantes das restantes faculdades (M = 23.39).
Procedimentos de recolha e análise de dados
O processo de adaptação do ASSIST iniciou-se com o pedido ao autor do
instrumento (Noel Entwistle Universidade de Edimburgo), que prontamente
autorizou a tradução e adaptação do mesmo. Respeitados os pedidos do autor
nomeadamente o compromisso de cedência da base de dados resultante da nossa
investigação para estudos internacionais comparativos posteriores, bem como a
não exclusão de itens do inventário ', procedemos à tradução do original
inglês, que obedeceu ao método de tradução-retroversão (translate-translate
back) (Hill & Hill, 2000). O objectivo era obter uma tradução que
correspondesse ao texto original, mas respeitando as particularidades
características da língua portuguesa. A tradução do questionário para português
foi realizada por sete indivíduos portugueses, todos com conhecimentos do
inglês. Na comparação das versões recorremos aos esclarecimentos, anotações e
orientações dos tradutores. A retroversão foi efectuada por um oitavo sujeito,
português, com conhecimento das duas línguas (portuguesa e inglesa), residente
num país anglo-saxónico durante alguns anos e com experiência de docência no
ensino superior. Realizada a retroversão não se observaram quaisquer
incompatibilidades com a tradução. Por último, procedemos ao refinamento da
tradução, com vista a confirmar a adaptação lexical e semântica de cada item à
língua portuguesa. De acordo com Cronbach (1984), estes procedimentos são
legítimos, uma vez que contribuem para a melhoria da validade e da precisão do
instrumento. Também Almeida e Freire (2000) referem que a consulta de
especialistas constitui uma forma de análise qualitativa dos itens de um
questionário e serve para apreciar o conteúdo e a forma dos itens em termos de
clareza, compreensão e adequação aos objectivos do inventário (validade
facial). Seguiu-se a adaptação das instruções (respeitando o mais possível as
do inventário original), as quais orientavam o sujeito sobre a forma de
preencher o instrumento. A versão portuguesa do ASSIST manteve a mesma
estrutura da versão original: uma primeira parte relativa às concepções de
aprendizagem, seguida das abordagens ao estudo e das preferências por
diferentes tipos de aulas e de ensino, e por fim, uma questão relativa ao
aproveitamento escolar.
Para recolha de dados, procedemos ao pedido de autorização aos diferentes
responsáveis das Faculdades, cursos e disciplinas, tendo sido explicitados os
objectivos da investigação, bem como garantida a confidencialidade da
informação obtida. Foi solicitada a colaboração dos docentes, uma vez que os
dados foram recolhidos em situação de aula normal.
As sessões de aplicação do instrumento realizaram-se sempre com a presença da
investigadora, de forma a poder, quando necessário, atender aos pedidos de
esclarecimento dos sujeitos. Os alunos eram sempre informados, verbalmente e
através de um texto introdutório, dos objectivos do estudo, da
confidencialidade das respostas e do carácter voluntário da sua participação.
Além das análises qualitativas referidas anteriormente no momento da tradução,
foram posteriormente utilizados procedimentos quantitativos que visam sobretudo
apreciar parâmetros relativos à validade e à fidelidade do ASSIST. Numa
abordagem preliminar das estatísticas descritivas do ASSIST, além do cálculo,
para cada escala e subescala, da respectiva média e desvio-padrão, procedemos à
análise dos coeficientes de assimetria e de curtose. Seguiu-se a análise de
validade de constructo do ASSIST, para a qual recorremos ao procedimento de
análise factorial, com o objectivo de verificar se a estrutura factorial
encontrada é comparável às outras estruturas resultantes de investigações
anteriores com o inventário. Subjacentes aos procedimentos adoptados para a
análise factorial, encontram-se tanto o objectivo de validação do instrumento
como o de redução da variabilidade observada nas respostas a um número limitado
de variáveis latentes (Field, 2005). Tendo em conta o número de sujeitos
inquiridos considerados válidos para esta análise (N = 566), a amostra do
estudo de validação excede, em larga medida, o mínimo sugerido por vários
autores de referência (Bryant & Yarnold, 1995; Guilford, 1956; Gorsuch,
1983; Nunnally, 1978; Tabachnick & Fidell, 1996). Optámos por realizar uma
análise factorial exploratória para determinar a estrutura dos dados,
utilizando, à semelhança de outros autores (Entwistle, Hanley & Hounsell,
1979; Entwistle & Ramsden, 1983; Diseth, 2002; Long, 2003), como método de
extracção dos factores a análise de componentes principais (Principal Component
Axis PCA)
2
. O método de componentes principais é conhecido pela sua ampla utilização na
determinação da estrutura factorial, na medida em que os seus resultados tendem
a ser válidos (Stevens, 1986, cit. in Field, 2000) e fáceis de interpretar
(Loewenthal, 2001, cit. in Maroco, 2003). Após o estudo da validade factorial,
seguiu-se a análise dos índices de consistência interna das subescalas e
escalas do ASSIST. Para a sua determinação, calculámos o coeficiente alfa de
Cronbach para cada uma das subescalas e escalas resultantes da análise
factorial. Tendo em vista a medida da homogeneidade dos itens, foram também
calculados os coeficientes de correlação item-escala.
O nível de significância adoptado nos testes estatísticos efectuados foi de
0.05. Todos os cálculos foram realizados com recurso ao programa de tratamento
de dados estatísticos SPSS (versão 14.0).
Resultados e discussão
Numa abordagem preliminar das estatísticas descritivas do ASSIST, além do
cálculo, para cada escala e subescala, da respectiva média e desvio-padrão, são
também apresentados os coeficientes de assimetria e de curtose, bem como a
amplitude (Tabela 2).
Tabela 2 - Estatísticas descritivas das Escalas e Subescalas do ASSIST (N =
566)
Uma primeira análise da tabela parece demonstrar que os estudantes pontuam, em
termos médios, mais frequentemente na Abordagem Profunda, ainda que não
possamos concluir sobre a significância desta diferença. Destacamos a pontuação
média elevada obtida ao nível da subescala monitorização da eficácia subME (M
= 16.13).
No que respeita à amplitude, os sujeitos inquiridos utilizam a escala toda nas
suas respostas (1 a 5), existindo pequenas variações das subescalas e escalas
(entre quatro e 20).
Quanto aos quocientes de assimetria3 e de curtose
4
, assumem, na generalidade dos casos, valores absolutos inferiores a zero
(entre 0.5 e 0.5)5. Analisada a sua significância estatística (Skweness/Std
Error; Kurtosis/ Std Error), os quocientes de assimetria assumiram, no geral,
valores negativos e inferiores a 1.96, não sendo significativos. Com base nos
critérios referidos por Maroco (2003) e Pestana e Gageiro (2003) (valor
inferior a 1.96 ou aproximadamente 2), rejeitamos portanto a simetria: estamos
na presença, de uma distribuição assimétrica negativa que revela uma maior
concentração de respostas nos níveis mais altos das escalas e menos dispersão
dos níveis mais baixos. No que diz respeito aos valores da curtose, a
distribuição não se apresenta normal.
Validade de constructo
À semelhança das análises factoriais realizadas noutras investigações (Byrne,
Flood & Willis, 2004b
6
; Diseth, 2001; Entwistle, Tait & McCune, 2000; Kreber, 2003; Tait et al.,
1998), neste estudo a análise factorial exploratória será feita sobre as
subescalas e não sobre a totalidade dos itens. Refira-se que a análise
factorial das subescalas é recomendada por Tait et al. (1998), bem como a
associação entre os motivos relacionados e as escalas correspondentes. Sobre
esta questão, Kreber (2003) chama a atenção para o facto de, quando os 52 itens
foram sujeitos à análise de componentes principais, a solução de 13 factores
sugerida por Tait e colaboradores (1998) não foi confirmada, o que conduziu a
análises posteriores ao nível das subescalas e das escalas. Neste sentido, na
presente análise serão criadas variáveis de segunda ordem resultantes da
factorização das subescalas.
Recordamos que a versão do ASSIST utilizada neste estudo integra 52 itens que
perfazem 13 subescalas e três escalas (Abordagem Profunda, Abordagem
Estratégica e Abordagem Superficial Apática). Além destas, o inventário inclui
itens que medem as orientações e concepções de aprendizagem (reprodutiva e
significativa/transformativa) e as preferências por diferentes tipos de aulas e
de ensino (suporte da compreensão e transmissão de informação). Os estudos
anteriores não confirmaram a inclusão destas subescalas nas dimensões
factoriais teoricamente descritas, motivo pelo qual optámos por seguir o mesmo
procedimento.
Apesar de não termos realizado uma análise factorial sobre os 52 itens, optámos
por conduzir, além de análises item-subescala (para ilustrar a validade das
subescalas) uma análise item-escala. Foi nossa intenção averiguar se os itens
definidos a priori para cada escala correlacionavam entre si e com a respectiva
escala, o que apoia a sua homogeneidade em termos dos constructos teóricos que
pretendemos medir. Os coeficientes foram calculados com base nos itens
individuais que contribuem para as diferentes subescalas e escalas. Ainda que a
generalidade dos itens pareça correlacionar significativamente com a respectiva
subescala, destacamos a existência de itens com coeficientes inferiores a 0.30,
o que pode indicar alguns problemas de homogeneidade.
A tabela que se segue permite uma visualização das correlações item-total por
escala.
Tabela 3 - Coeficientes alfa de Cronbach, correlações item-total e medianas por
escala
No geral, o inventário parece possuir uma homogeneidade adequada, com valores
de correlação média entre 0.13 e 0.58. No nosso estudo, a observação da matriz
de correlações permitiu-nos constatar a existência de um número aceitável de
coeficientes de correlação superiores a 0.30; na verdade, o teste de Bartlett
foi significativo (p < 0.000), demonstrando que a matriz de correlações é
distinta de uma matriz de identidade (Field, 2000). Este resultado, em conjunto
com o índice de Kaiser-Meyer-Olkin (cujo valor pode ser classificado de muito
bom, de acordo com Hutcheson e Sofroniou, 1999: KMO = 0.834), confirma a
factoriabilidade dos dados, sendo a análise factorial considerada apropriada.
Para determinar o número de componentes que seriam significativas na análise
factorial, utilizámos o critério clássico de Kaiser (1960, cit. in Zwick &
Velicer, 1986), segundo o qual devem ser retidos os factores com valores
próprios (eigenvalues) superiores a 1, bem como o scree plot de Cattell, que
podemos observar na figura que se segue.
Figura 1 - Scree plot
A análise do scree plot revela uma inflexão nítida após o terceiro componente,
o que suporta a estrutura factorial de três componentes, tendo os restantes
componentes valores próprios inferiores a 1. Tanto o critério de Kaiser como o
scree plot indicam que deve ser extraída uma solução de três factores. Foi essa
a nossa opção, procedendo em seguida à rotação dos três componentes retidos.
Para ajudar a interpretar os factores encontrados utilizámos a rotação oblíqua
(direct oblimin), por permitir que os factores se correlacionem (ou não) uns
com os outros
7
. Na opinião de Duff (1997) uma rotação de natureza oblíqua é a opção certa
para este inventário. Esta assunção encontra justificação nos estudos de Diseth
(2001) e de Entwistle e colaboradores (2000), em que se observa uma dependência
teórica entre os factores do ASSIST este aspecto deve ser considerado quando
escolhemos e método estatístico para validação do instrumento. A solução
factorial encontrada explica aproximadamente 59% da variância total, com um
contributo de 33.9% do componente 1, de 13.0% do componente 2 e de 11.7% do
componente 3. Para além dos critérios seguidos, esta solução parece ser a mais
apropriada em termos de equilíbrio entre a interpretabilidade e a percentagem
de variância explicada. Sobre valores desta ordem, Tinsley e Tinsley (1987)
referem que é frequente a percentagem de variância explicada situar-se abaixo
dos 50%. Também Stevens (1986) afirma que, em certos contextos, se pode aceitar
que cada factor explique, pelo menos, 5% da variância total, o que acontece em
todos os factores encontrados. Atendendo a estas afirmações, a solução
factorial encontrada parece ser satisfatória em termos da sua capacidade para
explicar a variância total das respostas. A Tabela 4 permite uma melhor
visualização dos resultados encontrados.
Tabela 4 - Correlações entre factores e sub-escalas e comunalidades (N = 566)
Os três factores obtidos após rotação são os esperados conceptualmente e podem
ser claramente identificados como profundo (Factor I), superficial apático
(Factor II) e estratégico (Factor III). Tal como previsto teoricamente,
observámos uma correlação positiva entre o primeiro (Abordagem Profunda) e o
terceiro (Abordagem Estratégica) factor, o que indica que os factores não são
totalmente independentes entre si. Na verdade, ainda que a investigação sobre
as abordagens tenha vindo a demonstrar que as pontuações nas escalas Abordagem
Profunda e Abordagem Superficial são relativamente independentes
(correlacionando negativamente umas com as outras), é frequente a Abordagem
Profunda correlacionar significativamente com a Abordagem Estratégica. De uma
forma não surpreendente, Entwistle, Tait e McCune (2000) relataram uma
correlação positiva moderada entre os factores profundo e estratégico, uma
correlação negativa entre a abordagem profunda e a abordagem superficial
apática e a abordagem estratégica e a abordagem superficial apática. Resultados
semelhantes foram observados no presente estudo. Neste sentido, na análise das
pontuações obtidas pelos sujeitos, deve ser possível que os factores se
correlacionem o que justifica a opção pela rotação oblíqua (direct oblimin
rotation8).
No que diz respeito às correlações das subescalas com os factores, Kline
(1994), Loewenthal (2001) e Nunnally (1978) recomendam a inclusão de itens com
saturação igual ou superior a 0.30 critério também adoptado por Entwistle e
colaboradores (2000). Foi este o critério utilizado no nosso estudo.
De referir uma particularidade, comum a outras investigações com o ASSIST: duas
subescalas (monitorização da eficácia(subME) e atenção às exigências de
avaliação (subAEAV)) saturam simultaneamente em dois componentes9.
Relativamente às particularidades observadas nas subescalas monitorização da
eficácia (subME) e atenção às exigências de avaliação (subAEAV), o facto de uma
mesma subescala pontuar em duas escalas é consistente com os resultados de
Byrne e colaboradores (1999, 2004a) e Diseth (2001).
No que se refere aos valores das comunalidades, de acordo com Field (2005)
estas devem ser sempre superiores a 0.5 após a extracção. Pela análise da
tabela verificamos que, à excepção de três das 13 subescalas, todas assumem
valores superiores ou muito próximos de 0.5, pelo que os valores são
considerados aceitáveis (Stevens, 1986).
Quanto aos resultados obtidos na análise factorial parecem-nos pertinentes
algumas considerações sobre outros estudos com o ASSIST, porque permitem uma
melhor compreensão dos procedimentos utilizados. Encontrámos na literatura
sobre os instrumentos de avaliação das abordagens construídos pelo Grupo de
Lancaster vários estudos de validação quer de versões anteriores do ASI, quer
do RASI e do ASSIST. A versão mais antiga (o ASI) apresentava frequentemente
alguns problemas em reproduzir a estrutura factorial. Harper e Kember (1989) e
Richardson (1994a, 1994b), por exemplo, chamaram a atenção para o facto de o
ASI possuir validade e fidelidade limitadas. Entwistle e Waterson (1988), Meyer
e Parsons (1989) e Speth e Brown (1988) também não conseguiram a reprodução da
estrutura factorial do ASI, particularmente do que diz respeito à subescala
realização e às escalas de estilos e patologias de aprendizagem, o que sugeria
uma validade de constructo limitada. Noutros estudos sobre a consistência
interna das 16 subescalas que integravam originalmente o instrumento, foram
encontrados coeficientes alfa entre 0.29 e 0.78 (Entwistle & Ramsden,
1983).
Quanto aos componentes, Harper e Kember (1989) conseguiram reproduzir a
dicotomia profunda/superficial, mas outros dois factores de realização e
orientação não-académica apresentavam alguma instabilidade, possivelmente
devido à influência do contexto. Pelo contrário, os estudos de Richardson
(1990) e de Sadler-Smith (1996) suportaram a estrutura factorial do ASI. Outras
investigações centraram-se nos dois grandes factores relativos à orientação
significativa (profunda) e reprodutiva (superficial), tendo na base uma versão
abreviada do inventário (Duff, 1997). Utilizando esta versão do ASI, Newstead
(1992), por exemplo, enfatizou as suas vantagens enquanto ferramenta de
investigação e encontrou níveis moderados de fidelidade. Os factores
conceptualmente previstos acabaram por surgir durante a análise de dados, o
que, de acordo com Riding e Rayner (1998), confirmava a validade preditiva da
medida.
No nosso estudo estamos na presença de uma estrutura com três componentes que
revelam saturações tendencialmente fortes, consistente com a investigação
original realizada pelos autores do inventário, bem como com os resultados de
estudos posteriores (Byrne et al., 2002, 2004a, 2004b; Diseth, 2001, 2002;
Entwistle, Tait & McCune, 2000; Kreber, 2003; Long, 2003; Tait et al.,
1998). Neste sentido, o modelo de três factores parece produzir um ajustamento
apropriado.
Consistência interna do instrumento
De seguida, apresentamos a análise da consistência interna das escalas e
subescalas do ASSIST, por nós identificadas pela análise factorial. Chamamos a
atenção para o facto de não ser possível falar na existência de um constructo
psicológico único subjacente ao ASSIST. Na verdade, trata-se de um inventário
multidimensional, pelo que não faz sentido juntar os resultados das diferentes
subescalas num resultado compósito global.
No seguimento da recomendação de Duff (2001) de que cada estudo proporcione
evidências da consistência interna dos dados, importa olhar para os resultados
obtidos no nosso estudo, comparando-os com investigações realizadas noutros
países. A Tabela 5 apresenta os valores comparativos.
Tabela 5 - Coeficientes alfa de Cronbach (a) por escala e subescala
Almeida e Freire (2000) e Loewenthal (2001) consideram que coeficientes iguais
ou superiores a 0.70 são aceitáveis. Autores como Kline (1994) afirmam que
quando lidamos com constructos psicológicos, são de esperar valores inferiores
a 0.70 devido à diversidade dos constructos que estão a ser medidos. Se o valor
encontrado for ligeiramente superior, tal não significa necessariamente que a
escala é homogénea: no presente estudo sabemos que não é, uma vez que o
questionário contém um número significativo de subescalas, as quais não podemos
esperar que sejam necessariamente consistentes. Assim, ainda que alguns valores
respeitantes às subescalas sejam inferiores ao valor do total, tal justifica-se
considerando os respectivos números de itens (cada escala integra apenas
quatro). Também no nosso estudo se observam valores baixos ao nível da
subescala atenção às exigências de avaliação (a = 0.40), ainda que o valor
obtido não difira grandemente nos outros estudos referidos. Os valores obtidos
para a amostra estudada, quer para as escalas quer para as subescalas, são
aceitáveis para escalas desta natureza (Entwistle et al., 2000), sendo próximos
dos obtidos em outros estudos com o ASSIST (Byrne et al., 1999, 2004a; Tait et
al., 1998; Entwistle et al., 2000; Diseth, 2001). Contudo, não podemos deixar
de recomendar alguma precaução na interpretação dos resultados.
Conclusões
Tal como afirmámos inicialmente, foram objectivos principais construir uma
versão portuguesa do ASSIST e aferir a sua validade e fidelidade, considerando
que se trata de uma adaptação para uma população com características e
particularidades distintas da população para a qual o instrumento foi
originalmente construído.
Com base na revisão da literatura, vimos que o ASSIST resulta de um
desenvolvimento a partir do ASI, incluindo subescalas adicionais com vista a
integrar a descrição dos processos relativos não só ao estudo, mas também às
reacções ao ensino. Neste momento, podemos afirmar com alguma segurança que as
versões mais recentes (o RASI e o ASSIST) parecem possuir as propriedades
psicométricas apropriadas para instrumentos desta natureza. Refira-se o estudo
com a versão reduzida do RASI de Duff (1997), que classificou o instrumento
como robusto na avaliação das grandes diferenças entre uma abordagem profunda,
uma superficial e uma outra estratégica. Na mesma linha, Entwistlle e
colaboradores (2000) obtiveram resultados com o ASSIST que suportam a assunção
de uma solução de três factores (profundo, superficial e estratégico). Também
Diaz (1984, cit. in Entwistle, 1988), utilizando a versão espanhola do ASI,
encontrou os mesmos factores, o que indica alguma consistência transcultural.
Sobre esta questão da transculturalidade, Richardson (1995) alerta para a
existência de diferenças qualitativas nas motivações para estudar no ensino
superior em função do contexto em causa. No seu entender as abordagens ao
estudo são específicas da cultura, pelo que devemos ser cautelosos com o uso
destes instrumentos em culturas não ocidentais.
Tendo em conta os resultados apresentados neste artigo, as medidas do ASSIST
parecem reflectir os constructos que pretendem medir o que constitui um
indicador de validade de constructo. Os três factores obtidos são os esperados
conceptualmente e podem ser claramente identificados como profundo (Factor I),
superficial apático(Factor II) e estratégico (Factor III). Destacamos, uma vez
mais que, tal como previsto teoricamente (Entwistle et al., 2000), os factores
Abordagem Profunda e Abordagem Estratégica não são totalmente independentes
entre si. Não podemos deixar de referir ainda a saturação em simultâneo de duas
subescalas (monitorização da eficácia e atenção às exigências de avaliação) em
dois componentes distintos. Tal como observámos, trata-se de uma
particularidade comum a outras investigações com o ASSIST (Byrne et al., 1999,
2004a; Diseth, 2001). Entwistle e colaboradores (2000) defendem mesmo que é
totalmente compreensível em termos conceptuais, considerando a subescala
atenção às exigências de avaliação como mais relevante para estudantes de anos
terminais. Adicionalmente, Entwistle e McCune (2004) acrescentam que a
existência de uma certa relação entre domínios não deve ser entendida como um
aspecto negativo, mas antes como uma inevitabilidade inerente ao comportamento
humano. Um outro aspecto a destacar é o facto de se tratar de "motivos
relacionados" e não propriamente escalas de medida dos constructos, sendo
de esperar que estas subescalas relacionadas saturem pior do que as subescalas
ditas "puras".
Em termos de precisão das medidas fornecidas pelo ASSIST, encontrámos
indicadores de consistência interna satisfatórios nas três escalas do
instrumento, ainda que alguns dos valores difiram dos observados noutros
estudos. Assim, sugerimos alguma precaução na interpretação dos resultados. Não
obstante, na análise das correlações item-total foram observados valores
bastantes baixos. Em rigor metodológico, seria desejável a exclusão destes
itens. Contudo, realçamos que uma eventual reformulação/eliminação deverá
sempre obedecer a critérios teóricos que presidiram à construção do inventário,
os quais ultrapassam, amplamente, os objectivos deste trabalho.
Por se tratar de um inventário com um número de itens bastante aceitável, a sua
utilização assume-se vantajosa. Globalmente, realçamos a composição,
características psicométricas e indicadores de validade satisfatórios do
ASSIST, próximos dos encontrados em outros estudos. Ainda que reconhecendo a
necessidade de prosseguirmos com novas análises, parece-nos possível a sua
utilização isoladamente, como medida de diagnóstico das abordagens ao estudo e
concepções de aprendizagem de estudantes do ensino superior. Defendemos, à
semelhança de outros autores (Byrne et al., 2004a), que o instrumento falha,
até certo ponto, na captação da complexidade das formas individuais de aprender
e de estudar. Assim, tendo em vista explorar a riqueza individual da
aprendizagem dos estudantes, a proposta é a de utilizar métodos mistos de
investigação, que combinem abordagens quantitativas e qualitativas. Recomenda-
se, portanto, o uso de amostras de estudantes pertencentes a mais do que uma
instituição universitária, tendo em vista captar a variação inter e
intraindividual. Nesta linha de pensamento, as limitações encontradas
proporcionam também uma oportunidade para, em investigações futuras, se aplicar
o instrumento em amostras adicionais, o que torna possível ainda a análise das
subescalas que não se comportam exactamente como se esperava teoricamente
(nomeadamente as subescalas atenção às exigências de avaliação e monitorização
da eficácia).
Notas
1 Assume-se que cada item se comporta como uma variável (por exemplo P04 =
item Profundo 4). O total numa subescala resulta assim da criação de uma nova
variável pela soma dos itens. Por exemplo, a subescala procura de significado
(subPS) = P04+P17+P30+P43. A Abordagem Profunda (escala AP) seria = PS + RI +
UD + II.
Uma vez que são quatro as subescalas que integram a escala AP e cinco as
subescalas que contribuem para a escala AE, para uma compreensão mais fácil,
optámos, à semelhança de outros investigadores, por dividir cada escala pelo
número de subescalas constituintes, com vista a estandardizar as pontuações,
que ficam assim circunscritas a um mínimo de quatro e a um máximo de 20 pontos.
2 Diseth (2001), ao realizar uma análise factorial exploratória do
instrumento, optou pelo método principal axis factoring (PAF), com rotação
oblíqua dos factores. A PAF tenta explicar a variação partilhada pela variável
em causa e que se espera ser, por este facto, mais fiel. Outros autores (Byrne,
Flood & Willis, 2004a; Entwistle, McCune & Walker, 2001) optaram pela
maximum likelihood extractionpara analisar as subescalas.
3 Este quociente é utilizado para não rejeitar a simetria, o que acontece se
o seu resultado for menor que 1.96 (ou aproximadamente 2) em valor absoluto
(Pestana & Gageiro, 2003).
4 Trata-se de uma medida de achatamento que fornece outra característica da
forma da distribuição, através da comparação com uma distribuição normal, para
um dado desvio padrão, indicando a intensidade das frequências à volta de um
ponto central (Pestana & Gageiro, 2003).
5 Quer o coeficiente de assimetria, quer o de achatamento (curtose) são
geralmente utilizados para comparar a forma da distribuição em estudo com uma
distribuição teórica de uso ubíquo em inferência estatística (a distribuição
normal). De acordo com Maroco (2003), para que uma distribuição se possa
assumir como normal, os valores dos coeficientes descritos devem ser próximos
de zero (i.e. dentro de um intervalo de ] 0.5;0.5 [ ). Sempre que os valores
absolutos destes coeficientes sejam superiores a 1, pode assumir-se que a
distribuição de dados em causa não é do tipo normal.
6 Byrne et al. (2004b) conduziram uma análise factorial ao nível dos itens.
O resultado mostrou pouca variação em relação à solução com base nas
subescalas, suportando os três factores obtidos.
7 Sobre o uso deste tipo de rotação, Everitt (1996) alerta para o facto de
correlações substanciais entre factores poderem tornar a interpretação de uma
solução oblíqua mais difícil do que uma solução ortogonal correspondente (p.
236).
8 Não obstante, importa referir que quer Byrne, Flood e Willis (2004b) quer
Entwistle, McCune e Walker (2001) realizaram uma análise factorial das
subescalas com extracção pelo método maximum likelihood (que força uma solução
ortogonal que pressupõe a independência dos factores).
9 Smith, Miller e Crassini (1998) defendem que quando uma subescala pontua
substancialmente em mais do que um factor e a diferença entre os valores das
saturações é superior a 0.20, é considerado distintivo o valor mais alto.