Autoeficácia e adaptação acadêmica: possíveis relações com evasão no ensino superior

• Processo: 19/17108-5
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2023
• Área do conhecimento: Ciências Humanas - Psicologia
• Pesquisador responsável: Cristiane Maria Barra da Matta
• Beneficiário: Cristiane Maria Barra da Matta
• Instituição Sede: Escola de Engenharia Mauá (EEM). Instituto Mauá de Tecnologia. São Caetano do Sul , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Daniel Kashiwamura Scheffer ; Maria Do Carmo Fernandes Martins ; Susana Marraccini Giampietri Lebrão
• Bolsa(s) vinculada(s): 20/07202-1 - Autoeficácia e adaptação acadêmica: possíveis relações com evasão no ensino superior, BP.TT
• Assunto(s): Ensino superior Vivências acadêmicas Autoeficácia Evasão escolar Inquéritos e questionários Análise de variância
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Autoeficácia | Ensino Superior | evasão escolar | Vivências Acadêmicas | Adaptação e autoeficácia acadêmica

Resumo

O impacto do início da vida acadêmica pode afetar tanto a adaptação a esse contexto como aspectos intrapessoais, em especial a autoeficácia, e podem influenciar na decisão de abandono do curso. O presente trabalho terá como objetivo testar um modelo para identificar preditores de motivos para a evasão escolar, incluindo cinco dimensões de autoeficácia no ensino superior, cinco dimensões de vivências acadêmicas e características dos estudantes. Para a coleta de dados serão utilizados o Questionário de dados sociodemográficos, o Questionário de Vivências Acadêmicas - versão reduzida (QVA-r) e a Escala da autoeficácia na formação superior (AEFS), além de resultados da Escala de motivos para evasão do ensino superior (M-ES) respondidas pelos evadidos ao longo do ano letivo. Os dados serão coletados com alunos ingressantes nos cursos de Engenharia, Administração e Design de uma instituição privada. Os dados comporão uma planilha do software SPSS e serão analisados por meio de estatísticas descritivas e inferenciais como análises de regressão linear e regressão logística. Comparações entre os resultados da pesquisa e os cursos serão realizadas por meio de análises de variância (ANOVA). Esses resultados serão discutidos à luz da literatura da área. (AU)