Estilos de aprendizagem e estratégias de aprendizagem: organização de banco de dados e análises descritivas

• Processo: 19/18382-3
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Vigência (Início): 01 de setembro de 2019
• Vigência (Término): 29 de fevereiro de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Sociais Aplicadas - Administração - Administração de Empresas
• Pesquisador responsável: Adriana Backx Noronha Viana
• Beneficiário: Maria Laura de Souza Galdino Lacerda
• Instituição-sede: Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade (FEA). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 17/20519-1 - Estilos e Estratégias de Aprendizagem dos alunos de graduação em Administração: Mensuração e Associação, AP.R
• Assunto(s): Aprendizagem Ensino e aprendizagem Ensino superior Curso de graduação Ensino de administração Estudantes universitários Coleta de dados Análise de dados

Resumo

O projeto consiste em levantar e analisar os estilos e estratégias de aprendizagem dos estudantes no ensino superior, mais especificamente nas escolas de negócios. Para tanto, o estudo fará uso da estratégia survey, aplicando uma escala para aferição das estratégias de aprendizagem utilizadas pelo estudante em seu processo de ensino-aprendizagem. Com o objetivo de traçar o paralelo entre os estilos de aprendizagem e as estratégias de aprendizagem, ambos os instrumentos serão aplicados em conjuntamente. A estratégia de coleta de dados survey é adequada para a obter informações dos indivíduos objetos do estudo, que sejam relevantes para se descrever, comparar ou explicar sobre seu comportamento e atitudes. As variáveis serão medidas em uma escala tipo Likert. A coleta de dados deverá considerar a estratificação, tendo alunos de escolas públicas e privadas, utilizando-se de métodos presenciais e a distância em cursos de graduação em Administração. Após a coleta dos dados, em um primeiro momento será feita a análise exploratória dos dados, avaliando viés de não resposta, missing values, outlieirs, normalidade e linearidade. Outras técnicas de analise de dados serão aplicadas. (AU)