Investigação de estilos de aprendizagem autodeclarados e observados : usando psicometria, big data e machine learning

Abstract

A análise de custo-benefício, entre generalidade, precisão e realismo, guia escolhas metodológicas em comportamento organizacional (CO). O big data e o machine learning podem tornar obsoleta essa análise e ajudar a subárea a focar novamente o “fazer” e não apenas o “dizer”. O uso de observação de comportamento foi sistematicamente revisto em artigos e livros (1996-2017) brasileiros. Dentre 1.062 artigos com relatos de pesquisa sobre CO, publicados em 19 periódicos de psicologia e administração, 68% usaram escalas e apenas 10% a observação. A presente pesquisa objetivou propor um método para comparar medidas autodeclaradas (escalas) com comportamentos observados usando machine learning. Foi escolhido o construto de estilo de aprendizagem para propor o método, que analisou de forma comparativa e complementar a relação entre o que é declarado e o que é observado. Os estilos de aprendizagem autodeclarados foram medidos por meio de uma nova escala, que foi elaborada e aplicada em 1.764 estudantes de um ambiente virtual de aprendizagem (AVA) de um órgão da administração federal. Para a escala, foram encontradas evidências de validade exploratória e confirmatória, sendo a estrutura final composta por 18 itens agrupados em dois fatores. As informações brutas do AVA (footprints) foram transformadas em indicadores, que foram comparados com os estilos identificados por meio de questionário e também agrupados em fatores.. Foi encontrado que os padrões comportamentais dos estudantes, referentes aos estilos, são relativamente constantes em diferentes cursos. Além disso, foram encontradas evidências de validade para uma estrutura de três fatores de indicadores referentes a interação. Os estilos observados e os autodeclarados foram testados em relação à evasão e ambos apresentaram um poder de predição relevante. A triangulação metodológica de observação de comportamento e escalas foi mais efetiva quando usados de forma complementar do que de forma comparativa. O estudo apresentou uma alternativa metodológica inovadora e viável para a análise de estilos de aprendizagem em AVA, usando machine learning.