PERFIL SOCIODEMOGRÁFICO E SATISFAÇÃO DE ALUNOS DA MODALIDADE DE ENSINO A DISTÂNCIA

PERFIL SOCIODEMOGRÁFICO E SATISFAÇÃO DE ALUNOS DA MODALIDADE DE ENSINO A DISTÂNCIA Bruno Zamprogno1 Alexandre Jacob2 Bartolomeu Zamprogno3 Resumo O objetivo deste estudo foi analisar a relação entre a satisfação pessoal dos alunos da EAD/UAB e o papel do tutor e dos professores, o processo de comunicação e interação e a estrutura do curso. Por meio da aplicação de um questionário estruturado para verificar a percepção dos alunos em relação a alguns objetivos do curso, para levantar o perfil sociodemográfico e para verificar a sua satisfação pessoal, os resultados deste estudo, de abordagem quantitativa, apontam que a satisfação pessoal dos alunos tem relação com o processo de comunicação e interação e com aspectos relacionados à estrutura do curso, porém não evidenciou relação com o papel do tutor e do professor, nem mesmo com variáveis de perfil. Os resultados indicam que, para melhorar a satisfação dos alunos, os gestores do curso podem, por exemplo, se atentar para a melhoria da infraestrutura dos Polos de Apoio Presencial, bem como para a capacitação dos recursos humanos necessários às fases presenciais dessa modalidade de ensino.   Assim,   mesmo   aplicando   esta   pesquisa   em   um   único   campo   de   estudo,   percebe-se que a gestão dos cursos da EAD/UAB tem como desafio garantir o que está previsto no Decreto nº 5.800/2006, ou seja, dispor de infraestrutura e de recursos humanos adequados às fases presenciais, e reformular, de tempos em tempos, o conteúdo e da carga horária das disciplinas, além de promover eventos que garantam a interação entre os alunos, de tal forma que a probabilidade de encontrar alunos satisfeitos permaneça elevada. Palavras-chave: Educação a distância. Satisfação. Gestão Pública.

SOCIODEMOGRAPHIC PROFILE AND SATISFACTION OF ONLINE DISTANCE LEARNING STUDENTS                                                                                                             1

Mestrando em Ciências Contábeis – FUCAPE Business School; Especialista em Gestão Pública – Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo (IFES); Bacharel em Ciências Contábeis – Universidade Federal do Espírito Santo (UFES). Servidor público no Governo do Estado do Espírito Santo. 2 Mestre em Ciências das Religiões – Faculdade Unida de Vitória; Especialista em Supervisão, Orientação e Gestão Escolar – Faculdade Castelo Branco – e em Direito Civil – Centro Universitário do Espírito Santo (UNESC); Bacharel em Direito – UNESC. Professor do curso de Especialização em Gestão Pública do IFES. 3 Doutor em Engenharia Ambiental – UFES; Mestre em Estatística – Universidade Federal de Pernambuco; Bacharel em Estatística – UFES; Professor adjunto do Departamento de Estatística da UFES.

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Abstract The aim of this study was to analyze the relation between the personal satisfaction of students EAD/UAB and the role of tutor and teachers, the process of communication and interaction and the structure of the course. A structured questionnaire was applied to verify the perception of students in relation to some goals of the course, to raise the socio-demographic profile and to check their personal satisfaction, the results of this study, a quantitative approach, suggest that personal satisfaction students is related to the process of communication and interaction and aspects related to the course structure, but showed no relationship to the role of the tutor and the teacher, even with profile variables. The results indicate that, to improve student satisfaction, course managers can, for example, pay attention to improving the infrastructure of the Centers for Classroom Support, as well as the training of human resources to face phases of this type of education. Thus, even applying this research in a single field of study, it is clear that the management of EAD/UAB courses is challenged to ensure what is provided for in Decree No. 5,800 / 2006, ie infrastructure available and resources human suited to face phases, and reformulate, from time to time, the content and timetable of disciplines, and promote events to ensure interaction between students, such that the probability of finding satisfied students remain high. Keywords: Distance learning. Satisfaction. Public Management.

INTRODUÇÃO A Universidade Aberta do Brasil – UAB – foi instituída para desenvolver a modalidade de educação a distância – EAD, com o intuito de expandir e de interiorizar a oferta de cursos e de programas de educação superior no país, por meio de Instituições Públicas de Ensino Superior – IPES (BRASIL, 2006). Essas IPES devem ser articuladas a Polos de Apoio Presencial – PAP – que devem dispor de infraestrutura e de recursos humanos adequados às fases presenciais dessa forma de ensino (BRASIL, 2006). A UAB busca adotar iniciativas que promovam a colaboração da União com os demais entes federados, bem como criar PAP em localidades estratégicas, com o propósito de universalizar o acesso ao ensino superior e reduzir o fluxo migratório para os grandes centros urbanos (CAPES, 2016). Na UAB, há o Programa Nacional de Formação em Administração Pública – PNAP, que oferta cursos de bacharelado e de especialização destinados à capacitação de gestores para atuar no setor governamental, como forma de contribuir com a melhoria das atividades desempenhadas pelos entes federados (MEC, 2009). Nesse contexto, um desafio que os gestores dos cursos EAD/UAB têm que enfrentar está relacionado à satisfação dos discentes. Isso porque os alunos de EAD estão suscetíveis à decepção e ao desinteresse, pelo fato de estudarem de forma isolada, com pouca ou nenhuma interação com os colegas, professores e tutores, o que pode

 

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contribuir

com

o

abandono

escolar

(FAVERO;

FRANCO,

2006;

ANAGNOSTOPOULOU et al., 2015). O processo de aprendizagem do aluno tem relação com as suas intenções com a universidade e com a área de atuação profissional que ele almeja (MAMEDE et al., 2015). Ademais, a interação no ambiente acadêmico e social da instituição resulta na redefinição de compromissos, tanto acadêmicos como profissionais (MAMEDE et al., 2015). A investigação dos motivos que contribuem para a evasão de cursos e de programas de educação pode contribuir com a proposição de políticas e de estratégias gerenciais para diminuir o abandono escolar da EAD (MOREIRA et al., 2013). Algumas das investigações acerca da evasão abordam sobre o perfil desses alunos evadidos, as taxas de evasão e os fatores que contribuíram para o abandono (SHIN; KIM, 1999, XENOS; PIERRAKEAS; PINTELAS, 2002, ABBAD; CARVALHO; ZERBINI, 2006, SIHLER; FERREIRA, 2011, PAIVA; ARAÚJO, 2013). Outras abordam sobre a eficiência da utilização de recursos públicos dos cursos EAD

(SANTOS

et

al.,

2013),

sobre

a

satisfação

dos

discentes

(ANAGNOSTOPOULOU et al., 2015) e sobre a relação entre a estrutura e o uso dos sistemas dos cursos EAD e a satisfação dos alunos (MACHADO-DA-SILVA et al., 2014). Dessa forma, não fora encontrado na revisão de literatura um modelo que associasse a satisfação pessoal de alunos da EAD/UAB e o papel do tutor e dos professores, o processo de comunicação e interação e a estrutura do curso, e que indicasse, estatisticamente, o que poderia ser realizado pelos gestores desses cursos e/ou programas para evitar o abandono escolar. Nesse cenário, o objetivo deste estudo foi analisar a relação entre a satisfação pessoal dos alunos da EAD/UAB e o papel do tutor e dos professores, o processo de comunicação e interação e a estrutura do curso. A contribuição desta pesquisa consiste em levantar o que poderia impactar na satisfação dos discentes, bem como auxiliar nas providências que os gestores desses cursos podem adotar para evitar o abandono escolar, como forma de evitar o desperdício dos recursos públicos, que são escassos para atender as demandas sociais sempre crescentes (MAIA et al., 2009). A análise de condicionantes da satisfação e do desempenho de estudantes é um bom desafio de pesquisa e a compreensão de fatores relacionados a esses assuntos é relevante para que os gestores dos cursos possam estabelecer estratégias para melhorar esses atributos (BARBOZA et al., 2014). Este estudo contribui também com a evidenciação sobre o perfil dos discentes, tendo em vista que a ausência de informações sobre os ingressantes em cursos EAD, no V.9, nº2, p. 175-196, ago./dez. 2016.

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tocante a aspectos motivacionais, cognitivos, demográficos e profissionais, bem como de hábitos e de estratégias de aprendizagem resulta em cursos abstratos (ABBAD; CARVALHO; ZERBINI, 2006). Contribui ainda, com a literatura nacional, ao utilizar um método de análise de dados adequada e pouco explorada em Administração sobre pesquisas de opinião, a regressão ordinal. Além desta introdução, este estudo é dividido em referencial teórico, metodologia, análise e discussão dos dados e conclusão. Esta indica, estatisticamente, que a satisfação pessoal dos alunos EAD/UAB, no campo de estudo verificado, tem relação com o processo de comunicação e interação e com aspectos relacionados à estrutura do curso. 1

REFERENCIAL TEÓRICO

1.1 MOTIVAÇÃO E SATISFAÇÃO O aspecto motivacional das pessoas tem sido objeto de estudo de diversas áreas da ciência, como da Psicologia, da Educação e da Administração (LÜTZ et al., 2012). A motivação funciona como uma força propulsora, tendo suas origens no interior do indivíduo, tornando-se eficaz, além do impulso que lhe é requerida, por meio de mecanismos afetivos e cognitivos, sendo suscetível ao esgotamento (RODRIGUES; REIS NETO; GONÇALVES FILHO, 2014). A motivação pode ser considerada um dos componentes mais importantes do sucesso acadêmico, além de possuir relação com características demográficas básicas (BARBOZA et al., 2014). A satisfação está associada às experiências de vida e as habilidades adquiridas pelos discentes durante a realização de um curso (BARBOZA et al., 2014). A motivação pode ser explicada por meio da satisfação e esse tema pode ajudar a entender a importância do processo educacional e de temas correlatos (GOULIMARIS, 2015). A satisfação do aluno engloba a sensação de prazer que os alunos têm quando suas necessidades de aprendizagem são atendidas por uma instituição de ensino e emana, principalmente, de sua autoestima e autoconfiança (ANAGNOSTOPOULOU et al., 2015). 1.2 EAD, SATISFAÇÃO E EVASÃO Evasão é a desistência definitiva de um curso, em qualquer de suas etapas, por uma pessoa na condição de discente (ABBAD; CARVALHO; ZERBINI, 2006). Esse  

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assunto tem sido discutido em várias pesquisas da área educacional e demonstra que existem problemas que são vivenciados nos cursos e nas instituições de ensino (MOREIRA et al., 2013). Shin e Kim (1999), por meio de dois processos, procuraram verificar fatores relacionados à evasão de alunos de EAD da Korea Nacional Open University. No modelo de trajetória, mediante análise de seis variáveis (tempo de estudo, atividades complementares face a face e planejamento de estudos, como variáveis endógenas, e carga horária de trabalho, integração social e disposição, como variáveis exógenas), Shin e Kim (1999) procuraram explicar o coeficiente de rendimento (CR) dos discentes. Na análise de regressão logística, Shin e Kim (1999) se utilizaram das sete variáveis do modelo de trajetória (incluindo CR) para verificar fatores relacionados à evasão. Dentre os resultados obtidos por Shin e Kim (1999), tem-se que, em ambos os processos, somente as atividades complementares face a face tiveram associação negativa com a evasão, concluindo que a interação entre as pessoas dessa modalidade de ensino contribui para o rendimento acadêmico e para as matrículas nos módulos subsequentes. Xenos, Pierrakeas e Pintelas (2002) realizaram estudos sobre as taxas de abandono e as principais causas da evasão de alunos de um curso de informática EAD da Hellenic Open University, utilizando-se de fatores classificados em três categorias: internos, externos e demográficos. Dentre os fatores internos considerados por Xenos, Pierrakeas e Pintelas (2002), têm-se os fatores motivacionais, a persistência e as influências interpessoais. Dentre os externos, têm-se a qualidade de apoio dado aos estudantes pelos tutores, os meios de comunicação, a carga horária do curso e as características do curso (XENOS; PIERRAKEAS; PINTELAS, 2002). Dentre os demográficos, têm-se a idade, o sexo e a situação familiar (XENOS; PIERRAKEAS; PINTELAS, 2002). Xenos, Pierrakeas e Pintelas (2002), dentre outros resultados, concluíram que a evasão está associada à falta de assistência adequada, ao despreparo e à demora no feedback por parte dos tutores e que existe forte correlação entre a permanência no curso e a experiência anterior na área. Abbad, Carvalho e Zerbini (2006) identificaram variáveis explicativas da evasão em um curso gratuito EAD, em nível nacional. Para Abbad, Carvalho e Zerbini (2006), ao aplicarem regressão logística, a familiaridade com os recursos eletrônicos e a baixa interação com os tutores e colegas do curso podem explicar o que diferencia os alunos que permaneceram dos que abandonaram o curso. Sihler e Ferreira (2011) constataram V.9, nº2, p. 175-196, ago./dez. 2016.

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que os discentes que tiveram maior interação com seus colegas e com os professores e tutores da EAD se sentiam mais motivados e interessados para realizarem o curso, o que acarretava na permanência para realizá-lo. Paiva e Araújo (2013), em relação a dinâmica de um curso EAD, abordam sobre a ausência de prática com o uso de tecnologias da informação e comunicação, bem como a falta de habilidade com textos acadêmicos. Para contornar as possíveis causas da evasão, Paiva e Araújo (2013) propõem alternativas (como a organização de grupos de estudos e o incentivo à promoção de encontros presenciais periódicos dos tutores/professores com os alunos) com o intuito de minimizá-la, afirmando que os esforços institucionais devem ser focados no estudante e na eficácia da oferta do curso. Santos et al. (2013) estudaram sobre a eficiência da utilização de recursos públicos necessários a implantação e operacionalização de cursos EAD em Minas Gerais, em relação à retenção de alunos, por curso, em cada um dos PAP. Constataram que os índices de evasão são significativos, que a eficiência desses recursos está associada a retenção dos discentes e que se faz necessário estimular os alunos a permanecerem nos cursos, para evitar o desperdício do dinheiro público (SANTOS et al., 2013). Anagnostopoulou et al. (2015) realizaram uma pesquisa para saber a satisfação dos discentes de um programa de pós-graduação da Hellenic Open University no que tange ao desempenho dos tutores, a interação aluno-tutor e a avaliação do curso pelos alunos. Ao analisarem essas variáveis, esses autores concluíram que houve uma correlação significativa e positiva entre a satisfação dos discentes e esses atributos. Ademais, Anagnostopoulou et al. (2015) concluem que o curso deveria ser mais bem estruturado e com uma comunicação mais clara e que cabe aos tutores ter conhecimentos

científicos,

habilidades

sociais,

técnicas

educacionais

e

boa

comunicação para promover ações criativas para estimular os discentes. 1.3 REGRESSÃO ORDINAL Quando a variável dependente assume valores discretos ou classes ordenáveis, recomenda-se utilizar um método de análise que evite a assunção de distâncias constantes entre as classes da variável (MARÔCO, 2007). Nesse sentido, o método de regressão ordinal se apresenta como uma ferramenta adequada para análise de dados desse tipo, modelando a probabilidade de ocorrência das classes em termos de probabilidade acumulada (MARÔCO, 2007).

 

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O software SPSS apresenta na regressão ordinal, cinco funções de ligação, que procuram relacionar a parte aleatória (P[Y ≤ k]) com a parte sistemática (X*β) do modelo (MARÔCO, 2007). Dessas funções, cita-se, conforme Quadro 1, a “Log-log complementar”, recomendada quando as classes das respostas de Y de maior ordem são as mais frequentes, e a “Logit”, recomendada quando as classes das respostas de Y são uniformes (MARÔCO, 2007). Marôco (2007) aborda que a escolha de uma função inadequada pode comprometer a significância do modelo e sua capacidade preditiva. Quadro 1 – Funções link “log-log complementar” e “logit”. “Log-log complementar” =   𝛼! −   𝑋 ∗ 𝛽

𝐿𝑛 −𝐿𝑛 1 − 𝑃 𝑌 ≤ 𝑘

𝐹 𝛼! −   𝑋 ∗ 𝛽 = 𝑃 𝑌   ≤ 𝑘 = 1 −   𝑒 !!

(!! !  !∗ !)

“Logit” 𝑃 𝑌≤𝑘 𝐿𝑛 =   𝛼! −   𝑋 ∗ 𝛽 𝑃 𝑌>𝑘 𝐹 𝛼! −   𝑋 ∗ 𝛽 = 𝑃 𝑌   ≤ 𝑘 1 = ∗ !(! 1 + 𝑒 ! !  ! !)

Onde, αk = representa o parâmetro de localização para as k = 1, ..., K – 1 classes de Y; X* = é a matriz das variáveis independentes; β = é o vetor dos coeficientes de regressão (declives); e = base do logaritmo natural. Fonte: MARÔCO (2007, p. 767 e 770).

2 METODOLOGIA Tendo por base o objetivo deste estudo empírico, o método empregado possui caráter descritivo, com abordagem quantitativa e corte transversal (HAIR JR. et al., 2005). Seu campo de estudo foi a turma 2014/1 do Curso de Especialização em Gestão Pública (CEGP), EAD, do Instituto Federal do Espírito Santo (IFES), tendo em vista que esse curso faz parte do PNAP/UAB (IFES, 2014). Após buscar material teórico acerca do tema deste estudo, foram levantadas informações junto à coordenação do curso sobre essa turma. Essas informações foram apresentadas na Tabela 1, de onde se extrai que o total de 225 alunos da turma 2014/1 constitui a população alvo desta pesquisa. Tabela 1 – Dados do CEGP 2014/1 do IFES/UAB. CEGP 2014/1

Vagas ofertadas (Ofert.) 250

Quantidade Alunos Alunos Matriculados Formados (Mat.) 264 225

Porcentagem Alunos Evadidos (Ev.) 39

Alunos Ev./Ofert.

Alunos Ev./Mat.

15,60%

14,77%

Fonte: IFES (2015).

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Foi estruturado um questionário com questões de múltipla escolha sobre os objetivos do curso e o perfil dos discentes, bem como sobre a satisfação dos alunos. No que tange à satisfação dos discentes, foi utilizada uma escala de Likert de cinco pontos, conforme Quadro 2. Quadro 2 – Escala de Likert para o nível de satisfação dos alunos. (1) De modo nenhum (2) Pouco (3) Moderadamente Fonte: ANAGNOSTOPOULOU et al. (2015).

(4) Suficiente

(5) Muito

O questionário foi criado no Google Forms, a fim de realizar o levantamento de dados para se chegar ao objetivo desta pesquisa. O parâmetro adotado para validar as respostas foi o do número de matrícula e de inconsistências nas respostas. A coleta de dados foi realizada no período de 17/07/2015 a 23/08/2015 e uma amostra de 116 respostas foi considerada válida. As questões de múltipla escolha sobre os objetivos do curso e o perfil dos discentes tiveram como base o Decreto 5.800 (BRASIL, 2006) e os estudos de Shin e Kim (1999), Xenos, Pierrakeas e Pintelas (2002), Abbad, Carvalho e Zerbini (2006), Sihler e Ferreira (2011), e Paiva e Araújo (2013), enquanto as que tratam da satisfação dos alunos foram adaptadas da pesquisa de Anagnostopoulou et al. (2015), conforme Quadro 3. O questionário desta pesquisa, em relação ao estudo de Anagnostopoulou et al. (2015), acrescentou a dimensão “professor”, com os mesmos parâmetros da dimensão “tutor”, tendo em vista que existe essa distinção na UAB. Quadro 3 – Escala de satisfação dos alunos EAD.

Professores

Tutor

Pessoal

Dimensão

 

Questão Estou satisfeito com a minha decisão pelo GP/EAD. Acredito que o GP/EAD atingiu minhas expectativas em um nível muito satisfatório. Acho que a qualidade do GP/EAD que segui foi melhor do que seria na modalidade presencial. Considero que o GP/EAD é mais fácil do que um na modalidade presencial. Sugeriria o GP/EAD a outras pessoas, como meus amigos e colegas. Se eu não estivesse realizando o GP/EAD e tivesse a oportunidade de me matricular neste momento, faria com muita satisfação. O tutor teve um desempenho satisfatório e eficaz no GP/EAD? O tutor sempre se mostrou disponível para atendê-lo no PAP, por telefone, nos chats, por e-mail, etc? O tutor te incentivou/ajudou no processo de aprendizado? O tutor te tratou de forma justa e respeitosa? O tutor aceitou questionamentos de forma agradável? O tutor respondeu seus questionamentos de forma clara e objetiva? O tutor deu ênfase nos pontos e conceitos mais importantes das disciplinas? O tutor demonstrou conhecimento acerca dos assuntos tratados nas disciplinas? No geral, os professores das disciplinas tiveram um desempenho satisfatório e eficaz no GP/EAD? No geral, os professores sempre se mostraram disponíveis para atendê-lo por webconferência, nos chats, por e-mail, etc? No geral, os professores te incentivam/ajudam no processo de aprendizado? Continua...  

Item X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 X17

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Comunicação e interação CEGP

De maneira geral, os professores te trataram de forma justa e respeitosa? De maneira geral, os professores aceitaram questionamentos de forma agradável? De forma geral, os professores responderam seus questionamentos de forma clara e objetiva? De forma geral, os professores deram ênfase nos pontos e conceitos mais importantes das disciplinas? De maneira geral, os professores demonstraram conhecimento acerca dos assuntos tratados nas disciplinas? Os encontros presenciais foram fundamentais para a minha permanência no GP/EAD? Os encontros presenciais foram fundamentais para o meu desempenho no GP/EAD? As atividades em grupo foram fundamentais para a minha permanência no GP/EAD? As atividades em grupo foram fundamentais para o meu desempenho no GP/EAD? As atividades no ambiente virtual de aprendizagem Moodle foram fundamentais para a minha permanência no GP/EAD? As atividades no ambiente virtual de aprendizagem Moodle foram fundamentais para o meu desempenho no GP/EAD? O tutor incentivou a interação entre os alunos? A coordenação do curso promoveu encontros/palestras presenciais com todos os discentes do curso? O conteúdo das disciplinas do GP/EAD contribuiu para a minha formação pessoal? O conteúdo das disciplinas do GP/EAD contribuiu para a minha formação profissional? Os programas das disciplinas estavam claros e/ou foram esclarecidos? As atividades desenvolvidas (tarefas, fóruns, etc.) no GP/EAD estavam adequadas com o conteúdo das disciplinas? O material didático disponibilizado foi útil e adequado para minha aprendizagem? O material didático disponibilizado estava atualizado? A carga horária das disciplinas foi satisfatória?

X18 X19 X20 X21 X22 X23 X24 X25 X26 X27 X28 X29 X30 X31 X32 X33 X34 X35 X36 X37

Fonte: Adaptado de ANAGNOSTOPOULOU et al. (2015).

Esse questionário foi testado com três pessoas que exercem atividades profissionais ligadas a pesquisas acadêmicas. Posteriormente, o link que dá acesso a esse formulário, com a informação do objetivo do estudo e da garantia de confidencialidade, foi enviado, por e-mail, à coordenação do curso, para que essa encaminhasse à população alvo, a fim de que eles participassem desta pesquisa. A associação entre os valores e cada item componente das dimensões se deu conforme escala de Likert do Quadro 2. Para estipular os valores de cada dimensão, por aluno, foi calculada a mediana das respostas dos itens componentes, tendo em vista que a escala de Likert é do tipo ordinal (MARÔCO, 2007) e que esse tipo de medida estatística é a apropriada para dados desse tipo (HAIR JR. et al., 2005). Para o cálculo da mediana e nos casos de arredondamento de seus valores (nos casos em que o valor da mediana não era inteiro), foram utilizadas as funções correspondentes do Excel. Os dados referentes às questões de múltipla escolha foram tabelados. O método de regressão ordinal no SPSS foi utilizado para analisar a relação entre a dimensão satisfação pessoal e as demais dimensões da escala adaptada de Anagnostopoulou et al. (2015), bem como com as variáveis de perfil utilizadas para controlar esse modelo, do tipo dummies, conforme Quadro 4. V.9, nº2, p. 175-196, ago./dez. 2016.

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Quadro 4 – Variáveis dummies de controle. VARIÁVEIS DE CONTROLE Gênero masculino Servidor público Estado civil solteiro Estado civil casado Renda bruta familiar – até 2 salários mínimos (SM) Renda bruta familiar – entre 2 e 4 (inclusive) SM Renda bruta familiar – entre 4 e 6 (inclusive) SM Renda bruta familiar – entre 6 e 8 (inclusive) SM Renda bruta familiar – entre 8 e 10 (inclusive) SM Faixa etária – até 25 anos Faixa etária – entre 26 e 30 anos Faixa etária – entre 31 e 35 anos Faixa etária – entre 36 e 40 anos Faixa etária – entre 41 e 45 anos Faixa etária – entre 46 e 50 anos Faixa etária – entre 51 e 55 anos Fonte: Dados da pesquisa.

ABREVIATURA GEN1M SERVPUB ECSOLT1 ECCAS1 RBF0E2 RBF2E4 RBF4E6 RBF6E8 RBF8E10 IDATE25 ID26E30 ID31E35 ID36E40 ID41E45 ID46E50 ID51E55

SIM 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

NÃO 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

  3

ANÁLISE E DISCUSSÃO DOS DADOS

3.1 OBJETIVOS DO UAB A distribuição da população alvo, por PAP, e da amostra não probabilística desta pesquisa, por PAP de matrícula e de conclusão, foi descrita na Tabela 2. Nessa tabela, é possível observar que: mesmo sendo não probabilística, a amostra possui boa representatividade (51,56% do total); houve desistência de alunos em todos os PAP, quando se considera a quantidade mínima inicial de cinquenta matrículas por polo; e ocorreu troca de PAP por respondentes, num total de sete. Tabela 2 – População alvo e local de matrícula e de conclusão da amostra. PAP Cachoeiro de Itapemirim Colatina Domingos Martins Linhares Pinheiros Fonte: Dados da pesquisa.

Quantidade de alunos e distribuição Amostra (116 alunos) População alvo (225 Local de Local de alunos) matrícula conclusão 46

23

24

48 46 43 42

30 24 22 17

26 26 22 18

Do total de respondentes, 31 moram no município do PAP, 30 em município limítrofe ao PAP, mas não situado na Região Metropolitana da Grande Vitória  

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(RMGV), 50 moram na RMGV e 5 em outros municípios. Em relação ao local de trabalho, 29 trabalham no município do PAP, 32 em município limítrofe ao PAP, mas não situado na Região Metropolitana da Grande Vitória (RMGV), 47 na RMGV e 8 em outros municípios. Ou seja, mais de 40% dos respondentes ou moram, ou trabalham na RMGV. Em relação à infraestrutura (IE) e aos recursos humanos (RH) das fases presenciais nos PAP (ver Tabela 3), 35 alunos (30,17%) acham que os PAP dispõem de IE e de RH adequados às fases presenciais do CEGP. A maioria (69,83%) acredita que os PAP ou não têm IE adequada, ou RH adequados, ou ambos. Tabela 3 – Infraestrutura e recursos humanos do PAP. PAP Dispõe de IE e de RH adequados às fases presenciais do curso Dispõe de IE, mas não de RH adequados às fases presenciais do curso Não dispõe de IE, mas possui RH adequados às fases presenciais do curso Não dispõe de IE, nem de RH adequados às fases presenciais do curso Fonte: Dados da pesquisa.

Total 35 40 37 4

% 30,17 34,48 31,90 3,45

A oferta de vagas nesses PAP indica que, em relação à RMGV, que as IPES/UAB estão expandindo a oferta de cursos e de programas de educação superior no país. Como mais de 40% dessas vagas estão sendo ocupadas por pessoas que moram ou trabalham na RMGV, percebe-se que está ocorrendo um fluxo migratório inverso ao pretendido pelo sistema, ou seja, da RMGV para o interior do estado. Em relação à IE e aos RH dos PAP, quase 70% assinalou que esse objetivo não está sendo atendido. Isso aponta que, em relação ao que estabelece o Decreto 5.800 (BRASIL, 2006), os objetivos estão sendo atendidos em parte. 3.2 PERFIL SOCIODEMOGRÁFICO A amostra desta pesquisa (ver Tabela 4) é composta na sua maioria por mulheres (51,72%); por pessoas com idade entre 26 e 40 anos (59,48%); por pessoas casadas ou amasiadas (60,34%); e por pessoas que possuem, no máximo, um filho (77,59%). Ademais, a maioria da amostra possui renda bruta familiar de até seis salários mínimos – SM - (56,03%), sendo a faixa de renda entre 4 e 6 SM a predominante. É possível observar também que 86,21% da amostra é composta de servidores públicos, sendo o gênero feminino o predominante (45,69%). Em relação aos que não são servidores públicos, a maioria é do gênero masculino.

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Tabela 4 – Características da amostra. GÊNERO Total FAIXA ETÁRIA Até 25 anos De 26 a 30 anos De 31 a 35 anos De 36 a 40 anos De 41 a 45 anos De 46 a 50 anos De 51 a 55 anos Acima de 56 anos ESTADO CIVIL Solteiro (a) Casado (a) ou amasiado (a) Separado (a) / Divorciado (a) Viúvo (a) FILHOS Não possui filhos Possui 1 filho Possui 2 filhos Possui 3 filhos Possui mais de 3 filhos RENDA BRUTA FAMILIAR (SM = R$ 788,00) Menor ou igual a 2 SM Maior que 2 SM e menor ou igual a 4 SM Maior que 4 SM e menor ou igual a 6 SM Maior que 6 SM e menor ou igual a 8 SM Maior que 8 SM e menor ou igual a 10 SM Maior que 10 SM SERVIDOR (A) PÚBLICO (A) Sim Não

Masculino 56

% 48,28

Feminino 60

% 51,72

Total 116

2 8 20 8 7 4 4 3

1,72 6,90 17,24 6,90 6,03 3,45 3,45 2,59

5 14 11 8 11 6 4 1

4,31 12,07 9,48 6,90 9,48 5,17 3,45 0,86

7 22 31 16 18 10 8 4

20 35 1 0

17,24 30,17 0,86 0,00

18 35 7 0

15,52 30,17 6,03 0,00

38 70 8 0

26 15 10 4 1

22,41 12,93 8,62 3,45 0,86

27 22 8 2 1

23,28 18,97 6,90 1,72 0,86

53 37 18 6 2

0 14 17 9 4 12

0 12,07 14,66 7,76 3,45 10,34

4 15 15 10 4 12

3,45 12,93 12,93 8,62 3,45 10,34

4 29 32 19 8 24

47 9

40,52 7,76

53 7

45,69 6,03

100 16

Fonte: Dados da pesquisa.

3.3 SATISFAÇÃO DOS ALUNOS Inicialmente, apresenta-se o resultado do modelo de consistência interna das dimensões de satisfação, o alfa de Cronbach (α), como forma de garantir a confiabilidade dos dados (RODRIGUES; PAULO, 2012): dimensão pessoal, α = 0,71; dimensão tutor, α = 0,92; dimensão professor (PROF), α = 0,93; dimensão comunicação e interação (COINT), α = 0,84; e dimensão CEGP, α = 0,87. Durante a análise de dados, foi observado que a retirada dos valores correspondentes à variável X4 alteraria o valor do alfa de Cronbach da dimensão pessoal para α = 0,84. Porém, esse procedimento de exclusão não foi realizado, para manter os parâmetros da escala de Anagnostopoulou et al. (2015). Na sequência, foram realizados testes de regressão ordinal com o propósito de relacionar a dimensão satisfação pessoal dos alunos (variável dependente Y) com as dimensões tutor (TUTOR), professor (PROF), comunicação/interação (COINT) e o

 

186  

CEGP, bem como com as variáveis de controle. Na Tabela 5 são apresentadas as classes das respostas de Y. Tabela 5 - Resumo das classes de Y. Dimensões PESSOAL

Classe das respostas (k) 2 3 4 5

Total Fonte: Dados da pesquisa.

Frequência das respostas 2 12 36 66 116

Porcentagem 1,72% 10,34% 31,03% 56,90% 100,00%

Na aplicação do teste, foram realizadas diversas análises estatísticas, em relação à Y, como forma de estimar um modelo que seja válido e com o menor número de variáveis significativas possíveis. Dentre esses testes citam-se três: o primeiro, com as demais dimensões (TUTOR, PROF, COINT e CEGP) e com as variáveis de controle, denominado “Com controle”; o segundo com as demais dimensões, sem as variáveis de controle (“Sem controle”); e o terceiro com as dimensões cujos resultados foram significativos (“Significativas”), ou seja, COINT e CEGP. Nas tabelas 6 e 7 são apresentados os resultados dessas análises com a função Link “Log-log complementar”. Tabela 6 – Informações preliminares sobre os modelos.

Fonte: Dados da pesquisa.

Nas informações preliminares sobre os modelos (ver Tabela 6), quando se analisa o modelo “Com controle”, percebe-se, em Model Fiting Information, que o V.9, nº2, p. 175-196, ago./dez. 2016.

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modelo ajustado é melhor do que o modelo nulo a 99% de confiança, ou seja, que pelo menos uma das variáveis independentes afeta significativamente as probabilidades de ocorrência das classes de Y. No Pseudo R2 tem-se que as estatísticas são médias ou moderadas (menores que 60%). Quando do teste das linhas paralelas, verifica-se que o modelo, a 5% de significância, atende ao pressuposto da homogeneidade dos declives. Na análise “Sem controle” (ver Tabela 6), percebe-se que, à exceção do teste de linhas pararelas, os resultados são semelhantes à análise “Com controle”. O não atendimento ao pressuposto da homogeneidade dos declives é de 99% de confiança, o que indica que esse modelo deve ser descartado. Na análise do modelo “Significativas” (ver Tabela 6), percebe-se que o padrão ajustado é melhor do que o modelo nulo a 1% de significância, ou seja, que pelo menos uma das variáveis independentes afeta significativamente as probabilidades de ocorrência das classes de Y. No Pseudo R2 tem-se que as estatísticas são moderadas ou médias (menores que 40%). Em relação ao pressuposto da homogeneidade dos declives, tem-se que o modelo atende com a essa premissa com 95% de confiança. Entre os dois modelos validados de acordo com a Tabela 6, tem-se que o modelo mais significativo é o “Significativas”, tendo em vista que apresenta a menor razão de verossimilhanças, ou seja, -2LL“Significativas” (67,363) < -2LL“com controle” (146,764). Ao observar a Tabela 7, verifica-se que os coeficientes de regressão ou estimativas dos declives dos parâmetros, nas três análises citadas, indicam que somente as dimensões COINT e CEGP possuem classes significativas, ou seja, que afetam a variável Y. As duas outras dimensões, TUTOR e PROF, bem como as variáveis de controle, indicam que a satisfação pessoal dos alunos não é afetada por esses parâmetros, ou seja, eles não são estatisticamente significativos. Tabela 7 – Estimativas dos declives dos parâmetros. Dimensões [PESSOAL = 2] [PESSOAL = 3] [PESSOAL = 4] [COINT=1] [COINT=2] [COINT=3] [COINT=4] [COINT=5] [CEGP=2] [CEGP=3] [CEGP=4] [CEGP=5]

 

Com controle Est. -16,99 -14,50 -12,34 -2,51 -1,81 -1,28 -1,63 0,00 -3,92 -1,98 -1,22 0,00

Sig. 0,023** 0,051* 0,095* 0,050* 0,042** 0,101 0,021** . 0,004*** 0,001*** 0,009*** .

Sem controle Est. -7,78 -5,41 -3,46 -2,44 -2,01 -1,52 -1,44 0,00 -4,34 -1,86 -1,12 0,00

Sig. 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,029** 0,008*** 0,025** 0,024** . 0,000*** 0,001*** 0,009*** .

Significativas Est. -6,97 -4,75 -2,96 -2,52 -1,77 -1,61 -1,59 0,00 -3,97 -1,89 -1,37 0,00

Sig. 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,002*** 0,013** 0,016** 0,011** . 0,000*** 0,000*** 0,000*** .

Continua...  

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[TUTOR=1] [TUTOR=3] [TUTOR=4] [TUTOR=5] [PROF=1] [PROF=2] [PROF=3] [PROF=4] [PROF=5] [SERVPUB=0] [SERVPUB=1] [GEN1M=0] [GEN1M=1] [ECSOLT1=0] [ECSOLT1=1] [ECCAS1=0] [ECCAS1=1] [RBF0E2=0] [RBF0E2=1] [RBF2E4=0] [RBF2E4=1] [RBF4E6=0] [RBF4E6=1] [RBF6E8=0] [RBF6E8=1] [RBF8E10=0] [RBF8E10=1] [IDATÉ25=0] [IDATÉ25=1] [ID26E30=0] [ID26E30=1] [ID31E35=0] [ID31E35=1] [ID36E40=0] [ID36E40=1] [ID41E45=0] [ID41E45=1] [ID46E50=0] [ID46E50=1] [ID51E55=0] [ID51E55=1]

-0,04 -1,56 -0,50 0,00 -1,00 0,19 -0,54 -0,77 0,00 0,30 0,00 0,15 0,00 -0,40 0,00 -1,23 0,00 -1,37 0,00 -0,76 0,00 -0,59 0,00 -1,20 0,00 -0,95 0,00 -1,05 0,00 -0,21 0,00 -0,28 0,00 0,05 0,00 -0,39 0,00 -0,89 0,00 -1,59 0,00

0,982 0,131 0,234 . 0,597 0,862 0,451 0,149 . 0,601 . 0,683 . 0,594 . 0,094 . 0,157 . 0,210 . 0,303 . 0,067 . 0,256 . 0,434 . 0,855 . 0,797 . 0,966 . 0,735 . 0,488 . 0,301 .

0,10 -1,41 -0,51 0,00 -2,30 0,01 -0,50 -0,82 0,00 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

0,949 0,086 0,160 . 0,165 0,995 0,412 0,075 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Fonte: Dados da pesquisa. Nota: ***, ** e * representam coeficientes significativos a 1%, 5% e 10%, respectivamente.

Isso sugere que, em relação à análise apresentada da Tabela 7, o modelo “Significativas” da “Log-log complementar” é o que melhor indica a relação existente entre Y e as características relevantes dos meios de aprendizagem dessa modalidade de ensino que são destacadas na literatura, ou seja, a sua associação com as dimensões COINT e CEGP, corroborando a análise da Tabela 6. Na aplicação da “Log-log complementar”, neste campo de estudo, em relação à satisfação pessoal, destaca-se que a probabilidade de um determinado aluno estar V.9, nº2, p. 175-196, ago./dez. 2016.

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totalmente insatisfeito (classe 1 para Y) é zero. Estatisticamente, a previsão da classe 5 (muito satisfeito) foi a que predominou, com sessenta observações (51,72%), seguida da classe 4 (satisfeitos), com cinquenta e quatro observações (46,55%); e da classe 3 (nem satisfeitos, nem insatisfeitos), com duas observações (1,73%). Além disso, destaca-se que as classes previstas pelo modelo coincidiram com setenta e oito classes das respostas dos respondentes, o que equivale a 67,24% do total. Para a “Log-log complementar”, em relação ao primeiro respondente, a classe mediana foi 5 para a satisfação pessoal, 5 para o COINT e 5 para o CEGP; pelo modelo, em porcentagens aproximadas, a probabilidade dele indicar a classe 2 é de 0%, a 3 é de 1%, a 4 é de 4% e a 5 é de 95%. Em relação ao segundo respondente, a classe mediana foi 5 para a satisfação pessoal, 3 para o COINT e 4 para o CEGP; pelo modelo, em porcentagens aproximadas, a probabilidade dele indicar a classe 2 é de 2%, a 3 é de 14%, a 4 é de 48% e a 5 de 36%. Os resultados com a aplicação da função “Logit” foram similares e bem próximos aos aplicados com a “Log-log complementar”, tanto para o modelo “Com controle”, “Sem controle” e “Significativas”. Na Tabela 8, é apresentado apenas o modelo “Significativas” com a “Logit”, tendo em vista que as outras variáveis não tem relação com Y. Ao comparar os resultados dos modelos “Significativas” com a “Logit” e a “Log-log complementar” pela razão de verossimilhanças, tem-se que, por esse critério, este modelo é preferível àquele, tendo em vista que -2LL“Log-log complementar” (67,363) < 2LL“Logit” (68,326). Porém, a capacidade de acerto da previsão do modelo “Logit” (68,10%) teve um melhor ajuste em relação ao “Log-log complementar” (67,24%), o que, para este campo de estudo, torna-o relevante para relacionar a satisfação pessoal com a COINT e a CEGP. Na aplicação da “Logit”, em relação à satisfação pessoal, destaca-se que a probabilidade de um determinado aluno estar totalmente insatisfeito (classe 1 para Y) é zero. Estatisticamente, a previsão da classe 5 (muito satisfeito) foi a que predominou, com sessenta observações (51,72%), seguida da classe 4 (satisfeitos), com cinquenta e três observações (45,69%); e da classe 3 (nem satisfeitos, nem insatisfeitos), com três observações (2,59%).

 

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Tabela 8 – Informações preliminares e estimativas dos declives dos parâmetros com a “Logit”. Model Fitting Information Model Intercept Only Final Goodness-of-Fit Pearson Deviance Pseudo R-Square Cox and Snell Nagelkerke McFadden Test of Parallel Lines(a) Model Null Hypothesis General Parameter Estimates Threshold

Location

-2 Log Likelihood 112,465 68,326

Chi-Square

df

Sig.

44,140

7

0,000***

Chi-Square 33,508 29,556

df 41 41

Sig. 0,791 0,908

Chi-Square

df

Sig.

17,008

14

0,256

Estimate -7,758 -5,359 -3,108 -2,936 -2,223 -2,256 -1,858 0 -4,319 -2,403 -1,687 0

Sig. 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,007*** 0,012** 0,004*** 0,009*** . 0,004*** 0,000*** 0,000*** .

0,316 0,367 0,192 -2 Log Likelihood 68,326 51,318

[PESSOAL = 2] [PESSOAL = 3] [PESSOAL = 4] [COINT=1] [COINT=2] [COINT=3] [COINT=4] [COINT=5] [CEGP=2] [CEGP=3] [CEGP=4] [CEGP=5]

Fonte: Dados da pesquisa. Nota: ***, ** e * representam coeficientes significativos a 1%, 5% e 10%, respectivamente.

Para a “Logit”, em relação ao primeiro respondente, a classe mediana foi 5 para a satisfação pessoal, enquanto, pelo modelo, em porcentagens aproximadas, a probabilidade dele indicar a classe 2 é de 0%, a 3 é de 0%, a 4 é de 4% e a 5 é de 96%. Em relação ao segundo respondente, a classe mediana foi 5 para a satisfação pessoal, enquanto, pelo modelo, em porcentagens aproximadas, a probabilidade dele indicar a classe 2 é de 2%, a 3 é de 17%, a 4 é de 50% e a 5 de 30%. Para o modelo ajustado “Logit”, o logaritmo natural da probabilidade de observar uma classe de ordem inferior, relativamente a uma classe de ordem superior, diminui, à taxa dos valores dos coeficientes, devido aos coeficientes das variáveis independentes serem negativos. Por exemplo, relativamente à variável COINT, pode-se afirmar que, de acordo com o modelo para a classe nada satisfeito (1), em relação à classe omitida de referência 5, o logaritmo natural da P(Y ≤ k) / P(Y > k), onde k V.9, nº2, p. 175-196, ago./dez. 2016.

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representa o nível de satisfação, diminui 2.936. Tanto para a dimensão COINT, quanto para a dimensão CEGP, observa-se que os alunos que indicam classes de menores ordens (para essas variáveis independentes), tendem a indicar classes de maiores níveis para a variável Y. Em resumo, pela análise realizada, existem modelos estatísticos, conforme objetivo deste estudo, que associam a satisfação pessoal de alunos com dois dos atributos testados. Destaca-se que os atributos tutor e professor tratados aqui não devem ser confundidos com o processo de comunicação/interação, pois conforme o questionário, aqueles possuem relação com as disciplinas e seus conteúdos, enquanto este tem relação com outras formas de comunicação/interação diversas daquelas. Nesses dois modelos testados, que a probabilidade de encontrar um aluno dessa amostra com algum nível de satisfação é de, no mínimo, 97,41%. Mesmo que a percepção do aluno aponte que alguns objetivos do curso, testados nesta pesquisa, não estejam sendo plenamente atingidos, como a infraestrutura e os recursos humanos nas fases presenciais do curso, a maioria dos respondentes (51,72%) está muito satisfeito. Esse resultado poderia ser maior, por exemplo, caso a percepção dos discentes fosse melhor em relação aos objetivos estabelecidos no Decreto 5.800 (BRASIL, 2006), sendo um fator que pode ser mais bem tratado pelos gestores como forma de evitar o abandono escolar e, consequentemente, evitar o desperdício do dinheiro público. Os resultados desta pesquisa indicam similaridades com alguns dos estudos apresentados, no que tange ao processo de comunicação e interação (SHIN; KIM, 1999; XENOS; PIERRAKEAS; PINTELAS, 2002; ABBAD; CARVALHO; ZERBINI, 2006; SIHLER; FERREIRA, 2011; PAIVA; ARAÚJO, 2013; ANAGNOSTOPOULOU et al., 2015) e a estrutura do curso (XENOS; PIERRAKEAS; PINTELAS, 2002; SANTOS et al., 2013, ANAGNOSTOPOULOU et al., 2015). Por outro lado, sugerem que não há relação com o papel do tutor e do professor, nem mesmo com o perfil sociodemográfico, conforme foi apresentado na literatura (XENOS; PIERRAKEAS; PINTELAS, 2002, ANAGNOSTOPOULOU et al., 2015). Além disso, como o CEGP é destinado à capacitação de gestores públicos (MEC, 2009), o processo seletivo dos futuros alunos poderia ser revisto, tendo em vista que a experiência anterior na área contribui para a permanência no curso (XENOS; PIERRAKEAS; PINTELAS, 2002). Por fim, destaca-se que se os gestores do campo de estudo em análise conseguissem formar um número de especialistas superior ao número de vagas ofertadas nessa turma, a Administração Pública estaria sendo eficiente. Como

 

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isso não foi possível, cabe a esses gestores buscar e propor mecanismos para que o serviço público seja, no mínimo, eficaz, quando da realização de novos cursos.

CONCLUSÕES O objetivo deste estudo foi analisar a relação entre a satisfação pessoal dos alunos da EAD/UAB e o papel do tutor e dos professores, o processo de comunicação e interação e a estrutura do curso. Nesse campo de estudo, pela análise realizada, a relação entre satisfação pessoal dos alunos é estatisticamente significativa com o processo de comunicação e interação e com a estrutura do curso em si, não possuindo relação com as dimensões tutor e professor, nem mesmo com algumas características do perfil sociodemográfico. Assim, por meio desta pesquisa, ao propor um modelo estatístico que associa a satisfação pessoal dos alunos com as características relevantes discutidas na literatura, é possível direcionar ações e providências como forma de evitar o abandono escolar e, consequentemente, o desperdício do dinheiro público. Essas ações devem se pautar no estímulo ao processo de interação entre envolvidos nessa modalidade de ensino, bem como nos mecanismos de comunicação utilizados, além de melhorias na estrutura do curso. Além de contribuir com a gestão dessa modalidade de ensino, esta pesquisa pode ser referência e útil para outros estudos, no que tange ao método de análise. Entre as limitações deste trabalho, citam-se: a aplicação do questionário em um único campo de estudo; a utilização de uma amostra não probabilística; a possibilidade de pessoas pouco satisfeitas com o curso terem se recusado a participar dessa pesquisa; e a possibilidade de ter havido algum tipo de confusão entre os respondentes a respeito do questionário, indicando que há necessidade de maiores esclarecimentos sobre ele. Dessas limitações, destaca-se que é uma temática restrita à situação estudada, mas que pode ser explorada em outros cursos/programas, com as devidas adaptações, em estudos de opinião. Dessa forma, sugere-se: a realização de futuras pesquisas no mesmo e/ou em outros campos de estudos, ou seja, em outras Instituições Públicas de Ensino Superior que ofertam esse curso; a utilização de amostras probabilísticas; o desenvolvimento de estudos e/ou de modelos com as mesmas ou com outras variáveis, como o coeficiente de rendimento acadêmico, a carga horária do curso ou das disciplinas, a prática com o uso

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de tecnologias da informação e comunicação e a região geográfica onde os cursos são realizados. Assim, percebe-se que os cursos da EAD/UAB têm como desafio garantir o que está previsto no Decreto nº 5.800/2006, ou seja, dispor de infraestrutura e de recursos humanos adequados às fases presenciais, bem como selecionar futuros discentes das regiões interioranas, como forma universalizar o acesso e promover o desenvolvimento local. Outros pontos a serem destacados, por exemplo, são a reformulação e atualização de tempos em tempos do conteúdo e da carga horária das disciplinas e a promoção de eventos que garantam maior interação entre os alunos, de tal forma que a probabilidade de encontrar alunos satisfeitos permaneça elevada. Para isso, são necessários investimentos adequados para custear a oferta desses cursos e para minimizar o desperdício do dinheiro público.

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Revista FOCO. ISSN: 1981-223X

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