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Tipo: Dissertação de Mestrado
Título: Monitoramento e inteligência como preditores do desempenho acadêmico geral e específico no ensino superior
Autor(es): Marcio Alexander Castillo Diaz
Primeiro Orientador: Cristiano Mauro Assis Gomes
Primeiro membro da banca : Elizabeth do Nascimento
Segundo membro da banca: Hudson Fernandes Golino
Resumo: A inteligência é considerada o principal preditor do desempenho acadêmico. No entanto, estudos têm demonstrado que a metacognição, especialmente o monitoramento, pode ser tão importante quanto a inteligência na predição do desempenho acadêmico. A predição é importante porque permite o diagnóstico e intervenção em contextos de ensino superior. Considerando a relevância do monitoramento e da inteligência, este estudo pretende responder três perguntas: (1) O monitoramento e a inteligência geral são construtos não correlacionados e ambos predizem o desempenho acadêmico geral no ensino superior? (2) O monitoramento e a inteligência geral são construtos associados e ambos predizem o desempenho acadêmico geral no ensino superior? (3) O monitoramento ou a inteligência geral predizem desempenhos acadêmicos específicos no ensino superior, tomando como controle um fator geral de desempenho acadêmico? A amostra do estudo foi composta por 459 estudantes ingressantes na Universidade Nacional Autônoma de Honduras em 2017. Os instrumentos utilizados foram o Teste de Monitoramento Metacognitivo, o Teste de Inteligência da Universidade de Purdue- Forma B e a Prova de Aptidão Acadêmica. Oito modelos foram analisados, por meio do modelamento por equações estruturais, visando responder às questões do estudo. O modelo com o melhor ajuste aos dados estabelece que o monitoramento e a inteligência se correlacionam, além disso, ambos predizem o desempenho acadêmico geral. Os resultados permitem concluir que: (1) Embora o monitoramento e a inteligência sejam construtos distintos, ambos estão correlacionados; (2) O monitoramento é um melhor preditor do que a inteligência em relação ao desempenho acadêmico geral no ensino superior; (3) Ambos os construtos apenas predizem o desempenho acadêmico geral. Implicações para novas pesquisas e para a prática educacional são discutidas.
Abstract: Intelligence is considered the main predictor of academic achievement. However, studies have been showing that metacognition, especially monitoring, might be as important as intelligence to predict academic achievement. Prediction is important because it permits diagnosis and interventions in higher education contexts. Considering the relevance of monitoring and intelligence, this article aims to response three questions: (1) Are monitoring and general intelligence non-correlated distinct constructs and do they both predict general academic achievement in higher education? (2) Are monitoring and general intelligence associated constructs and do they both predict general academic achievement in higher education? (3) Do monitoring or general intelligence predict specific academic achievement in higher education, taking general academic achievement as control? The sample was composed by 459 freshmen enrolled in the National Autonomous University of Honduras in 2017. Participants completed the Metacognitive Monitoring Test, the Purdue University Intelligence Test - Form B and the Academic Aptitude Test. Eight models were analyzed through structural equation modeling in order to answer the questions of the study. The model with the best data fit assumes that intelligence and monitoring are correlated; as well they both predict general academic achievement. The results permit to conclude that: (1) Although monitoring and intelligence are distinct constructs, they are both correlated; (2) monitoring is a better predictor than intelligence to forecast general academic performance in higher education; (3) Both variables just predict general academic performance. Implications for further research and for educational practice are discussed.
Assunto: Ensino superior
Metacognição
Inteligência
Psicologia
Idioma: Português
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-B3PJKN
Data do documento: 16-Fev-2018
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