A influência de aspectos afetivos no desempenho dos estudantes brasileiros no PISA 2018

Autori

DOI:

https://doi.org/10.5902/1984644489662

Parole chiave:

Mentalidade de crescimento, Expectativa acadêmica, Desempenho

Abstract

A aprendizagem é um processo influenciado por aspectos afetivos, cuja eficácia está intimamente ligada à intensidade das emoções presentes neste processo. Sob esse aspecto, o presente trabalho realizou uma análise detalhada da relação entre os aspectos afetivos, especificamente a Mentalidade de Crescimento e a Expectativa Acadêmica, no desempenho (médias das notas) dos estudantes brasileiros no PISA 2018. Para tanto, foi utilizada a metodologia de Pesquisa Aplicada, baseada numa abordagem quantitativa, com o uso de estatística descritiva para analisar os dados. Foram utilizados os dados presentes no questionário do estudante do PISA, bem como os resultados obtidos pelos alunos no exame, nos domínios de leitura, matemática e ciências. Os resultados destacam uma associação positiva significativa entre a Mentalidade de Crescimento, a Expectativa Acadêmica e o desempenho dos estudantes no contexto brasileiro. Conclui-se que os aspectos afetivos analisados, especificamente a Mentalidade de Crescimento e a Expectativa Acadêmica, têm uma influência positiva significativa no desempenho acadêmico dos estudantes brasileiros no PISA 2018, sugerindo que intervenções focadas nesses aspectos podem potencialmente melhorar o desempenho escolar.

Biografie autore

Guilherme Borges, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri

Possui graduação em Engenharia Elétrica pelo Instituto Tecnológico de Caratinga (2011), pós-Graduado em Engenharia de Produção pela PUC Minas (2015), em Ciências de Dados e Big Data pela Puc Minas (2019) e mestrado em Educação pela UFVJM (2023). Atualmente é Engenheiro de planejamento elétrico - Cemig Geração e Transmissão, atuando em estudos de proteção do sistema de extra alta tensão e unidades geradoras, análise de falhas e na manutenção e operação do sistema de registro para supervisão de fenômenos de curta duração na rede básica.

Cristiano Pitangui, Universidade Federal de São João del-Rei

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Juiz de Fora (2004). É mestre (2007) e doutor (2013) pela COPPE/UFRJ em Engenharia de Sistemas e Computação na linha de Inteligência Artificial. É professor Adjunto do Departamento de Tecnologia e Eng. Civil, Computação e Humanidades (DTECH) da Universidade Federal de São João Del Rei (UFSJ) como também da pós-graduação em Educação (UFVJM). Possui experiência em Aprendizado de Máquina com ênfase em Computação Bioinspirada.

Luciana Assis, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri

Possui graduação em Ciência da Computação pelo Centro Universitário de Belo Horizonte (2004), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2007) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais (2013). Atualmente é professora Associada da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM) onde leciona para o curso de Sistemas de Informação. Tem experiência na área de otimização, atuando principalmente nos seguintes temas: otimização combinatória, problemas de coleta e entrega, heurísticas e metaheurísticas, problema de roteamento de veículos e otimização multiobjetivo. Também leciona no Programa de Pós-Graduação em Educação da UFVJM onde estuda o uso de técnicas de Inteligência Artificial e Otimização em Ambientes Virtuais de Aprendizagem.

Alessandro Vivas Andrade, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri

Alessandro Vivas Andrade é Professor Associado da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM). Atua como docente no Curso de Sistemas de Informação onde leciona disciplinas de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos. Possui Doutorado, Mestrado e Graduação em Engenharia Elétrica na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e Curso Técnico em Eletrônica na Escola Francisco Moreira da Costa (ETEFMC). Tem interesse nas áreas de aprendizado de máquina, inteligência artificial e otimização.

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Pubblicato

2025-09-03

Come citare

Borges, G., Pitangui, C., Assis, L., & Andrade, A. V. (2025). A influência de aspectos afetivos no desempenho dos estudantes brasileiros no PISA 2018. Educação, 50(1), e112/1–26. https://doi.org/10.5902/1984644489662

Fascicolo

Educação, v. 50, 2025 – Jan./Dez. – Publicação contínua

Sezione

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