The influence of affective aspects on the performance of brazilian students in PISA 2018

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5902/1984644489662

Keywords:

Growth Mindset, Academic Expectations, Performance

Abstract

Learning is a process influenced by affective aspects, whose effectiveness is closely linked to the intensity of the emotions present in this process. In this regard, the present study conducted a detailed analysis of the relationship between affective aspects, specifically Growth Mindset and Academic Expectation, on the performance (average grades) of Brazilian students in PISA 2018. For this purpose, the Applied Research methodology was used, based on a quantitative approach, with the use of descriptive statistics to analyze the data. Data from the PISA student questionnaire was used, as well as the results obtained by the students in the exam, in the domains of reading, mathematics, and science. The results highlight a significant positive association between Growth Mindset, Academic Expectation, and the performance of students in the Brazilian context. It is concluded that the affective aspects analyzed, specifically Growth Mindset and Academic Expectation, have a significant positive influence on the academic performance of Brazilian students in PISA 2018, suggesting that interventions focused on these aspects can potentially improve school performance.

Author Biographies

Guilherme Borges, Federal University from Jequitinhonha and Mucuri's Valleys

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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Published

2025-09-03

How to Cite

Borges, G., Pitangui, C., Assis, L., & Andrade, A. V. (2025). The influence of affective aspects on the performance of brazilian students in PISA 2018. Education, 50(1), e112/1–26. https://doi.org/10.5902/1984644489662

Issue

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

Section

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