A relação entre inteligência fluida, desempenho acadêmico e aprendizagem : uma abordagem multinível

• Main Author: Valentini, Felipe
• Other Authors: Laros, Jacob Arie
• Language: Portuguese
• Published: 2013
• Subjects: Inteligência; Rendimento escolar; Aprendizagem
• Online Access: http://repositorio.unb.br/handle/10482/14739

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Psicologia, Programa de Pós-Graduação em Psicologia Social, do Trabalho e das Organizações, 2013. === Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos ([e-mail]) on 2013-11-19T13:49:40Z No. of bitstreams: 1 2013_FelipeValentini.pdf: 5407485 bytes, checksum: b1b86615ff3a49356e92297f7d52d2ac (MD5) === Approved for entry into archive by Luanna Maia([e-mail]) on 2013-11-29T13:00:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_FelipeValentini.pdf: 5407485 bytes, checksum: b1b86615ff3a49356e92297f7d52d2ac (MD5) === Made available in DSpace on 2013-11-29T13:00:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_FelipeValentini.pdf: 5407485 bytes, checksum: b1b86615ff3a49356e92297f7d52d2ac (MD5) === A inteligência fluida refere-se à capacidade de solucionar problemas novos, para os quais a pessoa não tem conhecimento prévio. Esse construto psicológico está relacionado à capacidade de aprendizagem e prediz outras variáveis importantes, como desempenho acadêmico e desempenho no trabalho. Contudo, pouco se conhece sobre a influência de variáveis do nível contextual sobre a relação entre a inteligência e os diversos tipos de desempenho. Nesse sentido, esta tese investigou, principalmente, a moderação de variáveis da escola na relação entre a inteligência fluida, o desempenho acadêmico e a aprendizagem. Para tanto, foram conduzidos quatro estudos. O primeiro estudo teve como objetivo revisar criticamente a literatura sobre o tema. No que diz respeito às variáveis do estudante, a revisão apontou, principalmente, para as características de responsabilidade e de autodisciplina na predição do desempenho acadêmico. No que se refere às variáveis contextuais, os recursos da escola e o nível socioeconômico agregado também foram apontados como importantes para a predição do desempenho acadêmico. Entretanto, a revisão indicou a carência de investigações sobre a influência das variáveis contextuais na moderação da relação entre a inteligência, o desempenho acadêmico e a aprendizagem. Para que os modelos teóricos pudessem ser testados empiracamente, buscou-se, primeiramente, nos estudos dois e três, construir um instrumento para a avaliação da inteligência fluida. No segundo estudo buscou-se construir e obter evidências de validade de construto do Teste de Raciocínio Abstrato e Espacial (TRAE). A amostra principal foi composta de 1.069 estudantes do ensino fundamental com idade entre 11 e 17 anos (essa amostra foi selecionada a partir da amostra do quarto estudo). Por meio da Teoria de Resposta ao Item, estimou-se os parâmetros de discriminação (a) e dificuldade (b), cujas medias foram próximas de 1,00 e 0,70, respectivamente. As análises fatoriais sugeriram a adequação de uma estrutura hierárquica que permite estimação de dois fatores de primeira ordem associados ao raciocínio abstrato e ao raciocínio espacial, bem como um fator geral de segunda ordem associado a inteligência fluida. Por meio do terceiro estudo buscou-se evidencias de validade convergente entre o TRAE e a Bateria de Provas de Raciocínio (BPR-5). Esses instrumentos foram aplicados em uma amostra de 149 estudantes do ensino médio. Obteve-se evidências de validade convergente do teste TRAE por meio da abordagem multitraco-multimétodo e por meio das correlações entre os instrumentos. Contudo, os resultados indicaram restrições quanto a validade discriminante entre raciocínio abstrato e espacial. Finalmente, o objetivo do quarto estudo foi construir e testar modelos multinível do desempenho acadêmico e da aprendizagem, considerando as variáveis explicativas inteligência fluida (Gf), infraestrutura na escola e nível socioeconômico agregado para a escola (NSEA). Participaram do estudo 1.295 estudantes do ensino fundamental. O modelo simples indicou relação forte entre Gf e desempenho acadêmico. Os modelos multinível apontaram para relação moderada entre a Gf e o desempenho acadêmico, bem como relação moderada entre a Gf e a aprendizagem. A infraestrutura na escola influenciou ambas as relações; o NSEA, apenas a relação entre a Gf e o desempenho acadêmico. Nesse sentido, uma infraestrutura melhor e um NSEA mais alto diminuíram o efeito de Gf sobre o desempenho e a aprendizagem. Esses resultados sugerem que a infraestrutura e o nível socioeconômico da escola reduzem as diferenças do desempenho e da aprendizagem entre os estudantes com baixos e altos escores de inteligência fluida. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT === Fluid intelligence refers to the ability to solve new problems without previous knowledge. This psychological construct is related to the ability to learn and predicts many other important variables such as academic and work achievement. However, little is known about the influence of contextual variables on the relationship between intelligence and the several types of achievement. In this sense, this thesis aims to assess the moderation effect of school variables on the relationship among fluid intelligence, academic achievement and learning. For that purpose, four studies were performed. The first study aimed to review the literature about this topic. With regard to the student variables the review showed the significance of responsibility and selfdiscipline in the prediction of academic achievement. With respect to the contextual variables, the school resources and the socioeconomic status of the school also predicted the school achievement. However, the literature review indicated a deficiency of research on the influence of contextual variables that moderate the relationship between intelligence, academic achievement and learning. Before to test the theoretical models, the studies two and three aimed to develop a test to assess the fluid intelligence. The second study intended to develop the Abstract and Spatial Reasoning Test, and obtain evidence of the construct validity of this test. The main sample consisted of 1,069 students varying in age from 11 to 17 years (this sample is part of the sample of the fourth study). The mean discrimination (a) and difficulty (b) parameter, based on IRT, showed an approximate value of 1.00 and 0.70, respectively. Factor analysis indicated that the structure of the instrument allows the estimation of two first-order factors, related to abstract and spatial reasoning, as well as a second-order factor related to fluid intelligence. The third study aimed to obtain evidence of convergent validity between the Abstract and Spatial Reasoning Test and the Battery of Reasoning Tests [Bateria de Provas de Raciocínio, BPR-5, in Portuguese]. These instruments were administered to a sample of 149 high school students. Based on the multitrait-multimethod approach and the correlations between the instruments, the results showed evidences of convergent validity of the Abstract and Spatial Reasoning Test. Nevertheless, the results also indicated a lack of discriminant validity between abstract and spatial reasoning. Finally, the fourth study aimed to develop and to test multilevel models explaining academic achievement and learning considering fluid intelligence (Gf) of the students, infrastructure and socioeconomic status of the school (SESS) as predictor variables. The study examined 1,295 elementary school students. The basic model showed a strong relationship between Gf and academic achievement. The multilevel models indicated a moderate relationship between Gf and academic achievement, and also between Gf and learning. Infrastructure influenced both relationships, while SESS influenced only the relationship between Gf and achievement, in the sense that a better infrastructure and a higher SESS had a diminishing effect on the relationships. This effect suggests that school infrastructure and SESS decreases existing differences in academic achievement and learning between the students with low and high intelligence scores.