[pt] AUTOEFICÁCIA COMPUTACIONAL E A AUTORREGULAÇÃO DA APRENDIZAGEM DO DOCENTE UNIVERSITÁRIO NO CONTEXTO PANDÊMICO

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: ELIS RENATA DE BRITTO SANTOS
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] TECNOLOGIA DIGITAL; [pt] AUTORREGULACAO DA APRENDIZAGEM; [pt] AUTOEFICACIA COMPUTACIONAL DOCENTE; [pt] PANDEMIA DA COVID-19; [pt] PROFESSOR UNIVERSITARIO; [en] DIGITAL TECHNOLOGY; [en] LEARNING SELF REGULATION; [en] TEACHING COMPUTATIONAL SELF-EFFICACY; [en] COVID-19 PANDEMIC
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=62051&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=62051&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.62051

[pt] Confiar e aprender são dois verbos que estão presentes no cotidiano dos professores universitários, principalmente quando se trata de tecnologias digitais no ensino. Para estes profissionais ensinarem alguma coisa para os seus alunos, é necessário aprenderem o conteúdo do que será ensinado e se sentirem confiantes para ensiná-lo. Esta pesquisa visa compreender a relação entre a autoeficácia computacional docente e o processo de autorregulação da aprendizagem dos docentes universitários para ensinar por meio das tecnologias digitais no contexto pandêmico. Este estudo desenvolveu uma investigação de métodos mistos realizados em duas fases: a primeira fase foi quantitativa, aplicada em 2021, e obteve a participação de 409 professores de diferentes estados do Brasil, que responderam ao Questionário de Caracterização do Participante e à Escala sobre Integração das Tecnologias de Informática ao Ensino – EITIE (ALVARENGA, 2011); e a segunda fase foi qualitativa desenvolvida em 2022 através de entrevistas semiestruturadas com 12 professores selecionados a partir de critérios criados a partir da primeira fase da pesquisa. Para a análise de dados da primeira fase, foi utilizado o software SPSS versão 28 e, na segunda fase, foi usado o Atlas Ti versão 9 para realizar uma análise de conteúdo dos dados. Os resultados da primeira fase indicaram que as variáveis significativas foram: idade, sexo, titulação, atuação e instituição. Mais especificamente, os professores homens, mais novos, com especialização, pertencentes às Ciências Exatas e Engenharias e de universidade pública apresentaram crenças de autoeficácia computacional docente mais elevadas; em contraste, as mulheres mais velhas, doutoras, das Ciências Humanas e de universidade pública tiveram crenças mais baixas. Na segunda fase da pesquisa, observou-se que o processo de aprendizagem digital dos professores foi espontâneo e ocasional, enquanto o uso desses recursos no ensino foi de modo autorregulado. Ainda foi notório a utilização de várias estratégias de aprendizagem, sendo a maioria do aspecto cognitiva. Outro dado importante registrado foi que os docentes com crença de autoeficácia computacional mais elevada eram aqueles mais abertos para o aprendizado sobre as tecnologias digitais. Ao final, as crenças de autoeficácia computacional docente parecem representar um elemento chave no processo de autorregulação da aprendizagem do docente universitário.