Anxiety and mindset of medicine candidates in relation to the L1 (Portuguese) and L2 (English/ Spanish) of UFRGS vestibular - Giusti, Marcelo Pedebôs (2024)
Esta dissertação teve como objetivo investigar se existe correlação entre a ansiedade autopercebida de vestibulandos de Medicina em relação às provas L1 (Português) e a L2 escolhida (Inglês ou Espanhol) do Vestibular da UFRGS (o mais importante Vestibular do estado do Rio Grande do Sul, Brasil) e o mindset autopercebido dos participantes. O estudo envolveu 148 participantes de quatro diferentes cidades do Rio Grande do Sul que estavam em aulas presenciais em um curso particular de preparação para o Vestibular de Medicina. Três escalas Likert foram reunidas em um único formulário Google que foi utilizado para coleta de dados: uma versão adaptada da Escala de Ansiedade em Sala de Aula de Língua Estrangeira de Horwitz et al. para L1 e L2 e uma versão adaptada do Instrumento de Mindset elaborado por Dweck. Além da ansiedade e do mindset, outros três fatores também foram investigados: o gênero, a L2 escolhida para o teste e a autopercepção de proficiência dos participantes tanto na L1 quanto na L2 escolhida. Os resultados revelaram que os indivíduos com mindset fixo relataram maior autopercepção de ansiedade em relação ao teste de L1, mas não em relação ao teste de L2. Curiosamente, a ansiedade autopercebida dos participantes em relação ao teste de L2 foi superior à ansiedade autopercebida em relação ao teste de L1. Além disso, os resultados para a ansiedade autopercebida pelos participantes não diferiram em relação ao gênero, embora os participantes do sexo masculino tenham demonstrado uma maior tendência a adotar um mindset de crescimento do que os participantes do sexo feminino. A análise também revelou que a percepção de proficiência dos participantes foi um fator que contribuiu para a sua autopercepção de ansiedade, e que quanto mais proficientes na língua os alunos acreditam que são, mais baixos são os seus níveis de ansiedade. Finalmente, é discutida a contribuição das diferentes variáveis e até que ponto elas estão relacionadas em um modelo estatístico de análise de redes.