Dissertação de Mestrado #739 – João Rafael de Souza Reis – 31/10/2024

O Colorado Learning Attitudes about Science Survey (CLASS) é um questionário que tem como objetivo avaliar as crenças e atitudes dos estudantes em relação à física e à aprendizagem de física. Neste estudo analisamos o CLASS em duas frentes: seu aspecto teórico como um teste de crenças epistêmicas e as informações quantitativas que podemos obter ao aplicar o teste.

Revisando os conceitos de crenças e atitudes, observamos diversos usos acríticos dos termos em trabalhos que utilizaram o CLASS, um resultado esperado devido à falta de um referencial teórico nas discussões sobre o questionário.  Analisando o CLASS à luz das pesquisas sobre o desenvolvimento epistêmico, discutimos os problemas causados pela falta de uma base teórica, que dificultam análises e comparações, além de aumentar a confusão em torno de termos já complexos, como crenças epistêmicas. Considerando os estudos das últimas duas décadas no campo do desenvolvimento epistêmico, sugerimos que o CLASS seja visto como um questionário que avalia aspectos da cognição epistêmica. Dessa forma, o teste é melhor contextualizado no período atual, ao mesmo tempo em que mantém sua utilidade para professores e pesquisadores. Analisamos os dados do CLASS de 465 alunos, observando separações por curso e gênero. Foram obtidas pontuações significativamente maiores no curso de física quando comparado com cursos de engenharia e outros cursos exatas, o mesmo foi observado em relação ao gênero, com mulheres obtendo pontuações significativamente menores que os homens. Encontramos efeitos pequenos, mas significativos, de uma relação entre a pontuação no CLASS e a pontuação no teste conceitual de eletromagnetismo BEMA.

Em seguida apresentamos uma análise descritiva da distribuição de respostas do CLASS dos alunos de física e engenharias. Por fim, utilizamos 4 ferramentas e métodos estatísticos no trabalho: análise fatorial, análise de redes, análise de perfil latente e imputação múltipla. Na análise fatorial e análise de redes agrupamos questões em fatores, ou clusters no caso das redes, que indicam similaridades entre as questões.  Na análise de perfil latente agrupamos os indivíduos em perfis que indicam similaridades em suas respostas. Ao final, a imputação múltipla foi utilizada para completar dados faltantes.