AUTORREGULAÇÃO DA APRENDIZAGEM: PERCEPÇÕES DE ESTUDANTES UNIVERSITÁRIOS NO CONTEXTO DA EAD

REGISTRO DOI: 10.70773/revistatopicos/785534814

RESUMO
O ensino acadêmico no contexto de EAD apresenta especificidades relativas à modalidade que torna a aprendizagem neste contexto bastante complexa. Neste sentido, estudos apontam para a importância da autorregulação da aprendizagem em estudantes que optam por um curso superior em EAD. Este artigo, portanto, tem como objetivo descrever as percepções de alunos do ensino superior, na modalidade a distância, quanto às suas capacidades para autorregular suas aprendizagens. A metodologia, classificada como quanti-qualitativa, contou com a coleta de dados realizada a partir do envio de dois questionários eletrônicos (e-survey’s), construídos no google forms. O primeiro relativo a dados referentes à autorregulação da aprendizagem, aplicado a 205 estudantes; e o segundo envolvendo o levantamento de informações sobre acesso e habilidades tecnológicas em ambiente virtual, aplicado a 72 participantes. Como principais resultados, é possível verificar que os estudantes se percebem como tendo boa aprendizagem autorregulada, apesar da pesquisa ter identificado também dificuldades quanto ao gerenciamento do tempo de estudo e algumas dificuldades no acesso e na habilidade para uso de tecnologias digitais e ambientes virtuais. Os resultados apresentados reforçam a importância desse estudo e a necessidade de novas pesquisas sobre o tema para que seja possível identificar os desafios ainda existentes para a construção de uma aprendizagem autorregulada, por parte dos alunos de EAD. 
Palavras-chave: autorregulação da aprendizagem; acesso e habilidades tecnológicas.

ABSTRACT
Academic education within the context of distance learning (DL) presents specific characteristics inherent to the modality that make learning in this setting quite complex. In this regard, studies highlight the importance of self-regulated learning for students who choose higher education programs via distance learning. Therefore, this article aims to describe the perceptions of higher education students in the distance learning modality regarding their capacity for self-regulated learning. The methodology, classified as mixed-methods (quantitative-qualitative), involved data collection via two electronic questionnaires (e-surveys) created using Google Forms. The first questionnaire, administered to 205 students, gathered data on self-regulated learning; the second, administered to 72 participants, collected information on access and technological skills within virtual environments. The main results indicate that students perceive themselves as having good self-regulated learning capabilities, although the study also identified difficulties regarding study time management, as well as challenges related to access and the ability to use digital technologies and virtual environments. The findings reinforce the importance of this study and the need for further research on the subject to identify the remaining challenges students face in developing self-regulated learning in distance education contexts.
Keywords: self-regulated learning; access and technological skills.

1. INTRODUÇÃO

A aprendizagem, em qualquer que seja o contexto, envolve diferentes fatores internos, externos e comportamentais que influenciam, em certa medida, o alcance dos objetivos estabelecidos (BANDURA, 1989). No contexto da Educação a Distância (EaD), mais especificamente com estudantes universitários, tais aspectos podem se manifestar por meio das especificidades relativas a esta modalidade de ensino, como uso de tecnologias e acesso à internet, regulação do tempo, autonomia, capacidade de usar diversos canais de comunicação, em alguns casos, capacidade de conciliar as responsabilidades laborais e acadêmicas, interação no ciberespaço, entre outros (FANTINEL, 2012). 

Entendendo a complexidade da aprendizagem neste contexto, estudos indicam a importância da Autorregulação da Aprendizagem (ARA), tendo em vista potencializar os resultados acadêmicos. Zimmerman e Schunk (2004) explicam a ARA como um processo no qual o aluno estrutura, monitora e avalia o seu próprio aprendizado. A autorregulação é um dos principais construtos da Teoria Social Cognitiva (TSC) de Albert Bandura.

A TSC tem como fundamento o autodesenvolvimento, a adequação e a mudança do indivíduo. É uma teoria da regulação cognitiva das motivações, das emoções e das ações humanas. Ela estuda como o ser humano aprende, forma e utiliza o conhecimento e para explicar esse processo, Bandura (1986) desenvolveu a TSC a partir de uma tríade recíproca - pessoa, contexto e comportamento. Desta forma, sublinha o papel ativo atribuído aos indivíduos no processo de aprendizagem e a interlocução que eles fazem com o ambiente, principal mediador deste processo. No interior de um sistema social, que pode ser o contexto familiar, do trabalho ou da escola, o sujeito é capaz de construir objetivos e metas além de prever possíveis resultados. Assim, o funcionamento humano se dá por meio de processos cognitivos que são capazes de gerar mudanças e adaptações no papel ativo e agêntico do sujeito que possui a capacidade de influenciar intencionalmente sua própria vida, interferindo no ambiente e elaborando sua interferência (BANDURA, 1986). 

Nesta relação de interferência recíproca entre sujeito e ambiente é de fundamental importância que o indivíduo seja ativo no seu desenvolvimento, reflexivo e organizado sobre si, não sendo apenas produto do meio (BANDURA, 1986). Esta capacidade de ser proativo, de planejar, colocar em prática e avaliar seu próprio desempenho, sendo capaz de refazer, estratégias pode ser melhor compreendido a partir dos construtos centrais da TSC, autorregulação e autoeficácia. Estes construtos são fundamentais no caminho da compreensão dos processos envolvidos na aprendizagem dos indivíduos (BANDURA, 2008) e, portanto, são importantes para a reflexão acerca da formação de alunos em qualquer nível de ensino. Neste artigo será abordada, especificamente, a autorregulação da aprendizagem. 

A autorregulação é um processo consciente e voluntário de agência do próprio sujeito, que gerencia seus comportamentos, pensamentos e sentimentos, direcionados a construção de metas pessoais e guiados por padrões gerais de conduta (BANDURA, 1991; POLYDORO; AZZI, 2008; ZIMMERMAN, 2000). É um construto amplamente aplicável em vários aspectos da vida humana, por se tratar de um conceito que norteia os cursos de ação do sujeito. A autorregulação pode ser aplicada no âmbito do próprio comportamento, da motivação, do processo de aprendizagem, do afeto ou do contexto emocional, dentre outros.

Neste artigo, contudo, serão levados em consideração os aspectos relacionados aos estudos da autorregulação da aprendizagem em estudantes universitários, a partir da observação do estabelecimento de metas, do uso de estratégias, da automonitorização e do autoajuste como formas de desenvolver uma habilidade, tal como a melhoria do repertório, o aprendizado de um conteúdo ou aprimoramento de técnica (AZZI; BASQUEIRA; TOURINHO, 2016).

Os estudantes que desenvolvem uma boa autorregulação da aprendizagem conseguem construir objetivos claros e traçar metas e estratégias que os conduzirão aos resultados esperados (BANDURA, 1999; ZIMMERMAM, 2000). De acordo com Zimmerman e Martinez-Pons (1986, p. 664), os estudantes “autorregulados não são diferenciados somente por sua orientação pró-ativa e performance, mas também por suas capacidades automotivadoras”. Schunk e Ertmer (2000) destacam os seguintes aspectos envolvidos na autorregulação da aprendizagem, tais como, estabelecer objetivos, atender regras, usar estratégias cognitivas, organizar o ambiente de trabalho, usar os recursos de forma eficaz, monitorar o próprio desempenho, gerenciar o tempo disponível, buscar ajuda, manter crenças de autoeficácia, perceber o valor do aprendizado, identificar os fatores que influenciam a aprendizagem, antecipar os resultados das ações e experimentar satisfação com o próprio esforço. 

Nesse contexto, é possível afirmar que os discentes, em algum momento, lançam mão de estratégias de autorregulação, contudo, aqueles que possuem este construto mais desenvolvido e que, portanto, alcançariam melhores resultados acadêmicos, seriam os alunos que usam estas estratégias autorregulatórias, metacognitivas, motivacionais e comportamentais, de forma consciente e sistemática (ZIMMERMAN, 1989). 

Para o estudante universitário de EaD, independente do curso, a autorregulação da aprendizagem é condição essencial para seu bom desempenho. Estudos de (BARNARD-BRAK; LAN; PATON, 2010; KORKMAZ; KAYA 2012) apontam para o fato de que o aluno à distância precisa desenvolver aspectos como a autodisciplina e autodesenvolvimento (RURATO; GOUVEIA, 2005), capacidade de se autogerir e se manter motivado (GODOI; OLIVEIRA, 2015), autonomia, auto-organização e resiliência (AMARAL et al., 2018). Estas características são comumente mencionadas como necessárias para o desempenho satisfatório em contexto EaD, já que a distância física do professor e colegas, as atividades propostas em plataformas, uma ausência de pressão mais constante, pode ser um desafio para os sujeitos com baixa autorregulação (RURATO; GOUVEIA, 2005). Nesse contexto, portanto, esses estudos apontam que os comportamentos de aprendizagem autorregulada desenvolvidos pelos estudantes são fundamentais para que alcancem o sucesso acadêmico no contexto da EAD. Diante do exposto, este artigo tem o objetivo descrever as percepções de alunos do ensino superior, na modalidade a distância, quanto às suas capacidades para autorregular suas aprendizagens.

2. METODOLOGIA

Neste artigo investiga-se o construto de autorregulação da aprendizagem a partir dos dados coletados em campo, pesquisa empírica, que “realiza coleta de dados junto a pessoas, com o recurso de diferentes tipos de pesquisa” (FONSECA, 2002, p. 78). Em relação ao problema da pesquisa, a metodologia aplicada neste artigo é classificada como quantitativa. Pesquisas com esta abordagem utilizam a “quantificação nas modalidades de coleta de informações e no seu tratamento, mediante técnicas estatísticas, tais como percentual, média, desvio-padrão, coeficiente de correlação, análise de regressão, entre outros” (MICHEL, 2005, p.75).

Em relação aos objetivos, podemos classificá-lo como exploratório e descritivo, pois as pesquisas exploratórias procuram familiaridade com o objeto investigado. Por sua vez, as descritivas “observam, registram, analisam, interpretam fatos ou fenômenos (variáveis) sem que o pesquisador interfira neles ou os manipule” (GIL, 2008, p.132). Por outro lado, os procedimentos técnicos podem ser caracterizados como sendo do tipo “levantamento”, definindo o estudo por sua originalidade (RAMOS, 2015; COUTO, 2018), tendo também como característica o questionamento direto com pessoas (GIL, 2008).

2.1. Participantes e Locus

Os estudos desenvolvidos neste artigo foram realizados por meio de duas amostras, a saber: (i) primeira fase com levantamento envolvendo especificamente dados referentes à autorregulação da aprendizagem -  205 alunos do ensino superior da Universidade Estadual do Maranhão (UEMA), do Núcleo de Tecnologia para a Educação (UEMAnet), localizada no estado do Maranhão, dos cursos de Licenciatura em Geografia, Música, Filosofia e Pedagogia; (ii) segunda fase com levantamento adicional de dados relativos ao acesso e habilidades tecnológicas de estudantes universitário na educação a distância - 72 alunos dos mesmos cursos de licenciatura da fase 1.  As duas amostras foram definidas por critérios de conveniência, envolvendo os seguintes aspectos: (i) alunos dos cursos de licenciatura (Geografia, Música, Filosofia e Pedagogia); (ii) alunos regularmente matriculados na UEMA/UEMAnet; (iii) que aceitassem participar da pesquisa assinando eletronicamente o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE – eletrônico).

A diferença entre as amostras se deve aos momentos diferentes da coleta de dados, a primeira fase foi realizada no início do período letivo, a segunda fase foi realizada ao final do período letivo. Ressalta-se que a coleta já foi concluída. A amostragem por conveniência consiste em selecionar uma amostra da população que seja acessível. Ou seja, os indivíduos empregados nesta pesquisa são selecionados porque eles estão prontamente disponíveis (FARIAS; SOARES; CÉSAR, 2008). A amostragem acidental ou por conveniência é um método não probabilístico, no qual os participantes são escolhidos por serem os mais acessíveis (COCHRAN, 1965).

A Universidade Estadual do Maranhão é a maior instituição de ensino superior pública do Estado, estando presente em praticamente todo o território maranhense. A sua estrutura pedagógica/administrativa está presente, também, em todos os quatro (4) Centros de Estudos Superiores da UEMA e vinte (20) Campus, por meio de inúmeros cursos, intermediados pela UEMAnet que tem como mantenedora o Governo do Maranhão (UEMAnet, 2021).

A UEMAnet é o núcleo responsável pela modalidade EAD e integra a estrutura da UEMA. A UEMAnet desenvolve as atividades de ensino, pesquisa e extensão relacionadas a educação a distância, oferecendo cursos técnicos, abertos, de especialização e graduação e está presente em 42 polos de apoio presencial e possui 16 cursos técnicos, 11 cursos de graduação, 13 cursos de pós-graduação Lato Sensu e 14 cursos abertos, além de vários cursos de aperfeiçoamento (UEMAnet, 2021).

2.2. Coleta de Dados

Após aprovação da Coordenação Geral da UEMA/UEMAnet (Anexo 1), a coleta de dados foi realizada a partir do envio de questionários eletrônicos (e-survey’s), construídos no Google Forms (Anexo 2). Para tanto, nas duas fases da coleta de dados, os instrumentos foram enviados por meio de e-mail aos alunos matriculados nos cursos de Licenciatura em Geografia, Música, Filosofia e Pedagogia. No e-mail havia informações sobre os objetivos da pesquisa, os procedimentos e os princípios éticos que a nortearam. 

Após os esclarecimentos gerais referentes à pesquisa, no arquivo eletrônico, foi disponibilizado um link que direcionava os estudantes para uma plataforma virtual de coleta de dados (Google forms), cuja página inicial continha as instruções gerais para o preenchimento dos instrumentos e o nome dos autores das escalas, além de informações sobre as condições de participação voluntária e a confidencialidade dos dados. O Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) (Apêndice A) e o questionário de caracterização dos participantes, acompanhava o e-mail, sendo necessário o aceite do aluno em participar da pesquisa. A participação de cada aluno foi efetivada a partir do momento em que o estudante respondia aos instrumentos e clicar em “enviar” as respostas. O tempo para o preenchimento dos instrumentos foi de aproximadamente 20 minutos.

A primeira fase da coleta (205 estudantes) envolveu levantamento de dados sobre autorregulação da aprendizagem e foi realizada no início do período letivo (2020.1), a segunda fase da pesquisa (72 participantes) envolveu adicionalmente informações relativas ao acesso e habilidades tecnológicas e foi aplicada ao final do período letivo (2020.2). Esta dinâmica de coleta foi escolhida para captar as percepções em diferentes momentos do período letivo.

2.2.1. Instrumentos de Coleta

Quanto aos instrumentos de coleta dos dados para este artigo, foram utilizados dois instrumentos: (i) Questionário Semiestruturado de dados básicos, a (ii) Escala de Autorregulação Acadêmica (EAA); e a (iii) Escala de Acesso e Habilidades Tecnológicas de Estudantes Universitários na Educação a Distância (AHTEUd). Logo após a leitura e preenchimento do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE), foi utilizado um Questionário Semiestruturado (Apêndice A) que tinha como objetivo o levantamento de informações sobre os participantes, visando a caracterização destes. Para isso, o questionário contava com perguntas acerca da idade, sexo, estado civil, se tem filhos, nível de escolaridade, se trabalhava, onde reside, qual a distância entre a residência e o polo onde estuda. Havia perguntas, também, relacionadas a realização do Ensino Médio e se a escolaridade básica foi cursada em instituições públicas ou privadas. Por último, questionou-se o motivo de cursar a graduação na modalidade EaD. 

Em seguida, foi utilizada a EAA, elaborada por Silva (2019). Esta escala visa, mais especificamente, a identificação de comportamentos autorregulados nos estudantes, validando, portanto, a utilização da EAA nas pesquisas sobre aprendizagem em EaD em contextos acadêmicos, partir dos estudos relacionados à TSC, a Autorregulação e a Autorregulação da Aprendizagem (SILVA, 2019; BANDURA, 1986, 1991; ZIMMERMAN; MOYLAN, 2009).

Para a EAA, desenvolvida por Silva (2019), foram construídos 20 itens a partir de 3 processos (Apêndice C). A escala apresenta todas as correlações maiores que 0,30, e o valor do α = 0,908, o que demonstra que os itens construídos devem permanecer na escala, pois a retirada de qualquer um deles não indica aumento no valor de α de Cronbach. Logo, a EAA demonstra consistência interna, evidenciando ser um instrumento fidedigno na medição, com consistência interna e correlação entre os itens (SILVA, 2019).

Quanto aos itens, eles são do tipo Likert de 10 pontos, conforme proposto por Bandura (2006), e que constroem o ambiente acadêmico de ensino aprendizagem dos estudantes dos cursos. A escala Likert de 10 pontos é interessante, pois, segundo Bandura (2006), escalas com poucos números de respostas devem ser evitadas, pois os sujeitos têm uma predisposição em evitar as posições extremas das escalas, ou seja, o “pouco" e o “muito”.  Desta forma, em escalas com menores opções a probabilidade de perda de informações e de resultados menos confiáveis é muito grande. 

Quanto aos processos que geraram os itens da escala, são estes: (1) metacognitivos - que tratam dos esforços associados à avaliação da tarefa, projetando o desempenho e o esforço que o sujeito deverá aplicar. De fato, é uma previsão do que deverá ser feito, quando os indivíduos formam crenças sobre suas capacidades e, a partir daí, se motivam. (SILVA, 2019; BANDURA, 1986, 1991); (2) comportamentais - que abrangem execução e mudança no comportamento do sujeito, quando este se automonitora em relação ao seu desempenho nas atividades, controlando o ambiente e tempo e outras estratégias que possam influenciar no alcance das metas e objetivos (SILVA, 2019; BANDURA, 1986, 1991); (3) e motivacionais - que estruturam uma nova etapa de reação do sujeito aos resultados obtidos. Neste ponto o indivíduo pode vir a se motivar ou não para um novo propósito, mas também construir um diagnóstico dos seus equívocos e vir a alcançar suas metas posteriormente (SILVA, 2019; BANDURA, 1986, 1991). Estes aspectos operam por meio de processos subsidiários, descritos por Bandura (1991, 2008), que propõe que a autorregulação da aprendizagem se constrói a partir de subfunções psicológicas (auto-observação, processos de julgamento e auto-reação), e de seus respectivos subprocessos como o automonitoramento, a autorreflexão, o estabelecimento de objetivos e outros, que necessitam ser estimulados e autodirigidos para que as metas sejam atingidas através de um aperfeiçoamento da performance do sujeito. 

Foi também construído outro instrumento, especificamente para esta pesquisa, com a finalidade de ampliar o levantamento das informações, a escala de Acesso e Habilidades Tecnológicas de Estudantes Universitário na Educação a Distância (AHTEUEd) (Apêndice D). Nesta escala, os estudantes responderam, por meio do Google Forms, 13 itens.  Quanto aos itens, eles são do tipo Likert de 10 pontos, de acordo com o que propõe Bandura (2006), considerando um contínuo entre pouco (1) e muito (10).  Essa escala AHTEUEd contribui para compreender a adaptabilidade dos estudantes diante das exigências tecnológicas, tendo em vista a realização de um curso a distância. Os itens envolvem os seguintes aspectos: acesso; estrutura; interação no Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA); interação com tutores e professores; interação com colegas de turma; conhecimento em informática; experiência com internet e uso de computadores, tablets e/ou smartphones.

2.2.2. Análise de Dados

A análise de dados é de caráter quantitativo, sendo utilizada estatística descritiva, cálculo de frequência e percentuais, além de medida de tendência central (média) e medida de dispersão (desvio-padrão). Os resultados são representados por meio de gráficos e/ou tabelas (LAKATOS; MARCONI, 2011; BUSSAB; MORETTIN, 2017).

2.2.3. Questões Éticas

É fundamental ressaltar que esta pesquisa foi desenvolvida observando estritamente a Declaração de Helsinque e o Código de Nuremberg. Além disso, as normas estabelecidas pela Resolução Nº 196/1996 do Conselho Nacional de Saúde e do Ministério da Saúde (BRASIL, 1996), foram respeitosamente seguidas. Estas normas sugerem que qualquer pesquisa que envolva seres humanos, demanda a observação de direitos e deveres por parte do pesquisador para com os participantes da pesquisa, considerando a autonomia, a não maleficência, beneficência e a justiça (ORIÁ, 2008). Desta forma, remarca-se que foram observados e respeitados todos os aspectos éticos relacionados ao teor desta pesquisa.

O presente estudo faz parte de um projeto guarda-chuva intitulado “Satisfação no Trabalho, Crenças de Eficácia e Autorregulação: Percepções de Alunos e Professores”, o qual foi exposto ao Comitê de Ética em Pesquisa em Seres Humanos do Instituto de Ciências da Saúde da Universidade Federal do Pará (CEP-ICS/UFPA) com identificação de processo Nº 87550718.4.0000.0018.2019.

3. RESULTADOS E DISCUSSÃO

Neste tópico são analisados os dados coletados a partir dos instrumentos de pesquisa que são: (i) Questionário Semi Estruturado de dados básicos; a (ii) Escala de Autorregulação Acadêmica (EAA); e (iii) a Escala de Acesso e Habilidades Tecnológicas de Estudantes Universitário na Educação a Distância (AHTEUd). Como mencionado anteriormente, estes instrumentos abarcam perguntas que objetivam a caracterização dos participantes e questões que intencionam identificar o grau de percepção de autorregulação que os estudantes possuem sobre si mesmos e as questões relativas às condições e conhecimentos tecnológicos necessários para a realização de um curso EaD, em nível superior.

Para tanto foi necessário abordar questões básicas sobre os participantes, objetivando construir um perfil, uma caracterização destes estudantes. As perguntas selecionadas se relacionam à idade dos participantes, ao curso que eles realizam, à distância entre a residência dos estudantes e o polo do qual fazem parte e se possuem filhos. Estas informações são necessárias, pois, além do papel de caracterização da amostra, elas possuem o potencial de contribuir com a análise das respostas da EAA.

3.1. Caracterização dos Participantes

Os participantes que compuseram a principal amostra desta pesquisa contabilizaram 205 estudantes universitários dos cursos de Licenciatura em Geografia (37,07%), Música (16,59%), Filosofia (4,88%) e Pedagogia (38,54%) de diferentes períodos. Os estudantes estão organizados nos seguintes grupos de faixas etárias: de 20 a 29 anos (67 estudantes - 32,68%); de 30 a 39 anos (84 estudantes - 40,98%); de 40 a 49 anos (36 estudantes - 17,56%); e 50 anos (17 estudantes - 8,59%). 

Quanto à idade, os participantes apresentaram um perfil heterogêneo, variando de 20 a 50 anos, com média de 34,8 anos (desvio padrão 9,34) e mediana de 34,8 anos. Desse modo, a maior parte dos estudantes estava na faixa de 30 a 39 anos e os demais se concentraram na faixa etária de 20 e 29 anos e de 40 e 50 anos de idade. É interessante notar que estes números correspondem à porcentagem de alunos que buscam a modalidade EAD em geral (FIUZA, 2012; MARTINS et al., 2012; AQUINO; OLIVEIRA, 2013), que se concentra na faixa de 30 e 39 anos, corroborando os dados da presente pesquisa, e é aquela que se relaciona à população economicamente ativa, presente no mercado de trabalho, logo, para a qual o Ensino à Distância possui um forte apelo pelo seu caráter flexível (GODOY, 2016).

A concentração de alunos na faixa etária mencionada pode ser compreendida, também, a partir de outros fatores como a constituição de família e a presença de filhos, o que são indicadores de variáveis de vida que comprometem o tempo que é possível destinar para um Ensino presencial (GODOY, 2010). Neste estudo, 125 estudantes (60,98%) responderam possuírem filhos, enquanto 80 (39,02%), não possuem. Estes dados apontam para uma vida com mais responsabilidades e menos tempo livre, fator relevante na escolha pelo Ensino a Distância. Estes dados podem, também, ser importantes quando analisadas, posteriormente, as questões da Escala de Autorregulação, pois o fator tempo pode ser indicador de dificuldades para a dedicação ao estudo, interferindo no desempenho acadêmico (FIUZA; LEMOS, 2016). 

Quanto à distância entre a residência dos estudantes e o polo ao qual se vinculam, do total de participantes que responderam ao questionário, 103 (50,24%) residem na mesma cidade do polo, 73 (35,61%) residem até 100 km do polo, 13 (6,34%) em até 200 km de distância do polo, 4 (1,95%) em até 300 km do polo e 4 (1,95%) em até 400 km do polo e 6 (2,93%) residem a uma distância maior que 400 km do polo. 2 (0,98%) estudantes não responderam. É interessante perceber que, mesmo sendo uma modalidade EAD, a maioria dos alunos ou vive na cidade do polo ou a no máximo 100 km da cidade do polo. Este dado permite inferir que o fator tempo parece ter sido aquele que mais influenciou a escolha pela modalidade EAD, já que a maioria dos que responderam vivem próximo ao polo. Este resultado contrasta com outros estudos que apontam para a distância da universidade ou inexistência do curso escolhido na cidade de residência, como sendo o fator primordial para a escolha do ensino EAD (RURATO; GOUVEIA 2005). 

3.2. Percepção da Autorregulação da Aprendizagem

3.2.1. Aspectos Gerais

Como mencionado, além de um questionário que objetivava construir um perfil do estudante de EAD participante da pesquisa, a partir de questões básicas, foi aplicado também a Escala de Autorregulação Acadêmica (EAA), que visava compreender a percepção dos estudantes quanto ao seu nível de autorregulação da aprendizagem. A Tabela 1 apresenta os percentuais e frequências dos escores relativos às percepções de Autorregulação Acadêmica. Para entendimento da classificação das percepções de Autorregulação Acadêmica em estudantes universitários de cursos a distância, considerou-se a seguintes distribuições: (i) muito fraca – 1,0 a 2,9 pontos; (ii) fraca – 3,0 a 4,9 pontos; (iii) razoável – 5,0 a 6,9 pontos; (iv) forte – 7,0 a 8,9 pontos; (v) muito forte – 9,0 a 10,0 pontos.

Tabela 1. Frequências e percentuais dos escores gerais relativos às percepções de Autorregulação Acadêmica e classificação por pontos, 2022.

Fonte: Elaborado pelo autor (2022).

Os estudantes que responderam as questões da EAA totalizaram 202. Do total dos participantes, 2 (0,99%) se percebem como tendo autorregulação muito fraca, 5 (2,48%) fraca e 13 (6,44%) razoável. Do total, 114 (56,43%) se percebem como tendo uma autorregulação forte e 68 (33,66%) muito forte.  É possível notar que a maioria dos estudantes que participaram possuem uma percepção sobre sua própria autorregulação como sendo entre forte e muito forte. É um número alto e que dialoga com pesquisas na área, as quais demonstram que o estudante de EAD, na maioria das vezes, são adultos, ativos no mercado de trabalho e automotivados (GOMES; MOTA; LEONARDO, 2014). A maturidade e automotivação estão entre as características apontadas para um bom desempenho na EAD (PICCOLI; AHMAD; IVES, 2001) e estes dois fatores parecem presentes nos resultados. Outra inferência possível envolve a necessidade de utilizar outras formas de coleta de dados para dimensionar melhor as percepções. 

Pintrich (2004) considera que os questionários de autorrelato são capazes de avaliar aptidões e predisposições reveladas pelos estudantes que apresentam o uso de estratégias autorregulatórias, porém o autor também salienta que esse método não dispõe da mesma eficácia em captar os eventos reais nos processos de autorregulação, já que não representa como, efetivamente, os estudantes se comportam diante das situações de aprendizagem. Contudo, a utilização de questionários de autorrelato ainda é fundamental para as pesquisas sobre autorregulação, pois a percepção do estudante sobre si mesmo e sobre seu processo de aprendizagem é elemento importante a ser compreendido (PINTRICH, 2004). Contudo, é necessário destacar que do total dos estudantes que responderam às perguntas, 20 (9,91%) não se percebem tendo boa autorregulação.

Estes estudantes podem ter dificuldades variadas no desenvolvimento das tarefas na vida acadêmica, portanto, é fundamental que estes percentuais de baixa percepção de autorregulação sejam notados com atenção. Buscou-se, ainda, analisar o perfil dos estudantes com médias gerais mais baixas na percepção de autorregulação da aprendizagem (entre 2,1 à 4,55), para identificar o perfil dos que demonstraram percepções fracas ou muito fracas.  Sendo assim, encontrou-se 8 estudantes, destes 6 eram do sexo feminino. Os cursos foram: (i) licenciatura em música (f = 3); (ii) pedagogia (f = 3); (iii) licenciatura em geografia (f = 2). Identificou-se ainda que os participantes com percepções fracas ou muito fracas residem na cidade do Polo (f = 6), à 100 Km de distância do Polo (f = 1) e à 200 Km de distância do Polo (f = 1); 5 possuem filhos; 6 trabalham; e 5 já possuem algum curso de Ensino Superior concluído. 

3.2.2. Aspectos Específicos

Este instrumento foi utilizado para ajudar a identificar aspectos relativos à Autorregulação Acadêmica (EAA) nos estudantes dos cursos de Licenciatura em Geografia, Música, Filosofia e Pedagogia de EaD da UEMA/UEMAnet. Nesta escala os participantes são solicitados que indiquem o quanto eles se percebem capazes de realizar as situações propostas em cada um dos itens, levando em consideração a sua experiência de formação atual; portanto, são listados 20 itens sobre o construto investigado (Tabela 2) 

Tabela 2. Média e desvio padrão das respostas derivadas da Escala de Autorregulação Acadêmica (EAA), aplicada aos estudantes universitários em cursos de licenciatura a distância - UEMANet, 2022.

Fonte: Elaborado pelo autor (2022).

Quando se observam as médias das respostas por item (Tabela 2), nota-se que todos escores identificados nos itens, no escalonamento adotado nesta pesquisa, alcançam a dimensão forte (7 a 8,9 Pontos - Tabela 1). As médias mais baixas desse escalonamento envolveram os seguintes aspetos: (i) estabeleço horas de estudo diárias? 7,30; (ii) gerencio adequadamente o tempo?  7,60; (iii) faço uma autoavaliação do meu desempenho ao final de cada tarefa? 7,80; (iv) crio e executo planos para melhorar aspectos frágeis relacionados ao meu desempenho? 7,90.

Os aspectos relativos ao gerenciamento de tempo aparecem como os mais frágeis nas médias dos itens. Segundo Bonneville-Roussy e Bouffard (2014), é fundamental que os estudantes estabeleçam metas e objetivos para serem alcançados em um curto e longo prazo e isto requer estabelecimento de tempo de estudo e organização deste tempo. De acordo com os mesmos autores, o tempo de prática, o perfil motivacional, o objetivo direcionado, a atenção e as estratégias de autorregulação, são fortes preditores do desempenho. Dessa forma percebe-se que existe uma relação entre o comportamento autorregulado e a organização diária de horas de estudo (BONNEVILLE-ROUSSY; BOUFFARD, 2014). Segundo Testa e Freitas (2006), em EaD é preciso desenvolver nos estudantes as capacidades de autorregular o tempo, o ambiente físico e social, o esforço e a execução das atividades propostas, que se relacionam intimamente com o gerenciamento do tempo.  

O planejamento para melhorar aspectos frágeis do desempenho acadêmico também foi um dos aspectos com média abaixo de 8 (7,90), assim como também a realização da autoavaliação (média 7,60). Embora sejam boas médias, podem ser indicativos de aspectos que podem ser melhorados, quando comparados às demais médias. 

A literatura aponta que os estudantes autorregulados demonstram organização, esforço e interesse no estabelecimento de metas de estudo, de análise e aprimoramento de seu desempenho acadêmico (ZIMMERMAN; SCHUNK, 2004). Também gerenciam seu tempo e realizam autoavaliação sobre seu processo de aprendizagem (MEGA; RONCONI; DE BENI, 2014). 

Como supramencionado, nos demais itens da escala, os participantes alcançaram médias superiores a 8, indicando bom nível de interesse, proatividade, iniciativa, esforço, satisfação com o desempenho, estabelecimento de objetivos e estratégias, crença em suas capacidades acadêmicas e gestão do ambiente. 

Segundo Chen (2002), a gestão do ambiente social envolve não apenas a busca por ajuda de colegas e professores (tutores) ocorre também quando os estudantes se reúnem para organizar os trabalhos em grupo ou quando discutem sobre as atividades de aprendizagem. Ainda para Chen (2002) destaca a existência consistente de evidências apontando que a busca por auxílio de outras pessoas contribui para uma aprendizagem autônoma. Essa estratégia tem como resultado estudantes motivados, ativos, e que melhor organizam as suas tarefas de aprendizagem. É definida a regulação do esforço como predisposição em manter o foco e o esforço de acordo com os objetivos. Nesse sentido, o estudante utiliza estratégias como esforço, na busca de pessoas capazes de contribuir com a sua aprendizagem persistência. Nesse contexto deve ser considerado, que existem diferenças na capacidade de cada estudante em estabelecer estratégias de autorregulação da aprendizagem, como por exemplo, no estabelecimento de estratégias de gestão de recursos, constituídas pela gestão do tempo, do esforço, do ambiente e da interação e na busca por ajuda de outras pessoas (CHEN, 2002; PINTRICH, 1999; ZIMMERMAN; MARTINEZ-PONS, 1986). 

3.2.3. Percepção de Acesso e Habilidades Tecnológicas

Neste subtópico são analisadas questões relativas à adaptabilidade dos estudantes diante das exigências tecnológicas, tendo em vista à realização de um curso a distância. Buscou-se dimensionar como se configuram nos participantes: acesso; estrutura; interação no AVA; interação com tutores e professores; interação com colegas de turma; conhecimento em informática; experiência com internet e uso de computadores, tablets e/ou smartphones (Tabela 3). 

Tabela 3. Média e desvio padrão das respostas derivadas da Escala de Acesso e Habilidades Tecnológicas de Estudantes Universitário na Educação a Distância (AHTEUd) desenvolvida, aplicada aos estudantes universitários em cursos de licenciatura a distância - UEMANet, 2022

Fonte: Elaborado pelo autor (2023).

A partir da Tabela 3, é possível notar que a maioria dos estudantes tem facilidade de acesso à internet (concordam e concordam totalmente, 90,8%) e boas condições estruturais (concordam e concordam totalmente, 78,4%) para realização do curso a distância, com aquisição de computadores, tablets e smartphones.

Quanto à interação no AVA, 49,2% (discordam totalmente e discordam com a afirmativa do item) afirmaram não ter dificuldades em acessar o AVA, no entanto 39,9% dos participantes (somatória dos percentuais dos que concordaram ou concordaram totalmente com a afirmativa) indicaram ter dificuldades, sendo este um percentual importante. Observando de forma mais específica os aspectos relacionados à interação dos estudantes do AVA, notou-se que a maioria sabe utilizar o ambiente para (intervalo entre concordo e concordo totalmente): (i) desenvolver suas atividades acadêmicas (83,0%); participar dos fóruns (84,1%); interagir no AVA com tutores e professores (75,0%); interagir com colegas da turma no AVA (71,9%); acessar o material das disciplinas (82,8%); receber e enviar mensagens (82,8%).

Quanto aos conhecimentos e experiência em informática, 68,8% dos estudantes indicaram dominar muito essa área, assim como a maioria (84,5%) informaram ter facilidade para usar computadores, tablets e/ou smartphones. Infere-se que as percepções, em aspectos gerais, foram positivas, tanto quanto ao acesso, condições estruturais, conhecimentos específicos e interação no AVA, corroborando as positivas percepções de autorregulação da aprendizagem, para estes participantes, em específico, em cursos de educação a distância.

Do total dos participantes, o percentual dos que afirmam possuírem dificuldades no ambiente virtual deve ser observado com cuidado, pois os dados apontaram que 39,9% dos participantes indicaram ter dificuldades. Nesse sentido, pesquisas que tratam do mesmo tema tiveram resultados semelhantes, como destaca Zordan (2012), que demonstra que a falta de adaptação ao método EaD, falta de interação entre professor/tutor/aluno e problemas tecnológicos estão entre as principais causas de abandono dos cursos em EAD.

Nesse mesmo contexto, Oliveira (2018) e Diniz (2013) destacam que a falta de tempo para estudar aliada aos problemas tecnológicos (dificuldade de acesso a um computador com conexão à internet e dificuldades para utilizar o computador), falta de infraestrutura, dificuldade de utilização das ferramentas do curso, além das deficiências no uso do AVA são fatores que contribuem para resultados negativos dos estudantes. Rocha e Santos (2021) corroboram, destacando que fatores financeiros podem gerar os problemas com a tecnologia, com dificuldade de acesso à internet e computadores e no acesso à plataforma, o que contribuiria para o baixo desempenho acadêmico. 

Segundo Prado e Valente (2002), o estudante que desenvolve suas atividades de aprendizagem por meio de um ambiente digital se aproxima do estar junto virtual, o que implica em expressar, pensamentos, decisões, dialogar, trocar informações e experiências, o que contribui com a produção de novos produtos. Assim, participar de um curso de EaD significa interagir em um mundo virtual cuja comunicação é realizada principalmente por meio da leitura e da interpretação de materiais didáticos textuais e hipertextuais que surgem na medida que acessamos os documentos (artigos, livros, vídeos.).  Vale destacar, no entanto, que um dos problemas importantes neste contexto é a dificuldade de acesso à uma internet ágil ou computadores e essas situações interferem no período destinado ao estudo (CAPELETTI, 2014), podendo interferir de forma negativa na sua autorregulação, porém na amostra deste estudo, esta dificuldade não se confirmou.

4. CONSIDERAÇÕES FINAIS

O objetivo deste trabalho foi identificar a percepção de aprendizagem autorregulada por parte dos estudantes dos cursos de licenciatura em Geografia, Música, Filosofia e Pedagogia da UEMA/UEMAnet. A identificação e análise propostas no artigo visam a possibilidade de debates que venham a colaborar com o aprimoramento dessa modalidade de ensino e problematização de questões que emergem deste contexto e podem comprometer a qualidade do ensino. Ao mesmo tempo, as análises dos resultados obtidos dos questionários aplicados constataram a importância da utilização das estratégias autorregulatórias da aprendizagem pelos estudantes. Entende-se que é importante não apenas nesta modalidade, mas em qualquer processo de aprendizagem em desenvolvimento. A modalidade EaD demanda que os estudantes desenvolvam as competências necessárias para enfrentar desafios no processo de ensino e de aprendizagem, especialmente no ensino superior. As análises realizadas a partir das respostas dos estudantes convergiram para o fato de que os estudantes devem possuir habilidades e atitudes típicas da autorregulação acadêmica, apresentando características cognitivas e metacognitivas pelas quais podem criar e fazer uso de estratégias de estudo que colaboram para os seus processos de aprendizagens. 

Os resultados apresentados demonstram que os estudantes possuem, em geral, boa percepção quanto à autorregulação da aprendizagem, no entanto notou-se algum nível de dificuldade no planejamento e gerenciamento do tempo. Entretanto, em relação à sua adaptação às exigências tecnológicas, observou-se que, embora a maioria dos estudantes tenha indicado não possuir dificuldades quanto ao acesso e habilidades tecnológicas, notou-se que existem alunos com essas dificuldades e tais informações precisam ser consideradas tendo em vista que estes podem ser fatores determinantes para que a aprendizagem ocorra de maneira satisfatória nesta modalidade de ensino. Logo, os resultados apresentados traduzem a importância dessas estratégias para essa modalidade que deve ocorrer em consonância com a adaptação dos estudantes em relação às exigências de utilização das novas tecnologias durante a sua participação em um curso a distância.  Vale ressaltar que se entende a autorregulação da aprendizagem como um aspecto fundamental em qualquer que seja o nível ou modalidade de ensino; que envolve aspectos cognitivos, metacognitivos, motivacionais, os sistemas de crenças, aspectos contextuais (estruturais, históricos, sociais, políticos, etc.) e, portanto, é complexo assim como entende-se também a própria aprendizagem, portanto, deve ser compreendida como um resultado de um processo que se dá num contexto multicausal. Este estudo é, nesta perspectiva, um esforço de entendimento, em certa medida, a partir de um desses múltiplos fatores que emergem da realidade vivida por estudantes neste contexto.

Assim, o objetivo deste trabalho foi atingido. Mesmo que a maioria dos participantes se perceba com muito boa autorregulação da aprendizagem, os problemas no acesso às tecnologias digitais, à internet, e as dificuldades em lidar com o ambiente virtual de aprendizagem são aspectos que devem ser levados em consideração e colocados em destaque para futuras pesquisas. Desta forma, seria importante que os estudos sobre a percepção de aprendizagem autorregulada em estudantes universitários em EAD focassem, também, na estrutura social dos participantes, pois a falta de acesso ao suporte tecnológico que é condição necessária para a modalidade, pode ser fator limitador na construção ou desenvolvimento de estratégias autorreguladas de aprendizagem.  

Portanto, os resultados apresentados reforçam a importância desse estudo e a continuidade de novas pesquisas sobre a percepção de estratégias autorregulatórias pelos estudantes. 

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

AMARAL, R. C. B. M. et al. Metodologias ativas e sua aplicabilidade na educação a distância: inovação na aprendizagem. In: Educação no século XXI, vol.6. Belo Horizonte: Editora Poisson, p. 7-12, 2018.

AQUINO, F. S.; OLIVEIRA, A. P. O perfil do aluno de educação a distância do curso de licenciatura em Letras espanhol do polo de Marcelino Vieira. In: IX Congresso de Iniciação Científica do IFRN (IX Congic), p. 2.037-2.046, Natal, RN, 2013. 

AZZI, R. G.; BASQUEIRA, A. P.; TOURINHO, A. C. S. G. dos. Ensino na perspectiva da Teoria Social Cognitiva: discussões iniciais a partir do ensino de música. Revista da Abem, Londrina, v. 24, n. 36, p.105-115, jan. /jun., 2016.

BANDURA, A. A evolução da teoria social cognitiva. In: BANDURA, A.; AZZI, R. G.; POLYDORO, S.A.J. (Org.). Teoria social cognitiva: conceitos básicos. Porto Alegre: Artmed,p. 15-41, 2008.

BANDURA, A. Social Cognitive Theory of Self-regulation. Organizational behavior and human decision processes. v.50, n. 2, p. 248-287, 1991.

BANDURA, A. Social cognitive theory: na agentic perspective. Asian Journal of Social Psychology, v.2, pp.21-41, 1999.

BANDURA, A. Social cognitive theory. In: R. Vasta. Annals of child development. v. 6, Sixtheories of child development. Greenwich, CT: JAI Press. 1989. p. 1-85.

BANDURA, A. Social foundations of thought and action: a social cognitive theory. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1986.

BARNARD-BRAK, L.; LAN, W. Y.; PATON, V. O.. Profiles in self-regulated learning in the online learning environment. International Review of Research in Open and Distance Learning, v. 11, n. 1, p. 149-56, 2010. 

BONNEVILLE-ROUSSY, Arielle; BOUFFARD, Thérèse. When quantity is not enough: Disentangling the roles of practice time, self-regulation and deliberate practice in musical achievement. Psychology of Music, [s.l.], v. 43, n. 5, p.686-704, 29 maio 2014. 

BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estatística básica. 9.ed., São Paulo: Saraiva, 2017. p.568.

CAPELETTI, A. M. Ensino a distância: desafios encontrados por alunos do ensino superior. Revista eletrônica saberes da educação. v. 5, n. 1. São Roque, 2014.

CHEN, C. S. Self-regulated learning strategies and achievement in an introduction to information systems course. Information Technology, Learning and Performance Journal, v. 20, n. 1, p. 11-25, 2002. 

COCHRAN, W. G. Técnicas de amostragem. Editora Fundo de Cultura. Rio de Janeiro, 1965.

COUTO, A. L.. Adoecimento de Docentes da Educação Básica: uma Revisão Sistemática da Literatura. 2018. Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação em Educação, Instituto de Ciências da Educação, Universidade Federal do Pará, Belém, PA, 2018.

DINIZ, U. M. Evasão no curso de graduação à distância: um estudo no Bacharelado em Administração Pública na UFPA. 2013. XXXf. Dissertação (Mestrado em Serviço Social) – Programa de Pós-graduação em Serviço Social, Universidade Federal do Pará, Belém-Pará, 2013.

FANTINEL, P. C. Combinação de Recursos Assíncronos para Promoção de Novos Significados sobre o Papel do Erro no Processo de Ensino e Aprendizagem da Matemática. In: Congresso Brasileiro de Ensino Superior a Distância, 9., 2012, Recife. Anais, Recife: UniRede, 2012.

FARIAS, A. A.; SOARES, J. F.; CÉSAR, C. C. Introdução à Estatística. 2.ed. Rio de Janeiro: LTC, 2008.

FIUZA, P. J. (2012). Adesão e permanência discente na Educação a Distância: investigação de motivos e análise de preditores sociodemográficos, motivacionais e de personalidade para o desempenho na modalidade. 2012. 145f. Tese (Doutorado em Psicologia) - Programa de Pós-Graduação em Psicologia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre.

FIUZA, P. J.; LEMOS, R. R. Tecnologias interativas: mídia e conhecimento na educação. Jundiaí: Paco Editorial: 2016.

FONSECA, J. J. S. Metodologia da pesquisa científica. Fortaleza: UEC, 2002. 

GIL, A. C. Métodos e técnicas de pesquisa social. São Paulo: Atlas, 2008.

GODOI, M. A.; OLIVEIRA, S. M. S. S. O perfil do aluno da educação a distância e seu estilo de aprendizagem. Revista científica em educação a distância, Rio de Janeiro, v. 2, n. 6, p. 77-91, ago. 2015.

GODOY, A. S. Estudo de caso qualitativo. In: SILVA, A. B.; GODOI, C. K.; BANDEIRA-DE-MELLO, R. Pesquisa qualitativa em estudos organizacionais: paradigmas, estratégias e métodos. 2.ed., São Paulo: Saraiva, p. 115-146, 2016. 

GOMES, S. G. S.; MOTA, J. B.; LEONARDO, E. da S.. Reflexão sobre o perfil do aluno como determinante para a motivação e aprendizagem em curso de EAD. Cad. Ed. Tec. Soc., Inhumas, v. 7, p. 355-363, 2014.

KORKMAZ, O.; KAYA, S. Adapting online self-regulated learning scale into Turkish. Turkish Online Journal of Distance Education-TOJDE, v. 13, p. 1302-1308, 2012.

LAKATOS, E. M.; MARCONI, M. A. Metodologia científica. 6.ed., São Paulo: Atlas, 2011.

MARTINS, R. X.; AMARAL, L. D. O.; SERAFIM, L. B.; BERTI, M. D. S. O perfil sociodemográfico de candidatos a cursos de licenciatura a distância e os objetivos da Universidade Aberta do Brasil. IX Congr. Bras. de Ensino Superior a Distância (IX Esud),p. 1-12). Recife, PE, 2012. 

MEGA, C.; RONCONI, L.; BENI, R. de. What makes a good student? How emotions, self-regulated learning, and motivation contribute to academic achievement. Journal of Educational Psychology, v. 106, n. 1, p. 121-131, 2014.

MICHEL, M. H. Metodologia e Pesquisa Científica em Ciências Sociais. São Paulo: Atlas, 2005.

OLIVEIRA, C. TIC’S na educação: a utilização das tecnologias da informação e comunicação na aprendizagem do aluno. Pedagogia em Ação. v. 7, n. 1, 2015.

OLIVEIRA, R. T de. Propostas para o enfrentamento da evasão no curso de MSI-CRJ-PROEJA do IFRJ. 2018. 156 p. Dissertação (Mestrado Profissional em Gestão e Estratégia). Instituto de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2018.

ORIÁ, M. O. B. Tradução, adaptação e validação da Breastfeeding Self-Efficacy Scale: aplicação em gestantes. 2008. 189 f. Tese (Doutorado em Enfermagem) - Faculdade de Farmácia, Odontologia e Enfermagem, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2008.

PICCOLI, G.; AHMAD, R.; IVES, B. Web- based virtual learning environments: a research framework and a preliminary assessment of effectiveness in basic it skills training. MIS Quarterly. v. 25, n. 4, p. 401-26, 2001.

PINTRICH, P. R. A conceptual framework for assessing motivation and self-regulated learning in College students. Educational Psychologist, v.16, n. 4, p. 385-407, 2004.

PINTRICH, P. R. The role of motivation in promoting and sustaining self-regulated learning. International Journal of Educational Research, v. 31, p. 459-470, 1999.

POLYDORO, S. A. J.; AZZI, R. Autorregulação: aspectos introdutórios. In: BANDURA, A.; AZZI, R.; POLYDORO, S. A. J. (org.). Teoria Social Cognitiva: conceitos básicos. Porto Alegre, Editora Artmed, p.149-164, 2008.

PRADO, M. E. B. B.; VALENTE, J. A. A. Educação a distância possibilitando a formação do professor com base no ciclo da prática pedagógica. In: MORAES, M. C. Educação a distância: fundamentos e práticas. Campinas: Unicamp/NIED, 2002.

RAMOS, M. F. H. Modelo social cognitivo de satisfação no trabalho e eficácia coletiva: percepções sobre a docência. 2015. 239 f. Tese (Doutorado em Teoria e Pesquisa do comportamento) - Núcleo de Teoria e Pesquisa do Comportamento, Universidade Federal do Pará, Belém, 2015.

ROCHA, J. V.; SANTOS, S. R. M. A importância do controle da evasão na educação a distância. Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, v. 16, n. 4, p. 2716-2734, out./dez. 2021. 

ROSÁRIO, P.; FUENTES, S.; BEUCHAT, M.: RAMACIOTTI, A. Self-regulated learning in a college classroom: A curriculum infusion approach. Revista de Investigación Educativa, v. 34, n. 1, p. 31-49, 2016. 

RURATO, P.; GOUVEIA, L. B. Uma reflexão sobre o perfil dos aprendentes adultos no ensino a distância. Revista da faculdade de ciência e tecnologia, Porto, v. 2, p. 174-199, 2005.

SCHUMK, D. H.; ERTMER, P. A. Self-regulation and academic learning: Self-efficacy enhancing interventions. In: Boekaerts, M.; Pintrich, P. R.; Zeidner, M. (eds.) Handbook of self-regulation. Academic Press, p.631-649, 2000.

SILVA, E. P. Construção e Validação da Escala de Autorregulação Acadêmica. 2019. 167f. Dissertação (Mestrado em Educação). Programa de Pós-Graduação em Educação, Universidade Federal do Pará, Belém, Pará, Brasil, 2019.

TESTA, M. G.; FREITAS, H. A Importância da autorregulação dos recursos da aprendizagem para a efetividade dos cursos desenvolvidos na internet. In: XXX Encontro da ANPAD (ENANPAD), 30, 2006, Salvador/BA.  Anais, Rio de Janeiro: ANPAD, 2006.

UEMAnet. UNIVERSIDADE ESTADUAL DO MARANHÃO. Distribuição dos Campi e Polos da UEMA. Núcleo de Tecnologias para Educação/UEMAnet. São Luís, 2021.

ZIMMERMAN, B. J. Attaining self-regulation: a social cognitive perspective. In: BOEKAERTS, M., PINTRICH, P. R., ZEIDNER, M. (org..). Handbook of Self-Regulation. New York: JAI. Press, p. 13-39, 2000.

ZIMMERMAN, B. J.; MARTINEZ-PONS, M. Development of a structured interview for assessing student use of self-regulated learning strategies. American Educational Research Journal. v. 23, p. 614-628, 1989.

ZIMMERMAN, B. J.; MOYLAN, A. R. Self-regulation: Where metacognition and motivation intersect. In D. J. Hacker, J. Dunlosky, & A. C. Graesser (org.). Handbook of metacognition in education, p. 299–315. Routledge/Taylor & Francis Group, 2009.

ZIMMERMAN, B. J.; SCHUNK, D. H. Self-regulating intellectual processes and outcomes: A social cognitive perspective. In: DAI, D. Y.; STERNBERG, R. J. (Eds.). Motivation, emotion, and cognition: Integrative perspectives on intellectual functioning and development. New York: Lawrence Erlbaum Associates Publishers/Routledge, p. 323–349, 2004.

ZORDAN, G. R. Estudo sobre os fatores que influenciam a evasão no curso de Administração da UFMA, na modalidade a distância, no polo presencial de Porto Franco – MA. 2012. 105f. Dissertação (Mestrado em Cultura e Sociedade) – Programa de Pós-Graduação Interdisciplinar em Cultura e Sociedade, Universidade Federal do Maranhão, São Luiz.

¹ Universidade Federal do Pará (UFPA). E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail 

² Universidade Estadual do Maranhão (UEMA) E-mail: [clique para visualizar o e-mail]acesse o artigo original para visualizar o e-mail