Combinando psicologia cognitiva, práticas pedagógicas e exigências da engenharia, o investigador Jason Power, da University of Limerick (Irlanda), apresentou novos dados sobre fatores que determinam o desempenho de estudantes em ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM). O trabalho destaca como crenças de autoeficácia, capacidades de raciocínio espacial e formatos de ensino influenciam a permanência e os resultados académicos.
Autoeficácia aparece como o melhor preditor de desempenho
Ao acompanhar alunos desde o primeiro até ao último ano de engenharia, Power verificou que a autoeficácia — a convicção de conseguir cumprir determinada tarefa — mantém-se o indicador mais robusto de sucesso, mesmo depois de controlados os resultados escolares prévios. Dois estudantes com idêntica aptidão inicial podem apresentar trajetórias opostas: quem confia nas próprias competências tende a persistir perante desafios e a registar notas superiores.
A equipa recorreu a inquéritos, testes psicométricos e avaliações de desempenho para recolher dados longitudinais. Os resultados mostram também discrepâncias de raciocínio espacial na entrada do curso. Quando esses défices não são alvo de intervenção, refletem-se em dificuldades posteriores. Para contrariar o problema, o investigador sugere atividades específicas nos primeiros semestres que reforcem essa habilidade.
Formatos de ensino influenciam resultados de forma diferente
Outro eixo do estudo analisou aulas presenciais, online e híbridas em regime de aprendizagem baseada em projetos. Conclusões preliminares indicam que o ensino à distância não reduz automaticamente o envolvimento: estudantes que valorizam flexibilidade ou se sentem intimidados pelo trabalho em grupo presencial apresentam melhor desempenho online. Power defende que a escolha do formato deve alinhar-se com necessidades e perfis dos alunos, evitando abordagens únicas para todos.
Implicações para universidades e políticas de inclusão
Com a procura global por competências STEM em alta, as instituições precisam equilibrar expansão de vagas com qualidade. Segundo Power, dados sobre crenças de autoeficácia e competências cognitivas permitem desenhar currículos mais inclusivos. Estratégias recomendadas incluem feedback que reforce confiança, integração de problemas reais da indústria e acompanhamento individual sustentado por análises de aprendizagem.
O investigador prevê que a próxima década traga sistemas educativos mais personalizados, baseados em métricas em tempo real que orientem tutoria e correções de rota. Parcerias entre academia e empresas deverão intensificar-se, garantindo que os cursos mantenham relevância técnica e cultivem atributos como resiliência e curiosidade — considerados tão essenciais quanto o domínio científico.
