Contextos e trajetórias do aluno na explicação do sucesso no ensino superior: a contribuição da modelação multinível

Abstract

A Tese desenvolve-se ao longo de seis estudos, recorrendo a métodos quantitativos, tendo como objetivo a explicação do sucesso académico dos estudantes do ensino superior. O Estudo 1 - Reflexões sobre o modelo de valor acrescentado - explora a ligação à política pública em Educação e mostra que a produção científica de língua portuguesa é escassa face à agenda científica imposta pelas potencialidades inerentes ao tema. O Estudo 2 - Statistical methods in higher education research – identifica os métodos estatísticos e as variáveis de resultados considerados na investigação sobre Ensino Superior nos últimos vinte anos. Os modelos de regressão - clássico e multinível – surgem como os mais aplicados e os fenómenos mais frequentemente estudados pelos investigadores são o desempenho académico e o abandono ou persistência. Após os dois primeiros estudos, os restantes envolvem a análise e modelação de dados referentes aos estudantes da Universidade do Minho matriculados pela 1ª vez no 1ºano em 2015/16. O Estudo 3 - Differential effect of university entrance score on first-year students’ academic performance in Portugal - apresenta evidência de que a associação entre a nota de ingresso na universidade e o desempenho académico dos estudantes, no final do primeiro ano, varia aleatoriamente entre os cursos, controlando pelas variáveis sociodemográficas, de trajetória escolar e motivacionais. Aplicámos o modelo de componentes de variância e o modelo de coeficientes aleatórios, ambos com dois níveis, estudantes agrupados em cursos. Os resultados indicam que a nota de ingresso é o mais forte preditor do desempenho académico, que 34% da variabilidade do desempenho é devida a diferenças entre os cursos e 80% dessa variabilidade é explicada pelo modelo. O Estudo 4 - Multilevel modeling of persistence in higher education - analisa a associação da persistência no 1º ano com a trajetória escolar e com as condições de ingresso, controlando a origem socioeconómica, a idade e sexo. Aplicámos o modelo de regressão logística multinível. Os resultados sugerem que a reprovação no ensino básico tem efeito de longo prazo, isto é, a probabilidade de persistência é influenciada por esse atributo do indivíduo, mesmo controlando pela respectiva classificação de ingresso. A admissão do estudante no curso de 1ª opção, bem como a classificação de ingresso também estão associadas à probabilidade de persistência. Adicionalmente, os estudantes mais velhos e do sexo masculino parecem ter menor probabilidade de persistência. O Estudo 5 - Personal and institutional factors’ impact on persistence in higher education - aprofunda a análise dos fatores individuais que influenciam a persistência. Os resultados sugerem uma forte influência dos métodos de estudo sobre a persistência, bem como um papel importante das expectativas na persistência dos alunos mais velhos. Este estudo também testa o efeito diferencial da nota de ingresso na persistência, tendo-se encontrado evidência da variação aleatória entre os cursos. O Estudo 6 - Acesso e desempenho no ES em Portugal: Questões de género, origem sociocultural, percurso académico, expectativas, escolha do curso e idade dos estudantes – analisa estes atributos através de diversos métodos estatísticos. Os principais resultados sugerem que sexo, origem sociocultural e percurso escolar estão associados à escolha do curso, à nota de candidatura e à opção de entrada. Não foi encontrada associação entre origem sociocultural e persistência. A origem sociocultural dos estudantes parece não influenciar a decisão de abandonar, suspender ou transferir-se de curso.

The Thesis is developed over six studies, based on quantitative methods, and it focuses on students’ success in higher education. The study 1 - Reflections on the value-added model - explores the link to educational policy and shows that the Portuguese knowledge production is scarce in view of the potentialities of the subject. The study 2 - Statistical methods in higher education research - identifies the statistical methods and outcome variables considered in Higher Education (HE) research over the last twenty years. Regression models - classical and multilevel - appear as the most applied and the phenomena most often studied by researchers are academic performance and abandonment or persistence. The remaining studies involve the analysis and modeling of data referring to the students of the University of Minho enrolled for the 1st time in the 1st year in 2015/16. The study 3 - Differential effect of university entrance score on first-year students' academic performance in Portugal - presents evidence that the association between the university entrance score and the academic performance of the students at the end of the first year, varies randomly across the courses, controlling for the sociodemographic, educational trajectory and motivational variables. We applied the variance components model and the random coefficients model, both with two levels, i.e students grouped in courses. The results suggest that the university entrance score is the strongest predictor of academic achievement, that 34% of the performance variability is due to differences between courses and 80% of that variability is explained by the model. The study 4 - Multilevel modeling of persistence in higher education - analyzes the relationship between 1st year students’ persistence with their schooling trajectory and the transition to HE, controlling for the students’ socioeconomic status, age and gender. We applied the multilevel logistic regression model. The results suggest that failure in primary, elementary or lower secondary education has a long-term effect, i.e., the probability of persistence is influenced by grade repetition even controlling for university entrance score. Admission of the student to his/her 1st option program, as well as entry score are also associated with the probability of persistence. In addition, older and male students appear to be less likely to persist. The study 5 - Personal and institutional factors' impact on persistence in higher education - deepens the analysis of individual factors that influence persistence. The results suggest a strong influence of study methods as well as an important role of expectations in the persistence of older students. This study also tests the differential effect of the university entrance score, and the random effect across courses was found. The study 6 - Access and performance in HE in Portugal: issues of gender, sociocultural status, academic program, expectations, program choice and age of students - analyzes these characteristics through various statistical methods. The main results suggest that gender, sociocultural status and the schooling trajectory are associated to the choice of program, the university entry score and the admission option. No association was found between sociocultural status and persistence. The student’ sociocultural status does not seem to influence the decision to abandon, suspend or transfer program.