Banca de DEFESA: ALVARO MAGNUM BARBOSA NETO

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALVARO MAGNUM BARBOSA NETO
DATA : 28/11/2024
HORA: 15:00
LOCAL: Virtual
TÍTULO:

TOMADA DE DECISÃO ORIENTADA À MOTIVAÇÃO NA APRENDIZAGEM PARA INOVAÇÃO EM EQUIPES MULTIDISCIPLINARES

PALAVRAS-CHAVES:

Motivação/Desmotivação, Engajamento/Desengajamento, 
Educação para Inovação, MO-DM, Motivation-Oriented Decision-Making, EVC

PÁGINAS: 82
RESUMO:

Durante a aprendizagem de inovação, estudantes trabalhando em equipes 
precisam tomar muitas decisões que são inerentes e essenciais aos processos 
e projetos. No entanto, essas escolhas podem causar desmotivação e 
desengajamento (D&D), impactando negativamente a equipe. Este trabalho foi 
pioneiro em identificar as principais causas de D&D na Educação para 
Inovação (EI). Decisões com baixas expectativas de execução, pouco 
valorizadas e bastante custosas são fontes primárias de efeitos 
prejudiciais à aprendizagem e ao time, como atrasos, sobrecarga, notas 
baixas, resultados insatisfatórios e desistências. Para entender melhor o 
problema, propor e testar uma solução, foram realizados estudos 
experimentais com 209 alunos de uma Universidade Federal e 25 alunos de um 
Instituto Federal. Ferramentas como o EVC (Expectancy-Value-Cost), o AMS 
(Academic Motivation Scale), o SDI (Self-Determination Index) e o SCEQ 
(Student Course Engagement Questionnaire) foram usadas para medir a 
motivação e o engajamento. As conversas das equipes foram analisadas 
através de uma ferramenta de NLP (Natural Language Processing) e 
entrevistas semiestruturadas foram conduzidas durante a execução dos 
projetos, sempre com foco no problema e na solução. O Kappa de Fleiss foi 
usado para medir a concordância entre os alunos, enquanto o coeficiente de 
correlação de Pearson avaliou a relação entre os resultados encontrados. Os 
achados estão em consonância com várias teorias, incluindo a Teoria da 
Autodeterminação, a Teoria do Conflito da Tomada de Decisão e a Teoria do 
Engajamento do Aluno. O modelo MO-DM (Motivation-Oriented Decision-Making) 
foi proposto como solução. Com ele, é possível identificar como os níveis 
de motivação e engajamento dos estudantes serão impactados a cada decisão, 
tanto positiva quanto negativamente. Uma decisão de projeto de software 
como, por exemplo, “Qual linguagem de programação será utilizada?”, passa a 
ser vista sob uma nova perspectiva: Qual linguagem de programação trará 
mais impactos positivos na motivação e no engajamento da equipe? Essa visão 
promove melhores debates e propicia escolhas que considerem, também, esses 
aspectos. Antecipar desmotivações e desengajamentos permite monitorar e 
assistir os estudantes mais impactados. Uma ferramenta pública e de código 
aberto (https://github.com/alvaromagnum/MO-DM e 
https://mo-dm.azurewebsites.net) foi criada para implementar o modelo, com 
vídeos de apresentação disponíveis 
(https://figshare.com/articles/media/MO-DM-Presentation_mp4/20054975 e 
https://figshare.com/articles/media/MO-DM_Motivation-Oriented_Decision-Making_V2/25377745}). 
Na prática, a utilização do MO-DM em aumentou a motivação e o engajamento 
dos estudantes em 9,15% e a motivação intrínseca em 15,59%. Além disso, 
82,86% das avaliações foram positivas, com 92,19% de concordância entre os 
alunos. Houve uma forte relação entre motivação, engajamento e desempenho, 
com coeficientes de correlação de Pearson superiores a 0,92. Os dados 
indicam a solidez e a não aleatoriedade dos resultados. O MO-DM tem o 
potencial de ser aplicado em contextos de trabalho colaborativo, tomada de 
decisão e preocupação com motivação e engajamento.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ANDRE ATANASIO MARANHÃO ALMEIDA - IFPB
Externo à Instituição - CHARLES ANDRYE GALVAO MADEIRA - UFRN
Interno - 1277035 - GEBER LISBOA RAMALHO
Presidente - 1164718 - HERMANO PERRELLI DE MOURA
Externo à Instituição - LEONARDO AUGUSTO GOMEZ CASTILLO - UFPE
Externa à Instituição - MARIA AUXILIADORA SOARES PADILHA - UFPE