Percepção da qualidade de ensino em uma instituição pública de Ensino Superior:
Um estudo multimétodos
A percepção da qualidade de ensino costuma ser uma preocupação das instituições
de Ensino Superior (IES) privadas. Contudo, também deveria ser uma preocupação
das IES públicas. Isso porque a percepção que os stakeholders, principalmente
os estudantes, têm da qualidade de ensino é fundamental para a formação da
imagem da IES. Nesse sentido, para preservarem sua reputação e obterem uma
imagem positiva, as IES devem manter e melhorar seus padrões de qualidade.
Para direcionar ações e esforços das IES rumo à excelência na prestação de
serviços educacionais, é importante que adotem sistemas padronizados de
melhoria contínua (Tontini; Walter, 2007). Todavia, observa-se que,
normalmente, as IES utilizam métodos lineares para a avaliação da qualidade
percebida e da satisfação de seus alunos, sem levar em conta os aspectos de
não-linearidade usados para essas avaliações.
Diante do contexto descrito, a pergunta que norteou esta pesquisa pode ser
expressa como: Quais dimensões dos serviços de ensino apresentam influência
sobre a percepção da qualidade dos estudantes?
Assim, este estudo teve por objetivo analisar, de maneira não-linear, por meio
de um estudo multimétodos, a percepção dos alunos do curso de Administração de
uma universidade pública brasileira a respeito da qualidade do ensino do curso
que frequentam. Sob essa perspectiva, este estudo realizou a coleta de dados
por meio de um método qualitativo (grupos de foco) e um quantitativo
(questionário), bem como utilizou um método de análise inovador, desenvolvido
pela inserção de aspectos de penalidade e recompensa à regressão logística
binária.
Apresenta-se esta pesquisa neste artigo que se encontra dividido em cinco
seções. Na segunda seção, tem-se a revisão de literatura, na qual se apresentam
dimensões da qualidade percebida por alunos de IES; na terceira, descreve-se a
metodologia empregada e se discorre sobre o método de análise desenvolvido
neste estudo; na quarta, exibem-se os resultados obtidos; e, por fim, na
quinta, apresentam-se as considerações finais.
Dimensões da qualidade percebida por alunos de IES
Por meio da revisão de estudos que pesquisaram a percepção da qualidade de
ensino por alunos de IES, foi possível identificar as dimensões utilizadas
pelos autores que os realizaram, com base nas quais se elaborou os instrumentos
de coleta de dados da pesquisa ora apresentada. No Quadro apresentam-se essas
dimensões e as variáveis que as compõem.
Quadro
Dimensões para avaliação da percepção da qualidade de ensino identificadas na
literatura
Conforme se apresenta no Quadro, doze foram as dimensões para avaliação da
qualidade de ensino em IES extraídas da literatura, as quais serviram de base
para a elaboração dos instrumentos de coleta de dados dos quais se fez uso
nesta pesquisa.
Aspectos metodológicos
Para atingir os objetivos propostos neste estudo, desenvolveu-se uma pesquisa
causal com perspectiva temporal-transversal. A população consistiu nos alunos
do curso de graduação em Administração de uma universidade federal localizada
na região Sul do Brasil.
Quanto à coleta de dados, empregaram-se dois métodos distintos de levantamento
elaborados a partir da revisão de literatura: entrevistas com grupos de foco e
questionário estruturado. Este estudo pode ser considerado como multimétodos,
visto que aplica dois métodos diferentes para responder a uma mesma pergunta de
pesquisa (Brewer; Hunter, 2006). De acordo com esses autores, a vantagem de
realizar um estudo multimétodos reside no fato de que a convergência dos
resultados encontrados, por meio de métodos diferentes, atribui maior
credibilidade ao estudo realizado.
Em relação ao primeiro método de coleta de dados, realizaram-se seis
entrevistas com os quintos e sétimos períodos do curso de Administração da IES
pesquisada, sendo que participaram de oito a doze alunos de cada turma.
Elaborou-se um guia de discussões a ser utilizado como embasamento para a
realização das entrevistas, as quais foram gravadas e, posteriormente,
transcritas.
Para análise dos dados obtidos, empregou-se a análise de conteúdo que, por sua
vez, teve por objetivo identificar os atributos que mais influenciavam a
percepção dos alunos no que tange à qualidade de ensino e classificá-los
conforme os atributos do Modelo Kano de Qualidade Atrativa e Obrigatória (Kano,
1984; Tontini, 2000), quais sejam:
· obrigatórios: preenchem as funções básicas de um produto. Se não estiverem
presentes ou se seu desempenho for insuficiente, os usuários ficarão
extremamente insatisfeitos. Por outro lado, se estiverem presentes ou forem
suficientes, não trarão satisfação. Os clientes veem esses atributos como pré-
requisitos;
· unidimensionais: a satisfação do cliente é proporcional ao seu nível de
desempenho, sendo que, quanto maior o nível de desempenho, maior será a
satisfação do cliente e vice-versa;
· atrativos: são pontos-chave para a satisfação do cliente. O atendimento
desses atributos traz uma satisfação mais que proporcional, não trazendo,
porém, insatisfação se não forem atendidos. Não são expressos explicitamente
nem esperados pelo usuário;
· neutros: presença não traz satisfação, e ausência não traz insatisfação.
No que tange ao segundo método empregado ' o questionário estruturado ',
avaliaram-se 46 atributos, divididos em doze dimensões teóricas (ver Quadro), a
respeito dos quais os alunos apontaram o grau de desempenho por meio de uma
escala de 1 a 7. A aplicação do questionário se deu de forma censitária, com
uma obtenção de 450 questionários respondidos e, após o tratamento dos dados,
416 casos válidos para análise.
Para realizar as análises dos dados obtidos por meio do questionário, utilizou-
se o software SPSS 14.0. Inicialmente realizou-se uma análise fatorial com o
método de extração de componentes principais e com o método de rotação Equamax
com normatização Kaiser, utilizando a estimação dos dados pelo método da
regressão das cargas fatoriais. Analisaram-se os fatores resultantes da análise
fatorial por meio de um método desenvolvido neste estudo, que inseriu o modelo
de análise Penalty and Reward Contrast (PRC) ou análise do contraste da
penalidade e da recompensa na análise de regressão logística binária.
Para realizar a análise de regressão logística binária, tomou-se como variável
critério a dimensão qualidade de ensino em que os escores resultantes da
análise fatorial foram recodificados com «0», se negativos, e, com «1», quando
positivos. As variáveis preditoras consistiram nos fatores resultantes da
análise fatorial que, para aplicação do PRC, tiveram seus escores fatoriais da
regressão das cargas fatoriais recodificados em duas variáveis dummy:
recompensa e penalidade. Para tal, os escores maiores que o valor de referência
zero foram recodificados com seu escore original para a recompensa e com «0»
para a penalidade. Já os escores menores que zero, ao contrário, foram
recodificados com «0» para a recompensa e com seu escore original para a
penalidade. Assim, foi possível obter dois coeficientes de regressão para cada
variável preditora: um coeficiente para o desempenho do atributo menor
(penalidade) e outro para o atributo maior (recompensa) do que o valor
referencial determinado.
A interpretação dos resultados da análise do PRC depende de a recompensa ser
maior, igual ou menor à penalidade. Assim, o atributo será obrigatório se
apenas a penalidade for significante; unidimensional, quando tanto a recompensa
quanto a penalidade forem significantes; atrativo, se apenas a recompensa for
significante; e neutro, quando nem a penalidade nem a recompensa forem
significantes.
O método de identificação da classificação dos atributos, segundo o Modelo Kano
por meio do PRC, apresenta a vantagem de exigir apenas uma pergunta (nível
atual de desempenho) para cada atributo, diferente de um questionário baseado
apenas no Modelo Kano. Assim, o PRC reduz o número de questões do questionário
e torna-se mais adequado quando se tem um grande número de dimensões.
Para representar os resultados obtidos por meio do PRC em um gráfico,
multiplicaram-se os valores de penalidade por -1.
Análises dos dados
Realizou-se a análise fatorial das variáveis preditoras, que resultou em 11
fatores: atendimento dos funcionários, aprendizagem percebida, planejamento do
curso, profissionalismo dos professores, qualificação dos professores, imagem,
métodos de ensino, infraestrutura dos ambientes de aula, grade curricular,
acesso à infraestrutura e infraestrutura de apoio. Nenhum desses fatores obteve
alfa de Cronbach inferior a 0,6. A variável critério, por sua vez, resultou em
um fator com alfa de Cronbach de 0,869.
Para verificação da existência ou não de multicolinearidade entre as variáveis
analisadas, efetuou-se a matriz de correlação de Spearman. As dimensões que
apresentaram maior correlação com a qualidade de ensino foram: aprendizagem
percebida (0,700), imagem (0,682) e métodos de ensino (0,673) e, em uma
proporção um pouco menor, mas ainda elevada, as dimensões qualificação dos
professores (0,590), planejamento do curso (0,571), profissionalismo dos
professores (0,560) e grade curricular (0,534). Verificaram-se também outras
correlações altas, como entre as dimensões aprendizagem percebida e métodos de
ensino (0,728) e entre as dimensões métodos de ensino e qualificação dos
professores (0,660). Já as menores correlações existentes se verificaram entre
as dimensões aprendizagem percebida e infraestrutura dos ambientes de aula
(0,170) e entre as dimensões qualificação dos professores e infraestrutura dos
ambientes de aula (0,174). Algumas dessas correlações podem indicar a
existência de colinearidade entre as dimensões, motivo pelo qual se optou por
utilizar um método de estimação forward stepwise para melhorar a parcimônia do
modelo.
O método utilizado para seleção do melhor modelo foi o forward stepwise, pelo
critério de máxima verossimilhança ou Likelihood Ratio (LR). Considerando a
constante no modelo, os parâmetros de estimação dos modelos apresentaram 5% de
significância para a entrada das variáveis e 10% para a saída.
Os coeficientes estimados da regressão encontram-se na Tabela.
Tabela-Coeficientes da regressão logística binária
A Tabela permite observar as dimensões que possuem maior probabilidade de
contribuir para a percepção da qualidade de ensino entre os alunos. Assim, as
dimensões que apresentam recompensa podem afetar positivamente a percepção da
qualidade, e a penalidade pode afetá-la negativamente.
Utilizou-se a estatística Wald para verificar se os coeficientes das variáveis
preditoras são estatisticamente diferentes de zero. O resultado indicou
coeficientes significantes ao nível de 5%. Outro teste de ajustamento utilizado
para avaliar o modelo de regressão logística foi a estatística qui-quadrado,
que teve como resultado o valor de 289,734 com significância igual a zero, o
que possibilita assumir que, ao menos, um dos coeficientes é estatisticamente
diferente de zero (Hair Jr. et al., 2005).
Para testar a adequação do modelo, também se utilizou o índice -2 Log
likelihood, o qual resultou em 264,488. Para testar a adequacidade do modelo,
utilizaram-se a estatística de Cox&Snell r2 (para a qual se obteve 0,508) e
a de Nagelkerk r2 (que resultou em 0,684), ambas também chamadas de pseudos r2.
Foi possível verificar que o modelo possui bons índices de ajuste, visto que,
quanto menor o valor do índice -2 Log likelihood, melhor a qualidade do modelo
e que, quanto mais próximo de 1 o coeficiente de Cox&Snell r2 e o de
Nagelkerk r2, melhor é a qualidade do modelo.
Para avaliar a acuracidade do poder preditivo do modelo por meio da avaliação
da variável critério, utilizou-se o Teste de Hosmer-Lemeshow, o qual resultou
em um qui-quadrado de 9,122 e significância de 0,332. Esse resultado pode ter
sido influenciado pelo tamanho da amostra, uma vez que esse teste agrupa os
dados e os compara com o valor calculado, gerando pequenas diferenças
estatisticamente significantes quando a amostra torna-se muito grande.
A qualidade de discriminação do modelo pode ser examinada por meio da curva de
sensitividade e especificidade Receiver Operating Characteristic (ROC), sendo
que a área sob a curva corresponde ao valor de 0,930, o que demonstra
excecional poder discriminante (Hosmer; Lemeshow, 2000).
Empregou-se o resultado do modelo de regressão logística binária apresentado na
Tabela, no qual se realizou a recodificação das variáveis em dois fatores
(penalidade e recompensa), para elaborar um gráfico de análise PRC (ver
Figura), o qual permite visualizar a classificação das dimensões conforme o
Modelo Kano de Qualidade Atrativa e Obrigatória.
Figura
Análise do PRC obtido por meio da análise de regressão logística binária
Pode-se notar, por meio da Figura, que as dimensões 1 (atendimento dos
funcionários) e 9 (grade curricular) podem ser classificadas como obrigatórias,
visto que apenas a penalidade mostrou-se significante. Esse resultado indica
que essas duas dimensões poderão afetar negativamente a percepção da qualidade
de ensino de uma forma mais que proporcional quando estiverem com baixo
desempenho, mas que não interferirão nessa percepção caso seu desempenho seja
elevado.
As dimensões 2 (aprendizagem percebida), 3 (planejamento do curso), 4
(profissionalismo dos professores), 5 (qualificação dos professores), 6
(imagem) e 7 (métodos de ensino) são unidimensionais, uma vez que, tanto a
penalidade quanto a recompensa, se apresentam significantes, ou seja, podem
afetar positiva e negativamente a percepção da qualidade de ensino dependendo
de seu desempenho. No entanto, ressalta-se que as dimensões 5 e 6 possuem maior
índice de recompensa do que de penalidade e que a dimensão 2, ao contrário,
apresenta maior índice de penalidade do que de recompensa. Isso indica que as
primeiras possuem maior probabilidade de afetarem positivamente a percepção da
qualidade de ensino do que negativamente e a última, o contrário.
Já as dimensões 8 (infraestrutura dos ambientes de aula), 10 (acesso à
infraestrutura) e 11 (infraestrutura de apoio) podem ser consideradas neutras,
visto que nem a recompensa nem a penalidade se apresentaram significantes, o
que indica que não afetariam a percepção dos alunos pesquisados em relação à
qualidade de ensino.
O PRC obtido por meio da análise regressão logística binária não identificou
dimensões atrativas.
Os resultados das análises realizadas com os dados qualitativos obtidos a
partir das entrevistas com os grupos de foco revelaram que as dimensões 3
(planejamento do curso), 4 (profissionalismo dos professores), 6 (imagem) e 7
(métodos de ensino) podem ser classificadas como unidimensionais.
A dimensão planejamento do curso relaciona-se com todo o processo de
planejamento e organização das questões burocráticas e de atividades do curso,
razão pela qual sua atuação efetiva amplia a qualidade do ensino, na percepção
dos alunos. Nesse sentido evidencia-se, por meio da análise qualitativa, a
necessidade de alterações no cronograma das provas e de trabalhos, maior
integração de trabalhos entre as disciplinas, elaboração de um cronograma com
datas de todas as avaliações do semestre e criação de uma agenda virtual.
O profissionalismo dos professores e o comprometimento dos mesmos com o ensino,
a disponibilidade em atender os alunos, a flexibilidade dos professores e os
critérios de avaliação empregados, bem como os métodos de ensino empregados
pelos professores, afetam a percepção que os alunos têm da qualidade de ensino,
principalmente porque contribuem para a sua aprendizagem. Os alunos ressaltaram
como fatores importantes o retorno às dúvidas e aos questionamentos; a
motivação do professor em lecionar; a assiduidade e a pontualidade dos
professores nas aulas; bem como a postura ética e profissional dos mesmos. No
tocante às avaliações, evidencia-se, por meio da análise qualitativa, a
necessidade de apresentação de critérios claros, a variação dos métodos de
avaliação, o favorecimento à compreensão do aluno sobre o assunto, e não à
memorização; e o fornecimento de retorno dos resultados da avaliação. O nível
de exigência necessita estar adequado à qualidade e à aprendizagem obtida nas
aulas.
A influência da imagem sobre a percepção da qualidade de ensino foi citada
pelos alunos no tocante à legitimidade externa de sua formação, i.e., ao
reconhecimento externo da sociedade e, principalmente, ao reconhecimento do
mercado de trabalho no que se refere à qualidade da formação obtida por eles
naquele curso e IES. Os alunos destacaram que, apesar de necessitar de
melhorias no ensino, a imagem externa da IES e do curso é, no geral, positiva,
o que é importante para obter oportunidades profissionais, mas que acarreta,
também, uma alta expectativa nos alunos que estão ingressando, o que, às vezes,
pode não corresponder ao encontrado. Além disso, apontaram que a IES poderia
melhorar sua imagem interna no que tange à inovação e à atuação junto à
comunidade.
No que concerne aos métodos de ensino, os alunos indicaram, principalmente, o
interesse por diferentes métodos de ensino e por conteúdos atualizados, bem
como por métodos que relacionem a teoria com a prática e que estimulem a
reflexão e a criatividade. Os alunos sugeriram o emprego de atividades que
visem à resolução de problemas de empresas e análises críticas, a aulas que
estimulem a participação dos alunos, à realização de debates, a atividades com
estudos de caso de ensino, ao emprego de exemplos práticos e à realização de um
trabalho integrado que possibilite a aplicação na prática dos conhecimentos
adquiridos em todas as disciplinas do semestre. De acordo com a análise
qualitativa, o emprego de apenas um tipo de metodologia torna as aulas
cansativas e dificulta a aprendizagem, visto que cada aluno aprende de forma
diferente. Por isso, os alunos sugeriram mesclar metodologias de ensino
diferenciadas.
No que tange às dimensões consideradas obrigatórias para a percepção da
qualidade de ensino, observaram-se as dimensões 1 (atendimento dos
funcionários), 2 (aprendizagem percebida), 5 (qualificação dos professores) e 9
(grade curricular). Esse resultado é ressaltado pelos alunos, haja vista que o
atendimento dos funcionários e a grade curricular apenas afetarão a percepção
dos mesmos sobre a qualidade de ensino se estes estiverem com baixo desempenho.
Assim, são evidenciados como atributos importantes na dimensão atendimento dos
funcionários, a gentileza, a presteza e o repasse das informações solicitadas.
Já em relação à grade curricular, os alunos demonstraram que possuem perceções
diferentes sobre as disciplinas que consideram como mais importantes. Contudo,
frisa-se que a ordenação das disciplinas necessitaria considerar o conhecimento
obtido anteriormente e a relação com outras disciplinas da mesma fase ou de
fases próximas, bem como que os conteúdos teóricos e práticos de um assunto
deveriam ser ministrados na mesma disciplina ou em disciplinas da mesma fase
para que ocorra a relação entre eles. Ressalta-se, assim, a relevância do
emprego de atividades interdisciplinares que façam com que os alunos trabalhem,
por exemplo, em um único projeto avaliado por diferentes disciplinas, conforme
sugerem Scharmach e Domingues (2008) e Scharmach, Domingues e Hein (2008).
Ainda, para os alunos, o principal indicativo que possuem para avaliar se o
ensino possui qualidade refere-se à sua própria aprendizagem. Da mesma forma,
para os alunos, o principal responsável pela ampliação da qualidade do ensino e
da aprendizagem é a qualificação dos professores, principalmente no que diz
respeito ao domínio do conteúdo e à experiência prática que estes possuem.
A aprendizagem, conforme a análise qualitativa, necessita ocorrer tanto em
relação ao conteúdo das disciplinas, quanto no que se refere ao desenvolvimento
de competências importantes à atuação profissional, como trabalho em equipe,
relacionamento interpessoal e tomada de decisão.
Referente à qualificação dos professores, fica evidenciado que a falta de
domínio do conteúdo pode prejudicar o aprendizado, inclusive em disciplinas
subsequentes.
As dimensões 8 (infraestrutura dos ambientes de aula), 10 (acesso à
infraestrutura) e 11 (infraestrutura de apoio) podem ser consideradas neutras.
Esse resultado pode ser explicado pelo fato de os alunos entrevistados
considerarem que a infraestrutura não proporciona qualidade do ensino, ou seja,
apesar de importante, os diferentes tipos de infraestrutura não afetam
diretamente a percepção que os alunos possuem da qualidade do ensino. No
tocante à infraestrutura dos ambientes de aula, foi apontada, por meio da
análise qualitativa, a importância de cortinas, de carteiras de qualidade, de
equipamentos eletrônicos (computadores e multimídias) e de internet para as
salas de aula, além de computadores e softwares para laboratórios de
informática. No acesso à infraestrutura, evidenciaram-se os itens: segurança,
aparência do prédio e limpeza. Já a infraestrutura de apoio incluiu cantina,
número de obras na biblioteca, restaurante, setor de fotocópias e um ambiente
para leituras e discussões entre alunos.
Ressalta-se que os alunos também citaram que, na ocasião em que escolheram a
IES e nela ingressaram, não possuíam uma expectativa elevada quanto à
infraestrutura, fato que pode estar influenciando a baixa importância atribuída
aos fatores a ela relacionados.
Emergiram das entrevistas com os grupos de foco duas dimensões não mensuradas
no questionário quantitativo: 12 (atividades complementares) e 13
(flexibilidade da grade curricular). Tais dimensões podem ser classificadas
como atrativas, i.e., afetam, de forma mais que proporcional, a percepção dos
alunos em relação à qualidade de ensino quando estão com alto desempenho, mas
não gerarão insatisfação quando estiverem com um baixo desempenho. As dimensões
12 e 13 foram apontadas pelos alunos como fatores que, se existissem,
ampliariam, positivamente e de forma mais que proporcional, a percepção da
qualidade de ensino. Nesse sentido, os alunos sugeriram a reformulação da grade
curricular de forma a permitir a realização de disciplinas optativas,
principalmente no último ano, bem como a realização de disciplinas integradas
com outros cursos existentes na IES, como Ciências Contábeis e Economia.
As atividades complementares referem-se a atividades extras às aulas, como
visitas técnicas, oportunidades de participação em intercâmbios, em projetos de
iniciação científica, em grupos de estudo e na Empresa Júnior, realização de
palestras com profissionais da área e de projetos que possibilitem a aplicação,
de uma forma prática, dos conhecimentos adquiridos no curso, em retribuição à
sociedade pelo conhecimento adquirido.
O emprego de diferentes métodos neste estudo permitiu realizar uma análise
comparativa entre os resultados obtidos em cada um dos métodos. Nesse sentido,
observa-se que cada um dos métodos apresenta características peculiares, visto
que os dados obtidos de forma qualitativa não permitem sua quantificação, o que
impede a mensuração do nível de influência das dimensões na percepção dos
alunos em relação à qualidade de ensino, como pode ser realizado por meio dos
dados quantitativos. Já o questionário estruturado quantitativo não permitiu a
emergência de fatores não identificados anteriormente na elaboração do
questionário, fato que não possibilitou identificar os atributos considerados
atrativos pelos alunos, como ocorreu nas entrevistas qualitativas. Assim, o uso
dos dois métodos conjuntamente, com suas qualidades e limitações, permitiu
identificar com maior precisão as dimensões que influenciam a percepção que os
alunos participantes da pesquisa possuem da qualidade de ensino do curso que
frequentam.
A comparação dos resultados obtidos por meio dos dois diferentes métodos
possibilitou verificar que ambos convergem para a classificação das dimensões 1
(atendimento dos funcionários) e 9 (grade curricular) como obrigatórias; das
dimensões 3 (planejamento do curso), 4 (profissionalismo dos professores), 6
(imagem) e 7 (métodos de ensino) como unidimensionais; e das dimensões 8
(infraestrutura dos ambientes de aula), 10 (acesso à infraestrutura) e 11
(infraestrutura de apoio) como neutras.
Em relação às divergências de resultados observadas entre os dois métodos,
aponta-se que a dimensão 2 (aprendizagem percebida) apresentou-se como
obrigatória no método qualitativo e como unidimensional no método quantitativo.
Contudo, percebe-se que, mesmo no método quantitativo, a penalidade apresentou
maior significância que a recompensa. Assim, essa diferença de resultado para
essa dimensão pode estar relacionada ao fato de que o método qualitativo não
permite a identificação do nível de impacto das variáveis.
A dimensão 5 (qualificação dos professores) foi classificada como
unidimensional no método quantitativo e como obrigatória no método qualitativo.
Essa divergência pode estar relacionada ao fato de que, nas entrevistas, os
alunos apontaram que tal qualificação é algo que se espera de um professor, ou
seja, seria um pré-requisito para sua atuação em sala de aula. Contudo, o
resultado obtido por meio da análise quantitativa aponta, também, que, quanto
mais o professor demonstrar essa qualificação, maior será a percepção dos
alunos em relação à qualidade.
No que tange às dimensões 12 (atividades complementares) e 13 (flexibilidade da
grade curricular), classificadas como atrativas no método qualitativo, destaca-
se que não foram mensuradas no questionário por não existirem no curso.
Contudo, as entrevistas permitiram identificar que esses aspectos, se passassem
a existir no curso, afetariam amplamente a percepção da qualidade.
Considerações finais
A realização de um estudo multimétodos confere maior confiabilidade aos
resultados obtidos e maior credibilidade para a pesquisa (Brewer; Hunter,
2006), visto que a maior parte dos resultados converge e que, nos casos de não-
convergência, a qualidade de um dos métodos corrige a limitação do outro.
No caso deste estudo, a convergência entre os dois métodos permite apontar com
maior confiança as influências não-lineares das dimensões sobre a percepção da
qualidade e, assim, contribuir com a literatura da área, bem como fornecer
subsídios para que os gestores do curso analisado possam promover ações que
ampliem a percepção da qualidade de ensino de forma a satisfazer os interesses
da maioria de seus stakeholders, retendo-os na IES e trazendo vantagens para
esta. Nesse sentido, a partir dos resultados encontrados neste estudo, é
possível afirmar que a IES pesquisada pode identificar suas prioridades de
melhoria comparando esses resultados com o desempenho atual das dimensões.
Este estudo também pode contribuir para a realização de estudos futuros, visto
que procurou demonstrar o emprego conjunto de dois métodos de pesquisa
convergindo para a resolução de um mesmo problema de pesquisa. Além disso,
propõe um método quantitativo de análise inovador que combina aspectos não-
lineares de penalidade e recompensa à regressão logística binária.
Como limitações deste estudo, pode-se citar que o questionário empregado, por
avaliar o desempenho atual de variáveis existentes na IES, não possibilitou
verificar dimensões atrativas que ainda não foram implantadas no curso. O
método de análise quantitativo empregado também apresenta a limitação de, por
se tratar de uma regressão, não possibilitar a verificação de relações de causa
e efeito. Assim, não é possível verificar, por exemplo, se a imagem é um efeito
ou uma causa da qualidade de ensino, o que poderia ser obtido por meio do uso
de equações estruturais.
Para futuras pesquisas, sugere-se empregar um questionário que teste dimensões
que, possivelmente, possam ser atrativas. A aplicação de uma etapa prévia
exploratória na amostra pesquisada igualmente pode ser uma sugestão para
futuras pesquisas, visto que identificaria dimensões complementares a serem
testadas posteriormente, tomando-se o cuidado de manter a característica de
estudo multimétodos.
