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Competência percebida no ensino secundário: do conceito à avaliação através de um questionário compósito

Introdução A competência percebida no domínio académico é uma dimensão auto­‑avaliativa que diz respeito às percepções e juízos que os alunos constroem acerca das suas capacidades e competências pessoais nos domínios da realização escolar (Faria, 2008). Desenvolvendo­‑se através das avaliações pessoais de experiências anteriores, a competência percebida funda­‑se na interpretação dos sucessos e dos fracassos, nas percepções de controlo das realizações, no feedback dos agentes de socialização e na reacção afectiva perante as consequências do desempenho individual (Harter, 1992). De acordo com Harter (1992), estes factores têm um impacto directo na competência percebida e na motivação do aluno. Paralelamente, o processo de auto­‑avaliação das percepções de competência pessoal pode provocar, ainda, uma reacção afectiva secundária que irá influenciar de igual modo a respectiva orientação motivacional. Assim, Harter (1992) evidencia uma relação directa entre a competência percebida e a motivação do aluno, mas também uma relação indirecta, através da mediação de reacções afectivas, reforçando a importância da competência percebida no domínio motivacional como, de resto, tinha já sido sugerido por Weiner (1985).

Deste modo, duas conclusões se sobrelevam do que foi referido: a importância da competência percebida para a motivação dos alunos e o seu carácter multidimensional. Efectivamente, decorrendo de interpretações, percepções e afectos, constituindo em si mesma um processo de formulação de juízos pessoais, e dando origem a novas reacções afectivas e a orientações motivacionais, a competência percebida apresenta­‑se como um construto compósito (Stocker, Pina Neves, & Faria, 2010), integrando diferentes dimensões que se situam entre o continuum do pólo cognitivo e do pólo emocional. Assim, enquanto o pólo cognitivo diz respeito às interpretações das situações e resultados da realização, aos juízos pessoais e à auto­‑avaliação de competência, o pólo emocional diz respeito a todos os sentimentos e afectos decorrentes dos resultados da realização, do processo de auto­‑avaliação e das respectivas percepções de competência.

Ora, procurando analisar a competência percebida no seu sentido mais lato e compreensivo, neste estudo apresenta­‑se um modelo compósito da competência percebida, baseado num modelo formulado e investigado anteriormente, sobre as concepções pessoais de competência (Pina Neves & Faria, 2005), mas apresentando agora variáveis cognitivas e variáveis emocionais: concepções pessoais de inteligência (CPI) ' a minha competência intelectual pode ser desenvolvida?; dimensões causais ' as causas dos meus resultados são internas, estáveis e controláveis por mim?; auto­‑conceito académico ' sou bom/boa aluno (a)?; auto­‑eficácia académica ' vou ter boas notas?; e competência emocional ' consigo lidar com situações emocionalmente difíceis?.

Concepções pessoais de inteligência As CPI, de acordo com a perspectiva de Dweck (1996, 1999), são definidas como teorias pessoais e implícitas que o aluno constrói acerca da natureza e desenvolvimento da sua inteligência, através de um processo auto­‑avaliativo (Ciochină & Faria, 2006; Faria, 2008). Apesar de serem vistas num continuum, as CPI tendem a ser mais estáticas ou mais dinâmicas. Alunos com concepções estáticas da inteligência (fixed mindset) tendem a preocupar­‑se essencialmente com os seus resultados escolares objectivos e não com o processo de aprendizagem per se, uma vez que acreditam que a inteligência tem uma quantidade fixa e limitada, não sendo passível de desenvolvimento (Dweck, 2008; Faria, 2008). Assim, neste caso, o que importa é apenas a demonstração objectiva de inteligência, realizada sobretudo através da comparação social.

Pelo contrário, alunos com CPI dinâmicas (growth mindset) vêem a inteligência como uma qualidade flexível (Ciochină & Faria, 2006; Dweck, 2008; Faria, 2008) e acreditam no seu desenvolvimento através do empenho, esforço e investimento pessoal. Desta forma, torna­‑se evidente que a competência percebida de alunos com concepções estáticas será mais vulnerável, uma vez que vai depender obrigatória e directamente dos resultados obtidos. Ou seja, apesar do sucesso poder reforçar o sentimento de competência pessoal, o fracasso debilita­‑o, aumentando o risco de fuga ou evitamento de situações adversas, susceptíveis de desafiar e vulnerabilizar a competência pessoal (Dweck, 1999, 2008).

Atribuições e dimensões causais Do mesmo modo, as atribuições e dimensões causais têm sido reconhecidas como mediadoras importantes de padrões de comportamento mais ou menos adaptativos, nomeadamente nos domínios da motivação e do rendimento escolar, influenciando as realizações, a persistência e as expectativas de sucesso (Dweck, 1999; Perry, Stupnisky, Hall, Chipperfield, & Weiner, 2010; Weiner, 1985). Weiner (1985, 2008) defende que perante os resultados das realizações escolares, existe o desejo de encontrar as causas do sucesso e, especialmente, do fracasso, como forma de compreensão, integração e transformação dessa experiência (Pina Neves & Faria, 2008; Stocker, Pina Neves, & Faria, 2010). O mesmo autor (Weiner, 1985) propõe uma taxonomia de três dimensões causais: locus de causalidade ' se a causa do resultado é internaouexternaao aluno; estabilidade ' se a causa é estável ou instável ao longo do tempo; e controlabilidade ' se a causa é controlável ou incontrolável pelo aluno.

Globalmente, considera­‑se que um aluno que percepcione as causas de um sucesso como internas, estáveis e controláveis, e externas, instáveis e controláveis para o insucesso, protegerá e promoverá os seus níveis de competência percebida e de motivação (Weiner, 1985).

Auto­‑conceito académico Por sua vez, o auto­‑conceito, de acordo com o modelo hierárquico e multidimensional de Shavelson, Hubner e Stanton (1976), tem origem num processo cognitivo de auto­‑avaliação realizado pelo indivíduo e diz respeito às crenças, percepções e características do mesmo, organizando e dando estrutura, coerência e significado às vivências pessoais (Hattie, 1992; Pajares & Schunk, 2001). Marsh e Shavelson (1985), de acordo com a organização hierárquica do auto­‑conceito, apontam para a existência de auto­‑percepções globais e específicas do self, entre as quais o auto­‑conceito académico. O auto­‑conceito académico diz respeito às crenças do aluno acerca das suas competências e limites académicos, dos seus hábitos, gostos e interesses nos domínios escolares. Mais ainda, este construto pode integrar dimensões específicas da acção, ou seja, de acordo com o domínio disciplinar considerado (Marsh, Byrne, & Shavelson, 1988; Pajares & Schunk, 2001). Assim, no presente estudo, aborda­‑se o auto­‑conceito académico em três dimensões: auto­‑conceito assuntos escolares, auto­‑conceito verbal e auto­‑conceito Matemática. Tomando como referência as correlações positivas entre as auto­‑percepções dos alunos e a respectiva realização, considera­‑se que um auto­‑conceito académico positivo pode contribuir para uma melhor competência percebida, promovendo confiança no selfacadémico e no desempenho individual (Marsh, Byrne, & Shavelson, 1988; Pajares & Schunk, 2001).

Auto­‑eficácia académica De acordo com Bandura (1977), a auto­‑eficácia é um construto microanalítico, devendo ser operacionalizado em função do domínio específico a avaliar. Neste caso, o domínio em questão é o académico, sendo possível, então, conceptualizar o construto da auto­‑eficácia académica (Stocker, Pina Neves, & Faria, 2010). A auto­‑eficácia académica pode ser definida como o conjunto de expectativas que os alunos constroem acerca das capacidades pessoais para realizar tarefas, concretizar objectivos e alcançar resultados no domínio da realização escolar (Pina Neves & Faria, 2007; Stocker, Pina Neves, & Faria, 2010). À semelhança do auto­‑conceito académico, na auto­‑eficácia académica foram consideradas três dimensões: auto­‑eficácia escolar geral, auto­‑eficácia em Português e auto­‑eficácia em Matemática. Assim, quanto mais positivas forem as expectativas dos alunos face aos seus resultados, melhores deverão ser os níveis de competência percebida, uma vez que acreditam na qualidade do seu trabalho e antecipam resultados de sucesso (Pajares & Schunk, 2001).

Competência emocional Finalmente, a competência emocional é definida como a capacidade de o aluno perceber, reconhecer, expressar, regular e gerir emoções, para compreender sentimentos e cognições subsequentes (Mayer & Salovey, 1997; Salovey, Mayer, & Goldman, 1995; Stocker, Pina Neves, & Faria, 2010). Neste sentido, três dimensões ganham relevo: percepção emocional ' identificar, perceber e interpretar emoções em si e nos outros ', expressão emocional ' exteriorizar sentimentos de forma adequada ', e capacidade para regular a emoção ' regular e gerir emoções: reforçar emoções positivas, como o orgulho e a esperança, e ultrapassar negativas, como a culpa e a vergonha (Faria et al., 2006; Faria, Pina Neves, Stocker, Fontes Costa, & Costa, 2010; Lima Santos & Faria, 2005; Salovey, Mayer, & Goldman, 1995). Assim, diferentes autores relevam o papel da emoção na competência percebida e, consequentemente, na motivação, no desempenho e na realização académica (Frederickson, 2001; Pekrun, Maier, & Elliot, 2009; Perry, Stupnisky, Hall, Chipperfield, & Weiner, 2010; Weiner, 1985). Efectivamente, alunos com elevados níveis de percepção de competência emocional tendem a interpretar os resultados académicos de forma mais adaptativa, e a percepcionar mais ajustadamente as suas potencialidades e os seus limites, mostrando­‑se mais curiosos, optimistas e interessados (Mayer & Salovey, 1997; Pekrun, Maier, & Elliot, 2009).

Desta forma, estes cinco construtos psicológicos constituem e organizam­‑se conjunta e integradamente numa variável compósita que designamos por competência percebida que, por sua vez, se relaciona, quer directa quer indirectamente, com a motivação académica dos alunos.

Objectivos São vários os estudos que investigam estas variáveis psicológicas individual e isoladamente, dificultando a compreensão das relações que estabelecem entre si e com os resultados escolares. Procurando contrariar esta tendência, no presente artigo pretende­‑se contribuir para uma compreensão alargada e integrada da competência percebida, nomeadamente no que se refere às possibilidades de avaliação da mesma numa perspectiva multidimensional. Deste modo, apresentam­‑se as etapas envolvidas na construção, adaptação e validação de um instrumento compósito, Questionário Compósito de Competência Percebida (QCCP), que integra dimensões e itens dos construtos que têm vindo a ser apresentados (CPI, atribuições e dimensões causais, auto­‑conceito e auto­‑eficácia académicos e competência emocional), seleccionados de escalas já existentes e adaptadas à população portuguesa. Pretende­‑se igualmente analisar as respectivas qualidades psicométricas, e, finalmente, contribuir para o incremento da avaliação, de modo compreensivo e multidimensional, das percepções de competência pessoal de alunos do ensino secundário.

Método Participantes Participaram neste estudo 1794 alunos do ensino secundário do Porto (37,5% do 10º ano, 32,3% do 11º ano e 30,2% do 12º ano), de escolas públicas (60,1%) e privadas, com idades compreendidas entre os 14 e os 21 anos (M=16,3; Md=16,0;Mo=16;DP=1,06). A maior parte dos alunos é do sexo feminino (54,6%), do nível sócio­‑económico (NSE) médio­‑alto (20,4% do NSE médio­‑baixo, 24,2% do NSE médio, 27,8% do NSE médio­‑alto e 27,6% do NSE alto) e do curso científico­‑humanístico de Ciências e Tecnologias (44%).

Instrumento A versão final do QCCP foi alcançada através de duas fases sequenciais distintas: 1) revisão da literatura e análise dos instrumentos existentes para avaliar cada construto; e 2) realização de um estudo­‑piloto com 385 alunos do ensino secundário.

Na primeira fase, após a revisão da literatura no domínio da competência percebida, foram seleccionados os instrumentos que apresentaram melhores resultados em diversas investigações no contexto português e que, assim, integraram o QCCP: Escala de Concepções Pessoais de Inteligência(ECPI), construída e validada por Faria (2006); Questionário de Atribuições e Dimensões Causais(QADC), de Pina Neves e Faria (2008); Self­‑Description Questionnaire III (SDQIII), adaptado por Faria e Fontaine (1992); Escala de Auto­‑Eficácia Académica(EAEA), de Pina Neves e Faria (2006); e Emotional Skills and Competence Questionnaire, validado para o contexto português por Lima Santos e Faria (Questionário de Competência Emocional ' QCE ', Faria & Lima Santos, 2011; Lima Santos & Faria, 2005). Assim, foram mantidas todas as dimensões teóricas destes instrumentos, com excepção do SDQIII, em que apenas se utilizou a dimensão académica do auto­‑conceito, e procedeu­‑se à análise dos itens de cada instrumento, comparando os resultados das suas qualidades psicométricas em diferentes investigações, em momentos e com populações diferentes, de modo a seleccionar os itens com melhores indicadores psicométricos.

No final, o QCCP integrou um total de 162 itens: 20 itens da ECPI ' 10 itens na CPI estática e 10 na CPI dinâmica; 48 itens do QADC ' 16 itens no locus de causalidade, 16 na estabilidade e 16 na controlabilidade; 30 itens do SDQIII ' 10 itens no auto­‑conceito verbal, 10 no auto­‑conceito Matemática e 10 no auto­‑conceito assuntos escolares; 22 itens da EAEA ' sete itens na auto­‑eficácia em Português, oito na auto­‑eficácia em Matemática e sete na auto­‑eficácia escolar geral; e, por fim, 42 itens do QCE ' 14 itens na percepção emocional, 14 na expressão emocional e 14 na capacidade para lidar com a emoção. Todos os itens estão organizados por construto, com instruções intercalares e com escalas de resposta de tipo Likert (Quadro_1), de acordo com a ordem seguinte: QCE, ECPI, EAEA, SDQIII e QADC.

Numa segunda fase, com o objectivo de testar a compreensão uniforme e unívoca das instruções e dos itens por parte dos alunos e, posteriormente, de efectuar um refinamento do instrumento, foi realizado um estudo­‑piloto. A amostra deste estudo foi constituída por 385 estudantes, equitativamente distribuídos pelos três anos do ensino secundário do Grande Porto (10º ano ' 36,6%; 11º ano ' 31,9%; 12º ano ' 31,4%), 55,6% raparigas e 44,4% rapazes, com idades compreendidas entre os 13 e os 22 anos (M=16,3; Md=16,0; Mo=16; DP=1,25) e de nível sócio­‑profissional alto (31,9%), médio (34,2%) e baixo (33,9%), que responderam colectivamente ao QCCP, não se tendo observado dificuldades assinaláveis.

No que respeita as qualidades psicométricas do QCCP, globalmente, os resultados mostraram­‑se satisfatórios. Assim, relativamente à consistência interna, analisada através do alpha de Cronbach, foram encontrados bons valores, situados entre 0,72 e 0,95, sendo as dimensões da EAEA os seus melhores representantes (entre 0,89 e 0,95).

Para testar a validade factorial do instrumento, procedeu­‑se à realização de uma análise factorial exploratória em componentes principais, com rotação varimax, extraindo­‑se 14 factores, um por cada dimensão analisada, que extraem 50% da variância total dos resultados. Os índices globais de saturação e de comunalidade dos itens tendem a situar­‑se, globalmente, acima de 0,30.

No que se refere à sensibilidade do instrumento, as respectivas dimensões apresentam médias e medianas aproximadas, valores máximos e mínimos claramente afastados, bem como coeficientes de assimetria e de curtose próximos da unidade (à excepção da CPI dinâmica, do locus, da expressão emocional e da capacidade para lidar com a emoção, que revelam valores de curtose mais elevados, entre 1,84 e 2,49).

A partir dos indicadores recolhidos realizou­‑se um primeiro refinamento do QCCP, que consistiu na reformulação dos itens com piores indicadores psicométricos e que suscitaram dúvidas ligeiras no estudo­‑piloto. Globalmente, o sentido/significado dos itens foi mantido, procurando­‑se apenas promover a sua clarificação.

Procedimento Para este estudo foram seleccionadas escolas públicas e privadas com ensino secundário de diferentes zonas geográficas da cidade do Porto (Zona Oriental e Ocidental), incluindo quatro freguesias distintas, com o objectivo de obter uma amostra representativa de diferentes realidades sociais, culturais e económicas do Porto. Dentro de cada escola, a selecção das respectivas turmas foi totalmente aleatória.

Após a autorização das instituições escolares, oficializada num documento escrito, foi pedida a autorização dos Encarregados de Educação dos alunos das turmas seleccionadas, numa carta que explicava a temática e objectivos do estudo, e as condições de administração dos questionários, nomeadamente o carácter confidencial e voluntário. Em caso de autorização, a carta era assinada e devolvida à escola.

A administração do QCCP foi realizada colectivamente, por turma, em tempos lectivos e na sala de aula. Os procedimentos foram uniformizados para todas as turmas e o tempo de preenchimento do questionário variou entre 20 e 40 minutos.

Análise de dados No que respeita o tratamento dos dados, foi utilizado o SPSS (versão 17.0) para as seguintes análises: análise factorial exploratória (AFE), consistência interna das dimensões (alphade Cronbach), validade interna dos itens (correlação item x total corrigido), correlação entre dimensões, sensibilidade e poder discriminativo; e o EQS(versão 6.1) para as análises factoriais confirmatórias (AFC).

A sensibilidade do QCCP foi analisada através das medidas de tendência central (média, moda e mediana), de dispersão (desvio­‑padrão e amplitude) e de distribuição (assimetria e curtose) para as várias dimensões.

Para o estudo do poder discriminativo do instrumento compósito, foi analisada a percentagem de escolha das alternativas de resposta de cada dimensão, sendo posteriormente realizado um somatório das alternativas de concordância e das alternativas de discordância, de modo a aceder à tendência global das respostas.

Na AFC, as análises foram realizadas com matrizes de covariância construídas pelo EQS, através do método de estimação máxima verosimilhança(maximum likelihood' ML). Uma vez que a nossa amostra, de acordo com os indicadores do EQS, violava os princípios da normalidade (valor de Mardia superior a 5) pediu­‑se a opção robusta em todas as análises (ML, robust ' correcção de Satorra­‑Bentler ' Satorra & Bentler, 1994). Para cada modelo foram tidos em conta: ' matriz de covariância residual estandardizada ' discrepância entre as covariâncias da matriz do modelo proposto e as da matriz obtida, existindo um resíduo para cada par de variáveis que não deve ultrapassar o valor 2,58. A distribuição dos resíduos deve ser simétrica e centrada em zero (Byrne, 2006).

'   índices de ajustamento global ' analisam o modelo como um todo. São eles: a)  Qui­‑Quadrado de Independência (Independence Chi­‑Square Statistic) ' avalia a melhoria dos modelos alternativos face ao modelo nulo. Assim, o qui­‑quadrado de independência para o modelo nulo deve ser substancialmente mais alto que o qui­‑quadrado para o modelo alternativo, pois indica que o modelo nulo não é ajustado; b) Qui­‑Quadrado (Chi­‑Square Statistic ' χ2) ' discrepância entre o modelo proposto e o modelo obtido, devendo ser o mais baixo possível e não­‑significativo; c) Non­‑Normed Fit Index (NNFI) e Comparative Fit Index (CFI) ' índices de comparação entre o modelo proposto e o modelo nulo. Variando entre zero e um, o valor original de referência para um bom ajustamento do modelo era 0,90, tendo sido revisto para 0,95 (Hu & Bentler, 1999); d) Root Mean­‑Squared Residuals Standardized(RMRst) e Root Mean­‑Squared Error of Approximation (RMSEA) ' índices absolutos que verificam em que medida o modelo proposto se ajusta à amostra. Quanto mais ajustado o modelo, menor o valor destes indicadores. O RMRstrepresenta o valor médio dos resíduos estandardizados, não devendo ultrapassar 0,08. O RMSEA considera o erro de aproximação do modelo à população e não deve ultrapassar 0,06 (Hu & Bentler, 1999).

'   índices de ajustamento local ' indicadores que analisam os parâmetros individuais do modelo como: significância dos parâmetros estimados e respectivos valores de saturação, variância­‑erro, entre outros.

'   coeficiente de R2 (Squared Multiple Correlation Coefficient) ' avalia a fiabilidade individual das variáveis manifestas, estimando a respectiva quantidade de variância capturada pelo factor latente, não devendo ser inferior a 0,25 (Maroco, 2010).

No Modelo 1 do QCCP, não se obtendo bons valores de partida (start values), recorreu­‑se ao procedimento retest, que estima automaticamente estes valores e as respectivas saturações (Byrne, 2006). Este procedimento é usualmente utilizado em modelos complexos, facilitando o processo iterativo no estabelecimento dos parâmetros estimados, evitando problemas de não­‑convergência.

Por fim, todos os modelos foram reespecificados, isto é, modificados através, por exemplo, da eliminação de vias não significativas, da libertação ou fixação de parâmetros, da correlação de erros de medida e/ou da associação de um item a outro factor além do proposto (loadingscruzados), de forma a diminuir significativamente o χ2 e a promover o ajustamento do modelo (Byrne, 2006; Maroco, 2010). Algumas destas decisões foram também apoiadas nas sugestões dadas pelo Lagrange Multiplier Test (LM Test), um teste multivariado que estima os índices de modificação para procedimentos alternativos.

Resultados Análise factorial exploratória Quanto à validade factorial do QCCP, realizada através de análises factoriais exploratórias (AFE) em componentes principais com rotação varimax, foi pedida a extracção de 14 factores, como no estudo­‑piloto, correspondentes a cada uma das dimensões teóricas do QCCP. Contudo, uma vez que todos os itens saturaram os primeiros doze factores, optou­‑se por aceitar um modelo com doze factores, que explica 44% da variância total dos resultados. No teste de Kaiser­‑Meyer­‑Olkin (KMO) foi obtido o valor de 0,92, o que revela uma boa adequação da amostra ao modelo factorial. Por sua vez, o teste de esfericidade de Bartlett apresentou valores adequados (χ2=88217,79; p=0,00), sugerindo que a matriz de intercorrelações difere de uma matriz de identidade, estando as variáveis correlacionadas entre si.

Globalmente, cada uma das dimensões do QADC e do QCE saturaram factores independentes, diferenciando­‑se dos restantes; a EAEA e o SDQIII tendem a agrupar­‑se em torno das dimensões Português vs. Matemática; e, por fim, a ECPI saturou um único factor, com a excepção de cinco itens da CPI estática, relacionados com a demonstração de inteligência. Assim vejamos: o Factor 1 corresponde aos itens de Matemática da EAEA e do SDQIII e aos itens académicos gerais da EAEA, extraindo 9% da variância total dos resultados; o Factor 2 é saturado essencialmente por itens da dimensão verbal da EAEA e do SDQIII, correspondendo a 6% da variância; o Factor 3 integra todos os itens da CPI dinâmica e cinco itens da CPI estática (ECPI) e extrai 5% da variância total; o Factor 4 é saturado por todos os itens de percepção emocional e o Factor 5 pelos itens de expressão emocional (QCE), extraindo cada um 4% da variância dos resultados; por sua vez, o Factor 6 e o Factor 7 representam todos os itens da estabilidade e do locus (QADC ' com excepção de quatro itens do locus), respectivamente, correspondendo a 4% e a 2% da variância; dos restantes factores, cada um extrai 2% da variância total dos resultados, sendo que o Factor 8 reúne essencialmente itens da dimensão auto­‑conceito assuntos escolares (SDQIII), o Factor 9 agrupa 11 itens da controlabilidade (QADC), o Factor 10 é constituído por 10 itens da capacidade para lidar com a emoção (QCE), o Factor 11 mistura itens semelhantes da controlabilidade e do locus (QADC) e, por fim, o Factor 12 integra proeminentemente itens da CPI estática (ECPI). Finalmente, os índices de saturação e de comunalidade dos itens são globalmente iguais ou superiores a 0,30.

Consistência interna das dimensões e validade interna dos itens A análise do alpha de Cronbach revela bons valores de consistência interna para as dimensões do QCCP, tendo como referência o valor crítico de 0,70, já que se situam entre 0,73 e 0,94, sendo as dimensões no domínio da Matemática da EAEA e do SDQIII as mais consistentes (Quadro_2). As dimensões com piores resultados, correspondem à capacidade para lidar com a emoção (QCE ' α=0,73), à controlabilidade (QADC ' α=0,73), ao locus (QADC ' α=0,77) e à CPI estática (ECPI ' α=0,77).

Os índices de correlação item x total corrigido (ritc), que correspondem à correlação de cada item com o somatório da respectiva dimensão excluindo o próprio item, corroboram os resultados da consistência interna, já que todos os itens apresentam um valor de correlação superior a 0,20, com excepção do item 36 da capacidade para lidar com a emoção (QCE), do item 2 da CPI estática (ECPI), do item 6 do locus (QADC) e do item 13 da controlabilidade (QADC), sendo que estas foram as dimensões com menor consistência interna e em que estes itens (com excepção do item do locus) contribuem para a diminuição do alphadas mesmas.

Correlação entre as dimensões A validade externa, que diz respeito à relação entre as dimensões de determinado construto ou às relações entre dimensões de construtos diferentes, foi estudada através da correlação entre as várias dimensões da competência percebida (Quadro_3). Assim, espera­‑se que os coeficientes de correlação sejam mais fortes no caso da associação entre dimensões de um mesmo construto, sugerindo validade convergente na sua avaliação, e mais fracos no caso da associação entre dimensões de diferentes construtos, revelando validade divergente. Contudo, é esperada uma associação significativa entre todas as dimensões, já que o modelo teórico subjacente a este instrumento considera as várias dimensões como constituindo o construto de competência percebida.

Tal como previsto, as dimensões analisadas apresentam globalmente correlações mais fortes intra­‑construto do que inter­‑construto, evidenciando níveis de convergência, por um lado, e de divergência, por outro.

Relações intra­‑construto Globalmente, as relações intra­‑construto tendem a ser significativas e positivas, embora algumas delas sejam fracas. Assim, observam­‑se correlações positivas e mais fortes (>0,30) entre as dimensões do QCE, da ECPI, e entre percepções de causalidade mais internas e controláveis (QADC). A excepção surge para a auto­‑eficácia (EAEA) e para o auto­‑conceito (SDQIII), em que as correlações mais fortes parecem organizadas por domínio escolar (Português e Matemática) e não por construto (auto­‑eficácia vs. auto­‑conceito).

Efectivamente, este resultado corrobora o modelo factorial encontrado, já que as dimensões da auto­‑eficácia e do auto­‑conceito académicos misturam­‑se de acordo com a sua afinidade no domínio escolar. Este fenómeno foi já observado em investigações anteriores (Pajares & Schunk, 2001; Pietsch, Walker, & Chapman, 2003), e encontra possível explicação no facto de as escalas de auto­‑eficácia e de auto­‑conceito partilharem alguma semelhança conceptual, que se acentua quando se inter­‑correlacionam as dimensões nos mesmos domínios académicos. Dentro do construto da auto­‑eficácia, as dimensões mantêm relações mais fortes entre si (≥0,30), comparativamente com as dimensões do auto­‑conceito, já que o auto­‑conceito Matemática apresenta uma relação fraca com o auto­‑conceito verbal (0,05).

Relações inter­‑construtos No que diz respeito às relações inter­‑construtos, a magnitude das correlações varia de acordo com as dimensões em análise, pelo que apresentaremos apenas os resultados mais relevantes. Saliente­‑se que as correlações fracas ou não significativas correspondem, essencialmente, ao QADC. Assim, as percepções de competência emocional associam­‑se positiva e moderadamente (entre 0,20 e 0,33) com as CPI dinâmicas, com as percepções de eficácia e de competência académicas gerais e de Português (no domínio da Matemática, as correlações são fracas ou não significativas).

Em relação às CPI, concepções menos estáticas da inteligência estão relacionadas de forma moderada com o auto­‑conceito verbal (0,22) e assuntos escolares (0,27).

Tal como já foi referido, para as dimensões da auto­‑eficácia e do auto­‑conceito académicos os coeficientes de correlação são superiores para as dimensões afins dos dois construtos. Assim, as associações mais fortes surgem entre a auto­‑eficácia em Matemática e o auto­‑conceito Matemática (0,76), entre a auto­‑eficácia escolar geral e o auto­‑conceito assuntos escolares (0,67) e entre a auto­‑eficácia em Português e o auto­‑conceito verbal (0,61).

Todas estas relações são positivas e significativas, pelo que podemos concluir que quanto mais elevadas são as expectativas académicas nas três dimensões consideradas, mais positivo é o auto­‑conceito e vice­‑versa, reforçando os resultados de investigações anteriores (Pietsch, Walker, & Chapman, 2003).

Por sua vez, a estabilidade é a dimensão causal que mantém relações moderadas (entre 0,20 e 0,21) com algumas dimensões psicológicas: auto­‑eficácia e auto­‑conceito Matemática, e auto­‑conceito assuntos escolares, sendo que quanto mais positivas estas forem, mais estáveis serão as atribuições causais no contexto académico.

Sensibilidade das dimensões e poder discriminativo dos itens No que se refere à análise da sensibilidade do instrumento, o recurso às estatísticas descritivas permitiu concluir que, no cômputo geral, o mesmo apresenta médias e medianas aproximadas, valores máximos e mínimos claramente afastados, bem como coeficientes de assimetria e de curtose próximos da unidade (à excepção das dimensões do QCE, da CPI dinâmica e do locus, como se verifica no Quadro_4). Assim, podemos concluir que estes indicadores enquadram globalmente as respostas dos sujeitos dentro dos parâmetros da curva normal.

No que concerne o poder discriminativo, os resultados foram menos satisfatórios na maioria das escalas, pois apesar de se observar algum equilíbrio na escolha das várias alternativas de resposta, é igualmente verificado um ligeiro pendor para as respostas de concordância (entre 27% e 97%), revelando concordância com os itens positivos e discordância com os itens negativos, o que poderá ser indicador da provável influência da desejabilidade social. Mais especificamente, os itens do SDQIII e da EAEA revelam um poder discriminativo mais forte do que as restantes, evidenciando uma distribuição de respostas mais equilibrada pelas diferentes alternativas.

Análise factorial confirmatória A análise factorial confirmatória (AFC) constitui um procedimento fundamental em qualquer estudo que ambicione testar a validade de construto de um instrumento, sendo por isso um procedimento essencial no quadro dos objectivos deste estudo.

Tal como para a AFE, procurou­‑se realizar uma AFC que integrasse todos os itens do QCCP, correspondendo a 14 factores. Contudo, esta análise revelou­‑se inexequível face à complexidade e extensão do modelo proposto. Optou­‑se então pela realização preliminar de AFC's para cada escala (ECPI, QADC, SDQIII, EAEA e QCE), de modo a aferir a sua organização e a seleccionar os itens com melhores indicadores psicométricos (Quadro_5). Estes itens, considerados os mais representativos do QCCP e que melhor avaliam a competência percebida, integrariam posteriormente uma AFC mais parcimoniosa do instrumento compósito.

No que diz respeito à ECPI, os índices de ajustamento para o primeiro modelo foram claramente maus (NNFI=0,84, CFI=0,86, RMSEA=0,07), com a excepção do RMRst (0,07). Para encontrar um modelo final aceitável, foram excluídos os itens com piores valores de R2, ficando a ECPI com 11 itens ' seis itens dinâmicos (1, 9, 13, 15, 17 e 19) e cinco itens estáticos (6, 10, 12, 14, 16).

O ajustamento local e global deste modelo melhorou substancialmente, estando os índices NNFI (0,97), CFI (0,97), RMRst(0,03) e RMSEA (0,05) dentro dos limites considerados satisfatórios.

As dimensões causais têm sido, ao longo dos muitos anos de investigação no domínio atribucional, um construto de complexa avaliação, dificultando a construção de instrumentos de medida com boas qualidades psicométricas (Pina Neves & Faria, 2008). Na AFC do QADC foi difícil encontrar um modelo satisfatório, uma vez que os valores iniciais para os índices de comparação eram claramente inadequados: NNFI=0,70, CFI=0,71 vs. RMRst=0,07 e RMSEA=0,05.

Após várias análises, em que fomos excluindo itens que apresentavam mau ajustamento local e introduzindo parâmetros sugeridos pelo LM Test, consistentes do ponto de vista teórico e metodológico, o modelo do QADC ficou reduzido a um total de 8 itens para cada dimensão causal: itens 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13, 16. Os seus indicadores globais são médios: NNFI=0,91, CFI=0,92, RMRst=0,04 e RMSEA=0,04.

Em investigações anteriores com o SDQIII, o auto­‑conceito Matemática foi a dimensão que apresentou melhores resultados (Faria & Fontaine, 1992), tal como neste estudo. Assim, no primeiro modelo, os itens que contribuíram para o respectivo mau ajustamento pertencem essencialmente às dimensões do auto­‑conceito Português e assuntos escolares, traduzindo­‑se em NNFI de 0,80, CFI de 0,81, RMRste RMSEA de 0,08. Depois de várias análises em que os itens com piores indicadores foram sendo excluídos (4, 10, 11, 14, 16, 19, 22, 28 e 29) e em que se incluíram algumas das sugestões do LM Test, os indicadores de ajustamento local e global foram mais razoáveis: NNFI=0,93, CFI = 0,94, RMRst=0,06 e RMSEA=0,06.

Na EAEA, o primeiro modelo apresentou um bom ajustamento local mas um ajustamento global menos positivo (NNFI=0,91, CFI=0,92, RMRst=0,06, RMSEA=0,06). Já que todos os itens apresentavam bons valores de R2e tinham pouco erro associado, optámos por excluir os itens que em AFE's anteriores se misturaram com outras dimensões (itens 6 e 15). Assim, o segundo modelo melhorou ligeiramente os seus índices de ajustamento global, dando­‑se como aceite: NNFI=0,94, CFI=0,95, RMRst=0,06, RMSEA=0,05.

Finalmente, no que diz respeito ao QCE, os resultados corroboraram estudos nacionais e internacionais anteriores (Faria et al., 2006; Faria & Lima Santos, 2011; Lima Santos & Faria, 2005). Assim, a dimensão com piores resultados em termos de ajustamento local foi a capacidade para lidar com a emoção. Em termos de ajustamento global, o primeiro modelo, com todos os itens, apresentou bons índices para RMRst (0,04) e para RMSEA (0,05), mas maus valores para NNFI (0,80) e para CFI (0,80). Excluídos os itens com piores indicadores a nível local e que contribuíram negativamente para este modelo, o QCE ficou reduzido a 20 itens: 10 itens na percepção emocional (1, 4, 7, 10, 13, 19, 22, 34, 37, 40), 8 itens na expressão emocional (2, 8, 11, 17, 20, 26, 32, 38) e 2 itens na capacidade para lidar com a emoção (3, 12). Neste modelo, com 20 itens e com a introdução de uma covariância­‑erro sugerida pelo LM Test, todos os índices de ajustamento local e global são aceitáveis ' NNFI=0,93, CFI=0,94, RMRst=0,04 e RMSEA=0,04 (Hu & Bentler, 1999).