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Medindo a Inteligência Fluida: o Teste de Indução da Bateria de Fatores Cognitivos
de Alta-Ordem (BAFACALO)
Cristiano Mauro Assis Gomes
Diogo Ferreira do Nascimento
Jhonys de Araujo
Universidade Federal de Minas Gerais
Laboratório de Investigação da Arquitetura Cognitiva (LAICO)
O LAICO possui uma diversidade de testes para a aferição de muitos construtos,
como a inteligência (Golino & Gomes, 2012, 2014b; Golino, Gomes, & Andrade, 2014;
Gomes, 2010b, 2011b, 2012b; Gomes & Borges, 2007, 2008c, 2009b, 2009c; Gomes &
Golino, 2012a), a metacognição (Golino & Gomes, 2011; Gomes & Golino, 2014; Gomes,
Golino & Menezes, 2014), abordagens de aprendizagem (Gomes, 2010c, 2011a, 2013;
Gomes, Araujo, & Jelihovschi, 2020; Gomes & Golino, 2012c; Gomes, Golino, Pinheiro,
Miranda, & Soares, 2011; Gomes & Linhares, 2018; Gomes et al., 2021; Gomes &
Nascimento, 2021; Gomes, Quadros, Araujo, & Jelihovschi, 2020; Rodrigues & Gomes,
2020), crenças de estudantes sobre o processo de ensino-aprendizagem (Alves, Flores,
Gomes, & Golino, 2012; Gomes & Borges, 2008a), motivação para a aprendizagem
(Gomes & Gjikuria, 2018), personalidade (Gomes, 2012a; Gomes & Gjikuria, 2017;
Gomes & Golino, 2012b; Gomes et al., 2019; Pinheiro, Gomes, & Braga, 2009), cognições
acadêmicas autorreferentes (Costa, Gomes & Fleith, 2017), estilos de aprendizagem
(Gomes & Marques, 2016; Gomes, Marques, & Golino, 2014), experienciação (Silveira &
Gomes, 2014; Silveira, Gomes, & Golino, 2012). Tendo em vista que os testes do LAICO
podem favorecer o avanço da ciência e da prática baseada em evidências, e considerando a
necessidade de que os pesquisadores tenham disponível para si um espectro de testes
gratuitos e abertos para uso, o LAICO inicia em 2021 um projeto de disponibilização de
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seus testes para fins de pesquisa. Os testes são gratuitos, no sentido de que podem ser
usados por qualquer pessoa sem qualquer custo, e são abertos, no sentido de que o
indivíduo pode usar ou modificar os itens dos testes para realizar investigações ou compor
os seus próprios instrumentos de testagem. Solicita-se apenas que ao, fazer uso integral ou
parcial dos testes disponibilizados, seja reconhecida a fonte de origem dos testes ou itens
utilizados por meio de citações.
A expertise do LAICO em psicometria e machine learning tem contribuído para os
estudos em diversas áreas de conhecimento, como a psicologia educacional (Alves, Gomes,
Martins, & Almeida, 2016, 2017, 2018; Araujo, Gomes, Almeida, & Núñez, 2018;
Casanova, Gomes, Bernardo, Núñez, & Almeida, 2021; Fleith et. al 2020; Fleith & Gomes,
2019; Fleith, Gomes, Marinho-Araujo, & Almeida, 2020; Matos, Brown, Gomes, 2019;
Monteiro, Almeida, Gomes, & Sinval, 2020), a psicologia do desenvolvimento (Golino,
Gomes, Commons, Miller, 2014; Golino & Gomes, 2015, 2019; Martins, Gomes, Alves, &
Almeida, 2018;), a musicoterapia (Andre, Gomes, & Loureiro, 2016, 2017, 2018, 2020a,
2020b, 2020c; Rosário, Gomes, & Loureiro, 2019; Sampaio, Loureiro & Gomes, 2015), a
saúde pública, educação física, odontologia (Costa, Gomes, Andrade, & Samulski, 2012;
Moura, Gomes, Blanc, Mesquita, & Ferreira, 2014; Rosa et al., 2013), a neuropsicologia
(Cardoso, Seabra, Gomes, & Fonseca, 2019; Dias et al., 2015; Mecca et al., 2015; Pazeto,
Dias, Gomes, & Seabra, 2019, 2020; Reppold et al., 2015) e o campo das diferenças
individuais (Gomes & Borges, 2007, 2008c; Laros, Valentini, Gomes, & Andrade, 2014;
Muniz, Pasian, & Gomes, 2016; Valentini et al., 2015). A disseminação de novos testes e
técnicas estatísticas avançadas é uma missão importante do LAICO (Fleith & Gomes, 2019;
Gauer, Gomes, & Haase, 2010; Golino, Andrade, & Gomes, 2014; Golino & Gomes, 2014a,
2014c, 2016; Golino, Gomes, Amantes, & Coelho, 2015; Gomes, 2020a; Gomes & Almeida,
2017; Gomes, Almeida, & Núñez, 2017; Gomes & Almeida, 2017; Gomes, Amantes, &
3
Jelihovschi, 2020; Gomes, Fleith, Marinho-Araujo, & Rabelo, 2020; Gomes & Gjikuria,
2017; Gomes, Golino, & Costa, 2013; Gomes & Jelihovschi, 2016, 2019; Gomes, Lemos, &
Jelihovschi, 2020; Gomes, Nascimento, & Peres, 2019; Gomes & Valentini, 2019; Matos,
Brown, Gomes, 2019; Ferreira & Gomes, 2017; Golino & Gomes, 2012, 2019; Gomes,
2010a; Gomes, Araujo, Ferreira, & Golino, 2014; Gomes, Araujo, Nascimento, &
Jelihovisch, 2018; Gomes & Borges, 2008b, 2009a; Gomes & Golino, 2015; Gomes, Golino
& Peres, 2016, 2018, 2020; Gomes, Linhares, Jelihovschi, & Rodrigues, 2021; Jelihovschi,
& Gomes, 2019; Pires & Gomes, 2017, 2018; Gomes, 2007a, 2007b, 2020b; Gomes, Golino,
Santos, & Ferreira, 2014; Cardoso, Seabra, Gomes, & Fonseca, 2019; Pereira, Golino &
Gomes, 2019; Ricci, Gomes, Nico, & Seabra, 2020; Rodrigues & Gomes, 2020).
O Teste de Indução pertence à Bateria de Fatores Cognitivos de Alta-Ordem
(BAFACALO). Após traduzir e adaptar 45 testes do Educational Testing Service (Gomes,
2005), o primeiro autor deste texto elaborou em 2006 a BAFACALO, composta por 18 testes
que medem o fator geral e seis habilidades cognitivas de alta-ordem do modelo Cattell-Horn-
Carroll (CHC) de inteligência. Evidências de validade deste teste e da BAFACALO podem
ser encontradas nos estudos do LAICO sobre o campo da inteligência.
TESTE DE INDUÇÃO
O Teste de Indução é um teste marcador da habilidade cognitiva de alta-ordem de
inteligência fluida, da habilidade visuo-espacial e do fator geral de inteligência do modelo
Cattell-Horn-Carroll (CHC) de inteligência. O Teste de Indução é formado por 12 itens e
tem um tempo limite de execução de 18 minutos. Seus itens são formados por cinco grupos
de quatro letras. Dentre os cinco grupos de letras quatro grupos que apresentam uma
mesma lógica (padrão), enquanto um grupo foge à essa regra. A tarefa do respondente é a
de identificar o grupo que foge à regra, marcando-o com um X. Este teste pode ser aplicado
4
a pessoas com pelo menos o ensino fundamental II incompleto. O Teste de Indução e seu
gabarito serão apresentados em seguida.
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Identificação: _____________________________________________________
TESTE DE INDUÇÃO I
Cada item neste teste possui cinco conjuntos de letras, cada um com quatro letras.
Quatro entre os cinco conjuntos de letras são, de alguma forma, semelhantes. Você deve
encontrar a regra que torna estes quatro conjuntos semelhantes. O quinto conjunto de letras
é diferente dos demais e não se ajusta à regra. Marque o conjunto diferente com um X.
OBS.: As regras não são baseadas nos sons dos conjuntos de letras, na forma das
letras, ou no sentido das combinações de letras formarem palavras, ou partes de palavras.
Exemplos:
A. ABCD EFGH IJLM NOPQ RSUV
B. CMEC AMEC BMEC DMAC EMEC
No exemplo A, em quatro conjuntos as letras estão dispostas na ordem alfabética,
definindo a regra entre os elementos. O único conjunto que não pertence a essa regra é
“RSUV”. Deve-se marcá-lo com um X. No exemplo B, quatro conjuntos contêm o segmento
MEC. O único que não corresponde à essa regra é o conjunto “DMAC”. Deve-se marcá-lo
com um X.
ATENÇÃO: AS LETRAS K, Y, W, Ç não fazem parte do conjunto de letras neste teste.
O seu escore neste teste dependerá do número de itens marcados corretamente.
Você terá 18 minutos para realizar o teste.
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Página 2
(18 minutos)
1. EFGA TUVA ABCA LMNA RSTE
2. ACAB TERA EACA UEAA AAGH
3. DEFH STUX QRSU LMNP HIJL
4. BAAB VUUV ZXXZ IJJI HGGH
5. NPRU ILNP RTVZ ACEG DFHJ
6. SRQP FDCB ZXVU EDCB FEDC
7. AEAA AHIA AAEA AFAA AAGA
8. ADBE IMJN PTQS HLIM CFDG
9. DFGH GIJL JNOP TVXZ QSTU
10. STUR JMON CDFE TUXV HGFE
11. AAOA EEXU TUVT RTIR VVEV
12. LOAB CFEF XZFI ZRED DEAD
NÃO VÁ PARA NENHUM OUTRO TESTE ATÉ QUE LHE SEJA
SOLICITADO
7
GABARITO
As repostas corretas estão destacadas em vermelho.
1. EFGA TUVA ABCA LMNA RSTE
2. ACAB TERA EACA UEAA AAGH
3. DEFH STUX QRSU LMNP HIJL
4. BAAB VUUV ZXXZ IJJI HGGH
5. NPRU ILNP RTVZ ACEG DFHJ
6. SRQP FDCB ZXVU EDCB FEDC
7. AEAA AHIA AAEA AFAA AAGA
8. ADBE IMJN PTQS HLIM CFDG
9. DFGH GIJL JNOP TVXZ QSTU
10. STUR JMON CDFE TUXV HGFE
11. AAOA EEXU TUVT RTIR VVEV
12. LOAB CFEF XZFI ZRED DEAD
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Trabalho elaborado para o Exame de Qualificação de Doutoramento do Programa de pós-graduação de Neurociências da Universidade Federal de Minas Gerais
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The development of performance-based tests is a relevant agenda for metacognition studies, since it reduces biases present in conventional measures, allowing the acquisition of new evidence regarding the quality of empirical identification and validation of metacognitive components. The Meta-Text, a test designed to assess the components of cognition regulation through the respondent performance, brought significant contribution to the analysis of the validity of these metacognitive components. However, it is necessary to retest the initial evidence using a larger and more diverse sample. Therefore, the aim of this study is to analyze the structural validation of the Meta-Text in a larger and more diverse sample, incorporating a new set of participants to the original sample. The complete sample consists of 1046 university students and graduates from Honduras and Brazil. Different models were tested using item confirmatory factor analysis. The results indicated that the bifactorial model (CFI=0.981; RMSEA=0.035) best represents the factorial structure of the Meta-Text. This model assumes that both the cognition regulation domain and the specific metacognitive abilities, such as planning, judgment and monitoring directly explain people's performance on the test items. Furthermore, the model factors showed statistically significant variance, which is relevant for analyzing the validity of the metacognitive components themselves. The results indicate that the previous evidence was influenced by sample characteristics, such as size and homogeneity. By including a new sample, evidence is observed to support the validity of all metacognition components analyzed and corroborate with what is suggested by the area of metacognitive studies.
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A inteligência artificial é um tema que fascina o ser humano. Com o desenvolvimento dos computadores nos anos de 1940 a 1960, foram surgindo propostas para se criar agentes virtuais inteligentes. Diferentemente de um mero banco de dados sobre determinado conhecimento, o agente inteligente, ou inteligência artificial, possui uma série de algoritmos que o permite interagir com o seu conhecimento prévio, de forma a gerar novos conhecimentos. É possível identificar agentes inteligentes em muitas áreas. Na área da medicina, por exemplo, eles são capazes de fornecer diagnósticos bastante sofisticados. De um ponto de vista ideal, a inteligência artificial pode ser uma grande parceira do ser humano e não seu substituto. Até relativamente pouco tempo, as inteligências artificiais eram muito caras ou restritas a certas práticas. No entanto, esse cenário vem mudando de forma relevante e, talvez, em relativamente pouco tempo estaremos usando a inteligência artificial para melhorar nossas práticas profissionais. No que diz respeito à psicometria, os agentes inteligentes têm o potencial de auxiliar o psicometrista em uma série de práticas da área. Nesta apresentação, mostrarei uma prática psicométrica auxiliada por um agente inteligente de fácil acesso para um conjunto vasto de pessoas, o ChatGPT. A despeito de ser ainda um agente em fase beta, ou seja, ainda em “crescimento”, ele demonstra pleno potencial e nos permite vislumbrar o que poderá vir a ser em um futuro relativamente próximo.
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A teoria das abordagens de aprendizagem afirma que os estudantes interagem de forma superficial ou profunda com o conteúdo de ensino. Aqueles que adotam a abordagem profunda apresentam motivação intrínseca e usam estratégias cognitivas que favorecem a integração dos conhecimentos. Já os que adotam a abordagem superficial se motivam de forma extrínseca e usam estratégias de aprendizagem mecânica. Por isso, os alunos de abordagem profunda aprendem melhor. As evidências sobre as abordagens de aprendizagem têm sido sustentadas por medidas de testes baseados em autorrelato, os quais são suscetíveis a vieses que prejudicam a medida desses construtos e suas evidências. Diante dessa limitação, o Teste Abordagem-em-Processo Versão 2 foi criado para medir as abordagens do aluno pelo seu desempenho. Por meio de seis itens abertos, o teste demanda ao aluno desempenhar seis comportamentos de abordagem profunda no contexto da aprendizagem de um conteúdo de ensino. As respostas aos itens abertos são corrigidas pelo professor por intermédio do Guia de Correção do Teste Abordagem-em-Processo Versão 2. Esse guia é composto por cinco seções que devem ser preenchidas pelo professor, com a finalidade de auxiliá-lo na aplicação e correção do teste. No guia, o professor define o conteúdo de ensino envolvido na aplicação do teste, nomeia os conceitos fundamentais do conteúdo, apresenta a estrutura conceitual, entre outros elementos pedagógicos importantes. Por isso, o guia tem sido utilizado complementarmente como uma ferramenta de reflexão da prática pedagógica. Neste trabalho, o template do Guia de Correção é apresentado e suas seções são comentadas.
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A teoria das abordagens de aprendizagem distingue duas formas fundamentais de construção de conhecimento. A abordagem superficial, baseada em memorização sem construção de significado, e a abordagem profunda, voltada à construção de conhecimento integrado e consistente. As primeiras avaliações das abordagens de aprendizagem utilizavam o método fenomenográfico, que exigia análise qualitativa por juízes. Com o desenvolvimento do campo, os questionários de autorrelato passaram a ser adotados. Apesar dos avanços proporcionados por ambas as metodologias, elas ocasionam vieses que prejudicam a avaliação das abordagens. O uso de testes baseados em desempenho é uma alternativa para avaliar as abordagens sem os vieses do método fenomenográfico e do autorrelato. Por essa razão, o Laboratório de Investigação da Arquitetura Cognitiva (LAICO) iniciou uma agenda de desenvolvimento de testes baseados em desempenho para mensurar as abordagens. O Teste Abordagem-em-Processo Versão 2 é o mais recente dessa agenda, sendo desenvolvido para o próprio professor avaliar as abordagens de seus alunos em relação a um conteúdo específico. A medida baseada em desempenho do Teste Abordagem-em-Processo Versão 2 é feita por meio de itens abertos e o Guia de Correção foi criado para orientar o professor na avaliação desses itens. Embora o Guia de Correção tenha sido aplicado previamente em disciplinas universitárias, ainda não foi utilizado em conteúdos do ensino médio. O Ministério da Educação do Brasil propôs recentemente uma reforma educacional chamada Novo Ensino Médio, visando criar um ambiente de ensino adequado às necessidades dos estudantes e promover uma aprendizagem de melhor qualidade. A aplicação do Teste Abordagem-em-Processo Versão 2 é relevante nesse contexto, pois poderia ser utilizada para avaliar se a qualidade do aprendizado dos estudantes corresponde às expectativas da reforma. Nesse sentido, este artigo apresenta o preenchimento completo do Guia de Correção do Teste Abordagem-em-Processo Versão2 no conteúdo “A adolescência como construção social” da disciplina Projeto de Vida do 1º ano do ensino médio em uma escola pública estadual de Minas Gerais, Brasil.
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p>A teoria das abordagens de aprendizagem define duas formas distintas de interação do sujeito com os objetos de conhecimento: abordagem profunda e abordagem superficial. Essa teoria tem proporcionado contribuições relevantes para a área da educação, como por exemplo predizer o desempenho acadêmico e auxiliar o professor em suas práticas pedagógicas a fim de melhorar o processo de aprendizagem do estudante. Embora diversas contribuições tenham sido proporcionadas pela teoria das abordagens de aprendizagem, existe uma limitação que precisa ser superada para o seu desenvolvimento. Até muito recentemente, pelo que sabemos, as medidas das abordagens eram produzidas exclusivamente por instrumentos baseados em autorrelato. O Teste Abordagem-em-Processo (Versão 2) é parte da agenda do Laboratório de Investigação da Arquitetura Cognitiva (LAICO) de elaboração de testes baseados em desempenho para a medida das abordagens de aprendizagem. Este teste avalia de forma inédita as abordagens por meio da performance do estudante ao aprender determinado conteúdo escolar/acadêmico. O teste possui seis questões com um item aberto por questão. Esse item é o que avalia as abordagens por meio do desempenho. Um Guia de Correção dos itens abertos foi criado no LAICO com o objetivo de nortear a correção desses itens pelo professor. Alguns trabalhos já apresentaram o Guia de Correção aplicado a alguns conteúdos universitários, mas nenhum deles em conteúdos da disciplina de Física do Ensino Médio. Neste artigo, será apresentada a aplicação do Guia de Correção no conteúdo corrente elétrica da disciplina Física do Ensino Médio. Nesta apresentação, mostramos que o Teste Abordagem-em-Processo (Versão 2) pode ser aplicado no conteúdo corrente elétrica e possivelmente em todos os conteúdos de Física do Ensino Médio. Ademais, mostramos que o preenchimento do Guia de Correção pela professora foi um momento de reflexão e autoavaliação sobre suas práticas pedagógicas. The theory of learning approaches defines two distinct forms of interaction between the subject and objects of knowledge: deep approach and superficial approach. This theory has provided relevant contributions to the field of education, such as predicting academic performance and helping teachers in their pedagogical practices in order to improve the student's learning process. Although several contributions have been provided by the theory of learning approaches, there is a limitation that needs to be overcome for its development. Until very recently, as far as we know, measures of approaches were produced exclusively by instruments based on self-report. The Approach-in-Process Test (Version 2) is part of the Cognitive Architecture Research Laboratory's (LAICO) agenda of designing performance-based tests to measure learning approaches. This performance-based test evaluates in an unprecedented way approaches through student performance when learning certain school/academic content. The test has six questions with one open item per question. This item is what evaluates the approaches through performance. A Correction Guide for open items was created at LAICO with the objective of guiding the correction of these items by the teacher. Some works have already presented the Correction Guide applied to some higher education contents, but none of them in contents of the subject of High School Physics. In this article, the application of the Correction Guide will be presented in the electric current content of the High School Physics discipline. In this presentation, we show that the Approach-in-Process Test (Version 2) can be applied to the electrical current content and possibly to all High School Physics content. In addition, we show that the completion of the Correction Guide by the teacher was a moment of reflection and self-assessment about her pedagogical practices. Article visualizations: </p
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Objetivo: O objetivo do presente estudo é verificar a validade estrutural do Teste de Desenvolvimento do Raciocínio Indutivo-3ª versão, por meio de estratégias complementares de análise fatorial confirmatória (testando modelos concorrentes), do modelo logístico simples de Rasch e do modelo Rasch estendido. Diferentes estratégias investigam diferentes aspectos da validade dos estágios de desenvolvimento, formando um guarda-chuva de evidências. Ao final do capítulo, uma nova definição probabilística de estágios de desenvolvimento é apresentada, a partir das evidências obtidas no estudo.
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Tese apresentada ao programa de Pósgraduação em Educação da Faculdade de Educação da Universidade Federal de Minas Gerais, como requisito parcial para a obtenção do título de Doutor em Educação. este estudo aborda a integração curricular das tecnologias na pós-graduação como meio de formação profissional na área da Educação. A presente pesquisa tem como objetivo analisar a formação oferecida nos Programas de Pós-graduação em Educação para o desenvolvimento de competências digitais, por meio da visão dos egressos. São objetivos específicos: mapear os programas de pós-graduação stricto sensu em Educação que contemplam conhecimentos sobre TDIC; identificar as concepções e/ou abordagens que preponderam nos componentes curriculares dos programas de pós-graduação em Educação; analisar, a partir da perspectiva dos egressos dos PPGE, os conhecimentos mobilizados nos componentes curriculares ofertados; relacionar a análise dos componentes curriculares com as impressões dos egressos a fim de identificar os conhecimentos mobilizados nos componentes curriculares ofertados, à luz do quadro teórico TPACK. Propõe-se uma abordagem qualitativa, ancorada nos pressupostos da Teoria Fundamentada em Dados, envolvendo tanto a dimensão explicativa como a compreensiva, tendo como recursos metodológicos a análise documental e o uso de questionários.Apontamos a incorporação das discussões sobre as tecnologias em diferentes dimensões articuladas aos demais conteúdos curriculares como um possível caminho para o desenvolvimento de competências digitais de forma crítica e reflexiva começando pelos fundamentos conceituais como ponto de partida para se ampliar as outras dimensões.
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The field of learning approach studies measures its constructs exclusively using self-report instruments. Recently created, SLAT-Thinking is the first test to measure performance approaches in a task that requires the respondent to identify the author's thinking in a given text. This paper presents the first evidence on the structural validity of SLAT-Thinking. A sample of 622 higher education students was randomly divided into training sample and test sample. Two models were tested in the training sample through confirmatory factor analysis of items, resulting in a final model. This model presented configural, metric, and scalar invariance when comparing the training and test sample. The results indicate that SLAT-Thinking reliably measures three levels of learning approaches: superficial, intermediate-deep, deep. The measurement of levels generates information not previously identified by the area, bringing conceptual implications for the construct.
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Students' Approaches to Learning is an important theory in Educational Psychology that investigates the interaction of students with objects of knowledge and how this interaction affects learning outcomes. Recently, the Students' Learning Approach Test (SLAT-Thinking) was proposed as a pioneer methodology to investigate approaches to learning through performance in a given task. Nevertheless, this test has presented some issues regarding the high probably of answering correctly by chance. This paper presents a new version of this performance test, SLAT-Thinking 2. This new version solves the aforementioned issues, adds a theoretical framework to explain the incorrect answers given by respondents, and presents two test forms. This study presents the content validity of SLAT-Thinking 2, which is the first step to investigate the test validity. The analysis was performed by nine judges, four of which with an Educational Psychology background. It led to changes in the wording of the test instructions, wording of the two texts given in the test task, wording of three items, wording of the response options of four items, and to the change of one answer key. This analysis certified the content validity of the new version of the test, which it is expected to become a useful tool for researchers and practitioners.
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The students' learning approaches theory investigates a significant topic which is the interaction between subject and object of knowledge and its impact on learning. Nevertheless, the exclusive use of self-report instruments for its measures has become a fundamental limitation in that field. In this article, rationality and content validity of SLAT-Thinking (Students' Learning Approach Test) are introduced as the first test to measure learning approaches by means of performance. We also present its conceptual basis, building strategies and structure. The assessment of four construct experts, one expert in Portuguese and 10 people from the target-audience regarding the content validity, is shown. A new category was created to classify the items, the answer key of two items was changed and the statement of one item was reformulated. The experts certified the content validity of the test, and the target-audience stated the test was easy to understand and to perform.
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Acknowledging the relevance of mathematics education, as well the evidence about predictors related to achievement in this domain, the present study performed a predictive analysis of students’ mathematics achievement in the National Exam for Secondary Education, employing the Regression Tree Method and a model with 53 predictors. Results indicated that the model explained 29.97% of the mathematics achievement variance. Certain variables are related to worse achievement in mathematics: Students’ family monthly income equal or smaller than 2 minimum wages, be female, have not attended Primary and Secondary Education in private schools, live in North, North East and Center West regions of Brazil, be highly motivated to perform the exam to obtain Secondary Education certificate or scholarship. The results obtained highlight the role of variables related to the individual, school and family as predictors of mathematics achievement.
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Students’ Approaches to Learning (SAL) theory assumes that the deep approach generates better academic performance when compared to the surface approach. This study tests this hypothesis, using a randomized experimental design of pre-and post-test case-control. Students in a discipline of a biology course were randomly allocated to the experimental and control groups. The experimental group carried out a pedagogical activity which aimed to mobilize the deep approach, while the control group performed a mobilizing activity with a surface approach. Student performance was analyzed by valid and reliable educational tests designed for this purpose, using statistical Rasch Models. Results indicated that both groups showed substantial gains in two of the three learning tasks. The experimental group did not show a higher gain than the control group. From the present study, it can be seen that, in order to actually test the SAL principle, it is necessary to monitor in detail the student's cognitive process. In addition, it can be concluded that it is important that the research area on SAL increases its efforts in quantitative studies of learning processes.
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Teste que mensura estágios de desenvolvimento do raciocínio indutivo