Percepção e satisfação no uso do aplicativo edpuzzle utilizando análise fatorial exploratória
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v9i12.11065Palavras-chave:
Análise Fatorial; Análise Multivariada; Edpuzzle; Educação contábil.Resumo
O grau de percepção e satisfação do usuário de uma aplicação educacional é um construto latente que, apesar de ser claramente real e relevante, não é mensurável diretamente, exigindo um método que estabeleça uma métrica. Dentre os métodos disponíveis na literatura, destaca-se a Análise Fatorial Exploratória (AFE), em que dentre suas finalidades, enfatiza-se a possibilidade de realizar a divisão de um questionário em fatores e a identificação das questões mais representativas do instrumento utilizado. Este artigo tem como objetivo extrair e compreender os fatores relevantes que caracterizam os alunos de Ciências Contábeis de uma universidade pública brasileira, no que diz respeito à percepção e satisfação com o uso do aplicativo Edpuzzle. Dentre os resultados, constatou-se que a mediana da maioria dos itens respondidos pelos alunos apresentaram níveis elevados quanto ao grau de satisfação e percepção. Quanto às premissas para a realização da AFE, estas foram satisfatórias. Por fim, notou-se que itens relacionados à percepção de aprendizagem, aos benefícios e recursos que a ferramenta Edpuzzle proporcionou aos alunos, bem como ao nível de satisfação dos alunos com o uso da ferramenta, apresentaram cargas fatoriais rotativas relevantes, promovendo uma interpretação melhor e concisa do traço latente.
Referências
Alastuey, M. C. B., & Galar, I. A.(2017). Flipping the EFL classroom in a secondary education setting: students’ perceptions and academic performance. Filología y Didáctica de la Lengua, Huarte de San Juan, 35-57.
Cattell, R. B. (1966). The scree test for the number of factors. Multivariate Behavioral, Research,v.1, n.1, p.245-276
Costello, A. B., & Osborne, J. (2005). Best practices in exploratory factor analysis: Four recommendations for getting the most from your analysis. Practical assessment, research, and evaluation, v. 10, n. 1, p. 7.
Ferreira, A. A.; Hongyu, K. (2018). Análise fatorial exploratória aplicada no questionário do cadastro único. Biodiversidade, 17(1).
Hair, J., Anderson, R., Tatham, R., & Black, W. (2005). Análise multivariada de dados. A. S. Sant'Anna & A. C. Neto (Trad.). Porto Alegre: Bookman.
Holt, C. L., Clark, E., & Klem, P. R. (2007). Expansion and validation of the spiritual health locus of control scale: Factorial analysis and predictive validity. Journal of Health psychology, v. 12, n. 4, p. 597-612.
Hongyu, K. (2018). Análise Fatorial Exploratória: resumo teórico, aplicação e interpretação. E&S Engineering and Science, 7(4), 88-103.
Holtzblatt, M., & Tschakert, N. (2011). Expanding your accounting classroom with digital video technology. Journal of accounting education. 29, 100-121.
Hutcherson, G.D., & Sofroniou, N. (1999). The multivariate social scientist: Introductory statistics using generalized linear models. London: sage Publications.
Joseph, C., & Rahmat, M. (2018). Exploring the perception on using the competition based learning winning video as a pedagogical tool in an accounting course. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 8(2), 440-451.
Johnson, R. A.,& Wichern, D. (2007). Applied Multivariat Statistical Analysis. New Jersey: Prentice Hall.
Kaiser, H. F. (1960). The application of electronic computers to factor analysis. Educational and Psychological Measurement, v.20, p.141-151.
Kirch, J. L., Hongyu, K., Silva. F.L., & Dias. C.T.S. (2017). Análise Fatorial para Avaliação dos Questionários de Satisfação do Curso de Estatística de uma Instituição Federal. Engineering and Science.
Mingoti, S. A. (2005). Análise de dados através de métodos de estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Editora UFMG.
Nasu, V. H., & Afonso, L. E. (2018). Professor, Can I Use my Mobile Phone? A Study on the Use of the Student Response System (SRS) in the Educational Process of Accounting Students. Revista de Educação e Pesquisa em Contabilidade, 12(2).
Neisse, A. C., & Hongyu, K. (2016). Aplicação de componentes principais e análise fatorial a dados criminais de 26 estados dos EUA. E&S Engineering and Science, 5(2), 105-115.
R Core Team. (2020). R: a language and environment for statistical computing. Vienna, AT: R Foundation for Statistical Computing.
Serçemeli, M., Günbaş, N., & Baydaş, Ö. (2018). Using flipped classroom approach in computerized accounting education. World of Accounting Science, 20(4).
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