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 (alpha de 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 (RMR_st) 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 RMR_st representa 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 (loadings cruzados), 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

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 alpha das mesmas.

Correlação entre as dimensões

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 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.

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 RMR_st (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), RMR_st (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. RMR_st=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, RMR_st=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, RMR_st e 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, RMR_st=0,06, RMSEA=0,06). Já que todos os itens apresentavam bons valores de R² e 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, RMR_st=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 RMR_st (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, RMR_st=0,04 e RMSEA=0,04 (Hu & Bentler, 1999).

Assim, após a selecção dos itens com melhor ajustamento local e que mais contribuíram para um bom ajustamento global, procedemos à realização de uma AFC que integrou os referidos itens. Contudo, este modelo continuava a ser demasiado complexo, pelo que tivemos que ponderar reduzi­‑lo. Neste sentido, uma vez que o QADC foi a escala que apresentou piores resultados a nível de ajustamento local e global e que foi, também, a escala que menos se correlacionou com as outras, que revelou pior consistência e pior validade interna das respectivas dimensões e itens, optou­‑se pela sua exclusão da AFC para o instrumento compósito.

Neste modelo, assim como nos subsequentes, o valor do χ² é substancialmente menor que o valor do χ² de independência, rejeitando­‑se o modelo nulo. Os valores residuais estandardizados são menores que 2,58 e a análise da distribuição de frequência revela que a maior parte dos resíduos (96,23%) se concentra entre os valores ­‑0,1 e 0,1 (portanto, próximos de zero), verificando­‑se que apesar de poder existir uma discrepância mínima entre o ajustamento do modelo proposto e o do modelo obtido, estes valores indicam um bom ajustamento (Byrne, 2006). Por sua vez, os índices de ajustamento global são razoáveis, já que: NNFI=0,91, CFI=0,91, RMR_st=0,05 e RMSEA=0,04. Ao nível do ajustamento local, todos os itens apresentam bons, e significativos, valores de saturação, com reduzida quantidade de erro associada, sendo que os factores correspondentes ao QCE são os que apresentam itens com piores indicadores. Todos os itens capturam mais de 30% da variância dos resultados (R²>0,30). Apesar de globalmente os factores apresentarem fortes valores correlacionais entre si, correlações que envolvam os dois factores das CPI (dinâmico e estático), o auto­‑conceito Matemática e assuntos escolares, e as três dimensões da competência emocional tendem a revelar valores mais baixos. Estes resultados vão de encontro aos observados nas covariâncias entre factores, uma vez que parte das covariâncias que envolvem estes factores não são significativas.

Considerando os resultados da análise das qualidades psicométricas do QCCP, verificou­‑se que é possível aceitar a existência e promover a utilização de um instrumento compósito da competência percebida, que permita avaliar várias dimensões deste construto. Contudo, trata­‑se de um instrumento ainda em (re)construção, necessitando de mais estudos que permitam o seu refinamento e melhoramento.

Discussão

Neste trabalho, após uma discussão acerca da necessidade de construir um quadro conceptual que reúna num só construto as concepções pessoais de com­petência, apresentaram­‑se os primeiros estudos e respectivos resultados das qualidades psicométricas do Questionário Compósito de Competência Per­ce­bida, explorando­‑se a sua consistência interna, sensibilidade e validade de construto.

Globalmente, a AFE com os 12 factores revelou índices globais de saturação e de comunalidade satisfatórios, extraindo 44% da variância total dos resultados. Os resultados obtidos tendem a corroborar as outras análises psicométricas realizadas, pelo que procuraremos discutir aqui a sua relação. Efectivamente, as dimensões da auto­‑eficácia e do auto­‑conceito académicos tendem a misturar­‑se, na AFE, em factores comuns associados a Português e a Matemática, indo de encontro aos resultados correlacionais, cujos coeficientes são tanto mais elevados quanto mais “academicamente” afins forem as suas dimensões (auto­‑eficácia Português/auto­‑conceito verbal; auto­‑eficácia Matemática/auto­‑conceito Matemática). Contudo, o mesmo já não se verifica para as dimensões académicas gerais (auto­‑eficácia escolar geral e auto­‑conceito assuntos escolares), já que: os itens da auto­‑eficácia escolar geral misturam­‑se com os da auto­‑eficácia Matemática, verificando­‑se também uma forte correlação entre estas dimensões; e que parte dos itens do auto­‑conceito assuntos escolares saturam o Factor 1 e o Factor 2, juntamente com os itens de Matemática e verbais, respectivamente. Tal poderá sugerir que os domínios de Português e de Matemática assumem um papel de relevo, uma vez que os itens relativos aos domínios académicos gerais (auto­‑eficácia escolar geral e auto­‑conceito assuntos escolares) apresentam correlações elevadas e misturam­‑se com os itens de Português e de Matemática. Contudo, estes resultados podem também evidenciar fraca validade discriminativa dos domínios académicos gerais de ambos os construtos. Efectivamente, Pina Neves e Faria (2006) debateram­‑se com a mesma questão, pois encontraram resultados semelhantes para as dimensões da auto­‑eficácia: fortes associações entre a dimensão académica geral e as duas dimensões específicas (Português e Matemática). Assim, estes resultados, apoiados por estudos anteriores, parecem pôr em questão a necessidade de uma dimensão académica geral, vaga e pouco discriminativa, e/ou a existência de um factor de segunda ordem (Pina Neves & Faria, 2006), o qual postula que os factores de primeira ordem estimados são na realidade subdimensões de um construto mais amplo. Contudo, esta hipótese poria em causa o pressuposto específico e microanalítico da auto­‑eficácia, exigindo uma revisão teórica, metodológica e empírica deste construto.

Apesar de grande parte dos estudos com a ECPI encontrarem dois factores distintos (estático e dinâmico – Faria, 2006) e de as AFC neste trabalho também terem revelado essa possibilidade, há que ter em consideração que: todos os itens são cotados no mesmo sentido (dinâmico), e que as duas dimensões avaliam o mesmo construto – a natureza e (im)possibilidade de desenvolvimento da inteligência. Logo, poderá ser compreensível a mistura de cinco itens estáticos no factor da CPI dinâmica da AFE (Factor 3). Efectivamente, as CPI podem ser mais dinâmicas ou mais estáticas, tratando­‑se de dimensões fortemente correlacionadas, e permitindo um somatório total dos itens, ou seja, o cálculo de uma dimensão total. Assim, pode colocar­‑se a hipótese de estarmos perante um construto passível de ser avaliado de forma bifactorial (CPI dinâmica e CPI estática), mas também como um construto unidimensional, logo, unifactorial. Contudo, mais estudos teriam de ser realizados, nomeadamente através da comparação dos resultados de uma AFC para um modelo unifactorial e para um modelo bifactorial, para pistas mais seguras e empiricamente fundamentadas serem discutidas.

Já as dimensões do QCE parecem apresentar forte validade divergente. De facto, todas as dimensões do QCE saturam factores isolados na AFE, com excepção de quatro itens da capacidade para lidar com a emoção. Apesar de esta dimensão ser menos diferenciada e consistente, o que também foi observado noutros estudos nacionais e internacionais (Faria et al., 2006; Faria & Lima Santos, 2011; Lima Santos & Faria, 2005), o QCE parece revelar neste estudo uma estrutura mais diferenciada e clara do que em investigações anteriores, podendo para tal ter contribuído a adaptação dos itens, preliminar e decorrente do estudo­‑piloto, que apresentavam piores qualidades. Assim, apesar das fortes correlações observadas entre as três dimensões da competência emocional, estas parecem possuir adequada validade divergente.

O mesmo parece acontecer com as dimensões causais, cuja estrutura factorial é mais diferenciada do que aquela que foi encontrada por Pina Neves e Faria (2008). Efectivamente, as autoras verificaram elevada convergência entre o locus e a controlabilidade, convergência esta presente noutras investigações e profusamente discutida na literatura (Weiner, 1985). No presente estudo, o locus e a controlabilidade estão fortemente correlacionados e observa­‑se esta convergência entre cinco itens do locus e seis itens da controlabilidade, que saturam um único factor. Contudo, se tomarmos em consideração que se tratam de itens com as mesmas causas atribucionais e que todos os outros itens saturam factores diferenciados, o cômputo geral parece ser mais positivo. Assim, globalmente, as três dimensões causais tendem a diferenciar­‑se, sendo a estabilidade a dimensão mais consistente (Pina Neves & Faria, 2008).

Contudo, a diferenciação verificada nas dimensões do QADC parece ocorrer também a nível inter­‑construto. De facto, apesar de as dimensões causais serem relevantes para a competência percebida dos alunos, tendo grande impacto na motivação (Perry, Stupnisky, Hall, Chipperfield, & Weiner, 2010; Pina Neves & Faria, 2008; Stocker, Pina Neves & Faria, 2010; Weiner, 1985), a sua relação com as outras dimensões da competência percebida parece ser diminuta, possivelmente também devido à especificidade dos seus itens e escala de resposta, que diferem dos restantes. Este aspecto, aliado ao facto de o QADC ter apresentado os piores índices de ajustamento global e local na AFC, levou­‑nos, na impossibilidade de integrar todas as dimensões na AFC, pela sua complexidade, a excluir os seus itens desta análise estatística. Assim, a AFC foi realizada com as dimensões da competência percebida integradas no QCCP, com excepção do locus, da estabilidade e da controlabilidade. Esta análise permitiu aprofundar o estudo da validade de construto deste instrumento, assim como analisar a adequabilidade do seu racional teórico.

Efectivamente, nas AFC’s realizadas foi possível verificar a necessidade de alteração de algumas escalas, já que em todas elas foi necessário retirar itens das análises, de modo a promover o ajustamento do respectivo modelo. Tal poderá implicar, em futuros estudos, alterações ao nível teórico e conceptual, ao nível do conteúdo/formulação dos itens e/ou a exclusão de itens que contribuem menos para a avaliação de determinada dimensão. Mais especificamente, o QCE e o QADC demonstraram ser os instrumentos que necessitam de maior atenção, ficando reduzidos na AFC a 50% dos seus itens. Já a EAEA e o SDQIII foram os questionários que melhores qualidades psicométricas revelaram em todas as análises, retendo na AFC 91% e 70% dos itens, respectivamente.

O modelo final, com 11 factores, revela um ajustamento global satisfatório, com indicadores psicométricos aceitáveis. A nível do ajustamento local, apesar de os valores de saturação, de R², dos resíduos e da quantidade de erro serem adequados, existem factores cujas covariâncias não são significativas, sugerindo a sua não relação. Estes pares de factores, não significativos, concentram­‑se em torno das dimensões das CPI, do auto­‑conceito e da competência emocional. Assim, embora outros estudos evidenciem a importância destas dimensões na relação e/ou previsão do rendimento académico (Dweck, 2008; Pajares & Schunk, 2001; Pekrun, Maier, & Elliot, 2009; Stocker, Pina Neves, & Faria, 2010), no presente trabalho estas parecem não se associar entre si.

Contudo, convém relembrar que foram analisadas dimensões psicológicas específicas, ou seja, dimensões que integram construtos mais alargados (i.e.: auto­‑conceito Matemática vs. auto­‑conceito académico). Assim, parece­‑nos possível, e explicável do ponto de vista teórico, que dimensões mais gerais (como CPI total, competência emocional e auto­‑conceito académico) possam apresentar relações significativas entre si, mas que dimensões mais específicas, por se diferenciarem mais, não se relacionarem significativamente entre si. Mesmo assim, são resultados que merecem especial atenção em futuros estudos que integrem estas dimensões psicológicas, de modo a explorar melhor a sua relação.

Conclusões

Perante estes resultados, parece­‑nos fundamental a prossecução de estudos que aprofundem as potencialidades e os limites do QCCP, já que globalmente se revelou um instrumento útil no que diz respeito à avaliação da competência percebida. Tendo apresentado bons níveis de consistência interna e de sensibilidade, mas uma validade discriminativa e de construto menos claras, seria importante replicar estas análises com diferentes amostras e/ou com várias amostras em simultâneo (i.e.: amostra de validação e de calibração ou recorrendo ao método bootstrapping), verificando a estabilidade dos resultados. Efectivamente, apesar de a amostra deste estudo ter sido seleccionada aleatoriamente e representar diferentes realidades da cidade do Porto (áreas geográficas, escolas, anos, cursos…) seria útil replicá­‑lo com alunos de outras zonas do país, nomeadamente mais rurais, e procurar maior representatividade do NSE.

Seria também importante realizar estudos de invariância métrica, com o objectivo de avaliar a estabilidade da estrutura do QCCP em diferentes grupos (género, nível sócio­‑económico, ano de escolaridade, curso…). Além disso, testar novos modelos através da AFC, nomeadamente com as dimensões alargadas dos construtos (CPI, dimensões causais, auto­‑conceito e auto­‑eficácia académicos, competência emocional), e comparando modelos alternativos nos casos das CPI (uni e bifactorial), do auto­‑conceito e da auto­‑eficácia (com e sem dimensões académicas gerais), poderá contribuir para a ponderação da adequabilidade dos itens e das dimensões do QCCP, podendo levar à reformulação e/ou eliminação de itens/dimensões, no sentido de melhorar e refinar este instrumento compósito de competência percebida.

No que diz respeito à intervenção escolar e à prática educacional, este estudo pode ser um primeiro passo para, no futuro, existir um instrumento compósito de competência percebida, mais curto e de fácil preenchimento e cotação, que permita aos profissionais escolares aceder às várias dimensões do perfil motivacional do aluno e, assim, adequar e implementar eficazmente estratégias, de acordo com as respectivas características motivacionais, que promovam a motivação para a aprendizagem e a prossecução da mestria.

Assim, partilhamos da opinião que a construção e a validação de um instrumento é sempre um processo inacabado e dinâmico, considerando este trabalho como um passo preliminar na construção e validação de um instrumento compósito de competência percebida com boas potencialidades de utilização no contexto escolar.

Referências