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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.12.2020.tde-19032020-124434
Documento
Autor
Nome completo
Gabriela Troyano Bortoloto
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2020
Orientador
Banca examinadora
Grandolpho, Bernadete de Lourdes Marinho (Presidente)
Ribeiro, Daielly Melina Nassif Mantovani
Martins, Gilberto de Andrade
Ramos, Anatalia Saraiva Martins
Título em português
Utilização do e-learning no ensino superior: uma análise da satisfação dos estudantes de cursos presenciais de graduação
Palavras-chave em português
Blended learning
E-learning
Ensino superior
Satisfação
Resumo em português
Esta dissertação objetiva analisar a satisfação do estudante com a utilização do e-learning em cursos presenciais de graduação através da abordagem blended learning para identificar a relação entre os componentes da satisfação quando aplicados nesse contexto específico. O primeiro passo do estudo consistiu em identificar as variáveis que determinam a satisfação do estudante com o e-learning mediante à realização de uma Revisão Sistematizada da Literatura com 22 artigos indexados pela base Elsevier Scopus. Foi possível identificar que os autores têm analisado a satisfação partindo de três perspectivas: uma voltada para características cognitivas e sociais, outra para o comportamento do consumidor e modelos de tecnologia, e por fim, uma que aborda a combinação de ambas. Este trabalho se insere na segunda perspectiva, pois analisa a satisfação com conceitos originados no Marketing e na área de Sistemas de Informação, utilizando para tal, a Teoria da Desconfirmação da Expectativa. A parte empírica deste trabalho envolveu a aplicação de questionários compostos de escalas já validadas por trabalhos anteriores para estudantes da disciplina Fundamentos de Administração, que foi ofertada no formato blended para alunos do primeiro semestre dos cursos de Administração, Contabilidade e Esporte. As respostas de 319 estudantes foram coletadas de maneira presencial e eletrônica. Posteriormente foram combinadas para que fossem realizadas as análises descritivas da amostra. O segundo passo consistiu em analisar os dados por meio da técnica de Modelagem de Equações Estruturais - Partial Least Squares (PLS-SEM). Os principais resultados indicam que nesse contexto específico, o constructo que mais influencia na satisfação do estudante é a Usabilidade, seguido pela Desconfirmação da Qualidade, Valor percebido e Qualidade Percebida, respectivamente. Em relação à capacidade preditiva do modelo, foi identificado um R² de 0,743, indicando que 74,3% da satisfação consegue ser explicada por meio dessas variáveis. As contribuições que este estudo traz para a literatura dizem respeito à avaliação da satisfação dos estudantes com o e-learning em um contexto específico (blended learning). Além disso, através de alterações feitas no modelo em que foi baseado, permitiu-se explicar uma maior variação da satisfação do que a encontrada no modelo original. Do ponto de vista gerencial, os resultados permitem oferecer uma visão das características que os estudantes mais valorizam quando vão realizar um curso via internet. Uma das principais limitações deste estudo diz respeito à coleta de dados com estudantes que, embora sejam de cursos e estudam em períodos diferentes, realizaram a mesma disciplina, ofertada no mesmo formato de blended. Em estudos futuros, sugere-se a utilização de variáveis moderadoras, visando identificar se há diferenças entre os determinantes da satisfação entre grupos distintos.
Título em inglês
E-learning usage in higher education: an analysis of face to face undergraduate student satisfaction
Palavras-chave em inglês
Blended learning
E-learning
Higher education
Satisfaction
Resumo em inglês
This master thesis aims to analyze student satisfaction with the e-learning utilization in face to face undergraduate courses through the blended learning approach for identifying the relation among the components of satisfaction when applied in this specific context. First, this study identified the determinants of student satisfaction with e-learning by performing a Systematized Literature Review with 22 papers from Elsevier Scopus. The results indicate that authors have been analyzing satisfaction from three perspectives: cognitive, personal and social characteristics, consumer behavior and technology and, a third that combines both. This research is inserted in the second perspective because it analyses the satisfaction with concepts originated in Marketing and Systems Information area, based on the Expectation Disconfirmation Theory. The empirical part of the research involved the application of surveys composed by the validated scales of other papers to students of Fundamentos de Administração classes. These classes were attended for Business, Accounting and Sport students. The answers of 319 students was collected by printed and electronic questionnaires. Posteriorly they were combined and used to describe the research sample. The second part was done using the multivariate technique of Structural Equation Modeling - Partial Least Squares (PLS-SEM). The main results indicate that in the specific context, the construct that more influences student satisfaction is Usability, followed by Quality Desconfirmation, Perceived Value and Perceived Quality, respectively. Regarding the model predictive capacity, it was identified a R² of 0,743, what means that 74,3% of the construct satisfaction could be explained by those variables. This study contributes to the theoretical field by evaluating student satisfaction with e-learning in a specific context (blended learning). Furthermore, this research model was able to explain more variation in the satisfaction construct than the original one. In the practical field, this study offers a sight of valued elements by student when they attend to online courses. Regarding the limitations, the main one is the sample used to collect the data because although the students were from in different courses and periods, they attended to the same blended learning format. For future research it is suggested to use moderating variables in an attempt to find different results by groups.
 
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CorrigidoGabriela.pdf (2.64 Mbytes)
Data de Publicação
2020-06-30
 
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