Este estudo compara duas metodologias clássicas de mensuração de atitudes - as escalas de Likert e Thurstone - no contexto da percepção sobre inteligência artificial no ensino superior. A pesquisa investiga como estudantes e egressos do ensino superior percebem o uso de IA no ambiente acadêmico, utilizando duas abordagens distintas de mensuração.
A pesquisa contou com 49 participantes, com a seguinte distribuição demográfica:
Categoria | Frequência | Percentual |
---|---|---|
13 | 1 | 2.0 |
21 à 23 | 9 | 18.4 |
21 à 23, 24 à 26 | 1 | 2.0 |
24 à 26 | 4 | 8.2 |
27 à 29 | 1 | 2.0 |
30 anos ou mais | 23 | 46.9 |
37 | 1 | 2.0 |
Menos de 18 | 9 | 18.4 |
Categoria | Frequência | Percentual |
---|---|---|
Feminino | 27 | 55.1 |
Masculino | 20 | 40.8 |
Outro | 1 | 2.0 |
Prefiro não responder | 1 | 2.0 |
Categoria | Frequência | Percentual |
---|---|---|
Ensino Médio | 1 | 2.0 |
Já cursei | 24 | 49.0 |
Não | 9 | 18.4 |
Pós Graduação | 1 | 2.0 |
Sim | 13 | 26.5 |
NA | 1 | 2.0 |
Escala de Likert: 10 itens com 5 pontos de concordância (1 = Discordo totalmente, 5 = Concordo totalmente)
Escala de Thurstone: 8 itens com valores escalares pré-definidos (de 1 a 10)
Escala | Média | Mediana | Desvio_Padrão | IQR | Mínimo | Máximo | n | Missing |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Thurstone | 6.57 | 6.38 | 1.87 | 2.52 | 2.57 | 10.84 | 49 | 0 |
Likert | 3.32 | 3.17 | 0.72 | 1.00 | 1.67 | 4.67 | 49 | 0 |
item | Média | Mediana | Desvio_Padrão | Mínimo | Máximo | n | Missing |
---|---|---|---|---|---|---|---|
likert_1 | 3.65 | 4 | 0.97 | 2 | 5 | 49 | 0 |
likert_10 | NA | NA | NA | Inf | -Inf | 0 | 49 |
likert_2 | 3.65 | 4 | 1.11 | 1 | 5 | 49 | 0 |
likert_3 | 3.37 | 4 | 1.09 | 1 | 5 | 49 | 0 |
likert_4 | 3.10 | 3 | 1.29 | 1 | 5 | 49 | 0 |
likert_5 | 3.18 | 4 | 1.27 | 1 | 5 | 49 | 0 |
likert_6 | NA | NA | NA | Inf | -Inf | 0 | 49 |
likert_7 | 2.94 | 3 | 1.28 | 1 | 5 | 49 | 0 |
likert_8 | NA | NA | NA | Inf | -Inf | 0 | 49 |
likert_9 | NA | NA | NA | Inf | -Inf | 0 | 49 |
Estatística | Valor |
---|---|
Alpha de Cronbach | NA |
Número de Itens | 10 |
Número de Casos Completos | 0 |
As análises revelaram padrões interessantes na comparação entre as escalas de Likert e Thurstone:
Vantagens da Escala Likert: - Mais fácil de construir e aplicar - Maior variedade de respostas possíveis - Menor tempo de resposta - Alta confiabilidade interna (α = NA)
Vantagens da Escala Thurstone: - Maior precisão na medida de atitudes (em condições ideais de aplicação) - Menor susceptibilidade ao viés de aquiescência - Valores escalares predefinidos
Limitações do Estudo: - Os dados fornecidos não seguem a estrutura tradicional da escala Thurstone - Amostra não probabilística, limitando a generalização dos resultados - Desbalanceamento na distribuição demográfica dos participantes
Ambas as escalas demonstraram ser instrumentos válidos para medir atitudes sobre IA no ensino superior, cada uma com suas particularidades. A escala de Likert mostrou-se mais prática para aplicação e análise, enquanto a escala de Thurstone, em sua forma tradicional, poderia oferecer medidas mais precisas de atitudes.
Os resultados indicam que há uma atitude geralmente positiva em relação ao uso de inteligência artificial no ensino superior entre os participantes desta pesquisa.
Recomenda-se para estudos futuros: 1. Utilizar a metodologia Thurstone em sua forma tradicional 2. Buscar uma amostra mais balanceada demograficamente 3. Incluir outras variáveis relevantes para a análise de atitudes
O código completo da análise está disponível no arquivo
script_analise.R
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