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Nivel de percepcao dos alunos egressos de um curso de administracao sobre a adequacao do curriculo as atividades profissionais.

1. INTRODUÇÃO

O curso de Administração tem pronunciado aspecto prático. Enquadrado pelo Conselho de Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) no conceito de "ciência social aplicada", apresenta-se na efetiva aplicação dos saberes, no cotidiano das organizações, sendo esta uma de suas principais vertentes. Apesar disso, freqüentemente as instituições de ensino superior que ensinam Administração têm sido alvo de críticas sobre a adequação de seus currículos às necessidades do mercado de trabalho, ao mesmo tempo em que as empresas constantemente criticam o aspecto excessivamente acadêmico e teórico dos conteúdos apresentados.

A partir da análise da grade curricular ofertada por uma instituição de ensino superior em Administração do Estado de São Paulo, este artigo apresenta um estudo exploratório que objetiva identificar a percepção dos alunos sobre o conteúdo recebido e sua opinião sobre a abrangência e versatilidade do curso para a criação de conhecimento e de competência que permitam um exercício profissional adequado às expectativas do mercado global.

2. REFERENCIAL TEÓRICO

Para compreender as críticas aos conteúdos ministrados nos cursos de Administração, é importante retomar o momento histórico do surgimento dos primeiros programas no Brasil. A regulamentação da profissão de Administrador ocorreu com a Lei número 4.769, em 09 de setembro de 1965. A partir dessa Lei, o acesso ao mercado profissional ficou restrito aos portadores de títulos expedidos pelo sistema universitário, e dois cursos se destacaram como marcos importantes: o da Universidade de São Paulo e o da Fundação Getulio Vargas. Segundo Andrade e Amboni (2002), o surgimento da FGV e da FEAUSP marcam o ensino e a pesquisa de temas econômicos e administrativos no Brasil, contribuindo para o processo de desenvolvimento econômico do país. Dessa forma, passam a ocupar uma posição dominante no campo das instituições de ensino de Administração, assim como de referência do posterior desenvolvimento desses cursos. Esses mesmos autores ressaltam ainda a importância da formação de pessoal especializado para a planificação de mudanças e criação de centros de investigação capazes de fornecer suporte às questões econômico-administrativas, em uma sociedade que passava por um estágio de consolidação da industrialização. Segundo essa visão, tratava-se de formar, a partir do sistema escolar, um administrador profissional apto para atender ao processo de industrialização do país. A multiplicação dos cursos de ensino superior, em especial dos de Administração, é fruto da relação que existe, de forma orgânica, entre essa expansão e o tipo de desenvolvimento econômico adotado após 1963, caracterizado por uma tendência policêntrica, no que tange à entrada no País de empresas multinacionais e/ou transnacionais.

O currículo-base de Administração ficou praticamente inalterado desde essa época, seguindo inalterado pelas décadas de 70 e 80. Mudanças pontuais surgiram apenas a partir de 1995, com a publicação da Lei no 9.131, de 24 de novembro de 1995, em que se defendia a reformulação das diretrizes básicas da educação, uma vez que as instituições de ensino superior passavam a ter possibilidades de alterações de maior envergadura. Tais diretrizes vieram substituir os currículos mínimos desses cursos, estabelecendo diferentes patamares entre inúmeros cursos de várias instituições e implicando elevado detalhamento das disciplinas e de suas respectivas cargas horárias. O detalhamento dos currículos mínimos profissionalizantes, rigidamente concebidos na norma, inibia as instituições de inovar seus projetos pedagógicos, não mais permitindo o chamado alcance da qualidade desejada segundo a contextualização desta no espaço e no tempo. Assim, tolhia-se a inovação e a diversificação na preparação ou formação de um profissional apto para a adaptabilidade. Em outras palavras, o sistema se encontrava extremamente diversificado e ineficiente. Esse momento de flexibilização da estrutura curricular foi captado por Moreira (2001), que fez um levantamento das mudanças ocorridas no currículo dos cursos de Administração da FEAUSP, identificando as principais transformações e os campos em que elas ocorreram. Ao final do seu trabalho, o autor concluiu que a Faculdade de Economia e Administração da USP empenhou-se em transformar os currículos por meio de abertura de algumas disciplinas e fechamento de outras. Apesar de o curso de Administração dirigir-se ao campo das ciências humanas aplicadas, no momento em que o aluno egresso se depara com o mundo do trabalho e necessita relacionar-se com ele de forma continuada surgem os principais desafios para a mobilização dos "saberes", dos talentos e das competências humanas essenciais, ou "TCHE", habilidades e atitudes obtidas no período de formação universitária. A prática profissional exige do egresso a mobilização de competências formadas diacronicamente, além de lhe permitir, de maneira mais clara, refletir sobre a sua formação. Em pesquisa realizada pelo Conselho Federal de Administração em 1998, com 387 administradores de todo o Brasil, 49% avaliaram positivamente a formação universitária que haviam concluído, muito embora criticassem a formação universitária do administrador, enfatizando "a formação prática insuficiente, a desatualização somada à superficialidade dos conteúdos transmitidos, a falta de sintonia entre o ensino e as necessidades do mercado, a ênfase na formação geral em detrimento da formação profissional e a ilusão de sucesso profissional fácil".

A partir dessa contextualização teórica, este trabalho vem trazer, para a compreensão do fenômeno de estruturação do currículo do curso de Administração, a avaliação do egresso desse curso desde 1980 até 2004.

3. PROBLEMA E MODELO DE PESQUISA

O currículo universitário precisa adequar-se às novas demandas de profissionais no mercado de trabalho, em razão do aparecimento de novos setores, novas formas de emprego, novas tecnologias, e de mudanças na ideologia e na forma do pensamento que impactam a dinâmica cultural da sociedade. Diante desse cenário, o currículo da graduação de Administração das universidades tem sofrido, em geral, alterações, para adaptar-se às necessidades do mercado e para atender às exigências dos profissionais egressos, no sentido de equipá-los para cumprir seu papel como profissionais e também como cidadãos. Em sua pesquisa, Monteiro (2000) traduz o problema e a forma com que as universidades, em particular e mais detalhadamente a FEA-USP, estão reagindo. O autor detalha essas alterações a partir de 1980 até 2000, e é sobre esse cenário que este estudo pretende desenvolver o tema, tomando como base a Faculdade de Administração de uma universidade estadual paulista (denominada nesta pesquisa de FA).

4. AS QUESTÕES DE PESQUISA

As questões de pesquisa são:

* As alterações na grade curricular da graduação em Administração da FA são percebidas pelos alunos egressos de 1980 a 2004 como tendo aplicabilidade no desempenho de suas atividades profissionais?

* O nível de conhecimento adquirido é suficiente para atender às necessidades das empresas no que se refere ao bom cumprimento das atividades profissionais?

* Que fatores influenciam a percepção dos respondentes sobre a aplicabilidade do currículo e sua suficiência para as atividades profissionais?

O modelo de pesquisa desenvolvido pelos autores pode ser visualizado na Figura 1.

[FIGURA 1 OMITIR]

Como pode ser observado no modelo, pretendese estudar, em relação a 26 matérias agrupadas em oito áreas principais, a percepção dos alunos sobre o nível de utilização do conhecimento teórico nas atividades práticas e o nível de suficiência do aprendizado para essas atividades, aspectos que configuram as questões 1 e 2 da pesquisa. Será verificada, também, a influência das variáveis intervenientes sobre essa relação, aspecto que configura a questão 3 da pesquisa.

5. METODOLOGIA DA PESQUISA

Para a realização desta pesquisa, foram aplicados os métodos de Análise de Correspondência e de Regressão Logística Multinomial numa população de 2.800 ex-alunos, identificados nas informações fornecidas pela FA e pela Associação dos Exalunos. O método de Análise de Correspondência (AC), também conhecido como Mapeamento Perceptual, é um método estatístico que representa a interdependência de dados e que, por meio da representação gráfica, permite um entendimento visual do relacionamento entre as variáveis e seus respectivos atributos. Esse método também pode ser aplicado às variáveis quantitativas, mediante transformação destas em variáveis do tipo categóricas. A variável Ano de Graduação, neste artigo, é um exemplo desse tipo de tratamento.

O Mapa Perceptual é a representação visual, num sistema de coordenadas, das percepções de objetos por um indivíduo, representação que pode se referir a uma ou mais dimensões (eixos de representação). Obviamente, a representação em até três dimensões permite a visualização de cada um dos objetos nesse espaço. Contudo, o método não se limita a isso e pode utilizar "n" dimensões, formando um hiperplano, dependendo do processo em estudo. A melhor dimensão é definida a partir da análise dos chamados autovalores ou eigenvalues, também conhecidos como raízes latentes, que representam a quantidade de variância explicada por um fator e que irá ser devidamente colocada nas dimensões selecionadas. É importante ressaltar que a representação escolhida altera a forma pela qual o analista "percebe" o fenômeno e não o fenômeno em si. Encontrar a melhor conformação do modelo de análise permite que os resultados retratem efetivamente o fenômeno observado e que deles se possam extrair as conclusões corretas. Cada objeto tem uma posição no chamado mapa perceptual, refletindo sua similaridade ou preferência em relação a outros objetos, isto é, objetos que estejam próximos e tenham similaridade em relação a seus atributos correspondentes. Objetos afastados, ao contrário, traduzem uma dissimilaridade entre eles. Uma questão básica é a definição dos objetos a serem avaliados. Os mapas perceptuais podem ser fortemente influenciados pela omissão ou pela inclusão de objetos inadequados. No caso presente, buscou-se um modelo simples com os vinte e seis "conhecimentos acadêmicos" vinculados às disciplinas da grade de Administração da FA, agrupadas nas oito áreas da Administração, versus as questões da pesquisa.

Em relação ao questionário aplicado, solicitou-se aos respondentes que manifestassem sua percepção do nível de utilização dos conhecimentos adquiridos no curso para o desenvolvimento de suas atividades profissionais desde sua formatura. As opções de resposta foram apostas em uma escala do tipo Likert de quatro níveis: Muito Pouco Utilizado (MPU), Pouco Utilizado (PU), Utilizado (U) ou Muito Utilizado (MU). A segunda questão tratou do nível de conhecimento adquirido ao longo do curso, quando exercitado nas atividades profissionais dos respondentes. As opções de resposta foram apostas em uma escala do tipo Likert de quatro níveis: Discordo Plenamente (DP), Discordo (D), Concordo (C) ou Concordo Plenamente (CP). O questionário está apresentado no Anexo 1.

Considerando-se que o estudo procura indícios de similaridades ou dissimilaridades, não será utilizada como variável de análise estatística a informação "Experiência profissional anterior à formatura", já que somente em seis casos entre mais de duzentos (menos de 3% da amostra) não havia qualquer experiência profissional anterior. Essa variável, portanto, não será útil na formulação do presente modelo, pois, nessas condições, ela se mostra sem significância estatística para o fenômeno em estudo.

6. CONSIDERAÇÕES SOBRE OS DADOS DA PESQUISA

Para efeito da análise desses resultados, as classes originalmente existentes na Pesquisa de Opinião foram agrupadas a fim de que a freqüência de cada uma delas tivesse presença mais homogênea. O reagrupamento referente ao Ano de Graduação (GR_ANO) teve como característica a busca de quantidades equilibradas nos novos agrupamentos, não apresentando distorção referente a respondentes do mesmo agrupamento que tivessem sido expostos a um conjunto diferente de "conhecimentos acadêmicos". Essa recodificação refletiu-se em melhoria no nível de significância do poder discriminatório do modelo de Regressão Logística Multinomial. Os resultados estatísticos revelam somente a análise dos dados reagrupados. O banco de dados abrange 212 casos, distribuídos conforme a Tabela 1.

6.1. Análise de Correspondência

Na primeira parte da análise são analisadas as respostas, buscando-se identificar se existe ou não similaridade entre as alternativas correspondentes de ambas as perguntas da pesquisa; para tal, será utilizada a técnica da Análise de Correspondência, que se mostra graficamente de fácil percepção, uma vez que procura observar se cada alternativa de resposta tem ou não alguma relação com as duas perguntas da pesquisa. Cada gráfico apresenta a análise de determinado tópico de conhecimento. Os resultados que se seguem buscam mostrar as diferenças e similaridades entre as respostas das duas questões da pesquisa, sem que se diferenciem o setor de atuação e o ano de graduação dos respondentes. Cada ponto indica uma das alternativas de cada uma das perguntas 1 e 2 para cada "conhecimento acadêmico". Quanto mais os pontos estão próximos, maior a similaridade entre as respectivas alternativas. De modo geral, nota-se que as alternativas estão ou deveriam estar próximas aos pares correspondentes, isto é, 1 com 1, 2 com 2, e assim sucessivamente.

Os "conhecimentos acadêmicos" em que se percebe maior similaridade entre as alternativas correspondentes das duas questões da pesquisa são: AF -- Administração Financeira, OE -- Orçamento Empresarial, MAA -- Matemática Aplicada à Administração, PO -- Pesquisa Operacional, PN -- Política de Negócios, CTB -- Contabilidade e IE -- Introdução à Economia. Isso pode evidenciar que esse "conhecimento acadêmico" é percebido em termos de importância, tanto na teoria quanto na prática, de forma proporcional, ou seja, quanto mais o aluno tem necessidade de utilizar o "conhecimento acadêmico", tanto mais se sente competente ao fazê-lo. Por essa análise percebe-se que a condução estratégica aparenta estar sintonizada com o mercado competitivo e adequada a ele. Na Figura 2 estão dois dos gráficos relativos a esses "conhecimentos acadêmicos", como exemplo da análise.

[FIGURA 2 OMITIR]

Os "conhecimentos acadêmicos" AG -- Administração Geral, ARH -- Administração de Recursos Humanos, CCP -- Clima, Cultura e Poder nas organizações, MC -- Mercados de Capitais, MKT -- Marketing, CCC -- Comportamento do Consumidor e do Comprador, INF -- Informática, AM -- Administração de Materiais, EE -- Economia de Empresas, MN -- Modelos de Negociação, EP -- Elaboração de Projetos, DIR -- Direito, SOC -- Sociologia, PSI -- Psicologia e FIL -- Filosofia apresentam similaridade entre as alternativas correspondentes das respostas ("par casado") referentes à teoria e à prática e detêm alguma variação em que as distâncias entre os pontos indicam maior ou menor similaridade, mas permitem perceber com clareza a respectiva correspondência. Por essa análise percebe-se, de um lado, que a condução estratégica também aparenta estar sintonizada com o mercado competitivo e a ele adequada nesses casos, e, de outro, que existe uma boa oportunidade para diagnosticar as razões da diferenciação das abordagens desses "conhecimentos acadêmicos" em relação ao grupo anterior.

Na Figura 3 estão dois dos gráficos relativos a esses "conhecimentos acadêmicos", como exemplo da análise.

[FIGURE 3 OMITTED]

Por outro lado, os "conhecimentos acadêmicos" em que as alternativas correspondentes não se apresentaram totalmente "casadas" são: EIC -- Empreendedorismo, Inovação e Competitividade, EA -- Estatística Aplicada, APO -- Administração da Produção e Operações e QP -- Qualidade e Produtividade. Na Figura 4 estão os gráficos relativos a esses "conhecimentos acadêmicos".

[FIGURA 4 OMITIR]

Em relação à disciplina EIC -- Empreendedorismo, Inovação e Competitividade, contrariamente ao observado até agora, os respondentes que utilizam os "conhecimentos acadêmicos" estão alocados no mesmo grupo daqueles que os utilizam pouco e discordam quanto a terem adquirido competência (área demarcada inferior). Assim, também, o mesmo grupo dos respondentes que utilizam muito o conceito, semelhantemente aos "conhecimentos acadêmicos" anteriores, concordam plenamente em terem adquirido competência. Incluem-se, ainda, os que somente concordam (área delimitada superior), isto é, aqueles que percebem que o "conhecimento acadêmico" transmitido e a competência adquirida divergem, diferentemente dos "conhecimentos acadêmicos" anteriores, onde existia uma proporcionalidade semelhante entre uso e competência.

Quanto à disciplina EA - Estatística Aplicada, somente o par 2 apresenta comportamento semelhante aos "conhecimentos acadêmicos" até agora analisados; entretanto, o mapa perceptual mostra-se muito confuso em relação às demais respostas que, aparentemente, formariam um único grupo. Nessas condições, excetuando-se os respondentes que utilizam pouco esse conceito e, portanto poderiam não ter muita competência na aplicação dos "conhecimentos acadêmicos", os demais estão bastante confusos, seja sobre perceber a utilidade profissional do conceito, seja sobre a própria capacidade de operacionalizar esse conhecimento.

APO -- Administração da Produção e Operações e QP -- Qualidade e Produtividade têm comportamentos semelhantes aos do "conhecimento acadêmico" Estatística Aplicada, porém a coerência se dá no par 1, onde o respondente utiliza muito pouco esse conceito e também não tem competência para uso dos conceitos na prática. Nessas condições, excetuando-se os respondentes que utilizam muito pouco "conhecimentos acadêmicos" e, portanto, poderiam não ter competência em sua aplicação, os demais estão bastante confusos, seja sobre perceber a utilidade profissional do conceito, seja sobre a própria capacidade de operacionalizar esse conhecimento.

6.2. Regressão Logística Multinomial

O objetivo da análise que utiliza a técnica de Regressão Logística Multinomial é avaliar quais são os fatores que podem explicar as diferenças de percepção dos respondentes do curso de Administração da FA no período de 1980 a 2004 sobre a competência adquirida na formação acadêmica e que é demandada por suas atividades profissionais. A análise busca identificar quais são os fatores que discriminam a percepção dos alunos e se o nível de conhecimento adquirido em aula foi suficiente para o desempenho adequado de suas atividades profissionais. Essa variável é categorizada nas opções: Discordo Plenamente, Discordo, Concordo e Concordo Plenamente. As variáveis independentes, o Setor de Atuação, o Ano de Formatura e a Idade do Aluno no ano de conclusão do curso, todas nominais ou ordinais, serão analisadas como discriminadoras ou não dessa opinião.

Essa técnica foi selecionada por atender aos requisitos técnicos estatísticos adequados ao tipo de resultado que fornece (discriminação) e ao tipo das variáveis dependentes e independentes categóricas escolhidas (nominais e ordinais). Cada um dos 26 "conhecimentos acadêmicos" será analisado individualmente, de modo a determinar-se quais são os fatores relevantes (variáveis independentes) que explicam a percepção do respondente.

No caso, a pergunta 2 de um determinado "conhecimento acadêmico" da pesquisa é a variável dependente. As variáveis independentes são: a pergunta 1 desse mesmo conceito aplicado na pesquisa, o Setor de atuação profissional à época da pesquisa, o Ano de graduação e a Idade com a qual o aluno se formou. A análise irá considerar dois aspectos: a significância da aderência do modelo aos dados amostrais e, em seguida, as relações de dependência entre as variáveis.

7. ANÁLISE DO AJUSTE DO MODELO AOS DADOS AMOSTRAIS

Cada respondente informou sua opinião quanto à competência adquirida em aula para o desenvolvimento de suas atividades profissionais em relação a cada um dos 26 "conhecimentos acadêmicos" da pesquisa. A análise de regressão logística multivariada pretende determinar os perfis dos profissionais para cada uma das opções de opinião da pesquisa, comparando o comportamento do modelo aos valores resultantes da pesquisa de opinião.

A hipótese H0 do teste Likelihood Ratio é de que o valor de -2Log Likelihood inicial (-2LL) é igual ao -2LL do modelo final, o que significa que as constantes dos fatores da regressão são zero, portanto as variáveis não são relevantes para explicar o fenômeno. Ao se executar um teste ChiSquare entre o -2LL e o -2LL final, valores de Sig menores que 0,05 permitem rejeitar H0 e considerar que o modelo final é diferente do NULO (inicial), de modo que o modelo final explica o fenômeno. No caso da variável AG -- Administração Geral, o Sig é igual a 0,01 e rejeita-se H0. O teste ChiSquare verifica se o modelo se ajusta adequadamente aos dados. São utilizados dois testes de escala de dispersão: o Deviance, que estima utilizando a função de desvio (likelihood-ratio ChiSqr), e o de Pearson, que utiliza a estatística ChiSquare de Pearson. Se a quantidade de graus de liberdade for maior que zero e o Sig for maior que 0,05, não se rejeita H0 e se considera que o modelo se ajusta aos dados da amostra. No caso da variável AG, o Sig de Pearson e o Deviance são maiores que 0,05, portanto H0 não é rejeitada e se considera que o modelo e os dados estão consistentemente ajustados.

A estatística Pseudo-R-Square mede a variabilidade da variável dependente, que é explicada pelo modelo de regressão e tem o mesmo significado do R-Square da regressão linear, refletindo correlação entre as variáveis citadas. No caso da variável AG, observa-se a existência de correlação entre as variáveis do modelo, ainda que não muito forte. O teste Likelihood Ratio verifica a contribuição de cada variável independente no modelo. Para cada variável independente é calculado o valor -2Log-Likelihood (-2LL) do modelo reduzido, ou seja, o modelo sem o efeito dessa variável, e faz-se o teste Chi-Square com o valor -2LL do modelo final (completo). A hipótese H0 estabelece que não existe diferença no efeito dos dois modelos comparados. Se o valor de Sig for menor que 0,05, rejeita-se H0 e conclui-se que o modelo final reconhece que a variável em questão é relevante na discriminação do modelo. No caso da variável AG, somente a variável AG1 é relevante para o modelo, pois as demais variáveis não contribuem com o resultado.

Esse processo, repetido com as demais variáveis, resultou na tabela-resumo que segue, na qual estão somente os valores de Sig correspondentes aos testes descritos acima e os respectivos critérios de aceitação do modelo. As células em destaque (texto negrito e fundo escuro) indicam as condições favoráveis à não rejeição dos modelos estatísticos obtidos para cada um dos "conhecimentos acadêmicos", o que valida as conclusões que se seguirão sobre as relações de dependência de cada um, objeto principal deste trabalho.

8. LIMITAÇÕES DO TRABALHO PROPOSTO

Algumas limitações deste artigo devem ser apontadas: o questionário poderia ser aplicado também a outros alunos dos cursos de graduação de outras universidades, e nesse contexto seria fundamental um estudo comparativo entre essas escolas, faculdades ou universidades, a fim de verificar seus pontos fortes, pontos fracos, ameaças e oportunidades; seria conveniente também aplicar este questionário em universidades, faculdades e escolas públicas ou privadas, de sorte a fazer uma comparação melhor entre os elementos do públicoalvo.

É possível que o fato de alguns dos respondentes (menos de 3%) terem exercido alguma atividade profissional (ou de estágio) por mais de seis meses no transcorrer do curso tenha proporcionado maior aproximação entre os conceitos teóricos e a prática, além de permitido o encaminhamento na carreira e, dessa forma, tê-los motivado mais a buscar obter melhor aproveitamento dos conhecimentos teóricos que estivessem mais alinhados com suas atividades práticas. Entretanto, a pequena incidência desse tipo de situação na amostra impossibilita a verificação dessa influência no modelo de pesquisa da FA, mas os autores consideram que tal influência pode ser relevante e poderia ser pesquisada em outros ambientes de ensino onde tal situação seja mais abrangente.

9. CONCLUSÕES

A análise teórico-prática acerca da percepção dos alunos do curso de graduação em Administração da FA sobre as alterações curriculares, executada sob a égide da Análise de Correspondência e da Regressão Logística Multinomial, com nível de significância de 0,05, permitiu as seguintes considerações.

9.1. Mapas Perceptuais

Com base nos mapas perceptuais da Análise de Correspondência, 83% dos "conhecimentos acadêmicos" mapeados na pesquisa de opinião aparentam maior ou menor competência dos respondentes, respectivamente, em função da maior ou menor necessidade desses conceitos no desenvolvimento de suas atividades profissionais. A análise de Regressão que foi processada em seguida procurou quantificar o nível de significância dessa relação, buscando até mesmo identificar se existem outras variáveis preditoras que possam estar influenciando esse relacionamento.

Visando quantificar a percepção qualitativa apresentada na Análise de Correspondência, os autores, de maneira subjetiva, categorizaram os "conhecimentos acadêmicos" de acordo com o grau de aderência da teoria à prática, considerando a forma pela qual os "conhecimentos acadêmicos" são ministrados e absorvidos pelos alunos. Como se percebe por meio deste estudo de Análise de Correspondência (AC), i) há "conhecimentos acadêmicos" que se encontrariam na categoria 3, ou seja, muito bem estruturados na teoria e na prática, e o aluno tem clara percepção disso; ii) "conhecimentos acadêmicos" classificados na categoria 2, em que há distorções pertinentes entre os modelos teóricos e práticos, mostram que essa disciplina necessitaria de pequenos ajustes e iii) há "conhecimentos acadêmicos" classificados na categoria 1, em que se localizam os que necessitariam de ajustes estruturais mais significativos em sua essência. A Tabela 5 apresenta a classificação mencionada.

9.2. Regressão Logística Multinomial

De acordo com a quarta coluna da Tabela 4, que apresenta a significância do ajuste do modelo (Model Fitting Information/Likelihood Ratio Tests), as variáveis independentes utilizadas e correspondentes aos "conhecimentos acadêmicos" de Recursos Humanos, Marketing, Pesquisa Operacional, Estatística Aplicada, Administração de Materiais, Elaboração de Projetos e Contabilidade não são significativamente relevantes dentro do modelo (por ter Sig maior que 0,05), apesar de que, em todas elas, o modelo se ajusta significativamente aos dados amostrais (Teste Goodness-of-Fit) por ter Sig maior que 0,05.

Outra constatação importante foi que o Setor de Atuação, o Ano de Graduação e a Idade com a qual o aluno se formou foram muito pouco relevantes na constituição dos modelos de regressão (Sig maior que 0,05), o que faz supor que as atividades profissionais vivenciadas pelos alunos durante o período de sua formação foram mais marcantes que o grau de maturidade, o setor e as mudanças curriculares ocorridas ao longo do período coberto pela pesquisa de opinião.

A coluna de "conhecimento acadêmico" da Tabela 4 indica que a percepção dos respondentes sobre o conhecimento e a competência desenvolvidos tem correlação (Sig menor que 0,05), exceto para Estatística, Direito e Contabilidade, que apresentam Sig maior que 0,05.

9.3. Análise conjunta dos resultados

As duas técnicas utilizadas evidenciaram uma forte relação de dependência entre a variável correspondente à pergunta 2 e a da pergunta 1 da Pesquisa de Opinião. A Análise de Regressão Logística que procurou detectar a percepção dos respondentes pesquisados sobre o nível de competência adquirido no curso não encontrou significância em relação às variáveis do Setor de Atuação, Ano de Conclusão do curso de graduação e Idade do aluno ao se formar, que eram hipóteses iniciais da pesquisa, com base na intuição dos autores. O modelo de categorização proposto pelos autores, baseado em suas experiências em treinamento e desenvolvimento de pessoal, apresentou um índice de acerto de 60% quando comparado com os "conhecimentos acadêmicos" mais bem ajustados da Análise de Correspondência, isto é, AF, OE, MAA, PO, PN, CTB e IE.

Finalmente, pelo que se pode depreender da utilização dessas duas técnicas estatísticas, os alunos dos cursos de graduação em Administração de Empresas da universidade estadual em estudo não perceberam de maneira significativa essas alterações curriculares e sua devida utilização na prática empresarial, ainda que os professores tenham realizado esforço substancial nesse sentido. Talvez seja lícito supor que os professores deveriam ter exposto os fatos aos alunos de maneira clara e franca, com uma política mercadológica agressiva, objetiva, adequadamente direcionada ao seu público-alvo, para que esses alunos, ao saírem da universidade, pudessem perceber que o investimento feito na universidade valeu a pena, ou seja, que o valor percebido ao sair foi maior que o valor percebido em seu ingresso nessa universidade. Em outras palavras, é mister fidelizar o cliente aluno universitário.

10. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ANDRADE, R. O. B.; AMBONI, N. Projeto pedagógico para cursos de Administração. São Paulo: Makron Books, 2002.

MONTEIRO, M. F. O currículo universitário frente a mudanças na sociedade: análise da evolução do currículo do curso de administração de empresas em nível de graduação da Faculdade de Economia e Administração da Universidade de São Paulo.

FECAP-Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado. Administração on-line, v. 1, n. 3, jul.ago.-set. 2000. Disponível em: <http://www.fecap.br/adm_online/art13/marcelo.ht m>. Acesso em: 17 jun. 2003.

MOREIRA, D. A. Dificuldades percebidas na disciplina de Administração da Produção por alunos da 3a série de um curso de Administração de Empresas: uma abordagem exploratória. Revista Administração Online, São Paulo, v. 2, n. 1, 2001.

11. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

ALMEIDA FILHO, N. M. Reforma Universitária: proposta da ANFIDES para a reestruturação da educação superior no Brasil. Comissão de Sistematização do referido evento. Disponível em: <http://www.sbpcnet.org.br/documentos/propostaandifesrefunivers-ago04.pdf>. Acesso em: 31 dez. 2005.

CHURCHMAN, C. W. Introdução à Teoria dos Sistemas. Petrópolis, RJ: Vozes, 1972.

HAIR JUNIOR, J. et al. Análise Multivariada de Dados. 5. ed. Porto Alegre, Rio Grande do Sul: Bookman, 2005. p. 23-88.

HOPP, W. C. West Churchman. A Management Science Legacy. Disponível em: <http://mansci.pubs.informs.org/churchman_tribute. html?file=/chronicle/archive/2004/03/25/BAGN95 QTGO1.DTL>. Acesso em: 24 dez. 2005.

JACOBSOHN, L. V. A Contribuição do e-Learning no Desenvolvimento de Competências do Administrador: Considerando o Estilo de Aprendizagem do Aluno de Graduação. Dissertação (Mestrado em Administração) -- Departamento de Administração da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade. São Paulo: Universidade de São Paulo, 2003.

JOHNSON, R. A.; WICHERN, D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis. 3. ed. USA: Prentice-Hall, 1992.

KERZNER, H. Gestão de Projetos: as melhores práticas. Porto Alegre: Bookman, 2002.

KIDDER, L. H. (Org.). Métodos de pesquisa nas relações sociais. 2. ed. São Paulo: Pedagógica e Universitária, 1981. Delineamento de pesquisa.

LÉVY, P. Cibercultura. 2. ed. São Paulo: Ed. 34, 1999.

MAXIMIANO, A. C. A. Administração de projetos: como transformar idéias em resultados. São Paulo: Atlas, 2002.

OLIVEIRA, T. M. V. Escalas de Mensuração de Atitudes: Thurstone, Osgod, Stapel, Likert, Guttman, Alpert. Disponível em: <http://www.fecap.br/adm_online/art22/tania.htm>. Acesso em: 28 dez. 2005.

PESTANA, M. H.; GAGEIRO, J. N. Análise de Dados para Ciências Sociais -- A Complementaridade do SPSS. 3. ed. revista e ampliada. Portugal: Silabo, 2003.

REIS, D. R. Gestão da Inovação Tecnológica. São Paulo: Manole, 2004.

TEECE, D. Managing Intellectual Capital: Organizational, Strategic, and Policy Dimensions. Oxford, England: Oxford University Press, 2000.

José Renato Kitahara Bacharel em Engenharia Eletrônica pelo Instituto Mauá de Tecnologia. Mestrando em Administração de Empresas na Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo. Gerente de Tecnologia de Informação E-mail: jrenatok@usp.br

Maria Aparecida Gouvêa Bacharel em Letras e em Estatística pela Universidade de São Paulo. Mestre em Estatística pelo Instituto de Matemática da Universidade de São Paulo. Doutora e Livre-Docente em Administração de Empresas pela Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo. Professora do Programa de Pós-Graduação de Administração da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo (FEA-USP) e Professora convidada do MBA/FIA/FEA/USP E-mail: magouvea@usp.br

Liège Mariel Petroni Bióloga. Mestre em Biociências pela PUC-RS. Doutora em Ciências pela USP-SP e Pós-Doutora em Administração pela USP-SP. Professora do Programa de PósGraduação de Administração da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo (FEA-USP). Professora convidada do MBA/FIA/FEA/USP. Coordenadora Pedagógica de Cursos do Programa de Gestão Estratégica Socioambiental (PROGESA/FIA/FEA/USP) E-mail: petroni@usp.br

Vicente Lentini Plantullo Bacharel em Administração de Empresas pela Escola de Administração de Empresas de São Paulo da Fundação Getulio Vargas. Bacharel em Ciências Jurídicas pelo Instituto Presbiteriano Mackenzie. Mestre e Doutor em Administração de Empresas pela Escola de Administração de Empresas de São Paulo da Fundação Getulio Vargas. Master Business Administrator pela Stockholm School of Economics da Suécia. PósDoutorando em Administração de Empresas na Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo E-mail: vplentini@uol.com.br

Recebido em: 08/10/2006

Aprovado em: 27/12/2007
Tabela 1: Distribuição da Amostra por Ano de Graduação do respondente

                        Código da pesquisa de   Código utilizado
Ano graduação   Casos     opinião (ANO_CL)          (GR_ANO)

    80-92        20               1                    1
    93-98        18               2                    1
    1999         18               3                    2
    2000         16               4                    2
    2001         28               5                    3
    2002         33               6                    4
    2003         34               7                    5
    2004         45               8                    6
    Total        212

Fonte: os Autores.

A Tabela 2 apresenta a distribuição dos setores econômicos e a codificação
utilizada (GR_SE).

Tabela 2: Distribuição da Amostra por Setor de Atuação do respondente

                                                 Código da      Código
                                                pesquisa de    utilizado
Setor                                   Casos   opinião (SE)    (GR_SE)

Financeiro e Bancos                      46          1             1
Comércio (atacado e varejo)               7          2             2

Ensino e/ou pesquisa acadêmica           13          3             3
Governo                                  12          4             3

Indústria                                49          5             4

Instituições do 3 Setor                   4          6             2

Serviços de Consultoria empresarial      29          7             2
Serviços de Telecomunicações             12          8             2

Tecnologia da informação e computação    15          9             2

Outro setor                              25          10            3

Total                                    212

Fonte: os Autores.

A Tabela 3 apresenta a distribuição por faixa
etária e a codificação utilizada (GR_ID).

Tabela 3: Distribuição da Amostra por Faixa de Idade ao graduar-se

Faixa de idade   Casos   Código da pesquisa de   Código utilizado
ao graduar-se               opinião (ID_CL)          (GR_ID)

    19-21         27               1                    1
      22          55               2                    2
      23          41               3                    3
      24          38               4                    4
    25-26         22               5                    5
     >26          27               6                    5
    Total         210

Fonte: os Autores.

Tabela 4: Indicadores dos Modelos de Regressáo Logística para cada
Disciplina

                                                 Model
                                                Fitting
                                              Information

                                              Likelihood
                                              Ratio Tests

Área          Conceito               Código       Sig

Adam. Geral   Adm. Geral               AG        0,001

              Empreendedorismo,
              Inovaçáo e              EIC        0,001
              Competitividade

RH            Administraçáo de RH     ARH        0,077

              Clima, cultura e        CCP        0,000
              poder nas organiz.

Finanças      Administraçáo            AF        0,002
              Financeira

              Orçamento                OE        0,003
              Empresarial

              Mercados de Capitais     MC        0,000

MKT           Marketing               MKT        0,521

              Comportamento do
              consumidor e do         CCC        0,048
              comprador

MQI           Informática             INF        0,009

              Matemática aplica       MAA        0,001
              á Adm.

              Pesquisa Operacional     PO        0,076

              Estatística Aplicada     EA        0,064

Produçao      Adm. da Produçáo e      APO        0,020
              Operaçoes

              Adm. de Materiais        AM        0,143

              Qualidade e              QP        0,006
              Produtividade

PNEE          Economia de              EE        0,000
              Empresas

              Modelos de               MN        0,002
              Negociaçáo

              Elaboraçáo de            EP        0,140
              Projetos

              Política de Negocios     PN        0,000

Outros        Direito                 DIR        0,009

              Contabilidade           CTB        0,148

              Introduçáo               IE        0,013
              Economía

              Sociología              SOC        0,004

              Psicología              PSI        0,003

              Filosofia               F IL       0,004

                                          Goodness of
                                             Fit

                                      Pearson     Deviance

Área          Conceito                  Sig         Sig

Adam. Geral   Adm. Geral               0,183       1,000

              Empreendedorismo,
              Inovaçáo e               0,516       0,999
              Competitividade

RH            Administraçáo de RH      0,972       1,000

              Clima, cultura e         0,251       0,995
              poder nas organiz.

Finanças      Administraçáo            0,325       0,998
              Financeira

              Orçamento                0,853       1,000
              Empresarial

              Mercados de Capitais     0,199       0,961

MKT           Marketing                0,071       0,989

              Comportamento do
              consumidor e do          0,064       0,990
              comprador

MQI           Informática              0,009       0,994

              Matemática aplica        0,011       0,986
              á Adm.

              Pesquisa Operacional     0,144       0,906

              Estatística Aplicada     0,288       0,970

Produçao      Adm. da Produçáo e       0,337       0,951
              Operaçoes

              Adm. de Materiais        0,116       0,758

              Qualidade e              0,090       0,942
              Produtividade

PNEE          Economia de              0,823       1,000
              Empresas

              Modelos de               0,466       0,999
              Negociaçáo

              Elaboraçáo de            0,073       0,985
              Projetos

              Política de Negocios     0,002       1,000

Outros        Direito                  0,031       0,936

              Contabilidade            0,057       0,829

              Introduçáo               0,018       0,982
              Economía

              Sociología               0,192       0,925

              Psicología               0,207       0,920

              Filosofia                0,442       0,944

                                              Pseudo R-Square

Área          Conceito                Cox and    Nagelkerke    McFadden
                                       Snell

Adam. Geral   Adm. Geral               0,317       0,353        0,166

              Empreendedorismo,
              Inovaçáo e               0,315       0,343        0,150
              Competitividade

RH            Administraçáo de RH      0,245       0,271        0,119

              Clima, cultura e         0,348       0,377        0,168
              poder nas organiz.

Finanças      Administraçáo            0,311       0,340        0,150
              Financeira

              Orçamento                0,301       0,330        0,146
              Empresarial

              Mercados de Capitais     0,346       0,371        0,157

MKT           Marketing                0,188       0,206        0,085

              Comportamento do
              consumidor e do          0,255       0,277        0,116
              comprador

MQI           Informática              0,285       0,309        0,130

              Matemática aplica        0,312       0,338        0,144
              á Adm.

              Pesquisa Operacional     0,246       0,265        0,108

              Estatística Aplicada     0,249       0,270        0,111

Produçao      Adm. da Produçáo e       0,272       0,294        0,122
              Operaçoes

              Adm. de Materiais        0,231       0,249        0,l00

              Qualidade e              0,293       0,315        0,130
              Produtividade

PNEE          Economia de              0,382       0,413        0,186
              Empresas

              Modelos de               0,311       0,340        0,150
              Negociaçáo

              Elaboraçáo de            0,231       0,253        0,107
              Projetos

              Política de Negocios     0,442       0,481        0,232

Outros        Direito                  0,285       0,307        0,127

              Contabilidade            0,230       0,247        0,097

              Introduçáo               0,278       0,302        0,128
              Economía

              Sociología               0,299       0,320        0,131

              Psicología               0,301       0,323        0,132

              Filosofia                0,229       0,321        0,321

                                        Likelihood Ratio
                                           Tests para
                                        discriminaçáo da
                                       variável dependente

                                             Sig

Área          Conceito                 Setor     Ano GR_ANO
                                       GR_SE

Adam. Geral   Adm. Geral               0,096       0,404

              Empreendedorismo,
              Inovaçáo e               0,191       0,240
              Competitividade

RH            Administraçáo de RH      0,437       0,081

              Clima, cultura e         0,010       0,344
              poder nas organiz.

Finanças      Administraçáo            0,829       0,218
              Financeira

              Orçamento                0,402       0,448
              Empresarial

              Mercados de Capitais     0,100       0,864

MKT           Marketing                0,599       0,783

              Comportamento do
              consumidor e do          0,496       0,848
              comprador

MQI           Informática              0,112       0,186

              Matemática aplica        0,318       0,672
              á Adm.

              Pesquisa Operacional     0,921       0,831

              Estatística Aplicada     0,830       0,497

Produçao      Adm. da Produçáo e       0,332       0,557
              Operaçoes

              Adm. de Materiais        0,843       0,268

              Qualidade e              0,958       0,493
              Produtividade

PNEE          Economia de              0,466       0,026
              Empresas

              Modelos de               0,039       0,063
              Negociaçáo

              Elaboraçáo de            0,317       0,521
              Projetos

              Política de Negocios     0,955       0,582

Outros        Direito                  0,039       0,142

              Contabilidade            0,857       0,041

              Introduçáo               0,274       0,464
              Economía

              Sociología               0,601       0,156

              Psicología               0,552       0,381

              Filosofia                0,641       0,102

                                        Likelihood Ratio
                                           Tests para
                                        discriminaçáo da
                                       variável dependente

                                             Sig

Área          Conceito                 Idade    Conhecimento
                                       GR_ID     academico

Adam. Geral   Adm. Geral               0,072       0,000

              Empreendedorismo,
              Inovaçáo e               0,016       0,000
              Competitividade

RH            Administraçáo de RH      0,336       0,039

              Clima, cultura e         0,073       0,000
              poder nas organiz.

Finanças      Administraçáo            0,076       0,000
              Financeira

              Orçamento                0,111       0,000
              Empresarial

              Mercados de Capitais     0,275       0,000

MKT           Marketing                0,975       0,006

              Comportamento do
              consumidor e do          0,843       0,000
              comprador

MQI           Informática              0,898       0,000

              Matemática aplica        0,722       0,000
              á Adm.

              Pesquisa Operacional     0,310       0,001

              Estatística Aplicada     0,009       0,072

Produçao      Adm. da Produçáo e       0,640       0,000
              Operaçoes

              Adm. de Materiais        0,628       0,014

              Qualidade e              0,316       0,000
              Produtividade

PNEE          Economia de              0,437       0,000
              Empresas

              Modelos de               0,400       0,014
              Negociaçáo

              Elaboraçáo de            0,631       0,032
              Projetos

              Política de Negocios     0,756       0,000

Outros        Direito                  0,318       0,076

              Contabilidade            0,706       0,098

              Introduçáo               0,271       0,001
              Economía

              Sociología               0,176       0,000

              Psicología               0,063       0,000

              Filosofia                0,634       0,002

Fonte: os Autores.

Tabela 5: Departamentos "Processos" Pertinentes

                Departamentos "Processos" Pertinentes
                                                        Categoria de
                       "Conhecimentos Acadêmicos"        Taxonomia

Administração   AG     Administração Geral                   3
Geral                  Empreendedorismo, Inovação e
                         Competitividade                     1

Gestão     de   ARH    Administração de Recursos
Pessoas                  Humanos                             2
                       Clima, Cultura e Poder nas
                         organizações                        2

Finanças        FIN    Administração Financeira              3
                       Orçamento Empresarial                 3
                       Mercados de Capitais                  1

Marketing       MKT    Marketing                             2
                       Comportamento do Consumidor e
                         do Comprador                        3

Métodos         MQI    Informática                           2
Quantitativos          Matemática Aplicada à
Informática e            Administração                       3
                       Pesquisa Operacional                  2
                       Estatística Aplicada                  1

Produção        PROD   Administração da Produção e
                         Operações                           1
                       Administração de Materiais            2
                       Qualidade e Produtividade             1

PNEE            PNEE   Economia de Empresas                  3
                       Modelos de Negociação                 1
                       Elaboração de Projetos                3
                       Política de Negócios                  3

Outras áreas    OUT    Direito                               1
                       Contabilidade                         3
                       Introdução à Economia                 3
                       Sociologia                            1
                       Psicologia                            1
                       Filosofia                             1
                       Soma Obtida pela FA                   52
                       Soma Esperada pela FA                 78
                       Índice de Acoplamento
                         Teórico-Prático                    67%

Fonte: os Autores.

O Quadro 1 apresenta  a codificação das áreas e dos respectivos "Conhecimentos
Acadêmicos" utilizados.

Quadro 1: Codificações utilizadas nas estatísticas--"Conhecimentos
Acadêmicos" e Áreas

Área                  Código   "Conhecimento Acadêmico"         Código

Administração Geral     AG     Administração Geral                AG
                               Empreendedorismo, Inovação e      EIC
                                 Competitividade

Gestão de Pessoas      ARH     Administração de Recursos         ARH
                                 Humanos
                               Clima, cultura e poder nas        CCP
                                 organizações

Finanças               FIN     Administração financeira           AF
                               Orçamento empresarial              OE
                               Mercados de Capitais               MC

Marketing              MKT     Marketing                         MKT
                               Comportamento do consumidor e     CCC
                                 do comprador

MQI                    MQI     Informática                       INF
                               Matemática aplicada à             MAA
                                 Administração
                               Pesquisa Operacional               PO
                               Estatística Aplicada               EA

Produção               PROD    Administração da Produção e       APO
                                 Operações
                               Administração de Materiais         AM
                               Qualidade e Produtividade          QP

PNEE                   PNEE    Economia de Empresas               EE
                               Modelos de Negociação              MN
                               Elaboração de Projetos             EP
                               Política de Negócios               PN

Outras áreas           OUT     Direito                           DIR
                               Contabilidade                     CTB
                               Introdução à Economia              IE
                               Sociologia                        SOC
                               Psicologia                        PSI
                               Filosofia                         FIL

Fonte: os Autores.

O Quadro 2 apresenta a codificação dos setores,
ano de graduação e faixa etária utilizados.

Quadro 2: Codificações utilizadas nas estatísticas--Setores, Ano de
Graduação e Idade

   Setores de Atuação         Classes       Classes de idade ao
                             de Ano de           graduar-se
                             Graduação

1    FB    Financeiro e
           Bancos           1     80-98      1      19 a 21 anos

2    SVC   Serviços         2     93-98      2        22 anos
3    IND   Indústria        3     2001       3        23 anos
4    OS    Outros
           setores          4     2002       4        24 anos
                            5     2003       5       > 24 anos
                            6     2004

Fonte: os Autores.
COPYRIGHT 2008 Faculdade de Economia, Administracao e Contabilidade - FEA-USP
No portion of this article can be reproduced without the express written permission from the copyright holder.
Copyright 2008 Gale, Cengage Learning. All rights reserved.

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Title Annotation:Artigo--Ensino de Administração
Author:Kitahara, José Renato; Aparecida Gouvêa, Maria; Petroni, Liège Mariel; Lentini Plantullo, Vicente
Publication:Revista de Gestao USP - REGE-USP
Date:Jan 1, 2008
Words:7644
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