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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE CENTRO DE TECNOLOGIA
PROGRAMA DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
USO DA INTERNET EM AMBIENTE ACADÊMICO: ESTUDO COM DOCENTES EM INSTITUIÇÃO DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA NO BRASIL
Por
BELCHIOR DE OLIVEIRA ROCHA
ENGENHARIA ELÉTRICA, UFRN, 1981
TESE SUBMETIDA AO PROGRAMA DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE COMO PARTE DOS
REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE
MESTRE EM CIÊNCIAS EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
DEZEMBRO, 2005
© 2005 BELCHIOR DE OLIVEIRA ROCHA TODOS DIREITOS RESERVADOS.
O autor aqui designado concede ao Programa de Engenharia de Produção da Universidade Federal do Rio Grande do Norte permissão para reproduzir, distribuir, comunicar ao público, em papel ou meio eletrônico, esta obra, no todo ou em parte, nos termos da Lei.
Assinatura do Autor:____________________________________________
APROVADO POR:
_____________________________________________________________Anatália Saraiva Martins Ramos, Drª. – Orientador, Presidente
_____________________________________________________________Rubens Eugênio Barreto Ramos, D.Sc. – Membro Examinador
_____________________________________________________________Eduardo Bráulio Wanderley Netto, Dr. – Membro Examinador Externo
MEMBRO DA SOCIEDADE:
______________________________________________________________Getúlio Marques Ferreira , Coordenador Geral de Orçamento e Gestão da Secretaria de Educação Profissional e Tecnológica do Ministério da Educação.
ii
ROCHA, BELCHIOR DE OLIVEIRA
Fatores de uso da Internet em ambiente acadêmico:
estudo em instituição de educação tecnológica no Brasil
[Natal] 2005
xii, 171p 29,7 cm (PEP/UFRN, M.Sc., Engenharia de
Produção, 2005)
Dissertação – Universidade Federal do Rio Grande do Norte,
PEP
1. Difusão da Inovação Tecnológica 2. Tecnologia – Internet
I. PEP/UFRN II. Título (série)
iii
Para Luciana e Matheus, razão maior da minha existência depois dos 30.
iv
Para Zélia, companheira e incentivadora de todas as horas...
AGRADECIMENTOS
A Deus, por ter me concedido o dom da vida e dado força e perseverança para poder está neste momento fazendo este agradecimento, sinal de que mais uma etapa foi superada, graças a Ti, Senhor!
À minha orientadora, Profa. Dra. Anatália Saraiva Martins Ramos, pela disponibilidade e cordialidade que me foram dispensadas sempre que precisei de sua ajuda e por toda a valiosa contribuição nesta pesquisa.
Ao prof. Dr. Rubens Eugênio Barreto Ramos, pelas preciosas orientações e sugestões que me deu no Exame de Qualificação.
Aos meus colegas professores do CEFET-RN pela contribuição que foi dada respondendo e devolvendo os questionários.
Ao CEFET-RN, que através de convênio com a UFRN/PEP, possibilitou a realização desse mestrado.
Aos meus pais e irmãos que sempre me incentivaram e torceram pelo meu sucesso.
Enfim, agradeço a todos que contribuíram, direta ou indiretamente, para a realização deste trabalho.
v
Resumo da Dissertação apresentada ao PEP/UFRN como parte dos requisitos para a obtenção do grau de Mestre em Ciências (M.Sc)
Fatores de uso da Internet em ambiente acadêmico: estudo em instituição de educação tecnológica no Brasil
Belchior de Oliveira Rocha Dezembro de 2005
Orientadora: Anatália Saraiva Martins Ramos Programa: Engenharia de Produção
A última década, caracterizada pelo crescimento vertiginoso da rede mundial de
computadores, trouxe mudanças radicais no uso da informação e da comunicação. O uso da Internet
no mundo dos negócios tem sido largamente estudado, no entanto são poucas as pesquisas sobre o
uso acadêmico dessa tecnologia, principalmente se levarmos em consideração instituições de
educação tecnológica. Neste contexto, esta pesquisa fez uma análise do uso da Internet numa
instituição de ensino tecnológico no Brasil, analisando, em particular, o Centro Federal de Educação
Tecnológica do Rio Grande do Norte – CEFET/RN quanto ao padrão de uso das ferramentas dessa
Tecnologia da Informação (TI) e, ao mesmo tempo, estudando os fatores determinantes desse uso.
Para tanto, foram coletados dados junto ao corpo docente das seis gerências educacionais que
compõem a Unidade Sede da Instituição. Para atingir os objetivos propostos, efetuou-se uma
pesquisa survey, sendo os dados coletados diretamente através da aplicação do questionário da
pesquisa a 150 professores que responderam a um conjunto de questões fechadas e escalares. Os
dados quantitativos foram analisados qualitativamente, chegando-se a alguns resultados
significativos com relação ao padrão de uso e aos fatores que influenciam no uso dessas tecnologias
Internet, tais como: a faixa etária, o nível de exposição ao computador, a área de formação
acadêmica, a área de conhecimento na qual atua e a titulação, exercem influência significativa no
uso acadêmico da Internet entre os docentes.
Palavras-chave: Uso acadêmico da Internet. Modelo TAM. Tecnologia – Internet.
vi
Abstract of Dissertation presented to PEP/UFRN as partial fulfillment of the requirements for the
degree of Master of Science (M.Sc.)
Factors of usage of the Internet in academic environment: study in institution of education technological in the Brazil
Belchior de Oliveira Rocha
December, 2005
Dissertation Supervisor: Anatália Saraiva Martins Ramos
Department: Production Engineering
The last decade, characterized by the vertiginous growth of the computers worldwide net,
brought radical changes in the use of the information and communication. Internet’s use at business
world has been largely studied; however, few are the researches about the academic use of this
technology, mainly if we take into consideration institutions of technologic education. In this
context, this research made an analysis of internet’s use in a technologic education institution in
Brazil, analyzing, in particular, the Centro Federal de Educação Tecnológica do Rio Grande do
Norte CEFET/RN for that standard use of this Information Technology (IT) tools and, at the same
time, studying the determinant factors of this use. To reach the considered objectives, a survey
research was effected, be given data collected daily through the research’s questionnaire application
to 150 teachers who answered a set of closed and scaled questions. The quantitative data were
qualitatively analyzed, arriving a some significant results related to the standard use and the factors
that influenced in the use of these Internet technologies, like: the age scale, the exposition’s to the
computer level, the area of academic graduation, the area of knowledge where acts and the title,
exert significant influence in the academic use of Internet between the professors.
vii
Keywords: Academic use of the Internet. Technology Acceptance Model - TAM. Technology – Internet
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO..............................................................................................................................1
1.1 Objetivo..........................................................................................................................................3
1.2 Justificativa ....................................................................................................................................3
1.3 Estrutura da dissertação .................................................................................................................4
2. REVISÃO DA LITERATURA.....................................................................................................6
2.1 A atividade acadêmica ...................................................................................................................6
2.2 Tecnologia da Informação .............................................................................................................7
2.2.1 Evolução da TI ....................................................................................................................8
2.2.2 Uso estratégico da TI ........................................................................................................11
2.2.3 O futuro da TI ...................................................................................................................11
2.3 A Internet .....................................................................................................................................14
2.3.1 A Internet no Brasil...........................................................................................................15
2.3.2 O CEFET-RN e a sua rede Internet ..................................................................................17
2.4 Uso da Internet na atividade acadêmica...............................................................................18
2.4.1 Comunicação.....................................................................................................................18
2.4.2 Trabalho colaborativo ou cooperativo ..............................................................................20
2.4.3 Educação à distância .........................................................................................................21
2.4.4 Cultura e Tecnologia.........................................................................................................21
2.5 Modelo da Pesquisa - TAM (Technology Acceptance Model) ....................................................22
2.5.1 Utilidade Percebida ...........................................................................................................23
2.5.2 Facilidade de Uso Percebida .............................................................................................23
2.5.3 Trabalhos similares ...........................................................................................................23
3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS..............................................................................26
3.1 Classificação metodológica da pesquisa .....................................................................................26
3.2 Métodos e Técnicas de pesquisa ..................................................................................................26
3.3 Delineamento da pesquisa............................................................................................................27
3.4 Amostragem.................................................................................................................................28
3.4.1 Tamanho da amostra .........................................................................................................28
3.5 Instrumento - elaboração e validação...........................................................................................29
3.5.1 – Elaboração do instrumento.............................................................................................29
viii
3.5.2 – Validação do instrumento ..............................................................................................32
3.6 Aplicação do questionário............................................................................................................32
3.7 Tabulação, codificação e tratamento dos dados...........................................................................33
4. RESULTADOS DESCRITIVOS E INFERENCIAIS DA PESQUISA ..................................34
4.1 Análise descritiva dos Docentes ..................................................................................................34
4.2 Perfil de Exposição ao Microcomputador....................................................................................38
4.2.1 – Perfil de Exposição ao Microcomputador por Gerência Educacional ...........................38
4.2.2 – Perfil de exposição ao Microcomputador por Área de Formação Acadêmica ..............43
4.2.3 – Perfil de exposição ao Microcomputador por Titulação................................................43
4.2.4 – Perfil de exposição ao Microcomputador por Sexo .......................................................45
4.2.5 – Perfil de exposição ao Microcomputador por Faixa Etária............................................45
4.3 Perfil de Consumo de TI ..............................................................................................................46
4.4 Perfil quanto ao tipo de provedor de acesso e tipo de e-mail ......................................................46
4.5 Diversidade e Regularidade de uso das tecnologias Internet.......................................................47
4.5.1 – Diversidade e Regularidade de Uso por Gerência Educacional ....................................47
4.5.2 – Diversidade e Regularidade de Uso por Área de Formação Acadêmica .......................50
4.5.3 – Diversidade e Regularidade de Uso por Titulação.........................................................51
4.5.4 – Diversidade e Regularidade de Uso por Sexo................................................................53
4.5.5 – Diversidade e Regularidade de Uso por Faixa Etária ....................................................54
4.6 Percepção da Utilidade das tecnologias Internet..........................................................................56
4.6.1 – Percepção da Utilidade por Gerência Educacional ........................................................56
4.6.2 – Percepção da Utilidade por Área de Formação Acadêmica..........................................58
4.6.3 – Percepção da Utilidade por Titulação ...........................................................................59
4.6.4 – Percepção da Utilidade por Sexo ..................................................................................60
4.6.5 – Percepção da Utilidade por Faixa Etária........................................................................61
4.7 Barreiras ao Uso da Internet.........................................................................................................62
4.7.1 – Barreiras ao uso da Internet por Gerência Educacional.................................................63
4.7.2 – Barreiras ao uso da Internet por Área de Formação Acadêmica....................................66
4.7.3 – Barreiras ao uso da Internet por Titulação .....................................................................67
4.7.4 – Barreiras ao uso da Internet por Sexo ............................................................................68
4.7.5 – Barreiras ao uso da Internet por Faixa Etária.................................................................69
4.8 Intensidade de uso........................................................................................................................70
4.8.1 Intensidade de uso por gerência educacional....................................................................71
4.8.2 Intensidade de uso por área de formação acadêmica ........................................................71
ix
4.8.3 Intensidade de uso por titulação........................................................................................72
4.8.4 Intensidade de uso por sexo ..............................................................................................72
4.8.5 Intensidade de uso por faixa etária....................................................................................72
5. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES..................................................................................74
5.1 – Conclusões ................................................................................................................................74
5.2 Padrões de uso da Internet ...........................................................................................................74
5.2.1 Freqüência de uso.......................................................................................................74
5.2.2 Diversidade de uso .....................................................................................................75
5.2.3 Tempo de uso do Microcomputador ..........................................................................76
5.2.4 Percepção da Utilidade...............................................................................................76
5.2.5 Barreiras ao uso..........................................................................................................77
5.2.6 Intensidade de uso......................................................................................................79
5.3 Principais achados e conclusões ..................................................................................................82
5.3.1 Recomendações.................................................................................................................83
5.3.2 Limitações e pesquisas futuras..........................................................................................85
6. REFERÊNCIAS...........................................................................................................................87
7. ANEXOS.......................................................................................................................................92
QUESTIONÁRIO ............................................................................................................................92
RESULTADOS ESTATÍSTICOS ..................................................................................................99
GRÁFICOS ESTATÍSTICOS ......................................................................................................118
x
ÍNDICE DE TABELAS
Tabela 2.4-1 – A estrutura da Comunicação do Conhecimento.................................................... 19
Tabela 3.4-1 - Amostra dos docentes por Gerência Educacional……………………................... 29
Tabela 4.1-1 - Dados referentes aos Docentes................................................................................ 35
Tabela 4.1-2 - População x Amostra (por Gerência Educacional)...................................... ........... 37
Tabela 4.2-1 - Exposição ao Microcomputador x Gerência........................................................... 39
Tabela 4.2-2 - Exposição ao Microcomputador por Área de Formação Acadêmica..................... 43
Tabela 4.2-3 - Exposição ao Microcomputador x Titulação.......................................................... 44
Tabela 4.2-4 - Exposição ao Microcomputador por Sexo.............................................................. 45
Tabela 4.2-5 - Exposição ao Microcomputador por Faixa Etária................................................... 46
Tabela 4.5-1 - Diversidade e Regularidade de Uso por gerência................................................... 48
Tabela 4.5-2 - Diversidade e Regularidade de Uso por Área de Formação Acadêmica................ 50
Tabela 4.5-3 - Diversidade e Regularidade de Uso por Titulação.................................................. 51
Tabela 4.5-4 - Diversidade e Regularidade de Uso por Sexo......................................................... 53
Tabela 4.5-5 - Diversidade e Regularidade de Uso por Faixa Etária.............................................. 54
Tabela 4.6-1 - Percepção da Utilidade por gerência educacional.................................................. 56
Tabela 4.6-2 - Percepção da Utilidade por Área de Formação Acadêmica.................................... 58
Tabela 4.6-3 - Percepção da Utilidade por Titulação..................................................................... 59
Tabela 4.6-4 - Percepção da Utilidade por Sexo............................................................................. 60
Tabela 4.6-5 - Percepção da Utilidade por Faixa Etária................................................................. 61
Tabela 4.7-1 - Barreiras ao uso por Gerência Educacional............................................................. 63
Tabela 4.7-2 - Barreiras ao uso por Área de Formação Acadêmica................................................ 66
Tabela 4.7-3 - Barreiras ao uso por Titulação................................................................................. 67
Tabela 4.7-4 - Barreiras ao uso por Sexo........................................................................................ 68
Tabela 4.7-5 - Barreiras ao uso por Faixa Etária............................................................................. 69
Tabela 4.8-1 - Intensidade de uso por gerência educacional, em horas semanais.......................... 71
Tabela 4.8-2 - Intensidade de uso por área de formação acadêmica, em horas semanais.............. 72
Tabela 4.8-3 - Intensidade de uso por titulação, em horas semanais.............................................. 72
Tabela 4.8-4 - Intensidade de uso por sexo, em horas semanais..................................................... 72
Tabela 4.8-5 - Intensidade de uso por faixa etária, em horas semanais.......................................... 73
xi
ÍNDICE DE QUADROS
Quadro 4.2-1 – Variáveis que medem o desempenho em informática.......................................... 38
Quadro 4.5-1 – Variáveis usadas para medir a Diversidade e a Regularidade de uso.................. 47
Quadro 4.6-1 – Variáveis usadas para medir a Percepção da Utilidade........................................ 56
Quadro 4.7-1 – Indicadores das Barreiras ao Uso da Internet....................................................... 63
xii
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 2.5-1 - Modelo de Aceitação da Tecnologia (TAM)........................................................ 23
Figura 4.2-2 - Avaliação do desempenho com as tecnologias de informática............................. 40
Figura 4.8-1 - Modelo da pesquisa após análise inferencial (ANOVA)...................................... 73
Figura 5.2-1 - Variação do Modelo TAM explicando o Padrão de Uso da Internet.................... 81
CAPÍTULO I
1. INTRODUÇÃO
O uso acadêmico das Tecnologias da Informação e Comunicação e, em especial, da
Internet teve um crescimento vertiginoso nos últimos anos. Recentemente, praticamente todo
cidadão tem testemunhado uma invasão crescente do seu dia-a-dia por novas tecnologias, que
causam alterações no papel, na qualidade e na velocidade de troca de informação com que ele
lida no cotidiano. Desta maneira, assiste-se a um crescimento acelerado da capilaridade da
rede Internet. Essa capilaridade deve-se ao fato da melhoria da estrutura de comunicações
(backbone), da proliferação de provedores de acesso (gateways) e, principalmente, da
facilidade de aquisição de microcomputadores pessoais (CARATE, 2001).
Há pouco mais de 40 anos, a informática era vista como uma forma eficiente de
processar dados e possibilitar a automação das funções repetitivas como as executadas pelos
departamentos administrativos e contábeis das organizações. Em pouco tempo, importantes e
radicais mudanças transformariam o mundo e, fundamentalmente, o setor corporativo. A bem
sucedida aliança entre a informática e as telecomunicações permitiu tornar realidade o
conceito de globalização, expandindo as fronteiras das empresas e das Instituições acadêmicas
para o mundo todo através de um simples toque no “mouse”. E o futuro, que nos bate à porta,
acena com a chamada convergência tecnológica, reunindo num único aparelho telefone,
computador, Internet, agenda eletrônica, jogos, televisão, música, entre outras facilidades
(ALBERTIN, 2003).
Para (Ramos, 1997), é amplamente aceito que a informação é um dos insumos mais
importantes para as Instituições acadêmicas, tendo em vista que o ambiente acadêmico é um
espaço privilegiado, onde o estudo de impactos de uso da Tecnologia da Informação (TI)
reveste-se de maior importância, na medida em que estes são ambientes típicos de
processamento de informação e a criação, manipulação, disseminação e compartilhamento de
informações entre os membros é essencial para a produtividade e o progresso do ensino e da
pesquisa.
Esta pesquisa surgiu da necessidade de se conhecer o perfil de uso da Internet dos
professores do CEFET-RN e, usou para tanto, o modelo TAM (Technology Acceptance Model
de Davis, 1989), que se baseia no estudo da percepção da utilidade, da facilidade de uso e das
barreiras ao uso. O conhecimento do padrão de uso das tecnologias da Internet e dos fatores
2
intervenientes no uso dessa TI na atividade acadêmica, são imprescindíveis para compreender
e melhor explorar a difusão desta inovação tecnológica entre os professores do CEFET-RN.
O uso acadêmico da Internet tem sido objeto de estudo de vários pesquisadores ao
redor do mundo. Seyal et al. (2002), em pesquisa realizada em quatro colégios técnicos na
cidade de Darussalan, no sultanato de Brunei, analisou os fatores determinantes do uso
acadêmico da Internet, neste caso, entre os alunos, usando um modelo de equação estrutural.
Sua pesquisa mostrou que 79% usam a Internet com facilidade. Vários alunos (51%)
consideraram que a Internet é muito importante, em alguns casos, indispensável para suas
atividades profissionais. O estudo encontrou uma significativa correlação entre a experiência
com computadores e o uso da Internet, onde essa experiência dava-se, principalmente, no uso
de processadores de textos e planilhas.
Pesquisando o uso acadêmico da Internet na Austrália, Applebee et al. (2000),
aplicaram 1054 questionários entre universitários de várias universidades australianas, com
uma média de 30 participantes por universidade. A pesquisa mostrou que 95,6% dos
estudantes têm acesso a um computador pessoal em casa ou no trabalho conectado à Internet
e, deste total, mais de 60% utiliza o e-mail diariamente.
Analisando o estágio da difusão das tecnologias da internet em organizações
acadêmicas, entre os docentes de 44 Cursos ou Programas de Pós-graduação de Mestrado e/ou
Doutorado nas áreas tecnológicas e de exatas das Universidades da Região Nordeste do
Brasil, com credenciamento junto à CAPES, Ramos (1997) obteve como resultados da
pesquisa que o correio eletrônico (e-mail) é a tecnologia internet com maior
regularidade/freqüência de uso, considerando que cerca de 71% dos professores pesquisados
usa-o diariamente ou pelo menos algumas vezes na semana. Quanto à intensidade de uso da
internet, a média de uso é de 6,5 horas por semana.
Neste contexto, as questões a serem respondidas por esta pesquisa são as seguintes:
a) Qual o padrão de uso da Internet entre os professores de uma Instituição de
Ensino Tecnológico no Brasil?
b) Quais os fatores de uso desta TI na comunidade acadêmica pesquisada?
3
1.1 Objetivo
Para responder às questões de pesquisa, o objetivo central deste estudo é examinar o
uso acadêmico da Internet. Para melhor compreensão, foi dividido em cinco objetivos
específicos:
a) Analisar o perfil de exposição ao Microcomputador, agrupados por área de atuação
(Gerência), área de formação acadêmica, titulação, sexo e faixa etária.
b) Analisar a diversidade e a regularidade de uso das tecnologias internet, agrupados por
área de atuação (Gerência), área de formação acadêmica, titulação, sexo e faixa etária.
c) Identificar o nível de percepção da utilidade das tecnologias internet quanto à área de
atuação (Gerência), à área de formação acadêmica, à titulação, ao sexo e à faixa etária.
d) Levantar as barreiras ao uso da internet pelos professores, agrupados por área de
atuação (Gerência), área de formação acadêmica, titulação, sexo e faixa etária.
e) Medir a intensidade de uso das tecnologias internet, agrupados por área de atuação
(Gerência), área de formação acadêmica, titulação, sexo e faixa etária.
1.2 Justificativa
Muitos são os estudos e pesquisas sobre o uso das tecnologias Internet no setor
empresarial ou no ramo dos negócios e até nas universidades, no entanto, existem poucas
pesquisas sobre o uso acadêmico dessas tecnologias em instituições de ensino tecnológico em
nível mundial e, no Brasil a literatura não registra nenhuma pesquisa em Instituição similar ao
CEFET-RN.
Diante dessa constatação, este trabalho se propõe a contribuir na ampliação do
conhecimento do uso efetivo da Internet pelos professores de uma Instituição pertencente à
Rede Federal de Educação Tecnológica no Brasil, em particular, o CEFET-RN.
Justifica-se, assim, a escolha do tema aqui proposto, na tentativa de fazer um
diagnóstico referente ao uso da Internet num Centro de Educação Tecnológica, para que se
possa avaliar, de forma científica, se não está havendo uma desconexão entre benefícios
potenciais anunciados para o uso da nova tecnologia e os benefícios reais, devidamente
percebidos pela comunidade acadêmica, pelos seguintes motivos:
1) Mesmo depois de todo crescimento e popularização da Internet no meio
acadêmico, percebe-se que seu uso efetivo é muito segmentado e em alguns casos,
tem baixa intensidade.
4
2) Apesar dos esforços dos governantes patrocinando políticas de inclusão digital, em
nível nacional e da aplicação de recursos orçamentários na melhoria da rede
interna e de laboratórios com a compra de equipamentos de informática, percebe-
se que a adoção e difusão das tecnologias da informação e comunicação, e, em
especial, da Internet, estão aquém de suas reais possibilidades se considerarmos as
aplicações diretamente orientadas para as atividades acadêmicas.
1.3 Estrutura da dissertação
Não existe uma única maneira para realizar a organização dos elementos textuais de
uma tese ou dissertação, pois há nomenclaturas que diferem de autor para autor, de Instituição
para Instituição. No entanto, há pontos em comum, que indicam que tais relatórios de
pesquisa devem contemplar. Visando atender a esses requisitos, a organização dos elementos
textuais desta dissertação obedeceu ao seguinte encadeamento lógico:
Neste capítulo Introdutório, o objetivo é mostrar claramente o propósito e o alcance do
relatório, indicar as razões da escolha do tema, mostrar a estrutura da dissertação quanto aos
elementos textuais, apresentar o problema e as hipóteses que conduziram à sua realização e
listar os objetivos da pesquisa.
O capítulo 2 é dedicado à revisão da literatura, mostrando por meio de compilação
critica e retrospectiva de várias publicações, o estágio de desenvolvimento do tema da
pesquisa, estabelecendo um referencial teórico que dá suporte ao desenvolvimento do
trabalho.
No capítulo 3 são descritos os procedimentos metodológicos da pesquisa, visando
fornecer o detalhamento da mesma, esclarecer os caminhos que foram percorridos para chegar
aos objetivos propostos, indicar como foi selecionada a amostra e o percentual em relação à
população estudada, discorrer sobre o instrumento de pesquisa utilizado (questionário) e
mostrar como os dados foram tratados e como foram analisados.
O Capítulo 4 descreve, analiticamente, os dados levantados através de uma exposição
sobre o que foi observado e desenvolvido na pesquisa. Apresenta-se a caracterização dos
sujeitos e a comparação do universo da pesquisa com a amostra. Em seguida, descrevem-se o
padrão de uso da Internet e os fatores determinantes deste uso, de acordo com suas dimensões
de intensidade, diversidade, regularidade, barreiras e finalidade de uso. Para esta descrição
foram utilizados recursos estatísticos, tabelas e gráficos elaborados no decorrer da tabulação
dos dados. Na análise e discussão, foram estudadas as relações entre os dados obtidos, o
5
problema de pesquisa e o embasamento teórico dado na revisão da literatura. Os resultados
foram divididos por tópicos com títulos obedecendo a um encadeamento lógico.
No capítulo 5 apresenta-se a síntese interpretativa dos principais argumentos usados,
onde é mostrado se os objetivos foram atingidos e se as questões de pesquisa foram
respondidas. Consta deste capítulo uma recapitulação sintetizada dos elementos textuais, onde
foi feito um balanço dos resultados obtidos com a análise de variância (Analysis of Variance –
ANOVA) e o Teste LSD ou método de Fisher da mínima diferença significativa, para
variáveis com mais de dois níveis de respostas e o Teste U de Mann-Whitney para as
variáveis dicotômicas, e isto possibilitou identificar as variáveis do modelo de pesquisa,
construído a partir do referencial teórico, visando aferir o padrão de uso da Internet entre os
professores do CEFET-RN, assim como os fatores determinantes desse uso.
No final da dissertação estão os elementos pós-textuais, dos quais fazem parte as
referências bibliográficas citadas e os anexos, onde constam o questionário adotado para a
pesquisa de campo e os principais resultados estatísticos, gerados pelo software Statistics.
6
CAPÍTULO II
2. REVISÃO DA LITERATURA
Este capítulo apresenta a revisão da literatura que forneceu os fundamentos e embasou
a pesquisa realizada. Para uma melhor compreensão, faz-se uma contextualização da atividade
acadêmica como um todo e, em particular, numa Instituição de Ensino Tecnológico no Brasil,
um breve histórico da tecnologia da informação, abordando a evolução, o uso estratégico e o
futuro da TI. Dentre as tecnologias estudadas, a Internet, por ser objeto principal desta
pesquisa, recebe uma atenção especial, onde é feita uma análise do seu desenvolvimento, seu
estágio no Brasil e como está estruturada no CEFET-RN. Para tanto, analisa-se o uso da
Internet na atividade acadêmica (comunicação, trabalho colaborativo ou cooperativo,
educação à distância e a influência da cultura no uso da tecnologia), a aceitação da tecnologia
(percepção da utilidade, percepção da facilidade de uso e a percepção dos elementos
dificultadores, ou sejam, as barreiras ao uso), tendo como suporte outros trabalhos similares.
2.1 A atividade acadêmica
Um olhar sobre a atividade acadêmica ou organização do trabalho intelectual é
necessário para uma delimitação precisa do escopo da pesquisa pretendido. No CEFET-RN a
atividade acadêmica dos professores tem cinco vertentes: ensino, pesquisa, gestão, formação
profissional e a extensão, cada uma delas com múltiplas facetas em diferentes níveis de
atividades. O professor, individualmente, pode ter suas próprias metas e deve ser reconhecido
pela sua atividade, mas necessariamente deverá colaborar com os seus companheiros, sem
perder sua identidade, autonomia e aspirações visando maiores níveis de eficiência para a
atividade acadêmica na instituição. A atividade acadêmica não pode ser medida, como se faz
há muito tempo, apenas pela atuação do professor em sala de aula. A medida correta deve
englobar todas as atividades do professor, o que força o sistema universitário a buscar nova
unidade de medida para a atividade acadêmica.
Segundo Ramos (1997), historicamente a comunidade acadêmica tem sido essencial
para o processo cumulativo de pesquisa e aprendizagem. A mesma autora, afirma que o
debate intelectual e o diálogo que ocorrem no campo acadêmico provocam inspirações,
7
desafios às idéias tradicionais e estimulam a descoberta – ingredientes básicos para o avanço
do conhecimento.
A comunidade acadêmica esteve por muito tempo centrada na cultura do material
impresso (livros, jornais, revistas, periódicos). Sua comunicação se dava via sistema postal e
seu acervo de conhecimento era físico, disposto nas bibliotecas. Com o advento das
tecnologias da informação e, em especial, da Internet, a comunidade acadêmica teve um
grande avanço nas suas comunicações, a ponto de Lucena apud Ramos (1997) afirmar que “o
cientista ou educador brasileiro, que está hoje fora da Internet, está privado da comunicação
constante com seus colegas em todo país e no mundo e é, certamente, uma pessoa muito
defasada em termos de informações sobre sua área. Conferências nacionais e internacionais
são anunciadas, organizadas e até realizadas através da rede e passaram a ocorrer com uma
freqüência sem precedentes e, praticamente, toda a literatura atual sobre todas as áreas do
conhecimento está a algum tempo disponível na rede”.
Nesse contexto, busca-se nesta pesquisa, identificar os pontos que influenciam a
difusão das tecnologias Internet na comunidade acadêmica de uma instituição de ensino
tecnológico no Brasil.
2.2 Tecnologia da Informação
Há pouco mais de 40 anos, a informática era vista como uma forma eficiente de
processar dados e possibilitar a automação de funções repetitivas como as executadas pelos
departamentos administrativos e contábeis das organizações.
Freitas et al. (2002) observam que nos últimos anos o surgimento de inovações em
termos de TI cresceu substancialmente, com destaque para a disseminação das redes, em
especial a Internet, que se constitui atualmente no conjunto de TI com maior crescimento e
impacto na sociedade, pois ela possibilita, entre outras coisas, o compartilhamento de
informação e conhecimento.
O momento é de grande transformação, afirmam Silva e Fleury (2000), pois a
informação passa do meio material para o meio digital. Essa mudança parece simples, mas
conduz a formas de comunicação e interação inimaginadas anos atrás. Desta forma,
paradigmas já estabelecidos, caem por terra, surgindo novas formas de perceber e agir.
Nesse contexto, Falcão (2001) observa que o avanço da Tecnologia da Informação traz
consigo novas técnicas que podem ser aplicadas em diversas atividades profissionais, sendo
uma delas a educação e que, dentre as tecnologias, a Internet tem possibilitado uma grande
8
diversificação de informação, o que tem levado os educadores a repensarem suas práticas,
seus planejamentos e suas execuções nas atividades pedagógicas.
Para Targino (2002), a tecnologia está sempre atrelada à realidade social, o que
justifica sua concepção mais moderna não apenas como o agrupamento de técnicas
audiovisuais, de telecomunicações, de automação, mas também, como elemento que
incorpora as decorrências econômicas e sociais dessas técnicas dentro de uma visão espaço-
tempo. A mesma autora afirma que a retórica ideológica segundo à qual a Internet
democratiza a informação, não é verdadeira uma vez que isso pressupõe o acesso universal,
enquanto princípio magnânimo que determina a disponibilidade de informação para todos,
como condição sine qua non ao exercício pleno da democracia e, no entanto, o que se vê são
os analfabetos ou neo-alfabetizados, os grupos raciais e étnicos minoritários e a grande
maioria dos que integram as classes sociais economicamente carentes excluídos das benesses
tecnológicas.
Preocupado com a supervalorização dada à tecnologia, Moran (1998) afirma que a
grande tecnologia é o ser humano, a nossa mente, pois segundo ele, as tecnologias são
extensões da nossa mente, do nosso corpo.
2.2.1 Evolução da TI
Até o final dos anos 50 os computadores eram tidos como obra da imaginação humana
ou como uma fantasia extraída dos livros e filmes de ficção científica. Praticamente apenas
alguns poucos segmentos, como as áreas acadêmica, militar e governo aventuravam-se na
experimentação das então grandiosas e complexas máquinas.
Em pouco menos de 10 anos, essas fabulosas máquinas evoluíram e conquistaram o
interesse das corporações de grande porte, órgãos do Governo Federal e Universidades. Eram
os anos 60, em que reinavam absolutos os CPDs – Centros de Processamento de Dados – que
eram na realidade, ambientes climatizados, cercados por paredes de vidro, como uma
verdadeira redoma, e preparados para abrigar as grandes máquinas – os “mainframes”. Em
geral, o CPD era uma área à parte na empresa, à qual tinham acesso apenas os profissionais
diretamente envolvidos com os computadores, como os analistas de sistemas, técnicos de
manutenção, programadores, operadores, entre outros. Intangível aos demais funcionários de
outros departamentos, o único elo de ligação entre essas ilhas de informática e o resto da
9
companhia eram as pilhas de formulários contínuos contendo informações processadas, as
quais haviam sido requisitadas pelos usuários de alguma área específica.
Segundo Albertin (1998), até o final dos anos 70, predominou o que se convencionou
chamar de “a era dos CPDs”, ou ainda “a era do computador”, em que todas as decisões
referentes à tecnologia estavam a cargo do Gerente de Processamento de Dados e de Sistemas
de Informações Gerenciais. Esse profissional se reportava à hierarquia financeira da
organização e era imprescindível que tivesse conhecimento e competência essencialmente
técnicos. O então foco da tecnologia era a produtividade e a tendência organizacional da área
de informática era de centralização. Nesse ambiente, o enfoque administrativo era o de
controle e os investimentos e tecnologia eram conservadores e tinham que passar pelo crivo
da área financeira da organização. Confinados e isolados no ambiente fechado dos CPDs, o
gerente e demais profissionais de informática ficavam alheios às necessidades dos
funcionários dos vários departamentos e também à estratégia de negócios da empresa. Todo o
tempo era dedicado à criação de algoritmos, rotinas, linguagens de programação,
desenvolvimento de aplicativos e demais funções técnicas. Quando precisava justificar novos
investimentos na área, os gerentes de TI preocupavam-se em demonstrar os ganhos de custos
do sistema, da mão-de-obra e de manutenção, e não os benefícios propiciados pela tecnologia
para a empresa como um todo. A maior dificuldade, nessa época, era convencer a diretoria
financeira da real necessidade dos investimentos requeridos para aumentar a capacidade dos
sistemas, manutenção e desenvolvimento de novos aplicativos. A área de informática era vista
basicamente como um setor gerador de gastos e tida como “um mal necessário” (GRAEML,
2003).
No começo da década de 80 os avanços da microeletrônica possibilitaram o
desenvolvimento de computadores menores, que ocupavam menos espaço e, ao mesmo
tempo, tornavam-se mais poderosos no que tange ao aumento da capacidade de
processamento, agilidade de memória, ficando também mais acessíveis em termos
econômicos. A partir de 1975, todas as funções necessárias para o funcionamento de um
computador já estavam integradas num único chip. A capacidade de memória passou a dobrar
a cada ano. Gradativamente, o processamento de informações deixava de ser feito em lotes de
transações (em tempo posterior ou batch) e passava a ser on-line (em tempo real), ou seja, as
atualizações dos arquivos eram feitas na medida em que as transações vinham sendo
efetuadas.
Mas, segundo Dantas e Aguiar (1982), foi a partir dos anos 90, com a evolução da
microinformática, que as mudanças se tornaram mais significativas e visíveis. A “Era dos
10
CPDs” chegava ao fim para dar início à “Era da informação”. Aos poucos, os grandes
mainframes, complexos demais para os usuários comuns e que exigiam pessoal altamente
especializado para operá-los e encarregar-se da sua manutenção, e ainda eram altamente
dispendiosos, começaram a ser substituídos por máquinas servidoras de aplicações, num
processo batizado de downsizing e rightsizing. Em muitas empresas, no entanto, os
mainframes foram mantidos para operações mais complexas e estratégicas.
Novas máquinas e periféricos foram sendo agregados aos parques das empresas. A
rede de terminais “burros” ligados ao mainframe foram sendo substituídos pelas estações
clientes e pelos computadores de mesa – os Personal Computers (PC) – munidos de interfaces
gráficas e aplicativos que tornaram sua operação mais fácil e amigável às pessoas sem
nenhum conhecimento de tecnologia. Começava a vigorar o modelo cliente-servidor,
proporcionando a todas as esferas da empresa o acesso à informação. O ambiente centralizado
e fechado do “mainframe” e dos antigos CPDs cedeu o lugar a plataformas heterogêneas.
Nessa época começava a proliferar as “softwarehouses”, disponibilizando e aumentando a
oferta de software básico e pacotes aplicativos, decretando o final da era da arquitetura
proprietária e abrindo caminho para o ambiente aberto e a compatibilidade entre diferentes
sistemas.
A informática começa a ser entendida como Tecnologia da Informação e empresas de
médio e pequeno portes entram para o rol das usuárias. O foco da tecnologia passa a ser a
vantagem competitiva da empresa em face à concorrência, a missão é a inovação tecnológica
e os investimentos na área são agressivos. A área de TI deixa de ser vista como um setor
meramente gerador de custos, mas como fator essencial para possibilitar à empresa manter-se
ágil, competitiva e inserida na nova ordem econômica ditada pela globalização.
Nas indústrias, o emprego da TI permite não apenas agilizar a produção, mas facilitar
o contato direto com fornecedores e parceiros de negócios. O foco são as redes internas e
externas, troca eletrônica de documentos (EDI, que vem sendo substituído pelo Web EDI),
código de barras, e soluções que permitam a perfeita integração com a cadeia de suprimentos
(Supply Chain). No setor financeiro a atenção se volta para a segurança e armazenagem dos
dados e para as aplicações de missão crítica. As operadoras de telecomunicações e empresas
de varejo e da área de serviços priorizam os pacotes que permitem identificar e selecionar os
clientes, como as soluções de Customer Relationship Management (CRM), ou gerenciamento
do relacionamento com o cliente. As soluções de Business Intelligence (BI), que permitem a
análise dos dados sob as mais variadas e inusitadas perspectivas, começam a chamar a atenção
11
das corporações de diversas áreas. A oferta de produtos diversifica-se ainda mais e se mantém
em contínua evolução.
2.2.2 Uso estratégico da TI
Segundo Jesus (2003), a necessidade de disponibilizar produtos de qualidade
acompanhados de uma série de outras vantagens como bom atendimento, preços baixos,
cumprimento dos prazos, rapidez e eficiência na entrega, entre outras, está forçando as
corporações a reverem seus valores e sua visão quanto a forma de trabalhar. As empresas
estão percebendo que a aplicação indiscriminada de computadores nos diversos níveis
funcionais e administrativos, por si só, não assegura a competitividade. Além disso, nos
tempos atuais, a importância de analisar seu papel dentro de um contexto social é eminente. A
percepção da importância das pessoas como um fator potencial de competitividade é algo
crescente no mundo dos negócios.
A Tecnologia da Informação não pode ser considerada como uma forma de resolver
todos os problemas das empresas, nem como uma chave na busca pela competitividade em
um mercado de proporções globais.
Segundo Castro (2002), a estratégia do negócio é uma análise de alto nível da
atividade de uma empresa definindo o “como se deve ir” a partir de “onde se está” até o “onde
se quer chegar”.
Para Ramos (1997), foi a partir da integração entre a informática e as
telecomunicações que a tecnologia pôde aprofundar seu potencial e revolucionar os processos
de produção. A mesma autora ainda destaca que a informação como recurso e valor
estratégicos tem uma dinâmica complexa no seu uso dentro da empresa ao longo do tempo,
considerando que o uso estratégico da tecnologia da informação busca dar conta das
necessidades crescentes de integração de sistemas dentro e fora da organização.
2.2.3 O futuro da TI
A tecnologia da informação evoluiu rapidamente. Em menos de 30 anos deixou de ser
um privilégio apenas das grandes corporações, para se tornar uma ferramenta indispensável e
utilizada por empresas e Instituições acadêmicas de diferentes tipos e portes. Hoje não se
discute mais a sua aplicabilidade para o alcance das metas de negócios. O grande
12
questionamento dos analistas de mercado e dos gestores da TI é avaliar até que ponto, no
futuro, valerá a pena ser pioneiro em inovação tecnológica ou se a melhor estratégia será
esperar o amadurecimento das soluções para só então investir na sua aquisição.
O futuro da TI nas corporações esteve em evidência durante todo o ano de 2003,
principalmente após a divulgação do artigo de Nicholas Carr, publicado na Revista Harvard
Business Review, que causou polêmica no mundo inteiro. O consagrado escritor, jornalista e
consultor norte-americano, especializado na interseção entre estratégia de negócios e
tecnologia da informação, ganhou notoriedade quando seu artigo intitulado “IT doesn’t
matter” (a TI não tem importância) mobilizou executivos, convidando-os a analisar o assunto
com maior profundidade.
Para Zarza (2004), embora veementemente contestados, os argumentos apresentados por Carr
têm sua lógica e não puderam ser ignorados, servindo ao menos para propiciar uma boa
reflexão a respeito do tema. Entre os principais pontos abordados, ele ressaltou que para ter
valor estratégico, a tecnologia precisa permitir que as companhias a usem de forma
diferenciada. Mas como a evolução da TI é muita rápida e em pouco tempo torna-se acessível
a todos, fica cada vez mais difícil obter vantagem apenas pelo seu emprego. Carr acredita que
a infra-estrutura de TI (hardware e software), entendida como um processo de armazenamento
e transmissão de dados, está se transformando em “commodity”, assim como as ferrovias se
transformaram em parte da infra-estrutura das empresas do século XIX, ocorrendo o mesmo
com a eletricidade, no começo do século XX.
“TI é essencialmente um mecanismo de transporte, na medida em que
carrega informação digital da mesma forma que os cabos elétricos
transportam eletricidade. E é mais valiosa quando compartilhada, do que se
usada isoladamente. Alem disso, a quase infinita escalabilidade de muitas
tecnologias, combinada com a velocidade de padronização tecnológica
significa que não há nenhum benefício em ser proprietário das aplicações.
Ninguém mais desenvolve seu próprio e-mail ou processador de texto. E isso
está se movendo rapidamente para aplicações mais críticas, como supply
chain management (gerenciamento da cadeia produtiva) e customer
relationship management (gerenciamento do relacionamento com o cliente).
Sistemas genéricos são eficientes, mas não oferecem vantagens sobre os
concorrentes, pois todos estão comprando os mesmos tipos de sistema. Com a
Internet temos o canal perfeito para a distribuição de aplicações genéricas. E
à medida que nos movemos para os Web services, onde podemos comprar
aplicações, tudo nos levará a uma homogeneização da capacidade da
tecnologia”.
13
Neste trecho da entrevista concedida ao Computerworld, Nicholas Carr reitera a idéia
de que hoje a tecnologia não representa mais um diferencial competitivo para a empresa.
Essas afirmações provocaram reações diferenciadas no mercado e entre os executivos
de TI, mesclando indignações acaloradas com concordâncias discretas. As principais críticas
evidenciaram que as empresas pioneiras e que apostam no desenvolvimento tecnológico, têm
sucesso porque também contam com uma estratégia de negócios bem orquestrada por trás.
Mas a TI desempenha um papel primordial e contribui significativamente para a obtenção dos
bons resultados.
Empresas como a IBM, HP e Sun Microsystems, líderes da indústria de TI, apostam
que o futuro da TI passa por conceitos como computing on demand, grid computing, utility
computing e adaptative computing, que na prática significam quase a mesma coisa. Cada
uma, à sua maneira, defende a idéia de que o desafio atual do setor corporativo é não se
basear em cenários, porque eles mudam muito rapidamente. As empresas precisam ter a
capacidade de responder a essas mudanças com a mesma agilidade.
Hoje, algumas funções de processamento são limitadas pelas restrições dos
computadores. O conceito de computação sob demanda pressupõe um cenário em que será
possível obter uma capacidade extra de processamento, na medida em que for necessária,
através da rede, sem que o usuário precise conhecer a complexidade da infra-estrutura e
pagando apenas pelo que for efetivamente utilizado. Também chamado de grid computing, é
um conceito de processamento distribuído que envolve o uso de vários computadores
interconectados através de redes locais ou de longa distância, ou mesmo a Internet. Sua
operação requer também o emprego de muitos protocolos, padrões e ferramentas de software.
Quais os caminhos e tecnologias que irão prevalecer no futuro ainda são questões
incertas. Outsourcing, computação sob demanda, mobilidade, convergência, consolidação de
sistemas, segurança e software livre, são as vertentes mais prováveis de receber maior atenção
do setor corporativo daqui para frente, levando-se em consideração a comoditização da TI e
da sua operação por terceiros.
Toffler (2003), avalia que o desafio futuro dos gestores de TI em todo o mundo, será o
de criar redes de conhecimento capazes de interligar os elementos monetários de seus
negócios, aos fatores não monetários, como a articulação da sociedade civil, que questiona o
comportamento ambiental das empresas. O mesmo autor destaca três pontos chaves para a
gestão da TI no futuro. O primeiro deles é o efeito da velocidade, que significa a capacidade
de acompanhar todas as informações que afetam direta ou indiretamente os negócios. O
segundo é o efeito da complexidade, que implica em administrar a diversidade de
14
necessidades criadas por uma sociedade informada, ou seja, a capacidade de oferecer produtos
customizados para cada cliente. E finalmente, o “efeito da constelação”, que se refere à
capacidade de perceber as inúmeras redes que estão interligadas em um negócio.
2.3 A Internet
A Internet é uma rede mundial de computadores que surgiu em 1969, de um projeto do
Departamento de Defesa dos Estados Unidos, mais propriamente chamada Arpanet, que tinha
como objetivo a interligação de computadores utilizados entre centos de investigação com
fins militares. Uma das características fundamentais dessa rede era a capacidade de funcionar
alternativamente por diferentes canais de comunicação. As ligações existiam entre todas as
bases de defesa, mas em casos de guerra e de destruição de uma base, a comunicação
estabelecer-se-ia automaticamente através dos demais canais.
A sua apresentação pública foi em 1972 e o estabelecimento das primeiras ligações
internacionais um ano depois. A Arpanet continuou a crescer lentamente até os anos 70 mas,
por razões de segurança, continuava a ser uma rede controlada pelos militares e inacessível à
comunidade acadêmica internacional e dos Estados Unidos.
No início dos anos 80, mais precisamente em 1983, com a adoção dos protocolos
TCP/IP na Arpanet ( a qual deixou de ser controlada pelos militares, tendo estes formado a
Milnet), a criação da CSNet (Computer Science Network) e a sua ligação à Arpanet, surgiu a
Internet. Ao longo dos anos 80 a Internet foi crescendo a um ritmo acelerado, sendo
necessário criar estruturas de coordenação e cooperação entre o cada vez maior número de
redes e operadores que a integravam. Em 1983 foi criado o Internet Active Board (IAB,
que agora chama-se Internet Architecture Board), dentro do qual se criaram, em 1989, o
Internet Engineering Task Force (IETF) e o Internet Research Task Force (IRTF). Na década
de 80 destaca-se ainda a criação da European UNIX Network (EUNet) em 1982, da European
Academic and Research Network (ERAN) em 1983 e da NSFNET (rede acadêmica
americana, responsável pela expansão das ligações das universidades à Internet) em 1986.
Em 1989 a Internet já ultrapassava os 100.000 hosts (máquinas com ligação direta à
Internet), mas é no princípio dos anos 90 que, com o desenvolvimento de novos serviços mais
eficientes e mais acessíveis, tais como o Gopher e o WWW, se registra o verdadeiro
crescimento da Internet. No início de 1996 esta fantástica rede de computadores já contava
com cerca de 9.500.000 hosts e mais de 30 milhões de usuários em todos os continentes. O
crescimento da Internet é mesmo avassalador, pois em janeiro de 2005 já existiam cerca de
15
317.646.084 hosts (dados do ISC – Internet Systems Consortium, jan/2005) e em fevereiro
deste mesmo ano, mais de 455 milhões de usuários em todo o mundo (dados da
Nielsen//NetRatings, fev/2005).
Tudo isso só reforça o que diz Ramos (1997), quando afirma que “a Internet constitui-
se no conjunto de tecnologias da informação de maior crescimento e impacto na sociedade”.
2.3.1 A Internet no Brasil
O Brasil iniciou sua interação com as grandes redes de computadores internacionais
em 1988, e, até 1993, já havia alcançado a posição de trigésimo país em ordem de atividade,
com cerca de 2.000 nomes de computadores registrados no domínio .BR do DNS (Domain
Name System).
Do ponto de vista do crescimento do uso das redes de comunicação de dados, o
acontecimento mais significativo da década de 80 foi, seguramente, a decisão da National
Science Foundation (NSF) dos EUA, tomada em 1985, em investir na montagem de redes
para atender a comunidade acadêmica e de pesquisa nesse país, tais como a BITNET e a
NSFNET.
A BITNET era uma rede de mainframes, que transportava mensagens de correio
eletrônico usando tecnologia desenvolvida com outro propósito pelo IBM. A sua grande
atração foi a sua simplicidade de adesão e operação, especialmente se a instituição
participante já possuísse um computador da IBM. A NSFNET, por outro lado, faria parte da
Internet, usando a família de protocolos TCP/IP, desenvolvida dentro dos projetos da Defense
Advanced Research Projects Agency (DARPA), e que permitia qualquer tipo de aplicação
via rede, e especialmente o uso interativo de computadores remotos (TELNET), a
transferência de arquivos (FTP) e, já nos anos 90, a consulta interativa de bases de informação
(WWW), além do correio eletrônico, é claro.
Neste contexto, a primeira conexão estabelecida à taxa de 9.600 bps, entre o
Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) do CNPq, no Rio de Janeiro, à
Universidade de Maryland, próxima à capital norte-americana, objetivava abrir acesso amplo
à BITNET através do expediente de permitir acesso discado (ou via RENPAC) ao LNCC por
qualquer membro da comunidade nacional de pesquisa, formalmente considerado um
pesquisador do CNPq. A segunda conexão internacional, inicialmente operado à taxa de 4.800
bps, instalada em novembro de 1988 entre a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de
16
São Paulo (FAPESP) e o Fermi National Laboratory (Fermilab), em Chicago, previa o
atendimento do sistema de universidades e de pesquisa do Estado de São Paulo, evitando
dessa forma as restrições legais sobre o tráfego de terceiros. Esta conexão usava a tecnologia
DECnet, e permitia acesso à HEPNET (High Energy Phisics Network) e à BITNET. Uma
terceira conexão independente à BITNET, também em 4.800 bps, foi instalada em maio de
1989 entre a Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e a Universidade da Califórnia,
em Los Angeles (UCLA).
Para Stanton (1998), desde o início havia ficado evidente que a utilização apenas do
serviço de correio eletrônico seria insuficiente para muitos pesquisadores, cujas necessidades
incluíam acesso interativo remoto ou serviços de transferência de arquivos abrangentes. A
questão da escolha da tecnologia era polêmica, em boa parte em função do papel importante
desempenhado pela Secretaria Especial de Informática (SEI) do Ministério da Ciência e
Tecnologia (MCT) até o início de 1990. A SEI possuía amplos poderes para determinar as
tecnologias de computação e comunicações a serem usadas nas comunidades acadêmicas e de
pesquisa, financiadas em grande parte pelo governo, e também determinava e executava a
política industrial do governo para a informática.
O acesso do País a Internet tornou-se possível em fevereiro de 1991, quando a
FAPESP, após aumentar para 9.600 bps a velocidade da sua conexão ao Fermilab, instalou o
software Multinet da TGV e começou a transportar tráfego IP, além de DECnet (tecnologia de
redes própria da Digital Equipment Corporation) e BITNET. A conectividade IP foi logo
estendida para um número pequeno de instituições nos estados de São Paulo, Rio de Janeiro,
Rio Grande do Sul e Minas Gerais, usando linhas privadas de baixa velocidade (entre 2.400 e
9.600 bps), ou através da RENPAC (Rede Nacional de Pacotes, da Embratel). Esta Rede
embrionária proveu um ambiente de treinamento para técnicos de suporte de redes, além de
um serviço operacional de correio eletrônico para alguns locais que não integravam a
BITNET. A perspectiva de acesso à Internet também deu um grande incentivo para a
montagem de redes internas às instituições, através da integração de redes locais antes
isoladas, especialmente aquelas que ligavam o número crescente de estações de trabalho
adquiridas com recursos concedidos pelo CNPq.
A Internet tem tido um crescimento exponencial no país. Em 1996 tínhamos 7.574
domínios registrados. Este número salta para 149.884 em 1999 chegando em abril de 2005 a
744.632 domínios registrados por DPN (Domínios de Primeiro Nível), segundo
http://registro.br/estatisticas.html, em 16 de abril de 2005 às 07:00:00 hs.
17
Quanto ao número de Hosts, verifica-se um crescimento ainda maior, saindo de 74.456
em 1996 para 461.875 em 1999 e chegando a 3.934.577 em janeiro de 2005, conforme
Internet Systems Consortium, janeiro de 2005. Em julho de 1998 o Brasil ocupava o 18° lugar
no mundo, pulando para o 7° lugar em janeiro de 2005, superando paises como a França e a
Austrália.
2.3.2 O CEFET-RN e a sua rede Internet
A história do ensino profissional no Brasil iniciou-se em 1909, quando o então
presidente da República Nilo Peçanha assinou um decreto criando 19 Escolas de Aprendizes
Artífices em todo o território nacional, marcando, oficialmente, a implantação do ensino
ténico no país.
Com o objetivo de fornecer instrução primária e profissional aos filhos dos
trabalhadores carentes, a Escola de Aprendizes Artífices do Rio Grande do Norte foi
instalada, em 1910, no antigo Hospital da Caridade, prédio que hoje abriga a Casa do
Estudante, colocando em atividade as oficinas de marcenaria, sapataria, alfaiataria, serralheria
e funilaria, em regime de semi-internato. Em 1914, o estabelecimento de ensino passou a
denominar-se Liceu Industrial e, em seguida, transfere-se para o prédio da Av. Rio Branco,
onde funcionou a TV Universitária. Na década de 40, o liceu recebe a denominação de Escola
Industrial de Natal e incorpora o Ginásio Industrial aos cursos já oferecidos. No ano de
1959, autorizada a ministrar o ensino técnico, a instituição é reestruturada e passa a se chamar
Escola Industrial Federal. Em 1968, quando o ensino industrial desloca-se para o nível de 2°
grau, surge a Escola Técnica Federal do Rio Grande do Norte, funcionando no atual prédio
da Av. Salgado Filho, que fora inaugurado no ano anterior. Quase 30 anos depois, em 1994, o
presidente Itamar Franco assina uma lei transformando a Escola Técnica Federal do Rio
Grande do Norte em Centro Federal de Educação Tecnológica do Rio Grande do
Norte/CEFET-RN. Além de um novo nome, a Instituição, modelo de ensino profissional no
país, ganha novo fôlego na sua missão de formar o trabalhador-cidadão, ético e consciente das
suas responsabilidades junto à comunidade em que reside, preparando-o para atuar no
processo produtivo e participar criticamente das transformações sociais e políticas.
A estrutura acadêmica do CEFET-RN é composta por 06 (seis) Gerências
Educacionais (Departamentos) que concentram diversos cursos técnicos de nível médio,
superiores de tecnologia, além de cursos de formação de professores (licenciaturas).
No tocante à Internet, o CEFET-RN teve a sua primeira conexão à rede mundial de
computadores em 1996 através de um provedor interno, o EOL (ETFRN On-Line), com um
18
link de 9600 bps contrato na forma de LPCD (Linha Privativa para Comunicação de Dados)
junto à Embratel (Empresa Brasileira de Telecomunicações). A partir do ano 2000, a
instituição passa a ter sua conexão com a Internet através da RNP (Rede Nacional de
Pesquisa), cujo POP (Ponto de Presença) fica na UFRN e a conexão com o CEFET-RN se dá
através de um circuito dedicado digital de 1 Mbps. Através desse canal, trafegam os dados de
todas as gerências educacionais. A topologia da rede é do tipo estrela, todos se conectando ao
servidor central sem interligação entre os mesmos.
A rede está disponível tanto para a área administrativa (diretorias, contabilidade,
recursos humanos etc,), quanto para o uso acadêmico (gerenciamento do sistema acadêmico,
matrículas, estudos, pesquisas etc.).
Cada gerência educacional, com exceção da Gerência de Informática (GEINF), dispõe
de 01 (hum) laboratório de informática com 20 (vinte) computadores, totalizando 100 (cem)
máquinas, todas conectadas à Internet em banda larga que são utilizadas por alunos e
professores, das 07h00min às 22h15min de segunda à sexta-feira. A GEINF, devido às
características dos seus cursos, dispõe de 12 (doze) laboratórios de informática, totalizando
288 (duzentos e oitenta e oito) computadores, todos conectados à Internet em alta velocidade.
Para atender aos setores administrativos, o CEFET-RN dispõe de 135 (cento e trinta e
cinco) computadores, todos com acesso à Internet.
2.4 Uso da Internet na atividade acadêmica
A comunicação, o trabalho colaborativo ou cooperativo, a educação à distância e a
cultura e tecnologia são os objetos de estudo deste tópico.
2.4.1 Comunicação
Para Turban et al. (2004), A comunicação na computação em rede é um processo
interpessoal de envio e recebimento de símbolos com mensagens a eles “atachados” e
variados são os fatores determinantes das tecnologias de TI utilizáveis para dar suporte à
comunicação em uma determinada organização ou grupo de usuários, dentre os quais o
número de pessoas enviando e recebendo informações, que pode variar de duas a milhares; a
natureza das fontes e dos destinos que incluem pessoas, bancos de dados, sensores etc.; a
localização de remetente(s) e destinatário(s); o tempo de envio e recebimento das mensagens,
que pode ser uma comunicação síncrona (em tempo real) ou assíncrona, onde o destinatário
recebe a mensagem algum tempo depois de seu envio e os meios de comunicação que podem
19
envolver uma ou mais mídias (texto, voz, gráficos, fotos e animação). O autor alerta para o
fato de que trabalhar com mídias diferentes pode reduzir a eficácia e a eficiência do sistema
(sua velocidade, recursos e qualidade) e aumentar consideravelmente os custos.
Barreto (1998), afirma que “a estrutura da relação entre o fluxo da informação e o
público a quem o conhecimento é dirigido vem se modificando com o tempo, como uma
função das diferentes técnicas que operam na transferência da informação do gerador ao
receptor”. Nesse contexto, a Internet tem exercido um papel fundamental na disseminação e
uso da comunicação eletrônica, pois assim como os livros, os jornais e outros meios de
comunicação escrita/tipográfica são os veículos dessa comunicação, a Internet é hoje, dentre
todas as tecnologias da informação e comunicação a mais eficaz quando se trata de
comunicação eletrônica.
Na tabela seguinte, Barreto (1998) mostra a evolução da estrutura da comunicação do
conhecimento, levando em consideração o tipo de comunicação.
Tipo de Comunicação
Característica Oral Escrita tipográfica Eletrônica
Fundamental Linguagem Escrita alfabética, Interação homem- Texto linear máquina Tempo de Imediato Interação com o texto tempo real = Transferência imediato Espaço de Convivência Geográfico Redes Transferência auditiva Integradas
Armazenamento Memória do Memórias físicas Memórias Emissor construídas magnéticas Relação de audiência um para vários um para muitos Muitos para Muitos Estrutura da informação Interativa com o Alfabética, seqüencial. Hipertextual com Emissor. Uma Um tipo de linguagem diferentes tipos de Linguagem linguagens Interação com o Conversacional Visual, seqüencial, Interativa Receptor Gestual linear Conectividade Unidirecionado Unidirecionado Multidirecio-(acesso) nado
Tabela 2.4-1 A estrutura da comunicação do conhecimento
20
A comunicação eletrônica através do e-mail ou outra tecnologia de transmissão de
mensagens (MSN Messenger, Yahoo Messenger, ICQ, etc) é muito utilizada pela comunidade
acadêmica. Para Silva & Fleury (2000), o uso do e-mail pode alterar a natureza e a
diversidade das relações interpessoais e da estrutura organizacional uma vez que esse uso
pode reduzir barreiras entre os níveis hierárquicos e pode ainda aumentar o grau de
participação nos processos de trabalho. Outra conseqüência importante é que, na medida em
que torna mais acessível as informações nas organizações, o poder pode ser, de certo modo,
redistribuído.
2.4.2 Trabalho colaborativo ou cooperativo
Trabalho cooperativo é um termo genérico usado para referir-se a um grupo de
procedimentos onde os professores se organizam em pequenos grupos mistos para
trabalharem conjuntamente de forma coordenada entre si para resolverem tarefas acadêmicas
e aprofundarem seus próprios conhecimentos. Pode ser definido também como aquela
situação em que os objetivos dos participantes estejam estreitamente vinculados, de tal
maneira que cada um deles só pode alcançar seus objetivos se, e somente se, os demais
também consigam alcançar os seus. A Internet possibilita e favorece aos professores
trabalharem cooperativamente, discutindo assuntos pertinentes ao trabalho educativo entre um
grupo de docentes de uma mesma disciplina, de um mesmo curso ou de uma mesma área,
através da troca de informações e até mesmo na distribuição de tarefas quando do
planejamento dos conteúdos a serem ministrados. O trabalho colaborativo também pode ser
usado pelo professor em conjunto com seus alunos através da criação de grupos de
comunicação (tipo Yahoo Grupos, MSN Grupos, etc).
Este tipo de trabalho se fundamenta na valorização do potencial educativo das relações
interpessoais existentes em qualquer grupo, na aprendizagem pelas diferenças, na teoria do
conflito sociocognitivo e no incremento do rendimento acadêmico e traz como vantagens
além do volume de trabalho realizado, a motivação pelas tarefas, o grau de domínio de
procedimentos e conceitos, as atitudes de responsabilidade e iniciativa e o grau de
compreensão do que se faz e do porquê se faz.
Segundo Damiani (1999), o uso da Internet num time virtual de trabalho elimina
tempo e custos de reuniões, bem como permite trabalhar com pessoas geograficamente
dispersas, além de produzir uma atmosfera igualitária, possibilitando o compartilhamento de
idéias em uma comunidade muito maior.
21
Uma experiência de sucesso desse tipo de trabalho colaborativo usando a Internet no
CEFET-RN foi o redimensionamento do Projeto Político Pedagógico da Instituição onde a
Diretoria de Ensino e a Equipe Técnico-Pedagógica, responsáveis pela sistematização e
coordenação do processo fizeram uso intenso da comunicação eletrônica (e-mail) e “reuniões
virtuais” para elaborar uma proposta inicial de Projeto Político Pedagógico para apresentação
ao grande grupo, ou seja, toda a comunidade acadêmica. Muitas foram as discussões e vários
foram os e-mails recebidos com sugestões visando aprimorar o projeto. Várias foram as
reuniões pedagógicas nas diversas gerências educacionais para discutir o tema. Nas gerências
educacionais outros times virtuais de trabalho se formaram para elaborar os projetos de cursos
e programas das disciplinas. A assessora pedagógica distribuía as tarefas por e-mail e, pela
mesma via, recebia os projetos. Não é uma tarefa simples o gerenciamento de grupos virtuais
de trabalho, pois enquanto a maioria colabora e cumpre os prazos, alguns precisam de
insistentes cobranças para darem respostas.
2.4.3 Educação à distância
A educação à distância pressupõe a combinação de tecnologias convencionais e
modernas que possibilitem o estudo individual ou em grupo, nos locais de trabalho ou fora
dele, através de métodos de orientação e tutoria à distância.
Aretio (1994) considera que o ensino à distância é aquele em que o aluno realiza a
maior parte de sua aprendizagem por meio de materiais didáticos previamente preparados,
com um escasso contato direto com os professores que, segundo Turban et al. (2004), é
executado com ferramentas ou tecnologias projetadas para superar os obstáculos à educação
no mesmo local ou no mesmo horário.
A Internet/Web, a videoconferência e as ferramentas de computação cooperativa
adaptadas sob medida para o ambiente de sala de aula possibilitam um ensino a distância de
baixo custo e grande abrangência. Nas últimas décadas o ensino à distância evoluiu, a ponto
de se transformar em um segmento fundamental de ensino superior em todo o mundo.
2.4.4 Cultura e Tecnologia
Costa Filho e Pires (2003) enfatizam que costumes ou tradições à cultura de um povo
podem ser obstáculos importantes a serem superados na adoção de novos produtos e serviços
de base tecnológica. É inquestionável que a tecnologia proporciona ganho de tempo e
conveniência para o dia-a-dia das pessoas, mas, segundo Mick e Fournier (1998), as reações
22
emocionais dos clientes diante da tecnologia é determinada principalmente pelo encaixe no
seu dia-a-dia e que nem sempre essa intromissão é bem-vinda na vida dos cidadãos. O desafio
é entender profundamente os efeitos que a tecnologia gera nas pessoas de forma a torná-la útil
para os propósitos da humanidade, seja no ensino e aprendizagem, na medicina, na arquitetura
ou nos negócios.
2.5 Modelo da Pesquisa - TAM (Technology Acceptance Model)
A partir de 1980, os pesquisadores em Sistemas de Informação começam a
desenvolver e testar modelos que auxiliam a prever o uso dos sistemas. O mais importante
deles, o Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM – Technology Acceptance Model) foi
proposto por Davis em 1986 na sua tese de doutorado. Desde então, esse modelo tem sido
testado por muitos pesquisadores (DIAS, ZWICKER e VICENTIN, 2003).
O Modelo TAM, como visto na figura 2.5-1, se propõe a prover uma base para traçar o
impacto de variáveis em crenças internas, atitudes e intenções. O TAM teoriza que uma
intenção comportamental do indivíduo para usar um sistema é determinada por duas crenças:
a Percepção da Facilidade de Uso e a Percepção da Utilidade. Para Costa Filho e Pires (2003),
o modelo procura explicar, a partir da psicologia social, que a ação consciente do
comportamento é uma conseqüência da intenção de agir ou comportar-se.
Figura 2.5-1 Modelo de Aceitação da Tecnologia (TAM)
Uso da Internet
Utilidade(benefícios)
Idade SexoTitulaçãoFormaçãoGerência
Facilidade de Uso
Idade SexoTitulaçãoFormaçãoGerência
Exposição ao computador
Idade SexoTitulaçãoFormaçãoGerência
23
Esse modelo tem sido testado e aprovado empiricamente por muitos pesquisadores.
Igbaria et al. (1995) em pesquisa realizada na Finlândia numa amostra com 86 corporações,
aplicou com sucesso o modelo de aceitação de tecnologia para investigar os fatores que
motivam o uso do computador.
2.5.1 Utilidade Percebida
O constructo Utilidade Percebida – PU (perceived usefulness), segundo Davis (1989)
é “o grau com que a pessoa acredita que usando um sistema em particular, poderá aumentar o
desempenho no seu trabalho”. Outros autores como Karahanna et al., (1999) e Moore e
Benbasat (2001) definem a Utilidade Percebida como uma vantagem relativa, ou seja, como
os aparatos ligados à inovação tecnológica utilizada são percebidos como superiores em
comparação com a prática tradicional e como eles podem otimizar a execução de tarefas com
a melhoria da eficácia, da qualidade, rapidez da execução e outras utilidades derivadas do uso
da tecnologia aplicada ao trabalho e nas tarefas do dia-a-dia. Davis (1989) conclui que um
sistema com uma alta avaliação pelo usuário quanto a sua utilidade percebida, pode gerar
uma credibilidade positiva que influencia no seu relacionamento ou não na opção de uso de
uma determinada tecnologia.
2.5.2 Facilidade de Uso Percebida
A Facilidade de Uso Percebida – PEOU (perceived ease of use) é um constructo que
se refere às expectativas do indivíduo na isenção de esforço físico ou mental para o uso de um
determinado sistema ou tecnologia. Para o teste do modelo geralmente são utilizadas as
seguintes questões:
Minha interação com o sistema é clara?
Interagir com o sistema não requer muito de meu esforço mental?
Eu acho o sistema fácil de usar?
Aprender a usar o sistema é fácil?
2.5.3 Trabalhos similares
A literatura sobre o uso acadêmico da Internet e sobre a aceitação da tecnologia é
vasta, no entanto, quase todas as pesquisas nessas áreas são de autores estrangeiros.
Seyal et al. (2002), em pesquisa realizada em quatro colégios técnicos na cidade de
Darussalan, no sultanato de Brunei, analisou os fatores determinantes do uso acadêmico da
24
Internet, neste caso, entre os alunos, usando um modelo de equação estrutural. Sua pesquisa
mostrou que 79% usam a Internet com facilidade. Vários alunos (51%) consideraram que a
Internet é muito importante, em alguns casos, indispensável para suas atividades profissionais.
O estudo encontrou uma significativa correlação entre a experiência com computadores e o
uso da Internet, onde essa experiência dava-se, principalmente, no uso de processadores de
textos e planilhas.
Pesquisando o uso acadêmico da Internet na Austrália, Applebee et al. (2000),
aplicaram 1054 questionários entre universitários de várias universidades australianas, com
uma média de 30 participantes por universidade. A pesquisa mostrou que 95,6% dos
estudantes têm acesso a um computador pessoal em casa ou no trabalho conectado à Internet
e, deste total, mais de 60% utiliza o e-mail diariamente.
Analisando o estágio da difusão das tecnologias da Internet em organizações
acadêmicas, entre os docentes de 44 Cursos ou Programas de Pós-graduação de Mestrado e/ou
Doutorado nas áreas tecnológicas e de exatas das Universidades da Região Nordeste do
Brasil, com credenciamento junto à CAPES, Ramos (1997) obteve como resultados da
pesquisa que o correio eletrônico (e-mail) é a tecnologia Internet com maior
regularidade/freqüência de uso, considerando que cerca de 71% dos professores pesquisados
usa-o diariamente ou, pelo menos, algumas vezes na semana. Quanto à intensidade de uso da
Internet, a média de uso é 6,5 horas por semana.
As conseqüências da aceitação da tecnologia da informação em subseqüente
desempenho individual foram estudadas por Igbaria e Tan (1997), através de pesquisa
realizada com 625 funcionários de uma grande empresa em Singapura. Os resultados indicam
que a aceitação ao computador teve um efeito significativo no desempenho individual. Dias et
al. (2002), analisando o Modelo de Aceitação de Tecnologia de Davis, concluem que a
aceitação da tecnologia é crítica para o sucesso da TI. Segundo os pesquisadores, os
resultados indicam a importância da utilidade percebida, geralmente maior que a facilidade.
Isto indica que a interface com o usuário é importante. As pesquisas têm mostrado que os
usuários utilizam um sistema útil, talvez até não muito fácil de usar, mas o contrário não
acontece. Tudo isso ratifica a importância da fase de planejamento do sistema.
A educação à distância, usando a Internet, foi objeto de um artigo de Sharma e
Maleyeff (2003). Nesse artigo, eles identificam os problemas potenciais e apontaram soluções
para os mesmos. Segundo os autores, os principais problemas da educação à distância são a
avaliação, a distância psicológica e a questão ética, os quais podem ser resolvidos com um
25
bom projeto de curso, um acompanhamento pedagógico eficiente e com atividades bem
definidas.
26
CAPÍTULO III
3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
Este capítulo apresenta os procedimentos metodológicos utilizados na pesquisa. Para
uma melhor compreensão, os tópicos foram organizados com o seguinte ordenamento:
classificação metodológica, métodos e técnicas, delineamento, amostragem (tamanho da
amostra), instrumento (elaboração e validação), aplicação do questionário, tabulação,
codificação e tratamento dos dados.
3.1 Classificação metodológica da pesquisa
Este estudo pode ser classificado, quanto à natureza, como uma pesquisa aplicada,
visto que agrega conhecimentos favoráveis à aplicação prática dirigidos à solução de
problemas específicos, envolvendo verdades e interesses locais.
Quanto à abordagem do problema, trata-se de uma pesquisa quantitativa de dados
qualitativos, pois se considera que tudo pode ser quantificado, ou seja, traduzem-se em
números opiniões e informações para classificá-las e analisá-las. Este tipo de abordagem
requer o uso de recursos e técnicas estatísticas (percentagem, média, moda, mediana, desvio-
padrão, coeficiente de correlação, analise de regressão, etc.). Já do ponto de vista dos
objetivos, classifica-se como pesquisa descritiva (survey corte-transversal) tendo em vista
que descreve as características de determinada população ou fenômeno ou o estabelecimento
de relações entre variáveis. Para tanto, envolve o uso do questionário, que é uma forma
padronizada de coleta de dados no estilo de levantamento.
3.2 Métodos e Técnicas de pesquisa
Esta pesquisa envolve estudo de padrões de comportamento e uso com relação à
tecnologia Internet. Esta questão a faz enquadrar-se no método comparativo. Na sua definição
formal, “o método comparativo procede pela investigação de indivíduos, classes, fenômenos
ou fatos, com vistas a ressaltar as diferenças e similaridades entre eles” (Gil, 1994, p.35 apud
RAMOS, 1997). Portanto, este método também parece responder aos propósitos da pesquisa.
Como um instrumento importante para a pesquisa em questão, foi aplicado o método
estatístico a fim de procurar fornecer um reforço às conclusões obtidas. O método estatístico é
27
caracterizado por razoável grau de precisão e isto o torna bastante aceito por parte de
pesquisas com orientação quantitativa.
3.3 Delineamento da pesquisa
O elemento mais importante para o delineamento de uma pesquisa é o procedimento
adotado para a coleta de dados. No caso desta pesquisa, seu delineamento pode ser
caracterizado como sendo do tipo levantamento, pois os dados foram fornecidos pelos
professores através de um corte-transversal. Constitui-se de uma abordagem direta às pessoas
cujo comportamento se deseja conhecer. As pesquisas do tipo levantamento se caracterizam,
basicamente, por proceder-se à solicitação de informações a um grupo significativo de
pessoas acerca do problema estudado para, em seguida, mediante análise quantitativa, obter as
conclusões correspondentes aos dados coletados.
As principais vantagens obtidas pelo levantamento são as seguintes:
a) Conhecimento direto da realidade. As próprias pessoas informam acerca de seu
comportamento, o que diminui a subjetividade do pesquisador;
b) Rapidez. Pode-se contar com uma equipe de pesquisadores de campo e codificadores
devidamente treinados, o que torna possível em um curto espaço de tempo obter uma
grande quantidade de dados.
c) Quantificação. Os dados obtidos mediante o levantamento são agrupados em tabelas
ou planilhas, o que possibilita a aplicação de procedimentos estatísticos para a sua
analise.
O delineamento da presente pesquisa foi determinado pelos seguintes aspectos: o
próprio objeto de investigação; pela dificuldade na obtenção dos dados; pelo nível de precisão
exigido e pelos recursos materiais de que se dispunha. Os critérios restritivos do universo da
pesquisa estão relacionados aos fatores de proximidade, facilidade de comunicação, redução
de despesas e diminuição do tempo para a aplicação do questionário. Diante do exposto,
restringiu-se a pesquisar os professores do Centro Federal de Educação Tecnológica do Rio
Grande do Norte, que atuam nos níveis de ensino Básico, Técnico, Tecnológico e Médio,
lotados a Unidade Sede, em Natal-RN.
A abrangência da pesquisa de campo engloba professores das seis Gerências
Educacionais do CEFET-RN (GETIN – Gerência Educacional de Tecnologia Industrial;
28
GECON – Gerência Educacional de Construção Civil; GEINF – Gerência Educacional de
Informática; GEFOR – Gerência Educacional de Formação; GERN – Gerência Educacional
de Recursos Naturais e GESEG – Gerência Educacional de Serviços e Gestão). A população
(ou universo) dos professores, computados somente aqueles do quadro permanente, foi obtida
com base em relação fornecida pela Gerência de Recursos Humanos do CEFET-RN,
totalizando 263 professores.
3.4 Amostragem
Os critérios para a amostragem obedeceram ao principio da aleatoriedade, que exige
que todos os componentes de uma determinada população tenham igual oportunidade
(probabilidade) de participar da amostra (LEVIN, 1987, apud RAMOS, 1997). De acordo
com a sistemática do procedimento, os questionários foram entregues para a população
(universo) dos professores, que assim tiveram chances iguais de resposta.
3.4.1 Tamanho da amostra
Neste estudo a determinação do tamanho da amostra levou em consideração aspectos
de ordem prática, relacionados ao tempo e aos recursos financeiros disponíveis e aspectos de
ordem técnica, relacionados ao grau de precisão exigido pelo estudo. Pelo fato de submeter a
amostra a tratamentos estatísticos, foi assegurado o seu grau de representatividade para o
estudo em questão, como também foi estimado o erro que se pode vir a cometer na inferência
dos resultados da amostra para a população, o que demonstra a compatibilização dos aspectos
práticos com os aspectos teóricos da pesquisa.
No caso desta pesquisa, cujo objetivo é identificar o nível atual de uso da Internet
entre os professores do CEFET-RN, é necessário verificar quantos dos 263 professores,
pertencentes ao quadro permanente da citada Instituição de Educação Tecnológica são
usuários da Internet.
A partir da tabulação dos dados, verificou-se que 98,6% dos professores participantes
da pesquisa são usuários da Internet enquanto apenas 1,4% destes são não usuários dessa
tecnologia.
Aplicando estes percentuais, desejando-se um nível de confiança de 95% (dois
desvios) e tolerando-se um erro de até 5%, temos então o tamanho da amostra para os
docentes, nas diversas gerências educacionais:
29
PROFESSORES(porGerência
Educacional)População
Amostra obtida na
pesquisa(atual)
% da população
GETIN 36 26 72,22%
GECON 29 15 51,72%
GEINF 25 18 72,00%
GEFOR 104 56 53,84%
GERN 41 18 43,90%
GESEG 28 17 60,71%
TOTAL 263 150 57,03%
Tabela 3.4-1 Amostra dos docentes por Gerência Educacional
3.5 Instrumento - elaboração e validação
O instrumento utilizado nesta pesquisa foi o questionário que, segundo SERVO e
BERVIAN (2002), é a forma mais utilizada para coletar dados em uma survey, pois
possibilita medir com melhor exatidão o que se deseja.
3.5.1 – Elaboração do instrumento
Para a elaboração do questionário, as variáveis do estudo foram identificadas a partir
de aspectos contidos na literatura sobre o tema, tais como pesquisas de Ramos (1997), Carate
(2001) e Seyal et al.(2002) e, também, da própria vivência do autor como docente da
Instituição pesquisada no processo de difusão da tecnologia Internet entre os professores do
CEFET-RN.
As questões utilizadas nesta pesquisa, encontradas no anexo I, têm a seguinte
estrutura:
Perfil Funcional (Parte A) – Nesta parte do questionário o respondente informa a que
Gerência Educacional está vinculado, os níveis de educação nos quais leciona, a área
de formação acadêmica e a titulação.
Perfil de uso da Internet (Partes B, D, F, J, L e N) – As questões relativas ao perfil
de uso da Internet foram distribuídas em cinco blocos alternados, com questões de
outra natureza, com o intuito de não tornar o questionário cansativo para o
respondente. Nestes blocos estão questões relativas à intensidade, diversidade e
finalidade do uso da Internet assim como as barreiras percebidas pelos usuários e os
potenciais inexplorados com relação à utilização da Internet. Utilizamos a escala de
30
Likert, por apresentar uma série de vantagens, entre as quais a construção simples e
informação com maior grau de precisão do que outras escalas (Thurstone, por
exemplo), em função da amplitude de respostas permitidas ser maior.
Na parte (B) foram colocadas as questões sobre a Internet, do ponto de vista
individual, objetivando medir a intensidade e a diversidade de uso dos recursos
dessa tecnologia pelos docentes. Para tanto, se utilizou a seguinte escala:
1 – Nunca
2 – Uma vez por mês
3 – Uma vez por semana
4 – Três vezes por semana
5 – Todos os dias
Nas partes D, F, J, L e N do questionário, foram colocadas as questões
relativas às percepções e atitudes que impulsionam ou inibem o uso da Internet na
atividade acadêmica. Essas questões objetivam medir a percepção de utilidade e
facilidade de uso, categorizadas pelo grau de concordância ou discordância quanto a
importância, utilizando para tanto a seguinte escala:
1 – Discordo totalmente
2 – Discordo
3 – Indiferente
4 – Concordo
5 – Concordo totalmente
Perfil de Exposição ao Microcomputador e Experiência com Aplicativos (Partes
C e K) – As questões desta parte do questionário destinam-se a identificar se o
professor tem computador em casa, há quanto tempo utiliza ferramentas de
informática, como avalia seu desempenho com as tecnologias de informática, qual sua
experiência com aplicativos e há quanto tempo utiliza correio eletrônico, mostrando
assim qual o nível de exposição ao microcomputador, de acordo com as escalas
seguintes.
1 2 3 4 5
Não sou usuário < 1 ano 1 – 5 anos 5 – 10 anos > 10 anos
Bem abaixo da média
Um pouco abaixo da
média
Na média Acima da média
Muito acima da média
31
Sem experiência
Poucaexperiência
Médiaexperiência
Boaexperiência
Muitaexperiência
1 2 3 4
Não tenho e-mail Este ano No ano passado Há mais de 2
anos
Perfil Demográfico (Parte E) – Nesta parte, levantam-se os dados referentes ao sexo
e a faixa etária do respondente.
Grau de utilização da Internet x Ambiente (Parte G) – Procura-se identificar o
percentual de acesso semanal à Internet, levando-se em consideração diversos locais,
tais como: sala dos servidores, sala dos professores nas gerências, sala de pesquisa,
Laboratórios de Informática e a residência do professor. Nesta parte do questionário o
professor também é solicitado a informar a quantidade de horas semanais de acesso à
Internet em casa e no CEFET.
Tecnologia de Acesso residencial x velocidade (Parte H) – O objetivo desta parte é
levantar o perfil de acesso dos professores à Internet no que diz respeito ao tipo de
tecnologia de acesso e velocidade.
Perfil de Consumo de TI (Parte I) – Procura-se identificar o grau de importância,
medido através da intenção de consumo, de três tecnologias da Informação e
Comunicação com maior demanda atualmente: Telefone Celular, Computador com
acesso à Internet e TV por assinatura.
Provedor grátis/e-mail x provedor pago/e-mail (Parte M) – Através dessa enquete,
procura-se identificar qual o tipo de provedor está tendo a preferência dos professores
e se os mesmos têm e-mail nesses provedores.
As vantagens obtidas com a utilização deste instrumento foram as seguintes:
a) possibilitou atingir um número considerável de pessoas;
b) foi garantido o anonimato para os professores;
c) os professores responderam quando julgaram mais conveniente;
d) não expôs o pesquisador de campo à influência das opiniões e do aspecto pessoal
do entrevistado.
As limitações percebidas pelo pesquisador devido ao uso de questionários, foram as
seguintes:
32
a) o trabalho do pesquisador foi entregar os questionários e gerenciar a devolução dos
mesmos, estando geralmente ausente quando os professores respondiam,
impedindo, a estes, o auxílio quando não houvesse entendido corretamente as
questões;
b) não houve garantia de que as pessoas devolvessem os questionários devidamente
preenchidos, o que implicou na diminuição da representatividade da amostra,
inicialmente prevista pelo pesquisador em 60% do universo, ficou em 57% deste.
Na folha de rosto do questionário havia uma carta de apresentação contendo informações
sobre a natureza da pesquisa, das razões que determinaram a sua realização, salientando a
importância da fidedignidade das respostas para a pesquisa e do seu anonimato. O
questionário foi elaborado com uma boa apresentação gráfica, uma diagramação adequada
com quadros a preencher, espaçamento das questões, quadrinhos a assinalar, com a finalidade
de facilitar o preenchimento.
3.5.2 – Validação do instrumento
Visando assegurar a acurácia e a validade dos resultados desta pesquisa, algumas
precauções foram tomadas, tais como:
a) elaboração do instrumento de coleta de dados “focado” nos problemas de pesquisa;
b) aplicação de prova preliminar (pré-teste).
Antes de ser aplicado definitivamente, o questionário foi testado através de prova
preliminar (pré-teste), mediante a aplicação de 15 (quinze) questionários (10% da amostra) a
alunos do programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção da UFRN, em outubro de
2003, com diferentes padrões de uso da Internet, aos quais foi solicitado que avaliassem a
clareza e objetividade das questões, sugerindo alterações, inclusões ou exclusões das mesmas
com o objetivo de melhorar o instrumento de coleta de dados.
3.6 Aplicação do questionário
Após a aplicação do pré-teste e feitas as modificações sugeridas pelos participantes,
foi dado início a aplicação do questionário à população alvo da pesquisa em novembro de
2003. A listagem dos professores fornecida pela Gerência de Recursos Humanos serviu de
base para a distribuição dos questionários.
33
Dada a diversidade de horários de trabalho dos professores e a conseqüente
dificuldade de aplicação do instrumento, escolheu-se fazer a aplicação por etapas,
aproveitando os dias em que as diversas áreas educacionais realizavam suas respectivas
reuniões pedagógicas, momento este em que a maioria dos professores daquela área estava
presente. Esta estratégia possibilitou fazer a distribuição e a coleta dos questionários num
prazo de três semanas.
Quanto à devolução dos questionários, alguns professores devolveram no mesmo dia
em que receberam, mas a maioria das entregas ocorreu dias ou até semanas após o
recebimento. Ao final do prazo estabelecido para retorno (três semanas), a taxa de devolução
aproximou-se dos 60%, o que foi considerado um bom índice, considerando que o período de
aplicação coincidiu com o final do período acadêmico e com as festas de final de ano, quando
muitos professores viajam ou, já tendo encerrado suas atividades, deixam de vir à Instituição.
3.7 Tabulação, codificação e tratamento dos dados
Cerca de 91 variáveis foram codificadas mnemonicamente e tabuladas eletronicamente
através de software de análise estatística. Devido à forma de codificação e tabulação, o tempo
destinado a essas tarefas foi reduzido sensivelmente, tornando o armazenamento dos dados
um processo rápido e de fácil acesso. Cada variável foi codificada de acordo com seu tipo e
descrição. O processo de tabulação consistiu na contagem das freqüências das categorias de
cada conjunto.
O tratamento dos dados objetivou obter significado nos dados coletados, podendo-se
verificar os resultados obtidos. Nesta fase, os dados foram refinados, transformando-os em
informações que permitiram a realização de análises e interpretações através da utilização do
software Statística, usando como técnica a análise de médias e freqüências, com o apoio de
uma profissional da área de Estatística.
34
CAPÍTULO IV
4. RESULTADOS DESCRITIVOS E INFERENCIAIS DA PESQUISA
Os 150 questionários que retornaram foram analisados usando o software Excel para a
tabulação e análise de médias e do software Statística para a elaboração de gráficos para
subsidiar a análise descritiva. A análise inferencial foi realizada a partir de provas não
paramétricas para a aferição da existência de diferenças entre as médias das respostas. Os
testes empregados foram: o teste U de Mann-Whitney para as variáveis dicotômicas, pois este
teste é apropriado para averiguar se duas amostras independentes provêm da mesma
população ou se as populações diferem apenas por uma translação ou mudança de localização
e a ANOVA de Kruskal-Wallis para variáveis com mais de dois níveis de respostas. Para este
último tipo de variável foi utilizado também o teste LSD (Least Significant Difference) ou
método de Fisher da mínima diferença significativa para comparação de todos os possíveis
pares de médias.
4.1 Análise descritiva dos Docentes
Tendo como finalidade contribuir para a interpretação dos resultados e subsidiar as
inferências e relações entre as variáveis, evidencia-se a caracterização dos professores em
função das variáveis sexo, idade, área de formação acadêmica, titulação, níveis de educação
nos quais leciona e gerência educacional à qual está vinculado. A tabela 4.1-1 mostra que
78% dos respondentes são do sexo masculino e 22% do sexo feminino. Esta predominância
do sexo masculino deve-se ao fato de tratar-se de Instituição de Ensino Tecnológico.
Com relação a idade, observou-se que 42% dos docentes têm até 40 anos (3% tem
menos de 30 anos e 39% está na faixa entre 30 e 40 anos), enquanto 58% têm mais de 40 anos
(50% tem entre 41 e 50 anos e 8% tem mais de 50 anos).
Variável Quantidade Percentual
Sexo
Masculino 117 78,0
Feminino 33 22,0
Total 150 100,0
35
Idade Quantidade Percentual
Menos de 30 anos 5 3,3
De 30 a 40 anos 58 38,7
De 41 a 50 anos 75 50,0
Mais de 50 anos 12 8,0
Total 150 100,0
Área de formação Acadêmica Quantidade Percentual
Ciências Exatas/Engenharias 90 60,0
Ciências Sociais/Humanas 60 40,0
Total 150 100,0
Titulação Quantidade Percentual
Graduação 13 8,7
Especialização 55 36,7
Mestrado 71 47,3
Doutorado 11 7,3
Total 150 100,0
Níveis de Educação nos quais leciona Quantidade Percentual
Básico 18 12,0
Técnico 98 65,0
Superior 93 62,0
Médio 62 41,0
Obs. Vários professores lecionam em mais de um nível de educação.
Gerência Educacional à qual está vinculado
Quantidade Percentual
GETIN – Gerência Educacional de Tecnologia Industrial
26 17,3
GECON - Gerência Educacional de Construção Civil
15 10,0
GEINF – Gerência Educacional de Informática
18 12,0
GEFOR – Gerência Educacional de Formação
56 37,3
GERN – Gerência Educacional de Recursos Naturais
18 12,0
GESEG – Gerência Educacional de Serviços e Gestão
17 11,4
Total 150 100,0
Tabela 4.1-1 Dados referentes aos Docentes
36
Com relação à área de formação acadêmica dos professores, a pesquisa mostrou que
60% são da área das Ciências Exatas/Engenharias, 40% têm formação nas áreas de Ciências
Sociais/Humanas. Por tratar-se de uma Instituição de Ensino Tecnológico, estes resultados já
eram esperados, tendo em vista a necessidade de conhecimentos técnicos requeridos para
lecionar nos diversos cursos, conhecimentos estes, próprios das áreas das Ciências Exatas e
das Engenharias.
A pesquisa revelou que 47,3% dos professores pesquisados detêm o título de Mestre,
36,7% deles são Especialistas, 7,3% são Doutores e apenas 8,7% têm somente a graduação.
Este resultado é fruto de uma política “agressiva” de capacitação implementada nas duas
últimas gestões administrativas, onde foram firmados convênios para capacitar os docentes
em nível de mestrado com a Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) e a Universidade
Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), além de incentivo como a redução da carga horária
em 50% para todos aqueles que desejem fazer mestrado ou doutorado.
Um fato interessante evidenciado pela pesquisa foi que a grande maioria dos
professores atuam em mais de um nível de educação, havendo maior interseção nos níveis
técnico e superior, onde o percentual chega a 44% dos respondentes atuando nestes níveis.
Analisando a atuação dos professores em cada nível isoladamente, a pesquisa demonstrou que
12% atuam no nível Básico, 65% lecionam no nível técnico, 62% atuam no nível superior e
41% lecionam no nível médio. Vale salientar que estes percentuais variam a cada semestre,
sendo, portanto, uma “fotografia” do momento desta pesquisa.
Objetivando analisar o padrão de uso da Internet por Gerência Educacional, foi
colocada uma questão, solicitando ao professor informar a qual gerência ele estava vinculado.
Como resposta a esta questão, a pesquisa identificou que 17,3% dos respondentes estão
vinculados à Gerência Educacional de Tecnologia Industrial (GETIN), 10% estão vinculados
à Gerência Educacional de Construção Civil (GECON), 12% pertencem à Gerência
Educacional de Informática (GEINF), 37,3% estão vinculados à Gerência Educacional de
Formação (GEFOR), 12% pertencem à Gerência Educacional de Recursos Naturais (GERN)
e 11,4% vinculam-se à Gerência Educacional de Serviços e Gestão (GESEG).
37
Gerência População Freqüência %
Amostra Freqüência %
GETIN 36 13,7 26 17,3
GECON 29 11,1 15 10,0
GEINF 25 9,5 18 12,0
GEFOR 104 39,5 56 37,3
GERN 41 15,6 18 12,0
GESEG 28 10,6 17 11,4
Total 263 100,0 150 100,0
Tabela 4.1-2 População x Amostra (por Gerência Educacional)
A amostra da pesquisa corresponde a aproximadamente 57% da população. A tabela
4.1-2 detalha como essa amostra está distribuída nas diversas gerências educacionais.
Observa-se que a GETIN, que tem 13,7% da população, contribuiu com 17,3% da amostra
apresentando, portanto, uma taxa de retorno dos questionários de 72,2%. A GECON tem
11,1% da população apresenta uma participação na amostra de 10% o que dá uma taxa de
retorno de 51,7%; a GEINF que participa com 9,5% da população apresenta uma participação
na amostra de 12%, apresentando uma taxa de retorno de 72%; a GEFOR tem a maior
representação da população, com 39,5% desta, teve uma participação de 37,3% da amostra, o
que representa uma taxa de retorno de 53,8%; a GERN que representa 15,6% da população de
professores teve uma participação de 12% na amostra, o que representa uma taxa de retorno
de 43,9% e a GESEG que participa com 10,6% da população representa, na amostra, 11,4%
tendo assim, uma taxa de retorno de 60,7%.
Analisando estes dados, observamos que a maior taxa de retorno ocorreu na GETIN
(72,2%) e a menor na GERN (43,9%). A justificativa para estes resultados está no fato do
pesquisador pertencer ao quadro da GETIN, estimulando uma maior participação dos seus
pares, enquanto na GERN, a menor participação é justificada pelo fato dos professores dessa
gerência terem muitas aulas externas nas disciplinas de Mineração, Geologia e Meio
Ambiente, o que dificultou encontrá-los no CEFET para responder o questionário da pesquisa.
A estratificação da amostra por Gerências Educacionais possibilita a análise do padrão
de uso da Internet e dos fatores intervenientes deste uso por área de atuação, permitindo
identificar se há diferenciação de comportamento nos diversos segmentos educacionais do
CEFET-RN.
38
4.2 Perfil de Exposição ao Microcomputador
Para analisar este perfil, foram colocadas questões sobre se “possui microcomputador
em casa?”; “Há quantos anos usa ferramentas de informática e utiliza computadores?”;
“Como você avalia o seu desempenho com as tecnologias de informática em relação aos seus
colegas professores?”; “Em que ano você criou sua primeira conta de e-mail?” e “Qual sua
experiência com aplicativos tais como WORD, Excel, Power Point, Access, e linguagens de
programação (HTML, XML, ASP, etc)?”.
A pesquisa mostrou que 92% dos respondentes possuem microcomputador em casa.
As demais variáveis foram medidas através de uma escala Likert de 5 níveis (1 a 5),
atribuindo-se o nível “1” para uma menor exposição ao Microcomputador e o nível “5” para
uma exposição máxima.
Para estudar o perfil de exposição ao microcomputador foi utilizado o teste de médias em
cinco categorias distintas: a Gerência Educacional à qual o professor está vinculado, o que
indiretamente indica sua área de atuação; a área de formação acadêmica; a titulação; o gênero
e a faixa etária.
4.2.1 – Perfil de Exposição ao Microcomputador por Gerência Educacional O perfil de exposição ao microcomputador foi levantado analisando-se o
comportamento das variáveis descritas no quadro 4.2-1, abaixo.
Quadro 4.2-1 Variáveis que medem o desempenho com as tecnologias de informática Variável Significado
TEMP_USO Há quanto tempo usa ferramentas de informática e utiliza computadores.
DESEMPEN Desempenho com as tecnologias de informática em relação aos colegas.
E_MAIL Em que ano você criou sua primeira conta de e-mail?
WORD Experiência com processadores de textos (WORD, etc).
EXCEL Experiência com planilha eletrônica (Excel, etc).
P_POINT Experiência com software de apresentação (Power Point, etc).
ACCESS Experiência com gerenciador de Banco de Dados (Access, etc).
PROGRAM Experiência com linguagens de Programação (HTML, XML, ASP, etc).
OUTROS Experiência com outros aplicativos.
39
Para levantar o perfil nesta dimensão, os questionários foram separados por Gerência
Educacional e os seus dados tabulados. Para cada variável que compõe o perfil estudado foi
calculada a média das respostas. Essas médias compõem a tabela 4.2-1, mostrada abaixo.
Tabela 4.2-1 Exposição ao Microcomputador x Gerência Variáveis GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG Amostra p-level TEMP_USO 4,46 4,13 4,89 3,70 4,11 3,82 4,08 p =,0000 DESEMPEN 3,15 2,93 3,78 2,73 2,78 2,82 2,97 p =,0022
E_MAIL 4,00 4,00 4,00 3,73 3,72 3,76 3,84 p =,0871WORD 3,92 3,67 4,50 3,63 3,94 3,65 3,83 p =,0004
EXCEL 3,42 3,07 4,39 2,02 3,50 2,29 2,86 p =,0000 P_POINT 3,46 2,67 4,28 2,63 3,33 3,24 3,13 p =,0000
ACCESS 1,77 1,60 3,33 1,37 1,50 1,47 1,73 p =,0000 PROGRAM 1,42 1,33 3,28 1,35 1,28 1,18 1,56 p =,0000
OUTROS 2,89 3,00 4,20 1,91 1,89 1,60 2,38 p =,0142 Média das médias 3,17 2,93 4,07 2,56 2,89 2,65 2,93
A seguir, serão comentados os dados das variáveis da tabela 4.2-1.
4.2.1.1 – Uso de ferramentas de informática e de computadores
A variável “TEMP_USO” mede há quantos anos o professor usa ferramentas de
informática e utiliza computadores.
Analisando os dados da tabela 4.2-1 para esta variável, observa-se que os professores
com maior média nesta dimensão estão lotados na GEINF, que apresentam uma média de
4,89 indicando que usam ferramentas de informática e utilizam computadores há 10 anos ou
mais. Este resultado é coerente com o perfil dos profissionais que atuam na área de
informática.
Os professores lotados na GETIN ficaram com a segunda maior média (4,46),
indicando que também fazem uso de equipamentos de informática e utilizam computadores há
10 anos ou mais.
Os docentes da GECON (média igual a 4,13) e da GERN (média igual a 4,11) tiveram
um comportamento semelhante, com uma média muito próxima de 4,0 indicando que usam
equipamentos de informática e utilizam computadores entre 5 e 10 anos.
Com as menores médias de tempo de uso, ficaram a GESEG (média igual a 3,82) e a
GEFOR (média igual a 3,70), indicando que usam equipamentos de informática e utilizam
computadores abaixo da faixa entre 5 e 10 anos.
Tomando como referência a média da amostra para a variável TEMP_USO, verifica-se
que os professores lotados na GETIN, GECON, GEINF e GERN estão acima da média
enquanto os docentes da GEFOR e da GESEG encontram-se abaixo da média.
40
Analisando-se o resultado do teste LSD para comparação de pares de média foi
observado que para a variável TEMP_ USO a GEINF tem média de uso estatisticamente diferente
da GECON, GEFOR, GERN E GESEG. Foi observado também que a GETIN tem
comportamento diferente da GEFOR e GESEG.
4.2.1.2 – Desempenho com as tecnologias de informática
A variável “DESEMPEN” avalia o desempenho do professor com as tecnologias de
informática, tomando por base o desempenho de seus colegas.
Os resultados da pesquisa para esta variável, quando a análise leva em consideração a
Gerência Educacional à qual o professor está vinculado, estão na tabela 4.2-1 e demonstram
que os docentes da GEINF (média igual a 3,78) e da GETIN (média igual a 3,15) fazem uma
avaliação de que estão na faixa entre a média e acima dela em comparação com os demais
professores, sendo que os professores da GEINF se aproximaram mais do padrão “acima da
média”, enquanto os professores da GETIN, mesmo considerando-se acima da média, se
aproximaram mais do padrão “na média”. Os docentes da GECON, GESEG, GERN e
GEFOR fizeram uma avaliação de que se enquadram na faixa entre “um pouco abaixo da
média” e “na média” quando comparam seu desempenho com as tecnologias de informática
com o desempenho dos seus colegas professores.
Comparando a média da variável DESEMPEN para os professores de cada Gerência
Educacional com a média desta variável para a amostra, percebe-se que os professores da
GETIN e da GEINF têm um desempenho acima da média, confirmando os resultados
descritos anteriormente.
A percepção dos professores quanto ao seu desempenho com as tecnologias de
informática, com relação aos seus pares, é mostrada na fig. 4.2-2, abaixo.
5 %
1 8 %
5 4 %
1 8 %
5 %
Figura 4.2-2 Avaliação do desempenho com as tecnologias de informática
41
Vemos, a partir desses resultados, que a maioria dos professores (54%), considera que
seu nível de desempenho com as tecnologias de informática está na média, se comparado com
a maioria dos colegas, quando considerado o universo pesquisado. Estes resultados são
compatíveis com os encontrados por Seyal et al. (2002) em pesquisa sobre os fatores
determinantes do uso acadêmico da Internet.
A análise inferencial da variável DESEMP mostrou que a GEINF tem médias de
exposição ao microcomputador diferente de todas as outras gerências e que a GETIN tem
comportamento diferente da GEFOR.
4.2.1.3 – Utilização de E-Mail
A variável E_MAIL avalia há quanto tempo o professor possui conta de e-mail, tomando
por base o ano em que o mesmo fez uso pela primeira vez dessa ferramenta de comunicação.
Todos os professores da GETIN, GECON e GEINF que responderam ao questionário
disseram que possuem conta de e-mail há mais de 2 anos. A média abaixo de 4 entre os
professores da GEFOR, GERN e GESEG indica que nessas gerência existem professores que
possuem conta de e-mail há menos de 2 anos.
Levando-se em consideração a amostra total, ou seja, todos os professores
pesquisados, vemos que 91% deles usa essa ferramenta de comunicação há mais de 2 anos,
3% há mais de um ano, 3% há menos de um ano e 2% disse não possuir conta de e-mail.
Para Silva e Fleury (2000), o uso do e-mail pode reduzir as barreiras entre os níveis
hierárquicos e pode ainda aumentar o grau de participação nos processos de trabalho. Outra
conseqüência importante é que, na medida em que torna mais acessíveis as informações nas
organizações, o poder pode ser de certo modo, redistribuído.
Pesquisa recente do Ibope/NetRatings, publicada na edição de dezembro de 2005, que
analisa o uso da Internet no Brasil e no mundo, com base em indicadores trimestrais e acesso
e comportamento de usuários, aponta o e-mail em segundo lugar entre as categorias mais
acessadas, perdendo somente para os sites de comunidades virtuais, tipo Orkut, por exemplo.
4.2.1.4 – Experiência com aplicativos
As variáveis “WORD”, “EXCEL”, “P_POINT”, “ACCESS”, “PROGRAM” e “OUTROS” foram
colocadas no questionário para medir o nível de experiência dos professores com softwares
42
tipo processadores de textos, planilhas eletrônicas, apresentações, gerenciadores de bancos de
dados e linguagens de programação dentre outros.
Como já era esperado, os professores da GEINF obtiveram as maiores médias para
todas as variáveis, com destaque para as experiências com Word, Excel e outros aplicativos.
Com uma experiência um pouco inferior estão os docentes da GETIN, seguidos em ordem
decrescente, considerando-se o nível de experiência, pelos professores da GERN, GECON,
GESEG e GEFOR.
Comparando os resultados de cada Gerência Educacional com os resultados da
amostra, percebemos que em relação à experiência com o WORD, os professores da GEINF,
GETIN e GERN têm uma experiência acima da média.
Em relação a variável WORD foi observado que a GEINF tem comportamento
estatisticamente diferente das demais gerências, em total consonância com a análise descritiva
efetuada.
Fazendo esta mesma análise para os demais aplicativos, conclui-se que em relação à
experiência com a planilha Excel os docentes da GEINF, GERN, GETIN e GECON são
detentores de uma experiência acima da média. Com relação ao Power Point, a pesquisa
mostra que apenas os profissionais da GECON e da GEFOR têm uma experiência abaixo da
média se comparados com a experiência média do universo pesquisado. Em se tratando do
Access, linguagens de programação e outros aplicativos, observa-se que os docentes da
GEINF estão num patamar de experiência bem superior os demais, situando-se na faixa entre
“média experiência e “boa experiência” enquanto os professores das outras gerência
educacionais se situam na faixa entre “sem experiência” e “pouca experiência”.
Quanto a variável EXCEL, foi verificado que o comportamento da GEINF é diferente
das demais gerências. A GEFOR não apresentou diferença em relação apenas a GESEG.
Enquanto que a GESEG apresentou diferenças em relação a GETIN, GECON e GERN.
Para a variável P_POINT foi observado que a GEINF apresentou comportamento
diferenciado das demais gerências. Foi observado também que a GETIN tem média
estatisticamente diferente da GECON e GEFOR e que a GEFOR tem média diferente da
GERN.
Em relação as variáveis ACCESS e PROGRAM, foi observado que a GEINF tem
comportamento diferente das demais gerências.
43
4.2.2 – Perfil de exposição ao Microcomputador por Área de Formação Acadêmica
A tabela 4.2-2 mostra a tabulação dos dados referentes à exposição ao
microcomputador levando-se em consideração a área de formação acadêmica dos professores.
Tabela 4.2-2 Exposição ao Microcomputador por Área de Formação Acadêmica Variáveis C. Exatas/Engenharia C. Humanas Amostra p-level
TEMP_USO 4,34 3,65 4,08 ,000001DESEMPEN 3,16 2,67 2,97 ,000944E_MAIL 3,98 3,62 3,84 ,000310WORD 4,02 3,52 3,83 ,000322EXCEL 3,43 1,93 2,86 ,000000P_POINT 3,47 2,60 3,13 ,000055ACCESS 1,96 1,38 1,73 ,002304PROGRAM 1,76 1,28 1,56 ,004221OUTROS 2,84 1,53 2,38 ,001649Média das médias 3,22 2,46 2,93
Os profissionais com formação nas áreas de Ciências Exatas e das Engenharias
representam 60% da amostra, seguidos pelos que têm formação acadêmica em Ciências
Humanas com 40%.
A análise dos dados contidos na tabela 4.2-2 é de que os professores com formação
nas áreas de ciências exatas ou engenharia estão mais expostos ao microcomputador,
apresentando uma maior média em todas as variáveis que compõem esta dimensão, se
comparados aos docentes com formação nas áreas de ciências sociais ou ciências humanas.
Este resultado é coerente com o que percebemos no dia-a-dia da Instituição, onde os
profissionais com formação técnica demonstram uma maior aceitação ao uso da tecnologia da
informação e comunicação.
4.2.3 – Perfil de exposição ao Microcomputador por Titulação
Aqui faremos uma análise do perfil de exposição ao microcomputador dos professores
do CEFET-RN de acordo com a titulação acadêmico que os mesmos detinham quando da
realização da pesquisa.
A tabela 4.2-3 abaixo, mostra o nível de exposição ao microcomputador a que cada
segmento (graduados, especialistas, mestres e doutores) está submetido, através das médias
obtidas para as diversas variáveis que compõem este perfil.
44
Tabela 4.2-3 Exposição ao Microcomputador x Titulação Variáveis Graduados Especialistas Mestres Doutores Amostra p-level
TEMP_USO 3,69 3,87 4,25 4,45 4,08 p =,0137
DESEMPEN 2,62 2,78 3,13 3,27 2,97 p =,0733
E_MAIL 3,31 3,80 3,94 4,00 3,84 p =,0006
WORD 3,54 3,56 4,03 4,18 3,83 p =,0029
EXCEL 2,23 2,51 3,20 3,18 2,86 p =,0059
P_POINT 2,62 2,76 3,42 3,64 3,13 p =,0068
ACCESS 1,77 1,49 1,84 2,09 1,73 p =,1275
PROGRAM 1,62 1,31 1,75 1,55 1,56 p =,0266
OUTROS 1,33 1,85 2,87 2,00 2,38 p =,1064
Média das médias 2,53 2,66 3,16 3,15 2,93
Analisando os dados da tabela 4.2-2, considerando a média das médias do nível de
exposição para cada variável, observa-se que o grau de exposição ao microcomputador, para a
maioria das variáveis que compõem este perfil, é diretamente proporcional ao nível de
titulação dos docentes, ou seja, quanto maior a titulação, maior o nível de exposição.
Comparando a média de cada segmento com a média da amostra, percebe-se que os
Mestres e os Doutores estão acima da média, enquanto os que têm apenas a graduação ou
especialização situam-se abaixo da média do conjunto de professores pesquisados.
Destacamos o perfil de exposição dos professores detentores do título de mestre que,
mesmo por pouco, superou os que têm doutorado.
A análise inferencial revelou que as variáveis TEMP_ USO (p =,0137), E_MAIL (p =,0006),
WORD (p =,0029), EXCEL (p =,0059), P_POINT (p =,0068), PROGRAM (p =,0266) têm médias
diferentes segundo o nível de titulação.
Analisando-se o resultado do teste LSD para comparação de pares de médias, foi
observado que, para a variável TEMP_USO, os mestres e doutores têm comportamento
diferenciado dos graduados e dos especialistas.
No tocante à variável E_MAIL, foi verificado que os graduados tem comportamento
estatisticamente diferente dos demais professores.
Em relação a variável WORD, foi observado que os mestres têm comportamento
diferente dos especialistas.
Quanto a variável EXCEL, foi verificado que o comportamento dos professores com
mestrado é diferente dos graduados e especialistas.
Para as variáveis P_POINT e PROGRAM, foi verificado que os mestres têm comportamento
diferente dos especialistas.
45
4.2.4 – Perfil de exposição ao Microcomputador por Sexo
Dos docentes pesquisados, 78% é do sexo masculino e 22% do sexo feminino. Em se
tratando de uma Instituição de Ensino Tecnológico, é natural que o percentual de professores
seja muito superior ao percentual de professoras.
A tabela 4.2-4 mostrada abaixo tem os dados resultantes da pesquisa quando
categorizamos os docentes por sexo.
Tabela 4.2-4 Exposição ao Microcomputador por Sexo Variáveis Homens Mulheres Amostra p-level TEMP_USO 4,15 3,82 4,08 ,041358
DESEMPEN 3,00 2,85 2,97 ,368925
E_MAIL 3,89 3,67 3,84 ,115006
WORD 3,90 3,58 3,83 ,164983
EXCEL 3,10 2,00 2,86 ,000012
P_POINT 3,21 2,85 3,13 ,134599
ACCESS 1,85 1,27 1,73 ,004674
PROGRAM 1,68 1,13 1,56 ,001429
OUTROS 2,65 1,10 2,38 ,001759
Média das médias 3,05 2,47 2,93
A análise dos dados demonstra que os homens estão mais expostos ao
microcomputador que as mulheres. As médias obtidas pelos homens nas diversas variáveis
que serviram para definir o perfil de exposição foram superiores às médias das mulheres. Esta
superioridade se deu em todas as variáveis.
A análise inferencial revelou que, para o sexo masculino, a média de uso é
estatisticamente diferente da média do sexo feminino, para as variáveis TEMP_USO, EXCEL,
ACCESS, PROGRAM e OUTROS.
4.2.5 – Perfil de exposição ao Microcomputador por Faixa Etária
Para efeito de pesquisa, dividimos os professores em quatro faixas etárias distintas. Os
que tem menos de 30 anos, os que estão na faixa entre 30 e 40 anos, os que tem entre 41 e 50
anos e os que tem mais de 50 anos.
A pesquisa mostrou que 3,3% dos docentes têm menos de 30 anos, 38,7% tem entre 30
e 40 anos, 50% têm entre 41 e 50 anos e 8% tem mais de 50 anos.
Para estudar o perfil de exposição ao microcomputador, agrupamos os professores em
apenas duas faixas etárias: uma com os que têm até 40 anos e outra com os que têm mais de
40 anos, como mostra a tabela 4.2-5.
46
Tabela 4.2-5 Exposição ao Microcomputador por Faixa Etária Variáveis Até 40 anos Mais de 40 anos Amostra p-level
TEMP_USO 4,16 4,02 4,08 ,172043
DESEMPEN 3,13 2,85 2,97 ,038250
E_MAIL 3,87 3,82 3,84 ,757875
WORD 4,03 3,68 3,83 ,001291
EXCEL 3,10 2,69 2,86 ,110735
P_POINT 3,46 2,89 3,13 ,002973
ACCESS 1,86 1,63 1,73 ,509867
PROGRAM 1,71 1,45 1,56 ,258409
OUTROS 2,63 2,21 2,38 ,353407
Média das médias 3,10 2,80 2,93
Em todas as variáveis envolvidas no estudo, os professores que têm até 40 anos
apresentaram uma média de exposição ao microcomputador superior aos que têm mais de 40
anos, indicando que os docentes mais jovens fazem maior uso de aplicativos, utilizam
ferramentas de informática e e-mail há mais tempo e fazem uma auto-avaliação melhor
quanto ao seu desempenho com as tecnologias de informática comparados com os docentes
com mais de 40 anos.
Foi observado, através do teste U de Mann-Whitney, que existe diferença significativa
entre os grupos de idade para as variáveis WORD e P_POINT.
4.3 Perfil de Consumo de TI
A pesquisa revelou que, das três Tecnologias da Informação e Comunicação com
maior demanda atualmente (telefone celular, computador com acesso à Internet e TV por
assinatura), o computador com acesso à Internet teve a preferência da maioria absoluta dos
docentes (62,67%), como resposta à questão “Qual seria o serviço – TV paga, Computador
com Internet ou celular – que você optaria em primeiro lugar, caso não tivesse nenhum dos
três?”. Em segundo lugar ficou o telefone celular, com 19,3% da preferência, seguido por
TV paga, com 16,6%.
4.4 Perfil quanto ao tipo de provedor de acesso e tipo de e-mail
Os dados coletados na pesquisa revelaram que 82,26% dos docentes utiliza provedor
grátis para acesso residencial à Internet e destes, 84,6 % têm e-mail neste provedor. A
pesquisa também revelou que 56% dos professores acessam a Internet através de provedor
pago e que 55,3% tem e-mail neste tipo de provedor. A soma dos percentuais ultrapassa 100%
47
porque vários professores têm acesso residencial à Internet através dos dois tipos de
provedores.
4.5 Diversidade e Regularidade de uso das tecnologias Internet
O estudo da diversidade e da regularidade de uso das tecnologias Internet entre os
professores do CEFET-RN foi feito categorizando os docentes por Gerência Educacional, por
área de formação acadêmica, por titulação, por sexo e por faixa etária.
Para um melhor entendimento, descrevemos as variáveis utilizadas para o estudo da
diversidade e da regularidade de uso com os seus respectivos significados, no quadro abaixo.
Variável Significado
USO_PESQ Uso a Internet na pesquisa de conteúdos para a preparação de aulas.
USO_COMU Uso ambiente colaborativo (grupos) para comunicação com os alunos.
USO_LER Uso a Internet para ler jornais, periódicos e revistas on-line.
USO_DOWN Baixo arquivos ou softwares diversos (download).
USO_RECR Uso a Internet com fim recreacional (música, filmes, entretenimento, etc).
USO_EMAI Uso a Internet para enviar/receber e-mail.
USO-COOP Uso a Internet para desenvolver pesquisas à distância, em bases
cooperativas.
USO_GERA Uso a Internet para adquirir conhecimentos gerais.
USO_MENS Faço uso de mensagens instantâneas (MSN Messenger, Yahoo Messenger)
USO_SITE Uso a Internet para criar e manter Websites como professor.
USO_SIST Uso a Internet para acessar o sistema acadêmico do CEFET-RN.
USO_CURS Uso a Internet para participar de cursos on-line.
USO_BIBL Uso a Internet para pesquisar em bibliotecas virtuais.
USO_SOFT Faço chamada telefônica usando softwares baseados na Internet (VoIP)
Quadro 4.5-1 Variáveis usadas para medir a Diversidade e a Regularidade de uso
4.5.1 – Diversidade e Regularidade de Uso por Gerência Educacional
Os dados do estudo da Diversidade e da Regularidade de Uso por Gerência
Educacional estão na tabela 4.5-1 a seguir. Nesta tabela estão as médias de cada variável que
compõem essas dimensões, obtidas pelos docentes em cada Gerência Educacional.
48
Tabela 4.5-1 Diversidade e Regularidade de Uso por gerência
Variáveis GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG Amostra p-level
USO_PESQ 3,12 2,47 3,89 2,77 3,11 3,06 3,01 p =,0038
USO_COMU 1,77 1,47 2,06 1,45 1,78 1,65 1,64 p =,3721
USO_LER 3,85 3,27 4,39 3,20 3,94 3,53 3,59 p =,0098
USO_DOWN 2,77 2,60 3,50 2,14 2,67 2,59 2,57 p =,0006
USO_RECR 2,50 1,93 2,78 2,20 2,29 2,53 2,34 p =,2933
USO_EMAI 4,50 4,13 4,94 3,84 4,28 4,24 4,21 p =,0040
USO_COOP 2,27 1,67 2,67 1,96 2,33 1,65 2,08 p =,0693
USO_GERA 4,04 3,27 4,39 3,34 3,78 3,94 3,70 p =,0020
USO_MENS 2,00 2,00 2,50 1,79 1,61 1,88 1,92 p =,6334
USO_SITE 1,27 1,20 2,56 1,25 1,22 1,29 1,41 p =,0000
USO_SIST 3,00 2,13 2,72 2,21 2,28 2,35 2,43 p =,1894
USO_CURS 1,65 1,60 2,33 1,20 1,61 1,71 1,56 p =,0010
USO_BIBL 3,00 2,00 2,50 2,34 2,33 2,65 2,47 p =,0746
USO_SOFT 1,19 1,00 1,00 1,07 1,00 1,00 1,06 p =,4696
Média das médias 2,64 2,20 3,02 2,20 2,45 2,43 2,43
Para a análise da Diversidade de Uso da Internet, consideramos que há uso efetivo
quando a variável apresenta média igual ou superior a 2, tendo em vista que o uso de qualquer
variável menos de uma vez por mês é insignificante.
Dessa forma, observa-se que os professores com a maior diversidade de uso são os que
atuam na área de informática (GEINF), que têm média maior que 2 em 13 dos 14 casos de uso
que compõem a dimensão. Em segundo lugar vêm os docentes da área de Indústria (GETIN),
com 10 casos de uso com média maior ou igual a 2, seguidos dos profissionais da área de
Recursos Naturais (GERN), com 9 casos de uso e com a menor diversidade encontram-se os
docentes da área de Formação Educacional (GEFOR) e da área de Serviços e Gestão
(GESEG), com 8 casos de uso.
Comparando as médias dos casos de uso de cada gerência com a médias desses
mesmos casos para a amostra, que tem uma diversidade de 9 casos de uso, conclui-se que
apenas os professores da GEFOR e da GESEG estão abaixo da média para a dimensão
diversidade de uso da Internet.
Para Ramos (1997), a dimensão de uso “regularidade” mede a freqüência ou
assiduidade com que se acessa a Internet, em termos de alta (freqüência diária), média (uma
ou mais vezes por semana) e baixa (uma vez por mês ou nunca). Classificamos os docentes,
quanto à regularidade, em dois grupos:
Regular => Freqüência alta ou média (média maior ou igual a 3)
49
Não regular => Freqüência baixa (média menor que 3)
Assim sendo, podemos afirmar que, em média, os docentes da GETIN usam a Internet
regularmente para enviar/receber e-mail (média = 4,5), para adquirir conhecimentos gerais
(média = 4,04), para ler jornais, periódicos e revistas on-line (média = 3,85), para pesquisar
conteúdos para a preparação de aulas (média = 3,12), para acessar o sistema acadêmico do
CEFET-RN e para pesquisar em bibliotecas virtuais, ambos com média igual a 3,
apresentando, portanto, regularidade em seis situações/finalidades de uso.
Os professores lotados na GECON apresentaram regularidade no uso do e-mail (média
= 4,13), no uso da Internet para ler jornais, periódicos e revistas on-line e para adquirir
conhecimentos gerais, ambos com média igual a 3,27 apresentando, portanto, regularidade em
três casos de uso.
Quando a análise é feita considerando a média das médias de todas as variáveis ou
casos de uso, observamos que apenas ao professores da GEINF podem ser considerados como
usuários regulares das tecnologias Internet, com uma índice de regularidade 3,02. Os
professores das demais gerências educacionais tiveram médias inferiores a 3,0 indicando um
uso não regular, quando consideramos o conjunto de casos de uso.
A análise inferencial revelou que as variáveis USO_PESQ (p =,0038), USO_LER (p
=,0098), USO_DOWN (p =,0006), USO_EMAI (p =,004), USO_GERA (p =,002), USO_SITE (p =,0000),
USO_CURS (p =,001) têm médias diferentes para as gerências.
Analisando-se o resultado do teste LSD para comparação de pares de médias, foi
observado que para a variável USO_PESQ, a GEINF tem média de uso para pesquisa
estatisticamente diferente das demais.
Para a variável USO_DOWN a GEINF também tem média diferente das demais gerências
e a média de uso para download referente à GEFOR é estatisticamente diferente da média
para a GETIN.
No tocante a variável USO_EMAI, foi detectado que o comportamento da média da
GEINF é estatisticamente diferente da GEFOR, GECON, GESEG e GERN. Foi observado
também que a média da GEFOR é diferente da GETIN.
Em relação ao comportamento da variável USO_GERA foi observado que a média da
GETIN é estatisticamente diferente das médias da GECON e GEFOR e que a média de uso da
GEINF também é estatisticamente diferente das médias da GECON e GEFOR. Para USO_SITE
a média da GEINF é estatisticamente diferente das demais gerências, enquanto que para
USO_CURS o comportamento de uso da GEINF é diferente das demais gerências e a média de
uso da GEFOR é estatisticamente diferente da GETIN.
50
4.5.2 – Diversidade e Regularidade de Uso por Área de Formação Acadêmica
Visando identificar se a área de formação acadêmica do professor exerce alguma
influência sobre a diversidade e a regularidade de uso da Internet, os dados da pesquisa foram
tabulados agrupando os docentes por área de formação. Os resultados são apresentados na
tabela 4.5-2 a seguir.
Tabela 4.5-2 Diversidade e Regularidade de Uso por Área de Formação Acadêmica Variáveis C.Exatas/Engenharia C. Humanas Amostra p-level USO_PESQ 3,14 2,83 3,01 ,104751
USO_COMU 1,71 1,55 1,64 ,654591
USO_LER 3,84 3,21 3,59 ,012838
USO_DOWN 2,78 2,26 2,57 ,004894
USO_RECR 2,33 2,36 2,34 ,887910
USO_EMAI 4,41 3,98 4,21 ,086388
USO_COOP 2,20 1,90 2,08 ,202812
USO_GERA 3,88 3,47 3,70 ,089526
USO_MENS 1,97 1,86 1,92 ,611591
USO_SITE 1,48 1,29 1,41 ,225153
USO_SIST 2,53 2,29 2,43 ,334782
USO_CURS 1,59 1,52 1,56 ,060386
USO_BIBL 2,56 2,34 2,47 ,204991
USO_SOFT 1,05 1,05 1,06 ,950522
Média das médias 2,53 2,28 2,43
Os professores com formação acadêmica nas áreas das Ciências Exatas ou
Engenharias contribuem com 60% da amostra. Em segundo lugar vêm os professores com
formação nas áreas de Ciências Sociais ou Humanas com 40%. Estes percentuais são
explicados pela própria natureza de ensino da Instituição, que é um Centro de Educação
Tecnológica, onde predominam os cursos técnicos e tecnológicos, exigindo um percentual
maior de profissionais com perfil técnico e, portanto, formação nas áreas de Exatas ou
Engenharias.
O teste U de Mann-Whitney foi realizado para verificar se existia diferença de uso
para as variáveis em estudo segundo as áreas de formação e o seu resultado revelou que
somente o comportamento das variáveis USO_LER e USO_DOWN é estatisticamente diferente para
as áreas de Exatas/Engenharias e Ciências Humanas.
Quanto à diversidade de uso, a pesquisa mostrou que os docentes com formação nas
áreas das Ciências Exatas ou Engenharias apresentam uma maior diversidade, pois dos
quatorze casos de uso estudados na pesquisa, esses profissionais apresentaram médias
superiores a 2,00 em nove casos, enquanto os professores com formação nas áreas das
51
Ciências Humanas, Ciências Sociais, obtiveram médias de uso igual ou superior a 2,00 em
oito dos quatorze casos em estudo.
Quanto à regularidade de uso, analisando os dados contidos na tabela 4.5-2, podemos
concluir que os profissionais com formação acadêmica nas áreas de Exatas/Engenharias
fazem uso regular da Internet para pesquisar conteúdos para preparar aulas, ler jornais,
periódicos e revistas on-line, enviar/receber e-mail e para adquirir conhecimentos gerais.
Destacamos o uso regular do e-mail, que obteve uma média 4,41 indicando uma freqüência
quase diária no uso dessa tecnologia.
Os docentes com formação acadêmica nas áreas das Ciências Sociais ou Humanas
fazem uso regular das tecnologias Internet para ler jornais, periódicos e revistas on-line; para
enviar/receber e-mail e para adquirir conhecimentos gerais, apresentando, também, uma maior
regularidade no uso do e-mail, com média 3,98 indicando uma freqüência próxima de 3 vezes
por semana.
A análise inferencial dos dados não revelou diferença estatística significante entre as
variáveis que compõem esta dimensão.
4.5.3 – Diversidade e Regularidade de Uso por Titulação
Com o objetivo de descobrir qual a influência que a titulação tem sobre diversidade e
a regularidade de uso das tecnologias Internet, os professores foram agrupados em quatro
categorias: graduados, especialistas, mestres e doutores. A regularidade de uso de cada
variável que compõe esta dimensão foi avaliada através da média das respostas marcadas na
escala Likert de cinco níveis descrita no item 4.5. A tabulação desses dados estão na tabela
4.5-3 e darão subsídios para uma análise mais detalhada do uso das tecnologias Internet para
cada nível de titulação.
Tabela 4.5-3 Diversidade e Regularidade de Uso por Titulação Variáveis Graduado Especialista Mestre Doutor Amostra p-level USO_PESQ 2,77 2,76 3,20 3,27 3,01 p =,1389
USO_COMU 1,31 1,55 1,80 1,45 1,64 p =,2777
USO_LER 3,23 3,33 3,90 3,27 3,59 p =,0513
USO_DOWN 2,00 2,36 2,83 2,64 2,57 p =,0184
USO_RECR 2,69 1,98 2,56 2,30 2,34 p =,0625
USO_EMAI 3,46 3,98 4,44 4,82 4,21 p =,0059
USO_COOP 1,31 1,96 2,30 2,18 2,08 p =,0357
USO_GERA 3,54 3,44 3,92 3,82 3,70 p =,1366
USO_MENS 1,31 1,80 2,18 1,55 1,92 p =,1495
USO_SITE 1,31 1,25 1,51 1,64 1,41 p =,5291
USO_SIST 2,31 2,25 2,65 2,00 2,43 p =,2820
USO_CURS 1,23 1,53 1,70 1,18 1,56 p =,2057
52
Variáveis Graduado Especialista Mestre Doutor Amostra p-level USO_BIBL 1,92 2,25 2,72 2,64 2,47 p =,0284
USO_SOFT 1,00 1,00 1,13 1,00 1,06 p =,1263
Média das médias 2,10 2,25 2,63 2,41 2,43
Quanto à diversidade de uso, pelos dados expostos na tabela 4.5-3, observa-se que os
professores com mestrado usam uma diversidade maior de serviços da Internet pois, dos
quatorze casos de uso relacionados, eles obtiveram média igual ou superior a 2,00 em dez
deles. Em segundo lugar, considerando a diversidade de uso das tecnologias Internet, estão os
professores com doutorado com 9 casos de uso.
Quanto à regularidade de uso, os dados da tabela acima mostram que os professores
com graduação e com especialização apresentam regularidade de uso da Internet para
enviar/receber e-mail, para ler jornais, periódicos e revistas on-line e para adquirir
conhecimentos gerais, apresentando, pois, regularidade de uso das tecnologias Internet em
três do quatorze casos de uso estudados, enquanto os professores com mestrado e os com
doutorado apresentaram regularidade no uso da Internet para enviar/receber e-mail, para ler
jornais, periódicos e revistas on-line, para adquirir conhecimentos gerais e para pesquisar
material para a preparação de aulas.
Observa-se que os professores com mestrado ou doutorado destacam-se em relação
aos demais por apresentarem regularidade em mais casos de uso e por apresentarem médias
superiores a estes em quase todos os casos de uso coincidentes.
Diante do exposto, podemos concluir que a titulação tem influência na regularidade de
uso da Internet entre os professores do CEFET-RN, implicando uma maior regularidade entre
os professores com maior titulação.
Os resultados da análise inferencial revelaram que as variáveis USO_DOWN(p =,0184),
USO_EMAI(p =,0059), USO_COOP(p =,0357) e USO_BIBLI(p =,0284) tem comportamento
estatisticamente diferente segundo a titulação.
O teste de comparação múltipla LSD para verificação da existência da diferença entre
os pares de médias revelou para a variável USO_DOWN que a média de uso para os professores
com mestrado é estatisticamente diferente das médias para os professores com graduação e
especialização.
Em relação ao uso da internet para e-mail (USO_EMAI) foi observado que o
comportamento dos professores com mestrado e doutorado é estatisticamente diferente do
grupo dos professores que têm graduação e especialização.
53
Quanto à variável USO_COOP, foi verificado que a média de uso dos professores com
graduação é estatisticamente diferente da média dos professores com mestrado e para a
variável USO_BIBL, a média de uso dos professores com mestrado é estatisticamente diferente
da média de uso dos professores com graduação e especialização.
4.5.4 – Diversidade e Regularidade de Uso por Sexo
Quanto ao sexo, a amostra é composta por 78% do sexo masculino e 22% do sexo
feminino. Para analisar o padrão de uso da Internet, quanto à diversidade e à regularidade de
uso, levando em consideração o sexo, montamos a tabela 4.5-4 com as médias de cada
variável que compõem esta dimensão.
Tabela 4.5-4 Diversidade e Regularidade de Uso por Sexo Variáveis Homens Mulheres Amostra p-level
USO_PESQ 3,08 2,76 3,01 ,164599
USO_COMU 1,62 1,70 1,64 ,703719
USO_LER 3,75 3,00 3,59 ,010696
USO_DOWN 2,71 2,09 2,57 ,005638
USO_RECR 2,40 2,15 2,34 ,324166
USO_EMAI 4,21 4,21 4,21 ,913498
USO_COOP 2,11 1,97 2,08 ,404769
USO_GERA 3,79 3,36 3,70 ,082727
USO_MENS 1,90 2,00 1,92 ,733571
USO_SITE 1,44 1,30 1,41 ,838583
USO_SIST 2,51 2,12 2,43 ,082159
USO_CURS 1,61 1,39 1,56 ,114621
USO_BIBL 2,50 2,36 2,47 ,472090
USO_SOFT 1,05 1,09 1,06 ,324734
Média das médias 2,48 2,25 2,43
Os dados mostram que, em termos de diversidade de uso, tanto os professores quanto
as professoras têm o mesmo nível, pois dos quatorze casos de uso estudados, ambos os sexos
apresentaram diversidade de uso em nove casos, tendo os homens obtidos uma média de
diversidade superior às mulheres.
Quanto à regularidade, Ramos (1997) diz que esta dimensão mede a freqüência ou
assiduidade com que se acessa a Internet, em termos de alta (freqüência diária), média (uma
ou mais vezes por semana) e baixa (uma vez por mês ou nunca). Dessa forma, classificamos
os docentes, quanto à regularidade, em dois grupos:
Regular => Freqüência alta ou média (média maior ou igual a 3)
Não regular => Freqüência baixa (média menor que 3)
54
Assim, observando os dados da tabela 4.5-4, verifica-se que os professores
apresentam uso regular da Internet para enviar/receber e-mail, adquirir conhecimentos gerais,
ler jornais, periódicos e revistas on-line e para pesquisar conteúdos visando a preparação de
aulas, apresentando, portanto, regularidade de uso em quatro das quatorze variáveis estudadas.
Quanto à regularidade de uso, as professoras têm um comportamento bem parecido
com o dos professores, apresentando uso regular quase nas mesmas variáveis, diferenciando-
se apenas na variável que mede o uso da Internet para pesquisar conteúdos visando à
preparação de aulas, que obteve média inferior a 3.
A análise inferencial dos dados revelou que existe diferença estatística significante,
entre os dois sexos, apenas para as variáveis USO_LER e USO_DOWN.
4.5.5 – Diversidade e Regularidade de Uso por Faixa Etária
A análise por faixa etária agrupa numa tabela, os docentes com até 40 anos de idade
(os mais jovens), em uma coluna e os docentes com mais de 40 anos de idade (os mais
maduros), em outra coluna, com o objetivo de estudar a aceitação da tecnologia entre esses
dois grupos de professores.
O comportamento desses dois grupos de docentes é mostrado na tabela abaixo..
Tabela 4.5-5 Diversidade e Regularidade de Uso por Faixa Etária Variáveis Idade até 40 anos Idade superior a 40 anos Amostra p-level USO_PESQ 3,13 2,92 3,01 ,144148
USO_COMU 1,70 1,60 1,64 ,951262
USO_LER 3,68 3,52 3,59 ,418766
USO_DOWN 2,75 2,45 2,57 ,071406
USO_RECR 2,52 2,21 2,34 ,069918
USO_EMAI 4,25 4,18 4,21 ,830433
USO_COOP 2,08 2,08 2,08 ,825151
USO_GERA 3,78 3,64 3,70 ,652774
USO_MENS 2,02 1,85 1,92 ,781863
USO_SITE 1,60 1,26 1,41 ,024770
USO_SIST 2,62 2,29 2,43 ,555265
USO_CURS 1,68 1,47 1,56 ,445627
USO_BIBL 2,51 2,45 2,47 ,850888
USO_SOFT 1,03 1,08 1,06 ,907393
Média das médias 2,52 2,36 2,43
No instrumento de pesquisa (questionário), os professores foram identificados em 4
faixas etárias: menos de 30 anos; de 30 a 40 anos; de 41 a 50 anos e mais de 50 anos. No
entanto, considerando que apenas 3% dos docentes pesquisados estavam na faixa de menos de
55
30 anos e 8% na faixa de mais de 50 anos, a análise foi feita considerando apenas duas faixas
etárias: uma com os que têm idade até 40 anos e outra com os que têm mais de 40 anos. A
pesquisa mostrou que os professores com idade até 40 anos representam 42% da amostra,
enquanto os que têm mais de 40 anos contribuem com 58% dos docentes pesquisados.
No tocante à diversidade de uso, os docentes que estão na faixa etária até 40 anos
apresentaram uma maior diversidade de uso se comparados com seus pares que estão com
idade superior a 40 anos, pois apresentaram uso significativo em dez dos quatorze casos de
uso estudados, enquanto os professores da segunda faixa etária apresentaram uso significativo
em nove do mesmo conjunto de variáveis e, em quase todas, com média de uso inferior à
média de uso dos professores mais novos, quando comparamos as mesmas variáveis.
Uma das diferenças entre os dois grupos, é o uso da Internet para mensagens
instantâneas (MSN Messenger, Yahoo Messenger, etc) pelos professores que têm até 40
anos. Podemos notar também que o grupo de professores com mais de 40 anos faz um uso
maior da Internet para desenvolver pesquisa à distância em bases cooperativas, quando
comparado com o grupo mais jovem.
Quanto à regularidade de uso, por faixa etária, os dados resultantes da pesquisa estão
na tabela 4.5-5, indicando que os professores com idade até 40 anos (os mais jovens), fazem
uso regular da Internet para enviar/receber e-mail, adquirir conhecimentos gerais, ler jornais,
periódicos e revistas on-line e pesquisar conteúdos para a preparação de aulas, todos com
média de uso superior a 3, o que indica uma freqüência alta ou média (uso diário ou uma ou
mais vezes por semana).
Nessa mesma tabela podemos observar que os docentes que têm mais de 40 anos (os
mais maduros), usam regularmente a Internet para enviar/receber e-mail, adquirir
conhecimentos gerais e para ler jornais, periódicos e revistas on-line.
Comparando os casos de uso onde os dois grupos apresentam regularidade, observa-se
que os casos coincidentes, a média de uso do grupo mais jovem é superior a do grupo com
maior idade.
Foi observado através do teste U de Mann-Whitney que existe diferença significativa
entre os grupos de idade para a variável USO SITE, indicando que o grupo de professores com
menos de quarenta anos tem uma média de uso maior que o grupo com idade superior a
quarenta anos.
56
4.6 Percepção da Utilidade das tecnologias Internet
O estudo da Percepção da Utilidade das tecnologias Internet entre os professores do
CEFET-RN foi feito categorizando os docentes por Gerência Educacional, por área de
formação acadêmica, por titulação, por sexo e por faixa etária.
As variáveis que serviram de indicadores para medir a percepção da utilidade, são
descritas no quadro abaixo com os seus respectivos significados.
Variável Significado
DIFICIL Seria difícil executar meu trabalho sem o uso da Internet. MELHOR O uso da Internet melhora o meu desempenho no trabalho. NECESSID A Internet atende às minhas necessidades relacionadas ao trabalho. POUPTEMP O uso da Internet me poupa tempo. RAPIDEZ A Internet me permite realizar as tarefas mais rapidamente. APOIO A Internet dá apoio aos aspectos críticos do meu trabalho. TRABMELH O uso da Internet me possibilita realizar o meu trabalho melhor. RED_TEMP O uso da Internet reduz o tempo gasto em atividades improdutivas. OBJETIVO O uso da Internet melhora o atingimento dos objetivos do meu trabalho.
DUVIDA
Quando eu tenho dúvidas em algum conteúdo, recorro à Internet para dirimi-las
PAG_PESS É importante manter página pessoal na Internet. QUALIDAD O uso da Internet melhora a qualidade do meu trabalho. PRODUTIV O uso da Internet aumenta a minha produtividade. FACILITA O uso da Internet facilita a execução do meu trabalho. USO_TOTA Eu encontro uso total da Internet em meu trabalho.
PES_PROF
A Internet é importante para pesquisar bibliotecas e bases de dados on-line para uso pessoal ou profissional.
DISCUSSA
A Internet favorece a discussão de temas de interesse acadêmico através de listas de discussão.
ON_LINE
A comunicação on-line com outras pessoas através de software (tipo MSN Messenger, ICQ, Yahoo Messenger, etc.) é uma ferramenta importante da Internet.
Quadro 4.6-1 Variáveis usadas para medir a Percepção da Utilidade
4.6.1 – Percepção da Utilidade por Gerência Educacional
A tabela 4.6-1 é o resultado da tabulação dos dados relativos à percepção da utilidade
da Internet junto aos professores de cada gerência educacional.
Tabela 4.6-1 Percepção da Utilidade por gerência educacional Variáveis GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG Amostra p-level
DIFICIL 3,42 3,40 4,06 3,30 3,83 3,88 3,55 p =,0584
MELHOR 4,12 4,13 4,56 3,95 4,28 4,41 4,16 p =,0523
57
Variáveis GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG Amostra p-level
NECESSID 3,96 3,53 4,33 3,68 4,06 4,12 3,89 p =,0019
POUPTEMP 4,31 3,73 4,33 3,70 4,28 4,35 4,03 p =,0026
RAPIDEZ 4,12 3,87 4,28 3,79 4,22 4,24 4,01 p =,1717
APOIO 3,62 3,40 3,89 3,32 3,67 4,06 3,57 p =,0115
TRABMELH 3,88 3,87 4,44 3,79 4,06 4,00 3,95 p =,4929
RED_TEMP 3,27 3,60 3,33 3,52 3,56 3,82 3,50 p =,0423
OBJETIVO 4,00 3,87 4,06 3,57 3,89 4,12 3,83 p =,0006
DUVIDA 3,92 3,60 4,17 3,23 3,61 3,94 3,63 p =,0577
PAG_PESS 3,42 3,00 3,78 3,18 3,72 3,24 3,35 p =,0478
QUALIDAD 4,00 3,87 4,11 3,75 4,22 4,18 3,95 p =,0478
PRODUTIV 3,88 3,73 4,00 3,59 4,22 4,12 3,84 p =,0445
FACILITA 4,04 3,93 4,22 3,77 4,17 4,12 3,97 p =,1039
USO_TOTA 3,38 3,00 3,83 2,71 3,39 3,18 3,13 p =,0041
PES_PROF 4,38 4,07 4,39 4,21 4,39 4,53 4,31 p =,2431
DISCUSSA 4,00 3,87 4,28 4,04 4,22 4,12 4,07 p =,4070
ON_LINE 4,12 3,67 3,83 3,71 3,94 4,12 3,87 p =,1068
Média das médias 3,88 3,67 4,10 3,60 3,98 4,03 3,81
Fazendo a análise da percepção da utilidade da Internet levando em consideração a
média das médias do conjunto de variáveis que compõem esta dimensão, podemos concluir
que os professores lotados na GEINF (média = 4,10) têm uma maior percepção da utilidade
dessas tecnologias. Em segundo lugar, aparecem os professores da GESEG (média = 4,03),
seguidos pelos docentes da GERN (média = 3,98) e da GETIN (média = 3,88). Com uma
menor percepção da utilidade da Internet ficaram os professores da GECON (média = 3,67),
seguidos pelos profissionais da GEFOR (média = 3,60), que apresentaram a menor percepção
da utilidade dessas tecnologias.
A prova ANOVA de Kruskal-Wallis foi realizada com o objetivo de testar se a
percepção de utilidade é diferente para os professores das gerências estudadas. Os resultados
revelaram que a percepção dos professores é diferente para as seguintes variáveis: NECESSID
(p=,0019), POUPTEMP (p =,0026), APOIO (p =,0115), RED_TEMP (p =,0423), OBJETIVO (p =,0006),
PAG_PESS (p =,0478), QUALIDAD (p =,0478), PRODUTIV (p =,0445), USO_TOTA (p =,0041). O teste
de comparação múltipla para a variável NECESSID revelou que a percepção dos professores da
GEINF é diferente da dos professores da GERN e GEFOR. Em relação a variável POUPTEMP
foi detectado que a percepção dos professores da GEFOR é diferente da GETIN, GEINF,
GERN E GESEG. Foi observado também que a percepção dos entrevistados da GECON é
estatisticamente diferente da dos professores da GETIN, GEINF e GESEG.
58
Para a variável APOIO, foi observado que existe diferença no comportamento dos
professores da GESEG quando comparados com a GECON e GEFOR, e entre as gerências
GEFOR e GEINF.
Quanto à variável OBJETIVO, os resultados do teste LSD revelaram que o
comportamento dos professores da GEFOR é significativamente diferente da GETIN, GEINF
e GESEG. No tocante a variável PAG_PESS foi detectado que a percepção dos professores da
GECON é diferente da GEINF e GERN, os da GEFOR têm percepção diferente dos da
GEINF e GERN.
No que se refere a variável QUALIDAD foi observado que o comportamento dos
professores GEFOR é diferente dos da GERN e GESEG. Para a variável PRODUTIV foi
observado que o comportamento dos professores GEFOR é diferente dos da GEINF, GERN e
GESEG. E para a variável USO_TOTA os resultados do teste revelaram que os professores da
GEFOR têm percepção diferente dos da GEINF, GETIN e GESEG e os da GECON pensam
diferente dos professores da GEINF.
4.6.2 – Percepção da Utilidade por Área de Formação Acadêmica
Na tabela abaixo estão relacionadas às variáveis que serviram para medir a percepção
da utilidade da Internet. Esta seção mostra as médias dessas variáveis por área de formação
acadêmica do professor, com uma análise detalhada a seguir.
Tabela 4.6-2 Percepção da Utilidade por Área de Formação AcadêmicaVariáveis Exatas/Engenharias Humanas Amostra p-level
DIFICIL 3,66 3,40 3,55 ,191264
MELHOR 4,28 3,98 4,16 ,065278
NECESSID 3,94 3,79 3,89 ,129865
POUPTEMP 4,17 3,81 4,03 ,036776
RAPIDEZ 4,13 3,81 4,01 ,035774
APOIO 3,58 3,60 3,57 ,464205
TRABMELH 4,01 3,86 3,95 ,188599
RED_TEMP 3,44 3,59 3,50 ,432932
OBJETIVO 3,90 3,76 3,83 ,247466
DUVIDA 3,72 3,48 3,63 ,127113
PAG_PESS 3,44 3,21 3,35 ,165796
QUALIDAD 4,01 3,86 3,95 ,299744
PRODUTIV 3,90 3,74 3,84 ,221236
FACILITA 4,06 3,84 3,97 ,089434
USO_TOTA 3,38 2,71 3,13 ,000266
PES_PROF 4,33 4,24 4,31 ,360402
DISCUSSA 4,11 4,00 4,07 ,418873
ON_LINE 3,93 3,74 3,87 ,076164
Média das médias 3,89 3,69 3,81
59
Os profissionais com formação nas áreas de Ciências Exatas e das Engenharias
representam 60% da amostra, seguidos pelos que têm formação acadêmica em Ciências
Humanas com 40%.
Os professores com formação acadêmica nas áreas de Exatas/ Engenharias destacam-
se em relação aos demais quanto à percepção da utilidade das tecnologias Internet. Das
dezoito atitudes que compõem essa dimensão, estes professores obtiveram médias superiores
a 4 em oito delas, indicando concordância com as atitudes relacionadas à percepção da
utilidade.
Analisando o comportamento dos professores com formação acadêmica nas áreas das
Ciências Humanas ou Sociais, verificamos que estes têm uma menor percepção da utilidade
da Internet, pois alcançaram média igual a 4 (indicando concordância) somente em duas
atitudes das dezoito relacionadas.
Os resultados do teste U de Mann-Whitney revelaram que a percepção dos professores
diferem quanto à área de formação acadêmica para as variáveis POUPTEMP, RAPIDEZ e USO_TOTA.
4.6.3 – Percepção da Utilidade por Titulação
Tabela 4.6-3 Percepção da Utilidade por Titulação Variáveis Graduado Especialista Mestre Doutor Amostra p-level DIFICIL 3,23 3,45 3,63 3,91 3,55 p =,3517
MELHOR 4,31 4,00 4,27 4,09 4,16 p =,1687
NECESSID 3,85 3,69 4,03 4,00 3,89 p =,0539
POUPTEMP 3,85 4,02 4,07 4,00 4,03 p =,9160
RAPIDEZ 4,08 3,91 4,06 4,18 4,01 p =,7553
APOIO 3,62 3,55 3,59 3,55 3,57 p =,9915
TRABMELH 3,77 3,89 4,07 3,64 3,95 p =,2057
RED_TEMP 3,54 3,60 3,45 3,27 3,50 p =,5716
OBJETIVO 3,92 3,82 3,87 3,55 3,83 p =,8041
DUVIDA 3,38 3,55 3,75 3,55 3,63 p =,5289
PAG_PESS 3,46 3,27 3,39 3,27 3,35 p =,8936
QUALIDAD 3,85 3,85 4,07 3,82 3,95 p =,1342
PRODUTIV 3,77 3,73 3,93 3,91 3,84 p =,5052
FACILITA 3,85 3,82 4,11 4,00 3,97 p =,0886
USO_TOTA 2,85 2,98 3,25 3,36 3,13 p =,3977
PES_PROF 4,08 4,20 4,45 4,18 4,31 p =,0450
DISCUSSA 3,69 4,00 4,21 4,00 4,07 p =,0529
ON_LINE 3,62 3,82 3,97 3,73 3,87 p =,3115
Média das médias 3,71 3,73 3,90 3,78 3,81
60
A pesquisa mostrou que os professores com mestrado têm uma percepção maior da
utilidade da Internet, pois em média, concordaram com nove atitudes das dezoito apresentadas
e nas demais ficaram com média entre a indiferença e a concordância (média entre 3 e 4).
Em segundo lugar ficaram os docentes com doutorado, apresentando concordância em
sete atitudes indicadoras da percepção da utilidade. Em ordem decrescente de nível de
percepção aparecem os professores com Especialização, com quatro atitudes em nível de
concordância seguidos pelos que têm apenas a graduação, com três atitudes com médias
superiores a 4.
Um ponto a destacar é a média inferior a 3 obtida pelos professores com graduação ou
com especialização para a atitude “USO_TOTA” ( eu encontro uso total da Internet em meu
trabalho). Essa média indica um grau entre a discordância e a indiferença.
A análise inferencial revelou que a percepção dos professores quanto à titulação é
diferente apenas para a variável PES_PROF (p =,0450). O teste de comparação múltipla revelou
que os professores com mestrado têm percepção diferente dos professores com graduação e
especialização.
4.6.4 – Percepção da Utilidade por Sexo
Os dados sobre a percepção da utilidade, por sexo, estão em destaque na tabela abaixo.
Tabela 4.6-4 Percepção da Utilidade por Sexo Variáveis Homens Mulheres Amostra p-level
DIFICIL 3,49 3,79 3,55 ,186629
MELHOR 4,16 4,15 4,16 ,601155
NECESSID 3,90 3,85 3,89 ,872720
POUPTEMP 4,09 3,82 4,03 ,219173
RAPIDEZ 4,07 3,82 4,01 ,179649
APOIO 3,58 3,55 3,57 ,988163
TRABMELH 3,97 3,88 3,95 ,297863
RED_TEMP 3,48 3,58 3,50 ,653754
OBJETIVO 3,86 3,73 3,83 ,365606
DUVIDA 3,66 3,52 3,63 ,451407
PAG_PESS 3,42 3,09 3,35 ,057028
QUALIDAD 3,97 3,91 3,95 ,797450
PRODUTIV 3,86 3,76 3,84 ,601828
FACILITA 3,99 3,91 3,97 ,514805
USO_TOTA 3,21 2,82 3,13 ,079759
PES_PROF 4,30 4,33 4,31 ,877630
DISCUSSA 4,09 4,00 4,07 ,567120
ON_LINE 3,89 3,79 3,87 ,352479
Média das médias 3,83 3,74 3,81
61
Uma investigação nos dados contidos na tabela 4.6-4 mostra que os homens têm uma
maior percepção da utilidade da Internet, se comparados com as mulheres. Das dezoito
atitudes que indicam o nível de percepção da utilidade, os professores, considerando a média
de cada atitude, superaram as professoras em dezessete delas. As mulheres tiveram média
superior apenas na variável “RED_TEMP” a qual significa que o uso da Internet reduz o tempo
gasto em atividades improdutivas.
Um dado interessante é que tanto os homens quanto as mulheres apresentaram maior
média na variável que mede a percepção da utilidade quanto ao uso da Internet para pesquisar
bibliotecas e bases de dados on-line para uso pessoal ou profissional (PES_PROF) e a menor
média, em ambos os sexos, foi para a percepção de que encontra uso total da Internet no
trabalho (USO_TOTA).
Estatisticamente, não há diferença significativa entre os dois sexos, foi o que revelou a
análise inferencial dos dados, para a percepção da utilidade da Internet.
4.6.5 – Percepção da Utilidade por Faixa Etária
Tabela 4.6-5 Percepção da Utilidade por Faixa Etária Variáveis Até 40 anos Mais de 40 anos Amostra p-level
DIFICIL 3,63 3,49 3,55 ,191264
MELHOR 4,22 4,11 4,16 ,065278
NECESSID 3,98 3,82 3,89 ,129865
POUPTEMP 4,16 3,93 4,03 ,036776
RAPIDEZ 4,10 3,95 4,01 ,035774
APOIO 3,68 3,49 3,57 ,464205
TRABMELH 4,05 3,87 3,95 ,188599
RED_TEMP 3,35 3,61 3,50 ,432932
OBJETIVO 3,95 3,75 3,83 ,247466
DUVIDA 3,84 3,47 3,63 ,127113
PAG_PESS 3,35 3,34 3,35 ,165796
QUALIDAD 4,03 3,90 3,95 ,299744
PRODUTIV 3,94 3,77 3,84 ,221236
FACILITA 4,05 3,92 3,97 ,089434
USO_TOTA 3,25 3,03 3,13 ,000266
PES_PROF 4,41 4,23 4,31 ,360402
DISCUSSA 4,13 4,03 4,07 ,418873
ON_LINE 3,94 3,82 3,87 ,076164
Média das médias 3,89 3,75 3,81
A pesquisa foi feita classificando os professores em 4 faixas etárias: menos de 30
anos; de 30 a 40 anos; de 41 a 50 anos e mais de 50 anos. No entanto, considerando que
apenas 3% dos docentes pesquisados estavam na faixa de menos de 30 anos e 8% na faixa de
62
mais de 50 anos, a análise foi feita considerando apenas duas faixas etárias: uma com os que
têm idade até 40 anos e outra com os que têm mais de 40 anos. Os dados mostram que os
professores com idade até 40 anos representam 42% da amostra, enquanto os que têm mais de
40 anos contribuem com 58% dos docentes pesquisados.
A análise dos dados resultantes da pesquisa por faixa etária, quanto à percepção da
utilidade da Internet, aponta para uma maior percepção da utilidade dessas tecnologias pelo
grupo de professores que está na faixa etária até 40 anos, apresentando médias superiores às
médias do grupo com mais de 40 anos. Apenas no item que mede a percepção de que o uso da
Internet reduz o tempo gasto em atividades improdutivas (RED_TEMP) a média do grupo com
mais de 40 anos superou o grupo mais jovem.
Com base nesses resultados podemos afirmar que a idade do professor exerce
influência, de forma inversamente proporcional, sobre a percepção da utilidade das
tecnologias Internet. Ou seja, há uma maior percepção para os professores que estão na menor
faixa etária e uma menor percepção para os docentes mais idosos.
Em relação à faixa etária, foi observado que os professores com menos de 40 anos têm
percepção diferente se comparados aos professores com mais de 40 anos para as variáveis
POUPTEMP (p=,036776), RAPIDEZ (p=,035774), USO_TOTA (p=,000266).
4.7 Barreiras ao Uso da Internet
O estudo das Barreiras ao uso da Internet entre os professores do CEFET-RN foi feito
categorizando os docentes por Gerência Educacional, por área de formação acadêmica, por
titulação, por sexo e por faixa etária.
As variáveis do quadro 4.7-1 serviram de indicadores para medir os elementos
dificultadores (barreiras) ao uso da Internet.
Variável Significado
AJUDA Eu necessito de ajuda quando uso a Internet. CONFUNDE Freqüentemente me confundo quando uso a Internet. ERRO Eu erro freqüentemente quando uso a Internet. FRUSTRA Minha interação com a Internet é, quase sempre, frustrante. DESORGAN A Internet é muito desorganizada. SEM_IMPO A Internet não tem importância para minha atividade profissional. MENTAL Interagir com a Internet requer muito esforço mental.
PC_DISPO
Algumas vezes não consigo acessar a Internet no CEFET-RN porque não encontro computador disponível.
63
Variável Significado
VONTADE Não me sinto muito à vontade para usar a Internet. N_FLEXIV O sistema Internet não é flexível bastante para permitir a interação.
INGLES
Sinto dificuldade de usar a Internet porque não conheço bem a língua inglesa.
RECURSO
Faltam recursos financeiros ao CEFET-RN para melhorar o acesso a Internet.
TREINAM Sem treinamento é difícil usar a Internet.
VELOCIDA
A velocidade das mudanças das tecnologias Internet é tanta que não é possível acompanhar.
CONEXAO Tenho problemas de conexão. PESSOAL Sinto falta de pessoal para ajudar quando preciso.
END_ELET
Sinto dificuldade de usar a Internet porque não conheço os endereços eletrônicos.
USO_DIFI É difícil de aprender a usar a Internet. ACESSO Eu gostaria de ter um acesso mais próximo. LIXO A Internet tem muito “lixo”. LENTO O acesso é muito lento. N_CONFIA Os dados eletrônicos não são confiáveis. Quadro 4.7-1 Indicadores das Barreiras ao uso da Internet
Na análise foi considerado que, quanto maior o grau de concordância, maior é a
barreira percebida ao uso da Internet.
4.7.1 – Barreiras ao uso da Internet por Gerência Educacional
Analisando a questão no âmbito de cada Gerência Educacional encontramos os dados
tabulados na tabela 4.7-1.
Tabela 4.7-1 Barreiras ao uso por Gerência Educacional Variáveis GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG Amostra p-level
AJUDA 2,35 2,27 1,56 3,00 2,72 2,82 2,59 p =,0002
CONFUNDE 1,96 1,93 1,56 2,55 2,28 2,29 2,21 p =,0033
ERRO 1,65 1,87 1,33 2,39 2,22 2,12 2,03 p =,0002
FRUSTRA 1,46 2,07 1,39 2,00 1,67 1,82 1,78 p =,0054
DESORGAN 2,50 2,40 2,22 2,34 2,22 2,12 2,32 p =,0019
SEM_IMPO 1,42 1,73 1,28 1,98 1,61 1,65 1,69 p =,6379
MENTAL 1,73 2,07 1,72 2,16 1,83 2,06 1,97 p =,0025
PC_DISPO 3,50 3,36 2,61 3,93 3,11 3,76 3,52 p =,1625
VONTADE 1,46 1,87 1,22 2,23 2,00 1,65 1,85 p =,0073
N_FLEXIV 2,46 2,27 1,72 2,34 2,28 2,65 2,31 p =,0000
INGLES 2,38 2,67 1,67 2,79 2,50 2,29 2,48 p =,0078
RECURSO 3,46 3,60 3,17 3,45 3,39 3,47 3,43 p =,8641
TREINAM 2,65 2,73 2,72 3,36 3,06 3,47 3,07 p =,0174
VELOCIDA 2,69 2,87 2,78 2,98 3,11 3,12 2,93 p =,7101
CONEXAO 3,27 3,07 2,61 3,20 2,61 3,00 3,03 p =,1377
PESSOAL 2,81 2,53 2,00 3,25 2,78 2,76 2,84 p =,0008
END_ELET 1,88 1,93 1,67 2,41 2,50 2,06 2,15 p =,0076
64
Variáveis GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG Amostra p-level
USO_DIFI 1,73 1,73 1,61 2,16 1,72 2,00 1,91 p =,0976
ACESSO 3,42 2,93 2,67 3,71 3,33 3,59 3,40 p =,0014
LIXO 3,85 4,27 4,06 3,79 3,78 3,65 3,86 p =,2569
LENTO 3,35 3,27 2,89 3,52 2,94 3,41 3,31 p =,1281
N_CONFIA 2,65 2,73 2,72 3,11 2,56 2,71 2,83 p =,1391
Média das médias 2,48 2,55 2,14 2,85 2,56 2,66 2,61
Os professores da GEINF apresentaram as menores médias para os indicadores de
barreiras ao uso ao Internet. A variável “VONTADE” (não me sinto muito à vontade para usar a
Internet) foi a que obteve a menor média entre os profissionais da área de Informática,
indicando um alto grau de discordância com relação à afirmação. A maior média ficou com a
variável “LIXO” (a Internet tem muito “lixo”), o que indica que para esse grupo de professores
esta é a maior barreira ao uso da Internet.
As maiores médias, em se tratando das barreiras ao uso da Internet, ficaram com os
docentes da GEFOR.
Em escala decrescente, considerando os aspectos que inibem o uso da Internet, ou
sejam, as barreiras ao uso, estão os professores lotados nas seguintes Gerências Educacionais:
GEFOR, GESEG, GERN, GECON, GETIN e GEINF.
Em todas as Gerências Educacionais houve concordância acentuada com as variáveis
PC_DISPO (algumas vezes não consigo acessar a Internet no CEFET-RN porque não encontro
computador disponível), RECURSO (faltam recursos financeiros ao CEFET-RN para melhorar o
acesso a Internet.), CONEXAO (tenho problemas de conexão), ACESSO (eu gostaria de ter um
acesso mais próximo), indicando que esses fatores apresentam-se como forte barreira ao uso
da Internet.
O teste não-paramétrico ANOVA de Kruskal-Wallis desenvolvido como objetivo de testar a
opinião dos professores das gerências estudadas em relação às barreiras ao uso da Internet,
revelou que a opinião dos professores é diferente para as seguintes variáveis: AJUDA (p
=,0002), CONFUNDE (p =,0033), ERRO (p =,0002), FRUSTRA (p =,0054), DESORGAN (p =,0019),
MENTAL (p =,0025), VONTADE (p =,0073), N_FLEXIV (p =,0000), INGLES (p =,0078), TREINAM (p
=,0174), PESSOAL (p =,0008), END_ELET (p =,0076), ACESSO (p =,0014).
Foi observado para a variável AJUDA que o comportamento dos professores da GEINF
é diferente dos da GETIN, GEFOR, GERN e GESEG. Considerando ainda a variável
estudada anteriormente, observou-se que os professores da GEFOR têm opinião diferente dos
professores da GETIN e GECON.
65
Para a variável CONFUNDE foi verificado que o comportamento dos professores GEINF
é diferente dos da GEFOR, GERN e GESEG. Observou-se também que os professores da
GEFOR têm opinião diferente dos professores da GETIN e GECON.
Quando foi estudado o comportamento da variável ERRO segundo a gerência, verificou-
se que os professores da GEINF têm opinião diferente dos docentes da GEFOR, GERN e
GESEG. Enquanto que os professores da GEFOR comportam-se diferentes dos da GETIN e
GECON e os professores da GERN têm opinião diferente dos da GETIN.
No tocante à variável FRUSTRA, foi detectado que o comportamento, dos professores é
diferente para os seguintes pares de gerência: (GETIN, GECON), (GETIN, GEFOR),
(GECON, GEINF) e (GEINF, GEFOR).
Para a variável MENTAL foi observado que o comportamento dos professores da GEFOR
é diferente do comportamento dos docentes da GETIN e GEINF. Em relação a variável
VONTADE também foi observado que existe diferença entre o comportamento dos professores
da GEFOR e GEINF.
Em relação a variável VONTADE, os professores da GEFOR têm comportamento
diferente dos professores da GETIN, GEINF e GESEG. Foi observado também,
comportamento diferenciado entre os professores da GEINF e GERN.
Os resultados do teste LSD para a variável N_FLEXIV revelaram que o comportamento
dos professores da GEINF difere do comportamento dos docentes da GETIN, GECON,
GEFOR e GESEG.
Na avaliação da variável INGLÊS, foi percebido que o comportamento dos docentes da
GEINF difere do comportamento dos docentes da GETIN, GECON, GEFOR e GERN.
Para a variável TREINAM os resultados revelaram que os docentes da GEFOR e GESEG têm
opinião diferente dos professores da GETIN, GECON e GEINF.
Em relação a variável PESSOAL, foi observada diferença entre a opinião dos professores
da GEINF e os docentes da GEFOR, GERN e GESEG. Foi evidenciada também diferença
entre o comportamento dos professores da GEFOR e GECON.
Para a variável END_ELET, foi observado que o comportamento dos professores da
GEFOR e GERN é diferente do comportamento dos docentes da GETIN e GEINF.
O comportamento dos professores em relação a variável ACESSO é diferenciado para
GEINF quando comparado com os docentes da GETIN, GEFOR, GERN e GESEG. Foi
observado também que existe comportamento diferenciado entre os professores da GECON e
GEFOR.
66
4.7.2 – Barreiras ao uso da Internet por Área de Formação Acadêmica
Tabela 4.7-2 Barreiras ao uso por área de formação acadêmica Variáveis Exatas/Engenharias Humanas Amostra p-level
AJUDA 2,28 3,02 2,59 ,000473
CONFUNDE 1,98 2,52 2,21 ,004081
ERRO 1,83 2,33 2,03 ,000917
FRUSTRA 1,61 2,02 1,78 ,002756
DESORGAN 2,37 2,26 2,32 ,389526
SEM_IMPO 1,52 1,93 1,69 ,005353
MENTAL 1,86 2,16 1,97 ,072986
PC_DISPO 3,28 3,91 3,52 ,002236
VONTADE 1,62 2,17 1,85 ,000681
N_FLEXIV 2,27 2,38 2,31 ,328673
INGLES 2,23 2,84 2,48 ,002181
RECURSO 3,32 3,59 3,43 ,000431
TREINAM 2,81 3,47 3,07 ,001302
VELOCIDA 2,68 3,26 2,93 ,038327
CONEXAO 2,87 3,26 3,03 ,000006
PESSOAL 2,51 3,34 2,84 ,000987
END_ELET 1,92 2,47 2,15 ,000048
USO_DIFI 1,64 2,28 1,91 ,000124
ACESSO 3,12 3,79 3,40 ,820729
LIXO 3,88 3,83 3,86 ,214311
LENTO 3,21 3,43 3,31 ,152350
N_CONFIA 2,71 2,98 2,83 ,000473
Média das médias 2,43 2,87 2,61
Quando a análise é feita levando em conta a área de formação acadêmica do docente,
os resultados apontam que as maiores barreiras ao uso da Internet são sentidas por aqueles
com formação nas áreas das ciências sociais ou das ciências humanas, com média igual a
2,87. As menores barreiras são percebidas pelos docentes que têm formação nas áreas das
engenharias ou das ciências exatas, apresentando média geral igual a 2,43.
Estes resultados, descritos na tabela 4.7-2, mostram como docentes com formações
acadêmicas diferentes vêem de maneira diferente as barreiras ao uso da Internet.
Os resultados do teste U de Mann-Whitney evidenciaram que existe diferença entre a
opinião dos professores quanto à formação acadêmica para as variáveis: AJUDA (p= ,000473),
CONFUNDE (p=,004081), ERRO (p=,000917), FRUSTRA (p=,002756), SEM_IMPO (p=,005353),
PC_DISPO (p=,002236), VONTADE (p=,002181), INGLES (p=,000431), TREINAM (p=,001302),
VELOCIDA (p=,038327), CONEXAO (p=,000006), PESSOAL (p=,000987), END_ELET(p=,000048),
USO_DIFI (p=,000124), N_CONFIA (p=,000473),
67
4.7.3 – Barreiras ao uso da Internet por Titulação
Tabela 4.7-3 Barreiras ao uso por Titulação Variáveis Graduado Especialista Mestre Doutor Amostra p-level
AJUDA 3,00 2,91 2,28 2,45 2,59 p =,0126
CONFUNDE 2,31 2,51 2,01 1,82 2,21 p =,0221
ERRO 2,31 2,31 1,83 1,64 2,03 p =,0140
FRUSTRA 2,00 2,07 1,56 1,45 1,78 p =,0043
DESORGAN 2,46 2,51 2,15 2,27 2,32 p =,2449
SEM_IMPO 1,92 1,87 1,55 1,45 1,69 p =,0613
MENTAL 1,85 2,31 1,77 1,73 1,97 p =,0066
PC_DISPO 3,69 3,67 3,44 3,18 3,52 p =,4847
VONTADE 2,23 2,02 1,72 1,36 1,85 p =,0635
N_FLEXIV 2,23 2,51 2,14 2,45 2,31 p =,0510
INGLES 2,15 2,87 2,35 1,73 2,48 p =,0021
RECURSO 3,31 3,64 3,37 2,91 3,43 p =,1314
TREINAM 3,46 3,27 2,94 2,45 3,07 p =,2843
VELOCIDA 2,54 3,11 2,86 2,91 2,93 p =,3852
CONEXAO 3,00 3,18 2,90 3,18 3,03 p =,4834
PESSOAL 2,85 3,02 2,70 2,82 2,84 p =,4189
END_ELET 2,31 2,22 2,13 1,82 2,15 p =,4980
USO_DIFI 2,15 2,18 1,63 2,00 1,91 p =,0010
ACESSO 3,85 3,51 3,24 3,36 3,40 p =,2269
LIXO 3,46 3,93 3,87 3,91 3,86 p =,4099
LENTO 3,08 3,55 3,11 3,64 3,31 p =,0819
N_CONFIA 2,69 2,93 2,80 2,73 2,83 p =,8817
Média das médias 2,67 2,82 2,47 2,42 2,61
Os dados da tabela 4.7-3 demonstraram que a titulação do docente tem influência
sobre a sua visão sobre as barreiras ao uso da Internet. Os doutores são os que enfrentam
menos barreiras, enquanto os docentes com especialização apresentaram a maior média para o
conjunto de variáveis que foram usadas como indicadores para medir as barreiras ao uso das
tecnologias Internet. Os mestres e os graduados têm quase a mesma percepção sobre os
fatores que inibem o uso da Internet. Todos os docentes, independentemente da titulação,
identificaram as variáveis PC_DISPO (algumas vezes não consigo acessar a Internet no CEFET
porque não encontro computador disponível), LIXO (a Internet tem muito lixo), LENTO (o acesso
é muito lento) como fatores inibidores do uso da Internet. Além disso, os graduados, mestres e
doutores também apontaram CONEXAO (tenho problemas de conexão) e ACESSO (eu gostaria de
ter um acesso mais próximo) como barreiras ao uso dessas tecnologias. A variável VELOCIDA (a
velocidade das mudanças das tecnologias Internet é tanta que não é possível acompanhar) foi
identificada mais fortemente como barreira apenas pelos especialistas enquanto TREINAM (sem
treinamento é difícil usar a Internet) foi citada por graduados e especialistas.
68
Os resultados do teste não-paramétrico ANOVA de Kruskal-Wallis, desenvolvido com
o objetivo de testar a opinião os professores em relação às barreiras ao uso da Internet,
segundo a formação acadêmica, revelaram que a opinião dos professores é diferente para as
seguintes variáveis: CONFUNDE (p =,0221), ERRO (p =,0140), FRUSTRA (p =,0043), INGLES (p =,0021
), END_ELET (p =,0010).
O teste LSD realizado para comparar as diferenças entre os pares de média revelou
que para a variável CONFUNDE foi observado que os professores com especialização têm
percepção diferente dos mestres e doutores. O mesmo nível de percepção também foi
observado para a variável FRUSTRA. Para a variável INGLÊS foi detectado os especialistas têm
opinião diferente dos graduados, mestres e doutores. No tocante a variável USO_DIFI os mestres
têm opinião diferente dos graduados e especialistas.
4.7.4 – Barreiras ao uso da Internet por Sexo
Homens e mulheres vêem as variáveis PC_DISPO (algumas vezes não consigo acessar a
Internet no CEFET porque não encontro computador disponível), RECURSO (faltam recursos
financeiros ao CEFET para melhorar o acesso à Internet), TREINAM (sem treinamento é difícil
usar a Internet), ACESSO (eu gostaria de ter um acesso mais próximo), LIXO (a Internet tem
muito lixo) e LENTO (o acesso é muito lento), como as principais barreiras ao uso da Internet.
Além disso, as mulheres também destacaram como fatores inibidores “VELOCIDA” (a velocidade
das mudanças das tecnologias Internet é tanta que não é possível acompanhar) e “PESSOAL”
(sinto falta de pessoal para ajudar quando precisa) e os homens assinalaram “CONEXAO”(tenho
problemas de conexão) como mais um fator inibidor do uso, conforme mostra a tabela 4.5-5
abaixo.
Tabela 4.7-4 Barreiras ao uso por Sexo Variáveis Homens Mulheres Amostra p-level
AJUDA 2,49 2,94 2,59 ,056013
CONFUNDE 2,08 2,67 2,21 ,011930
ERRO 1,93 2,39 2,03 ,013297
FRUSTRA 1,67 2,18 1,78 ,007424
DESORGAN 2,34 2,24 2,32 ,358864
SEM_IMPO 1,60 2,03 1,69 ,023044
MENTAL 1,92 2,15 1,97 ,186197
PC_DISPO 3,44 3,82 3,52 ,077583
VONTADE 1,75 2,18 1,85 ,049856
N_FLEXIV 2,27 2,42 2,31 ,130059
INGLES 2,35 2,94 2,48 ,018016
RECURSO 3,41 3,48 3,43 ,540262
TREINAM 3,01 3,30 3,07 ,188952
VELOCIDA 2,88 3,09 2,93 ,335468
69
Variáveis Homens Mulheres Amostra p-level
CONEXAO 3,08 2,88 3,03 ,407001
PESSOAL 2,76 3,12 2,84 ,126210
END_ELET 2,09 2,39 2,15 ,104518
USO_DIFI 1,75 2,45 1,91 ,001695
ACESSO 3,32 3,70 3,40 ,036870
LIXO 3,86 3,85 3,86 ,856987
LENTO 3,26 3,45 3,31 ,193307
N_CONFIA 2,79 2,97 2,83 ,378301
Média das médias 2,55 2,85 2,61
O teste U de Mann-Whitney revelou que os professores têm comportamento
diferenciado das professoras quando foram avaliadas as barreiras ao uso da Internet
considerando as seguintes variáveis: CONFUNDE (p =,011930) , ERRO (p =,013297), FRUSTRA (p
=,007424), SEM_IMPO (p =,023044), VONTADE (p =,049856), INGLES (p =,018016), USO_DIFI (p
=,001695), ACESSO (p =,036870).
4.7.5 – Barreiras ao uso da Internet por Faixa Etária
Para todos os docentes, independentemente da faixa de idade, a pesquisa mostrou que
as principais barreiras ao uso da Internet são PC_DISPO (algumas vezes não consigo acessar a
Internet no CEFET porque não encontro computador disponível), RECURSO (faltam recursos
financeiros ao CEFET para melhorar o acesso à Internet), ACESSO (eu gostaria de ter um
acesso mais próximo), LIXO (a Internet tem muito lixo) e LENTO (o acesso é muito lento). Já para
os professores com até 40 anos de idade, além das barreiras citadas, foi citada também a
variável CONEXAO (tenho problemas de conexão) como influenciando negativamente ao uso da
Internet, enquanto os docentes com mais de 40 anos de idade também identificaram TREINAM
(sem treinamento é difícil usar a Internet) como um fator inibidor do uso das tecnologias
Internet.
Tabela 4.7-5 Barreiras ao uso por Faixa Etária Variáveis Até 40 anos Mais de 40 anos Amostra p-level
AJUDA 2,29 2,80 2,59 ,027075
CONFUNDE 1,98 2,37 2,21 ,011635
ERRO 1,79 2,21 2,03 ,008630
FRUSTRA 1,70 1,84 1,78 ,172756
DESORGAN 2,41 2,25 2,32 ,160426
SEM_IMPO 1,62 1,75 1,69 ,049698
MENTAL 1,75 2,14 1,97 ,057710
PC_DISPO 3,52 3,52 3,52 ,829469
VONTADE 1,67 1,98 1,85 ,016084
N_FLEXIV 2,21 2,38 2,31 ,130059
INGLES 2,27 2,63 2,48 ,037793
70
Variáveis Até 40 anos Mais de 40 anos Amostra p-level
RECURSO 3,33 3,49 3,43 ,064176
TREINAM 2,89 3,21 3,07 ,990349
VELOCIDA 2,92 2,93 2,93 ,058786
CONEXAO 3,21 2,91 3,03 ,515903
PESSOAL 2,79 2,87 2,84 ,323475
END_ELET 2,05 2,23 2,15 ,134579
USO_DIFI 1,81 1,98 1,91 ,812397
ACESSO 3,35 3,44 3,40 ,607993
LIXO 3,90 3,83 3,86 ,430380
LENTO 3,35 3,28 3,31 ,967768
N_CONFIA 2,79 2,86 2,83 ,027075
Média das médias 2,53 2,68 2,61
Existe diferença na opinião em relação às barreiras ao uso da Internet segundo a idade
para as variáveis: AJUDA (p=,027075), CONFUNDE (p=,011635), ERRO (p=,008630),VONTADE
(p=,016084), INGLES (p=,037793) e N_CONFIA (p=,027075).
4.8 Intensidade de uso
Para efeito de comparação das horas de acesso semanal, alguns dados relevantes
podem ser destacados:
a) Todos os professores podem, potencialmente, acessar a Internet no CEFET-RN, cujo
provedor interno é interligado ao provedor RNP da Universidade Federal do Rio
Grande do Norte - UFRN, através de um Link de 2 Mbps. O acesso no ambiente do
CEFET-RN pode ser a partir da Sala dos Servidores, Sala dos Professores nas
Gerências, Sala de Pesquisa ou Laboratórios de Informática. O docente também pode
arcar com despesas pessoais adicionais e ter acesso à Internet através de um provedor
privado, a partir de sua casa.
b) A pesquisa revela que a média de horas de uso, para quem é usuário, é maior para
quem acessa de casa, cerca de 2 horas a mais, do que quem acessa no CEFET-RN.
Este resultado deve-se ao fato da quantidade relativamente pequena de computadores
disponíveis para acesso exclusivo de professores na sala de servidores e nas salas de
professores nas gerências e ainda da utilização de acesso em banda larga a partir de
casa (29% dos professores pesquisados), motivando o professor a utilizar maior
quantidade de horas semanais, tendo em vista o custo fixo da conexão, independente
do tempo de acesso.
71
c) A média de uso em casa é 10,8 horas por semana, mas neste caso, a melhor medida é a
mediana (7,0 horas por semana), pois há valores muito extremos, indo de usuários que
estimam usar apenas meia hora por semana, até casos daqueles que estimaram mais de
50 horas semanais de conexão à Internet.
d) As maiores freqüências de tempo de uso estão em até 10 horas semanais, com 73%
dos docentes que usam em casa e 83% dos que acessam a Internet no CEFET-RN.
Apenas 1% dos professores pesquisados declarou não ser usuário de equipamentos de
informática e, portanto, do uso da Internet.
4.8.1 Intensidade de uso por gerência educacional
Quando a análise da intensidade de uso da Internet é feita levando em consideração a
gerência educacional à qual o professor está lotado, observa-se através dos dados mostrados
na tabela 4.6-1 que os docentes da GETIN apresentam uma maior intensidade de uso tanto em
caso quanto no CEFET-RN. Nas demais gerências educacionais a média de uso da Internet
em caso ficou em torno de 10 horas semanais e no CEFET-RN com, aproximadamente, 6
horas semanais. Talvez a maior intensidade de uso pelo pelos professores da GETIN deva-se
ao fato de que esta é, proporcionalmente, a gerência com maior quantidade de professores
fazendo doutorado e mestrado, exigindo uma maior utilização da rede mundial de
computadores para pesquisa.
A tabela abaixo mostra o comportamento do corpo docente, por gerência educacional,
quanto à intensidade de uso.
Tabela 4.8-1 Intensidade de uso por gerência educacional, em horas semanais Variáveis GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG Amostra p-level
H_CASA 14,04 11,14 10,41 9,72 9,40 10,57 10,82 p =,7340
H_CEFET 9,73 5,62 6,56 6,27 8,67 6,15 7,01 p =,2320
Média das médias 11,88 8,38 8,48 7,99 9,03 8,36 8,91
4.8.2 Intensidade de uso por área de formação acadêmica
Os dados da tabela 4.8-2 leva-nos a afirmar que os professores com formação
acadêmica nas áreas das Ciências Humanas ou das Ciências Sociais são os que mais usam a
Internet em casa e os que têm formação acadêmica nas áreas das ciências exatas ou
engenharias, são os que mais acessam no CEFET. No entanto, as médias de horas semanais de
72
acesso dos dois grupos de professores, tanto em casa quanto no CEFET, ficaram muito
próximas, mostrando quase o mesmo comportamento.
Tabela 4.8-2 Intensidade de uso por área de formação acadêmica, em horas semanais
Variáveis Exatas/Engenharias Humanas Amostra p-level
H_CASA 10,65 11,40 10,82,830932
H_CEFET 7,18 6,96 7,01,305240
Média das médias 8,91 9,18 8,91
4.8.3 Intensidade de uso por titulação
Os dados contidos na tabela 4.8-3 mostram o comportamento dos docentes quanto à
intensidade de uso da Internet, categorizados por titulação. Observa-se que os professores
com mestrado, com especialização e com apenas a graduação apresentaram médias de uso
semanal em casa e no CEFET bem próximas (aproximadamente 10 horas em casa e 7 horas
no CEFET). As menores médias ficaram com os professores com doutorado (cerca de 7,6
horas semanais em casa e 5,36 horas semanais no CEFET).
Tabela 4.8-3 Intensidade de uso por titulação, em horas semanais Variáveis Graduado Especialista Mestre Doutor Amostra p-level
H_CASA 10,29 10,24 11,74 7,67 10,82 p =,8730
H_CEFET 6,73 7,60 6,89 5,36 7,01 p =,9678
Média das médias 8,51 8,92 9,31 6,52 8,91
4.8.4 Intensidade de uso por sexo Para o acesso em casa, mulheres e homens apresentaram comportamentos parecidos
quanto à intensidade de uso, com média de uso semanal em torno de 10 horas. Para o acesso
no ambiente de trabalho, os homens apresentaram média de 7,56 horas semanais enquanto as
mulheres obtiveram média igual a 4,85 horas semanais, bem baixo, portanto, da média obtida
pelos homens, conforme mostra a tabela 4.8-4, abaixo.
Tabela 4.8-4 Intensidade de uso por sexo, em horas semanais
Variáveis Homens Mulheres Amostra p-level
H_CASA 10,88 10,56 10,82,727533
H_CEFET 7,56 4,85 7,01,236589
Média das médias 9,22 7,70 8,91
4.8.5 Intensidade de uso por faixa etária Não existe muita diferença entre o grupo de professores com até 40 anos de idade e o
grupo com mais de 40 anos, quando se trata da intensidade de uso da Internet em casa. A
73
pesquisa revelou que ambos os grupos têm média de uso semanal em torno de 10 horas. A
mesma observação é feita quando se trata da intensidade de uso no CEFET. Neste caso,
apenas as médias de uso são menores, mas o comportamento é parecido pois, ambos os
grupos apresentaram média de uso semanal no CEFET em torno de 7 horas. Isto é o que
revelam os dados da tabela 4.8-5.
Tabela 4.8-5 Intensidade de uso por faixa etária, em horas semanais Variáveis Até 40 anos Mais de 40 anos Amostra p-level
H_CASA 11,30 10,48 10,82 ,533032
H_CEFET 6,80 7,18 7,01 ,483516
Média das médias 9,05 8,83 8,91
Estes resultados foram confirmados pela análise inferencial dos dados, a qual revelou
que não há diferença estatística significativa entre os dois grupos, ou seja, estatisticamente os
professores com até 40 anos e os professores com mais de 40 anos apresentam a mesma
intensidade de uso, tanto em casa quanto no CEFET.
Concluímos este capítulo com a figura 4.8-1 que mostra o Modelo de Pesquisa após a
análise inferencial dos dados, onde observa-se que não há diferença estatística entre homens e
mulheres, quando se trata da percepção da utilidade da Internet.
Figura 4.8-1 Modelo da pesquisa após análise inferencial (ANOVA)
Uso da Internet
Utilidade(benefícios)
Idade SexoTitulaçãoFormaçãoGerência
Facilidade de Uso
Idade SexoTitulaçãoFormaçãoGerência
Exposição ao computador
Idade SexoTitulaçãoFormaçãoGerência
74
CAPÍTULO V
5. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES
Este capítulo apresenta as principais conclusões obtidas nesta pesquisa, suas
contribuições ao estudo, evocando algumas sugestões para que possa ser dada continuidade ao
tema pesquisado.
5.1 – Conclusões
A partir da análise dos resultados apresentada no capítulo anterior é possível responder
às questões principais formuladas na introdução deste trabalho, quais sejam:
a) Qual o padrão de uso da Internet entre os professores de uma Instituição de
Ensino Tecnológico no Brasil?
b) Quais os fatores de uso dessa TI na comunidade acadêmica pesquisada?
Segundo Ramos (1997), é amplamente aceito que as Tecnologias de Informação
trazem alguns benefícios para os indivíduos e as organizações, mas é reconhecido que o
ganho potencial não é totalmente realizado devido a alguns fatores relacionados ao processo
de difusão.
Neste trabalho, o estudo empírico permitiu obter algumas informações importantes
quanto aos vários fatores que influenciam o padrão de uso da Internet entre os docentes do
CEFET-RN, as quais apresentamos nos tópicos seguintes.
5.2 Padrões de uso da Internet
5.2.1 Freqüência de uso
A pesquisa revelou que as tecnologias Internet que possuem maior freqüência ou
regularidade de uso são o correio eletrônico (e-mail) e o World Wide Web. Este último, usado
para ler jornais, periódicos e revistas on-line, para adquirir conhecimentos gerais e para
pesquisar conteúdos visando a preparação de aulas.
Em todas as análises feitas (por gerência educacional, por área de formação
acadêmica, por titulação, por sexo e por faixa etária), o uso e-mail destacou-se como sendo a
75
aplicação mais usada pelos docentes para fins acadêmicos. Este resultado é convergente com
a literatura, que aponta o e-mail como a tecnologia de comunicação eletrônica mais utilizada
nas organizações acadêmicas (Ramos, 1997; Seyal et al., 2002; Carate, 2001; Applebee et al.,
1997; Adika, 2003; Katz et Al., 1997), segundo Ramos, por representar a tecnologia de rede
mais antiga, em termos de tempo de uso no meio acadêmico e por exigir menos elaboração
em nível de aprendizagem desta tecnologia.
5.2.2 Diversidade de uso
A análise dessa dimensão entre os professores, considerando as diversas gerências
educacionais, mostra que os docentes da GEINF apresentam uma maior diversidade de uso
das tecnologias Internet, enquanto os docentes da GECON foram os que apresentaram a
menor diversidade dessas tecnologias.
Quando a análise é feita por área de formação acadêmica, os professores com
formação nas áreas de ciências exatas ou engenharias fazem uso de uma diversidade maior
dos recursos da Internet se comparados aos seus colegas com formação nas áreas das ciências
humanas, ciências sociais ou biociências.
Quando o parâmetro balizador da análise é a titulação, observamos que os mestres
apresentam uma maior diversidade de uso, seguidos, de perto, pelos doutores. Os professores
graduados e os especialistas apresentam pequena diferença nesta dimensão, ficando os
graduados com o menor índice de diversidade.
Analisando a diversidade de uso da Internet, tomando como referência o sexo, a
pesquisa mostra que os homens levam vantagem quando comparados com as mulheres, ou
seja, os professores usam mais recursos da Internet do que as professoras.
A pesquisa mostrou que existe uma relação inversamente proporcional entre a
diversidade de uso da Internet e a faixa etária, ou seja, quanto maior a faixa etária, menor
diversidade de uso. A análise dos dados mostra que os professores com até 40 anos usam mais
recursos da Internet que os seus pares que têm mais de 40 anos.
76
5.2.3 Tempo de uso do Microcomputador
Os professores da GEINF são os que estão mais expostos ao microcomputador e,
conseqüentemente, apresentam maior experiência com as ferramentas de informática e com
aplicativos. Em seguida, em ordem decrescente de exposição, vêm os docentes da GETIN, da
GECON, da GERN, da GESEG e, por último, da GEFOR.
Quando a análise é feita tendo como referência a área de formação acadêmica do
docente, os dados revelam que os professores com formação em Ciências Exatas ou
Engenharia estão mais expostos ao microcomputador, tendo maior tempo de uso das
ferramentas de informática, tempo de utilização do correio eletrônico, uso de aplicativos
como Word, Excel, Power point, Access, etc. Os professores que apresentaram menor
exposição foram os que têm formação acadêmica nas áreas das ciências sociais ou das
ciências humanas.
Considerando a titulação do docente, a pesquisa revelou que os profissionais com
mestrado têm um maior índice de exposição ao microcomputador, apresentando média das
médias das diversas variáveis que compõem esta dimensão igual a 3,16, enquanto os doutores
apresentaram essa mesma média igual a 3,15. A menor média para esta dimensão foi obtida
pelos docentes que detém apenas a graduação, seguidos, de perto, pelos especialistas. Outro
resultado interessante encontrado na pesquisa é que os homens (média = 3,05) estão mais
expostos ao microcomputador do que as mulheres (média = 2,47).
Quando a análise é feita considerando a faixa etária na qual o docente está inserido,
verifica-se que os que têm até 40 anos se expõem mais ao uso do microcomputador do que os
professores que têm mais de 40 anos de idade.
5.2.4 Percepção da Utilidade
Davis (1989) define a utilidade percebida como o grau com que uma pessoa acredita
que usando um sistema em particular poderá melhorar seu desempenho no trabalho. A análise
da percepção da utilidade da Internet, feita por gerência educacional, mostra que os
professores da GEINF são os que mais percebem essa utilidade, com média igual a 4,10. Em
segundo lugar, estão os docentes da GESEG, com média igual a 4,03, para um máximo de
5,00. A menor média para esta dimensão foi obtida pelos professores da GEFOR (3,60),
77
indicando que estes têm a menor percepção da utilidade das tecnologias Internet, quando
comparados com seus pares lotados em outras gerências educacionais.
Quando a análise é feita tomando por base a área de formação acadêmica do docente, a
pesquisa revela que os profissionais com formação nas áreas das ciências exatas ou
engenharias têm uma maior percepção da utilidade da Internet, com média igual a 3,89,
seguidos de perto, pelos professores com formação acadêmica na área de biociências, que têm
média igual a 3,83. Os professores com formação nas áreas das ciências sociais ou ciências
humanas são os que têm a menor percepção da utilidade das tecnologias Internet,
apresentando uma média de 3,69 para esta dimensão.
Esta mesma análise, agora tendo como parâmetro a titulação do docente, mostra que
os mestres são os que estão mais expostos ao microcomputador, com médias 3,90. Os
professores que têm apenas a graduação foram os que apresentaram a menor média para a
percepção da utilidade da Internet (3,71). Os doutores e os especialistas, segundo a pesquisa,
apresentam quase que a mesma percepção quanto a utilidade da Internet com médias 3,78 e
3,73, respectivamente.
A pesquisa mostrou que há uma diferenciação quanto à percepção da utilidade quando
a análise leva em consideração o sexo do pesquisado. Os dados revelaram que os homens
percebem mais essa utilidade (média = 3,05) do que as mulheres (média = 2,47). Isto justifica
porque as mulheres usam menos os recursos das tecnologias Internet, pois vários estudos
mostram que a percepção da utilidade é um fator determinante do uso ( Igbaria e Tan 1997,
Seyal et al. 2002).
Outro achado importante revelado pela pesquisa mostra que a faixa etária em que se
encontra o docente tem relação com a percepção da utilidade. Os dados leva-nos a afirmar que
os docentes com até 40 anos têm uma maior percepção da utilidade da Internet do que seus
colegas com mais de 40 anos.
5.2.5 Barreiras ao uso
Tudo que pode inibir, dificultar ou desestimular o uso da Internet no meio acadêmico,
foi considerado como barreira ao uso. Nesse contexto, a análise das barreiras foi feita para
cinco estratificações diferentes: por gerência educacional à qual o docente está lotado, por
área de formação acadêmica, por titulação, por sexo e por faixa etária.
78
A primeira análise mostra que os professores da GEFOR são os que encontram as
maiores barreiras ao uso da Internet, com média igual a 2,85, para um máximo de 5,00. Em
contrapartida, os docentes da GEINF são os que percebem as barreiras com menor intensidade
(média = 2,14). Os professores das demais gerências educacionais apresentam respostas
parecidas com relação às barreiras ao uso da Internet, com médias próximas de 2,50.
Quando a área de formação acadêmica do docente é o parâmetro balizador da análise,
observa-se que os professores com formação nas áreas das ciências exatas ou engenharias são
os que sentem com menor intensidade as barreiras ao uso das tecnologias Internet (média =
2,43). Neste caso, as maiores barreiras são percebidas pelos professores com formação na área
de biociências, com média igual a 3,23. Os docentes com formação acadêmica nas áreas das
ciências sociais ou humanas também identificaram as variáveis utilizadas como barreiras ao
uso de forma positiva, obtendo uma média igual a 2,87 o que indica um alto índice de
afirmação quanto às barreiras encontradas.
Com relação à titulação, a pesquisa revelou que os doutores são os que enfrentam as
menores barreiras quando se trata do uso das tecnologias Internet. Em segundo lugar vem os
professores com mestrado, seguidos pelos graduados e, por fim, pelos especialistas. Estes
últimos são os que enfrentam as maiores barreiras ao uso da Internet. Para todos os
professores (graduados, especialistas mestres ou doutores), a maior barreira ao uso foi a
sensação de que a Internet tem muito “lixo”. A falta de microcomputadores disponíveis no
CEFET-RN para acessar à Internet, a falta de um acesso mais próximo e a percepção de que
sem treinamento é difícil usar a Internet também foram fortemente apontadas por todos os
professores, independentemente da titulação, como barreiras ao uso.
Quando a estratificação tem como base o sexo, os dados revelam que os homens
identificam menos barreiras ao uso da Internet que as mulheres. No entanto, ambos os sexos
identificam o “lixo” existente na Internet, a lentidão das conexões, a falta de um acesso mais
próximo e a falta e treinamento como as maiores barreiras à utilização dessas tecnologias.
As barreiras também foram estudadas levando em consideração a faixa etária dos
docentes. A pesquisa constatou que os professores com menos de 40 anos encontram menos
barreiras do que seus colegas que estão numa faixa etária superior a esta, ou seja, mais de 40
anos de idade. Neste caso, a diferença entre as duas faixas estudadas não foi muito
significante, pois para a primeira faixa etária a média para as barreiras foi igual a 2,53 e para a
segunda faixa etária a média foi igual a 2,68. A maior diferença foi para a variável
“TREINAM” (Sem treinamento é difícil usar a Internet) que, entre os professores com menos
de 40 anos obteve média igual a 2,89 e entre os que têm mais de 40 anos obteve média igual a
79
3,21. Isso mostra que os professores mais jovens sentem menos a necessidade de treinamento
que os mais idosos o que, certamente, tem relação com uma maior aceitação da tecnologia
pelos mais jovens.
5.2.6 Intensidade de uso
Considerando as horas de uso semanal da Internet em casa e no CEFET-RN, a
pesquisa mostra que os professores da GETIN apresentaram a maior média, com 11,88 horas
semanais de acesso, sendo 14,04 horas semanais em casa e 9,72 horas semanais na Instituição.
Este resultado é, provavelmente, decorrente do fato de pertencerem a esta gerência
educacional, proporcionalmente, o maior número de docentes realizando mestrado ou
doutorado, o que intensifica o uso da Internet como fonte de pesquisa para seus trabalhos. Em
segundo lugar estão os professores da GERN com média de uso semanal igual a 9,03 horas,
sendo 9,40 horas semanais em casa e 8,67 horas semanais no local de trabalho. Com a menor
média de uso (7,99 horas semanais) ficaram os professores da GEFOR. Nesta gerência a
média semanal de acesso em casa foi de 9,7 horas e no CEFET-RN essa média foi de 6,26
horas semanais. Estes dados são justificados porque esta é a gerência educacional com maior
número de docentes e que, proporcionalmente, apresenta a menor quantidade de terminas
disponíveis para acesso. A formação acadêmica e o sexo dos docentes dessa gerência (a
maioria tem formação nas áreas das ciências sociais ou humanas e é do sexo feminino), pelas
análises mostradas anteriormente, também contribuem para a menor média de utilização dos
recursos da Internet.
Quando analisamos a intensidade de uso observando a área de formação acadêmica do
professor, percebemos que os que têm formação nas áreas das ciências humanas ou sociais
lideram o tempo de uso semanal da Internet, tanto em casa (média de 11,39 horas semanais)
quanto no local de trabalho (média de 6,96 horas por semana), dando uma média global de
utilização da Internet igual a 9,18 horas/semana. Em segundo lugar, vem os professores com
formação nas áreas das ciências exatas ou das engenharias, com média global (casa + CEFET)
igual a 7,20 horas/semana. Um dado que requer um estudo especial é a média de uso da
Internet no CEFET por este grupo de professores, pois o valor de 3,75 horas/semana está
muito abaixo da média, quando a análise é feita levando em consideração outras variáveis. O
grupo de professores com formação na área de biociências é composto por apenas três
80
professores o que torna seus dados não muito representativos nesta análise, considerando o
tamanho da amostra.
Usando a titulação como referência para a análise da intensidade de uso, conclui-se
que os professores com mestrado são os que mais usam a Internet, tanto em casa quanto no
ambiente de trabalho, com média de uso semanal igual a 9,31 horas. Na segunda posição
estão os docentes com graduação com média igual a 8,50 horas por semana. Os doutores,
com média de 6,51 horas e os especialistas, com média igual a 5,62 horas, foram os que
apresentaram as menores intensidades de uso, levando em consideração o tempo de acesso em
casa e no CEFET durante a semana.
A pesquisa também comprovou que os homens acessam a Internet por mais tempo,
tanto em casa como na Instituição Acadêmica, quando comparados com as mulheres. A média
de uso semanal masculina foi de 10,88 horas em casa e 9 horas no CEFET enquanto as
mulheres apresentaram médias semanais de 10,55 horas em casa e 4,85 horas no CEFET.
Quando a análise é feita considerando a faixa etária na qual o docente se encontra, os
dados revelam que os professores que têm até 40 anos apresentam uma média de acesso
semanal à Internet de mais de 9,0 horas enquanto os seus pares com mais de 40 anos têm uma
média de acesso semanal de 5,99 horas, bem inferior, portanto, aos da primeira faixa de idade.
A fig. 5.2-1 mostra a relação entre as variáveis Gerência Educacional, Área de
Formação Acadêmica, Titulação, Sexo e Faixa Etária quanto à exposição ao computador, à
percepção da utilidade e à percepção da facilidade de uso, como fatores que influenciam no
uso da Internet, além da influência que as barreiras percebidas exercem sobre a Intensidade e
a regularidade de uso dessa TI.
81
Gerência Formação
Docentes
Titulação Sexo FaixaEtária
Intensidade de uso Regularidade de uso
Uso da Internet
Exposição ao Computador
Percepção da Utilidade
Percepção da Facilidade de Uso
Barreiras ao Uso da Internet
Figura 5.2-1 Variação do Modelo TAM explicando o padrão de uso da Internet
82
5.3 Principais achados e conclusões
O estudo exploratório permitiu obter algumas implicações importantes quanto aos
vários fatores que influenciam na difusão e no padrão de uso da Internet numa Instituição de
Educação Tecnológica no Brasil, particularmente, o CEFET-RN, apresentadas a seguir.
Os professores que apresentaram as menores diversidades e regularidades
de uso, exposição ao microcomputador e têm as menores percepções da
utilidade da Internet, têm a seguinte caracterização:
o pertencem a GEFOR, e/ou
o têm formação acadêmica nas áreas das ciências humanas ou das
ciências sociais, e/ou
o possuem apenas a graduação ou, no máximo, a especialização, e/ou
o são do sexo feminino, e/ou
o têm mais de 40 anos de idade.
As maiores barreiras ao uso da Internet foram observadas entre os
docentes que:
o estão lotados na GEFOR, e/ou
o têm formação acadêmica nas áreas das ciências humanas ou das
ciências sociais, e/ou
o possuem especialização, e/ou
o são do sexo feminino, e/ou
o têm mais de 40 anos de idade.
As menores intensidades de uso da Internet foram detectadas entre os
professores que:
o pertencem ao quadro da GEFOR, e/ou
o têm formação acadêmica nas áreas das ciências exatas ou das
engenharias, e/ou
o são especialistas, e/ou
o pertencem ao sexo feminino, e/ou
o têm mais de 40 anos de idade.
83
Dentre todos os pesquisados, os que apresentaram o melhor desempenho em todas as
dimensões avaliadas, foram os professores da GEINF. Este era um resultado esperado,
considerando o perfil profissional dos docentes dessa área. Além disso, a média de
idade dos professores dessa área é a menor, todos tem formação na área das
engenharias ou das ciências exatas e elevado nível de capacitação.
5.3.1 Recomendações
Os principais resultados do estudo demonstram que há necessidade de uma
gama de pré-requisitos necessários para a difusão da Internet ser bem sucedida no
meio acadêmico:
Do lado organizacional, tendo agora em mãos o mapeamento da
intensidade, da diversidade, das barreiras ao uso e da intensidade de uso da
Internet, o CEFET-RN deve possibilitar treinamento, dotando o docente de
qualificação apropriada, difundir e disseminar o uso, fornecer uma
adequada infra-estrutura para possibilitar o acesso com qualidade a todos os
docentes.
A constatação do baixo uso da Internet, proveniente da falta de pontos de
Internet disponíveis aos professores e o desconhecimento de alguns
serviços, deve ser encarada como um alerta para a Instituição. Cabe sugerir
ao CEFET-RN:
o a redistribuição e ampliação dos pontos de acesso à Internet,
promover capacitação para o uso dos recursos dessa tecnologia,
principalmente aos professores identificados com baixo padrão de
uso apontados na pesquisa, no intuito de permitir uma melhor
utilização de suas ferramentas na busca de informações.
o Alocar recursos financeiros para melhorar o acesso e a qualidade
desse acesso e estruturar o apoio logístico e de infra-estrutura para
os professores se conectarem à rede mundial de computadores tanto
no ambiente de trabalho quanto de suas casas, firmando para isto,
parceria para interconexão do provedor da Instituição com quem
mantêm infra-estrutura de rede para acesso doméstico por assinatura
84
em banda larga, tipo CABO ou ADSL, visando baixar o custo do
provedor para acesso residencial.
o Utilizar a popularidade relativa do e-mail, aproveitando seu uso
bem sucedido, para ajudar a difundir outras tecnologias menos
utilizadas ampliando o leque de aplicações da Internet na atividade
acadêmica.
o Treinar e alocar pessoal de suporte técnico e operacional, com
capacidade de julgamento e conhecimento da área acadêmica, para
orientar os docentes quando necessário.
o Utilizar a infra-estrutura da GEINF e o conhecimento de seus
professores, alocando uma carga horária específica no horário
semanal destes, para treinamento dos colegas que apresentam
dificuldades no uso dos recursos da informática e, em especial, da
Internet.
o Fazer benchmarking com experiências bem sucedidas de outros
CEFETs e Universidades que estão usando a rede mundial de
computadores para a melhoria de sua posição estratégica no campo
acadêmico.
Em nível individual, é necessário que cada professor conscientize-se da
importância do uso das tecnologias Internet, ter mais disponibilidade de
tempo para aprender e usar, familiarizar-se com as ferramentas de
informática e, por fim, ter mais motivação para o uso, pois percepções
equivocadas da importância desta tecnologia pelo docente, podem levar a
um processo de difusão da Internet mais difícil e demorado, pois segundo
Ramos (1998), obter uma opinião favorável dos atores com relação à
tecnologia em questão é um importante fator associado positivamente ao
uso.
Para superar essas barreiras identificadas pela pesquisa, recomendamos
que a Instituição invista em formação e informação e divulgue com maior
amplitude os benefícios gerados pelo uso da Internet na atividade
acadêmica.
85
5.3.2 Limitações e pesquisas futuras
Convém apresentar as principais limitações do levantamento realizado. Em primeiro
lugar, como os dados são referentes à percepção que as pessoas têm de si mesmas, pode haver
certo grau de distorção da realidade. Outra limitação observada é quanto à apreensão da
natureza do processo de mudança. O levantamento, de uma forma geral, proporciona uma
visão estática do fenômeno estudado. Assim, por exemplo, um professor pode ter respondido
que não conhece ou usa determinada tecnologia da Internet, naquele momento, mas ter
passado a conhecê-la ou usá-la no período após a coleta de dados. Ou seja, a “fotografia” que
foi registrada pela pesquisa de campo tem uma limitada apreensão desta realidade de mudança
e dinamismo, próprios do meio acadêmico (RAMOS, 1997). Visando minimizar estas
situações, procura-se através de outros questionamentos, apontar tendências de mudanças
neste sentido, e dar uma resposta mais duradoura ao fenômeno da difusão de tecnologia de
uma forma geral.
Outras limitações encontradas no desenvolvimento deste estudo foram,
principalmente, com relação à:
o Impossibilidade de confrontação dos resultados obtidos com a análise de um
segundo pesquisador;
o Resistência de alguns professores em responderem o questionário, em especial,
aqueles que não fazem muito uso da Internet;
o Utilização de apenas um instrumento de pesquisa (questionário);
o Dificuldade de expandir a pesquisa, devida aos custos, para a Unidade de
Ensino Descentralizada - UNED, em Mossoró (RN).
o Ser uma pesquisa survey corte-transversal.
o Se basear em variáveis de percepção.
o Amostra em um caso, não podendo generalizar as conclusões.
Com relação às pesquisas futuras, sugerimos:
o Aprofundar a questão com pesquisas adicionais para examinar se os resultados
deste estudo podem ser generalizados para outras instituições de educação
tecnológica no Brasil;
o Tomando por base os resultados desta pesquisa, aprofundar os estudos sobre o
uso acadêmico da internet com o objetivo de viabilizar projetos com interesse
86
em Educação à Distância (EAD), como mecanismo complementar, substitutivo
ou integrante do ensino presencial;
o Dar continuidade ao estudo, aplicando a mesma pesquisa para os funcionários
administrativos e alunos do CEFET-RN.
87
6. REFERÊNCIAS
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92
7. ANEXOS
QUESTIONÁRIO
PARTE (A) - PERFIL FUNCIONAL
Gerência a qual está vinculado
1.( )GETIN 3.( )GEINF 5.( )GERN
2.( )GECON 4.( )GEFOR 6.( )GESEG
Níveis de educação nos quais leciona(Pode marcar mais de um)
1.( )Básico 2.( )Técnico 3.( )Superior 4.( )Ensino Médio
Área de Formação Acadêmica
1.( )Exatas/Engenharias 2.( )Sociais/Humanas 3.( )Biomédica
Titulação
1.( )Graduação 2.( )Especialização 3.( )Mestrado 4.( )Doutorado
PARTE (B) - PERFIL DE USO DA INTERNET
Relaciona-se abaixo um conjunto não exaustivo de situações/finalidades possíveis de utilização da Internet na atividade acadêmica. Considerando seu uso pessoal, assinale o que for apropriado na seguinte escala de uso da Internet: 1 2 3 4 5 Níveis de Uso Situações/finalidades
Nunca Uma vez por mês
Uma vez por
semana
Três vezes por
semana
Todos os dias
(1) Uso a Internet para pesquisar conteúdos para a preparação de aulas.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(2) Uso ambiente colaborativo(grupos) para comunicação com os alunos(tipo Yahoo grupos, MSN, etc).
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(3) Uso a Internet para ler jornais, periódicos e revistas on-line.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(4) Baixo arquivos ou softwares diversos(Downloads).
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(5) Uso a internet com fim recreacional (música, filmes, entretenimento, etc.).
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(6) Uso a Internet para enviar/receber e-mail. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (7) Uso a Internet para desenvolver pesquisa à distância, em bases cooperativas.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(8) Acesso a Internet para adquirir conhecimentos gerais.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
93
1 2 3 4 5 Níveis de Uso Situações/finalidades
Nunca Uma vez por mês
Uma vez por
semana
Três vezes por
semana
Todos os dias
(9) Faço uso de mensagens instantâneas(tipo msn messenger; yahoo messenger, etc.)
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(10) Uso a Internet para criar e manter websites como professor
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(11) Uso a Internet para acessar o sistema acadêmico do CEFET-RN(ContacWeb).
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(12) Uso a Internet para participar de cursos on-line.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(13) Uso a Internet para pesquisa em bibliotecas virtuais.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(14) Faço chamada telefônica usando softwares baseados na internet.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
PARTE (C) – PERFIL DE EXPOSIÇÃO AO MICROCOMPUTADOR
Possui microcomputador em casa?
1.( )Sim 2.( )Não
Há quantos anos usa ferramentas de informática e utiliza computadores?
1.( ) < 1 ano 2.( ) 1 – 5 anos 3.( ) 5 – 10 anos 4.( )> 10 anos
Como você avalia seu desempenho com as tecnologias de informática em relação aos seus colegas?
1.( )Bem abaixo da média 3.( )Na média 5.( )Muito acima da média 2.( )Um pouco abaixo da média 4.( )Acima da média
Em que ano você criou sua 1ª conta de e-mail?
1.( ) Não tenho e-mail 2.( )Este ano 3.( )No ano passado 4.( ) Há mais de 2 anos
PARTE (D) – PERFIL DE USO DA INTERNET
A seguir são relacionadas percepções e atitudes que impulsionam ou inibem o uso da Internet na atividade acadêmica. Considerando sua vivência como usuário da Internet, indique o seu grau de concordância/discordância com relação a cada proposição abaixo:
1 2 3 4 5 Grau de concordância Atitude
DiscordoTotalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordototalmente
(1) Seria difícil executar meu trabalho sem o uso da Internet.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(2) Eu necessito de ajuda quando uso a Internet.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
94
1 2 3 4 5 Grau de concordância Atitude
DiscordoTotalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordototalmente
(3) O uso da Internet melhora o meu desempenho no trabalho.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(4) Freqüentemente me confundo quando uso a Internet.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(5) Eu erro freqüentemente quando uso a Internet.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(6) Minha interação com a Internet é, quase sempre, frustrante.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(7) A Internet atende às minhas necessidades relacionadas ao trabalho.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(8) O uso da Internet me poupa tempo. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (9) A Internet me permite realizar as tarefas mais rapidamente.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(10) A Internet é muito desorganizada. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
PARTE (E) – PERFIL DEMOGRÁFICO
1. Dados Pessoais
Sexo
1.( )Masculino 2.( )Feminino
Faixa etária
1.( )< 30 anos 2.( ) 30 – 40 anos 3.( ) 41 – 50 anos 4.( ) > 50 anos
PARTE (F) – PERFIL DE USO DA INTERNET
A seguir são relacionadas percepções e atitudes que impulsionam ou inibem o uso da Internet na atividade acadêmica. Considerando sua vivência como usuário da Internet, indique o seu grau de concordância/discordância com relação a cada proposição abaixo:
1 2 3 4 5 Grau de concordância Atitude
DiscordoTotalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordototalmente
(1) A Internet não tem importância para a minha atividade profissional.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(2) Interagir com a Internet requer muito esforço mental. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
95
1 2 3 4 5 Grau de concordância Atitude
DiscordoTotalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordototalmente
(3) A Internet dá apoio aos aspectos críticos do meu trabalho. ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(4) O uso da Internet me possibilita realizar o meu trabalho melhor.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(5) O uso da Internet reduz o tempo gasto em atividades improdutivas.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(6) O uso da Internet melhora o atingimento dos objetivos do meu trabalho.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(7) Algumas vezes não consigo acessar a Internet no CEFET porque não encontro computador disponível.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(8) Quando eu tenho dúvidas em algum conteúdo, recorro a Internet para dirimi-las.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(9) Não me sinto muito à vontade para usar a Internet.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(10) É importante manter página pessoal na internet.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
PARTE (G) – GRAU DE UTILIZAÇÃO DA INTERNET X AMBIENTE
Em média, quantas horas semanais você gasta usando os serviços da Internet em casa e no trabalho ( Não só para fins acadêmicos )?
1. Em casa: _________horas semanais 2. No CEFET-RN: ________horas semanais
PARTE (H) – TECNOLOGIA DE ACESSO RESIDENCIAL X VELOCIDADE
Se você acessa a Internet de casa, marque o tipo de acesso mais utilizado e a velocidade.
1 2 3 4 Tecnologia de acesso Velocidade
64 Kbps 128 Kbps 256 Kbps 512 Kbps
(1) Sem fio(HOT SPOT) ( ) ( ) ( ) ( ) (2) Rádio(MMDS) ( ) ( ) ( ) ( ) (3) Cabo ( ) ( ) ( ) ( ) (4) Satélite ( ) ( ) ( ) ( ) (5) ADSL(VELOX) ( ) ( ) ( ) ( ) (6) DVI(ISDN) ( ) ( ) ( ) ( ) (7) MODEM(telefone) ( ) 56Kbps(8) Não tenho acesso em casa ( )
96
PARTE (I) – PERFIL DE CONSUMO DE TI
Qual seria o serviço – TV Paga, Computador com Internet ou Celular – que você optaria em primeiro lugar caso não tivesse nenhum dos três?
1. ( ) Telefone Celular 2. ( ) Computador com acesso à Internet 3. ( ) TV Paga 4. ( ) Não compraria nenhum.
PARTE (J) – PERFIL DE USO DA INTERNET
A seguir são relacionadas percepções e atitudes que impulsionam ou inibem o uso da Internet na atividade acadêmica. Considerando sua vivência como usuário da Internet, indique o seu grau de concordância/discordância com relação a cada proposição abaixo:
1 2 3 4 5 Grau de concordância Atitude
DiscordoTotalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordototalmente
(1) O sistema da Internet não é flexível bastante para permitir a interação.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(2) O uso da internet melhora a qualidade do meu trabalho.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(3) O uso da Internet aumenta a minha produtividade.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(4) O uso da Internet facilita a execução do meu trabalho.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(5) Eu encontro uso total da Internet em meu trabalho.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(6) É fácil encontrar na Internet o que eu quero.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(7) Sinto dificuldade de usar a Internet porque não conheço bem a língua Inglesa.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(8) Faltam recursos financeiros ao CEFET-RN para melhorar o acesso à Internet.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(9) Sem treinamento é difícil usar a internet.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
97
PARTE (K) – EXPERIÊNCIA COM APLICATIVOS
1 2 3 4 5 ExperiênciaAplicativo
Sem experiência
Pouca experiência
Médiaexperiência
BoaExperiência
Muita experiência
Processadores de texto (WORD e/ou outros) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Planilha eletrônica (tipo EXCEL e/ou outras) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Software de apresentação(tipo POWER POINT, etc)
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Gerenciador de banco de dados (tipo ACCESS, etc)
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Linguagem de programação (tipo HTML, XML, ASP, etc.)
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Outros. Citar ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
PARTE (L) – PERFIL DE USO DA INTERNET
A seguir são relacionadas percepções e atitudes que impulsionam ou inibem o uso da Internet na atividade acadêmica. Considerando sua vivência como usuário da Internet, indique o seu grau de concordância/discordância com relação a cada proposição abaixo:
1 2 3 4 5 Grau de concordância Atitude
DiscordoTotalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordototalmente
(1) A velocidade das mudanças das tecnologias Internet é tanta que não é possível acompanhar.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(2) Tenho problemas de conexão. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (3) Sinto que é uma perda de tempo usar a Internet.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(4) Sinto falta de pessoal para ajudar quando precisa.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(5) Sinto dificuldade de usar a Internet porque não conheço os endereços eletrônicos.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(6) É difícil de aprender a usar a Internet.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(7) Eu gostaria de ter mais pontos de acesso à internet disponíveis.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(8) A internet tem muito “lixo”. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (9) O acesso é muito lento. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (10) Os dados eletrônicos não são confiáveis.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
98
PARTE (M) – TIPO DO PROVEDOR DE ACESSO(Pode marcar mais de um)
Provedor gratuito Marque X se tem e-mail neste provedor
Provedor pago Marque X se tem e-mail neste provedor
( ) ( ) ( ) ( )
PARTE (N) – PERFIL DE USO DA INTERNET
A seguir são relacionadas percepções e atitudes que impulsionam ou inibem o uso da Internet na atividade acadêmica. Considerando sua vivência como usuário da Internet, indique o seu grau de concordância/discordância com relação a cada proposição abaixo:
1 2 3 4 5 Grau de concordânciaAtitude
DiscordoTotalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordototalmente
(1) Existe uso abusivo da Internet no CEFET-RN.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(2) A internet é importante para pesquisar bibliotecas e bases de dados on-line para uso pessoal ou profissional.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(3) A Internet favorece a discussão de temas de interesse acadêmico através de lista de discussão.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
(4) A comunicação on-line com outras pessoas através de software(tipo MSN Messenger, ICQ, Yahoo Messenger, etc.) é uma ferramenta importante da Internet.
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
99
RESULTADOS ESTATÍSTICOS Resultados da ANOVA de KRUSKAL-WALLIS para o Perfil de Exposição ao Microcomputador segundo a gerência VARIÁVEL ESTATÍSTICA DO TESTE NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIATEMP_ USO H ( 5, N= 150) = 37,48306 p =,0000 DESEMP H ( 5, N= 150) = 18,70752 p =,0022 EMAIL H ( 5, N= 150) = 9,610248 p =,0871WORD H ( 5, N= 150) = 22,36469 p =,0004 EXCEL H ( 5, N= 150) = 62,77710 p =,0000 P_POINT H ( 5, N= 150) = 28,28116 p =,0000 ACCESS H ( 5, N= 150) = 33,59922 p =,0000 PROGRAM H ( 5, N= 149) = 52,02808 p =,0000 OUTROS H ( 5, N= 58) = 14,23827 p =,0142
Resultados do Teste LSD para a variável TEMP_USO Segundo a gerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 4,461538 4,133333 4,888889 3,696429 4,111111 3,823529 GETIN ,176728 ,063627 ,000028 ,127535 ,006856 GECON ,176728 ,004337 ,045719 ,932182 ,242779 GEINF ,063627 ,004337 ,000000 ,002121 ,000042 GEFOR ,000028 ,045719 ,000000 ,041923 ,539149 GERN ,127535 ,932182 ,002121 ,041923 ,256009 GESEG ,006856 ,242779 ,000042 ,539149 ,256009
Resultados do Teste LSD para a variável DESEMP Segundo a gerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 3,192308 2,933333 3,777778 2,767857 2,777778 2,823529 GETIN ,333698 ,021816 ,031495 ,102826 ,153227 GECON ,333698 ,003904 ,490558 ,589801 ,707164 GEINF ,021816 ,003904 ,000012 ,000375 ,000797 GEFOR ,031495 ,490558 ,000012 ,964596 ,807466 GERN ,102826 ,589801 ,000375 ,964596 ,869741 GESEG ,153227 ,707164 ,000797 ,807466 ,869741
100
Resultados do Teste LSD para a variável WORD Segundo a gerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 3,923077 3,666667 4,500000 3,625000 3,944444 3,647059 GETIN ,301148 ,014721 ,101500 ,927268 ,247477 GECON ,301148 ,002132 ,851094 ,298879 ,942201 GEINF ,014721 ,002132 ,000040 ,030358 ,001182 GEFOR ,101500 ,851094 ,000040 ,124044 ,916895 GERN ,927268 ,298879 ,030358 ,124044 ,250479 GESEG ,247477 ,942201 ,001182 ,916895 ,250479
Resultados do Teste LSD para a variável EXCEL Segundo a gerência GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 3,423077 3,066667 4,388889 2,017857 3,500000 2,294118 GETIN ,271115 ,001889 ,000000 ,801301 ,000382GECON ,271115 ,000212 ,000399 ,214895 ,030005GEINF ,001889 ,000212 ,000000 ,008220 ,000000 GEFOR ,000000 ,000399 ,000000 ,000000 ,317717GERN ,801301 ,214895 ,008220 ,000000 ,000463GESEG ,000382 ,030005 ,000000 ,317717 ,000463
Resultados do Teste LSD para a variável P_POINT Segundo a gerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 3,461539 2,666667 4,277778 2,625000 3,333333 3,235294 GETIN ,035263 ,022432 ,002674 ,717517 ,530441 GECON ,035263 ,000103 ,901291 ,100466 ,166186 GEINF ,022432 ,000103 ,000000 ,015224 ,008401 GEFOR ,002674 ,901291 ,000000 ,024914 ,058031GERN ,717517 ,100466 ,015224 ,024914 ,801927 GESEG ,530441 ,166186 ,008401 ,058031 ,801927
Resultados do Teste LSD para a variável ACCESS Segundo a gerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 1,769231 1,600000 3,333333 1,375000 1,500000 1,470588 GETIN ,555031 ,000000 ,061718 ,321268 ,279598 GECON ,555031 ,000000 ,381817 ,746236 ,679425 GEINF ,000000 ,000000 ,000000 ,000000 ,000000 GEFOR ,061718 ,381817 ,000000 ,601821 ,696169 GERN ,321268 ,746236 ,000000 ,601821 ,921612 GESEG ,279598 ,679425 ,000000 ,696169 ,921612
101
Resultados do Teste LSD para a variável PROGRAM Segundo a gerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 1,423077 1,333333 3,277778 1,345455 1,277778 1,176471 GETIN ,711559 ,000000 ,663081 ,526891 ,291686 GECON ,711559 ,000000 ,955657 ,831853 ,554297 GEINF ,000000 ,000000 ,000000 ,000000 ,000000 GEFOR ,663081 ,955657 ,000000 ,739163 ,416352 GERN ,526891 ,831853 ,000000 ,739163 ,689042 GESEG ,291686 ,554297 ,000000 ,416352 ,689042
Resultados da ANOVA de KRUSKAL-WALLIS para o Perfil de Exposição ao Microcomputador segundo a titulação
VARIÁVEL ESTATÍSTICA DO TESTE NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIATEMP_ USO Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 10,65629 p =,0137 DESEMP Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 6,958160 p =,0733 EMAIL Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) =
17,26779 p =,0006
WORD Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 13,98883
p =,0029
EXCEL Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 12,47446
p =,0059
P_POINT Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 12,18956 p =,0068 ACCESS Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 5,693463 p =,1275 PROGRAM Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 149) = 9,212998 p =,0266 OUTROS Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 58) = 7,259140 p =,1064
Resultados do Teste LSD para a variável TEMP_USO Segundo a titulação Graduado Especialista Mestre Doutor
Média 3,692308 3,872727 4,253521 4,454545Graduado ,474155 ,023944 ,023924 Especialista ,474155 ,010274 ,032352 Mestre ,023944 ,010274 ,447907 Doutor ,023924 ,032352 ,447907
Resultados do Teste LSD para a variável E_MAIL Segundo a titulação Graduado Especialista Mestre Doutor
Média 3,307692 3,800000 3,943662 4,000000Graduado ,003937 ,000164 ,002312 Especialista ,003937 ,144298 ,268247 Mestre ,000164 ,144298 ,750103 Doutor ,002312 ,268247 ,750103
Resultados do Teste LSD para a variável WORD Segundo a titulação Graduado Especialista Mestre Doutor
Média 3,538461 3,563636 4,028169 4,181818Graduado ,915605 ,036483 ,042936 Especialista ,915605 ,000985 ,016146 Mestre ,036483 ,000985 ,538440 Doutor ,042936 ,016146 ,538440
102
Resultados do Teste LSD para a variável EXCEL Segundo a titulação Graduado Especialista Mestre Doutor
Média 2,230769 2,509091 3,197183 3,181818Graduado ,468324 ,010839 ,063439 Especialista ,468324 ,002426 ,102958 Mestre ,010839 ,002426 ,969578 Doutor ,063439 ,102958 ,969578
Resultados do Teste LSD para a variável P_POINT Segundo a titulação Graduado Especialista Mestre Doutor
Média 2,615385 2,763636 3,422535 3,636364Graduado ,693838 ,029723 ,042670 Especialista ,693838 ,003082 ,031780 Mestre ,029723 ,003082 ,589024 Doutor ,042670 ,031780 ,589024
Resultados do Teste LSD para a variável PROGRAM Segundo a titulação Graduado Especialista Mestre Doutor
Média 1,615385 1,314815 1,746479 1,545455Graduado ,314787 ,652989 ,859772 Especialista ,314787 ,014335 ,470918 Mestre ,652989 ,014335 ,521094 Doutor ,859772 ,470918 ,521094
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Perfil de Exposição ao Microcomputador segundo a
ÁREA ACADÊMICA
VARIÁVEIS Z ajustado p-level C.Exatas/Engenharia C. Humanas TEMP_USO 4,883472 ,000001 92 58 DESEMPEN 3,307004 ,000944 92 58 E_MAIL 3,606853 ,000310 92 58 WORD 3,597589 ,000322 92 58 EXCEL 7,085916 ,000000 92 58 P_POINT 4,035038 ,000055 92 58 ACCESS 3,048186 ,002304 92 58 PROGRAM 2,861369 ,004221 92 57 OUTROS 3,147440 ,001649 39 19
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Perfil de Exposição ao Microcomputador segundo o SEXOVARIÁVEIS Z ajustado p-level Homens MulheresTEMP_USO 2,040007 ,041358 117 33 DESEMPEN ,898502 ,368925 117 33 E_MAIL 1,576128 ,115006 117 33 WORD 1,388539 ,164983 117 33 EXCEL 4,387488 ,000012 117 33 P_POINT 1,496248 ,134599 117 33 ACCESS 2,828893 ,004674 117 33 PROGRAM 3,188992 ,001429 117 32 OUTROS 3,128498 ,001759 48 10
103
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Perfil de Exposição ao Microcomputador segundo a IDADE
Resultados da ANOVA de KRUSKAL-WALLIS para Diversidade e Regularidade de uso das tecnologias Internet segundo a Gerência VARIÁVEL ESTATÍSTICA DO TESTE NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA USO PESQ KruskalWallis test: H ( 5, N= 150) = 17,42906 p =,0038 USO COMU KruskalWallis test: H ( 5, N= 150) = 5,372597 p =,3721 USO LER KruskalWallis test: H ( 5, N= 150) = 15,14252 p =,0098 USO DOWN KruskalWallis test: H ( 5, N= 150) = 21,69995 p =,0006 USO RECR KruskalWallis test: H ( 5, N= 149) = 6,135357 p =,2933 USO EMAI KruskalWallis test: H ( 5, N= 150) = 17,04671 p =,004 USO COOP KruskalWallis test: H ( 5, N= 150) = 10,21748 p =,0693 USO GERA KruskalWallis test: H ( 5, N= 150) = 18,15108 p =,002 USO MENS KruskalWallis test: H ( 5, N= 150) = 3,434241 p =,6334 USO SITE KruskalWallis test: H ( 5, N= 150) = 32,10183 p =,0000 USO SIST KruskalWallis test: H ( 5, N= 150) = 7,448969 p =,1894 USO CURS KruskalWallis test: H ( 5, N= 150) = 19,19347 p =,001 USO BIBLI KruskalWallis test: H ( 5, N= 150) = 10,02473 p =,0746 USO SOFT KruskalWallis test: H ( 5, N= 150) = 4,577577 p =,4696 Resultados do Teste LSD para a variável USO_PESQ segundo a gerência GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG Média 3,115385 2,466667 3,888889 2,767857 3,111111 3,058824 GETIN - ,061947 ,019012 ,170654 ,989562 ,864845 GECON ,061947 - ,000194 ,331625 ,085181 ,118191 GEINF ,019012 ,000194 - ,000152 ,029836 ,022433GEFOR ,170654 ,331625 ,000152 - ,235523 ,324800 GERN ,989562 ,085181 ,029836 ,235523 - ,884618 GESEG ,864845 ,118191 ,022433 ,324800 ,884618 -
Resultados do Teste LSD para a variável USO_DOWN segundo a gerência GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG Média 2,769231 2,600000 3,500000 2,142857 2,705882 2,588235 GETIN - ,617160 ,023630 ,012375 ,845714 ,578412 GECON ,617160 - ,014651 ,133445 ,774613 ,974615 GEINF ,023630 ,014651 - ,000004 ,025733 ,010660GEFOR ,012375 ,133445 ,000004 - ,052946 ,124856 GERN ,845714 ,774613 ,025733 ,052946 - ,742472 GESEG ,578412 ,974615 ,010660 ,124856 ,742472 -
VARIÁVEIS Z ajustado p-level Até 40 anos Acima de 40 anos TEMP_USO 1,365698 ,172043 63 87 DESEMPEN 2,072256 ,038250 63 87 E_MAIL ,308275 ,757875 63 87 WORD 3,218236 ,001291 63 87 EXCEL 1,594943 ,110735 63 87 P_POINT 2,970773 ,002973 63 87 ACCESS ,659052 ,509867 63 87 PROGRAM 1,130179 ,258409 63 86 OUTROS ,928015 ,353407 25 33
104
Resultados do Teste LSD para a variável USO_EMAI segundo a gerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 4,500000 4,133333 4,944445 3,839286 4,235294 4,235294 GETIN - ,288095 ,173865 ,009604 ,424921 ,424921 GECON ,288095 - ,030325 ,341872 ,786486 ,786486 GEINF ,173865 ,030325 - ,000180 ,049956 ,049956GEFOR ,009604 ,341872 ,000180 - ,179660 ,179660 GERN ,424921 ,786486 ,049956 ,179660 - 1,000000 GESEG ,424921 ,786486 ,049956 ,179660 1,000000 -
Resultados do Teste LSD para a variável USO_GERA segundo a gerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 4,038462 3,266667 4,388889 3,339286 3,764706 3,941176 GETIN - ,037994 ,316336 ,010527 ,441256 ,784153 GECON ,037994 - ,005416 ,826365 ,218122 ,096065 GEINF ,316336 ,005416 - ,000849 ,106613 ,246063 GEFOR ,010527 ,826365 ,000849 - ,178607 ,057825 GERN ,441256 ,218122 ,106613 ,178607 - ,651470 GESEG ,784153 ,096065 ,246063 ,057825 ,651470 -
Resultados do Teste LSD para a variável USO_SITE segundo a gerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 1,269231 1,200000 2,555556 1,250000 1,000000 1,294118 GETIN - ,802647 ,000002 ,924427 ,313142 ,925584 GECON ,802647 - ,000012 ,840457 ,508997 ,755830 GEINF ,000002 ,000012 - ,000000 ,000000 ,000023GEFOR ,924427 ,840457 ,000000 - ,291524 ,852060 GERN ,313142 ,508997 ,000000 ,291524 - ,316330 GESEG ,925584 ,755830 ,000023 ,852060 ,316330 -
Resultados do Teste LSD para a variável USO_CURS segundo a gerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 1,653846 1,600000 2,333333 1,196429 1,647059 1,705882 GETIN - ,863895 ,023395 ,048152 ,982079 ,863277 GECON ,863895 - ,031731 ,153355 ,890934 ,757715 GEINF ,023395 ,031731 - ,000027 ,037637 ,057047 GEFOR ,048152 ,153355 ,000027 - ,094604 ,059127 GERN ,982079 ,890934 ,037637 ,094604 - ,859493 GESEG ,863277 ,757715 ,057047 ,059127 ,859493 -
105
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Diversidade e Regularidade de uso das tecnologias Internet segundo a Área Acadêmica VARIÁVEIS Z-ajustado p-level C.Exatas/Engenharia C. Humanas USO_PESQ 1,622289 ,104751 92 58 USO_COMU ,447397 ,654591 92 58 USO_LER 2,488370 ,012838 92 58 USO_DOWN 2,814131 ,004894 92 58 USO_RECR -,140951 ,887910 91 58 USO_EMAI 1,714818 ,086388 92 58 USO_COOP 1,273607 ,202812 92 58 USO_GERA 1,697955 ,089526 92 58 USO_MENS ,507808 ,611591 92 58 USO_SITE 1,212963 ,225153 92 58 USO_SIST ,964541 ,334782 92 58 USO_CURS 1,878034 ,060386 92 58 USO_BIBL 1,267485 ,204991 92 58 USO_SOFT -,062052 ,950522 92 58
Resultados da ANOVA de KRUSKAL-WALLIS para Diversidade e Regularidade de uso das tecnologias Internet segundo a Titulação
Resultados do Teste LSD para a variável USO_DOWN Segundo a titulaçãoGraduado Especialista Mestre Doutor
Média 2,000000 2,363636 2,830986 2,700000 Graduado - ,279086 ,012204 ,127364 Especialista ,279086 - ,017793 ,368807 Mestre ,012204 ,017793 - ,721375 Doutor ,127364 ,368807 ,721375 -
Resultados do Teste LSD para a variável USO_EMAI Segundo a titulaçãoGraduado Especialista Mestre Doutor
Média 3,461539 3,981818 4,436620 4,800000 Graduado - ,114046 ,002756 ,003192 Especialista ,114046 - ,018324 ,026425 Mestre ,002756 ,018324 - ,312348 Doutor ,003192 ,026425 ,312348 -
VARIÁVEIS ESTATÍSTICA DO TESTE NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA USO PESQ Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 5,495902 p =,1389 USO COMU Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 3,853647 p =,2777 USO LER Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 7,757323 p =,0513 USO DOWN Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 10,02471 p =,0184 USO RECR Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 149) = 7,317546 p =,0625 USO EMAI Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 12,47338 p =,0059 USO COOP Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 8,561946 p =,0357 USO GERA Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 5,535238 p =,1366 USO MENS Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 5,325796 p =,1495 USO SITE Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 2,214766 p =,5291 USO SIST Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 3,816633 p =,2820 USO CURS Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 4,574740 p =,2057 USO BIBLI Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 9,071895 p =,0284 USO SOFT Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 5,715122 p =,1263
106
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Diversidade e Regularidade de uso das tecnologias Internet segundo a Idade VARIÁVEIS Z adjusted p-level Até 40 anos Acima de 40 anos USO_PESQ 1,460552 ,144148 63 87 USO_COMU ,061122 ,951262 63 87 USO_LER ,808575 ,418766 63 87 USO_DOWN 1,802948 ,071406 63 87 USO_RECR 1,812505 ,069918 63 86 USO_EMAI ,214148 ,830433 63 87 USO_COOP -,220927 ,825151 63 87 USO_GERA ,449916 ,652774 63 87 USO_MENS ,276894 ,781863 63 87 USO_SITE 2,245071 ,024770 63 87 USO_SIST ,589895 ,555265 63 87 USO_CURS ,762736 ,445627 63 87 USO_BIBL ,187987 ,850888 63 87 USO_SOFT -,116328 ,907393 63 87
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Diversidade e Regularidade de uso das tecnologias Internet segundo o SEXO VARIÁVEIS Z adjusted p-level Homens Mulheres USO_PESQ 1,389802 ,164599 117 33 USO_COMU -,380309 ,703719 117 33 USO_LER 2,552621 ,010696 117 33 USO_DOWN 2,768298 ,005638 117 33 USO_RECR ,985948 ,324166 116 33 USO_EMAI -,108628 ,913498 117 33 USO_COOP ,833145 ,404769 117 33 USO_GERA 1,735134 ,082727 117 33 USO_MENS -,340382 ,733571 117 33 USO_SITE ,203708 ,838583 117 33 USO_SIST 1,738351 ,082159 117 33 USO_CURS 1,577803 ,114621 117 33 USO_BIBL ,719091 ,472090 117 33 USO_SOFT -,984791 ,324734 117 33
107
Resultados da ANOVA de KRUSKAL-WALLIS para Percepção da Utilidade das tecnologias Internet segundo a Gerência VARIÁVEL ESTATÍSTICA DO TESTE NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA DIFICIL Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 10,66944 p =,0584 MELHOR Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 10,95599 p =,0523 NECESSID Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 19,08510 p =,0019 POUPTEMP Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 18,31611 p =,0026 RAPIDEZ Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 7,731238 p =,1717 APOIO Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 14,75168 p =,0115 TRABMELH Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 4,403652 p =,4929 RED_TEMP Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 11,50464 p =,0423 OBJETIVO Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 21,76893 p =,0006 DUVIDA Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 10,70064 p =,0577 PAG_PESS Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 11,18727 p =,0478 QUALIDAD Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 11,18727 p =,0478 PRODUTIV Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 11,37357 p =,0445 FACILITA Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 9,132326 p =,1039 USO_TOTA Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 17,20490 p =,0041 PES_PROF Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 6,710493 p =,2431 DISCUSSA Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 5,073534 p =,4070 ON_LINE Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 9,057235 p =,1068
Resultados do Teste LSD para a variável NECESSID Segundo a Gerência
GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG Média 3,961539 3,533333 4,333333 3,678571 4,055555 4,117647 GETIN - ,063141 ,087696 ,093048 ,664371 ,479040 GECON ,063141 - ,001462 ,479861 ,035883 ,020716 GEINF ,087696 ,001462 - ,000797 ,239293 ,367340 GEFOR ,093048 ,479861 ,000797 - ,050421 ,026072 GERN ,664371 ,035883 ,239293 ,050421 - ,794979 GESEG ,479040 ,020716 ,367340 ,026072 ,794979 -
Resultados do Teste LSD para a variável POUPTEMP Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 4,307693 3,733333 4,333333 3,696429 4,277778 4,352941 GETIN ,028081 ,916734 ,001554 ,902921 ,856081 GECON ,028081 ,033271 ,873908 ,053068 ,030090GEINF ,916734 ,033271 ,003779 ,834949 ,942216 GEFOR ,001554 ,873908 ,003779 ,008054 ,003498 GERN ,902921 ,053068 ,834949 ,008054 ,781147 GESEG ,856081 ,030090 ,942216 ,003498 ,781147
Resultados do Teste LSD para a variável APOIO Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 3,615385 3,400000 3,888889 3,321429 3,666667 4,058824 GETIN - ,418884 ,278161 ,132813 ,838558 ,084874 GECON ,418884 - ,090052 ,742018 ,353477 ,024713 GEINF ,278161 ,090052 - ,011627 ,417223 ,540708 GEFOR ,132813 ,742018 ,011627 - ,122141 ,001438 GERN ,838558 ,353477 ,417223 ,122141 - ,159202 GESEG ,084874 ,024713 ,540708 ,001438 ,159202 -
108
Resultados do Teste LSD para a variável OBJETIVO Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 4,000000 3,866667 4,055555 3,571429 3,888889 4,117647
GETIN - ,603617 ,818987 ,023765 ,647260 ,633884 GECON ,603617 - ,495279 ,200858 ,936005 ,371479 GEINF ,818987 ,495279 - ,025261 ,527942 ,816623 GEFOR ,023765 ,200858 ,025261 - ,140368 ,013689 GERN ,647260 ,936005 ,527942 ,140368 - ,393477 GESEG ,633884 ,371479 ,816623 ,013689 ,393477 -
Resultados do Teste LSD para a variável PAG_PESS GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 3,423077 3,000000 3,777778 3,178571 3,722222 3,235294 GETIN - ,169064 ,222448 ,276946 ,303140 ,524668 GECON ,169064 - ,019792 ,516336 ,030265 ,482840 GEINF ,222448 ,019792 - ,020522 ,860117 ,091466 GEFOR ,276946 ,516336 ,020522 - ,035264 ,828534 GERN ,303140 ,030265 ,860117 ,035264 - ,129435 GESEG ,524668 ,482840 ,091466 ,828534 ,129435 -
Resultados do Teste LSD para a variável QUALIDAD Segundo a Gerência GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 4,000000 3,866667 4,111111 3,750000 4,222222 4,176471 GETIN - ,516571 ,567541 ,097936 ,253700 ,372475 GECON ,516571 - ,270739 ,526740 ,109990 ,168848 GEINF ,567541 ,270739 - ,036814 ,598950 ,760362 GEFOR ,097936 ,526740 ,036814 - ,006611 ,016104 GERN ,253700 ,109990 ,598950 ,006611 - ,830920 GESEG ,372475 ,168848 ,760362 ,016104 ,830920 -
Resultados do Teste LSD para a variável PRODUTIV Segundo a Gerência GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 3,884615 3,733333 4,000000 3,589286 4,222222 4,117647 GETIN ,564544 ,642121 ,125721 ,175118 ,356702 GECON ,564544 ,346750 ,540717 ,085653 ,181501 GEINF ,642121 ,346750 ,062679 ,410700 ,667466 GEFOR ,125721 ,540717 ,062679 ,004435 ,019546 GERN ,175118 ,085653 ,410700 ,004435 ,702522 GESEG ,356702 ,181501 ,667466 ,019546 ,702522
Resultados do Teste LSD para a variável USO_TOTA Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 3,384615 3,000000 3,833333 2,714286 3,388889 3,176471 GETIN - ,272269 ,176080 ,009620 ,989687 ,536243 GECON ,272269 - ,028362 ,362752 ,303121 ,644193 GEINF ,176080 ,028362 - ,000186 ,217455 ,073251 GEFOR ,009620 ,362752 ,000186 - ,022130 ,123179 GERN ,989687 ,303121 ,217455 ,022130 - ,560451 GESEG ,536243 ,644193 ,073251 ,123179 ,560451 -
109
ANOVA KRUSKAL –WALLIS VARIÁVEL INDEPENDENTE – ÁREA ACADÊMICA
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Percepção da Utilidade das tecnologias Internet segundo a ÁREA ACADÊMICA VARIÁVEIS
U Z p-level adjusted p-level C.Exatas/Engenharia C.
HumanasDIFICIL 2347,500 1,236865 ,216146 1,306877 ,191264 92 58 MELHOR 2241,000 1,647867 ,099390 1,843412 ,065278 92 58 NECESSID 2329,000 1,308260 ,190795 1,514675 ,129865 92 58 POUPTEMP 2171,500 1,916079 ,055364 2,088335 ,036776 92 58 RAPIDEZ 2164,000 1,945023 ,051781 2,099573 ,035774 92 58 APOIO 2494,000 -,671496 ,501909 -,731949 ,464205 92 58 TRABMELH 2377,000 1,123019 ,261438 1,314764 ,188599 92 58 RED_TEMP 2482,000 -,717806 ,472882 -,784195 ,432932 92 58 OBJETIVO 2397,500 1,043906 ,296537 1,156548 ,247466 92 58 DUVIDA 2306,000 1,397021 ,162417 1,525626 ,127113 92 58 PAG_PESS 2329,000 1,308260 ,190795 1,385871 ,165796 92 58 QUALIDAD 2449,500 ,843229 ,399107 1,036999 ,299744 92 58 PRODUTIV 2385,500 1,090216 ,275626 1,223273 ,221236 92 58 FACILITA 2292,500 1,449119 ,147314 1,698444 ,089434 92 58 USO_TOTA 1761,500 3,498340 ,000469 3,646627 ,000266 92 58 PES_PROF 2462,000 ,794990 ,426625 ,914613 ,360402 92 58 DISCUSSA 2487,000 ,698510 ,484863 ,808389 ,418873 92 58 ON_LINE 2270,000 1,535951 ,124560 1,773448 ,076164 92 58
Resultados da ANOVA de KRUSKAL-WALLIS para Percepção da Utilidade das tecnologias Internet segundo a TITULAÇÃO VARIÁVEL ESTATÍSTICA DO TESTE NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIA DIFICIL Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 3,270797 p =,3517 MELHOR Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 5,042365 p =,1687 NECESSID Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 7,646345 p =,0539 POUPTEMP Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = ,5130311 p =,9160 RAPIDEZ Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 1,190543 p =,7553 APOIO Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = ,1031181 p =,9915 TRABMELH Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 4,575147 p =,2057 RED_TEMP Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 2,003787 p =,5716 OBJETIVO Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = ,9882615 p =,8041 DUVIDA Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 2,215569 p =,5289 PAG_PESS Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = ,6125100 p =,8936 QUALIDAD Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 5,576532 p =,1342 PRODUTIV Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 2,338464 p =,5052 FACILITA Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 6,528334 p =,0886 USO_TOTA Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 2,960658 p =,3977 PES_PROF Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 8,049461 p =,0450 DISCUSSA Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 7,690951 p =,0529 ON_LINE Kruskal-Wallis test: H ( 3, N= 150) = 3,572340 p =,3115
LSD test; variable PES_PROF (dados.sta) Graduado Especialista Mestre Doutor
Média 4,076923 4,200000 4,450704 4,181818 Graduado ,491704 ,034007 ,658957 Especialista ,491704 ,017165 ,924380 Mestre ,034007 ,017165 ,153903 Doutor ,658957 ,924380 ,153903
110
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Percepção da Utilidade das tecnologias Internet segundo a FAIXA ETÁRIA Rank
SumRank Sum
Z Valid N
ValidN
VARIÁVEIS Group 1 Group 2 U Z p-level adjusted p-level Group 1
Group 2
DIFICIL 7266,500 4058,500 2347,500 1,236865 ,216146 1,306877 ,191264 92 58 MELHOR 7373,000 3952,000 2241,000 1,647867 ,099390 1,843412 ,065278 92 58 NECESSID 7285,000 4040,000 2329,000 1,308260 ,190795 1,514675 ,129865 92 58 POUPTEMP 7442,500 3882,500 2171,500 1,916079 ,055364 2,088335 ,036776 92 58 RAPIDEZ 7450,000 3875,000 2164,000 1,945023 ,051781 2,099573 ,035774 92 58 APOIO 6772,000 4553,000 2494,000 -,671496 ,501909 -,731949 ,464205 92 58 TRABMELH 7237,000 4088,000 2377,000 1,123019 ,261438 1,314764 ,188599 92 58 RED_TEMP 6760,000 4565,000 2482,000 -,717806 ,472882 -,784195 ,432932 92 58 OBJETIVO 7216,500 4108,500 2397,500 1,043906 ,296537 1,156548 ,247466 92 58 DUVIDA 7308,000 4017,000 2306,000 1,397021 ,162417 1,525626 ,127113 92 58 PAG_PESS 7285,000 4040,000 2329,000 1,308260 ,190795 1,385871 ,165796 92 58 QUALIDAD 7164,500 4160,500 2449,500 ,843229 ,399107 1,036999 ,299744 92 58 PRODUTIV 7228,500 4096,500 2385,500 1,090216 ,275626 1,223273 ,221236 92 58 FACILITA 7321,500 4003,500 2292,500 1,449119 ,147314 1,698444 ,089434 92 58 USO_TOTA 7852,500 3472,500 1761,500 3,498340 ,000469 3,646627 ,000266 92 58 PES_PROF 7152,000 4173,000 2462,000 ,794990 ,426625 ,914613 ,360402 92 58 DISCUSSA 7127,000 4198,000 2487,000 ,698510 ,484863 ,808389 ,418873 92 58 ON_LINE 7344,000 3981,000 2270,000 1,535951 ,124560 1,773448 ,076164 92 58
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Percepção da Utilidade das tecnologias Internet segundo o SEXOVARIÁVEIS Z adjusted p-level HOMENS MULHERES DIFICIL -1,32065 ,186629 117 33 MELHOR ,52274 ,601155 117 33 NECESSID ,16021 ,872720 117 33 POUPTEMP 1,22875 ,219173 117 33 RAPIDEZ 1,34187 ,179649 117 33 APOIO ,01484 ,988163 117 33 TRABMELH 1,04104 ,297863 117 33 RED_TEMP -,44856 ,653754 117 33 OBJETIVO ,90475 ,365606 117 33 DUVIDA ,75308 ,451407 117 33 PAG_PESS 1,90316 ,057028 117 33 QUALIDAD ,25665 ,797450 117 33 PRODUTIV ,52178 ,601828 117 33 FACILITA ,65138 ,514805 117 33 USO_TOTA 1,75214 ,079759 117 33 PES_PROF -,15398 ,877630 117 33 DISCUSSA ,57230 ,567120 117 33 ON_LINE ,92980 ,352479 117 33
111
Resultados da ANOVA de KRUSKAL-WALLIS para Barreiras ao Uso da Internet segundo a Gerência VARIÁVEL ESTATÍSTICA DO TESTE NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIAAJUDA Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 24,47398 p =,0002 CONFUNDE Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 17,72272 p =,0033 ERRO Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 24,11722 p =,0002 FRUSTRA Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 16,58101 p =,0054 DESORGAN Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 19,08510 p =,0019 SEM_IMPO Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 3,404738 p =,6379 MENTAL Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 18,36572 p =,0025 PC_DISPO Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 7,888878 p =,1625 VONTADE Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 149) = 15,86432 p =,0073 N_FLEXIV Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 27,67785 p =,0000 INGLES Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 15,70146 p =,0078 RECURSO Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 1,890172 p =,8641 TREINAM Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 13,72997 p =,0174 VELOCIDA Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 2,934189 p =,7101 CONEXAO Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 8,355572 p =,1377 PESSOAL Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 20,96581 p =,0008 END_ELET Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 15,74502 p =,0076 USO_DIFI Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 9,303199 p =,0976 ACESSO Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 19,67257 p =,0014 LIXO Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 6,543386 p =,2569 LENTO Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 8,557446 p =,1281 N_CONFIA Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 150) = 8,327157 p =,1391
Resultados do Teste LSD para a variável AJUDA Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 2,346154 2,285714 1,555556 3,000000 2,722222 2,823529
GETIN - ,867150 ,019127 ,012409 ,261499 ,161670 GECON ,867150 - ,061688 ,029619 ,262096 ,172932 GEINF ,019127 ,061688 - ,000003 ,001602 ,000747 GEFOR ,012409 ,029619 ,000003 - ,347624 ,558969 GERN ,261499 ,262096 ,001602 ,347624 - ,783463 GESEG ,161670 ,172932 ,000747 ,558969 ,783463 -
Resultados do Teste LSD para a variável CONFUNDE Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 1,961538 1,928571 1,555556 2,553571 2,277778 2,294118
GETIN - ,919885 ,181901 ,012575 ,297824 ,281830 GECON ,919885 - ,290692 ,035807 ,322467 ,306543 GEINF ,181901 ,290692 - ,000274 ,029766 ,028518 GEFOR ,012575 ,035807 ,000274 - ,304159 ,344088 GERN ,297824 ,322467 ,029766 ,304159 - ,961028 GESEG ,281830 ,306543 ,028518 ,344088 ,961028 -
112
Resultados do Teste LSD para a variável ERRO Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 1,653846 1,785714 1,333333 2,392857 2,222222 2,117647
GETIN - ,670478 ,264425 ,001077 ,048852 ,113187 GECON ,670478 - ,175755 ,031057 ,191306 ,325900 GEINF ,264425 ,175755 - ,000048 ,004897 ,014082 GEFOR ,001077 ,031057 ,000048 - ,500760 ,288561 GERN ,048852 ,191306 ,004897 ,500760 - ,740810 GESEG ,113187 ,325900 ,014082 ,288561 ,740810 -
Resultados do Teste LSD para a variável FRUSTRA Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 1,461538 2,071429 1,388889 2,000000 1,666667 1,823529
GETIN - ,021906 ,765808 ,004902 ,400845 ,145990 GECON ,021906 - ,017111 ,763785 ,154708 ,388401 GEINF ,765808 ,017111 - ,005157 ,295664 ,107713 GEFOR ,004902 ,763785 ,005157 - ,123459 ,423492 GERN ,400845 ,154708 ,295664 ,123459 - ,560008 GESEG ,145990 ,388401 ,107713 ,423492 ,560008 -
Resultados do Teste LSD para a variável DESORGAN Segundo a Gerência GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 2,500000 2,285714 2,222222 2,339286 2,222222 2,117647
GETIN - ,457991 ,298740 ,436895 ,298740 ,160343 GECON ,457991 - ,837771 ,836774 ,837771 ,592717 GEINF ,298740 ,837771 - ,619677 1,000000 ,722385 GEFOR ,436895 ,836774 ,619677 -- ,619677 ,358375 GERN ,298740 ,837771 1,000000 ,619677 - ,722385 GESEG ,160343 ,592717 ,722385 ,358375 ,722385 -
Resultados do Teste LSD para a variável MENTAL Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 1,730769 2,071429 1,722222 2,160714 1,833333 2,058824
GETIN - ,208597 ,972716 ,027519 ,681578 ,198166 GECON ,208597 - ,230377 ,713952 ,412862 ,965817 GEINF ,972716 ,230377 - ,048584 ,682625 ,223210 GEFOR ,027519 ,713952 ,048584 - ,139700 ,651758 GERN ,681578 ,412862 ,682625 ,139700 - ,413850 GESEG ,198166 ,965817 ,223210 ,651758 ,413850 -
Resultados do Teste LSD para a variável VONTADE Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 1,461538 1,857143 1,222222 2,232143 2,000000 1,647059
GETIN - ,200533 ,401729 ,000623 ,060467 ,522588 GECON ,200533 - ,056854 ,178399 ,666398 ,531488 GEINF ,401729 ,056854 - ,000095 ,013033 ,177993 GEFOR ,000623 ,178399 ,000095 - ,357434 ,024283 GERN ,060467 ,666398 ,013033 ,357434 - ,262665 GESEG ,522588 ,531488 ,177993 ,024283 ,262665
113
Resultados do Teste LSD para a variável N_FLEXIV Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 2,461539 2,285714 1,722222 2,339286 2,277778 2,647059
GETIN - ,532951 ,005149 ,544775 ,481193 ,484494 GECON ,532951 - ,064454 ,832976 ,979098 ,240018 GEINF ,005149 ,064454 - ,008139 ,051466 ,001574 GEFOR ,544775 ,832976 ,008139 - ,789460 ,192383 GERN ,481193 ,979098 ,051466 ,789460 - ,200273 GESEG ,484494 ,240018 ,001574 ,192383 ,200273 -
Resultados do Teste LSD para a variável INGLES Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 2,384615 2,642857 1,666667 2,785714 2,500000 2,294118
GETIN - ,455283 ,025958 ,106510 ,718146 ,780768 GECON ,455283 - ,009401 ,646595 ,700605 ,354632 GEINF ,025958 ,009401 - ,000114 ,017561 ,076707 GEFOR ,106510 ,646595 ,000114 - ,312568 ,090155 GERN ,718146 ,700605 ,017561 ,312568 - ,559437 GESEG ,780768 ,354632 ,076707 ,090155 ,559437 -
Resultados do Teste LSD para a variável TREINAM Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 2,653846 2,714286 2,722222 3,357143 3,055556 3,470588
GETIN - ,863558 ,833529 ,005846 ,218095 ,014588 GECON ,863558 - ,983251 ,044063 ,367368 ,049769 GEINF ,833529 ,983251 - ,028507 ,346643 ,038444 GEFOR ,005846 ,044063 ,028507 - ,295027 ,699455 GERN ,218095 ,367368 ,346643 ,295027 - ,248491 GESEG ,014588 ,049769 ,038444 ,699455 ,248491 -
Resultados do Teste LSD para a variável PESSOAL Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 2,807692 2,571429 2,000000 3,250000 2,777778 2,764706
GETIN ,478921 ,009641 ,065450 ,922723 ,891007 GECON ,478921 ,112422 ,025208 ,564997 ,594571 GEINF ,009641 ,112422 ,000009 ,021528 ,025835 GEFOR ,065450 ,025208 ,000009 ,084724 ,083030 GERN ,922723 ,564997 ,021528 ,084724 ,969344 GESEG ,891007 ,594571 ,025835 ,083030 ,969344
114
Resultados do Teste LSD para a variável END_ELET Segundo a Gerência GETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 1,884615 1,928571 1,666667 2,410714 2,500000 2,058824
GETIN - ,875812 ,402727 ,009811 ,019140 ,510661 GECON ,875812 - ,386967 ,058769 ,060332 ,670659 GEINF ,402727 ,386967 - ,001475 ,003694 ,173120 GEFOR ,009811 ,058769 ,001475 - ,697796 ,135715 GERN ,019140 ,060332 ,003694 ,697796 - ,125718 GESEG ,510661 ,670659 ,173120 ,135715 ,125718 -
Resultados do Teste LSD para a variável ACESSO Segundo a GerênciaGETIN GECON GEINF GEFOR GERN GESEG
Média 3,423077 3,071429 2,666667 3,714286 3,333333 3,588235
GETIN - ,269262 ,010912 ,201587 ,760045 ,580708 GECON ,269262 - ,236977 ,026019 ,443505 ,136558 GEINF ,010912 ,236977 - ,000086 ,038295 ,005034 GEFOR ,201587 ,026019 ,000086 - ,143761 ,634860 GERN ,760045 ,443505 ,038295 ,143761 - ,431998 GESEG ,580708 ,136558 ,005034 ,634860 ,431998 -
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Barreiras ao Uso da Internet segundo a Área Acadêmica VARIÁVEL Z adjusted p-level C.Exatas/Engenharia C. Humanas AJUDA -3,49585 ,000473 92 58 CONFUNDE -2,87205 ,004081 92 58 ERRO -3,31509 ,000917 92 58 FRUSTRA -2,99397 ,002756 92 58 DESORGAN ,86049 ,389526 92 58 SEM_IMPO -2,78519 ,005353 92 58 MENTAL -1,79298 ,072986 92 58 PC_DISPO -3,05715 ,002236 91 58 VONTADE -3,39743 ,000681 92 58 N_FLEXIV -,97680 ,328673 92 58 INGLES -3,06470 ,002181 92 58 TREINAM -3,52080 ,000431 92 58 VELOCIDA -3,21593 ,001302 92 58 CONEXAO -2,07143 ,038327 92 58 PESSOAL -4,51278 ,000006 92 58 END_ELET -3,29452 ,000987 92 58 USO_DIFI -4,06603 ,000048 92 58 ACESSO -3,83845 ,000124 92 58 LIXO ,22661 ,820729 92 58 LENTO -1,24182 ,214311 92 58 N_CONFIA -1,43132 ,152350 92 58
115
Resultados da ANOVA de KRUSKAL-WALLIS para Barreiras ao Uso da Internet segundo a TITULAÇÃOVARIÁVEL ESTATÍSTICA DO TESTE NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIAAJUDA Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 10,84887 p =,0126 CONFUNDE Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 9,617541 p =,0221 ERRO Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 10,61311 p =,0140 FRUSTRA Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 13,18047 p =,0043 DESORGAN Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 4,157794 p =,2449 SEM_IMPO Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 7,361161 p =,0613 MENTAL Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 12,25696 p =,0066 PC_DISPO Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 149) = 2,448598 p =,4847 VONTADE Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 7,280852 p =,0635 N_FLEXIV Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 7,772094 p =,0510 INGLES Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 14,74238 p =,0021 RECURSO Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 5,623967 p =,1314 TREINAM Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 3,797015 p =,2843 CONEXAO Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 2,455370 p =,4834 PESSOAL Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 2,828335 p =,4189 END_ELET Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 2,376836 p =,4980 USO_DIFI Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 16,22484 p =,0010 ACESSO Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 4,341946 p =,2269 LIXO Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 2,884054 p =,4099 LENTO Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = 6,707495 p =,0819 N_CONFIA Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 150) = ,6638561 p =,8817
LSD test; variable CONFUNDE (dados.sta) Graduado Especialista Mestre Doutor
Média 2,307692 2,518518 2,014085 1,818182 Graduado - ,498814 ,335137 ,237075 Especialista ,498814 - ,006233 ,037143 Mestre ,335137 ,006233 - ,548964 Doutor ,237075 ,037143 ,548964 -
LSD test; variable ERRO (dados.sta) Graduado Especialista Mestre Doutor
Média 2,307692 2,296296 1,830986 1,636364 Graduado - ,969730 ,105614 ,093434 Especialista ,969730 - ,008803 ,041595 Mestre ,105614 ,008803 - ,536920 Doutor ,093434 ,041595 ,536920 -
LSD test; variable FRUSTRA (dados.sta) Graduado Especialista Mestre Doutor
Média 2,000000 2,074074 1,563380 1,454545 Graduado - ,761171 ,068088 ,092991 Especialista ,761171 - ,000448 ,018684 Mestre ,068088 ,000448 - ,670318 Doutor ,092991 ,018684 ,670318 -
116
LSD test; variable INGLES (dados.sta) Graduado Especialista Mestre Doutor
Média 2,153846 2,870370 2,352113 1,727273 Graduado - ,026954 ,527540 ,317366 Especialista ,026954 - ,006419 ,001102 Mestre ,527540 ,006419 - ,065175 Doutor ,317366 ,001102 ,065175 -
LSD test; variable USO_DIFI (dados.sta) Graduado Especialista Mestre Doutor
Média 2,153846 2,185185 1,633803 2,000000 Graduado ,901120 ,036133 ,645660 Especialista ,901120 ,000258 ,493266 Mestre ,036133 ,000258 ,167683 Doutor ,645660 ,493266 ,167683
VARIÁVEL INDEPENDENTE – IDADE
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Barreiras ao Uso da Internet segundo a IDADE VARIÁVEL Z adjusted p-level Até 40 anos Acima de 40 anos AJUDA -2,21054 ,027075 63 87 CONFUNDE -2,52317 ,011635 63 87 ERRO -2,62654 ,008630 63 87 FRUSTRA -1,36343 ,172756 63 87 DESORGAN 1,40367 ,160426 63 87 SEM_IMPO -1,96263 ,049698 63 87 MENTAL -1,89797 ,057710 63 87 PC_DISPO ,21538 ,829469 63 86 VONTADE -2,40712 ,016084 63 87 N_FLEXIV -1,51391 ,130059 63 87 INGLES -2,07717 ,037793 63 87 TREINAM -1,85102 ,064176 63 87 VELOCIDA -,01210 ,990349 63 87 CONEXAO 1,88986 ,058786 63 87 PESSOAL -,64968 ,515903 63 87 END_ELET -,98736 ,323475 63 87 USO_DIFI -1,49632 ,134579 63 87 ACESSO -,23734 ,812397 63 87 LIXO ,51294 ,607993 63 87 LENTO ,78855 ,430380 63 87 N_CONFIA -,04041 ,967768 63 87
117
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Barreiras ao Uso da Internet segundo o SEXO VARIÁVEL Z adjusted p-level HOMENS MULHERESAJUDA -1,91100 ,056013 117 33 CONFUNDE -2,51437 ,011930 117 33 ERRO -2,47584 ,013297 117 33 FRUSTRA -2,67738 ,007424 117 33 DESORGAN ,91755 ,358864 117 33 SEM_IMPO -2,27281 ,023044 117 33 MENTAL -1,32194 ,186197 117 33 PC_DISPO -1,76494 ,077583 116 33 VONTADE -1,96127 ,049856 117 33 N_FLEX -1,51391 ,130059 117 33 INGLES -2,36541 ,018016 117 33 RECURSO -,61242 ,540262 117 33 TREINAM -1,31371 ,188952 117 33 VELOCIDA -,96317 ,335468 117 33 CONEXAO ,82919 ,407001 117 33 PESSOAL -1,52926 ,126210 117 33 END_ELET -1,62338 ,104518 117 33 USO_DIFI -3,13930 ,001695 117 33 ACESSO -2,08729 ,036870 117 33 LIXO -,18021 ,856987 117 33 LENTO -1,30089 ,193307 117 33 N_CONFIA -,88104 ,378301 117 33
INTENSIDADE DE USO
Resultados da ANOVA de KRUSKAL-WALLIS para Intensidade de uso segundo a GERÊNCIA VARIÁVEL ESTATÍSTICA DO TESTE NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIAH_CASA Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 130) = 2,778859 p =,7340 H_CEFET Kruskal Wallis test: H ( 5, N= 132) = 6,850299 p =,2320
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Intensidade de uso segundo a AREA ACADÊMICA VARIÁVEL Z adjusted p-level C.Exatas/Engenharia C. Humanas H_CASA ,213508 ,830932 87 43 H_CEFET 1,025278 ,305240 81 51
Resultados da ANOVA de KRUSKAL-WALLIS para Intensidade de uso segundo a TITULAÇÃOVARIÁVEL ESTATÍSTICA DO TESTE NÍVEL DE SIGNIFICÂNCIAH_CASA Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 130) = ,7008672 p =,8730 H_CEFET Kruskal Wallis test: H ( 3, N= 132) = ,2577392 p =,9678
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Intensidade de uso segundo o IDADE VARIÁVEL Z adjusted p-level Até 40 anos Acima de 40 anos H_CASA -,623391 ,533032 54 76 H_CEFET ,700667 ,483516 60 72
Resultados do Teste U de Mann-Whitney para Intensidade de uso segundo o SEXO VARIÁVEL Z adjusted p-level HOMENS MULHERESH_CASA ,348412 ,727533 103 27 H_CEFET 1,183577 ,236589 105 27
118
GRÁFICOS ESTATÍSTICOS
PARTE (B) – PERFIL DE USO DA INTERNET
NuncaUma vez por
mês Uma vez por
semana Três vezes por
semana Todos os dias
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,006666; 1,114255)
USO_PESQ
No
of
ob
s
6,0%
31,3% 30,7%
20,0%
12,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Uso a Internet para pesquisar conteúdos para a preparação das aulas
y = 150 * 1 * normal (x; 1,64; 1,07616)
USO_COMU
No
of
ob
s
66,0%
16,0%
10,0%
4,0% 4,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 1 2 3 4 5 6
Uso ambiente colaborativo (grupos) para comunicação com os alunos (tipo Yahoo Grupos, MSN , etc)
119
NuncaUma vez por
mês Uma vez por
semana Três vezes por
semana Todos os dias
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,586666; 1,332035)
USO_LER
No
of
ob
s
8,7%
16,7%15,3%
26,0%
33,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Uso a Internet para ler jornais, periódicos e revistas on-line
y = 150 * 1 * normal (x; 2,573333; 1,107307)
USO_DOWN
No
of
ob
s
17,3%
32,7% 32,0%
11,3%
6,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Uso a Internet para baixar arquivos ou softwares diversos (Downloads)
120
NuncaUma vez por
mês Uma vez por
semana Três vezes por
semana Todos os dias
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 149 * 1 * normal (x; 2,34228; 1,195553)
USO_RECR
No
of
ob
s
30,9%
27,5%
23,5%
12,8%
5,4%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Uso a Internet com fim recreacional (música, filmes, entretenimento, etc)
y = 150 * 1 * normal (x; 4,213333; 1,10269)
USO_EMAI
No
of
ob
s
3,3%
6,7%
12,0%
21,3%
56,7%
0
6
12
18
24
30
36
42
48
54
60
66
72
78
84
90
0 1 2 3 4 5 6
Uso a Internet para Enviar/Receber e-mail
121
NuncaUma vez por
mês Uma vez por
semana Três vezes por
semana Todos os dias
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 2,08; 1,23983)
USO_COOP
No
of
ob
s
46,7%
18,7%20,7%
8,0%6,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Uso a Internet para desenvolver pesquisa à distância, em bases cooperativas
y = 150 * 1 * normal (x; 3,7; 1,18009)
USO_GERA
No
of
ob
s
2,7%
18,0% 18,7%
28,0%
32,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Acesso à Internet para adquirir conhecimento gerais
122
NuncaUma vez por
mês Uma vez por
semana Três vezes por
semana Todos os dias
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 1,92; 1,37826)
USO_MENS
No
of
ob
s
62,7%
9,3% 10,7%8,0% 9,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 1 2 3 4 5 6
Faço uso de mensagens instantâneas (tipo MSN Messenger, Yahoo Messenger, etc)
y = 150 * 1 * normal (x; 1,406666; 0,990537)
USO_SITE
No
of
ob
s
81,3%
7,3%4,7%
2,7% 4,0%
0
9
18
27
36
45
54
63
72
81
90
99
108
117
126
0 1 2 3 4 5 6
Uso a Internet para criar e manter Websites como professor
123
NuncaUma vez por
mês Uma vez por
semana Três vezes por
semana Todos os dias
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 2,426666; 1,260375)
USO_SIST
No
of
ob
s 28,0%30,7%
21,3%
10,7%9,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Uso a Internet para acessar o sistema acadêmico do CEFET-RN
y = 150 * 1 * normal (x; 1,56; 1,0132)
USO_CURS
No
of
ob
s
69,3%
16,0%
6,7% 5,3%2,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
0 1 2 3 4 5 6
Uso a Internet para participar de cursos on-line
124
NuncaUma vez por
mês Uma vez por
semana Três vezes por
semana Todos os dias
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 2,473333; 1,13927)
USO_BIBL
No
of
ob
s 20,7%
37,3%
21,3%
15,3%
5,3%
0
4
8
12
16
20
24
28
32
36
40
44
48
52
56
60
0 1 2 3 4 5 6
Uso a Internet para pesquisar em bibliotecas virtuais
y = 150 * 1 * normal (x; 1,06; 0,38825)
USO_SOFT
No
of
ob
s
96,7%
2,0% 0,7% 0,7%0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
120
130
140
150
160
0 1 2 3 4 5 6
Faço chamada telefônica usando softwares baseados na Internet
125
PARTE (D) – PERFIL DE USO DA INTERNET
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,553333; 1,07776)
DIFICIL
No
of
ob
s
4,0%
16,0%18,0%
44,7%
17,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Seria difícil executar meu trabalho sem o uso da Internet
y = 150 * 1 * normal (x; 2,586666; 1,16542)
AJUDA
No
of
ob
s
22,0%
28,0%
22,0%
25,3%
2,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Eu necessito de ajuda quando uso a Internet
126
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 4,16; 0,786463)
MELHOR
No
of
ob
s
1,3%2,7%
8,0%
54,7%
33,3%
0
6
12
18
24
30
36
42
48
54
60
66
72
78
84
0 1 2 3 4 5 6
O uso da Internet melhora o meu desempenho no trabalho
y = 150 * 1 * normal (x; 2,206666; 1,025164)
CONFUNDE
No
of
ob
s 26,7%
41,3%
18,7%
11,3%
2,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Freqüentemente me confundo quando uso a Internet
127
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 2,033333; 0,992703)
ERRO
No
of
ob
s
32,0%
45,3%
12,7%
7,3%
2,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Eu erro freqüentemente quando uso a Internet
y = 150 * 1 * normal (x; 1,78; 0,818166)
FRUSTRA
No
of
ob
s
39,3%
49,3%
6,7%
3,3%1,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Minha interação com a Internet é, quase sempre, frustrante
128
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,886666; 0,737642)
NECESSID
No
of
ob
s
6,0%
15,3%
62,7%
16,0%
0
7
14
21
28
35
42
49
56
63
70
77
84
91
98
0 1 2 3 4 5 6
A Internet atende às minhas necessidades relacionadas ao trabalho
y = 150 * 1 * normal (x; 4,026666; 0,843026)
POUPTEMP
No
of
ob
s
0,7%
5,3%
14,0%
50,7%
29,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
O uso da Internet me poupa tempo
129
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 4,013333; 0,859114)
RAPIDEZ
No
of
ob
s
0,7%
5,3%
16,0%
48,0%
30,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
A Internet me permite realizar as tarefas mais rapidamente
y = 150 * 1 * normal (x; 2,32; 0,869467)
DESORGAN
No
of
ob
s
12,0%
58,0%
16,7%
12,7%
0,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0 1 2 3 4 5 6
A Internet é muito desorganizada
130
PARTE (F) – PERFIL DE USO DA INTERNET
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 1,693333; 0,768042)
SEM_IMPO
No
of
ob
s
44,0%
47,3%
4,7%3,3%
0,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
A Internet não tem importância para a minha atividade profissional
y = 150 * 1 * normal (x; 1,973333; 0,818795)
MENTAL
No
of
ob
s
25,3%
60,7%
6,0% 7,3%
0,7%0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0 1 2 3 4 5 6
Interagir com a Internet requer muito esforço mental
131
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,573333; 0,846205)
APOIO
No
of
ob
s
2,0%
8,0%
30,0%
50,7%
9,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
A Internet dá apoio aos aspectos críticos do meu trabalho
y = 150 * 1 * normal (x; 3,946666; 0,766642)
TRABMELH
No
of
ob
s
1,3%4,0%
12,0%
64,0%
18,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 1 2 3 4 5 6
O uso da Internet me possibilita realizar o meu trabalho melhor
132
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,5; 0,925043)
RED_TEMP
No
of
ob
s
3,3%
12,0%
24,0%
52,7%
8,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
O uso da Internet reduz o tempo gasto em atividades improdutivas
y = 150 * 1 * normal (x; 3,833333; 0,806156)
OBJETIVO
No
of
ob
s
1,3%4,0%
22,0%
55,3%
17,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
O uso da Internet melhora o atingimento dos objetivos do meu trabalho
133
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 149 * 1 * normal (x; 3,52349; 1,3284)
PC_DISPO
No
of
ob
s
12,1%14,1%
8,1%
40,9%
24,8%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Algumas vezes não consigo acessar à Internet no CEFET-RN porque não encontro computador disponível
y = 150 * 1 * normal (x; 3,626666; 0,894027)
DUVIDA
No
of
ob
s
2,0%
10,0%
23,3%
52,7%
12,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Quando eu tenho dúvidas em algum conteúdo, recorro à Internet para dirimi-las
134
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 1,846666; 0,981279)
VONTADE
No
of
ob
s
42,7% 42,0%
5,3%8,0%
2,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Não me sinto à vontade para usar a Internet
y = 150 * 1 * normal (x; 3,346666; 0,962287)
PAG_PESS
No
of
ob
s
2,7%
13,3%
44,0%
26,7%
13,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
É importante manter pagina pessoal na Internet
135
PARTE (J) – PERFIL DE USO DA INTERNET
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 2,306666; 0,866581)
N_FLEXIV
No
of
ob
s
10,7%
62,7%
13,3% 12,0%
1,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 1 2 3 4 5 6
O sistema da Internet não flexível bastante para permitir a interação
y = 150 * 1 * normal (x; 3,953333; 0,648557)
QUALIDAD
No
of
ob
s
0,7% 2,0%
13,3%
69,3%
14,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
0 1 2 3 4 5 6
O uso da Internet melhora a qualidade do meu trabalho
136
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,84; 0,828032)
PRODUTIV
No
of
ob
s
1,3%
6,0%
17,3%
58,0%
17,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0 1 2 3 4 5 6
O uso da Internet aumenta a minha produtividade
y = 150 * 1 * normal (x; 3,973333; 0,675026)
FACILITA
No
of
ob
s
0,7% 1,3%
16,0%
64,0%
18,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 1 2 3 4 5 6
O uso da Internet facilita a execução do meu trabalho
137
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,126666; 1,125045)
USO_TOTA
No
of
ob
s
4,7%
32,7%
18,7%
33,3%
10,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Eu encontro uso total da Internet em meu trabalho
y = 150 * 1 * normal (x; 3,426666; 1,012317)
ENCONTRA
No
of
ob
s
0,7%
27,3%
10,0%
52,7%
9,3%
0
6
12
18
24
30
36
42
48
54
60
66
72
78
84
0 1 2 3 4 5 6
É fácil encontrar na Internet o que eu quero
138
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 2,48; 1,0789)
INGLES
No
of
ob
s
18,0%
41,3%
17,3%
21,3%
2,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Sinto dificuldade de usar Internet porque não conheço bem a língua inglesa
y = 150 * 1 * normal (x; 3,426666; 1,08897)
RECURSO
No
of
ob
s
5,3%
17,3%
20,0%
44,0%
13,3%
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
0 1 2 3 4 5 6
Faltam recursos financeiros ao CEFET-RN para melhorar o acesso à Internet
139
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,073333; 1,08743)
TREINAM
No
of
ob
s
6,0%
31,3%
18,0%
38,7%
6,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Sem treinamento é difícil usar a Internet
PARTE (K) – EXPERIÊNCIA COM APLICATIVOS
Sem experiência
Poucaexperiência
Média experiência
BoaExperiência
Muitaexperiência
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,826666; 0,800559)
WORD
No
of
ob
s
1,3%
4,7%
20,0%
58,0%
16,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0 1 2 3 4 5 6
Experiência com processadores de textos (Word, etc)
140
Sem experiência
Poucaexperiência
Média experiência
BoaExperiência
Muitaexperiência
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 2,86; 1,28507)
EXCEL
No
of
ob
s
19,3%
22,7%20,0%
28,7%
9,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Experiência com planilha eletrônica (Excel, etc)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,126666; 1,26011)
P_POINT
No
of
ob
s
12,7%
22,0%
18,7%
33,3%
13,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Experiência com software de apresentação (Power Point, etc)
141
Sem experiência
Poucaexperiência
Média experiência
BoaExperiência
Muitaexperiência
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 1,726666; 1,06119)
ACCESS
No
of
ob
s
58,7%
21,3%
12,0%
4,7%3,3%
0
6
12
18
24
30
36
42
48
54
60
66
72
78
84
90
0 1 2 3 4 5 6
Experiência com Gerenciador de Banco de Dados (Access, etc)
y = 149 * 1 * normal (x; 1,56376; 0,974833)
PROGRAM
No
of
ob
s
67,1%
18,1%
8,7%
3,4% 2,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 1 2 3 4 5 6
Experiência com linguagem de programação (HTML, XML, ASP, etc)
142
Sem experiência
Poucaexperiência
Média experiência
BoaExperiência
Muitaexperiência
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 58 * 1 * normal (x; 2,37931; 1,460924)
OUTROS
No
of
ob
s
44,8%
10,3%
17,2% 17,2%
10,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Experiência com outros aplicativos
PARTE (L) – PERFIL DE USO DA INTERNET
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 2,926666; 1,01066)
VELOCIDA
No
of
ob
s
3,3%
40,7%
20,0%
32,0%
4,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
A velocidade das mudanças das tecnologias Internet é tanta que não é possível acompanhar
143
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,033333; 1,04539)
CONEXAO
No
of
ob
s
6,0%
30,7%
21,3%
38,0%
4,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Tenho problemas de conexão
y = 150 * 1 * normal (x; 1,653333; 0,685288)
PERD_TEM
No
of
ob
s
44,0%
49,3%
4,0%2,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0 1 2 3 4 5
Sinto que é uma perda de tempo usar a Internet
144
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 2,84; 1,06235)
PESSOAL
No
of
ob
s
9,3%
33,3%
25,3%28,0%
4,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Sinto falta de pessoal para ajudar quando precisa
y = 150 * 1 * normal (x; 2,153333; 0,880334)
END_ELET
No
of
ob
s
22,0%
50,7%
17,3%
10,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5
Sinto dificuldades de usar a Internet porque não conheço os endereços eletrônicos
145
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 1,906666; 0,846205)
USO_DIFI
No
of
ob
s
30,0%
58,7%
3,3%
6,7%
1,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0 1 2 3 4 5 6
É difícil de aprender a usar Internet
y = 150 * 1 * normal (x; 3,4; 1,01664)
ACESSO
No
of
ob
s
6,0%
10,7%
31,3%
41,3%
10,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Eu gostaria de ter mais pontos de acesso à Internet disponíveis
146
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,86; 0,777451)
LIXO
No
of
ob
s
8,0%
14,0%
62,0%
16,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 1 2 3 4 5 6
A Internet tem muito “lixo”
y = 150 * 1 * normal (x; 2,833333; 0,922621)
N_CONFIA
No
of
ob
s
2,7%
42,0%
26,7% 26,7%
2,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Os dados eletrônicos não são confiáveis
147
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,306666; 1,03591)
LENTO
No
of
ob
s
4,0%
22,7%20,0%
45,3%
8,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
acesso lento
PARTE (N) – PERFIL DE USO DA INTERNET
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,046666; 1,025426)
ABUSIVO
No
of
ob
s
4,0%
31,3%
27,3%
30,7%
6,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
0 1 2 3 4 5 6
Existe uso abusivo da Internet no CEFET-RN
148
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 4,306666; 0,59015)
PES_PROF
No
of
ob
s
0,7%
4,7%
58,0%
36,7%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 1 2 3 4 5 6
A Internet é importante para pesquisar bibliotecas e bases de dados on-line para uso pessoal ou profissional.
y = 150 * 1 * normal (x; 4,073333; 0,646069)
DISCUSSA
No
of
ob
s
1,3%
13,3%
62,0%
23,3%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 1 2 3 4 5 6
A Internet favorece a discussão de temas de interesse acadêmico através de lista de discussão
149
Discordo Totalmente
Discordo Indiferente Concordo Concordo totalmente
(1) (2) (3) (4) (5)
y = 150 * 1 * normal (x; 3,866666; 0,682147)
ON_LINE
No
of
ob
s
3,3%
20,7%
62,0%
14,0%
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 1 2 3 4 5 6
A comunicação on-line com outras pessoas através de software (tipo MSN Messenger, ICQ, Yahoo Messenger, etc) é uma ferramenta importante da Internet
PARTE (A) – PERFIL FUNCIONAL
1 0 % 1 2 % 1 2 % 1 1 , 4 %
3 7 , 3 %
1 7 , 3 %
GE T I N GE C ON GE I N F GE F OR GE R N GE S E G
Gerência a qual está vinculado
150
12%
65%62%
41%
Básico Técnico Superior Médio
Níveis de educação nos quais leciona
Observação: 44% dos respondentes lecionam no Técnico e Superior
6 0 %
1 , 3 %
3 8 , 7 %
Área de formação acadêmica
151
7 , 3 %
4 7 , 3 %
3 6 , 7 %
8 , 7 %
Titulação dos respondentes
PARTE (B) – PERFIL DE USO DA INTERNET
±1.96*Std. Dev.
±1.00*Std. Dev.
Mean
Box & Whisker Plot
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
USO_PESQUSO_COMU
USO_LERUSO_DOWN
USO_RECRUSO_EMAI
USO_COOPUSO_GERA
USO_MENSUSO_SITE
USO_SISTUSO_CURS
USO_BIBLUSO_SOFT
152
PARTE (C) – PERFIL DE EXPOSIÇÃO AO MICROCOMPUTADOR
92%
8%
Sim Não
Possui Microcomputador
3 6 %3 8 , 6 %
2 3 , 3 %
1 , 3 %0 , 7 %
N ã o
u s u á r i o
Me n o s d e
1 a n o
D e 1 a 5
a n o s
D e 6 a
1 0 a n o s
Ma i s d e
1 0 a n o s
Tempo de uso das ferramentas de informática
153
1 8 %
5 4 %
1 8 %
5 , 3 %4 , 7 %
B e m
a b a i x o
U m
p o u c o
a b a i x o
N a
mé d i a
A c i ma Mu i t o
a c i ma
avaliação do desempenho em relação à média dos colegas
2 %
9 1 , 4 %
3 , 3 %3 , 3 %
N ã o t e m E s t e a n o A n o
p a s s a d o
H á ma i s d e
2 a n o s
tempo em que foi criada a 1ª conta de e-mail PARTE (D) – PERFIL DE USO DA INTERNET
±1.96*Std. Dev.
±1.00*Std. Dev.
Mean
Box & Whisker Plot
-0,5
0,5
1,5
2,5
3,5
4,5
5,5
6,5
DIFICILAJUDA
MELHORCONFUNDE
ERROFRUSTRA
NECESSIDPOUPTEMP
RAPIDEZDESORGAN
154
PARTE (E) – PERFIL DEMOGRÁFICO
7 8 %
2 2 %
Ma s c u l i n o F e mi n i n o
Gênero dos entrevistados
3 %
3 9 %
5 0 %
8 %
Me n o s d e
3 0
D e 3 0 a
4 0
D e 4 1 a
5 0
Ma i s d e
5 0
Idade dos entrevistados
PARTE (F) – PERFIL DE USO DA INTERNET
±1.96*Std. Dev.
±1.00*Std. Dev.
Mean
Box & Whisker Plot
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
SEM_IMPOMENTAL
APOIOTRABMELH
RED_TEMPOBJETIVO
PC_DISPODUVIDA
VONTADEPAG_PESS
155
PARTE (G) – GRAU DE UTILIZAÇÃO DA INTERNET x AMBIENTE
73%
14%8%
2% 2% 2%
83%
12%
3%0% 2% 0%
Até 10 De 11 a 20 De 21 a 30 De 31 a 40 De 41 a 50 De 51a 60
CASA
CEFET
horas semanais na internet
PARTE (H) – TECNOLOGIA DE ACESSO RESIDENCIAL
60%
15%12% 10%
3% 1%
Modem Cabo Não temacesso
ADSL(Velox)
DVI (ISDN) Satélite
acesso residencial
Velocidades utilizadas em cada tipo de acesso
Tecnologia de acesso
64 Kbps 128 Kbps 256 Kbps 512 Kbps
Cabo 13 5 4 0 Satélite 0 0 1 0 ADSL 1 4 10 0 DVI 2 0 2 0
156
PARTE (I) PERFIL DE CONSUMO DE TI
19%
63%
17%
1%
Tel. Celular Computador(internet)
TV paga Nenhum
Serviço de prioridade
PARTE (J) – PERFIL DE USO DA INTERNET
±1.96*Std. Dev.
±1.00*Std. Dev.
Mean
Box & Whisker Plot
0
1
2
3
4
5
6
N_FLEXIVQUALIDAD
PRODUTIVFACILITA
USO_TOTAENCONTRA
INGLESRECURSO
TREINAM
157
PARTE (K) – EXPERIÊNCIA COM APLICATIVOS
±1.96*Std. Dev.
±1.00*Std. Dev.
Mean
Box & Whisker Plot
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
WORDEXCEL
P_POINTACCESS
PROGRAMOUTROS
PARTE (L) – PERFIL DE USO DA INTERNET
±1.96*Std. Dev.
±1.00*Std. Dev.
Mean
Box & Whisker Plot
-0,5
0,5
1,5
2,5
3,5
4,5
5,5
6,5
VELOCIDACONEXAO
PERD_TEMPESSOAL
END_ELETUSO_DIFI
ACESSOLIXO
LENTON_CONFIA
158
PARTE (M) – PROVEDOR DE ACESSO E E-MAIL
83%
17%
56%
44%
Utilizam Não utilizam
Provedor gratuito
Provedor pago
85%
15%
55%
45%
Utilizam Não utilizam
E-mail de provedorgratuito
E-mail de provedor pago
83% dos respondentes utilizam algum provedor gratuito e 17% não utilizam 85% dos respondentes utilizam e-mail de algum provedor gratuito e 15% não utilizam
56% dos respondentes utilizam algum provedor pago e 44% não utilizam 55% dos respondentes utilizam e-mail de algum provedor pago e 45% não utilizam
159
PARTE (N) – PERFIL DE USO DA INTERNET
±1.96*Std. Dev.
±1.00*Std. Dev.
Mean
Box & Whisker Plot
0,5
1,5
2,5
3,5
4,5
5,5
6,5
ABUSIVO PES_PROF DISCUSSA ON_LINE
