AUTOEFICÁCIA COMPUTACIONAL DOCENTE: UMA ANÁLISE DA LITERATURA

INTRODUÇÃO
Atualmente, as tecnologias de informação e comunicação já estão inseridas no contexto da sociedade da informação como sua espinha dorsal e mediante esse cenário os docentes universitários também integram esses artefatos na sua atividade profissional. Portanto, “o professorado deve aprender a dominar e a valorizar não é só um novo instrumento, ou um novo sistema de representação do conhecimento, mas uma nova cultura de aprendizagem” (MAURI; ONRUBIA, 2010, p. 118).
Para o docente universitário incorporar as tecnologias digitais às suas práticas pedagógicas é necessária uma reorganização na forma como este profissional leciona, isto é, o remanejamento envolve o domínio de conhecimentos específicos, estratégias pedagógicas e tecnológicas, mas depende principalmente das crenças que cada docente possui (TIRADO-MORUETA; AGUADED-GÓMEZ, 2014).
Nesse sentido, a pesquisa enfatiza a importância das crenças pedagógicas para compreender a integração das tecnologias digitais na prática docente, uma vez que estas são capazes de influenciar o pensamento e a ação do professor. Como as crenças conduzem a mediação entre o pensamento e o comportamento dos docentes, é relevante o conhecimento da sua influência no cotidiano do professor universitário com as tecnologias digitais, uma vez que será através delas que este profissional se julgará capaz ou não de usar esses recursos, inovar suas práticas, se apropriar de novas metodologias, desenvolver novos processos e ampliar o ensino com recursos tecnológicos (ERTMER, et al., 2014; JÄÄSKELÄ, et al., 2017; TONDEUR, et al., 2016).
Esta pesquisa baseia-se no construto da crença de autoeficácia computacional docente (AECD) que consiste no julgamento do professor sobre sua capacidade para usar as tecnologias digitais no ensino (ALVARENGA; 2011; BANDURA, 1997). De modo mais simples, essa crença é a percepção desse profissional acerca da sua confiança para planejar ações que integrem os recursos tecnológicos à aprendizagem (ERTMER; OTTENBREIT-LEFTWICH, 2010).

MÉTODO
Buscando compreender o campo de pesquisa sobre este conceito e a realidade do docente universitário, a pesquisa realizou uma análise da literatura com o objetivo de identificar e analisar os estudos sobre a percepção da autoeficácia computacional docente de professores universitários. Para alcançar este propósito foi realizado um levantamento bibliográfico dos últimos cinco anos (2018-2022) em diferentes bases de dados, porém específicas para área da Educação, Psicologia e Tecnologia. As bases de dados utilizadas na pesquisa foram: APA PsycNet (American Psychological Association), ERIC (Education Resources Information Center), IEEE Xplore (Instituto de Engenhiros Eletricistas e Eletrônicos) PePSIC (Periódicos Eletrônicos em Psicologia), Scopus Preview e Web of Science.
Para busca de artigos no âmbito nacional a palavra-chave utilizada foi “autoeficácia computacional docente”. E na busca internacional foram utilizadas as palavras-chave e os operadores booleanos, sendo os termos: “self-efficacy”, “self efficacy”, “college professor”, “university professor”, “higher education teacher”, “computational”, “computer”, “ICT”, “techonology”. Nas diferentes bases foram necessários a aplicação de diferentes filtros (nível educacional, descritores, artigos completos e revisados por pares) para encontrar um melhor refinamento dos trabalhos.
Objetivando atender os interesses da pesquisa foram criados critérios de inclusão e exclusão para selecionar os artigos que poderiam integrar esta revisão. Os critérios de inclusão da seleção dos artigos foram: trabalhos publicados e disponíveis integralmente em bases de dados científicas, artigos completos e revisados por pares, trabalhos recentes (últimos 5 anos), público-alvo: docentes universitários e foram considerados apenas artigos na perspectiva banduriana.
Para facilitar o desenvolvimento da revisão os critérios de exclusão se estabeleceram da seguinte forma: os trabalhos que consideram outro público, como estudantes universitários, licenciandos, professores da educação básica, futuros professores, trabalhos publicados como artigos curtos, pôsteres ou que não tenham o artigo completo, sem o acesso liberado e avaliações sem apresentar o método utilizado. As duplicidades encontradas em diferentes bases de dados foram contabilizadas apenas uma vez, quando o artigo atendia os critérios de inclusão. Estas foram anotadas na base de dados em que se encontrou o primeiro registro e excluindo a repetição.

RESULTADOS E DISCUSSÃO
Foram encontrados um total de 291 artigos sobre autoeficácia computacional docente com foco na universidade, porém após a seleção utilizando os critérios de inclusão e exclusão foram incluídos na análise da literatura apenas 19 artigos. Entretanto, 4 trabalhos não apresentavam a perspectiva teórica banduriana, mas foram incluídos na revisão porque por se tratar de expoentes pesquisas sobre o campo investigado, em âmbito internacional.
As pesquisas excluídas neste levantamento bibliográfico apresentavam temáticas que estavam fora do interesse do escopo desta revisão que versa sobre docentes universitários. Os estudos excluídos foram agrupados em categorias temáticas, de acordo com o público-alvo investigado na pesquisa: estudantes da educação básica (83), estudantes do ensino superior (78), formação docente (54), área da Saúde (33), professores da educação básica (12), educação infantil (7), educação especial (2), política educacional (2) e ensino a distância (1).
O país com o maior número de publicações sobre AECD foi a China (7) e consequentemente houve uma concentração de pesquisas na Ásia com um total de 13 estudos. Ao observar as diferentes metodologias desenvolvidas nas pesquisas incluídas nesta revisão, percebe-se que a maioria dos estudos usaram como instrumento, a escala do tipo Likert, sendo 18 estudos quantitativos, representando cerca de 95% da amostra, enquanto apenas 1 pesquisa foi considerada qualitativa (5%) porque desenvolveu oficinas, entrevistas e fórum de discussão.
Observando os instrumentos quantitativos utilizados nas pesquisas sobre AECD percebe-se que 4 estudos (AL-MAROOF; ALHUMAID; SALLOUM, 2021; CAI, 2019; MTEBE, 2020; TEO, 2019) desenvolveram metodologias baseadas no referencial teórico amplamente difundido de Deborah R. Compeau e Christopher A. Higgins (1995) através do artigo Computer Self-Efficacy: Development of a Measure and Initial Test (Autoeficácia do Computador: Desenvolvimento de uma Medida e Teste Inicial) que versa sobre a escassez de pesquisas sobre autoeficácia computacional, a criação para a definição desse construto e por fim desenvolvem uma pesquisa através de uma escala criada baseada nos referenciais de Albert Bandura.
No estudo desenvolvido na Turquia (GÜLTEKIN, et al., 2020), a escala utilizada foi elaborada por Ismail Sahin, docente da Necmettin Erbakan Üniversitesi, na Turquia. A escala desenvolvida em 2009 por este docente possui 28 itens e é chamada de Educational Internet Usage Self-Efficacy Beliefs Scale (Escala de crenças de autoeficácia no uso da internet educacional) e visa compreender as crenças de autoeficácia do uso educacional da Internet dos participantes.
Outro instrumento utilizado no estudo de BIN, et al (2020) foi a escala desenvolvida por A.Y.M. Atiquil Islam, docente da Faculdade de Educação, East China Normal University, sendo um importante pesquisador sobre o Modelo TAM – Modelo de Aceitação de Tecnologia. As escalas adaptadas utilizadas nas pesquisas levantadas por esta revisão foram de dois anos distintos, sendo uma do ano de 2015 e outra de 2016 com 82 itens, é importante frisar que o estudo que usou essas escalas tiveram participantes da China.
A pesquisa qualitativa de BORUP; EVMENOVA (2019) buscando compreender a autoeficácia computacional docente baseou-se na utilização de oficinas para preparar o corpo docente a fim de ministrar cursos online de forma assíncrona com interações e colaboração aluno-aluno e ainda contou com entrevista e fórum de discussão entre os participantes.
Um achado interessante no interior das pesquisas sobre AECD foi observar os diferentes campos teóricos evidenciados nos estudos. A Teoria mais aceita nas pesquisas é denominada de (Teoria da Autoeficácia), cujo referencial baseia-se nos princípios de Bandura, é o mesmo utilizado nesta pesquisa. De acordo com Bandura, o indivíduo para realizar uma tarefa confia na sua capacidade para executá-la. A segunda teoria mais citada é conhecida como TAM – Modelo de Aceitação da Tecnologia, desenvolvida por Davis (1989) que visa explorar o grau em que o indivíduo está disposto a usar a tecnologia para o propósito pretendido. É mensurada através de dois determinantes fundamentais: utilidade percebida e facilidade de uso percebida.
Outra teoria mais citada foi a TPACK com um total de 3 estudos apenas para esse referencial teórico. Essa proposta teórica foi criada por Mishra e Koehler (2006) que possuía o interesse de representar as crenças pessoais em relação ao conhecimento necessário para implementar a tecnologia. Considera o conhecimento de conteúdo pedagógico tecnológico (TPACK) e é constituído de três componentes principais do ambiente de aprendizagem: tecnologia, pedagogia e conteúdo. E a última teoria com 2 estudos é conhecida como TAG – (Modelo de Adoção e Gratificação da Tecnologia), desenvolvida por Islam (2016) e baseia-se em três modelos complementares: satifação da tecnologia (Islam, 2014), aceitação da tecnologia (Davis; Bagozzi; Warshaw, 1989) e adoção e satisfação do banco de dados online (Islam, 2011).

CONSIDERAÇÕES FINAIS
Esta pesquisa percebeu-se o baixo quantitativo de pesquisas sobre AECD a partir do referencial teórico do Bandura, principalmente no Brasil, já que não foi encontrado nenhuma pesquisa no período analisado. Também sinaliza a necessidade de o campo desenvolver mais pesquisas de caráter qualitativo ou de métodos mistos, buscando aprofundar a compreensão da influência das diferentes variáveis pessoais e contextuais ao construto da autoeficácia computacional docente.