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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/50048
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Title: Retenção de aprendizagem em treinamentos corporativos : avaliação de predições em recorte longitudinal
Authors: Ferreira, Allan
Orientador(es):: Abbad, Gardênia da Silva
Assunto:: Retenção de aprendizagem
Autoeficácia
Desenho instrucional
Transferência de treinamento
Issue Date: 20-Aug-2024
Citation: FERREIRA, Allan. Retenção de aprendizagem em treinamentos corporativos: avaliação de predições em recorte longitudinal. 2024. 155 f. Dissertação (Mestrado em Administração) — Universidade De Brasília, Brasília, 2024.
Abstract: O foco deste estudo é a Retenção da Aprendizagem (RA), definida como o quanto as mudanças ocorridas em um indivíduo, medidas em termos de conhecimentos, habilidades ou atitudes, e que são resultantes de um treinamento, permanecem ao longo do tempo. O objetivo geral do estudo é mensurar e avaliar relações de predição para a variável RA, em um recorte longitudinal. Para o atingimento do objetivo, foram realizados quatro estudos. No Estudo 1 identificou-se o atual estado de produção de conhecimentos sobre RA, por meio de revisão narrativa de literatura, que englobou 11 artigos sobre RA, oriundos de periódicos revisados por pares, publicados entre 2017 e 2023 e disponíveis em 6 bases de dados. Os demais estudos foram conduzidos coletando-se dados junto a trabalhadores de uma instituição financeira, egressos de treinamentos nas modalidades autoinstrucional, online ao vivo e presencial. No Estudo 2 construiu-se e investigaram-se evidências de validade de um instrumento de avaliação de RA em treinamentos corporativos. No Estudo 3 construiu-se e investigaram-se evidências de validade de um instrumento de avaliação de características de treinamentos associadas a retenção de aprendizagem (CTRA). Nesses dois estudos, submeteu-se a 10.960 egressos dos referidos treinamentos os instrumentos desenvolvidos e validados semanticamente para avaliação de RA (com 6 itens) e para avaliação de CTRA (com 8 itens), obtendo-se respostas de 1.185 indivíduos (10,8% de retorno); realizaram-se Análises Fatoriais Exploratórias com o Factor; e calcularam-se medidas de ajuste e de confiabilidade para os modelos (CFI, RMSEA, χ²/df, Alfa de Cronbach, Ômega de McDonald). No Estudo 4, verificou-se o relacionamento entre as variáveis preditoras autoeficácia (AE), CTRA e suporte à transferência de treinamento (STT) e a variável critério RA, em recorte longitudinal. Na Onda T1 após o treinamento mensuraram-se RA e CTRA (N = 1.185). Na Onda T2 (2 meses após T1), submeteu-se, à amostra obtida na Onda T1, os instrumentos para avaliação de RA, AE e STT, chegando-se a 520 respondentes (43,9% de retorno). Na Onda T3 (2 meses após T2), submeteu-se, à amostra obtida na Onda T2, os instrumentos para avaliação de RA e de STT, chegando-se a 281 respondentes (54,0% de retorno). Ressalta-se que há evidências de validade e de confiabilidade para todos os instrumentos utilizados no Estudo 4. Realizaram-se regressões logísticas (RL), com o Jamovi, definindo-se como variável critério a RA, e como variáveis preditoras todas as demais mensuradas (CTRA, AE, STT e dados sociodemográficos e profissionais). Em cada análise de RL, calcularam-se também as medidas de ajuste e de predição (AIC, BIC, R²M, R²CS, R²N, Acurácia, Especificidade, Sensitividade e AUC). Como resultado do Estudo 1, identificou-se uma variedade de métodos de avaliação de RA (o que, como e quando medir). Identificaramse também variáveis associadas à RA, como AE e STT, além de lacunas, como a falta de um instrumento em amplitude para avaliação de RA e de um instrumento para avaliação de CTRA. Os resultados dos Estudos 2 e 3 indicaram evidências de validade para o instrumento unifatorial de avaliação de RA (CFI = 0,998; RMSEA = 0,085; χ²/df = 2,86; Alfa de Cronbach = 0,970; Ômega de McDonald = 0,970) e para o instrumento unifatorial de avaliação de CTRA (CFI = 0,993; RMSEA = 0,072; χ²/df = 2,89; Alfa de Cronbach = 0,927; Ômega de McDonald = 0,927). Os resultados do Estudo 4 apontaram AE e STT como preditoras significativas de RA em T2 e T3; CTRA como preditora significativa de RA em T1 e T2. Em síntese, os resultados indicam que as pessoas com maior AE, com percepção de melhor STT e com percepção da existência de CTRA pertencem ao grupo com maior RA. Este trabalho trouxe contribuições metodológicas para os estudos sobre RA, ao apresentar um instrumento para sua avaliação e um instrumento para avaliação de CTRA, suprindo lacunas identificadas no Estudo 1. Há também contribuições teóricas, com a identificação do estado de produção de conhecimentos sobre RA e com uma melhor compreensão da relação desta variável com as variáveis AE, CTRA e STT. Como agenda de pesquisa, proposta a partir das limitações encontradas no âmbito deste trabalho e das lacunas identificadas no Estudo 1, sugere-se que futuros estudos sobre RA sejam realizados em outros campos de pesquisa, em períodos mais extensos, com desenhos experimentais ou quase-experimentais de campo e/ou com testes situacionais para mensurar RA.
Abstract: The focus of this study is Learning Retention (LR), defined as the extent to which the changes that occur in an individual, measured in terms of knowledge, skills or attitudes, and which are the result of training, remain over time. The general objective of the study is to measure and evaluate prediction relationships for the LR variable, in a longitudinal perspective. To achieve the objective, we carried out four studies. In Study 1, we identified the current state of knowledge production on LR, through a narrative literature review, which encompassed 11 articles on LR, from peer-reviewed journals, published between 2017 and 2023 and available in 6 databases. We conducted the other studies by collecting data from workers at a financial institution, graduates of selfinstructional, live online and in-person training. In Study 2, we constructed and investigated evidence of validity of an LR assessment instrument in corporate training. In Study 3, we constructed and investigated evidence of validity of an instrument for evaluating training characteristics associated with learning retention (TCLR). In these two studies, 10,960 graduates of the aforementioned training courses were subjected to the instruments developed and semantically validated for the assessment of LR (with 6 items) and for the assessment of TCLR (with 8 items), obtaining responses from 1,185 individuals (10.8% return); we carried out an Exploratory Factor Analysis with the Factor; and we calculated adjustment and reliability measures for the models (CFI, RMSEA, χ²/df, Cronbach's Alpha, McDonald's Omega). In Study 4, we verified the relationship between the predictor variables self-efficacy (SE), TCLR and support for training transfer (STT) and the criterion variable RA, in a longitudinal perspective. In Wave T1 after training, we measured RA and TCLR (N = 1,185). In Wave T2 (2 months after T1), the sample obtained in Wave T1 was submitted to instruments for assessing RA, SE and STT, reaching 520 respondents (43.9% return). In Wave T3 (2 months after T2), the sample obtained in Wave T2 was submitted to the instruments for assessing LR and STT, reaching 281 respondents (54.0% return). It is noteworthy that there is evidence of validity and reliability for all instruments used in Study 4. In each wave, we carried out logistic regressions (LogR) with Jamovi, defining the LR as the criterion variable, and as predictor variables all others measured (TCLR, SE, STT and sociodemographic and professional data). In each LogR analysis we also calculated adjustment and prediction measures (AIC, BIC, R²M, R²CS, R²N, Accuracy, Specificity, Sensitivity and AUC). As a result of Study 1, a variety of LR assessment methods (what, how and when to measure) were identified. Variables associated with LR were also identified, such as SE and STT, as well as gaps, such as the lack of a comprehensive instrument for assessing LR and an instrument for assessing TCLR. The results of Studies 2 and 3 indicated evidence of validity for the single-factor LR assessment instrument (CFI = 0.998; RMSEA = 0.085; χ²/df = 2.86; Cronbach's Alpha = 0.970; McDonald's Omega = 0.970) and for the single-factor TCLR assessment instrument (CFI = 0.993; RMSEA = 0.072; χ²/df = 2.89; Cronbach's Alpha = 0.927; McDonald's Omega = 0.927). The results of Study 4 pointed to SE and STT as significant predictors of LR at T2 and T3; TCLR as a significant predictor of LR at T1 and T2. In summary, the results indicate that people with greater SE, with a perception of better STT and with a perception of the existence of TCLR belong to the group with greater LR. This work brought methodological contributions to studies on LR, by presenting an instrument for its evaluation and an instrument for evaluating TCLR, filling gaps identified in Study 1. There are also theoretical contributions, with the identification of the state of knowledge production on LR and with a better understanding of the relationship of this variable with the SE, TCLR and STT variables. As a research agenda, proposed based on the limitations found within the scope of this work and the gaps identified in Study 1, we suggest that future studies on LR be carried out in other fields of research, over longer periods, with experimental or quasi- field experiments and/or situational tests to measure LR.
metadata.dc.description.unidade: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE)
Departamento de Administração (FACE ADM)
Description: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Ciências Contábeis e Gestão de Políticas Públicas, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2024.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Administração
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