Análise de diagnóstico cognitivo dos concluintes do Ensino Médio utilizando o ENEM

Abstract

A educação é essencial para o progresso social, capacitando alunos com habilidades vitais para seu desenvolvimento e sucesso. A transição do ensino médio para o superior é um marco importante, refletindo as competências adquiridas pelos alunos e sua preparação para desafios acadêmicos e sociais. Este estudo investigou em que medida o ensino médio prepara adequadamente os alunos para o Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), considerando a influência de fatores socioeconômicos no desempenho dos estudantes. Utilizando o modelo de diagnóstico cognitivo Generalized Deterministic Inputs, Noisy "And" Gate Model (GDINA), o estudo identificou uma discrepância entre as competências esperadas pelo ENEM e as habilidades efetivamente desenvolvidas pelos estudantes ao final do ensino médio, particularmente em participantes de baixa renda. Este estudo utilizou o questionário socioeconômico do ENEM para criar uma medida de nível socioeconômico, analisando diferenças de aprendizado entre grupos. Após a Análise Fatorial Exploratória (AFE) e a exclusão de itens com baixas cargas fatoriais, uma Análise Fatorial Confirmatória (AFC) confirmou a estrutura fatorial, com índices de ajuste satisfatórios (CFI = 0,980, TLI = 0,978, RMSEA = 0,067 e SRMR = 0,068). O instrumento contendo 23 itens apresentou um coeficiente de fidedignidade (λ2) de 0,91. Os escores fatoriais gerados foram usados para categorizar candidatos em quartis socioeconômicos, revelando diferenças substanciais de aprendizado entre os níveis mais altos e mais baixos. Em geral, a pesquisa revelou correlações muito altas entre as competências, indicando unidimensionalidade das áreas do conhecimento avaliadas. Entretanto, a segunda competência de Ciências da Natureza (CN2) merece uma investigação adicional devido às suas baixas correlações com as demais competências de área. Além disso, o estudo apontou que a escolha da língua estrangeira no ENEM está associada à probabilidade de domínio das competências, com variações notáveis baseadas no nível socioeconômico. Mais ainda, de um modo geral, o estudo concluiu que os estudantes demonstram uma maior probabilidade de dominar competências nas áreas de Ciências Humanas e Linguagens, em comparação com as competências associadas às Ciências Exatas. Por fim, os resultados indicaram um bom ajuste do modelo GDINA, que se mostrou eficaz para avaliar o domínio de competências dos estudantes.