A ESCALA DE BEM-ESTAR DOCENTE (EBED)

A Ebed é um instrumento que tem como objetivo avaliar o grau de satisfação dos professores por meio das 37 variáveis dos quatro aspectos do trabalho (atividade laboral, socioeconômico, relacional e infraestrutural), determinados a partir do referencial teórico já descrito acima. No Quadro 1 estão apresentadas as variáveis correspondentes a cada aspecto do trabalho.

ANÁLISE DE CORRELAÇÃO

Para a análise de correlação foi utilizado o Coeficiente de Correlação de Pearson

onde (𝑥_i, 𝑦_i) são os pares de variáveis analisadas. O Coeficiente de Correlação de Pearson é representado por 𝝆, que assume valores entre -1 e 1. Quando 𝝆=𝟏 há uma correlação perfeita positiva entre as duas variáveis, e quando 𝝆= −𝟏, uma correlação negativa perfeita entre as duas variáveis, ou seja, quando uma aumenta, a outra sempre diminui (^{CONSTANTINO et al., 2017}).

VARIÁVEIS DO ASPECTO INFRAESTRUTURAL

Os coeficientes de correlação apresentados na Tabela 1 revelam que as quatro variáveis do aspecto Infraestrutural, detalhadas no Quadro 1, têm entre si alto grau de associação de mesmo sentido (média igual a 0,57). O que indica, por exemplo, que os professores que estão satisfeitos com a “Limpeza/ conforto do ambiente de trabalho” tendem a estar satisfeitos com a “Segurança no ambiente de trabalho” e, no outro extremo, aqueles que não estão satisfeitos com a “Limpeza/ conforto do ambiente de trabalho” tendem a não estar satisfeitos com a “Segurança no ambiente de trabalho” (0,64). Os Coeficientes de Correlação entre as variáveis do aspecto Infraestrutural e a variável “Feliz” (definida pela questão: Você é feliz no trabalho?) também são positivos e a que detém maior grau de associação com a variável “Feliz” é “Limpeza/ conforto no ambiente do trabalho” (0,38). As demais apresentam coeficientes de correlação mais baixos (0,29; 0,23 e 0,21). Todavia, qualquer uma das quatro variáveis pode ser confirmada como fator da escala.

VARIÁVEIS DO ASPECTO DA ATIVIDADE LABORAL

Os Coeficientes de Correlação apresentados na Tabela 2 revelam que as cinco variáveis do aspecto de Atividade Laboral têm alto grau de associação linear entre si (média igual a 0,62), o que indica, por exemplo, que os professores que afirmam estar satisfeitos com “Ritmo de trabalho”, tendem a estar satisfeitos com a “Diversidade das tarefas” e, no outro extremo, aqueles que não estão satisfeitos com o “Ritmo de trabalho” tendem a não estar satisfeitos com a “Diversidade de tarefas” (0,72). Os coeficientes de correlação entre as variáveis do aspecto de Atividade Laboral e a variável “Feliz” também são positivos, com destaque para “Ritmo de trabalho” e “Autonomia” (0,42). O menor coeficiente de correlação (0,27) ocorre entre a variável “Diversidade de tarefas” e a variável “Feliz”.

VARIÁVEIS DO ASPECTO SOCIOECONÔMICO

O aspecto socioeconômico conta com 16 variáveis, amplo conjunto de dados para investigar a realidade dos participantes da pesquisa.

Tal como para os dois itens anteriores (infraestrutural e atividade laboral), as variáveis do aspecto Socioeconômico apresentam coeficientes de correlação positivos entre si e com a variável “Feliz” (Tabela 3). Nesse conjunto de variáveis, destacam-se pares de variáveis que estão fortemente associadas no mesmo sentido (coeficientes de correlação altos e positivos): “Jornada de trabalho” e “Tempo para lazer” (0,57); “Jornada de trabalho” e “Identificação/ objetivos sociais” (0,55); “Salário” e “Benefícios” (0,74); “Identificação/ objetivos sociais” e “Imagens interna e externa” (0,67; 0,61); e “Responsabilidade” e “Imagens interna e externa” (0,70; 0,72).

Quanto ao grau de associação entre as variáveis do aspecto socioeconômico e a variável “Feliz”, destacam-se, apresentando Coeficientes de Correlação em torno de 0,40: “Jornada de trabalho” (0,43), “Salário variável” (0,37), “Participação nas decisões/ metas” (0,40), “Identificação/ objetivos sociais” (0,40) e “Imagem interna” (0,42).

Embora todas as variáveis do aspecto socioeconômico tenham apresentado coeficientes de correlação positivos, algumas delas não parecem revelar impacto sobre a variável “Feliz”: “Direitos garantidos” (0,06); “Estabilidade” (0,02) e “Plano de carreira” (0,17).

VARIÁVEIS DO ASPECTO RELACIONAL

O aspecto relacional conta com 12 variáveis que apresentaram coeficientes de correlação positivos entre si e com a variável “Feliz” (Tabela 4). As variáveis que se destacam por seu grau de associação com a variável “Feliz” (autopercepção de felicidade no trabalho) são: “Privacidade” (0,48), “Apoio socioemocional” (0,44), “Liberdade de expressão” (0,42), “Aceitação de suas ideias” (0,42) e “Relações hierárquicas” (0,40). Por outro lado, também devem ser realçados alguns pares de variáveis que estão fortemente associadas entre si, por exemplo: “Participação nas decisões/ metas” e “Fluxo de informações” (0,83); “Relações hierárquicas” e “Participação nas decisões/ metas” (0,62); “Igualdade de tratamento” e “Participação nas decisões/ metas” (0,60); “Ausência de preconceito” e “Igualdade de tratamento” (0,75); “Reconhecimento do trabalho” e “Igualdade de tratamento” (0,68); “Relações interpessoais” e “Reconhecimento do trabalho” (0,61). Vale observar que a forte associação entre alguns pares de variáveis da escala poderia justificar uma redução na mesma pela permanência de apenas uma das variáveis do par.

ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS (PCA)

A Análise de Componentes Principais (PCA) é utilizada para investigar amplos conjuntos de dados (^{GENZ; BRETZ, 2009}). Neste artigo, um número expressivo de variáveis está presente e isso dificulta a percepção de tendências; assim, o PCA permite identificar grupos de amostras semelhantes e descobrir quais variáveis tornam um grupo diferente do outro.

O primeiro passo é simplificar esse conjunto de dados através da mudança de suas variáveis originais para um número menor de “componentes principais”, o que é realizado a partir de uma transformação linear em um determinado conjunto de dados que possui valores numéricos.

Essa transformação linear é dada pela equação:

A equação ajusta esse conjunto de dados a um novo sistema de coordenadas de forma que a variância mais significativa seja encontrada na primeira coordenada, e cada coordenada subsequente seja ortogonal à última e tenha uma menor variação. Desse modo, transforma-se um conjunto de x variáveis correlacionadas em amostras y em um conjunto de componentes principais não correlacionados sobre as mesmas amostras (^{HUSSON et al., 2012}). Estudos correlatos utilizando PCA e bem-estar, são ^{Collie et al. (2015}), ^{Demo e Paschoal (2016}) e ^{Li e Mark (2018}).

A partir do amplo conjunto de dados coletados na pesquisa, a presente análise investigou os principais fatores dos quatro grupos de variáveis (infraestrutura, atividade laboral, socioeconômico e relacional) que compõem o modelo de análise do bem-estar docente. O método PCA identifica as variáveis com maior proporção de variância explicada entre as demais, indicando quais aspectos principais (PCs) elevam o nível de bem-estar.

Os quatro grupos investigados apresentam 37 variáveis e neles foram utilizados: o índice Kayser-MeyerOlkin (KMO) de adequação da amostra, calculado pelo software R, cujo resultado foi de 0,88; e o teste de esfericidade de Bartlett, que mostrou-se significativo (p<0,001), o que resulta a adequação da amostra pelo PCA.

Para o aspecto de Infraestrutura, a análise recai sobre quatro variáveis, os resultados apresentaram um aspecto com autovalor maior do que 1, explicando 67,82% da variância total. Contudo, a análise gráfica da Figura 2 sugere que os dois primeiros componentes, que explicam juntos 85% da variância, seriam os mais relevantes, ou seja, de maior importância para o PC1 e PC2 com cargas mais altas. A Tabela 5 apresenta os resultados:

Os componentes PC1 e PC2 apresentam proporção da variância explicada superior aos demais, indicando as principais variáveis para compor o bem-estar no grupo de infraestrutura. As variantes Instalações adequadas/ condições gerais de infraestrutura e instrumentos/ equipamentos /materiais pedagógicos contribuem positivamente para o bem-estar analisado. A Figura 2 apresenta de forma gráfica os resultados:

Fonte: Elaboração dos autores.

FIGURA 2 APRESENTAÇÃO GRÁFICA DOS COMPONENTES PRINCIPAIS DAS VARIÁVEIS DO ASPECTO INFRAESTRUTURAL E SUAS CONTRIBUIÇÕES 

Para a análise do aspecto Atividade Laboral foram investigadas cinco variáveis, e os resultados mostraram evidências de que os componentes PC1 e PC2 explicam mais de 82% da variância total sobre os demais, com 70,42% e 12,60% respectivamente (Tabela 6). Os resultados apresentaram um componente com autovalor maior do que 1, e seguindo os procedimentos de ^{Moro et al. (2019}) e ^{Teixeira et al. (2007}), foram utilizados os dois principais componentes.

A Figura 3 apresenta de forma gráfica os resultados:

Fonte: Elaboração dos autores.

FIGURA 3 APRESENTAÇÃO GRÁFICA DOS COMPONENTES PRINCIPAIS E DAS VARIÁVEIS DO ASPECTO ATIVIDADE LABORAL  

Ritmo de trabalho e Diversidade de tarefas foram as variáveis com maior contribuição para o bem-estar entre as demais; contudo, a variável Identificação com as atividades realizadas também apresentou contribuição positiva, porém com baixa intensidade para a constituição do bem-estar.

O aspecto Socioeconômico conta com 16 variáveis e se constitui no maior grupo analisado. Neste grupo há quatro autovalores maiores do que 1, sendo que ele explica 68,86% da variância total, enquanto a última dimensão, apenas 0,90%. Como a tabela de análise ficou muito extensa, recairá sobre o gráfico de PCA. A Figura 4 apresenta as componentes principais, de modo que as variáveis Imagem interna da escola e do sistema educacional, Imagem externa da escola e do sistema educacional, Identificação com os objetivos sociais da educação, Jornada de trabalho, Responsabilidade comunitária/social da escola e Nível de interesse dos alunos são as mais importantes e apresentam PC1 e PC2 explicando, respectivamente, 39,22% e 12,79% da variância total.

Fonte: Elaboração dos autores.

FIGURA 4 APRESENTAÇÃO GRÁFICA DOS COMPONENTES PRINCIPAIS E DAS VARIÁVEIS DO ASPECTO SOCIOECONÔMICO  

O aspecto relacional conta com 12 variáveis. Neste grupo há dois autovalores maiores que 1, que representam 57,7% e 9,7%, respectivamente, da variância total, com variância acumulada de 67,4%. As variáveis relacionais são apresentadas na Figura 5:

Fonte: Elaboração dos autores.

FIGURA 5 APRESENTAÇÃO GRÁFICA DOS COMPONENTES PRINCIPAIS E DAS VARIÁVEIS DO ASPECTO RELACIONAL  

Os itens Fluxo de informações/ formas de comunicação, Participação nas decisões sobre metas/ objetivos/ estratégias, Trabalho coletivo/ grupos de trabalho/ troca de ideias e Repercussão/ aceitação de suas ideias tiveram contribuições importantes para o bem-estar, em relação às demais variáveis do grupo.

A partir da Análise de Componentes Principais (PCA), as variáveis com maior contribuição para o bem-estar foram: (01) Jornada de trabalho; (02) Instalações adequadas e condições gerais de infraestrutura; (03) Instrumentos/ equipamentos/ materiais pedagógicos; (04) Ritmo de trabalho; (05) Diversidade de tarefas; (06) Imagem interna da escola e do sistema educacional; (07) Imagem externa da escola e do sistema educacional; (08) Identificação com objetivos sociais da educação; (09) Nível de interesse dos alunos; (10) Responsabilidade comunitária/social da escola; (11) Fluxo de informações/ formas de comunicação; (12) Participação nas decisões sobre metas/ objetivos/ estratégias; (13) Trabalho coletivo/ grupos de trabalho/ troca de experiências e (14) Repercussão/ aceitação de suas ideias.

Seguindo a análise de ^{Teixeira et al. (2007}) a partir da abordagem psicométrica, foram calculadas as comunalidades dos itens por grupo. No primeiro grupo, Infraestrutura, o range ficou entre 0,78 e 0,99; no grupo Atividade Laboral, o resultado foi entre 0,79 e 0,98; no Socioeconômico 0,31 a 0,82 e no relacional, 0,47 a 0,85, apresentando alta relevância para análise e sendo maior que 0,30 como indicado pelos autores, assim, optou-se por não eliminar nenhum item.

Com base nos resultados, propõe-se a Escala de Bem-Estar Docente (Ebed) em duas versões: a versão completa (Quadro 2), com 37 variáveis, considerando que a partir do coeficiente de Pearson todos as variáveis têm correlação positiva e significativa com a variável “Feliz”, o que confirma que os itens analisados contribuem e podem ser validados para medir o bem-estar; e a versão resumida (Quadro 3), com 14 variáveis, identificadas a partir da Análise de Componentes Principais (PCA) como as variáveis com maior contribuição para o bem-estar.

Fonte: Elaboração dos autores.

QUADRO 2 ESCALA DE BEM-ESTAR DOCENTE (EBED) - VERSÃO COMPLETA  

Fonte: Elaboração dos autores.

QUADRO 3 ESCALA DE BEM-ESTAR DOCENTE (EBED) - VERSÃO RESUMIDA