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O Consumo de Serviço Educacional no Second Life: Um Estudo Baseado na Teoria do Fluxo

Autoria: Joana Ancila Pessoa Forte, Danielle Miranda de Oliveira Arruda Gomes

Resumo Entre tantas mudanças influenciadas pela internet, destacam-se a interatividade em espaços que promovem relacionamento, entretenimento e negócios. Neste aspecto, o Second Life vem destacando-se dentre os demais por ser um ambiente on-line, tridimensional, contraposta de imitação da vida real e social do ser humano. Além de influências sociais e comerciais, o Second Life sugere um novo formato para o E-learning. O questionamento acerca de como explorar as facetas de um ambiente de aprendizagem on-line conduziu à “teoria do Fluxo”. Neste contexto, delineia-se o objetivo geral do estudo que é analisar as relações antecedentes e subseqüentes da Experiência de Fluxo mais significantes no ambiente educacional do Second Life à Luz de Novak, Hoffman e Yung (2000). Trata-se de um estudo positivista, de natureza quantitativa, que utilizou-se de estatísticas multivariadas, através de análise fatorial confirmatória e modelagem de equações estruturais para que as hipóteses da pesquisa fossem testadas. Os resultados confirmaram as hipóteses, indicando que há fluxo no e-learning no Second Life. Como construtos mais significantes detectou-se velocidade de interação, comportamento exploratório e telepresença.

Introdução A Web nasceu sob um conceito unidirecional, o chamado download. Por esse

conceito, até hoje enraizado na cultura virtual, os sites possuem determinados conteúdos que podem ser acessados pelos seus visitantes. Esse conceito, ao ser transportado para a educação, inspirou o surgimento de inúmeros portais, por meio dos quais o aluno acessa seus materiais de estudo, seu rendimento, obtém seus boletos para pagamento da mensalidade dentre outras possibilidades, no sentido unidirecional.

Com o surgimento dos Blogs, os usuários da Web passaram a ter um papel mais ativo. Publicar conteúdo deixou de ser privilégio de Web designers, programadores e outros profissionais especializados. A Web democratizou-se, e o trajeto tornou-se bidirecional. Com isso o upload passou a ser tão importante quando o download, dando origem ao movimento que veio a ser chamado de Web 2.0 (VALENTE; MATTAR, 2007).Nesta dinâmica, intensificou-se a interatividade em espaços que promovem relacionamento, entretenimento e negócios, a exemplo do Orkut, My Space, Face Book, Second Life. O Second Life vem sobressaindo-se dentre os demais por ser um ambiente on-line, tridimensional, contraposta de imitação, em alguns aspectos, da vida real e social do ser humano. Constitui-se de ampla plataforma para muitos tipos de atividades, e a educação vem sendo um campo de interesse em crescimento para inúmeras instituições que buscam vantagem competitiva ante o crescimento exacerbado da área. Além de influências sociais e comerciais, o Second Life também sugere um novo formato para o E-learning, e isto com o suporte de várias instuições de ensino integrantes da plataforma, como Harvard University, Hong Kong Polytechnic, Pontifica Universidade Católica do Rio de Janeiro- PUC Rio, Universidade Federal de Minas, Pontifica Universidade Católica do Rio Grande do Sul - PUC RS, além de outras.

Como se sabe, na Educação a Distância (EaD) a interatividade entre professores e alunos é essencial, pois embora sem essa interação o aprendizado possa ser realizado, sua qualidade e valor ficam comprometidos. Essas vantagens são relevantes na educação, proporcionando maior produtividade, rapidez e retorno imediato, com um custo benefício favorável, tanto para os alunos e professores, como para a instituição de ensino.

 

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Viabilizar na EaD o aprender a aprender, integrando o ser humano aos meios tecnológicos e sendo ele o condutor dos processos, é fazer um confronto dialético voltado para a ação humanizada na reestruturação do processo de ensino-aprendizagem, integrado às tecnologias de informação e comunicação. O trabalho do professor se dá com os alunos e não sobre eles ou do professor consigo mesmo. Ao refletir sobre esta perspectiva, Freire (2003, p.45) afirma, "o ensinar inexiste sem aprender e vice-versa", e nessa dinâmica os educandos se modificam continuamente em sujeitos autores e construtores dos seus saberes. Por isso, "ensinar não é transferir conhecimentos, mas criar as possibilidades para sua produção ou a sua construção".

O desenvolvimento desses espaços flexíveis de ensino-aprendizagem em ambientes virtuais é o grande desafio da educação. O trabalho ora elaborado buscou enfocar tais aspectos, ressaltando a importância e o caráter inovador dessa modalidade de ensino como alternativa para uma educação de qualidade. O questionamento acerca de como explorar as facetas de um ambiente de aprendizagem on-line conduziu à teoria do Fluxo (PEARCE,2008).

Fluxo é denominado um estado cognitivo positivo, acarretado pelo senso de controle total do indivíduo acerca das suas ações próprias (CSIKSZENTMIHALYI, 2000). Segundo afirmam autores renomados da área, a conceituação do Fluxo é essencial na busca da compreensão do comportamento de envolvimento em ambientes on-line (HOFFMAN; NOVAK, 1996; HOFFMAN, NOVAK; YUNG, 2000; HOFFMAN, NOVAK; DUHACHEK, 2003; HOFFMAN; NOVAK, 2008). Tal afirmação é apoiada por vários trabalhos realizados anteriormente (WEBSTER; TREVINO; RYAN, 1993; GANDI; DESPANDI, 1994; SUPNICK; ROONEY, 1991) que detectaram o Fluxo como o conceito mais apropriado na busca de descrever interações entre indivíduo e computador.

O Fluxo ocorre quando uma pessoa encara um conjunto de metas que exigem respostas apropriadas. Particularmente, quando suas habilidades estão totalmente envolvidas em superar um desafio situado no limiar da sua capacidade de controle. Geralmente envolve um fino equilíbrio entre a capacidade do indivíduo para agir e as oportunidades disponíveis para a ação. Ao término da experiência, o indivíduo tem um profundo senso de alegria e satisfação (CSIKSZENTMIHALYI, 1999).

Também conhecido por experiência máxima, ou ainda, por experiência autotélica (WEBSTER; MARTOCCHIO, 1992), o Fluxo foi pioneiramente pesquisado por Csikszentmihalyi no início dos anos 1970.

Como precursores do estudo do Fluxo na Web, Hoffman e Novak (1996; 1997) propuseram estruturas conceituais para aplicar o construto nesse ambiente, considerando que o Fluxo é o construto central do entendimento do comportamento dos usuários e que é mensurável e que existe em um continuum. Deveros estudos realizados no final do século XX (CHEN, 2000; GHANI; DESHPANDE, 1994; HOFFMAN; NOVAK, 1996; 1997; HOFFMAN, NOVAK; YUNG, 2000) descrevem a internet como um meio que oportuniza a experiência. Os trabalhos de Hoffman e Novak (1996, 2008) destacaram conseqüências benéficas da experiência do Fluxo em uma perspectiva de marketing, que se relacionam com a experiência positiva subjetiva, comportamento exploratório e aumento da aprendizagem do consumidor, pontos significativos na dimunição da percepção de risco no processo de tomada de decisão (HOFFMAN; NOVAK, 1996; ENGEL, BLACKWELL; MINIARD, 1995).

Este trabalho justifica-se pelo fato de que embora existam inúmeras pesquisas relacionadas ao Fluxo, inclusive relativas à interação em ambientes on-line e e-learning, como afirmam Hoffman e Novak (2008), há uma carência quase total de estudos que

 

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investiguem a relação do Fluxo como resultante de um processo de interação em “mundos virtuais” como o Second Life.

Diante deste contexto, observa-se a existência de uma lacuna teórica também na área de educação virtual. Determinados trabalhos tratam a experiência de Fluxo em ambientes de Educação à Distância (PEARCE; AINLEY, HOWARD,2004; KRONRADT; FILIP; HOFFMAN, 2003) mas nenhum estudo foi realizado com alunos de instituições de ensino em mundos virtuais como o Second Life, que oferece uma proposta diferenciada das instituições de EaD atuais. Conforme alguns autores defendem, há um contexto social diferenciado em mundos virtuais que ainda não foi trabalhado em estudos atuais de Fluxo durante uso da Web (BARGH, MCKENNA; FITZSIMONS 2002; MCKENNA, GREEN; GLEASON 2002; YEE, 2007). O presente trabalho insere-se na busca do preenchimento destas lacunas teóricas ao propor uma compreensão da relação entre Fluxo, como conseqüência de interação entre indivíduo e máquina, e o ambiente virtual educacional no Second Life. Desta dinâmica, extrai-se a expressão operacional do problema de pesquisa: Quais as relações antecedentes e subseqüentes da Experiência de Fluxo mais significantes no ambiente educacional do Second Life? A partir da questão problema, delineia-se o objetivo geral do estudo: analisar as relações antecedentes e subseqüentes da Experiência de Fluxo mais significantes no ambiente educacional do Second Life à luz de Novak, Hoffman e Yung (2000) e os específicos: 1. Identificar as relações antecedentes diretas da Experiência de Fluxo mais significantes no ambiente educacional do Second Life; 2. Identificar as relações antecedentes indiretas da Experiência de Fluxo mais significantes no ambiente educacional do Second Life; 3. Identificar as relações subsequentes da Experiência de Fluxo mais significantes no ambiente educacional do Second Life. Trata-se de um estudo positivista, de natureza quantitativa, no qual se utiliza de estatísticas descritivas e multivariadas, mediante análise fatorial confirmatória e modelagem de equações estruturais para que as hipóteses da pesquisa sejam testadas. QUADRO TEÓRICO DE REFERÊNCIA E ENUNCIADOS DE HIPÓTESES

A hipótese inicial da pesquisa trata do fato da existência da experiência do Fluxo nos usuários dos serviços educacionais no Second Life. Tal afirmativa é apoiada de acordo com Hoffman e Novak (1996); Hoffman, Novak e Yung (2000); Hoffman, Novak e Duhachek (2003), que defendem que indivíduos que tem objetivos específicos na realização de atividades atingem mais rápido um maior nível de Fluxo do que os que apenas buscam entretenimento e diversão. Diante a afirmação, define-se a primeira hipótese da pesquisa:

(1) Há um nível elevado de Fluxo nos consumidores dos serviços educacionais no Second Life.

As próximas hipóteses tratam dos antecedentes diretos, indiretos e conseqüências da experiência do Fluxo. No que se refere aos antecedentes diretos da Experiência de Fluxo, tratado no objetivo especifico 1 que busca identificar as relações antecedentes diretas da Experiência de Fluxo mais significantes no ambiente educacional do Second Life, desenhou-se quatro hipóteses de pesquisa descritas a seguir:

(2) Um bom nível de habilidade durante o uso dos serviços educacionais no SL e um bom nível de controle percebido durante a interação com os serviços educacionais no Second Life correspondem a um alto nível de Fluxo. (3) Um bom nível de desafio e estímulos durante o uso de serviços educacionais no Second Life correspondem a um alto nível de Fluxo. (4) Um bom nível de telepresença e distorção de tempo durante o

 

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uso de serviços educacionais no Second Life correspondem a um alto nível de Fluxo; e (5) Um bom nível de atenção focada durante o uso de serviços educacionais no Second Life corresponde a um alto nível de Fluxo, telepresença e distorção de tempo.

A habilidade recorre à capacidade do consumidor de agir durante o processo de navegação on-line (AZJEN 1988). Controle surge da percepção dos usuário, de sua habilidade de navegação e de sua visão acerca de suas contribuições durante a ação. Desafios especificam as oportunidades do consumidor para ação, e o estimulo serve como um correlato teórico do desafio.

As hipóteses 2 e 3 sendo trabalhadas juntamente, formam o alicerce da definição de Fluxo, buscado na literatura existente. Somente quando os indivíduos possuem habilidade e desafio alinhados e congruentes o Fluxo pode ocorrer (CSIKSZENTMIHALYI, 1988). Caso contrário, os consumidores podem ser frustrados ou ficarem ansiosos (ELLIS et al. 1994). O Fluxo requer níveis altos de habilidade e desafio (HOLBROOK; GARDNER 1993, RAJU 1980, STEENKAMP; BAUMGARTNER 1992). Telepresença, ou a percepção mediada do ambiente, é a percepção de que o ambiente virtual com o qual a pessoa está interagindo é mais real ou mais dominante que o ambiente físico real (HOFFMAN; NOVAK 1996). O senso de distorção de tempo (CSIKSZENTMIHALYI 1977), onde o consumidor perde a noção de tempo real, e o tempo da a impressão de passar de uma forma muito mais acelerada, é um correlato.

Atenção focada recorre a um " centro de atenção em um campo " de estímulo limitado (CSIKSZENTMIHALYI 1977,p. 40). Webster et al. (1993) notou que o computador exerce funções no que se refere a este campo de estímulo limitado quando seus respondentes afirmaram ser “hipnotizados” durante as interações mediadas pelo computador. Observa-se que a hipótese 5, além de poder ter uma influência direta no Fluxo, ela ainda pode atingi-lo indiretamente através de sua influência em telepresença e distorção de tempo.

Em se tratando dos antecedentes indiretos do Fluxo, delineados no objetivo específico 2 de identificar as relações antecedentes indiretas da Experiência de Fluxo mais significantes no ambiente educacional do Second Life, traçam-se as seguintes hipóteses:

(6) Um bom nível de importância durante o uso de serviços educacionais no Second Life corresponde a um bom nível de atenção focada. (7)Um bom nível de velocidade de interação durante o uso de serviços educacionais no Second Life corresponde a um bom nível de atenção focada, telepresença, distorção do tempo e Fluxo. (8) Quanto mais tempo os respondentes usam o Second Life, mais aumenta os níveis de habilidade e controle.

Webster et al. (1993) sugerem uma associação positiva entre envolvimento/importância e atenção focada. Envolvimento (ZAICHKOWSKY 1986), operacionalizado aqui como importância, é formado pela presença de uma relevância intrínseca que afeta a atenção (CELSI; OLSON 1988).

A habilidade de um consumidor a usar o Second Life e sua percerpção acerca do controle de suas ações é, em parte, um passo da experiência on-line vivenciada por ele. Assim, através da maior quantidade de tempo de um indivíduo durante o uso do Second Life, espera-se que mostre uma influência positiva entre estes construtos.

Um das premissas básicas para a ocorrência do Fluxo, é a vontade de um indivíduo de superar um desafio que está no limite de sua capacidade. Essa vontade estimula a procura por novos desafios que a atividade possa vir a oferecer, resultando no que Hoffman e Novak (1996) chamam de comportamento exploratório.

 

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Na busca de uma melhor compreensão acerca das conseqüências do Fluxo, tratadas no objetivo específico 3 - identificar as relações subsequentes da Experiência de Fluxo mais significantes no ambiente educacional do Second Life, define-se também algumas hipóteses de pesquisa:

(9) Um bom nível de Fluxo durante o uso de serviços educacionais no Second Life corresponde a um bom nível de comportamento exploratório (10) um bom nível de Fluxo durante o uso de serviços educacionais no Second Life corresponde a um bom nível de afeto positivo.

Pesquisas anteriores identificaram uma quantidade numerosa de conseqüências positivas do Fluxo, incluindo o comportamento exploratório (WEBSTER et al. 1993, GHANI; DESHPANDE 1994, GHANI et al. 1991) e experiências subjetivas positivas (WEBSTER et al. 1993, CSIKSZENTMIHALYI 1977). Assim as hipóteses defendem uma relação positiva para estes dois resultados de Fluxo, na busca de compreender também qual dos mesmos possui uma maior significância estatística nas relações dentro dos ambientes educacionais no Second Life. No tópico que se segue, será tratado o caminhar metodológico utilizado na busca de responder os objetivos da pesquisa e confirmar ou rejeitar as hipóteses. METODOLOGIA

O trabalho trata de uma abordagem quantitativa, de natureza exploratória descritiva de corte transversal (RODRIGUES, 2005; ROTHMAN, 1986).

A população refere-se a todos os usuários de serviços educacionais no Second Life em todo o mundo. Estima-se que a população de usuários de serviços educacionais dentro do Second Life esteja em torno de 10 mil avatares. Vale ressaltar neste momento, que estes usuários não são de nenhum país especifico; principalmente do Brasil, pois as instituições educacionais brasileiras integraram-se ao Second Life em agosto de 2008, sendo assim, no momento de realização da pesquisa, as mesmas ainda não estavam atuantes no SL, apenas presentes. A amostra agrupou e incorporou um tratamento estatístico utilizando-se de uma amostragem não-probabilística.

Dois pontos estimularam a escolha da amostra: em primeiro lugar, a inviabilidade de conseguir uma descrição prévia da população em questão, fato o qual, prejudica um cálculo correto e preciso da amostra congruente com a população em questão; segundo, a construção da composição da amostra, gerada à medida que os usuários do Second Life estivessem em contato com os instrumentos da pesquisa durante a suas atividades. Mattar (1997) e Malhotra (2005) afirmam que a auto-seleção dos elementos pesquisados caracteriza uma amostra não probabilística do tipo acidental.

O estudo conta com uma amostra de 288 questionários, ou seja, um pouco mais de 10 vezes a quantidade de variáveis, já que no caso, o maior bloco do questionário possui 24 questões, seguindo as recomendações de Hair et al (2005) que afirma ser necessário 5 a 20 casos por estimativa de parâmetro. Lembrando que fazem parte da amostra exclusivamente os estudantes que utilizam os serviços educacionais no Second Life.

 

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CONSTRUTO REFERÊNCIA CONSTRUTO REFERÊNCIA Uso Novak, Hoffman, 1996 Estímulos Havlena & Holbrook (1986) Habilidade Novak, Hoffman, 1996 Afeto Positivo Havlena & Holbrook (1986) Desafio Novak, Hoffman, 1996 Controle Havlena & Holbrook (1986) Velocidade Steuer, 1992 Importancia McQuarrie & Munson (1991)

Atenção Focada Ghani & Deshpande (1994) Comportamento Exploratório Baumgartner & Steenkamp (1996)

Telepresença Steuer, 1992 ; Kim & Biocca (1997)

Controle Percebido Kay (1993)

Fluxo Steuer, 1992 ; Novak, Hoffman, 1996)

Quadro 01: Construtos utilizados na pesquisa e seus autores de referência Fonte: A autora, adaptado de Novak Hoffman e Yung, 2000.

Utilizou-se como instrumento de coleta de dados, o Structural Modeling Approach, proposto por Hoffman, Novak e Yung (2000). Optou-se pelo mesmo devido ao fato do modelo ser o que tem mais construtos validados acerca da experiência de Fluxo em ambientes virtuais. No quadro 2 a seguir, observam-se os construtos e suas referências.

O instrumento foi aplicado no idioma de origem, inglês americano, pelo fato já mencionado anteriormente, de que como não havia nenhuma instituição brasileira atuante no Second Life, não existiu a necessidade de uma tradução reversa do instrumento, assim o mesmo foi aplicado na íntegra. Porém, para facilitar a análise dos resultados e a descrição dos mesmos adotou-se a tradução reversa realizada em Lages e Brasil (2005).

O modelo que foi utilizado na pesquisa possui 13 construtos que foram operacionalizados com escalas de nove pontos de valores (discordo fortemente à concordo fortemente) e de diferencial semântico. Ainda constam outras perguntas específicas relacionadas ao perfil do usuário do Second Life, focando na utilização dos serviços educacionais.

A coleta deu-se no período de outubro a novembro de 2008, através de uma survey. O questionário da pesquisa foi hospedado no site do Freeonlisurveys, plataforma específica para a construção e realização de pesquisas acadêmicas. Após a formatação do questionário, deu-se inicio a localização dos respondentes. No Second Life, é possível construir grupos de pessoas com interesses semelhantes, ou de locais específicos. Assim, mapeou-se os grupos cadastrados existentes em instituições de ensino globais presentes no SL. Na busca de garantir a veracidade destas informações, escolheu-se apenas os grupos cadastrados pelas instituições de ensino, excluindo grupos criados por pessoas físicas. Ao localizar estes grupos, pretendeu-se identificar informações entre seus membros e, a partir destas informações, foi enviado individualmente o link com o questionário da survey, por meio de mensagem instantânea do avatar da pesquisadora para o estrevistado. Procedimento para a Análise dos dados

Na busca de testar as hipóteses de pesquisa, utilizou-se de análise fatorial confirmatória e de modelagem de equações estruturais. Durante a operacionalização da Análise Fatorial Confirmatória, o estudo observou a adequação dos dados como recomendam os autores Hair et al (2005) e Koufteros (1999) através da análise das matrizes de correlação e do teste KMO (Kaiser-Meyer-Olkin), tendo sua melhor medida a mais próxima de 1 possível.

Na busca de verificar a confiabilidade das escalas utilizadas no estudo, foi calculado o índice de Alfa de Cronbach, que é a média de todos os coeficientes meio a meio que resultam das diferentes maneiras de dividir os itens da escala (MALHOTRA, 2005). Esta técnica calcula as estimativas do coeficiente de confiabilidade para todas as

 

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formas possíveis de divisão por dois de um conjunto de itens, onde a falta de correlação de um item com outros é uma evidência de que o mesmo não pertence à escala, devendo ser omitido (MCDANIEL; GATES, 2003). Para a validade dos dados utilizou-se as técnicas de validade convergente e validade discriminante (GARVER; MENTZER 1999).

No que se refere as cargas fatoriais mínimas aceitáveis considerou-se as recomendações de Hair et al (2005) e Malhotra (2005), que afirmam que cargas superiores ou iguais a 0,5, e que não apresentem duplicidade são aceitas no modelo. Vale ressaltar ainda que, o método de extração das variáveis utilizado no estudo foi o Varimax.

A modelagem de equações estruturais foi utilizada por tratar-se de uma técnica que permite separar relações para cada conjunto de variáveis dependentes, e por fornecer uma estimação apropriada e mais eficiente de equações de regressão múltipla separadas e estimadas simultaneamente (HAIR et al, 2005).

De acordo com o direcionamento, conforme, a classificação da Modelagem de Equações, a pesquisa classifica-se como não-cursiva, pois, o Fluxo causal tem mais de uma direção, com a existência de construtos intermediários. No que se refere à dimensionalidade do construto, o mesmo enquadra-se como um modelo unidimensional, pois não traça correlações entre as variáveis exógenas do modelo.

Para a análise das estatísticas multivariadas e descritivas, foram utilizadas ferramentas existentes nos softwares SPSS 16.0 (Statistic Package for Social Sciences) e AMOS 16.0 para a modelagem de equações estruturais. RESULTADOS

Neste tópico, tratou-se os resultados da pesquisa, utilizando estatísticas descritivas e multivariadas. Caracterização dos usuários do Second Life Quanto ao gênero, dos 288 respondentes, 61% são homens e 39% mulheres, originários em sua grande maioria dos Estados Unidos e Europa, notadamente da Alemanha.

Em se tratando do tempo de uso do Second Life, detectou-se que a grande maioria dos respondentes encontra-se nas faixas de 1 a 2 anos e de 2 a 3 anos de uso, permanecendo de 10 a 20h e de 05 a 10h por semana presentes no Second Life. No que se refere ao tempo de uso dos serviços educacionais no Second Life, observou-se que a grande maioria dos respondentes encontra-se nas faixas de 6 meses a 1 ano e de 1 a 2 anos de uso, freqüentando as seguintes instituições: XXXX.

Analise Fatorial Confirmatória

Num primeiro momento, rodou-se a analise fatorial na busca de avaliar a estrutura de fatores considerada no modelo original de Novak, Hoffman e Yung (2000), utilizando-se da técnica com apoio no método de rotação ortogonal de fatores VARIMAX. Optou-se pela determinação dos 13 fatores utilizados no modelo de Novak, Hoffman e Yung (2000), conforme preconizam Hair et al (2005) quando se busca replicação de pesquisas existentes, de maneira a alcançar o mesmo número de fatores encontrado na pesquisa original.

Utilizando-se de critérios para extração de itens/fatores e seguindo orientações de Hair et al (2005) foram excluídas todas as variáveis que apresentaram comunalidades abaixo de 0,5 e ainda foram excluídas as que possuíam cargas fatoriais inferiores a 0,4. Cabe destacar que o procedimento de extração de itens com base nas comunalidades

 

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seguiu-se até a obtenção de uma estrutura fatorial satisfatória, estável e, principalmente, similar a do estudo original. A estrutura final obtida continha ainda os 13 fatores, sendo considerada bastante satisfatória e guardando boa similaridade à encontrada no estudo de Novak et al (2000).

É importante destacar que todo o procedimento de análise da estrutura fatorial da escala forneceu grande contribuição para as análises subseqüentes, pois os fatores gerados apresentaram coerência conceitual e concordância com os fatores identificados no estudo original.

Neste estudo foram considerados os índices de ajustamento indicados por Hair et al (2005) e utilizados em estudos semelhantes a este e/ou com uso de modelagem de equações estruturais realizados recentemente (SOUZA, 2002; NICOLAO, 2002; PERIN, 2001; BREI, 2001). Realizou-se o procedimento de validação dos construtos de mensuração do modelo por meio da verificação de sua unidimensionalidade, confiabilidade e validade convergente e discriminante.

De maneira geral, os construtos apresentaram índices de ajustamento satisfatórios, entretanto, numa análise mais detalhada, observou-se que alguns índices poderiam ser melhorados através de um processo de reespecificação do modelo. A reespecificação do modelo ocorre quando são somados ou suprimidos da estrutura original, parâmetros para que se possa obter melhores índices de ajustamento, através da inserção de novas conexões entre as variáveis.

Cabe destacar que o procedimento de inserir novas conexões entre os construtos ou variáveis é amplamente aceito, uma vez que existem variâncias compartilhadas entre as variáveis em função de sua semelhança teórica (HAIR et al, 2005). Desta forma, na tentativa de buscar um melhor ajuste dos construtos, observando a lógica conceitual do modelo, utilizou-se deste procedimento para se obter um ajuste mais adequado do modelo. A Tabela 1 apresenta os resultados finais a partir da reespecificação, evidenciando um bom ajustamento do mesmo. Tabela 01: Medidas de Ajustamento do modelo

FAT X² GL X²/GL P GFI AGFI TLI CFI RMSEA >Resíduos Observados

<T-values Observados

1 25,234 13 1,941 ,007 ,978 ,956 ,971 ,984 ,054 1,645 12,342 2 60,321 12 5,027 ,023 ,943 ,934 ,950 ,976 ,032 1,678 9,230 3 18,456 16 1,154 ,000 ,956 ,956 ,998 ,988 ,028 1,503 8,123 4 17,871 15 1,191 ,012 ,994 ,955 ,956 ,956 ,030 0,989 15,841 5 19, 380 6 3,230 ,126 ,992 ,987 ,940 ,999 ,054 0,634 6,879 6 15, 129 8 1,891 ,231 ,945 ,923 ,932 1,00 ,082 0,879 5,743 7 3,221 5 0,644 ,034 ,923 ,934 ,987 ,978 ,050 1,567 8,657 8 4,563 11 0,415 ,212 ,978 ,972 ,967 ,984 ,033 0,460 9,765 9 1,223 1 1,223 ,154 ,985 ,923 ,956 ,981 ,045 0,577 6,456 10 5,345 3 1,782 ,178 ,991 ,989 ,934 ,979 ,044 0,870 9,564 11 1,233 2 0,617 ,045 ,968 ,945 ,988 ,995 ,056 0,567 12,234 12 2,498 1 2,498 ,196 ,983 ,933 ,991 ,962 ,031 0,654 8,221 13 2,032 1 2,032 ,297 ,988 ,921 ,977 ,987 O,21 0,950 9,302

Fonte: Dados da Pesquisa, 2008. A unidimensionalidade dos construtos foi verificada a partir da análise das

cargas de resíduos padronizados, calculados a partir da AFC (GARVER; MENTZER, 1999). São considerados unidimensionais os construtos que apresentam resíduos padronizados menores do que 2,58 em todos os pares formados pela suas variáveis manifestas. Assim, observando a Tabela 1, nota-se que os maiores resíduos identificados para cada construto, encontram-se abaixo do valor de referência, concluindo-se pela unidimensionalidade de todos os construtos que compõem o modelo.

Seguindo orientações de Garver e Mentzer (1999) e Bagozzi et al (1991), a validade convergente de um construto deve ser verificada a partir da análise da significância estatística dos parâmetros estimados para cada uma das variáveis

 

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manifestas, a partir do t-value. Assim, a validade convergente é tida quando indicadores que propõem medir um mesmo fenômeno estão relacionados entre si.

Desta forma, na tabela 1 é possível observar que a validade convergente de cada construto é confirmada a partir da verificação de que todas as variáveis analisadas apresentam cargas fatoriais significativas (t-value superior a 1,96), sendo que o menor t-value observado foi de 5,743.

Se a validade convergente é confirmada quando as variáveis que propõem medir um mesmo conceito estão relacionadas entre si (GARVER; MENTZER 1999), a validade discriminante é obtida através da correlação entre os construtos do modelo, na medida em que se observe que uma medida não se correlaciona com outros construtos os quais, supostamente, estariam medindo outro conceito (MALHOTRA, 2005; AAKER et al, 2001).

Neste estudo, a validade discriminante foi verificada através da comparação entre a variância extraída de um construto e a variância compartilhada dos demais construtos, obtida através do quadrado do coeficiente de correlação. Desta maneira, tem-se validade discriminante quando todos os construtos apresentam variâncias extraídas superiores às variâncias compartilhadas (FORNELL; LARCKER, 1981).A tabela 2 apresenta os resultados da análise da validade discriminante. Os valores destacados na diagonal em negrito, representam a variância extraída de cada construto e os demais valores as suas respectivas variâncias compartilhadas. Tabela 2: Validade Discriminante dos Construtos

1 ,574 2 ,023 ,623 3 ,321 ,022 ,541 4 ,002 ,001 ,201 ,732 5 ,045 ,321 ,099 ,032 ,667 6 ,231 ,098 ,056 ,022 ,098 ,578 7 ,003 ,002 ,001 ,005 ,121 ,002 ,546 8 ,034 ,001 ,038 ,009 ,003 ,321 ,125 ,564 9 ,121 ,032 ,077 ,032 ,001 ,022 ,003 ,001 ,554 10 ,036 ,067 ,065 ,123 ,037 ,124 ,045 ,321 ,066 ,566 11 ,002 ,211 ,210 ,088 ,078 ,003 ,231 ,098 ,008 ,023 ,652 12 ,001 ,212 ,076 ,045 ,008 ,001 ,003 ,002 ,123 ,096 ,134 ,549 13 ,342 ,034 ,121 ,033 ,004 ,021 ,034 ,001 ,056 ,088 ,003 ,000 ,512

Fonte: Coleta de dados, 2008

Quanto à confiabilidade de uma escala, uma das formas de ser medida é através da verificação de sua consistência interna. A medida mais comumente utilizada pelos pesquisadores da área de marketing para verificação consistência interna de uma escala é o coeficiente Alfa de Cronbach (PETERSON, 1994 e PETER, 1979). Assim, realizou-se o cálculo de confiabilidade de cada construto. Esta medidas admite a existência de confiabilidade quando aponta valores iguais ou maiores que 0,5 (FORNELL; LARCKER, 1981; HAIR et al, 1998 e GARVER; MENTZER, 1999). Quadro 02: Índices de Confiabilidade dos Construtos

CONSTRUTOS ALFA DE CROMBACH USO ,754 HABILIDADE ,886 DESAFIO ,992 CONTROLE ,898 VELOCIDADE DE INTERAÇÃO ,821 EMVOLVIMENTO/IMPORTÂNCIA ,789 ATENÇÃO FOCADA ,772 TELEPRESENÇA ,886 DISTORÇÃO DO TEMPO ,802 ESTÍMULOS ,896

 

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FLUXO ,921 AFETO POSITIVO ,897 COMPORTAMENTO EXPLORATÓRIO ,854

Fonte: Dados da Pesquisa, 2008 Desta forma, observando-se o Quadro 02, constata-se que todos os fatores

apresentaram índices bastante satisfatórios, indicados por valores de confiabilidade composta acima do valor mínimo necessário e, por vezes, superiores aos resultados encontrados no estudo original. Desta forma, pode-se concluir que estes resultados denotam a confiabilidade do instrumento de medida de experiência dos consumidores em ambientes on-line.

Modelagem de Equações estruturais

O interesse na especificação do modelo está diretamente centrado na transposição da matriz das variáveis observadas em parâmetros estruturais do modelo em estudo. Se uma única solução para os valores dos parâmetros estruturais pode ser encontrada, o modelo é considerado como identificado. A idéia é que o modelo seja super-identificado, onde o número de parâmetros a serem estimados é menor que o número de variâncias e covariâncias das variáveis observadas. Esta situação resulta em graus de liberdade positivos, que permitem o teste do modelo, conforme mostra a saída do AMOS no Quadro 03. Quadro 03: Parâmetros Estimados do modelo Sample size: 288 Model: Default model Computation of degrees of freedom Number of distinct sample moments: 567 Number of distinct parameters to be estimated: 70 ------------------------- Degrees of freedom: 465 Chi-square = 1782,829 Degrees of freedom = 465 Probability level = 0,000 Fonte: elaborada pela autora com o software AMOS

Ainda com relação à identificação do modelo existe a necessidade de cada variável latente ter a sua escala determinada, pois são variáveis não observadas e conseqüentemente não tem definida uma escala métrica. Esse requisito é satisfeito utilizando um contraste, um valor que não seja zero (tipicamente o valor 1 é utilizado segundo Byrne (2001) em uma das cargas fatoriais que são designadas para medir o mesmo fator. Pode-se observar o peso de regressão fixado em 1,0 na primeira variável indicadora de cada fator. Isso vale tanto para variáveis latentes dependentes como para variáveis independentes. A variável com parâmetro fixado é chamada de variável referência. A decisão de qual parâmetro se deve fixar é arbitrária. A medida que tiver maior confiança é recomendada, caso essa informação seja conhecida. O valor a ser especificado do parâmetro também é arbitrário. No modelo apresentado foi escolhida a primeira variável de cada fator, e isso não tem verificação, a estimativa dessa variável será 1 para a carga fatorial. Avaliação de critérios de qualidade do ajuste

São vários os critérios de ajuste do modelo. O primeiro a ser apresentado 1782,829 que é a estatística χ2 tem o objetivo de mostrar uma visão geral sobre o ajuste

 

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do modelo. A razão entre o valor χ2 e os graus de liberdade deve ser menor do que 5. No caso, é 4,03. O valor de probabilidade associado ao teste χ2 geralmente (se observa na literatura) rejeita a hipótese de que o modelo esteja bem ajustado, pois o teste χ2 tem se mostrado sensível a amostras grandes. Por isso a razão acima obtida é tomada em consideração ao invés do p-value.

No quadro 4 são apresentados os índices de ajuste do modelo em estudo. Outro ponto importante é o fato de que mesmo que um modelo apresente bons índices de ajuste, ele pode não ser plausível. É preciso que ele seja sustentado teoricamente, e que o teste χ2, deve também ser levado em conta. Quadro 04: Valores de ajuste do modelo RMSEA CFI Default Model Saturated Independence

0,061 0,031

0,886 1,000 0,010

Fonte: Coleta de dados, 2008

Das estatísticas de ajuste do Quadro 4, analisando o valor CFI = 0,88, RMSEA = 0,061 mostram um ajuste bom do modelo aos dados amostrais, uma vez que o valor referência para o CFI é 1, e para o RMSEA é aproximadamente zero. Quadro 05 – Pesos da regressão calculados pelo AMOS

S.E. C.R. P S.E. C.R. P 2 <--- USage 0,034 25,706 0,00 TL7 <--- TELEPRESENÇA 0,02 33,100 0,00 U3 <--- USage 0,022 40,409 0,00 AR1 <--- Estímulos SK1 <--- HABILIDADE AR3 <--- Estímulos 0,036 7,556 0,00 SK2 <--- HABILIDADE AR4 <--- Estímulos 0,039 7,923 0,00 SK3 <--- HABILIDADE 0,027 32,444 0,00 PA2 <--- afeto_ positivo SK4 <--- HABILIDADE 0,029 27,138 0,00 PA3 <--- afeto_ positivo 0,075 11,480 0,00 SK5 <--- HABILIDADE 0,024 38,250 0,00 PA4 <--- afeto_ positivo 0,029 25,517 0,00 SK6 <--- HABILIDADE 0,028 32,786 0,00 CT1 <--- CONTROLE SK7 <--- HABILIDADE 0,018 51,278 0,00 CT3 <--- CONTROLE 0,051 5,392 0,00 CH1 <--- Desafio CT4 <--- CONTROLE 0,047 19,468 0,00 CH4 <--- Desafio 0,036 11,917 0,00 IN1 <--- Importância CH5 <--- Desafio 0,045 12,644 0,00 IN2 <--- Importância 0,016 22,375 0,00 SP1 <--- Velocidade IN3 <--- Importância 0,016 22,375 0,00 SP2 <--- Velocidade 0,025 12,040 0,00 IN4 <--- Importância 0,016 22,375 0,00 SP3 <--- Velocidade 0,045 11,933 0,00 IN5 <--- Importância 0,016 22,375 0,00 FA1 <--- atenção_focada FL1 <--- FLUXO FA2 <--- atenção_focada 0,078 11,795 0,00 FL5 <--- FLUXO 0,025 42,760 0,00 FA3 <--- atenção_focada 0,017 40,529 0,00 FL6 <--- FLUXO 0,036 29,917 0,00 FA4 <--- atenção_focada 0,017 46,412 0,00 TD1 <--- Distorção_tempo TL1 <--- TELEPRESENÇA TD2 <--- Distorção_tempo 0,046 6,957 0,00 TL2 <--- TELEPRESENÇA 0,02 33,100 0,00 EB2 <--- Comp_Exploratorio TL3 <--- TELEPRESENÇA 0,012 42,250 0,00 EB3 <--- Comp_Exploratorio 0,02 18,350 0,00 TL4 <--- TELEPRESENÇA 0,023 44,087 0,00 EB4 <--- Comp_Exploratorio 0,037 18,784 0,00 EB6 <--- Comp_Exploratorio 0,049 17,469 0,00

Fonte: elaborada pela autora com o software AMOS

Além do teste da razão crítica (CR), o quadro 5 informa o tipo de parâmetro estimado, a estimativa desse parâmetro e seu erro padrão. O parâmetro estimado é a carga fatorial entre o fator e sua variável indicadora. As razões Críticas (estimativa/erro

 

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padrão) encontradas na tabela são altamente significantes como mostra o valor p. Todas as estimativas foram estatisticamente significantes ou seja, porque seu valor foi acima de 1,96, inclusive as covariâncias entre os termos de erro que foram incluídas ao modelo. Isso é um bom indício de que o modelo está bem especificado. Resíduos padronizados são os resíduos divididos pelos seus erros padrões assintóticos (é um erro padrão aproximado). Esses representam uma estimativa do número de desvios padrões que os resíduos observados estão do resíduo zero, que existiria caso o modelo fosse perfeitamente ajustado. Valores maiores que 2,58 são considerados grandes (BYRNE, 2001).

O modelo final é o mesmo postulado inicialmente. A Figura 1 apresenta o modelo final, com as estimativas dos parâmetros na forma padronizada. Esse foi o melhor modelo encontrado para esse instrumento, que é o modelo postulado inicialmente com a adição alguns parâmetros indicados durante a análise.

Figura 01: Diagrama de caminhos para o modelo final Fonte: Coleta de dados, 2008

Vale ressaltar no modelo final que a estimativa da correlação entre os construtos

VELOCIDADE e FLUXO é muito forte (0,98), assim como os construtos TELEPRESENÇA/DISTORÇÃO DO TEMPO e FLUXO, indicando uma associação positiva entre os construtos. Isso indica que os escores obtidos pelo questionário que apresentaram valores altos nos fatores citados, tem a tendência de terem apresentado valores altos nos construtos. Em suma, entrevistados que marcaram escores altos num fator marcaram em média valores altos no outro escore. Isso vale também para os escores baixos. Note-se que a correlação só demonstra essa associação, nenhuma definição de causa explícita foi determinada.

Já na questão construto / questão, VELOCIDADE/SP3, por exemplo, o valor da saída 0,987 é a carga fatorial que expressa o coeficiente de correlação entre a variável

 

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SP3 e seu respectivo fator (VELOCIDADE). Em cada fator, as variáveis mais representativas são aquelas cujas cargas fatoriais são maiores.

Discussão das Hipóteses da Pesquisa

Na busca de testar a hipótese 1 da pesquisa “há um nível elevado de Fluxo nos consumidores dos serviços educacionais no Second Life, realizou-se uma média entre as variáveis dos construtos habilidade e desafio, e cruzou-se as informações, a partir da figura 2 proposta por Pearce (2008).

Figura 02: Modelo para mensuração da experiência de Fluxo Fonte: Adaptado de Pearce, 2008

Figura 03: Experiência de Fluxo dos Respondentes Fonte: Dados da Pesquisa, 2008.

Ao preencher os valores na figura com os dados coletados, obteve-se o resultado

demonstrado na figura 3, que confirma a hipótese 1, pode-se observar que a maioria dos respondentes encontram-se no processo da experiência de Fluxo, onde existe uma relação diretamente proporcional entre habilidades e desafios existentes no comportamento dos usuários dos serviços educacionais. Tal congruência entre as habilidades possuídas e o nível dos desafios enfrentados é a base da teoria do Fluxo proposta por Cziqtzenmihaily (1992).

Quanto as demais hipóteses, observou-se que a experimentação do Fluxo pelos usuários de serviços educacionais no Second Life é um modelo composto por vários fatores: tempo de uso, habilidade, desafio, controle, telepresença, atenção focada, importância, velocidade, distorção de tempo e estímulos, que são fortemente correlacionados como mostram as análises. Na figura 4, apresenta-se um diagrama mostrando as relações entre os fatores na busca de confrontar as cargas fatoriais com as hipóteses da pesquisa.

 

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Figura 04: Diagrama de Caminhos para confronto com as hipóteses da pesquisa Fonte: Dados da Pesquisa, 2008

A partir da figura 5, pode-se observar que devido aos valores significantes de relação entre os fatores, as hipóteses da pesquisa que se seguem, foram confirmadas: (2) Um bom nível de habilidade durante o uso dos serviços educacionais no SL e um bom nível de controle percebido durante a interação com o Second Life correspondem a um alto nível de Fluxo; (3) Um bom nível de desafio e estímulos durante o uso dos serviços educacionais no SL, correspondem a um alto nível de Fluxo; (4) Um bom nível de telepresença e distorção de tempo durante o uso dos serviços educacionais no SL correspondem a um alto nível de Fluxo; e (5) Um bom nível de atenção focada durante o uso dos serviços educacionais no SL corresponde a um alto nível de Fluxo, telepresença e distorção de tempo; (6) Um bom nível de importância frente aos serviços educacionais no SL corresponde a um bom nível de atenção focada; (7) Um bom nível de velocidade de interação durante o uso dos serviços educacionais no SL corresponde a um bom nível de atenção focada, telepresença, distorção do tempo e Fluxo; (8) Quanto mais tempo os respondentes usam o Second Life, mais aumenta os níveis de habilidade e controle; (9) Um bom nível de Fluxo durante o uso dos serviços educacionais no SL corresponde a um bom nível de comportamento exploratório.

Na busca de responder aos objetivos da pesquisa que tratam das relações mais significantes relativas aos antecedentes diretos, indiretos e subseqüentes do Fluxo, observou-se que os antecedentes diretos mais significantes da experiência de Fluxo são os construtos relacionados a telepresença/distorção do tempo que obtiveram uma carga fatorial de 0,98 destacando-se frente aos demais.

Quanto aos antecedentes indiretos, observou-se que a velocidade de interação destacou-se fortemente, possuindo valores de 0,95; 0,99 e 0,98 em suas cargas relacionais com os outros construtos. A velocidade de interação é um fator fundamental para que o Fluxo seja atingido, pois caso as respostas às ações realizadas não sejam imediatas, existirá a possibilidade de desestimular o usuário quanto ao uso da ferramenta. Sobressaiu-se ainda o tempo de uso do Second Life e sua influência nos níveis de habilidade do usuário. Já no que se refere às relações subseqüentes à experiência de Fluxo, observou-se que o comportamento exploratório destacou-se frente ao afeto positivo, o que leva a crer que os níveis de aprendizado dos usuários são estimulados face à interatividade das relações no Second Life.

 

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CONCLUSÕES A Educação a Distância no ensino superior vem sendo popularizada, envolvendo

um uso intensivo das tecnologias de informação e comunicação. Desse modo, implica um número cada vez maior de estudantes, professores e instituições, tanto públicas como privadas, em um novo conjunto de desafios. Como é notório, a presença das tecnologias fomenta e cria condições potenciais para a interação e o desenvolvimento de projetos comuns em grupos heterogêneos, mas ela não se limita a uma “presença técnica” a serviço de uma educação única. Diferente disso, trata-se de um processo sociotécnico, inserido numa dinâmica política, de tomadas de decisão, de construção coletiva de projetos pedagógicos.

O mundo encontra-se em meio a tendências de crescimento exponenciais em tecnologia. Isto resulta em aplicações digitais novas de base contínua. Estas aplicações estão resultando em um efeito profundo em ambientes mediados por computador e estão abrindo portas para incitar novas oportunidades de pesquisas referentes ao comportamento deste consumidor. Acredita-se que a experiência educacional online é um evento consumo, assim o principal objetivo da pesquisa buscou analisar as relações antecedentes e subseqüentes mais significativas do Fluxo nos usuários de serviços educacionais no SL. Para tanto, adotou-se uma pesquisa de caráter exploratória descritiva, de corte transversal, operacionalizada mediante a realização de uma survey. Inicialmente se procedeu as analises descritivas com o intuito de se conhecer o comportamento destes usuários.

Os resultados da pesquisa apontam para a presença de Fluxo durante o uso dos serviços educacionais no Second Life, confirmando a hipótese 1 do estudo. Observou-se a experimentação do Fluxo em mais de 80% da população analisada, de acordo com o modelo de mensuração proposto por Novak, Hoffman e Yung (2000). Isto é corroborado pelos estudos acerca do aprendizado em ambientes virtuais realizados por Pearce e Ailey (2007) e Choi, Kim e Kim (2007), que também detectaram o Fluxo neste contexto, ratificando ainda o aumento de aprendizagem dos alunos a partir da experimentação do Fluxo.

As análises descritivas resultaram na elaboração do perfil da amostra pesquisada, formada essencialmente por alunos das instituições de ensino superior presentes no Second Life, notadamente Harvard e Berkley. O usuário aqui pesquisado apresentou um tempo médio de conexão diária superior a quatro horas, sendo adepto do Second Life em geral há mais de 2 anos e das Instituições de Ensino, há mais de 1 ano aproximadamente, o que caracterizou a amostra como bastante habilidosa no uso da ferramenta.

Respondendo ao primeiro objetivo específico, constatou-se que o antecedente direto mais significante na determinação do Fluxo nos usuários dos serviços educacionais no Second Life, foi o construto relacionado à telepresença e distorção do tempo. Quanto ao segundo objetivo especifico, o construto velocidade de interação apresentou uma maior significância frente às relações formadas para a experimentação do Fluxo.

No que se refere ao terceiro objetivo específico, o construto comportamento exploratório apresentou uma maior força frente as relações que resultam da experiência de Fluxo. Ressalta-se que conforme Novak, Hoffman e Yung (2000), para a ocorrência do Fluxo se faz necessário que todas as dimensões estejam presentes, fato constatado nesta pesquisa. Os usuários aqui estudados perceberam ter habilidades na utilização do Second LIfe, estavam focados na atividade, percebiam estar no controle da situação, desenvolveram comportamento exploratório e ao mesmo tempo em que sentiram o tempo passar mais rápido do que o normal, caracterizando assim as dimensões do Fluxo.

 

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O estudo trás implicações gerenciais para as instituicões presentes no Second life: investir em tecnologia em que aumente a velocidade de interação pode favorecer a experiência de fuxo. Estimular a interatividade entre alunos e professores, por meio da criação de grupos virtuais de estudo pode elevar os níveis de aprendizado dos usuários.

Para as instituições que atuam exclusivamente segundo o conceito unidirecional, o chamado download, atuar em mundos virtuais pode incrementar o e-learning por meio da dinâmica interativa que estes espaços online possibilitam.

Enquanto no ambiente real de sala de aula um dos grandes desafios é motivar a presença dos alunos, mantendo-os estimulados até o final do curso, no Second Life, os estudantes atingem o fluxo por meio da telepresença/distorção do tempo. Estas constatações indicam que utilizar as ferramentas disponíveis em mundos virtuais, a exemplo das instituições atuantes no Second Life, pode dinamizar o ensino universitário tradicional e presencial.

Como limitações do estudo, detectou-se que uma amostra maior, traria uma identificação mais precisa das cargas obtidas nos construtos. Logo, seria interessante rodar novamente a análise com um incremento amostral.

Durante o estudo, percebeu-se a necessidade de construtos relacionados as relações sociais e a interatividade presentes no Second Life, neste aspecto, sugere-se que surjam pesquisas que busquem contribuir para o modelo proposto por Novak, Hoffman e Yung (2000), no intuito de melhor compreender este novo consumidor que vem surgindo no contexto dos mundos virtuais, a exemplo do Second Life. REFERÊNCIAS

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