Acessibilidade / Reportar erro

Resistência à educação a distância na educação corporativa

Resistencia a la educación a distancia en la educación corporativa

Distance education resistance in corporate education

Resumos

Embora a resistência às tecnologias seja um problema frequente nas empresas, as pesquisas nessa área são fragmentadas, não cumulativas e raras na literatura. O objetivo desta pesquisa foi identificar e analisar as principais dimensões de resistência à educação a distância (EAD) na educação corporativa (EC). Uma estrutura teórica que visou explicar a resistência à EAD na EC foi desenvolvida e testada. As hipóteses iniciais foram testadas e os resultados mostraram que, na amostra pesquisada, as dimensões Autoeficácia e Expectativa de Desempenho influenciam direta e positivamente a resistência à EAD na EC, e as dimensões Expectativa de Esforço, Condições Facilitadoras, Interatividade e Comunicação são construtos antecedentes à Expectativa de Desempenho. Este estudo poderá auxiliar a implantação e gestão de cursos a distância, principalmente em organizações do setor público, incluindo universidades.

resistência às tecnologias; Utaut; educação a distância; e-learning; barreiras à educação a distância; educação corporativa


A pesar que la resistencia a la tecnología es un problema frecuente en las empresas, las investigaciones en esta área están fragmentadas, no son acumulativas y son raras en la literatura. El objetivo de esta investigación fue identificar y analizar las principales dimensiones de la resistencia a la Educación a Distancia (EAD) en la Educación Corporativa (EC). Una estructura teórica que pretende explicar la resistencia de la EAD em la EC fue desarrollada y probada. Las hipótesis iniciales fueron testeadas y los resultados indicaron que, en la muestra estudiada, las dimensiones Auto-eficacia y Expectativas del Rendimiento influyen directa y positivamente en la Resistencia a la EAD en la EC, y las dimensiones de Expectativa de Esfuerzo, Condiciones Propicias, Interactividad y Comunicación son constructoras de antecedentes del Rendimiento Esperado. Posiblemente este estudio ayudará en la implementación y gestión de cursos de aprendizaje a distancia, especialmente en las organizaciones del sector público, incluidas las universidades.

resistencia a la tecnología; Utaut; educación a distancia; e-learning; barreras a la educación a distancia; educación corporativa


Although the resistance to the technologies is a frequent problem in enterprises, the researches in that area are fragmented, no-cumulative and rare in the literature. The objective of this research was to identify and analyze the main resistance dimensions to Distance Education (DE) in Corporate Education (CE). A theoretical structure that sought to explain the Resistance to DE in CE was developed and tested. The initial hypotheses were tested and the results showed that, in the researched sample, the dimensions Self-effectiveness and Effort Expectation influence direct and positively the Resistance to DE in CE, and the dimensions Effort Expectation, Facilitative Conditions, Interactivity and Communication are antecedent construct to the Effort Expectation. This study will help in the deployment and management of distance learning courses, especially in public sector organizations, including universities.

resistance to the technologies; Utaut; distance education; e-learning; barriers to distance education; corporate education


Resistência à educação a distância na educação corporativa

Resistencia a la educación a distancia en la educación corporativa

Distance education resistance in corporate education

Alberto Luiz AlbertinI; Marcus BrauerII

IEscola de Administração de Empresas de São Paulo

IIUniversidade do Estado do Rio de Janeiro

RESUMO

Embora a resistência às tecnologias seja um problema frequente nas empresas, as pesquisas nessa área são fragmentadas, não cumulativas e raras na literatura. O objetivo desta pesquisa foi identificar e analisar as principais dimensões de resistência à educação a distância (EAD) na educação corporativa (EC). Uma estrutura teórica que visou explicar a resistência à EAD na EC foi desenvolvida e testada. As hipóteses iniciais foram testadas e os resultados mostraram que, na amostra pesquisada, as dimensões Autoeficácia e Expectativa de Desempenho influenciam direta e positivamente a resistência à EAD na EC, e as dimensões Expectativa de Esforço, Condições Facilitadoras, Interatividade e Comunicação são construtos antecedentes à Expectativa de Desempenho. Este estudo poderá auxiliar a implantação e gestão de cursos a distância, principalmente em organizações do setor público, incluindo universidades.

Palavras-chave: resistência às tecnologias; Utaut; educação a distância; e-learning; barreiras à educação a distância; educação corporativa.

RESUMEN

A pesar que la resistencia a la tecnología es un problema frecuente en las empresas, las investigaciones en esta área están fragmentadas, no son acumulativas y son raras en la literatura. El objetivo de esta investigación fue identificar y analizar las principales dimensiones de la resistencia a la Educación a Distancia (EAD) en la Educación Corporativa (EC). Una estructura teórica que pretende explicar la resistencia de la EAD em la EC fue desarrollada y probada. Las hipótesis iniciales fueron testeadas y los resultados indicaron que, en la muestra estudiada, las dimensiones Auto-eficacia y Expectativas del Rendimiento influyen directa y positivamente en la Resistencia a la EAD en la EC, y las dimensiones de Expectativa de Esfuerzo, Condiciones Propicias, Interactividad y Comunicación son constructoras de antecedentes del Rendimiento Esperado. Posiblemente este estudio ayudará en la implementación y gestión de cursos de aprendizaje a distancia, especialmente en las organizaciones del sector público, incluidas las universidades.

Palabras clave: resistencia a la tecnología; Utaut; educación a distancia; e-learning; barreras a la educación a distancia; educación corporativa.

ABSTRACT

Although the resistance to the technologies is a frequent problem in enterprises, the researches in that area are fragmented, no-cumulative and rare in the literature. The objective of this research was to identify and analyze the main resistance dimensions to Distance Education (DE) in Corporate Education (CE). A theoretical structure that sought to explain the Resistance to DE in CE was developed and tested. The initial hypotheses were tested and the results showed that, in the researched sample, the dimensions Self-effectiveness and Effort Expectation influence direct and positively the Resistance to DE in CE, and the dimensions Effort Expectation, Facilitative Conditions, Interactivity and Communication are antecedent construct to the Effort Expectation. This study will help in the deployment and management of distance learning courses, especially in public sector organizations, including universities.

Key words: resistance to the technologies; Utaut; distance education; e-learning; barriers to distance education; corporate education.

1. Introdução

As inovações tecnológicas atualmente são as principais impulsionadoras do desenvolvimento econômico e as principais fontes de vantagem competitiva, e os negócios baseados na internet tendem a crescer, o que significa que as mudanças devem aumentar ainda mais, fazendo com que instituições que não se adaptarem a essa nova fase corram sérios riscos (Tapscott, 1998; Davenport e Prusak, 1998). Segundo Castells (2000), o surgimento desse novo sistema eletrônico caracterizado por seu alcance global, pela integração de todos os meios de comunicação e pela interatividade potencial está mudando e mudará para sempre nossa cultura.

Todo esse cenário favorece a expansão da educação a distância (EAD), que é o processo de ensino em que professores e estudantes estão separados espacial e/ou temporalmente (Moore e Kearsley, 1996; Landim, 1997). Mas a utilização da EAD não acontece somente no meio acadêmico. Uma importante e crescente tendência da Educação Corporativa (EC) é a incorporação de tecnologias de EAD nos processos de treinamento, desenvolvimento e educação nas organizações públicas e privadas, por causa de vantagens em relação ao ensino presencial. Por outro lado, a EAD também tem suas desvantagens, limitações e dificuldades (Dutra, 2007; Mungania, 2003; Landim, 1997). Interessante observar que organizações públicas ou sem fins lucrativos já investem em educação a distância há décadas (quadro 1) devido a suas características (quadro 2).



Das 20 organizações descritas no quadro 1, quatro capacitam somente seu público externo, seis somente seu público interno e 10 capacitam ambos os públicos, o que é uma tendência da EC. Para capacitar de forma ágil e padronizada milhares de colaboradores, a EAD vem se tornando uma prática comum em grandes organizações.

Altos investimentos feitos em tecnologia da informação (TI) precisam melhorar a produtividade das organizações, mas para que isso ocorra as inovações precisam ser aceitas e efetivamente utilizadas nas organizações (Venkatesh et al., 2003). Um dos obstáculos à exploração de todo o potencial da TI está em sua aceitação entre os usuários finais (Pozzebon e Petrini, 2002), e atualmente a resistência à EAD já é um problema relevante (Galucha, 1997; E-learning Brasil, 2005). Inovações relacionadas à TI criam incertezas na organização, que por sua vez criam um estado desconfortável em um sistema, e isso geralmente leva à resistência da tecnologia (Rogers, 1995).

Para Markus (1983), melhores teorias de resistência à TI conduzirão a melhores estratégias de implementação e, consequentemente, a melhores resultados. As pesquisas sobre resistência à TI, embora importantes, são fragmentadas, não cumulativas e raras na literatura (Lapointe e Rivard, 2005). A resistência à TI é um assunto que deveria ser mais investigado, pois a mesma ocorre com frequência nas empresas e, além disso, as mudanças e as inovações na área de TI são cada vez mais frequentes e necessárias. Por isso, pode se considerar relevante conhecer as principais teorias de resistência a TI e identificar e mensurar as principais causas da resistência à EAD na EC.

Nesse contexto, buscou-se verificar o seguinte problema: que elementos causam a resistência à EAD na EC? Na busca da resposta para essa pergunta, o presente trabalho tem como objetivo geral desenvolver e validar uma estrutura teórica que identifique e analise as principais dimensões causadoras de resistência à EAD na EC.

Este estudo procura oferecer contribuições teóricas e práticas para a gestão de organizações públicas ou privadas. No setor público o problema da resistência às mudanças tende a ser maior, pois seus colaboradores geralmente têm estabilidade no emprego, o que significa que o poder de negociação dos gestores é menor do que na iniciativa privada. Nesse conjunto de colaboradores estão incluídos também os professores públicos, com experiência na educação presencial e que podem ver com ceticismo a EAD. Os gestores, principalmente públicos, devem ser capazes de entender e gerenciar as resistências às mudanças para que seus projetos sejam eficientes e eficazes.

Esta introdução apresentou o tema e o objetivo da pesquisa. A segunda seção contém o referencial teórico que orientou sua realização. Posteriormente, é descrito o método de pesquisa utilizado. Na quarta seção os dados obtidos são analisados e na última seção são apresentadas as conclusões, incluindo as contribuições teóricas e gerenciais, bem como as principais limitações identificadas neste estudo.

2. Teoria Unificada de Aceitação e Uso da Tecnologia (Utaut)

A aceitação de novas tecnologias é uma das mais maduras pesquisas científicas na área de Sistema de Informação (Hu et al., 1999), mas as pesquisas sobre tal assunto são fragmentadas e existem vários modelos diferentes que tentam explicar o mesmo fenômeno. Venkatesh e colaboradores (2003) sintetizaram o vasto conhecimento existente sobre aceitação de inovações e tecnologia e, a partir da integração de oito modelos, elaboraram e validaram um modelo integrado de aceitação e uso de tecnologias — o Modelo Utaut.

Os oito modelos ou teorias que formaram a base teórica da Utaut foram os seguintes: TRA ou Theory of Reasoned Action — Teoria da Ação Racionalizada (Fischbein e Ajzen, 1975); TAM e TAM2 ou Technology Acceptance Model — Modelo de Aceitação de Tecnologias (Davis, 1989); MM ou Motivational Model — Modelo Motivacional (Davis, Bagozzi e Warshaw, 1992); TPB ou Theory of Planned Behavior — Teoria do Comportamento Planejado (Ajzen, 1991); C-TAM-TPB ou Combined TAM and TPB — Modelos TAM e TPB Combinados (Taylor e Todd, 1995); MPCU ou Model of PC Utilization — Modelo de Utilização do PC (Thompson, Higgins e Howell, 1991); IDT ou Innovation Diffusion Theory — Teoria da Difusão da Inovação (Rogers, 1995); SCT ou Social Cognitive Theory — Teoria Social Cognitiva (Compeau e Higgins, 1995).

A partir das semelhanças empíricas e conceituais entre os oito modelos, os autores selecionaram os quatro construtos que apresentaram maior poder de explicação: expectativa de desempenho, expectativa de esforço, influência social e condições facilitadoras. Além disso, foram selecionados os moderadores mais influentes: gênero, idade, experiência e voluntariedade. Identificadas as correlações, foi formulado o modelo Utaut, que podemos observar na figura 1.


Como o modelo Utaut apresentou uma capacidade preditiva superior aos oito modelos anteriores, o presente artigo irá utilizar e adaptar conhecimentos do validado modelo Utaut com a finalidade de melhor explicação das causas da resistência à EAD na EC. O presente estudo adaptará os constructos da Utaut com maior poder de explicação da aceitação e do uso da TI para verificar se tais constructos também são capazes de explicar a resistência à EAD na EC (figura 1).

3. Resistência à TI e à EAD

A resistência às mudanças é um dos tópicos mais estudados no campo organizacional (Hernandez e Caldas, 2001), e pode ser compreendida como qualquer conduta que objetiva manter o status quo em face da pressão para modificá-lo (Zaltman e Duncan, 1977). Hernandez e Caldas (2001) consideram que a resistência às mudanças, embora seja vista por muitos como um problema, pode prevenir a adoção de mudanças que não geram retorno sobre o investimento ou que trazem mais desvantagens do que vantagens para os empregados ou para a organização. Comuns são os casos de resistência às mudanças relacionadas à TI, denominada simplesmente de resistência à TI.

Embora existam muitos trabalhos científicos sobre a aceitação de tecnologias, pouca atenção é dada aos estudos sobre Resistência à TI (Cenfetelli, 2004). Segundo esse autor, a adoção de tecnologias é algo diferente da resistência às tecnologias, pois suas causas podem ser bem diferentes. Além disso, o indivíduo pode não ter resistência alguma sobre determinada TI e simplesmente não adotá-la ou aceitá-la.

Markus (1983) explica a resistência à TI considerando a interação entre o contexto do uso do sistema e a implementação do sistema em si. Para a autora, se a partir dessa interação houver aumento de poder para o indivíduo ou para um grupo de indivíduos, não haverá resistência. Porém, se a mudança advinda da implementação de um sistema não suportar a posição de poder, haverá resistência. Em outras palavras, o comportamento do indivíduo em relação ao novo sistema está relacionado com a percepção de ganho ou com a ameaça de perda de poder. Para a autora, deve-se procurar prevenir a resistência, e não superá-la.

Joshi (1991) considera que embora pesquisadores atribuam os problemas de implementação de TI à resistência à mudança dos usuários, isso não é válido sempre, pois se os usuários receberem algum benefício com a mudança — como uma promoção ou um aumento de salário —, eles não serão resistentes, pelo contrário, eles irão considerar a mudança bem-vinda. Mas se a mudança for considerada não favorável aos funcionários, haverá resistência.

Marakas e Hornik (1996) consideram que a resistência é um comportamento causado por dois fatores: estresse e medo, ambos resultantes da intrusão da tecnologia no mundo previamente estável do usuário. Se a nova tecnologia parecer alterar o status quo do indivíduo, esse não saberá quais serão as consequências e, por isso, ficará com a percepção de uma situação perigosa. O medo e estresse das consequências do sistema desconhecido são, segundo tais autores, os fatores causadores da resistência.

Martinko e colaboradores (1996) elaboraram um modelo de atributo de reações de indivíduos à TI no qual a resistência está relacionada também com dois fatores: influências internas e externas no indivíduo, e experiências passadas, tanto de sucesso quanto de fracasso, em relação a sistemas similares. Implementações fracassadas de TI causando resistência podem ser consideradas experiências ou até preconceitos. Esse ponto de vista sugere que a prevenção de problemas é muito importante, pois é mais fácil prevenir tais problemas de resistência do que superá-los.

Lapointe e Rivard (2005) afirmam que os indivíduos e grupos podem ter várias intenções de comportamentos a partir da percepção de uma mudança de tecnologia: adoção, neutralidade, apatia, resistência passiva, resistência ativa ou até resistência agressiva. Para as autoras, a resistência é uma intenção de comportamento a partir da percepção de uma mudança de tecnologia, ou seja, nem é preciso usar ou conhecer bem a tecnologia para que ocorra a resistência. A resistência à TI começa isolada e individualmente, e posteriormente tais indivíduos podem se juntar e formar grupos resistentes.

Após ampla pesquisa bibliográfica sobre resistência e EAD na plataforma EBSCO e na internet, não foram encontrados estudos específicos sobre resistência à EAD na EC, porém tal pesquisa identificou características, limitações, barreiras da EAD na EC, que são as variáveis apresentadas no quadro 3. Tal quadro também apresenta os construtos e as definições conceituais elaboradas para a presente pesquisa.


Tal revisão bibliográfica possibilitou a elaboração de uma estrutura teórica de Resistência à EAD na EC (figura 2).


Enquanto quatro dimensões estão relacionadas com o ambiente no qual o indivíduo está inserido, que são as dimensões à direita da linha pontilhada vertical, outras quatro estão relacionadas com o indivíduo, ou seja, são características ou expectativas próprias, que são as dimensões à esquerda da linha pontilhada vertical. As quatro dimensões acima da linha pontilhada horizontal são adaptações da Utaut. Possivelmente outras dimensões também influenciam a resistência em questão, porém não foram incluídas por não terem sido identificadas no levantamento bibliográfico realizado. Definidos os construtos a serem analisados (figura 2), as seguintes hipóteses são propostas para teste:

H1: A baixa Autoeficácia tem uma influência positiva sobre a resistência à EAD na EC.

H2: Poucas competências em TI têm uma influência positiva sobre a resistência à EAD na EC.

H3: A baixa Expectativa de desempenho tem uma influência positiva sobre a resistência à EAD na EC.

H4: A baixa Expectativa de esforço tem uma influência positiva sobre a resistência à EAD na EC.

H5: A baixa Influência social tem uma influência positiva sobre a resistência à EAD na EC.

H6: Poucas Condições facilitadoras têm uma influência positiva sobre a resistência à EAD na EC.

H7: A baixa Interatividade tem uma influência positiva sobre a resistência à EAD na EC.

H8: A pouca Comunicação interna tem uma influência positiva sobre a resistência à EAD na EC.

H9: A Comunicação interna tem uma influência positiva sobre a expectativa de desempenho.

4. Método de pesquisa

Para a classificação desta pesquisa, toma-se como base a taxonomia apresentada por Vergara (2004). Quanto aos fins, é uma pesquisa descritiva, pois visa descrever o fenômeno da resistência à EAD na EC. Quanto aos meios, é uma pesquisa bibliográfica e de campo. Bibliográfica, pois foi feito um estudo sistemático em referências que tratam do tema, para a fundamentação teórica e metodológica do trabalho. A pesquisa é de campo, pois os dados serão coletados diretamente com empregados, de diversas empresas, que já fizeram ao menos um curso a distância. O método de investigação a ser utilizado será o método survey, por meio de questionário (Malhotra, 2001).

Como já observado, após revisão bibliográfica, foi elaborada a Estrutura Proposta (quadro 3). Posteriormente, um questionário foi construído a partir do desdobramento das variáveis em itens mensuráveis. Foi realizada avaliação de todos os itens por três pesquisadores doutores, para revisão e checagem de conteúdo e forma. Posteriormente foi realizado teste piloto do questionário com 10 empregados que já fizeram algum curso a distância, ou seja, indivíduos que poderiam estar na amostra da pesquisa. O teste piloto alcançou o objetivo de revisar o questionário na forma e na clareza das afirmativas. No questionário foram usadas escalas de Likert com sete categorias de resposta, que vão de "discordo totalmente" a "concordo totalmente". Os dados foram obtidos entre os meses de junho e julho de 2008 por meio de questionário eletrônico desenvolvido no site de pesquisa surveymonkey.com.O questionário foi dividido em duas partes, sendo a primeira referente às escalas de medição das variáveis e a segunda referente aos dados demográficos dos respondentes.

O questionário foi enviado via e-mail para 249 gestores de recursos humanos listados no site gestaoerh.com.br, com o objetivo de os gestores encaminharem o questionário para os empregados que já fizeram algum curso a distância patrocinado pela empresa. Como a taxa de resposta não foi alta o suficiente para alcançar o número mínimo necessário de questionários respondidos, a autoria desta pesquisa encaminhou o questionário para seus contatos acadêmicos e profissionais. A pesquisa teve como população todos os empregados de empresas lotadas no Brasil que já realizaram um ou mais de um curso corporativo a distância. O procedimento amostral adotado foi o não probabilístico, por conveniência, e trabalhou-se com respostas obtidas espontaneamente. Os resultados obtidos, portanto, devem ser generalizados com precaução.

O tamanho de amostra recomendado para uma análise utilizando Modelagem de Equações Estruturais deve ser no mínimo de cinco vezes a quantidade de variáveis do instrumento de coleta (Hair et al., 2005). O questionário desta pesquisa inicialmente teve 47 variáveis e, após a análise de confiabilidade, três variáveis foram eliminadas. Com isso, o número mínimo de questionários respondidos passou para 220. Como foram respondidos 258 questionários, obteve-se um número de questionários respondidos acima do mínimo exigido.

A amostra foi composta em sua maioria (67,1%) por empregados da área de humanas, principalmente com idade entre 20 e 50 anos (86,1%), e houve certo equilíbrio no gênero dos respondentes (57,8% do sexo masculino) bem como na frequência de empregados oriundos de empresas públicas (42,6%) e privadas (45%), e 12,4% de empregados de empresas de outro tipo.

Antes de fazer o teste de hipóteses e analisar a estrutura proposta, foi necessário conferir se as escalas são confiáveis e válidas. Para a análise de confiabilidade foi utilizado o software SPSS versão 15.0 e para as demais análises foi utilizado o software Amos versão 7.

5. Validação das escalas

Os itens que compõem uma escala devem apresentar alto valor de alpha de Cronbach, ou seja, valor próximo de um (Malhotra, 2001; Hair et al., 2005). Segundo Hair e colaboradores (2005), o limite inferior geralmente aceito para o alpha é de 0,70, apesar de poder diminuir para 0,60 em pesquisas exploratórias, que é o caso do presente estudo. Na análise de confiabilidade desta pesquisa, foi considerado adequado eliminar três itens do questionário (X1, X34, X43), o que aumentou significativamente a consistência interna dos construtos Autoeficácia (de 0,709 para 0,763), Comunicação (0,702 para 0,776) e Resistência (0,864 para 0,930). Nas demais dimensões, não foi necessário eliminar itens, pois os valores de alpha não mudariam significativamente se algum item a mais fosse excluído, e seus valores foram aceitáveis: Conhecimento em TI (0,855), Expectativa de desempenho (0,846), Expectativa de esforço (0,921), Influência social (0,782), Condições facilitadoras (0,754), Interatividade (931). Com esses resultados, podemos considerar que a escala proposta apresentou confiabilidade.

A validação das escalas foi feita com auxílio da Análise Fatorial Confirmatória, por meio da MEE, com o objetivo de confirmar se os itens do questionário estão mensurando com precisão os construtos a que foram destinados, e para testar as hipóteses que compõem a estrutura teórica proposta. Tal análise foi feita levando em consideração a significância das estimativas e os índices de ajustes.

A significância estatística das estimativas dos parâmetros é avaliada através do teste estatístico chamado razão crítica ou critical ratio (CR). Tal estatística foi obtida pela estimativa do parâmetro dividida por seu erro padrão, testando a hipótese de que a estimativa é estatisticamente diferente de zero. Baseado no nível de significância 0,05, o teste estatístico precisa ser, em módulo, maior do que 1.96 para que essa hipótese não seja rejeitada (Byrne, 2001).

Nos índices de ajuste, que são critérios avaliadores do modelo, a primeira informação apresentada é o valor geral da estatística χ2 [qui-quadrado], juntamente com os graus de liberdade [gl] e um valor de probabilidade [p]. O χ2 é a principal medida para o grau de ajuste global do modelo. O objetivo é obter modelos hipotéticos bem ajustados, onde os valores do χ2 são próximos aos graus de liberdade. A literatura (Hair et at., 2005; Byrne, 2001) recomenda que a razão χ2 / gl não exceda o valor cinco. Outros índices aceitos de ajuste do modelo são Comparative Fit Index [CFI], Goodness-of-Fit Index [GFI], Adjusted Goodness-of- Fit Index [AGFI] e Tucker-Lewis Index [TLI], e seus valores variam entre zero e 1, com valores perto de 1 indicativos de bom ajuste, enquanto no índice Rot Mean Square Residual [RMSEA], os valores menores que 0,08 indicam ajuste razoável, e o melhor é que o valor seja menor que 0,06 (Hair et al., 2005).

Todas as dimensões apresentadas tiveram significância de estimativas e índices de ajustes dentro dos índices recomendados pela literatura, exceto as dimensões Conhecimento em TI e Influência social. Na dimensão Conhecimento em TI, o CFI, o AGFI e o TLI tiveram valores menores que 0,9 e o RMSEA teve valor maior que 0,08. Além disso, a χ2 / gl foi bem maior que 5 (14,786). Na dimensão Influência social, o CFI, AGFI e TLI tiveram valores menores que 0,9 e o RMSEA foi maior que 0,08. Além disso, a razão χ2 / gl foi bem maior que 5 (17,125). Infere-se que estas duas dimensões não estão ajustadas ou bem especificadas, ou seja, não apresentaram validade e por isso foram eliminadas. Isso significa que as hipóteses H2 e H5 (quadro 3) não puderam ser testadas nessa amostra, o que não significa que foram rejeitadas. Para estudos futuros, recomenda-se utilizar uma amostra maior ou então elaborar uma nova escala de Conhecimento em TI e Influência social. Porém todas as outras dimensões foram validadas, o que significa que a escala criada apresenta validade.

6. Teste de hipóteses

Na tabela 1 são testadas as hipóteses restantes. Na coluna de Estimativa Padronizada observamos que algumas hipóteses têm cargas fatoriais com valores, em módulo, muito baixos (valores próximos a 0,01). Tais hipóteses tiveram, em módulo, CR abaixo do mínimo recomendado de 1,96. Devido a tais índices, as hipóteses H4, H6, H7 e H8 foram rejeitadas.

Conforme a tabela 2, na análise dos índices de ajuste da Estrutura Proposta pode-se observar que todos os critérios apresentaram bons resultados, embora o GFI e AGFI tenham tido apenas resultados razoáveis. Diante desses resultados, apenas as hipóteses H1, H3 e H9 foram confirmadas.

Uma característica da Modelagem de Equações Estruturais é que novos modelos podem ser testados, na tentativa de se obterem novas relações causais entre os construtos. Após várias tentativas de se encontrar uma nova estrutura teórica com melhores índices, feitas a partir da retirada de construtos e da elaboração de novos caminhos e hipóteses, foi encontrada e testada uma estrutura teórica alternativa, que será denominada Estrutura de Resistência à EAD na EC ou Estrutura Readec (figura 3).


Conforme mostra a figura 3, a Estrutura Readec apontou algumas hipóteses novas, mas eliminou a dimensão Comunicação interna. Na tabela 3, podemos observar que todas as estimativas padronizadas têm valores significativos, os CR encontrados têm, em módulo, valor superior ao mínimo recomendado, e os valores de p value foram inferiores a 0,1 a 1% de significância. Com tais resultados, nenhuma hipótese da Estrutura Readec foi rejeitada.

Analisando a tabela 4, percebe-se que em geral os índices da Estrutura Readec são melhores do que os da Estrutura Teórica 1. Apenas o AGFI e TLI apresentaram índices piores do que os da Estrutura Teórica 1.

Embora a Estrutura Readec tenha menor número de hipóteses iniciais aceitas (apenas as hipóteses H1 e H3), tal estrutura foi considerada mais adequada, pois apresentou melhores índices de ajuste, é lógica e condizente com o referencial teórico pesquisado, e teve uma explicação mais completa da relação direta e indireta dos construtos identificados com o construto Resistência à EAD na EC.

7. Conclusão

O objetivo do presente trabalho foi identificar e analisar as principais causas de resistência à EAD na EC. O estudo da resistência à EAD realizado teve como foco o indivíduo, independentemente do tipo de organização na qual ele está trabalhando. Portanto, as conclusões são aplicáveis nas áreas pública e privada. A Estrutura Readec (quadro 3) verificou que as dimensões Autoeficácia e Expectativa de desempenho influenciam diretamente a resistência em questão. Neste estudo, a Autoeficácia foi conceituada como o grau de habilidade do funcionário em aprender sozinho e em realizar o que planeja. Quanto maior a necessidade de interação presencial nas aulas ou no estudo, quanto maiores a indisciplina e as dificuldades com o gerenciamento do tempo, e quanto maior o grau de procrastinação, possivelmente maior será a resistência do empregado em relação aos sistemas de EAD. Se a organização identificar que seus colaboradores têm poucas características de Autoeficácia, será um risco alto implementar curso totalmente on-line ou sem cuidados específicos em sua implementação.

A Expectativa de desempenho, dimensão adaptada da Utaut, buscou identificar o grau em que um funcionário acredita que o uso do sistema vai ajudá-lo a atingir ganhos no trabalho. Concluiu-se que, se o empregado não acredita que a EAD lhe agregará valor, provavelmente a resistência será maior. Verificou-se que a Expectativa de desempenho, de acordo com a estrutura posterior, é influenciada positivamente por três dimensões: Expectativa de esforço, que buscou mensurar a facilidade de uso percebida do sistema de EAD; Interatividade, que buscou mensurar o grau de interatividade e tempestividade entre o funcionário-aluno e o tutor ou outros alunos; e Condições facilitadoras, que buscou mensurar o grau em que um funcionário acredita que existe uma infraestrutura organizacional e técnica para suportar o uso do sistema.

Infere-se que quanto menor for sua capacidade de aprender sozinho e realizar o que planeja (Autoeficácia), e quanto menores forem suas crenças de que o sistema de ensino a distância vai lhe agregar valor no trabalho (Expectativa de desempenho), maior será a resistência do empregado em relação à EAD. Além disso, infere-se que se o empregado perceber o sistema de EAD como algo complicado, difícil de usar e de aprender, se não tiver condições adequadas de infraestrutura para utilização da EAD ou se o curso não tiver interatividade, ele provavelmente deverá considerar que tal sistema será pouco útil ao seu trabalho ou que tal sistema não irá melhorar seus resultados (Expectativa de desempenho), que podem ser mais qualidade no trabalho, mais produtividade ou maiores chances de crescimento na empresa.

Embora a dimensão Comunicação interna não tenha sido validada na Estrutura Readec, é válido observar que tal dimensão, na Estrutura Proposta (figura 1), foi empiricamente validada, pois teve a hipótese confirmada com o maior valor de estimativa padronizada (0,626). Além disso, também houve validade teórica para tal hipótese (Dutra, 2007; Paré, 2002; Kotter e Schlesinger, 1979; Rogers, 1995; Mungania, 2003; Silva e Dias, 2006). Isso tem lógica, pois, se a organização fizer uma boa comunicação do sistema de EAD junto ao empregado, a possibilidade de o funcionário acreditar que o uso do sistema vai ajudá-lo a atingir ganhos no trabalho será maior. Lembramos que para esta pesquisa o treinamento foi um dos itens da dimensão Comunicação. Com esses resultados, pode-se considerar que o objetivo da pesquisa foi alcançado, o que possibilita fazer algumas contribuições teóricas e práticas sobre o tema em questão.

Talvez a maior contribuição teórica da presente pesquisa foi desenvolver e validar uma estrutura teórica de Resistência à EAD na EC. A segunda contribuição teórica foi a validação de uma estrutura teórica que integre teorias sobre Resistência à TI com teorias sobre adoção de TI, pois foi feita uma adaptação da Utaut (Venkatesh et al., 2003). Embora a adoção de tecnologias seja um assunto diferente da resistência às tecnologias (Cenfetelli, 2004), a inversão e adaptação de itens da Utaut foi útil para a construção da estrutura teórica de resistência proposta. A terceira contribuição teórica foi a construção de uma escala com a finalidade de mensurar a Resistência à EAD na EC. Tal escala foi desenvolvida e validada a partir de uma ampla revisão bibliográfica de fontes científicas e não científicas. Sistematizar teorias, adaptar escalas já validadas e validar conhecimentos não científicos justificam a importância da construção de escalas no avanço do conhecimento.

Os resultados desta pesquisa também poderão servir de subsídio para a implementação de ações gerenciais que aumentem a eficiência dos programas de EAD. A partir da Estrutura Readec (quadro 3), gestores devem pesquisar ou desenvolver formas de eliminar, reduzir ou lidar com as principais causas de resistência identificadas. Se o empregado ou servidor público tem resistências em relação à EAD, provavelmente o aprendizado a distância será aquém do esperado e, consequentemente, os resultados do treinamento serão menores. Para que a EAD tenha bons resultados é importante ter objetivos e metodologias instrucionais elaborados por profissionais, e conhecer as necessidades, expectativas, características, motivações e dificuldades dos empregados. A EAD é uma tecnologia que deve ser projetada, implantada e gerenciada por profissionais qualificados, para que os investimentos tenham resultado e retorno (Meirelles e Maia, 2004).

As empresas e as instituições de ensino podem replicar o questionário desta pesquisa para mensurar a atitude dos empregados em relação ao sistema de EAD e identificar os perfis mais ou menos propensos à EAD. Segundo Hernandez e Caldas (2001:41), "tão importante quanto a análise das causas da resistência, particularmente para a mudança organizacional, é a identificação de indivíduos que terão maior inclinação a resistir à mudança e das razões desse comportamento". No caso de indivíduos menos propensos, é recomendável iniciar a EAD por meio de blended learning com mais aulas presenciais, e ir aumentando a quantidade das aulas a distância gradualmente.

Este trabalho também apresentou limitações que devem ser consideradas em futuros trabalhos sobre a mesma temática. Uma limitação foi a amostragem utilizada, que foi não probabilística por conveniência. A validação de conteúdo também apresentou limitações, pois para alguns construtos foram utilizadas fontes não científicas como sites e livros, ao invés de revistas científicas. Isto ocorreu devido à escassez de pesquisas científicas sobre resistência à TI e à EAD. Outra limitação foi que esta pesquisa não foi longitudinal, como as pesquisas de Venkatesh e colaboradores (2003) e Lapointe e Rivard (2005).

Artigo recebido em 19 jun. 2011 e aceito em 29 jun. 2012.

Alberto Luiz Albertin é professor titular, coordenador do Centro de Tecnologia de Informação Aplicada (CIA) e do Programa de Excelência em Negócios na Era Digital (NED) da Escola de Administração de Empresas de São Paulo da Fundação Getulio Vargas (FGV-Eaesp). E-mail: albertin@fgv.br.

Marcus Brauer é professor adjunto da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (Uerj) e da Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (Unirio). E-mail: marcusbrauer@gmail.com.

  • AJZEN, Icek. The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, v. 50, n. 2, p. 179-211, Dec. 1991.
  • BERGE, Zane L. Barriers to online teaching in post-secondary institutions. Online Journal of Distance Learning Administration.Summer, 1998. Disponível em: <www.westga.edu/~distance/Berge12.html>. Acesso em: 12 fev. 2007.
  • BYRNE, Barbara M. Structural equation modeling with Amos: basic concepts, applications and programming. Londres: Sage, 2001.
  • CASTELLS, Manuel. A sociedade em rede São Paulo: Paz e Terra, 2000.
  • CENFETELLI, Ronald T. Inhibitors and enablers as dual factor concepts in technology usage. Journal of the Association of Information Systems, v. 5, n. 11-12, p. 472-492, Dez. 2004.
  • CHO, Soomyung K.; BERGE, Zane L. Overcoming barriers to distance training and education. Education at a Distance, Feb. 2002. Disponível em: <www.usdla.org/html/journal/JAN02_Issue/article01.html>. Acesso em: 20 mar. 2007.
  • COMPEAU, Deborah R. et al. Social cognitive theory and individual reactions to computing technology: a longitudinal study. MIS Quaterly, v. 23, n. 2, p. 145-158, 1999.
  • COMPEAU, Deborah R.; HIGGINGS, Christopher A. Computer self-efficacy: development of a measure and initial test. MIS Quaterly, v. 19, n. 2, p. 189-211, 1995.
  • DAVENPORT, Thomas H.; PRUSAK, Laurence. Conhecimento empresarial: como as organizações gerenciam o seu capital intelectual. Rio de Janeiro: Campus, 1998.
  • DAVIS, Fred. D. Perceived usefulness, perceived ease of use and user acceptance of computer technology. MIS Quarterly, v. 13, n. 3, p. 319-339, 1989.
  • DAVIS, Fred. D.; BAGOZZI, Richard P.; WARSHAW, Paul R. Extrinsic and intrinsic motivation to use computers in the workplace. Journal of Applied Social Psychology, v. 22, n. 14, p. 1111-1132, 1992.
  • DUTRA, Denize. O desafio do e-learning: vencer as barreiras comportamentais.Disponível em: <www.always.com.br/site2005/endo_clip04.html>. Acesso em: 28 jan. 2007.
  • E-LEARNING BRASIL. Dados de mercado Disponível em: <www.elearningbrasil.com.br>. Acesso em: 21 dez. 2005.
  • ENAP. Educação a distância em organizações públicas; mesa-redonda de pesquisa-ação. Brasília: Enap, 2006.
  • FISCHBEIN, Martin; AJZEN, Icek. Belief, attitude, intention and behavior: an introduction to theory and research. Reading: Addison-Wesley, 1975.
  • GALUSHA, Jill M. Barriers to learning in Distance Education. Interpersonal Computing and Technology: an electronic journal for the 21st century. 1997. Disponível em: <www.infrastruction.com/barriers.htm>. Acesso em: 24 ago. 2006.
  • HAIR, Joseph F. et al. Análise multivariada de dados Porto Alegre: Bookman, 2005.
  • HERNANDEZ, José Mauro da C.; CALDAS, Miguel. P. Resistência à mudança: uma revisão crítica. Revista de Administração de Empresas, São Paulo, v. 41, n. 2, abr./jun. 2001.
  • HU, Paul J. et al. Examining the Technology Acceptance Model using physician acceptance of telemedicine technology. Journal of Management Information Systems, v. 16, n. 2, p. 91-112, 1999.
  • JOSHI, Kailash. A model of users perspective on change: the case of information systems technology implementation. MIS Quarterly, v. 15, n. 2, p. 229-242, June 1991.
  • KOTTER, John P.; SCHLESINGER, Leonard A. Choosing strategies for change. Harvard Business Review, v. 73, n. 2, p. 106-113, Mar./Apr. 1979.
  • LANDIM, Cláudia M. M. F. Educação a distância: algumas considerações. Rio de Janeiro: Edição do autor, 1997.
  • LAPOINTE, Liette; RIVARD, Suzanne. A multilevel model of resistance to information technology implementation. MIS Quarterly, v. 29, n. 3, p. 461-469, 2005.
  • MALHOTRA, Naresh K. Pesquisa de marketing: uma orientação aplicada. Porto Alegre: Bookman, 2001.
  • MARAKAS, George M.; HORNIK, Steven. Passive resistance misuse: overt support and covert recalcitrance in IS implementation. European Jounal of Information Systems, v. 5, n. 3, p. 208-220, 1996.
  • MARKUS, Mary Lynne. Power, politics, and MIS implementation. Communications of the ACM, v. 26, n. 6, p. 430-444, 1983.
  • MARTINKO, Mark J. et al. An attributional explanation of individual resistance to the introduction of information technologies in the workplace. Behavior & Information Technology, v. 15, n. 5, p. 313-330, 1996.
  • MEIRELLES, Fernando de S.; MAIA, Marta de C. O uso da tecnologia de informação para a educação a distância no ensino superior: estudo dos cursos de administração de empresas. Relatório de Pesquisa nş 12/2004, FGV-Eaesp/GVPesquisa.
  • MOORE, Michael; KEARSLEY, Greg. Distance education: a systems view. Belmont: Wadsworth Publishing Co., 1996.
  • MUNGANIA, Penina. The seven e-learning barriers facing employees.2003. Disponível em: <www.masie.com/researchgrants/2003/Mungania_Final_Report.pdf>. Acesso em: 14 mar. 2007.
  • PARÉ, Guy. Implementing clinical information systems: a multiple-case study within a US hospital. Health Services Management Research, v. 15, n. 2, p. 71-92, 2002.
  • POZZEBON, Marlei; PETRINI, Maira. Impactos da tecnologia da informação sobre as organizações: desvendando o paradoxo da produtividade. In: CONGRESSO DE ADMINISTRAÇÃO COPPEAD, 9., 2002, Rio de Janeiro. Anais.. Rio de Janeiro: Coppead/UFRJ, 2002.
  • RAFFONI, Melissa. Managing time Cambridge: Harvard Business School Press, 2006.
  • ROGERS, Everett M. Diffusion of innovations Nova York: Free Press, 1995.
  • SILVA, André Luiz Matos Rodrigues; DIAS, Donaldo de Souza. Influência do treinamento de usuários na aceitação de sistemas ERP no Brasil. In: ENCONTRO NACIONAL DA ASSOCIAÇÃO NACIONAL DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO, 30., 2006, Salvador. Anais... 2006.
  • TAPSCOTT, Don. Growing up digital: the rise of the net generation. Nova York: McGraw-Hill Professional Publishing, 1998.
  • TAYLOR, Shirley; TODD, Peter A. Understanding information technology usage: a test of competing models. Information Systems Research, v. 6, n. 4, p. 144-176, 1995.
  • THOMPSON, Ronald L.; HIGGINS, Christopher A.; HOWELL, Jane M. Personal computing: toward a conceptual model of utilization. MIS Quarterly, v. 15, n. 1, p. 124-143, 1991.
  • VENKATESH, Viswanath et al. User acceptance of Information Technology: toward a unified view. MIS Quarterly, v. 27, n. 3, p. 425-478, 2003.
  • VERGARA, Sylvia C. Projetos e relatórios de pesquisa em administração São Paulo: Atlas, 2004.
  • ZALTMAN, Gerald; DUNCAN, Robert. Strategies for planned change Nova York: John Wilew & Sons, 1977.

Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    23 Out 2012
  • Data do Fascículo
    Out 2012

Histórico

  • Recebido
    19 Jun 2011
  • Aceito
    29 Jun 2012
Fundação Getulio Vargas Fundaçãoo Getulio Vargas, Rua Jornalista Orlando Dantas, 30, CEP: 22231-010 / Rio de Janeiro-RJ Brasil, Tel.: +55 (21) 3083-2731 - Rio de Janeiro - RJ - Brazil
E-mail: rap@fgv.br