Autossabotagem e trajetória acadêmica de estudantes de graduação da área de Negócios

RESUMO

Este estudo examinou o efeito do uso de estratégias de autossabotagem na trajetória acadêmica de estudantes de graduação da área de Negócios. Estudos anteriores analisaram os efeitos do comportamento autossabotador sobre o desempenho acadêmico, não refletindo, assim, sobre um escopo mais amplo como a trajetória acadêmica. Portanto, analisar o efeito da autossabotagem na trajetória acadêmica, a partir de um construto que representa vida acadêmica, possibilita evidenciar seus impactos sobre elementos importantes que, em conjunto, compreendem a construção da trajetória dos estudantes, tais como: ambiente universitário, compromisso com o curso, habilidades do estudante, envolvimento em atividades do curso, condições para o estudo e desempenho acadêmico. A autossabotagem está associada a elevados níveis de estresse, depressão, ansiedade e procrastinação. Então, avaliar os efeitos da autossabotagem na formação de futuros gestores organizacionais é especialmente importante, pois as consequências do uso contínuo de estratégias autossabotadoras podem extrapolar o ambiente acadêmico e afetar questões sociais e afetivas desses sujeitos. Motivados por suas concepções, convicções e estereótipos, que os conduzem ao comportamento autossabotador, líderes e gestores empresariais podem realizar ações que geram perdas e frustrações diante de situações que requerem um posicionamento assertivo nas decisões tomadas no ambiente organizacional. Isso impede o alcance de soluções ótimas, podendo implicar a falência econômica e o descumprimento de metas e resultados organizacionais. Dessa maneira, compreender o efeito da autossabotagem na trajetória acadêmica de estudantes da área de Negócios cria condições de mitigá-la durante sua formação, evitando que os resultados de seu uso contínuo extrapolem o ambiente universitário e também causem prejuízos no ambiente corporativo. Foi realizado um levantamento com estudantes matriculados nos seis cursos de graduação da área de Negócios de uma universidade pública federal do sul do Brasil. A amostra contou com a participação de 212 graduandos e a análise dos dados ocorreu por meio de modelagem de equações estruturais (MEE). Os resultados indicam a presença moderada de comportamento autossabotador nos participantes da pesquisa e confirmam a hipótese de que a autossabotagem afeta negativamente a trajetória acadêmica dos estudantes de graduação da área de Negócios. Esse efeito se apresenta tendencialmente maior entre estudantes acima de 25 anos e entre alunos do gênero masculino. Mesmo na presença moderada do comportamento autossabotador entre os estudantes investigados, seu efeito sobre a trajetória acadêmica foi negativo e significativo, o que sugere que em amostras com indivíduos mais autossabotadores, a trajetória acadêmica tende a ser ainda mais prejudicada.

Palavras-chave:
autossabotagem; trajetória acadêmica; Ensino Superior; desempenho acadêmico; motivação acadêmica

ABSTRACT

This study examined the effect of using self-handicapping strategies on the academic path of undergraduate Business students. Previous studies have analyzed the effects of self-handicapping behavior on academic performance, thus not reflecting on a broader scope such as academic path. Therefore, analyzing the effect of self-handicapping on the academic path, based on a construct that represents academic life, makes it possible to highlight its impacts on major elements that, together, comprise the building of the students' path, such as: university setting, commitment to the course, student skills, involvement in course activities, study conditions, and academic achievement. Self-handicapping is associated with high levels of stress, depression, anxiety, and procrastination. So, assessing the effects of self-handicapping on the education of prospective organizational managers is especially important, as the consequences of continued use of self-handicapping strategies may go beyond the academic setting and affect social and affective issues of these people. Motivated by their views, beliefs, and stereotypes, which lead them to self-handicapping behavior, business leaders and managers can take actions that generate losses and frustrations in situations that require an assertive position in decisions taken in the organizational setting. This prevents the achievement of optimal solutions, which may result in economic bankruptcy and non-compliance with organizational goals and results. In this way, grasping the effect of self-handicapping on the academic path of students in the Business area creates conditions to mitigate it during their education, preventing the results of its continued use from going beyond the university setting and also causing losses in the corporate setting. A survey was carried out with students enrolled in six undergraduate courses in the Business area of a federal public university in southern Brazil. The sample had the participation of 212 undergraduate students and data analysis took place by using structural equation modeling (SEM). The results point out a moderate presence of self-handicapping behavior in research participants and confirm the hypothesis that self-handicapping negatively affects the academic path of undergraduate Business students. This effect tends to be greater among students over 25 years of age and among male students. Even with a moderate presence of self-handicapping behavior among the students under analysis, its effect on the academic path was negative and significant, which suggests that in samples with rather self-handicapping individuals, the academic path tends to be even more impacted.

Keywords:
self-handicapping; academic path; Higher Education; academic performance; academic motivation

1. INTRODUÇÃO

A autossabotagem (self-handicapping) é uma estratégia frequentemente usada pelos estudantes para regular as ameaças à autoestima causadas pelo medo de fracassar na vida acadêmica (Vargas, 2018). Esse termo é reconhecido na literatura internacional (Martin et al., 2001; Török et al., 2018) e os psicólogos norte-americanos Berglas e Jones (1978) são considerados pioneiros nessa literatura. O termo self-handicapping foi originalmente definido por Berglas e Jones (1978) como qualquer ação ou escolha de ajustamento ao desempenho que aumente a oportunidade de externalizar (ou desculpar) o fracasso e de internalizar o sucesso, sendo operacionalizada a partir de impedimentos criados com o intuito de justificar o próprio fracasso (Zanatto, 2007).

A literatura aponta alguns indícios da autossabotagem no ambiente escolar. Estudantes com tendências a comportamentos autossabotadores têm seus resultados acadêmicos afetados negativamente, pois a autossabotagem se mostra associada à baixa autorregulação da aprendizagem, a persistência em se manter no curso, aos planos acadêmicos futuros e ao desempenho acadêmico (Martin et al., 2001). Alunos que não são autorregulados apresentam maior probabilidade de autossabotarem-se, pois não conseguem se dedicar aos estudos e, por vezes, acabam não tendo a persistência de concluir o curso (Cano et al., 2018).

A autossabotagem também está associada ao estresse (Sahranç, 2011), depressão (Sahranç, 2011), ansiedade (Sahranç, 2011; Yildirim & Demir, 2020), procrastinação (Yildirim & Demir, 2020), autoestima (Yildirim & Demir, 2020) e autocompaixão (Yildirim & Demir, 2020). Mesmo alunos perfeccionistas podem recorrer a autossabotagem, pois muitas vezes experimentam o medo de não fazerem algo bem feito, de não estarem satisfeitos com suas realizações, de sentirem culpa, vergonha e baixo senso de respeito próprio (Akar et al., 2018). Por um lado, estudos apontam que a autossabotagem pode trazer benefícios em curto prazo como, por exemplo, redução de esforços e procrastinação, que podem aliviar momentaneamente a ansiedade na realização de tarefas (Cano et al., 2018). Entretanto, seu uso a longo prazo pode acarretar custos na vida acadêmica dos estudantes, podendo se tornar um ciclo vicioso (Urdan & Midgley, 2001; Yildirim & Demir, 2020).

Compreender como os estudantes vivenciam o ambiente universitário e fazem escolhas que refletem na vida acadêmica é desafiador, tendo em vista as características dos estudantes, do ambiente institucional e suas mudanças, que não devem ser pensados de forma isolada, mas de forma integrada (Vendramini et al., 2004). Nesse sentido, a vida acadêmica se revela como um processo multifacetado, composto por diferentes dimensões, tais como: formação acadêmica anterior, relacionamento, envolvimento com atividades universitárias, escolha do curso, desempenho acadêmico, habilidades para o estudo, condições de estudo, condições externas, condições de saúde física e psicológica e ambiente universitário (Vendramini et al., 2004).

Diante do exposto, é possível que a autossabotagem se revele um obstáculo para a conquista de uma trajetória de sucesso acadêmico, visto suas diferentes implicações negativas na vida acadêmica (Martin et al., 2001), na saúde e bem-estar psicológico dos estudantes (Akar et al., 2018; Cano et al., 2018; Sahranç, 2011; Yildirim & Demir, 2020). Por essas razões, esta pesquisa entende que a autossabotagem está relacionada não apenas ao baixo desempenho, mas também produz efeitos negativos na trajetória acadêmica dos estudantes, refletidos pelas diferentes dimensões que representam a vida acadêmica.

O sucesso de programas de acompanhamento de estudantes desenvolvido para minimizar o uso de estratégias de autossabotagem foi relatado por Kearns et al. (2008) que investigaram seus efeitos em estudantes da pós-graduação. Nesse sentido, o desenvolvimento de pesquisas que ampliem o escopo da análise da autossabotagem na graduação é importante para o acompanhamento apropriado de estudantes e sua prevenção (Ganda & Boruchovitch, 2015; Mena, 2019; Schwinger et al., 2014; Vargas, 2018; Verdinelli et al., 2016), especialmente porque a autossabotagem afeta diretamente a qualidade da aprendizagem (Elliot & Church, 2003).

Considerável parcela das pesquisas brasileiras que envolvem a temática da autossabotagem está voltada a estudantes da área de ensino, que se tornarão professores (Ganda & Boruchovitch, 2015, 2016). Na área de Negócios, Verdinelli et al. (2016) relacionaram os estilos cognitivos dos estudantes do último ano do curso de Ciências Contábeis com autoboicote e autoeficácia acadêmica e identificaram como tais comportamentos se vinculam com o desempenho escolar dos discentes. Contudo, Verdinelli et al. (2016) não abordam a vida acadêmica dos estudantes, na perspectiva de sua trajetória desenvolvida durante a graduação, limitando-se a avaliar a relação dos estilos cognitivos com o desempenho acadêmico. Portanto, menos se sabe sobre o efeito da autossabotagem na trajetória acadêmica, avaliada por um instrumento específico que considere os diferentes aspectos que a compõe.

Diante das lacunas expostas, o objetivo desta pesquisa foi analisar o efeito do uso da estratégia cognitiva de autossabotagem na trajetória acadêmica de estudantes de graduação na área de Negócios. Para isso, foram coletadas informações de estudantes dos cursos de Administração, Ciências Contábeis, Ciências Econômicas, Comércio Exterior e Tecnologia em Gestão de Cooperativas de uma universidade pública federal localizada na região sul do Brasil.

Os cursos da área de Negócios são responsáveis pela formação de líderes organizacionais, assim, é especialmente importante investigar os efeitos da autossabotagem durante a formação de futuros gestores, pois as consequências do uso contínuo de estratégias autossabotadoras podem extrapolar o ambiente acadêmico, afetando questões sociais e afetivas (Martin et al., 2003).

O apoio em estereótipos, convicções e concepções tornam inevitável a prática contínua da autossabotagem. Com efeito, em ambientes organizacionais, gestores podem realizar ações que geram perdas e frustrações diante de situações que requerem um posicionamento assertivo na tomada de decisão, mas suas concepções, convicções e estereótipos impedem o alcance da solução ótima. Com isso, a autossabotagem pode implicar a falência econômica e o descumprimento de metas e resultados organizacionais (Meneghetti, 2008).

Espera-se que os resultados desta pesquisa ampliem as discussões sobre como a autossabotagem pode ser percebida no ambiente acadêmico e seus efeitos na trajetória dos estudantes, de modo que instituições de ensino e docentes estejam atentos e planejem ações preventivas, orientando e acompanhando os estudantes no desenvolvimento de comportamentos mais favoráveis a uma aprendizagem efetiva (Ganda & Boruchovitch, 2015; 2016; Török et al., 2018; Vargas, 2018). Então, conscientizar e resgatar os estudantes de comportamentos autossabotadores podem ser maneiras de transformar atitudes e comportamentos do futuro profissional da área de Negócios.

2. REVISÃO DE LITERATURA E HIPÓTESE

2.1 Autossabotagem

Meurer e Costa (2020) destacam que comportamentos discricionários de estudantes podem estar associados a variáveis psicológicas e o fenômeno impostor é um dos traços e características psicológicas que têm sido vinculados a este tipo de comportamento. O fenômeno impostor corresponde a sentimentos manifestados por pessoas que duvidam de suas capacidades e as subestimam. Pessoas com essas características tendem a atribuir seu sucesso à sorte, ao acaso ou a fatores alheios a sua própria competência. Para justificar suas falhas e evitar julgamentos, alunos com maiores níveis de fenômeno impostor podem moldar seu comportamento acadêmico realizando atitudes de autossabotagem (Meurer & Costa, 2020).

Características comportamentais de alunos no contexto da vida acadêmica podem ser explicadas por pressupostos das teorias de motivação acadêmica (Seifert, 2004). Os estudos que envolvem o comportamento de autossabotagem se associam a algumas teorias, dentre elas a Teoria do Autovalor (Beery, 1975; Covington & Beery, 1976; Covington, 1984).

A Teoria do Autovalor propõe que o indivíduo é motivado a manter e proteger um senso de autovalor. Sua abordagem enfatiza a percepção interna e externa como um fator-chave que influi o sucesso comportamental (Covington, 1984). Assim, a possibilidade de o indivíduo ser percebido como incompetente pode ameaçar seu autovalor e, como mecanismo de defesa da sua autoestima, tende a evitar situações que testem sua capacidade. Portanto, o insucesso pode não estar necessariamente ligado à falta de motivação, mas ao excessivo senso de proteção do valor próprio para evitar o fracasso.

No contexto acadêmico, o autovalor está diretamente ligado ao desempenho, ou seja, o senso de valor do indivíduo está vinculado à sua capacidade de obter sucesso nas atividades acadêmicas. Por esse motivo, em situações de realização de tarefas e atividades, a possibilidade de fracassar se torna uma ameaça (Covington, 1984) e, como mecanismo de proteção de seu autovalor, pode desenvolver atitudes autossabotadoras.

Alguns estudantes se sentem ansiosos, inseguros, duvidam da sua capacidade para realizar as atividades acadêmicas, temem o fracasso e diante disso, tendem a apresentar comportamentos de fuga ou usar desculpas na realização de tarefas (Berglas & Jones, 1978; Cano et al., 2018; Ganda & Boruchovitch, 2015, 2016; Zanatto, 2007). Isso ocorre porque os indivíduos não avaliam suas características emocionais e cognitivas para a realização das atividades, o que os leva a desenvolver um processo motivacional de proteção da sua autoestima e, por isso, acabam recorrendo a estratégias de autossabotagem (Mena, 2019).

Autossabotagem é uma estratégia cognitiva de desenvolver atitudes que criam impedimentos para reduzir a probabilidade de sucesso na concretização de uma atividade (Berglas & Jones, 1978). Possibilita explicar um possível fracasso em seu desempenho e em caso de sucesso, sem esforços, suas habilidades são ressaltadas perante os outros (Seifert, 2004). Essas situações favorecem para que o indivíduo mantenha seu autovalor (Covington, 1984, 1992). Em caso de fracasso, o indivíduo tem a possibilidade de justificar seu insucesso, não colocando em dúvida a sua capacidade pessoal, mas atribuindo seu baixo desempenho a fatores externos, visando a preservar sua autoestima (Berglas & Jones, 1978) e o seu autovalor (Covington, 1984, 1992).

O primeiro estudo de S. Berglas e E. E. Jones, realizado na década de 1970, abordou universitários do curso de “Introdução à Psicologia”, que deveriam escolher entre a ingestão de duas drogas, uma delas atrapalharia seu desempenho e a outra o melhoraria. Os resultados mostraram que alguns estudantes preferiram a droga que dificultaria seu desempenho. Assim, ao ingerirem a droga que prejudicasse o seu desempenho os estudantes poderiam atribuir o seu fracasso ao uso da droga em vez de atribuir à sua incompetência. Nesse sentido, os autores concluíram que algumas pessoas que antecipam uma possível falha criam situações, de modo proposital, para as quais possam atribuir a culpa por sua falha e não pela sua falta de competência (Mena, 2019).

Um dos exemplos mais citados de autossabotagem é do estudante que sai na noite anterior a uma importante avaliação. Em vez de estudar, o aluno vai a uma festa na noite anterior a uma prova. Se tiver um desempenho ruim, pode atribuir seu fracasso à falta de estudo, e não à falta de habilidade ou inteligência. Por outro lado, se for bem na prova, pode concluir que tem habilidade excepcional, pois conseguiu se sair bem sem estudar (Berglas & Jones, 1978). Para Yildirim e Demir (2020), a procrastinação acadêmica é considerada uma das formas mais comuns de autossabotagem.

Contudo, mesmo que a procrastinação seja vista como um exemplo de autossabotagem, a literatura define autossabotagem como algo mais abrangente, visto que inclui a criação ou reinvindicação de diversas outras barreiras como, por exemplo, fazer escolhas que debilitem o desempenho acadêmico (Yildirim & Demir, 2020). Além disso, nem toda forma de procrastinação é prejudicial aos indivíduos, sendo necessários motivos antecipatórios de autoproteção para que o comportamento do sujeito seja considerado autossabotador (Martin et al., 2003).

Vargas et al (2018) validaram uma Escala de Estratégias Autoprejudiciais (EEA), na qual identificaram dois fatores que refletem a autossabotagem e que estão associados ao desempenho acadêmico: problemas de gestão do tempo e da preparação adequada das atividades acadêmicas (Fator 1) e problemas relacionados com o controle da atenção e concentração (Fator 2). O primeiro fator contempla questões que envolvem, por exemplo, o gerenciamento do tempo de estudo e preparo para realização de atividades; a procrastinação na realização de tarefas e mesmo o descumprimento de prazos de entrega; e a ausência de uma rotina organizada de estudos. O segundo fator contempla aspectos relacionados, por exemplo, a distrações durante as aulas por meio de conversas ou do uso de telefones, ausência nas aulas ou abandono da aula durante sua realização ou quando prioriza atividades de lazer quando se tem tarefas importantes para executar.

Os exemplos citados acima são atitudes autossabotadoras na medida em que são realizadas com propósito de justificar, para si e para os outros, o alcance de resultados insatisfatórios, então, funciona como mecanismos de defesa do autovalor e de gerenciamento de impressões sobre o usuário. Urdan e Midgley (2001) consideram que o comportamento de autossabotagem é mais comum em contexto acadêmico, porque neste ambiente os indivíduos são continuamente confrontados com tarefas e situações em que as suas competências são expostas ao domínio público.

Desse modo, o comportamento de autossabotagem pode afetar o desempenho acadêmico, a capacidade de aprendizagem, a persistência, a saúde e o bem-estar psicológico dos estudantes, trazendo implicações à sua trajetória acadêmica.

2.2 Trajetória Acadêmica

O ingresso no Ensino Superior representa o começo de uma nova etapa na vida dos estudantes, que normalmente vem acompanhada de novas responsabilidades, as quais exigem dos discentes a mudança em seus hábitos, podendo gerar em alguns casos conflitos emocionais. Os estudantes enfrentam inúmeros desafios durante os primeiros meses de graduação, como por exemplo o desenvolvimento de uma nova rede social, a exigência de maior autonomia na realização das atividades em relação ao Ensino Médio, além de lidar com as “tentações” do ambiente universitário como, por exemplo, álcool, drogas e sexo (Mattanah et al., 2010).

Soares et al. (2016) entendem que é no Ensino Superior que ocorre o desenvolvimento global do discente, pois é nesse ambiente que se desenvolvem as competências, o controle das emoções, o desenvolvimento da autonomia, das relações interpessoais, da identidade, dos projetos pessoais, dos ideais e da integridade. Diante disso, para os autores, o ambiente do Ensino Superior vai além da expectativa de transmissão de conhecimentos e desenvolvimento intelectual dos estudantes. Cada estudante vivencia de forma diferenciada a sua trajetória acadêmica. No intervalo entre o ingresso do discente no Ensino Superior e sua saída, alcançada com a diplomação, são muitos acontecimentos e um longo caminho a percorrer (Polydoro, 2000), que o levarão ao sucesso ou ao fracasso da vida acadêmica, dependendo das suas escolhas e atitudes.

Assim, a trajetória acadêmica pode ser marcada por experiências promissoras, recompensando o empenho e os esforços dedicados. Por outro lado, pode ser marcada por decepções, frustrações e insatisfações, dificultando suas chances de sucesso. Muitas vezes, isso ocorre por escolhas erradas ou devido a aspectos psicológicos, nem sempre percebidos. Algumas dificuldades encontradas variam da incompatibilidade com o curso escolhido ao rendimento acadêmico insatisfatório, que levam à reprovação ou mesmo à evasão (Mognon & Santos, 2014). Outras dificuldades estão relacionadas a fatores cognitivos, motivacionais e psicológicos como, por exemplo, a baixa autoestima e senso de autovalor, que podem ser acompanhados do comportamento autossabotador (Berglas & Jones, 1978).

Vendramini et al. (2004) consideram ser desafiador compreender as dimensões que refletem como os estudantes vivenciam o ambiente universitário e fazem suas escolhas na vida acadêmica, visto que não se pode pensar de forma isolada nas características dos estudantes ou do ambiente institucional, mas na integração entre ambos, bem como das mudanças produzidas, ou seja, é um processo multifacetado.

Assim, Vendramini et al. (2004) investigaram a autopercepção de estudantes sobre a vivência acadêmica, com o propósito de compreender as características da vida acadêmica. A partir da pesquisa, Vendramini et al. (2004) construíram e validaram a Escala de Avaliação da Vida Acadêmica (EAVA), com cinco dimensões da vida acadêmica, descritas na Tabela 1.

Tabela 1
Descrição dos fatores da EAVA

Fator	Descrição
1 - Ambiente universitário	Contexto específico, organizado e com características próprias no qual se vincula a ação do estudante, destacando-se o papel desse ambiente, assim como suas características físicas, sociais e organizacionais.
2 - Compromisso com o curso	Refere-se ao grau de certeza do estudante em relação à escolha realizada e a percepção de segurança quanto à formação profissional oferecida pelo curso.
3 - Habilidade do estudante	Refere-se ao potencial educacional do indivíduo, considerando suas habilidades básicas, escolaridade prévia e condições pessoais.
4 - Envolvimento em atividades não obrigatórias	Diz respeito ao engajamento do aluno em experiências que não se configuram como exigência formal do curso, mas que são promovidas ou incentivadas pela universidade.
5 - Condições para o estudo e desempenho acadêmico	Tem a ver com a teoria do envolvimento, na qual o desenvolvimento e a aprendizagem do estudante são explicados pelo investimento de energia física e psicológica e pelo tempo gasto com as demandas acadêmicas.

• Fonte: Adaptado deVendramini et al. (2004).

A partir do estudo de Vendramini et al. (2004), a EAVA vem sendo aplicada em diferentes populações e associada a outras variáveis da vida discente. Santos et al. (2011) buscaram a relação entre a vida acadêmica e a motivação para aprender em estudantes universitários e analisaram diferenças em razão do sexo, idade e curso. As autoras encontraram algumas associações como, por exemplo, as mulheres são mais compromissadas com o curso, apresentam melhores condições para o estudo e tem melhor desempenho acadêmico em comparação com os homens, no entanto, são motivadas pela possibilidade de mostrar suas capacidades e competências. Apesar das associações encontradas entre os fatores da EAVA e as metas da Escala de Motivação para Aprendizagem (EMAPRE), as correlações entre as escalas foram baixas, o que segundo as autoras pode significar que outros fatores possam explicar melhor a vida acadêmica.

Soares et al. (2016) analisaram a relação entre a vida acadêmica e habilidades sociais. O estudo comprovou que não existe relação entre essas dimensões. Por outro lado, Mognon e Santos (2014) encontraram relação positiva e significativa entre a vida acadêmica, medida pela EAVA, e exploração vocacional, medida pela Escala de Exploração Vocacional (EEV). Mognon e Santos (2014) destacam que conhecer características do contexto universitário, assim como tudo o que circunda o discente é importante por avaliar a vida acadêmica. Ressaltam ainda, a importância do papel das instituições de Ensino Superior na adaptação acadêmica dos estudantes.

Nesse sentido, a compreensão de trajetória acadêmica, neste estudo, abrange a vivência acadêmica e experiências geradas durante o período de graduação do estudante, que denotam sua a vida acadêmica. Por exemplo, considera como é o envolvimento do estudante nas atividades curriculares e extracurriculares, quais as características de personalidade, como é seu envolvimento no ambiente acadêmico e sua interação social. Então, avalia-se o processo de interação do estudante com o ambiente institucional de ensino e as mudanças ocorridas a partir dessa interação.

2.3 Hipótese da Pesquisa

Geralmente, o ingresso no Ensino Superior significa a conquista de um sonho, que vai se realizando positiva ou negativamente conforme as vivências acadêmicas (Vendramini et al., 2004). A maneira como o estudante vivencia o ambiente universitário durante a graduação e a forma como encara os desafios que se apresentam no Ensino Superior, pode levá-lo a utilização de estratégias de autoproteção, visto que o ambiente, os altos níveis de estresse e ansiedade, tornam um(a) estudante universitário(a) vulnerável ao desajustamento, levando-o(a) a buscar formas de proteger seu autovalor (Berglas & Jones, 1978; Polydoro, 2000; Sahranç, 2011; Vendramini et al., 2004). Para Covington (1984), no contexto acadêmico, o autovalor está diretamente ligado ao desempenho, ou seja, o valor do indivíduo recai sobre sua capacidade de fazer algo bem, por isso, em situações de realização, a possibilidade de fracasso se torna uma ameaça.

Quando o indivíduo se sente sobrecarregado com as expectativas do seu desempenho, por vezes, desenvolve comportamento de autossabotagem e esse é frequentemente o momento em que, até mesmo, estudantes talentosos o manifesta como mecanismo de defesa (Snyder et al., 2014). Temendo o fracasso, externado por um desempenho ruim, evitam situações desafiadoras, em um esforço para não ameaçar sua percepção de valor próprio (Snyder et al., 2014).

Dessa forma, pesquisas vêm sendo realizadas para identificar fatores que refletem no autovalor e no uso de estratégias de autossabotagem. No contexto educacional, a autossabotagem está associada com motivação (Mena, 2019; Vargas, 2018; Zanatto, 2007), autoestima e autoeficácia (Mena, 2019), autorregulação (Cano et al., 2018; Ganda & Boruchovitch, 2015, 2016; Martin et al., 2001), realização acadêmica (Akar et al., 2018), ansiedade (Cano et al., 2018; Sahranç, 2011), estresse, depressão, medo do fracasso (Sahranç, 2011; Schraw et al., 2007), perfeccionismo (Akar et al., 2018; Martin et al., 2001), persistência (Martin et al., 2001) e rendimento acadêmico (Akar et al., 2018; Martin et al., 2001; Mena, 2019; Vargas et al., 2018; Zanatto, 2007).

Na área contábil, Verdinelli et al. (2016) analisaram as relações entre os estilos cognitivos dos estudantes do curso de Ciências Contábeis, matriculados na disciplina de Empreendedorismo, com seus comportamentos de autoboicote e de autoeficácia acadêmica. Ainda, identificaram como esses comportamentos se vinculam com o desempenho escolar. Os autores constataram que os estilos cognitivos dos estudantes influenciam o desempenho acadêmico, à medida que potencializam seus resultados e que comportamentos de autoboicote e de autoeficácia acadêmica apresentam relação negativa com o desempenho acadêmico (Verdinelli et al., 2016).

Como visto, diversos aspectos presentes na vida acadêmica influenciam o comportamento dos estudantes, que podem incorrer em atitudes autossabotadoras como mecanismo de defesa do seu autovalor. Assim, com base na Teoria do Autovalor e diante dos resultados empíricos que apontam para os efeitos do uso de estratégias de autossabotagem no ambiente acadêmico, assume-se como hipótese de pesquisa:

H₁: O uso de estratégias de autossabotagem afeta negativamente a trajetória acadêmica de estudantes de graduação.

Realizada a discussão teórica e a construção da hipótese da pesquisa, a Figura 1 demonstra de forma ilustrativa a hipótese e as relações a serem testadas entre os construtos estudados.

Figura 1
Modelo teórico da pesquisa

Diante dos efeitos do comportamento de autossabotagem no ambiente acadêmico, como indicado em pesquisas anteriores, a formulação hipotética deste estudo abre um espaço de discussão sobre os efeitos do comportamento autossabotador na trajetória acadêmica de graduandos da área de Negócios. Assim, estudantes, instituições de ensino e professores poderão refletir sobre esse tema e discutir alternativas para reduzir atitudes autossabotadoras em prol da construção de uma trajetória acadêmica de sucesso.

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

A pesquisa se classifica como descritiva, com abordagem quantitativa, sendo operacionalizada por meio de levantamento. O universo da pesquisa abrange os estudantes de graduação matriculados no ciclo letivo 1/2021, ingressantes até o ano de 2020 dos 6 cursos presenciais da área de Negócios da universidade em análise. A escolha da universidade e dos cursos da área de Negócios se deu em torno da representatividade de vagas e dos cursos oferecidos na região na qual a instituição está sediada e em seus campi. A área de Negócios da universidade pesquisada é composta pelos cursos de Administração (com um curso no campus sede e outro curso no campus fora da sede), Ciências Contábeis, Ciências Econômicas, Comércio Exterior e Tecnologia em Gestão de Cooperativas.

A pesquisa foi desenvolvida em um período pandêmico, portanto, os participantes estão vinculados a duas realidades distintas, em que parte dos estudantes teve vivência anterior de trajetória acadêmica presencial e parte dos estudantes teve apenas vivências acadêmicas restritas à modalidade de ensino remoto, até o momento de realização da pesquisa. Nesse sentido, os ciclos letivos 1/2020, 2/2020 e 1/2021 foram restritos à modalidade de ensino remoto, usada pela universidade no período de pandemia. Dessa forma, a população base do estudo ficou composta pelos 1.219 alunos matriculados no ciclo letivo 1/2021, desconsiderando nesse caso, os ingressantes do ano de 2021. A amostra final ficou composta pelas 212 respostas válidas dos estudantes ao instrumento de pesquisa.

A coleta de dados foi realizada por meio de um questionário on-line instrumentalizado e divulgado na plataforma Google Forms, e o link foi enviado por e-mail aos alunos matriculados nos cursos da área de Negócios, dispostos em uma base de dados não pública. Os dados foram coletados entre os meses de agosto e setembro de 2021. Tal instrumento está em conformidade com os procedimentos relativos ao comitê de ética da instituição de Ensino Superior sob o Certificado de Apresentação para Apreciação Ética (CAAE) n. 47682521.9.0000.5324 e é constituído de 56 questões divididas em 3 partes (50 para os itens dos construtos da pesquisa e 6 sobre o perfil da amostra).

A primeira parte, composta por 6 questões, abertas e fechadas, com a intenção de identificar o perfil da amostra, tais como: curso, ano de ingresso, semestre, idade, gênero e recebimento de auxílio financeiro para cursar a Educação Superior.

A segunda parte é composta de 16 questões fechadas para identificar o comportamento de autossabotagem (segunda ordem), com base na escala de Vargas (2018) e Vargas et al. (2018), validada no Ensino Superior português. A EEA tem seus itens agrupados em dois construtos de primeira ordem: problemas de gestão do tempo e da preparação adequada das atividades acadêmicas (AS_A) e problemas relacionados com o controle da atenção e concentração (AS_B); e é mensurada por meio de uma escala do tipo Likert com opções de respostas distribuídas em 4 pontos, variando de 1 (Não tem nada a ver comigo) até 4 (Me descreve realmente bem).

A terceira parte do instrumento é composta de 34 questões fechadas, relacionadas à trajetória acadêmica (segunda ordem), com base na escala de Vendramini et al. (2004), validada no ensino superior brasileiro. A EAVA tem seus itens distribuídos em cinco construtos de primeira ordem: ambiente universitário (TA_A); compromisso com o curso (TA_B); habilidade do estudante (TA_C); envolvimento em atividades não obrigatórias (TA_D); e condições para o estudo e desempenho acadêmico (TA_E); e é mensurada por meio de uma escala do tipo Likert de 5 pontos (1 - discordo totalmente até 5 - concordo totalmente).

Realizou-se um pré-teste do instrumento antes de usá-lo para a coleta definitiva dos dados, a fim de possibilitar a detecção de inconsistências e alteração de assertivas dos questionários que não estivessem com redação inteligível para a versão final. O pré-teste do instrumento, estruturado na plataforma Google Forms, foi disponibilizado aos 80 discentes do oitavo semestre dos cursos analisados, matriculados no ciclo letivo 2/2020. Tal semestre, em decorrência da pandemia do Coronavírus, ocorreu entre os meses de fevereiro a maio de 2021. Foram obtidas 18 participações e as escalas demonstraram consistência interna favorável (0,943 para autossabotagem e 0,859 para trajetória acadêmica) e, por isso, adequadas para serem usadas na pesquisa (Fávero & Belfiore, 2017). Pequenos ajustes pontuais foram realizados de acordo com comentários e sugestões dos respondentes. Esse procedimento é comum para adequar ainda mais o questionário para a realidade investigada (Bellora-Bienengräber et al., 2022).

Os dados foram analisados pela técnica de MEE com estimação por quadrados mínimos parciais (partial least squares [PLS]), no software SmartPLS 3.0. Essa técnica se torna interessante por diversos motivos, dentre eles a possibilidade de modelagens de variáveis de segunda ordem e sua aplicabilidade para estudos no âmbito da área de Negócios (Hair et al., 2017, 2019). Em específico para os construtos de segunda ordem do estudo, aplicou-se a abordagem de repetição de indicadores por meio de uma estrutura do Tipo I - Reflexiva-Reflexiva (Sarstedt et al., 2019). Contudo, cabe avaliar se o tamanho amostral é compatível com a técnica em questão. Para tanto, fez-se uso do software G*Power 3.1.9.7, a partir dos seguintes parâmetros: (i) tamanho do efeito de 0,15 (médio); (ii) α err prob de 0,05; (iii) poder (1 - β err prob) de 0,95; e (iv) 1 preditor na variável dependente. Com base nesses procedimentos recomendados por Hair et al. (2017), o tamanho mínimo amostral é de 89 respondentes, isto é, a amostra obtida (212) é satisfatória para a aplicação da PLS.

Em uma análise adicional, foram consideradas duas variáveis segregadas em subgrupos, relativas ao perfil dos estudantes: gênero (masculino e feminino) e idade (até 25 anos e mais de 25 anos) (Ganda & Boruchovitch, 2015, 2016; Mena, 2019; Vargas, 2018). Essa divisão de subgrupos pela idade ocorreu pela mediana, para então compreender a dinâmica dos fenômenos investigados entre os subgrupos com maior e menor idade na amostra. Esse procedimento é comum na literatura (Horz et al. 2022; Lunkes et al. 2020).

4. APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS

4.1 Caracterização dos Respondentes

Entre os 212 participantes da pesquisa, 38% são estudantes do curso de Administração (campus sede e fora da sede), 33% do curso de Economia, 21% do curso de Ciências Contábeis, 7% de Comércio exterior e 1% de Tecnologia em Gestão de Cooperativas; 54% dos respondentes se identificam com o gênero feminino e 53% pertencem à faixa etária de até 25 anos. A maioria dos respondentes não recebeu algum tipo de bolsa ou auxílio financeiro para realizar sua graduação (67%). Os respondentes ingressaram na universidade nos anos de 2014 (4%), 2015 (4%), 2016 (6%), 2017 (18%), 2018 (20%), 2019 (25%) e 2020 (23%).

4.2 Autossabotagem

O instrumento usado para avaliar a autossabotagem é composto pelas alternativas de resposta: 1 (Não tem nada a ver comigo); 2 (Tem pouco a ver comigo); 3 (Tem a ver comigo); 4 (Me descreve realmente bem). Considerou-se que os alunos que responderam a partir da alternativa 2 apresentam inclinação ao comportamento de autossabotagem, em algum nível, pois eles não negam totalmente a afirmativa.

A EEA ficou composta por 15 assertivas que verificaram como os respondentes se autoavaliam em cada comportamento autossabotador da escala. Sobre o total de itens avaliados na EEA, 60% das respostas aos itens da escala foram 1 - Não tem nada a ver comigo; 23% indicaram 2 - Tem pouco a ver comigo; 11% apontaram 3 - Tem a ver comigo; e 6% consideraram 4 - Me descreve realmente bem. Dessa forma, estudantes que responderam os itens da EEA no intervalo entre as escalas “2” e “4” foram considerados com inclinação ao comportamento autossabotador. Aqueles que responderam “1” aos itens da EEA, foram considerados sem inclinação à autossabotagem. Portanto, um total de 40% das respostas dos itens da EEA identifica, algum nível, comportamento autossabotador na jornada acadêmica e 60% das respostas aos itens da EEA não identificam atitudes autossabotadoras durante a formação acadêmica.

Os respondentes que demonstraram maior inclinação ao comportamento de autossabotagem indicaram maior número de respostas aos itens relacionados ao fator “problemas de gestão do tempo e da preparação adequada das atividades acadêmicas (AS_A)” (71% do total das respostas nas escalas 2 a 4) do que ao fator “problemas relacionados com o controle da atenção e concentração (AS_B)” (29% do total das respostas nas escalas 2 a 4). Os comportamentos mais indicados pelos alunos no primeiro fator citado acima correspondem as seguintes atitudes: “Alguns alunos estudam nas vésperas das avaliações. Caso se saiam mal, dizem que não tiveram tempo suficiente para estudar toda matéria”; “Alguns alunos não leem os textos recomendados pelos professores antes das aulas. Caso se saiam mal na avaliação, dizem que foi porque os textos eram muito chatos”; “Alguns estudantes não investem tempo suficiente na realização de um trabalho importante e se o resultado não é bom dizem que não se envolveram”; e “Alguns alunos adiam a realização de tarefas importantes até o limite do prazo estabelecido pelo professor. Caso se saiam mal, dizem que o trabalho foi feito à última hora”.

Embora as atitudes autossabotadoras relacionadas ao controle da atenção e concentração tenham sido menos percebidas pelos estudantes, as atitudes que receberam maior pontuação nesse fator da escala foram: “Alguns alunos usam o telefone durante as aulas. Caso não tenham um bom resultado dizem que foi porque não entenderam a explicação do professor”, “Alguns alunos saem para passear mesmo quando têm que fazer um trabalho importante. Caso tenham mau resultado no trabalho, dizem que tiveram pouco tempo para realizá-lo” e “Alguns alunos relatam que têm de ficar com os amigos e/ou namorado(a). Caso não façam um bom trabalho, dizem que não tiveram tempo para investir nos estudos”.

A seguir, serão apresentados os resultados descritivos das respostas da escala de trajetória acadêmica, com as frequências dos principais itens da escala.

4.3 Trajetória Acadêmica

As alternativas de respostas da escala de avaliação da trajetória acadêmica variam entre 1(Discordo totalmente) até 5 (Concordo totalmente). Respostas nas alternativas 1 e 2 da escala foram consideradas como negativas ao item avaliado, portanto desfavoráveis à trajetória acadêmica. Respostas nas alternativas 4 e 5 da escala foram consideradas como positivas ao item avaliado e, portanto, favoráveis à trajetória acadêmica.

Os dados revelaram que a avaliação dos alunos em relação a vida acadêmica, em geral, é favorável à trajetória acadêmica, visto que a maioria das respostas se concentra nos itens que demonstram concordância com as assertivas da EAVA nas escalas 4 e 5 (63% das respostas). Portanto, em geral, os estudantes, se consideram integrados com a vida acadêmica.

Os fatores “compromisso com o curso (TA_B)”, “habilidade do estudante (TA_C)” e “ambiente universitário (TA_A)” apresentaram melhor avaliação e demonstraram maior integração à vida acadêmica por parte dos estudantes, com 37%, 22% e 21%, respectivamente, das respostas concentradas nas escalas 4 e 5. Os fatores “envolvimento em atividades não obrigatórias (TA_D)” e “condições para o estudo e desempenho acadêmico (TA_E)” apresentaram menor percentual de respostas nas escalas 4 e 5, com 13% e 7%, respectivamente.

Os itens que mais se destacaram em relação ao ambiente universitário (TA_A) foram: “Não me sinto à vontade no ambiente da universidade. (Invertida)”, “Mesmo que pudesse não mudaria de universidade” e “Estou satisfeito(a) com a atuação dos professores”. Em relação ao compromisso com o curso (TA_B), os itens mais destacados foram: a consciência de que as disciplinas são importantes para a formação profissional, o interesse na atuação profissional e o interesse pessoal no curso. Sobre as habilidades dos estudantes (TA_C), os itens mais destacados foram: “Consigo relacionar as diferentes disciplinas do meu curso” e “Consigo esclarecer as dúvidas quanto ao conteúdo das disciplinas”.

Nos fatores “envolvimento em atividades não obrigatórias (TA_D)” e “condições para o estudo e desempenho acadêmico (TA_E)”, as respostas se concentraram em itens desfavoráveis, o que é preocupante, pois a falta de engajamento e envolvimento dos estudantes tende a prejudicar a integração na vida acadêmica. Os itens que os estudantes mais se identificaram com baixo envolvimento em atividades não obrigatórias foram: “Não compareço aos eventos sociais, culturais ou esportivos promovidos pela universidade. (Invertida)”, “Participo das atividades culturais e artísticas promovidas pela universidade” e “Não tenho frequentado os eventos acadêmicos (seminários, palestras, semanas de estudo) promovidos pela universidade. (Invertida)”. Esses dados revelam que os estudantes apresentam baixa participação em eventos promovidos pela universidade, sejam eles voltados à integração acadêmica, esportiva, social ou cultural.

Os itens mais destacados de forma negativa nas questões que avaliam as “condições para o estudo e desempenho acadêmico” foram: “Tenho tido dificuldades para dar conta das tarefas do trabalho e das atividades de estudo. (Invertida)” e “Sinto sonolência durante as aulas. (Invertida)”. Estas respostas podem estar associadas ao fato de que os cursos investigados são noturnos e a maioria dos estudantes trabalha durante o dia.

A seguir será apresentado e discutido o modelo de mensuração usado para estimar o efeito da autossabotagem na trajetória acadêmica.

4.4 Modelo de Mensuração

A primeira etapa na PLS consistiu em avaliar as cargas fatoriais, confiabilidade e validade (Hair et al., 2019). Inicialmente, foram realizados ajustes necessários ao modelo, principalmente com exclusão de itens dos construtos de primeira ordem que estavam com cargas fatoriais relativamente baixas (< 0,60) (Hair et al., 2017). Dessa forma, 13 itens foram excluídos, do total de 50 itens do instrumento, sendo: 1 item do construto Autossabotagem e 12 itens do construto Trajetória acadêmica. O total de exclusões ficou em torno de 26%, o que segundo Hair et al. (2009) pode ser justificado como pequena modificação de modelo e aceito em pesquisas com cunho exploratório. Em comparação, foi encontrado na literatura exclusões na ordem de 30%, as quais não afetaram a modelagem (Schroeder & Sims, 2018).

Após a exclusão dos 13 itens, os demais itens dos construtos de primeira ordem apresentaram cargas fatoriais aceitáveis (≥ 0,60) em seus respectivos construtos (Hair et al., 2017). Salienta-se que “as relações entre a variável latente (VL) de segunda ordem e suas dimensões (VL de primeira ordem) devem ser interpretadas e usadas como cargas fatoriais (não são hipótese)” (Bido & Silva, 2019, p. 509). Apesar de um dos construtos de primeira ordem (TA_D) apresentar uma carga fatorial relativamente baixa (λ = 0,445), este foi mantido para não prejudicar a validade de conteúdo (Bido & Silva, 2019).

A Tabela 2 exibe o modelo de mensuração, no qual o Painel A exibe o intervalo das cargas fatoriais dos construtos de primeira ordem em relação aos construtos de segunda ordem, enquanto o Painel B exibe o intervalo das cargas fatoriais dos construtos de primeira ordem.

Tabela 2
Modelo de mensuração

Painel A: Confiabilidade e validade dos construtos de segunda ordem
	λ	α	CR	AVE	1.AS	2.TA
1.AS	[0,892;0,921]	0,901	0,902	0,822	0,907
2.TA	[0,445;0,816]	0,870	0,812	0,473	-0,403	0,688
Painel B: Confiabilidade e validade dos construtos de primeira ordem
	λ	α	CR	AVE	AS_A	AS_B	TA_A	TA_B	TA_C	TA_D	TA_E
AS_A	[0,629;0,750]	0,859	0,890	0,505	0,711
AS_B	[0,639;0,798]	0,846	0,884	0,522	0,646	0,722
TA_A	[0,699;0,753]	0,687	0,809	0,514	-0,251	-0,185	0,717
TA_B	[0,661;0,879]	0,858	0,895	0,591	-0,297	-0,274	0,471	0,769
TA_C	[0,603;0,811]	0,799	0,862	0,558	-0,431	-0,147	0,461	0,483	0,747
TA_D	[0,687;0,921]	0,827	0,880	0,650	-0,151	-0,121	0,221	0,126	0,265	0,806
TA_E	[0,744;0,798]	0,667	0,816	0,597	-0,360	-0,182	0,330	0,310	0,468	0,311	0,773

• Nota: Valores em negrito na diagonal representam a raiz quadrada da AVE, para acesso ao critério de Fornell-Larcker. Cargas fatoriais (λ) dos construtos de primeira ordem em relação aos construtos de segunda ordem: AS_A = 0,921; AS_B = 0,892; TA_A = 0,675; TA_B = 0,799; TA_C = 0,816; TA_D = 0,445; TA_E = 0,639.
• λ = Cargas fatoriais; α = Alfa de Cronbach, CR = Composite reliability (Confiabilidade composta), AVE = Average variance extracted (Variância média extraída), AS = Autossabotagem, TA = Trajetória acadêmica.
• Fonte: Preparada pelos autores.

No que se refere à confiabilidade da consistência interna do modelo, avalia-se o Alfa de Cronbach (α) e o Composite reliability (CR). Por mais que a literatura sugira mais de 0,7 para esses índices (Hair et al., 2019), valores entre 0,4 e 0,7 apenas devem ser excluídos caso promovam um significativo aumento na AVE (Bido & Silva, 2019). Nota-se que todos os construtos apresentam a CR satisfatória e apenas o α de TA_A (0,687) e o α de TA_E (0,667) abaixo de 0,70, no entanto estão próximos ao recomendável, ademais se percebe AVE > 0,50 e CR > 0,70. Para esses casos e com poucas cargas fatoriais abaixo de 0,70 (mas acima de 0,60) a literatura recomenda que se mantenha o modelo, ou seja, a recomendação é que, sempre que possível, se mantenha o máximo de indicadores no modelo para não prejudicar a validade de conteúdo (Bido & Silva, 2019). Logo, pode-se inferir que a consistência interna do modelo demonstra confiabilidade (Hair et al., 2019).

A validade convergente deve ser atestada pelos valores de AVE, nos construtos de primeira e segunda ordem, os quais devem ser maiores ou iguais a 0,50 (Hair et al., 2019). Nota-se que apesar da AVE do construto de segunda ordem da TA estar ligeiramente abaixo de 0,50 (0,473), a literatura aceita que se mantenha o modelo. Little et al. (1999) sugerem a manutenção de tais variáveis, pois esses pontos de corte são flexíveis, e manter mais indicadores torna-se uma alternativa viável, e para esse caso há poucas cargas fatoriais abaixo de 0,70 e poucas (nesse caso somente uma) AVE minimamente abaixo de 0,50. Assim, pode-se concluir pela existência de validade convergente. Por fim, a validade discriminante pode ser observada pelo critério de Fornell-Larcker, no qual os valores na diagonal em negrito (raiz quadrada da AVE) são superiores às correlações entre construtos (Hair et al., 2017). Adicionalmente, em uma análise não tabulada foi encontrada uma proporção de correlações de valores de heterotraço-monotraço (HTMT) inferior a 0,90, o que reforça a validade discriminante (Hair et al., 2019).

4.5 Modelo Estrutural e Teste de Hipótese

Inicia-se a avaliação do modelo estrutural pela disposição da análise de caminhos (Tabela 3), com a relação estipulada (AS → TA), coeficiente beta (β), estatística t, valor p, R² e Q².

Tabela 3
Modelo estrutural

Hipótese	Beta (β)	Estatística t	Valor p	R2	Q2
AS → TA	-0,403	6,992	0,000*	0,163	0,045

• Nota: * p < 0,01.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

Denota-se da Tabela 3 que a relação teorizada pelo modelo apresentou significância estatística no nível de 1%, tendo sido então suportada, sugerindo que o uso de estratégias de autossabotagem afeta negativamente na trajetória acadêmica de estudantes de graduação. O R², medida de poder preditivo do modelo (Hair et al., 2017), pode apresentar um poder de explicação pequeno (2%), médio (13%) ou grande (26%) (Cohen, 1988). Dessa forma, considera-se o R² da Trajetória acadêmica (16,3%) com médio poder de explicação. Com relação à acurácia preditiva (Q²), que é uma medida do poder preditivo, obteve-se valor aceitável, acima de zero (Hair et al., 2019) para a Trajetória acadêmica (4,5%). Avaliou-se também a multicolinearidade do modelo, por meio do fator de inflação de variância (variance inflation factor [VIF]). De acordo com Hair et al. (2019), valores menores do que 3 indicam ausência de multicolinearidade. Como no modelo só existe uma variável independente, o VIF máximo é 1, assim indicando ausência de multicolinearidade.

4.5.1 Análise por subgrupos

Em uma via adicional (Tabela 4), para verificar se a relação encontrada pode se diferenciar entre os agrupamentos de gênero e idade dos respondentes, foi realizada a análise das relações previamente estipuladas por subgrupos (Horz et al., 2022; Lunkes et al., 2020), agrupados pelo gênero (masculino e feminino) e idade (até 25 anos e mais de 25 anos). Como o estudo se propõe a analisar estudantes de graduação em um panorama geral, o objetivo dessa segregação é compreender possíveis diferenças quanto aos efeitos do comportamento autossabotador conforme o gênero e idade dos respondentes.

Tabela 4
Análise por subgrupos

Painel A: Análise de subgrupos pelo gênero
	Masculino (n = 98)			Feminino (n = 114)
Relação	Beta (β)	Estatística t	Valor p	Beta (β)	Estatística t	Valor p
AS → TA	-0,481	6,627	0,000*	-0,369	4,072	0,000*
Painel B: Análise de subgrupos pela idade
	Até 25 anos (n = 113)			Mais de 25 anos (n = 99)
Relação	Beta (β)	Estatística t	Valor p	Beta (β)	Estatística t	Valor p
AS → TA	-0,373	4,919	0,000*	-0,430	4,712	0,000*

• Nota: * p < 0,01.
• Fonte: Elaborada pelos autores.

Ao analisar a Tabela 4, observa-se que a autossabotagem apresenta maior inclinação a afetar negativamente na trajetória acadêmica dos alunos mais velhos ou do gênero masculino. A relação testada entre autossabotagem e trajetória acadêmica no que se refere ao subgrupo gênero apresentou efeito negativo com um Beta (β) de -0,481 para o gênero masculino e um Beta (β) de -0,369 para o gênero feminino. Já no teste do subgrupo idade, a relação entre autossabotagem e trajetória acadêmica apresentou um Beta (β) negativo de -0,373 para idades até 25 anos e um Beta (β) negativo de -0,430 para maiores de 25 anos. Portanto, a influência da autossabotagem na trajetória acadêmica é mais forte no grupo de alunos do gênero masculino e em estudantes com idade acima de 25 anos.

4.6 Discussão dos Resultados

A autossabotagem no contexto acadêmico vem sendo investigada, principalmente na literatura internacional, pela frequência com que os alunos têm usado essas estratégias e pelas implicações desse comportamento na realização de atividades ligadas a vida acadêmica (Ganda & Boruchovitch, 2016; Martin et al., 2001). De acordo com a Teoria do Autovalor, o medo do fracasso pode conduzir os estudantes a buscar formas de proteger seu autovalor (Berglas & Jones, 1978; Covington, 1984).

A necessidade de proteger o autovalor faz parte da natureza humana e é a raiz dos mecanismos de autoproteção, assim, diante de situações desafiadoras na vida acadêmica, tais como, baixo rendimento acadêmico, dificuldade de aprendizagem, ansiedade, estresse ou medo do fracasso, os estudantes podem recorrer a comportamentos de proteção ao autovalor (Covington, 1984, 1992) e um deles é a autossabotagem.

Os resultados comprovam o efeito negativo da autossabotagem na trajetória acadêmica, o que leva a suportar a hipótese proposta neste estudo. Esse achado tem amparo na literatura, uma vez que diversos fatores na trajetória acadêmica dos estudantes podem influenciar seu comportamento acadêmico, como por exemplo a forma como os discentes percebem e experimentam o ambiente universitário, o nível de ansiedade gerado por esse ambiente (Cano et al., 2018), a qualidade da aprendizagem (Elliot & Church, 2003), a saúde e o bem-estar psicológico (Sahranç, 2011).

As estratégias autossabotadoras identificadas e usadas pelos discentes afetam o aprendizado e prejudicam o desempenho, a persistência em manter-se no curso, a saúde, o bem-estar e a autoconfiança (Leary & Shepperd, 1986; Török et al., 2018). Logo, os dados desse estudo revelam a importância de investigar o desenvolvimento acadêmico, visto que diversos fatores podem levar ao comportamento autossabotador, impedindo uma trajetória acadêmica de sucesso. Espera-se que estudantes conscientes da existência de estratégias de autossabotagem e do seu uso estejam mais dispostos a mudar suas atitudes.

Os resultados encontrados nesta pesquisa se aproximam dos achados de Ganda e Boruchovitch (2015) que, mesmo tendo encontrado um baixo nível de comportamento autossabotador na amostra analisada, constataram que a procrastinação e a falta de leitura dos textos indicados pelos professores foram as principais atitudes autoprejudiciais adotadas pelos participantes.

Embora nenhuma pesquisa tenha examinado diretamente o efeito da autossabotagem na trajetória acadêmica, a relação negativa entre ambas é paralela às descobertas de Martin et al. (2001), que encontrou influência negativa da autossabotagem nos resultados acadêmicos de estudantes de graduação.

5. CONCLUSÕES DO ESTUDO

Este estudo analisou o efeito do uso da estratégia cognitiva de autossabotagem na trajetória acadêmica de estudantes de graduação em cursos da área de Negócios. A fundamentação teórica foi construída a partir da literatura sobre a autossabotagem, Teoria do Autovalor, e trajetória acadêmica, nas diferentes dimensões que permitem compreender como os estudantes vivenciam o ambiente universitário e fazem suas escolhas na vida acadêmica.

As evidências encontradas permitem afirmar que existe efeito negativo e significativo do uso de estratégias de autossabotagem na trajetória acadêmica dos estudantes da área de Negócios dos cursos analisados. Além disso, se constatou que este efeito é maior quando analisado no grupo de alunos do gênero masculino e entre os estudantes acima de 25 anos. Dessa forma, entende-se que esse grupo de alunos requer maior atenção por parte das instituições de Ensino Superior, coordenações de cursos e professores.

Como implicações dos resultados desta pesquisa, esse estudo pode contribuir para instigar o desenvolvimento de ações para prevenir e/ou diminuir o comportamento de autossabotagem, apoiar a motivação acadêmica e proporcionar uma trajetória de sucesso acadêmico. Nessa linha, o desenvolvimento de projetos pedagógicos ou programas, destinados a conhecer o perfil de estudantes que usam estratégias de autossabotagem, pode auxiliá-los no combate ao comportamento autossabotador e no alcance de conquistas acadêmicas. Como visto na literatura, os programas que se concentraram especificamente em reduzir a autossabotagem encontraram resultados significativos em poucas semanas por meio da realização de workshops e os treinamentos não só reduziram significativamente o uso da autossabotagem como também aumentaram a motivação dos estudantes ao final dos programas.

Ações de prevenção de autossabotagem podem contribuir para uma aprendizagem de qualidade, melhorar a integração e motivação dos estudantes com a vida acadêmica, além de melhorar a saúde e o bem-estar psicológico dos alunos.

Os resultados dessa pesquisa são relevantes para a área de Negócios, por ser a principal responsável pela formação de gestores e líderes organizacionais. Conforme apontado na literatura, o efeito negativo do uso de estratégias autossabotadoras sobre a trajetória acadêmica de futuros gestores pode extrapolar o ambiente acadêmico e revelar-se da mesma forma prejudicial nas relações sociais e afetivas de líderes organizacionais, podendo, ainda, implicar a tomada de decisão não assertiva, bem como na falência econômica de organizações, causada pelo descumprimento de metas e de resultados organizacionais.

Algumas limitações da pesquisa são indicadas. Primeiramente estima-se que a pandemia de doença por coronavírus 2019 (COVID-19), considerada um contexto pandêmico de ordem mundial, provocou a mudança do modelo de ensino presencial para ensino o remoto, que podem ter afetado as respostas dos discentes em relação às assertivas escalares que compõem os instrumentos, provocando a exclusão de assertivas. Outra limitação pode ser atribuída a escala usada para analisar o comportamento de autossabotagem. Embora a base para a escala do Ensino Superior português tenha sido brasileira, usou-se a escala validada pelo Ensino Superior português, podendo, assim, ter faltado algumas especificações para o ensino superior brasileiro. Além disso, o tamanho amostral e a delimitação de uma única instituição de Ensino Superior podem não fornecer um retrato holístico da realidade brasileira como um todo.

Em pesquisas futuras, sugere-se a combinação de metodologias de caráter qualitativo para incluir observações em sala de aula e entrevistas com os alunos para compreender melhor o fenômeno da autossabotagem e suas implicações. Sugere-se também a ampliação da amostra, em termos de quantidade de respondentes e cursos de graduação. Outro ponto a considerar, é que seria interessante poder acompanhar os alunos individualmente ou em grupos e durante vários semestres, para poder melhor visualizar as possíveis alterações no comportamento autossabotador ao longo do tempo, se é que elas ocorrem. Por fim, considerar novas amostras e perspectivas poderia ser um caminho natural para novas investigações. Conjuntamente, considerar análises segregadas e/ou comparativa por cursos dentro do escopo da área de Negócios poderia trazer maior riqueza aos achados.

REFERENCES

• Akar, H., Dogan, Y. B., & Üstüner, M. (2018). The relationships between positive and negative perfectionisms, self-handicapping, self-efficacy and academic achievement. European Journal of Contemporary Education, 7(1), 7-20. https://doi.org/10.13187/ejced.2018.1.7
  » https://doi.org/10.13187/ejced.2018.1.7
• Beery, R. G. (1975). Special feature: Fear of failure in the student experience. The Personnel and Guidance Journal, 54(4), 191-203.
• Bellora-Bienengräber, L., Radtke, R. R., & Widener, S. K. (2022). Counterproductive work behaviors and work climate: The role of an ethically focused management control system and peers’ self-focused behavior.Accounting, Organizations and Society,96, 101275. https://doi.org/10.1016/j.aos.2021.101275
  » https://doi.org/10.1016/j.aos.2021.101275
• Berglas, S., & Jones, E. E. (1978). Drug choice as a self-handicapping strategy in response to noncontingent success. Journal of Personality and Social Psychology, 36(4), 405-417. https://doi.org/10.1037//0022-3514.36.4.405
  » https://doi.org/10.1037//0022-3514.36.4.405
• Bido, D. S., & Silva, D. (2019). SmartPLS 3: especificação, estimação, avaliação e relato. Administração: Ensino e Pesquisa, 20(2), 488-536. https://doi.org/10.13058/raep.2019.v20n2.1545
  » https://doi.org/10.13058/raep.2019.v20n2.1545
• Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Psychology Press.
• Cano, F., Martin, A. J., Ginns, P., & Berbén, A. B. G. (2018). Students’ self-worth protection and approaches to learning in higher education: Predictors and consequences. Higher Education, 76(1), 163-181. https://doi.org/10.1007/s10734-017-0215-0
  » https://doi.org/10.1007/s10734-017-0215-0
• Covington, M. V. (1984). The self-worth theory of achievement motivation: Findings and implications. The Elementary School Journal, 85(1), 5-20. https://doi.org/10.1086/461388
  » https://doi.org/10.1086/461388
• Covington, M. V. (1992). Making the grade: A self-worth perspective on motivation and school reform Cambridge University Press.
• Covington, M. V., & Beery, R. G. (1976). Self-worth and school learning Holt, Rinehart and Winston.
• Elliot, A. J., & Church, M. A. (2003). A motivational analysis of defensive pessimism and self-handicapping. Journal of Personality, 71(3), 369-396. https://doi.org/10.1111/1467-6494.7103005
  » https://doi.org/10.1111/1467-6494.7103005
• Fávero, L. P., & Belfiore, P. (2017). Manual de análise de dados: Estatística e modelagem multivariada com Excel^®,SPSS^®e Stata^® Elsevier Brasil.
• Ganda, D. R., & Boruchovitch, E. (2015). Self-handicapping strategies for learning of preservice teachers. Estudos de Psicologia (Campinas), 32, 417-425. https://doi.org/10.1590/0103-166X2015000300007
  » https://doi.org/10.1590/0103-166X2015000300007
• Ganda, D. R., & Boruchovitch, E. (2016). As atribuições de causalidade e as estratégias autoprejudiciais de alunos do curso de pedagogia.Psico-USF,21, 331-340.
• Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2009). Análise multivariada de dados (6a ed.). Bookman.
• Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2017). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (2nd ed.). SAGE.
• Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24. https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
  » https://doi.org/10.1108/EBR-11-2018-0203
• Horz, V., Accadrolli, M. C., Frare, A. B., & Cruz, A. P. C. (2022). Implicações da reputação de responsabilidade social corporativa no comprometimento organizacional: O papel mediador da satisfação no trabalho. Revista de Globalización, Competitividad y Gobernabilidad,16(1), 115-127. https://doi.org/10.3232/GCG.2022.V16.N1.06
  » https://doi.org/10.3232/GCG.2022.V16.N1.06
• Kearns, H., Gardiner, M., & Marshall, K. (2008). Innovation in PhD completion: The hardy shall succeed (and be happy!). Higher Education Research & Development, 27(1), 77-89. https://doi.org/10.1080/07294360701658781
  » https://doi.org/10.1080/07294360701658781
• Leary, M. R., & Shepperd, J. A. (1986). Behavioral self-handicaps versus self-reported handicaps: A conceptual note. Journal of Personality and Social Psychology, 51, 1265-1268.
• Little, T. D., Lindenberger, U., & Nesselroade, J. R. (1999). On selecting indicators for multivariate measurement and modeling with latent variables: When "good" indicators are “bad” and bad indicators are good. Psychological Methods, 4(2), 192-211. https://doi.org/10.1037/1082-989X.4.2.192
  » https://doi.org/10.1037/1082-989X.4.2.192
• Lunkes, R. J., Bortoluzzi, D. A., Anzilago, M., & Rosa, F. S. (2020). Influence of online hotel reviews on the fit between strategy and use of management control systems: A study among small-and medium-sized hotels in Brazil.Journal of Applied Accounting Research, 21(4), 615-634.https://doi.org/10.1108/JAAR-06-2018-0090
  » https://doi.org/10.1108/JAAR-06-2018-0090
• Martin, A. J., Marsh, H. W., & Debus, R. L. (2001). Self-handicapping and defensive pessimism: Exploring a model of predictors and outcomes from a self-protection perspective. Journal of Educational Psychology, 93(1), 87-102. https://doi.org/10.1037/0022-0663.93.1.87
  » https://doi.org/10.1037/0022-0663.93.1.87
• Martin, A. J., Marsh, H. W., Williamson, A., & Debus, R. L. (2003). Self-handicapping, defensive pessimism, and goal orientation: A qualitative study of university students. Journal of Educational Psychology, 95(3), 617-628. https://doi.org/10.1037/0022-0663.95.3.617
  » https://doi.org/10.1037/0022-0663.95.3.617
• Mattanah, J. F., Ayers, J. F., Brand, B. L., Brooks, L. J., Quimby, J. L., & Mcnary, S. W. (2010). A social support intervention to ease the college transition: Exploring main effects and moderators. Journal of College Student Development, 51(1), 93-108. https://doi.org/10.1353/csd.0.0116
  » https://doi.org/10.1353/csd.0.0116
• Mena, R. O. S. (2019). Estudo das relações entre as estratégias de self-handicapping, autoestima, autoeficácia e o rendimento académico: Um estudo com alunos do ensino superior (Dissertação de Mestrado). Universidade da Madeira, Braga, Portugal.
• Meurer, A. M., & Costa, F. (2020). Eis o melhor e o pior de mim: Fenômeno impostor e comportamento acadêmico na área de negócios. Revista Contabilidade & Finanças, 31(83), 348-363. 10.1590/1808-057x201910370
  » https://doi.org/10.1590/1808-057x201910370
• Meneghetti, A. (2008). A psicologia do líder (4a ed.). Ontopsicologia.
• Mognon, J. F., & Santos, A. A. A. (2014). Vida acadêmica e exploração vocacional em universitários formandos: Relações e diferenças. Estudos e Pesquisas em Psicologia, 14(1), 89-106.
• Polydoro, S. A. J. (2000). O trancamento de matrícula na trajetória acadêmica do universitário: Condições de saída e de retorno à instituição (Tese de Doutorado). Universidade Estadual de Campinas, Campinas, SP.
• Sahranç, Ü. (2011). An investigation of the relationships between self-handicapping and depression, anxiety, and stress. International Online Journal of Educational Sciences, 3(2), 526-540.
• Santos, A. A. A., Mognon, J. F., Lima, T. H., & Cunha, N. B. (2011). A relação entre vida acadêmica e a motivação para aprender em universitários. Psicologia Escolar e Educacional, 15(2), 283-290. https://doi.org/10.1590/S1413-85572011000200010
  » https://doi.org/10.1590/S1413-85572011000200010
• Sarstedt, M., Hair, J. F., Cheah, Jr. , J. H., Becker, J. M., & Ringle, C. M. (2019). How to specify, estimate, and validate higher-order constructs in PLS-SEM.Australasian Marketing Journal,27(3), 197-211. https://doi.org/10.1016/j.ausmj.2019.05.003
  » https://doi.org/10.1016/j.ausmj.2019.05.003
• Schraw, G., Wadkins, T., & Olafson, L. (2007). Doing the things we do: A grounded theory of academic procrastination. Journal of Educational psychology, 99(1), 12-25. https://doi.org/10.1037/0022-0663.99.1.12
  » https://doi.org/10.1037/0022-0663.99.1.12
• Schroeder, B. L., & Sims, V. K. (2018). Texting as a multidimensional behavior: Individual differences and measurement of texting behaviors. Psychology of Popular Media Culture, 7(3), 361-383. https://doi.org/10.1037/ppm0000148
  » https://doi.org/10.1037/ppm0000148
• Schwinger, M., Wirthwein, L., Lemmer, G., & Steinmayr, R. (2014). Academic self-handicapping and achievement: A meta-analysis. Journal of Educational Psychology, 6(3), 744-761. https://doi.org/10.1037/a0035832
  » https://doi.org/10.1037/a0035832
• Seifert, T. (2004). Understanding student motivation. Educational Research, 46(2), 137-149. https://doi.org/10.1080/0013188042000222421
  » https://doi.org/10.1080/0013188042000222421
• Snyder, K. E., Malin, J. L., Dent, A. L., & Linnenbrink-Garcia, L. (2014). The message matters: The role of implicit beliefs about giftedness and failure experiences in academic self-handicapping. Journal of Educational Psychology, 106(1), 230-241.
• Soares, A. B., Mourão, L., Santos, A. A. A., & Mello, T. V. S. (2016). Habilidades sociais e vivência acadêmica de estudantes universitários. Interação em Psicologia, 19(2), 211-223. http://dx.doi.org/10.5380/psi.v19i2.31663
  » http://dx.doi.org/10.5380/psi.v19i2.31663
• Török, L., Szabó, Z. P., & Tóth, L. (2018). A critical review of the literature on academic self-handicapping: theory, manifestations, prevention and measurement. Social Psychology of Education, 21(5), 1175-1202. https://doi.org/10.1007/s11218-018-9460-z
  » https://doi.org/10.1007/s11218-018-9460-z
• Urdan, T., & Midgley, C. (2001). Academic self-handicapping: What we know, what more there is to learn. Educational Psychology Review, 13(2), 115-138. https://doi.org/10.1023/A:1009061303214
  » https://doi.org/10.1023/A:1009061303214
• Vargas, J. I. G. (2018). Atribuições causais, estratégias self-handicapping e perceção subjetiva de rendimento académico em estudantes do ensino superior (Dissertação de Mestrado). Universidade da Madeira, Braga, Portugal.
• Vargas, J. G., Miranda, L.C., Boruchovitch, E., & Almeida, L. S. (2018). Validação da escala de estratégias autoprejudiciais: Um estudo com alunos do ensino superior português. Revista de Psicologia, Educação e Cultura, 22, 348-364.
• Vendramini, C. M. M., Santos, A. A. A., Polydoro, S. A. J., Sbardelini, E. T. B., Serpa, M. N. F., Natário, E. G. N. (2004). Construção e validação de uma escala sobre avaliação da vida acadêmica (EAVA). Estudos de Psicologia (Natal), 9(2), 259-268. https://doi.org/10.1590/S1413-294X2004000200007
  » https://doi.org/10.1590/S1413-294X2004000200007
• Verdinelli, M. A., Nascimento, S., Lizote, S. A., & Pereira, L. S. (2016, junho). Estilos cognitivos e traços da personalidade dos discentes de ciências contábeis e sua relação com o desempenho escolar. In 10o Congresso da Associação Nacional de Programas de Pós-Graduação em Ciências Contábeis, São Paulo, SP.
• Yildirim, F. B., & Demir, A. (2020). Self-handicapping among university students: The role of procrastination, test anxiety, self-esteem, and self-compassion. Psychological Reports, 123(3), 825-843. https://doi.org/10.1177/0033294118825099
  » https://doi.org/10.1177/0033294118825099
• Zanatto, R. ( 2007). Perfil motivacional de alunos de arquitetura: Um estudo exploratório ( Dissertação de Mestrado). Universidade Estadual de Londrina, Londrina, PR.

• Este é um texto bilíngue. Este artigo também foi traduzido para o idioma inglês, publicado sob o DOI https://doi.org/10.1590/1808-057x20231750.en Este artigo deriva de uma dissertação de mestrado defendida pela coautora Maria Nazaré Oliveira Wyse, em 2022.

• FINANCIAMENTO

  Os autores agradecem à Fundação de Apoio à Pesquisa Científica e Tecnológica do Estado de Santa Catarina (Fapesc) pelo apoio financeiro na realização desta pesquisa.

Editado por

Editor-Chefe:

Fábio Frezatti

Editora Associada:

Jacqueline Veneroso Alves da Cunha

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  01 Set 2023
• Data do Fascículo
  2023

Histórico

• Recebido
  12 Ago 2022
• Revisado
  15 Set 2022
• Aceito
  16 Mar 2023