Aplicação da regressão linear múltipla na compreensão dos factores que impactam no rendimento académico em Matemática

Este artigo é um recorte do trabalho de conclusão de curso (TCC) realizado como parte do curso de Licenciatura em Ensino de Matemática com habilitação em Estatística na Universidade Pungue, Extensão de Tete, no ano letivo de 2021. O estudo visa analisar os fatores que influenciam o rendimento acadêmico em Matemática dos alunos da 10ª classe na Escola Secundária Heróis Moçambicanos de Moatize. Utilizou-se uma abordagem quantitativa aplicada, com objetivos explicativos e um levantamento estatístico. Devido à extensa população-alvo, adotou-se uma amostragem por conveniência, resultando em uma amostra de 421 alunos. Os dados foram coletados por meio de um questionáriocom questões fechadas para embasar a pesquisa. A análise dos dados foi realizada principalmente por meio da técnica de regressão linear múltipla, auxiliada por análises descritivas e de frequências. A classe analisada é composta por seis turmas, divididas em três sub-turmas por turma, totalizando 452 alunos. Os resultados revelaram a construção de um modelo de regressão linear múltipla, indicando que a variável “número de refeições” (NRef) possui o maior impacto no rendimento acadêmico em Matemática. O modelo sugere que os alunos tendem a ter um maior sucesso na disciplina quando fazem, em média, três refeições diárias, conforme sugerido pela distribuição da variável NRef.
This article is an excerpt from the course completion work (TCC) carried out as part of the Degree in Mathematics Teaching course with specialization in Statistics at Pungue University, Tete Extension, in the academic year 2021. The study aims to analyze the factors that influence the academic performance in Mathematics of 10th grade students at Escola Secundária Heróis Moçambicanos de Moatize. An applied quantitative approach was used, with explanatory objectives and a statistical survey. Due to the large target population, convenience sampling was adopted, resulting in a sample of 421 students. Data were collected through a questionnaire with closed questions to support the research. Data analysis was carried out mainly using the multiple linear regression technique, assisted by descriptive and frequency analyses. The class analyzed is made up of six classes, divided into three sub-classes per class, totaling 452 students. The results revealed the construction of a multiple linear regression model, indicating that the variable "number of meals" (NRef) has the greatest impact on academic performance in Mathematics. The model suggests that students tend to have greater success in the subject when they eat, on average, three meals a day, as suggested by the distribution of the NRef variable.