THEORY OF MULTIPLE INTELLIGENCE AND STUDENT ACADEMIC EDUCATION: A CASE STUDY AT THE FEDERAL UNIVERSITY OF RIO GRANDE

A TEORIA DAS INTELIGÊNCIAS MÚLTIPLAS E A FORMAÇÃO ACADÊMICA DE ESTUDANTES: UM ESTUDO DE CASO NA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE

TEORÍA DE LA INTELIGENCIA MÚLTIPLE Y LA FORMACIÓN ACADÉMICA DEL ESTUDIANTE: UN ESTUDIO DE CASO EN LA UNIVERSIDAD FEDERAL DE RÍO GRANDE

Carlos Eduardo Pereira de QUADROS1

Graciele Lima SAMPAIO2 Diana Francisca ADAMATTI3

ABSTRACT: This article presents an analysis of the application of the canonical correlation on the theory of multiple intelligence (MI) in a group of university students from different areas of knowledge at the Federal University of Rio Grande (FURG). The idea of the research carried out is to find a combination between the students' academic background (chosen area of knowledge) and multiple intelligence. Some variables were analyzed as a way to verify whether there is a direct relationship between MI and the choice of courses or areas, such as gender, academic unit and course semester. From the results obtained, we can conclude that there is a correlation between these variables and MI in the education of undergraduate students from different areas and courses at the University.

KEYWORDS: Multiple intelligences. Higher education. Numerical and statistical analysis of the student.

RESUMO: Este artigo apresenta uma análise de aplicação da correlação canônica sobre a teoria das inteligências múltiplas (IM) em um grupo de estudantes universitários de áreas de conhecimento diversas da Universidade Federal do Rio Grande (FURG). A ideia da pesquisa realizada é encontrar uma combinação entre a formação acadêmica dos estudantes (área de conhecimento escolhida) e as inteligências múltiplas. Algumas variáveis foram analisadas como forma de verificar se existe relação direta entre as IM e a escolha dos cursos ou áreas, como gênero, unidade acadêmica e semestre do curso. Pelos resultados obtidos, podemos

1 Federal university of Rio Grande (FURG), Campus Carreiros, Rio Grande – RS – Brazil. Center for Computational Sciences – C3. TAE/Informatics and Doctoral Student in the Postgraduate Program in Computational Modeling – PPGMC. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5755-0586. E-mail: carlos.quadros@furg.br

2 Catholic University of Pelotas (UCPEL), Campus Centro, Pelotas – RS – Brazil. Center for Legal Sciences, Social and Administration. Professor of Higher Teaching. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6943-6484. E- mail: graciele_sampaio@yahoo.com.br

3 Federal University of Rio Grande (FURG), Campus Carreiros, Rio Grande – RS – Brazil. Center for Computational Sciences – C3. Professor of Higher Teaching. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3829-3075. E-Mail: dianaada@gmail.com

concluir que existe correlação entre estas variáveis e as IM na formação de estudantes de graduação de diversas áreas e cursos na Universidade.

PALAVRAS-CHAVE: Inteligências múltiplas. Ensino superior. Análise numérica e estatística do discente.

RESUMEN: Este artículo presenta un análisis de la aplicación de la correlación canónica sobre la teoría de las inteligencias múltiples (IM) en un grupo de estudiantes universitarios de diferentes áreas del conocimiento de la Universidad Federal de Rio Grande (FURG). La idea de la investigación realizada es encontrar una combinación entre la formación académica de los estudiantes (área de conocimiento elegida) y las inteligencias múltiples. Se analizaron algunas variables como una forma de verificar si existe una relación directa entre la IM y la elección de cursos o áreas, como género, unidad académica y semestre de curso. De los resultados obtenidos se puede concluir que existe una correlación entre estas variables y la IM en la formación de estudiantes de pregrado de diferentes áreas y cursos de la Universidad.

PALABRAS CLAVE: Inteligencias multiplex. Enseñanza superior. Análisis numérico y estadístico del alumno.

Introduction

The Multiple Intelligences theory (MI theory) was created in 1983 by Howard Gardner through his book Structures of Mind: The Theory of Multiple Intelligences (GARDNER, 1995). The theory contrasts with the traditional Intelligence Quotient - IQ tests, which assess only two skills: mathematical logic and linguistics. Even with the improvement of IQ tests over the years, the pencil and paper tests are still limited and, to some extent, do not efficiently assess all the abilities of individuals. In the theory proposed by Gardner, seven intelligences were addressed: musical, bodily-kinesthetic, logical-mathematical, linguistic, spatial, interpersonal and intrapersonal. Naturalistic intelligence was introduced years after the other seven. So we currently have eight intelligences in the total pool and a vast field of research to be explored.

Table 1 (ANNEX 3 - Table with the characteristics of multiple intelligences) presents a little of the characteristics of each of the eight intelligences proposed in the theory of MI by Howard Gardner. Since the initial theory of Structures of Mind: The Theory of Multiple Intelligences does not address naturalistic intelligence, the work of Ashton and Vernon (2006) has been added to the picture to make the picture complete with the eight intelligences.

Based on Table 1 with the set of eight intelligences proposed by Gardner, we have the possibility to visualize each of the intelligences a little better. It should be noted that we all

have the eight intelligences and they work together. However, some stand out more and others less in each individual (this statement excludes individuals who have had any type of brain damage or for any other reason that their abilities are compromised).

In a contextualized way, just in the field of MI theory with the area of Education, there are countless possibilities of investigation for further research. Thus, this work is justified as an initial step for further research on the understanding of the relationship between the theory of multiple intelligences and the student profile of various courses and areas of knowledge.

This article presents an applied study on the theory of multiple intelligences with a group of university students from different courses, from different areas of knowledge, at the Federal University of Rio Grande. The main motivation of the research is the following hypothesis: is there or is there not a direct relationship between MI theory and the profile of students in different undergraduate courses? And, if there is a relationship, how is it defined in the profile of students, courses and academic units?

Therefore, the main objective of the article is to investigate whether or not there is a correlation between the students' academic background (chosen area of knowledge) and more 'applied' multiple intelligences. In order to achieve the proposed objective, two specific objectives were defined: i) data collection via a questionnaire based on the questions defined by Armstrong (2017); ii) analysis of the data obtained.

Following the text, the adopted work methodology is presented, as well as results and conclusions obtained by the study carried out.

Methodology Adopted

The methodology adopted in this work was divided into the following steps:

1. Assembling the questionnaire on google forms based on the questions defined by Armstrong (2017): this questionnaire has 81 questions, divided among the 8 intelligences. The 81 questions are found in ANNEX 1 - Questionnaire questions sent to respondents; The option to use this questionnaire is due to its consolidation with the scientific community (GONZÁLEZ-TREVIÑO et al.., 2020) (MARTINS, 2011).

   

   

2. Availability of questionnaires for three distinct academic units of the Federal University of Rio Grande: Center for Computational Sciences (C3), Institute of Economic, Administrative and Accounting Sciences (ICEAC) and Institute of Human Sciences and Information (ICHI). Each of these academic units has undergraduate courses with formation in different areas of knowledge. In C3 the Automation

   

   
   

   
   

   Engineering, Computer Engineering and Information Systems courses were evaluated. At ICEAC, the courses of Administration, Administration - Santo Antônio da Patrulha, Accounting Sciences, Economic Sciences, Foreign Trade, Technology in Cooperative Management were evaluated. The courses of Archeology, Archival Science, Library Science, Geography (Bachelor and Teaching), History (Bachelor and Teaching), Hospitality, Psychology, Technology in Events and Tourism were evaluated at ICHI. These questionnaires were emailed to regularly enrolled students and were available for responses for 15 days.

3. Organization of the data obtained: the questionnaires were separated by course and academic unit. For each of the 81 questions to be answered, students should mark those that 'identify or perform'. So, the next step was to add up all the positive responses scored by the students for each of the 8 intelligences. For example, for linguistic intelligence, there are 11 questions, where one student may have scored 5 and another 8.

4. Analysis of the data obtained: after having the data of each student, the units were analyzed among themselves and then, in each unit, the courses evaluated. Thus, we can define a correlation between the academic background of students and the area of knowledge chosen in different academic units.

   

5. For data analysis, the canonical correlation technique was used, through the Statgraphics Centurion software. Canonical correlation, according to Mingoti (2005), seeks to verify the existing linear relationships between two sets of variables. This technique allows comparing several dependent and independent metric variables at the same time, being considered the logical extension of the multiple regression analysis, since it uses only one dependent variable (HAIR JR. et al., 2009). According to Fávero et al. (2009), the canonical correlation aims to quantify the strength of the relationship between dependent and independent variables. Canonical correlation, according to Mingoti (2005), synthesizes the sets of response variables into linear combinations and determines that the combinations coefficients are chosen from the maximization of the correlation between the sets of response variables. Thus, linear combinations are the canonical variables and the correlation established between them is the canonical correlation. The canonical correlation seeks to measure the degree of association between the two sets of studied variables; thus, it was possible to verify the existing relationship between Gardner's multiple intelligences and the characteristics of undergraduate students. For this, the model represents the matrices

Doxa: Rev. Bras. Psico. e Educ., Araraquara, v. 22, n. 00, p. e021007, 2021. e-ISSN: 2594-8385.

X496x8 and X496x5 (The Statgraphics Centurion software discarded 3 responses automatically), where X represents the 496 undergraduate students of the University as shown in Table 3 and Y the characteristics of the students, gender, course, semester, unit academic and stage (beginner or senior). In this way, the relationship to be established is observed in the equation:

a1 X1+a2 X2+a3 X3+⋯ +amXm= b1Y1+b2Y 2+b3Y3+⋯ +bnYn

Questionnaires were sent to 3,313 students enrolled in the aforementioned courses. Of this total, 499 students responded, 15.06% of the total, which is an expressive number, since surveys without mandatory responses usually have less than 10% of return (VIEIRA; CASTRO SCHUCH JÚNIOR, 2010). The division is presented in ANNEX 2 - Table with the division between the courses - with the total number sent and total answers obtained from students from different academic units.

The profile of the consulted students, in relation to the length of the course and the period they were in, was classified into two types: freshmen and seniors. Thus, students who were at the beginning of their formation, that is, from entering until reaching 50% of the course completion time, were classified as freshmen. And, similarly, the students who were more advanced, that is, from completing 50% of the time in the course until full formation, were classified as seniors, as shown in Figure 1.

Figure 1- Profile of students consulted in the survey in relation to course time

Seniors

Freshmen

Source: The authors

The profile of the consulted students, according to their responses in relation to gender, can be seen in Figure 2.

Figure 2 - Profile of students consulted in the survey in relation to gender

Feminine Masculine Homosexual Transsexual Non-binary

Source: The authors

Figure 3 - general intelligences

LINGUISTIC LOGICAL-MATHEMATICAL SPATIAL BODY-KINESTHETIC MUSICAL INTERPERSONAL INTRAPERSONAL NATURALIST TOTAL

Source: The authors

Overall, answers to the 81 questions were returned by 499 students. Of this total, each intelligence had 10 answers that respondents could mark, except the linguistic intelligence which had 11 questions. Figure 3 represents the comparison between the proportionality of responses from each intelligence and the total (represented by the last bar) of possibilities that could be answered. We can see through the graph that, in a general context, none of the intelligences reached 50% of the possible answers.

Figure 4 - Intelligence levels - C3

Automation Eng.

Computer Eng. Information System

LINGUISTIC LOGICAL-MATHEMATICAL SPATIAL

BODY-KINESTHETIC MUSICAL INTERPERSONAL INTRAPERSONAL NATURALIST

Source: The authors

Figure 5 - Intelligence levels – ICEAC

Administration Administration SAP Accounting

Economic Sciences Foreign trade

Cooperative Management Tec

LINGUISTIC LOGICAL-MATHEMATICAL SPATIAL

BODY-KINESTHETIC MUSICAL INTERPERSONAL INTRAPERSONAL NATURALIST

Source: The authors

Figure 6 - Intelligence levels - ICHI 1

Archaeology Geography -

Geography -

History - History -

Bachelor

Teaching Bachelor Teaching

LINGUISTIC LOGICAL-MATHEMATICAL SPATIAL

BODY-KINESTHETIC MUSICAL INTERPERSONAL INTRAPERSONAL NATURALIST

Source: The authors

Figure 7 - Intelligence levels - ICHI 2

Archive Science

Librarianship Hotel

Psychology Events Tec. Tourism

Management

LINGUISTIC LOGICAL-MATHEMATICAL SPATIAL

BODY-KINESTHETIC MUSICAL INTERPERSONAL INTRAPERSONAL NATURALIST

Source: The authors

In Figures 4, 5, 6 and 7 the intelligences by academic unit are presented. Since each of the intelligences can have a maximum of 10 positive responses (except the linguistic which allows 11 responses), the values for each academic unit and each course can be verified, respectively. As ICHI's academic unit has many courses, the chart has been divided into two parts.

Results

Analysis of Multiple Intelligences Theory in Units

Figure 8 shows the comparison between the responses of the three units involved in the study. As an example, the total number of responses for linguistic intelligence across all units was 2,125. Among the academic units, these answers had the following values: 394 C3, 580 ICEAC and 1,151 ICHI. Proportionally, the graph shows the total intelligence response quantity divided by the academic unit response quantity. In other words, in the first part of Figure 8, for linguistic intelligence, we have the following values: 3.86 C3, 4.03 ICEAC and

4.55 ICHI.

Figure 8 - MI in academic units

LINGUISTIC LOGICAL-MATHEMATICAL SPATIAL

BODY-KINESTHETIC MUSICAL INTERPERSONAL INTRAPERSONAL NATURALIST

Source: The authors

Table 1 - Proportional values of MI in academic units

Source: Research data

Table 1 presents all the proportional values for the MI in the academic units. In bold, some values have been marked, highlighting some of the intelligences in each unit. First, we can highlight the value of Logical-Mathematical intelligence in C3, which is superior to the other two units (6.37). This is justified by being a unit with courses in the area of technology and engineering. In the same unit, the lowest value among all intelligences is also the lowest value among the three units for the naturalistic intelligence (3,22). For intrapersonal intelligence, the ICEAC unit obtained the highest values (5.01), but for this intelligence, the values of the other units were close (4.89 and 4.91), showing that students believe they have self-knowledge. However, for interpersonal intelligence, the values are lower, respectively 4.11, 4.22 and 3.93. In the studies carried out by Pereira and Silva (2017), only with psychology students, the result was exactly the opposite, showing that students had high values for interpersonal intelligence and low values for intrapersonal intelligence.

An important point to emphasize is that the lowest values were found for naturalistic intelligence, showing that education still does not focus on this type of intelligence since elementary school. Sabino and Roque (2006) state that adopting multiple intelligences using different methodologies, considering the individual characteristics of each student, can contribute to the teaching and learning process.

Statistical analysis

To verify, through the canonical correlation, if there is a relationship between multiple intelligences and the characteristics of students, the variables shown in Table 2 were used in the model.

Table 2 – Canonical correlation variables

Source: Research data

Canonical correlation demonstrates the linear combinations of two sets of variables that have the highest correlation between them. In this case, 5 sets of linear combinations were formed. In Table 3 it is possible to verify the estimated correlation between each set of canonical variables.

Table 3 – Canonical correlations between multiple intelligences and student characteristics

Source: Research data

Table 4 presents the linear combinations of the two sets of variables that have the highest correlation between them, in this case, five linear sets were formed. The first set, or canonical function 1, has the greatest explanatory power, 49.21%, according to Hair et al. (2009). This correlation is statistically significant at the 95% level, as the p-value was less than 5%.

Table 5 presents the values resulting from the two sets of inputs in the model, which comprises the 499 observations.

Table 4 – Canonical correlation model coefficients

Source: Research data

Table 4 shows the estimated correlation between each set of canonical variables. It is noteworthy that the first and second set of canonical variables have statistical significance at the 95% confidence level. Thus, the canonical coefficients corresponding to the first canonical pair show a tendency that, in the first set, the logical-mathematical intelligence variable, 0.935395, had the greatest influence on the model association and the naturalistic intelligence variable, -0.308176 the least influence. In the second set, the gender variable, 0.911059, has the greatest influence on the model association and, in second place, the course variable 0.541779.

When observing the second canonical pair in the first set, the spatial intelligence variable, 0.362551, had the greatest influence on the model association and the intrapersonal intelligence variable, -0.65979, the least influence. In the second set, the academic unit variable, 0.840045, has the greatest influence on the association of the model and in second place, the semester variable 0.571504.

When relating Gardner's multiple intelligences and the characteristics of FURG undergraduate students in function 1, which presented greater explanatory power, it is observed that there is a directly proportional relationship between the variables: logical- mathematical intelligence (LMI), intelligence body-kinesthetic (BKI), musical intelligence (MI), intrapersonal intelligence (ITRAI) and student characteristics by gender (G), course (C) and stage (F) freshman/completing.

Likewise, there is a directly proportional relationship between the variables linguistic intelligence (LI), spatial intelligence (SI), interpersonal intelligence (ITERI), naturalistic intelligence (NI) and the characteristics academic unit (U) and semester (S) that the students belong.

When looking at function 2, which had less explanatory power, it appears that there is a directly proportional relationship between the variables: logical-mathematical intelligence (LMI), spatial intelligence (SI), body-kinesthetic intelligence (BKI), naturalistic intelligence (NI) and student characteristics by gender (G), academic unit (U) and semester (S). There is also a directly proportional relationship between the variables linguistic intelligence (LI),

musical intelligence (MI), interpersonal intelligence (ITERI), intrapersonal intelligence (ITRAI) and the characteristics of course (C) and phase (F) entering/completing.

From these results, it is evident that there is a relationship between multiple intelligences and the characteristics of undergraduate students, with a strength of association considered moderate.

Final considerations

MI theory defends that intelligence cannot be something singular, or that the intelligence of human beings can be measured by only two areas, such as linguistics and logical-mathematics. MI theory has a set of eight intelligences, which are: linguistic (words and symbols), Logical-mathematical (calculations and problems), musical (production and understanding of sounds), body-kinesthetic (body control and expression), spatial (perception of space, dimension and orientation), naturalist (recognition and classification of what is related to nature), interpersonal (empathy and understanding of other people's feelings), intrapersonal (understanding oneself).

According to Travassos (2001), the best way to understand each intelligence is conceiving them as interrelated, with the possibility of different intellectual profiles in different groups. For a deeper understanding of MI theory, there are numerous studies and different approaches, both for the set of eight MI, and for the study of each of the intelligences in a specific way. Thus, in this work, we sought to find aspects that would correlate intelligence among students from different FURG undergraduate courses, in different areas of knowledge. Thus, trying to define whether there was a relationship between multiple intelligences and their formation. Here, it was also interested to know how much training itself can expand multiple intelligences, in the case of beginners and graduates of the course.

Therefore, we first present the adopted methodology and a profile of the students who participated in the questionnaire. Then, the numerical results are presented, highlighting the data in Table 2, and the emphasis of each unit and its most heavily studied areas of knowledge. In the statistical analysis, it was possible to define and correlate the eight multiple intelligences with the variables gender, course, academic units, semester and phase (freshmen/senior), which are presented in Tables 4 and 5, showing how these variables have a 'weight' on each of the intelligences. It is worth highlighting the values of gender in function 1 and of unit in function 2. However, in order to be able to state more precisely about these aspects, it will still be necessary to carry out more studies, but it is clear that there are

differences between the areas of knowledge and the students who choose them for their formation.

As a continuation of this research, we envisage carrying out more statistical tests on the data, as well as carrying out a new round of questionnaires with the group of previously participating students, in order to analyze changes in their education over time and outside the context of the COVID-19 pandemic, a fact that may interfere in the students' responses.

REFERENCES

ARMSTRONG, T. Multiple intelligences in the classroom. 4. ed. [S. l.]: ASCD, 2017. 243p.

FÁVERO, L. P. et al. Análise de dados: modelagem multivariada para tomada de decisões. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009.

GARDNER, H. Frames of mind: the theory of multiple intelligences. New York: Basic Books, 1983.

GARDNER, H. Inteligências múltiplas: a teoria na prática. Porto Alegre: Artmed, 1995.

GONZÁLEZ-TREVIÑO, I. M. et al. Assessment of multiple intelligences in elementary school students in Mexico: An exploratory study, Heliyon, Volume 6, Issue 4, 2020.

HAIR JÚNIOR, J. F. et al. Análise multivariada de dados. 6. ed. Porto Alegre: Bookman, 2009.

MARTINS, M. A. P. Contributions of the theory of multiple intelligences to the assessment of students' production in translator training courses. Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação, Volume: 19, Issue: 71, 2011.

MINGOTI, S. A. Análise de dados através de métodos de estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo Horizonte: UFMG, 2005.

PEREIRA, D. F.; SILVA, J. C. T. Um estudo sobre as inteligências múltiplas em estudantes de Psicologia. Revista UNIABEU, [S. l.], v. 10, n. 24, p. 126-142, 2017.

TRAVASSOS, L. C. P. Inteligências múltiplas. Revista de Biologia e Ciências da Terra, [S. l.], v. 1, n. 2, doc. sem paginação, 2001.

SABINO, M. A.; ROQUE, A., S. S. A teoria das inteligências múltiplas e sua contribuição para o ensino de língua italiana no contexto de uma escola pública. Revista Eletrônica dos Núcleos de Ensino da UNESP, São Paulo, p. 410-429, 2006.

VIEIRA, H. C.; CASTRO, A. E. de; SCHUCH JÚNIOR, V. F. O uso de questionários via e- mail em pesquisas acadêmicas sob a ótica dos respondentes. In: SEMINÁRIOS EM ADMINISTRAÇÃO, 13., set. 2010, São Paulo. Anais […]. [São Paulo]: USP, 2010.

VISSER, B. A.; ASHTON, M. C.; VERNON, P. A. Beyond g: Putting multiple intelligences theory to the test. Intelligence, [S. l.], v. 34, p. 487-502, 2006.

How to reference this article

QUADROS, C. E. P.; SAMPAIO, G. L.; ADAMATTI, D. F. Theory of multiple intelligence and student academic education: a case study at the Federal University of Rio Grande. Doxa: Rev. Bras. Psico. E Educ., Araraquara, v. 22, n. 00, p. e021007, 2021. e-ISSN: 2594-8385. DOI: https://doi.org/10.30715/doxa.v22i00.15031

Submitted: 15/04/2021 Required revisions: 04/05/2021 Approved: 06/06/2021 Published: 25/06/2021

ANNEX 1

Questionnaire questions sent to respondents

Linguistic intelligence

1. - Books are very important to me.

2. - I hear the words in my head before reading, speaking or writing them.

3. - I enjoy (learn) more listening to the radio or recording readings than watching television or movies.

4. - I like crossword puzzles, anagrams or passwords.

5. - I like to entertain myself and entertain others with tongue twisters, puns or non-sense rhymes.

6. - People sometimes ask me to stop and explain the meaning of the words I use when I write or speak.

7. - Portuguese, social studies and history were easier subjects for me at school than math and science.

8. - Learning another language (e.g., French, English, Spanish and German) was relatively easy for me.

9. - When I drive on a highway, I pay more attention to the words written on signs or advertisements than to the landscape.

1. - My dialogues often include references to things I read or heard.

2. - I recently wrote something that made me especially proud or was recognized by others.

   
   

   Logical-Mathematical Intelligence

3. - I find it easy to do calculations in my head.

4. - Mathematics and/or science were among my favorite subjects at school. 14 - I like games or puzzles that require logical thinking.

1. - I like to do little “what if” experiments (for example: “What if I doubled the amount of water I put in my rosebush weekly?”).

2. - My mind looks for patterns, regularities or logical sequences in things. 17 - I am interested in the progress of science.

1. - I believe that almost everything has a rational explanation.

2. - Sometimes I think of clear, abstract, non-verbal and imageless concepts.

3. - I like to detect logical flaws in the things people say and do at home and at work.

4. - I feel more comfortable when something has been measured, categorized, analyzed or quantified in some way.

   
   

   Spatial intelligence

5. - When I close my eyes, I often see clear images. 23 - I'm sensitive to color.

24 - I often use a camera or a camcorder to record what I see around me. 25 - I like to assemble puzzles, mazes and other visual games.

1. - I have clear dreams at night.

2. - I can usually find my way in unfamiliar places. 28 - I like to draw or doodle.

1. - Geometry was easier for me than algebra when I was in school.

2. - I can easily imagine what a thing would look like if we viewed it from above, panoramically.

   

   

3. - I prefer to read materials with many illustrations.

   

   
   

   
   

   Body-Kinesthetic Intelligence

4. - I practice at least one sport or physical activity regularly. 33 - I have difficulty staying quiet for long periods of time.

1. - I like to work with my hands in concrete activities such as sewing, knitting, carving, carpentry work or modeling.

2. - My best ideas come to me when I go for a long walk, to run or when I am involved in some other type of physical activity.

3. - In general, I like to spend my leisure time outdoors.

4. - I often gesture or use other forms of body language when talking to people. 38 - I need to touch things to learn more about them.

39 - I enjoy challenging or thrilling fun, electrifying physical experiences. 40 - I would describe myself as having good motor coordination.

1. - I need to practice a new skill instead of reading about it or seeing a movie that describes it.

   
   

   Musical Intelligence

2. - I have a nice voice when I sing.

3. - I notice when a musical note is out of tune.

4. - I often listen to music on the radio, on recordings, records or CDs. 45 - I play a musical instrument.

1. - My life would be poorer if there were no music in it.

2. - Sometimes I find myself walking down the street with a television jingle or music in my head.

3. - I can easily mark the rhythm of a song with a simple percussion instrument. 49 - I know the melodies of many different songs.

1. - If I hear a musical selection once or twice, I'm usually able to repeat it with reasonable accuracy.

2. - I'm often drumming or singing melodies while I'm working, studying or learning something new.

   
   

   interpersonal intelligence

3. - I'm the kind of person that others turn to for advice, at work or in the neighborhood.

4. - I prefer team sports such as shuttlecock, tennis, volleyball or baseball to individual sports such as swimming or running.

5. - When I have a problem, I prefer to look for a person to help me, instead of trying to solve it myself.

6. - I have at least three close friends.

7. - I prefer collective hobbies, like tabletop games or canasta, to individual recreations like video games or solo card games.

8. - I like the challenge of teaching another person, or group of people, the challenge of doing things I know how to do.

9. - I consider myself a leader (or people consider me that way). 59 - I feel comfortable in a crowd.

60 - I like to participate in social activities related to my work, church or community. 61 - I'd rather spend my nights at a lively party than stay home alone.

Naturalistic intelligence

1. - I like to go around with a backpack on my back, camping or simply walking and observing nature.

   

   
   

   
   

2. - I am part of a volunteer organization related to nature and I want to help save the environment from the destruction it is suffering.

3. - I like having pets.

4. - I have a hobby related to nature (for example: bird watching).

5. - I like to study subjects related to nature (for example: botany, zoology).

6. - I find it easy to see the differences between different types of trees, dogs, birds or other types of fauna and flora.

7. - I like to read magazines and books or watch television programs or movies about nature. 69 - I prefer to spend my vacations in natural environments such as a beach or camping with ecological trails than in urban or cultural places such as a hotel within a city.

70 - I love visiting zoos, aquariums and other places where we can study the natural world. 71 - I have a garden in my house and I love taking care of it.

Intrapersonal Intelligence

1. - I usually spend time alone meditating, reflecting or thinking about important issues in life.

2. - I've attended orientation sessions or personal growth seminars to learn more about myself.

3. - I am able to react to difficulties with courage.

4. - I have a hobby or special interest that I keep to myself.

5. - I have some important goals in my life that I regularly reflect on.

6. - I have a realistic view of my strengths and weaknesses (based on data from other sources/people).

7. - I'd rather spend a weekend alone in a cabin in the woods than in a fancy hotel full of people.

8. - I consider myself a determined person, with my own ideas.

9. - I keep a personal diary to record what goes on in my inner life.

   

   

10. - I am a self-employed professional or at least I have thought a lot about starting my own business.

    

    
    

    
    

    ANNEX 2

    
    

    

    

    Table with the division between courses - with total sent and total responses obtained

    Unit	Course	Total Sent	Total Answered
    C3	Automation Engineering	169	33
    	Computer engineering	224	36
    	Information systems	144	33
    ICEAC	Administration	432	39
    	Administration- Santo Antônio da Patrulha	87	9
    	Accounting Sciences	410	30
    	Economic Sciences	381	50
    	Foreign trade	100	8
    	Cooperative Management Technology	39	8
    ICHI	Archeology	123	39
    	Archival science	155	27
    	Librarianship	147	33
    	Geography - Bachelor	118	16
    	Geography - Teaching	112	14
    	History - Bachelor	124	21
    	History - Teaching	126	26
    	Hotel Management	89	12
    	Psychology	185	47
    	Technology in Events	78	9
    	Tourism	70	9
    	TOTAL	3.313	499

    

    
    

    
    

    ANNEX 3

    
    

    Table with the characteristics of multiple intelligences

    Musical	Certain parts of the brain play important roles in the perception and production of music. These areas are characteristically located in the right hemisphere, although musical ability is not clearly located in an area as specific as language.
    Body-kinesthetic	Control of body movement is located in the motor cortex with each dominant hemisphere of body movement on the contralateral side.
    Logical-Mathematical	It is the archetype of 'Pure Intelligence' or the ability to solve problems that significantly shortens the path between domains. Certain areas of the brain are more important than others in mathematical calculation. There are individuals with savant syndrome who perform great feats of calculation.
    Linguistics	The so-called 'Broca center' is responsible for the production of grammatical sentences. A person with damage in this area can understand words and phrases quite well, but has difficulty putting words together into more than simple sentences.
    Spatial	Just as the left hemisphere, over the course of evolution, was chosen as the site of linguistic processing in right-handed people, the right hemisphere is arguably the most crucial site of spatial processing.
    Interpersonal	It is based on a core ability to perceive distinctions among others; in particular, contrasts in their moods, temperaments, motivations, and intentions.
    Intrapersonal	It works on the knowledge of a person's internal aspects: access to the feeling of one's own life, the range of one's emotions, the ability to discriminate these emotions and eventually label and use them as a way to understand and guide one's behavior.
    Naturalist	A naturalist is someone capable of recognizing and classifying objects. Hunters, farmers, and gardeners would have naturalistic intelligence, as would artists, poets, and social scientists adept at pattern recognition.

    

    

    Source: Gardner (1995) and Visser, Ashton and Vernon (2006)

    

    
    

    
    

    A TEORIA DAS INTELIGÊNCIAS MÚLTIPLAS E A FORMAÇÃO ACADÊMICA DE ESTUDANTES: UM ESTUDO DE CASO NA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE

    
    

    TEORÍA DE LA INTELIGENCIA MÚLTIPLE Y LA FORMACIÓN ACADÉMICA DEL ESTUDIANTE: UN ESTUDIO DE CASO EN LA UNIVERSIDAD FEDERAL DE RÍO GRANDE

    
    

    THEORY OF MULTIPLE INTELLIGENCE AND STUDENT ACADEMIC EDUCATION: A CASE STUDY AT THE FEDERAL UNIVERSITY OF RIO GRANDE

    
    

    Carlos Eduardo Pereira de QUADROS1

    Graciele Lima SAMPAIO2 Diana Francisca ADAMATTI3

    
    

    RESUMO: Este artigo apresenta uma análise de aplicação da correlação canônica sobre a teoria das inteligências múltiplas (IM) em um grupo de estudantes universitários de áreas de conhecimento diversas da Universidade Federal do Rio Grande (FURG). A ideia da pesquisa realizada é encontrar uma combinação entre a formação acadêmica dos estudantes (área de conhecimento escolhida) e as inteligências múltiplas. Algumas variáveis foram analisadas como forma de verificar se existe relação direta entre as IM e a escolha dos cursos ou áreas, como gênero, unidade acadêmica e semestre do curso. Pelos resultados obtidos, podemos concluir que existe correlação entre estas variáveis e as IM na formação de estudantes de graduação de diversas áreas e cursos na Universidade.

    
    

    PALAVRAS-CHAVE: Inteligências múltiplas. Ensino superior. Análise numérica e estatística do discente.

    
    

    RESUMEN: Este artículo presenta un análisis de la aplicación de la correlación canónica sobre la teoría de las inteligencias múltiples (IM) en un grupo de estudiantes universitarios de diferentes áreas del conocimiento de la Universidad Federal de Rio Grande (FURG). La idea de la investigación realizada es encontrar una combinación entre la formación académica de los estudiantes (área de conocimiento elegida) y las inteligencias múltiples. Se analizaron algunas variables como una forma de verificar si existe una relación directa entre la IM y la elección de cursos o áreas, como género, unidad académica y semestre de curso. De los resultados obtenidos se puede concluir que existe una correlación entre estas

    
    

    

    1 Universidade Federal do Rio Grande (FURG), Campus Carreiros, Rio Grande – RS – Brasil. Centro de Ciências Computacionais – C3. TAE/Informática e Doutorando no Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional – PPGMC. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5755-0586. E-mail: carlos.quadros@furg.br

    2 Universidade Católica de Pelotas (UCPEL), Campus Centro, Pelotas – RS – Brasil. Centro de Ciências Jurídicas Sociais e da Administração. Professora do Magistério Superior. ORCID: https://orcid.org/0000-0001- 6943-6484. E-mail: graciele_sampaio@yahoo.com.br

    3 Universidade Federal do Rio Grande (FURG), Campus Carreiros, Rio Grande – RS – Brasil. Centro de Ciências Computacionais – C3. Professora do Magistério Superior. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3829- 3075. E-Mail: dianaada@gmail.com

    

    

    Doxa: Rev. Bras. Psico. e Educ., Araraquara, v. 22, n. 00, p. e021007, 2021. e-ISSN: 2594-8385.

    

    
    

    
    

    variables y la IM en la formación de estudiantes de pregrado de diferentes áreas y cursos de la Universidad.

    
    

    PALABRAS CLAVE: Inteligencias multiplex. Enseñanza superior. Análisis numérico y estadístico del alumno.

    
    

    ABSTRACT: This article presents an analysis of the application of the canonical correlation on the theory of multiple intelligence (MI) in a group of university students from different areas of knowledge at the Federal University of Rio Grande (FURG). The idea of the research carried out is to find a combination between the students' academic background (chosen area of knowledge) and multiple intelligence. Some variables were analyzed as a way to verify whether there is a direct relationship between MI and the choice of courses or areas, such as gender, academic unit and course semester. From the results obtained, we can conclude that there is a correlation between these variables and MI in the education of undergraduate students from different areas and courses at the University.

    
    

    KEYWORDS: Multiple intelligences. Higher education. Numerical and statistical analysis of the student.

    
    

    Introdução

    
    

    A teoria das Inteligências Múltiplas (teoria das IM) foi criada em 1983 por Howard Gardner através de seu livro Estruturas da mente: a teoria das inteligências múltiplas (GARDNER, 1995). A teoria faz contraponto aos tradicionais testes de Quociente de Inteligência - QI, que avaliam apenas duas habilidades: a lógico matemática e a linguística. Mesmo com o aprimoramento dos testes de QI com o passar dos anos, os testes de lápis e papel ainda continuam limitados e, de certa forma, não avaliam de maneira eficiente todas as capacidades dos indivíduos. Na teoria proposta por Gardner, foram abordadas sete inteligências: a musical, a corporal-cinestésica, a lógico-matemática, a linguística, a espacial, a interpessoal e a intrapessoal. A inteligência naturalista foi apresentada anos depois das outras sete. Portanto, temos atualmente oito inteligências no conjunto total e um vasto campo para pesquisas para serem exploradas.

    O Quadro 1 (ANEXO 3 - Quadro com as características das inteligências múltiplas) apresenta um pouco das características de cada uma das oito inteligências propostas na teoria das IM de Howard Gardner. Como a teoria inicial de Estruturas da mente: a teoria das inteligências múltiplas não aborda a inteligência naturalista, foi adicionado ao quadro o trabalho de Ashton e Vernon (2006) para deixar o quadro completo com as oito inteligências.

    

    Tomando por base o Quadro 1 com o conjunto das oito inteligências propostas por Gardner, temos a possibilidade de visualizar um pouco melhor cada uma das inteligências.

    

    Doxa: Rev. Bras. Psico. e Educ., Araraquara, v. 22, n. 00, p. e021007, 2021. e-ISSN: 2594-8385.

    

    
    

    
    

    Cabe salientar que todos temos as oito inteligências e elas trabalham de forma conjunta. Porém, algumas se destacam mais e outras menos em cada indivíduo (excluem-se dessa afirmação indivíduos que tiveram qualquer tipo de dano cerebral ou por outro motivo que tenham suas capacidades comprometidas).

    De forma contextualizada, apenas no campo da teoria das IM com a área da Educação, são inúmeras as possibilidades de investigação para novas pesquisas. Dessa forma, esse trabalho se justifica como passo inicial para outras pesquisas sobre o entendimento de relação da teoria das inteligências múltiplas e o perfil discente de diversos cursos e áreas do conhecimento.

    Este artigo apresenta um estudo aplicado sobre a teoria das inteligências múltiplas com um grupo de estudantes universitários de diversos cursos, de áreas de conhecimento diversas, da Universidade Federal do Rio Grande. A pesquisa tem como motivação principal a seguinte hipótese: existe ou não relação direta entre a teoria das IM e o perfil dos alunos de diversos cursos de graduação? E, ainda, caso exista relação, como ela é definida no perfil dos discentes, dos cursos e das unidades acadêmicas?

    Portanto, o principal objetivo do artigo é investigar se existe ou não uma correlação entre a formação acadêmica dos estudantes (área de conhecimento escolhida) e inteligências múltiplas mais ‘aplicadas’. De forma a concretizar o objetivo proposto, dois objetivos específicos foram definidos: i) coleta de dados via questionário baseado nas questões definidas por Armstrong (2017); ii) a análise dos dados obtidos.

    Na sequência do texto, são apresentadas a metodologia de trabalho adotada, bem como resultados e conclusões obtidos pelo estudo realizado.

    
    

    Metodologia Adotada

    
    

    A metodologia adotada neste trabalho foi dividida nas seguintes etapas:

    1. Montagem do questionário no google forms com base nas questões definidas por Armstrong (2017): este questionário conta com 81 questões, divididas entre as 8 inteligências. As 81 questões encontram-se no ANEXO 1 - Questões do questionário enviadas aos entrevistados; A opção pelo uso desse questionário ocorre pelo fato de sua consolidação junto à comunidade científica (GONZÁLEZ-TREVIÑO et al.., 2020) (MARTINS, 2011).

       

       

    2. Disponibilização dos questionários para três unidade acadêmicas distintas da Universidade Federal do Rio Grande: Centro de Ciências Computacionais (C3),

       

       
       

       
       

       Instituto de Ciências Econômicas, Administrativas e Contábeis (ICEAC) e Instituto de Ciências Humanas e da Informação (ICHI). Cada uma destas unidades acadêmicas tem cursos de graduação com formação em áreas do conhecimento distintas. No C3 foram avaliados os cursos de Engenharia de Automação, Engenharia de Computação e Sistemas de Informação. No ICEAC foram avaliados os cursos de Administração, Administração - Santo Antônio da Patrulha, Ciências Contábeis, Ciências Econômicas, Comércio Exterior, Tecnologia em Gestão de Cooperativas. No ICHI foram avaliados os cursos de Arqueologia, Arquivologia, Biblioteconomia, Geografia (Bacharelado e Licenciatura), História (Bacharelado e Licenciatura), Hotelaria, Psicologia, Tecnologia em Eventos e Turismo. Estes questionários foram enviados por e-mail aos estudantes regularmente matriculados e ficaram disponíveis para respostas por 15 dias.

    3. Organização dos dados obtidos: os questionários foram separados por curso e unidade acadêmica. Para cada uma das 81 questões a serem respondidas, os estudantes deveriam marcar aquelas que ‘se identificam ou realizam’. Assim, o próximo passo foi somar todas as respostas positivas marcadas pelos estudantes para cada uma das 8 inteligências. Por exemplo, para a inteligência linguística, são 11 questões, sendo que um estudante pode ter marcado 5 e outro 8.

    4. Análise dos dados obtidos: após termos os dados de cada estudante, foram analisadas as unidades entre si e em seguida, em cada unidade, os cursos avaliados. Assim, podemos definir uma correlação entre a formação acadêmica dos estudantes e a área de conhecimento escolhida em diferentes unidades acadêmicas.

       

    5. Para a análise dos dados foi utilizada a técnica de correlação canônica, por meio do software Statgraphics Centurion. A correlação canônica, conforme Mingoti (2005), busca verificar as relações lineares existentes entre dois conjuntos de variáveis. Esta técnica permite comparar ao mesmo tempo várias variáveis métricas dependentes e independentes, sendo considerada a extensão lógica da análise de regressão múltipla, visto que esta utiliza apenas uma variável dependente (HAIR JR. et al., 2009). De acordo com Fávero et al. (2009), a correlação canônica tem o objetivo de quantificar a força da relação entre as variáveis dependentes e independentes. A correlação canônica, conforme Mingoti (2005), sintetiza os conjuntos de variáveis resposta em combinações lineares e determina que os coeficientes das combinações são escolhidos a partir da maximização da correlação entre os conjuntos de variáveis-resposta. Assim, as combinações lineares são as variáveis canônicas e a correlação estabelecida entre

Doxa: Rev. Bras. Psico. e Educ., Araraquara, v. 22, n. 00, p. e021007, 2021. e-ISSN: 2594-8385.

elas é a correlação canônica. A correlação canônica busca medir o grau de associação entre os dois conjuntos de variáveis estudadas, desta forma, foi possível verificar a relação existente entre as inteligências múltiplas de Gardner e as características dos estudantes de graduação. Para isto, o modelo representa as matrizes X496x8e X496x5 (O software Statgraphics Centurion descartou 3 respostas automaticamente), em que X representa os 496 estudantes de graduação da Universidade conforme o Quadro 3 e Y as características dos estudantes, gênero, curso, semestre, unidade acadêmica e fase (iniciante ou concluinte). Deste modo observa-se na equação a relação a ser estabelecida:

a1 X1+a2 X2+a3 X3+⋯ +amXm= b1Y1+b2Y 2+b3Y3+⋯ +bnYn

Os questionários foram enviados a 3.313 discentes matriculados nos cursos anteriormente citados. Deste total, 499 estudantes responderam, sendo 15,06% do total, o que é um número expressivo, visto que pesquisas sem obrigatoriedade de respostas têm, normalmente, menos de 10% de retorno (VIEIRA; CASTRO SCHUCH JÚNIOR, 2010). A divisão é apresentada no ANEXO 2 - Quadro com a divisão entre os cursos - com o total de enviados e total de respostas obtidas dos discentes das diferentes unidades acadêmicas.

O perfil dos discentes consultados, em relação ao tempo do curso e o período em que estavam, foi classificado em dois tipos: ingressantes e concluintes. Dessa forma, os discentes que estavam no início da formação, ou seja, do ingresso até alcançar 50% do tempo de conclusão do curso, foram classificados como ingressantes. E, de maneira semelhante, os discentes que estavam mais adiantados, ou seja, da conclusão de 50% do tempo do curso até a formação completa, foram classificados como concluintes, conforme Figura 1.

Figura 1- Perfil dos discentes consultados na pesquisa em relação ao tempo de curso

Fonte: Os autores

O perfil dos discentes consultados, conforme suas respostas em relação ao gênero, pode ser visto na Figura 2.

Figura 2 - Perfil dos discentes consultados na pesquisa em relação ao gênero

Fonte: Os autores

Figura 3 - Inteligências geral

Fonte: Os autores

No geral, as respostas para as 81 questões foram retornadas por 499 estudantes. Desse total, cada inteligência tinha 10 respostas que os entrevistados poderiam marcar, exceto a inteligência linguística que tinha 11 questões. A Figura 3 representa o comparativo entre a proporcionalidade de respostas de cada inteligência e o total (representado pela última barra) de possibilidades que poderiam ser respondidas. Podemos observar através do gráfico que, em um contexto geral, nenhuma das inteligências alcançou 50% das respostas possíveis.

Figura 4 - Níveis de inteligências - C3

Fonte: Os autores

Figura 5 - Níveis de inteligências - ICEAC

Fonte: Os autores

Figura 6 - Níveis de inteligências - ICHI 1

Fonte: Os autores

Figura 7 - Níveis de inteligências - ICHI 2

Fonte: Os autores

Nas Figuras 4, 5, 6 e 7 são apresentadas as inteligências por unidade acadêmica. Podendo cada uma das inteligências ter no máximo 10 respostas positivas (exceto a linguística que permite 11 respostas), pode-se verificar os valores para cada unidade acadêmica e cada curso, respectivamente. Como a unidade acadêmica do ICHI possui muitos cursos, o gráfico foi dividido em duas partes.

Resultados

Análise da teoria das Inteligências Múltiplas nas Unidades

A Figura 8 apresenta a comparação entre as respostas das três unidades envolvidas no estudo. Para exemplificar, a quantidade total de respostas para a inteligência linguística entre todas as unidades foi de 2.125. Entre as unidades acadêmicas, essas respostas ficaram com os seguintes valores: 394 C3, 580 ICEAC e 1.151 ICHI. De maneira proporcional, o gráfico apresenta a quantidade de respostas total da inteligência dividida pela quantidade de resposta da unidade acadêmica. Ou seja, na primeira parte da Figura 8, para a inteligência linguística, temos os seguintes valores: 3,86 C3, 4,03 ICEAC e 4,55 ICHI.

Figura 8 - IM nas unidades acadêmicas

Fonte: Os autores

Quadro 1 - Valores Proporcionais das IM nas unidades acadêmicas

Fonte: Dados da pesquisa

No Quadro 1 são apresentados todos os valores proporcionais para as IM nas unidades acadêmicas. Em negrito, alguns valores foram marcados, salientando algumas das inteligências em cada unidade. Primeiramente, podemos salientar o valor da inteligência Lógico-matemática no C3, sendo superior às duas outras unidades (6,37). Isto justifica-se por ser uma unidade com cursos na área de tecnologia e engenharia. Na mesma unidade, o menor valor entre todas as inteligências é também o menor valor entre as três unidades para a inteligência naturalista (3,22). Para a inteligência intrapessoal, a unidade ICEAC obteve os maiores valores (5,01), mas para essa inteligência, os valores das outras unidades foram próximos (4,89 e 4,91), mostrando que os estudantes acreditam ter autoconhecimento. Contudo, para a inteligência interpessoal, os valores são mais baixos, respectivamente 4,11, 4,22 e 3,93. Nos estudos realizados por Pereira e Silva (2017), apenas com estudantes de psicologia, o resultado foi exatamente oposto, mostrando que os discentes tinham altos valores para a inteligência interpessoal e baixo para a intrapessoal.

Um ponto importante a ressaltar é que os menores valores foram encontrados para a inteligência naturalista, mostrando que a educação ainda não foca para este tipo de inteligência desde o ensino básico. Sabino e Roque (2006) afirmam que adotar as inteligências múltiplas com o uso de metodologias diferenciadas, considerando características individuais de cada discente, pode contribuir no processo de ensino e aprendizagem.

Análise Estatística

Para verificar, por meio da correlação canônica, se há relação entre as inteligências múltiplas e as características dos estudantes foram utilizadas no modelo as variáveis evidenciadas no Quadro 2.

Quadro 2 – Variáveis da correlação canônica

Fonte: Dados da pesquisa

A correlação canônica demonstra as combinações lineares de dois conjuntos de variáveis que têm a correlação mais alta entre elas. Neste caso, 5 conjuntos de combinações lineares foram formados. No Quadro 4 é possível verificar a correlação estimada entre cada conjunto de variáveis canônicas.

Quadro 3 – Correlações canônicas entre as inteligências múltiplas e as características dos estudantes

Fonte: Dados da pesquisa

No Quadro 3 apresentam-se as combinações lineares dos dois conjuntos de variáveis que têm a mais alta correlação entre eles, neste caso, cinco conjuntos lineares foram formados. O primeiro conjunto, ou função canônica 1, é o que possui maior poder de explicação, 49,21%, segundo Hair et al. (2009). Esta correlação é estatisticamente significativa ao nível de 95%, pois o p-value foi inferior a 5%.

No Quadro 5 apresentam-se os valores resultantes dos dois conjuntos de inputs do modelo, que compreende as 499 observações.

Quadro 4 – Coeficientes do modelo de correlação canônica

Fonte: Dados da pesquisa

No Quadro 4 evidencia-se a correlação estimada entre cada conjunto de variáveis canônicas. Destaca-se que o primeiro e o segundo conjunto de variáveis canônicas têm significância estatística ao nível de confiança de 95%. Desta forma, os coeficientes canônicos que correspondentes ao primeiro par canônico apresentam uma tendência de que, no primeiro conjunto, a variável inteligência lógico-matemática, 0,935395 teve a maior influência na associação do modelo e a variável inteligência naturalista, -0,308176 a menor influência. No segundo conjunto, a variável gênero, 0,911059 possui a maior influência na associação do modelo e em segundo lugar, a variável curso 0,541779.

Quando se observa o segundo par canônico no primeiro conjunto, a variável inteligência espacial, 0,362551 teve a maior influência na associação do modelo e a variável inteligência intrapessoal, -0,65979 a menor influência. No segundo conjunto, a variável unidade acadêmica, 0,840045 possui a maior influência na associação do modelo e em segundo lugar, a variável semestre 0,571504.

Ao se relacionar as inteligências múltiplas de Gardner e as características dos estudantes de graduação FURG na função 1, que apresentou maior poder de explicação, observa-se que há uma relação diretamente proporcional entre as variáveis: inteligência lógico-matemática (ILM), inteligência corporal cinestésica (ICC), inteligência musical (IM), inteligência intrapessoal (IITRA) e as características dos estudantes por gênero (G), curso (C) e fase (F) ingressante/concluinte.

Da mesma forma, verifica-se uma relação diretamente proporcional entre as variáveis inteligência linguística (IL), inteligência espacial (IE), inteligência interpessoal (IITER), inteligência naturalista (IN) e as características unidade acadêmica (U) e semestre (S) que pertencem os estudantes.

Quando se observa a função 2, que apresentou menor poder de explicação, verifica-se que há uma relação diretamente proporcional entre as variáveis: inteligência lógico- matemática (ILM), inteligência espacial (IE), inteligência corporal cinestésica (ICC),

inteligência naturalista (IN) e as características dos estudantes por gênero (G), unidade acadêmica (U) e semestre (S). Também se verifica uma relação diretamente proporcional entre as variáveis inteligência linguística (IL), inteligência musical (IM), inteligência interpessoal (IITER), inteligência intrapessoal (IITRA) e as características curso (C) e fase (F) ingressante/concluinte.

A partir destes resultados evidencia-se que há relação entre as inteligências múltiplas e as características dos estudantes de graduação, apresentando uma força da associação considerada moderada.

Considerações finais

A teoria das IM defende que a inteligência não pode ser algo singular, ou que a inteligência dos seres humanos possa ser mensurada por apenas duas áreas como a linguística e a lógico-matemática. A teoria das IM possui um conjunto de oito inteligências, que são: linguística (palavras e símbolos), Lógico-matemática (cálculos e problemas), musical (produção e compreensão de sons), corporal-cinestésica (controle e expressão corporal), espacial (percepção do espaço, dimensão e orientação), naturalista (reconhecimento e classificação do que está relacionado com a natureza), interpessoal (empatia e entendimento sobre os sentimentos de outras pessoas), intrapessoal (entendimento sobre si mesmo).

De acordo com Travassos (2001), a melhor maneira de compreender cada inteligência é concebendo-as como interrelacionadas, com possibilidade de existência de diferentes perfis intelectuais em diferentes grupos. Para o entendimento mais aprofundado na teoria das IM existem inúmeros estudos e diversas abordagens, tanto para o conjunto das oito IM, quanto para o estudo de cada uma das inteligências de modo específico. Desta maneira, neste trabalho, buscamos encontrar aspectos que correlacionassem as inteligências entre estudantes de diferentes cursos de graduação da FURG, em áreas de conhecimento diferentes. Assim, tentando definir se havia relação entre as inteligências múltiplas e sua formação. Aqui também se tinha interesse de saber quanto a formação em si pode ampliar as inteligências múltiplas, tratando-se de discentes iniciantes e concluintes de curso.

Para tanto, primeiramente apresentamos a metodologia adotada e um perfil dos estudantes que participaram do questionário. Em seguida, são apresentados os resultados numéricos, devendo ressaltar os dados do Quadro 2, e a ênfase de cada unidade e suas áreas de conhecimento mais fortemente estudadas. Na análise estatística foi possível definir e correlacionar as oito inteligências múltiplas com as variáveis gênero, curso, unidades

acadêmicas, semestre e fase (iniciante/concluinte), que são apresentadas nos Quadros 4 e 5, mostrando como estas variáveis possuem um 'peso' sobre cada uma das inteligências. Vale destacar os valores de gênero na função 1 e de unidade na função 2. Contudo, para podermos afirmar com maior precisão sobre estes aspectos, ainda será preciso realizar mais estudos, mas percebe-se que existem diferenças entre as áreas de conhecimento e os estudantes de graduação que as escolhem para sua formação.

Como continuidade desta pesquisa, vislumbramos realizar mais testes estatísticos sobre os dados, bem como realizar uma nova rodada de questionários com o grupo de estudantes anteriormente participantes, de forma a analisar mudanças em sua formação no decorrer do tempo e fora do contexto da pandemia do COVID-19, fato que pode ter reflexos de interferência nas respostas dos discentes.

REFERÊNCIAS

ARMSTRONG, T. Multiple intelligences in the classroom. 4. ed. [S. l.]: ASCD, 2017. 243p.

FÁVERO, L. P. et al. Análise de dados: modelagem multivariada para tomada de decisões. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009.

GARDNER, H. Frames of mind: the theory of multiple intelligences. New York: Basic Books, 1983.

GARDNER, H. Inteligências múltiplas: a teoria na prática. Porto Alegre: Artmed, 1995.

GONZÁLEZ-TREVIÑO, I. M. et al. Assessment of multiple intelligences in elementary school students in Mexico: An exploratory study, Heliyon, Volume 6, Issue 4, 2020.

HAIR JÚNIOR, J. F. et al. Análise multivariada de dados. 6. ed. Porto Alegre: Bookman, 2009.

MARTINS, M. A. P. Contributions of the theory of multiple intelligences to the assessment of students' production in translator training courses. Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação, Volume: 19, Issue: 71, 2011.

MINGOTI, S. A. Análise de dados através de métodos de estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Belo Horizonte: UFMG, 2005.

PEREIRA, D. F.; SILVA, J. C. T. Um estudo sobre as inteligências múltiplas em estudantes de Psicologia. Revista UNIABEU, [S. l.], v. 10, n. 24, p. 126-142, 2017.

TRAVASSOS, L. C. P. Inteligências múltiplas. Revista de Biologia e Ciências da Terra, [S. l.], v. 1, n. 2, doc. sem paginação, 2001.

SABINO, M. A.; ROQUE, A., S. S. A teoria das inteligências múltiplas e sua contribuição para o ensino de língua italiana no contexto de uma escola pública. Revista Eletrônica dos Núcleos de Ensino da UNESP, São Paulo, p. 410-429, 2006.

VIEIRA, H. C.; CASTRO, A. E. de; SCHUCH JÚNIOR, V. F. O uso de questionários via e- mail em pesquisas acadêmicas sob a ótica dos respondentes. In: SEMINÁRIOS EM ADMINISTRAÇÃO, 13., set. 2010, São Paulo. Anais […]. [São Paulo]: USP, 2010.

VISSER, B. A.; ASHTON, M. C.; VERNON, P. A. Beyond g: Putting multiple intelligences theory to the test. Intelligence, [S. l.], v. 34, p. 487-502, 2006.

Como referenciar este artigo

QUADROS, C. E. P.; SAMPAIO, G. L.; ADAMATTI, D. F. A teoria das inteligências múltiplas e a formação acadêmica de estudantes: um estudo de caso na Universidade Federal do Rio Grande. Doxa: Rev. Bras. Psico. E Educ., Araraquara, v. 22, n. 00, p. e021007, 2021. e-ISSN: 2594-8385. DOI: https://doi.org/10.30715/doxa.v22i00.15031

Submetido em: 15/04/2021

Revisões requeridas em: 04/05/2021 Aprovado em: 06/06/2021 Publicado em: 25/06/2021

ANEXO 1

Questões do questionário enviadas aos entrevistados

Inteligência Linguística

1. - Livros são muito importantes para mim.

2. - Ouço as palavras em minha cabeça antes de lê-las, falá-las ou escrevê-las.

3. - Aproveito (aprendo) mais ouvindo rádio ou gravações de leituras do que quando assisto à televisão ou filmes.

4. - Gosto de Jogos de palavras cruzadas, anagramas ou senhas.

5. - Gosto de me entreter e entreter os outros com trava-línguas, trocadilhos ou rimas sem sentido.

6. - As pessoas às vezes me pedem para parar e explicar o significado das palavras que uso quando escrevo ou falo.

7. - Português, estudos sociais e história eram disciplinas mais fáceis para mim na escola do que matemática e ciências.

8. - Aprender uma outra língua (por exemplo, francês, inglês, espanhol e alemão) foi relativamente fácil para mim.

9. - Quando dirijo em uma autoestrada, presto mais atenção nas palavras escritas em placas ou anúncio do que na paisagem.

1. - Meus diálogos incluem frequentemente referências a coisas que li ou ouvi.

2. - Recentemente, escrevi algo que me deixou especialmente orgulhoso ou foi reconhecido por outras pessoas.

   
   

   Inteligência Lógico-Matemática

3. - Tenho facilidade para fazer cálculos de cabeça.

4. - Matemática e/ou ciências estavam entre as minhas matérias favoritas na escola. 14 - Gosto de jogos ou enigmas que exijam pensamento lógico.

1. - Gosto de fazer pequenos experimentos “e se” (por exemplo: “E se eu dobrasse a quantidade de água que coloco na minha roseira semanalmente?”).

2. - Minha mente busca padrões, regularidades ou sequências lógicas nas coisas. 17 - Tenho interesse pelos progressos da ciência.

1. - Acredito que quase tudo tem uma explicação racional.

2. - Às vezes, penso em conceitos claros, abstratos, não verbais e sem imagens.

3. - Gosto de detectar falhas lógicas nas coisas que as pessoas dizem e fazem em casa e no trabalho.

4. - Sinto-me mais à vontade quando algo foi medido, categorizado, analisado ou quantificado de alguma maneira.

   
   

   Inteligência Espacial

5. - Quando fecho os olhos, com frequência visualizo imagens claras. 23 - Sou sensível a cores.

1. - Frequentemente uso uma máquina fotográfica ou uma filmadora para registrar o que vejo ao meu redor.

2. - Gosto de montar quebra-cabeças, labirintos e outros jogos visuais. 26 - Tenho sonhos claros à noite.

27 - Geralmente consigo achar meu caminho em lugares desconhecidos. 28 - Gosto de desenhar ou rabiscar.

1. - A geometria era mais fácil para mim do que a álgebra, quando eu estava na escola.

   

   
   

   
   

2. - Consigo imaginar facilmente como uma coisa pareceria se a víssemos de cima, panoramicamente.

3. - Prefiro ler materiais com muitas ilustrações.

   
   

   Inteligência Corporal-Cinestésica

4. - Pratico pelo menos um esporte ou atividade física regularmente.

5. - Tenho dificuldade em permanecer quieto por longos períodos de tempo.

6. - Gosto de trabalhar com as mãos em atividades concretas como costurar, fazer tricô, entalhes, trabalhos de carpintaria ou modelagem.

7. - Minhas melhores ideias me ocorrem quando saio para dar uma longa caminhada, para correr ou quando estou envolvido em algum outro tipo de atividade física.

8. - Em geral, gosto de passar meu tempo de lazer ao ar livre.

9. - Frequentemente gesticulo ou uso outras formas de linguagem corporal quando converso com as pessoas.

10. - Preciso tocar nas coisas para aprender mais sobre elas.

11. - Gosto de divertimentos desafiadores ou experiências físicas emocionantes, eletrizantes. 40 - Descreveria a mim mesmo como tendo uma boa coordenação motora.

1. - Preciso praticar uma nova habilidade em vez de ler sobre ela ou ver um filme que a descreve.

   
   

   Inteligência Musical

2. - Tenho uma voz agradável quando canto.

3. - Percebo quando uma nota musical está fora de tom.

4. - Frequentemente ouço música no rádio, em gravações, discos ou CDs. 45 - Toco um instrumento musical.

1. - Minha vida seria mais pobre se nela não houvesse música.

2. - Às vezes, eu me pego caminhando pela rua, com um jingle (vinheta) de televisão ou alguma música na cabeça.

3. - Posso marcar com facilidade o ritmo de uma música com um instrumento de percussão simples.

4. - Conheço as melodias de muitas canções e músicas diferentes.

5. - Se ouço uma seleção musical uma ou duas vezes, geralmente sou capaz de repeti-la com razoável precisão.

6. - Com frequência fico tamborilando ou cantando melodias enquanto estou trabalhando, estudando ou aprendendo alguma coisa nova.

   
   

   Inteligência Interpessoal

7. - Sou o tipo de pessoa a quem os outros recorrem para pedir conselhos, no trabalho ou na vizinhança.

8. - Prefiro esportes coletivos como peteca, tênis, voleibol ou beisebol a esportes individuais como nadar ou correr.

9. - Quando tenho um problema, prefiro procurar uma pessoa para me ajudar, em vez de tentar resolvê-lo sozinho.

10. - Tenho pelo menos três amigos íntimos.

11. - Prefiro passatempos coletivos, como banco imobiliário ou canastra, a recreações individuais como videogames ou paciência.

12. - Gosto do desafio de ensinar uma outra pessoa, ou grupo de pessoas, ao desafio de fazer coisas que sei fazer.

    

    

13. - Eu me considero um líder (ou as pessoas assim me consideram). 59 - Sinto-me à vontade no meio de uma multidão.

1. - Gosto de participar de atividades sociais relacionadas ao meu trabalho, igreja ou comunidade.

2. - Prefiro passar minhas noites em uma festa animada a ficar em casa sozinho.

   
   

   Inteligência Naturalista

3. - Gosto de sair por aí com uma mochila nas costas, de acampar ou simplesmente de caminhar observando a natureza.

4. - Faço parte de uma organização de voluntários relacionada à natureza e quero ajudar a salvar o meio ambiente da destruição que ele está sofrendo.

5. - Gosto de ter animais de estimação.

6. - Tenho um passatempo relacionado à natureza (por exemplo: observar pássaros). 66 - Gosto de estudar temas relacionados à natureza (por exemplo: botânica, zoologia).

1. - Tenho facilidade em perceber as diferenças entre diferentes tipos de árvores, cães, pássaros ou outros tipos de fauna e flora.

2. - Gosto de ler revistas e livros, ou de assistir a programas de televisão ou filmes sobre a natureza.

3. - Prefiro passar as minhas férias em ambientes naturais como uma praia ou camping com trilhas ecológicas do que em locais urbanos ou culturais como um hotel dentro de uma cidade. 70 - Adoro visitar zoológicos, aquários e outros lugares onde podemos estudar o mundo natural.

1. - Tenho um jardim em minha casa e gosto muito de cuidar dele.

   
   

   Inteligência Intrapessoal

2. - Costumo passar certo tempo sozinho meditando, refletindo ou pensando sobre questões importantes da vida.

3. - Já participei de sessões de orientação ou de seminários de crescimento pessoal para aprender mais sobre mim mesmo.

4. - Sou capaz de reagir às dificuldades com coragem.

5. - Tenho um passatempo ou interesse especial que guardo para mim mesmo.

6. - Tenho alguns objetivos importantes na minha vida sobre os quais reflito regularmente.

7. - Tenho uma visão realista das minhas forças e fraquezas (baseada em dados de outras fontes/pessoas).

8. - Prefiro passar um final de semana sozinho em uma cabana no mato, do que em um hotel chique cheio de gente.

9. - Eu me considero uma pessoa determinada, com ideias próprias.

10. - Mantenho um diário pessoal para registrar o que se passa na vida interior.

    

    

11. - Sou um profissional autônomo ou pelo menos tenho pensado muito em começar meu próprio negócio.

ANEXO 2

Quadro com a divisão entre os cursos - com o total de enviados e total de respostas obtidas

ANEXO 3

Quadro com as características das inteligências múltiplas

Fonte: Gardner (1995) e Visser, Ashton e Vernon (2006)