RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.17904 1
ANÁLISE DOS FATORES QUE INFLUENCIAM A SATISFAÇÃO DE
ESTUDANTES DE MEDICINA BRASILEIROS NAS MODALIDADES DE ENSINO
REMOTO E PRESENCIAL
ANÁLISIS DE LOS FACTORES QUE INFLUYEN EN LA SATISFACCIÓN DE
ESTUDIANTES DE MEDICINA BRASILEÑOS EN LAS MODALIDADES DE
ENSEÑANZA REMOTA Y PRESENCIAL
ANALYSIS OF FACTORS THAT INFLUENCE SATISFACTION OF BRAZILIAN
MEDICAL STUDENTS IN REMOTE AND FACE-TO-FACE LEARNING MODALITIES
Celimara GAMBA LIMA1
e-mail: celimara.lima@gmail.com
Denise de Oliveira ALONSO2
e-mail: denise.alonso@uol.com.br
Celso MACHADO JUNIOR3
e-mail: celso.junior@online.uscs.edu.br
Como referenciar este artigo:
GAMBA LIMA, C.; ALONSO, D. de O.; MACHADO JUNIOR,
C. Análise dos fatores que influenciam a satisfação de estudantes de
Medicina brasileiros nas modalidades de ensino remoto e
presencial. Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação,
Araraquara, v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-5587. DOI:
https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.17904
| Submetido em: 27/03/2023
| Revisões requeridas em: 03/05/2023
| Aprovado em: 18/06/2023
| Publicado em: 19/12/2023
Editor:
Prof. Dr. José Luís Bizelli
Editor Adjunto Executivo:
Prof. Dr. José Anderson Santos Cruz
1
Universidade Municipal de São Caetano do Sul (USCS), São Caetano do Sul – SP – Brasil. Doutoranda no
Programa de Pós-Graduação em Administração (PPGA).
2
Universidade Municipal de São Caetano do Sul (USCS), São Caetano do Sul – SP – Brasil. Doutoranda no
Programa de Pós-Graduação em Administração (PPGA).
3
Universidade Municipal de São Caetano do Sul (USCS), São Caetano do Sul – SP – Brasil. Professor no Programa
de Pós-Graduação em Administração (PPGA). Doutorado em Administração (UNINOVE). Pós-doutorado (USP).
Análise dos fatores que influenciam a satisfação de estudantes de Medicina brasileiros nas modalidades de ensino remoto e presencial
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.17904 2
RESUMO: A satisfação do aluno decorre da comparação entre suas expectativas e a percepção
pessoal de qualidade. Esta pesquisa quantitativa objetivou investigar quais fatores melhor explicam
a satisfação dos estudantes submetidos a diferentes modalidades de ensino. A amostra é de um curso
de Medicina brasileiro que utiliza aprendizagem baseada em problemas. Os recortes temporais
foram o segundo semestre de 2020, durante o isolamento social e emprego da modalidade remota
(n=249), e o segundo semestre de 2021, após o retorno às aulas presenciais (n=249). A análise de
regressão indicou que a satisfação foi explicada por diferentes fatores em função da modalidade de
ensino. Na modalidade remota, a satisfação foi influenciada pelo fator "Aluno" (57,1%), dependente
do estímulo do professor. Já na modalidade presencial foi influenciada pelo fator “Aula” (57,3%),
mais relacionada ao protagonismo do aluno e às atitudes do docente no processo de aprendizagem.
PALAVRAS-CHAVE: Autoavaliação institucional. Satisfação. Ensino Superior. Educação
médica. Educação remota.
RESUMEN: La satisfacción del estudiante se alcanza a partir de la comparación entre sus
expectativas y su percepción personal de la calidad. Esta investigación cuantitativa buscó
investigar qué factores explican mejor la satisfacción de los estudiantes sometidos a diferentes
modalidades de enseñanza. La muestra viene de una carrera de Medicina en Brasil que utiliza el
aprendizaje basado en problemas. El recorte temporal fue el segundo semestre de 2020, durante el
aislamiento social y el uso de la modalidad remota (n=249), y el segundo semestre de 2021, después
del regreso a las clases presenciales (n=249). El análisis de regresión indicó que la satisfacción
fue explicada por diferentes factores en función de la modalidad de enseñanza. En la modalidad
remota, la satisfacción fue influenciada por el factor "Alumno" (57,1%), dependiente del estímulo
del profesor. En cambio, en la modalidad presencial, la satisfacción fue influenciada por el factor
"Clase" (57,3%), más relacionado al protagonismo del estudiante y las actitudes del docente en el
proceso de aprendizaje.
PALABRAS CLAVE: Autoevaluación institucional. Satisfacción. Enseñanza Superior. Educación
médica. Educación remota.
ABSTRACT: Students satisfaction is the difference between their expectations and personal
perceptions of quality. This quantitative research aimed to investigate which factors best explain
the satisfaction of students when subjected to different teaching modalities. The sample came from
a Brazilian Medicine course that uses problem-based learning. The time frame was the second
semester of 2020, during social isolation and use of remote modality (n=249), and the second
semester of 2021, after returning to face-to-face classes (n=249). Regression analysis indicated
that satisfaction was explained by different factors, depending on the teaching modality. In the
remote modality, satisfaction was influenced by the "Student" factor (57.1%), dependent on teacher
stimulation. However, in the face-to-face modality, satisfaction was influenced by the "Class" factor
(57.3%), related to student protagonism and teacher attitudes in the learning process.
KEYWORDS: Institutional self-assessment. Satisfaction. Higher Education. Medical education.
Remote learning.
Celimara GAMBA LIMA; Denise de Oliveira ALONSO e Celso MACHADO JUNIOR
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-5587
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Introdução
O escopo de atuação das Instituições de Ensino Superior (IESs) inclui a
formação profissional, por meio do desenvolvimento de capacidades e competências, que
possibilitem acesso ao mercado de trabalho. O aumento da quantidade de IESs e de vagas no
Brasil estabeleceu maior competitividade e acirrou as estratégias de marketing educacional para
obter a preferência do estudante (SILVA et al., 2018). O credenciamento das IESs brasileiras é
realizado junto ao Ministério da Educação (MEC) do Brasil, utilizando indicadores de
qualidade. A autoavaliação institucional (AI) é um desses indicadores, devendo ser
desenvolvido pela IES (SILVA et al., 2019).
Além do acirramento da concorrência e do aumento das exigências para credenciamento
junto ao MEC, a partir das duas primeiras décadas do século XXI, o curso de graduação em
medicina vem sofrendo alterações nos modelos de oferta de ensino para orientar a formação de
profissionais críticos, reflexivos e autônomos (MACHADO; OLIVEIRA; MALVEZZI, 2021).
Essas mudanças incentivaram as IESs mantenedoras de cursos médicos a direcionarem seus
projetos pedagógicos para modelos inovadores baseados em metodologias ativas (MACHADO;
OLIVEIRA; MALVEZZI, 2021; MORETTI-PIRES et al., 2021).
A natureza intangível dos serviços educacionais dificulta o processo de escolha, pelo
aluno, de qual IES cursar. O estudante traz consigo um conjunto de expectativas, às quais anseia
que sejam atendidas. Neste contexto, o estudante de medicina, um dos cursos mais longos e
onerosos do país, carrega uma série de expectativas e as compara com a qualidade percebida
dos serviços educacionais entregues pela IES, criando seu conceito de satisfação (SILVA et al.,
2018; PEREIRA FILHO et al., 2019).
A satisfação tem sido utilizada para tentar explicar a aprendizagem, o desenvolvimento
acadêmico, avaliar lealdade, qualidade e valor percebido pelo aluno no relacionamento com sua
IES, subsidiando ações do marketing educacional (OSTI; ALMEIDA, 2022). Identifica-se, na
literatura, uma lacuna na abordagem dos trabalhos que relacionam a satisfação do aluno com
resultados da AI ou com modalidades de ensino.
Em decorrência da Pandemia de COVID-19 foi estabelecido o isolamento social com a
suspensão das aulas presenciais (BRASIL, 2020). Essa contingência impôs às IESs a
necessidade de adaptação para a manutenção dos serviços, utilizando estratégias já conhecidas
da educação à distância, uso de plataformas e Tecnologias Digitais de informação e
comunicação (TDIC) para transmissão de aulas síncronas e disponibilização de materiais de
apoio (RECH; PESCADOR, 2020; BRITO; LOBO DA COSTA; DINIZ, 2022). Após o período
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mais crítico, em 2021, a possibilidade de retorno às aulas presenciais criou a necessidade de
definir estratégias para retornar da educação remota (ER) para a educação presencial (EP). Este
fato exigiu readaptação e pode ter influenciado a percepção dos estudantes e, por conseguinte,
sua satisfação com o processo de aprendizagem e o curso.
Neste panorama, a questão que norteia esta pesquisa é: quais fatores explicam melhor a
satisfação dos estudantes quando se altera a modalidade de ensino durante a vigência do curso?
Assim, o objetivo deste estudo foi investigar quais fatores melhor explicam a satisfação dos
estudantes com o curso de medicina, na modalidade de ensino remoto, utilizado na vigência da
pandemia COVID-19, e de ensino presencial, após o retorno das aulas.
A utilização de dados secundários da AI, captados no período da emergência sanitária
mundial do COVID-19, como oportunidade para buscar desvendar a influência de diferentes
modalidades de ensino, remota e presencial, sobre a satisfação do estudante com seu curso. Para
a comunidade acadêmica, pode constituir-se conhecimento a preencher uma lacuna, uma vez
que poucos são os estudos que trabalham nesta perspectiva. Para o marketing educacional, pode
ser fonte de ideias para tomada de decisões estratégicas.
A pesquisa foi organizada em cinco seções. A primeira é uma introdução; a segunda
apresenta o referencial teórico; a terceira apresenta o delineamento do método; a quarta traz
consigo os resultados e discussão; a quinta e última seção discorre sobre as considerações finais
deste estudo.
Fundamentação teórica
O MEC é órgão regulador nacional para credenciamento e acreditação das IESs. Dentre
suas atribuições, identifica-se promover e melhorar a qualidade do ensino superior no Brasil,
atuando por meio do Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior (SINAES), que
utiliza indicadores como avaliações institucionais (autoavaliação interna e avaliação externa),
avaliação dos cursos de graduação e Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes (ENADE)
(SILVA et al., 2019). A autoavaliação institucional foi instituída pela Lei nº 10.861 de 14 de
abril de 2004, de caráter obrigatório, desenvolvida pela Comissão Própria de Avaliação (CPA),
com o objetivo de contribuir para o Plano de Desenvolvimento Institucional (PDI), a fim de
melhorar a qualidade da educação oferecida pela IES (SILVA et al., 2019).
Os diagnósticos extraídos das AIs, aproveitando seu caráter regular e obrigatório, podem
ser utilizados como indicadores para definição de estratégias de marketing educacional, para
Celimara GAMBA LIMA; Denise de Oliveira ALONSO e Celso MACHADO JUNIOR
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buscar atender às expectativas dos discentes e maximizar a qualidade percebida dos serviços
institucionais (SILVA et al., 2018; PEREIRA FILHO et al., 2019). Segundo Assis, Moura e
Alves (2020), a qualidade percebida influencia o contentamento do aluno com o curso,
enquanto que o preço ou valor pago pelo aluno, o acesso e a localização da IES e as estratégias
de divulgação da IES e seus cursos são as variáveis que menos se relacionam com a satisfação.
O caráter intangível e prolongado dos serviços educacionais dificulta a identificação de
atributos que explicam a qualidade percebida pelo aluno (PEREIRA FILHO et al., 2019). O
estudante escolhe a IES com base nas informações disponíveis no mercado, que, por sua vez,
criam uma série de expectativas. A satisfação do aluno decorre da comparação de suas
expectativas com a experiência acadêmica vivenciada, criando uma percepção pessoal de
qualidade do curso e da IES. A satisfação do estudante é, então, efeito da diferença entre suas
expectativas e o que ele entende como recebido e assimilado (SILVA et al., 2018; PEREIRA
FILHO et al., 2019; ASSIS; MOURA; ALVES, 2020).
A aprendizagem é um processo que considera a experiência do sujeito para a aquisição
de conhecimento, envolvendo métodos e estilos de aprendizagem individuais (MEURER et al.,
2018). Como é particular, cada estudante tem seu estilo de aprendizagem baseado em
experiências anteriores. Portanto, a inserção de TDIC no processo educacional tende a ser
preferida por aqueles que têm estilos de aprendizagem alinhados com autonomia e inovação,
uma vez que reforça as potencialidades de autoaprendizagem, proatividade e organização
(VIANA; RAMOS; ROZA, 2021). A mudança de modalidade de ensino com inserção de TDIC
envolve quebra de paradigma e exige apoio institucional na capacitação dos docentes e
estudantes para a nova estrutura educacional. Se basta apenas o estilo de aprendizagem do aluno
estar dissociado do estilo de ensino do professor para levar ao menor rendimento acadêmico do
aluno (GRESELE; OBANA; SANTI, 2022), é bastante possível que a mudança de metodologia
ou modalidade de ensino, ou a inserção não planejada de TDIC, possam impactar na percepção
da qualidade e da satisfação dos estudantes.
A rápida migração para a ER no período da pandemia do COVID-19 interferiu na
relação ensino-aprendizagem pela incorporação das TDIC, alteração do caráter das atividades
e das responsabilidades de cada agente do processo (RECH; PESCADOR, 2020; BRITO;
LOBO DA COSTA; DINIZ, 2022). Rech e Pescador (2020, p. 1269) alertam sobre uma atitude
de “[...] fazer por fazer [...]”, que reduziu a relação professor-aluno ao ato de enviar e receber
informações, excluindo os estilos de aprendizagem e a autonomia comuns nos processos de
ensino presencial. Nesta perspectiva, estudos conduzidos com alunos de medicina durante o
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período da Pandemia com a ER mostram satisfação dos alunos com a aprendizagem (FOSSA
et al., 2020), apesar da percepção de que esta aprendizagem foi menos produtiva (CAMPOS
FILHO et al., 2022) e da ocorrência de escores de desempenho inferiores (FOO; CHEUNG;
CHU, 2021), comparados com a EP.
Método
Esta pesquisa caracteriza-se como explicativa e quantitativa, pois busca explicar os
fatores que determinaram a satisfação dos alunos com seu curso, utilizando métodos estatísticos
de análise multivariada. Uma vez que utilizou dados secundários da AI desenvolvido pela
gestão de uma unidade curricular (UC) do período pré-internato de um curso de Medicina,
classifica-se como não interferente e ex-post facto (GIL, 2019).
Figura 1 – Etapas e procedimentos metodológicos utilizados para as AIs estudadas (ER e EP)
Legenda: AFE = análise fatorial exploratória; AR = análise de regressão multivariada.
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos resultados da pesquisa
O projeto pedagógico do curso de Medicina estudado considera o desenvolvimento de
competências a partir das metodologias ativas, em especial ABP, organizado em UCs
modulares semestrais e não em disciplinas, e dividido em dois períodos, pré-internato e
internato. As observações foram extraídas do banco de dados da AI de uma UC laboratorial
prática de medicina de uma IES da região sudeste do Brasil. A UC foi escolhida por
conveniência, pelos motivos: (i) apresentar-se como uma unidade de negócio regular e
transversal por todo o período pré-internato do curso, com espaço físico, corpo docente e
coordenação próprias; (ii) concessão de autorização da gestão para acesso às planilhas de
resultados das AIs por grupos, sem identificação individual dos respondentes ou da IES; e (iii)
ter realizado a AI de forma sistemática, semestral e como ferramenta de diagnóstico da UC,
mesmo durante o período do isolamento social da pandemia do COVID-19.
Celimara GAMBA LIMA; Denise de Oliveira ALONSO e Celso MACHADO JUNIOR
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O primeiro recorte temporal do estudo se concentra nos dados da AI do segundo
semestre de 2020 (AI_202-R), que teve como estratégia a modalidade remota para manutenção
do oferecimento das aulas em resposta às regras de isolamento social, com os atores adaptados
pela vivência desde o início do referido ano. Os dados representativos da modalidade presencial
foram extraídos da AI do segundo semestre de 2021 (AI_212-P), no qual as aulas foram
presenciais por todo o período. As turmas respondentes foram as matriculadas da 2ª a 5ª etapas
do curso, na vigência do 2° semestre de 2020 e acompanhadas no 2º semestre de 2021. A turma
ingressante (1ª etapa) foi descartada para evitar viés ligado à inexperiência anterior com a
metodologia do curso.
O banco de dados das AIs foi cedido para este estudo com permissão da gestão da UC
e do curso, preservando o anonimato dos respondentes e avaliados. Originalmente, a AI é
composta por diversas variáveis, tendo sido escolhidas para este estudo aquelas que objetivaram
colher a opinião dos estudantes quanto à avaliação de suas próprias atitudes, dos professores,
das aulas oferecidas e do instrumento de avaliação de conhecimento, além da variável
“Satisfação com o aprendizado desenvolvido nas aulas”. O instrumento da AI utiliza uma escala
diferencial semântica bipolar, com atribuição de nota de zero a dez pontos para cada variável,
de formato intervalar, de autopreenchimento digital pelo Google© Formulários, aplicado no
final do semestre letivo. Segundo Gil (2019), algumas variáveis da pesquisa social podem ser
mensuradas com escalas intervalares que permitem o uso de medidas estatísticas de tendência
central e testes de significância.
Para padronização dos dados, as variáveis foram transformadas em z-score e, em
seguida, buscou-se verificar a presença de dados ausentes (missing) e de valores discrepantes
(outliers) multivariados pela distância de Mahalanobis (D2) e nível de significância de 0,001.
A redução do total de variáveis por análise fatorial exploratória foi necessária para tratamento
da multicolinearidade, preparando o conjunto de dados para utilizar a análise de regressão
multivariada (AR) (HAIR JUNIOR et al., 2009). Os quatro fatores extraídos das AIs para
utilização como variáveis independentes foram: (i) docente, (ii) aluno, (iii) prova e (iv) aula,
compostos de forma a representar as variáveis agrupadas em mais de 65,9%. Finalmente, a AR
buscou encontrar uma relação matemática entre os fatores de cada AI com a variável
dependente “Satisfação do aluno com o conhecimento desenvolvido no semestre”, para testar a
hipótese: a satisfação do estudante é explicada por diferentes fatores quando se compara a
modalidade ER com a EP. Para as análises estatísticas utilizou-se o software IBM SPSS
(Statistical Package for the Social Sciences), versão 25.
Análise dos fatores que influenciam a satisfação de estudantes de Medicina brasileiros nas modalidades de ensino remoto e presencial
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Resultados e Discussão
O conjunto de dados analisados compreende 498 observações, sendo 249 de cada AI
estudada. Por se tratar de amostragem a partir de dados secundários e anônimos, apesar de
apresentar o mesmo número de respondentes por turma em 2020 e 2021, os dados não são
pareados.
Tabela 1 – Escores médios (notas 0 - 10) para a Satisfação do estudante com o aprendizado e
para os construtos extraídos das AI nas modalidades remota (n=249) e presencial (n=249)
Satisfação
Fator Docente
Fator Aluno
Fator Prova
Fator Aula
Rem
Rem
Pre
Rem
Pre
Rem
Pre
7,88
8,59
8,95
8,06
8,10
9,11
7,76
1,71
1,49
0,86
1,58
1,46
1,00
1,46
Legenda: Rem=Remota; Pre=Presencial; N=quantidade de respondentes; DP=desvio padrão
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos resultados da pesquisa
Com relação à satisfação com o aprendizado (Tabela 1), os estudantes mostraram
percepções positivas para as duas modalidades de educação estudadas, uma vez que as médias
foram superiores a 7,0 na escala de 0,0 a 10,0 pontos, ligeiramente maiores para a ER. Os
resultados apresentados na Tabela 1 estão condizentes com os encontrados em estudos
anteriores, nos quais os escores de satisfação se apresentaram acima do ponto médio (percentil
50) e próximos ou superiores ao percentil 70 (ALCÂNTARA et al., 2012; FADEL et al., 2018;
SILVA et al., 2018; ALBUQUERQUE et al., 2019; ASSIS; MOURA; ALVES, 2020;
PEREIRA-NETO; FARIA; ALMEIDA, 2022). Pesquisas que utilizaram escala de satisfação
para avaliar aspectos da IES, do curso e de oportunidades oferecidas, encontraram maiores
escores de satisfação na dimensão “curso”, fator que concentra variáveis semelhantes às deste
estudo (ALCÂNTARA et al., 2012; FADEL et al., 2018; ALBUQUERQUE et al., 2019;
ASSIS; MOURA; ALVES, 2020; OLIVEIRA et al., 2021b).
Aplicamos a AR para testar a hipótese de que a satisfação do estudante com seu curso é
influenciada por fatores diferentes quando se utiliza a modalidade de ensino remoto ou
presencial. Todas as observações da AI_202-R (VIF<1,5) e da AI_212-P (VIF<1,1) se
mostraram adequadas, com valores de z e t significantes (p<0,05) e ausência de
multicolinearidade. Conforme mostra a Tabela 2, para este grupo de estudantes de medicina
(n=249), a AR confirmou que os quatro fatores identificados a partir das AIs explicam a
satisfação dos alunos com o aprendizado em 49,5% (p<0,01; d=2,016) da variância dos dados
Celimara GAMBA LIMA; Denise de Oliveira ALONSO e Celso MACHADO JUNIOR
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para ER e 51,3% (p<0,01; d=2,091) para EP. Adicionalmente, o teste de Durbin-Watson (d)
entre 1,5 e 2,5 confirma ausência de autocorrelação linear (HAIR JUNIOR et al., 2009).
Tabela 2 – Resumo do Modelo de Regressão Linear para as modalidades remota e presencial
Resumo do Modelo d
Modelo
R
R2
R2 ajustado
Erro padrão
da estimativa
Durbin-
Watson
Remota
(n=249)
0,704a
0,495
0,487
0,695
2,016
Presencial (n=249)
0,716b
0,513
0,505
1,199
2,091
a Preditores: (Constante), Aluno, Docente, Prova, Aula
b Preditores: (Constante), Aula, Docente, Prova, Aluno
d Variável Dependente: Satisfação com o aprendizado desenvolvido por meio das aulas remotas
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos resultados da pesquisa
Na modalidade remota, a autoavaliação do aluno apresentou maior coeficiente (59,1%
- Tabela 3), seguido das competências dos docentes (26,9%), avaliação do conhecimento –
prova (23,0%) e características da aula (12,7%). A satisfação do aluno na ER está mais
associada à avaliação de suas percepções como consumidor dos serviços e dependente do
estímulo do professor, de forma que estará mais satisfeito à medida que for mais incentivado
para a aula e estudos, que maior for seu envolvimento com o conteúdo, estudo prévio, dedicação
e participação nas aulas. Na ER, o fator “aluno” agregou variáveis que atribuem ao professor o
papel de agente a estimular a participação e de mostrar-se preocupado em ajudar a resolver as
dificuldades do estudante. Nesse raciocínio, se considerar “aluno e docente” em conjunto,
percebe-se a importância da atuação do docente para explicar a satisfação do estudante.
A implantação da ER neste curso foi motivada como estratégia para permitir a realização
da aula e a interação entre as partes, mesmo com distanciamento físico. As plataformas online
apresentam limitações para viabilizar a proximidade interpessoal de forma semelhante à que
ocorre com presença física. Essas dificuldades somadas àquelas relacionadas à qualidade da
internet, familiaridade com a tecnologia, rotina familiar e adequação de ambiente de estudo
(CAMPOS FILHO et al., 2022) podem explicar a menor automotivação e proatividade (FOO;
CHEUNG; CHU, 2021). Os resultados da pesquisa de Oliveira et al. (2021a) indicam que,
apesar de notas altas atribuídas para a satisfação com a ER, houve a exteriorização de
descontentamento com as aulas remotas e virtuais, ocorrência típica de baixa adesão e
resistência ao modelo. Rech e Pescador (2020) sugerem que as atividades acadêmicas nesse
período apresentaram um caráter de pouco compromisso com o aprendizado, limitado a apenas
cumprir com as obrigações legais do calendário acadêmico.
Análise dos fatores que influenciam a satisfação de estudantes de Medicina brasileiros nas modalidades de ensino remoto e presencial
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Tabela 3 – Coeficientes de Regressão Linear Multivariada – Remota
Coeficientesa
Modelo
Coef.
não-padronizados
Coef.
padronizados
t
Sig.
Colinearidade
B
Erro padrão
Beta
Tolerância
VIF
(Constante)
0,036
0,044
0,829
0,408
Aluno
0,574
0,044
0,591
13,033
0,000*
1,00
1,00
Docente
0,269
0,044
0,277
6,101
0,000*
1,00
1,00
Prova
0,223
0,044
0,230
5,062
0,000*
1,00
1,00
Aula
0,123
0,044
0,127
2,798
0,006*
1,00
1,00
aVariável Dependente: Satisfação com o aprendizado.*p<0,01
Legenda: Coef. = coeficiente
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos resultados da pesquisa.
Tabela 4 – Coeficientes de Regressão Linear Multivariada: Presencial
Coeficientesa
Modelo
Coef.
não-padronizados
Coef.
padronizados
t
Sig.
Colinearidade
B
Erro padrão
Beta
Tolerância
VIF
(Constante)
7,880
0,076
103,681
0,000*
Aula
0,976
0,076
0,573
12,816
0,000*
1,00
1,00
Docente
0,516
0,076
0,303
6,776
0,000*
1,00
1,00
Prova
0,491
0,076
0,288
6,450
0,000*
1,00
1,00
Aluno
0,173
0,076
0,101
2,269
0,024*
1,00
1,00
aVariável Dependente: Satisfação com o aprendizado.*p<0,01
Legenda: Coef. = coeficiente
Fonte: Elaborado pelos autores com base nos resultados da pesquisa
Quando se analisa a satisfação com o aprendizado desenvolvido por meio da EP,
observa-se que foi explicada de forma diferente da ER. A aula, que na ER foi o fator que menos
explicou a satisfação, na EP apresentou maior coeficiente (57,3% - Tabela 4), evidenciando que
a satisfação do aluno na EP está mais fortemente associada ao momento semanal de acesso ao
acervo da IES e ao seu professor. As variáveis que compuseram este construto evidenciam o
protagonismo do aluno durante a aula presencial, pois consideram a busca ativa de informações
teóricas para embasar previamente a aula, seu envolvimento na discriminação e discussão dos
itens da atividade prática orientada presencialmente pelo professor (MACHADO; OLIVEIRA;
MALVEZZI, 2021; MORETTI-PIRES et al., 2021).
Este resultado corrobora com estudo que encontrou, como principal fator na avaliação
do estudante, o papel do professor como facilitador da transição do conhecimento teórico para
o prático (SOARES et al., 2021). Em um experimento, Brito e Campos (2019) introduziram
técnicas de metodologia ativa e identificaram a ocorrência de ganho de rendimento, relatos de
maior satisfação e estado de felicidade, maior motivação para as aulas e estudos. Reforçam que
a dedicação para aprender é dependente da motivação para a aprendizagem atitudinal e da
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aplicação de variadas ferramentas. A atuação autônoma do aluno, apoiado pelo facilitador, gera
sensação de eficácia e segurança, conforme afirmam Oliveira et al. (2021b, p. 10) “[...] quanto
mais os discentes se perceberam auto eficazes, mais satisfeitos demonstraram estar com a
instituição”.
As atitudes do docente influenciaram positivamente (30,3%) a satisfação do aluno. Na
modalidade presencial, os alunos entenderam que o docente, além das atribuições clássicas de
sua atividade laboral como domínio da temática, assiduidade, empenho no preparo e qualidade
das explicações, tem maior valor quando está disponível e empenhado em auxiliar nas
dificuldades, conforme encontrado também em trabalho que ressalta a associação destas
características com satisfação do aluno (SOARES et al., 2021). Assim, o docente caracteriza-
se como um mediador, parceiro e facilitador da aprendizagem, alinhado às características da
metodologia ativa (MACHADO; OLIVEIRA; MALVEZZI, 2021; MORETTI-PIRES et al.,
2021), fato que não pôde ser observado na ER.
A avaliação do conhecimento (prova), que retorna a nota final, contribuiu positivamente
para a satisfação e de forma semelhante, tanto na ER (23,0%) quanto na EP (28,8%),
sinalizando a importância da implantação de um processo de avaliação transparente, justo e de
qualidade, eficiente para o aprendiz sentir-se avaliado em qualquer modalidade de ensino, a fim
de aumentar os níveis de satisfação dos alunos com seu rendimento.
Quando os estudos foram emergencialmente conduzidos na modalidade remota, mais
de 80% da satisfação do estudante foi explicada pela autoavaliação do aluno (57,4%) e
avaliação do docente (26,9%). Por outro lado, na modalidade presencial, foram as
características da aula (57,3%) e a avaliação do docente (30,3%) os fatores que mais
influenciam positivamente a satisfação do mesmo grupo de estudantes.
Há que se ressaltar que os fatores “aluno” e “aula” foram representados por variáveis
diferentes e apresentam significados próprios entre as duas modalidades. Pelas características
dessas variáveis, observa-se postura passiva do aluno no período de ER, no qual a motivação
para o estudo e para as aulas foi dependente de estímulo extrínseco oriundo do professor. É
possível que a obrigação de migrar repentinamente para o ambiente virtual possa ter criado a
percepção de uma nova realidade, com muitas distrações e aumento da distância nas relações
interpessoais, que podem ter induzido à redução da motivação, do envolvimento e da
comunicação entre os alunos (FOO; CHEUNG; CHU, 2021). Ao retornar para as aulas
presenciais, com as relações interpessoais reestabelecidas e acesso ao acervo físico da IES, a
aula potencialmente assumiu maior importância, com o estudante se posicionando como
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corresponsável pelo aprendizado. Nas duas situações, ER e EP, a postura do docente interferiu
indiretamente no aprendizado, fomentando as características de dependência ou de autonomia
dos estudantes impactando na satisfação do discente.
Considerações finais
O curso de medicina desta amostra se estrutura utilizando a ABP como estratégia de
metodologia ativa, na modalidade presencial, para o desenvolvimento das competências. A
implantação da ER, em resposta à emergência sanitária da pandemia do COVID-19, e o retorno
à EP constituiu-se como modelo para investigar como a satisfação dos estudantes com o curso
é explicada, quando se utiliza duas modalidades de ensino diferentes, remota e presencial.
Assim, ao analisar os resultados e respondendo ao objetivo deste estudo, observa-se que,
quando se compara a experiência do mesmo grupo vivenciando duas modalidades de ensino, a
remota e a presencial, a satisfação desses estudantes foi explicada de forma diferente pelo
mesmo conjunto de fatores. Na modalidade ER, a satisfação dos estudantes foi melhor
explicada pelos fatores “Aluno” (59,1%) e “Docente” (27,7%), fortemente marcados
pela influência da atividade docente, como estímulo e acolhimento dos alunos, além das
competências profissionais regulares. Diferentemente, na modalidade EP, a satisfação dos
alunos foi explicada pelos fatores “Aula” (57,3%) e “Docente” (30,3%), mostrando-se
condicionada ao protagonismo do aluno, às aulas práticas e às atitudes do docente. Este achado
sinaliza que as IESs devem estabelecer planejamento e estratégias específicas para a
modalidade ofertada.
A AR mostrou que, de modo geral, independente da modalidade de ensino,
aproximadamente 55% da satisfação do aluno com seu curso é influenciada pela leitura que ele
faz de suas atribuições e responsabilidades nas aulas, tendo como potencializadores o
engajamento do corpo docente e os recursos oferecidos pela IES. Como segundo fator de maior
influência na satisfação do aluno, em torno de 30%, estão as ações e atitudes dos docentes.
Albuquerque et al. (2019) e Alcântara et al. (2012) propõem que o relacionamento com os
professores, o domínio do conteúdo, a disponibilidade do professor e a estratégia de aula são
fatores que influenciam a satisfação dos alunos. Os docentes são colaboradores da IES e, desta
forma, os esforços para capacitação e motivação dos docentes no exercício de suas funções são
estratégias da gestão da IES. Essas estratégias podem ser capazes de estimular os professores a
melhor conduzir seus alunos, resultando em maior satisfação dos estudantes com o curso e
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maior competitividade da IES (SILVA et al., 2018; PEREIRA FILHO et al., 2019; ASSIS;
MOURA; ALVES, 2020).
Esta pesquisa apresenta algumas questões interessantes, como a oportunidade de
estudar, a partir da AI, a influência de duas modalidades de ensino diferentes sobre a satisfação,
para o mesmo grupo de 249 estudantes, em dois momentos temporais distintos. Por outro lado,
traz consigo também algumas limitações, tais como a utilização de amostra não probabilística,
a partir de uma unidade curricular que representa uma célula de apenas um curso de medicina
e oriunda de uma única IES, condicionando a possibilidade de generalização dos resultados.
Outra limitação evidente é a escolha de utilizar dados secundários, dificultando as
análises dos pesquisadores, uma vez que não foi possível interferir na escolha do instrumento,
tampouco no controle da coleta de respostas. Por outro lado, a possibilidade de utilização dos
resultados da AI, indicador obrigatório a todas as IESs brasileiras, também como instrumento
de orientação para as estratégias de marketing educacional, parece ser interessante. Ressalta-se
a importância de novos estudos, ampliando a amostra, comparando a satisfação nos semestres
iniciais e avançados do curso, identificando outros atributos de satisfação e propondo
estratégias de marketing educacional para as IESs.
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CRediT Author Statement
Reconhecimentos: Não aplicável.
Financiamento: Não aplicável.
Conflitos de interesse: Não há conflitos de interesse.
Aprovação ética: Não aplicável – dados secundários da Autoavaliação Institucional.
Disponibilidade de dados e material: Não aplicável.
Contribuições dos autores: Celimara Gamba-Lima: responsável pelo planejamento da
pesquisa, fundamentação teórica, acesso aos dados secundários da avaliação institucional,
tratamento e análise estatística dos dados, interpretação dos resultados e redação do artigo;
Denise de Oliveira Alonso: contribuiu na metodologia da pesquisa, tratamento e análise
estatística dos dados, interpretação dos resultados e redação do artigo; Celso Machado
Júnior: orientador do trabalho, apoiou a interpretação dos resultados e redação do artigo.
Processamento e editoração: Editora Ibero-Americana de Educação.
Revisão, formatação, normalização e tradução.
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.17904 1
ANÁLISIS DE LOS FACTORES QUE INFLUYEN EN LA SATISFACCIÓN DE
ESTUDIANTES DE MEDICINA BRASILEÑOS EN LAS MODALIDADES DE
ENSEÑANZA REMOTA Y PRESENCIAL
ANÁLISE DOS FATORES QUE INFLUENCIAM A SATISFAÇÃO DE ESTUDANTES
DE MEDICINA BRASILEIROS NAS MODALIDADES DE ENSINO REMOTO E
PRESENCIAL
ANALYSIS OF FACTORS THAT INFLUENCE SATISFACTION OF BRAZILIAN
MEDICAL STUDENTS IN REMOTE AND FACE-TO-FACE LEARNING MODALITIES
Celimara GAMBA LIMA1
e-mail: celimara.lima@gmail.com
Denise de Oliveira ALONSO2
e-mail: denise.alonso@uol.com.br
Celso MACHADO JUNIOR3
e-mail: celso.junior@online.uscs.edu.br
Cómo hacer referencia a este artículo:
GAMBA LIMA, C.; ALONSO, D. de O.; MACHADO JUNIOR,
C. Análisis de los factores que influyen en la satisfacción de
estudiantes de medicina brasileños en las modalidades de enseñanza
remota y presencial. Revista Ibero-Americana de Estudos em
Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-
5587. DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.17904
| Presentado el: 27/03/2023
| Revisiones requeridas en: 03/05/2023
| Aprobado el: 18/06/2023
| Publicado el: 19/12/2023
Editor:
Prof. Dr. José Luís Bizelli
Editor Adjunto Ejecutivo:
Prof. Dr. José Anderson Santos Cruz
1
Universidad Municipal de São Caetano do Sul (USCS), São Caetano do Sul – SP – Brasil. Estudiante de
doctorado en el Programa de Posgrado en Administración de Empresas (PPGA).
2
Universidad Municipal de São Caetano do Sul (USCS), São Caetano do Sul – SP – Brasil. Estudiante de
doctorado en el Programa de Posgrado en Administración de Empresas (PPGA).
3
Universidad Municipal de São Caetano do Sul (USCS), São Caetano do Sul – SP – Brasil. Profesor del Programa
de Posgrado en Administración de Empresas (PPGA). Doctorado en Administración de Empresas (UNINOVE).
Posdoctorado (USP).
Análisis de los factores que influyen en la satisfacción de estudiantes de medicina brasileños en las modalidades de enseñanza remota y
presencial
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.17904 2
RESUMEN: La satisfacción del estudiante se alcanza a partir de la comparación entre sus
expectativas y su percepción personal de la calidad. Esta investigación cuantitativa buscó investigar
qué factores explican mejor la satisfacción de los estudiantes sometidos a diferentes modalidades
de enseñanza. La muestra viene de una carrera de Medicina en Brasil que utiliza el aprendizaje
basado en problemas. El recorte temporal fue el segundo semestre de 2020, durante el aislamiento
social y el uso de la modalidad remota (n=249), y el segundo semestre de 2021, después del regreso
a las clases presenciales (n=249). El análisis de regresión indicó que la satisfacción fue explicada
por diferentes factores en función de la modalidad de enseñanza. En la modalidad remota, la
satisfacción fue influenciada por el factor "Alumno" (57,1%), dependiente del estímulo del
profesor. En cambio, en la modalidad presencial, la satisfacción fue influenciada por el factor
"Clase" (57,3%), más relacionado al protagonismo del estudiante y las actitudes del docente en el
proceso de aprendizaje.
PALABRAS CLAVE: Autoevaluación institucional. Satisfacción. Enseñanza Superior. Educación
médica. Educación remota.
RESUMO: A satisfação do aluno decorre da comparação entre suas expectativas e a percepção
pessoal de qualidade. Esta pesquisa quantitativa objetivou investigar quais fatores melhor
explicam a satisfação dos estudantes submetidos a diferentes modalidades de ensino. A amostra é
de um curso de Medicina brasileiro que utiliza aprendizagem baseada em problemas. Os recortes
temporais foram o segundo semestre de 2020, durante o isolamento social e emprego da
modalidade remota (n=249), e o segundo semestre de 2021, após o retorno às aulas presenciais
(n=249). A análise de regressão indicou que a satisfação foi explicada por diferentes fatores em
função da modalidade de ensino. Na modalidade remota, a satisfação foi influenciada pelo fator
"Aluno" (57,1%), dependente do estímulo do professor. Já na modalidade presencial foi
influenciada pelo fator “Aula” (57,3%), mais relacionada ao protagonismo do aluno e às atitudes
do docente no processo de aprendizagem.
PALAVRAS-CHAVE: Autoavaliação institucional. Satisfação. Ensino Superior. Educação
médica. Educação remota.
ABSTRACT: Students satisfaction is the difference between their expectations and personal
perceptions of quality. This quantitative research aimed to investigate which factors best explain
the satisfaction of students when subjected to different teaching modalities. The sample came from
a Brazilian Medicine course that uses problem-based learning. The time frame was the second
semester of 2020, during social isolation and use of remote modality (n=249), and the second
semester of 2021, after returning to face-to-face classes (n=249). Regression analysis indicated
that satisfaction was explained by different factors, depending on the teaching modality. In the
remote modality, satisfaction was influenced by the "Student" factor (57.1%), dependent on teacher
stimulation. However, in the face-to-face modality, satisfaction was influenced by the "Class" factor
(57.3%), related to student protagonism and teacher attitudes in the learning process.
KEYWORDS: Institutional self-assessment. Satisfaction. Higher Education. Medical education.
Remote learning.
Celimara GAMBA LIMA; Denise de Oliveira ALONSO y Celso MACHADO JUNIOR
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.17904 3
Introducción
El ámbito de acción de las Instituciones de Educación Superior (IES) incluye la
formación profesional, a través del desarrollo de habilidades y competencias que permitan el
acceso al mercado laboral. El aumento del número de IES y vacantes en Brasil ha establecido
una mayor competitividad y ha intensificado las estrategias de marketing educativo para obtener
la preferencia de los estudiantes (SILVA et al., 2018). La acreditación de las IES brasileñas se
realiza ante el Ministerio de Educación (MEC) de Brasil, utilizando indicadores de calidad. La
autoevaluación institucional (AI) es uno de estos indicadores y debe ser desarrollada por la IES
(SILVA et al., 2019).
Además de la intensificación de la competencia y el aumento de los requisitos de
acreditación ante el Ministerio de Educación, a partir de las dos primeras décadas del siglo XXI,
la carrera de medicina ha sufrido cambios en los modelos de enseñanza para orientar la
formación de profesionales críticos, reflexivos y autónomos (MACHADO; OLIVEIRA;
MALVEZZI, 2021). Estos cambios motivaron a las IES que mantienen cursos de medicina a
orientar sus proyectos pedagógicos hacia modelos innovadores basados en metodologías
activas (MACHADO; OLIVEIRA; MALVEZZI, 2021; MORETTI-PIRES et al., 2021).
La naturaleza intangible de los servicios educativos dificulta que los estudiantes elijan
a qué IES asistir. El estudiante trae consigo una serie de expectativas, que anhela que se
cumplan. En este contexto, los estudiantes de medicina, una de las carreras más largas y
costosas del país, cargan con una serie de expectativas y las comparan con la calidad percibida
de los servicios educativos prestados por las IES, creando su concepto de satisfacción (SILVA
et al., 2018; PEREIRA FILHO et al., 2019).
La satisfacción se ha utilizado para tratar de explicar el aprendizaje, el desarrollo
académico, evaluar la lealtad, la calidad y el valor percibido por los estudiantes en su relación
con su IES, subvencionando acciones de marketing educativo (OSTI; ALMEIDA, 2022). En la
literatura, existe un vacío en el abordaje de los estudios que relacionan la satisfacción de los
estudiantes con los resultados de la AI o las modalidades de enseñanza.
A raíz de la Pandemia Covid-19, se estableció el aislamiento social con la suspensión
de las clases presenciales (BRASIL, 2020). Esta contingencia impuso a las IES la necesidad de
adaptarse al mantenimiento de los servicios, utilizando estrategias ya conocidas de educación a
distancia, uso de plataformas y Tecnologías Digitales de la Información y la Comunicación
(TDIC) para la transmisión de clases sincrónicas y la disponibilidad de materiales de apoyo
(RECH; PESCADOR, 2020; BRITO; LOBO DA COSTA; DINIZ, 2022). Tras el periodo más
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presencial
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crítico, en 2021, la posibilidad de volver a las clases presenciales creó la necesidad de definir
estrategias para volver de la educación a distancia (ER) a la educación presencial (EP). Este
hecho requirió una readaptación y puede haber influido en la percepción de los estudiantes y,
en consecuencia, en su satisfacción con el proceso de aprendizaje y el curso.
En este escenario, la pregunta que guía esta investigación es: ¿qué factores explican
mejor la satisfacción de los estudiantes cuando la modalidad de enseñanza cambia durante la
duración del curso? Así, el objetivo de este estudio fue investigar cuáles son los factores que
mejor explican la satisfacción de los estudiantes con el curso de medicina, en la modalidad de
enseñanza a distancia, utilizada durante la pandemia de COVID-19, y la enseñanza presencial,
después del regreso a clases.
El uso de datos secundarios de AI, capturados en el periodo de la emergencia sanitaria
mundial de COVID-19, como una oportunidad para buscar develar la influencia de las
diferentes modalidades de enseñanza, remota y presencial, en la satisfacción de los estudiantes
con su curso. Para la comunidad académica, el conocimiento puede constituirse para llenar un
vacío, ya que son pocos los estudios que trabajan en esta perspectiva. Para el marketing
educativo, puede ser una fuente de ideas para la toma de decisiones estratégicas.
La investigación se organizó en cinco secciones. La primera es una introducción; el
segundo presenta el marco teórico; el tercero presenta el diseño del método; el cuarto trae
consigo los resultados y la discusión; En la quinta y última sección se discuten las
consideraciones finales de este estudio.
Fundamento teórico
El Ministerio de Educación es el organismo regulador nacional para la acreditación y
acreditación de las IES. Entre sus atribuciones, se identifica promover y mejorar la calidad de
la educación superior en Brasil, actuando a través del Sistema Nacional de Evaluación de la
Educación Superior (SINAES), que utiliza indicadores como las evaluaciones institucionales
(autoevaluación interna y externa), la evaluación de cursos de graduación y el Examen Nacional
de Desempeño Estudiantil (ENADE) (SILVA et al., 2019). La autoevaluación institucional fue
instituida por la Ley N° 10.861 de 14 de abril de 2004, de carácter obligatorio, desarrollada por
la Comisión de Evaluación Propia (CPA), con el objetivo de contribuir al Plan de Desarrollo
Institucional (PDI), con el fin de mejorar la calidad de la educación ofrecida por las IES (SILVA
et al., 2019).
Celimara GAMBA LIMA; Denise de Oliveira ALONSO y Celso MACHADO JUNIOR
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Los diagnósticos extraídos de las AIs, aprovechando su carácter regular y obligatorio,
pueden ser utilizados como indicadores para la definición de estrategias de marketing
educativo, con el fin de buscar satisfacer las expectativas de los estudiantes y maximizar la
calidad percibida de los servicios institucionales (SILVA et al., 2018; PEREIRA FILHO et al.,
2019). De acuerdo con Assis, Moura y Alves (2020), la calidad percibida influye en la
satisfacción del estudiante con el curso, mientras que el precio o monto pagado por el
estudiante, el acceso y ubicación de la IES, y las estrategias de difusión de la IES y sus cursos
son las variables que menos se relacionan con la satisfacción.
El carácter intangible y prolongado de los servicios educativos dificulta la identificación
de atributos que expliquen la calidad percibida por el estudiante (PEREIRA FILHO et al.,
2019). El estudiante elige la IES en base a la información disponible en el mercado, lo que, a
su vez, crea una serie de expectativas. La satisfacción de los estudiantes se deriva de la
comparación de sus expectativas con la experiencia académica vivida, creando una percepción
personal de la calidad del curso y de la IES. La satisfacción del estudiante es, por tanto, el efecto
de la diferencia entre sus expectativas y lo que entiende como recibido y asimilado (SILVA et
al., 2018; PEREIRA FILHO et al., 2019; ASSIS; MOURA; ALVES, 2020).
El aprendizaje es un proceso que considera la experiencia del sujeto para la adquisición
de conocimientos, involucrando métodos y estilos de aprendizaje individuales (MEURER et
al., 2018). Al ser privado, cada alumno tiene su propio estilo de aprendizaje basado en
experiencias previas. Por lo tanto, la inserción del TDIC en el proceso educativo tiende a ser
preferida por quienes tienen estilos de aprendizaje alineados con la autonomía y la innovación,
ya que refuerza el potencial de autoaprendizaje, proactividad y organización (VIANA;
RAMOS; ROZA, 2021). El cambio en la modalidad de enseñanza con la inserción del TDIC
implica un cambio de paradigma y requiere de un apoyo institucional en la formación de
docentes y estudiantes para la nueva estructura educativa. Basta con que el estilo de aprendizaje
del alumno se disocie del estilo de enseñanza del profesor para que el alumno tenga un menor
rendimiento académico (GRESELE; OBANA; SANTI, 2022), es muy posible que el cambio
en la metodología o modalidad de enseñanza, o la inserción no planificada de TDIC, pueda
impactar en la percepción de calidad y satisfacción de los estudiantes.
La rápida migración a las ER en el período de la pandemia de COVID-19 interfirió en
la relación enseñanza-aprendizaje debido a la incorporación de la TDIC, cambiando el carácter
de las actividades y responsabilidades de cada agente en el proceso (RECH; PESCADOR, 2020;
BRITO; LOBO DA COSTA; DINIZ, 2022). Rech y Pescador (2020, p. 1269, nuestra
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traducción) advierten de una actitud de "[...] hacer por hacer [...]", que reducía la relación
profesor-alumno al acto de enviar y recibir información, excluyendo los estilos de aprendizaje
y la autonomía comunes en los procesos de enseñanza presencial. Desde esta perspectiva, los
estudios realizados con estudiantes de medicina durante el período de la Pandemia con ER
muestran la satisfacción de los estudiantes con el aprendizaje (FOSSA et al., 2020), a pesar de
la percepción de que este aprendizaje fue menos productivo (CAMPOS FILHO et al., 2022) y
la aparición de puntuaciones de rendimiento más bajas (FOO; CHEUNG; CHU, 2021), en
comparación con la EP.
Método
Esta investigación se caracteriza por ser explicativa y cuantitativa, ya que busca explicar
los factores que determinaron la satisfacción de los estudiantes con su curso, utilizando métodos
estadísticos de análisis multivariado. Al utilizar datos secundarios de la AI desarrollados por la
dirección de una unidad curricular (UC) del período previo a la pasantía de un curso de
medicina, se clasifica como no interferente y ex post facto (GIL, 2019).
Figura 1 – Pasos metodológicos y procedimientos utilizados para las AI estudiadas (ER y PE)
Leyenda: AFE = análisis factorial exploratorio; AR = análisis de regresión multivariante.
Fuente: Elaboración propia en base a los resultados de la investigación
El proyecto pedagógico de la carrera de Medicina cursada considera el desarrollo de
competencias basadas en metodologías activas, especialmente ABP, organizadas en UC
modulares semestrales y no en disciplinas, y divididas en dos períodos, pre-internado e
internado. Las observaciones fueron extraídas de la base de datos de IA de un laboratorio clínico
de medicina de una IES de la región sudeste de Brasil. La UC fue elegida por conveniencia, por
las siguientes razones: (i) presentarse como una unidad de negocio regular y transversal durante
todo el período de pre-pasantía del curso, con espacio físico, facultad y coordinación propias,
(ii) otorgar autorización de la dirección para el acceso a las fichas de resultados de la AI por
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grupos, sin identificación individual de los encuestados o de la IES y (iii) haber realizado la AI
de manera sistemática, y como herramienta diagnóstica para la UC, incluso durante el periodo
de aislamiento social por la pandemia de COVID-19.
El primer marco temporal del estudio se centra en los datos de AI del segundo semestre
de 2020 (AI_202-R), que tuvo como estrategia la modalidad remota para mantener la oferta de
clases en respuesta a las reglas de aislamiento social, con los actores adaptados por la
experiencia desde el inicio de ese año. Los datos representativos de la modalidad presencial
fueron extraídos de la IA del segundo semestre de 2021 (AI_212-P), en la que las clases fueron
presenciales durante todo el periodo. Las clases que respondieron fueron las matriculadas en
las etapas 2ª a 5ª del curso, en el 2º semestre de 2020 y seguidas en el 2º semestre de 2021. La
clase entrante (1ª etapa) fue descartada para evitar sesgos ligados a la inexperiencia previa con
la metodología del curso.
La base de datos de las AI fue provista para este estudio con permiso de la dirección de
la UC y del curso, preservando el anonimato de los encuestados y evaluados. Originalmente, la
AI está compuesta por varias variables, y para este estudio se eligieron aquellas que tenían como
objetivo recoger la opinión de los estudiantes respecto a la evaluación de sus propias actitudes,
profesores, clases ofrecidas y el instrumento de evaluación de conocimientos, además de la
variable "Satisfacción con el aprendizaje desarrollado en clase". El instrumento de AI utiliza
una escala diferencial semántica bipolar, con una puntuación de cero a diez puntos para cada
variable, en formato de intervalo, autocompletada digitalmente por Google© Forms, aplicada
al final del semestre académico. De acuerdo con Gil (2019), algunas variables de la
investigación social pueden medirse con escalas de intervalo que permiten el uso de medidas
estadísticas de tendencia central y pruebas de significación.
Para estandarizar los datos, las variables se transformaron en z-score y luego se buscó
verificar la presencia de datos faltantes (missing) y valores discrepantes (outliers) multivariante
por la distancia de Mahalanobis (D2) y el nivel de significación de 0,001. La reducción del
número total de variables mediante el análisis factorial exploratorio fue necesaria para tratar la
multicolinealidad, preparando el conjunto de datos para utilizar el análisis de regresión
multivariante (AR) (HAIR JUNIOR et al., 2009). Los cuatro factores extraídos de las IA para
su uso como variables independientes fueron: (i) profesor, (ii) alumno, (iii) test y (iv) clase,
compuestos de tal manera que representaran las variables agrupadas en más del 65,9%.
Finalmente, la AR buscó encontrar una relación matemática entre los factores de cada IA y la
variable dependiente "Satisfacción de los estudiantes con los conocimientos desarrollados en el
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semestre", con el fin de probar la hipótesis: la satisfacción de los estudiantes se explica por
diferentes factores al comparar la modalidad de ER con la EP. Para el análisis estadístico se
utilizó el software IBM SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), versión 25.
Resultados y discusión
El conjunto de datos analizado comprende 498 observaciones, 249 de las cuales fueron
de cada AI estudiada. Al tratarse de una muestra basada en datos secundarios y anónimos, a
pesar de presentar el mismo número de encuestados por clase en 2020 y 2021, los datos no
están emparejados.
Tabla 1 – Puntuaciones medias (grados 0 - 10) de satisfacción de los estudiantes con el
aprendizaje y de los constructos extraídos de la IA en las modalidades remota (n=249) y
presencial (n=249)
Satisfacción
Factor de
enseñanza
Factor
Estudiante
Factor de
prueba
Factor de clase
Rem
Rem
Pre
Rem
Pre
Rem
Pre
7,88
8,59
8,95
8,06
8,10
9,11
7,76
1,71
1,49
0,86
1,58
1,46
1,00
1,46
Leyenda: Rem=Remoto; Pre=Presencial; N=número de encuestados; DP=desvío patrón
Fuente: Elaboración propia en base a los resultados de la investigación
En cuanto a la satisfacción con el aprendizaje (Tabla 1), los estudiantes mostraron
percepciones positivas para las dos modalidades de educación estudiadas, ya que los promedios
fueron superiores a 7,0 en la escala de 0,0 a 10,0 puntos, ligeramente superiores para ER. Los
resultados presentados en la Tabla 1 son consistentes con los encontrados en estudios previos,
en los que las puntuaciones de satisfacción estaban por encima del punto medio (percentil 50)
y cerca o por encima del percentil 70 (ALCÂNTARA et al., 2012; FADEL et al., 2018; SILVA
et al., 2018; ALBUQUERQUE et al., 2019; ASSIS; MOURA; ALVES, 2020; PEREIRA-
NETO; FARIA; ALMEIDA, 2022). Los estudios que utilizaron una escala de satisfacción para
evaluar aspectos de la IES, el curso y las oportunidades ofrecidas encontraron puntuaciones de
satisfacción más altas en la dimensión "curso", factor que concentra variables similares a las de
este estudio (ALCÂNTARA et al., 2012; FADEL et al., 2018; ALBUQUERQUE et al., 2019;
ASSIS; MOURA; ALVES, 2020; OLIVEIRA et al., 2021b).
Aplicamos AR para probar la hipótesis de que la satisfacción de los estudiantes con su
curso está influenciada por diferentes factores cuando se utiliza la modalidad de enseñanza
remota o presencial. Todos los comentarios de la AI_202-R (VIF<1,5) y de AI_212-P
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(VIF<1,1) fueron adecuados, con valores significativos de Z y T (p<0,05) y ausencia de
multicolinealidad. Como se muestra en la Tabla 2, para este grupo de estudiantes de medicina
(n=249), la AR confirmó que los cuatro factores identificados a partir de las AIs explican la
satisfacción de los estudiantes con el aprendizaje en el 49,5% (p<0,01; d=2,016) de la varianza
de los datos para ER y en el 51,3% (p<0,01; d=2,091) para EF. Además, la prueba de Durbin-
Watson (d) entre 1,5 y 2,5 confirma la ausencia de autocorrelación lineal (HAIR JUNIOR et
al., 2009).
Tabla 2 – Resumen del Modelo de Regresión Lineal para las modalidades remota y
presencial
Resumen del modelo d
Modelo
R
R2
R2 ajustado
Error patrón
de estimación
Durbin-
Watson
Remota
(n=249)
0,704a
0,495
0,487
0,695
2,016
Presencial (n=249)
0,716b
0,513
0,505
1,199
2,091
a Predictores: (Constante), Estudiante, Profesor, Prueba, Clase
b Predictores: (Constante), Clase, Profesor, Prueba, Estudiante
d Variable Dependiente: Satisfacción con el aprendizaje desarrollado a través de las clases a distancia
Fuente: Elaboración propia en base a los resultados de la investigación
En la modalidad a distancia, la autoevaluación del estudiante tuvo el coeficiente más
alto (59,1% - Tabla 3), seguida de las competencias de los docentes (26,9%), la evaluación de
conocimientos – test (23,0%) y las características de la clase (12,7%). La satisfacción de los
estudiantes en ER está más asociada a la evaluación de sus percepciones como consumidores
de servicios y dependientes del estímulo del profesor, de manera que estarán más satisfechos
cuanto más se les anime a asistir a clase y a los estudios, mayor sea su implicación con los
contenidos, el estudio previo, la dedicación y la participación en las clases. En las ER, el factor
"alumno" añadió variables que atribuyen al profesor el papel de agente para estimular la
participación y preocuparse por ayudar a resolver las dificultades del alumno. En este
razonamiento, si consideramos "alumno y profesor" en conjunto, se percibe la importancia del
desempeño del profesor para explicar la satisfacción del alumno.
La implementación de ER en este curso se motivó como una estrategia para permitir el
desarrollo de la clase y la interacción entre las partes, incluso con distanciamiento físico. Las
plataformas en línea tienen limitaciones para permitir la proximidad interpersonal de manera
similar a lo que ocurre con la presencia física. Estas dificultades se suman a las relacionadas
con la calidad de internet, la familiaridad con la tecnología, la rutina familiar y la adecuación
del entorno de estudio (CAMPOS FILHO et al., 2022) puede explicar una menor
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automotivación y proactividad (FOO; CHEUNG; CHU, 2021). Los resultados de la
investigación de Oliveira et al. (2021a) indican que, a pesar de las altas puntuaciones atribuidas
a la satisfacción con las ER, hubo una externalización de la insatisfacción con las clases remotas
y virtuales, ocurrencia típica de baja adherencia y resistencia al modelo. Rech y Pescador (2020)
sugieren que las actividades académicas en este periodo mostraron poco compromiso con el
aprendizaje, limitándose a solo cumplir con las obligaciones legales del calendario académico.
Tabla 3 – Coeficientes de Regresión Lineal Multivariante – Remota
Coeficientesa
Modelo
Coef.
No-Estandarizado
Coef.
Estandarizado
t
Sig.
Colinealidad
B
Error patrón
Beta
Tolerancia
VIF
(Constante)
0,036
0,044
0,829
0,408
Estudiante
0,574
0,044
0,591
13,033
0,000*
1,00
1,00
Docente
0,269
0,044
0,277
6,101
0,000*
1,00
1,00
Prueba
0,223
0,044
0,230
5,062
0,000*
1,00
1,00
Aula
0,123
0,044
0,127
2,798
0,006*
1,00
1,00
a Variable Dependiente: Satisfacción con el aprendizaje.*p<0,01
Leyenda: Coef. = coeficiente
Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados de la investigación
Tabla 4 – Coeficientes de Regresión Lineal Multivariante: Presencial
Coeficientesa
Modelo
Coef.
No estándar
Coef.
Estandarizado
t
Sig.
Colinealidad
B
Error patrón
Beta
Tolerancia
VIF
(Constante)
7,880
0,076
103,681
0,000*
Aula
0,976
0,076
0,573
12,816
0,000*
1,00
1,00
Docente
0,516
0,076
0,303
6,776
0,000*
1,00
1,00
Prueba
0,491
0,076
0,288
6,450
0,000*
1,00
1,00
Estudiante
0,173
0,076
0,101
2,269
0,024*
1,00
1,00
aVariablel Dependente: Satisfacción con el aprendizaje.*p<0,01
Legenda: Coef. = coeficiente
Fuente: Elaboración propia en base a los resultados de la investigación
Cuando se analiza la satisfacción con el aprendizaje desarrollado a través de la EF, se
observa que se explicó de manera diferente a la ER. La clase, que en el ER fue el factor que
menos explicó la satisfacción, en el EP presentó el mayor coeficiente (57,3% - Tabla 4),
mostrando que la satisfacción del estudiante en el EP está más fuertemente asociada al momento
semanal de acceso a la colección de la IES y a su profesor. Las variables que conformaron este
constructo muestran el protagonismo del estudiante durante la clase presencial, ya que
considera la búsqueda activa de información teórica para apoyar la clase, su involucramiento
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en la discriminación y discusión de los ítems de la actividad práctica guiada por el docente
(MACHADO; OLIVEIRA; MALVEZZI, 2021; MORETTI-PIRES et al., 2021).
Este resultado corrobora un estudio que encontró, como factor principal en la evaluación
del estudiante, el papel del docente como facilitador de la transición del conocimiento teórico
al práctico (SOARES et al., 2021). En un experimento, Brito y Campos (2019) introdujeron
técnicas de metodología activa e identificaron la ocurrencia de ganancia de ingresos, reportes
de mayor satisfacción y estado de felicidad, mayor motivación para las clases y estudios.
Refuerzan que la dedicación al aprendizaje depende de la motivación para el aprendizaje
actitudinal y de la aplicación de diversas herramientas. La acción autónoma del alumno,
apoyada por el facilitador, genera una sensación de eficacia y seguridad, según Oliveira et al.
(2021b, p. 10) “[...] cuanto más se percibían los estudiantes a sí mismos como autosuficientes,
más satisfechos estaban con la institución”.
Las actitudes del profesor influyeron positivamente (30,3%) en la satisfacción del
alumno. En la modalidad presencial, los estudiantes entendieron que el docente, además de las
atribuciones clásicas de su actividad laboral como el dominio del tema, la asiduidad, el
compromiso con la elaboración y la calidad de las explicaciones, tiene mayor valor cuando está
disponible y comprometido con ayudar con las dificultades, como también se encuentra en un
trabajo que destaca la asociación de estas características con la satisfacción del estudiante
(SOARES et al., 2021). Así, el docente se caracteriza como mediador, socio y facilitador del
aprendizaje, alineado con las características de la metodología activa (MACHADO;
OLIVEIRA; MALVEZZI, 2021; MORETTI-PIRES et al., 2021), hecho que no pudo
observarse en la ER.
La evaluación de conocimientos (test), que devuelve la nota final, contribuyó
positivamente a la satisfacción y de manera similar, tanto en ER (23,0%) como en EP (28,8%),
señalando la importancia de implementar un proceso de evaluación transparente, justo y de
calidad, eficiente para que el educando se sienta evaluado en cualquier modalidad de enseñanza,
con el fin de aumentar los niveles de satisfacción de los estudiantes con su desempeño.
Cuando los estudios se realizaron a distancia, más del 80% de la satisfacción del
estudiante fue explicada por la autoevaluación del estudiante (57,4%) y la evaluación del
profesor (26,9%). Por otro lado, en la modalidad presencial, las características de la clase
(57,3%) y la evaluación del profesor (30,3%) fueron los factores que más positivamente
influyen en la satisfacción del mismo grupo de estudiantes.
Análisis de los factores que influyen en la satisfacción de estudiantes de medicina brasileños en las modalidades de enseñanza remota y
presencial
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Cabe destacar que los factores "estudiante" y "clase" fueron representados por variables
diferentes y tienen sus propios significados entre las dos modalidades. Debido a las
características de estas variables, es posible observar una postura pasiva del estudiante en el
período RE, en el cual la motivación para el estudio y las clases dependía de estímulos
extrínsecos del profesor. Es posible que la obligación de migrar repentinamente al entorno
virtual haya creado la percepción de una nueva realidad, con muchas distracciones y un
aumento de la distancia en las relaciones interpersonales, lo que puede haber llevado a una
reducción de la motivación, la implicación y la comunicación entre los estudiantes (FOO;
CHEUNG; CHU, 2021). Al regresar a las clases presenciales, con las relaciones interpersonales
restablecidas y el acceso a la colección física de la IES, la clase cobró potencialmente mayor
importancia, con el estudiante posicionándose como corresponsable del aprendizaje. En ambas
situaciones, ER y EP, la postura del profesor interfirió indirectamente en el aprendizaje,
fomentando las características de dependencia o autonomía de los estudiantes, impactando en
la satisfacción de los estudiantes.
Consideraciones finales
El curso de medicina de esta muestra está estructurado utilizando el ABP como
estrategia metodológica activa, en la modalidad presencial, para el desarrollo de competencias.
La implementación de la ER, en respuesta a la emergencia sanitaria de la pandemia de COVID-
19, y el retorno a la EP constituyeron un modelo para investigar cómo se explica la satisfacción
de los estudiantes con el curso, cuando se utilizan dos modalidades de enseñanza diferentes, la
remota y la presencial.
Así, al analizar los resultados y responder al objetivo de este estudio, se observa que, al
comparar la experiencia de un mismo grupo experimentando dos modalidades de enseñanza, la
remota y la presencial, la satisfacción de estos estudiantes se explicó de manera diferente por
el mismo conjunto de factores. En la modalidad RE, la satisfacción de los estudiantes fue mejor
explicada por los factores "Estudiante" (59,1%) y "Profesor" (27,7%), fuertemente marcados
por la influencia de la actividad docente, como estímulo y acogida de los estudiantes, además
de las competencias profesionales regulares. Por otro lado, en la modalidad de EF, la
satisfacción del alumnado se explicó por los factores "Clase" (57,3%) y "Profesor" (30,3%), lo
que estuvo condicionado por el protagonismo del alumno, las clases prácticas y las actitudes
Celimara GAMBA LIMA; Denise de Oliveira ALONSO y Celso MACHADO JUNIOR
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DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.17904 13
del profesor. Este hallazgo indica que las IES deben establecer planes y estrategias específicas
para la modalidad ofrecida.
La AR mostró que, en general, independientemente de la modalidad de enseñanza,
aproximadamente el 55% de la satisfacción del estudiante con su curso está influenciada por la
lectura que hace de sus tareas y responsabilidades en clase, con el compromiso del profesorado
y los recursos ofrecidos por la IES como potenciadores. El segundo factor más influyente en la
satisfacción de los estudiantes, alrededor del 30%, son las acciones y actitudes de los profesores.
Albuquerque et al. (2019) y Alcântara et al. (2012) propone que la relación con los profesores,
el dominio de los contenidos, la disponibilidad del profesor y la estrategia de clase son factores
que influyen en la satisfacción de los estudiantes. Los profesores son colaboradores de la IES,
y así, los esfuerzos por formar y motivar a los profesores en el ejercicio de sus funciones son
estrategias de la gestión de la IES. Estas estrategias pueden ser capaces de animar a los
profesores a dirigir mejor a sus estudiantes, lo que resulta en una mayor satisfacción de los
estudiantes con el curso y una mayor competitividad de la IES (SILVA et al., 2018; PEREIRA
FILHO et al., 2019; ASSIS; MOURA; ALVES, 2020).
Esta investigación presenta algunas preguntas interesantes, como la oportunidad de
estudiar, a partir de la IE, la influencia de dos modalidades de enseñanza diferentes en la
satisfacción, para un mismo grupo de 249 estudiantes, en dos momentos temporales diferentes.
Por otro lado, también trae consigo algunas limitaciones, como el uso de una muestra no
probabilística, basada en una unidad curricular que representa una célula de un solo curso de
medicina y de una única IES, condicionando la posibilidad de generalizar los resultados. Otra
limitación evidente es la elección de utilizar datos secundarios, lo que dificulta el análisis de
los investigadores, ya que no fue posible interferir en la elección del instrumento, ni en el
control de la recolección de respuestas. Por otro lado, parece interesante la posibilidad de
utilizar los resultados de las IES, un indicador obligatorio para todas las IES brasileñas, también
como instrumento de orientación para las estrategias de marketing educativo. Se enfatiza la
importancia de profundizar en los estudios, ampliando la muestra, comparando la satisfacción
en los semestres inicial y avanzado del curso, identificando otros atributos de satisfacción y
proponiendo estrategias de marketing educativo para las IES.
Análisis de los factores que influyen en la satisfacción de estudiantes de medicina brasileños en las modalidades de enseñanza remota y
presencial
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.17904 14
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Celimara GAMBA LIMA; Denise de Oliveira ALONSO y Celso MACHADO JUNIOR
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.17904 17
CRediT Author Statement
Reconocimientos: No aplicable.
Financiación: No aplicable.
Conflictos de intereses: No hay conflictos de intereses.
Aprobación ética: No aplicable – datos secundarios de la Autoevaluación Institucional.
Disponibilidad de datos y material: No aplicable.
Contribuciones de los autores: Celimara Gamba-Lima: responsable de la
planificación de la investigación, fundamentación teórica, acceso a datos secundarios de la
evaluación institucional, tratamiento y análisis estadístico de los datos, interpretación de los
resultados y redacción del artículo; Denise de Oliveira Alonso: contribuyó con la metodología
de investigación, tratamiento y análisis estadístico de los datos, interpretación de los resultados
y redacción del artículo; Celso Machado Júnior: supervisor del trabajo, apoyó la interpretación
de los resultados y la redacción del artículo.
Procesamiento y edición: Editora Iberoamericana de Educación - EIAE.
Corrección, formateo, normalización y traducción.
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.17904 1
ANALYSIS OF FACTORS THAT INFLUENCE SATISFACTION OF BRAZILIAN
MEDICAL STUDENTS IN REMOTE AND FACE-TO-FACE LEARNING
MODALITIES
ANÁLISE DOS FATORES QUE INFLUENCIAM A SATISFAÇÃO DE ESTUDANTES
DE MEDICINA BRASILEIROS NAS MODALIDADES DE ENSINO REMOTO E
PRESENCIAL
ANÁLISIS DE LOS FACTORES QUE INFLUYEN EN LA SATISFACCIÓN DE
ESTUDIANTES DE MEDICINA BRASILEÑOS EN LAS MODALIDADES DE
ENSEÑANZA REMOTA Y PRESENCIAL
Celimara GAMBA LIMA1
e-mail: celimara.lima@gmail.com
Denise de Oliveira ALONSO2
e-mail: denise.alonso@uol.com.br
Celso MACHADO JUNIOR3
e-mail: celso.junior@online.uscs.edu.br
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GAMBA LIMA, C.; ALONSO, D. de O.; MACHADO JUNIOR,
C. Analysis of factors that influence satisfaction of Brazilian
medical students in remote and face-to-face learning modalities.
Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara,
v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-5587. DOI:
https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.17904
| Submitted: 27/03/2023
| Revisions required: 03/05/2023
| Approved: 18/06/2023
| Published: 19/12/2023
Editor:
Prof. Dr. José Luís Bizelli
Deputy Executive Editor:
Prof. Dr. José Anderson Santos Cruz
1
Municipal University of São Caetano do Sul (USCS), São Caetano do Sul – SP – Brazil. PhD student in the
Postgraduate Program in Administration (PPGA).
2
Municipal University of São Caetano do Sul (USCS), São Caetano do Sul – SP – Brazil. PhD student in the
Postgraduate Program in Administration (PPGA).
3
Municipal University of São Caetano do Sul (USCS), São Caetano do Sul – SP – Brazil. Professor in the
Postgraduate Program in Administration (PPGA). PhD in Administration (UNINOVE). Post-doctorate (USP).
Analysis of factors that influence satisfaction of Brazilian medical students in remote and face-to-face learning modalities
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.17904 2
ABSTRACT: Students satisfaction is the difference between their expectations and personal
perceptions of quality. This quantitative research aimed to investigate which factors best explain
the satisfaction of students when subjected to different teaching modalities. The sample came from
a Brazilian Medicine course that uses problem-based learning. The time frame was the second
semester of 2020, during social isolation and use of remote modality (n=249), and the second
semester of 2021, after returning to face-to-face classes (n=249). Regression analysis indicated that
satisfaction was explained by different factors, depending on the teaching modality. In the remote
modality, satisfaction was influenced by the "Student" factor (57.1%), dependent on teacher
stimulation. However, in the face-to-face modality, satisfaction was influenced by the "Class" factor
(57.3%), related to student protagonism and teacher attitudes in the learning process.
KEYWORDS: Institutional self-assessment. Satisfaction. Higher Education. Medical education.
Remote learning.
RESUMO: A satisfação do aluno decorre da comparação entre suas expectativas e a percepção
pessoal de qualidade. Esta pesquisa quantitativa objetivou investigar quais fatores melhor
explicam a satisfação dos estudantes submetidos a diferentes modalidades de ensino. A amostra é
de um curso de Medicina brasileiro que utiliza aprendizagem baseada em problemas. Os recortes
temporais foram o segundo semestre de 2020, durante o isolamento social e emprego da
modalidade remota (n=249), e o segundo semestre de 2021, após o retorno às aulas presenciais
(n=249). A análise de regressão indicou que a satisfação foi explicada por diferentes fatores em
função da modalidade de ensino. Na modalidade remota, a satisfação foi influenciada pelo fator
"Aluno" (57,1%), dependente do estímulo do professor. Já na modalidade presencial foi
influenciada pelo fator “Aula” (57,3%), mais relacionada ao protagonismo do aluno e às atitudes
do docente no processo de aprendizagem.
PALAVRAS-CHAVE: Autoavaliação institucional. Satisfação. Ensino Superior. Educação
médica. Educação remota.
RESUMEN: La satisfacción del estudiante se alcanza a partir de la comparación entre sus
expectativas y su percepción personal de la calidad. Esta investigación cuantitativa buscó
investigar qué factores explican mejor la satisfacción de los estudiantes sometidos a diferentes
modalidades de enseñanza. La muestra viene de una carrera de Medicina en Brasil que utiliza el
aprendizaje basado en problemas. El recorte temporal fue el segundo semestre de 2020, durante el
aislamiento social y el uso de la modalidad remota (n=249), y el segundo semestre de 2021, después
del regreso a las clases presenciales (n=249). El análisis de regresión indicó que la satisfacción
fue explicada por diferentes factores en función de la modalidad de enseñanza. En la modalidad
remota, la satisfacción fue influenciada por el factor "Alumno" (57,1%), dependiente del estímulo
del profesor. En cambio, en la modalidad presencial, la satisfacción fue influenciada por el factor
"Clase" (57,3%), más relacionado al protagonismo del estudiante y las actitudes del docente en el
proceso de aprendizaje.
PALABRAS CLAVE: Autoevaluación institucional. Satisfacción. Enseñanza Superior. Educación
médica. Educación remota.
Celimara GAMBA LIMA; Denise de Oliveira ALONSO and Celso MACHADO JUNIOR
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.17904 3
Introduction
The scope of action of Higher Education Institutions (HEIs) includes professional
training, through the development of skills and competencies, which enable access to the job
market. The increase in the number of HEIs and vacancies in Brazil established greater
competitiveness and intensified educational marketing strategies to obtain student preference
(SILVA et al., 2018). The accreditation of Brazilian HEIs is carried out with the Brazilian
Ministry of Education (MEC), using quality indicators. Institutional self-assessment (AI) is one
of these indicators, and must be developed by the HEI (SILVA et al., 2019).
In addition to the intensification of competition and the increase in requirements for
accreditation with the MEC, from the first two decades of the 21st century, the undergraduate
medical course has been undergoing changes in the models of teaching offered to guide the
training of critical, reflective professionals and self-employed (MACHADO; OLIVEIRA;
MALVEZZI, 2021). These changes encouraged HEIs that maintain medical courses to direct
their pedagogical projects towards innovative models based on active methodologies
(MACHADO; OLIVEIRA; MALVEZZI, 2021; MORETTI-PIRES et al., 2021).
The intangible nature of educational services makes it difficult for students to choose
which HEI to attend. The student brings with him a set of expectations, which he hopes will be
met. In this context, the medical student, one of the longest and most expensive courses in the
country, carries a series of expectations and compares them with the perceived quality of the
educational services delivered by the HEI, creating their concept of satisfaction (SILVA et al.,
2018; PEREIRA FILHO et al., 2019).
Satisfaction has been used to try to explain learning, academic development, evaluate
loyalty, quality and value perceived by the student in the relationship with their HEI, supporting
educational marketing actions (OSTI; ALMEIDA, 2022). In the literature, a gap is identified in
the approach of studies that relate student satisfaction with AI results or teaching modalities.
Due to the COVID-19 Pandemic, social isolation was established with the suspension
of face-to-face classes (BRASIL, 2020). This contingency imposed on HEIs the need to adapt
to maintain services, using strategies already known from distance education, use of platforms
and Digital Information and Communication Technologies (TDIC) to transmit synchronous
classes and provide support materials (RECH; PESCADOR, 2020; BRITO; LOBO DA
COSTA; DINIZ, 2022). After the most critical period, in 2021, the possibility of returning to
face-to-face classes created the need to define strategies to return from remote education (ER)
to face-to-face education (EP). This fact required readaptation and may have influenced the
Analysis of factors that influence satisfaction of Brazilian medical students in remote and face-to-face learning modalities
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023140, 2023. e-ISSN: 1982-5587
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students' perception and, consequently, their satisfaction with the learning process and the
course.
In this panorama, the question that guides this research is: which factors best explain
student satisfaction when changing the teaching modality during the course? Thus, the objective
of this study was to investigate which factors best explain students' satisfaction with the
medicine course, in the form of remote teaching, used during the COVID-19 pandemic, and in-
person teaching, after the return of classes.
The use of secondary AI data, captured during the period of the COVID-19 global health
emergency, as an opportunity to seek to uncover the influence of different teaching modalities,
remote and in-person, on student satisfaction with their course. For the academic community,
knowledge can be created to fill a gap, since there are few studies that work from this
perspective. For educational marketing, it can be a source of ideas for making strategic
decisions.
The research was organized into five sections. The first is an introduction; the second
presents the theoretical framework; the third presents the outline of the method; the fourth
brings with it the results and discussion; the fifth and final section discusses the final
considerations of this study.
Theoretical foundation
The MEC is the national regulatory body for accreditation and accreditation of HEIs.
Among its responsibilities, it identifies promoting and improving the quality of higher
education in Brazil, acting through the National Higher Education Assessment System
(SINAES), which uses indicators such as institutional assessments (internal self-assessment and
external assessment), course evaluation degree and National Student Performance Examination
(ENADE) (SILVA et al., 2019). Institutional self-assessment was established by Law No.
10,861 of April 14, 2004, of a mandatory nature, developed by the Own Assessment Committee
(CPA), with the aim of contributing to the Institutional Development Plan (PDI), in order to
improve the quality of education offered by the HEI (SILVA et al., 2019).
The diagnoses extracted from AIs, taking advantage of their regular and mandatory
nature, can be used as indicators to define educational marketing strategies, to seek to meet
students' expectations and maximize the perceived quality of institutional services (SILVA et
al., 2018; PEREIRA FILHO et al., 2019). According to Assis, Moura and Alves (2020),
Celimara GAMBA LIMA; Denise de Oliveira ALONSO and Celso MACHADO JUNIOR
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perceived quality influences the student's contentment with the course, while the price or
amount paid by the student, access and location of the HEI and the dissemination strategies of
the HEI and its courses are the variables that are least related to satisfaction.
The intangible and prolonged nature of educational services makes it difficult to identify
attributes that explain the quality perceived by the student (PEREIRA FILHO et al., 2019). The
student chooses the HEI based on the information available on the market, which, in turn,
creates a series of expectations. Student satisfaction arises from the comparison of their
expectations with the academic experience, creating a personal perception of the quality of the
course and the HEI. Student satisfaction is, then, the effect of the difference between their
expectations and what they understand as received and assimilated (SILVA et al., 2018;
PEREIRA FILHO et al., 2019; ASSIS; MOURA; ALVES, 2020).
Learning is a process that considers the subject's experience to acquire knowledge,
involving individual learning methods and styles (MEURER et al., 2018). As it is individual,
each student has their own learning style based on previous experiences. Therefore, the
inclusion of TDIC in the educational process tends to be preferred by those who have learning
styles aligned with autonomy and innovation, as it reinforces the potential for self-learning,
proactivity and organization (VIANA; RAMOS; ROZA, 2021). The change in teaching
modality with the inclusion of TDIC involves a paradigm shift and requires institutional support
in training teachers and students for the new educational structure. If it is enough for the
student's learning style to be dissociated from the teacher's teaching style to lead to the student's
lower academic performance (GRESELE; OBANA; SANTI, 2022), it is quite possible that the
change in methodology or teaching modality, or the unplanned insertion of TDIC, may impact
students' perception of quality and satisfaction.
The rapid migration to ER during the COVID-19 pandemic interfered in the teaching-
learning relationship by incorporating TDIC, changing the nature of the activities and
responsibilities of each agent in the process (RECH; PESCADOR, 2020; BRITO; LOBO DA
COSTA; DINIZ, 2022). Rech and Pescador (2020, p. 1269, our translation) warn about an
attitude of “[...] doing for the sake of doing [...]”, which reduced the teacher-student relationship
to the act of sending and receiving information, excluding teaching styles, learning and
autonomy common in face-to-face teaching processes. From this perspective, studies conducted
with medical students during the Pandemic period with ER show student satisfaction with
learning (FOSSA et al., 2020), despite the perception that this learning was less productive
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(CAMPOS FILHO et al., 2022) and the occurrence of lower performance scores (FOO;
CHEUNG; CHU, 2021), compared to EP.
Method
This research is characterized as explanatory and quantitative, as it seeks to explain the
factors that determined student satisfaction with their course, using statistical methods of
multivariate analysis. Since it used secondary AI data developed by the management of a
curricular unit (UC) of the pre-internship period of a Medicine course, it is classified as non-
interfering and ex-post facto (GIL, 2019).
Figure 1 – Methodological steps and procedures used for the AIs studied (ER and EP)
Caption: EFA = exploratory factor analysis; AR = multivariate regression analysis.
Source: Prepared by the authors based on research results
The pedagogical project of the Medicine course studied considers the development of
skills based on active methodologies, in particular ABP, organized in semester-long modular
UCs and not in subjects, and divided into two periods, pre -internship and internship. The
observations were extracted from the AI database of a practical medicine laboratory UC at an
HEI in the southeast region of Brazil. The UC was chosen for convenience, for the following
reasons: (i) to present itself as a regular and transversal business unit for the entire pre -
internship period of the course, with its own physical space, teaching staff and coordination;
(ii) granting management authorization to access the AI results spreadsheets by groups, without
individual identification of the respondents or the HEI; and (iii) having performed the AI
systematically, every six months and as a UC diagnostic tool, even during the period of social
isolation during the COVID-19 pandemic.
The first time frame of the study focuses on AI data from the second semester of 2020
(AI_202-R), which had as a strategy the remote modality to maintain the offering of classes in
response to the rules of social isolation, with the actors adapted by the experience since the
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beginning of that year. The representative data for the in-person modality were extracted from
the AI for the second semester of 2021 (AI_212-P), in which classes were in-person for the
entire period. The responding classes were those enrolled from 2nd to 5th stage of the course,
during the 2nd semester of 2020 and monitored in the 2nd semester of 2021. The incoming
class (1st stage) was discarded to avoid bias linked to previous inexperience with the course
methodology.
AI database was provided for this study with permission from the UC and course
management, preserving the anonymity of the respondents and those evaluated. Originally, AI
is made up of several variables, and those that aimed to collect the opinion of students regarding
the evaluation of their own attitudes, of teachers, of the classes offered and of the knowledge
assessment instrument were chosen for this study, in addition to the variable “ Satisfaction with
the learning developed in classes”. The AI instrument uses a bipolar semantic differential scale,
with a score of zero to ten points for each variable, in an interval format, digitally self-completed
using Google © Forms, applied at the end of the academic semester. According to Gil (2019),
some social research variables can be measured with interval scales that allow the use of
statistical measures of central tendency and significance tests.
To standardize the data, the variables were transformed into z-scores and then we sought
to verify the presence of missing data and discrepant values (outliers) multivariate by
Mahalanobis distance (D2) and significance level of 0.001. The reduction of the total variables
by exploratory factor analysis was necessary to treat multicollinearity, preparing the data set to
use multivariate regression analysis (AR) (HAIR JUNIOR et al., 2009). The four factors
extracted from the AIs for use as independent variables were: (i) teacher, (ii) student, (iii) test
and (iv) class, composed to represent the variables grouped in more than 65.9%. Finally, the
AR sought to find a mathematical relationship between the factors of each AI with the
dependent variable “Student satisfaction with the knowledge developed in the semester”, to test
the hypothesis: student satisfaction is explained by different factors when comparing the
modality ER with EP. For statistical analyzes the IBM SPSS software (Statistical Package for
the Social Sciences), version 25.
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Results and discussion
The analyzed data set comprises 498 observations, 249 from each AI studied. As this is
a sampling based on secondary and anonymous data, despite presenting the same number of
respondents per class in 2020 and 2021, the data are not paired.
Table 1 – Average scores (grades 0 - 10) for student satisfaction with learning and for the
constructs extracted from AI in remote (n=249) and in-person (n=249) modalities
Satisfaction
Teaching Factor
Student Factor
Proof Factor
Class Factor
Rem
Pre
Rem
Pre
Rem
Pre
Rem
Pre
Rem
Pre
Average
7.88
7.01
8.59
8.95
5.91
9.19
8.06
8.10
9.11
7.76
DP
1.71
2.19
1.49
0.86
1.67
0.86
1.58
1.46
1.00
1.46
Caption: Rem=Remote; Pre =In-person; N=number of respondents; SD=standard deviation
Source: Prepared by the authors based on research results
Regarding satisfaction with learning (Table 1), students showed positive perceptions for
the two types of education studied, since the averages were higher than 7.0 on the scale of 0.0
to 10.0 points, slightly higher for ER. The results presented in Table 1 are consistent with those
found in previous studies, in which satisfaction scores were above the midpoint (50th
percentile) and close to or higher than the 70th percentile (ALCÂNTARA et al., 2012; FADEL
et al., 2018; SILVA et al., 2018; ALBUQUERQUE et al., 2019; ASSIS; MOURA; ALVES,
2020; PEREIRA-NETO; FARIA; ALMEIDA, 2022). Research that used a satisfaction scale to
evaluate aspects of the HEI, the course and the opportunities offered, found higher satisfaction
scores in the “course” dimension, a factor that concentrates variables similar to those in this
study (ALCÂNTARA et al., 2012; FADEL et al., 2018; ALBUQUERQUE et al., 2019; ASSIS;
MOURA; ALVES, 2020; OLIVEIRA et al., 2021b).
We applied AR to test the hypothesis that student satisfaction with their course is
influenced by different factors when using remote or in-person teaching. All observations from
AI_202-R (VIF<1.5) and AI_212-P (VIF<1.1) were adequate, with significant zet values
(p<0.05) and absence of multicollinearity. As shown in Table 2, for this group of medical
students (n=249), the AR confirmed that the four factors identified from the AIs explain
students' satisfaction with learning by 49.5% (p<0.01 ; d=2.016) of the data variance for ER
and 51.3% (p<0.01; d=2.091) for EP. Additionally, the Durbin -Watson test (d) between 1.5
and 2.5 confirms the absence of linear autocorrelation (HAIR JUNIOR et al., 2009).
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Table 2 – Summary of the Linear Regression Model for remote and in-person modalities
Model Summary d
Model
R
R 2
adjusted R2 _
Standard
error of the
estimate
Durbin -
Watson
Remote
(n=249)
0.704 to
0.495
0.487
0.695
2016
In-person (n=249)
0.716b _
0.513
0.505
1,199
2,091
Predictors: (Constant), Student, Teacher, Test, Class
b Predictors: (Constant), Class, Teacher, Test, Student
d Dependent Variable: Satisfaction with learning developed through remote classes
Source: Prepared by the authors based on research results
In the remote modality, student self-assessment had the highest coefficient (59.1% -
Table 3), followed by teachers' skills (26.9%), knowledge assessment - test (23.0%) and class
characteristics (12.7%). Student satisfaction in ER is more associated with the evaluation of
their perceptions as a consumer of services and dependent on the teacher's encouragement, so
that they will be more satisfied the more they are encouraged to take classes and studies, the
greater their involvement with the content, prior study, dedication and participation in classes.
In ER, the “student” factor added variables that attribute to the teacher the role of agent to
encourage participation and show concern about helping to resolve the student’s difficulties. In
this reasoning, if we consider “student and teacher” together, we can see the importance of the
teacher’s role in explaining student satisfaction.
The implementation of ER in this course was motivated as a strategy to allow the class
to be held and interaction between parties, even with physical distancing. Online platforms have
limitations in enabling interpersonal proximity in a similar way to what occurs with physical
presence. These difficulties, added to those related to the quality of the internet, familiarity with
technology, family routine and suitability of the study environment (CAMPOS FILHO et al.,
2022) may explain the lower self-motivation and proactivity (FOO; CHEUNG; CHU, 2021).
The results of the research by Oliveira et al. (2021a) indicate that, despite high marks given for
satisfaction with ER, there was an expression of dissatisfaction with remote and virtual classes,
a typical occurrence of low adherence and resistance to the model. Rech and Pescador (2020)
suggest that academic activities during this period showed little commitment to learning,
limited to just complying with the legal obligations of the academic calendar.
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Table 3 – Multivariate Linear Regression Coefficients – Remote
Coefficients a
Model
Coef.
non-standardized
Coef.
standardized
t
Sig.
Collinearity
B
Standard
error
Beta
Tolerance
VIF
(Constant)
0.036
0.044
0.829
0.408
Student
0.574
0.044
0.591
13,033
0.000*
1.00
1.00
Teacher
0.269
0.044
0.277
6,101
0.000*
1.00
1.00
Proof
0.223
0.044
0.230
5,062
0.000*
1.00
1.00
Classroom
0.123
0.044
0.127
2,798
0.006*
1.00
1.00
a Dependent Variable: Satisfaction with learning.* p<0.01
Caption: Coef. = coefficient
Source: Prepared by the authors based on research results.
Table 4 – Multivariate Linear Regression Coefficients: In-person
Coefficients a
Model
Coef.
non-standardized
Coef.
standardized
t
Sig.
Collinearity
B
Standard
error
Beta
Tolerance
VIF
(Constant)
7,880
0.076
103,681
0.000*
Classroom
0.976
0.076
0.573
12,816
0.000*
1.00
1.00
Teacher
0.516
0.076
0.303
6,776
0.000*
1.00
1.00
Proof
0.491
0.076
0.288
6,450
0.000*
1.00
1.00
Student
0.173
0.076
0.101
2,269
0.024*
1.00
1.00
a Dependent Variable: Satisfaction with learning.* p<0.01
Caption: Coef. = coefficient
Source: Prepared by the authors based on research results
When satisfaction with learning developed through EP is analyzed, it is observed that it
was explained differently than ER. The class, which in ER was the factor that least explained
satisfaction, in EP presented the highest coefficient (57.3% - Table 4), showing that student
satisfaction in EP is more strongly associated with the weekly moment of access to the
university's collection. IES and your teacher. The variables that made up this construct highlight
the student's protagonism during the face-to-face class, as they consider the active search for
theoretical information to previously support the class, their involvement in the discrimination
and discussion of the items of the practical activity guided in person by the teacher
(MACHADO; OLIVEIRA; MALVEZZI, 2021; MORETTI-PIRES et al., 2021).
This result corroborates a study that found, as the main factor in student assessment, the
role of the teacher as a facilitator of the transition from theoretical to practical knowledge
(SOARES et al., 2021). In an experiment, Brito and Campos (2019) introduced active
methodology techniques and identified the occurrence of income gains, reports of greater
satisfaction and a state of happiness, greater motivation for classes and studies. They reinforce
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that dedication to learning is dependent on motivation for attitudinal learning and the
application of various tools. The student's autonomous action, supported by the facilitator,
generates a feeling of efficacy and safety, as stated by Oliveira et al. (2021b, p. 10) “[...] the
more students perceived themselves to be self-effective, the more satisfied they were with the
institution”.
The teacher's attitudes positively influenced (30.3%) student satisfaction. In the face-to-
face modality, students understood that the teacher, in addition to the classic duties of his work
activity such as mastery of the topic, attendance, commitment to preparation and quality of
explanations, has greater value when he is available and committed to helping with difficulties,
as also found in work that highlights the association of these characteristics with student
satisfaction (SOARES et al., 2021). Thus, the teacher is characterized as a mediator, partner
and facilitator of learning, aligned with the characteristics of the active methodology
(MACHADO; OLIVEIRA; MALVEZZI, 2021; MORETTI-PIRES et al., 2021), a fact that
could not be observed in ER.
The assessment of knowledge (test), which returns the final grade, contributed positively
to satisfaction and in a similar way, both in ER (23.0%) and EP (28.8%), signaling the
importance of implementing a transparent, fair and quality assessment process, efficient for the
learner to feel evaluated in any teaching modality, in order to increase students' levels of
satisfaction with their performance.
When studies were urgently conducted remotely, more than 80% of student satisfaction
was explained by student self-assessment (57.4%) and teacher assessment (26.9%). On the
other hand, in the face-to-face modality, the characteristics of the class (57.3%) and the teacher's
evaluation (30.3%) were the factors that most positively influenced the satisfaction of the same
group of students.
It should be noted that the factors “student” and “class” were represented by different
variables and have their own meanings between the two modalities. Due to the characteristics
of these variables, a passive posture of the student is observed during the ER period, in which
the motivation for studying and classes was dependent on extrinsic stimulus from the teacher.
It is possible that the obligation to suddenly migrate to the virtual environment may have created
the perception of a new reality, with many distractions and increased distance in interpersonal
relationships, which may have led to a reduction in motivation, involvement and
communication between students (FOO; CHEUNG; CHU, 2021). Upon returning to face-to-
face classes, with interpersonal relationships reestablished and access to the HEI's physical
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collection, the class potentially assumed greater importance, with the student positioning
themselves as co-responsible for learning. In both situations, ER and EP, the teacher's attitude
indirectly interfered with learning, fostering the students' characteristics of dependence or
autonomy, impacting student satisfaction.
Final remarks
The medical course in this sample is structured using PBL as an active methodology
strategy, in person, for the development of skills. The implementation of ER, in response to the
health emergency of the COVID-19 pandemic, and the return to EP constituted a model to
investigate how student satisfaction with the course is explained, when using two different
teaching modalities, remote and in person.
Thus, when analyzing the results and responding to the objective of this study, it is
observed that, when comparing the experience of the same group experiencing two teaching
modalities, remote and in-person, the satisfaction of these students was explained differently
by the same set of factors. In the ER modality, student satisfaction was best explained by the
factors “Student” (59.1%) and “Teacher” (27.7%), strongly marked by the influence of teaching
activity, such as stimulating and welcoming students, in addition to the regular professional
skills. Differently, in the EP modality, student satisfaction was explained by the factors “Class”
(57.3%) and “Teacher” (30.3%), showing itself to be conditioned by the student's protagonism,
the practical classes and the attitudes of the teacher. This finding signals that HEIs must
establish specific planning and strategies for the modality offered.
The AR showed that, in general, regardless of the teaching modality, approximately
55% of student satisfaction with their course is influenced by the reading they do of their
assignments and responsibilities in classes, with the engagement of the teaching staff and the
resources offered by the IES. The second most influential factor on student satisfaction, around
30%, are the actions and attitudes of teachers. Albuquerque et al. (2019) and Alcântara et al.
(2012) propose that the relationship with teachers, mastery of the content, teacher availability
and class strategy are factors that influence student satisfaction. Teachers are collaborators of
the HEI and, therefore, efforts to train and motivate teachers in the exercise of their functions
are HEI management strategies. These strategies may be able to encourage teachers to better
lead their students, resulting in greater student satisfaction with the course and greater
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competitiveness of the HEI (SILVA et al., 2018; PEREIRA FILHO et al., 2019; ASSIS;
MOURA; ALVES, 2020).
This research presents some interesting questions, such as the opportunity to study,
using AI, the influence of two different teaching modalities on satisfaction, for the same group
of 249 students, at two different points in time. On the other hand, it also brings with it some
limitations, such as the use of a non-probabilistic sample, based on a curricular unit that
represents a cell of just one medical course and originating from a single HEI, conditioning the
possibility of generalizing the results.
Another evident limitation is the choice to use secondary data, making it difficult for
researchers to analyze, since it was not possible to interfere in the choice of instrument, nor in
controlling the collection of responses. On the other hand, the possibility of using AI results, a
mandatory indicator for all Brazilian HEIs, also as a guidance instrument for educational
marketing strategies, seems to be interesting. The importance of new studies is highlighted,
expanding the sample, comparing satisfaction in the initial and advanced semesters of the
course, identifying other satisfaction attributes and proposing educational marketing strategies
for HEIs.
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CRediT Author Statement
Acknowledgements: Not applicable.
Funding: Not applicable.
Conflicts of interest: There are no conflicts of interest.
Ethical approval: Not applicable – secondary data from the Institutional Self-Assessment.
Data and material availability: Not applicable.
Authors' contributions: Author contributions: Celimara Gamba-Lima: responsible for
research planning, theoretical foundation, access to secondary data from institutional
evaluation, treatment and statistical analysis of data, interpretation of results and writing of
the article; Denise de Oliveira Alonso: contributed to the research methodology, treatment
and statistical analysis of data, interpretation of results and writing of the article; Celso
Machado Júnior: supervisor of the work, supported the interpretation of the results and
writing of the article.
Processing and editing: Editora Ibero-Americana de Educação.
Review, formatting, standardization, and translation.