REDES: Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales (Jan 2008)

A comparação da estrutura social de turmas de graduação e pós-graduação: Um entendimento da cartografia dos grupos

  • Edgar Reyes Junior,
  • Maria de Lourdes Borges

DOI
https://doi.org/10.5565/rev/redes.124
Journal volume & issue
Vol. 14, no. 1

Abstract

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Resumo Diversos cientistas lançaram-se em busca de explicações para o fenômeno dos grupos. O que se propõe aqui é a possibilidade da utilização do software Ucinet 6.0 e Pajek 1.10 para demonstrar a denominada ‘cartografia’ de dois grupos acadêmicos. Pretende-se colaborar com o entendimento das relações de tais grupos em favor de um melhor aproveitamento acadêmico. A estrutura de relações entre os estudantes destes grupos acadêmicos pode influenciar na capacidade de aprendizado e na produção destes grupos. Por meio da análise de redes sociais, se objetivou verificar estas estruturas de relações. Metodologicamente, uma survey, aplicada uma turma de pós-graduação e em uma de graduação em administração. Com o uso dos softwares, suas redes de relações foram elaboradas, sendo possível desta maneira, verificar as características estruturais e posicionais da rede e dos alunos nela. Verificou-se que a densidade de turmas menores, como a de pós-graduação é maior, assim como são menores suas distâncias. Foi observado ainda que os alunos mais centrais, tendem a ter melhor aproveitamento acadêmico e alunos mais isolados tendem a ter maior dificuldades de desempenho. Percebe-se que a análise de redes sociais pode ser um bom instrumento de avaliação dos alunos. Abstract Different scientist tried to explain the dynamics of small groups. This paper present the application of Ucinet 6.o and Pajek 1.10 for getting a “cartography” of two academic groups with the aim of showing how the structure of relationships affects the academic outcomes. Through a survey applied to one group of undergraduate students and other group of graduate students (both in Management sciences) and the analysis of the pattern of relationships we found that more central students had better results that the periferic ones. This finding suggests the possibility of using social network analysis as a tool for student’s assessment.

Keywords