AVALIAÇÃO PELO ALGORITMO DAVID LIBERMAN (ADL) DE MOTIVAÇÕES, TENSÕES E PEDIDOS DE MUDANÇA NA EDUCAÇÃO PROFISSIONAL

Rodrigo Ourives da Silva

Resumo


Aplicamos o Algoritmo David Liberman (ADL) à análise de 4.357 respostas abertas de alunos de educação profissional, segmentadas em atos de fala e codificadas por Desejos (LI, O1, O2, A1, A2, FU, FG) e Defesas (queixa, pedido, justificativa, negação, enfrentamento). Três questões orientaram o corpus: por que vale a pena seguir, quando quase desistiu e que mudança pedir para permanecer. O procedimento combinou triagem lexical (dicionário ADL) e leitura por cena com dupla codificação amostral, sintetizando distribuições de frequências. Os resultados mostram a permanência ancorada sobretudo em O1 (aprendizado com utilidade) e LI (viabilidade prática), com O2 (acolhimento) como terceiro vetor. A quase evasão concentra-se no avesso de O1 (dificuldade/baixa relevância) e em LI/O2(sobrecarga, falta de apoio). Nos pedidos de mudança, predominam O1 (mais prática/qualidade), LI/A2 (condições e organização) e O2 (clima de apoio), com forte presença do ato de fala pedido (resposta propositiva). Concluímos que intervenções efetivas integram didática orientada ao uso, organização previsível e apoios materiais, acompanhadas de acolhimento e tutoria em pontos de inflexão. O estudo evidencia a utilidade do ADL para articular leitura qualitativa por cena e síntese quantitativa em amostras amplas, produzindo indicadores replicáveis para gestão da permanência.


Palavras-chave


Algoritmo David Liberman (ADL); educação profissional; evasão; permanência; análise do discurso.

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