Modelando a relação entre desempenho escolar, infraestrutura e outros indicadores em Educação

Abstract

Indicadores de desempenho escolar, em vários níveis da Educação Básica, podem ser fruto não só da qualidade do ensino, em termos de conteúdo, mas também da própria infraestrutura disponibilizada aos estudantes. Neste sentido, o objetivo do presente trabalho é investigar, a partir dos microdados disponibilizados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP), a existência de associações entre esses indicadores a partir da construção de modelos de regressão linear e/ou logística e investigar como eles impactam a proficiência em matemática e português nos diferentes níveis de ensino. Para isso, foram coletadas informações sobre as escolas públicas que realizaram Saeb no ano de 2019 nos três segmentos da educação básica, totalizando 42.143 observações para as escolas dos anos inicias, 29.686 para as escolas dos anos finais e 12.028 escolas do ensino médio. Os resultados da análise exploratória mostraram uma diferença na forma de acesso à infraestrutura escolar nas diferentes regiões geográficas, assim como uma diferença entre os grupos do índice de infraestrutura escolar (IIE) quanto à nota do Saeb de português e matemática. Através da classificação da escala de proficiência, pode-se observar a distância que as escolas brasileiras estão do nível adequado, principalmente nos anos finais e ensino médio, nas duas disciplinas. Notou-se, também, uma tendência crescente na relação entre a nota do Saeb e o nível socioeconômico, porém foi possível encontrar escolas que mesmo com insumos necessários para ter uma nota alta, não atingiam seus objetivos, e escolas em condições menos favorecidas, mas que conseguiam ter notas adequadas no Saeb. Dessa forma, acredita-se que existam outros fatores que impactam a nota do Saeb. Inicialmente, foram ajustados modelos de regressão linear para cada segmento da educação básica e cada disciplina, que resultaram uma baixa qualidade de ajuste, além de não satisfazer os pressupostos de normalidade e homoscedasticidade. Foram ajustados 3 modelos de regressão logística para cada disciplina em cada segmento da educação básica, onde os modelos tiveram capacidades preditivas satisfatórias. Esse estudou permitiu, ainda, concluir que existem fatores que influenciam uma disciplina e não influenciam outra, e que isso muda conforme se avança nos segmentos da educação básica. Porém, as únicas variáveis que foram significativas em todos os modelos criados foram a região geográfica, o nível socioeconômico e o índice de infraestrutura escolar. Notou-se, também, que as variáveis impactam de forma diferente nos diferentes segmentos, como foi o caso do nível socioeconômico e o índice de infraestrutura escolar, que tiveram efeito maior no ensino médio.