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Projeto de Pesquisa Bons resultados no Ideb: estudo exploratório de fatores explicativos Financiamento Cnpq – Municípios médios – SP CAPES/INEP – Observatório – 30 casos – SP, CE, MS
Ponto de Partida Ideb é um indicador de resultados Desejáveis Importantes Mas não sintetiza o conceito de qualidade A sua generalização, como indicador de qualidade, envolve riscos sérios.
IDEB é um indicador de resultados O ideb considera dois resultados (aprovação e proficiência) ,[object Object]
ImportantesEntretanto Não se confunde com um indicador de qualidade
Não sintetiza o conceito de qualidade Qualidade não se resume: A proficiência Apenas a duas disciplinas e  a taxas de aprovação Pode induzir uma simplificação do que é educação Reduzindo o que se quer ao que se consegue medir
Limites técnicos Média – pode induzir formas perversas de melhoria – investimento nos melhores resultados Não controla a não presença Desconsidera as condições materiais de funcionamento das escolas Desconsidera a condição econômica do aluno (impedindo comparações mais sólidas)
Conceito de qualidade: 3 dimensões 1. Resultados - IDEB 2. Input – condições materiais de funcionamento das escolas Custo-aluno qualidade inicial 3. Processos O que se ensina e como se ensina é importante Ex. valores – democracia, tolerância, cultura da paz etc
Sua generalização, envolve riscos  Princípio de Campbell Sempre que um indicador quantitativo estiver associado a consequências -  há enorme risco de sua corrupção “educar para o teste” “nível ótimo de reprovação” Simplificação da ação da escola – ensinar dois conteúdos
Pontos positivos Procura explicitar um conceito claro de resultado Estabelece um patamar objetivo para o debate Pode servir de parâmetro para a formulação e avaliação de políticas educacionais Sem clareza acerca de resultados desejáveis – não sabemos se chegamos lá ou não Representa um salto de qualidade em relação à situação anterior
Questão da Pesquisa Que políticas educacionais contribuem para a melhoria do Ideb ou para que determinadas cidades tenham Ideb alto? Ou seja – o foco é sistêmico Não estamos interessados: 	 	Em saber o que esta ou aquela escola fez para melhorar Idebs altos ou com melhoria significativa decorrentes de fatores externos (tipo renda do município ou da população atendida)
Amostra 10 Municípios em São Paulo –  pelo menos 5mil alunos na sua rede de ensino 30 Municípios – 10 em cada estado (SP, CE e MS) Pelo menos 1000 alunos em sua rede de ensino Total: estudo em 40 municípios
Critérios IDEB Amostra dividida entre os Melhores idebs de 2007 e Maiores crescimentos entre 2005 – 2007 Se houver coincidência, tomamos o maior crescimento seguinte.
Metodologia Duas frentes Quantitativa Bancos de dados do INEP (censo, prova brasil, ideb) Dados do IBGE  Neste caso, dados estaduais são apenas adicionais, já que não permitem comparação nos três estados, ou utilizados só na pesquisa paulista Análises estatística – descritiva, regressão e correlação Qualitativa Pesquisa de Campo – entrevistas e análises de material local
Duas fases Primeira fase: 2009 Pesquisa nos 40 casos Explicação inicial dos resultados Segunda fase: 2010 Descartaremos os municípios cuja explicação for Condições econômicas Fraude Focaremos naqueles em que a melhoria ou o bom resultado é claramente resultado de uma ou mais políticas
Análise quantitativa: criação de um indicador sintético descritivo dos municípios ,[object Object]
 Universo para a construção dos clusters: todos os municípios brasileiros que apresentavam, em 2005, 1.000 ou matrículas até a 4ª série do Ensino Fundamental – que são os municípios-alvo da pesquisa.
municípios escolhidos para a pesquisa e os respectivos grupos em que foram classificados.,[object Object]
 Condições Sociais: Taxa de mortalidade na infância (2005-2007) e Proporção de pessoas atendidas pelo Programa Bolsa Família (maio/2010).
 Receitas: Receita Orçamentária per capita (2007) e Percentual de Receitas de Arrecadação Própria no total da Receita Bruta (2007).,[object Object]
Descrição do indicador Cabe ressaltar que, com o intuito de se obter um mesmo “sentido” quanto à interpretação dos valores observados para os indicadores (ou seja, “valores altos” representam uma “boa situação” para o município, enquanto “valores baixos” indicam uma “má situação”), na dimensão referente às condições sociais utilizaram-se as seguintes transformações:               = taxa de mortalidade na infância alisada padronizada - final,               = taxa de mortalidade na infância alisada padronizada,                     = proporção de pessoas atendidas pelo Programa Bolsa Família padronizada - final,                     = proporção de pessoas atendidas pelo Programa Bolsa Família padronizada.
Descrição do indicador ,[object Object]
 Condições Sociais:
 Receitas:Cálculo do Indicador Final: Análise fatorial com os indicadores das três dimensões de interesse de forma a se obter o peso para cada uma das dimensões.
Caracterização dos Grupos Descrição do Perfil Médio Total de municípios na análise: 2.463 ,[object Object]
Grupo 2:  formado por 442 municípios com uma população de aproximadamente 34 milhões de habitantes em 2008 (21,1% da população) e taxa de urbanização de 90,2%. Esse grupo apresenta o segundo melhor perfil entre as variáveis analisadas. Em termos geográficos, 47,5% dos municípios desse grupo encontram-se na região Sudeste (especialmente em Minas Gerais e São Paulo), 26,9% na região Sul (com destaque para o Paraná) e 14,9% na região Centro-Oeste.,[object Object]
Grupo 4:  constituído por 443 municípios que totalizam 15,7 milhões de pessoas (9,8% da população) e taxa de urbanização de 64,1%. Esse grupo caracteriza-se por apresentar o segundo pior perfil em todas as variáveis analisadas. Em termos geográficos, tais municípios se encontram principalmente nas regiões Nordeste (62,3%) e Norte (21,9%).
 Grupo 5:  formado por 907 municípios com uma população de 17,8 milhões de habitantes em 2008 (11,0% da população) e taxa de urbanização de 45,9%. Nesse grupo estão os municípios com os piores indicadores de condições de vida, estando localizados nas regiões Nordeste (91,1%) e Norte (7,3%), principalmente nos Estados da Bahia, do Maranhão, de Pernambuco e do Ceará.,[object Object]
Caracterização dos Grupos
Caracterização dos Grupos
Caracterização dos Grupos
Grupos Socioeconômicos X Nota de Matemática padronizada na Prova Brasil
Grupos Socioeconômicos X Nota de Língua Portuguesa padronizada na Prova Brasil
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Grupos Socioeconômicos X Variação da Nota de Matemática padronizada na Prova Brasil
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Fatores que influenciam os resultados do IDEB

  • 1. Projeto de Pesquisa Bons resultados no Ideb: estudo exploratório de fatores explicativos Financiamento Cnpq – Municípios médios – SP CAPES/INEP – Observatório – 30 casos – SP, CE, MS
  • 2. Ponto de Partida Ideb é um indicador de resultados Desejáveis Importantes Mas não sintetiza o conceito de qualidade A sua generalização, como indicador de qualidade, envolve riscos sérios.
  • 3.
  • 4. ImportantesEntretanto Não se confunde com um indicador de qualidade
  • 5. Não sintetiza o conceito de qualidade Qualidade não se resume: A proficiência Apenas a duas disciplinas e a taxas de aprovação Pode induzir uma simplificação do que é educação Reduzindo o que se quer ao que se consegue medir
  • 6. Limites técnicos Média – pode induzir formas perversas de melhoria – investimento nos melhores resultados Não controla a não presença Desconsidera as condições materiais de funcionamento das escolas Desconsidera a condição econômica do aluno (impedindo comparações mais sólidas)
  • 7. Conceito de qualidade: 3 dimensões 1. Resultados - IDEB 2. Input – condições materiais de funcionamento das escolas Custo-aluno qualidade inicial 3. Processos O que se ensina e como se ensina é importante Ex. valores – democracia, tolerância, cultura da paz etc
  • 8. Sua generalização, envolve riscos Princípio de Campbell Sempre que um indicador quantitativo estiver associado a consequências - há enorme risco de sua corrupção “educar para o teste” “nível ótimo de reprovação” Simplificação da ação da escola – ensinar dois conteúdos
  • 9. Pontos positivos Procura explicitar um conceito claro de resultado Estabelece um patamar objetivo para o debate Pode servir de parâmetro para a formulação e avaliação de políticas educacionais Sem clareza acerca de resultados desejáveis – não sabemos se chegamos lá ou não Representa um salto de qualidade em relação à situação anterior
  • 10. Questão da Pesquisa Que políticas educacionais contribuem para a melhoria do Ideb ou para que determinadas cidades tenham Ideb alto? Ou seja – o foco é sistêmico Não estamos interessados: Em saber o que esta ou aquela escola fez para melhorar Idebs altos ou com melhoria significativa decorrentes de fatores externos (tipo renda do município ou da população atendida)
  • 11. Amostra 10 Municípios em São Paulo – pelo menos 5mil alunos na sua rede de ensino 30 Municípios – 10 em cada estado (SP, CE e MS) Pelo menos 1000 alunos em sua rede de ensino Total: estudo em 40 municípios
  • 12. Critérios IDEB Amostra dividida entre os Melhores idebs de 2007 e Maiores crescimentos entre 2005 – 2007 Se houver coincidência, tomamos o maior crescimento seguinte.
  • 13. Metodologia Duas frentes Quantitativa Bancos de dados do INEP (censo, prova brasil, ideb) Dados do IBGE Neste caso, dados estaduais são apenas adicionais, já que não permitem comparação nos três estados, ou utilizados só na pesquisa paulista Análises estatística – descritiva, regressão e correlação Qualitativa Pesquisa de Campo – entrevistas e análises de material local
  • 14. Duas fases Primeira fase: 2009 Pesquisa nos 40 casos Explicação inicial dos resultados Segunda fase: 2010 Descartaremos os municípios cuja explicação for Condições econômicas Fraude Focaremos naqueles em que a melhoria ou o bom resultado é claramente resultado de uma ou mais políticas
  • 15.
  • 16. Universo para a construção dos clusters: todos os municípios brasileiros que apresentavam, em 2005, 1.000 ou matrículas até a 4ª série do Ensino Fundamental – que são os municípios-alvo da pesquisa.
  • 17.
  • 18. Condições Sociais: Taxa de mortalidade na infância (2005-2007) e Proporção de pessoas atendidas pelo Programa Bolsa Família (maio/2010).
  • 19.
  • 20. Descrição do indicador Cabe ressaltar que, com o intuito de se obter um mesmo “sentido” quanto à interpretação dos valores observados para os indicadores (ou seja, “valores altos” representam uma “boa situação” para o município, enquanto “valores baixos” indicam uma “má situação”), na dimensão referente às condições sociais utilizaram-se as seguintes transformações: = taxa de mortalidade na infância alisada padronizada - final, = taxa de mortalidade na infância alisada padronizada, = proporção de pessoas atendidas pelo Programa Bolsa Família padronizada - final, = proporção de pessoas atendidas pelo Programa Bolsa Família padronizada.
  • 21.
  • 23. Receitas:Cálculo do Indicador Final: Análise fatorial com os indicadores das três dimensões de interesse de forma a se obter o peso para cada uma das dimensões.
  • 24.
  • 25.
  • 26. Grupo 4: constituído por 443 municípios que totalizam 15,7 milhões de pessoas (9,8% da população) e taxa de urbanização de 64,1%. Esse grupo caracteriza-se por apresentar o segundo pior perfil em todas as variáveis analisadas. Em termos geográficos, tais municípios se encontram principalmente nas regiões Nordeste (62,3%) e Norte (21,9%).
  • 27.
  • 31. Grupos Socioeconômicos X Nota de Matemática padronizada na Prova Brasil
  • 32. Grupos Socioeconômicos X Nota de Língua Portuguesa padronizada na Prova Brasil
  • 33. Grupos Socioeconômicos X Indicador de Rendimento
  • 34. Grupos Socioeconômicos X Variação do IDEB
  • 35. Grupos Socioeconômicos X Variação da Nota de Matemática padronizada na Prova Brasil
  • 36. Grupos Socioeconômicos X Variação da Nota de Língua Portuguesa padronizada na Prova Brasil
  • 37. Grupos Socioeconômicos X Variação do Indicador de Rendimento
  • 38.
  • 39.
  • 40. Forte dependência de fatores socio-econômicos pode-se estimar que para uma dada variação das condições sócio‑econômicas, há uma variação equivalente e na mesma proporção do Ideb. Assim, para cada 1% na variação sócio‑econômica, o Ideb varia aproximadamente cerca de 1% também. Nos últimos anos, a renda per capita (um dos indicadores sócio‑econômicos importantes) tem variado em cerca de 3,5% ao ano. Portanto, isso deve explicar parte da variação do Ideb.
  • 41. Capacidade de investimento Investimentos nas escolas dependem da arrecadação pública (de onde saem os recursos para a educação) e o número de pessoas atendidas. O primeiro fator, a arrecadação pública, tem crescido em termos reais a uma taxa da ordem de 4% ao ano. Diminuição do número de matrículas. Na última década, o número de matrículas no ensino básico tem diminuído a uma taxa maior do que aquela que poderia ser explicada pela variação da população ou pela redução das reprovações. Essa diminuição é da ordem de 1% ao ano. Combinando estes dois últimos efeitos (aumento dos recursos públicos e redução do número de estudantes), vemos que os investimentos por estudante devem ter crescido a uma razão perto de 5% ao ano.
  • 42. ConclusãoGeral Podemos supor que a melhora do Ideb nos últimos anos, da ordem de 6,5% ao ano, tenha como origem dois fatores principais: (i) a melhora (aumento) da arrecadação pública e, portanto, dos recursos destinados à educação à redução do número de estudantes; (ii) o aumento da renda per capita do país.
  • 43. Frentequalitativa No primeiroano, todososmunícipiosdaamostraforamvisitados e analisados No segundoano, escolheram-se doisporagrupamento de 10, quesatisfaziamduascondiçõesespecíficas. Idebobservado superior aorelacionadoaoindicador socio-econômicosintético Apresentavapolíticaeducacionalarticulada a partir das observaçõesdaprimeirarodada de anáalise.