Bons Resultados no Ideb

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Bons Resultados no Ideb

  1. 1. Projeto de Pesquisa<br />Bons resultados no Ideb:<br />estudo exploratório de fatores explicativos<br />Financiamento<br />Cnpq – Municípios médios – SP<br />CAPES/INEP – Observatório – 30 casos – SP, CE, MS<br />
  2. 2. Ponto de Partida<br />Ideb é um indicador de resultados<br />Desejáveis<br />Importantes<br />Mas não sintetiza o conceito de qualidade<br />A sua generalização, como indicador de qualidade, envolve riscos sérios.<br />
  3. 3. IDEB é um indicador de resultados<br />O ideb considera dois resultados (aprovação e proficiência)<br /><ul><li>Desejáveis
  4. 4. Importantes</li></ul>Entretanto<br />Não se confunde com um indicador de qualidade<br />
  5. 5. Não sintetiza o conceito de qualidade<br />Qualidade não se resume:<br />A proficiência<br />Apenas a duas disciplinas e <br />a taxas de aprovação<br />Pode induzir uma simplificação do que é educação<br />Reduzindo o que se quer ao que se consegue medir<br />
  6. 6. Limites técnicos<br />Média – pode induzir formas perversas de melhoria – investimento nos melhores resultados<br />Não controla a não presença<br />Desconsidera as condições materiais de funcionamento das escolas<br />Desconsidera a condição econômica do aluno (impedindo comparações mais sólidas) <br />
  7. 7. Conceito de qualidade: 3 dimensões<br />1. Resultados - IDEB<br />2. Input – condições materiais de funcionamento das escolas<br />Custo-aluno qualidade inicial<br />3. Processos<br />O que se ensina e como se ensina é importante<br />Ex. valores – democracia, tolerância, cultura da paz etc<br />
  8. 8. Sua generalização, envolve riscos <br />Princípio de Campbell<br />Sempre que um indicador quantitativo estiver associado a consequências - há enorme risco de sua corrupção<br />“educar para o teste”<br />“nível ótimo de reprovação”<br />Simplificação da ação da escola – ensinar dois conteúdos<br />
  9. 9. Pontos positivos<br />Procura explicitar um conceito claro de resultado<br />Estabelece um patamar objetivo para o debate<br />Pode servir de parâmetro para a formulação e avaliação de políticas educacionais<br />Sem clareza acerca de resultados desejáveis – não sabemos se chegamos lá ou não<br />Representa um salto de qualidade em relação à situação anterior<br />
  10. 10. Questão da Pesquisa<br />Que políticas educacionais contribuem para a melhoria do Ideb ou para que determinadas cidades tenham Ideb alto?<br />Ou seja – o foco é sistêmico<br />Não estamos interessados:<br /> Em saber o que esta ou aquela escola fez para melhorar<br />Idebs altos ou com melhoria significativa decorrentes de fatores externos (tipo renda do município ou da população atendida)<br />
  11. 11. Amostra<br />10 Municípios em São Paulo – <br />pelo menos 5mil alunos na sua rede de ensino<br />30 Municípios – 10 em cada estado (SP, CE e MS)<br />Pelo menos 1000 alunos em sua rede de ensino<br />Total: estudo em 40 municípios<br />
  12. 12. Critérios IDEB<br />Amostra dividida entre os<br />Melhores idebs de 2007 e<br />Maiores crescimentos entre 2005 – 2007<br />Se houver coincidência, tomamos o maior crescimento seguinte.<br />
  13. 13. Metodologia<br />Duas frentes<br />Quantitativa<br />Bancos de dados do INEP (censo, prova brasil, ideb)<br />Dados do IBGE <br />Neste caso, dados estaduais são apenas adicionais, já que não permitem comparação nos três estados, ou utilizados só na pesquisa paulista<br />Análises estatística – descritiva, regressão e correlação<br />Qualitativa<br />Pesquisa de Campo – entrevistas e análises de material local<br />
  14. 14. Duas fases<br />Primeira fase: 2009<br />Pesquisa nos 40 casos<br />Explicação inicial dos resultados<br />Segunda fase: 2010<br />Descartaremos os municípios cuja explicação for<br />Condições econômicas<br />Fraude<br />Focaremos naqueles em que a melhoria ou o bom resultado é claramente resultado de uma ou mais políticas<br />
  15. 15. Análise quantitativa: criação de um indicador sintético descritivo dos municípios<br /><ul><li> Descrição da criação dos agrupamentos socioeconômicos e segundo o ideb
  16. 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. 17. municípios escolhidos para a pesquisa e os respectivos grupos em que foram classificados.</li></li></ul><li>Descrição do indicador<br />Dimensões de interesse:<br /><ul><li> Riqueza: PIB per capita (2006), Remuneração média do emprego formal (2008) e Percentual do valor adicionado na administração pública no total do valor adicionado (2006).
  18. 18. Condições Sociais: Taxa de mortalidade na infância (2005-2007) e Proporção de pessoas atendidas pelo Programa Bolsa Família (maio/2010).
  19. 19. Receitas: Receita Orçamentária per capita (2007) e Percentual de Receitas de Arrecadação Própria no total da Receita Bruta (2007).</li></li></ul><li>Descrição do indicador<br />Na composição dos três indicadores, todos os componentes foram padronizados na escala de 0 a 1, a fim de facilitar a interpretação dos dados. Para tanto, utilizou-se a seguinte padronização:<br />onde j corresponde ao número da variável em uma determinada dimensão e i refere-se ao município<br />
  20. 20. Descrição do indicador<br />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:<br /> = taxa de mortalidade na infância alisada padronizada - final,<br /> = taxa de mortalidade na infância alisada padronizada,<br /> = proporção de pessoas atendidas pelo Programa Bolsa Família padronizada - final,<br /> = proporção de pessoas atendidas pelo Programa Bolsa Família padronizada.<br />
  21. 21. Descrição do indicador<br /><ul><li> Riqueza:
  22. 22. Condições Sociais:
  23. 23. Receitas:</li></ul>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.<br />
  24. 24. Caracterização dos Grupos<br />Descrição do Perfil Médio<br />Total de municípios na análise: 2.463<br /><ul><li>Grupo 1: constituído por 364 municípios que totalizam 75,7 milhões de pessoas (47,0% da população). Os municípios deste grupo são predominantemente urbanos (taxa de urbanização de 96,1%) e caracterizam-se por apresentarem as melhores condições de vida e riqueza econômica. Situam-se basicamente nas regiões Sudeste (59,1%) e Sul (31,6%), destacando-se o Estado de São Paulo (41,8% do total de municípios deste grupo).
  25. 25. 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.</li></li></ul><li>Caracterização dos Grupos<br />Descrição do Perfil Médio<br /><ul><li>Grupo 3: formado por 307 municípios com uma população de 17,8 milhões de habitantes em 2008 (11,0% da população). Apresentam uma taxa de urbanização de 82,7% e possuem o terceiro melhor perfil com relação aos indicadores considerados. Localizam-se, predominantemente, nas regiões Sudeste (32,9%), Nordeste (25,1%) e Sul (18,9%).
  26. 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. 27. 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.</li></li></ul><li>Mapa - Municípios segundo Grupos<br />
  28. 28. Caracterização dos Grupos<br />
  29. 29. Caracterização dos Grupos<br />
  30. 30. Caracterização dos Grupos<br />
  31. 31. Grupos Socioeconômicos X Nota de Matemática padronizada na Prova Brasil<br />
  32. 32. Grupos Socioeconômicos X Nota de Língua Portuguesa padronizada na Prova Brasil<br />
  33. 33. Grupos Socioeconômicos X Indicador de Rendimento<br />
  34. 34. Grupos Socioeconômicos X Variação do IDEB<br />
  35. 35. Grupos Socioeconômicos X Variação da Nota de Matemática padronizada na Prova Brasil<br />
  36. 36. Grupos Socioeconômicos X Variação da Nota de Língua Portuguesa padronizada na Prova Brasil<br />
  37. 37. Grupos Socioeconômicos X Variação do Indicador de Rendimento<br />
  38. 38.
  39. 39.
  40. 40. Forte dependência de fatores socio-econômicos<br />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.<br />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.<br />
  41. 41. Capacidade de investimento<br />Investimentos nas escolas dependem da arrecadação pública (de onde saem os recursos para a educação) e o número de pessoas atendidas. <br />O primeiro fator, a arrecadação pública, tem crescido em termos reais a uma taxa da ordem de 4% ao ano. <br />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. <br />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. <br />
  42. 42. ConclusãoGeral<br />Podemos supor que a melhora do Ideb nos últimos anos, da ordem de 6,5% ao ano, tenha como origem dois fatores principais:<br />(i) a melhora (aumento) da arrecadação pública e, portanto, dos recursos destinados à educação à redução do número de estudantes;<br />(ii) o aumento da renda per capita do país. <br />
  43. 43. Frentequalitativa<br />No primeiroano, todososmunícipiosdaamostraforamvisitados e analisados<br />No segundoano, escolheram-se doisporagrupamento de 10, quesatisfaziamduascondiçõesespecíficas.<br />Idebobservado superior aorelacionadoaoindicador socio-econômicosintético<br />Apresentavapolíticaeducacionalarticulada a partir das observaçõesdaprimeirarodada de anáalise.<br />

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