FACULDADE MERIDIONAL IMED ESCOLA DE ADMINISTRAÇÃO … Guilherme Vargas.pdf · da 7ª, 15ª e 20ª...
147
FACULDADE MERIDIONAL – IMED ESCOLA DE ADMINISTRAÇÃO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO MESTRADO EM ADMINISTRAÇÃO Guilherme Moraes Vargas A PERFORMANCE EM EDUCAÇÃO NO ENSINO FUNDAMENTAL: ANÁLISE DE INDICADORES TIPIFICADOS COMO RECURSOS EDUCACIONAIS Passo Fundo 2017
Transcript of FACULDADE MERIDIONAL IMED ESCOLA DE ADMINISTRAÇÃO … Guilherme Vargas.pdf · da 7ª, 15ª e 20ª...
FACULDADE MERIDIONAL – IMED
ESCOLA DE ADMINISTRAÇÃO
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO
MESTRADO EM ADMINISTRAÇÃO
Guilherme Moraes Vargas
A PERFORMANCE EM EDUCAÇÃO NO ENSINO FUNDAMENTAL: ANÁLISE DE
INDICADORES TIPIFICADOS COMO RECURSOS EDUCACIONAIS
Passo Fundo
2017
2
Guilherme Moraes Vargas
A PERFORMANCE EM EDUCAÇÃO NO ENSINO FUNDAMENTAL:
ANÁLISE DE INDICADORES TIPIFICADOS COMO RECURSOS EDUCACIONAIS
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-
Graduação em Administração da Escola de
Administração da Faculdade Meridional –
IMED, como requisito parcial para a obtenção
do grau de Mestre em Administração sob a
orientação do Prof. Dr. Carlos Costa.
Passo Fundo
2017
Passo Fundo
2017
CIP – Catalogação na Publicação
V297p VARGAS, Guilherme Moraes
A performance em educação no ensino fundamental: análise de indicadores
tipificados como recursos educacionais / Guilherme Moraes Vargas. – 2017.
147 f.: il.; 30 cm.
Dissertação (Mestrado em Administração) – Faculdade IMED, Passo Fundo,
2017.
Orientador: Prof. Dr. Carlos Costa.
1. Visão baseada em recursos. 2. Ensino fundamental. 3. Qualidade de ensino.
4. Educação - Desempenho. I. Costa, Carlos, orientador. II. Título.
CDU: 65:37.01
Catalogação: Bibliotecária Angela Saadi Machado - CRB 10/1857
3
DEDICATÓRIA
Esta dissertação é dedicada à minha família!
4
AGRADECIMENTOS
Primeiramente gostaria de agradecer a Deus por ter me concebido a oportunidade de
continuar meus estudos ingressando no tão sonhado Mestrado acadêmico. Por ter me dado força
nos momentos mais difíceis nesse período tão conturbado e desafiador.
Agradeço imensamente minha esposa Patricia, pelo apoio em momentos de crise, pelas
cobranças muitas vezes duras e necessárias, mas acima de tudo, por sempre acreditar que eu
venceria mais este obstáculo. Te amo!
Agradeço a meus pais Synara e Luiz, que souberam me dar carinho e me acalmaram nos
momentos de angústias e incertezas. Os incentivos de todas as ordens e tipos, me fortaleceram
para que eu concluísse esse sonho; a vocês, dedico todo o meu amor!
Aos meus avós Mauro e Nayr, esta conquista não aconteceria sem vocês ao meu lado!
Aos meus irmãos Rodrigo e Mauro, o meu afago carinhoso e agradecimento por todo o
incentivo prestado, com certeza fizeram a diferença!
Aos meus colegas do Mestrado que transformaram os desafios e dificuldades em um
ambiente agradável, de complacência, amizade e companheirismo! Ficarão guardados para o
resto da minha vida.
Ao corpo docente do PPGA da IMED, meu muito obrigado pelos ensinamentos, com
certeza mudaram minha concepção de estudo e aprendizado, fazendo com que o Mestrado se
transformasse num marco em minha vida.
Aos amigos Leandro e Dieiso por me socorrerem em um período de muita dificuldade
financeira, dando-me a tranquilidade necessária para seguir em frente e não desistir do meu
objetivo; a vocês, meu eterno obrigado!
Aos amigos Ramiro e Mateus por me acolherem muitas e muitas vezes na cidade de
Passo Fundo, muito obrigado!
E por fim, meu agradecimento ao meu amigo e orientador Carlos Costa, que me abraçou
e acreditou em mim diante de uma situação em que poucos acreditariam, e provou o verdadeiro
significado da palavra PROFESSOR. Vou ser grato eternamente pelos conselhos, conversas e
acima de tudo, por seus ensinamentos. Levarei como exemplo de pessoa e profissional
dedicado, pela bondade, otimismo e inteligência. Muito obrigado professor!
5
Epígrafe.
“Seja um parâmetro de qualidade. Algumas
pessoas não estão acostumadas a um ambiente
onde a excelência é esperada”.
Steve Jobs
RESUMO
As avaliações externas da educação básica no Brasil têm o foco principal no aluno, medindo
desempenho e fluxo escolar, além de outros indicadores. Entretanto, a identificação das
possíveis variáveis que interferem nos resultados, positiva ou negativamente, ainda carece de
estudos relativos às características da região, condições socioeconômicas, gestão, aluno e
professor. O objetivo deste estudo é identificar, através da Visão Baseada em Recurso – RBV,
os recursos educacionais que influenciam a performance no ensino fundamental de escolas
públicas (municipais e estaduais), em três coordenadorias de educação (CRE) do norte do
estado do Rio Grande do Sul (7ª, 15ª e 20ª). A pesquisa é caracterizada como quantitativa
descritiva, fundamentada no levantamento de dados secundários, disponibilizados em
diferentes bases de dados do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais (INEP),
Secretaria de Educação do Estado do Rio Grande do Sul e Ministério Público. Os municípios
da 7ª, 15ª e 20ª foram ranqueados com base em dois índices, IDEB e IDHM, e enquadrados em
quadrantes de desempenho, para identificar tanto aqueles como as respectivas escolas com
maior grau de discrepâncias positivas ou negativas. Por meio deste filtro, foram selecionados
36 municípios com ensino fundamental (I e II) completo, contemplando 173 escolas. Das
hipóteses do estudo, a distorção idade-série e o índice socioeconômico das escolas foram
confirmados como os recursos educacionais que mais influenciam os resultados do IDEB,
ambos tipificados como recurso intangível relacional. Os recursos investimento e formação
docente não revelaram influência direta nos resultados do IDEB e foram refutados no presente
estudo. As demais variáveis do estudo – alfabetização na idade certa, esforço docente e
complexidade da gestão escolar e infraestrutura – apresentaram resultados importantes,
mostrando, estatisticamente, influência no desempenho escolar, sendo, portanto, confirmadas
parcialmente. Neste estudo, verificaram-se discrepâncias de resultados entre coordenadorias,
municípios e escolas, nas diferentes redes de ensino e nas diversas etapas do ensino
fundamental. O ranqueamento aplicado permitiu a criação de quadrantes de desempenho que
possibilitaram identificar melhor os casos de (in)sucesso e as maiores discrepâncias entre
municípios, podendo ser aplicado em pesquisas futuras. Correlacionar e relacionar recursos
educacionais, de diferentes tipos, com os contextos escolares contribuiu para o mapeamento e
o entendimento das condicionantes que influenciam o ambiente escolar, os resultados de
desempenho e a qualidade de ensino.
Palavras-chave: Ensino Fundamental. RBV. IDEB. Quadrantes de Desempenho.
7
ABSTRACT
External evaluations of basic education in Brazil mainly focus on the student, measuring
performance and school progression, in addition to other indicators. However, the variables
(e.g., regional characteristics, socioeconomic conditions, school management, student-teacher
relations) that could potentially enhance or interfere with a student’s educational outcome
remain largely unidentified. The objective of this study was to employ a Resource Based View
(RBV) such educational resource variables as influence municipal and state level public
elementary school performance in three of Rio Grande do Sul state’s school districts (7th, 15th
and 20th). This quantitative descriptive research drew on secondary data available through
different databases of the National Institute of Educational Studies and Research (INEP), State
Department of Education of Rio Grande do Sul and the Public Ministry. To identify them,
municipalities in the 7th, 15th and 20th school districts were ranked in Performance Quadrants
based on their IDEB and IDHM indices. Individual schools were ranked by their degree of
discrepancies in student performance — positive or negative. Based on these criteria, 36
municipalities housing 173 schools with full elementary education programs (I and II) were
selected. By testing the study’s hypothesis, the school’s Age-Series Distortion and
Socioeconomic Index, both relational intangible resources, were confirmed to be the
educational resource parameters having the greatest influence on the IDEB index. In contrast
to previous studies, Investment and Teacher Training showed no direct influence on the IDEB
index. The additional variables of ‘Literacy at the Right Age,’ ‘Teaching Effort’ and ‘School
Management Complexity and Infrastructure’ showed statistically significant influences on
school performance, therefore partially confirming the study’s hypothesis. Discrepancies in
results were apparent between school districts, municipalities and schools, in the different
education networks and stages of elementary school. The applied ranking allowed the creation
of Performance Quadrants that made it possible to better identify cases of (in)success and large
inter-municipal discrepancies. This approach could be applied in future surveys. Correlating
and relating educational resources of different types within a school context, contributed to the
mapping and understanding of the conditioning factors that influence the school environment
and the resulting student performance and quality of teaching.
Keywords: Elementary Education. RBV. IDEB. Quadrants of Performance.
8
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Esquema ilustrativo do fluxo de trabalho adotado neste estudo .............................. 22
Figura 2 - Composição do Sistema de Avaliação da Educação Básica .................................... 40
Figura 3 - Coordenadorias Regionais de Educação - CRE ....................................................... 57
Figura 4 - Evolução do Índice de Desenvolvimento Municipal Humano (IDMH) dos
municípios brasileiros ............................................................................................................... 68
Figura 5 – Evolução do Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) no Brasil.. 69
Figura 6 - Quadrantes de Desempenho (IDEB x IDHM) ......................................................... 70
Figura 7 - Resultados do IDEB por etapas e redes de ensino ................................................... 75
Figura 8 - Infraestrutura das escolas pertencentes a Rede Municipal de ensino incluídas no
estudo ........................................................................................................................................ 91
Figura 9 – Infraestrutura das escolas pertencentes a Rede Estadual de ensino incluídas no
estudo ........................................................................................................................................ 92
Figura 10 – Comparativo da infraestrutura das escolas das Redes de Ensino Municipal x
Estadual .................................................................................................................................... 93
Figura 11 – Docentes com curso superior por etapa de ensino e rede escolar ......................... 98
Figura 12 - Adequação da formação docente relacionado ao Grupo 1 .................................. 100
9
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 - Conceito e classificação dos recursos .................................................................... 29
Quadro 2 - Tipificação dos recursos educacionais ................................................................... 44
Quadro 4 - Unidades de análise da pesquisa ............................................................................ 62
Quadro 5 – Hipóteses, variáveis e análises aplicadas no estudo .............................................. 66
Quadro 6 - Hipóteses e resultados da pesquisa....................................................................... 119
Quadro 7 – Codificação banco de dados Municípios ............................................................. 134
Quadro 8 – Codificação banco de dados Escolas ................................................................... 137
Quadro 9 – ANA Leitura ........................................................................................................ 141
Quadro 10 – ANA Escrita ...................................................................................................... 141
Quadro 11 – ANA Matemática ............................................................................................... 142
Quadro 12 – Correlação ANA e IDEB ................................................................................... 144
10
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Resultado do ranqueamento na 20ª CRE ................................................................. 58
Tabela 2 - Resultado do ranqueamento na 7ª CRE ................................................................... 59
Tabela 3 - Resultado do ranqueamento na 15ª CRE ................................................................. 60
Tabela 4 – Lista dos Municípios alocados nos Quadrantes de Desempenho – 20ª CRE ......... 71
Tabela 5 - Municípios alocados nos Quadrantes de Desempenho – 7ª CRE ........................... 73
Tabela 6 - Municípios alocados nos Quadrantes de Desempenho – 15ª CRE ......................... 74
Tabela 7 - Tabela geral de classificação do INSE .................................................................... 76
Tabela 8 - Classificação do INSE por Coordenadorias de Educação ....................................... 77
Tabela 9 - Valor absoluto e alunos calculados no INSE .......................................................... 79
Tabela 10 – Resultados da análise de Correlação de Pearson – IDEB e INSE ........................ 80
Tabela 11 - Resultado da análise de regressão entre as variáveis INSE (independente) e IDEB
(dependente) ............................................................................................................................. 80
Tabela 12 - Infraestrutura das escolas da 7ª CRE (Rede Municipal) incluídas no estudo ....... 81
Tabela 13 – Infraestrutura das escolas da 7ª CRE (Rede Estadual) incluídas no estudo ......... 83
Tabela 14 – Infraestrutura das escolas da 15ª CRE (Rede Municipal) incluídas no estudo ..... 85
Tabela 15 - Infraestrutura das escolas da 15ª CRE (Rede Estadual) incluídas no estudo ........ 86
Tabela 16 - Infraestrutura das escolas da 20ª CRE (Rede Municipal) incluídas no estudo ..... 88
Tabela 17 - Infraestrutura das escolas da 20ª CRE (Rede Estadual) incluídas no estudo ........ 89
Tabela 18 - Manutenção e Desenvolvimento do Ensino e Investimento por Habitante ........... 94
Tabela 19 - Indicador Complexidade Gestão Escolar (ICG) para as escolas incluídas neste
estudo ........................................................................................................................................ 96
Tabela 20 - Complexidade Gestão Escolar x Quadrantes de Desempenho .............................. 96
Tabela 21 - Formação Docente com curso superior analisada por Coordenadoria .................. 98
Tabela 22 - Adequação da formação docente ......................................................................... 100
Tabela 23 - Índice de Esforço Docente – IED ........................................................................ 101
Tabela 24 – Índice de Esforço Docente (IED) por coordenadoria e rede de ensino .............. 102
Tabela 25 – Análise de correlação entre IDEB e IED ............................................................ 104
Tabela 26 – Taxa de Distorção Idade-Série (TDI) por coordenadoria de educação e rede de
ensino ...................................................................................................................................... 105
Tabela 27 – Resultados da análise de correlação entre TDI e IDEB ...................................... 106
Tabela 28 – Resultado da análise de regressão entre as variáveis TDI (independente) e IDEB
(dependente) ........................................................................................................................... 107
Tabela 29 - Alfabetização na Idade-Certa (Proficiência em Leitura) ..................................... 108
Tabela 30 – Alfabetização na Idade-Certa (Proficiência em Escrita) .................................... 109
Tabela 31 – Alfabetização na Idade-Certa (Proficiência em Matemática) ............................. 109
Tabela 32 – Alfabetização na Idade-Certa analisada por coordenadorias .............................. 110
Tabela 33 – Análise de correlação entre resultados do IDEB e Alfabetização na Idade-Certa
(Proficiência Leitura) .............................................................................................................. 112
Tabela 34 - Análise de correlação entre resultados do IDEB e Alfabetização na Idade-Certa
(Proficiência Escrita) .............................................................................................................. 113
Tabela 35 - Análise de correlação entre resultados do IDEB e Alfabetização na Idade-Certa
(Proficiência Matemática) ...................................................................................................... 114
11
LISTA DE SIGLAS
7ª CRE – 7ª Coordenadoria Regional de Educação
15ª CRE – 15ª Coordenadoria Regional de Educação
20ª CRE – 20ª Coordenadoria Regional de Educação
AFD – Adequação da Formação Docente
ANA – Avaliação Nacional da Alfabetização
ANEB - Avaliação Nacional da Educação Básica
ANRESC – Avaliação Nacional do Rendimento Escolar (Prova Brasil)
ATU – Aluno por turma
CNE – Conselho Nacional da Educação
EC – Emenda Constitucional
DSU – Docente com Ensino Superior Completo
FPM – Fundo de Participação dos Municípios
FUN I – Fundamental anos iniciais
FUN II – Fundamental anos finais
FUNDEB - Fundo de Manutenção de Desenvolvimento da Educação Básica e Valorização
dos Profissionais da Educação
FUNDEF - Fundo de Manutenção e Desenvolvimento do Ensino Fundamental e Valorização
do Magistério
ICG – Índice de Complexidade da Gestão Escolar
IED – Índice de Esforço Docente
IDEB – Índice de Desenvolvimento da Educação Básica
IDH – Índice de Desenvolvimento Humano
IDHM – Índice de Desenvolvimento Humano Municipal
IDHM—E - Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (Dimensão Educação)
IDHM—L - Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (Dimensão Longevidade)
IDHM—R - Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (Dimensão Renda)
INEP – Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira
INSE – Indicador Socioeconômico das Escolas
IPEA – Instituto de Pesquisa Econômica aplicada
LDB – Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional
MDE – Manutenção e Desenvolvimento do Ensino
12
MEC – Ministério da Educação
MI – Ministério da Integração Nacional
OCDE - Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico
PDE – Plano de Desenvolvimento da Educação
PNE – Plano Nacional da Educação
PNUD - Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento
PPGA – Programa de Pós-Graduação em Administração
QD – Quadrantes de Desempenho
RC – Regime de Colaboração
SAEB - Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica
13
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO .............................................................................................................. 15
1.1 PROBLEMA DE PESQUISA ........................................................................................ 18
1.2 OBJETIVOS ................................................................................................................... 19
1.2.1 Objetivo Geral .......................................................................................................... 19
1.2.2 Objetivos Específicos ............................................................................................... 19
1.3 RELEVÂNCIA DO ESTUDO ....................................................................................... 19
1.4 DELIMITAÇÃO DO ESTUDO ..................................................................................... 20
2 REFERENCIAL TEÓRICO ........................................................................................... 23
2.1 VISÃO BASEADA EM RECURSO .............................................................................. 23
2.1.1 Recursos Tangíveis e Intangíveis ............................................................................. 26
2.1.2 Modelo de tipificação de recurso ............................................................................. 27
2.2 EDUCAÇÃO BÁSICA BRASILEIRA .......................................................................... 29
2.2.1 O professor e o novo papel da escola ....................................................................... 33
2.2.2 Dificuldades e desafios encontrados no ambiente escolar ....................................... 36
2.2.3 O IDEB e seus indicadores formadores ................................................................... 38
2.3 PERFORMANCE ESCOLAR ........................................................................................ 42
2.3.1 Investimento na Educação ........................................................................................ 44
2.3.2 Esforço e Formação Docente ................................................................................... 47
2.3.3 Complexidade e Infraestrutura Escolar .................................................................... 48
2.3.4 Distorção idade-série e a alfabetização na idade-certa ............................................. 51
3 MÉTODO ........................................................................................................................ 55
3.1 NATUREZA DA PESQUISA ........................................................................................ 55
3.2 UNIDADE DE ESTUDO ............................................................................................... 56
3.2 INSTRUMENTO DE COLETA DE DADOS ................................................................ 63
3.3 TÉCNICA DE ANÁLISE DE DADOS .......................................................................... 65
4 RESULTADOS ............................................................................................................... 68
4.1 CONSTRUÇÃO DOS QUADRANTES DE DESEMPENHO ...................................... 68
4.4 INDICADOR DE NÍVEL SOCIOECONÔMICO DAS ESCOLAS .............................. 76
4.2 INFRAESTRUTURA ..................................................................................................... 81
4.3 INVESTIMENTO ........................................................................................................... 93
4.5 COMPLEXIDADE DA GESTÃO ESCOLAR .............................................................. 95
14
4.6 FORMAÇÃO DOCENTE .............................................................................................. 97
4.7 ESFORÇO DOCENTE ................................................................................................. 101
4.8 DISTORÇÃO IDADE-SÉRIE ...................................................................................... 105
4.9 ALFABETIZAÇÃO NA IDADE CERTA ................................................................... 108
5 DISCUSSÕES DOS RESULTADOS ........................................................................... 115
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS ........................................................................................ 120
6.1 IMPLICAÇÕES TEÓRICAS E GERENCIAIS ........................................................... 122
6.2 LIMITAÇÕES DA PESQUISA E SUGESTÕES DE ESTUDOS FUTUROS ............ 123
REFERÊNCIAS ..................................................................................................................... 124
APÊNDICE A – Codificação banco de dados Municípios .................................................... 134
APÊNDICE B – Codificação banco de dados Escolas........................................................... 137
APÊNDICE C – Níveis de proficiência Leitura, Escrita e Matemática ................................. 141
APÊNCIDE D – Correlação de Pearson (IDEB E ANA) ...................................................... 144
APÊNDICE E - CREs e municípios contemplados neste estudo ........................................... 145
15
1 INTRODUÇÃO
Os ensinos fundamental e médio são pautados, no Brasil, por fatores que
condicionam os resultados educacionais, os quais passaram a ser medidos por avaliações
externas, voltadas para o diagnóstico da qualidade da educação brasileira. Para melhor
direcionamento das políticas públicas educacionais, com o intuito de alavancar o
desempenho escolar, o governo federal tenta, por meio da junção entre teoria e prática,
materializar objetivos e metas baseados no Plano Nacional da Educação – PNE,
fundamentado na indicações do Conselho Nacional da Educação – CNE.
Antes do avanço no atual Plano Nacional da Educação que estabelece metas para
o decênio 2014/2024, eram feitas críticas sobre a ausência de uma avaliação precisa do
PNE anterior (2001/2010), cuja falta de objetividade fez dele mais “(...) um rol de boas
intenções do que um efetivo documento de planejamento a orientar objetivamente as
ações, a permitir o acompanhamento dos investimentos e a avaliação dos resultados”
(KUENZER, 2010, p. 2).
A tarefa que envolve o planejamento educacional, além de desafiadora, colide
com a alta complexidade do âmbito federativo brasileiro, das lacunas de regulamentação
das normas de cooperação e com a visão patrimonialista ainda existente em setores da
gestão pública. No Brasil, as desigualdades são históricas, demandando a adoção e a
criação de novas formas de colaboração entre os sistemas de ensino.
O PNE do decênio 2014/2024 propõe essencialmente universalizar o ensino e a
alfabetização infantil; oferecer educação em tempo integral; fomentar a qualidade na
educação; elevar a taxa de alfabetização da população com 15 anos; ampliar a educação
de jovens e adultos, a educação profissional técnica de nível médio e a educação
especial; elevar a escolaridade média da população; garantir a colaboração entre união,
estados e municípios, a formação de professores em nível de pós-graduação, a
valorização dos profissionais do magistério da rede pública, os planos de carreira
docente; ampliar a taxa de matrícula na educação superior e stricto sensu; elevar a
qualidade da educação superior (PNE, 2014).
Tais propostas fundamentam-se em diretrizes, metas e estratégias para a política
educacional dos próximos dez anos (2014/2024), divididas em 20 metas específicas,
separadas em quatro grandes grupos:
16
• Grupo 1 – garantia do direito à educação básica com qualidade,
garantindo o acesso, a universalização e ampliação das oportunidades
educacionais;
• Grupo 2 – redução das desigualdades e valorização da diversidade;
• Grupo 3 – valorização dos profissionais da educação, considerada a
estratégia primordial na concretização das metas anteriores;
• Grupo 4 – trata especificamente de estratégias para a educação superior.
A redução das desigualdades, presente nas metas do Grupo 2 do PNE, é abordado
no presente trabalho, na medida em que se investiga a influência das condições
socioeconômicas dos alunos, nos resultados do desempenho de escolas e municípios.
Para tal abordagem, utilizaram-se dois dos principais indicadores socioeconômicos:
Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) – o qual tem papel decisivo na
composição das unidades de análises do estudo; Indicador de Nível Socioeconômico das
Escolas (INSE) – uma das variáveis de recurso utilizadas.
Este estudo pauta-se nas estratégias do Grupo 1 do PNE, decênio 2014/2024,
mais precisamente na meta 7, mantendo o foco principal na intenção de explicar as
condicionantes do desempenho educacional, medido pelo Índice de Desenvolvimento
da Educação Básica (IDEB):
Fomentar a qualidade da educação básica em todas as etapas e modalidades,
com melhoria do fluxo escolar e da aprendizagem, de modo a atingir as
seguintes médias nacionais para o IDEB: 6,0 nos anos iniciais do ensino
fundamental; 5,5 nos anos finais do ensino fundamental; 5,2 no ensino médio
(PNE, 2014, p. 113).
A composição do IDEB resulta da combinação de dois fatores educacionais: i)
indicadores de fluxo (taxas de aprovação, reprovação e evasão), medidos pelo censo
escolar; ii) indicadores de desempenho em exames padronizados como o Sistema
Nacional de Avaliação da Educação Básica - SAEB (para os estados e o Distrito Federal)
e a Prova Brasil (para os municípios).
Apesar da parametrização das ações escolares pelo poder público, amparada e
fiscalizada pelas coordenadorias de educação, a gestão escolar possui certa margem de
autonomia na condução e na aplicação das atividades, sendo responsável pelo
direcionamento dos processos nas escolas e, consequentemente, pela busca da melhoria
na qualidade de ensino.
17
O rumo dos resultados escolares passa não apenas pela estruturação
administrativa e política das escolas e seu poder de gestão e alocação de recursos
(Federais, Estaduais ou Municipais), como também por condição socioeconômica dos
alunos, trajetória escolar, contexto e complexidade escolar, capacidade de liderança dos
diretores, infraestrutura, e variáveis ligadas diretamente ao desempenho e à dedicação
do professor em suas atividades docentes. É importante, pois, considerem também
preparo dos professores, condições de trabalho, recursos escolares e características do
contexto escolar (ALBERNAZ; FERREIRA; FRANCO, 2002; CALDERANO;
PEREIRA; MARQUES, 2010; ALVES; SOARES, 2013).
A educação brasileira sofre, historicamente, no nível do ensino básico, a falta de
qualidade e o descaso do poder público, evidenciados tanto pela escassez de políticas
públicas que fomentem o desempenho educacional, como pela desvalorização do
professor. Isto se reflete na dificuldade enfrentada pelos municípios para atingir as metas
estabelecidas pelo PNE para cada etapa e modalidade de ensino (CALDERANO, 2012).
A conjugação entre desempenho e fluxo tem por finalidade diagnosticar,
nacional e regionalmente, a situação da educação e referenciar proposições de políticas
públicas educacionais, capazes de atender à heterogeneidade de contextos frente às
deficiências diagnosticadas. Uma série de situações acaba, no entanto, por ficar à
margem do contexto real, só aparecendo quando observadas detidamente nas escolas
(BARBACOVI; CALDERANO; PEREIRA, 2013).
No Brasil, o planejamento atual das estratégias relacionadas ao desenvolvimento
apoia-se em escalas de dimensões e convergências territoriais de ordem macrorregional,
mesorregional e microrregional (CGEE, 2014). Objetivando evitar que
programas/projetos fiquem dispersos em um espaço sem coerência territorial, o Plano
Nacional de Desenvolvimento Regional, proposto pelo Ministério da Integração
Nacional e criado em fevereiro de 2007, pelo Decreto nº 6.047, reconhece as diferenças
regionais em múltiplas escalas e orienta políticas e programas à promoção do
desenvolvimento territorial (MI, 2016). Com isso, busca ir além do retrato do
desempenho das escolas medido pelo IDEB.
A perspectiva do presente estudo, voltado a identificar as condicionantes de
desempenho na educação através dos resultados no desenvolvimento e qualidade do
ensino brasileiro, remete a um olhar diferenciado sobre as performances regionais
(HANUSHEK, 2002). Partindo da premissa que identificação, aquisição, manipulação
e uso eficaz dos recursos favorecem não só a competitividade, mas também o
18
desempenho das organizações, estabeleceu-se o objetivo de medir a performance
escolar segundo a teoria da Visão Baseada em Recurso – RBV.
As condicionantes aqui levantadas e estudadas foram tipificadas conforme suas
características como recursos educacionais: infraestrutura escolar, contexto
socioeconômico de escolas e municípios, complexidade da gestão escolar, dedicação e
formação docente, alfabetização na idade certa, proficiência dos alunos, investimento
em educação por habitante.
No decorrer do estudo, são abordados problema de pesquisa, objetivo geral e
objetivos específicos, relevância do estudo. No capítulo 2, são apresentadas a
fundamentação teórica relacionada à Visão Baseada em Recurso (RBV) – absorvendo a
teoria de recurso para a educação, tipificando os recursos educacionais em tangíveis e
intangíveis –; a educação básica brasileira e seu indicador de desenvolvimento –
caracterizando a educação básica brasileira e abordando o principal indicador de
qualidade de ensino, balizador das metas do PNE nacional; a performance escolar –
elencando as possíveis condicionantes do desempenho escolar, transformando-as em
variáveis da pesquisa, tipificando-as conforme a Visão Baseada em Recurso, a fim de
formular as hipóteses do estudo.
Nos capítulos subsequentes, são apresentados método, análise e discussão dos
resultados, e por fim, conclusões do estudo.
1.1 PROBLEMA DE PESQUISA
O problema de pesquisa instiga a compreensão e a mensuração do que antecede
os resultados do Índice de Desenvolvimento da Educação Básica - IDEB, e a verificação
da influência que o contexto escolar, em formato de recursos educacionais, exerce na
performance de escolas estaduais e municipais, de diferentes coordenadorias de
educação do norte do estado do Rio Grande do Sul. Propõe-se, como questão de
pesquisa, a indagação:
Quais recursos educacionais influenciam a performance no Ensino
Fundamental?
19
1.2 OBJETIVOS
1.2.1 Objetivo Geral
• Identificar, através da Visão Baseada em Recurso - RBV, os recursos
educacionais que influenciam a performance no ensino fundamental.
1.2.2 Objetivos Específicos
• Identificar e analisar os recursos educacionais e as possíveis relações com a
aprendizagem/desempenho da educação.
• Utilizar mecanismo de ranqueamento que possibilite identificar municípios que
apresentam maior discrepância entre a condição socioeconômica e os resultados
da avaliação externa do desempenho da educação básica.
• Contribuir com a forma de trabalho e as primeiras aproximações do
Observatório da Educação Norte Gaúcho.
1.3 RELEVÂNCIA DO ESTUDO
O estudo justifica-se como uma iniciativa para identificar as condicionantes que
contribuem para os resultados do Índice de Desenvolvimento da Educação Básica –
IDEB. O entendimento do contexto escolar poderá servir de apoio a gestores
educacionais, na medida em que possibilitar melhor compreender a relação de diferentes
recursos educacionais com os resultados da escola, elencando os pontos a serem
considerados em políticas públicas, no que tange ao ambiente escolar, os quais
ultrapassam os resultados das avaliações externas.
Neste contexto, ressalta-se que o IDEB, apesar de ter méritos e um relativo grau
de importância, não retrata a complexidade presente na escola, tornando-se necessária a
aproximação com indicadores que melhor descrevam o contexto (BARBACOVI,
CALDERANO e PEREIRA, 2013). Assim, esta investigação pode contribuir na
identificação das singularidades, observando fatores que influenciam o (in)sucesso das
escolas e, consequentemente, dos municípios.
A contribuição acadêmica consiste em avançar na multidisciplinariedade da
RBV, a qual vem, nos últimos anos, dissipando suas pesquisas em organizações de
características estritamente econômicas, sendo pouco utilizada em estudos que retratam
o contexto escolar brasileiro. Nessa perspectiva, a inovação na maneira de analisar o
20
desenvolvimento e a qualidade do ensino público brasileiro, mais precisamente dos anos
iniciais e finais do ensino fundamental, possibilitou criar um mecanismo de análise que
contribui tanto como filtro de casos de (in)sucesso escolar nas avaliações externas do
desempenho e da qualidade de ensino, quanto analisar e tipificar os recursos
educacionais na ótica da RBV.
A contribuição gerencial do estudo está em elaborar as primeiras aproximações
junto à realidade do contexto escolar de municípios localizados no norte gaúcho,
alocados em três coordenadorias distintas, porém fronteiriças, com o intuito de colaborar
com a criação de um observatório da educação do norte do estado do Rio Grande do
Sul. Entende-se que os resultados desta pesquisa poderão ajudar, como subsídio, os
formuladores de políticas públicas para a educação e também aqueles que as executam.
1.4 DELIMITAÇÃO DO ESTUDO
O olhar direcionado ao contexto escolar, percebendo suas especificidades e as
formas de relação entre os recursos educacionais, possibilita o entendimento e a análise
da sua identidade e seus efeitos sobre a aprendizagem e resultados escolares (NÓVOA,
1992). A investigação em profundidade das escolas selecionadas, com ênfase na
identificação e na análise de recursos educacionais presentes em seu interior ou
relacionados diretamente com seu ambiente, possibilitou o entendimento real de seu
cotidiano (HANUSHEK, 2002; MESQUITA, 2012; BARBACOVI; CALDERANO;
PEREIRA, 2013). Destaca-se que investigar a escola como objeto científico permite ler
e interpretar fenômenos escolares (MESQUITA, 2012).
Historicamente, investimentos são feitos de forma topdown1 pelos governos, sem
respeitar as particularidades territoriais. O próprio Plano de Desenvolvimento da
Educação (PDE), lançado pelo Ministério da Educação em 2007, inicia com essa
percepção ao enfatizar a importância do enlace entre território, educação e
desenvolvimento, reconhecendo que é no território fragmentado ou diferenciado, que as
clivagens culturais e sociais se estabelecem e se reproduzem (ALVES; SOARES, 2013),
seja entre bairros, municípios, estados, regiões do país e, neste estudo específico, entre
escolas públicas.
1 Estruturas desse tipo apresentam orientação vertical, em que normalmente o poder, assim como as
informações e decisões, flui no sentido do topo para a base da chamada pirâmide organizacional. Isso
caracteriza o sentido de verticalização dos investimentos realizados pelo governo (MENDONÇA, 2010).
21
Como a qualidade em educação vincula-se a diferentes espaços, atores e
processos formativos, em seus distintos níveis, etapas e modalidades educativas,
tornam-se complexas e desafiadoras a construção e a avaliação de políticas públicas
direcionadas à gama de agentes que atuam no campo da educação, especialmente na
educação pública.
O presente estudo aborda a meta 7 do PNE, a qual visa analisar fluxo escolar e
aprendizagem, objetivando mensurar a qualidade do ensino básico, de maneira que
possa ser investigada a influência exercida sobre um indicador externo de qualidade no
ensino, na relação com recursos educacionais.
Visto que as métricas do cálculo do IDEB preveem a aplicação de avaliações nas
séries iniciais e finais do ensino fundamental, a pesquisa está direcionada somente a
municípios que possuem o ensino fundamental I e II, nas esferas estadual e municipal,
realizando um recorte de pesquisa, direcionado para escolas públicas estaduais e
municipais dos municípios de abrangência das 7ª, 15ª e 20ª Coordenadorias Regionais
de Educação do Rio Grande do Sul.
Os resultados do Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB), no
ano de 2013, mostram que 24 unidades federativas atingiram a meta dos anos iniciais
do ensino fundamental, sendo que 75,7% dos municípios da rede pública estadual
atingiram a meta no IDEB estipulada em 4,7. Se direcionado para a região Sul, este
número torna-se ainda mais expressivo, chegando a 83,6% dos municípios (PNE, 2014).
Entretanto, os anos finais do ensino fundamental não obtiveram o mesmo
desempenho dos anos iniciais, pois apenas oito unidades federativas conseguiram
alcançar ou ultrapassar a meta estipulada de 4,1. Na rede pública estadual, campo de
análise deste estudo, 41,8% dos municípios e 40% das escolas atingiram a meta do
IDEB. Dentre as regiões brasileiras, a região Sul apresentou a pior proporção de
municípios que atingiram a meta neste nível de ensino, como se verifica pelos
percentuais alcançados: região Sul 23%; região Norte 24%; região Nordeste 33%; região
Sudeste 54%; região Centro-Oeste 68% (PNE, 2014).
Não são abordados outros níveis de ensino da educação básica, tais como
educação infantil, ensino profissionalizante e educação especial, pois eles não utilizam
a meta número 7 do PNE para direcionamento das estratégias político-educacionais,
portanto não participam da construção do IDEB.
22
Figura 1 - Esquema ilustrativo do fluxo de trabalho adotado neste estudo
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Ideia inicial: Observatório Norte Gaúcho
Secretaria de Educação –RS (7ª, 15ª e
20ª CRE)
Ranqueamento de Municípios: IDHM x IDEB
Escolha dos Municípios
Quadrantes do Desempenho (IDHM
x IDEB)
Escolha dos bancos de dados e variáveis - INEP
Tipificação das variáveis, conforme
o tipo de recurso
Fundamentação Teórica - RBV;
Educação e Performance
Recursos educacionais que
influenciam no Desempenho (IDEB)
Análise Estatística
Discussões dos resultado e conclusões
Subsídios para o Observatório de Educação Norte Gaúcho - OENG
23
2 REFERENCIAL TEÓRICO
O referencial teórico articula dois campos do conhecimento que se inter-
relacionam, educação básica brasileira e Visão Baseada em Recurso. Em um segundo
momento, será abordado o conceito RBV, juntamente com o a tipificação de recursos.
Em um segundo momento, serão apresentados conceitos e informações sobre a
educação básica brasileira, seus instrumentos de avaliações, bem como, a estruturação
das diferentes etapas e modalidades de ensino. Por fim, será abordado a Performance
Educacional, seção esta, que visa levantar as hipóteses do estudo, fazendo uso de
variáveis educacionais tipificadas em recursos, baseados na teoria que norteia o estudo,
a RBV.
2.1 VISÃO BASEADA EM RECURSO
A teoria da Visão Baseada em Recurso (RBV), traduzida do inglês Resource-
Based View, constitui uma corrente teórica proeminente em estratégia empresarial, com
destaque em publicações e na literatura de estratégia (PEREIRA; FORTE, 2008). Além
do notório interesse multidisciplinar, envolvendo pesquisadores de diferentes áreas,
apresenta grandes volumes de publicações acadêmicas de alto impacto (DAL-SOTO;
SANTOS, 2004).
O termo Visão Baseada em Recurso (RBV) teve origem na pesquisa de Birger
Wernerfelt (1984), enfatizando que a aquisição e identificação de recursos são
fundamentais para o desenvolvimento de produtos, gerando ganhos acima do esperado
pelas empresas. Tal pressuposto, oriundo da mensuração e utilização de recursos, parte
dos trabalhos antecedentes de Penrose (1959), o qual preconiza que o crescimento das
firmas seria melhor compreendido a partir do conjunto de seus recursos, constituindo,
assim, a base para o alcance da vantagem competitiva (DAL-SOTO; SANTOS, 2004).
Anteriormente, nos primeiros estudos referentes à RBV, entre as décadas de
1970 e 1980, predominava o pressuposto de que a estratégia originava-se no ambiente
externo à organização, tendo como base o modelo econômico da organização industrial
(OI), caracterizada pela hegemonia nos estudos referentes às forças competitivas de
Porter (RIBEIRO, 2012). A partir da década de 1990, a Teoria Baseada em Recursos
ganhou notoriedade, direcionando a literatura para o estudo dos recursos da organização,
24
com foco no ambiente interno e na concepção da estratégia formulada a partir dos
recursos (FAVORETO; AMÂNCIO-VIEIRA; SHIMADA, 2014).
Apesar da grande relevância dos estudos relacionados à RBV, que tornou-se
gradualmente a perspectiva de mais uso na pesquisa em estratégia (FOSS, 1998),
somente a partir de 2008 houve expansão maior em termos de apresentações e
publicações, através de trabalhos com ênfase na aplicabilidade de tal teoria (PAVÃO;
SEHNEM; HOFFMANN, 2011). Alguns escritos utilizaram a bibliometria para analisar
a disseminação dos estudos da RBV no Brasil, confirmando que as publicações de
artigos iniciaram-se a partir de 1999, representando apenas 3,33% em relação à área de
estratégia (WALTER; SILVA, 2008).
Dessa forma, a RBV emergiu como uma teoria com ênfase nos recursos internos
das empresas, idealizando a posição da empresa em relação aos seus recursos, como
forma de propor estratégias determinantes para a competitividade e desempenho
(WERNERFELT, 1984). As abordagens realizadas a partir de uma perspectiva interna
buscam explicar o desempenho das organizações, as quais dirigem suas atenções para o
seu interior e formulam estratégias a partir de seus recursos (RIBEIRO, 2012). Neste
contexto, o diferente desempenho de empresas do mesmo setor pode ser explicado
através da RBV, em relação à forma com que os recursos internos são gerenciados e
utilizados (AMIT; SCHOEMAKER, 1993).
Com efeito, a implicação da vantagem competitiva como dominante no
embasamento da visão apoiada em recurso – representada principalmente por autores
ligados à economia organizacional – explica as diferenças (heterogeneidade) entre as
empresas, tendo alguns aspectos diferenciais, tais como comportamentais, modo de
organização, recursos únicos e recursos essenciais (PAVÃO; SEHNEM; HOFFMANN,
2011). Portanto, a abordagem baseada em recurso, avança em importância a partir de
evidências ligadas ao desempenho da organização, em termos de eficiência e eficácia
(KRETZER; MENEZES, 2006).
Desta forma, a organização pode ser entendida como um conjunto de recursos e
capacidades, os quais são capazes de se posicionar estrategicamente como vantagem
competitiva na busca com um maior retorno, ou seja, um melhor desempenho (GRANT,
1996). Portanto, é indispensável a ótima utilização destes recursos e capacidades para
maximizar os resultados e garantir o desempenho sólido e duradouro (GRANT, 1996).
Os recursos passam a ser vistos como elementos potenciais e cruciais, no entanto, podem
25
ser considerados um estoque para organização, cuja existência não garante
necessariamente uma melhor performance (FERNANDES; FLEURY, 2006).
Por essa razão, torna-se relevante identificar os recursos considerados essenciais
para o melhor desempenho, garantindo um caminho de sucesso e competitivo às
organizações, o que dificulta a imitação por seus concorrentes (BARNEY, 1991). A
vantagem competitiva requer o desenvolvimento de novos recursos e capacidades,
passando pela exploração, alavancagem, investimento e renovação desses recursos e
capacidades; combinação de habilidades e competências; busca por recursos únicos,
essenciais ou dinâmicos que construam, mantenham e evidenciem suas vantagens
distintas (TEECE; PISANO; SHUEN, 2008).
Neste sentido, os recursos da empresa (firms resourse) podem ser caracterizados
como os ativos da organização, capacidades da organização, atributos e informações
organizacionais e, por fim, conhecimentos organizacionais que, controlados, facilitam
as escolhas de estratégias para melhorar o desempenho da empresa, com eficiência e
eficácia nos resultados (BARNEY, 1991).
A visão baseada em recurso combina, em sua abordagem, análises internas de
fenômenos organizacionais, com análises externas do ambiente, interagindo em
diferentes pontos acerca da construção da estratégia adequada. Tal abordagem considera
capacidades (capabilities), competências e habilidades, como recursos bases para a
geração de conhecimento, e esses recursos internos necessitam de uma análise das
condições pela qual geram resultados satisfatórios (KRETZER et. al.; 2006).
Assim, a ampliação da visão em recursos e sua importância para a organização,
possibilitou a definição das forças e fraquezas da empresa (WERNERFELT, 1984). A
partir disso, as empresas conseguem obter vantagem competitiva por meio de estratégias
que visam explorar as forças internas diante de oportunidades oriundas do ambiente,
enquanto estancam suas fraquezas internas e ameaças externas (BARNEY; WRIGHT;
KETCHEN, 2001).
A ampliação das forças internas, baseada nos recursos internos existentes nas
organizações, não é explicada por qualquer tipo de recurso, ou seja, não significa que
qualquer tipo de recurso seja fonte de vantagem competitiva com base em um melhor
desempenho (BARNEY; HESTERLY, 2007). Ademais, para se ter sucesso, as
estratégias devem ser formuladas a partir de recursos raros, que representem o
diferencial diante das outras organizações (BARNEY; HESTERLY, 2007). No entanto,
muitas vezes, a própria organização desconhece ou não tem consciência quanto aos
26
recursos estratégicos de que dispõe, o que impede sua tipificação (FERNANDES, 2013;
PAVÃO; SEHNEM; HOFFMANN, 2011; RIBEIRO, 2012).
2.1.1 Recursos Tangíveis e Intangíveis
Os recursos tangíveis ou intangíveis possuem a capacidade de promover
vantagem competitiva por meio da sua heterogeneidade (BARNEY, 1991; PERERAF,
1993). Tanto os recursos tangíveis, quanto os intangíveis, devem ser identificados pela
organização, e transformados em variáveis-chave na criação do diferencial no
desempenho e, consequentemente, da vantagem competitiva (WERNERFELT, 1984).
Portanto, a RBV oferece uma nova justificativa na geração da heterogeneidade
do desempenho das organizações, enfatizando que os recursos não são apenas uma
relação de fatores, mas interagem entre si, influenciando e sofrendo influência da
empresa (WERNERFELT, 1984; PETERAF, 1993; BARNEY, 2001). Além disso,
mantém a ideia de que as diferenças no desempenho entre organizações que compõem
o mesmo ramo de atuação, são explicadas, primeiramente, pelos seus recursos
(WERNERFELT, 1984).
Neste sentido, as organizações são vistas como um conjunto de recursos, os quais
são definidos por ativos físicos ou intangíveis, que em conjunto, resultam em
capacidades competitivas da empresa (HALL, 1992). Os recursos das organizações
podem ser qualquer coisa que encaixe na concepção de força ou fraqueza da empresa
(AMIT; SCHOEMAKER, 1993) e assim, podem ser definidos como ativos tangíveis e
intangíveis que se vinculam à organização (WERNERFELT, 1984). Os recursos que
podem ser facilmente identificados são caracterizados como recursos tangíveis, ao passo
que os recursos intangíveis são de difícil avaliação/mensuração (GRANT, 1991).
A visão baseada em recurso, mediante a perspectiva de fatores internos à
organização, dá a conjunção entre a configuração de ativos (tradição Chamberliniana)
com suas capacidades de inovação e criação (tradição austríaca), que em última
instância, determinam o desempenho (BRITO; VASCONCELOS, 2004). Portanto, a
dinâmica das organizações pode ser entendida por meio da exploração das forças
internas em resposta às oportunidades do ambiente externo, juntamente com a
neutralização das fraquezas internas e ameaças externas (BARNEY, 1991; BARNEY;
HESTERLY, 2011).
27
2.1.2 Modelo de tipificação de recurso
Os recursos e capacidades de uma organização podem ser alocados ou
caracterizados, como: (i) recursos físicos, (ii) recursos financeiros (iii) recursos
individuais e (iv) recursos organizacionais (BARNEY; HESTERLY, 2007). No entanto,
em estudo anterior, Barney (1991) classifica os recursos em três categorias distintas: (i)
recursos de capital físico (localização geográfica, matéria-prima, equipamentos e
tecnologia; (ii) recursos de capital humano (relacionamento, inteligência, treinamento,
experiência, entre outros) e (iii) recursos de capital organizacional (estrutura formal,
sistemas, planejamento, relações entre grupos, etc.).
Os recursos tangíveis e intangíveis das organizações são tipificados por outros
autores, conforme as características dos mercados e setores a serem analisados; para
Grant (1991), seis são as categorias de recursos - financeiros, físicos, organizacionais,
tecnológicos, reputação e humanos. Sob outro enfoque, os recursos são definidos como
(i) humano – recursos intrínsecos às pessoas como criatividade, comportamento,
educação e habilidade; (ii) organizacional – os desenvolvidos pela própria organização
como marca, imagem, know-how, sistemas, cultura e estratégia; (iii) relacional –
chamados de recursos externos que são necessários ou afetam à organização: cliente,
fornecedores, reguladores e parceiros; (iv) físico – tecnologia da informação,
equipamentos, materiais, produtos e propriedades da empresa; e por fim, (v) recurso
monetário – todo ativo financeiro capaz de ser convertido em dinheiro (PIKE; ROOS ;
MARR, 2005).
Outra divisão classifica os recursos em tangíveis (físicos, financeiros,
organizacionais e tecnológicos); e intangíveis (humanos, recursos de inovação e de
reputação) (HITT et al., 2003; LAIMER; LAIMER, 2009). Os recursos ainda podem ser
classificados como: (i) arquitetura – relacionamento interpessoal entre empregados e
empresa e empregados, empresa e fornecedores, empresas e clientes e entre
organizações; (ii) inovação – capacidade de gerar novos produtos; (iii) ativos
estratégicos – posicionamento de mercado, exclusividade e custos irrecuperáveis; (iv)
reputação – controle de qualidade dos produtos buscando o reconhecimento junto aos
clientes (KAY, 1996).
O modelo VRIO - sigla gerada por valor (Value), raridade (rarity), imitabilidade
(imitability) e organização (organization) - considera os testes necessários pelos quais
um recurso deve passar no momento de sua classificação, para que possa ser considerado
28
uma vantagem competitiva, ou seja, se recurso ou capacidade é um ponto forte ou fraco
para a organização (BARNEY; HESTERLY, 2011). Alguns estudos voltados para o
desempenho de instituições privadas de ensino superior, abordaram o modelo VRIO
como alicerce na identificação e caracterização dos recursos internos, visto que tais
instituições de ensino buscam a diferenciação e vantagem competitiva para ganhar
mercado e alavancar a lucratividade de suas organizações (LANGRAFE, 2013;
PEREIRA; FORTE, 2008).
Nesse contexto, estudos relacionados ao desempenho no ensino superior,
utilizaram o capital intelectual, reconhecido como uma divisão de três tipos de recursos
diferentes para a implantação da RBV na tipificação e classificação dos recursos: (i)
capital humano (docentes) – variáveis como formação docente, diversidade de
formação, titulações, carga horária, produção em periódicos, participação em eventos,
bancas e intercâmbio, entre outros; (ii) capital estrutural – espaço físico destinado ao
docente e alunos, assinatura de base de dados à disposição da instituição, biblioteca,
laboratórios, complexidade da gestão educacional etc.; (iii) capital relacional/cliente
(alunos) – convênios, projetos de cooperação científico e acadêmico, parcerias entre
programas, seleção de alunos, financiamento externo, proporção discentes e docentes,
prazo médio de titulação, resultado de avaliações, etc. (LANGRAFE, 2013; MURASSE,
2011; MACCARI et al. , 2009).
Diante da perspectiva deste estudo ser direcionado ao desempenho escolar nos
anos iniciais e finais do Ensino Fundamental, a partir dos recursos existentes nas
instituições escolares públicas, as quais não visam à busca de lucratividade, nem
vantagem competitiva entre elas em busca de mercado, mas sim, resultados esperados e
estipulados pelo governo, optou-se por não abordar o modelo VRIO como forma de
explicar possíveis potenciais geradores de desempenho escolar.
O modelo proposto por Langrafe (2013) similar a estudos de Murasse (2011) e
Caccari et al. (2009), ambos voltados para mensurar desempenho no ensino superior,
não encaixam na tipificação de recursos para a educação básica, mais precisamente no
Ensino Fundamental, pela diferenciação das variáveis utilizadas como recurso no
presente estudo. Portanto, utilizou-se da tipificação de recursos tangíveis e intangíveis,
divididos em 4 categorias: recursos financeiros, recursos físicos/estruturais, recursos
humanos e recursos organizacionais/relacional, conforme Quadro 1.
29
Quadro 1 - Conceito e classificação dos recursos
Tipos de recursos Descrição Autores
Tangíveis
Financeiro
Recursos que permitem à organização
implementar e conceber estratégias para
um melhor desempenho. Inclui fontes de
capital privado ou governamental,
composto por todo ativo financeiro capaz
de ser convertido em dinheiro.
BARNEY, 1991; HITT et.
al. 2011, GRANT, 1991;
WERNERFELT, 1984;
PIKE; ROOS e MARR,
2005;
Físico/Estrutural
Estrutura formal da empresa composta
por todo equipamento, materiais,
produtos, propriedades da organização,
tecnologia da informação, infraestrutura
da organização. Atributos coletivos da
gestão da organização: sistemas de
planejamento, controle e coordenação.
BARNEY, HESTERLY
2007; WERNERFELT,
1984; MURASSE, 2011;
MACCARI et. al. 2009;
LANGRAFE, 2013
Intangíveis
Humano
Recursos intrínsecos à pessoa como
criatividade, educação, habilidade,
experiência, formação, treinamento,
comportamento e dedicação. Inclui os
colaboradores da organização
BARNEY, 1991;
WERNERFELT, 1984;
PIKE; ROOS e MARR,
2005; MURASSE, 2011
Relacional
Recursos externos que são necessários ou
afetam a organização: Clientes,
fornecedores, parceiros, etc.
PIKE; ROOS e MARR,
2005; MURASSE, 2011
Fonte: Elaborado com base em Laimer e Laimer (2009), Hitt et. al. (2011) e Murasse (2011).
A partir do quadro teórico apresentado, foi possível tipificar as variáveis
educacionais observadas em diferentes bancos de dados fornecidos pelo INEP,
reconhecendo as mesmas como recursos, e assim, encaixando as mesmas em Tangíveis
(recurso financeiro ou físico/estrutural) ou em recursos Intangíveis (humano ou
relacional) conforme Quadro 2, apresentado posteriormente, ainda na fundamentação
teórica.
2.2 EDUCAÇÃO BÁSICA BRASILEIRA
Em termos de novas propostas para a gestão da educação, o Plano de
Desenvolvimento da Educação (PDE) tem como um de seus propósitos o
estabelecimento de uma nova relação entre os entes federados, norteando a gestão local
de políticas educacionais, identificando conflitos, interesses e demandas sociais (MEC,
2017).
A proposta do MEC de implantar um regime de colaboração (RC) busca
responder problemas na distribuição de responsabilidades educacionais e supervisionar
a atuação dos entes federados sem ferir sua autonomia (MEC, 2017). Porém, a questão
federativa brasileira, se por um lado é acentuada pela enorme desigualdade
30
socioeconômica, principalmente no interior do país, por outro, é considerada apenas
uma pequena parcela dos problemas referentes à garantia do direito educacional,
mascarando a realidade dos problemas e conflitos escolares (GRINKRAUT, 2012).
O poder executivo federal tem buscado, a partir de 2007, ocupar um lugar
distinto na política educacional de Educação Básica, responsabilizando-se e assumindo
funções antes destinadas aos estados, municípios, e em alguns casos, à iniciativa privada
e movimentos sociais, conforme Grinkraut (2012):
[...] o governo federal ao elaborar e executar o PDE, promover as
Conferências de Educação voltadas para a elaboração do novo Plano
Nacional de Educação (PNE), propor e em breve realizar o Exame Nacional
para Ingresso na Carreira Docente, participar – ainda que indiretamente – na
discussão e aprovação das Diretrizes Nacionais para os Planos de Carreira e
Remuneração dos Funcionários da Educação Básica Pública e no Piso
Salarial para os profissionais do magistério público da educação básica, entre
outras ações, tem trazido para a discussão pública o papel da União na
equalização das desigualdades educacionais, o regime de colaboração, a
constituição de um sistema nacional de educação, as atribuições de cada
esfera governamental e sua inter-relação no oferecimento dos serviços
educacionais (GRINKRAUT, 2012, p. 13).
Além disso, a atuação da União junto aos demais entes federados é relevante,
mesmo que não exclusiva, especialmente na implantação de políticas públicas
educacionais, com a intenção de diminuir as desigualdades socioeconômicas, as quais
afetam diretamente a reprodução das desigualdades educacionais (OLIVEIRA;
SANTANA, 2010). Para Araújo (2005) é constante a variação de descentralização e
centralização como tendências na aplicabilidade das políticas educacionais,
desconsiderando as particularidades e desigualdades regionais. No entanto, ainda
persiste o desafio em uma possível municipalização, de fato, da educação básica
brasileira (ARAÚJO, 2005).
Isso é notório quando observado que mesmo os municípios sendo considerados
entes autônomos perante a Constituição Federal de 1988, 75% de todos os municípios
brasileiros não possuem autonomia financeira, dependendo exclusivamente do Fundo
de Participação dos Municípios (FPM) para as suas despesas regulares (ARELARO,
2005).
O debate acadêmico e político sobre a municipalização e descentralização dos
serviços educacionais ganhou força nas décadas de 1980 e 1990, gerando duas vertentes:
os favoráveis à municipalização e os seus oposicionistas (PINTO, 1999; BASSI, 2011).
A defesa da municipalização é amparada por duas vertentes, sendo que a primeira utiliza
o argumento do fortalecimento do poder local e consequente participação da
31
comunidade junto à escola, enquanto a segunda vertente privilegia argumentos
financeiros, técnicos e operacionais do processo, como condição necessária da
descentralização por meio da municipalização da educação. Por outro lado, os
oposicionistas deste modelo, apontam distorções na consideração da realidade
brasileira, juntamente com críticas na ideologização da proposta, bem como suas
consequências político-ideológicas e econômicas (RODRIGUEZ, 2001; JUNIOR,
2003; ARAÚJO, 2005; XIMENES, 2006).
A promulgação da Emenda Constitucional (EC) de 1996, criou o Fundo de
Manutenção e Desenvolvimento do Ensino Fundamental e Valorização do Magistério
(FUNDEF), também com o intuito de reduzir as desigualdades na oferta educacional,
funcionando como mecanismo de distribuição de recursos para o ensino fundamental,
deixando a União com a função supletiva e redistributiva, já que houve uma distribuição
das matrículas da educação básica, entre os estados e municípios (JUNIOR, 2003;
XIMENES, 2006).
Na busca pela equalização das oportunidades educacionais e padrão mínimo de
qualidade, o governo federal reestruturou os níveis da educação básica, e junto com a
reformulação houve a mudança do FUNDEF, transformando-se em Fundo de
Manutenção de Desenvolvimento da Educação Básica e Valorização dos Profissionais
da Educação-FUNDEB (JUNIOR, 2003; OLIVEIRA; SOUZA, 2010).
A este respeito, pesquisas demonstram que a busca pela equalização na
destinação dos recursos para a educação básica visa beneficiar estados e municípios
menos favorecidos economicamente, entretanto, reforçam que os valores de repasse
ainda são insuficientes para reduzir as disparidades entre os entes federados
(GRINKRAUT, 2012). Soma-se a este cenário a criação de mecanismos de avaliações
externas acerca da qualidade da Educação Básica brasileira, as quais se tornaram-
ferramentas quase que exclusivas na destinação dos recursos; deste modo, as escolas
que alcançam melhores notas nos indicadores e, consequentemente, batem metas
estabelecidas pelo governo federal, acabam recebendo mais recursos da União (ALVES;
FRANCO, 2008; BARBACOVI; CALDERANO; PEREIRA, 2013; ALVES, SOARES,
2013).
Este fato pode ser entendido como uma contradição a respeito da finalidade dos
fundos de investimento em educação, que em tese, deveriam equalizar as desigualdades
entre os entes, a partir dos recursos em educação (CIEGLINKI, 2010; BARBACOVI;
CALDERANO; PEREIRA, 2013; LÖBLER, 2013).
32
Quando se fala de Educação Básica brasileira, é necessário um entendimento das
diferentes modalidades e níveis do ensino a qual a mesma abrange. Inicialmente, os
primeiros passos da criança e adolescente na escola se dão através da modalidade
chamada de ensino regular, a qual apresenta quatro níveis de ensino, sendo eles a
educação infantil e ensinos fundamental (anos inicias e finais) e médio (ARELARO,
2005). Além do ensino regular, que é o foco deste estudo, a educação básica também é
composta por outras modalidades: educação especial, educação de jovens e adultos
(EJA) e educação profissional (cursos técnicos e cursos de formação inicial continuada
ou qualificação profissional) (MEC, 2016).
A educação infantil é dividida em duas partes - creches e pré-escolas; já a
educação básica é obrigatória e gratuita dos 4 anos aos 17 anos de idade, iniciando,
portanto, na pré-escola. A nova concepção de educação básica oriunda da Lei de
Diretrizes e Bases da Educação Nacional de 1996 (LDB), representa uma significativa
mudança em relação às legislações anteriores, salientando a necessidade de
democratização da oferta da educação pública de qualidade para toda a população,
principalmente aqueles que só tem este espaço de acesso ao conhecimento e
aprendizagem (KUENZER, 2010).
A Comissão Internacional sobre Educação para o século XXI elaborou um
relatório à UNESCO, enfatizando a importância da educação pré-escolar, como fonte
de alguns benefícios e inúmeros ganhos à criança, desde a iniciação à socialização,
através da qual a criança pode ter o contato cultural e linguístico antecipadamente, até
o aumento de uma disposição favorável junto à escola e a redução do risco de abandono
prematuro nas séries iniciais do ensino regular. Embora a UNESCO reconheça a
importância do ensino pré-escolar, justificando que a escolarização iniciada cedo pode
contribuir para a igualdade de oportunidades ajudando a superar dificuldades iniciais de
pobreza, ou de um meio cultural ou social desfavorecido, admite que esta modalidade
de ensino se encontra pouco desenvolvida e restritiva, em sua grande maioria, às
crianças com condição social e financeira satisfatória (DELORS, 2006).
A Educação Infantil, primeira etapa da educação básica brasileira, é garantida
por dois artigos na Constituição Federal, onde o artigo 208, inciso IV, estabelece que a
criança não é obrigada a frequentar uma instituição de educação infantil, porém, sempre
que sua família deseje ou necessite, o Poder Público tem o dever de intervir e atendê-la,
garantindo que o Estado cumpra com sua obrigação. O artigo 7º, inciso XXV, que denota
direcionamento e cuidado à Educação Infantil, estabelece que os trabalhadores, pais e
33
responsáveis por seus filhos e dependentes de 0 a 6 anos de idade, terão direito à
educação em creches e pré-escolas (BRANDÃO, 2006).
Por determinação da alteração da Lei de Diretrizes e Bases da Educação
Nacional (LDB), por meio da Lei nº 12.796/13, reduz-se a faixa etária da Educação
Infantil de 6 para 5 anos, com as creches atendendo crianças de 0 a 3 anos, enquanto as
pré-escolas atendem a faixa etária de 4 a 5 anos de idade, sob responsabilidade do
município (Cf. BRASIL, 1997).
Na sequência do ensino regular, após término da educação infantil, a criança
adentra o nível Ensino Fundamental, que pela alteração da LDB e redução dos anos da
educação infantil, antecipou em um ano o seu início, estendendo sua duração para 9
anos (PNE, 2014). Neste nível de ensino todos os esforços são balizados na formação
mínima da cidadania, assim como na aquisição de qualificações para o trabalho
profissional e para o usufruto do patrimônio cultural da sociedade moderna
(BRANDÃO, 2006).
O ensino fundamental, mais precisamente suas séries finais, as quais constituem
o chamado Fundamental 2 (5ª série/6º ano à 8ª série/9º ano), compreende talvez a fase
mais crítica da Educação Básica, pois retrata um período de mudança na concepção
escolar e didática, em que a criança/jovem passa a ter um professor para cada uma das
disciplinas curriculares (RAMOS, 2011). Quanto a este aspecto, Dhiego Maia, do jornal
Folha de São Paulo (2016), faz uma dura crítica às políticas públicas relacionadas a este
período escolar, chamando-o de “etapa esquecida” dentro do processo de formação, no
qual se espera muito da criança/jovem a despeito das poucas condições dadas pelo
governo para um melhor desempenho. Neste mesmo sentido, a advogada Priscila Cruz,
atual presidente-executiva do TPE, entende que “o ensino fundamental 2 é invisível,
pois o foco do governo é alfabetizar as crianças e fazer o jovem concluir o ensino médio”
(CRUZ, 2016).
2.2.1 O professor e o novo papel da escola
A educação tem o propósito de fornecer, de forma eficaz, em um mundo cada
vez mais complexo, saberes contínuos e de qualidade, servindo como base das
competências do futuro, sendo papel fundamental da educação mapear este contexto em
constante transformação, utilizada como bússola na aquisição do conhecimento
(CANDAU, 2011).
34
A missão da educação como um todo passa, obrigatoriamente, por quatro
aprendizagens fundamentais e que ao longo de toda a vida de um indivíduo servem como
pilares do conhecimento, conforme destaca Delors (2006), organizador do relatório para
a UNESCO da Comissão Internacional sobre educação para o século XXI: aprender a
conhecer, ou seja, contrair os instrumentos de compreensão; aprender a fazer, que
significa ter a habilidade para realizar e agir no meio em que vive; aprender a viver
juntos, onde o convívio possibilita o trabalho compartilhado e a cooperação; e por fim,
o último pilar que integra seus antecedentes, o aprender a ser, ultrapassando a visão
puramente de educação instrumental focada em resultados, considerado a realização da
pessoa em sua totalidade.
As questões relativas aos processos culturais colocam, para a educação escolar
de hoje, novos desafios ainda pouco explorados, aprofundados e mensurados, conforme
pontua Vasconcellos (2003, p. 37), quando afirma que “o trabalho educativo da escola
é apenas uma parcela da educação das pessoas de participam; outros fatores interferem,
com maior ou menor intensidade, na formação de seus agentes”.
Muito se discute sobre o trabalho docente e sua responsabilidade no resultado da
qualidade do ensino, pois, conforme Guirra (2012), o professor é um dos responsáveis
pela educação das crianças, assim como qualquer adulto. Entretanto, considera este
compromisso (visto como lei pela autora) como estruturante e não repressiva, mas
fornecedora de subsídios de amparo na construção e formação do aluno, preparando o
sujeito para sua ação futura na sociedade. Em contrapartida, Vasconcellos (2003)
considera o papel do professor de modo mais objetivo, como sendo o de educar através
do ensino. O autor destaca também a importância do educador e a realidade educacional
e social em que o mesmo está inserido, onde a relevância do seu trabalho está justamente
na complexidade de sua atividade, que implica entre tantos direcionamentos, na
participação na formação do caráter, consciência, personalidade e cidadania do
educando.
A própria especificidade de trabalho do professor acaba trazendo em sua
essência alguns valores além da concepção econômica ditada por muitas profissões
atualmente, como a tradição e cultura, assim como a promoção de novos aspectos da
realidade, por meio de novas maneiras de pensar e ver o mundo (VASCONCELLOS,
2003). Na lógica de encarar o trabalho docente como uma produção humana, diferente
do modo produtivo concebido no capitalismo como produção de bens de consumo,
classifica-se as tarefas educativas em uma escola como um trabalho não material,
35
caracterizando, como produto final deste processo produtivo, o conhecimento
(RODRIGUES, 1991).
Com isso, a sociedade e o Estado passaram a exigir a essa nova escola, o
desempenho de novas tarefas na socialização das crianças, dos adolescentes e dos
jovens, na promoção do seu desenvolvimento individual e na realização da sua instrução
(CUNHA, 2015). Ocorre que a cada ano letivo, são imputadas mais atribuições à escola,
muito pelos anseios do mundo do trabalho e suas mudanças repentinas, assim como em
razão da busca por uma melhor posição no ranking dos indicadores de qualidade da
educação básica (VEIGA; AMARAL, 2012).
Assim, as escolas com níveis socioeconômicos semelhantes e que recebem
recursos semelhantes, podem gerar ambientes escolares e resultados diferentes
(REYNOLDS; TEDDLIE, 2008). Os autores salientam, ainda, que uma escola eficaz
pode contribuir para diminuir o impacto do nível socioeconômico, e quem sabe assim,
reduzir as discrepâncias entre as mesmas (ALBERNAZ, A.; FERREIRA, F.; FRANCO,
2002; ALVES; SOARES, 2013; CUNHA, 2015).
É na escola que a busca por conhecimento se inicia, e onde acontecem as
interações sociais que ajudam a traçar o futuro das crianças e jovens; entretanto, deve-
se ter o cuidado de não apresentá-la como a salvadora dos problemas da sociedade,
combatendo sozinha a desigualdade social e minimizando os impactos das condições
socioeconômicas e culturais no processo de aprendizagem dos alunos (BLAU;
DUNCAN, 1967; MARSHALL; SWIFT; ROBERT, 1997; LEE; BARRO, 1997;
FERNANDES, 2007; LÖBLER, 2013).
Isso porque a escola é uma organização coletiva constituída por um espaço físico
e de práticas vividas, as quais contribuem para compor este sistema integral e único
(MESQUITA, 2012). O que se evidencia neste estudo é a necessidade de se estudar os
fatores intraescolares como meio de contribuir para melhoria da qualidade do ensino a
partir deste espaço vivido, a escola.
O “Conselho de Classe”, estudo quantitativo e qualitativo realizado pelo IBOPE,
em parceria com a Fundação Lemann e o Instituto Paulo Montenegro (2014), procurou
mapear o perfil dos professores do ensino fundamental (I e II) da rede pública. Os
resultados mostram que 82% dos entrevistados foram mulheres, que possuem idade
média de 41 anos e 13 anos de experiência na rede pública. Além disso, 65% da
formação superior foi realizada em escola privada (LEMANN, 2014).
36
A crescente desvalorização dos professores pelo estado brasileiro, foi
demostrada em alguns pontos da pesquisa: 23% dos entrevistados acham boas as
condições de trabalho; 20% concordam que a remuneração é condizente com o
reconhecimento esperado do seu trabalho, portanto, um dos pontos chave de
insatisfação; e por fim, apenas 17% concordam que há o reconhecimento da sociedade
em geral perante o trabalho realizado pelo professor (LEMANN, 2014).
Outro ponto importante da pesquisa, enfatiza que se a opinião do professor fosse
levada em consideração, impactaria positivamente em alguns pontos cruciais no ensino:
condição de trabalho dos professores; desempenho escolar dos alunos; valorização dos
professores pela comunidade escolar; dedicação dos professores com seu trabalho; a
qualidade das aulas ministradas pelos professores e a redução da repetência e evasão
dos alunos (LEMANN, 2014).
Sobre as avaliações externas, 63% acreditam que acabar com tais avaliações
contribuiria negativamente para a qualidade da educação brasileira, entretanto, 74% dos
professores acreditam que outros formatos de avaliações externas que reflitam o
desenvolvimento integral dos alunos, somariam na condição de alavancar a qualidade
de ensino com diagnósticos mais amplos da qualidade do ensino em cada escola
(CALDERANO; PEREIRA; MARQUES, 2012; LEMANN, 2014).
2.2.2 Dificuldades e desafios encontrados no ambiente escolar
Diante deste cenário, constituído pelas transformações nos métodos de ensino,
juntamente com a demanda da sociedade por uma atividade docente mais complexa,
ocorre o alargamento e diversificação da função docente. Além deste aumento
significativo da responsabilidade do professor, a própria sociedade e Estado passaram a
exigir da escola pública, considerada a escola de massas, a promoção do
desenvolvimento individual e realização da instrução por parte das crianças,
adolescentes e jovens, por meio de desempenho de novas tarefas na socialização dos
alunos (CUNHA, 2015).
Neste contexto entende-se que a escola não pode limitar-se à função de ensinar,
ou seja, não há garantias de sucesso ao seguir um método de aprendizagem pré-
determinado e padronizado, pois deve aproximar-se cada vez mais da realidade dos
alunos, e tal realidade varia consideravelmente com o tempo e de um estabelecimento
de ensino para outro (VEIGA; AMARAL, 2012). Além de destacar as novas exigências
37
das escolas, as autoras enfatizam que muitos dos problemas enfrentados pela escola,
estão relacionadas com a crescente diversidade cultural e social dos alunos.
O ponto de vista pedagógico não é uma soma de parcelas de saberes teóricos
que, embora necessários, são insuficientes para alicerçar a compreensão da situação
escolar e a formação do discernimento do educador. Nesses termos, é claro que não há
fórmulas prontas para orientar essa formação, mas o próprio conceito de vida escolar é
básico para que se alcance esse discernimento (OLIVEIRA, 2007; CANDAU, 2012).
Neste sentido, é importante entender as necessidades de transformação, ou seja,
entender o ambiente escolar como um todo (VASCONCELLOS, 2003). Muitas das
dificuldades e anseios por uma melhor qualificação do ensino passam pelas mãos dos
professores, e o seu desempenho está relacionado a múltiplos fatores de ordem
profissional (formação, remuneração, valorização, etc.), pedagógica (desinteresse dos
alunos, a indisciplina dentro e fora da sala de aula, a baixa aprendizagem, etc.), ou ainda
institucional (número de alunos, instalações, materiais, etc.).
Entretanto, o mau uso de indicadores de qualidade no ensino por governantes,
pode gerar conclusões precipitadas sobre os reais problemas no sistema educacional
brasileiro, geralmente com a intenção e necessidade de buscar culpados pelos insucessos
das escolas (PEREIRA; FERNANDES, 2013). Ao se estabelecer um ranking, entre os
municípios e até entre os estados, desconsiderando outras informações relevantes do
atual contexto escolar, pode ocorrer de apenas a escola e seus atores serem
responsabilizados pelo fracasso imposto pelos resultados apresentados nas avaliações
externas, acarretando em uma análise perversa do contexto escolar quanto ao
direcionamento da responsabilidade (CALDERANO; PEREIRA; MARQUES, 2010;
CALDERANO 2012).
O Todos Pela Educação – TPE, movimento da sociedade civil organizada,
participa intensivamente no processo de construção de ideias e princípios para a
construção do PNE, entendendo que é inalienável o direito a educação de qualidade por
todas as criança e jovens brasileiros (RAMOS, 2011). Para o conselheiro do movimento,
Mozart Ramos, o Plano de Desenvolvimento da Educação (PDE) visa atender às escolas
com resultados baixos no IDEB, no entanto, o aumento das notas pelas escolas não têm
gerado resultados significativos na diminuição das desigualdades (CIEGLINSKI, 2010).
O TPE apresenta 5 metas focadas nos eixos de atendimento escolar,
alfabetização das crianças, aprendizagem escolar, conclusão das etapas da Educação
Básica, e volume e gestão dos investimentos públicos em educação, as quais devem ser
38
alcançadas até 2022, sendo elas: Meta 1 – Toda criança e jovem de 4 a 17 anos na escola;
Meta 2 – Toda criança alfabetizada pelo menos até os 8 anos de idade; Meta 3 – Todo
aluno aprendendo o que é apropriado a sua série; Meta 4 – Todos os alunos concluindo
o Ensino Médio; e Meta 5 – Ampliação dos investimentos em Educação Básica e
garantia de que eles sejam bem geridos (RAMOS, 2011).
É importante ter cuidado para não permitir a lógica gerencial, do mercado
empresarial, a qual enfatiza a racionalidade técnica e controle de produção, seja
incorporada pelas escolas (DOURADO, 2007; OLIVEIRA, 2007). Embora seja clara a
necessidade de um controle organizacional eficaz nas escolas, e de melhores
distribuições/usos dos recursos, o processo precisa acontecer de maneira participativa e
democrática. O anseio pela descentralização e autonomia para as escolas não pode ser
confundido com ausência de responsabilidade por parte dos governos federal, estadual
e municipal, sobre a qualidade do ensino (DOURADO, 2007). É provável que, a
qualidade dê-se por meio de políticas que articulam organização escolar e gestão,
pressupondo a formação inicial e continuada para os professores, além de melhor
estrutura física para os alunos e foco na reestruturação curricular e incentivo ao processo
de participação (OLIVEIRA, 2007; OLIVEIRA, 2010).
2.2.3 O IDEB e seus indicadores formadores
O Índice de Desenvolvimento da Educação Básica – IDEB, criado em 2005, pelo
Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira – INEP, e
aplicado no formato atual no ano de 2007, foi atualizado em 2015, a partir da revisão de
resultados da Prova Brasil, por solicitação de redes de ensino (BARBACOVI;
CALDERANO; PEREIRA, 2012; MEC, 2016). O índice é calculado a partir das notas
do Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica (Saeb) e Prova Brasil,
juntamente com os dados sobre aprovação escolar, obtidos no Censo Escolar. O
indicador trabalha com uma escala de zero a dez e sintetiza dois conceitos igualmente
importantes para a qualidade da educação: aprovação e média de desempenho dos
estudantes em língua portuguesa e matemática (INEP, 2016).
O IDEB, indicador que serve de referência para as metas do Plano Nacional da
Educação (PNE), do Ministério da Educação, vem numa crescente evolução desde 2007,
ano que registrou média nacional de 3,8 pontos (PNE, 2015). O índice é medido a cada
dois anos, e sua série histórica iniciou-se em 2005 com a apresentação dos resultados
39
em 2007 (MEC, 2016). O IDEB de 2013 mostra que o país ultrapassou as metas
previstas para os anos iniciais (1º ao 5º ano) do ensino fundamental em 0,3 pontos. O
IDEB nacional nessa etapa ficou em 5,2, enquanto em 2011 havia registrado 5,0
(ALVES; SOARES, 2013).
O Ideb é calculado a partir de dois componentes: taxa de rendimento escolar
(aprovação) e médias de desempenho nos exames padronizados aplicados
pelo Inep. Os índices de aprovação são obtidos a partir do Censo Escolar,
realizado anualmente pelo Inep. As médias de desempenho utilizadas são as
da Prova Brasil (para Idebs de escolas e municípios) e do Saeb (no caso dos
Idebs dos estados e nacional) (INEP, 2016).
A rede estadual, que atende apenas 18% das matrículas públicas nessa fase,
também superou suas metas. Em 75,6% dos municípios, as redes estaduais superaram a
meta prevista para 2013. Ao todo, em 2013 nessa etapa, 5.394 municípios tiveram
IDEB2 calculado (MEC, 2016). Já os anos iniciais do ensino fundamental são
oferecidos, prioritariamente, pelas redes municipais, que respondem por 81,6% das
matrículas da rede pública nessa etapa. As metas da rede municipal de ensino foram
alcançadas por 69,6% dos municípios brasileiros (INEP, 2016).
A proposta e intenção é que cada instância evolua de forma a contribuir, em
conjunto, para que o Brasil atinja o patamar educacional da média dos países da
Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico - OCDE. Em termos
numéricos, isso significa progredir da média nacional 3,8, registrada em 2005 na
primeira fase do ensino fundamental, para um IDEB igual a 6,0 em 2022, ano do
bicentenário da Independência (PORTAL BRASIL, 2016).
Além das avaliações, outra ferramenta importante na constituição e melhoria da
qualidade do ensino no Brasil é o Censo Escolar, que consiste no levantamento de dados
estatísticos educacionais de âmbito nacional, realizado todos os anos e coordenado pelo
Inep (PNE, 2015). Ele é feito com a colaboração das secretarias estaduais e municipais
de educação e com a participação de todas as escolas públicas e privadas do país. Trata-
se do principal instrumento de coleta de informações da educação básica, que abrange
as suas diferentes etapas e modalidades: ensino regular (educação Infantil e ensinos
fundamental e médio), educação especial, educação de jovens e adultos (EJA) e
educação profissional (cursos técnicos e cursos de formação inicial continuada ou
2 O INEP (2016) apresenta a fórmula IDEBji = Nji Pji para explicar como é realizado o cálculo do índice,
em que, i = ano do exame (Saeb e Prova Brasil) e do Censo Escolar; N ji = média da proficiência em
Língua Portuguesa e Matemática, padronizada para um indicador entre 0 e 10, dos alunos da unidade j,
obtida em determinada edição do exame realizado ao final da etapa de ensino; P ji = indicador de
rendimento baseado na taxa de aprovação da etapa de ensino dos alunos da unidade j.
40
qualificação profissional). O Censo Escolar coleta dados sobre estabelecimentos de
ensino, turmas, alunos, profissionais escolares em sala de aula, movimento e rendimento
escolar (INEP, 2016).
Conforme o MEC (2016), essas informações são utilizadas para traçar um
panorama nacional da educação básica mapeando e referenciando políticas públicas,
facilitando a implantação de programas na área da educação, incluindo os de
transferência de recursos públicos como alimentação e transporte escolar, distribuição
de livros, implantação de bibliotecas, instalação de energia elétrica, Dinheiro Direto na
Escola e Fundo de Manutenção e Desenvolvimento da Educação Básica e de
Valorização dos Profissionais da Educação (Fundeb).
Além disso, os resultados obtidos no Censo Escolar, sobre o rendimento
(aprovação e reprovação) e movimento (abandono, transferência, falecimento) escolar
dos alunos do ensino fundamental e médio, servem como base de cálculo do indicador
IDEB, ganhando total relevância, pois é considerado o principal indicador formador do
índice (INEP, 2016).
Já o Sistema de Avaliação da Educação Básica (Saeb) tem como principal
objetivo avaliar a Educação Básica brasileira e contribuir para a melhoria de sua
qualidade e para a universalização do acesso à escola, oferecendo subsídios concretos
para a formulação, reformulação e o monitoramento das políticas públicas voltadas para
a Educação Básica. Ao mesmo tempo, procura oferecer dados e indicadores que
possibilitem maior compreensão dos fatores que influenciam no desempenho dos alunos
nos anos e áreas avaliados.
O Saeb é composto por três avaliações externas em larga escala conforme
informações do INEP (Figura 2).
Figura 2 - Composição do Sistema de Avaliação da Educação Básica
Fonte: INEP 2016.
41
Das três avaliações que compõe o SAEB, duas delas estão diretamente ligadas
ao IDEB, ou seja, são indicadores que fazem parte do cálculo de geração do índice. A
Aneb e a Anresc/Prova Brasil são realizadas a cada dois anos, enquanto a ANA é de
realização anual conforme INEP (2016).
O IDEB foi introduzido na política educacional, através do Plano de Metas
Compromisso Todos pela Educação (LÖBLER, 2013). Os resultados desta combinação
de Censo Escolar e avaliações externas, que juntos formam o IDEB, acabam sinalizando
para sociedade, que a qualidade de ensino está diretamente ligada a uma trajetória
educacional regular, sem reprovações e que deve garantir a aprendizagem dos alunos
(FERNANDES, 2007). Além disso, a questão principal não está mais direcionada ao
acesso escolar, sendo que quase a totalidade das crianças possui acesso ao sistema
educacional, entretanto, o problema ainda reside na alta taxa de repetência, na elevada
proporção de abandono escolar e na baixa proficiência adquirida em exames
padronizados (FERNANDES, 2007).
As avaliações externas já eram realizadas desde os anos 90, porém com um
alcance menor, se comparado com o atual cenário de avaliações. Entretanto, a
consolidação do Saeb possibilitou que um sistema de ensino pudesse ser avaliado e
comparado entre diferentes instituições de ensino, com o foco no aprendizado do aluno
e não somente na análise da extensão da rede de ensino no país (ALVES; SOARES,
2013). Todavia, os resultados obtidos até o ano de 2005, divulgados bianualmente,
propiciaram a produção de um rico diagnóstico sobre a qualidade de educação ofertada
pelas escolas brasileiras a partir de grandes unidades amostrais. Essa evolução do
diagnóstico escolar brasileiro, realizado em todas as regiões do país, fortaleceu,
impulsionou e subsidiou pesquisas relacionadas aos fatores associados à eficácia do
ensino, as quais ainda eram raras no país (ALVES; FRANCO, 2008).
Enquanto aspecto negativo, as avaliações externas são muitas vezes complexas
em suas metodologias, dificultando sua implantação e principalmente interpretação de
alguns resultados, o que deveria ser de fácil entendimento, já que a busca por uma
escolarização mais qualificada, é o principal fodo destas avaliações (CASTRO, 2009).
O governo federal, através do MEC e INEP, demostrou grande esforço na disseminação
dos resultados antes da consolidação do Saeb, entretanto, como tais resultados não eram
expressos por municípios nem por escolas, constituíram valores apenas para os estados
e união.
42
A partir de 2005, com a consolidação do Saeb, este instrumento passou a ser
composto por duas avaliações externas: Avaliação Nacional da Educação Básica (Aneb)
e a Avaliação Nacional do Rendimento Escolar (Anresc) ou Prova Brasil. Como a
avaliação é feita de forma quase que censitária, possibilitou que os resultados fossem
observados nominalmente, de estabelecimentos de ensino e de estados e municípios
(ALVES; SOARES, 2013).
Neste contexto, as localidades, aqui tratadas como escolas e municípios,
constituídas a partir das relações entre as pessoas, passam a fazer parte da agenda de
pesquisadores, formuladores de políticas públicas e governantes. A operacionalização
destas pesquisas, e neste sentido a área de administração não ficou de fora desse
movimento, deu-se mediante investigações sobre formas organizativas e modelos ou
mecanismos de gestão capazes de prover o desenvolvimento (GOULART et al., 2010).
2.3 PERFORMANCE ESCOLAR
A demanda social por uma melhor escolaridade está diretamente ligada às
oportunidades no mercado de trabalho, aumento da renda e qualidade de vida, o que
resultou em uma expansão do sistema de ensino mundialmente, e no Brasil, esse
aumento da escolaridade média da população é resultado da generalização do ensino
básico a partir da década de 90 (LUZ, 2006). Entretanto, o resultado da performance
educacional está ligado ao indivíduo, seu histórico de vida, sua condição
socioeconômica, fatores escolares que influenciam o desempenho do aluno, assim como
políticas educacionais que fomentam a oportunidade de uma formação de qualidade
(CÉSAR; SOARES, 2001; BUCHMANN; HANNUM, 2001; LUZ, 2006;
CALDERANO, 2012).
Da mesma forma, a condição e composição socioeconômica do indivíduo são
baseadas na qualificação individual, que em um coletivo, está relacionada aos resultados
educacionais (BLAU; DUNCAN, 1967). Por essa razão a educação influencia
diretamente na desigualdade social e condição socioeconômica do indivíduo, sendo o
desempenho escolar explicado através da interação de fatores determinantes, presentes
no contexto micro e macro do aluno. O que determina o desempenho escolar e
consequentemente as desigualdades educacionais entre os indivíduos, são variáveis
(recursos) como: escolaridade dos pais, renda familiar e composição da residência –
43
contexto micro; e variáveis (recursos), tais como insumos disponíveis na escola,
características e formação dos professores e políticas públicas direcionadas à educação
– contexto macro (BUCHMANN; HANNUM, 2001).
No ano de 2015 foi criado pelo INEP o indicador social chamado de Indicador
Socioeconômico das Escolas – INSE, o qual visa classificar as escolas conforme o nível
socioeconômico dos seus alunos, classificação esta, exposta em uma escala de sete
pontos, seguindo a nomenclatura: (1) Muito Baixo; (2) Baixo; (3) Médio Baixo; (4)
Médio; (5) Médio Alto; (6) Alto; e (7) Muito Alto (INEP, 2017). Aproximar o
desempenho escolar junto a condições socioeconômicas de determinada região,
possibilita um maior entendimento das características de determinados ambientes
educacionais, o que em tese, corrobora para o entendimento dos fatores que interferem
ou agregam no melhor desempenho escolar (FERNANDES, 2007; BARBACOVI;
CALDERANO; PEREIRA, 2012; LÖBLER, 2013).
Estudar as origens do desempenho escolar e seu impacto nos resultados sociais,
possibilita esclarecer, ampliar e compreender as diferenças nos resultados educacionais
dentro do respectivo sistema de ensino, possibilitando também, a criação de subsídios
para promoção de políticas públicas que revertam tais desigualdades (MARSHALL;
SWIFT; ROBERT, 1997; FERNANDES, 2007; LÖBLER, 2013).
Além disso, a análise estatística de determinantes da performance educacional
permite esclarecer de forma mais clara os reais fatores que afetam diretamente o ganho
de conhecimento e/ou habilidade no processo de aprendizagem do aluno, e ao longo do
tempo, a proficiência adquirida pelo aluno, desde que essas análises sejam feitas
considerando as condições do contexto regional (HANUSHEK, 2002).
Nesse contexto, saber como são empregados recursos e insumos escolares
possibilita enxergar como os determinantes afetam de forma direta no processo
educacional, ou seja, o quanto refletem no desempenho dos testes formadores de
indicadores (MACEDO; PRADO, 2010). Para tanto, seguindo os conceitos e
classificações dos recursos utilizados conforme quadro 1, visto anteriormente, serão
tipificados os recursos educacionais (Quadro 2), alocando assim, as variáveis do estudo
de acordo com seu tipo.
44
Quadro 2 - Tipificação dos recursos educacionais
TIPOS DE RECURSOS VARIÁVEIS BASES DE DADOS
Tangíveis
Financeiro
Investimento por Habitante
Manutenção e Desenvolvimento do
Ensino
Mapa Social – Ministério
Público-RS
Físico/Estrutural
Infraestrutura;
Complexidade Escolar
Censo Escolar
ICG – índice de complexidade da
gestão escolar
Intangíveis
Humano
Adequação da Formação Docente;
Índice de Esforço Docente
Docente com Ensino Superior
AFD – Adequação Formação
Docente
IED – índice Esforço Docente
DSU – Docente com Ensino
Superior
Relacional
INSE;
ANA;
Distorção Idade Série
Indicador Socioeconômico das
Escolas - INSE;
ANA – Avaliação Nacional da
Alfabetização,
TDI – Taxa Distorção Idade-
Série
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Considerando que as desigualdades sociais são frutos da ineficiência ou
inexistência de políticas públicas, e que se bem geridas e direcionadas, observando as
condições e particularidades do contexto regional (HANUSHEK, 2002; OLIVEIRA,
2007; CALDERANO, 2012), possibilitam um ganho de performance por parte dos
alunos (BUCHMANN; HANNUM, 2001) e que esse melhor desempenho impacta de
maneira significativa na sociedade como um todo (MARSHALL; SWIFT; ROBERT,
1997; FERNANDES, 2007; LÖBLER, 2013), tem-se a seguinte hipótese de pesquisa:
𝐻1: A condição socioeconômica do aluno influencia positivamente no desempenho
escolar do aluno no IDEB.
2.3.1 Investimento na Educação
Muito se discute sobre as condicionantes da qualidade no ensino, e
inevitavelmente, o investimento em educação está presente em todos os anseios dos que
imaginam uma educação pública, gratuita e de qualidade (FILHO; AMARAL, 2009). A
educação passa a ter papel importante na atividade econômica dos diferentes países, já
que oferece uma correlação positiva entre o nível de escolaridade e a renda per capita
de uma população (HANUSHEK, 2006; WÖBMANN, 2007).
A educação além de favorecer o desenvolvimento de habilidades cognitivas dos
indivíduos, a longo prazo, proporciona o crescimento econômico e consequentemente,
45
aumento na renda bruta de cada indivíduo (FILHO; AMARAL, 2009). Mesmo com a
evidência sobre a relação estabelecida entre qualidade da educação e desempenho
econômico de uma população, esta abordagem recebeu pouco destaque entre
pesquisadores (HANUSHEK; KIMKO, 2000).
A despeito deste descaso, os testes padronizados aplicados como instrumentos
de medida da qualidade de ensino, estão diretamente ligados ao rendimento individual
e relevância econômica da população dos testes (HANUSHEK, 2006). Em estudos que
contemplaram países da OCDE (Organização para a Cooperação Econômica da
Europa), comprovam que o aumento na qualidade de ensino está diretamente ligado ao
aumento no desempenho econômico de cada país; entretanto, por mais que os resultados
reforcem o impacto da qualidade no ensino como causadora do desenvolvimento
econômico, não significa que o aumento no investimento em educação contemple essa
relação, ou seja, o investimento em educação não está diretamente relacionado com o
aumento na qualidade do ensino (HANUSHEK; RIVKIN, 1997; HANUSHEK;
KIMKO, 2000; GUNDLACH; WÖBMANN, 2001; HANUSHEK, 2006; WÖBMANN,
2007).
Outras variáveis relacionadas ao contexto onde o indivíduo está inserido podem
ser influenciadoras do desempenho escolar, como a renda familiar, grau de instrução
dos pais, fatores relacionados ao ambiente socioeconômico e o contexto escolar em si.
Entretanto, não basta visar somente o aumento dos investimentos em educação, sem
pensar em políticas públicas que fomentem o aumento na qualidade da educação (LEE;
BARRO, 1997). Neste aspecto, salienta-se a importância em manipular e alocar de
forma eficaz os recursos disponíveis para a educação, balizados por políticas públicas
concretas e que almejam a solidificação dos resultados da performance educacional
(HANUSHEK; RAYMOND, 2006).
Na América Latina a defasagem do sistema educacional nas últimas décadas,
ainda influencia políticas públicas voltadas à expansão do número de alunos, na
diminuição da repetência e por lógica, o aumento na aprovação dos alunos e melhores
resultados nas avaliações de ensino. O relatório da PREAL (Partnership for Educational
Revitalization on the Americas), indica o aumento nos investimentos em educação, com
gastos significativos ao longo das últimas décadas; porém, muitos problemas ainda são
corriqueiros e interferem na qualidade do ensino. Dentre estes problemas estão o baixo
desempenho em avaliações externas; a piora da qualidade relacionada - na maioria das
46
vezes - com territórios com maiores problemas socioeconômicos (FILHO; AMARAL,
2009).
O Brasil segue as mesmas características dos demais países latino-americanos,
sendo que o aumento dos alunos matriculados e menores taxas de reprovação,
permanecem como principal foco de resultados das políticas públicas. Portanto, não
reflete-se em melhores desempenhos nas avaliações externas como o IDEB e na melhor
qualidade do ensino, mesmo diante de maiores investimentos educacionais
(CALDERANO, 2012; FILHO; AMARAL, 2009). Não há consenso entre os
pesquisadores quanto a esta afirmação, porém há uma tendência de que um melhor
desempenho é derivado de maiores investimentos educacionais (GOMES, 2005).
Melhores recursos pedagógicos, como infraestrutura e equipamentos adequados
e bem conservados para a prática pedagógica, são importantes para um melhor
rendimento dos alunos, influenciando diretamente na aprendizagem dos mesmos,
portanto, a melhoria nas instituições de ensinos devem ser constantes (SÁTYRO;
SOARES, 2007). Este impacto da infraestrutura, depende essencialmente no grau de
investimento público aplicado às escolas e a maximização do uso desses recursos
(BARBOSA; FERNANDES, 2001).
Para Sátyro e Soares (2007) houve uma evolução nos investimentos em recursos
educacionais, o que pode ser comprovado por sua pesquisa mostrando que de 1997 a
2005 ocorreram melhorias significativas nas infraestruturas das escolas, seguindo um
aumento dos investimentos em educação, entretanto, não incidiram sobre a repetência e
aprendizado dos alunos, valores significativos. Entretanto, a falta de recursos
financeiros, principalmente nos anos finais do ensino fundamental, impactam
negativamente no desempenho escolar (ALBERNAZ; FERREIRA; FRANCO, 2002).
O ministério Público do Rio Grande do Sul, através da criação do aplicativo
denominado “Mapa Social”, tenta promover um panorama da realidade social dos
municípios gaúchos por meio de diversos indicadores divulgados por diferentes
instituições e órgãos públicos (MP, 2017). O aplicativo permite analisar as dimensões
educação, saúde e segurança pública de maneira simplificada e auto informativa. Na
dimensão educação, é possível verificar o investimento por habitante, composto pela
razão do número de habitantes do município pelo valor total investido em educação na
rede pública de ensino, o que facilita para uma análise mais detalhada, o confronto com
outras informações (MP, 2017).
47
Diante do exposto, considerando a variável investimento como importante
informação sobre o panorama educacional e seu possível envolvimento direto no
resultado do desempenho da educação (HANUSHEK; KIMKO, 2000; GOMES, 2005;
HANUSHEK, 2006; WÖBMANN, 2007; FILHO; AMARAL, 2009), mesmo este
resultado estando mais relacionado com a forma de alocar os investimentos e não no
valor propriamente investido (LEE; BARRO, 1997; HANUSHEK; RAYMOND, 2006;
CALDERANO, 2012) tem-se a seguinte hipótese:
H2: Os investimentos em educação influenciam positivamente o desempenho
escolar dos alunos no IDEB.
2.3.2 Esforço e Formação Docente
A necessidade de cobrança de uma formação adequada dos docentes na educação
básica, e sua relação com o dia a dia do aprendizado do aluno vêm desde após a
Revolução Francesa, no século XIX, quando o problema da formação e instrução
popular passou a ter atenção institucionalmente (SAVIANI, 2009). Ainda segundo o
autor, no Brasil, o interesse pela formação dos professores tem início após a
independência, quando passou-se a discutir as questões pedagógicas necessárias para a
instrução popular; contudo, ao longo dos últimos dois séculos, revelam um quadro de
descontinuidade em relação às formas de formação docente, por meio das sucessivas
mudanças empregadas nesta área.
Essas discussões pedagógicas foram agrupadas em períodos históricos por
Saviani (2009), cujo estudo mostra a precariedade das políticas formativas, que não
seguiram padrões consistentes da preparação docente, dificultando ainda mais o
enfrentamento dos problemas gerados na educação no Brasil. Muito se discute Quanto
à responsabilidade da formação do professor, que passa por uma padronização estatal
de conhecimentos obrigatórios a serem disseminados em sala de aula; uma política de
incentivo e motivação para a continuidade de formações complementares aos
professores; uma remuneração maior dos professores, que possibilite e facilite a busca
paralela de conhecimento em cursos de formação, entre outros (PIMENTA, 1997).
Por outro lado, a busca incessante por resultados estabelece uma pressão
involuntária aos professores, que se sentem com a responsabilidade de gerar resultados
positivos para a escola (TARDIF, 2010). Esta responsabilização, na medida em que
48
alunos são avaliados e escolas taxadas de “boas” ou “ruins” dependendo de seus
resultados, intensifica os olhares para o professor e suas habilidades de transmitir
conhecimentos (KUENZER, 1999).
A aprendizagem não pode ser vista como um processo de soluções de problemas,
assim como, a aquisição do saber não é de exclusiva responsabilidade do professor; na
verdade é necessário o envolvimento e dedicação de todos os atores do processo
(TARDIF, 2010). Entretanto, ao elaborar indicadores que, de certa forma, contemplam
as características da atuação dos professores nas escolas, como o índice de esforço
docente e Adequação da formação docente, mostram de maneira escalar o perfil do
professor da escola pública (INEP, 2017).
Sob outro aspecto, a qualidade do ensino é vista como resultado da maximização
da alocação dos recursos em instituições de ensino. Tais recursos tangíveis ou
intangíveis, podem ser mensurados e confrontados com o desempenho educacional,
assim como os referentes à utilidade dos professores, atores essenciais no processo de
aprendizagem e construção do conhecimento (PRITCHETT; FILMER, 1997). Sendo
assim, a formação e dedicação docente vão ao encontro do que os autores citados
anteriormente afirmaram, pois são indicadores de desempenho criados para mensurar o
grau de envolvimento e utilidade do professor através de indicadores, mostrando o
panorama da formação do professor, relacionada à sua área de atuação na escola
(AZANHA, 2004). A esse respeito, tem-se as seguintes hipóteses:
H3: O esforço docente influencia o desempenho educacional do aluno no IDEB.
H4: A formação docente influencia o desempenho educacional do aluno no
IDEB.
2.3.3 Complexidade e Infraestrutura Escolar
Outro desafio para o desempenho escolar, passa inevitavelmente pela
complexidade escolar, a qual impacta substancialmente na infraestrutura necessária para
um melhor funcionamento e cada escola. Os gestores escolares, ficam com a missão de
alocar de maneira eficiente os recursos para atender a complexa estrutura de ensino,
buscando sempre, os melhores resultados possíveis (SANTOS, 2008; ALVES; SOUZA,
2013).
49
Conforme o nível de complexidade do contexto no cotidiano da escola, maior é
a responsabilidade sobre ações capazes de buscar soluções para problemas
administrativos e técnicos. Tais ações, de cunho administrativo, exigem uma postura
dinâmica e criativa dos seus gestores, os quais devem agir visando uma solução eficaz
e que acompanhe as mudanças sociais contingenciais de cada escola (SANTANA,
2015).
Assim o tamanho da escola influencia na complexidade de alocação dos recursos
tanto humanos quanto financeiros, e por consequência, influencia na infraestrutura
disponível para determinado ambiente escolar (NETO et al., 2008). Portanto, a
complexidade está relacionada com os desafios de infraestrutura, e que pode ter impacto
significativo no desempenho de alunos que buscam a aprendizagem em um contexto
escolar favorecido pelas condições mínimas de infraestrutura, ou ainda, em condições
avançadas de infraestrutura. (SOARES NETO et al., 2013).
Estudos mostram que a precariedade das instituições de ensinos com menos de
200 alunos é maior, considerando a comparação com escolas maiores. Além disso, tais
escolas apresentam desempenho inferior na Prova Brasil, com índices abaixo da média
geral, principalmente nas regiões norte e nordeste do país (NETO et al., 2008). No
entanto, na visão de Waiselfisz (2000), o desempenho escolar está mais atrelado à
eficiência pedagógica e dedicação dos docentes na escola, do que o tamanho de seu
porte.
O índice de Complexidade da Gestão Escolar, criado pelo INEP, possibilita uma
visão mais ampla da complexidade da gestão da escola, não visa apenas o número de
alunos matriculados, mas também o número de turnos de funcionamento da escola e
número de etapas de ensino disponíveis, divididos em uma escala de 6 níveis, onde o
nível 1 apresenta o mais baixo grau de complexidade da gestão escolar, e o nível 6, o
mais alto (INEP, 2016).
Promover uma educação pública e de qualidade, passa então, pela análise ampla,
mas também específica, de cada realidade regional, assim como pelos anseios por uma
infraestrutura mais adequada das escolas, independentemente do grau de complexidade
envolvido (ALBERNAZ; FERREIRA; FRANCO, 2002).
Esta relativa diferença de importância ou significância entre infraestrutura e
complexidade escolar, pode ser entendida por Lee e Smith (2002), os quais não
identificam claramente a causalidade entre complexidade escolar com o desempenho do
aluno, ou seja, o número de alunos e números de turmas de uma escola não influencia
50
diretamente no desempenho desses alunos, se claro, a infraestrutura e investimentos
acompanhar a complexidade escolar. Entretanto, o tamanho da turma é vista como um
possível influenciador de desempenho, podendo facilitar o crescimento intelectual,
desenvolvimento de novas habilidades e aquisição de conhecimento (ALVES;
SOARES, 2013).
No esforço de identificar variáveis explicativas do desempenho escolar de alunos
em avaliações de grande escala, muitos pesquisadores identificaram influência da
infraestrutura das escolas com o desempenho dos alunos, e no Brasil, é consolidado a
afirmativa que a infraestrutura está diretamente ligada à melhores resultados no
rendimento do aluno (GARCIA et al., 2015).
Desde a década de 80 intensificou-se estudos relacionados a infraestrutura, e
Fletcher (1986) realiza uma das primeiras pesquisas relacionadas ao tema, identificando
condições precárias em algumas instituições de ensino, principalmente a falta de
materiais pedagógicos que auxiliassem na aprendizagem do aluno (SOARES, 2004;
FRANCO; SZTEJN; ORTIGÃO, 2007). Já em um contexto internacional, em países
desenvolvidos, por terrem uma maior equidade nos investimentos em educação e
disposição de infraestruturas homogêneas entre as escolas, a maior fonte de variância
no desempenho dos alunos reside dentro da escola, e não fora dela, o que remete para o
melhor uso dos recursos pedagógicos disponíveis como alavancagem da aprendizagem
dos estudantes (HATTIE, 2009).
Diante da necessidade de melhor alocar os recursos, evidencia-se a necessidade
de proporcionar ao aluno, maior interessado em usufruir de um ambiente escolar
satisfatório, que contribua significativamente para sua formação acadêmica e social, um
contexto que dignifique e proporcione condições favoráveis para o estudo,
aprendizagem e construção social do indivíduo (ALVES, 2010). Pensar na qualidade de
ensino, e da educação como um todo, é pensar além dos portões das escoas, ou seja,
representa uma perspectiva de um desenvolvimento satisfatório para a sociedade em
geral, com indivíduos capazes de gerar riqueza em forma de desenvolvimento
econômico (HANUSHEK; RAYMOND, 2006).
Para que o aluno tenha condições de desenvolver habilidades cognitivas e,
portanto, adquirir conhecimento, é de suma importância um ambiente escolar favorável,
com harmonia na distribuição e alocação de recursos, pensando no bem estar do aluno
e seu desenvolvimento educacional e social (PINEAU, 2010). Esta infraestrutura
51
disponível nas escolas, é hoje levantada através do Censo Escolar promovido pelo MEC,
que acontece anualmente em todas as escolas públicas do Brasil (MEC, 2017).
Sobre a infraestrutura escolar, levando em consideração a importância em se ter
um ambiente favorável tanto para transmitir quanto para adquirir conhecimento,
(PINEAU, 2010; ALVES, 2010), com recursos essenciais que satisfaçam as
necessidades básicas dos atores da escola e que fomentem um cotidiano favorável para
o desenvolvimento do ensino (ALVES; SOARES, 2013), tem-se a seguinte hipótese de
pesquisa:
H5: A infraestrutura da escola influencia o desempenho educacional do aluno
no IDEB.
E em uma outra perspectiva, também observando o ambiente físico da escola,
mas agora considerando o contexto escolar, o qual interfere significativamente no modo
de gerir a escola levando em consideração quão complexa esta pode ser (ALBERNAZ;
FERREIRA; FRANCO, 2002), temos outra hipótese de pesquisa:
H6: A complexidade da gestão escolar, influencia o desempenho educacional
do aluno no IDEB.
2.3.4 Distorção idade-série e a alfabetização na idade-certa
Além dos já mencionados, há outros fatores - como o analfabetismo e o
abandono escolar - que interferem negativamente no desenvolvimento da educação no
Brasil, mesmo evidenciando uma evolução recente na escolaridade média do brasileiro,
assim como o aumento da renda per capita, não constituiu impacto significante no
desempenho e qualidade do ensino (FERREIRA e VELOSO, 2006).
Ademais, o tempo escolar é fator determinante para o desempenho cognitivo do
aluno. Portanto, alunos que acompanham o fluxo de aprendizagem, ou seja, conseguem
adquirir conhecimento na idade e série adequada para tal feito, concretizam melhores
relações pedagógicas e, por fim, tendem a obter melhores desempenhos em avaliações
e melhores formações e consequentemente, um desempenho socioeconômico
satisfatório (PARENTE, 2002).
A distorção da idade e série do aluno, traz implicações não só de desempenho
em avaliações, mas pode promover um ambiente de exclusão para com o aluno, visto
52
que as relações sociais oriundas dos laços iniciais de amizade, tendem a ser
interrompidos ou até mesmo destruído após uma reprovação e descontinuidade na turma
de origem do aluno (VEIGA-NETO, 2012). Estes laços construídos pelas relações
sociais pontuam a apropriação do espaço, transformando em espaço vivido,
caracterizado pela construção da cidadania por meio da comunidade, família, escola e
trabalho (KOGA, 2003).
Para a construção pedagógica, tal interrupção leva a um grau mais elevado de
dificuldade em o aluno desenvolve habilidades cognitivas, contribuindo para a baixa
aquisição de conhecimento do mesmo (MESQUITA, 2012). Essa interrupção pode
apresentar resultados desastrosos na formação da criança e adolescente, desde
transtornos psicológicos e emocionais, até dificuldades de socialização e construção de
laços de relacionamentos, impactando nos resultados de avaliações de desempenho
escolar (KOGA, 2003; VEIGA-NETO, 2012; MESQUITA, 2012).
Toda e qualquer interrupção do aluno, em sua trajetória escolar seja por
abandono ou repetência, é prejudicial tanto para o próprio aluno que deixará de conviver
com o ambiente escolar, no caso de abandono; quanto para aqueles que ao repetirem o
ano, tendem a sofrer com a readaptação aos novos colegas necessitando a criação de
novos laços de relacionamentos e vínculos sociais (TADA; SÁPIA; LIMA, 2010).
Só a presença do aluno em séries que correspondem às suas idades, ou seja,
alunos que não reprovaram de ano e que juntamente, não evadiram, não garantem
resultados satisfatórios nas avaliações externas, muito menos é garantia de qualidade no
ensino (CALDERANO, 2012; FILGUEIRAS, 2012; VEIGA-NETO, 2012;
MESQUITA, 2012). Sendo assim, ante a discussão sobre a interferência do não
acompanhamento do aluno, nas séries ideais conforme sua idade, e na disponibilidade
de análise o indicador específico – citado anteriormente - criado pelo MEC para tratar
sobre esse assunto (INEP, 2017), constrói-se a seguinte hipótese:
H7: A distorção Idade-série influencia o desempenho escolar do aluno no IDEB.
A Avaliação Nacional da Alfabetização-ANA, indicador aplicado a alunos da 3ª
série do ensino fundamental, foi construído com intuito de identificar a capacidade de
alfabetização relativo às disciplinas de português - que avalia o grau de aprendizagem
em relação a escrita, leitura e interpretação da língua portuguesa; e de matemática - que
53
avalia o grau de conhecimento do aluno diante das funções básicas de subtração, adição,
divisão e multiplicação (INEP, 2017).
Os resultados dos testes de aprendizagem realizados em seu
Município/Estado são apresentados em uma Escala de Proficiência*,
composta por níveis progressivos e cumulativos, da menor para a maior
proficiência. Significa dizer que quando um percentual de estudantes está
posicionado em determinado nível da escala, pressupõe-se que, além de
terem desenvolvido as habilidades referentes a este nível, provavelmente
também desenvolveram as habilidades referentes aos níveis anteriores
(INEP, 2017).
Tal indicador possibilita anteceder possíveis sucessos e insucessos nos
resultados na Prova Brasil dos alunos do Ensino Fundamental I, o que direciona as
escolas, e principalmente as ações dos professores, no foco das principais deficiências
dos alunos com a percepção da proficiência desenvolvida a partir no nível da escala
observada (MORAIS, 2012).
Para Franco (2008), o melhor desempenho dos alunos nas séries iniciais de
ensino é fruto de um alinhamento entre idade e conhecimentos que devem ser
adquiridos, pois um atraso principalmente na alfabetização dos alunos, pode acarretar
além de problemas futuros na trajetória desses alunos nas próximas etapas de ensino,
ocasionando desistências e reprovações, como também impactando de forma negativa
no desempenho da qualidade da educação como um todo.
Tratar o problema de desempenho do aluno já nos primeiros anos de ensino,
focando nos problemas de alfabetização, poderá auxiliar tanto professores quanto
gestores, no entendimento e melhor orientação aplicação do ensino (MORAIS, 2012;
FILGUEIRAS, 2012; CASTRO, 2009). As avaliações em grande escala, mesmo que
muitas vezes interpretadas como uma forma simplista de analisar uma característica
macro de determinada situação educacional, possibilita criar perspectivas e cenários
ricos que viabilizem a implementação de políticas públicas direcionadas e um
monitoramento mais amplo de variáveis de ensino (FILGUEIRAS, 2012).
No recente estudo de Vernier, Bagolin e Jacinto (2015), os quais exploram as
proficiências que compões os resultados do IDEB, dando ênfase para Matemática, por
representar a disciplina de maior reprovação entre os alunos do Ensino Fundamental,
ressaltam que os municípios e escolas com melhores proficiências em Matemática,
maior vai ser a relação com o desempenho positivo nos resultados do IDEB. Além disso,
descrevem que no estado do Rio Grande do Sul, 96,57% dos professores de Matemática
possuem ensino superior completo, e destes, 77,83% possuem o curso de licenciatura.
54
Como já debatido anteriormente, muitos podem ser os condicionantes que
influenciam ou interferem no desempenho dos alunos em sala de aula, e um diagnóstico
preciso e antecipado, pode garantir um melhor rendimento do aluno nas avaliações
externas (LIMA; PEQUENO; MELO, 2008). Portanto, explorar os resultados nas
proficiências dos alunos, podem apresentar resultados que direcionem melhor as causas
do (in)sucesso nas avaliações externas, mapeando as principais regiões com problemas
de aprendizado (VERNIER; BAGOLIN; JACINTO, 2015). Assim, constrói-se a última
hipótese da pesquisa:
H8: O resultado na avaliação da alfabetização influencia o desempenho escolar
do aluno no IDEB.
55
3 MÉTODO
A pesquisa se constrói no sentido de adotar os procedimentos necessários para
examinar e avaliar um problema, sob o aspecto formal e reflexivo. É o exercício da
capacidade intelectual, própria em ver um problema, delimitar seu estudo, definir
instrumentos de coleta/análise e explicar seus fenômenos. A finalidade da pesquisa
encontra-se na compreensão de fatos acumulados, permitindo explicar os fenômenos
cotidianos de forma a atender as necessidades de conhecimento (MARCONI e
LAKATOS, 2011). Nesse sentido, a metodologia é a lógica dos procedimentos
científicos, que ajuda a explicar o processo de desenvolvimento do trabalho e o alcance
dos resultados (FACHIN, 2003).
A pesquisa possibilita uma aproximação e entendimento da realidade, em
constante investigação, pois trata-se de um processo permanente e inacabado
(DALFOVO; LANA; SILVEIRA, 2008). Para se aproximar do tema e problemática do
estudo, utilizou-se a abordagem quantitativa como estratégia e delineamento de
pesquisa, contemplando os paradigmas funcionalista.
3.1 NATUREZA DA PESQUISA
A abordagem quantitativa, pautada no paradigma funcionalista, característico
dos estudos das ciências sociais aplicadas, apresenta predominantemente uma
abordagem objetivista do mundo social; busca a compreensão de um fenômeno social e
tem a preocupação de fornecer descrições racionais do estatus quo numa postura
realista, positivista e determinista da realidade social, contribuindo com a geração
conhecimento sobre o tema abordado (BURREL; MORGAN, 1979; CASALI, 2004).
“A escolha de um Paradigma tem implicações importantes para a escolha da
Metodologia, e consequentemente para os Métodos de coletar os dados” (DIEHL, 2004,
p. 114).
Assim, o paradigma funcionalista, além de possuir uma orientação pragmática,
composto por artefatos empíricos e relacionamentos relativamente concretos, visa à
compreensão de fenômenos na sociedade, e deve ser posto em termos de conhecimentos
gerais, e somente após, colocados em prática (BURREL e MORGAN, 1979).
56
É nesse trajeto que se configura uma pesquisa aplicada, caracterizando-se como
um estudo que procura prover subsídios capazes de gerar informação, conhecimento e
entendimento das possíveis variáveis que influenciam a performance escolar, pautada
no levantamento de problemas e elementos que podem ser identificados, estudados,
medidos e aplicados (MARCONI e LAKATOS, 2011).
Com o intuito de formular o tema de pesquisa, o delineamento de pesquisa assim
como a problemática do estudo, foram utilizadas algumas etapas da pesquisa
bibliográfica, como levantamento bibliográfico preliminar, que pode ser entendido
como um estudo exploratório proporcionando a familiaridade do pesquisador diante do
assunto de interesse, bem como sua delimitação, selecionando conteúdos e materiais a
serem utilizados nas inferências capazes de proporcionar explicações a respeito do
assunto (GIL, 2008).
O levantamento bibliográfico preliminar é de cunho exploratório e tem a
finalidade fundamental de desenvolver, esclarecer e modificar conceitos, vez que se
busca a formulação de problemas mais precisos ou hipóteses que possam continuar
sendo pesquisadas posteriormente (GIL, 2009).
A fim de atender o objetivo do estudo, o método de investigação se deu por meio
de uma abordagem quantitativa, analítica, do tipo descritiva, que tem como objetivo
principal descrever as características de populações e de fenômenos ou o
estabelecimento de relações entre variáveis, sendo a maioria das pesquisas por
levantamentos, tipificadas como descritivas (GIL, 2008).
3.2 UNIDADE DE ESTUDO
A escolha das coordenadorias, municípios e respectivas escolas, passa pela
intenção de mapear boa parte da região norte do estado do Rio Grande do Sul, como
forma de contribuir com o Arranjo da Educação Norte Gaúcho, criando subsídios para
o Observatório da Educação Norte Gaúcho, produto deste arranjo. A ideia de realizar as
aproximações sobre a realidade da educação nesta região, permite uma aproximação
sobre o atual contexto e características do ambiente escolar e a sua relação com
desenvolvimento da qualidade de ensino nas escolas e municípios.
Como forma de escolha, utilizou-se a conveniência na definição das
Coordenadorias Regionais de Educação que fariam parte do estudo. Neste sentido, deu-
se ênfase à 7ª CRE, com sede na cidade de Passo Fundo - local de nascimento do Arranjo
57
da Educação - e duas outras coordenadorias fronteiriças: 15ª e 20ª CREs, como mostrado
no Apêndice E.
As regiões possuem algumas características em comum, entretanto a escolha se
deu exclusivamente pela posição geográfica e proximidade territorial entre as extensões
das coordenadorias. Nas últimas décadas, a discussão sobre escalas territoriais como
dimensões de aplicação e direcionamento de políticas públicas, sofreu críticas pela sua
insuficiência na formulação e implantação, pela utilização de macrorregiões para a
referência para políticas de enfrentamento das desigualdades sociais (ARAÚJO, 2005).
Existe, portanto, consenso sobre a necessidade de estudos direcionados a regiões
menores dentro da temática territorial. Com isso é possível formar e caracterizar uma
mesorregião, extrair mais subsídios de um determinado contexto regional, com maior
amplitude, para um eficiente direcionamento das políticas públicas em diferentes
frentes, voltado principalmente para o enfrentamento de desigualdades (BANDEIRA,
2006).
Por outro lado, o uso, por parte da administração pública, de uma variedade de
escalas territoriais diferentes, tende a gerar uma multiplicidade de divisões regionais e
setoriais que impossibilitam a formação de uma identidade regional. Não constitui
intenção do presente estudo criar novo papel ou buscar uma identidade territorial para a
mesorregião escolhida, e sim, com base em uma divisão escalar estadual, orientada por
microrregiões educacionais chamadas de Coordenadorias Regionais de Educação,
agrupar a extensão territorial de regiões fronteiriças ou próximas, ampliando o campo
de estudo.
Figura 3 - Coordenadorias Regionais de Educação - CRE
Fonte: Adaptado de Portal da educação: www.educacao.rs.gov.br
7ª, 15ª e 20ª
CREs
58
Como forma de balizar a seleção dos municípios estudados, partindo do
entendimento de que um dos fatores que podem explicar as desigualdades de
desempenho escolar corresponde às diferenças socioeconômicas, escolheu-se o Índice
de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM), bem como os respectivos resultados
de cada município no IDEB, relativos ao ano de 2015.
Como o IDEB foi analisado em ambas as redes de ensino público - estadual e
municipal - aplicou-se uma média referente ao ensino Fundamental I (Anos Iniciais) e
Fundamental II (Anos Finais) das diferentes redes de ensino e outra média considerando
a nota acumulada do IDEB – Municipal e Estadual. Filtrou-se, ainda, por escolas
públicas e urbanas, em municípios que apresentaram IDEB na rede municipal e estadual
ao menos em uma das fases - inicial e/ou final - do ensino fundamental.
Utilizou-se um recorte no objeto de pesquisa, e para isso, valeu-se da estatística
descritiva, por meio do Quartil, na construção de um mecanismo de ranqueamento dos
101 municípios correspondentes ao somatório das três coordenadorias. Para a
diferenciação nas tabelas, optou-se por cores na legenda de cada um dos quatro quartis.
Como resultado do filtro criado a partir dos dois índices municipais – IDHM e IDEB -
será apresentado o ranqueamento nas três coordenadorias, conforme sequência de
tabelas no decorrer do texto.
A estatística descritiva Quartil, permitiu separar os municípios em 4 quadrantes
distintos, visualizados com base na diferenciação de cores já mencionada anteriormente.
Para o enquadramento dos municípios nos respectivos quadrantes, priorizou-se utilizar
os municípios com maiores discrepâncias na relação IDHM e IDEB, ou seja: (i) IDEB
alto (3º e 4º quartil) e IDHM alto (3º ou 4º quartil); (ii) IDEB alto (3º ou 4º quartil) e
IDHM baixo (1º ou 2º quartil); (iii) IDEB baixo (1º ou 2º quartil) e IDHM alto (3º ou 4º
quartil); (iv) IDEB baixo (1º e 2º quartil) e IDHM baixo (1º e 2º quartil).
Para facilitar o entendimento, foram utilizadas cores para identificar os quartis:
(i) Azul para o 4º quartil; (ii) Verde para o 3º quartil; (iii) Laranja para o 2º quartil; (iv)
Vermelho para o 1º quartil. A tabela 1 mostra o resultado do ranqueamento dos
municípios da 20ª CRE, seguindo os procedimentos descritos.
Tabela 1 - Resultado do ranqueamento na 20ª CRE
CIDADES IDHM IDEB FUN
I
IDEB FUN
II
MÉDIA
IDEB
Vista Alegre 0,739 ** ** **
Liberato Salzano 0,685 ** ** **
59
Boa Vista das Missões 0,676 ** ** **
Novo Tiradentes* 0,676 ** ** **
Cerro Grande* 0,674 ** ** **
São Pedro das Missões* 0,664 ** ** **
Cristal do Sul 0,660 ** ** **
Lajeado do Bugre* 0,613 ** ** **
Pinheirinho do Vale 0,710 6,8 ** 6,8
Caiçara 0,699 6,6 ** 6,6
Alpestre 0,671 7,4 4,7 6,1
Pinhal 0,720 5,9 ** 5,9
Jaboticaba 0,658 5,8 ** 5,8
São José das Missões 0,651 5,8 ** 5,8
Palmitinho* 0,720 6,1 5,1 5,6
Rodeio Bonito 0,732 6,4 4,8 5,6
Taquaruçu do Sul 0,739 5,5 ** 5,5
Frederico Westphalen 0,760 6,4 4,3 5,35
Iraí 0,691 5,8 4,8 5,3
Erval Seco 0,685 6,1 4,5 5,3
Sagrada Família* 0,678 ** 5,3 5,3
Planalto 0,687 5,9 4,7 5,3
Novo Barreiro* 0,706 6,0 4,2 5,1
Dois Irmãos das Missões* 0,670 5,1 ** 5,1
Ametista do Sul 0,682 5,7 4,1 4,9
Seberi 0,723 6,1 3,5 4,8
Palmeira das Missões 0,737 5,1 3,7 4,4
Vicente Dutra 0,638 4,7 4,0 4,35
*Municípios que não possuem o fundamental I ou II na rede municipal
** Sem média na Prova Brasil 2015: Não participou ou não atendeu aos requisitos necessários para obter
o desempenho calculado.
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Alguns municípios não participaram da avaliação externa no ano de 2015, sendo,
assim, desconsiderados no critério de ranqueamento. O resultado gerou a exclusão de
12 municípios da 20ª CRE, totalizando 20 unidades de análise. A tabela 2 mostra o
resultado do ranqueamento dos municípios da 7ª CRE, seguindo os mesmos
procedimentos estatísticos anteriores.
Tabela 2 - Resultado do ranqueamento na 7ª CRE
CIDADES IDHM IDEB FUN
I
IDEB FUN
II MÉDIA IDEB
Vanini 0,757 ** ** **
Gentil 0,733 ** ** **
União da Serra 0,733 ** ** **
Santa Cecília do Sul 0,725 ** ** **
Vila Lângaro 0,705 ** ** **
60
Muliterno 0,689 ** ** **
Gramado dos Loureiros 0,685 ** ** **
Rio dos Índios 0,656 ** ** **
São Domingos do Sul* 0,763 6,5 ** 6,5
David Canabarro* 0,762 6,3 ** 6,3
Nicolau Vergueiro* 0,753 6,1 ** 6,1
Coxilha 0,706 6,1 3,3 4,7
Casca 0,785 6,4 5,4 5,9
Guaporé 0,765 6,3 5,4 5,9
Ibiaçá 0,739 6,3 5,5 5,9
Caseiros 0,703 5,9 ** 5,9
Pontão 0,725 5,8 ** 5,8
Capão Bonito do Sul 0,637 5,8 ** 5,8
Ibiraiaras 0,724 6,0 5 5,5
Água Santa 0,750 5,9 4,9 5,4
Camargo 0,736 5,9 4,8 5,35
Vila Maria 0,761 6,1 4,6 5,35
Nonoai 0,702 6,4 4,3 5,4
Tapejara 0,760 6,1 4,5 5,3
Marau 0,774 6,3 4,3 5,3
Ciríaco 0,719 5,5 4,6 5,1
Lagoa Vermelha 0,738 5,8 4,3 5,1
Sertão 0,751 5,4 4,4 4,9
Passo Fundo 0,776 5,4 4,4 4,9
Mato Castelhano* 0,727 5,3 4,3 4,8
Santo Antônio Do Palma 0,764 ** 4,6 4,6
Ernestina 0,716 ** 3,6 3,6
*Municípios que não possuem o fundamental I ou II na rede municipal
** Sem média na Prova Brasil 2015: Não participou ou não atendeu aos requisitos necessários para obter
o desempenho calculado.
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
O município de Nonoai foi incluso no Quadrante II pois seu resultado no IDEB
está no valor limite do 2º Quartil (5,4) acima da média geral da coordenadoria (5,3) e
possui um dos piores IDHM dentre os municípios selecionados. O ranqueamento da 7ª
CRE também gerou exclusões de municípios para o andamento do estudo: dos 32
municípios, 12 foram excluídos da pesquisa por não se encaixarem na metodologia
utilizada para filtragem.
Tabela 3 - Resultado do ranqueamento na 15ª CRE
CIDADES IDHM IDEB FUN
I
IDEB FUN
II
MÉDIA
IDEB
Três Arroios 0,791 ** ** **
Santo Expedito do Sul 0,732 ** ** **
Ponte Preta 0,725 ** ** **
61
São Valentim 0,720 ** ** **
Cruzaltense 0,719 ** ** **
Barra do Rio Azul 0,710 ** ** **
Carlos Gomes 0,708 ** * **
Entre Rios do Sul 0,703 ** ** **
Quatro Irmãos 0,689 ** ** **
Itatiba do Sul 0,681 ** ** **
Charrua 0,620 ** ** **
Benjamin Constant do Sul 0,619 ** ** **
Campinas do Sul 0,760 7,8 ** 7,8
Severiano de Almeida* 0,752 7,2 ** 7,2
Aratiba 0,772 7,7 5,7 6,7
Ipiranga do Sul* 0,791 6,7 ** 6,7
Viadutos 0,702 7,4 5,3 6,4
Centenário 0,701 6,6 5,3 6,0
Tupanci do Sul 0,694 5,9 ** 5,9
Sananduva 0,747 6,6 5,2 5,9
Gaurama 0,738 6,6 5 5,8
Jacutinga 0,726 6,3 5 5,7
Erechim 0,776 6,4 4,7 5,6
Erval Grande 0,681 6,5 4,6 5,6
Maximiliano de Almeida 0,699 6,4 4,6 5,5
São João da Urtiga 0,694 6 5 5,5
Getúlio Vargas* 0,746 6,5 4,4 5,5
Barracão 0,723 6,1 4,7 5,4
Estação 0,753 6,6 4 5,3
Erebango 0,712 5,3 ** 5,3
Marcelino Ramos 0,724 6,1 4,3 5,2
Cacique Doble 0,662 5,8 4,6 5,2
Paim Filho 0,706 5,4 4,8 5,1
São José do Ouro 0,755 5,9 4,2 5,1
Floriano Peixoto 0,663 ** 5 5
Áurea 0,707 ** 4,8 4,8
Machadinho 0,692 5,9 3,7 4,8
Mariano Moro* 0,730 ** 4,6 4,6
Paulo Bento 0,710 ** 4,6 4,6
Barão de Cotegipe* 0,719 5,1 3,8 4,45
Faxinalzinho 0,666 4,9 2,7 3,8
*Municípios que não possuem o fundamental I ou II na rede municipal
** Sem média na Prova Brasil 2015: Não participou ou não atendeu aos requisitos necessários para obter
o desempenho calculado.
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
O ranqueamento da 15ª CRE também gerou exclusões de municípios para o
andamento do estudo: dos 41 municípios, 17 foram excluídos da pesquisa por não se
encaixarem na metodologia utilizada para filtragem. Como resultado do filtro criado a
62
partir dos dois índices municipais, chegou-se aos municípios e seus respectivos
quadrantes. Ressalta-se que foram alocados três municípios em cada um dos quadrantes,
assim como não foram contabilizados os municípios que não apresentaram informações
do IDEB no último ano de levantamento (2015) em ambas as etapas do ensino
fundamental.
Quadro 3 - Unidades de análise da pesquisa
Quadrantes 7ª CRE 15ª CRE 20ª CRE
I
Coxilha Faxinalzinho Vicente Dutra
Ernestina Machadinho Amestista do Sul
Ciríaco Floriano Peixoto Dois Irmãos das Missões
II
Nonoai Viadutos Alpestre
Capão Bonito do Sul Centenário Jaboticaba
Caseiros Tupanci do Sul São José das Missões
III
Casca Campinas do Sul Pinheirinho do Vale
Guaporé Aratiba Caiçara
Ibiaçá Sananduva Taquaroçu do Sul
IV
Passo Fundo São José do Ouro Palmeira das Missões
Sertão Estação Seberi
Marau Barracão Frederico Westphalen
Fonte: Elaborado pelo autor (2017)
Após construídos os quadrantes com base no ranqueamento aplicado, a partir da
intersecção do Índice de Desenvolvimento Humano Municipal-IDHM com o Índice de
Desenvolvimento da Educação Básica-IDEB, aplicado a metodologia de filtro já citada
anteriormente, chegamos nos municípios que se encaixaram nos quatro quadrantes
denominados de I, II, III e IV, caracterizando-os como unidades de análise do estudo,
representadas e separadas em cada uma das coordenadorias analisadas (Quadro 4).
Após a aplicação do ranqueamento e filtro, foram alocados 3 (três) municípios
para cada um dos quadrantes, correspondendo a 12 (doze) municípios por
coordenadoria, totalizando uma amostra de 36 municípios. Considerando o universo dos
municípios selecionados, o número de escolas corresponde a rede municipal é de 162
escolas, e na rede estadual, 139 escolas, totalizando 301 escolas no agregado das redes
escolares. No entanto, como o objetivo do estudo foi identificar as condicionantes do
desempenho no ensino fundamental, utilizando a mesma metodologia aplicada aos
63
municípios visando selecionar apenas as escolas que possuem ao menos uma das etapas
do ensino fundamental. Após aplicar o filtro, foi reduzido o número de 301 para 173
escolas.
Do total de 173 escolas, 11 não apresentam histórico de resultados no IDEB em
nenhuma etapa de ensino, entretanto, foram mantidas na pesquisa por contribuírem com
as demais variáveis de pesquisa e consequentemente, interferem nos resultados dos
municípios.
Ainda com relação ao resultado do IDEB, no ano de 2015 (último levantamento
do INEP), 31 escolas não apresentaram resultados no FUN I e 49 escolas no FUN II e 8
escolas não apresentaram resultados em ambas as etapas de ensino, ou seja, ou a escola
optou por não participar da Prova Brasil ou então, não apresentaram o requisito de ter
no mínimo 20 alunos nas turmas da 4ª série/ 5º (anos iniciais) e 8ª série/9º ano (anos
finais). A escolha por deixar estas escolas no estudo, refere-se a significância das
informações relativas às variáveis de pesquisa, e que por mais que não tenham
apresentado resultados do IDEB em 2015, mantém um histórico de participação no
indicador.
A partir das informações apresentadas, destaca-se que o objetivo do estudo é
descobrir quais condicionantes impactam na qualidade de ensino, medido pelo
desempenho na educação, a partir de avaliação externa promovida pelo MEC no ensino
fundamental (Prova Brasil).
3.2 INSTRUMENTO DE COLETA DE DADOS
A fim de se obter os dados para a pesquisa, utilizou-se o levantamento, um tipo
de pesquisa amplamente utilizada para conhecer uma determinada população ou
fenômeno, caracterizada pelo estudo de objetos, permitindo o detalhamento e
conhecimento, com o objetivo de analisar um fenômeno contemporâneo dentro de um
contexto predefinido (GIL, 2009).
Os dados coletados para cada uma das variáveis do estudo, são do tipo
transversal, ou seja, a coleta das informações é realizada no mesmo período do tempo
(GREENE, 2008). O INEP criou em 2015 o Painel Educacional Municipal, o qual
oferece informações relacionadas às redes Municipais e Estaduais, tanto os anos iniciais
64
quanto finais do Ensino Fundamental, assim como o Ensino Médio. Para acessar os
dados dos municípios, obrigatoriamente deve-se escolher um Estado da federação a qual
deseja realizar a pesquisa, assim como o município desejado.
A dimensão de análises chamadas de Trajetória, contempla informações
relativas as diferentes etapas de ensino, tais como: (i) Matrículas, (ii) Total de
Estudantes Incluídos3, (iii) Taxa de Aprovação, (iv) Taxa de Abandono, (v) Média
Estudantes por Turma, (vi) Matrículas em Tempo Integral, (vii) Taxa de Reprovação,
(viii) Taxa de Distorção Idade-Série. Das variáveis oferecidas na dimensão Trajetória,
não foram utilizadas: Total de Estudantes Incluídos e Matrículas em Tempo Integral.
Tal exclusão se deve por opção de pesquisa, pois não identificou dados significantes que
pudessem ter influência nos objetivos de pesquisa, já que poucos municípios
apresentaram dados nessas duas variáveis.
A dimensão Contexto traz em seu painel, também separando em etapas de
ensino, as seguintes variáveis: (i) Indocador de Nível Socieconômico Escolar, (ii)
Indicador de Complexidade da Gestão Escolar, (iii) Indicador de Esforço Docente,
Indicador de Adequação da Formação Docente, (iv) IDEB, (v) Indicador da
Regularidade Docente. Destas variáveis disponíveis para análises, o Indicador da
regularidade Docente vai ser abordado em casos específicos, pois muitos municípios
não apresentam a informação.
Por fim, a dimensão Aprendizagem oferece informações para os anos iniciais e
anos finais do Ensino Fundamental, sendo que, para o Fundamental I constam
informações sobra a ANA e Prova Brasil 5º ano e no Fundamental II os dados referentes
a Prova Brasil 9º ano, podendo assim, em ambas etapas de ensino, ter acesso a
proficiência em Português e Matemática.
Para facilitar a estruturação, tabulação e filtragem dos dados, escolheu por
utilizar os bancos de dados correspondentes às variáveis do estudo, das diferentes
dimensões criadas pelo INEP. Ademais, adicionou-se as já citadas variáveis, o
Investimento em Educação por Habitante, também disponível pelo INEP e Ministério
Público do Rio Grande do Sul, assim como o Censo Escolar, o qual tem papel destacado
na pesquisa pois contempla as análises referente a Infraestrutura das escolas.
Foram realizados filtros em cada uma das bases de dados, direcionando as
informações para os municípios que compõem as unidades de análise. As bases de dados
3 Total de estudantes com deficiência, transtorno geral do desenvolvimento ou altas
habilidades e superdotação que estão em turmas regulares
65
utilizadas no estudo e a ideia de relacioná-los com a teoria da Visão Baseada em Recurso
a partir da tipificação dos recursos educacionais, já visualizadas anteriormente, no
Quadro 2.
3.3 TÉCNICA DE ANÁLISE DE DADOS
Os dados da pesquisa foram primeiramente estruturados em planilhas eletrônicas
no software Microsoft Excel 16, para posteriormente, serem importadas no programa
estatístico SPSS 21.0. A quantificação dos dados, com o objetivo de descrever o atual
contexto das unidades de análise, perpassam as análises descritivas como médias,
quartis, desvio padrão, frequência, além de algumas análises mais avançadas, como
correlação e regressão linear. A aplicação da estatística descritiva possibilita entre
outros recursos, a organização e sumarização dos dados, contribuindo para a preparação
e conclusão dos resultados (BARBETA, 2003).
Para descrever o grau de associação entre as variáveis do estudo, utilizou-se da
matriz de correlação de Pearson, com intuito de identificar valores significativos, ou
seja: Correlação leve (entre ±0,01 e ±0,20); Correlação pequena (entre ±0,21 e ±0,40);
Correlação moderada (entre ±0,41 e ±0,70); Correlação alta (entre ±0,71 e ±0,90); e por
fim, Correlação forte (acima de ±0,90) (HAIR et al. 2005).
Vale lembrar que as correlações positivas entre as variáveis, mostra uma
associação em um mesmo sentido, e do contrário, quando as correlações apresentaram-
se negativas, a associação é invertida, significando que as variáveis seguem em sentidos
opostos (BARBETA, 2003; HAIR et al. 2005). A análise de regressão linear foi aplicada
na maioria das variáveis independentes que formam as hipóteses de pesquisa na busca
de identificar a influência de variáveis independentes nos resultados da variável
dependente, neste caso, o IDEB (HAIR et al. 2005).
Para a análise da variável Infraestrutura, foi utilizada a metodologia
desenvolvida por Soares Neto (2013) e replicada por Garcia et al. (2015) a qual analisa
os recursos educacionais de infraestrutura baseado nas médias apresentadas, podendo
ser classificada em Infraestrutura: Elementar (até 50% dos recursos), Básica (de 50% a
59% dos recursos), Adequada (60% a 69%) ou Avançada (acima de 70%). Detalhe desse
procedimento aplicado, é apresentado junto aos resultados da Infraestrutura no capítulo
4.
66
Quadro 4 – Hipóteses, variáveis e análises aplicadas no estudo
HIPÓTESES VARIÁVEIS TIPO DE RECURSO TIPO DE
ANÁLISE
H1: A condição socioeconômica do
aluno influencia o desempenho
escolar do aluno no IDEB? INSE Relacional
Descritiva,
Regressão Linear e
Correlação
H2: Os investimentos em educação
influenciam o desempenho escolar
dos alunos no IDEB?
Investimento por
Habitante
MDE
Financeiro
Descritiva,
Regressão Linear,
Correlação
H3: O esforço docente influencia o
desempenho educacional do aluno
no IDEB?
IED - Nível 1,
Nível 2, Nível 3,
Nível 4, Nível
Nível 5, Nível 6
Humano
Descritiva,
Correlação e
Regressão Linear
H4: A formação docente influencia
o desempenho educacional do
aluno no IDEB?
AFD - Grupo 1,
Grupo 2, Grupo 3,
Grupo 4, Grupo 5
DSU
Humano
Descritiva,
Correlação e
Regressão Linear
H5: A infraestrutura das escolas
influencia o desempenho
educacional do aluno no IDEB?
Infraestrutura (20
variáveis*
(Elementar,
Básica, Adequada,
Avançada)
Físico/Estrutural
Descritiva, Quartil,
H6: A complexidade da gestão
escolar, influencia o desempenho
educacional do aluno no IDEB?
ICG - Nível 1,
Nível 2, Nível 3,
Nível 4, Nível 5,
Nível 6
Físico/Estrutural
Descritiva,
Correlação e
Regressão Linear
H7: A distorção Idade-série
influencia o desempenho escolar do
aluno n o IDEB?
TDI Relacional
Descritiva,
Correlação e
Regressão Linear
H8: O resultado na avaliação da
alfabetização influencia o
desempenho escolar do aluno no
IDEB?
ANA-Leitura
(Nível 1, Nível 2,
Nível 3, Nível 4);
ANA-Escrita
(Nível 1, Nível 2,
Nível 3, Nível 4,
Nível 5); ANA-
Matemática (Nível
1, Nível 2, Nível 3,
Nível 4)
Relacional
Descritiva,
Correlação e
Regressão Linear
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
A distinção e aglomeração de variáveis, corrobora para o direcionamento de
algumas estatísticas para as análises, seguindo o objetivo de cada uma das hipóteses de
pesquisa, ou seja, define-se para cada hipótese, a variável a qual se relaciona com o
IDEB, assim como sua tipificação de recurso e tipo de análise aplicada (Quadro 5).
Para um melhor aproveitamento dos dados obtidos no levantamento junto às
bases de dados utilizadas, foram elencadas conjuntos de variáveis que, na perspectiva
do atual estudo, possam elencar as condicionantes que possivelmente apresentam
relação com o desempenho da educação e satisfaçam às hipóteses de pesquisa. Para tal
67
feito, foi necessária a separação das informações coletadas, em dois bancos de dados
distintos: Municípios e Escolas.
Também com o intuito de facilitar o entendimento e transparência dos dados
coletados, foram criados dicionários de variáveis, mostrando a codificação utilizada em
cada banco de dados – tais informações podem ser visualizadas nos anexos A e B.
68
4 RESULTADOS
Neste capítulo, apresentam-se os primeiros frutos da metodologia aplicada ao
ranqueamento dos municípios e seu resultado na forma da criação dos quadrantes de
desempenho – QD. Alocados os municípios de diferentes coordenadorias em seus
respectivos QD, descreve-se o atual contexto em diferentes regiões e mapeiam-se os
casos de (in)sucesso dentre os municípios em relação à condição socioeconômica,
medida pelo IDHM, e sua performance educacional, medida pelo IDEB.
Na sequência, mostram-se os resultados referentes às hipóteses da pesquisa:
infraestrutura e complexidade da gestão escolar, investimento por habitante em
educação, dedicação e formação docente, distorção idade-série, alfabetização na idade
certa, fazendo um comparativo entre os quadrantes de desempenho escolar em cada uma
das coordenadorias.
4.1 CONSTRUÇÃO DOS QUADRANTES DE DESEMPENHO
Em 2013, O PNUD Brasil, IPEA e a Fundação João Pinheiro adaptaram a
metodologia inserida no IDH global, para calcular o IDH Municipal (IDHM) dos 5.565
municípios brasileiros (ATLAS, 2013). Os resultados mostraram crescimento de 47%,
entre 1991 e 2010, passando de muito baixo (0,493 – em 1991) para alto
desenvolvimento humano (0,727 – em 2010) (ATLAS, 2013). O IDHM possui três
dimensões de análise, IDHM-L (longevidade) IDHM-E (educação) e IDHM-R (renda).
Evidencia-se evolução no IDHM medido entre os municípios brasileiros (Figura
4), tendo a Região Sul 65% dos municípios com IDHM considerado alto. As regiões
Sul, Sudeste e Centro Oeste não apresentam nenhum município com IDHM muito
baixo. As regiões Norte e Nordeste não possuem nenhum município com o IDHM muito
alto, a despeito da clara evolução nas últimas duas décadas (ATLAS, 2013).
Figura 4 - Evolução do Índice de Desenvolvimento Municipal Humano (IDMH) dos
municípios brasileiros
69
Fonte: Atlas (2013)
Dentre as dimensões do IDHM (Figura 5), a longevidade apresenta evolução
mais significativa nas últimas décadas, com redução na diferença entre o mais alto e o
mais baixo desempenho neste componente. A dimensão educação constitui o hiato mais
amplo entre o maior e o menor desempenho (0,358), tornando-se o único subíndice
classificado na faixa médio desenvolvimento humano; entretanto, representa o maior
avanço nos últimos 20 anos (ATLAS, 2013).
Figura 5 – Evolução do Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) no
Brasil
Fonte: Elaborado pelo autor com base no Atlas (2013)
A proposta de criar um modelo de intersecção de dois indicadores, IDEB e
IDHM, ambos relacionados ao tema da presente pesquisa, tem o intuito de criar quatro
quadrantes de desempenho, que possibilitem classificar e alocar os municípios conforme
sua performance educacional e seu desenvolvimento humano (Figura 6).
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
IDHM IDHM Educação IDHM Renda IDHM Logevidade
Val
ore
s d
o ID
HM
Dimensões do índice de desenvolvimento humano
1991 2000 1010
70
Figura 6 - Quadrantes de Desempenho (IDEB x IDHM)
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
• Quadrante I – denominado pelo autor como ruim (senso comum), é composto
por municípios que seguem o senso comum de que o baixo desenvolvimento
humano afeta negativamente os resultados da educação (apresentaram baixo
IDHM e baixo desempenho no IDEB).
• Quadrante II – denominado pelo autor anomalia positiva, é composto por
municípios que não seguem o senso comum de correlação entre baixo
desenvolvimento humano e resultados da educação, pois alguns municípios
podem apresentar resultados satisfatórios no IDEB, mesmo apresentando IDHM
baixo (possíveis casos de sucesso).
• Quadrante III – denominado pelo autor como bom (senso comum), é composto
por municípios que seguem o senso comum de que o alto desenvolvimento
humano afeta positivamente os resultados da educação (apresentaram alto
IDHM e alto desempenho no IDEB).
• Quadrante IV – denominado pelo autor como anomalia negativa, é composto por
municípios que não seguem o senso comum de correlação entre alto
desenvolvimento humano e resultados positivos da educação, pois alguns
municípios podem apresentar resultados insatisfatórios no IDEB, mesmo
apresentando IDHM alto (possíveis casos de fracasso).
Foram construídos os quadrantes, considerando o Índice de Desenvolvimento
Humano Municipal – IDHM e o Índice de Desenvolvimento da Educação Básica-IDEB.
71
Alocaram-se os municípios nos quatro quadrantes (I, II, III e IV), a quantidade de
escolas municipais e estaduais presentes nos municípios, o IDHM, o resultado do IDEB
nos anos iniciais (FUN I) e anos finais (FUN II) do ensino fundamental, a média geral
do IDEB por município.
Estes dados foram organizados e apresentados conforme cada uma das
coordenadorias analisadas, como expõem as Tabelas 4, 5 e 6.
Tabela 4 – Lista dos Municípios alocados nos Quadrantes de Desempenho – 20ª CRE
Quadrante
20ª CRE Nº Escolas (Ensino Regular)
IDHM
IDEB 2015
Municípios MUN EST TOTAL FUN
I
FUN
II MÉDIA
I
Vicente Dutra 1 1 2 0,638 4,7 4,0 4,4
Ametista do Sul 1 1 2 0,682 5,7 4,1 4,9
Dois Irmãos das
Missões 1 1 2 0,670 5,1 ** 5,1
II
Alpestre 1 1 2 0,671 7,4 4,7 6,1
Jaboticaba 1 1 2 0,658 5,8 ** 5,8
São José das
Missões 1 1 2 0,651 5,8 ** 5,8
III
Pinheirinho do
Vale 1 1 2 0,710 6,8 ** 6,8
Caiçara 0 1 1 0,699 6,6 ** 6,6
Taquaruçu do
Sul 1 1 2 0,739 5,5 ** 5,5
IV
Palmeira das
Missões 3 10 13 0,737 5,1 3,7 4,4
Seberi 1 3 4 0,723 6,1 3,5 4,8
Frederico
Westpfhalen 4 7 11 0,760 6,0 4,2 5,1
Totais e Médias 16 29 45 0,695 5,9 4,1 5,4
** Sem média na Prova Brasil 2015: Não participou ou não atendeu aos requisitos necessários para obter
o desempenho calculado.
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Legenda: MUN: Rede municipal; EST: Rede Estadual; IDHM: Índice de desenvolvimento humano
municipal; IDEB: Índice de desenvolvimento da educação básica; FUN I: Ensino fundamental anos
iniciais; FUN II: Ensino fundamental anos finais.
A Tabela 4 mostra resultado do filtro aplicado, ranqueamento e posterior criação
dos quadrantes de desempenho da 20ª CRE. Os municípios somam um total de 16
escolas municipais e 29 estaduais, totalizando 45 escolas a serem analisadas. Com
relação ao IDHM e ao IDEB médio entre as unidades de análise, tem-se 0,695 e 5,4
respectivamente.
72
Quando comparadas as etapas de ensino, a média do IDEB municipal (5,9)
apresentado pela 20ª CRE não é satisfatório em relação à meta estimada pelo PNE, assim
como o IDEB referente à rede Estadual (4,1), sendo esta a pior média quando comparada
com as das demais coordenadorias analisadas, apresentando IDEB 30,5% menor do que
a rede municipal.
Dentre os municípios analisados nesta coordenadoria, alguns destaques positivos
e negativos foram levantados, como exemplo: o município de Frederico Westphalen
possui o maior IDHM da 20ª CRE (0,760), entretanto apresenta IDEB abaixo da média
(5,1), pertencendo ao quadrante IV (anomalia negativa). Os municípios de Caiçara e
Pinheirinho do Vale apresentam a melhor média do IDEB (6,7) da 20ª CRE,
acompanhando um IDHM satisfatório, com resultado do ranqueamento no terceiro
quartil.
O município de Alpestre destaca-se por apresentar a terceira melhor média no
IDEB (6,1) da 20ª CRE, mesmo estando alocado no quadrante II (anomalia positiva),
ou seja, mesmo apresentando baixo índice de desenvolvimento humano (0,671), obteve
sucesso nos resultados do IDEB, principalmente nos anos iniciais, nos quais exibe a
segunda melhor nota (7,4) dentre todos os municípios investigados. Os municípios de
Palmeira das Missões e Seberi salientam-se negativamente por apresentarem ótimos
IDHM (0,737 e 0,723), mas não terem obtido bons resultados no IDEB, detendo duas
das três piores médias desse indicador (4,6 e 4,8), ficando à frente apenas do município
de Vicente Dutra, que evidenciou resultados preocupantes: IDEB de 4,4 e o pior IDHM
dos municípios da 20ª CRE.
Percebeu-se que alguns municípios conseguiram resultados satisfatórios no
IDEB, mesmo tendo um ambiente socioeconômico desfavorável, com baixo
desenvolvimento humano, o que os caracteriza, nesse estudo, como casos de sucesso:
Alpestre, Jaboticaba e São José das Missões (quadrante II). Em alguns municípios, os
bons resultados no desenvolvimento humano não se refletiram em sucesso nos
resultados do IDEB: Palmeira das Missões, Frederico Westphalen e Seberi (quadrante
IV). Os demais municípios apresentaram correlação positiva nos resultados de ambos
indicadores: quanto menor o IDHM, menor o IDEB, ou quanto maior o IDHM, maior o
IDEB.
Nos quadrantes constituídos por municípios da 7ª CRE, há 93 escolas, 51
municipais e 42 estaduais (Tabela 5). Observa-se nela a maior média com relação ao
73
IDHM (0,733) dentre as coordenadorias investigadas, mas o menor desempenho no
IDEB (5,3) se consideradas suas médias.
Tabela 5 - Municípios alocados nos Quadrantes de Desempenho – 7ª CRE
Quadrante 7ª CRE Nº Escolas (Ensino Regular)
IDHM IDEB
Municípios MUN EST TOTAL
FUN
I
FUN
II MÉDIA
I
Coxilha 3 3 6 0,706 6,1 3,3 4,7
Ernestina 3 1 4 0,716 ** 3,6 3,6
Ciríaco 4 3 7 0,719 5,8 4,6 5,2
II
Nonoai 1 1 2 0,702 6,4 4,3 5,4
Capão Bonito do
Sul 3 1 4 0,637 5,8 ** 5,8
Caseiros 1 1 2 0,703 5,9 ** 5,9
III
Casca 1 6 7 0,785 6,4 5,4 5,9
Guaporé 3 5 8 0,765 6,3 5,4 5,9
Ibiaçá 1 2 3 0,739 6,3 5,5 5,9
IV
Passo Fundo 36 35 71 0,776 5,4 4,4 4,9
Sertão 3 3 6 0,751 5,4 4,6 5,0
Marau 13 4 17 0,774 6,3 4,3 5,3
Totais e Médias 72 65 137 0,731 6,0 4,5 5,3
** Sem média na Prova Brasil 2015: Não participou ou não atendeu aos requisitos necessários para obter
o desempenho calculado.
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Legenda: MUN: Rede municipal; EST: Rede Estadual; IDHM: Índice de desenvolvimento humano
municipal; IDEB: Índice de desenvolvimento da educação básica; FUN I: Ensino fundamental anos
iniciais; FUN II: Ensino fundamental anos finais.
O município de Nonoai, com pior IDHM (0,702) dentre os da 7ª CRE, apresenta
IDEB satisfatório (5,4), acima da média geral observada para a coordenadoria, e, junto
com os municípios de Caseiros e Capão Bonito do Sul, o pior IDHM (0,637) entre todos
os municípios do estudo. Eles receberam destaque por estarem no quadrante II e
alcançarem os melhores resultados no IDEB. Os municípios no quadrante IV, Passo
Fundo, Marau e Sertão, apesar de evidenciarem elevado IDHM, não obtiveram
resultados satisfatórios no IDEB, salientando-se que Passo Fundo, com o segundo
melhor IDHM (0,776), mostrou o terceiro pior IDEB (4,9).
O município de Casca ganha destaque, nesta primeira aproximação aos
resultados encontrados, por apresentar o indicador de desenvolvimento humano mais
elevado na 7ª CRE e a segunda melhor média do IDEB (5,9), no agregado das redes
74
estadual e municipal de ensino. Como destaque negativo identificou-se o município de
Ernestina, situado no quadrante I – que agrega os municípios com resultados
insatisfatórios tanto no IDHM quanto no IDEB. Ele consolidou o pior desempenho no
IDEB (3,6), ficando muito abaixo da meta esperada de 6,0, conforme o PNE.
Dos municípios da 7ª CRE, ranqueados e alocados nos QD, o IDEB, nos anos
iniciais do ensino fundamental, foi superior em 21,7% na comparação com os anos
finais, indicando que segue a tendência dos resultados macros do IDEB, nos quais essa
diferença também existe.
A 15ª CRE está alocada nos quadrantes de desempenho com um total de 59
escolas, 30 municipais e 29 estaduais, respeitados os critérios de escolha de metodologia
apresentados anteriormente. Exibe o segundo melhor índice de IDHM (0,719) e a
melhor média do IDEB (5,6) dentre as coordenadorias estudadas, considerando-se as
médias dos respectivos indicadores.
Tabela 6 - Municípios alocados nos Quadrantes de Desempenho – 15ª CRE
Quadrante 15ª CRE Nº Escolas (Ensino
Regular) IDHM IDEB 2015
Municípios MUN EST TOTAL FUN I FUN II MÉDIA
I
Faxinalzinho 2 1 3 0,666 4,9 2,7 3,8
Machadinho 3 1 4 0,692 5,9 3,7 4,8
Floriano Peixoto 1 1 2 0,663 ** 5 5
II
Viadutos 1 1 2 0,702 7,4 5,3 6,4
Centenário 0 1 1 0,701 6,6 5,3 6,0
Tupanci do Sul 1 1 2 0,694 5,9 ** 5,9
III
Campinas do Sul 1 2 3 0,760 7,8 ** 7,8
Aratiba 1 1 2 0,772 7,7 5,7 6,7
Sananduva 4 3 7 0,747 6,6 5,2 5,9
IV
São José do Ouro 1 1 2 0,755 5,9 4,2 5,1
Estação 2 2 4 0,753 6,6 4 5,3
Barracão 2 1 3 0,723 6,1 4,7 5,4
Totais e Médias 19 16 35 0,719 6,5 4,6 5,7 ** Sem média na Prova Brasil 2015: Não participou ou não atendeu aos requisitos necessários para obter
o desempenho calculado.
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Legenda: MUN: Rede municipal; EST: Rede Estadual; IDHM: Índice de desenvolvimento humano
municipal; IDEB: Índice de desenvolvimento da educação básica; FUN I: Ensino fundamental anos
iniciais; FUN II: Ensino fundamental anos finais.
75
O município de Campinas do Sul, presente no quadrante III, corresponde ao
melhor desempenho, considerando os dois indicadores levantados, sendo o IDHM
(0,760) e o IDEB de 7,9, maior dentre os dos 36 municípios do estudo. Observa-se que
os demais municípios do quadrante III apresentam alto desempenho nos indicadores. O
município de Aratiba exibe o melhor IDEB (5,7) nos anos finais do ensino fundamental
dentre as três coordenadorias.
Os municípios do quadrante II mostraram valores elevados em seu IDEB, com
destaque para Tupanci do Sul que obteve 5,9 no IDEB, mesmo não tendo um
desenvolvimento humano satisfatório, o qual é um dos piores da 15ª CRE (0,694). No
quadrante II, o município de Viadutos evidenciou IDEB bem acima da média (6,4) e
resultado muito significativo para os anos iniciais (7,4). O município de Centenário
atingiu a meta estabelecida pelo PNE, 6,0.
São José do Ouro, alocado no quadrante IV, alcançou desenvolvimento humano
elevado (0,755), o que, no entanto, não garantiu resultado satisfatório no IDEB (5,1)
muito longe da meta estipulada. Faxinalzinho, do quadrante I, além de ter um dos piores
IDHM (0,666) da 15ª CRE, apresentou a segunda pior média geral do IDEB (3,8) e a
pior avaliação nos anos finais, com nota 2,7. A 15ª CRE exibe a melhor média no ensino
fundamental I (6,5), entre as coordenadorias, e a melhor média geral do IDEB (5,7).
Figura 7 - Resultados do IDEB por etapas e redes de ensino
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Legenda: MED=Média; F1=Fundamental I; F2=Fundamental II
Em geral, os resultados são melhores para ensino fundamental I quando
comparados aos do ensino fundamental II. A 20ª CRE alcançou os melhores resultados
na rede estadual, e a 15ª CRE, os melhores resultados na rede municipal. Salienta-se que
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
F1 F2 MED F1 F2 MED F1 F2 MED
20ª CRE 15ª CRE 7ª CRE
Res
ult
ado
s d
o ID
EB
Coordenadorias de Educação
Municipal Estadual
76
a 15ª CRE é a única que concentra os melhores resultados na rede municipal em
comparação com a rede estadual de ensino. O ensino fundamental II segue a tendência
nacional de apresentar resultados abaixo da média estabelecida pelo PNE (6,0) para o
ano de 2015, concentrando os piores resultados nas escolas da 20ª CRE.
O estudo evidencia que 65,1% das escolas com ensino fundamental I atingiram
as metas estabelecidas para o IDEB. No ensino fundamental II, apenas 11,9%
conseguiram atingir o resultado esperado, confirmando a tendência nacional de grande
diferença de performance entre as duas etapas de ensino.
4.4 INDICADOR DE NÍVEL SOCIOECONÔMICO DAS ESCOLAS
O Indicador de Nível Socioeconômico das Escolas, segundo as três variáveis
oferecidas para análise (INSE Classificação, INSE Quantidade Aluno e INSE Valor),
permite identificar quantos alunos participaram do questionário socioeconômico, o
valor absoluto do indicador, assim como o grau de desenvolvimento socioeconômico
dos alunos das escolas, medido por uma escala de sete pontos: muito baixo, baixo, médio
baixo, médio, médio alto, alto e muito alto. A seguir, são mostrados os resultados deste
indicador em um panorama geral e por coordenadorias de educação.
Tabela 7 - Tabela geral de classificação do INSE
Frequência Porcentual Porcentagem
válida
Porcentagem
acumulativa
Válido
Médio Baixo 1 ,6 ,7 ,7
Médio 22 12,7 15,7 16,4
Médio Alto 74 42,8 52,9 69,3
Alto 42 24,3 30,0 99,3
Muito Alto 1 ,6 ,7 100,0
Total 140 80,9 100,0
Ausente 33 19,1
Total 173 100,0
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
De modo geral, todos os 36 municípios e as 140 escolas que apresentaram
valores para este indicador, correspondendo a 80,9% das escolas do estudo,
apresentaram resultados positivos, já que nenhuma exibiu indicador socioeconômico
classificado como baixo ou muito baixo. Apenas o município de Dois Irmãos das
77
Missões, representado pela E.E.E.M. Bento Goncalves, situado na 20ª CRE, obteve
classificação médio baixo, com INSE de 42,13, correspondendo à participação de 32
alunos.
Um destaque singular na pesquisa coube à escola E.E.E.F. Afonso Pena, situada
no município de Frederico Westphalen, que conforme as respostas de 124 alunos, obteve
INSE de 62,94 e foi classificada como muito alto. A classificação de maior concentração
de escolas é a de médio alto, correspondendo a 52,9%, seguido de alto 30% e médio
15,7%. Verificou-se, por esta análise, que a maioria dos alunos das escolas que
ofereceram resultados para este indicador possuem uma condição socioeconômica
satisfatória.
Tabela 8 - Classificação do INSE por Coordenadorias de Educação
INSE – Classificação por CRE
Coordenadoria de
Educação
Tipo da Rede Escolar Frequência % %
válida
%
acumulativa
7ª CRE
Estadual
Válido
Médio 1 2,4 2,5 2,5
Médio Alto 24 57,1 60,0 62,5
Alto 15 35,7 37,5 100,0
Total 40 95,2 100,0
Ausente Sistema 2 4,8
Total 42 100,0
Municipal
Válido
Médio 4 7,8 9,8 9,8
Médio Alto 24 47,1 58,5 68,3
Alto 13 25,5 31,7 100,0
Total 41 80,4 100,0
Ausente Sistema 10 19,6
Total 51 100,0
15ª CRE
Estadual
Válido
Médio 4 25,0 28,6 28,6
Médio Alto 5 31,3 35,7 64,3
Alto 5 31,3 35,7 100,0
Total 14 87,5 100,0
Ausente Sistema 2 12,5
Total 16 100,0
Municipal Válido
Médio 1 5,3 9,1 9,1
Médio Alto 7 36,8 63,6 72,7
Alto 3 15,8 27,3 100,0
78
Total 11 57,9 100,0
Ausente Sistema 8 42,1
Total 19 100,0
20ª CRE
Estadual
Válido
Médio
Baixo
1 3,4 3,7 3,7
Médio 7 24,1 25,9 29,6
Médio Alto 13 44,8 48,1 77,8
Alto 5 17,2 18,5 96,3
Muito Alto 1 3,4 3,7 100,0
Total 27 93,1 100,0
Ausente Sistema 2 6,9
Total 29 100,0
Municipal
Válido
Médio 5 31,3 71,4 71,4
Médio Alto 1 6,3 14,3 85,7
Alto 1 6,3 14,3 100,0
Total 7 43,8 100,0
Ausente Sistema 9 56,3
Total 16 100,0
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Com relação à rede estadual, a 7ª CRE apresenta a maior concentração de escolas
na classificação médio alto (60%) e alto (37,5%), apresentando apenas 2,5% na
classificação médio. A 15ª CRE exibe a classificação do INSE em médio alto (35,7%)
e alto (35,7%) e médio (28,6%), o que mostra equilíbrio na disposição das escolas na
escala utilizada. A 20ª CRE, com classificação médio alto (48,1%), alto (18,5%) e médio
(25,9%), é a única coordenadoria que possui municípios nas classificações médio baixo
e muito alto, uma escola em cada um dos níveis.
Referente à rede municipal de ensino, tanto 7ª quanto 15ª coordenadorias
apresentam concentração maior de escolas na classificação médio alto (58,5% e 63,6%)
respectivamente. A 20ª CRE obteve maior concentração do indicador, com 71,4% das
escolas dessa rede de ensino classificadas com INSE médio, indicando ser a região
menos favorecida socioeconomicamente.
Salienta-se que a rede municipal de ensino obteve melhores resultados no
indicador apenas na 15ª CRE. Ao compará-las no agregado das classificações, as demais
coordenadorias apresentam melhores indicadores socioeconômicos, em geral, na rede
estadual de ensino. A seguir são apresentadas as outras duas variáveis do INSE:
79
quantidade de alunos com INSE calculado e valor absoluto do INSE (representado de 0
a 100).
Tabela 9 - Valor absoluto e alunos calculados no INSE
Quantidade de alunos com INSE calculado e Valor Absoluto do Indicador (0 a 100)
Coordenadoria
de Educação
Tipo da Rede Escolar N Mínimo Máximo Média Desvio
padrão
7ª CRE
Estadual
INSE Quantidade Alunos
com INSE calculado
40 26 670 201,35 141,527
INSE Valor Absoluto 40 47,25 61,53 54,8073 2,35948
Municipal
INSE Quantidade Alunos
com INSE calculado
41 18 230 111,56 51,032
INSE Valor Absoluto 41 48,57 60,67 53,7720 3,23678
15ª CRE
Estadual
INSE Quantidade Alunos
com INSE calculado
14 14 309 149,79 92,288
INSE Valor Absoluto 14 48,60 58,92 53,0767 3,67442
Municipal
INSE Quantidade Alunos
com INSE calculado
11 17 120 65,45 38,046
INSE Valor Absoluto 11 47,06 60,78 53,1635 3,57608
20ª CRE
Estadual
INSE Quantidade Alunos
com INSE calculado
27 38 427 146,33 96,856
INSE Valor Absoluto 27 42,13 62,94 52,0613 4,51924
Municipal
INSE Quantidade Alunos
com INSE calculado
7 27 238 95,43 72,125
INSE Valor Absoluto 7 46,66 55,36 49,4889 3,04983
Fonte: Elaborado pelo autor a partir dos dados da pesquisa (2017).
Com média de 201 e 111 alunos participantes no cálculo do INSE, nas redes
estadual e municipal, respectivamente, a 7ª CRE destaca-se com a maior soma de alunos
que responderam ao questionário socioeconômico, considerando os municípios do
estudo, um total de 12.628 alunos, com média geral de 156 alunos por escola. Este
número expressivo pode ser explicado principalmente pela participação do município
de Passo Fundo que, com 49 escolas no presente estudo, somou 7675 alunos
participantes no INSE, representando 60,77% da população analisada na 7ª CRE.
A 15ª CRE apresentou média de participação dos alunos de 149, nas escolas da
rede estadual, e de 65, nas escolas da rede municipal, totalizando 2.817 alunos. Na 20ª
CRE, as escolas da rede estadual obtiveram média de participação de 146 alunos e as
80
escolas da rede municipal, de cerca de 95 alunos, abrangendo 4.619 alunos no cálculo
do INSE.
Com relação à variável valor absoluto, não foram encontradas diferenças
significativas entre as duas redes de ensino, entretanto, ressalta-se que o valor absoluto
do INSE na rede municipal só ultrapassa o da rede estadual na 15ª CRE. Nas demais
coordenadorias, as escolas da rede estadual sobressaem ligeiramente.
Destaca-se, nesta variável, a 20ª CRE com as piores médias do valor absoluto do
INSE na rede municipal (49,48) e estadual (52,06). A 7ª CRE salienta-se por apresentar
os melhores resultados em ambas as redes de ensino, municipal (53,77) e estadual
(54,80). Embora sejam evidentes as melhores condições socioeconômicas dos alunos
desta coordenadoria, a média geral do IDEB ficou abaixo das demais coordenadorias
estudadas, 5,4.
Tabela 10 – Resultados da análise de Correlação de Pearson – IDEB e INSE
Variáveis IDEB Médio Escola IDEB FUN I IDEB FUN II INSE Valor
Absoluto
IDEB Médio Escola 1
IDEB FUN I ,847** 1
IDEB FUN II ,820** ,542** 1
INSE Valor Absoluto ,337** ,424** ,368** 1
**. A correlação é significativa no nível 0,01 (2 extremidades).
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Pela análise de correlação de Pearson (Tabela 10), verifica-se que quanto melhor
a condição socioeconômica dos alunos, maiores são suas médias nas avaliações do
IDEB, tanto no ensino fundamental I – correlação positiva e moderada observada em
0,424 –, quanto no fundamental II – correlação positiva, porém pequena, observada em
0,368. Tal análise reforça as informações encontradas e discutidas a partir de análises
descritivas.
Tabela 11 - Resultado da análise de regressão entre as variáveis INSE (independente) e
IDEB (dependente)
Modelo Coeficientes não
padronizados
Coeficientes
padronizados
t Sig.
81
B Modelo
padrão
Beta
1 (Constante) ,334 1,221 ,274 ,785
INSE Valor Absoluto ,091 ,023 ,337 4,014 ,000
a. Variável dependente: IDEB Médio Escola
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
O teste F da ANOVA obtida da análise da regressão foi significativo (P < 0,01),
indicando que o modelo de regressão ajustado foi significativo (Tabela 11). Observa-se,
entretanto, que o Test T foi significativo para a variável independente do modelo, mas
não para o intercepto (Tabela 11). Analisando a relação entre a variável INSE valor
absoluto e a variável IDEB médio escola – resultados tanto do ensino fundamental I
como do fundamental II do IDEB – verifica-se que o fator socioeconômico do aluno
influencia diretamente os resultados do IDEB, reforçando os resultados já apresentados
nos testes descritivos e de correlação de Pearson.
4.2 INFRAESTRUTURA
Com o intuito de mapear a infraestrutura das escolas municipais e estaduais das
diferentes coordenadorias de educação analisadas, utilizou-se o banco de dados Censo
Escolar relativo ao ano de 2015, com 20 variáveis, conforme proposto por Soares Neto
et al. (2013) e aplicado por Garcia et al. (2015). Deste modo, identificou-se em qual
nível estão classificados os municípios, conforme a disponibilidade dos recursos de
infraestrutura: elementar (até 50% dos recursos), básica (de 50% a 59% dos recursos),
adequada (60% a 69%), avançada (acima de 70%).
Para melhor entendimento e visualização dos resultados das infraestruturas
escolares, as redes municipal e estadual de ensino foram divididas em tabelas e
separadas por coordenadorias, aglomerando-se os municípios conforme seus quadrantes
de desempenho. A codificação dos municípios é mostrada nas notas de rodapé das
tabelas.
Tabela 12 - Infraestrutura das escolas da 7ª CRE (Rede Municipal) incluídas no estudo
Quadrante I Quadrante II Quadrante III Quadrante IV
7 CRE CO ER CI NO CB CS CA GU IB PF SE MA
Municipal %
82
Água filtrada 0 100 0 0 0 100 100 66,7 0 21,87 0 0
Energia Elétrica 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Esgoto (Rede Pública) 0 0 0 0 0 0 0 100 100 34,37 100 85,71
Cozinha 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sanitário 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sala Diretoria 100 100 100 100 100 100 100 100 100 87,5 100 100
Equip. TV 100 100 100 100 100 100 100 100 100 96,87 100 100
Equip. DVD 100 100 100 100 100 100 100 100 100 96,87 100 100
Equip. Impressora 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Computador 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sala Professores 100 100 100 100 100 100 100 100 100 90,62 100 100
Laboratório Informática 100 0 100 0 100 100 100 100 0 96,87 100 100
Equip. Copiadora 100 100 100 100 100 100 0 66,7 100 75 100 100
Internet 100 100 100 100 100 100 100 100 100 96,87 100 100
Quadra de Esportes 100 0 0 100 100 100 0 100 0 90,62 100 100
Biblioteca 100 100 100 100 100 100 100 100 100 78,12 100 100
Sala Atendimento
Especial 100 100 0 100 100 100 0 100 0 84,37 100 28,57
Banheiro PNE 100 0 0 100 0 100 0 100 0 50 100 71,42
Dependências Especiais 100 0 100 100 0 100 0 100 1 56,25 100 71,42
Laboratório de Ciências 0 0 0 100 100 100 0 100 0 0 0 0
Médias 85 70 70 85 80 95 65 96,67 65,05 77,81 90 82,86
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Legenda: NO=Nonoai; ER=Ernestina; CI=Ciríaco; CO=Coxilha; CB=Capão Bonito do Sul;
CS=Caseiros; CA=Casca; GU=Guaporé; IB=Ibiaçá; PF=Passo Fundo; SE=Sertão; MA=Marau
Ao analisar os resultados da rede municipal da 7ª CRE, identifica-se que somente
os municípios de Casca e Ibiaçá foram classificados como infraestrutura adequada. Os
demais foram classificados na categoria avançada. Salienta-se que estes dois municípios
estão alocados no quadrante III, o que corresponde a alto IDHM e a alto IDEB. Fica
evidente, portanto, que, nesses dois municípios, a infraestrutura não provocou impacto
significativo nos resultados satisfatórios no IDEB. O QD III obteve média igual a
75,57%, a segunda pior média entre os quatro quadrantes: QD I = 75%; QD II = 86,7%,;
QD IV = 83,5%.
A análise por QD chama atenção para dois fatores. O primeiro indica que o QD
I menos favorecido, aqui denominado quadrante ruim, seguiu a tendência de que quanto
pior a condição socioeconômica do município constatada pelo IDHM, piores são as
condições gerais da população, no que ser refere a longevidade, renda e educação, e
também piores infraestruturas das escolas. Ressalta-se que, nos municípios de Nonoai e
83
Ernestina, não há laboratório de informática para os alunos, assim como o quesito
quadra de esporte está ausente nas escolas analisadas de Ernestina e Ciríaco.
Além de evidenciar a melhor média entre os quadrantes, o QD II salienta-se por,
no município de Caseiros, não ter sido identificada apenas uma das variáveis levantadas
– esgoto (rede pública). Sublinha-se que esta variável foi identificada em apenas cinco
municípios da 7ª CRE. A variável água filtrada também foi contemplada em apenas
cinco municípios, correspondendo à pior média (32,4%) entre as 20 variáveis do estudo.
Destaca-se aqui o município de Guaporé com a maior média – 96,67% – sendo
o único, mesmo não atingindo 100%, a possuir todas as variáveis do estudo. Energia
elétrica, cozinha, sanitário, impressora e computador foram identificados em 100% das
escolas analisadas.
Apenas quatro municípios e 33,3% de todas as escolas municipais analisadas
apresentaram laboratório de ciências. Dentre os municípios que não apresentaram tal
variável, distinguem-se Passo Fundo, Sertão e Marau – com altos índices de
desenvolvimento humano e resultados insatisfatórios no IDEB. A única variável não
identificada na rede municipal em Passo Fundo foi laboratório de ciências.
Tabela 13 – Infraestrutura das escolas da 7ª CRE (Rede Estadual) incluídas no estudo
Quadrante I Quadrante II Quadrante III Quadrante IV
7 CRE NO ER CI CO CB CS CA GU IB PF SE MA
Estadual %
Água filtrada 0 0 0 0 100 100 66,7 100 23,07 100 25
Energia Elétrica 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Esgoto (Rede Pública) 0 0 100 0 0 100 100 100 61,53 0 100
Cozinha 100 100 100 100 100 100 100 100 96,15 100 100
Sanitário 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sala Diretoria 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Equip. TV 100 100 100 100 100 50 100 100 100 100 100
Equip. DVD 100 100 100 100 100 50 100 100 100 100 100
Equip. Impressora 100 100 100 0 100 50 100 100 92,3 100 100
Computador 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sala Professores 100 100 100 100 0 100 100 100 96,15 100 100
Laboratório Informática 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Equip. Copiadora 100 100 100 0 100 50 100 100 76,92 100 100
Internet 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Quadra de Esportes 0 100 100 100 100 50 100 100 96,15 100 100
Biblioteca 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
84
Sala Atendimento
Especial 100 0 100 100 0 100 66,7 0 61,53 100 25
Banheiro PNE 100 0 100 100 0 100 0 0 73,07 100 75
Dependências Especiais 100 0 100 100 100 100 0 100 53,84 100 50
Laboratório de Ciências 100 100 100 100 100 50 66,7 100 73,07 0 75
Médias 85 75 95 80
80 85 85,01 90 85,19 90 87,5
Fonte: Elaborado pelo autor (2017)
Legenda: NO=Nonoai; ER=Ernestina; CI=Ciríaco; CO=Coxilha; CB=Capão Bonito do Sul;
CS=Caseiros; CA=Casca; GU=Guaporé; IB=Ibiaçá; PF=Passo Fundo; SE=Sertão; MA=Marau
Seguindo a análise da infraestrutura da 7ª CRE, agora contemplando a rede
estadual, destaca-se novamente o QD II, porém sob o aspecto negativo, pois apresenta
a pior média entre os quadrantes: QD I = 85%; QD II = 80%; QD III = 86,7% e QD IV
= 88%. Os quadrantes III e IV seguem a tendência de que quanto maior o
desenvolvimento humano e mais favoráveis as condições socioeconômicas, a educação
ganha destaque, neste caso, apresentando melhores infraestrutura e aparelhamento de
recursos educacionais.
A rede estadual da 7ª CRE salienta-se já que todos os 12 municípios analisados
alcançaram a categoria de infraestrutura avançada, ou seja, todos acima dos 70%.
Tal qual na rede municipal, a variável esgoto (rede pública) está ausente em grande parte
das escolas e municípios, correspondendo a apenas 49% das escolas (a escola de Capão
Bonito do Sul não apresentou resultado no Censo Escolar). Energia elétrica, sanitário,
internet, computador, laboratório de informática e biblioteca são recursos presentes em
todas as escolas estaduais elencadas no estudo.
O destaque negativo evidencia-se novamente na variável água filtrada, pois
apenas 46,8% das escolas estaduais são contempladas com este recurso. Outro dado
relevante é a presença de banheiros PNE (para pessoas com necessidades especiais) em
apenas 58,9%.
Percebem-se algumas diferenças consideráveis ao se compararem os percentuais
de escolas que possuem determinados recursos nas duas redes de ensino: laboratório de
ciências – rede municipal: 33,3%, rede estadual: 78,6%; internet – rede municipal:
74,7%, rede estadual: 100%; quadra de esporte –rede municipal: 65,9%, rede estadual:
86%.
A rede municipal sobressai-se significativamente em apenas três recursos: sala
de professores, presente em 99,2% de suas escolas e 90,6% nas da rede estadual;
impressora, existente em 100% das escolas da rede municipal e em 85,7% da estadual;
85
sala de atendimento especial, disponível em 67,7% das escolas municipais e em 59,4%
nas escolas estaduais. De modo geral, as escolas da rede estadual (80,2%) da 7ª CRE
exibem pior infraestrutura em comparação com as escolas da rede municipal (85,2%).
Tabela 14 – Infraestrutura das escolas da 15ª CRE (Rede Municipal) incluídas no
estudo
Quadrante I Quadrante II Quadrante III Quadrante IV
15 CRE FA MC FL VI CE TU CP AR SA SO ES BA
Municipal %
Água filtrada 100 0 0 100 0 0 0 25 0 100 0
Energia Elétrica 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Esgoto (Rede Pública) 50 33,3 0 0 0 100 100 100 100 100 0
Cozinha 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sanitário 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sala Diretoria 50 100 0 100 100 100 100 100 0 100 100
Equip. TV 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Equip. DVD 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Equip. Impressora 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Computador 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sala Professores 0 0 0 100 100 100 100 100 100 100 50
Laboratório Informática 0 100 0 100 100 100 100 75 0 100 50
Equip. Copiadora 100 100 100 0 100 100 100 25 100 100 50
Internet 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Quadra de Esportes 0 0 100 0 100 0 0 100 0 50 0
Biblioteca 100 0 100 100 100 100 100 100 100 50 100
Sala Atendimento Especial 0 33,3 100 100 100 0 100 75 100 100 50
Banheiro PNE 50 33,3 100 100 0 0 100 50 100 50 50
Dependências Especiais 0 33,3 100 100 100 100 100 50 100 100 100
Laboratório de Ciências 0 0 0 0 0 0 100 50 0 0 0
Médias 62,5 61,66 70 80 60 80 90 73,34 80,0 60 60,00
Fonte: Elaborado pelo autor (2017)
Legenda: FA=Faxinalzinho; FL=Floriano Peixoto; MC=Machadinho; VI=Viadutos; CE=Centenário;
TU=Tupanci do Sul; CP=Campinas do Sul; AR=Aratiba; SA=Sananduva; SO=São José do Ouro;
ES=Estação; BA=Barracão.
Analisando os dados da rede municipal da 15ª CRE, identifica-se claramente
considerável diferença entre eles e os da 7ª CRE. Encontra-se justificativa para tal fato
nas médias municipais, as quais indicam cinco municípios com infraestrutura
classificada como adequada e seis municípios com infraestrutura avançada. As escolas
86
selecionadas do município de Centenário não forneceram dados sobre os recursos
educacionais explorados.
Um destaque cabe ao município de Aratiba, único que chegou a 90% de presença
das variáveis analisadas. Situados no QD III – único quadrante a atingir a classificação
de infraestrutura avançada, considerando as médias – Capão Bonito do Sul e Sananduva
contemplam a melhor média entre os quadrantes: QD I = 64,72%; QD II = 66,7%; QD
III = 81,11%; QD IV = 66,7%.
O QD III seguiu a tendência de apresentar melhores resultados, pois é
considerado, neste estudo, como quadrante ‘bom’, com alto IDHM e alto IDEB. O QD
I, considerado o menos favorecido e caracterizado, neste estudo, como quadrante ‘ruim’,
com baixo IDHM e baixo IDEB em comparação aos demais quadrantes, apresentou a
pior média de infraestrutura da 15ª CRE.
Os municípios de Tupanci do Sul, Estação e Barracão apresentaram as piores
médias (60%) entre os demais. Dentre os pontos negativos relacionados à infraestrutura
da 15ª CRE, as marcantes médias de 13% para a variável laboratório de ciências, 29%
para água filtrada e 31,8% para quadra de esportes mostram, de certa forma, a
precariedade das escolas municipais analisadas em relação a estes recursos. As variáveis
energia elétrica, cozinha, sanitário, equipamentos de TV e DVD, impressora,
computador e internet estão presentes em 100% das escolas da rede municipal.
Tabela 15 - Infraestrutura das escolas da 15ª CRE (Rede Estadual) incluídas no estudo
Quadrante I Quadrante II Quadrante III Quadrante IV
15 CRE FA MA FL VI CE TU CP AR AS SO ES BA
Estadual %
Água filtrada 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Energia Elétrica 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Esgoto (Rede Pública) 0 0 0 0 0 0 100 100 66,7 100 0 0
Cozinha 100 0 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sanitário 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sala Diretoria 0 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Equip. TV 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Equip. DVD 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 50 100
Equip. Impressora 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 50 100
Computador 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sala Professores 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Laboratório Informática 100 100 100 100 100 100 100 100 100 0 100 100
87
Equip. Copiadora 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 50 100
Internet 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Quadra de Esportes 100 100 100 100 100 100 0 100 100 0 0 0
Biblioteca 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sala Atendimento Especial 0 100 0 100 100 100 50 100 66,7 0 50 0
Banheiro PNE 0 0 0 100 100 100 100 100 0 100 100 100
Dependências Especiais 0 0 0 100 100 0 50 100 33,4 100 50 0
Laboratório de Ciências 100 100 100 100 100 100 50 100 33,4 0 50 100
Médias 70 75 75 90 90 85 82,5 95 80,01 75 70 75
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Legenda: FA=Faxinalzinho; FL=Floriano Peixoto; MC=Machadinho; VI=Viadutos; CE=Centenário;
TU=Tupanci do Sul; CP=Campinas do Sul; AR=Aratiba; SA=Sananduva; SO=São José do Ouro;
ES=Estação; BA=Barracão.
Com base no levantamento de dados da rede estadual da 15ª CRE, identificou-
se que suas escolas estão melhores assistidas do que as da rede municipal, quanto ao
recursos de infraestrutura. Os quatro quadrantes mostraram resultados que os
classificam como infraestrutura avançada. Nenhum município obteve média inferior a
70% das variáveis observáveis: QD I = 73,4%; QD II = 88,4%; QD III = 85,8% e QD
IV = 73,4%.
Chamam atenção os QD I e Q IV, ambos com 73,4% em suas médias;
correspondendo às piores dentre os quadrantes. Eles são municípios que apresentam os
piores desempenhos no IDEB e as piores infraestruturas da 15ª CRE. Os QD II e QD
III, com melhores desempenhos no IDEB, exibem as melhores infraestruturas escolares.
No caso do QD II (anomalia positiva), mesmo os municípios com IDHM baixo
conseguem obter sucesso.
Mesmo que a rede estadual tenha apresentado melhores resultados em
comparação com a rede municipal, salienta-se a ausência de água filtrada em todas as
escolas da rede estadual. Outro ponto negativo observado foi a variável esgoto (rede
pública), que está presente somente em 30,6% das escolas e em apenas quatro
municípios.
O recurso laboratório de ciências obteve a maior diferença (82,5%) na
comparação entre as duas redes de ensino: 77,8% das escolas estaduais possuem
laboratório de ciências e somente 13,6% das escolas municipais o tem. São
apresentados, na sequência, os resultados das análises realizadas com municípios da 20ª
Coordenadoria Estadual de Educação, nas redes municipal e estadual de ensino,
diferenciadas em quadrantes de desempenho, como já abordado nas tabelas anteriores.
88
Tabela 16 - Infraestrutura das escolas da 20ª CRE (Rede Municipal) incluídas no estudo
Quadrante I Quadrante II Quadrante III Quadrante IV
20 CRE VD AM DM AL JA SM PI CR TA PA SB FR
Municipal %
Água filtrada 0 0 100 100 100 100 100 100 0 100 100
Energia Elétrica 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Esgoto (Rede Pública) 0 0 0 0 0 0 100 0 0 0 50
Cozinha 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sanitário 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sala Diretoria 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 75
Equip. TV 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Equip. DVD 100 100 0 100 100 0 100 100 100 100 100
Equip. Impressora 100 100 0 0 100 100 0 100 100 100 100
Computador 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sala Professores 100 100 100 100 100 100 0 100 33,3 100 100
Laboratório Informática 100 100 100 100 100 0 0 100 100 100 100
Equip. Copiadora 100 100 100 0 100 0 0 0 66,6 100 75
Internet 100 100 100 100 100 100 100 100 66,6 0 100
Quadra de Esportes 100 100 0 0 100 0 0 0 33,3 100 100
Biblioteca 100 100 0 0 100 0 0 0 66,6 100 100
Sala Atendimento Especial 100 100 0 100 0 0 0 100 33,3 100 75
Banheiro PNE 0 100 100 100 0 100 0 100 33,3 0 100
Dependências Especiais 0 100 0 100 0 100 100 100 33,3 100 50
Laboratório de Ciências 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 25
Médias 80 85 60 70 60 60 80 80 88 80 80
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Legenda: VD=Vivente Dutra; AM=Ametista; DM=Dois Irmãos das Missões; AL=Alpestre;
JA=Jaboticaba; SM=São José das Missões; PI=Pinheirinho do Vale; CR=Caiçara; TA=Taquaroçu do Sul;
PA=Palmeira das Missões; SB=Seberi; FR=Frederico Westphalen.
Ao analisar a infraestrutura da 20ª CRE, notadamente os municípios alocados
nos quadrantes de desempenho III e IV, com resultados melhores no IDHM, apresentam
as melhores infraestruturas escolares na rede municipal: QD I = 75%; QD II = 63,4%;
QD III = 80%; QD IV = 82,7%. Interpreta-se que as escolas dos municípios alocados
no QD III, privilegiadas por apresentarem IDHM e IDEB altos, também exibem a
segunda melhor infraestrutura em comparação com os demais quadrantes.
O QD IV, mesmo apresentando índice de desenvolvimento alto e a melhor
classificação da infraestrutura em comparação com os demais quadrantes, não traduz
essa vantagem em melhor performance no IDEB.
89
Outro dado relevante sinaliza que os municípios do QD I e QD II, os quais são
socioeconomicamente menos desenvolvidos, apresentam as piores médias de
infraestrutura, entretanto o QD II, mesmo tendo evidenciado a pior infraestrutura,
apresenta resultados satisfatórios no IDEB.
Destaca-se, dentre os recursos de infraestrutura da 20ª CRE, a água filtrada,
presente em 72,7% das escolas da rede municipal, dado este, muito superior aos 29,5%
da 15ª CRE e aos 32,4% da 7ª CRE. A presença de biblioteca é consideravelmente
menor entre as escolas municipais da 20ª CRE (51,5%) em comparação com as demais
CREs: 7ª CRE (98,2%) e 15ª CRE (86,4%), mostrando uma desigualdade muito grande
em um recurso indispensável para o desenvolvimento de atividades pedagógicas e de
aprendizagem.
Apenas 11,4% das escolas municipais da 20ª CRE possuem laboratório de
ciências para seus alunos, o mais baixo indicador de todas as variáveis analisadas,
seguido de 13,6% correspondente a esgoto (rede pública).
Como destaque positivo, os recursos energia elétrica, cozinha, sanitário, TV e
computador estão presentes em 100% das escolas municiais analisadas. O município de
Seberi é o único, dentre todos os 36, que não possui internet nas escolas da rede
municipal. A seguir, caracteriza-se a infraestrutura da rede estadual de ensino.
Tabela 17 - Infraestrutura das escolas da 20ª CRE (Rede Estadual) incluídas no estudo
Quadrante I Quadrante II Quadrante III Quadrante IV
20 CRE VD AM DM AL JA SM PI CR TA PA SB FR
Estadual %
Água filtrada 0 100 0 0 0 0 100 100 100 100 100 57,1
Energia Elétrica 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Esgoto (Rede Pública) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 100 0 42,8
Cozinha 100 100 100 100 100 100 100 100 100 50 100 100
Sanitário 100 100 100 100 100 100 100 100 100 90 100 100
Sala Diretoria 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 85,7
Equip. TV 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Equip. DVD 100 100 100 100 100 0 100 0 100 90 100 85,7
Equip. Impressora 100 100 100 100 100 0 100 100 100 100 66,7 85,7
Computador 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Sala Professores 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 85,7
Laboratório Informática 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Equip. Copiadora 100 100 100 100 100 100 100 100 100 90 100 85,7
90
Internet 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Quadra de Esportes 100 100 100 100 0 100 0 100 100 80 100 85,7
Biblioteca 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 66,7 100
Sala Atendimento Especial 0 0 0 0 100 100 100 100 100 80 100 100
Banheiro PNE 100 100 0 100 100 100 100 100 100 60 66,7 71,4
Dependências Especiais 100 100 0 0 100 0 100 100 100 60 100 57,1
Laboratório de Ciências 100 100 100 100 100 0 0 100 100 50 66,7 42,8
Médias 85 90 75 80 85 70 85 90 95 87,5 88,3 84,3
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Legenda: VD=Vivente Dutra; AM=Ametista; DM=Dois Irmãos das Missões; AL=Alpestre;
JA=Jaboticaba; SM=São José das Missões; PI=Pinheirinho do Vale; CR=Caiçara; TA=Taquaroçu do Sul;
PA=Palmeira das Missões; SB=Seberi; FR=Frederico Westphalen.
A rede estadual da 20ª CRE evidencia melhores resultados em comparação à
rede municipal, com média final de 84,6% a 74,8%, respectivamente. Assim como na
rede municipal, as escolas estaduais dos QD III (90%) e QD IV (87%) também
apresentaram melhores resultados, confirmando que municípios com IDHM mais
elevado exibem melhores resultados de infraestrutura.
Os municípios QD I (83,4%) e QD II (78,4%) obtiveram as piores médias. O
município de São José das Missões revelou a pior infraestrutura da coordenadoria.
Ressaltam-se satisfatoriamente dois municípios. Ametista do Sul que, mesmo
apresentando um IDHM baixo, obteve uma classificação excelente em infraestrutura
(90%), porém tal desempenho não influenciou a performance do IDEB, o qual
permaneceu baixo. Taquaroçu do Sul, com infraestrutura considerada avançada, está
inserido em um quadrante ‘bom’, mostrando IDHM e IDEB altos.
Ao analisar a infraestrutura da rede municipal, identifica-se que a 7ª CRE possui
média geral mais elevada (80,2%), quando comparada com as demais coordenadorias
do estudo, 15ª (70,7%) e 20ª (74,8%), superando assim, a média geral da rede municipal
(75,2%), considerada avançada.
91
Figura 8 - Infraestrutura das escolas pertencentes a Rede Municipal de ensino incluídas
no estudo.
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Embora os resultados gerais da infraestrutura denotem uma classificação
considerada avançada, alguns pontos observados revelam-se insuficientes, como
ilustrado na Figura 8. Existem recursos de infraestrutura que estão bem abaixo da média
e merecem maior atenção do setor público: água filtrada com média geral de 44,9%,
com o pior resultado na 15ª CRE (29,5%); esgoto (rede pública)m com média geral de
33,9%, com pior resultado na 20ª CRE (13,6%); quadra de esportes, com média geral
de 48,7%, com pior resultado na 15ª CRE (31,8%); laboratório de ciências com média
geral de 19,4%, com pior resultado na 20ª CRE (11,4%).
No geral, os resultados da infraestrutura na rede estadual foram superiores aos
obtidos pela rede municipal, reforçando que, nas regiões analisadas, as escolas estaduais
tendem a ter melhor infraestrutura para o ensino e as atividades pedagógicas, como
evidenciado na Figura 9.
0,010,020,030,040,050,060,070,080,090,0
100,0
Val
ore
em
%
Variáveis da Infraestrutura
20ª CRE 15ª CRE 7ª CRE
92
Figura 9 – Infraestrutura das escolas pertencentes a Rede Estadual de ensino
incluídas no estudo
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Mesmo que tenham evidenciado números melhores no comparativo entre as
diferentes redes de ensino, alguns recursos merecem ressalva, pois ainda não estão
presentes em muitas escolas estaduais: água filtrada, com média de 46,8%, e esgoto
(rede pública), com média de 31,2%, com pior resultado para a 20ª CRE (11,9%),
seguem a mesma situação enfrentada pela rede municipal, mostrando ser este um
problema crônico nos municípios de ambas as coordenadorias. Chama especialmente a
atenção a ausência por completo de água filtrada nas escolas estaduais da 15ª CRE.
Outras duas variáveis mensuradas apresentaram médias baixas, se comparadas a
outras variáveis, são elas: sala de atendimento especial (60%) , com pior resultado para
a 15ª CRE (55,6%) e dependências especiais (61,9%), com pior resultado também para
a 15ª CRE (44,5%), revelando a falta de melhorias para o atendimento de alunos com
necessidades especiais.
0,010,020,030,040,050,060,070,080,090,0
100,0
Val
ore
s em
%
Variáveis da Infraestrutura
20ª CRE 15ª CRE 7ª CRE
93
Figura 10 – Comparativo da infraestrutura das escolas das Redes de Ensino Municipal
x Estadual
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Os resultados relativos à infraestrutura das escolas da rede estadual de ensino
seguem a tendência da rede municipal, no que tange à classificação entre as
coordenadorias analisadas (Gráfico 3). A 7ª CRE apresenta a melhor média (85,2%),
seguida da 20ª CRE (84,6%) e da 15ª CRE (80,2%), classificadas como infraestrutura
avançada.
4.3 INVESTIMENTO
Para analisar o recurso tangível investimento, foram utilizadas duas variáveis do
estudo: MDE (percentual da receita do município revertido para educação) e
investimento por habitante. O percentual médio destinado para a educação, entre os
municípios ranqueados, é de 29,3%, ou seja, em média, para cada R$ 100,00 de receita,
R$ 29,30 são destinados para a manutenção e o desenvolvimento do ensino. Quanto ao
investimento por habitante, registra-se a média de R$ 864,00 destinados para cada
habitante dos municípios.
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
70,0
80,0
90,0
20ª CRE 15ª CRE 7ª CRE
Val
ore
s em
%
Valores da Infraestrutura por Coordenadoria de Educação
Municipal Estadual
94
Tabela 18 - Manutenção e Desenvolvimento do Ensino e Investimento por Habitante
MDE e Investimento por Habitante
Coordenadoria Regional de Educação N Mínimo Máximo Média Desvio
padrão
7ª CRE
MDE % - Manutenção e
Desenvolvimento do Ensino
12 26,31 40,64 30,64 4,11342
Investimento por Habitante R$ 12 451,80 2152,10 920,62 484,96
15ª CRE
MDE % - Manutenção e
Desenvolvimento do Ensino
12 25,16 32,84 28,92 2,07552
Investimento por Habitante R$ 12 458,90 1849,00 930,88 435,60
20ª CRE
MDE % - Manutenção e
Desenvolvimento do Ensino
12 25,37 30,77 28,41 1,89285
Investimento por Habitante R$ 12 362,40 1547,30 740,49 352,22
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Comparando o investimento despendido por cada uma das coordenadorias de
educação, evidencia-se que os municípios da 7ª CRE destinam um percentual maior de
suas receitas para a educação (30,64%). Com relação ao investimento aplicado por
habitante, os municípios da 15ª CRE têm a melhor média (R$ 930,88). A 20ª CRE exibe
os piores valores nas duas variáveis selecionadas para o estudo, sendo que os municípios
destinam em média 28,41% de suas receitas para a educação e cerca de R$ 740,49 para
cada um de seus habitantes, valor 20,4% menor, quando comparado com o investimento
da 15ª CRE, o maior entre as coordenadorias.
Frederico Westphalen, situado no QD IV, com índice de desenvolvimento
humano elevado (0,760) e IDEB abaixo da média da 20ª CRE (5,6), é o município que
menos investe em educação por habitante, apenas R$ 362,45, destinando 25,37% de sua
receita para a educação. O município de Capão Bonito do Sul, situado no QD II, com
IDEB acima da média (5,8), mostra investimento de R$ 2.152,08 por habitante, o maior
entre os 36 municípios analisados, representando 31,74% de toda receita adquirida.
Comparando os quadrantes de desempenho, evidenciam-se as seguintes médias
de investimentos por habitante: QD I: R$ 991,91; QD II: R$ 1.087,12; QD III: R$
768,81; QD IV: R$ 608,18. Os resultados obtidos identificam que municípios com um
índice de desenvolvimento humano menor (QD I e QD II) registram um valor mais
95
elevado relativo a investimento por habitante, entretanto só os municípios do QD II
expõem melhores resultados no IDEB.
Com relação ao percentual das receitas municipais destinadas à educação,
observam-se os seguintes resultados: QD I (29,51%) com IDEB de 4,6; QD II (29,31%)
com IDEB de 5,9; QD III (27,99%) com IDEB de 6,3; QD IV (30,50%) com IDEB de
5,1. Verifica-se que, em média de destinação de recursos financeiros para a educação,
os municípios do QD IV, com altos IDHM, apresentam melhores resultados, entretanto
não traduzem isto em efetividade, quando considerado o desempenho no IDEB.
Destacam-se os municípios do QD II, os quais, mesmo repassando à educação
um percentual menor, conseguem obter resultados satisfatórios no IDEB. A
comprovação da inexistência de correlação com o percentual da receita municipal
destinado à educação está mais presente nos QD I (‘ruim’) e QD III (‘bom’),
correspondendo aos quadrantes com maior percentual de receita destinado à educação.
Foram aplicados testes de correlação de Pearson e regressão linear e, em ambos
os casos, não foram encontrados resultados significativos que comprovem a relação
entre maior investimento e melhores resultados no Índice de Desenvolvimento da
Educação Básica, seguindo a tendência das informações geradas anteriormente pelas
análises descritivas.
4.5 COMPLEXIDADE DA GESTÃO ESCOLAR
A complexidade da gestão escolar, medida através do indicador de complexidade
da gestão escolar – ICG, mostra em unidade escalar, seis níveis de complexidade das
escolas: nível 1 – inferior a 50 matrículas, funcionam em turno único, ofertam uma única
etapa de ensino; nível 2 – entre 50 e 300 matrículas, funcionam em dois turnos, com
oferta de até duas etapas de ensino; nível 3 – entre 50 e 500 matrículas, funcionam em
dois turnos, com oferta de duas ou três etapas de ensino; nível 4 - entre 150 e 1000
matrículas, funcionam em dois ou três turnos, com oferta de duas ou três etapas de
ensino; nível 5 - entre 150 e 1000 matrículas, funcionam em três turnos, com oferta de
duas ou três etapas; nível 6 - superior a 500 matrículas, funcionam em três turnos, com
oferta de quatro ou mais etapas de ensino.
96
Tabela 19 - Indicador Complexidade Gestão Escolar (ICG) para as escolas incluídas
neste estudo
Frequência Porcentual Porcentagem
válida
Porcentagem
acumulativa
Nível 1 4 2,3 2,3 2,3
Nível 2 26 15,0 15,0 17,3
Nível 3 78 45,1 45,1 62,4
Nível 4 33 19,1 19,1 81,5
Nível 5 13 7,5 7,5 89,0
Nível 6 19 11,0 11,0 100,0
Total 173 100,0 100,0
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Todas as 173 escolas do estudo apresentaram resultados para esse indicador,
encontrando-se a maior concentração da complexidade no nível 3 (entre 50 e 500
matrículas, funcionam em dois turnos, com oferta de duas ou três etapas de ensino), com
45,1% e um total de 78 escolas nesse nível. A menor média aferida localizou-se no nível
1 (inferior a 50 matrículas, funcionam em único turno, ofertam uma única etapa de
ensino) com 2,3% das escolas alocadas.
No geral, a complexidade da gestão escolar está concentrada nos níveis médios
da escala de seis pontos, totalizando 111 escolas, com média de 3,47 e desvio padrão de
1,227. Para o nível 6, de maior complexidade da gestão escolar, foram identificadas 19
escolas, totalizando 11%.
Considerando as coordenadorias analisadas, observa-se a 7ª CRE com a maior
média de complexidade da gestão escolar (3,66), seguida da 20ª CRE (3,42) e da 15ª
CRE (3,06). A 20ª CRE expõe o maior desvio padrão (1,406) mostrando a variabilidade
dos resultados para as escolas dessa coordenadoria. Acompanhando os resultados da
infraestrutura, anteriormente expostos, a 15ª CRE exibe os menores resultados para a
complexidade da gestão escolar.
Tabela 20 - Complexidade Gestão Escolar x Quadrantes de Desempenho
Indicador Complexidade Gestão Escolar
QD I N
Válido 21
Ausente 0
Média 3,33
97
Mediana 3,00
Desvio padrão 1,390
QD II
N Válido 16
Ausente 0
Média 3,69
Mediana 3,50
Desvio padrão 1,401
QD III
N Válido 28
Ausente 0
Média 3,57
Mediana 3,00
Desvio padrão 1,069
QD IV
N Válido 108
Ausente 0
Média 3,44
Mediana 3,00
Desvio padrão 1,218
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Considerando os quadrantes de desempenho, os maiores índices de
complexidade da gestão escolar estão concentrados nos QD II e QD III, com melhores
desempenhos no IDEB. Os municípios alocados nesses dois quadrantes possuem
complexidade escolar mais elevada do que os demais, mas apresentam melhores
resultados no IDEB. O QD II, considerado o quadrante de sucesso do estudo (anomalia
positiva) exibe concentração da complexidade entre os níveis 3 e 4, com média de 3,57.
4.6 FORMAÇÃO DOCENTE
Pelas análises estatísticas descritivas, aplicadas para as variáveis relacionadas à
formação docente dos professores das redes municipal e estadual, identifica-se que
93,6% dos professores possuem formação em curso superior. Ao se analisar as etapas
de ensino, fundamental I e fundamental II, verifica-se que 90,43% dos professores do
fundamental I e 95,78% dos professores do fundamental II possuem ensino superior
completo. Quando comparados os resultados por tipo de rede de ensino, obtêm-se os
resultados expostos na Figura 11.
98
Figura 11 – Docentes com curso superior por etapa de ensino e rede escolar
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Percebe-se que a rede municipal mostra melhores resultados em ambas as etapas
de ensino, já que apresenta 92,8% de professores com ensino superior no fundamental I
e 96% no fundamental II, havendo, na rede estadual 87,9% de professores com ensino
superior no fundamental I e 95,5% no fundamental II.
Tabela 21 - Formação Docente com curso superior analisada por Coordenadoria
Resultados apresentados em %
Coordenadoria de Educação N Mínimo Máximo Média Desvio
padrão
7ª CRE
Form. Doc. Curso Sup -
Média
93 68,8 100,0 93,658 6,9713
Form. Doc. Curso Sup -
FUN I
91 42,9 100,0 90,037 12,1480
Form. Doc. Curso Sup -
FUN II
90 71,4 100,0 96,513 5,7883
N válido (de lista) 88
15ª CRE
Form. Doc. Curso Sup -
Média
35 75,0 100,0 92,640 6,7036
Form. Doc. Curso Sup -
FUN I
31 20,0 100,0 90,200 16,6604
Form. Doc. Curso Sup -
FUN II
26 70,0 100,0 92,515 7,3431
82,0
84,0
86,0
88,0
90,0
92,0
94,0
96,0
98,0
DSU MED DSU FUN I DSU FUN II
% d
e D
oce
nte
s co
m f
orm
ação
su
per
ior
Docentes com curso superior por etapa de ensino e rede escolar
Municipal Estadual
99
N válido (de lista) 22
20ª CRE
Form. Doc. Curso Sup -
Média
45 73,3 100,0 94,293 6,4415
Form. Doc. Curso Sup -
FUN I
45 44,4 100,0 91,393 12,4760
Form. Doc. Curso Sup -
FUN II
41 75,0 100,0 96,244 5,9442
N válido (de lista) 41
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
A melhor média entre as coordenadorias é a da 20ª CRE, com 94,3% dos
professores com formação em curso superior. A 15ª CRE exibe a menor média (92,6%).
Chama a atenção o grande desvio padrão (16,6604) no fundamental I na 15ª CRE,
evidenciando a grande variabilidade de professores com formação superior nos anos
iniciais.
Se comparados os municípios por seus quadrantes de desempenho, obtêm-se as
seguintes médias para a formação docente: QD I = 95,1%; QD II = 92,3%; QD III =
93,5%; QD IV = 93,6%. Nota-se que o QD II, mesmo com a menor média de professores
com formação docente, contém municípios que se destacaram nos resultados do IDEB.
Embora os QD I e QD IV tenham apresentado as melhores médias, eles são os
quadrantes de pior desempenho no IDEB.
Para analisar o indicador de adequação da formação docente – AFD, são
expostos os resultados gerais, seguidos de resultados por coordenadorias e quadrantes
de desempenho, das diferentes redes de ensino.
A adequação da formação docente é dividida em cinco grupos, em que o grupo
1 corresponde à adequação da formação ideal do professor e o grupo 5 representa
aqueles que não têm formação superior. Especificamente: grupo 1 – superior de
licenciatura (ou bacharelado com complementação pedagógica) na mesma área da
disciplina que leciona; grupo 2 – superior de bacharelado (sem complementação
pedagógica) na mesma área da disciplina que leciona; grupo 3 – superior de licenciatura
(ou bacharelado com complementação pedagógica) em área diferente daquela que
leciona; grupo 4 – docentes com formação superior não considerada nas categorias
anteriores; grupo 5 – docentes sem formação superior.
100
Tabela 22 - Adequação da formação docente
Resultados representados em %
Máximo Média Desvio padrão
Grupo 1 100,0 63,424 14,2175
Grupo 2 8,3 ,249 1,0244
Grupo 3 100,0 26,430 12,3397
Grupo 4 27,8 2,972 5,5731
Grupo 5 43,2 6,925 7,9488
N válido (de lista)
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
A maioria dos professores estão concentrados no grupo 1 (63,4%), portanto
entende-se que sua formação corresponde às exigências das disciplinas ministradas, ou
seja, eles possuem formação específica na área em que estão atuando. Evidencia-se,
entretanto, que 26,4% dos professores possuem formação diferente da aplicada em sala
de aula. A formação em licenciatura é predominante nas escolas selecionadas para este
estudo, já que somados os grupos 1 e 3 totalizam 89,8% dos professores.
Ao comparar os resultados das coordenadorias do estudo, percebe-se que a 15ª
CRE detém a melhor média (65,7%) em relação às outras duas coordenadorias no
quesito adequação da formação docente, especificamente no grupo 1, seguida pela 7ª
CRE (63,7%) e pela 20ª CRE (60,8%).
Figura 12 - Adequação da formação docente relacionado ao Grupo 1
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
101
Os professores dos municípios do QD I apresentam a maior média de adequação
da formação docente, considerando o grupo 1, o mais adequado, representado por 70,5%
dos professores. O QD II evidencia o menor percentual de professores no grupo 1
(53,2%). O quadrante QD III contém 62,9% dos professores no grupo 1 e o QD IV,
63,6%.
Verifica-se que a coordenadoria que alcança os melhores resultados no IDEB
também exibe o maior percentual de professores alocados no grupo 1 da variável
adequação da formação docente. Ao realizar a análise fazendo a abordagem por
quadrante, nota-se que as melhores médias estão presentes em quadrantes que não
obtiveram resultados satisfatórios no IDEB.
4.7 ESFORÇO DOCENTE
Para analisar o esforço docente, utilizou-se o Índice de Esforço Docente – IED,
o qual é dividido em seis níveis: nível 1 – o docente tem até 25 alunos e atua em um
único turno, escola e etapa; nível 2 – tem entre 25 e 150 alunos e atua em um único
turno, escola e etapa; nível 3 – tem entre 25 e 300 alunos e atua em um ou dois turnos
em uma única escola e etapa; nível 4 – tem entre 50 e 400 alunos e atua em dois turnos,
em uma ou duas escolas e em duas etapas; nível 5 – tem mais de 300 alunos e atua nos
três turnos, em duas ou três escolas e em duas etapas ou três etapas; nível 6 – tem mais
de 400 alunos e atua nos três turnos, em duas ou três escolas e em duas etapas ou três
etapas.
Tabela 23 - Índice de Esforço Docente – IED
Resultados em %
Máximo Média Desvio padrão
Nível 1 80,0 16,266 12,8382
Nível 2 40,0 10,687 9,8865
Nível 3 100,0 22,406 14,4377
Nível 4 100,0 39,609 16,0981
Nível 5 39,1 6,828 7,1327
Nível 6 42,9 4,205 7,0422
N válido (de lista)
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
102
Como observa-se na Tabela 23, a maioria das escolas possuem professores
alocados no nível 4 de esforço docente, o que significa que 39,6% dos professores têm
entre 50 e 400 alunos e atuam em dois turnos, em uma ou duas escolas e em duas etapas
de ensino diferentes. O segundo nível com maior média foi o nível 3: 22,4% dos
professores lecionam em um ou dois turnos em uma única escola, em apenas uma etapa
de ensino, atendendo entre 25 e 300 alunos.
O nível 6, indicador de maior esforço docente, portanto o nível que mais exige
do professor, seja em razão da carga horária, seja pela adaptação de trabalho em escolas
diferentes e etapas de ensino diferentes, contempla apenas 4,2% dos professores do
estudo. O nível 1 de esforço engloba 16,3% dos docentes, a ele pertencendo professores
que possuem, no máximo, 25 alunos; trabalham em apenas uma escola; ministram aulas
em um único turno de trabalho; atuam em disciplinas de somente uma etapa de ensino;
possuem menor carga horária; enfrentam menos diversidades no cotidiano escolar.
Tabela 24 – Índice de Esforço Docente (IED) por coordenadoria e rede de ensino
Valores apresentados em %
Coordenadoria de
Educação
Tipo da Rede Nível
Escolar
N Mínimo Máximo Média Desvio
padrão
7ª CRE
Estadual
Nível 1 42 ,0 80,0 15,512 12,9950
Nível 2 42 ,0 27,8 8,548 7,9016
Nível 3 42 ,0 62,4 19,650 14,5861
Nível 4 42 ,0 76,2 42,964 15,9158
Nível 5 42 ,0 39,1 9,395 8,0721
Nível 6 42 ,0 18,8 3,931 5,1080
N válido (de lista) 42
Municipal
Nível 1 51 ,0 60,0 16,863 12,4589
Nível 2 51 ,0 37,5 12,916 9,8788
Nível 3 51 ,0 52,2 22,202 12,1425
Nível 4 51 10,0 80,0 39,916 14,5340
Nível 5 51 ,0 20,0 4,841 4,9149
Nível 6 51 ,0 15,4 3,263 4,1134
N válido (de lista) 51
15ª CRE Estadual
Nível 1 16 ,0 66,6 16,694 20,0594
Nível 2 16 ,0 18,2 5,725 5,3384
Nível 3 16 ,0 46,2 17,181 13,7486
Nível 4 16 16,7 72,7 47,813 16,1824
103
Nível 5 16 ,0 25,0 7,369 7,4651
Nível 6 16 ,0 18,8 5,219 6,5426
N válido (de lista) 16
Municipal
Nível 1 19 ,0 40,0 22,058 10,2793
Nível 2 19 ,0 27,3 6,584 8,5353
Nível 3 19 11,8 50,0 22,768 11,3106
Nível 4 19 14,3 45,5 31,295 9,8201
Nível 5 19 ,0 25,0 4,884 6,6043
Nível 6 19 ,0 42,9 12,411 14,8736
N válido (de lista) 19
20ª CRE
Estadual
Nível 1 29 ,0 29,5 14,169 7,0170
Nível 2 29 ,0 40,0 14,066 12,2550
Nível 3 29 6,7 43,5 23,072 10,0360
Nível 4 29 12,0 61,5 38,803 13,4837
Nível 5 29 ,0 32,3 8,134 7,9727
Nível 6 29 ,0 7,7 1,755 2,7498
N válido (de lista) 29
Municipal
Nível 1 15 ,0 60,0 12,607 15,0531
Nível 2 15 ,0 33,3 13,053 11,2009
Nível 3 15 ,0 100,0 34,647 24,7422
Nível 4 15 ,0 100,0 32,507 25,3108
Nível 5 15 ,0 23,5 5,753 7,5507
Nível 6 15 ,0 6,7 1,433 2,6095
N válido (de lista) 15
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
A 15ª CRE destaca-se por apresentar as maiores médias, considerando os níveis
mais extremos da escala, nível 1 e nível 6. Esta coordenadoria revela tanto o maior
número de professores em nível de esforço elevado (9,1%) como a maior presença de
professores trabalhando com nível baixo de esforço (19,6%). A menor média de
professores no nível 6 foi encontrada na 20ª CRE, com apenas 1,6%. A 7ª CRE tem
maior concentração de professores no nível 4 de esforço docente, compreendendo
41,3% dos professores.
Considerando as duas redes de ensino para esta análise, a 7ª CRE mantém uma
forte semelhança entre as redes municipal e estadual, ambas concentrando seus
professores no nível 4 de esforço. A 20ª CRE destaca-se por evidenciar, em ambas as
redes de ensino, as menores proporções de professores em nível mais elevado de
104
esforço, mantendo a maior média de professores no nível 4, em ambas as redes de
ensino. Os resultados da 15ª CRE, em comparação com as outras coordenadorias do
estudo, evidencia a maior proporção de professores em nível mais elevado de esforço,
tanto na rede municipal (12,4%) quanto na rede estadual (5,2%).
Quando comparados os resultados desse índice, conforme os quadrantes de
desempenho, obtêm-se os seguintes dados: QD I apresenta as maiores médias nos níveis
mais altos de esforço, nível 5 (8,4%) e nível 6 (10,8%); QD II têm a menor média do
nível 6 (1,7%) e exibe a menor concentração de professores no acumulado dos dois
níveis mais altos de esforço, sua maior média fixou-se no nível 4 (50,7%); QD III, assim
como o QD II, mostra as melhores notas no IDEB, possui a maior proporção (18,7%)
de professores no nível mais baixo de esforço, seguido do QD IV, com 16% dos
professores no nível 1 e maior proporção de professores no nível 2 (12,8%),
apresentando baixa representatividade no nível mais alto de esforço, apenas 2,9%.
No geral, identifica-se que quanto maior a proporção de professores no nível
mais baixo de esforço docente, melhores são os resultados no IDEB. Tal afirmativa está
ilustrada na Tabela 22, na qual foi utilizada a análise de correlação de Pearson.
Tabela 25 – Análise de correlação entre IDEB e IED
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1. IDEB Médio 1
2. IDEB Fundamental I ,847** 1
3. IDEB Fundamental II ,820** ,542** 1
4. IED Nível 1 ,227** ,156
-
,075 1
5. IED Nível 2 -,112 -,211* ,042 -,092 1
6. IED Nível 3 -,096 -,139 ,041 -,187* -,122 1
7. IED Nível 4 ,032 ,102 ,066 -,439** -,259** -,533** 1
8. IED Nível 5 -,109 ,105
-
,113 -,243** -,194* -,159* ,055 1
9. IED Nível 6 ,027 -,003
-
,062 -,060 -,197** -,158* -,085 -,095 1
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Pela correlação de Pearson, foram destacadas duas correlações com relevância
para o presente estudo. Uma refere-se às variáveis IDEB médio escola e nível 1 do IED,
ou seja, quanto mais professores incluídos no nível mais baixo de esforço docente,
melhores são os resultados das escolas no IDEB. Na outra, identifica-se uma correlação
negativa, considerando a variável IDEB fundamental I e nível 2 de IED, demonstrando
105
que quanto maior o resultado no IDEB dos anos iniciais do ensino fundamental, menor
é a proporção de professores nesse nível de esforço docente.
4.8 DISTORÇÃO IDADE-SÉRIE
A Taxa de Distorção Idade–Série – TDI mostra o percentual de variação de
alunos que estão inseridos em séries que não correspondem adequadamente à sua idade,
ou seja, o aluno deveria estar em uma série mais avançada, sendo esta distorção causada
por abandono ou reprovação. Pelas primeiras aproximações geradas pelos resultados,
identifica-se a alta média de distorção idade–série (18,4%) nas escolas observadas:
10,5% no fundamental I e expressivos 29,2% no fundamental II. Os resultados expressos
nas Tabelas 26, 27 e 28, mostram que esta variável responde a seguinte hipótese de
pesquisa:
H7: A distorção idade–série influencia o desempenho escolar do aluno no IDEB?
Tabela 26 – Taxa de Distorção Idade-Série (TDI) por coordenadoria de educação e
rede de ensino
Valores apresentados em %
Coordenadoria
de Educação
Tipo da Rede TDI
Escolar
N Mín Máx Média Desvio
padrão
7ª CRE
Estadual
Taxa Distorção Idade - Média 42 3,4 100,0 23,198 18,5098
Taxa Distorção - FUN I 41 ,0 100,0 14,834 20,2137
Taxa Distorção - FUN II 42 5,3 100,0 30,990 17,7974
Municipal
Taxa Distorção Idade - Média 50 3,4 36,8 18,086 7,1418
Taxa Distorção - FUN I 51 ,0 33,0 10,098 6,6674
Taxa Distorção - FUN II 48 5,8 57,1 29,683 10,2067
15ª CRE
Estadual
Taxa Distorção Idade - Média 16 1,7 39,4 15,888 11,5117
Taxa Distorção - FUN I 12 ,0 11,6 3,925 3,7676
Taxa Distorção - FUN II 14 5,4 41,2 22,600 12,1589
Municipal
Taxa Distorção Idade - Média 19 ,0 32,7 11,653 9,3335
Taxa Distorção - FUN I 19 ,0 20,7 7,047 6,4032
Taxa Distorção - FUN II 11 12,0 47,8 25,227 11,8424
20ª CRE2 Estadual Taxa Distorção Idade - Média 29 5,1 36,0 18,100 8,2662
106
Taxa Distorção - FUN I 29 ,4 22,9 10,166 6,8630
Taxa Distorção - FUN II 29 8,1 57,7 27,472 11,8282
Municipal
Taxa Distorção Idade - Média 16 ,0 27,4 18,150 9,2589
Taxa Distorção - FUN I 15 2,2 19,6 10,760 5,4016
Taxa Distorção - FUN II 12 28,8 45,7 36,875 5,8548
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Considerando as redes municipal e estadual de ensino, ambas seguem a
tendência de ter maior distorção idade–série no fundamental II, sendo 28,4% na rede
estadual e 30,2% na rede municipal. No fundamental I, a rede estadual apresenta maior
valor da taxa de distorção (11,6%) em relação à rede municipal (9,5%).
Ao realizar os comparativos por coordenadorias de educação, observa-se que a
7ª CRE exibe as maiores taxas de distorção idade–série, tanto no fundamental I (12,2%)
quanto no fundamental II (30,3%), considerando uma média geral de 20,4%. A 20ª CRE
exibe taxa média de 18,1%, também com alta taxa de distorção no fundamental II
(30,2%) e a segunda maior taxa no fundamental I (10,4%). A 15ª CRE, assim como em
outros indicadores analisados anteriormente, apresenta melhores resultados para a taxa
de distorção, sendo 23,8% no fundamental II e 5,8% no fundamental I, concluindo com
taxa média de 13,6% a menos entre as três coordenadorias.
A 20ª CRE é a única que possui a taxa de distorção da rede municipal, maior do
que na rede estadual, pois, nas demais, a maior taxa média de distorção encontra-se na
rede estadual de ensino. Esta coordenadoria detém o menor IDEB observado para o
fundamental II na rede municipal e a maior taxa de distorção (36,9%) nestas mesmas
rede e etapa de ensino. Com relação ao ensino fundamental I, destaca-se a 15ª CRE,
que mostra as menores taxas em ambas as redes de ensino: 3,9% na rede estadual e 7%
na rede municipal. Correlacionando com os melhores resultados no IDEB para o
fundamental I pela 15ª CRE, verifica-se índice de 6,5 na rede estadual e 6,4 na rede
municipal.
Tabela 27 – Resultados da análise de correlação entre TDI e IDEB
IDEB Médio
Escola
IDEB
FUN I
IDEB
FUN II
TDI -
Média
TDI FUN
I
TDI FUN II
IDEB Médio Escola 1
IDEB FUN I ,847** 1
107
IDEB FUN II ,820** ,542** 1
TDI – Média -,738** -,750** -,631** 1
TDI FUN I -,592** -,702** -,449** ,929** 1
TDI FUN II -,662** -,725** -,676** ,925** ,807** 1
**. A correlação é significativa no nível 0,01 (2 extremidades).
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
A Tabela 24, a qual evidencia a correlação de Pearson entre a Taxa de Distorção
Idade–Série e o IDEB em ambas as etapas de ensino, confirma, pela correlação negativa,
significativa (P < 0,01), que quanto menores as taxas de distorções idade–série, maiores
os resultados no IDEB em ambas as etapas de ensino.
Tabela 28 – Resultado da análise de regressão entre as variáveis TDI (independente) e
IDEB (dependente)
Modelo Coeficientes não
padronizados
Coeficientes
padronizados
t Sig.
B Modelo padrão Beta
1
(Constante) 6,743 ,131
51,342 ,000
Taxa Distorção Idade-
Série
-,084 ,007 -,738 -12,534 ,000
a. Variável dependente: IDEB Médio Escola
Fonte: Elaborado pelo autor (2017)
Aplicada a regressão linear, utilizando a variável Taca Distorção Idade–Série, o
teste F da ANOVA obtida foi significativo (P < 0,01), advertindo que o modelo de
regressão ajustado foi significativo. Observa-se que o Test T foi significativo para a
variável independente do modelo e para o intercepto (Tabela 28).
Analisando a relação entre a variável INSE Valor Absoluto e a variável IDEB
Médio Escola – resultados tanto do ensino fundamental I e fundamental II do IDEB –
verifica-se que o fator socioeconômico do aluno influencia diretamente os resultados do
IDEB, reforçando aqueles apresentados nos testes descritivos e de correlação de
Pearson.
A continuidade do aluno nas séries do ensino fundamental, respeitando a
previsão da idade ideal para adquirir certos conhecimentos cognitivos, não garante
obrigatoriamente a qualidade de sua educação (CALDERANO, 2012; FILGUEIRAS,
2012; VEIGA-NETO, 2012). Com base nos resultados obtidos, neste estudo, pelas
análises estatísticas descritivas, considera-se que a distorção idade–série influencia as
avaliações externas.
108
Não havendo distorção, o aluno estabelece relações pedagógicas mais
adequadas, o que contribui tanto para melhor desenvolvimento educacional como para
melhor aproveitamento do conhecimento gerado em sala de aula, sendo isto
comprovado nas avaliações externas. (PARENTE, 2002; MESQUITA, 2012; KOGA,
2002; VEIGA-NETO, 2012).
4.9 ALFABETIZAÇÃO NA IDADE CERTA
Alfabetização na Idade Certa – ANA é um indicador criado com o objetivo de
medir o grau de conhecimento dos alunos da 3ª série do ensino fundamental, baseado
na proficiência em leitura, escrita e matemática. Ele possibilita acompanhar, de forma
intensificada, a trajetória do aluno, nos anos iniciais do fundamental, dando à escola a
possibilidade de medir o conhecimento adquirido nas proficiências analisadas e assim
identificar o grau de alfabetização dos alunos. Cada uma das proficiências abordadas –
leitura, escrita e matemática – é constituída por níveis de conhecimento, conforme
detalhado no Apêndice C.
Tabela 29 - Alfabetização na Idade-Certa (Proficiência em Leitura)
Valores apresentados em %
N Mínimo Máximo Média Desvio padrão
ANA Leitura - Nível 1 30 ,00 37,58 10,9163 9,31888
ANA Leitura - Nível 2 30 15,00 54,55 31,5070 9,38546
ANA Leitura - Nível 3 30 15,79 65,00 41,9623 11,79973
ANA Leitura - Nível 4 30 ,00 57,89 15,6763 11,74245
N válido (de lista) 30
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Pelos percentuais obtidos na proficiência de leitura, evidencia-se que a maior
parte dos alunos estão concentrados no nível 3 de proficiência (41,9%), o segundo mais
elevado da escala e 15,7% dos alunos conseguiram atingir o nível mais elevado de
proficiência em leitura. Ressalta-se que, para esta análise, seis municípios não
apresentaram informações sobre a proficiência em leitura e escrita.
109
Tabela 30 – Alfabetização na Idade-Certa (Proficiência em Escrita)
Valores apresentados em %
N Mínimo Máximo Média Desvio padrão
ANA Escrita - Nível 1 30 ,00 19,64 6,0543 5,47588
ANA Escrita - Nível 2 30 ,00 18,28 4,9840 5,58128
ANA Escrita - Nível 3 30 ,00 16,52 4,2207 4,77826
ANA Escrita - Nível 4 30 36,36 94,74 71,6547 13,71321
ANA Escrita - Nível 5 30 ,00 54,55 12,9893 11,96946
N válido (de lista) 30
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Assim como na leitura, a proficiência na escrita revela elevada variação entre os
resultados, em ambos os níveis, com o maior percentual de alunos no nível 4, com
71,6%. O nível mais baixo concentrou 6% dos alunos e o nível mais elevado, nível 5,
englobou 13% dos alunos. Com base nesses resultados, verifica-se que mais alunos
conseguiram atingir o nível de excelência na proficiência em leitura em comparação
com os índices da escrita. Entretanto, existe grande concentração de alunos nos níveis
mais baixos de proficiência na leitura, o que indica que pelo menos 42% dos alunos
demonstram dificuldades de aprendizado.
Tabela 31 – Alfabetização na Idade-Certa (Proficiência em Matemática)
Valores apresentados em %
N Mínimo Máximo Média Desvio padrão
ANA Matemática - Nível 1 29 ,00 35,29 12,8538 9,24686
ANA Matemática - Nível 2 29 5,00 61,70 27,2255 12,84735
ANA Matemática - Nível 3 29 10,00 40,00 23,7334 7,42669
ANA Matemática - Nível 4 29 8,33 80,00 36,1866 16,24589
N válido (de lista) 29
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Com relação à proficiência em matemática (Tabela 31), os municípios se
sobressaíram nos resultados, na comparação com as proficiências anteriores, já que
36,2% dos alunos conseguiram atingir o maior nível. Isto expõe maior facilidade em
atingir os resultados em matemática, do que em escrita e leitura. O segundo maior
percentual corresponde ao nível 2 (27,2%). No pior nível, a proporção de alunos chega
a 12,8%, mostrando que existem muitos estudantes que não conseguem adquirir o
110
conhecimento adequado para essa proficiência. Registra-se que sete municípios não
apresentaram resultados para a proficiência em matemática.
Tabela 32 – Alfabetização na Idade-Certa analisada por coordenadorias
Valores apresentados em %
Coordenadoria Regional de Educação N Mínimo Máximo Média Desvio padrão
7ª CRE
ANA Leitura - Nível 1 11 ,00 29,41 13,0282 8,74084
ANA Leitura - Nível 2 11 15,00 47,83 30,3491 8,82320
ANA Leitura - Nível 3 11 17,65 65,00 44,5545 12,07509
ANA Leitura - Nível 4 11 ,00 22,75 12,0673 7,19545
ANA Escrita - Nível 1 11 ,00 12,50 5,2400 4,36540
ANA Escrita - Nível 2 11 ,00 13,04 3,5800 4,41939
ANA Escrita - Nível 3 11 ,00 14,29 3,9727 4,64578
ANA Escrita - Nível 4 11 64,29 86,96 75,7682 8,06433
ANA Escrita - Nível 5 11 3,85 35,00 11,4391 8,96839
ANA Matemática - Nível 1 11 ,00 35,29 12,1891 9,03803
ANA Matemática - Nível 2 11 10,53 61,70 31,4782 15,20636
ANA Matemática - Nível 3 11 12,77 40,00 24,8473 7,94266
ANA Matemática - Nível 4 11 8,33 73,68 31,4827 17,43121
N válido (de lista) 11
15ª CRE
ANA Leitura - Nível 1 10 ,00 22,22 7,3020 8,18851
ANA Leitura - Nível 2 10 21,05 54,55 31,7720 10,62416
ANA Leitura - Nível 3 10 15,79 53,85 39,5240 11,17606
ANA Leitura - Nível 4 10 7,80 57,89 21,3880 15,09221
ANA Escrita - Nível 1 10 ,00 18,18 6,8210 5,80915
ANA Escrita - Nível 2 10 ,00 18,28 5,3090 6,89697
ANA Escrita - Nível 3 10 ,00 16,52 4,2270 5,24242
ANA Escrita - Nível 4 10 36,36 94,74 66,0790 17,18405
ANA Escrita - Nível 5 10 ,00 54,55 17,5730 15,34241
ANA Matemática - Nível 1 9 ,00 22,73 9,9822 8,03897
ANA Matemática - Nível 2 9 5,00 25,88 20,2533 6,86204
ANA Matemática - Nível 3 9 10,00 37,45 25,9133 7,90630
ANA Matemática - Nível 4 9 35,12 80,00 43,8511 13,81246
N válido (de lista) 9
20ª CRE
ANA Leitura - Nível 1 9 ,00 37,58 12,3511 10,91269
ANA Leitura - Nível 2 9 20,00 50,34 32,6278 9,57484
ANA Leitura - Nível 3 9 18,65 60,00 41,5033 12,84667
ANA Leitura - Nível 4 9 3,92 40,00 13,7411 10,76878
ANA Escrita - Nível 1 9 ,00 19,64 6,1978 6,72619
111
ANA Escrita - Nível 2 9 ,00 17,28 6,3389 5,48503
ANA Escrita - Nível 3 9 ,00 13,55 4,5167 4,96837
ANA Escrita - Nível 4 9 43,29 93,33 72,8222 14,30155
ANA Escrita - Nível 5 9 ,00 35,00 9,7911 10,62634
ANA Matemática - Nível 1 9 ,00 33,94 16,5378 10,36246
ANA Matemática - Nível 2 9 13,64 52,63 29,0000 12,58823
ANA Matemática - Nível 3 9 12,58 27,14 20,1922 5,52436
ANA Matemática - Nível 4 9 12,70 63,64 34,2711 15,89084
N válido (de lista) 9
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Ao comparar os resultados, agrupando-os por coordenadorias, percebe-se que a
7ª CRE detém os piores resultados em leitura, exibindo a menor média no nível 4
(12,1%) e a maior média no pior nível de classificação da proficiência, totalizando 13%
dos alunos. Existem, portanto, mais alunos aprendendo o mínimo necessário nas
exigências de leitura, do que atingindo a excelência na aprendizagem nesta proficiência.
A 15ª CRE detém a maior média (21,39%) no nível mais elevado de proficiência para a
leitura, bem superior às demais coordenadorias, exibindo também o menor percentual
no nível 1 (7,3%).
Na variável escrita, a 20ª CRE exibe o menor percentual de alunos no nível 5
(9,8%) e a 15ª CRE apresenta o maior percentual (17,7%) no nível mais elevado. A 7ª
CRE é a coordenadoria que revela as menores médias nos níveis mais baixos da escala
de proficiência, 5,2% no nível 1 e 3,9% no nível 2.
A 15ª CRE evidencia o melhor resultado para proficiência em Matemática dentre
as coordenadorias, concentrando 43,8% dos alunos no nível 4, mais elevado, e a menor
média no nível 1 (10%). A 20ª CRE mostra um percentual de 16,5% de alunos no pior
nível de classificação da proficiência.
A análise de correlação de Pearson, aplicada a resultados do IDEB e indicadores
da proficiência em leitura da ANA, indica que existe correlação positiva entre o nível
mais alto de proficiência e os resultados do IDEB na rede municipal, tanto na etapa do
fundamental I (0,657) quanto no fundamental II (0,756), constituindo correlações
moderada e alta, respectivamente. Entretanto, se considerada a rede estadual de ensino,
a mesma correlação não é identificada, a menos que seja analisada a etapa fundamental
II em ambas as redes de ensino (0,448) com significância em P < 0,05 (Tabela 33).
112
Tabela 33 – Análise de correlação entre resultados do IDEB e Alfabetização na Idade-
Certa (Proficiência Leitura)
Variáveis 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1. Média do
IDEB (FUN I +
FUN II)
1
2. IDEB FUN I -
Estadual ,749** 1
3. IDEB FUN I -
Municipal ,700** ,136 1
4. IDEB FUN II
(MUN + EST) ,869** ,477* ,642** 1
5. IDEB FUN II
– Municipal ,859** ,338 ,849** ,949** 1
6. Média IDEB
Municipal ,645** ,226 ,902** ,493* ,934** 1
7. ANA Leitura
- Nível 1 -,329 -,430 -,411 -,287 -,045 -,402 1
8. ANA Leitura
- Nível 2 ,022 ,184 -,532* -,388 -,606* -,736** ,297 1
9. ANA Leitura
- Nível 3 ,000 ,123 ,009 ,068 ,212 ,067 -,548** -,481** 1
10. ANA
Leitura - Nível 4 ,241 ,064 ,657** ,448* ,666* ,756** -,478** -,540** -,192 1
Nota: Correlação de Pearson significativa aos níveis: * p < 0,01; e ** p < 0,05.
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados da pesquisa (2017).
Os resultados indicam correlações negativas quando analisadas junto ao nível 2
de proficiência em leitura, identificando que, na rede municipal, quanto piores os
resultados em leitura, piores são os resultados encontrados no IDEB. A mesma
correlação não é evidenciada quando se analisa a rede estadual de ensino.
Quando se investiga a correlação na proficiência escrita, não se obtém o mesmo
resultado da proficiência em leitura, pois as únicas correlações evidenciadas são
negativas, ou seja, quanto mais alunos concentrados no nível 1 e no nível 2, pior é o
resultado no IDEB no fundamental I da rede municipal, apresentando correlação
moderada em -0,507 e pior média no IDEB municipal, com uma correlação moderada
em -0,427. Ambas as correlações são significativas em P < 0,05 (Tabela 34).
Diferente do observado nas demais proficiências, a matemática está associada
ao resultado geral do IDEB, quando analisada no nível mais alto da proficiência,
indicando correlação positiva moderada (0,592). O nível 4 em matemática mostra
correlação para resultados nas redes municipal e estadual de ensino, nas etapas I e II do
fundamental. Entretanto, a correlação alta foi observada para a rede municipal (Tabela
35).
113
Tabela 34 - Análise de correlação entre resultados do IDEB e Alfabetização na Idade-
Certa (Proficiência Escrita)
Variáveis 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1. Média do IDEB (FUN I
+ FUN II) 1
2. IDEB FUN I -
Municipal ,700** 1
3. IDEB FUN II -
Municipal ,859** ,849** 1
4. IDEB FUN I (MUN +
EST) ,807** ,876** ,693* 1
5. Média IDEB Municipal ,645** ,902** ,934** ,725** 1
6. ANA Escrita - Nível 1 ,027
-
,507* ,055 -,120
-
,324 1
7. ANA Escrita - Nível 2 ,078 -,413 -,354 ,033
-
,427* ,488** 1
8. ANA Escrita - Nível 3 -,174 -,194 ,231 ,001
-
,304 ,357 ,304 1
9. ANA Escrita - Nível 4 ,115 ,358 -,270 ,073 ,268
-
,562**
-
,406*
-
,370* 1
10. ANA Escrita - Nível 5 -,098 ,207 ,380 -,026 ,261 -,204
-
,364* -,296 -,534** 1
Nota: Correlação de Pearson significativa aos níveis: * p < 0,01; e ** p < 0,05.
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados da pesquisa (2017).
Assim como exposto nas demais proficiências, a correlação negativa apresentada
principalmente no nível 2 da proficiência matemática mostra que quanto piores os
resultados em matemática, mais baixo são os resultados do IDEB. Destaca-se também
que a maior correlação negativa observada, foi também para a rede municipal (-0,692)
considerada moderada e significativa (P < 0,01) (Tabela 35).
Após executar a análise de correlação de Pearson, selecionando as variáveis
relacionadas aos resultados do IDEB e as variáveis relativas ao indicador da
alfabetização na idade certa, identificou-se que municípios que concentram alunos nos
níveis mais altos nas proficiências leitura e matemática, tendem a obter melhores
resultados no IDEB na rede municipal de ensino, entretanto não se confirma a mesma
correlação para a rede estadual.
Os municípios que evidenciam maiores resultados dos alunos concentrados no
nível 2, tanto na proficiência escrita quanto na leitura, apresentam correlações negativas
e significativas, ou seja, tendem a obter piores resultados no IDEB na rede municipal.
114
Tabela 35 - Análise de correlação entre resultados do IDEB e Alfabetização na Idade-
Certa (Proficiência Matemática)
Variáveis 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1. Média do IDEB (Fun I
+ Fun II) 1
2. IDEB Fun I -
Municipal ,700** 1
3. IDEB Fun I (Mun +
Est) ,807** ,876** 1
4. Média IDEB
Municipal ,645** ,902** ,725** 1
5. IDEB Fun II (Mun +
Est) ,869** ,642** ,638** ,493* 1
6. IDEB Fun II - Estadual ,830** ,505 ,536* ,286 ,975** 1
7. ANA Matemática -
Nível 1 -,142 -,335 -,196 -,335 -,394 -,449* 1
8. ANA Matemática -
Nível 2
-
,649**
-
,594**
-
,468*
-
,692**
-
,465* -,363 ,109 1
9. ANA Matemática -
Nível 3 ,005 -,029 -,033 ,073 ,019 -,028 -,301 -,138 1
10. ANA Matemática -
Nível 4 ,592** ,675** ,498** ,713** ,556** ,513* -,518**
-
,790**
-
,176 1
Nota: Correlação de Pearson significativa aos níveis: * p < 0,01; e ** p < 0,05.
Fonte: Elaborado pelo autor com base nos dados da pesquisa (2017).
Outro resultado achado corresponde à correlação positiva e significativa para o
nível 1 em escrita e leitura, mostrando que o aluno que revela baixa proficiência em
escrita tende a obter resultado também insatisfatório na proficiência em leitura.
Municípios que concentram mais alunos no nível 5 em escrita apresentam baixos
resultados de alunos com insuficiência na proficiência em leitura, concentrados no nível
1.
Ao considerar os resultados gerais do IDEB, unificando rede municipal e rede
estadual, a única proficiência que manifestou significância e correlação positiva ou
negativa foi matemática. Os municípios que exibem o maior percentual de alunos no
nível mais alto de proficiência em matemática evidenciam também melhores resultados
no IDEB. Aqueles que exibem percentual maior de alunos no segundo pior nível da
referida proficiência apresentam os piores resultados no IDEB.
115
5 DISCUSSÕES DOS RESULTADOS
As análises relativas ao Índice Socioeconômico das Escolas (INSE), recurso
intangível do tipo relacional, mostram que, em geral, os alunos das escolas da rede
estadual possuem condição socioeconômica mais favorável do que aqueles da rede
municipal – rede esta com melhores resultados apenas na 15ª CRE – e
consequentemente melhores resultados no IDEB. A rede estadual, quando comparadas
as coordenadorias de educação em valores absolutos, não consegue o mesmo destaque
para os resultados obtidos no IDEB, embora a 7ª CRE tenha conseguido os melhores
resultados para esse recurso.
Quando aplicados os testes estatísticos de correlação e regressão, evidencia-se a
influência do INSE nos melhores resultados do IDEB, tanto para o fundamental I quanto
para o fundamental II, o que corrobora a qualificação individual do aluno e a redução
das desigualdades sociais por meio do desenvolvimento da qualidade da educação
(BLAU; DUNCAN, 1967; BUCHMANN; HANNUM, 2001, HANUSHEK, 2002).
A melhora na formação do aluno, evidenciada na performance educacional,
medida através de avaliações externas, fornece condição favorável à continuidade da
formação qualificada. Em um estágio posterior, ela pode, portanto, garantir melhores
condições sociais e econômicas nas regiões favorecidas pela qualidade da educação
(CÉSAR; SOARES, 2001; BUCHMANN; HANNUM, 2001; LUZ, 2006;
CALDERANO, 2012). Considerando a amostragem do presente estudo, políticas
públicas que favorecem melhores condições socioeconômicas da população afetam
diretamente o processo de aquisição de conhecimento e o desenvolvimento de
habilidades cognitivas (HANUSHEK, 2006; WÖBMANN et al., 2007), transformando-
se em subsídio para a redução das desigualdades e para o desenvolvimento regional
(MARSHALL; SWIFT; ROBERT, 1997; FERNANDES, 2007; LÖBLER, 2013).
A infraestrutura, identificada neste estudo como um recurso tangível do tipo
físico/estrutural, mostrou que as melhorias e a evolução nos investimentos em recursos
educacionais colaboram para a melhoria da infraestrutura das escolas (SÁTYRO;
SOARES, 2007). Quando analisada através dos quadrantes de desempenho, identifica-
se que os melhores resultados no IDEB estão associados a municípios com melhor
infraestrutura. Quando comparadas as coordenadorias, a 7ª CRE destaca-se como a
116
melhor infraestrutura, tendo, porém, o pior desempenho no IDEB, confirmando,
parcialmente, a hipótese da presente pesquisa para esta variável.
O estudo expõe, através de um modelo criado por Soares et al. (2013), que a
maioria das escolas têm infraestrutura entre adequada e avançada, evidenciando não ser
este um fator determinante para o (in)sucesso no desenvolvimento da educação básica,
como sugerem Garcia et al. (2015).
Em alguns casos, identifica-se o contraditório, confirmando o ponto de vista de
Hattie (2009), segundo o qual, havendo equidade nos investimentos em infraestrutura
escolar e homogeneidade entre a maioria das escolas, o diferencial do desempenho está
mais relacionado com o que acontece dentro no ambiente escolar, em que se desenvolve
o ensino.
Diferente do exposto em uma das hipóteses desta pesquisa, o investimento em
educação, recurso tangível tipificado como recurso financeiro, não mostrou
significância na relação direta com melhores resultados no IDEB, pois o valor investido
por habitante não apresentou correlação nem causa e efeito, nas análises estatísticas de
correlação e regressão.
Este indicativo se contrapõe à ideia de que quanto maior for o investimento em
educação, maior será a qualidade do ensino (WÖBMANN et al., 2007; HANUSHEK,
2006; HANUSHEK; KIMKO, 2000; HANUSHEK; RIVKIN, 1997; GUNDLACH;
WÖBMANN, 2001). Os mesmos resultados refutam as afirmações de que a falta de
recursos financeiros, principalmente nos anos finais do ensino fundamental, impacta
negativamente o desempenho escolar (ALBERNAZ; FERREIRA; FRANCO, 2002).
Mais do que o valor referente ao investimento, para obter melhores resultados
na performance educacional, é preciso alocar de forma eficaz esses recursos financeiros,
com políticas públicas igualmente eficazes (HANUSHEK; RAYMOND, 2006). Não
basta, portanto, visar apenas ao aumento do valor investido em educação, pois se não
otimizado e gerido de forma eficiente, não garante melhor desempenho escolar, como
propôs Gomes (2005), ou seja, não existe relação que comprove que maiores
investimentos educacionais resultam melhores resultados no IDEB (BARBACOVI;
CALDERANO; PEREIRA, 2013; CALDERANO, 2012; FILHO; AMARAL, 2009).
A complexidade da gestão escolar (ICG), classificada neste estudo, conforme
teoria da RBV, como recurso tangível do tipo físico/estrutural, mostrou que os
municípios alocados nos QD II e QD III, com os melhores resultados no IDEB, também
foram os que revelaram maior complexidade da gestão escolar. Entretanto, analisando
117
o contexto e o comparativo entre as coordenadorias, verifica-se que a 15ª CRE, a qual
apresentou ICG inferior em relação às demais, obteve o melhor resultado no IDEB.
Os resultados observados, através de testes de correlação e regressão, indicam
que não é possível identificar claramente a influência da complexidade da gestão escolar
em melhores resultados no IDEB. No geral, eles não podem ser atrelados ao
desempenho do aluno (LEE; SMITH, 2002). Tais resultados vão ao encontro do que
consta nos trabalhos de Neto et al. (2008), Soares Neto et al. (2013) e Santana (2015),
os quais reforçam que escolas de maior porte tendem a ter melhor infraestrutura e índices
elevados de complexidade escolar.
Tanto formação docente (AFD) quanto docente com ensino superior (DSU),
tipificadas como recursos intangíveis do tipo humano, não apresentaram dados que
confirmem sua influência nos resultados do IDEB, ou seja, a simples formação em nível
superior dos professores do ensino fundamental não garante melhores resultados no
IDEB. Isso se comprova nos resultados mostrados por coordenadoria de educação, pois
a 15ª CRE, mesmo com o menor percentual de professores com nível superior, obteve
o melhor resultado geral no IDEB.
Os resultados vistos através dos quadrantes de desempenho revelam que QD II
e QD III, ambos com melhores resultados no IDEB, comportam o menor percentual de
professores com o ensino superior completo. A adequação da formação docente
apresenta maior concentração de professores com a formação ideal para a disciplina
ministrada em sala de aula (63,4%). Quando analisados através dos quadrantes de
desempenho, novamente QD II e QD III, mesmo com percentuais inferiores aos demais
quadrantes, exibem melhores resultados no IDEB. Os resultados deste estudo refutam,
portanto, que a formação docente corresponda a uma condicionante relevante na
construção dos resultados no IDEB (TARDIF, 2010; SAVIANI, 2009).
A variável de estudo esforço docente (IED), tipificada como recursos intangíveis
do tipo humano, mostra que não se pode afirmar que quanto maior o esforço docente,
pior será o desempenho dos alunos no IDEB. Isto ficou claro quando comparadas
coordenadorias e quadrantes de desempenho. Entretanto, evidenciou-se,
excepcionalmente, que quanto maior o percentual de professores no nível mais baixo de
esforço, ou seja, com menos alunos e atuando somente em um turno e em uma escola,
há tendência para a obtenção de resultados mais elevados no IDEB.
Os resultados obtidos para a variável esforço docente confrontam alguns estudos
como os de Calderano (2012), Waiselfisz (2010) e Alves e Soares (2013), os quais dizem
118
que a carga de trabalho do professor, atuando em mais de uma escola, com muitos
alunos, tende a prejudicar o ensino dos alunos e afetar diretamente os resultados do
IDEB, o que não se evidenciou nesse estudo.
Os resultados apresentados para o recurso intangível do tipo relacional,
denominado distorção idade–série (TDI) comprovam, através de análises descritivas, de
correlação e regressão linear, que a interrupção da continuidade do aprendizado do aluno
interfere negativamente nos resultados referentes ao índice de desenvolvimento da
educação básica. Evidenciou-se, no presente estudo, que se a distorção, ocasionada pelo
abandono – privando o aluno de manter interação com ambiente escolar – ou por
reprovação – gerando transtornos de adaptação, de ordem psicológica e de
acompanhamento de raciocínio – é fator condicionante na queda de rendimento escolar
(TADA; SÁPIA; LIMA, 2010).
Entende-se que um ambiente de exclusão, independentemente do motivo,
ocasiona ao aluno sérias implicações em seu desempenho cognitivo, interferindo na
aquisição de conhecimento e no desempenho nas avaliações pedagógicas (PARENTE,
2002). A descontinuidade causa perda das relações e dos laços afetivos construídos no
ambiente escolar, afetando a construção e a apropriação do espaço de vivência do aluno
(VEIGA-NETO, 2012; KOGA, 2003; MESQUITA, 2012).
Para o recurso intangível do tipo relacional, alfabetização na idade certa (ANA),
os resultados evidenciam que a proficiência dos alunos em leitura, escrita e matemática,
avaliada na 3ª série do ensino fundamental, influencia os resultados do IDEB em escolas
da rede municipal. Na rede estadual, identifica-se apenas correlação para a proficiência
em matemática no fundamental II (Apêncide D), seguindo a tendência da rede
municipal, correspondendo à proficiência de maior impacto no IDEB.
Os resultados vão ao encontro dos estudos de Vernier, Bagolin e Jacinto (2015)
os quais argumentam que escolas e municípios que apresentam melhor proficiência em
matemática exibem melhor desempenho, com influência direta nos resultados do IDEB.
A ANA constitui uma das condicionantes de desempenho no IDEB, comprovando que
se trata de um diagnóstico antecipado da tendência deste resultado (LIMA; PEQUENO;
MELO, 2008). Ela possibilita melhor direcionamento e orientação de políticas públicas
e monitoramento amplo de variáveis que condicionam o desempenho educacional
(FILGUEIRAS, 2012, CALDERANO, 2012; MORAIS, 2012; CASTRO, 2009).
Os dados sobre a não alfabetização na idade certa confirmaram a argumentação
de Franco (2008): alunos que não conseguem atingir um nível adequado de alfabetização
119
tendem a manifestar, posteriormente, problemas em seu desenvolvimento educacional,
o que impacta significativamente a qualidade do ensino. As deficiências de aquisição de
conhecimento tendem a ser continuadas nas séries subsequentes. O presente estudo
comprova que o indicador alfabetização na idade certa antecipa resultados
(in)satisfatórios no desempenho educacional do aluno, tendo sido evidenciado
principalmente na rede municipal de ensino.
No Quadro 6, sintetizam-se os resultados das hipóteses.
Quadro 5 - Hipóteses e resultados da pesquisa
Hipótese de Pesquisa Recurso Resultado
H1: A condição socioeconômica do aluno influencia o
desempenho escolar do aluno.
Relacional Confirmada
H2: Os investimentos em educação influenciam o
desempenho escolar dos alunos. Financeiro Não confirmada
H3: O esforço docente influencia o desempenho
educacional do aluno no IDEB. Humano
Confirmada
parcialmente
H4: A formação docente influencia o desempenho
educacional do aluno no IDEB. Humano Não confirmada
H5: A infraestrutura da escola influencia o desempenho
educacional do aluno no IDEB. Físico/Estrutural
Confirmada
parcialmente
H6: A complexidade da gestão escolar, influencia o
desempenho educacional do aluno no IDEB. Físico/Estrutural
Confirmada
parcialmente
H7: A distorção Idade-série influencia o desempenho
escolar do aluno no IDEB. Relacional Confirmada
H8: O resultado na avaliação da alfabetização influencia
o desempenho escolar do aluno no IDEB. Relacional
Confirmada
parcialmente
Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
Identifica-se, com base nos resultados correspondentes às hipóteses de pesquisa,
que duas foram confirmadas, quatro confirmadas parcialmente e duas refutadas,
mostrando que a maioria dos recursos educacionais utilizados, neste estudo, como
possíveis condicionantes da performance educacional, influenciam o desempenho
educacional do aluno.
Duas hipóteses chamaram a atenção por não terem sido confirmadas no presente
estudo: as variáveis investimento por habitante e margem da receita destinada à
educação – recursos financeiros – e a variável adequação da formação docente – recurso
humano – não influenciam diretamente os resultados do índice de desenvolvimento da
educação básica, contrariando, em certa medida, alguns estudos relacionados ao tema.
120
6 CONSIDERAÇÕES FINAIS
O presente estudo visou identificar os recursos educacionais que corroboram a
explicação da performance, no ensino fundamental, de escolas públicas, em diferentes
coordenadorias de educação do norte do estado do Rio Grande do Sul. Os indicadores
foram tipificados em recursos tangíveis (físicos/estruturais ou financeiros) e intangíveis
(humanos ou relacional), conforme a visão baseada em recurso – RBV, com o intuito de
elencar quais recursos educacionais condicionam os melhores resultados no índice de
desenvolvimento da educação básica – IDEB.
Os resultados empíricos da pesquisa, aplicados a cada um dos recursos
educacionais escolhidos para o estudo e transformados em hipóteses de pesquisa,
proporcionam interpretações variadas sobre as condicionantes da performance
educacional. Eles mostram que as análises específicas e regionalizadas possibilitam
maior aproximação com o contexto escolar, evidenciando discrepâncias e diferenças
entre regiões fronteiriças.
Pelo mapeamento da performance educacional, identificam-se quais variáveis
podem interferir positiva e negativamente no desempenho dos alunos e, portanto, nos
resultados de escolas e municípios. Analisar os recursos educacionais, como forma de
medir o desempenho de instituições de ensino, fomenta a concepção de que melhores
alinhamento e desenvolvimento dos recursos internos proporcionam melhor
desempenho, levando as instituições a se sobressaírem, gerando ganhos futuros
(BARNEY, 2001; WERNERFELT, 1984; PETERAF, 1993; ARMSTRONG et al.,
1991; HESTERLY, 2011).
O presente estudo evidencia a importância da identificação dos tipos de recurso
presentes nas instituições (HALL, 1982; GRANT, 1991), para que se possa mensurar o
quanto eles impactam os resultados das organizações e discernir pontos fortes e fracos
relacionados às condicionantes de desempenho (LAIMER; LAIMER, 2009; PAVÃO;
SEHNEM; HOFFMANN, 2011; KRETZER; MENEZES, 2006).
As análises dos dados e a posterior discussão dos resultados permitiram elencar
os recursos de maior influência sobre o IDEB, ou seja, os recursos que condicionam a
melhor aprendizagem e proporcionam uma trajetória de sucesso tanto para o aluno,
devido à sua melhor formação, quanto para escolas e municípios, em um efeito cascata.
121
Analisar os recursos educacionais com o aporte teórico da visão baseada em
recurso possibilitou a interação de duas áreas ainda não mescladas – RBV e indicadores
educacionais relacionados ao ensino fundamental – proporcionando uma visão de
desempenho e de resultados baseada na performance dos recursos educacionais
presentes em escolas e municípios.
Identificou-se que recursos intangíveis tendem a influenciar mais os resultados
do IDEB do que recursos tangíveis. Com relação aos recursos educacionais tangíveis,
nenhuma das três hipóteses de pesquisa foi confirmada totalmente, no entanto
encontraram-se resultados interessantes sobre infraestrutura e complexidade da gestão
escolar. A hipótese H2 a qual trata sobre recursos financeiros, também tangível, não
apresentou relação de causa e efeito, impossibilitando fazer a ligação entre melhores
resultados e maiores investimentos na educação.
As duas hipóteses confirmadas (H1 e H7) são indicadores tipificados em
recursos intangíveis e, neste estudo, como recursos relacionais, ou seja, recursos
externos à organização ou sobre cujos resultados ela não tem o total controle: indicador
socioeconômico e distorção idade–série. Notadamente existem outros fatores que
interferem no aprendizado e na performance educacional do aluno, os quais não estão
presentes na formação do IDEB.
A identificação dos recursos que influenciam o melhor desempenho da
organização permite direcionar esforços para a maximização de potencialidades, que
condicionem o desempenho satisfatório, aumentando a perspectiva de melhores
resultados (BARNEY, 2001; WERNERFELT, 1984; GRANT, 1991). Se escolas e
municípios, conseguirem identificar seus recursos, elencando seus pontos fortes e
fracos, será possível estruturar políticas públicas que permeiem melhores resultados
educacionais.
Analisar o índice de desenvolvimento da educação básica isoladamente pode não
representar, com fidelidade, os reais problemas enfrentados no ambiente escolar, os
quais podem determinar os resultados (BARBACOVI; CALDERANO; PEREIRA,
2013; CALDERANO, 2012; FILHO; AMARAL, 2009; CÉSAR; SOARES, 2001;
BUCHMANN; HANNUM, 2001; LUZ, 2006; CALDERANO, 2012; BLAU;
BUCHMANN; HANNUM, 2001, HANUSHEK, 2002; HANUSHEK, 2006).
Entre os objetivos do estudo atendidos com êxito, ressalta-se um: criar um
mecanismo de ranqueamento que possibilite identificar municípios que apresentam
maior discrepância entre a condição socioeconômica e os resultados da avaliação
122
externa do desempenho da educação básica. Sua dimensão foi até ultrapassada, pois
houve a construção de quadrantes de desempenho através da intersecção de dois
indicadores municipais: IDHM e IDEB.
Os quadrantes funcionaram como parâmetros de alocação, comparação e
identificação das causas das discrepâncias entre municípios, contribuindo para elencar
os casos de sucesso e insucesso na performance educacional.
6.1 IMPLICAÇÕES TEÓRICAS E GERENCIAIS
As implicações teóricas deste estudo indicam primeiro a possibilidade de se
abordar a teoria da visão baseada em recurso, observando variáveis tipificadas como
recursos educacionais, tangíveis e intangíveis, ampliando a multidisciplinaridade da
RBV. Analisar o desempenho escolar com base nos recursos educacionais existentes,
tanto em escolas quanto em municípios propiciou visualizar a temática sob outra ótica.
Estender a abordagem do desempenho da educação para além dos resultados
restritos do IDEB, buscando respostas em outros indicadores educacionais que
influenciam diretamente o contexto escolar, possibilitou explorar as dimensões criadas
pelo INEP (2015), o qual separou os indicadores em trajetória, contexto e aprendizagem.
A contribuição desta investigação revela-se na união de indicadores de desempenho e
de qualidade de ensino em um único estudo, usando a lente da RBV e explicando as
condicionantes que influenciam os resultados do IDEB.
Outro ganho teórico advém da possibilidade de replicar, em outros municípios,
escolas, coordenadorias de educação, o modelo de ranqueamento utilizado e,
consequentemente, os quadrantes de desempenho e até mesmo, utilizá-lo em outros
tipos de relação, em estudos voltados a analisar influenciadores de desempenho.
Destaca-se que o presente estudo proporcionou inúmeras aproximações
referentes às características do contexto escolar em uma mesorregião do Estado do Rio
Grande do Sul, gerando insights para o fomento e o direcionamento de políticas
públicas, voltadas ao aumento da qualidade no ensino e à obtenção de melhores
resultados educacionais. Atores públicos poderão utilizar os achados desta investigação
para aprofundar o entendimento dos resultados de escolas e municípios abordados neste
estudo, assim como implantar análises em outras unidades de pesquisa não alcançadas
aqui.
123
Os resultados do presente estudo poderão servir como subsídio para o
Observatório da Educação Norte Gaúcho (OENG), produto do recém criado Arranjo da
Educação Norte Gaúcho (2017), o qual abrange alguns dos municípios integrantes das
coordenadorias regionais de educação selecionadas para esta pesquisa.
6.2 LIMITAÇÕES DA PESQUISA E SUGESTÕES DE ESTUDOS FUTUROS
A falta de estudos que utilizem os indicadores selecionados para esta pesquisa,
como influenciadores da performance educacional, e mesmo de um modelo de
tipificação de recursos específicos para a educação básica brasileira tornou-se
desafiador na escolha de uma teoria que pudesse dar o aporte requerido e ótica
necessária para o desenvolvimento da investigação.
Foi identificada como uma das limitações da pesquisa a distorção dos dados dos
indicadores fornecidos em diferentes bases e estudos, pois foi necessário direcionar a
coleta dos dados exclusivamente para as bases oficiais do governo, ignorando-se
informações cedidas diretamente pelos municípios. Para acesso aos dados, utilizaram-
se, portanto, unicamente as bases e as plataformas do INEP. A fata de informação sobre
algumas escolas e municípios provocaram exclusões no estudo ou, em algumas
variáveis, uma amostra menor do que ao total de unidades de estudo.
Os achados proporcionaram um olhar muito promissor para novas pesquisas e
mesmo para a continuidade do atual estudo, com a ampliação da amostra de
coordenadorias. Denota-se a expectativa de usar o modelo proposto de quadrantes de
desempenho em outra perspectiva de pesquisa, assim como aguardam-se novos
resultados tanto de indicadores, quanto do próprio IDEB, para que, por meio de um novo
corte transversal, sejam revelados avanços ou retrocessos dos resultados apresentados
pelo presente estudo.
124
REFERÊNCIAS
ALBERNAZ, A.; FERREIRA, F.; FRANCO, C. Qualidade e equidade no ensino
fundamental brasileiro. Pesquisa e Planejamento Econômico, v. 32, n. 3, p. 453–476,
2002.
ALVES, M. T. G.; FRANCO, C. A pesquisa em eficácia escolar no Brasil: evidências
sobre o efeito das escolas e fatores associados à eficácia escolar. In: BROOKE, N.;
SOARES, J. F. (Org.). Pesquisa em eficácia escolar: origem e trajetórias. Belo
Horizonte: Editora UFMG, 2008. p. 482-500.
ALVES, M. T. G; SOARES, J. F. Contexto escolar e indicadores educacionais:
condições desiguais para a efetivação de uma política de avaliação educacional.
Educação e Pesquisa – Revista da Faculdade de Educação da USP, São Paulo, v.
39, n. 1, p. 177-194, jan/mar. 2013.
ALVES, W. F. Gestão Escolar e o Trabalho dos Educadores: da estreiteza das politicas
à complexidade do trabalho humano. Educação e Sociedade, v. 31, n. 110, p. 17–34,
2010.
AMIT, R.; SCHOEMAKER, P. J.H. Strategic assets and organizational rents. Strategic
Management Journal, Chicago, v.4, p.33-47, Jan. 1993.
ARAÚJO, G.C. Município, Federação e Educação: história das instituições e das
ideias políticas no Brasil. São Paulo: USP, 2005. Tese (Doutorado em Educação) –
Faculdade de Educação, Universidade de São Paulo, 2005.
ARELARO, L.R.G. O Ensino Fundamental no Brasil: avanços, perplexidades e
tendências. Educação e Sociedade, Campinas, v. 26, n. 92, Especial, p. 1039-1066,
out. 2005.
AZANHA, J. M. P. Uma reflexão sobre a formação do professor da escola básica. Educ.
Pesqui, v. 30, p. 369–378, 2004
BANDEIRA, P. S. Institucionalização de Regiões no Brasil. Cienc. Cult. v. 58, n.1, São
Paulo: Jan./Mar. 2006
BARBACOVI, L. J.; CALDERANO, M. A.; PEREIRA, M. C. O que o Ideb não conta?
Considerações iniciais. In: CALDERANO, M. A.; BARBACOVI, L. J.; PEREIRA, M.
C. (Org). O que o Ideb não conta? Processos e resultados alcançados pela escola
básica. 5. ed. Campinas: Papirus, 2012. cap. 3, 61-86.
BARBETTA, P. A. Estatística aplicada às Ciências Sociais. 5. ed. Florianópolis: Ed.
da UFSC, 2003.
BARNEY, J. B. Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of
Management, v. 7, n. 1, p. 99-120, mar. 1991.
125
BARNEY, J. B.; HESTERLY, W. S. Administração estratégica e vantagem
competitiva. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007.
BARNEY, J. B.; HESTERLY, W. Economia das organizações: entendendo a relação
entre as organizações e a análise econômica. In: CLEGG et al. (Org.) Handbook de
estudos organizacionais. São Paulo: Atlas, v. 3, p. 131-179, 2011.
BARNEY, J. B. Is the resource-based “view” a useful perspective for strategic
management research? Yes. Academy of Management Review, v. 26, n. 1, p. 41-56,
2001.
BARNEY, J. B. Gaining and sustaining competitive advantage. 3rd ed. New Jersey:
Prentice Hall, 2007.
BARNEY, J.; WRIGHT, M.; KETCHEN, D. J. The resource-based view of the firm:
Ten years after 1991. Journal of Management, v. 27, n. 6, p. 625–641, 2001
BASSI, M. Gestão e financiamento da educação básica: repercussões do Fundef em
sete municípios paulistas. São Paulo: PUC-SP. Tese (Doutorado em Educação). –
Faculdade de Educação, Universidade de São Paulo, 2001.
BLAU, P. M.; DUNCAN, O. D. The american occupational structure. New York:
Free Press, 1967.
BRANDÃO, C. F. PNE passo a passo (Lei n. 10.172/2001): discussão dos objetivos e
metas do Plano Nacional de Educação. São Paulo: Avercamp, 2006.
BRITO, L. A. L.; VASCONCELOS, F. C. DE. A Heterogeneidade do desempenho, suas
causas e o conceito de vantagem competitiva: proposta de uma métrica. RAC - Revista
de Administração Contemporânea, v. Edição Esp, n. June 2016, p. 107–129, 2004.
BUCHMANN, C.; HANNUM, E. Education and stratification in developing countries:
a review of theories and research. Annu. Rev.Sociol, v. 27, p. 77-102, 2001.
BURRELL, G.; MORGAN, G. Search of a Framework. In: Burrell, G.; Morgan, G.
(Ed.) Sociological paradigms and organizational analysis: elements of sociology of
corporate life. London: Heinemann, 1979. p. 1-37.
CALDERANO, M. A. A formação, o trabalho dos docentes que atuam no ensino
fundamental e a avaliação sistêmica das escolas mineiras: interpretando os
constructos junto aos professores. Juiz de Fora: Relatório final de pesquisa entregue à
FAPEMIG, 2012.
CALDERANO, M. A.; PEREIRA, M. C.; MARQUES, G. F. C. Campos e vertentes:
formação, trabalho docente e avaliação sistêmica. Juiz de Fora: Ed. UFJF, 2010.
CANDAU, V. M. Cotidiano escolar e cultura(s): encontros e desencontros. In:
126
CANDAU, V. M. (Org). Reinventar a Escola. 8. ed. Petrópolis: RJ: Vozes. 2012.
CASALI, A. M. Comunicação Organizacional: Considerações Epistemológicas. In:
Encontro da ANPAD. Curitiba/PR. Anais... 28º Encontro da ANPAD. 2004.
CÉSAR, C. C.; SOARES, J. F. Desigualdades acadêmicas induzidas pelo contexto
escolar. In: Revista Brasileira de Estudos Populacionais, v.18, n.1-2, p. 97-110, 2001.
CIEGLINKI, A. Educação no Brasil: que nos mostra o Ideb? Fundação Victor Civita:
Estudos e Pesquisas Educacionais, 2010. Disponível em: <
http://fvc.org.br/pdf/atratividades-da-carreira/15_10_10-atratividade-da-carreira-msn-
brasil.pdf>. Acesso em: 10 abr 2016.
CGEE. Dimensão territorial no planejamento de CT&I. Brasília, DF: Centro de
Gestão e Estudos Estratégicos, 2014.
CRUZ, P. Entrevista: A sociedade dos sem educação. Jornal Zero Hora: Caderno Sua
Vida | Educação. Porto Alegre, 2016. Acesso em 1 de mar 2016.
CUNHA, A. C. Ser professor: bases de uma sistematização teórica. Chapecó: Argos,
2015.
DAL-SOTO, F.; SANTOS, M. R. Os recursos como fonte de estratégia competitiva:
uma evidência empírica da Resource-Based View. Revista Capital Científico, v. 2, n.
1, p. 47–64, 2004
DELORS, J. Educação: um tesouro a descobrir. 10. ed. São Paulo: Cortez; Brasília, DF
: MEC : UNESCO, 2006.
DALFOVO, M. S.; LANA, R. A.; SILVEIRA, A. Métodos quantitativos e qualitativos:
um resgate teórico. Revista Interdisciplinar Científica Aplicada, Blumenau, v.2, n.4,
p.01-13, sem II. 2008
DIEHL, Astor Antonio. Pesquisa em ciências sociais aplicadas: métodos e técnicas.
São Paulo: Prentice Hall, 2004.
DIRETRIZES CURRICULARES NACIONAIS PARA A EDUCAÇÃO BÁSICA.
Ministério da Educação: secretaria da educação básica, 2013. Disponível em:
<http://portal.mec.gov.br/index.php?option=com_docman&view=download&alias=15
548-d-c-n-educacao-basica-nova-pdf&category_slug=abril-2014-pdf&Itemid=30192>.
Acesso em: 11 jan 2016.
DOURADO, L. F. A qualidade da educação: conceitos e definições. Brasília: Inep,
2007.
FACHIN, Odilia. Fundamentos de metodologia. 4. ed. São Paulo: Saraiva, 2003.
127
FAVORETO, R. L.; AMÂNCIO-VIEIRA, S. F.; SHIMADA, A. T. A produção
intelectual em RBV: uma incursão bibliométrica nos principais periódicos nacionais.
REBRAE - Revista Brasileira de Estrategia, v. 7, n. 577, p. 37, 2014
FERNANDES, R. Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (Ideb). Brasília:
Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira, 2007.
FERNANDES, K. R. Instituiçõs federais de ensino brasileiras competitive advantage ,
performance and the brazilian federal education. n. jan 2011, p. 98–114, 2013.
FILGUEIRAS, K. F. PROALFA ( MG ): Avaliação da alfabetização, em larga escala,
no Brasil. Acolhendo a alfabetização nos países de língua portuguesa, v. 1, n. 13, p.
38–64, 2012.
FILHO, N.; AMARAL, L. A Relação entre gastos educacionais e desempenho escolar.
2009.
FOSS, N. J. Edith Penrose, economics and strategic management. Contributions to
Political Economy, v. 18, n. 1, p. 87-104, 1999.
GARCIA, P. S.; PREARO, L. C.; ROMERO, M. C.; BASSI, M. S. Escolas de Ensino
Fundamental: a infraestrutura em questão. In: GARCIA, P. S.; PREARO, L. C. (Org).
Avaliação da educação escolar no grande ABC paulista: primeiras aproximações.
São Paulo: SP: Plêiade. 2015.
GIL, A. C.. Estudo de Caso, São Paulo, Atlas, 2009.
GIL, A. C.. Métodos e Técnicas de Pesquisa Social, São Paulo, Atlas, 2008.
GRANT, R. M. Toward a knowledge-based theory of the firm. Strategic Management
Journal, v. 17, pp. 109-122, 1996.
GRANT, R. M. The resource-based theory of competitive advantage: implications for
strategy formulation. California Management Review, p. 114-135, 1991.
GREENE, W. H. Econometric analysis.6 ed. New Jersey: Prentice Hall, 2008.
GUIRRA, F. J. S. A importância da educação na vida da criança. Revista Eletrônica
da Univar, n.8, v. 3, p. 91-94. 2012. Disponível em: <
http://www.univar.edu.br/revista/downloads/importancia_educacao_vida_crianca.pdf>
. Acesso em: 04 abr 2016.
GUNDLACH, Erich e WÖβMANN, Ludger. The Fading Productivity of Schooling in
East Asia. Journal of Asian Economics, n. 12, p. 401-417, 2001.
HAIR JR., J. F.; BABIN, B.; MONEY, A. H.; SAMOUEL, P. Fundamentos de
métodos de pesquisa em administração. Porto Alegre: Bookman, 2005
HALL, R. The strategic analysis of intangible resources. Strategic Management
Journal, v. 13, n. 2, p. 135-144, fev 1992
128
HANUSHEK, E. Publicly provided education. In: Alan J. Auerbach and Martin
Feldstein (ed.), Handbook of Public Economics, Amsterdam: North-Holland, p.2047-
2143, 2002.
HANUSHEK, E. A. The Productivity Collapse in Schools. In FOWLER JR, William J.
(ed.), Developments in School Finance. Washington, DC: National Center for
Educational Statistics, U.S. Department of Education, p. 183-195, 1997
HANUSHEK, E.et al. Teachers, school and academic achievement. Econometrica,
v.73, n.2, p. 417-458, 2005.
HANUSHEK, E. The importance of school quality. in Paul E. Peterson (ed.) Our
Schools and Our Future: are we still at risk?. Stanford, CA: Hoover Institution Press,
p. 141-173, 2002.
HANUSHEK, E. A. e KIMKO, D. Schooling, labor-force quality, and the growth of
nations. The American Economic Review, v. 90, n. 5, Dez 2000, p. 1184-1208.
HANUSHEK, E. A. e RAYMOND, M. E. School Accountability and Student
Performance. Federal Reserve Bank of St. Louis, Regional Economic Development,
v. 2, n. 1, p. 51-61, mar 2006
HITT, M. A.; IRELAND, R. D.; HOSKISSON, R. E. Administração estratégica:
competitividade e globalização. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2003.
INSTITUTO NACIONAL DE ESTUDOS E PESQUISAS EDUCACIONAIS. Portal
INEP. Disponível em: < http://portal.inep.gov.br/>. Acesso em: 12 jan 2017.
JUNIOR, L.S. Financiamento da Educação: Os impactos do FUNDEF na educação
básica do estado da Paraíba. 2003. 305p. São Paulo: USP. Tese (Doutorado em
Educação) – Faculdade de Educação, Universidade de São Paulo, 2003.
KAY, J. Fundamentos do sucesso empresarial: como as estratégias de negócios
agregam valor. Rio de Janeiro: Campus, 1996.
KRETZER, Jucélio; MENEZES, Emílio Araújo. A importância da visão baseada em
recursos na explicação da vantagem competitiva. Revista de Economia Mackenzie,
São Paulo, v.4, n.4, p.63-87, 2006.
KUENZER, A. Z. O Ensino Médio no Plano Nacional de Educação 2011-2010:
Superando a década perdida?. Educ. Soc., Campinas, n. 112, v. 31, p. 851-873, jul/set.
2010.
LAIMER, C. G.; LAIMER, V. R. Relações de cooperação na perspectiva da visão
baseada em recursos. Revista de Administração da UNIMEP, v.7, n.3, p. 94-110,
set./dez., 2009.
LANGRAFE, A. T. N. A. A. F. GPQ – Gestão de processos e qualidade superior com
base na resource-based view. Florianópolis. Enangrad, Xxiv, 2013.
LEE, J.-W.; BARRO, R. Schooling Quality in a Cross Section of
129
CountriesEconomica. Cambridge, MA: [s.n.]. Disponível em:
<http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/1468-0335.d01-12/full>. Acesso em 12
jun 2017.
FUNDAÇÃO LEMANN. Fundação Lemann. Disponível em: <
http://www.fundacaolemann.org.br>. Acesso em: 12 jan 2016.
LIMA, A. C.; PEQUENO, M. I. C.; MELO, M. N. R. Avaliação da alfabetização no
Ceará : principais resultados da primeira edição do Spaece-Alfa. Estudos em Avaliação
Educacional, v. 19, n. 41, p. 465–482, 2008
LÖBLER, L. M. B. Fatores influenciadores no desempenho das escolas públicas de
ensino fundamental: Uma análise multicasos. Santa Maria: UFSM, 2013. Dissertação
(Mestrado em Administração) Escola de Administração, Universidade Federal de Santa
Maria, Brasil, 2013.
LUZ, L. S. "Os determinantes do desempenho escolar: a estratificação educacional e o
efeito valor adicionado". In: XV Encontro Nacional de Estudos Populacionais.
Caxambu: ABEP, 2006.
MAIA, D. Folha de São Paulo. Disponível em: <
http://www1.folha.uol.com.br/educacao/2016/04/1763814-governo-esquece-o-miolo-
do-ensino-basico-que-tem-alunos-em-mutacao.shtml>. Acesso em: 01 mai 2016.
MACEDO, E.; PRADO, C. A pesquisa em educação no Brasil. Revista Brasileira de
Educação, v. 15, n. 43, 2010
MARCONI, M. A. LAKATOS, E. M. Técnicas de Pesquisa: Planejamento e Execução
de Pesquisas, Amostragens e Técnicas de Pesquisa, Elaboração, Análise e Interpretação
de Dados. 7. Ed. 5. Reimpr. São Paulo: Atlas. 2011.
MARSHALL, G.; SWIFT, A.; ROBERTS, S. Against the odds? Social class and social
justice in industrial societies. Oxford: Claredon Press, 1997.
MESQUITA, S. Os resultados do Ideb no cotidiano escolar. Ensaio: aval. pol. públ.
Educ., v. 20, n. 76, p. 587–606, 2012
MESQUITA, S. Os resultados do Ideb no cotidiano escolar. Ensaio: aval. pol. públi.
educ., Rio de Janeiro, n. 76, v. 20, p. 587-606, jul./set. 2012.
MENDONÇA, R. R. S. Processos administrativos. Florianópolis: Departamento de
Ciências da Administração-UFSC. Brasília: CAPES: UAB, 2010.
MINISTÉRIO DA INTEGRAÇÃO NACIONAL. PNDR (2010). Disponível em: <
http://www.mi.gov.br/>. Acesso em 10 abr 2016.
MORAIS, A. G. DE. Políticas de avaliação da alfabetização: discutindo a Provinha
Brasil. Revista Brasileira de Educação, v. 17, n. 51, p. 551–572, dez. 2012.
MOREIRA, K. S. G.; JACINTO, P. A. Determinantes da proficiência em matemática
no Rio Grande do Sul: uma análise a partir de modelos hierárquicos, ANPEC,
130
2013. Disponível em: <http://www.anpec.org.br/sul/2013/submissao/files_I/i2-
3990c3d378ebbe72b84a803fcdc5336c.pdf> Acesso em: 07 jan. 2017.
MURASSE, C.M. Proposta de elaboração de indicadores de desempenho para os
programas de pós-graduação da Universidade Federal do Paraná. Curitiba, 2011.
Dissertação (Mestrado em Gestão da Informação e do Conhecimento) – Programa de
Pós-Graduaçaõ em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação, Universidade Federal
do Paraná.
NETO, J. J. S. et al. A infraestrutura das escolas públicas brasileiras de pequeno porte.
Revista do serviço público, v. 64, n. 3, p. 377–391, 2008
NÓVOA, A. Para análise das instituições escolares. In: NÓVOA, A. (Org). As
organizações escolares em análise. Lisboa: Publicações Dom Quixote, 1992.
OLIVEIRA, D. A. Política educacional e a reestruturação do trabalho docente: reflexões
sobre o contexto latino-americano. Educação e Sociedade, Campinas, v. 28, n. 99, p.
355-375, mai/ago. 2007.
OLIVEIRA, R.P.; SANTANA, W. (orgs.) Educação e Federalismo no Brasil:
combater as desigualdades, garantir a diversidade. Brasília: UNESCO, 2010.
OLIVEIRA, R.P.; SOUSA, S.Z. Introdução. In OLIVEIRA, R.P.; SANTANA, W.
(orgs.) Educação e Federalismo no Brasil: combater as desigualdades, garantir a
diversidade. Brasília: UNESCO, 2010.
PAVÃO, Y. M. P.; SEHNEM, S.; HOFFMANN, V. E. Análise dos recursos
organizacionais que sustentam a vantagem competitiva. Revista de Administração, v.
46, n. 3, p. 228–242, 2011.
PETERAF, Margaret A. The cornerstones of competitive advantage: a resource-based
view. Strategic Management Journal, Chicago, v.14, n.3, p.179-191, mar 1993.
PENROSE, Edith Elura Tilton. The theory of the growth of the firm. Oxford:
Blackwell, 1959.
PEREIRA, M. S.; FORTE, S. H. A. C. Visão baseada em recursos nas instituições de
ensino superior de Fortaleza: uma análise ex-ante e ex-post à LDB/ 96. Revista de
Administração Contemporânea, v. 12, n. 1, p. 107–129, 2008.
PIKE, S.; ROOS, G.; MARR, B. Strategic management of intangible assets and value
drivers in R&D organizations. R&D Management, v. 35, n. 2, p. 111-124, 2005.
PIMENTA, S. G. Formação de professores - saberes da docência e identidade do
professor. Nuances, v. III, p. 5–14, 1997.
PINEAU, E. Nos Cruzamentos entre a Performance e a Pedagogia: uma revisão
prospectiva. Educação & Realidade, 2010.
131
PINTO, J.M.R. Um Fundinho Chamado “Fundão”. In DOURADO, L.F. (org.).
Financiamento da educação básica. Campinas, SP: Autores Associados; Goiânia, GO:
Editora da UFG, 1999.
PLANO NACIONAL DE EDUCAÇÃO. Planejando a Próxima Década:
Conhecendo as 20 metas do Plano Nacional de Educação (2014/2024). Disponível
em: http://pne.mec.gov.br/images/pdf/pne_conhecendo_20_metas.pdf. Acesso em: 11
out 2015.
PORTAL BRASIL. Educação (2016). Disponível em: <
http://www.brasil.gov.br/educacao>. Acesso em 07 jan 2016.
RAMOS, M.N. Algumas contribuições do Todos Pela Educação ao Plano Nacional
de Educação 2011-2020. Observatório do PNE (2016). Disponível em:
http://www.observatoriodopne.org.br/uploads/reference/file/374/documento-
referencia.pdf. Acesso em 03 mai 2016.
REYNOLDS, D.; TEDDLIE, C. Os processos da eficácia escolar. In: BROOKE, N.;
SOARES, J. F. Pesquisa em eficácia escolar: origem e trajetória. Belo Horizonte: Ed.
UFMG, 2008.
RIBEIRO, R. Análise da formação de recurso estratégico segundo a RBV: estudo
em uma organização educacional. p. 28–42, 2012.
RODRIGUES, N. Por uma nova escola: o transitório e o permanente na educação.
7. ed. São Paulo: Cortez, 1991.
RODRIGUEZ, V. Financiamento da educação e políticas públicas: o Fundef e a política
de descentralização. Caderno CEDES, Campinas, 2001, vol.21, n.55, p. 42-57.
ROSA, F. P. Visão baseada em recursos : a gestão do conhecimento como estratégia
competitiva sustentável. Revista Trajetória Multicursos - FACOS/CNEC Osório, v.
5, n. 6, p. 118–136, [s.d.].
SANTOS, M. Por uma outra globalização. São Paulo: Editora Record, 2001.
VASCONCELLOS, C. S. Para onde vai o Professor? Resgate do professor como
sujeito de transformação. 10. ed. São Paulo: Libertad, 2003.
SAVIANI, D. Formação de professores: aspectos históricos e teóricos do problema no
contexto brasileiro. Revista Brasileira de Educação, v. 14, n. 40, p. 143–155, 2009.
SÁTYRO, N.; SOARES, S. O impacto da infraestrutura escolar na taxa de
distorção idade-série das escolas brasileiras de ensino fundamental: 1998 a 2005.
Rio de Janeiro: Ipea, mai 2008.
SANTANA, D. C. A. DE S. Relação entre o perfil do diretor escolar e os resultados
educacionais. Dissertação submetida ao Programa de Programa de Pós-Graduação em
Métodos e Gestão em Avaliação da Universidade Federal de Santa Catarina para a
obtenção do Grau de Mestre em Métodos e Gestão em Avaliação, Florianópolis, SC,
132
2015.
SOARES NETO, J. J. et al. Uma escala para medir a infraestrutura escolar. Estudos em
Avaliação Educacional, v. 24, n. 54, p. 78–99, 2013.
TADA, I. N. C.; SÁPIA, I. P.; LIMA, V. A. A. Psicologia Escolar em Rondônia:
formação e práticas. Psicologia em Estudo, v. 14, n. 2, p. 333–340, 2010.
TARDIF, M. Saberes docentes e formação profissional. 2010.
TEECE, D. J.; PISANO, G.; SHUEN, A. Dynamic capabilities and strategic
management. Strategic Management Journal, v. 18, n. mar, p. 509–533, 2008.
VEIGA, I. P. A. PROFESSOR: Tecnólogo do ensino ou agente social. In: VEIGA, I. P.
A; AMARAL, A. L. (Org). Formação de Professores: Políticas e debates. 5. ed.
Campinas: Papirus, 2012. cap. 3, 61-86.
VEIGA-NETO, A. É Preciso Ir Aos Porões. Revista Brasileira de Educação, v. 17, n.
50, p. 267–282, 2012.
VERNIER, L. D. S.; BAGOLIN, I. P.; JACINTO, P. A. Fatores que influenciam o
desempenho escolar no Estado do Rio Grande do Sul: uma análise com regressões
quantílicas. Análise Econômica, Porto Alegre, ano 33, n. 64, p. 143-170, set. 2015.
XIMENES, S.B. Fundo Público e Direito à Educação: um estudo a partir dos gastos
públicos da União e do Município de Fortaleza. Ceará: UFC. Dissertação (Mestrado em
Educação Brasileira). Faculdade de Educação, Universidade Federal do Ceará, 2006.
WALTER, A.; SILVA, D. Visão baseada em recursos: um estudo bibliométrico e de
redes sociais da produção científica da área de estratégia do EnANPAD 1997-2007. In:
ENCONTRO DA ASSOCIAÇÃO NACIONAL DE PÓS-GRADUAÇÃO E
PESQUISA EM ADMINISTRAÇÃO, 32., 2008, Rio de Janeiro. Anais... Rio de
Janeiro: Anpad, 2008.
WAISELFISZ, J. Recursos escolares fazem diferença? Brasília: FUNDESCOLA/MEC,
2000. Disponível em:
<http://ftp.fnde.gov.br/web/fundescola/...estudos.../serie_estudos_nr15.pdf >. Acesso
em: 20 dez. 2016.
WERNERFELT, B. The Resource-Based view of the firm. Strategic Management
Journal, v. 5, p. 171–180, 1984.
WÖβMANN, L.. Why Students in Some Countries do Better? International β
evidence on the importance of education policy. Education Matters, v. 1, n. 2, p. 67-
74, 2007.
133
134
APÊNDICE A – Codificação banco de dados Municípios
Quadro 6 – Codificação banco de dados Municípios
VARIÁVEL UNIDADE DESCRIÇÃO
COD_MUNICIPIO NUMÉRICO CÓD MUNICÍPIO
MUNICIPIO TEXTO MUNICÍPIO
CRE NÚMERO (7, 15, 20) COORDENADORIA REGIONAL DE EDUCAÇÃO
QUADRANTE NUMÉRICO (1, 2, 3,
4) QUADRANTE DE DESEMPENHO
IDHM NÚMERO DE 0 A 1 ÍNDICE DE DESENVOLVIMENTO HUMANO
MUNICIPAL
IDEB_F1 NÚMERO IDEB FUN I
IDEB_F2 NÚMERO IDEB FUN II
MED_IDEB NÚMERO MÉDIA DO IDEB (FUN I + FUN I)
IDEB_EF1 NÚMERO IDEB FUN I - ESTADUAL
IDEB_EF2 NÚMERO IDEB FUN II - ESTADUAL
MED_ESTADUAL NÚMERO MÉDIA IDEB ESTADUAL
IDEB_MF1 NÚMERO IDEB FUN I - MUNICIPAL
IDEB_MF2 NÚMERO IDEB FUN II - MUNICIPAL
MED_MUNICIPAL NÚMERO MÉDIA IDEB MUNICIPAL
POPULACAO NÚMERO POPULAÇÃO (CENSO 2010)
IDESE NÚMERO DE 0 A 1 IDESE EDUCAÇÃO (2013) - ÌNDICE DE
DESENVOLVIMENTO SÓCIOECONÔMICO/RS
IFDM NÚMERO DE 0 A 1
IFDM EDUCAÇÃO (2013) - ÍNDICE FIRJAN DE
DESENVOLVIMENTO MUNICIPAL (IFDM).
AVALIA A OFERTA DE EDUCAÇÃO INFANTIL E,
PRINCIPALMENTE, A QUALIDADE DA
EDUCAÇÃO PRESTADA NO ENSINO
FUNDAMENTAL, EM ESCOLAS PÚBLICAS E
PRIVADAS.
MDE2015 % MDE (2015) % - MANUTENÇÃO E
DESENVOLVIMENTO DO ENSINO
INVEST_HABITANTE NÚMERO INVESTIMENTO POR HABITANTE - EDUCAÇÃO
MAT_F1_E NÚMERO MATRÍCULAS FUN I - ESTADUAL
MAT_F2_E NÚMERO MATRÍCULAS FUN II - ESTADUAL
MAT_TOTAL_E NÚMERO MATRÍCULAS TOTAIS - ESTADUAL
MAT_F1_M NÚMERO MATRÍCULAS FUN I - MUNICIPAL
MAT_F2_M NÚMERO MATRÍCULAS FUN II - MUNICIPAL
MAT_TOTAL_M NÚMERO MATRÍCULAS TOTAIS - MUNICIPAL
TOTAL_F1 NÚMERO TOTAL DE MATRÍCULAS FUN I
TOTAL_F2 NÚMERO TOTAL DE MATRÍCULAS FUN II
TOTAL_GERAL NÚMERO TOTAL GERAL DE MATRÍCULAS
POR_F1 NÚMERO PROFICIÊNCIA EM PORTUGUÊS - FUN I (ANOS
INICIAIS)
135
MATEM_F1 NÚMERO PROFICIÊNCIA EM MATEMÁTICA - FUN I (ANOS
INICIAIS)
POR_F2 NÚMERO PROFICIÊNCIA EM PORTUGUÊS - FUN II (ANOS
FINAIS)
MATEM_F2 NÚMERO PROFICIÊNCIA EM MATEMÁTICA - FUN II
(ANOS FINAIS)
PF1_NÍVEL0 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 0
PF1_NÍVEL1 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 1
PF1_NÍVEL2 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 2
PF1_NÍVEL3 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 3
PF1_NÍVEL4 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 4
PF1_NÍVEL5 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 5
PF1_NÍVEL6 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 6
PF1_NÍVEL7 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 7
PF1_NÍVEL8 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 8
PF1_NÍVEL9 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 9
MF1_NÍVEL0 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 0
MF1_NÍVEL1 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 1
MF1_NÍVEL2 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 2
MF1_NÍVEL3 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 3
MF1_NÍVEL4 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 4
MF1_NÍVEL5 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 5
MF1_NÍVEL6 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 6
MF1_NÍVEL7 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 7
MF1_NÍVEL8 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 8
MF1_NÍVEL9 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 9
MF1_NÍVEL10 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 1_NÍVEL 10
136
PF2_NÍVEL0 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 0
PF2_NÍVEL1 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 1
PF2_NÍVEL2 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 2
PF2_NÍVEL3 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 3
PF2_NÍVEL4 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 4
PF2_NÍVEL5 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 5
PF2_NÍVEL6 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 6
PF2_NÍVEL7 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 7
PF2_NÍVEL8 % PROFICIENCIA EM PORTUGUÊS -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 8
MF2_NÍVEL0 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 0
MF2_NÍVEL1 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 1
MF2_NÍVEL2 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 2
MF2_NÍVEL3 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 3
MF2_NÍVEL4 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 4
MF2_NÍVEL5 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 5
MF2_NÍVEL6 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 6
MF2_NÍVEL7 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 7
MF2_NÍVEL8 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 8
MF2_NÍVEL9 % PROFICIENCIA EM MATEMÁTICA -
FUNDAMENTAL 2_NÍVEL 9
Fonte: Elaborado pelo autor.
137
APÊNDICE B – Codificação banco de dados Escolas
Quadro 7 – Codificação banco de dados Escolas
VARIÁVEIS UNIDADE DESCRIÇÃO
CASO NUMERICO INDICADOR DO CASO (ESCOLA)
CO_ENTIDADE NUMERICO CÓDIGO DA ESCOLA
NO_ENTIDADE TEXTO NOME DA ESCOLA
CO_ORGAO_REGIONAL NUMERICO
(7,15,20)
CÓDIGO DA COORDENADORIA
REGIONAL DE EDUCAÇÃO
QUADRANTES NUMERICO (1,2,3,4) QUADRANTES DE DESEMPENHO
CO_MICRORREGIAO NUMERICO CÓDIGO DA MICRORREGIÃO DO
ESTADO RS
CO_MUNICIPIO NUMERICO CÓDIGO DO MUNICÍPIO
MUNICIPIO TEXTO NOME DO MUNICÍPIO
IDEB_MED NUMERICO VALOR MÉDIO DO IDEB = MÉDIA
DO FUN I + FUN II
IDEB_F1 NUMERICO VALOR DO IDEB NO ENSINO
FUNDAMENTAL ANOS INICIAIS
IDEB_F2 NUMERICO VALOR DO IDEB NO ENSINO
FUNDAMENTAL ANOS FINAIS
IDEB_F1_ATI NUMERICO (0 OU 1)
1 = SIM (ATINGIU A META); 0 =
NÃO (NÃO ATINGIU A META) NO
FUNDAMENTAL I (ANOS
INICIAIS)
IDEB_F2_ATI NUMERICO (0 OU 1)
1 = SIM (ATINGIU A META); 0 =
NÃO (NÃO ATINGIU A META) NO
FUNDAMENTAL II (ANOS
FINAIS)
INSE_QNT_ALU NUMERICO
QUANTIDADE DE ALUNOS QUE
PARTICIPARAM DO INDICADOR
DE NÍVEL SOCIOECONOMICO
POR ESCOLA
INSE_VALOR NUMERICO VALOR ABSOLUTO DO INSE
INSE_CLASS ESCALA (1 A 7)
1=MUITO BAIXO; 2=BAIXO;
3=MÉDIO BAIXO; 4=MÉDIO;
5=MÉDIO ALTO; 6=ALTO;
7=MUITO ALTO
TDI_MED % MÉDIA DA TAXA DE DISTORÇÃO
IDADE/SÉRIE
TDI_F1 %
TAXA DE DISTORÇÃO
IDADE/SERIE - FUNDAMENTAL I
(ANOS INICIAIS)
TDI_F2 %
TAXA DE DISTORÇÃO
IDADE/SERIE - FUNDAMENTAL II
(ANOS FINAIS)
TR_AP_MED % TAXA DE RENDIMENTO -
APROVAÇÃO - MÉDIA
TR_AP_F1 %
TAXA DE RENDIMENTO -
APROVAÇÃO - FUNDAMENTAL I
(ANOS INICIAIS)
138
TR_AP_F2 %
TAXA DE RENDIMENTO -
APROVAÇÃO - FUNDAMENTAL II
(ANOS FINAIS)
TR_RE_MED % TAXA DE RENDIMENTO -
REPROVAÇÃO - MÉDIA
TR_RE_F1 %
TAXA DE RENDIMENTO -
REPROVAÇÃO - FUNDAMENTAL
I (ANOS INICIAIS)
TR_RE_F2 %
TAXA DE RENDIMENTO -
REPROVAÇÃO - FUNDAMENTAL
II (ANOS FINAIS)
TR_AB_MED % TAXA DE RENDIMENTO -
ABANDONO - MÉDIA
TR_AB_F1 %
TAXA DE RENDIMENTO -
ABANDONO - FUNDAMENTAL I
(ANOS INICIAIS)
TR_AB_F2 %
TAXA DE RENDIMENTO -
ABANDONO - FUNDAMENTAL II
(ANOS FINAIS)
DSU_MED % FORMAÇÃO DOCENTE CURSO
SUPERIOR - MÉDIA
DSU_F1 %
FORMAÇÃO DOCENTE CURSO
SUPERIOR - FUNDAMENTAL I
(ANOS INICIAIS)
DSU_F2 %
FORMAÇÃO DOCENTE CURSO
SUPERIOR - FUNDAMENTAL II
(ANOS FINAIS)
ATU_MED % ALUNO POR TURMA - MÉDIA
ATU_F1 %
ALUNO POR TURMA -
FUNDAMENTAL I (ANOS
INICIAIS)
ATU_F2 %
ALUNO POR TURMA -
FUNDAMENTAL II (ANOS
FINAIS)
ICG ESCALA (1 A 6)
Nível 1 - Inferior a 50 matrículas,
funcionam em único turno, ofertam
uma única etapa de ensino; Nível 2 -
Entre 50 e 300 matrículas, funcionam
em 2 turnos, com oferta de até 2
etapas de ensino; Nível 3 - Entre 50 e
500 matrículas, funcionam em 2
turnos, com oferta de 2 ou 3 etapas de
ensino; Nível 4 - Entre 150 e 1000
matrículas, funcionam em 2 ou 3
turnos, com oferta de 2 ou 3 etapas de
ensino; Nível 5 - Entre 150 e 1000
matrículas, funcionam em 3 turnos,
com oferta de 2 ou 3 etapas; Nível 6 -
Superior a 500 matrículas, funcionam
em 3 turnos, com oferta de 4 ou mais
etapas de ensino
IED_N1 % Até 25 alunos e atua em um único
turno, escola e etapa
139
IED_N2 % Tem entre 25 e 150 alunos e atua em
um único turno, escola e etapa
IED_N3 %
Tem entre 25 e 300 alunos e atua em
um ou dois turnos em uma única
escola e etapa
IED_N4 %
Tem entre 50 e 400 alunos e atua em
dois turnos, em uma ou duas escolas e
em duas etapas
IED_N5 %
Tem mais de 300 alunos e atua nos
três turnos, em duas ou três escolas e
em duas etapas ou três etapas
IED_N6 %
Tem mais de 400 alunos e atua nos
três turnos, em duas ou três escolas e
em duas etapas ou três etapas
AFD_G1 %
Superior de licenciatura (ou
bacharelado com complementação
pedagógica) na mesma área da
disciplina que leciona
AFD_G2 %
Superior de bacharelado (sem
complementação pedagógica) na
mesma área da disciplina que leciona
AFD_G3 %
Superior de licenciatura (ou
bacharelado com complementação
pedagógica) em área diferente daquela
que leciona
AFD_G4 % Docentes com formação superior não
considerada nas categorias anteriores
AFD_G5 % Docentes sem formação superior
TP_DEPENDENCIA NUMERICO (2 OU 3) Tipo da Rede Escolar
(2=ESTADUAL; 3=MUNICIPAL)
TP_OCUPACAO_PREDIO_ESCOLAR ESCALA
Forma de Ocupação do Prédio Escolar
(1=PROPRIO; 2=ALUGADO;
3=CEDIDO)
IN_AGUA_FILTRADA NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI AGUA
FILTRADA (1=SIM; 0=NÃO)
IN_ENERGIA_REDE_PUBLICA NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI ENERGIA
ELÉTRICA (1=SIM; 0=NÃO)
IN_ESGOTO_REDE_PUBLICA NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI ESGOTO (1=SIM;
0=NÃO)
IN_SALA_DIRETORIA NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI SALA DA
DIREÇÃO (1=SIM; 0=NÃO)
IN_SALA_PROFESSOR NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI SALA DOS
PROFESSORES (1=SIM; 0=NÃO)
IN_LABORATORIO_INFORMATICA NUMERICO (1 OU 0)
ESCOLA POSSUI LABORATÓRIO
DE INFORMÁTICA (1=SIM;
0=NÃO)
IN_LABORATORIO_CIENCIAS NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI LABORATÓRIO
DE CIÊNCIAS (1=SIM; 0=NÃO)
140
IN_QUADRA_ESPORTES NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI QUADRA DE
ESPORTES (1=SIM; 0=NÃO)
IN_COZINHA NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI COZINHA
(1=SIM; 0=NÃO)
IN_BIBLIOTECA NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI BIBLIOTECA
(1=SIM; 0=NÃO)
IN_BANHEIRO_DENTRO_PREDIO NUMERICO (1 OU 0)
ESCOLA POSSUI BANHEIRO
DENTRO DO PRÉDIO (1=SIM;
0=NÃO)
NU_SALAS_EXISTENTES NUMERICO NÚMERO DE SALAS DE AULAS
NU_SALAS_UTILIZADAS NUMERICO NÚMERO DE SALAS DE AULAS
UTILIZADAS
IN_EQUIP_TV NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI TV (1=SIM;
0=NÃO)
IN_EQUIP_DVD NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI DVD (1=SIM;
0=NÃO)
IN_EQUIP_COPIADORA NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI COPIADORA
(1=SIM; 0=NÃO)
IN_EQUIP_IMPRESSORA NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI IMPRESSORA
(1=SIM; 0=NÃO)
IN_COMPUTADOR NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI COMPUTADOR
(1=SIM; 0=NÃO)
NU_COMPUTADOR NUMERICO NÚMERO DE COMPUTADORES
NU_COMP_ADMINISTRATIVO NUMERICO MÚMERO DE COMPUTADORES
ADMINISTRATIVOS
NU_COMP_ALUNO NUMERICO NÚMERO DE COMPUTADOR POR
ALUNOS
IN_INTERNET NUMERICO (1 OU 0) ESCOLA POSSUI INTERNET
(1=SIM; 0=NÃO)
NU_FUNCIONARIOS NUMERICO NÚMERO DE FUNCIONÁRIOS DA
ESCOLA
IN_REGULAR NUMERICO (1 OU 0)
1=ENSINO REGULAR (TODAS AS
SELEÇÕES NESTE BANCO DE
DADOS, SÃO ESCOLAS COM
ENSINO REGULAR)
IN_COMUM_FUND_AI NUMERICO (1 OU 0)
ESCOLA POSSUI ENSINO
FUNDAMENTAL I (ANOS
INICIAIS)
IN_COMUM_FUND_AF NUMERICO (1 OU 0)
ESCOLA POSSUI ENSINO
FUNDAMENTAL II (ANOS
FINAIS)
Fonte: Elaborado pelo autor.
141
APÊNDICE C – Níveis de proficiência Leitura, Escrita e Matemática
Quadro 8 – ANA Leitura
Nível Distribuição percentual dos estudantes por nível de proficiência - Leitura
(prova objetiva)
Nível 1 (Até
425 pontos)
Neste nível, os estudantes são capazes de: Ler palavras com estrutura silábica
canônica, não canônica e ainda que alternem sílabas canônicas e não canônicas.
Nível 2 (Maior
que 425 até
525 pontos)
Além das habilidades descritas no nível anterior, os estudantes provavelmente são
capazes de: Localizar informações explícitas em textos curtos como piada, parlenda,
poema, quadrinho, fragmentos de narrativas e de curiosidade científica; em textos de
maior extensão, quando a informação está localizada na primeira linha do texto.
Reconhecer a finalidade de texto como convite, cartaz, receita, bilhete, anúncio com
ou sem apoio de imagem. Identificar assunto de um cartaz apresentado em sua forma
original e ainda em textos cujo assunto pode ser identificado no título ou na primeira
linha. Inferir sentido em piada e em história em quadrinhos que articula linguagem
verbal e não verbal.
Nível 3 (Maior
que 525 até
625 pontos)
Além das habilidades descritas nos níveis anteriores, os estudantes provavelmente são
capazes de: Localizar informação explícita em textos de maior extensão como
fragmento de literatura infantil, lenda, cantiga folclórica e poema, quando a
informação está localizada no meio ou ao final do texto. Identificar o referente de um
pronome pessoal do caso reto em textos como tirinha e poema narrativo. Inferir
relação de causa e consequência em textos exclusivamente verbais - piada, fábula,
fragmentos de textos de literatura infantil e texto de curiosidade científica - com base
na progressão textual; e em textos que articulam a linguagem verbal e não verbal -
tirinha; sentido em história em quadrinhos que articula linguagem verbal e não verbal
com vocabulário específico de textos de divulgação científica ou que exige
conhecimento intertextual de narrativas infantis; o assunto de texto de extensão média
de divulgação científica para crianças, com base nos elementos que aparecem no
início do texto; o significado de expressão de linguagem figurada em textos como
poema narrativo, fragmentos de literatura infantil, de curiosidade científica e tirinha.
Nível 4 (Mais
que 625
pontos)
Além das habilidades descritas nos níveis anteriores, os estudantes provavelmente são
capazes de: Reconhecer relação de tempo em texto verbal e os participantes de um
diálogo em uma entrevista ficcional. Identificar o referente de pronome possessivo em
poema; o referente de advérbio de lugar em reportagem; o referente de expressão
formada por pronome demonstrativo em fragmento de texto de divulgação científica
para o público infantil. Inferir sentido em fragmento de conto; sentido de palavra em
fragmento de texto de literatura infantil; assunto em texto de extensão média ou longa,
considerando elementos que aparecem ao longo do texto, em gêneros como
divulgação científica, curiosidade histórica para criança e biografia.
Fonte: Adaptado de INEP (2017).
Quadro 9 – ANA Escrita
Nível Distribuição percentual dos estudantes por nível de proficiência - Escrita
(prova discursiva)
Nível 1
(Menor que
350 pontos)
Em relação à escrita de palavras, os estudantes que se encontram neste nível
provavelmente não escrevem as palavras ou estabelecem algumas correspondências
entre as letras grafadas e a pauta sonora, porém ainda não escrevem palavras
alfabeticamente. Em relação à produção de textos, os estudantes provavelmente não
escrevem o texto ou produzem textos ilegíveis.
142
Nível 2 (Maior
ou igual a 350
e menor que
450 pontos)
Em relação à escrita de palavras, os estudantes que se encontram neste nível
provavelmente escrevem alfabeticamente palavras com trocas ou omissão de letras,
alterações na ordem das letras e outros desvios ortográficos. Em relação à produção
de textos, os estudantes provavelmente não escrevem o texto ou produzem textos
ilegíveis.
Nível 3 (Maior
ou igual a 450
e menor que
500 pontos)
Em relação à escrita de palavras, os estudantes que se encontram neste nível
provavelmente escrevem ortograficamente palavras com estrutura silábica consoante-
vogal, apresentando alguns desvios ortográficos em palavras com estruturas silábicas
mais complexas. Em relação à produção de textos, provavelmente escrevem de forma
incipiente ou inadequada ao que foi proposto ou produzem fragmentos sem conectivos
e/ou recursos de substituição lexical e/ou pontuação para estabelecer articulações
entre partes do texto. Apresentam ainda grande quantidade de desvios ortográficos e
de segmentação ao longo do texto.
Nível 4 (Maior
ou igual a 500
e menor que
600 pontos)
Em relação à escrita de palavras, os estudantes que se encontram neste nível
provavelmente escrevem ortograficamente palavras com diferentes estruturas
silábicas. Em relação à produção de textos, provavelmente atendem à proposta de dar
continuidade a uma narrativa, embora possam não contemplar todos os elementos da
narrativa e/ou partes da história a ser contada. Articulam as partes do texto com a
utilização de conectivos, recursos de substituição lexical e outros articuladores, mas
ainda cometem desvios que comprometem parcialmente o sentido da narrativa,
inclusive por não utilizar a pontuação ou utilizar os sinais de modo inadequado. Além
disso, o texto pode apresentar alguns desvios ortográficos e de segmentação que não
comprometem a compreensão.
Nível 5 (Maior
ou igual a 600
pontos)
Em relação à escrita de palavras, os estudantes que se encontram neste nível
provavelmente escrevem ortograficamente palavras com diferentes estruturas
silábicas. Em relação à produção de textos, provavelmente atendem à proposta de dar
continuidade a uma narrativa, evidenciando uma situação central e final. Articulam as
partes do texto com conectivos, recursos de substituição lexical e outros articuladores
textuais. Segmentam e escrevem as palavras corretamente, embora o texto possa
apresentar alguns desvios ortográficos e de pontuação que não comprometem a
compreensão.
Fonte: Adaptado a partir do INEP (2017)
Quadro 10 – ANA Matemática
Nível Distribuição percentual dos estudantes por nível de proficiência - Matemática
Nível 1 (Até
425 pontos)
Neste nível, os estudantes são capazes de: Ler horas e minutos em relógio digital;
medida em instrumento (termômetro, régua) com valor procurado explícito. Associar
figura geométrica espacial ou plana a imagem de um objeto; contagem de até 20
objetos dispostos em forma organizada ou desorganizada à sua representação por
algarismos. Reconhecer planificação de figura geométrica espacial (paralelepípedo).
Identificar maior frequência em gráfico de colunas, ordenadas da maior para a menor.
Comparar comprimento de imagens de objetos; quantidades pela contagem,
identificando a maior quantidade, em grupos de até 20 objetos organizados.
143
Nível 2 (Maior
que 425 até
525 pontos)
Além das habilidades descritas nos níveis anteriores, os estudantes provavelmente são
capazes de: Ler medida em instrumento (balança analógica) identificando o intervalo
em que se encontra a medida. Associar a escrita por extenso de números naturais com
até três ordens à sua representação por algarismos. Reconhecer figura geométrica
plana a partir de sua nomenclatura; valor monetário de cédulas ou de agrupamento de
cédulas e moedas. Identificar registro de tempo em calendário; uma figura geométrica
plana em uma composição com várias outras; identificar frequência associada a uma
categoria em gráfico de colunas ou de barras; identificar frequência associada a uma
categoria em tabela simples ou de dupla entrada (com o máximo de 3 linhas e 4
colunas, ou 4 linhas e 3 colunas). Comparar quantidades pela contagem, identificando
a maior quantidade, em grupos de até 20 objetos desorganizados; quantidades pela
contagem, identificando quantidades iguais; números naturais não ordenados com até
três algarismos. Completar sequências numéricas crescentes de números naturais, de
2 em 2, de 5 em 5 ou de 10 em 10. Compor número de dois algarismos a partir de suas
ordens. Calcular adição (até 3 algarismos) ou subtração (até 2 algarismos) sem
reagrupamento. Resolver problema com as ideias de acrescentar, retirar ou completar
com números até 20; problema com a ideia de metade, com dividendo até 10.
Nível 3 (Maior
que 525 até
575 pontos)
Além das habilidades descritas no nível anterior, o estudante provavelmente é capaz
de: Associar um agrupamento de cédulas e/ou moedas, com apoio de imagem ou dado
por meio de um texto, a outro com mesmo valor monetário. Identificar frequências
iguais em gráfico de colunas. Identificar gráfico que representa um conjunto de
informações dadas em um texto. Identificar frequência associada a uma categoria em
tabela de dupla entrada (com mais de 4 colunas, ou mais de 4 linhas). Completar
sequência numérica decrescente de números naturais não consecutivos. Calcular
adição de duas parcelas de até 03 algarismos com apenas um reagrupamento (na
unidade ou na dezena). Calcular subtração sem reagrupamento envolvendo pelo
menos um valor com 3 algarismos. Resolver problema, com números naturais maiores
do que 20, com a ideia de retirar. Resolver problema de divisão com ideia de repartir
em partes iguais, com apoio de imagem, envolvendo algarismos até 20.
Nível 4 (Maior
que 575
pontos)
Além das habilidades descritas no nível anterior, o estudante provavelmente é capaz
de: Ler medida em instrumento (termômetro) com valor procurado não explícito;
horas e minutos em relógios analógicos, identificando marcações de 10, 30 e 45
minutos, além de horas exatas. Reconhecer decomposição canônica (mais usual) de
números naturais com três algarismos; composição ou decomposição não canônica
(pouco usual) aditiva de números naturais com até três algarismos. Identificar uma
categoria associada a uma frequência específica em gráfico de barra. Calcular adição
de duas parcelas de até 03 algarismos com mais de um reagrupamento (na unidade e
na dezena); subtração de números naturais com até três algarismos com
reagrupamento. Resolver problema, com números naturais de até três algarismos, com
as ideias de comparar, não envolvendo reagrupamento; com números naturais de até
três algarismos, com as ideias de comparar ou completar, envolvendo reagrupamento;
de subtração como operação inversa da adição¿ com números naturais; de
multiplicação com a ideia de adição de parcelas iguais, de dobro ou triplo, de
combinação ou com a ideia de proporcionalidade, envolvendo fatores de 1 algarismo
ou fatores de 1 e 2 algarismos; de divisão com ideia de repartir em partes iguais, de
medida ou de proporcionalidade (terça e quarta parte), sem apoio de imagem,
envolvendo números de até 2 algarismos.
Fonte: Adaptado de INEP (2017).
144
APÊNCIDE D – CORRELAÇÃO DE PEARSON (IDEB E ANA)
QUADRO 11 – Correlação ANA e IDEB
**. A correlação é significativa no nível 0,01 (2 extremidades) |
*. A correlação é significativa no nível 0,05 (2 extremidades).
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
1.IDEB Fun I (Mun
+ Est)
1 ,638** ,807** ,887** ,536* ,644** ,876** ,693* ,725** -,372 -,047 -,019 ,348 -,120 ,033 ,001 ,073 -,026 -,196 -,468* -,033 ,498**
2. IDEB
Fun II (Mun +
Est)
,638** 1 ,869** ,477* ,975** ,792** ,642** ,949** ,493* -,287 -,388 ,068 ,448* -,166 -,430* -,182 ,177 ,143 -,394 -,465* ,019 ,556**
3. Média
do IDEB (Fun I +
Fun II)
,807** ,869** 1 ,749** ,830** ,898** ,700** ,859** ,645** -,329 ,022 ,000 ,241 ,027 ,078 -,174 ,115 -,098 -,142 -
,649** ,005 ,592**
4. IDEB
Fun I - Estadual
,887** ,477* ,749** 1 ,389 ,815** ,136 ,338 ,226 -,430 ,184 ,123 ,064 ,163 ,138 ,077 -,226 ,107 -,203 -,020 ,174 ,038
5.IDEB Fun II -
Estadual
,536* ,975** ,830** ,389 1 ,806** ,505 ,796** ,286 -,337 -,275 ,065 ,390 -,198 -,404 -,160 ,233 ,076 -,449* -,363 -,028 ,513*
6. Média
IDEB Estadual
,644** ,792** ,898** ,815** ,806** 1 ,075 ,601 ,025 -,225 ,229 ,032 -,059 ,181 ,328 -,013 -,074 -,134 -,104 -,313 -,043 ,312
7. IDEB Fun I -
Municipal
,876** ,642** ,700** ,136 ,505 ,075 1 ,849** ,902** -,411 -,532* ,009 ,657** -,507* -,413 -,194 ,358 ,207 -,335
-,594**
-,029 ,675**
8. IDEB
Fun II - Municipal
,693* ,949** ,859** ,338 ,796** ,601 ,849** 1 ,934** -,045 -,606* ,212 ,666* ,055 -,354 ,231 -,270 ,380 ,034 -,554 ,375 ,552
9. Média IDEB
Municipal
,725** ,493* ,645** ,226 ,286 ,025 ,902** ,934** 1 -,402
-,736**
,067 ,756** -,324 -,427* -,304 ,268 ,261 -,335 -
,692** ,073 ,713**
10. ANA
Leitura - Nível 1
-,372 -,287 -,329 -,430 -,337 -,225 -,411 -,045 -,402 1 ,297 -
,548**
-
,478** ,570** ,259 ,358 -,068
-
,472** ,830** ,258 -,160
-
,603**
11. ANA Leitura -
Nível 2
-,047 -,388 ,022 ,184 -,275 ,229 -,532* -,606*
-,736**
,297 1 -
,481** -
,540** ,385* ,588** ,443* -,220 -,382* ,450* ,605**
-,370*
-,565**
12. ANA
LEitura - Nível 3
-,019 ,068 ,000 ,123 ,065 ,032 ,009 ,212 ,067 -
,548**
-
,481** 1 -,192
-
,479** -,196 -,276 ,125 ,294
-
,480** -,070 ,438* ,129
13. ANA LEitura -
Nível 4
,348 ,448* ,241 ,064 ,390 -,059 ,657** ,666* ,756**
-,478**
-,540**
-,192 1 -,279 -
,475** -,357 ,105 ,379*
-,480**
-,556**
-,062 ,742**
14. ANA
Escrita - Nível 1
-,120 -,166 ,027 ,163 -,198 ,181 -,507* ,055 -,324 ,570** ,385* -
,479** -,279 1 ,488** ,357
-
,562** -,204 ,614** ,183 -,035
-
,478**
15. ANA Escrita -
Nível 2
,033 -,430* ,078 ,138 -,404 ,328 -,413 -,354 -,427* ,259 ,588** -,196
-,475**
,488** 1 ,304 -,406* -,364* ,512** ,324 -,358 -,384*
16. ANA
Escrita - Nível 3
,001 -,182 -,174 ,077 -,160 -,013 -,194 ,231 -,304 ,358 ,443* -,276 -,357 ,357 ,304 1 -,370* -,296 ,289 ,496** -,107 -
,508**
17. ANA Escrita -
Nível 4
,073 ,177 ,115 -,226 ,233 -,074 ,358 -,270 ,268 -,068 -,220 ,125 ,105
-,562**
-,406* -,370* 1 -
,534** -,049 -,185 -,109 ,224
18. ANA
Escrita - Nível 5
-,026 ,143 -,098 ,107 ,076 -,134 ,207 ,380 ,261 -
,472** -,382* ,294 ,379* -,204 -,364* -,296
-
,534** 1
-
,551** -,216 ,333 ,332
19. ANA Matemática
- Nível 1
-,196 -,394 -,142 -,203 -,449* -,104 -,335 ,034 -,335 ,830** ,450*
-,480**
-,480**
,614** ,512** ,289 -,049 -
,551** 1 ,109 -,301
-,518**
20. ANA
Matemática - Nível 2
-,468* -,465* -
,649** -,020 -,363 -,313
-
,594** -,554
-
,692** ,258 ,605** -,070
-
,556** ,183 ,324 ,496** -,185 -,216 ,109 1 -,138
-
,790**
21. ANA Matemática
- Nível 3
-,033 ,019 ,005 ,174 -,028 -,043 -,029 ,375 ,073 -,160 -,370* ,438* -,062 -,035 -,358 -,107 -,109 ,333 -,301 -,138 1 -,176
22. ANA
Matemática - Nível 4
,498** ,556** ,592** ,038 ,513* ,312 ,675** ,552 ,713** -
,603**
-
,565** ,129 ,742**
-
,478** -,384*
-
,508** ,224 ,332
-
,518**
-
,790** -,176 1
145
APÊNDICE E - CRE E MUNICÍPIOS CONTEMPLADOS NESTE ESTUDO
7ª CRE 15ª CRE 20ª CRE
Água Santa Aratiba Alpestre
Camargo Áurea Ametista do Sul
Capão Bonito do Sul Barao de Cotegipe Boa Vista das Missões
Casca Barra do Rio Azul Caiçara
Caseiros Barracão Cerro Grande
Ciríaco Benjamin Constant do Sul Cristal do Sul
Coxilha Cacique Doble Dois Irmãos das Missões
David Canabarro Campinas do Sul Erval Seco
Ernestina Carlos Gomes Frederico Westphalen
Gentil Centenário Iraí
Gramado dos Loureiros Charrua Jaboticaba
Guaporé Cruzaltense Lajeado do Bugre
Ibiaçá Entre Rios do Sul Liberato Salzano
Ibiraiaras Erebango Novo Barreiro
Lagoa Vermelha Erechim Novo Tiradentes
Marau Erval Grande Palmeira das Missões
Mato Castelhano Estação Palmitinho
Muliterno Faxinalzinho Pinhal
Nicolau Vergueiro Floriano Peixoto Pinheirinho do Vale
Nonoai Gaurama Planalto
Passo Fundo Getúlio Vargas Rodeio Bonito
Pontão Ipiranga do Sul Sagrada Família
Rio dos Índios Itatiba do Sul São José das Missões
Santa Cecília do Sul Jacutinga São Pedro das Missões
Santo Antônio do Palma Machadinho Seberi
São Domingos do Sul Marcelino Ramos Taquaruçu do Sul
Sertão Mariano Moro Vicente Dutra
Tapejara Maximiliano de Almeida Vista Alegre
União da Serra Paim Filho Vanini Paulo Bento Vila Lângaro Ponte Preta Vila Maria Quatro Irmãos
Sananduva
Santo Expedito do Sul
São João da Urtiga
São José do Ouro
São Valentim
Severiano de Almeida
Três Arroios
Tupanci do Sul
Viadutos Fonte: Elaborado pelo autor (2017).
