SECRETARIA DE PLANEJAMENTO E GESTÃO DE OSASCO
Perspectivas para o IDEB de Osasco
Insumos para o Planejamento Estratégico da Secretaria de Educação
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Prefeitura do Município de Osasco SEPLAG – Secretaria de Planejamento e Gestão
DEPI - Departamento de Estudos e Pesquisas, Indicadores e Metodologia de Sistemas
Informatizados
Prefeito Jorge Lapas Secretária de Planejamento de Gestão Dulce Helena Cazzuni Secretário Adjunto de Planejamento e Gestão Alexandre Guerra
Diretor
Ronnie Aldrin Silva
Colaboradores
Ariella Gomes Freire
Denis Tamion
Márcio Paulo Oliveira
Paulo Victor Nogueira
Raquel Alonso
Yuri Camara Batista
Ano 2014
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PERSPECTIVAS PARA O IDEB DE OSASCO UMA ANÁLISE EM NÍVEL NACIONAL APLICADA À OSASCO
Este estudo pretende identificar os fatores que explicam o alto desempenho do
Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (Ideb) em algumas escolas brasileiras
e também os fatores que explicam o baixo desempenho. O objetivo é servir de
insumo para decisões de orçamento e políticas públicas que sirvam à atender o
objetivo de elevar este indicador, um dos indicadores constantes no Acordo de
Resultados da Educação.
SUMÁRIO
Por que este Estudo? .............................................................................................. 2
Sobre o Ideb ............................................................................................................ 3
Metodologia ............................................................................................................ 5
Resultados ............................................................................................................. 11
Análises ................................................................................................................. 17
A situação de Osasco ............................................................................................ 19
O que fazer para melhorar o Ideb? ....................................................................... 22
POR QUE ESTE ESTUDO?
No início de 2014 as Secretarias finalísticas de Osasco assinaram um Acordo de
Resultados em que se comprometiam em cumprir uma certa carteira de indicadores
estratégicos até 2017. Um destes indicadores, de responsabilidade da Secretaria de
Educação, é o Índice de Desenvolvimento da Educação Básica, ou o Ideb, como é
conhecido. Segundo este acordo, a Secretaria de Educação teria como meta chegar a
um Ideb de 6,1 até 2017. Chegando quase na metade do caminho, em 2013 tivemos
um crescimento pífio do indicador, que subiu apenas dois décimos em relação ao ano
anterior (foi de 5,0 em 2011 para 5,2 em 2013). Não obstante o baixo crescimento,
ainda ficamos muito aquém da meta imposta pelo Ministério da Educação e pelo
próprio Acordo de Resultados, que seria de 5,6 em 2013.
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O cenário atual indica que Osasco deveria subir seu Ideb em 0,9 pontos nos próximos
3 anos, sendo 0,45 pontos a serem elevados até o final de 2015, quando a próxima
mensuração do Ideb acontecerá no Brasil. Este crescimento de 0,45 pontos
representa duas vezes mais o que Osasco vem conseguindo fazer em média nos
últimos 10 anos.
É neste contexto que este estudo insurge: é uma tentativa de dar alguns insumos
estatísticos para a Secretaria de Educação e para a Prefeitura de Osasco para que
cumpram com o Acordo de Resultados e consigam melhorar a educação para quase
35 mil crianças matriculadas em escolas públicas do primeiro ciclo do Ensino
Fundamental de Osasco.
SOBRE O IDEB
Segundo as Notas Técnicas do Inep,
“o Ideb é um indicador de qualidade educacional que combina
informações de desempenho em exames padronizados (Prova Brasil ou
Saeb) – obtido pelos estudantes ao final das etapas de ensino (4ª e 8ª
séries do ensino fundamental e 3ª série do ensino médio) – com
informações sobre rendimento escolar (aprovação)”.
Criado em 2005 pelo ex-ministro da Educação Fernando Haddad, o Ideb tornou-se
hoje o principal indicador de qualidade da educação do Brasil. Sua metodologia
permite averiguar a qualidade da Educação desagregada para diferentes escolas em
todo território nacional. Como é calculado via uma prova aplicada em todo território
nacional, permite a comparação entre as diferentes regiões, estados, municípios e até
mesmo bairros.
A credibilidade do Ideb é altíssima no país, sendo assunto de diversas matérias
jornalísticas e estudos acadêmicos. No ano de 2014, o atraso de alguns meses do
indicador gerou dezenas de matérias questionando o MEC pela demora. Em outros
anos, a divulgação do índice é aguardada ansiosamente por prefeitos e governadores
pois frequentemente utilizam o índice como ateste de melhora da educação ou como
diagnóstico da situação de sua jurisdição.
Boa parte do sucesso do Ideb está em sua imparcialidade, simplicidade metodológica
e capacidade de desagregação por escola. A forma geral do Ideb é dada por (1):
IDEBji = Nji Pji ;
em que, Nji é a proficiência média em Língua Portuguesa ou Matemática do aluno,
escola, município, estado ou país, e Pji é a taxa de aprovação dos alunos daquele ano
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para o ano seguinte. Assim, o Ideb é um indicador que, de um lado, avalia se o
aprendizado está adequado à idade daquela criança.
A grande vantagem do Ideb é permitir um indicador que varia entre 0 e 10, gerando
equivalência com a escala de avaliação normalmente utilizada pela escola, permitindo
juízo de valores mesmo de quem não vive diariamente na rotina educacional, como
pais, comunidade, gestores entre outros.
Por estas e outras razões, o Ideb é o principal indicador de qualidade da educação no
país. Não por acaso circulam leis no congresso nacional como a LRE – Lei de
Responsabilidade Educacional, que penaliza prefeitos que durante sua gestão tenha
piorado o Ideb da cidade.
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METODOLOGIA
O objetivo desta pesquisa é utilizar os dados nacionais para entender com acuidade
as razões que levam melhora ou piora do Ideb em cada escola. Com o produto desta
pesquisa em mão, Osasco poderá traçar um plano mais efetivo para melhorar a
qualidade da educação no município.
Para isso, buscou-se analisar as variáveis que afetam a qualidade da educação da
forma mais abrangente possível e, posteriormente, comparar a situação de Osasco
nestas variáveis com de outros municípios brasileiros. Estas variáveis, como se verá,
serão analisadas via estratégias de estimação estatística consagradas, que darão peso
e robustez à análise.
Uma das vantagens desta pesquisa é permitir a análise por escola, o que significa que
os esforços podem ser separados para melhorar as variáveis que afetam a qualidade
da educação nas escolas onde estas variáveis são mais problemáticas.
A seguir explicaremos como criamos nossa base de dados com informações
específicas de cada escola, como foram criadas as variáveis que acreditamos afetar a
qualidade da educação e, por fim, como iremos estimar o peso de cada uma destas
variáveis na qualidade da educação nas escolas brasileiras.
COMPOSIÇÃO DA BASE Para realizar esta pesquisa utilizamos quase todas as bases de dados disponibilizados
pelo Inep em relação às escolas, são elas:
1) Os resultados da Prova Brasil das Escolas
2) Os questionários da Prova Brasil às Escolas
3) Os questionários da Prova Brasil aos Diretores
4) Os questionários da Prova Brasil aos Professores
5) Os questionários da Prova Brasil aos Alunos
Estas cinco bases de dados foram integradas em uma só por meio da variável
“id_escola”, que identifica o código do Inep de cada escola, e pela variável “id_serie”
que identifica a série em que o aluno frequenta. Esta agregação gerou uma base final
com 72.808 linhas referentes a cada uma das escolas de Ensino Fundamental 1 e 2
das escolas públicas do Brasil.
COMPOSIÇÃO DAS VARIÁVEIS Durante o processo de montagem da base de dados, foram definidas 37 (trinta e
cinco) variáveis que buscavam compreender sua influência no Ideb. A maior parte das
variáveis foram criadas para forçar uma interpretação que varia de 0 a 1, sendo 0
considerado uma situação de inexistência total e 1 de existência total. Para facilitar o
entendimento das variáveis, elas foram separadas em quatro grandes grupos: (1) as
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variáveis da escola, (2) as variáveis do diretor, (3) as variáveis do professor e (4) as
variáveis dos pais e alunos.
A Tabela 1 adiante apresenta todas as variáveis selecionadas e sua interpretação.
Como se está fazendo uma análise por “escola”, em relação aos dados de professores
e alunos foram agregados valores médios para indicar a situação de cada escola.
Assim, variáveis como renda familiar per capita dos alunos está apresentada como a
média de todos os alunos.
Todas as variáveis são extraídas dos questionários aplicados no momento da
aplicação da Prova Brasil e, portanto, representam a informação cedida pelos
entrevistados. Assim, quando se fala em “insegurança das escolas” ou “clima de sala
de aula”, está sobretudo se observando a partir das respostas dos diretores e
professores nos questionários. É importante destacar que a Prova Brasil não faz
nenhum tipo de averiguação das informações prestadas, embora as cruze com outras
respostas provindas dos Censos Escolares.
É importante destacar também que algumas variáveis foram montadas com algum
grau de arbitrariedade desta pesquisa. Por exemplo: para montar o hábito de leitura
dos alunos, poderiam ser escolhidas seis diferentes questões do questionário, como
leitura de jornais, revistas em quadrinhos, revistas de celebridades, revistas em geral,
livros, livros de literatura juvenil e internet. Como se entendeu que revistas de
celebridades e internet não possuem a mesma importância para a criança que os
demais tipos de leitura, optamos por excluí-las da análise.
Já outras variáveis, possuem uma ponderação mais robusta, baseada em estudos
consolidados. É o caso da estimativa da renda familiar per capita dos alunos. Como os
questionários, por motivos óbvios, não perguntam ao aluno “qual é a sua renda
familiar?”, tivemos que utilizar outras perguntas do questionário relativas aos
equipamentos que estão presentes na casa deste jovem, como televisões, dvds,
automóveis etc. Com estas respostas, cruzamos com o chamado “Critério Brasil” da
Abep, que estima a renda familiar de um domicílio via a quantidade destes itens que
estão presentes na casa. Uma vez com os valores destes critérios, dividimos pelo
número de moradores no domicílio deste aluno e transformarmos o valor em reais
(R$) para que facilite ao leitor a interpretação dos resultados.
A seguir segue a lista completa das variáveis utilizadas neste estudo:
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# Nome da Variável Interpretação 1 Média do Tamanho das Classes Representa a média de alunos por classe no 5º ou 9º ano.
2 Conservação da Infraestrutura Escolar
Expressa a qualidade da conservação das paredes, do piso, do pátio e dos corredores da escola. É igual a 1 quando todos estes quesitos são considerados “Bom” e zero quando são considerados “Ruim”.
3 Qualidade da Sala de Aula Expressa a qualidade das salas de aula. É igual a 1 quando as salas de aula são consideradas boas, arejadas e bem iluminadas e 0 quando ocorre o contrário.
4 Falta de Professores Reflete a ocorrência de faltas significativas de professores na escola. É igual a 1 quando o diretor alega que houve faltas significativas entre os professores.
5 Falta de Alunos Reflete a ocorrência de faltas significativas de professores na escola. É igual a 1 quando o diretor alega que houve faltas significativas entre os alunos.
6 Qualidade da Merenda Escolar
Expressa a qualidade da merenda escolar. É igual a 1 quando a merenda é considerada, pelo diretor, de “ótima” qualidade e em “ótima” quantidade. Por outro lado é zero quando considerado de qualidade “ruim” e em quantidade “ruim”.
7 Envolvimento da Comunidade
Expressa o grau de envolvimento da comunidade na escola. É igual a 1 quando ocorreu na escola pelo menos 3 dos seguintes eventos: eventos gerais, eventos de solidariedade, eventos de mutirão de limpeza e eventos de manutenção. É 0 quando não ocorreu nenhum.
8 Clima Escolar
Expressa o grau de segurança da escola. É igual a 0 quando na escola ocorreu pelo menos 3 dos seguintes problemas: (1) atentado à vida de professores, (2) roubo (com uso de violência) de professores, (3) ameaça à professores, (4) alunos frequentando as aulas sob efeito de drogas, (5) alunos frequentando aulas portando armas brancas ou (6) alunos frequentando as aulas portando armas de fogo. É 1 quando não ocorreu nenhuma destes problemas.
8 Rotatividade de Professores Esta variável é igual a 1 quando houve problema de rotatividade de professores e que foi considerado em nível grave pelo professor e 0 quando não houve.
9 Diretor possui ensino superior Esta variável é igual a 1 quando o diretor da escola possui ensino superior e 0 quando não possui curso superior.
10 Diretor possui especialização Esta variável é igual a 1 quando o diretor possui curso de especialização e 0 quando não possui especialização.
11 Diretor possui mestrado/doutorado Esta variável é igual a 1 quando o diretor possui mestrado e/ou doutorado e 0 quando não possui mestrado nem doutorado.
12 Diretor passou por formação continuada
Esta variável é igual a 1 quando o diretor alega que passou por curso de formação continuada de pelo menos 80 horas e que alega utilizar os conhecimentos desta formação “sempre ou quase sempre”. Ela será 0 quando ele não passou pela formação ou quando não aplica o conteúdo.
13 Total de Salário Mínimo por hora do Diretor
Esta variável expressa a quantidade de salários mínios/hora que um diretor recebe nesta escola. Cada salário-mínimo/hora equivale ao valor de R$2,48.
14 Carga Horária do Diretor Esta variável vai de 1 a 4 e representa o total de horas que o diretor trabalha nesta escola (1 até 20 horas, 2 até 30h, 3 até 40h e 4 mais de 40h).
15 Diretor assumiu via processo seletivo Esta variável é igual a 1 quando o diretor assumiu via processo seletivo e 0 quando de qualquer outra forma.
16 Diretor assumiu via processo eletivo Esta variável é igual a 1 quando o diretor assumiu via processo eletivo e 0 quando de qualquer outra forma.
17 Diretor assumiu via processo seletivo & processo eletivo (ambos)
Esta variável é igual a 1 quando o diretor assumiu via processo seletivo e processo eletivo e 0 quando de qualquer outra forma.
18 Diretor assumiu via indicação política Esta variável é igual a 1 quando o diretor assumiu via indicação política.
19 Diretor possui algum outro trabalho Esta variável expressa quantos trabalhos além de diretor desta escola o diretor possui.
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# Nome da Variável Interpretação
20 Proporção de professores que possuem ensino superior
Esta variável é igual a 1 quando todos os professores possuem curso superior e 0 quando nenhum possui curso superior.
21 Proporção de professores que possuem especialização
Esta variável é igual a 1 quando todos os professores possuem especialização e 0 quando nenhum possui especialização.
22 Proporção de professores que possuem mestrado/doutorado
Esta variável é igual a 1 quando todos os professores possuem mestrado e/ou doutorado e 0 quando nenhum possui mestrado nem doutorado.
23 Anos de Experiência médio dos professores
Esta variável representa os anos de experiência médio dos professores, sendo considerada uma curva quadrática.
24 Proporção de professores que possuem formação continuada
Esta variável é igual a 1 quando se todos os professores alegam que passaram por curso de formação continuada de pelo menos 80 horas e que alegam utilizar os conhecimentos desta formação “sempre ou quase sempre”. Ela será 0 quando nenhum professor passou pela formação ou nenhum aplica o conteúdo.
25 Média do Total de Salário Mínimo por hora do Professor
Esta variável expressa a média de salários mínios/hora que os professores recebem nesta escola. Cada salário-mínimo/hora equivale ao valor de R$2,48.
26 Proporção de professores que possuem algum outro trabalho
Esta variável representa a porcentagem de professores naquela escola que possuem outros trabalhos fora da escola
27 Proporção de professores com vínculo estatutário
Esta variável representa a porcentagem de professores naquela escola que são de vínculo estatutário em contraste com os contratos temporários.
28 Professores e Diretores possuem relacionamento saudável
Esta variável é considerada igual a 1 se todos os professores alegam respeitar e confiar no trabalho do diretor e, reciprocamente, sente-se respeitados e estimulados pelo diretor. Ela será 0 quando nenhum dos professores e sentir respeitado ou estimulado pelo diretor e ao mesmo tempo não confiam nem respeitam o diretor.
29 Percepção da Qualidade do Livro Didático
Esta variável é igual a 1 quando todos os professores consideram o material didático de “ótima qualidade” e quando o material chegou a tempo, em quantidade suficiente e que foi o material solicitado.
30 Percepção dos Professores que se sentem respeitados pelos alunos
Esta variável é igual a 0 quando todos os professores alegaram ter já ter sido, naquela escola, ameaçado, agredido verbalmente ou agredido fisicamente por um aluno. É 1 quando todos os professores alegaram nunca ter passado por isso.
31 Média da Renda Familiar Per Capita em Salários Mínimos dos alunos
Esta variável retorna a média da renda familiar per capita de todos os alunos que prestaram a Prova Brasil naquele ano nesta escola.
32 Engajamento Médio dos Pais em Reuniões
Esta variável é igual a 1 quando todos os alunos alegam que seus pais vão “sempre ou quase sempre” nas reuniões escolares e igual a 0 quando todos os alunos alegam que seus pais vão “nunca ou quase nunca”.
33 Engajamento Médio dos Pais nos Estudos do Aluno
Esta variável é igual a 1 quando todos os alunos alegam que seus pais os engajam a estudar, fazer o dever de casa e os trabalhos escolares, e igual a 0 quando todos alegam que eles não os encorajam.
34 Engajamento Médio dos Pais nas Faltas dos Alunos
Esta variável é igual a 1 quando todos os alunos alegam que seus pais os engajam a não faltar nas aulas e igual a 0 quando todos alegam que eles não os encorajam a não faltar.
35 Hábito de Leitura Médio dos Alunos
Esta variável é igual a 1 quando todos os alunos alegam ler sempre ou quase sempre pelo menos 3 das seguintes mídias: jornais, livros, literatura juvenil, revistas ou quadrinhos. Ela é zero quando todos os alunos alegam ler “nunca ou quase nunca” todas elas.
36 Porcentagem de Alunos que Trabalham
Esta variável é igual a 1 quando todos os alunos alegam que trabalham fora de casa e 0 quando todos alunos alegam que não trabalham fora de casa
37 Porcentagem de Alunos que Realizam mais de 1 hora de trabalho doméstico por dia
Esta variável é igual a 1 quando todos os alunos alegam que realizam até 1 hora ou mais de trabalho doméstico todos os dias em casa e 0 quando nenhum aluno realizar mais de 2 horas de trabalho doméstico.
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DEFINIÇÃO DO MODELO DE ESTUDO Como se tem em mente em entender o peso de cada uma destas variáveis no IDEB de
forma independente, a metodologia de análise de correlações não pode ser o
suficiente. Isto pois uma correlação pura e simples entre, por exemplo, o
“Engajamento dos Pais nas Reuniões Escolares” e o IDEB estaria desconsiderando
atributos como a renda familiar deste aluno (costuma-se dizer que famílias mais ricas
dão maior importância à educação de seus filhos). Assim, poderíamos dizer que o
engajamento dos pais está correlacionado em “X” com o IDEB, mas boa parte desta
correlação é mais bem explicada pela renda familiar deste aluno. Assim, a pergunta
que se faz é: como entender o peso destas variáveis de forma independente no IDEB?
Como separar as mútuas correlações entre tantas variáveis em nosso estudo?
Para conseguir uma metodologia robusta, recorreremos à técnica de Regressão Linear
Múltipla. Em estatística, as regressões lineares são utilizadas para entender o efeito
particular de uma variável independente (ou seja, nossa lista de 37 variáveis) na
variável dependente (o IDEB). A nomenclatura vem pois parte-se da premissa que a
variável dependente é aquela cujo seu valor depende dos valores das variáveis
independentes, estas que por sua vez não são influenciadas pela variável
dependente.
A regressão linear funciona como uma análise de correlação mais complexa, onde se
considera os efeitos das variáveis de forma “ceteris paribus”, uma expressão latina
que significa “tudo o mais permanecendo constante”. Assim, a análise de regressão
permite uma interpretação útil a nós: ela simula, por exemplo, qual seria o efeito do
“Engajamento dos Pais” no IDEB considerando que todos os alunos possuíssem a
mesma renda familiar, os mesmos hábitos de leitura, que os professores tivessem o
mesmo salário, que as escolas tivessem os mesmos recursos etc.
A “Regressão Linear Múltipla” recebe “linear” em seu nome graças à forma de análise
do tipo linear, ou seja, via um plano cartesiano por funções entre o eixo das
ordenadas e das abcissas. Por conta disso uma forma geral de escrever um “modelo”
de regressão linear é via uma equação de primeiro grau. Em nosso caso de estudo
podemos escrever nosso modelo na seguinte equação
𝐼𝐷𝐸𝐵 = 𝛽0 + 𝛽𝑘𝑋𝑘 + 𝜖𝑖
Onde β0 é a constante do termo, βk é o parâmetro das variáveis independentes, Xk é o
chamado vetor de covariáveis, ou seja, toda nossa lista de variáveis apresentada
anteriormente, e εi é o fator de erro de nossa análise. Assim, estamos grosseiramente
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dizendo que o IDEB é tão melhor quanto maior/menor o valor das nossas variáveis de
análise.
É preciso tomar certos cuidados com a generalização dos resultados. Primeiro,
precisamos considerar que este é o retrato de um único ano, e é do ano de 2011. O
atraso na divulgação dos microdados do ano de 2013 nos impede de fazer uma
análise mais atual, e os dados com menor nível de detalhamento em 2009 nos
impede de fazer uma análise comparativa ideal. Este estudo ficará mais completo
quando se tiver os microdados de 2013.
Segundo, pois estas variáveis vêm da declaração de certos agentes. Quando dizemos
que a merenda de uma escola é boa ou ruim, está é a informação proveniente do
diretor daquela escola. Estas ponderações são importantes de serem reveladas para
impedir análises determinísticas deste estudo.
Terceiro pois há, em algumas variáveis, uma certa imprecisão gerado por um misto
provindo de inferências e falta de preenchimentos do questionário de algumas
pessoas. É o caso de questões como salário de professor, carga horária do professor e
diretor, renda do aluno entre outros.
Dito isso, fica estabelecido que o objetivo do estudo é trazer um panorama geral ou
um “guia” para orientar decisões administrativas de forma a melhorar o IDEB de
Osasco, e não servir como palavra acadêmica determinante sobre as razões que
levam à qualidade do ensino.
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RESULTADOS
Ao realizar a regressão linear múltipla, obtemos os resultados apontados no Apêndice
1. Para facilitar a interpretação e a discussão iremos discutir os resultados conforme
os grupos de variáveis (grupo da escola, do diretor, do professor e do aluno).
É preciso explicar a interpretação dos resultados. Todas as tabelas possuirão duas
colunas que indicarão se o resultado obtido é estatisticamente significante e indicará
um grupo de variação que a variável afeta no IDEB. A significância estatística diz
respeito a se os resultados possuem confiabilidade, ou seja, se não há muitas
exceções que poderiam fazer a variável não ter impacto no IDEB. Já o grupo de
variação mostrará, em categorias, o impacto desta variável no IDEB. Elas podem ser
quatro categorias: “Até 0.1 pontos” (impacto muito pequeno), “Entre 0.1 e 0.5
pontos” (impacto pequeno), “Entre 0.5 e 1.0 pontos” (impacto relevante), “Entre 1.0
e 1.5 pontos” (impacto alto), “entre 1.5 e 2.0 pontos” (impacto muito alto).
GRUPO DA ESCOLA Conforme se vê na Tabela 1 adiante, os aspectos mais importantes para compor o
IDEB é o tamanho da classe, a conservação da sala de aula, a qualidade da merenda
escolar e a segurança da escola.
O tamanho da classe vai ao encontro de recomendações oficiais para não se ter mais
que 25 alunos por classe. Justamente do 25º aluno em diante, o IDEB daquela turma
começa a ser prejudicado.
É importante notarmos que a conservação da sala de aula possui peso mais relevante
para a qualidade da educação que a conservação das demais dependências da
estrutura escolar. Isto pois a sala de aula é o ambiente onde o processo de
aprendizado principal se desenvolve, o que deverá ocorrer se o ambiente for
amplamente iluminado, arejado e conservado.
A qualidade da merenda escolar também está de acordo com outros estudos que
apontam a importância da alimentação escolar. Como estamos tratando até o 5º ano
do Ensino Fundamental, uma alimentação saudável é importante para o
desenvolvimento físico e cognitivo e pode impactar as capacidades intelectuais da
criança para o restante do ciclo escolar.
Por outro lado, a falta de professores e a falta de alunos, apesar de ser
estatisticamente significante não afeta tanto o IDEB quanto esperaríamos (menor que
um décimo de IDEB). Possivelmente, apesar da falta de professores ser amplamente
documentada pelos diretores de escola pública, ela é reposta por outros professores
contratados da prefeitura. No caso dos alunos, talvez a baixa amostra de caso
envolvendo falta de alunos tenha puxado a média para fatores pouco relevantes. Ou
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possivelmente ela possui mútua correlação com a variável de Engajamento dos Pais
na Presença dos alunos, que se verá mais adiante no grupo dos Alunos.
De forma similar, o envolvimento da comunidade na escola parece ter pouco efeito
isolado. Apesar de destacado como importante para a vivência escolar e comunitária,
no tocante qualidade do aprendizado esta variável não se mostrou relevante.
Finalizando, a segurança da escola mostra também extrema importância. Quando não
se observa casos de roubos, atentados à vida, agressões, ofensas verbais entre outros
na escola, o ambiente escolar tem um ganho para o aprendizado, melhorando o IDEB
daquela escola.
Tabela 1: Variáveis Relevantes do Grupo Escola
Variável Significante? Variação Média do Tamanho das Classes* Muito Após 20 alunos por sala, o IDEB
começa a cair em 0.02 pontos para cada aluno adicional.
Conservação da Infraestrutura Escolar Sim Até 0.1 pontos.
Conservação da Sala de Aula* Muito Entre 0.1 e 0.5 pontos.
Falta de Professores Sim Até -0.1 pontos.
Falta de Alunos Sim Até -0.1 pontos.
Qualidade da Merenda Escolar* Muito Entre 0.1 e 0.5 pontos.
Envolvimento da Comunidade Não -
Segurança da Escola* Muito Entre 0.1 e 0.5 pontos
Rotatividade de Professores Não -
GRUPO DO DIRETOR Este grupo demonstrou que as variáveis envolvendo o Diretor são em geral
inexpressivas na base de dados que utilizamos. Provavelmente pois não temos como
analisar as práticas administrativas que eles se utilizam, limitando nossa base de
dados a observar questões mais gerais, como salário, carga horária e regime de
trabalho.
Conforme a Tabela 2, apenas chama atenção os diretores que assumem via um
processo seletivo seguido de um processo eleitoral. Provavelmente este método
permite que o diretor seja ao mesmo tempo uma pessoa de alta capacidade técnica
e, ao mesmo tempo, ampla legitimidade escolar.
É importante notar que, ao contrastar com as outras formas de posse do cargo, como
indicação política e processo seletivo, somente esta possui significância estatística, o
que a torna mais notável. Nas 72.808 escolas públicas estudadas, 9.000 diretores
alegam ter chego a este cargo via processo seletivo e eleitoral. Entretanto, ainda é
preciso definir melhor o significado de “processo seletivo”, pois alguns Diretores
poderiam entender que um concurso público para ingresso na carreira de professor
poderia ser entendido como um processo seletivo.
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Não foi encontrada significância estatística em boa parte das variáveis, a saber, o
ensino superior, o mestrado/doutorado, a formação continuada, a posse
exclusivamente por eleição, a posse exclusivamente por processo seletivo e a posse
exclusivamente por indicação política. Chama atenção até mesmo a inexistência de
significância entre variáveis como diploma de ensino superior, mestrado ou
doutorado. Aparentemente, nenhuma delas possui efeito sobre o IDEB das escolas.
O salário e a carga horária do Diretor se mostraram importantes, mas com impacto
não tão alto quanto alguém poderia esperar. Provavelmente porque a forma de
estimação deles é imprecisa, pois se firma em inferências a partir de categorias
preenchidas nos questionários. Por exemplo: a carga horária do diretor aparece como
“até 20 horas”, “de 20 a 30 horas”, “de 30 a 40 horas”, “mais de 40 horas”. Assim, um
diretor com trabalho de 35 horas estaria sendo confundido com quem trabalha 30 e
com quem trabalha 40 horas semanais, provocando uma altíssima imprecisão na
regressão.
Tabela 2: Variáveis Relevantes do Grupo Diretor
Variável Significante? Impacto Diretor possui ensino superior Não -
Diretor possui especialização Muito Até 0.1 pontos
Diretor possui mestrado/doutorado Não -
Diretor passou por formação continuada
Não -
Total de Salário Mínimo por hora do Diretor
Sim Até 0.1 pontos (a cada 10 SM/hora)
Carga Horária do Diretor Sim Até 0.1 pontos (40 horas de dedicação exclusiva)
Diretor assumiu via processo seletivo Não -
Diretor assumiu via processo eletivo Não -
Diretor assumiu via processo seletivo e processo eletivo (ambos)*
Muito Entre 0.1 e 0.5 pontos
Diretor assumiu via indicação política Não -
Diretor não possui outro trabalho Muito Até 0.1 pontos
GRUPO DO PROFESSOR Como era esperado, o grupo do professor apresentou diversas variáveis com efeito
significativo no IDEB. As variáveis que mais afetam o IDEB de uma escola do lado dos
professores, conforme se verifica na Tabela 3, são a (1) a proporção de professores
que possuem ensino superior, (2) a proporção de professores que mantêm um
relacionamento saudável com o diretor, (3) a proporção de professores que avaliam
positivamente a qualidade do livro didático e a (4) proporção de professores que se
sentem respeitados pelos alunos.
Como estes são dados de todo o Brasil, faz bastante sentido que estas sejam as
variáveis mais notáveis por parte do estudo. Não deve ser incomum que nas quase 73
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mil escolas brasileiras muitos professores ainda possuam apenas o magistério e não
tenham se especializado em ramos como Educação ou Pedagogia. Assim, a existência
de professores com ensino superior deve dar um salto de qualidade relevante para a
escola.
Já em relação às outras três variáveis apontadas como de alta importância chama
atenção o relacionamento saudável entre professor e diretor. Apesar de muitas vezes
já apontado por estudos e pela senso comum como um fator de alta importância,
este estudo estimou que a variável pode afetar o IDEB entre .21 e .39 décimos, um
valor expressivo. Alguns testes adicionais com esta variável e se verificou que quando
o Diretor assume por indicação política e quando o professor é um contratado do tipo
celetista a afinidade entre os agentes pode ser afetada. Por outro lado, professores
concursados e diretores eleitos impulsionam o bom relacionamento entre estes
atores.
Por outro lado, não é surpreendente que a qualidade do livro didático seja fator de
importância. Deve ser lembrado que a qualidade do livro didático é mensurado
conforme a percepção do professor, portanto o que está em jogo é mais a adesão do
professor ao material. Isto reforça discussões de que o livro didático deveria ser eleito
com ampla participação dos professores.
A proporção de professores que se sentem respeitados pelos alunos conta com um
fator de alto impacto para o IDEB, o que é bastante esperado, dado que isto reflete a
harmonia em sala de aula, que cria um ambiente propício à aprendizagem. Assim,
políticas que visam harmonizar o ambiente de sala de aula também terão impacto na
qualidade.
Finalizando, chama atenção a alta significância estatística, bem como a relevância
educacional, do impacto da proporção de professores estatutários no IDEB. Deve ser
lembrado que esta variável contrasta os professores estatutários com os contratos
temporários via CLT, e exclui os contratos puramente celetistas (possíveis de ocorrer
em caso de contratos antigos que ganharam estabilidade com a CF de 88). Uma
escola que tenha 100% de professores em contrato temporário pode perder até
quase meio décimo de seu Ideb por isso.
Observando agora as variáveis sem significância estatística, temos primeiramente a
variável da proporção de professores com mestrado e/ou doutorado. Não é algo tão
surpreendente visto que mestrado e doutorado não são formações típicas da
docência, mas de pesquisa, o que pode não refletir necessariamente em aulas mais
didáticas. Prova disso é que as especializações possuem um efeito significante sobre o
IDEB, estas sim mais relacionadas com a prática da sala de aula.
De outro lado, a experiência e o salário do professor, tidos normalmente como
importantes, não aparecem como essenciais para o aumento do IDEB neste estudo.
15
Algumas razões precisam ser levantadas. Possivelmente isto ocorre pois não
conseguimos estimar com precisão quanto um professor ganha ou quanto tempo ele
tem de experiência, da mesma forma como acontece com o Grupo do Diretor. Pela
falta de precisão destas variáveis, é possível que elas tenham perdido significância
estatística graças ao alto grau de imprecisão nas inferências.
Tabela 3: Variáveis Relevantes do Grupo Professor
Variável Significante? Impacto Proporção de professores que possuem ensino superior*
Muito Entre 0.1 e 0.5 pontos
Proporção de professores que possuem especialização
Muito Até 0.1 pontos
Proporção de professores que possuem mestrado/doutorado
Não -
Anos de Experiência médio dos professores
Não -
Proporção de professores que possuem formação continuada
Sim Até 0.1 pontos
Média do Total de Salário Mínimo por hora do Professor
Não -
Proporção de professores que possuem algum outro trabalho
Sim Até 0.1 pontos
Proporção de professores com vínculo estatutário
Muito Até 0.1 pontos
Professores e Diretores com relacionamento saudável*
Muito Entre 0.1 e 0.5 pontos
Percepção da Qualidade do Livro Didático*
Muito Entre 0.1 e 0.5 pontos
Percepção dos Professores que se sentem respeitados pelos alunos*
Muito Entre 0.1 e 0.5 pontos
GRUPO DOS ALUNOS Até o momento, vimos diversas variáveis que podem afetar o IDEB em até 0.5 pontos.
Como veremos daqui em diante, o grupo de alunos faz estes benefícios parecerem
quase detalhes frente ao impacto que as variáveis do aluno geram ao IDEB, como se
pode ver na Tabela 4 mais adiante. Todas as variáveis escolhidas para o aluno se
mostram extremamente relevantes e significantes à qualidade do ensino.
A primeira variável é a média da renda familiar per capita dos alunos daquela escola.
Como era de se esperar, a renda da família dos alunos tem altíssimo impacto no IDEB
daquela escola. Renda maior traz consigo uma série de outras variáveis, como melhor
alimentação, maior acesso à informação, menor exposição à violência e ao trabalho
infantil entre outros. Desta forma, não é surpreendente que quando a média da
renda familiar per capita dos alunos de uma escola aumenta em um salário mínimo
per capita, o IDEB suba quase 1 ponto.
16
Seguindo da renda, foi separado em três variáveis um conceito considerado
importante por especialistas, a saber, o engajamento dos pais com os estudos (geral)
dos seus filhos. Separamos este engajamento para entender seu engajamento nas
reuniões de pais e mestres e no incentivo para o filho estudar para as provas e no
incentivo para que não falte nas aulas. Pelo que se nota, todas são extremamente
importantes. A presença constante nas reuniões de pais e mestre tem impacto de 0.5
até 1 ponto no IDEB, enquanto o engajamento nos estudos de 1.0 até 2.0 pontos. Por
fim, o engajamento nas faltas – o aspecto apontado como mais importante – pode
aumentar o IDEB de 2.0 até 3.0 pontos.
As razões pelas quais o engajamento dos pais na assiduidade do filho ter maior peso e
sua presença nas reuniões escolares ter menor peso pode ser porque o primeiro
representa o interesse “básico” dos pais pelos estudos filhos. Ou seja, um pai
minimamente comprometido vai apenas garantir que seu filho não falte, enquanto
um pai altamente comprometido irá até mesmo às reuniões escolares. Assim,
atitudes pequenas já são o suficiente para gerar alguma elevação no aprendizado da
criança, pois ela já deve sentir a importância dos seus estudos. Note ainda que os
valores aqui representam as médias dos alunos daquela escola. Logo, não é
surpreendente que o engajamento tenha peso tão alto no IDEB.
Seguindo, a próxima variável é a média do hábito de leitura dos alunos. Como era de
se esperar, tal variável tem alto impacto no IDEB. Como 50% da nota do IDEB é a nota
de língua portuguesa, uma criança com hábitos de leitura desenvolve melhor sua
aptidão com o idioma, impulsionando sua nota. Naturalmente, nas escolas onde a
média de crianças com hábito de leitura é maior, melhor é também sua nota.
Por fim, as duas últimas variáveis abordam a questão do trabalho. A primeira delas
aborda o trabalho convencional e a segunda o trabalho doméstico. No trabalho
convencional, é importante notar que como é o aluno que responde ao questionário
sem a presença dos pais, então temos uma informação mais confiável do que as
obtidas pelo próprio Censo Demográfico do IBGE, cuja pergunta é feita diretamente
aos responsáveis, que por sua vez podem omitir situações de trabalho infantil.
Assim, nota-se que quanto maior a proporção de alunos que não trabalham, maior é
a nota no IDEB daquela escola, por razões bastante óbvias. Por sua vez, a
porcentagem de alunos que executam até, no máximo, 1 hora de trabalho doméstico,
em contraste com as crianças que trabalham 1 hora ou mais, também tem efeito
significante no IDEB. A escolha de até 1 hora é por entendermos que pode ser natural
e não prejudicial que algumas famílias instruam seus filhos no auxílio de tarefas
domésticas, como arrumar o quarto, lavar o prato entre outros. Após isso, ou seja,
mais de 1 hora de atividades domésticas, entendemos que inicia uma obrigação
laboral da criança em casa, o que poderia começar a prejudicar o ensino destas
crianças.
17
Tabela 4: Variáveis Relevantes do Grupo Aluno
Variável Significante? Impacto Média da Renda Familiar per capita dos alunos*
Muito Cada 1 Salário Mínimo per capita extra à média dos alunos daquela
escola acrescenta 0.87 ao IDEB
Engajamento Médio dos Pais em Reuniões*
Muito Entre 0.5 e 1.0 ponto
Engajamento Médio dos Pais nos Estudos do Aluno*
Muito Entre 1.5 e 2.0 pontos
Engajamento Médio dos Pais nas Faltas dos Alunos*
Muito Entre 1.5 e 2.0 pontos
Hábito de Leitura Médio dos Alunos* Muito Entre 1.0 e 1.5 pontos
Porcentagem de Alunos que não Trabalham*
Muito Entre 1.5 e 2.0 pontos
Porcentagem de Alunos que não realizam mais de 1 hora de trabalho doméstico por dia*
Muito Entre 1.5 e 2.0 pontos
ANÁLISES
É importante lembrar que o estudo buscou levantar o peso de algumas variáveis no
IDEB e é um entre vários estudos. Questões polêmicas, como a salarial, a carga
horária ou a jornada, que aqui não apresenta relevância, não devem ser
desmerecidas tendo como base somente estas conclusões.
Para facilitar a interpretação das variáveis com maior peso no IDEB, o Gráfico 1 torna
mais visual a composição destas variáveis. Ao analisar o impacto que cada uma tem
sobre o IDEB, podemos entender quais linhas mestras de atuação um município
deveria se concentrar para melhorar a qualidade do ensino das escolas dentro do seu
território. Para este gráfico, propositalmente foi excluída a variável de renda familiar
per capita dos alunos, uma vez que ela ocupa boa parte do peso do IDEB e também
possui baixíssima governabilidade das prefeituras.
A análise do gráfico permite observar que, de longe, o engajamento dos pais no
ensino dos seus filhos possui um peso muito maior no aprendizado dos alunos (37%
do IDEB, após excluir a renda, é explicado por isso). Naturalmente estamos tratando
extremos: uma escola onde todos os pais não demonstram algum interesse pela
educação dos filhos contra uma escola onde todos os pais demonstram total
interesse.
Após isso, destaca-se a questão do trabalho. Como dito antes, a Prova Brasil estima
com melhor qualidade a quantidade de alunos em situação de trabalho infantil pois
pergunta diretamente a eles e sem a presença dos pais (somente dos professores).
No caso, 28% de um bom IDEB é explicado por crianças fora da situação de trabalho
infantil/doméstico.
18
Em seguida chama atenção o hábito de leitura, que compõe 10% da nota do IDEB.
Relembrando, o hábito de leitura é igual a 1 quando todos os alunos de uma escola
declaram ler sempre ou quase pelo menos quatro das seguintes mídias: livro,
literatura juvenil, quadrinhos ou revistas.
Os demais aspectos possuem uma participação reduzida sobre o IDEB, embora ainda
relevante. Em especial, neste grupo, uma boa relação entre os professores e diretores
e a qualidade da merenda escolar são notórios. Seguindo, vem o respeito dos alunos
aos professores e a segurança escolar, que juntos podem compor um grupo maior
relacionado ao ambiente escolar. Por fim, Diretores que assumem via uma
combinação de processos seletivos e eleitorais, a percepção dos professores quanto a
qualidade do livro didático, a conservação das alas de aula e a proporção de
professores com curso superior completam a lista. Em “outros” ficaram todas as
variáveis cuja participação é igual ou inferior a 1%.
O gráfico nos traz uma boa sugestão de que tipos de políticas, em uma análise geral,
poderiam ser priorizadas pelos governos municipais e estaduais. Apesar de possuírem
baixa governabilidade sobre as principais delas, é plenamente possível um município
6%1%
3%
1%
2%
2%
3%2%
2%
5%
15%
20%
18%
10%
10%
Gráfico 1: Peso das Principais Variáveis no IDEB
Outros
Conservação Sala de Aula
Qualidade da Merenda
Segurança Escolar
Diretor Selecionado e Eleito
Professores Bacharéis
Relação Professor-Diretor
Qualidade dos Livros Didáticos
Respeito aos Professores
Engajamento dos Pais - Reuniões
Engajamento dos Pais - Estudos
Engajamento dos Pais - Faltas
(Não) Trabalho Infantil
(Não) Trabalho Doméstico
Hábito Leitura
19
gerir ações nelas. É o caso de políticas de incentivo à leitura, de conscientização dos
pais sobre a importância da educação e de busca ativa de crianças em situação de
trabalho infantil e doméstico.
Porém, algumas escolas podem já ter situações plenamente satisfatórias nestas
esferas e seu ramo de atuação talvez devesse focar nas demais variáveis. Para isso,
precisamos analisar caso a caso, município por município e escola por escola, para
entendermos quais são os problemas que devem ser atacados.
A próxima sessão buscará entender a realidade de Osasco frente a estas variáveis.
Para isso traremos a situação do município dentro destas variáveis e segregaremos
por escola.
A SITUAÇÃO DE OSASCO
Esta seção fará um panorama da situação de Osasco frente a outros municípios
brasileiros. A tabela a seguir relacionam quatro grupos de variáveis em Osasco e
outros lugares. Nela é possível comparar a situação de Osasco com de outros grupos
de cidades, aqui divididos em cidades grandes (mais de 250 mil habitantes), cidades
da região metropolitana de São Paulo, cidades paulistas, todas as cidades brasileiras,
as 20 cidades com maior Ideb do país e as 20 cidades com menor Ideb do país.
Em vermelho, estão os indicadores que Osasco vai mal em relação aos demais grupos
analisados, em marrom estão os indicadores com desempenho próximo a média dos
demais e em vermelho os indicadores com desempenho insatisfatório.
Tabela 5: Síntese das Variáveis Relevantes
Variável Osasco
Cidades Grandes
Cidades RMSP
Cidades SP
Brasil 20
melhores
20 Piores
IDEB 2011 (SEM FLUXO) 5.091 5.411 5.498 5.845 5.212 7.745 3.364
Salário Mínimo Per Capita 1.365 1.219 1.329 1.256 0.950 1.563 0.582
Hábito de Leitura 0.666 0.682 0.698 0.727 0.674 0.738 0.525
Trabalho Infantil 0.133 0.121 0.115 0.118 0.172 0.109 0.298
Trabalho Doméstico 0.413 0.382 0.365 0.400 0.400 0.337 0.543
Engaj. Reuniões Pais 0.746 0.688 0.762 0.758 0.696 0.761 0.620
Engaj. Estudos 0.969 0.967 0.973 0.970 0.928 0.984 0.887
Engaj. Faltas 0.958 0.959 0.966 0.973 0.953 0.992 0.853
Merenda 0.804 0.778 0.804 0.859 0.766 0.915 0.721
Livro Didático 0.707 0.637 0.724 0.796 0.656 0.692 0.642
Segurança Externa 0.786 0.689 0.807 0.876 0.793 0.912 0.799
Desrespeito Professor 0.098 0.129 0.101 0.092 0.129 0.093 0.102
Diretor Selecionado e Eleito 0 0.154 0.041 0.043 0.087 0.094 0.001
Afinidade Diretor e Professor 0.765 0.833 0.839 0.881 0.844 0.893 0.763
Professores com Bacharel 0.925 0.898 0.908 0.921 0.838 0.948 0.659
Conservação da Sala de Aula 0.924 0.859 0.836 0.955 0.853 0.848 0.895
Tamanho da Classe 25.77 24.95 22.47 22.22 22.99 20.90 23.28
20
A tabela acima deixa claro que Osasco enfrenta uma situação extremamente frágil na
gestão educacional. Note pela tabela como o Ideb do país está em um valor mais
baixo que todos os grupos analisados, a exceção do “Bottom 20”. Não obstante,
porém, a principal variável que influencia o Ideb, o salário mínimo per capita da
família destes alunos é o segundo maior entre os grupos. Isto pode ser considerado
uma má e uma boa notícia para a cidade: de um lado, nosso Ideb está muito abaixo
do que poderia ser considerando as condições socioeconômicas destas famílias, o que
provavelmente se dá por má gestão do ensino na cidade. Por outro lado, a boa notícia
é que há muito espaço para crescimento do Ideb no curto prazo, pois as ações
necessárias não envolvem crescimento da renda familiar, mas as demais variáveis.
Entre estas variáveis, podemos observar, por exemplo, que o hábito de leitura dos
alunos de Osasco está abaixo da média brasileira, da média das cidades grandes, das
cidades da Região Metropolitana de São Paulo e bem abaixo da média paulista. Este é
um exemplo de onde a atuação municipal poderia focar, pois se a relativamente alta
renda familiar destas crianças permite acesso a bens culturais, elas ainda não
possuem estímulos para fazer usufruto disso. Elevar o hábito de leitura das crianças
de Osasco para os padrões das cidades de São Paulo (ou seja, aumentar o indicador
em 0.05) implicaria elevar o ideb em meio décimo.
Em relação ao trabalho infantil, são aproximadamente 13% das crianças de Osasco
que estão em situação de trabalho infantil, também acima da média das cidades
grandes e das cidades paulistas. Cabe lembrar que a abordagem da Prova Brasil é
mais completa que as demais pois entrevista diretamente o aluno e poderia captar
até mesmo crianças ajudando seus pais no trabalho (a criança que fica no comércio
dos pais, por exemplo). Se reduzirmos o trabalho infantil de Osasco em 3% (ficando
próximo da média estadual dos grandes municípios paulistas), o impacto no IDEB
poderia ser de quase 0.05 pontos (meio décimo).
41% das crianças do município realizam 2 horas ou mais de trabalho doméstico por
dia, desta vez acima de todos os grupos analisados, a exceção dos “bottom 20”. Este é
um fator importante dado o peso da variável indicado no Gráfico 1 e na Tabela 5. Pela
álgebra linear, reduzir para 0% de crianças com afazeres domésticos excessivos
poderia levar o IDEB de Osasco em 0.4 pontos, o suficiente para alcançar a meta não
atingida do Ideb em 2013. Naturalmente, isto seria impossível já que é impensável
fazer com que, de um ano para o outro, todas as crianças deixem de executar este
volume tarefas domésticas. Mesmo assim, basta que 6% das crianças deixem de
executar este tipo de tarefa, atingindo a média estadual, para o IDEB subir por volta
de mais meio décimo.
Podemos considerar que reduzir em 6% a quantidade de crianças em trabalho
doméstico excessivo, em 3% a quantidade de crianças em situação de trabalho
infantil e que o indicador de hábito de leitura melhore em apenas 5% são metas
21
bastante modestas e totalmente dentro das capacidades de uma prefeitura do porte
de Osasco realizar em apenas um ou dois anos de comprometimento, com programas
adequados e que sequer exigem tanto do orçamento da educação. Para se ter noção
da importância apenas destas simples ações, o impacto se fizermos as melhoras
sugeridas já iria elevar o IDEB por volta de 0.2 pontos. É um valor bem alto
considerando o baixo custo e complexidade.
Os indicadores de engajamento nos mostram uma situação mais ou menos otimista
pois aparentemente as crianças são estimuladas a irem às aulas e a estudar, bem
como seus pais vão às reuniões escolares. Assim, a situação de Osasco já parece ser
bastante confortável neste aspecto e, portanto, há pouca manobra de atuação do
município neste quesito. Caso seja de interesse e dentro das capacidades do
município, elevar estes indicadores para a média dos “Top 20” poderia fazer o Ideb da
cidade crescer em até 1 ponto.
Nossa merenda escolar, com um indicador de qualidade de 0.80, está em uma
situação confortável em relação aos demais grupos, assim como a qualidade dos
livros didáticos. De igual maneira, o desrespeito ao professor parece seguir uma
média equivalente aos demais grupos analisados, inclusive os Top 20.
Chama atenção, no entanto, a variável “Diretor Selecionado e Eleito”, onde em nosso
município não há diretores que antes passam por processo seletivo e eletivo. Note
que no grupo do “Top 20” municípios do Ideb, quase 10% de seus diretores passam
por um processo seletivo e eletivo antes de assumir. Uma mudança no estatuto do
magistério para dar à comunidade escolar o poder de escolha do diretor poderia
representar um grande avanço no Ideb. Conforme as regressões obtidas, este valor
seria pouco maior que um décimo. É um grande avanço considerando uma medida
que não gera custos financeiros e não possui complexidade operacional (embora
talvez tenha alguma complexidade política).
Além disso, esta mudança poderia fomentar a melhora da afinidade entre o diretor e
professor, uma vez que aquele não assume mais por indicação política, mas por
reconhecimento da comunidade escolar. Realizando os devidos testes de correlação
entre estas variáveis, seria possível que a mudança de regime levasse a um aumento
do indicador de afinidade entre Diretor e Professor para patamares próximos das
“Top 20” cidades com melhor Ideb. Note que bastaria esta ação e as ações em torno
do hábito de leitura, trabalho infantil e doméstico (ou seja, todas ações sem muita
complexidade) para levantar o Ideb em três décimos – o que seria suficiente para
fazer Osasco bater a meta não atingida do Ideb de 2013.
Para finalizar, podemos observar que o tamanho da classe de Osasco é o maior entre
todos os grupos, inclusive no grupo das 20 cidades com pior Ideb do Brasil. A análise
estatística da sala de aula sugere que a cada 1 aluno acima do 20º reduzir o Ideb em
22
0.02. Como a média de Osasco se aproxima de 26 alunos por sala, se reduzirmos a
média para 20 alunos por sala, o Ideb da cidade já cresceria mais um ponto na escala.
Esta é mais uma ação importante dado o alto impacto no indicador e à capacidade da
prefeitura de realizar as mudanças no curto prazo.
O QUE FAZER PARA MELHORAR NOSSO IDEB?
Com este estudo, já podemos sabe alguns focos de atuação para elevar o Ideb de
Osasco no curto prazo: (a) melhorar o hábito de leitura das crianças, (b) ações para
reduzir o trabalho infantil, (c) reduzir o tempo de dedicação das crianças com tarefas
domésticas em casa, (d) investir no processo de aceitação do diretor pela
comunidade escolar, bem como de suas competências e, (e) reduzir a quantidade de
alunos por sala nas escolas municipais.
Além disso, vimos pela tabela 5, na página 18, outros indicadores educacionais que
Osasco possui desempenho insuficiente e que poderiam ser melhorados para
melhorar o Ideb da cidade como um todo.
A seguir, trataremos todas estas variáveis e indicadores para as escolas de Osasco,
mostrando quais possuem mais espaço para melhora. Em outras palavras, podemos
encarar as próximas páginas como um “plano de ação” do que fazer em cada escola
para melhorar o Ideb de cada uma delas.
HÁBITO DE LEITURA Um programa de abrangência municipal que focasse nestas escolas, sobretudo
àquelas com nota inferior a 0,6 poderia ser efetivo para puxar o Ideb destas escolas
para cima. Como nestas escolas o hábito de leitura é muito baixo em relação à média
brasileira, mesmo um pequeno investimento da prefeitura poderia apresentar
resultados significantes.
É importante notar que o público alvo de um programa desses seria focado em
crianças de 6 a 10 anos, justamente em seu processo de alfabetização. O incentivo à
leitura nesta idade seria crucial para seu desenvolvimento. O programa poderia
incentivar as crianças a levarem revistas em quadrinhos ou livros infantis para casa, o
que também possivelmente geraria impacto negativo no tempo que a criança dedica
às tarefas domésticas.
Para complementar esta análise, o mapa 1 nos anexos georreferencia estas escolas e
as demais conforme seu indicador de hábito de leitura. É notório nesta figura como o
baixo hábito de leitura está também correlacionado à regiões de maior pobreza. A
escola Elio Aparecido da Silva é aquela que apresenta o hábito de leitura com índice
mais baixo pelas crianças, enquanto a escola Darcy Ribeiro apresenta os melhores
índices de hábito de leitura.
23
A tabela 6 a seguir identifica somente as escolas com piores indicadores de hábito de
leitura, relacionando este indicador com sua nota padronizada no Ideb. Estas são as
escolas que deveriam ser consideradas prioritárias em um projeto de incentivo à
leitura.
Tabela 6: Escolas com piores indicadores de hábito de leitura*
Nome da Escola Nota Ideb Hábito de Leitura
Valter de Oliveira Ferreira 4.831 0.634
Elio Aparecido da Silva 4.956 0.530
Alipio da Silva Lavoura 4.545 0.608
Joao Euclydes Pereira 5.350 0.614
Manoel Tertuliano de Cerqueira 5.002 0.585
Olavo Antonio Barbosa Spinola 5.367 0.637
Oneide Bortolote 5.224 0.661
Quintino Bocai·va 5.093 0.640
Tecla Merlo 5.244 0.652
Elza de Carvalho Mello Batiston 5.368 0.633
Maria Jose Ferreira Ferraz 5.697 0.606
Francisco Manoel Lumbrales de Sa Carneiro 4.497 0.561
Hugo Ribeiro de Almeida 5.656 0.660
Jose Martiniano de Alencar 5.596 0.649
Anezio Cabral 5.359 0.653
Domingos Blasco 4.820 0.639
Jose Manoel Ayres 5.495 0.641
Oscar Pennacino 4.735 0.609
Joao Campestrini 4.822 0.632
Josias Baptista 4.743 0.641
Zuleika Goncalves Mendes 4.910 0.623
Alice Rabechini Ferreira 5.132 0.622
Messias Goncalves da Silva 5.028 0.603
Jose Grossi Dias -Sao Francisco 5.200 0.571
Jose Verissimo de Matos 4.271 0.569
*quanto mais próximo de 1 for o hábito de leitura, mais as crianças estão lendo.
TRABALHO INFANTIL É sempre importante destacar que a variável trabalho infantil é identificada pela
resposta do próprio aluno: ou seja, o aluno responde se ele trabalha fora de casa ou
não. Assim, o número é apresentado como uma porcentagem. Em Osasco mais de
13% das crianças alegam que trabalham fora de casa, um valor alto mesmo se
comparado com cidades grandes e com alta concentração de pobreza.
A figura 2 nos anexos apresenta estes valores georreferenciados por escola. Como se
nota, as escolas do centro são as que possuem menor concentração de trabalho
infantil – menos de 10% das crianças estão em situação de trabalho infantil (no mapa
está apresentado como mais de 90% não trabalham fora da escola). A situação se
inverte muito quando chegamos à periferia onde o índice chega a ser maior que 20%
24
das crianças em situação de trabalho infantil, como na escola Darcy Ribeiro, que
apesar do alto índice de hábito de leitura, peca pelo alto trabalho infantil.
A tabela a seguir relaciona as escolas com altos índices de trabalho infantil e sua nota
padronizada no Ideb. Um projeto de redução do trabalho infantil deveria focar nestas
escolas abaixo relacionadas.
Tabela 7: Escolas com piores indicadores de trabalho infantil*
Escola Nota Padronizada Trabalho Infantil
Valter de Oliveira Ferreira 4.831 0.153
Victor Brecheret 4.684 0.164
Alfredo Farhat 4.577 0.191
Alipio da Silva Lavoura 4.545 0.186
Joao Euclydes Pereira 5.350 0.183
Olavo Antonio Barbosa Spinola 5.367 0.153
Olinda Moreira Lemes da Cunha 4.708 0.231
Tecla Merlo 5.244 0.147
Francisco Manoel Lumbrales de Sa Carneiro 4.497 0.161
Gaspar da Madre de Deus 4.626 0.134
Luciano Felicio Biondo 5.707 0.156
Benedito Alves Turibio 4.768 0.205
Joao Campestrini 4.822 0.192
Josias Baptista 4.743 0.137
Manoel Barbosa de Souza 4.890 0.156
Terezinha Martins Pereira 4.987 0.162
Zuleika Goncalves Mendes 4.910 0.146
Elidio Mantovani. 4.870 0.173
Messias Goncalves da Silva 5.028 0.158
Marina Von Putkammer Melli 4.813 0.200
Jose Verissimo de Matos 4.271 0.144
Darcy Ribeiro 5.169 0.292
Zilda Arns Neumann 4.550 0.181
* expressa a porcentagem de alunos que declaram trabalhar fora de casa
TRABALHO DOMÉSTICO A variável de trabalho doméstico identifica crianças que passam 2 horas ou mais de
seu dia executando tarefas domésticas dentro de casa. Como está apresentada em
porcentagem, a interpretação é que Osasco apresenta 41% de crianças que executam
duas horas ou mais de serviço doméstico por dia.
A Figura 3 demonstra que este é um problema que atinge também mais a periferia.
Em algumas escolas mais da metade das crianças estão ocupadas com trabalho
doméstico por mais de 2 horas do dia. No caso mais excepcional, a escola Elio
Aparecido da Silva apresenta 73% de crianças que responderam que passam duas
horas ou mais por dia ocupadas com trabalho doméstico. No outro lado, a escola Elza
de Carvalho Mello Batiston possui os menores índices de trabalho doméstico, com
cerca de 30% de crianças nesta situação.
25
A Tabela a seguir seleciona as escolas com piores índices de porcentagem de crianças
em situação de trabalho doméstico. Em caso de ações que visem devolver o tempo
gasto com afazeres domésticos às crianças, as escolas que devem ser priorizadas são:
Tabela 8: Escolas com piores indicadores de trabalho doméstico*
Escola Nota Padronizada Trabalho Doméstico
Valter de Oliveira Ferreira 4.831 0.421
Elio Aparecido da Silva 4.956 0.731
Victor Brecheret 4.684 0.448
Alfredo Farhat 4.577 0.441
Alipio da Silva Lavoura 4.545 0.443
Olinda Moreira Lemes da Cunha 4.708 0.416
Osvaldo Quirino Simoes 5.761 0.420
Quintino Bocai·va 5.093 0.456
Antonio de Sampaio 5.920 0.431
Maria Tarcilla Fornasaro Melli 5.329 0.419
Benedicto Weschenfelder 5.737 0.421
Francisco Manoel Lumbrales de Sa Carneiro 4.497 0.486
Gaspar da Madre de Deus 4.626 0.436
Marina Saddi Haidar 4.568 0.530
Francisco Cavalcante Pontes de Miranda 5.199 0.426
Joao Guimaraes Rosa 5.819 0.425
Benedito Alves Turibio 4.768 0.544
Domingos Blasco 4.820 0.433
Renato Fiuza Teles 4.717 0.436
Joao Campestrini 4.822 0.464
Josias Baptista 4.743 0.433
Manoel Barbosa de Souza 4.890 0.441
Terezinha Martins Pereira 4.987 0.416
Etiene Sales Campelo 5.160 0.458
Zuleika Goncalves Mendes 4.910 0.435
Messias Goncalves da Silva 5.028 0.466
Marina Von Putkammer Melli 4.813 0.415
Jose Grossi Dias Sao Francisco 5.200 0.649
Jeanete Beauchamp 4.492 0.565
* porcentagem de alunos que executam 2 horas ou mais de serviço doméstico em casa
INSEGURANÇA A variável de Insegurança Escolar analisa a ocorrência de eventos violentos dentro ou
próximo do ambiente escolar. É uma variável importante e tem alto impacto na
qualidade do ensino também. São poucas escolas porém que se destacaram nesta
variável. A figura 4 coloca estas escolas nos pontos pelo mapa de Osasco.
A Tabela abaixo seleciona as escolas com menores índices de segurança escolar, e
que poderiam ser alvos de ações prioritários de maior policiamento. Uma das
possibilidades poderia ser a alocação de mais vigias ou câmeras de segurança no
interior e exterior destas escolas:
26
Tabela 7: Escolas com piores indicadores de Segurança Escolar
Escola Nota Padronizada Nível de Segurança
Olinda Moreira Lemes da Cunha 4.708 0.500
Quintino Bocaiúva 5.093 0.333
Maria Tarcilla Fornasaro Melli 5.329 0.500
Benedicto Weschenfelder 5.737 0
Marina Saddi Haidar 4.568 0
Benedito Alves Turibio 4.768 0.500
Josias Baptista 4.743 0.333
* é 0 quando já aconteceram pelo menos 3 eventos de extrema violência
RECONHECIMENTO DO DIRETOR O Estudo revelou também a importância de diretores serem melhores aceitos dentro
da comunidade escolar. Os diretores que são colocados via indicação política levam a
escola a um desempenho inferior em relação aos diretores que são eleitos pela
comunidade escolar. Atualmente, Osasco não possui nenhum diretor eleito pela
comunidade, mas 15% das escolas das demais cidades da região metropolitana de
São Paulo possuem processo de eleição de seus diretores, enquanto entre as
melhores escolas do país algumas possuem diretores eleitos pela comunidade
escolar.
O processo de eleição deve ser organizado pelo município e em Osasco levaria a
revisão do Estatuto do Magistério. Em alguns municípios, a reeleição do Diretor é
condicionando ao atingimento de algumas metas mínimas de qualidade do ensino, o
que os incentiva a perseguir a melhora da qualidade do ensino da escola. Além disso,
é claro como professores eleitos tendem, por outro lado, melhorar variáveis como a
afinidade com os professores.
A última tabela deste estudo demonstra as escolas onde a afinidade entre os
professores e diretores (em 2011) era baixa.
Tabela 7: Escolas com piores níveis de Afinidade entre Professores e Diretores*
Escola Nota Padronizada Afinidade
Valter de Oliveira Ferreira 4.84 0.583
Elza de Carvalho Mello Batiston 5.37 0.593
Maria Tarcilla Fornasaro Melli 5.33 0.562
Alice Rabechini Ferreira 5.14 0.541
Messias Goncalves da Silva 5.03 0.458
Jose Verissimo de Matos 4.28 0.562
* esta variável é 1 quando todos os professores alegam confiar plenamente no trabalho
do diretor e de se sentirem valorizados por este.
27
Tabela 5: Variáveis de Hábito de Leitura e Trabalho Infantil e Doméstico
Escola Nota Padronizada
Salário Mín. Per Capita
Hábito Leitura
Trabalho Infantil
Trabalho Doméstico
Valter de Oliveira Ferreira 4.831 1.192 0.634 0.153 0.421
Elio Aparecido da Silva 4.956 1.250 0.530 0.114 0.731
Victor Brecheret 4.684 1.128 0.673 0.164 0.448
Alfredo Farhat 4.577 1.357 0.723 0.191 0.441
Alipio da Silva Lavoura 4.545 1.092 0.608 0.186 0.443
Joao Euclydes Pereira 5.350 1.208 0.614 0.183 0.390
Manoel Tertuliano de Cerqueira 5.002 1.317 0.585 0.109 0.312
Olavo Antonio Barbosa Spinola 5.367 1.257 0.637 0.153 0.337
Olinda Moreira Lemes da Cunha 4.708 1.260 0.678 0.231 0.416
Oneide Bortolote 5.224 1.320 0.661 0.113 0.374
Osvaldo Quirino Simoes 5.761 1.362 0.730 0.034 0.420
Quintino Bocai·va 5.093 1.479 0.640 0.116 0.456
Tecla Merlo 5.244 1.260 0.652 0.147 0.407
Elza de Carvalho Mello Batiston 5.368 1.603 0.633 0.112 0.324
Antonio de Sampaio 5.920 1.652 0.745 0.073 0.431
Saad Bechara 4.870 1.123 0.685 0.115 0.385
Maria Jose Ferreira Ferraz 5.697 1.509 0.606 0.035 0.361
Maria Tarcilla Fornasaro Melli 5.329 1.609 0.673 0.067 0.419
Benedicto Weschenfelder 5.737 1.532 0.719 0.069 0.421
Bittencourt 6.154 2.068 0.675 0.082 0.352
Cecilia Correa Castelani 5.059 1.238 0.690 0.129 0.344
Francisco Manoel Lumbrales de Sa Carneiro 4.497 1.135 0.561 0.161 0.486
Gaspar da Madre de Deus 4.626 1.345 0.685 0.134 0.436
Hugo Ribeiro de Almeida 5.656 1.028 0.660 0.093 0.317
Marina Saddi Haidar 4.568 1.092 0.664 0.126 0.530
Max Zendron 5.915 2.028 0.676 0.117 0.327
Luciano Felicio Biondo 5.707 1.755 0.665 0.156 0.334
Francisco Cavalcante Pontes de Miranda 5.199 1.461 0.717 0.062 0.426
Jose Martiniano de Alencar 5.596 1.809 0.649 0.080 0.360
Joao Guimaraes Rosa 5.819 1.660 0.725 0.082 0.425
Anezio Cabral 5.359 1.509 0.653 0.063 0.401
Benedito Alves Turibio 4.768 1.270 0.669 0.205 0.544
Domingos Blasco 4.820 1.543 0.639 0.099 0.433
Joao Larizzatti 5.821 2.060 0.732 0.080 0.339
Jose Manoel Ayres 5.495 1.542 0.641 0.108 0.409
Laerte Jose dos Santos 5.760 1.807 0.678 0.102 0.352
Oscar Pennacino 4.735 1.298 0.609 0.106 0.350
Renato Fiuza Teles 4.717 1.195 0.704 0.127 0.436
Joao Campestrini 4.822 1.186 0.632 0.192 0.464
Josias Baptista 4.743 1.474 0.641 0.137 0.433
Manoel Barbosa de Souza 4.890 1.111 0.671 0.156 0.441
Terezinha Martins Pereira 4.987 1.271 0.700 0.162 0.416
Tobias Barreto de Menezes 5.143 1.305 0.692 0.123 0.329
Etiene Sales Campelo 5.160 1.438 0.669 0.081 0.458
Zuleika Goncalves Mendes 4.910 1.142 0.623 0.146 0.435
Luiz Bortolosso 4.718 1.344 0.664 0.091 0.395
Elidio Mantovani. 4.870 1.432 0.699 0.173 0.337
Alice Rabechini Ferreira 5.132 1.523 0.622 0.122 0.387
Messias Goncalves da Silva 5.028 1.324 0.603 0.158 0.466
Marina Von Putkammer Melli 4.813 1.415 0.666 0.200 0.415
Jose Grossi Dias -Sao Francisco 5.200 1.376 0.571 0.111 0.649
Jose Verissimo de Matos 4.271 1.163 0.569 0.144 0.344
Darcy Ribeiro 5.169 1.316 0.811 0.292 0.375
Zilda Arns Neumann 4.550 1.381 0.720 0.181 0.380
Jeanete Beauchamp 4.492 1.079 0.754 0.082 0.565
28
29
30
31
32
Tabela de Output do modelo regressivo.
Variável Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval]
E_tamanhoclasse 0.010 0.006 1.720 0.086 -0.001 0.022
E_tamanhoclasse2 0.000 0.000 -3.190 0.001 -0.001 0.000
E_violencia -0.086 0.021 -4.000 0.000 -0.128 -0.044
E_conservacao 0.072 0.036 2.000 0.045 0.001 0.142
E_saladeaula 0.158 0.030 5.310 0.000 0.100 0.217
E_faltaalun -0.061 0.023 -2.620 0.009 -0.106 -0.015
E_faltaprof -0.074 0.020 -3.670 0.000 -0.114 -0.034
E_merenda 0.296 0.031 9.410 0.000 0.234 0.358
D_ensinosuperior 0.005 0.014 0.330 0.745 -0.024 0.033
D_especializacao 0.039 0.013 3.110 0.002 0.014 0.063
D_strictusensu 0.024 0.038 0.630 0.529 -0.051 0.099
D_sm_hora 0.005 0.002 2.980 0.003 0.002 0.008
D_selecaoeleicao 0.178 0.016 10.870 0.000 0.146 0.210
D_jornadaextra 0.064 0.024 2.700 0.007 0.018 0.110
D_reforco 0.117 0.016 7.420 0.000 0.086 0.148
P_ensinosuperior 0.185 0.026 7.080 0.000 0.133 0.236
P_especializacao 0.093 0.015 6.390 0.000 0.064 0.121
P_strictusensu -0.013 0.070 -0.190 0.846 -0.150 0.123
P_experiencia -0.004 0.001 -3.480 0.001 -0.006 -0.002
P_sm_hora 0.002 0.002 1.350 0.178 -0.001 0.005
P_jornadaextra -0.048 0.015 -3.130 0.002 -0.078 -0.018
P_estatutario 0.039 0.016 2.520 0.012 0.009 0.070
P_livrodidatico 0.199 0.032 6.300 0.000 0.137 0.262
P_planejamento 0.036 0.013 2.880 0.004 0.012 0.061
P_motivacao 0.401 0.045 9.000 0.000 0.314 0.488
A_smpc 0.986 0.016 60.350 0.000 0.954 1.018
A_engajpais 0.934 0.077 12.070 0.000 0.782 1.085
A_hableitura 1.070 0.053 20.220 0.000 0.966 1.174
A_trabalho -1.782 0.069 -26.000 0.000 -1.916 -1.648
A_domestico -0.950 0.054 -17.500 0.000 -1.056 -0.844
A_carga 0.001 0.007 0.220 0.825 -0.011 0.014
_cons 2.051 0.117 17.540 0.000 1.822 2.280
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