DETERMINANTES DA EQUIDADE NO ENSINO SUPERIOR: … · uma análise da variabilidade dos resultados do Enade no desempenho de cotistas e não cotistas Salvador 2017. ... na prova do

UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA

FACULDADE DE EDUCAÇÃO

PROGRAMA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO EM EDUCAÇÃO

SHEILA REGINA DOS SANTOS PEREIRA

DETERMINANTES DA EQUIDADE NO ENSINO SUPERIOR: uma análise da variabilidade dos resultados do Enade no

desempenho de cotistas e não cotistas

Salvador 2017


DETERMINANTES DA EQUIDADE NO ENSINO SUPERIOR: uma análise da variabilidade dos resultados do Enade no

desempenho de cotistas e não cotistas

Tese apresentada ao Programa de Pesquisa e Pós-graduação em Educação, Faculdade de Educação, Universidade Federal da Bahia, como requisito para obtenção do grau de Doutora em Educação.

Orientador: Prof. Dr. Robinson Moreira Tenório

Salvador 2017

SIBI/UFBA/Faculdade de Educação – Biblioteca Anísio Teixeira

Pereira, Sheila Regina dos Santos.

Determinantes da equidade no Ensino Superior: uma análise da variabilidade dos resultados do Enade no desempenho de cotistas e não cotistas / Sheila Regina dos Santos Pereira. – 2017.

367 f. : il.

Orientador: Prof. Dr. Robinson Moreira Tenório.

Tese (doutorado) – Universidade Federal da Bahia. Faculdade de Educação, Salvador, 2017.

1. Estudante (Desempenho acadêmico) - Brasil, Nordeste. 2. Estudantes universitários - Avaliação - Brasil, Nordeste. 3. Programas de ação afirmativa na educação. 4. Sistema de Cotas. 5. Exame Nacional do Ensino Médio (Brasil). I. Tenório, Robinson Moreira. II. Universidade Federal da Bahia. Faculdade de Educação. III. Título.

CDD 378.166 – 23. ed.


DETERMINANTES DO DESEMPENHO ACADÊMICO: uma análise sobre as diferenças de cotistas e não cotistas

Tese apresentada como requisito para obtenção do grau de Doutora em

Educação, Faculdade de Educação da Universidade Federal da Bahia.

Aprovada em 8 de junho de 2017.

Banca Examinadora

Robinson Moreira Tenório – Orientador__________________________________

Doutor em Educação, Universidade de São Paulo

Pós- Doutorado, Université Paris VII – Université Denis Diderot, U.P. VII, França.

Universidade Federal da Bahia

José Albertino Carvalho Lordêlo ______________________________________

Doutor em Educação, Universidade Federal da Bahia


Cláudia Sá Malbouisson Andrade _____________________________________

Doutora em Economia, Universidade Federal do Pernambuco


Lilia Carolina Carneiro Costa _________________________________________

Doutora em Estatística, Universidade de Warwick, Inglaterra


Silvia Maria Leite de Almeida___________________________________________

Doutora em Educação, Universidade Federal do Rio Grande do Sul


Uilma Rodrigues de Matos _____________________________________

Doutora em Educação, Universidade de Salamanca, Espanha


AGRADECIMENTOS

Agradeço a Deus pelo seu infinito amor, pelas bênçãos alcançadas e pela

força para superar os obstáculos. Por ter me sustentado e me protegido em todos os

momentos da minha vida. Glorifico ao Senhor, porque “Ele é bom e a sua

misericórdia dura para sempre”.

Agradeço aos meus pais, Olga e Domingos, pelo amor incondicional, carinho,

dedicação, confiança, paciência, amizade e por terem me ensinado os valores e

princípios que até hoje norteiam a formação do meu caráter. Por terem me ensinado

a ter fé em mim mesmo e em Deus. Ao meu irmão José Ricardo e as minhas

sobrinhas Yasmim e Esther pelo carinho e amor.

Ao meu querido esposo Cid Carlos, pela compreensão nоs momentos dе

minha ausência, dedicados аоs estudos. Ao meu enteado Carlos Daniel um

presente de Deus na minha vida.

Ao meu orientador Robinson Tenório por ter acreditado em mim quando nem

eu mesma acreditava. Pelas palavras de conforto, pela paciência e dedicação

durante o desenvolvimento deste trabalho.

Aos professores Albertino Lordêlo, Lilia Costa e Claudia Andrade pelo apoio

durante os quatro anos em que passei em seu convívio.

As minhas queridas amigas Jaqueline e Samantha, pelas conversas e

companheirismo durante esta caminhada, principalmente nos momentos de

desespero. O apoio de vocês foi muito importante para que eu conseguisse finalizar

a tese.

As minha amigas Ana Alice, Rejane Paz, Jucilene Cruz, Núbia Pinto, Gabriela

Gusmão, Katiane Conceição e Quênia Borges por estarem sempre presentes na

minha vida.

Aos integrantes do Projeto Determinantes da Equidade no Ensino Superior:

uma análise da variabilidade dos resultados do Enade do desempenho de cotistas e

não-cotistas.

A toda equipe da Secretaria da Pós-graduação em Educação da Faced, em

especial a Eliene, por toda atenção e apoio prestado.

À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior pelo

financiamento da bolsa de doutorado.

E por fim, ao Instituto Cultural Steve Biko, que teve um papel fundamental no

resgate da minha autoestima e identidade, enquanto mulher preta, pobre, oriunda de

escola pública, e contribuiu para formação educacional e política.

A Deus, pelo seu infinito amor por mim. À minha família.

“Não tente adivinhar o que as pessoas pensam a seu respeito. Faça a sua parte, se doe sem medo.

O que importa mesmo é o que você é. Mesmo que outras pessoas não se importem.

Atitudes simples podem melhorar sua vida. Não julgue para não ser julgado...

Um covarde é incapaz de demonstrar amor - isso é privilégio dos corajosos.”

Mahatma Gandhi

RESUMO

Este trabalho tem como foco contribuir com as discussões referentes às políticas de ações afirmativas, buscando entender seus efeitos nos resultados acadêmicos alcançados pelos estudantes cotistas durante seu processo de formação, assim como compreender os fatores que influenciam no rendimento acadêmico. Tem como objetivo geral investigar se existe diferença no desempenho acadêmico entre cotistas e não cotistas na conclusão do curso de graduação nas universidades federais da Região Nordeste no Exame Nacional de Desempenho de Estudante (Enade) de 2013 e 2014. Para realização desta pesquisa, utilizamos a abordagem quantitativa, com aplicação de técnicas estatísticas, como a análise descritiva, o modelo de resposta gradual na estimação dos construtos nível socioeconômico, hábito de estudo, contribuições dos professores, dos cursos e da infraestrutura das instituições. Estes construtos foram utilizados como variáveis explicativas nos modelos de regressão multinível. A partir das análises realizadas, verificamos que, em geral, os estudantes cotistas apresentaram desempenho inferior aos não cotistas na prova do Enade 2013 e 2014. Em sua maioria, os cotistas são oriundos da rede pública de ensino, pardos e pretos, que se concentram nas menores faixas de renda, os pais possuem baixa escolaridade, tendo frequentado, principalmente, até o Ensino Fundamental. Ao analisar o desempenho por curso, observamos que, mesmo os cotistas apresentando desempenho menor, somente, foram encontradas diferenças estatisticamente significativas nos cursos de Odontologia, Medicina, Farmácia, Arquitetura e Urbanismo, Engenharias, Pedagogia e Música. Observamos que o efeito das cotas é intermediado pelo nível socioeconômico dos estudantes na prova do Enade, sendo este o fator de maior impacto no desempenho acadêmico.

Palavras-chave: Desempenho acadêmico. Cotas. Ações afirmativas. Universidades.

ABSTRACT

This research intends to contribute to the studies about affirmative action policies. Also, it seeks to understand their effects in the academic results reached by quota holders, as well as the factors that influences academic performance of these students. It has as the main objective to investigate whether there is a difference in academic achievement between quota holders and non-quota holders from federal universities of the Northeast Region, in the national student performance exam (Enade) of 2013 and 2014. In this sense, we used the quantitative approach, and statistic tools such as descriptive analysis, the model of gradual response in the estimation of socioeconomic constructs, study habits, teacher’s contributions and courses and institutional infrastructure. These constructs were used as explanatory variables in the multilevel regression models. Based on the analyzes carried out, we found that in general the quota students had lower performance than non-quota holders in the 2013 and 2014 Enade tests. Most of the quota holders are poor, black people and come from public school system. Besides that, their parents have a low level of schooling and attended only elementary school. By the analysis we found statistically significant differences only in Dentistry, Medicine, Pharmacy, Architecture and Urbanism, Engineering, Pedagogy and Music undergraduate courses. Also, we observed that the effect of the quotas is intermediated by the socioeconomic level of the students in the Enade test, therefore it impacts their academic performance.

Key-words: Academic performance. Quotas. Affirmative action. Universities.

RESUMEN

Este trabajo tiene como foco contribuir en las discusiones referidas a las políticas de acciones afirmativas buscando entender los efectos de estas políticas en los resultados académicos alcanzados por los estudiantes cuotistas, así como, comprender los factores que influencian el desempeño académico. El objetivo general es investigar si existe diferencia en el desempeño académico entre cuotistas y no cuotistas en la conclusión del curso universitario en las universidades federales de la Región Noreste, en el Examen Nacional de Desempeño del Estudiante (Enade) de 2013 y 2014. Para realizar esta investigación utilizamos un abordaje cuantitativo, con aplicación de técnicas estadísticas, como el análisis descriptivo, el modelo de respuesta gradual en la estimación de los constructos nivel socioeconómico, hábito de estudio, contribuciones de los profesores, de los cursos y de la infraestructura de las instituciones. Estos constructos fueron utilizados como variables explicativas en los modelos de regresión multinivel. A partir de los análisis realizados verificamos que, en general, los estudiantes cuotistas presentaron desempeño inferior al de los no cuotistas en la prueba del Enade 2013 y 2014. En su mayoría, los cuotistas provienen de la red pública de enseñanza, morenos y negros, que se concentran en los menores rangos de ingresos, cuyos padres poseen baja escolaridad habiendo frecuentado, principalmente, hasta el nivel de Enseñanza Fundamental I. Al analizar el desempeño por curso observamos que, ante la presentación de un menor desempeño por parte de los cuotistas, sólo fueron encontradas diferencias estadísticamente significativas en los cursos de Odontología, Medicina, Farmacia, Arquitectura y Urbanismo, Ingenierías, Pedagogía y Música. Se observó que el efecto de las cuotas es intermediado por el nivel socioeconómico de los estudiantes en la prueba del Enade, siendo este factor el de mayor impacto en el desempeño académico.

Palabras clave: Desempeño académico. Cuotas. Acciones afirmativas. Universidades.

LISTA DE GRÁFICOS

Gráfico 1 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região

Nordeste no Enade 2013 ........................................................................................135

Gráfico 2 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região

Nordeste no Enade 2014.........................................................................................136

Gráfico 3 - Percentual de estudantes nas Universidades Federais investigadas,

segundo a cor/raça no Enade 2013.........................................................................140

Gráfico 4 - Percentual de estudantes nas Universidades Federais investigadas,

segundo a cor/raça no Enade 2014........................................................................140

Gráfico 5 - Distribuição percentual do estudante nos cursos segundo a cor/raça no

Enade 2013.............................................................................................................147

Gráfico 6 - Distribuição percentual do estudante nos cursos segundo a cor/raça no

Enade 2014.............................................................................................................147

Gráfico 7 - Distribuição percentual dos estudantes por sexo e cotas no Enade 2013 e

2014.........................................................................................................................150

Gráfico 8 - Distribuição percentual dos cursos de graduação por sexo no Enade

2013.........................................................................................................................153

Gráfico 9 - Distribuição percentual dos cursos de graduação por sexo no Enade

2014.........................................................................................................................153

Gráfico 10 - Distribuição percentual da renda familiar do estudante cotista e não

cotista no Enade 2013.............................................................................................160

Gráfico 11- Distribuição percentual da renda familiar do estudante cotista e não

cotista no Enade 2014.............................................................................................160

Gráfico 12 - Distribuição percentual dos estudantes cotista e não cotista com renda

inferior a três salários mínimos e superior a dez salários mínimos segundo o curso

no Enade 2013........................................................................................................162

Gráfico 13 - Distribuição percentual dos estudantes cotista e não cotista com renda

inferior a três salários mínimos e superior a dez salários mínimos segundo o curso

no Enade 2014........................................................................................................163

Gráfico 14 - Distribuição percentual do curso de graduação com pelo menos um dos

pais com nível superior ou pós-graduação no Enade 2013....................................167

Gráfico 15 - Distribuição percentual do curso de graduação com pelo menos um dos

pais com nível superior ou pós-graduação no Enade 2014....................................167

Gráfico 16 - Distribuição percentual do tipo de escola cursada durante o Ensino

Médio no Enade 2013 e 2014.................................................................................169

Gráfico 17 - Distribuição percentual do curso de graduação segundo tipo de escola

cursada no Ensino Médio no Enade 2013...............................................................171

Gráfico 18 - Distribuição percentual do curso de graduação segundo tipo de escola

cursada no Ensino Médio no Enade 2014..............................................................171

Gráfico 19 - Variação do Nível Socioeconômico dos estudantes cotistas e não

cotistas no Enade 2013...........................................................................................172

Gráfico 20 - Variação do Nível Socioeconômico dos estudantes cotistas e não

cotistas no Enade 2014...........................................................................................172

Gráfico 21 - Características dos estudantes cotistas e não cotistas por Nível

Socioeconômico no Enade 2013.............................................................................176

Gráfico 22 - Características dos estudantes cotistas e não cotistas por Nível

Socioeconômico no Enade 2014. ...........................................................................177

Gráfico 23 - Variações do Hábito de estudo entre classificação de cotas no Enade

2013........................................................................................................................179

Gráfico 24 - Variações do Hábito de estudo entre classificação de cotas no Enade

2014.......................................................................................................................179

Gráfico 25 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes com relação ao

professor no Enade 2013 ......................................................................................183

Gráfico 26 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes com relação ao

professor no Enade 2014 ......................................................................................183

Gráfico 27 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes no curso no

Enade 2013.............................................................................................................185

Gráfico 28 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes no curso no

Enade 2014.............................................................................................................185

Gráfico 29 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes em relação à

Infraestrutura da Instituição de Ensino superior no Enade

2013..................................................................................................................188

Gráfico 30- Histograma do Grau de Concordância dos estudantes em relação à

Infraestrutura no Enade 2014..................................................................................188

Gráfico 31 - Nota dos estudantes na prova do Componente de Formação Geral e do

Componente do Conhecimento Específico no Enade 2013 .................................193

Gráfico 32 - Relação entre a nota na prova do Componente de Formação Geral e o

nível socioeconômico no Enade 2013.....................................................................197

Gráfico 33 - Relação entre a nota na prova do Componente do Conhecimento

Específico e o nível socioeconômico no Enade 2013.............................................197

Gráfico 34 - Comparação do desempenho no Componente de Formação Geral, por

cotas e cor ou raça no Enade 2013........................................................................ 200

Gráfico 35 - Comparação do desempenho no Componente Específico, por cotas e

cor/raça no Enade 2013..........................................................................................200

Gráfico 36 - Nota dos estudantes na prova do Componente de Formação Geral e do

Componente do Conhecimento Específico no Enade 2014.................................. . 215

Gráfico 37 - Efeito do Nível Socioeconômico na nota média da prova do

Componente de Formação Geral dos cotistas e não cotistas no Enade 2014....... 218

Gráfico 38 - Efeito do Nível Socioeconômico na nota média da prova do

Componente de Componente Específico dos cotistas e não cotistas no Enade

2014........................................................................................................................ 219

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Total final de estudantes envolvidos no estudo nas universidades

investigadas no Enade 2013 e 2014......................................................................... 79

Tabela 2 - Distribuição Percentual dos estudantes cotista e não cotista segundo o

curso de graduação no Enade 2013 e 2014........................................................... 144

Tabela 3 - Distribuição percentual da renda familiar segundo o curso de graduação

no Enade 2013 e 2014............................................................................................ 157

Tabela 4 - Distribuição percentual dos estudantes cotistas e não cotista segundo a

escolaridade dos pais no Enade 2013 e 2014........................................................ 165

Tabela 5 - Distribuição percentual dos subgrupos de Cota por Nível Socioeconômico

no Enade 2013 e 2014............................................................................................ 174

Tabela 6 - Coeficiente de correlação de Sperman entre os construtos no Enade 2013

e 2014...................................................................................................................... 189

Tabela 7 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por

grupo de quartis no Enade 2013............................................................................ 195

Tabela 8 - Média e desvio padrão do desempenho dos estudantes por sexo no

Enade 2013............................................................................................................ 201

Tabela 9 - Nota Média dos estudantes nos Componentes de Formação Geral e do

Conhecimento Específico por curso de graduação no Enade 2013...................... 203

Tabela 10 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de

Odontologia no Enade 2013................................................................................... 207


Farmácia no Enade 2013 ...................................................................................... 211


Medicina no Enade 2013....................................................................................... 214


grupo de quartis no Enade 2014............................................................................ 217


cor/raça no Enade 2014......................................................................................... 221

Tabela 15 - Nota Média dos cotistas e não cotistas nos componentes de Formação

Geral e Específico por curso de graduação no Enade 2014.................................. 224


Arquitetura e Urbanismo no Enade 2014............................................................... 229

Tabela 17- Distribuição percentual dos estudantes cotistas e não cotistas nos cursos

de Engenharias no Enade 2014............................................................................. 230

Tabela 18 - Distribuição percentual dos estudantes por sexo nas Engenharias no

Enade 2014............................................................................................................ 232

Tabela 19 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados dos Cursos

Engenharia no Enade 2014................................................................................... 234


Pedagogia no Enade 2014..................................................................................... 240

Tabela 21 - Descrição das variáveis Independentes do Modelo Multinível para os

dados do Enade 2013 e Enade 2014..................................................................... 245

Tabela 22 - Resultado no modelo nulo ajustado com os dados do Enade 2013.... 247

Tabela 23 - Resultado no modelo nulo ajustado com os dados Enade 2014........ 249

Tabela 24 - Resultado no modelo com apenas a variável explicativa cotas no nível

do estudante no Enade 2013................................................................................. 251

Tabela 25 - Resultado no modelo com apenas a variável explicativa cotas no nível

do estudante no Enade 2014................................................................................. 253

Tabela 26 - Estimativas no Modelo multinível completo para os dados do Enade

2013....................................................................................................................... 262

Tabela 27 - Estimativas no Modelo multinível completo para os dados do Enade

2014....................................................................................................................... 263

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 - População residente, por Grandes Regiões, segundo a cor ou raça, em 2015 .......................................................................................................................... 47

Figura 2 - Dimensões relacionadas ao desempenho dos estudantes .................... 82

Figura 3 - Variáveis na dimensão do estudante ....................................................... 83

Figura 4 - Variáveis na dimensão da Instituição de Ensino Superior ....................... 88

Figura 5 - Exemplo de uma Curva Característica do Item ...................................... 93

Figura 6 - Curva Característica do Item do MRG ..................................................... 99

Figura 7 - Curva Característica dos itens que compõem o construto Nível Socioeconômico do Estudante no Enade 2013 ...................................................... 112

Figura 8 - Curvas Características dos itens que compõem o construto Nível Socioeconômico do Estudante no Enade 2014......................................................115

Figura 9 - Curvas Características dos itens que formam o construto Hábitos de Estudo no Enade 2013........................................................................................... 118

Figura 10 - Curvas Características dos itens que formam o construto Hábitos de Estudo no Enade 2014............................................................................................119

Figura 11 - Curva Característica dos Itens que formam o construto Contribuições do professor na formação acadêmica do discente no Enade 2013.............................121

Figura 12 - Curva Característica dos Itens que formam o construto Contribuições do professor na formação acadêmica do discente no Enade 2014............................. 123

Figura 13 - Curva Característica dos Itens que formam o construto as contribuições do curso de graduação na formação do estudante no Enade 2013...................... 125

Figura 14 - Curva Característica dos Itens que formam o construto as contribuições do curso de graduação na formação do estudante no Enade 2014....................... 126

Figura 15 - Curva Característica dos Itens que formam o construto Qualidade da Infraestrutura da IES no Enade 2013.......................................................................129

Figura 16 - Curva Característica dos Itens que formam o construto Qualidade da Infraestrutura da IES no Enade 2014......................................................................130

LISTA DE QUADROS

Quadro 1 - Descrição das variáveis que compõem o construto estrutura social no Enade 2013 e 2014 .................................................................................................111

Quadro 2 - Descrição das variáveis que compõem o construto Hábitos do Estudante no Enade 2013 e 2014........................................................................................... 116

Quadro 3 - Contribuições dos docentes na formação acadêmica dos discentes no Enade 2013 e 2014 .................................................................................................120

Quadro 4 - Descrição das variáveis que formam o construto Contribuições da gestão do Curso de graduação na formação do estudante no Enade 2013 e 2014..........124

Quadro 5 - Descrição das variáveis que formam o construto Infraestrutura da IES no Enade 2013 e 2014 .................................................................................................128

LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS

Anova Análise de Variância

CES Censo da Educação Superior

CCE Componente dos Conhecimentos Específicos

CCI Curva Característica do Item

CFG Componente de Formação Geral

EAP Esperança a Posteriori

EAP Método Bayseano de Média Posteriori

Enade Exame Nacional de Desempenho de Estudantes

Enem Exame Nacional do Ensino Médio

FGV Fundação Getúlio Vargas

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

IBOPE Instituto Brasileiro de Opinião Pública

IDH Índice de Desenvolvimento Humano

IDHAD Índice de Desenvolvimento Humano Ajustado à Desigualdade

IES Instituição de Ensino Superior

IFES Instituições Federais de Ensino Superior

Inep Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira

LDB Lei de Diretrizes e Base da Educação Nacional

ML1P Modelo de Logístico Unidimensional de 1 Parâmetro

ML2P Modelo de Logístico Unidimensional de 2 Parâmetros

ML3P Modelo de Logístico Unidimensional de 3 Parâmetros

MRD Modelos de Respostas Dicotômicas

MRG Modelo de Resposta Gradual

MRN Modelo de Resposta Nominal

NPGE Núcleo de Pós-Graduação em Educação

NSE Nível Socioeconômico do Estudante

OCDE Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico

SAEB Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica

SARESP Sistema de Avaliação de Rendimento Escolar do Estado de São Paulo

Sinaes Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior

SPSS Statistical Package for the Social Sciences

TRI Teoria de Resposta ao Item

UERJ Universidade do Estado do Rio de Janeiro

Ufal Universidade Federal de Alagoas

UFBA Universidade Federal da Bahia

UFC Universidade Federal do Ceará

UFCG Universidade Federal de Campina Grande

Ufersa Universidade Federal Rural do Semiárido

LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS

UFMA Universidade Federal do Maranhão

UFMGS Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul

UFOB Universidade Federal do Oeste da Bahia

UFPB Universidade Federal da Paraíba

UFPE Universidade Federal do Pernambuco

UFPI Universidade Federal do Piauí

UFRB Universidade Federal do Recôncavo da Bahia

UFRN Universidade Federal do Rio Grande do Norte

UFRP Universidade Federal Rural de Pernambuco

UFS Universidade Federal de Sergipe

UnB Universidade de Brasília

UNEB Universidade Estadual da Bahia

Univasf Universidade Federal do Vale do São Francisco

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO 22

2 REFERENCIAL TEÓRICO 33

2.1 POLÍTICAS DE AÇÕES AFIRMATIVAS 35

2.2 EQUIDADE EDUCACIONAL 40

2.3 INICIATIVAS PARA O ACESSO E PERMANÊNCIA NAS

INSTITUIÇÕES PÚBLICAS DE ENSINO SUPERIOR BRASILEIRAS

44

2.4 POLÍTICAS DE AÇÕES AFIRMATIVAS NAS

UNIVERSIDADES FEDERAIS DA REGIÃO NORDESTE 49

2.5 DETERMINANTES DO DESEMPENHO ACADÊMICO 53

2.6 EXAME NACIONAL DE DESEMPENHO DE ESTUDANTES 68

3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS 73

3.1 ORIGEM DA BASE DE DADOS E POPULAÇÃO DE ESTUDO 76

3.2 DESCRIÇÃO DO BANCO DE DADOS 77

3.2.1 Tratamento e Organização das Variáveis 81

3.3 TÉCNICAS ESTATÍSTICAS 88

3.3.1 Análise Descritiva e Exploratória dos Dados 89

3.3.2 Teoria de Resposta ao Item 91

3.3.2.1 Modelos para itens dicotômicos 95

3.3.2.2 Modelo de Resposta Gradual 97

3.3.3 Modelo de Regressão Hierárquico 99

3.3.3.1 Modelo Hierárquico com dois níveis 100

3.4 DESCRIÇÃO E CONSTRUÇÃO DOS CONSTRUTOS 107

3.4.1 Construto: Nível socioeconômico 109

3.4.2 Construto: Hábitos de Estudo 116

3.4.3 Construto do Professor 119

3.4.4 Construto do Curso 123

3.4.5 Construto da Infraestrutura da IES 127

4. RESULTADOS E ANÁLISES 132

4.1 ANÁLISE ESTATÍSTICA DESCRITIVA E INFERENCIAL 134

4.1.1 Análise das universidades investigadas 134

4.1.2 Análise do perfil dos estudantes no Enade 143

4.1.3 Construto: nível socioeconômico dos estudantes 155

4.1.4 Análise das variáveis que representam a vivência acadêmica

do estudante

178

4.1.5 Contribuição da instituição de Ensino Superior na formação

acadêmica do estudante

181

4.1.5.1 Análise do construto do professor 182

4.1.5.2 Análise do construto do curso de graduação 184

4.1.5.3 Análise do construto da infraestrutura da IES 187

4.2 ANÁLISE DO DESEMPENHO ACADÊMICO DOS ESTUDANTES 190

4.2.1 Análise do desempenho acadêmico dos estudantes no Enade

2013

192

4.2.1.1 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Odontologia 205

4.2.1.2 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Farmácia 208

4.2.1.3 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Medicina 212

4.2.2 Análise do desempenho acadêmico dos estudantes no Enade

2014

215

4.2.2.1 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Arquitetura e

Urbanismo

227

4.2.2.2 Perfil e desempenho dos estudantes das Engenharias 230

4.2.2.3 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Pedagogia 236

4.2.3 Síntese da seção da análise do desempenho acadêmico 241

4.3

DETERMINANTES DO DESEMPENHO DOS ESTUDANTES DO

ENADE 2013 E ENADE 2014. APLICAÇÃO DOS MODELOS

MULTINÍVEL

244

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS 264

REFERÊNCIAS 269

APÊNDICES 288

ANEXOS 361

22

1. INTRODUÇÃO

A democratização do Ensino Superior tem sido um desafio constante para os

formuladores e implementadores das políticas educacionais. A necessidade de

melhorar e ampliar o acesso e a qualidade dos sistemas educacionais faz parte do

processo de enfrentamento das desigualdades sociais e econômicas que

caracterizam a sociedade atual. De acordo com Schwartzman (2004), a educação

atua como um dos principais mecanismos para minimizar os problemas decorrentes

da pobreza e das desigualdades sociais e econômicas que afetam os segmentos

mais marginalizados e que, por isso, se encontram em situação de vulnerabilidade

social de um país. Como qualquer política pública, a educação tende a influenciar a

vida dos indivíduos, ao instrumentalizá-los para obterem melhores condições de

vida.

O referido autor supõe que a educação, quando combinada a outros

elementos que fazem parte do desenvolvimento econômico e cultural de uma

sociedade, pode promover o aumento da produtividade e, assim, gerar riqueza para

a nação. Nessa perspectiva, a ampliação do acesso à educação daria mais

oportunidades a todos, contribuindo para a redução das desigualdades sociais

existentes. A necessidade de melhorar o sistema educacional em todos os níveis

tem sido apontada como a condição fundamental para que os países possam

participar, de forma adequada, dos benefícios da nova “sociedade do

conhecimento”. Por outro lado,

[...] em situações de estagnação econômica, a educação pode funcionar como mecanismo de filtragem e consolidação das desigualdades sociais, controlando o acesso a posições de autoridade, prestígio e riqueza ao invés de fonte de geração e distribuição de competências, a educação funcionaria, nestes casos, como mecanismo de distribuição e controle de credenciais que permitem ou não o acesso a posições socialmente vantajosas, determinadas pelas condições anteriores, ou “capital cultural” das famílias dos estudantes (SCHWARTZMAN, 2004, p. 481).

Conforme pontuam Peixoto e Aranha (2004), a qualidade do sistema

educacional brasileiro vem se destacando entre os países da América Latina, haja

vista que somente o Brasil conseguiu atingir um padrão educacional com o sistema

de Educação Superior pública, principalmente a partir da década de 1990. Mesmo

apresentando esse avanço, o sistema educacional brasileiro tem desafios

23

importantes com relação ao ingresso e conclusão de estudantes no Ensino Médio,

etapa anterior ao ingresso no Ensino Superior, o que impacta diretamente nas

questões referentes ao acesso a essa modalidade de ensino. Houve um

investimento significativo alcançando-se a universalização do Ensino Fundamental e

o aumento no acesso ao Ensino Médio e Ensino Superior, contudo, segundo dados

do Anuário Brasileiro da Educação Básica (MOVIMENTO TODOS PELA

EDUCAÇÃO, 2015), em 2013, o percentual de jovens que conseguiram concluir o

Ensino Médio até os 19 anos é muito baixo (53,3%) e vem crescendo em ritmo lento.

Nesse mesmo ano, 81,5% dos jovens com idades entre 15 e 17 no Brasil estavam

matriculados nas escolas em todo o país, no entanto, apenas 55,5% estavam

cursando o Ensino Médio.

Ao analisar a taxa líquida de matricula1 dos segmentos menos privilegiados

na sociedade, percebe-se claramente a desigualdade de cor e renda que atinge

essa modalidade de ensino. Em 2013, no Ensino Médio, estavam matriculados, na

faixa etária de 15 a 17 anos, 48,6% dos pretos e 50,8% dos pardos, enquanto que

entre os brancos esse percentual foi de 62,6%. Em relação à renda, 46,0% dos 25%

mais pobres e 75% dos 25% mais ricos encontravam-se cursando essa modalidade

de ensino. Esses indicadores mostram que os pretos, pardos e os mais pobres não

conseguiram atingir a taxa líquida média de matrícula do Ensino Médio, que foi de

55,5%. Segundo o Movimento Todos pela Educação (2015), existe uma parcela

significativa dessa população que tem abandonado a escola ou tem ficado retida no

Ensino Fundamental. E tais diferenças educacionais entre os pretos, pardos e

brancos e entre pobres e ricos se refletem, evidentemente, no Ensino Superior.

As taxas bruta e líquida de matrícula2 do Ensino Superior foram de 31,2% e

16,5%, respectivamente (MOVIMENTO TODOS PELA EDUCAÇÃO, 2015), muito

abaixo da meta estipulada pelo Plano Nacional de Educação 3(PNE), de elevar a

taxa bruta de matrícula na Educação Superior para 50% e a taxa líquida para 33%

da população de 18 a 24 anos, asseguradas a qualidade da oferta e a expansão

para, pelo menos, 40% das novas matrículas no segmento público (BRASIL, 2015).

Ao comparar esse indicador segundo a cor, percebe-se que, apesar do aumento

1 Percentual de jovens de 15 a 17 anos matriculados na escola em ano/série correspondente à idade.

2 Percentual de pessoas de 18 a 24 anos matriculadas em ano correspondente à idade.

3 O PNE deve ser a base para a elaboração dos planos estaduais, distrital e municipais, que, ao

serem aprovados em lei, devem prever recursos orçamentários para a sua execução.

24

significativo no percentual de pretos e pardos matriculados nas Instituições de

Ensino Superior (IES), esse grupo ainda permanece em desvantagem em relação à

população branca. Em 2001, a taxa líquida de matrícula entre os pretos era de 2,2%

e, entre os pardos, de 3,5% e, em 2013, passou para 10,2% entre os pretos, e

11,1% entre os pardos, enquanto que entre os brancos, em 2001, essa taxa era de

14,4% e passou para 23,6%, em 2013 (BRASIL, 2015). Embora esses resultados

indiquem uma lenta diminuição da desigualdade de acesso ao Ensino Superior, a

taxa de matrícula dos brancos é, aproximadamente, duas vezes maior que a de

pretos e pardos.

Andrade (2012) avaliou o acesso ao Ensino Superior entre jovens na faixa

etária de 18 a 24 anos, no período de 1995 a 2009, e verificou que os níveis de

escolaridade se diferenciaram entre os jovens em relação à cor autodeclarada e à

renda. A população não branca4 apresenta níveis inferiores de escolaridade em

relação à população branca e essa distinção é mais expressiva no Ensino Superior.

O percentual de jovens brancos com acesso ao Ensino Superior é aproximadamente

2,5% maior que o de jovens não brancos. O percentual de acesso dos mais ricos é

20% maior do que dos mais pobres, o que significa que o fator de maior impacto no

acesso ao Ensino Superior é a renda. Nos estratos mais baixos da renda, o efeito

acumulativo do atraso escolar, que se inicia no Ensino Fundamental, alarga as

diferenças no percentual de acesso nos níveis educacionais mais elevados.

Em 2010, o número de jovens qualificados para estarem inseridos no Ensino

Superior (2.144.419) foi um pouco menor do que o número de ingressantes

(2.182.227). A maioria dos jovens entre 18 e 24 anos ainda não tem acesso ao

Ensino Superior e apenas 33% dos que concluíram o Ensino Médio possuem os

requisitos escolares necessários para o ingresso nessa modalidade de ensino. Para

ampliar o quantitativo de indivíduos no Ensino Superior, é fundamental criar

estratégias para melhorar a qualidade do ensino ofertado e elevar o número de

concluintes do Ensino Médio (ANDRADE, 2012). Schwartzman (2008) assevera que

a ampliação do acesso e a adoção de políticas públicas voltadas para o Ensino

Superior são maneiras de se pensar a inclusão social nesse nível educacional.

4 Andrade (2012) considera a população branca composta por brancos e amarelos e a população não

branca constituída de pretos, pardos e indígenas.

25

Com base no cenário de exclusão de pretos, pardos e pobres do acesso à

educação brasileira, necessitamos compreender que a exclusão

[...] é um processo complexo e multifacetado, uma configuração de dimensões materiais, políticas, relacionais e subjetivas. Não é uma coisa ou um estado, é um processo que envolve o homem por inteiro e suas relações com os outros. Não tem uma única forma e não é uma falha do sistema, devendo ser combatida como algo que perturba a ordem social, ao contrário, é produto do funcionamento do sistema (SAWAIA, 2004, p. 9).

Nesse sentido, o Brasil tem uma dívida histórica com grande parte da sua

população. A sociedade brasileira sempre conviveu com os problemas da

desigualdade que, por sua vez, gera exclusão, aumenta a pobreza e incita a

discriminação de grupos economicamente desfavorecidos. O processo de

desigualdade no Brasil é fruto de uma série de desajustes ocorridos ao longo da

história, tais como o rápido e desordenado processo de urbanização, o

desenraizamento causado pela mobilidade profissional, as desigualdades de renda e

de acesso aos serviços públicos e, principalmente, a inadaptação e uniformização

do sistema escolar (QUEIROZ, 2004).

Segundo Toledo (2008), a exclusão social é considerada um problema que

se reflete no âmbito educacional, principalmente no Ensino Superior, no qual as

diferenças de classes e raciais se mostram evidentes, sobretudo,

[...] num país onde os preconceitos e a discriminação racial não foram zerados, ou seja, onde os estudantes brancos pobres e negros pobres ainda não são iguais, pois uns são descriminados uma vez que pela condição socioeconômica e outros discriminados duas vezes pela condição racial e socioeconômica (MUNANGA, 2004, p. 49).

Uma das explicações para o desequilíbrio de cor e renda no acesso ao

Ensino Superior está na deficiência da Educação Básica pública em assegurar aos

estudantes que nela ingressam a aquisição dos conhecimentos necessários para se

candidatarem a uma vaga no vestibular. Outra explicação seria a incapacidade das

universidades públicas em atender a toda a demanda de candidatos, o que contribui

para o aumento do hiato das desigualdades de cor e renda no âmbito desse nível de

escolaridade.

A Educação Superior tem como potencial promover a mobilidade social e

proporcionar uma gama de benefícios sociais, econômicos e culturais, aos

indivíduos. Isso torna evidente a necessidade de que os diferentes sujeitos sociais

26

tenham acesso a essa modalidade de ensino. Além disso, é fundamental que sejam

adotadas medidas equitativas para tornar os espaços acadêmicos mais

diversificados, aumentando a presença de grupos sociais menos privilegiados que,

devido à sua raça e condição econômica, foram excluídos do processo de ingresso à

universidade.

Na busca de transformação do cenário de exclusão na Educação Superior

brasileira, a adoção de políticas de ações afirmativas, como a política de cotas, é

vista como um mecanismo temporário e importante para a inserção dos estudantes

negros e pobres nas universidades. Vale ressaltar, entretanto, que o processo de

implantação dessas políticas nas universidades públicas foi cercado por tensões de

grupos favoráveis e contrários às ações afirmativas, especialmente no que se refere

à questão da qualidade do ensino ofertado e da formação dos futuros profissionais.

Conforme Santos e Queiroz (2006), esse temor referente ao desempenho dos

estudantes que ingressaram na universidade por meio de ações afirmativas

decorreu em virtude da baixa qualidade do ensino ofertado na rede pública da

educação básica. Assim, os trabalhos que surgiram a partir da nova realidade das

universidades – após a implantação das políticas de ações afirmativas, tendo como

foco o desempenho dos estudantes cotistas com relação aos não cotistas –, buscam

conhecer os diferentes fatores que influenciam no rendimento acadêmico dos

estudantes em seu processo de formação. A elaboração de iniciativas voltadas para

a inclusão social e racial no Ensino Superior tem carecido de uma reflexão

sistemática dos seus fundamentos teóricos e metodológicos e a avaliação de sua

efetividade.

Os estudos sobre o desempenho acadêmico de cotistas e não cotistas são

recentes no Ensino Superior brasileiro. No decorrer desses anos, alguns estudos,

como os de Almeida et al. (2005), Cunha (2006), Queiroz (2006), Pereira (2008),

Cardoso (2008), Santos (2009), Costa et al. (2010), Bezerra e Gurgel (2011),

Waltenberg e Carvalho (2012), Veloso (2013), Queiroz e Santos (2013), Peixoto

(2013), Santos (2013), Mendes Junior (2014), Pinheiro (2014), Lago et al. (2014),

Cavalcanti (2015) e Costa (2015), foram publicados com o intuito de avaliar a

efetividade dessa política, principalmente, no que se diz respeito às diferenças do

desempenho acadêmico dos estudantes cotistas e não cotistas. No entanto, poucos

27

são os estudos que investigam sobre os determinantes da equidade no Ensino

Superior, e mais especificamente, comparando os cotistas e os não cotistas.

Assim, conhecer esses fatores é importante para a formulação e efetivação

de políticas públicas educacionais que contribuem para a superação das

desigualdades de desempenho acadêmico observados na entrada destes

estudantes no Ensino Superior e ao longo de seus processos formativos. Esta

pesquisa se insere no contexto da educação brasileira, mais especificamente, no

campo das políticas de ações afirmativas adotada pelas universidades públicas

brasileiras que, a partir de 2001, iniciam o processo de discussão dessas políticas

no ingresso dos cursos de graduação utilizando o sistema de cotas raciais e sociais.

Portanto, faz-se necessário avaliar seus efeitos e as transformações ocorridas nas

universidades.

O presente trabalho é parte dos resultados do projeto de pesquisa

“Determinantes da equidade no Ensino Superior: uma análise da variabilidade dos

resultados do Enade no desempenho de cotistas e não-cotistas”, financiado pela

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), por meio

do Edital 2012, do Observatório de Educação (OBEDUC), executado pela

Universidade Federal da Bahia.

Esta tese tem por objetivo geral investigar se existe diferença no

desempenho acadêmico entre cotistas e não cotistas na conclusão do curso de

graduação nas universidades federais da Região Nordeste no Exame Nacional de

Desempenho de Estudante (Enade) de 2013 e 2014. E como objetivos

específicos: a) descrever o perfil dos estudantes cotistas e não cotistas avaliados

pelo Enade 2013 e 2014 das universidades investigadas e identificar aos fatores

sociodemográfico e econômicos que mais diferenciam o perfil dos cotistas e não

cotistas; b) verificar se existe diferença significativa no desempenho entre os

estudantes cotistas e não cotistas na prova do Componente de Formação Geral e

Conhecimentos Específicos do Enade 2013 e 2014; c) verificar se existe diferença

significativa no desempenho dos estudantes cotistas e não cotistas segundo o seu

nível socioeconômico e a cor autodeclarada; d) verificar em quais cursos o

desempenho dos cotistas e não cotistas diferem significativamente; e) investigar os

fatores determinantes do desempenho acadêmico de estudantes cotistas e não

28

cotistas concluintes participantes do Exame Nacional de Desempenho de Estudante

de 2013 e 2014 das universidades federais da Região Nordeste.

Nossa motivação é contribuir com as discussões referentes às políticas de

ações afirmativas e ajudar a comunidade acadêmica a entender os efeitos dessas

políticas nos resultados acadêmicos alcançados pelos estudantes cotistas. Esta tese

deve ser vista como mais uma fonte de informação teórica e analítica, uma vez que

investiga os elementos constitutivos do cerne dessa política e traz uma reflexão

sobre os caminhos trilhados, desde sua implementação em 2003 até as alterações

introduzidas pela Lei 12.711/2012 sobre acesso ao Ensino Superior de candidatos

pretos e pardos oriundos de escolas públicas e de baixo nível socioeconômico.

Ademias, fornecer aos dirigentes das instituições de Ensino Superior informações

para subsidiar a formulação e efetivação de políticas públicas educacionais que

promovam a equidade de resultados.

Esta pesquisa trata de um dos temas mais complexos e polêmicos da

atualidade e que se constitui um mecanismo necessário na busca por

transformações do cenário de exclusão que se perpetuou no Ensino Superior por

séculos. E está estruturada em cinco capítulos. O presente capítulo (1) apresenta a

introdução que contém a motivação, a justificativa e os objetivos delineados para o

desenvolvimento desta tese. O Capítulo 2 traz a fundamentação teórica que,

inicialmente, revisa o papel da Educação Superior no Brasil e as políticas de ações

afirmativas. Utilizamos o conceito de equidade como justiça social para entender

como as Instituições de Ensino Superior estão promovendo a equidade de

resultados na conclusão do curso de graduação. Consideramos que, em um sistema

educacional baseado nos princípios da equidade, as diferenças econômicas e

sociais não devem influenciar nos resultados educacionais. O capítulo aborda ainda

as diferentes definições de ações afirmativas e exemplos de políticas de ações

afirmativas que ocorreram ao longo da história do Brasil e faz uma apresentação das

experiências desenvolvidas pelas universidades públicas brasileiras, em especial, as

localizadas na Região Nordeste, trazendo os resultados das pesquisas que tratam

sobre o desempenho de estudantes cotistas e não cotistas. Abordamos os

determinantes do desempenho acadêmico, considerando as dimensões individuais

do estudante referentes às características pessoais, socioeconômicas e à dimensão

da instituição, considerando as características relacionadas ao professor, ao curso e

29

à infraestrutura. Para conhecermos mais sobre o nosso objeto de estudo,

apresentamos o Exame Nacional de Desempenho de Estudantes, uma avaliação

que nos oportuniza o conhecimento sobre os estudantes e a qualidade dos cursos

do Ensino Superior.

No Capítulo 3, abordamos os procedimentos metodológicos necessários para

responder aos objetivos estabelecidos na tese. A base de dados utilizada é referente

às informações pessoais e acadêmicas dos estudantes concluintes dos cursos de

graduação das universidades federais da Região Nordeste, as quais adotaram

alguma política de ação afirmativa como parte do seu processo seletivo, anterior à

Lei de Cotas nº 12.711/2012, e que foram avaliadas pelo Exame Nacional de

Desempenho dos Estudantes nos anos de 2013 e 2014.

Para a composição da base de dados final, foi realizada uma análise

minuciosa de todas as informações contidas nos dados, sendo excluídos os

estudantes sobre os quais, por alguma razão, não se tem informações sobre o seu

ingresso no curso de graduação por meio de políticas de ações afirmativas, que não

tinham o valor da pontuação nas provas às quais foram submetidos ou que

obtiveram notas iguais a zero, os estudantes que não responderam ou responderam

abaixo de 80% das perguntas do questionário do estudante. Também foram

excluídos os estudantes das universidades que não adotaram nenhuma política de

ação afirmativa anterior à Lei de Cotas, a saber: Universidade Federal do Ceará,

Universidade Federal do Cariri, Universidade Federal de Campina Grande e a

Universidade Rural do Semiárido.

Durante a etapa das análises, foram utilizadas as bases de dados do Enade

de 2013, composta por 5.015 estudantes concluintes dos cursos de Agronomia,

Biomedicina, Educação Física, Enfermagem, Farmácia, Fisioterapia,

Fonoaudiologia, Medicina, Medicina Veterinária, Nutrição, Odontologia, Serviço

Social e Zootecnia, e do Enade de 2014, composta por 14.597 estudantes

concluintes dos cursos de Arquitetura e Urbanismo, Sistema de Informação, as

Engenharias, Ciência da Computação, Ciências Biológicas, Ciências Sociais,

Filosofia, Física, Geografia, História, Letras-Português, Matemática, Química, Artes

Visuais, Educação Física, Letras-Português e Espanhol, Letras-Português e Inglês,

Música e Pedagogia.

30

Como este trabalho está centrado no desempenho dos estudantes nas provas

do Enade, foram consideradas como variáveis dependentes as notas obtidas nas

provas dos componentes de formação geral e do conhecimento específico. As

características individuais e familiares dos estudantes e as características das

Instituições de Ensino Superior foram consideradas como variáveis explicativas.

Inicialmente, utilizamos a análise descritiva e exploratória para descrever o perfil das

universidades e dos estudantes.

Fizemos uso do Modelo de Resposta Gradual, a fim de estimar os construtos

que representam o nível socioeconômico e o hábito de estudo dos estudantes, bem

como os construtos contribuição do professor, contribuição do curso e a

infraestrutura das Instituições de Ensino Superior que representaram as

características das universidades. Em seguida, usamos as técnicas de inferência

para verificar se existem diferenças significativas na nota média nas provas entre os

estudantes cotistas e não cotistas. Por fim, fizemos uso dos modelos de regressão

hierárquicos para avaliar os efeitos das variáveis explicativas (sexo, idade, cor da

pele, renda familiar, hábitos de estudo, qualidade da infraestrutura da IES,

contribuições do professor e do curso na formação acadêmica do estudante, bolsa

de permanência e atividades acadêmicas) no desempenho dos estudantes. Para a

realização da análise, foi utilizado o software Statistical Package for the Social

Sciences (SPSS), versão 23, obtido através dos recursos financeiros do Projeto

Determinantes da equidade no Ensino Superior: uma análise da variabilidade dos

resultados do ENADE do desempenho de cotistas e não cotistas, nº 15977/2012,

UFBA/CAPES-OBEDUC.

O capítulo 4 refere-se aos procedimentos e resultados das análises desta

tese. Inicialmente, foi feita uma descrição dos principais aspectos das universidades

investigadas, contendo informações sobre a distribuição dos estudantes, segundo

cotas e cor por cursos avaliados pelo Enade. Foi traçado o perfil dos estudantes

participantes do Enade com a identificação dos fatores individuais e acadêmicos que

mais se diferenciam entre eles. Em seguida, analisamos os construtos nível

socioeconômico, hábitos de estudo, contribuições dos professores, contribuição do

curso de graduação e da infraestrutura das instituições de ensino na formação

acadêmica dos estudantes. Logo após, analisamos o rendimento médio acadêmico

dos estudantes em relação a cotas, cor, sexo e nível socioeconômico e, por fim,

31

foram apresentados os resultados do modelo de regressão multinível empregados

para identificar os determinantes do desempenho dos estudantes cotistas e não

cotistas.

Os cursos de Nutrição, Serviço Social, Enfermagem, Pedagogia, Filosofia,

Artes Visuais e História tiveram o maior contingente de estudantes cotistas e os

cursos de Medicina, Odontologia, as Engenharias, Ciências da Computação e

Sistema de Informação e Arquitetura e Urbanismo tiveram o menor percentual de

estudantes cotistas. Percebe-se, claramente, uma distinção no perfil dos estudantes.

Os cotistas são aqueles cuja renda total da família é inferior a três salários mínimos,

os pais estudaram até o Ensino Fundamental (do 1º ao 5° ano), são pardos e

oriundos de escolas públicas. Os não cotistas são os que possuem renda familiar

acima de 6 salários mínimos, brancos, cursaram o Ensino Médio em escolas

privadas e mais de 50% tem pelo menos um dos pais com nível superior.

Em relação ao desempenho acadêmico, os estudantes cotistas apresentaram

rendimento médio inferior aos dos não cotistas, tanto no componente de formação

geral quanto no componente do conhecimento específico. Ao considerar o

desempenho dos estudantes com relação ao curso de graduação, foram

encontradas diferenças estatisticamente significativas no desempenho entre os

estudantes, nos cursos de Odontologia, Farmácia e Medicina, no Enade 2013, e

Arquitetura e Urbanismo, Engenharias, Pedagogia e Música, no Enade 2014.

O capítulo 5 foi destinado à sintetização e as considerações finais. No Enade

2013, ao analisar o desempenho dos estudantes, por meio da nota bruta geral,

verificamos que existe uma desigualdade de resultados favorecendo os estudantes

não cotistas. Todavia, ao considerar os componentes, de forma individual, as cotas

têm impacto negativo apenas no componente de formação geral. No componente do

conhecimento específico, e também nos dados do Enade 2014, o efeito das cotas

não foi importante para explicar a variabilidade das notas média dos estudantes.

Nesse caso, o nível socioeconômico dos estudantes tem um impacto positivo no

desempenho acadêmico, favorecendo os estudantes com melhores condições

econômicas. É provável que o efeito das políticas de ações afirmativas esteja sendo

intermediado pelo efeito do nível socioeconômico, visto que os estudantes cotistas

se encontram nos estratos mais baixos do nível socioeconômico.

32

Os estudantes que se autodeclararam brancos ou amarelos têm rendimento

superior em relação aos estudantes pretos, pardos e indígenas, apenas no Enade

de 2014. A variável sexo teve um efeito negativo, indicando que os homens têm

desempenho superior ao das mulheres, com exceção do componente de formação

geral do Enade 2013. A idade foi outro fator que teve um efeito sobre o

desempenho, tendo se verificado que os estudantes mais velhos tendem a ter pior

desempenho. O hábito de estudo, participar de iniciação científica, monitoria, projeto

de extensão, as metodologias de ensino e a relação do professor com os estudantes

têm um impacto positivo no desempenho. Outro dado relevante é que a

infraestrutura da universidade teve um efeito negativo no rendimento acadêmico no

Enade 2014.

Diante desses resultados, confirmamos que é necessário que as

universidades criem estratégias efetivas, contribuindo para a diminuição das

diferenças de desempenho entre cotistas e não cotistas. Na perspectiva da

promoção da equidade, que as pessoas, independentes das suas condições sociais,

cor, raça ou gênero, tenham as mesmas oportunidades educacionais.

Também fazem parte da organização da tese as referências utilizadas e os

apêndices que contém informações adicionais utilizadas nas análises realizadas

neste trabalho.

33

2. REFERENCIAL TEÓRICO

Neste capítulo, tratamos da Educação Superior e das desigualdades existentes

no acesso a esta educação entre os indivíduos negros e brancos. Para fundamentar

as escolhas deste trabalho, utilizamos o conceito de equidade para entendermos se

as instituições de Ensino Superior estão promovendo a equidade de resultados.

Para conhecermos como se dá a inclusão dos estudantes que ingressaram nas

Instituições de Ensino Superior por meio de alguma política de ação afirmativa,

trazemos os resultados de alguns estudos que avaliaram o desempenho de

estudantes cotistas e não cotistas. Abordaremos os determinantes do desempenho

acadêmico, considerando as dimensões individuais e da instituição. E por último,

apresentamos o Exame Nacional de Desempenho de Estudantes que disponibiliza

aos pesquisadores informações em larga escala sobre o desempenho dos

concluintes e informações sobre as Instituições de Ensino Superior.

O Brasil é hoje a sétima5 maior economia do mundo e, apesar de avanços

na última década em tirar milhões da pobreza, o país continua a ter uma das

sociedades mais desiguais do mundo. A desigualdade social decorrente da má

distribuição dos recursos econômicos é um dos principais problemas que afeta os

países em desenvolvimento. Segundo Mila (2015), em 2010, o Brasil destacou-se

pela elevada desigualdade da distribuição de renda, os 1% mais ricos acumulam em

torno de 25% de toda a riqueza do país desde meados da década de 70, enquanto

que 25% da população viviam em situação de pobreza multidimensional6.

Em 2013, o Brasil ocupou o 79° lugar (0,744) na classificação do Índice de

Desenvolvimento Humano (IDH7), ficando abaixo do Chile (49°), Cuba (44°) e

Argentina (49°). Quando esse índice é ajustado, as desigualdades8 existentes no

país sofrem uma redução de 27% no seu valor. No que se refere à educação, a

média de anos de escolaridade dos brasileiros, em 2012, foi de 7,2 anos, enquanto

5 O Banco Mundial classificou o Brasil como a sétima maior economia do mundo em um relatório

divulgado em 30/04/2014. Informação disponível em: <http://economia.uol.com.br>. 6 Refere-se à saúde, educação e qualidade de vida.

7 O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) é uma medida composta do rendimento, educação e

saúde. Foi apresentado em 1990 como uma alternativa ao Produto Interno Bruto (PIB). 8 Índice de Desenvolvimento Humano Ajustado à Desigualdade (IDHAD) pode ser interpretado como

o nível de desenvolvimento humano quando a desigualdade é tomada em consideração. A diferença relativa entre o IDHAD e o IDH é a perda devido à desigualdade na educação, saúde e renda dos cidadãos.

34

que os anos de escolaridade esperados para o mesmo período era de 15,2 anos.

Isso mostra que o número médio de anos de estudo ainda se encontra em um

patamar bastante insatisfatório.

De acordo com Santos (2008), as desigualdades de renda colocam os

negros e as mulheres em desvantagem ao competir no mercado de trabalho. Os

pretos e pardos ganham menos que os brancos no mesmo nível de ocupação. A

proporção de brancos em ocupações mais elevadas é maior que a de negros. Os

pretos têm menos sucesso na aquisição de renda em função da dificuldade na

mobilidade social, as diferenças de renda entre a população não conseguem ser

explicadas apenas pela origem social, localização geográfica ou educacional. As

desigualdades entre os negros e brancos resultam de um histórico de “desvantagem

cumulativas” que ocorre nas várias etapas da vida de um indivíduo (SANTOS, 2008,

p. 156). Para o autor, as desigualdades no Brasil são tanto raciais quanto sociais,

sendo preciso pensar em políticas públicas universalistas, que atuem na redução

das desigualdades sociais e raciais.

A Fundação Getúlio Vargas – FGV (2007) analisou as políticas educacionais

sob a ótica da equidade. Foi utilizado um indicador de equidade proposto para

analisar as diferentes medidas de pobreza, denominado de “política pró-pobre – é

uma política que beneficia mais aos pobres do que aos não pobres” (p. 4). A política

pró-pobre definida pela FGV indicou que cada um real adicional investido na

Educação Fundamental tem 2,5 vezes mais chances de beneficiar ao pobre do que

cada real investido no Ensino Médio. A possibilidade de um pobre chegar à

universidade pública é bem menor do que a possibilidade dele alcançar os outros

níveis de educação. Os estudantes de escolas privadas são os que têm maiores

chances de chegarem a uma universidade pública. Assim, cada um real adicional

investido na Educação Fundamental tem 22,5 vezes mais chances de beneficiar ao

pobre do que cada real investido no Ensino Superior.

Em geral, a ênfase dada à Educação Básica no desenvolvimento

educacional é bem mais eficiente do que a ênfase dada ao Ensino Superior.

Segundo a FGV, a política educacional não deve ser baseada apenas na busca pela

equidade, é necessário avaliar a eficiência da política em transformar a realidade

social das pessoas cuja política quer atingir. A educação impacta em todas as áreas

da vida de um indivíduo,

35

uma maior escolarização da população impacta elementos diversos da vida dos indivíduos como fecundidade, criminalidade, saúde, etc. 95% das melhoras percebidas na saúde observadas ao comparar um analfabeto com um universitário se dão pelo efeito puro e direto da educação e não pelo aumento da renda (FGV, 2007, p. 9).

A educação tem um poder explicativo na alta desigualdade no Brasil. Sabe-se

que o sistema educacional de um país é um conjunto de instituições fundamental

para o seu desenvolvimento socioeconômico. Entre inúmeras virtudes, a educação é

a instituição considerada capaz de transformar o ser humano; criar, fortalecer e

transformar culturas; proporcionar riquezas às nações; possibilitar a transmissão dos

avanços científicos por meio da instrumentalização de produtos e serviços

disponibilizados à população; e dotar as pessoas de consciência crítica necessária à

cidadania (CATUNDA, 2012).

Atualmente, um dos principais desafios do sistema educacional brasileiro é a

democratização do acesso ao Ensino Superior a toda a população e a garantia da

qualidade deste ensino. Assim, surge a necessidade de criar medidas que garantam

o acesso ao Ensino Superior, que é um direto de todo cidadão, à parcela da

população mais desfavorecida. Tendo em conta toda a histórica desvantagem que

atinge os negros no Brasil, começaram a ser concebidas as primeiras políticas de

correção das desigualdades sociais e educacionais na sociedade brasileira.

2.1 POLÍTICAS DE AÇÕES AFIRMATIVAS

A expressão ação afirmativa originou-se nos Estados Unidos da América, na

década de 1960, após um período de muitas reinvindicações internas por direitos

civis e mais oportunidades para todos, no intuito de promover a igualdade entre

negros e brancos norte-americanos. Em 1961, instalou-se nos Estados Unidos, a

Comissão por Oportunidades Iguais de Emprego, e, a partir de então, o termo ação

afirmativa se popularizou (GOMES, 2005; SANTOS, 2012).

Segundo Paladino e Almeida (2012), a origem da ação afirmativa foi marcada

por intensas discussões políticas, expressa, principalmente, no movimento pelos

direitos civis, cujo objetivo era a amplificação da igualdade de oportunidade para

todos. Nesse período, começaram a ser extintas as leis segregacionistas vigentes

no país que eram combatidas pelo movimento negro, uma das principais forças

36

atuantes na defesa pelos direitos dos negros. É nesse contexto que surge a ideia de

implementar uma ação afirmativa por parte do Estado, que, além de extinguir as leis

segregacionistas, deveria também assumir uma postura ativa para a melhoria das

condições de vida da população negra.

Situações similares ocorreram também em vários países da Europa Ocidental,

bem como na Índia, Malásia, Austrália, Canadá, Nigéria, África do Sul, Argentina,

Cuba, dentre outros. Na Europa, em 1976, surgiu com a denominação de “ação ou

discriminação positiva” e, em 1982, a “discriminação positiva” foi inserida no primeiro

“Programa de Ação para a Igualdade de Oportunidades” da Comunidade Econômica

Europeia. Segundo Zegarra (2005), as ações afirmativas, como proposta política

para promoção da equidade para toda sociedade, surgiram no começo do século XX

com os movimentos revolucionários oriundos, principalmente, de países asiáticos,

africanos e centro-americanos. Na América do Sul, essas propostas sofreram

influência dos movimentos sociais afro-estadunidenses de defesa dos direitos civis e

políticos.

Estudos apontam que, inicialmente, a concepção de ação afirmativa envolveu

diferentes recortes, a saber: ações voluntárias, de caráter obrigatório; como uma

estratégia mista (em programas governamentais ou privados); como leis e

orientações, a partir de decisões jurídicas ou agências de fomento e regulação. O

público-alvo a ser beneficiado pela ação afirmativa variava conforme as situações

existentes. Geralmente, as ações afirmativas eram formuladas para atender às

minorias étnicas, raciais e mulheres, cuja área eleita como prioritária era o mercado

de trabalho, no que se refere à contratação, qualificação e promoção de

funcionários; o sistema educacional, especialmente o Ensino Superior, e a

proporção de gênero na representação política.

Pode-se dizer que os primeiros registros de ações afirmativas no Brasil datam

de 1939, com a promulgação do Decreto-Lei nº 1.843, de 7 de dezembro de 1939,

conhecida como a “Lei dos Dois Terços”9 (BRASIL, 1939). Outra iniciativa ocorreu no

ano de 1968, momento em que o Ministério do Trabalho e o Tribunal Superior do

Trabalho manifestaram-se em prol da criação de uma lei que obrigasse os

9 A “Lei dos Dois Terços” dispõe sobre a nacionalização do trabalho e a proteção ao trabalhador

nacional com reserva de vagas para o trabalhador brasileiro, visto que naquela época havia a valorização da contratação de mão de obra estrangeira com o argumento de ser mais capacitada.

37

empresários a ter um percentual de trabalhadores negros como solução para a

discriminação no ambiente de trabalho, contudo, essa legislação não chegou a ser

criada. Ainda sob a égide do regime militar, foi decretada a Lei 5.465/1968,

conhecida como a “Lei do Boi”10 (BRASIL, 1968). Em 2012, a Lei nº 12.711/2012, a

qual dispõe sobre a distribuição de reserva de vagas nas Instituições Federais de

Ensino Superior (IFES), com recorte social e racial (BRASIL, 2012), é outro exemplo

de ação afirmativa no Brasil e que veio para uniformizar as políticas de acesso ao

Ensino Superior nas IFES.

No Brasil, as ações afirmativas com recorte racial e social passaram a ser

adotadas a partir do processo de redemocratização do país nos anos de 1980,

quando diferentes grupos e organizações sociais passaram a lutar por mais direitos

civis e contrários às desigualdades raciais.

Dentre as concepções de ações afirmativas do mundo contemporâneo,

destaca-se, nesse estudo, como o mais abrangente, o conceito que Moehlecke

(2002) apresenta, a partir da síntese das noções de outros pesquisadores acerca da

temática. Define ação afirmativa como sendo

[...] uma ação reparatória/compensatória e/ou preventiva, que busca corrigir uma situação de discriminação e desigualdade infringida a certos grupos no passado, presente ou futuro, através da valorização social, econômica, política e/ou cultural desses grupos, durante um período limitado. A ênfase em um ou mais desses aspectos dependerá do grupo visado e do contexto histórico e social (MOEHLECKE, 2002, p. 203).

Para adotar outros termos, nos respaldamos no conceito de “modernidade

líquida” de Bauman (2001), que se refere a uma nova forma de analisar as

mudanças sociais e humanas de forma contínua e fluída. Dentro desse viés,

Bauman (2001) atribui a ideia de liquidez em face de a mesma ser uma

característica dos líquidos admitirem a forma de acordo com o meio ao qual ele se

insere, ou seja, assumirá a forma do contexto ao qual esteja exposto. Dessa forma,

pode-se inferir que os objetivos e beneficiários das ações afirmativas podem ser

elaborados a depender do cenário histórico e socioeconômico em vigor de modo a

10

A intenção da “Lei do Boi” era reservar 50% das vagas nas escolas agrícolas secundárias e de Ensino Superior nas áreas de agricultura e veterinária para os filhos de fazendeiros ou de trabalhadores rurais que morassem em áreas rurais. E 31% das vagas deveriam ser destinadas aos trabalhadores rurais e proprietários cujos filhos residissem em cidades e vilas onde não havia escolas secundárias.

38

diminuir as desigualdades presentes, em consonância com a noção de liquidez do

conceito de modernidade líquida no mundo pós-moderno.

As políticas de ações afirmativas devem ser compreendidas não como um

ataque frontal às desigualdades econômicas, mas, como uma alternativa de

aumentar a integração dos estratos mais altos da sociedade por meio da

implementação do acesso a posições sociais desejadas aos membros de

comunidades menos favorecidas e sub-representadas (WEISSKOPF, 2008). De

acordo com Sarmento (2008), as políticas de ações afirmativas são medidas

públicas ou privadas, que visam promover a igualdade substancial (tratamento

uniforme a todos os indivíduos) por meio da discriminação positiva entre pessoas

integrantes de um grupo que estejam em situação desfavorável e que sejam vítimas

de discriminação social e têm como coibir e eliminar os efeitos psicológicos, culturais

e comportamentais da discriminação do passado que tendem a se perpetuar.

De acordo com Paladino e Almeida (2012), existem três componentes básicos

na formulação das ações afirmativas:

I) combater sistematicamente a discriminação existente em certos espaços na sociedade.

II) reduzir as desigualdades entre certos grupos e a parcela da população com melhores indicadores econômicos.

III) contemplar as especificidades e integrar os diferentes grupos sociais por meio da valorização da diversidade sociocultural. Esta ideia tenta conferir uma identidade positiva àqueles que antes eram definidos como inferiores e supõe que a convivência entre as pessoas diferentes ajudaria a prevenir futuras visões preconceituosas e práticas discriminatórias (PALADINO; ALMEIDA, 2012, p. 23).

O principal foco neste texto sobre as políticas de ações afirmativas está na

Educação Superior como forma de promover o acesso, a permanência e o

crescimento dos indivíduos de grupos excluídos. Dentre as várias práticas de ações

afirmativas, a mais conhecida é o sistema de cotas que estabelece um determinado

número ou percentual de vagas a ser ocupado por grupos definidos em uma área

específica, podendo ser proporcional ou não, mais ou menos flexível. O sistema de

cotas é um tipo de ação afirmativa que vem sendo aplicada visando corrigir as

desigualdades existentes no meio social e consiste em estabelecer um determinado

número ou percentual a ser ocupado em áreas fundamentais como: a educação e o

39

emprego para as minorias étnicas, raciais, de gênero e portadores de necessidades

especiais.

Segundo Motta e Lopes (2012), o sistema de cotas é a forma encontrada pelo

Estado para compensar os integrantes de certos grupos, reservando vagas em

concursos públicos para provimento de cargos e empregos públicos e para o

preenchimento do corpo discente das Instituições de Ensino Superior público. É uma

política que divide opiniões, embora seja consenso que algo deva ser feito para

minimizar as desigualdades.

Gomes (2010) comenta sobre a definição das ações afirmativas:

[...] como um conjunto de políticas públicas e privadas de caráter compulsório, facultativo ou voluntário, concebidas com vistas ao combate à discriminação racial, de gênero, por deficiência física e de origem nacional, bem como para corrigir os efeitos presentes da discriminação praticada no passado, tendo por objetivo a concretização do ideal de efetiva igualdade de acesso a bens fundamentais como a educação e o emprego (GOMES, 2010, p. 6).

De acordo com Cardoso (2008), as políticas de ações afirmativas, incluídas as

cotas para ingresso de minorias no Ensino Superior, existem em outros países há

algumas décadas, sendo atribuído à Índia o pioneirismo em políticas de preferência

a grupos marginalizados. De acordo com Zoninsein e Feres Júnior (2006 apud

Cardoso 2008), o marco para as ações afirmativas é a III Conferência Mundial contra

o Racismo, Discriminação Racial, Xenofobia e Intolerância Correlata, em Durban, em

2001.

As ações afirmativas materializam a equidade como uma política pública e

objetiva atenuar as desigualdades educacionais e econômicas na perspectiva de

possibilitar oportunidades equitativas, na busca da superação das diferenças sociais

de acesso ao Ensino Superior. Conforme Lemos (2013), a equidade constitui uma

questão central na formulação das políticas públicas voltadas para a melhoria e

expansão do sistema educacional de um país. Para Bolivar (2005), um sistema

educacional é equitativo se o impacto social da educação é o mesmo para cada

estudante, independente de sua origem familiar e condições socioeconômicas, além

disso, se consegue reduzir as desigualdades de aprendizagem e o desempenho dos

estudantes pertencentes aos setores mais pobres da sociedade.

40

2.2 EQUIDADE EDUCACIONAL

A equidade em educação é um conceito importante na formulação das políticas

públicas, pois se configura como um retrato de uma sociedade marcada por

diferenças econômicas e sociais. Conforme Lopes (2005), um sistema educacional é

equitativo quando os seus resultados são independentes do background

socioeconômico e cultural, ou seja, ele é capaz de desenvolver as habilidades e

competências necessárias para a vida em sociedade e produzir resultados de

aprendizado semelhantes em toda comunidade escolar, sem levar em consideração

o contexto familiar e socioeconômico de cada indivíduo.

O termo equidade tem sua origem da palavra latina aequitas, cognata de

aequu, um substantivo feminino que tem o sentido de igualdade e moderação, e

também expressa o que convém ou é adequado a alguma coisa. A equidade é uma

disposição sincera de tratar os indivíduos de forma igual ou equivalente, de acordo

com sua natureza, respeitando as diferenças de cada um, a fim de promover a sua

felicidade e de toda a sociedade (SILVA; VIANNA, 2015).

O conceito de equidade apareceu, primeiramente, na Grécia antiga e está

presente nas discussões filosóficas e na história do pensamento jurídico ocidental.

Embora o surgimento desse conceito não possa ser atribuído diretamente a nenhum

filósofo, não se pode negar que Aristóteles foi um dos primeiros pensadores

(estudiosos) que tratou da relevância da concepção de equidade (epieikeia - mais

que justiça). Como discípulo de Platão, Aristóteles, por volta de 335 a. C., retoma as

ideias de seu mestre sobre a epieikeia e fundamenta suas análises na fronteira entre

a ética e a justiça. Os atos baseados na equidade devem satisfazer as necessidades

de cada indivíduo, que são diferenciadas, de forma justa e igualitária.

A palavra equidade era utilizada no sentido análogo à justiça, e tinha como

propósito tornar as leis mais democráticas, adaptando-se aos critérios de justiça e

igualdade cujo intuito era promover a justa aplicação da lei. A equidade possibilitou

que as leis fossem criadas e aplicadas pelos legisladores de forma a beneficiar

igualmente toda a sociedade, minimizando os possíveis prejuízos causados pela lei,

nos casos em que a mesma não teria condições de alcançar. Utilizar a equidade

41

significa analisar as particularidades de cada caso e julgar de forma justa a fim de

promover o bem-estar dos cidadãos que vivem em sociedade.

O filósofo político norte americano, John Rawls (2000), no início da década de

1970, trata de forma sistemática a associação entre justiça e equidade. O autor faz

uma distinção entre os aspectos do sistema social que asseguram liberdades

básicas iguais para todos e os aspectos que especificam e estabelecem as

desigualdades econômicas e sociais. As instituições básicas têm a responsabilidade

de garantir uma educação pública que propicie o desenvolvimento das aptidões

naturais e a elevação da autoestima a todos os cidadãos. Nesse sentido, a

educação, como um bem primário, tem um papel fundamental na formação social

dos indivíduos. As reflexões expostas por Rawls no desenvolvimento de sua teoria

da justiça como equidade traz elementos importantes para a criação de uma

sociedade política baseada nos ideais de liberdade básica e igualdade de

oportunidade. Ao priorizar a elaboração da justiça que visa o bem de todos os

membros da sociedade indistintamente, as desigualdades somente serão permitidas

se promoverem algum tipo de privilégio aos menos favorecidos.

A equidade é um princípio da justiça social que supõe o respeito às diferenças

como condição para se atingir a igualdade. Ela é parte intrínseca da justiça social e

possibilita que as diferenças sejam respeitadas, sem discriminação; favorece

condições de combater as práticas de subordinação ou de preconceito em relação

às diferenças de gênero, políticas, étnicas, religiosas, culturais e de minorias

(SPOSATI, 1996). No campo da educação, a equidade é vista como uma medida

que busca a igualdade no acesso a uma educação de qualidade para a parcela mais

desfavorecida da população. Segundo a autora,

O acesso à educação tem sido historicamente, no Brasil, privilégio dos mais ricos face aos mais pobres, dos meninos às meninas - quadro este em superação pelos últimos dados estatísticos - e, dos brancos aos negros. Medidas para superar essas iniquidades têm sido denominadas de discriminação positiva, isto é, modos de favorecer o acesso à educação aos que historicamente têm sido discriminados (SPOSATI, 2010, p. 2).

O conceito de equidade tem sido comumente utilizado como sinônimo de

igualdade. Apesar desses conceitos não terem o mesmo significado, eles são

amplamente correlacionados. A equidade é entendida como um instrumento para se

alcançar de fato a igualdade descrita na Constituição Federal Brasileira de 1988

42

(BRASIL, 1988) (igualdade formal), pois essa “igualdade formal” não garante que

todos os cidadãos tenham a mesma oportunidade de acesso à educação e a

qualidade de vida digna. Assim, a equidade representa a preocupação com a

igualdade de direito e a proporcionalidade que consiste em tratar de modo igual os

iguais e de modo desigual os desiguais, com o objetivo de torná-los iguais.

Existe uma identidade aparente entre o conceito de equidade e igualdade.

Igualdade se refere aos direitos fundamentais que constroem a sociedade

contemporânea, significando direitos tanto no que se refere à garantia de liberdade

como à distribuição da riqueza, dos bens materiais e imateriais socialmente

produzidos. A equidade supõe uma diferença, e é uma questão de justiça na

distribuição dos recursos sociais e econômicos (NOQUEIRA, 2004).

Para Bolívar (2005) e Lopes (2005), existem quatro dimensões de equidade

que são importantes no campo da educação, fundamentados a partir do conceito de

igualdade: equidade de acesso, equidade de ensino, equidade de conhecimento e

êxito escolar e equidade de resultados. Escolher umas das quatro dimensões para a

formulação de políticas públicas na educação requer tomar uma série de medidas

distintas para minimizar o impacto das diferenças sociais na formação dos

indivíduos.

De acordo com Azevedo (2013), o princípio da igualdade diz que todos os

indivíduos devem ser tratados de forma igual, independente de sua condição social,

raça e gênero; todos são iguais perante a lei. A equidade é baseada no princípio da

justiça e tem por finalidade tratar de forma desigual os desiguais, ou seja, equilibrar

as desigualdades. A equidade tem por objetivo a busca pela equiparação das

condições sociais de todos os cidadãos. A concepção sobre equidade pode ser

utilizada para direcionar as políticas públicas educacionais, tendo em conta que

reconhecer as desigualdades existentes na sociedade possibilita o surgimento de

novas formas de combate dessas iniquidades, principalmente para os pretos e

pobres.

Conforme Lopes (2005), um sistema educacional é equitativo quando todas as

pessoas têm as mesmas oportunidades de acessá-lo. Para Rawls (2003), a

igualdade equitativa de oportunidade exige que a origem social e o mérito individual

não interfiram nas oportunidades de acesso e requer a existência de instituição que

não permita a concentração de riquezas e que os talentos e capacidades iguais

43

assegurem aos indivíduos de todos os grupos sociais a mesma oportunidade de

acesso a todos os níveis de educação.

A concepção da equidade é importante no desenvolvimento das políticas

educacionais, pois vai de encontro às ideias de que todos somos iguais e legitima o

reconhecimento das diferenças existentes na sociedade. Igualar as oportunidades

de acesso e a oferta de recursos educativos para grupos totalmente heterogêneos

favorece a exclusão dos mais necessitados socialmente. O reconhecimento das

diferenças entre os grupos heterogêneos possibilita a adoção de estratégias para

reduzir as desigualdades educacionais. Portanto, a equidade deve ser utilizada para

direcionar as políticas públicas educacionais, tendo em conta que reconhecer as

desigualdades existentes na sociedade possibilita o surgimento de novas formas de

combate dessas iniquidades. Nesta investigação não foram calculadas nenhuma

medida de equidade para avaliar as diferenças no desempenho dos estudantes no

início e na conclusão do curso de graduação. Apenas consideramos que as

instituições educacionais promovem a equidade de resultados quando as diferenças

de cor/raça, gênero e econômicas entre os estudantes não influenciam o seu

desempenho na conclusão do curso.

Motivadas pela busca da justiça social como equidade, as ações afirmativas

são excelentes políticas públicas para a diminuição das desigualdades tanto sociais

quanto raciais, visto que possibilitam alcançar a inclusão social dos beneficiários das

mesmas. Uma vez que a implementação dessa política visa possibilitar a diminuição

das desigualdades sociais e raciais, proporcionando aos seus beneficiários ascender

no âmbito pessoal, profissional e acadêmico. Portanto, as ações afirmativas são um

instrumento importante para a reparação de desigualdades em prol da justiça social

como equidade. A Teoria da Justiça de Ralws estabelece que uma sociedade justa

deva permitir que os menos favorecidos tenham acesso às vantagens da

cooperação social. Nessa linha de pensamento, as ações afirmativas estabelecidas

pela Lei 12.711/2012 têm o objetivo de promover a educação inclusiva no Ensino

Superior.

44

2.3 INICIATIVAS PARA O ACESSO E PERMANÊNCIA NAS INSTITUIÇÕES

PÚBLICAS DE ENSINO SUPERIOR BRASILEIRAS

No Brasil, as políticas de ações afirmativas são geralmente efetivadas por

sistemas de reservas de vagas em universidades públicas, principalmente, em favor

da população negra (CARDOSO, 2008). As ações afirmativas que visam atenuar

essas desigualdades na perspectiva de possibilitar oportunidades equitativas, na

busca da superação das diferenças sociais de acesso e permanência no campo

educacional, sobretudo no Ensino Superior, evidenciam-se nas diversas leis e

propostas oriundas de um campo político cercado de tensões (FELICETTI;

MOROSINI, 2009).

A implementação do sistema de cotas nas universidades públicas, inicia-se a

partir do processo de mobilização da sociedade para modificação da falta de acesso

de grande parte da população brasileira ao Ensino Superior, tendo meta a tentativa

de aumentar a representatividade de diversos grupos excluídos e marginalizados. A

partir do final da década de 90, elaborações e implementações de políticas de ações

afirmativas pelas universidades públicas começam a fazer parte das discussões nas

instituições públicas de ensino. Entre as universidades pioneiras na aprovação e

execução de ações afirmativas estão a Universidade do Estado do Rio de Janeiro

(2002-200311), a Universidade do Estado da Bahia (2002), a Universidade de

Brasília (2003), a Universidade Federal da Bahia (2004) e a Universidade Estadual

de Mato Grosso do Sul (2003). Estas instituições e as demais, que posteriormente

também criaram políticas de ações afirmativas, possuem sistemas de reserva de

vagas (cotas) de acordo com as especificidades da população de cada região

(SANTOS, 2012).

A primeira universidade a implantar o critério racial na seleção foi a

Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), em 2002, seguida pela

Universidade do Estado da Bahia (UNEB), que acrescentou critérios sociais. No

âmbito das universidades federais, a primeira a adotar a reserva de vagas foi a

Universidade de Brasília (UnB), em 2004, e, no mesmo ano, a Universidade Federal

da Bahia (UFBA). Os editais desses programas de ações afirmativas foram alvo de

11

O período (anos) apresentado em parênteses refere-se ao ano de criação das políticas de ações afirmativas nas instituições públicas de Ensino Superior.

45

muitas ações judiciais contrárias à política de reserva de vagas para o acesso à

Educação Superior.

Dentre as várias ações judiciais contrárias ao sistema de reserva de vagas nas

universidades públicas brasileiras, a que mais repercutiu no cenário nacional foi a

impetrada pelo Partido Democratas (DEM) contra a UnB. Um dos motivos da

improcedência da ação levou em consideração que o sistema de reserva de vagas

I – Não contraria - ao contrário, prestigia – o princípio da igualdade material, previsto no caput do art. 5º da Carta da República, a possibilidade de o Estado lançar mão seja de políticas de cunho universalista, que abrangem um número indeterminado de indivíduos, mediante ações de natureza estrutural, seja de ações afirmativas, que atingem grupos sociais determinados, de maneira pontual, atribuindo a estes certas vantagens, por um tempo limitado, de modo a permitir-lhes a superação de desigualdades decorrentes de situações históricas particulares (STF, 2012, p. 2).

Hoje, as políticas de ações afirmativas têm se qualificado, um exemplo dessas

iniciativas ocorreu a partir do Programa de Apoio ao Plano de Reestruturação e

Expansão das Universidades Federais (Reuni), instituído pelo Decreto nº 6.096/2007

(BRASIL, 2007), no qual uma das principais diretrizes era que as universidades que

aderissem ao programa adotassem medidas de inclusão social para garantir a todos

a igualdade de oportunidades de acesso e permanência nas universidades públicas.

Dessa maneira, em 2008, 68% das universidades federais contempladas pelo Reuni

adotaram programas de ações afirmativas (DAFLON; FERES JÚNIOR; CAMPOS,

2013). Estudos apontam que, em 2011, um ano antes da criação da Lei Federal

12.711/2012, já havia 104 universidades com algum tipo de programa de ação

afirmativa para o acesso de estudantes negros, indígenas ou oriundos de escolas

públicas.

É oportuno destacar que vários foram os critérios para a implantação das

políticas de ações afirmativas nas universidades para a inclusão de estudantes no

Ensino Superior, a saber: a) reserva de vagas, que são percentuais fixos de vagas

para atender a grupos socialmente desfavorecidos; b) bônus, que são pontos extras

adicionados ao desempenho dos candidatos nos concursos de vestibular nas IES; c)

percentuais específicos, que são cotas de cunho social e racial; d) acréscimo de

vagas para demandas específicas, a exemplo da criação de curso específico para a

formação profissional de indígenas na Universidade Federal de Roraima (UFRR)

(DAFLON; FERES JÚNIOR; CAMPOS, 2013).

46

Os beneficiários das políticas de ações afirmativas nas IES brasileiras variam

em consonância com os critérios, conforme elencados a seguir, em ordem

decrescente de ocorrência nas instituições de Ensino Superior: 1) oriundos de

escola pública, 2) preto e pardo, 3) indígena, 4) deficiente, 5) Licenciatura indígena,

7) interior do estado, 8) professor da rede pública, 9) nativo do estado, 10) baixa

renda, 11) filho de policial, bombeiro, etc., morto, 12) quilombola e 13) mulher

(DAFLON; FERES JÚNIOR; CAMPOS, 2013). Os estudos realizados por Daflon,

Feres Júnior e Campos (2013) apontam que o critério social é o mais utilizado nos

sistemas de reserva de vagas nas universidades. Nos 85% das IES que adotaram

algum programa de ação afirmativa, os maiores beneficiários são estudantes

oriundos das escolas públicas.

Dessa maneira, diante das diversas modalidades e critérios para a implantação

de programa de ação afirmativa, bem como os variados grupos de beneficiários dos

programas para inclusão de estudantes no Ensino Superior, foi aprovada, em agosto

de 2012, a Lei Federal nº 12.711 que estabelece cotas de no mínimo 50% das vagas

nas IFES para estudantes que tenham realizado todo o Ensino Médio em escolas

públicas. Desse total, 50% serão destinadas a estudantes com renda per capita

menor ou igual a 1,5 salário mínimo que será dividida entre estudantes pretos,

pardos e indígenas e os demais estudantes de outras etnias. Sendo assim, as

universidades tiveram até o ano de 2016 para alcançar a meta proposta na

legislação em vigor.

Percebe-se que essa política nacional traz em seu bojo três critérios de recorte

para o acesso ao Ensino Superior - o social, o econômico e o racial, levando em

consideração o percentual de composição racial com base nos índices de

autodeclaração do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) de cada

estado brasileiro.

O Brasil é o país com a maior proporção de negros fora da África. Segundo

o censo populacional realizado pelo IBGE em 2010, quase a metade da população

brasileira é negra. Esse contingente concentra-se, sobretudo, nas regiões Norte e

Nordeste do país, cuja população negra (preta e parda) representa mais de 70% da

população total (Figura 1). Em alguns estados dessas regiões, a exemplo da Bahia e

do Maranhão, os negros chegam a representar cerca de 80% da população

(PNADE, 2015).

47

Figura 1 - População residente, por Grandes Regiões, segundo a cor ou raça, em 2015.

Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo PNADE 2015.

Apesar da expressiva presença do negro na população do país, existe uma

diferença social e econômica entre negros e brancos. De acordo com o IBGE (2015),

em 2014, a população negra representava 17,4% da parcela mais rica do país. De

2004 a 2014, o percentual de negros no grupo dos 10% com menor rendimento no

país aumentou cerca de 3,0% e houve uma redução de 13,9% dos brancos nesse

mesmo grupo12. As regiões Norte e Nordeste são as que possuem um maior

contingente de pessoas que vivem com até 1/4 de salário mínimo per capita. Com

relação à educação, a diferença entre negros e brancos ainda é mais acentuada. Em

2014, a proporção de pessoas de 20 a 22 anos que concluíram o Ensino Médio

entre os brancos é de 71,7% e entre os negros é de 52,6%, uma diferença de 19,1

pontos percentuais.

A proporção de estudantes negros de 18 a 24 anos que cursaram o Ensino

Superior, em 2004, foi de 16,7%, esse percentual aumentou cerca de 28,8 pontos

percentuais em relação a 2014 (45,5%). Para os brancos da mesma faixa etária,

12

Considera-se a população com o menor rendimento as pessoas que recebem até 1/4 do salário mínimo. Em 2004, os negros representavam 70,3% dos mais pobres do país, esse percentual aumentou para 76%, em 2014. A população branca representava 26,5% dos mais pobres, em 2004, e esse percentual reduziu para 22,8%, em 2014. De 2004 a 2014, houve um aumento de 3,8% da população negra mais pobre e uma redução de 13,96% da população branca mais pobre (IBGE, 2015).

0

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90

Norte Nordeste Sudeste Sul Centro Oeste Brasil

Branca Negra Outra

48

essa proporção passou de 47,2%, em 2004, para 71,4%, em 2014. Ao analisar a

renda juntamente com a educação, a pesquisa mostra que, em 2004, nas

universidades públicas, o percentual de negros com nível superior que pertenciam

ao quintil mais pobre de rendimento per capita no país era de 1,2% passando para

7,6%, em 2014 (IBGE, 2015). Apesar das diferenças entre brancos e negros na

Educação Superior, percebe-se que há uma tendência de crescimento do

contingente de estudantes negros nas universidades públicas do Brasil.

De acordo com Queiroz (2004), a herança da escravidão é um argumento

frágil na justificativa das desvantagens educacional, econômica e cultural da

população negra, ao constatar que as condições sub-humanas do negro, no período

após a abolição da escravidão, não se distanciam de outros grupos de trabalhadores

estrangeiros que chegaram ao Brasil no final do século XIX. Ainda de acordo com a

autora, “[...] uma parcela das elites econômica, política e intelectual do país é

oriunda desses grupos de imigrantes pobres, enquanto que a situação da maioria da

população negra manteve-se quase que inalterada” (QUEIROZ, 2004, p. 73). Deste

modo, não há como explicar as precárias condições de existência dos negros no

Brasil, hoje, a não ser pelo efeito devastador do racismo.

A recusa em admitir a raça como um mecanismo gerador de desigualdades sociais repousa na crença, amplamente difundida, de que os brasileiros desfrutam de uma situação racial harmoniosa e equilibrada em termos de tratamento e de acesso aos bens sociais; na ideia de ‘democracia racial’. Dessa perspectiva, as desigualdades presentes na sociedade brasileira, seriam reflexo de sua estrutura de classes. Essa visão tem sido responsável por uma banalização das desigualdades entre brancos e negros, dificultando a emergência de um posicionamento crítico face às relações raciais no país, que permita a implementação de políticas de superação dessas desigualdades, a exemplo do que tem ocorrido em outras realidades (QUEIROZ, 2004, p.74).

No Brasil, o caráter seletivo, característico do sistema de ensino, atinge,

maiormente, os estudantes negros que estão frequentemente nas camadas

populares e sofrem uma desqualificação específica, advinda do racismo presente

em nossa sociedade. Em 1997, um estudo realizado na Universidade Federal da

Bahia, indicou a existência de fortes desigualdades entre brancos e negros, não

apenas no acesso diferenciado desses contingentes, como evidenciou que os

brancos estavam, sobretudo, nos cursos mais valorizados socialmente, enquanto

que os estudantes negros se inseriam nos cursos de menor prestígio social

(QUEIROZ, 2001).

49

Segundo Queiroz (2003), anualmente a UFBA aprovava, em seu vestibular, um

número de estudantes muito superior àquele que era classificado. Isto é, uma

parcela considerável de estudantes apresentava desempenho satisfatório para

ingressar na universidade, contudo, não podia fazê-lo em decorrência do caráter

classificatório do preenchimento das vagas. Como as vagas oferecidas pela

instituição eram limitadas, seu preenchimento obedecia ao critério da maior

pontuação. A pesquisa revelou que entre os candidatos aprovados e não

classificados no vestibular da UFBA, em 2001, 39% se autodeclararam brancos,

45,2% como pardos, 10,8% como pretos e 5% como amarelos e indígenas,

agregados, nesta análise, na categoria “outra”. Em relação aos aprovados e

classificados, pode-se observar um elevado percentual das pessoas que se

autodeclararam como brancos (44,2%), o que indica que os brancos estavam numa

condição de maior privilégio no acesso à universidade.

Tendo em conta toda a histórica desvantagem que atinge os negros no Brasil,

e, particularmente do estudante negro, foi no sistema de ensino superior que

começou a ser concebidas as primeiras políticas de correção das desigualdades

sociais na sociedade brasileira, sendo as universidades públicas pioneiras na

adoção de medidas visando atacar as desigualdades sociais. Durante o processo de

implementação do sistema de cotas, muitas questões foram levantadas em relação

à qualidade do ensino, como por exemplo, se os estudantes ingressos pelo sistema

de cotas encontrariam mais dificuldades para estudar nas universidades porque a

escola pública não é de boa qualidade, se o sistema de cotas provocaria um sistema

distintivo na universidade, entre outros.

2.4 POLÍTICAS DE AÇÕES AFIRMATIVAS NAS UNIVERSIDADES FEDERAIS DA

REGIÃO NORDESTE

Foram investigadas as universidades federais da Região Nordeste que

adotaram alguma política de ação afirmativa como parte do processo seletivo para o

ingresso de candidatos nos cursos de graduação. Para a apresentação das

diferentes experiências de ações afirmativas desenvolvidas pelas universidades

federais do Nordeste, estamos utilizando como referência o trabalho de Sousa e

Pontes (2011) que classificam as ações afirmativas segundo o seu tipo, que são:

50

reserva de vagas sócio raciais ou sociais e bônus social, sendo esse último podendo

ser decorrente de terem estudado em instituições da rede pública de ensino ou até

por terem estudado em alguma região específica, independentemente da origem

escolar.

As universidades que reservam uma parte de suas vagas para estudantes

negros tendo como base o critério étnico-racial e para estudantes oriundos de

escolas públicas (reserva sócio racial) são:

a) A Universidade Federal da Bahia (UFBA) que implantou, no ano de 2005, o

sistema de reserva de vagas para candidatos que tivessem cursado o Ensino Médio

completo e mais um ano do Ensino Fundamental no sistema público de ensino. O

sistema estabelece o percentual de 45% das vagas para todos os cursos e tem um

diferencial em relação à cor do estudante. Desta reserva, 43% destinam-se aos

autodeclarados como pretos ou pardos e o percentual de 2% foi destinado aos

índios-descendentes e reserva de duas vagas, em cada curso, destinada aos índios

aldeados e estudantes vindos de comunidades quilombolas (CONSEPE, 2004).

b) A Universidade Federal do Recôncavo da Bahia (UFRB) que tem o sistema de

reserva de vagas com 43% das vagas destinadas para candidatos que cursaram o

Ensino Médio na rede pública, sendo destas vagas no mínimo 85% a serem

preenchidas por candidatos que se autodeclararam pretos ou pardos e 2% para

índio-descendentes (COSUNI, 2009).

c) A Universidade Federal do Oeste da Bahia (UFOB) que, mesmo sendo

recentemente criada, no ano de 2013, é uma instituição que é oriunda do

desmembramento do Instituto de Ciências Ambientais e Desenvolvimento

Sustentável, campus localizado na cidade de Barreiras da Universidade Federal da

Bahia (UFOB, 2016). Assim, os estudantes que estão na UFOB já ingressaram

utilizando o sistema de reserva de vagas da UFBA. Atualmente, a UFOB reserva

vagas no SISU atendendo ao que estabelece a Lei 12.711 de 2012.

d) A Universidade Federal do Maranhão (UFMA) que, dentro da política de ações

afirmativas da universidade, destinou 50% das vagas para o sistema de cotas. Deste

percentual, 25% são reservadas para: i) categoria escola pública, para os candidatos

que cursaram todo o Ensino Médio na rede pública de ensino; ii) categoria negro, em

que foram destinadas 25% das vagas para candidatos que se declararam negros ou

51

pardos, que estudaram o Ensino Médio na rede pública, para candidatos que

cursaram o Ensino Médio na rede privada com bolsa integral ou com mensalidade

de até R$ 150,00; iii) categoria especial, em que foram destinadas um total de 4

vagas em cada curso, duas para cada modalidade: I) índio comprovado via

documento de registro de nascimento autenticado pela Fundação Nacional do Índio

e II) portador de deficiência física, auditiva, visual, mental ou deficiências múltiplas

com validação pela junta médica da universidade (CONSEPE, 2008).

e) A Universidade Federal de Alagoas (Ufal) que reserva 20% das vagas no vestibular

para candidatos negros que cursaram o Ensino Médio completo na rede pública de

ensino, destas vagas, 60% são destinadas para mulheres e 40% para os homens

(CEPE, 2004).

f) A Universidade Federal de Sergipe (UFS) que reserva 50% de suas vagas para

candidatos que cursaram o Ensino Médio completo e, no mínimo, quatro séries ou

anos do Ensino Fundamental na rede pública de ensino, deste total de vagas, 70% é

reservado para candidatos que se autodeclararam negros, pardos ou índios,

também, é destinada uma vaga em cada curso para candidatos portadores de

necessidades educacionais especiais (CONEPE, 2008).

As universidades que reservam vagas para candidatos que cursaram o Ensino

Médio em escolas públicas independentemente da cor ou raça (reserva social) são:

a) A Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf) que adotou como

política de ação afirmativa da universidade a reserva de 50% de suas vagas no

vestibular para candidatos que cursaram o Ensino Médio completo na rede pública

de ensino (CONUNI, 2009).

b) A Universidade Federal do Piauí (UFPI) que utiliza como sistema de inclusão

social a reserva de 20% de suas vagas no vestibular para candidatos que

tenham cursado integralmente o Ensino Fundamental e Ensino Médio na rede

pública de ensino.

c) A Universidade Federal da Paraíba (UFPB) que possui um sistema de reserva de

vagas para candidatos da rede pública de ensino. Segundo as resoluções 09 e

46 de 2010 do Consepe (2010a; 2010b), no período de 2011 a 2014, foi iniciada,

gradativamente, a separação de um percentual de vagas, iniciando com 25% e

com acréscimo de 5% em cada ano, chegando a 2014 com 40% das vagas

destinadas para a modalidade por reserva de vagas. Aos candidatos que

52

estudaram pelo menos três anos do Ensino Fundamental e o Ensino Médio

completo na rede pública de ensino são destinadas as vagas para as seguintes

modalidades: a) egresso de escola pública, independente da etnia; b) se

autodeclararem preto ou pardo; c) se autodeclararem indígena e; d) portador de

deficiência.

As universidades que adotaram o sistema de incentivo social que destina

bônus de 10% (bônus social) sobre a nota final dos candidatos oriundos da rede

pública de ensino foram:

a) A Universidade Federal do Pernambuco (UFPE) que utiliza o sistema de

bonificação no vestibular para candidatos que cursaram o Ensino Médio nas redes

públicas, municipal e estadual, de ensino do estado do Pernambuco com um

incentivo de 10% em sua nota final inserido no argumento individual de

classificação. Outro grupo de candidatos que podem requerer essa bonificação são

os referentes à inclusão regional para os candidatos que comprovarem terem

cursado o Ensino Médio em escolas públicas ou privadas das regiões da Zona da

Mata e do Agreste Pernambucano (CCEPE, 2009).

b) A Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) que, como sistema

diferenciado para o ingresso de estudantes, tem o sistema de bonificação

destinando um acréscimo de 10% na nota final do candidato no vestibular que

estudaram o Ensino Médio nas redes públicas ou privadas nas regiões do Agreste e

Sertão Pernambucano, para os campi de Serra Talhada e Garanhuns (UFRPE,

2015).

c) A Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) que utiliza o sistema de

bonificação com um acréscimo de 10% na nota do candidato que não teve nenhuma

reprovação e que tenha cursado o 9º ano do Ensino Fundamental e todo o Ensino

Médio Regular na rede pública de ensino do estado do Rio Grande do Norte

(COMPERVE, 2004).

As universidades têm um foco na adoção de ações afirmativas direcionadas para

a reserva social, garantindo um sistema diferenciado para estudantes egressos da rede

pública de ensino. Algo destacado por Sousa e Pontes (2012) sobre a implementação

das políticas de ações afirmativas das universidades refere-se à necessidade do

cuidado de que, no momento de formulação dessas políticas, não gerem outras

53

discriminações. Como exemplo, na cota social em que só podem acessar quem teve

uma trajetória escolar sem reprovação ou que frequentou o Ensino Médio regular. Os

estudantes que no decorrer de sua trajetória tiveram reprovação ou são provenientes de

turmas de educação de jovens e adultos ou turmas de supletivo estão fora do acesso à

política, no entanto, estes seriam estudantes com um perfil que necessitam de acesso

diferenciado ao Ensino Superior.

As demais universidades federais da Região Nordeste, que até a aprovação da

Lei de Cotas nº 12.711/2012 (BRASIL, 2012), não tinham nenhum sistema diferenciado

para a inclusão de estudantes em seus vestibulares, quer seja social ou racial, e não

desenvolviam ações afirmativas referentes ao ingresso em seus cursos de graduação,

são: a Universidade Federal do Ceará (UFC), a Universidade Federal de Campina

Grande (UFCG) e a Universidade Federal Rural do Semiárido (Ufersa). Com a Lei

12.711/2012, todas as universidades federais são obrigadas a destinarem 50% de

suas vagas a estudantes que cursaram o Ensino Médio integralmente em escolas

públicas.

2.5 DETERMINANTES DO DESEMPENHO ACADÊMICO

Estudar as diferenças no desempenho entre os estudantes cotistas e não

cotistas não é uma tarefa simples, pois o significado da definição de desempenho

escolar ou acadêmico é complexo sendo de difícil mensuração. O desempenho

acadêmico é uma variável latente medida através de variáveis observadas, como

por exemplo, as questões de uma prova ou teste de determinada área do

conhecimento, e que busca avaliar as competências e habilidades do estudante ao

longo do seu processo formativo. Geralmente, é expresso através de testes

padronizados em larga escala, como é o caso do Enade. Segundo Lordêlo (2004), o

desempenho escolar é uma resultante de uma multiplicidade de fatores sendo algo

complexo.

De acordo com Munhoz (2004), a expressão desempenho representa uma

ação de conquistar algo, ser bem-sucedido, através do esforço e da habilidade. A

autora utiliza a definição do desempenho acadêmico

54

[...] no sentido de atuação observada de um indivíduo ou grupo na execução de tarefas acadêmicas avaliadas em termos de eficiência e rendimento, que refletem ou indicam o seu nível de habilidade, cujos resultados devem ser analisados para orientação futura tanto do indivíduo ou do grupo, como dos responsáveis pelas atividades acadêmicas oferecidas (MUNHOZ, 2004, p. 37).

O desempenho é uma medida que avalia o desenvolvimento das habilidades

e competências do estudante durante seu processo de formação escolar e o grau de

conhecimento que o indivíduo tem sobre determinado assunto, não sendo possível

medi-lo diretamente.

Existem diversos fatores que afetam a medida de desempenho e que não são

levados em consideração na estimação desta medida, que vão desde a dificuldade

de compreender determinado tipo de conhecimento, passando pelos fatores

psicológicos, tais como os fatores emocionais, como imaturidade, estresse, baixa

autoestima, descontrole, baixa motivação e falta de atenção; os fatores familiares,

como baixo nível socioeconômico e conflito familiar; até os fatores escolares, como

modelo de ensino inadequado, cotidiano de sala de aula, estratégias metodológicas

dos professores, interação entre alunos e a gestão escolar ou universitária.

Os fatores psicológicos, socioeconômicos e acadêmicos do estudante podem

interferir no seu bem-estar e, consequentemente, em seu rendimento acadêmico. O

fracasso acadêmico não pode ser visto como uma questão individual, sendo que não

podemos somente responsabilizá-los pelos resultados alcançados, nem tampouco

ao professor, mas, entender que é uma questão que perpassa por influências que

vão desde as estruturas políticas, econômicas até as questões culturais de um

sistema que exclui grande parte da população dos espaços educacionais formais.

Segundo Zanbom e Rose (2012), o desempenho do estudante não está

associado apenas a fatores relacionados à aptidão e à motivação do estudante, mas

também pode está relacionado a fatores psicológicos tais como sentimento positivo,

esforço, humor, entre outros fatores que não são levados em consideração no

momento da realização das provas. Cunha e Carrilho (2016) dizem que a percepção

de bem-estar físico, psicológico e a autoconfiança estão relacionadas positivamente

com o rendimento acadêmico. Apesar dos fatores psicológicos e a percepção de

competências cognitivas serem agentes que influenciam o desempenho do

estudante, os mesmos não serão avaliados neste estudo, uma vez que o

instrumento de medida utilizado nesta tese não nos permite inferir sobre tais fatores.

55

Na literatura, existem vários estudos cuja finalidade é avaliar os principais

fatores que influenciam no desempenho dos estudantes no Ensino Superior

(WALTENBERG; CARVALHO, 2013; MORICINI; NASCIMENTO, 2014; PINHEIRO,

2014; MENDES JÚNIOR, 2014), embora sejam numa escala menor, quando

comparamos ao quantitativo de estudos relacionados à educação básica (SOARES;

CÉSAR; MAMBRINI, 2001; SOARES; ALVES, 2003; COLEMAN et al., 2008;

CONSELHO CONSULTIVO CENTRAL PARA EDUCAÇÃO, 2008; ALVES;

FRANCO, 2008; SOARES, 2008). Esses estudos avaliam a associação, positiva ou

negativa, entre os insumos e produtos educacionais e o desempenho acadêmico do

estudante.

No âmbito da educação básica, os estudos sobre o desempenho escolar estão

relacionados com as pesquisas sobre eficácia escolar. Essas pesquisas se

desenvolveram, principalmente, a partir da década de 60 com a publicação do

relatório sobre a Igualdade de Oportunidades Educacionais, nos Estados Unidos

(COLEMAN et al., 2008). Esse relatório tinha o objetivo de avaliar as diferenças de

oportunidades educacionais entre indivíduos segundo a raça, cor, religião e origem

social em instituições educacionais públicas.

O Relatório Coleman não tratou apenas das diferenças entre as escolas

segundo as características associadas à qualidade da educação e a desigualdade

de oportunidade dos estudantes por raça ou etnia, mas o aspecto pioneiro do estudo

foi o de tentar “discernir possíveis relações” entre as variações das características

das escolas e as variações no nível de desempenho alcançado pelos diferentes

grupos de estudantes. Segundo Soares (2008), essas relações constituem o cerne

do debate sociológico sobre o papel da escola e a sua influência na formação de

uma sociedade mais igualitária.

Coleman et al. (2008) chegaram à conclusão de que grande parte da

explicação para a variação observada no desempenho dos estudantes estava

centrada nas diferenças socioeconômicas e étnicas e que o ambiente escolar teria

pouco ou nenhuma influência sobre o desempenho escolar. Mostraram que as

escolas não variavam tanto quanto se pensava e que as alterações entre elas

quanto ao financiamento, instalações e currículos pareciam ter pouco efeito no

sucesso do estudante em relação a sua aprendizagem. Por isso, afirmaram que “a

escola não faz diferença”, as escolas não diminuem as diferenças entre os

56

estudantes segundo os seus grupos raciais e culturais, isto é, eram iguais na sua

incapacidade de modificar a realidade acadêmica de seus estudantes, que era, em

grande parte, determinada pela realidade socioeconômica dos mesmos (SOARES,

2008).

Os achados de Coleman et al. (2008) causaram grande impacto na

comunidade acadêmica e provocaram muitos questionamentos em relação à

eficácia do sistema público de ensino, uma vez que esses resultados foram de

encontro a outras pesquisas, que apontavam a relação entre diversos fatores

escolares com o efeito positivo no desempenho dos estudantes. Além disso, esses

achados contribuíram para o surgimento de pesquisas semelhantes em outros

países.

Na Inglaterra, um dos estudos mais importantes foi o Relatório Plowden, em

1967, cujo objetivo principal foi relacionar o que seria aprendido sobre o lar e a

escola com o desempenho dos estudantes. Este relatório obteve conclusões

semelhantes ao do estudo desenvolvido por Coleman et al. (2008), pois constatou

que as diferenças entre os pais explicam mais das variações entre os estudantes do

que as diferenças entre escolas, ou seja, as relações familiares têm grande

influência no desempenho dos alunos (CONSELHO CONSULTIVO CENTRAL PARA

EDUCAÇÃO, 2008).

Outra pesquisa muito importante foi desenvolvida por Jencks, em 1972, nos

Estados Unidos. Jencks (2008) chegou à conclusão de que o determinante mais

importante de aproveitamento educacional é o background familiar, representado

parcialmente, por diferenças econômicas mensuráveis entre as famílias e por

diferenças não econômicas, a exemplo da habilidade cognitiva, sendo esta de difícil

mensuração e compreensão. Também, argumentava que as escolas servem,

principalmente, de agências certificadoras, que em nada contribuem para a redução

das desigualdades e que os recursos de uma escola, aparentemente, não tinham

nenhuma influência no desenvolvimento educacional do estudante. Esses resultados

reafirmavam a ideia de Coleman et al. (2008), de que as escolas sozinhas pouco

contribuíam para o sucesso e a ascensão social do estudante.

No Brasil, as pesquisas sobre eficácia escolar começaram a serem estudadas

a partir de experiências do sistema nacional de avaliação da educação básica. Tais

estudos tiveram um avanço na década de 90 com a criação do Sistema Nacional de

57

Avaliação da Educação Básica13 (SAEB). As informações produzidas visam

subsidiar a formulação, reformulação e o monitoramento das políticas na área

educacional nas esferas municipal, estadual e federal, contribuindo para a melhoria

da qualidade e eficiência do ensino. Os dados produzidos pelo SAEB permitem, em

parte, conhecer os sistemas de ensino e sua capacidade de produzir eficácia e

equidade em relação aos diferentes estratos da sociedade (SOARES; ALVES,

2003). Nos estudos sobre desempenho escolar, utilizando dados do SAEB, vários

autores verificaram que os fatores intraescolares influenciam no desempenho do

estudante e as diferenças são maiores considerando o efeito escola (SOARES;

CÉSAR; MAMBRINI, 2001; ALVES; FRANCO, 2008; SOARES; ALVES, 2003).

Na Educação Superior, há estudos voltados para a análise do desempenho dos

estudantes comparando os cotistas e não cotistas. Trazemos os estudos de Queiroz

e Santos (2006), Waltenberg e Carvalho (2013), Mendes Júnior (2014), Pinheiro

(2014), Cavalcanti (2015), Guimarães, Costa e Almeida Filho (2011) e Cardoso

(2008) que foram realizados com dados de universidades públicas federais,

principalmente, de experiências de implementação de políticas públicas de ações

afirmativas direcionadas aos estudantes egressos da educação básica pública

brasileira que ingressaram na universidade via algum sistema de cotas.

Waltenberg e Carvalho (2013) traçaram o perfil e o desempenho dos

estudantes concluintes dos cursos avaliados pelo Enade em 2008, comparando os

estudantes beneficiados por ações afirmativas (cotistas) com os demais alunos (não

cotistas). Para analisar o desempenho dos estudantes, consideraram como variável

dependente o logaritmo da nota bruta do concluinte na prova de conhecimentos

específicos e, como variáveis independentes, o sexo, a idade, o tipo de escola em

que cursaram o Ensino Médio e a escolaridade dos pais, como proxy do perfil

socioeconômico, a cor e as ações afirmativas. Os cursos com maior frequência de

estudantes cotistas, no Enade em 2008, foram Pedagogia (25,4%) e Letras (21,3%),

13 O SAEB é um importante instrumento que subsidia e induz políticas orientadas para a melhoria da

qualidade da educação brasileira e é composto por um conjunto de avaliações externas em larga escala, cujos principais objetivos são: (a) realizar um diagnóstico do sistema educacional brasileiro e de alguns fatores que possam interferir no desempenho do estudante, fornecendo um indicativo sobre a qualidade do ensino que é ofertado; e (b) fornecer às administrações públicas de educação informações técnicas e gerenciais que lhes permitam formular e avaliar programas de melhoria da qualidade de ensino.

58

e os cursos com menor frequência relativa de cotistas foram Arquitetura e

Urbanismo (8,0%), as Engenharias (8,2%) e Ciências Sociais (8,4%).

Os autores notaram que a proporção de estudantes cotistas diminui

sensivelmente conforme aumenta o prestígio social dos cursos e que a população

não branca era em torno de 42% nas IES federais. Entre pretos, pardos e mulatos

das IES federais, apenas 13% ingressaram por meio de ações afirmativas de modo

que 87% ingressaram sem o auxílio destas políticas. Para os autores, na ausência

de políticas de ações afirmativas, a proporção de negros, pardos e mulatos nas

federais seriam cerca de cinco pontos percentuais mais baixos (WALTENBERG;

CARVALHO, 2013).

Nas instituições públicas, o desempenho dos cotistas foi inferior aos dos

demais estudantes, principalmente nos cursos com alto prestígio social. Nas IES

privadas, não se registraram fortes hiatos de desempenho entre estudantes

beneficiários das ações afirmativas e não beneficiários. Os autores interpretaram

essas diferenças “como um preço pago pela sociedade em prol da diversidade e da

equalização das oportunidades” (WALTENBERG; CARVALHO, 2013, p. 4).

Os autores também encontraram diferenças no perfil socioeconômico dos

estudantes. Os cotistas são os que possuem faixa de renda familiar de até três

salários mínimos, cursaram o Ensino Médio em escola pública e o pai possui o

Ensino Fundamental ou menos (55%), e apenas 7% tinham pai com o Ensino

Superior. O desempenho dos estudantes cotistas concluintes das universidades

estaduais e federais que ingressaram por meio de ações afirmativas no teste de

conhecimentos gerais é cerca de quatro pontos menor que os não cotistas. O

desempenho médio dos concluintes brancos na prova de conhecimentos específicos

é superior ao dos pretos e pardos que ingressaram pelo método tradicional, que por

sua vez, é superior ao desempenho dos pretos e pardos que ingressaram por ação

afirmativa nas instituições federais e estaduais.

O resultado do modelo de regressão ajustado revelou que mulheres têm notas

em média 10% superiores às dos homens. Negros têm desempenho 5% inferior aos

concluintes brancos. Ingressantes por ação afirmativa têm nota, em média, 8,2%

inferior. Nos cursos de médio prestígio social nas instituições federais (Letras, Física,

Química, Biologia, História, Geografia, Filosofia e Ciências Sociais), o desempenho

59

dos que ingressaram por ação afirmativa é, em média, 13,7% inferior ao dos demais

concluintes.

Nas IES públicas, o desempenho dos beneficiários é inferior ao dos demais

estudantes para todos os tipos de cursos. Os autores concluíram que as políticas de

ações afirmativas têm obtido sucesso no propósito ao qual foi destinado: aumentar a

diversidade de estudantes nas universidades com maior participação dos grupos

pretos e pobres.

Mendes Junior (2014) fez uma análise da progressão de candidatos cotistas e

não cotistas ingressantes, em 2005, na Universidade do Estado do Rio de Janeiro. O

desempenho dos estudantes não cotistas e cotistas foi analisado através dos

coeficientes de rendimentos acadêmicos acumulados médios dos ingressantes em

2005 e que continuaram cursando a universidade, em 2006 e em 2009. A diferença

no desempenho dos cotistas foi 6,57% menor que o dos não cotistas, em 2006, e

6,72%, em 2009. Segundo o autor, a diferença no rendimento médio entre os

estudantes amplia conforme aumenta a dificuldade relativa do curso. Nos cursos

difíceis14, o diferencial chega a 12,97% e, nos cursos classificados como mais fáceis

esta diferença diminui para 7,39%, no primeiro ano de graduação.

Mendes Júnior (2014) também analisou o desempenho dos estudantes

concluintes entre os anos de 2005 e 2012. A diferença no desempenho entre

cotistas e não cotistas é maior na conclusão do curso (8,5%), pincipalmente, nos

cursos de maior dificuldade. Apesar dos cotistas terem rendimento inferior em

relação ao rendimento acadêmico dos não cotistas, estes são os que possuem a

maior taxa de graduação (46,74%) quando comparados aos não cotistas (42,15%).

Esses resultados levaram ao autor a supor que “a utilidade da faculdade para os

grupos cotistas parece ser maior e tal valoração se tem traduzido em uma maior

persistência e em taxas de graduação” (MENDES JUNIOR, 2014, p. 47).

Pinheiro (2014) analisou o desempenho acadêmico dos estudantes cotistas e

não cotistas dos cursos do Centro de Ciências Jurídicas e Econômicas e do Centro

Tecnológico da Universidade Federal do Espírito Santo através das notas finais de

14

Os cursos de alta dificuldade são: Computação, Física, Estatística, Matemática e Ciências Atuarias. Dificuldade média: Administração, Artes Visuais, Filosofia, Letras – Português/Francês. Dificuldade Baixa: Letras Português/Literatura, Letras Português/Grego, Letras Inglês e Desenho Industrial. O grau de dificuldade do curso é definido pelo valor do coeficiente de rendimento, os cursos mais difíceis são os que os estudantes apresentam baixo rendimento acadêmico.

60

cada disciplina e de coeficiente de rendimento acumulado dos estudantes admitidos

entre os anos de 2008 e 2013. Os resultados apontaram que a média dos

coeficientes acadêmicos acumulada dos estudantes cotistas é superior à dos

estudantes não cotistas nos cursos de Arquivologia, Biblioteconomia, Ciências

Contábeis, Gemologia e Serviço Social do Centro de Ciências Jurídicas e

Econômica. Nos cursos de Engenharia, com exceção da Engenharia Ambiental, e

Direito os nãos cotistas apresentaram coeficiente de rendimento acumulado superior

aos cotistas.

Em estudos sobre a realidade da Universidade Federal da Bahia, a partir da

implementação da política de ação afirmativa, com o sistema de reserva de vagas

no vestibular, os resultados preliminares sinalizaram que o temor de um

rebaixamento acadêmico parece não se confirmar. Queiroz e Santos (2006)

examinaram os dados de desempenho dos estudantes nos vestibulares de 2005 e

2006 e também durante o curso, na UFBA, nos dois primeiros semestres de 2005,

comparando cotistas e não cotistas. Eles observaram que, em onze dos dezoito

cursos de maior concorrência, ou seja, em 61% destes, os cotistas obtiveram

coeficientes de rendimento iguais ou melhores que os não cotistas. É importante

ressaltar, contudo, que alunos provenientes das escolas federais e dos colégios

militares (instituições públicas de educação básica) já ingressavam nos cursos de

alto prestígio social da UFBA, antes da implantação do sistema de cotas e estes

colégios costumam frequentar o topo do ranking do Exame Nacional de Ensino

Médio.

Outras pesquisas realizadas com os dados da UFBA foram as de Cavalcanti

(2015) e Guimarães, Costa e Almeida Filho (2011). O estudo de Cavalcanti (2015)

buscou identificar as diferenças no desempenho acadêmico entre cotistas e não

cotistas que ingressaram na Universidade Federal da Bahia, no período de 2005 a

2013. A autora utilizou como variáveis dependentes o escore no vestibular, o

coeficiente de rendimento (CR), a nota média nos 3 primeiros semestres e a nota

média nos 3 últimos semestres. Os resultados da pesquisa mostraram que os

cotistas têm desempenho médio inferior aos dos não cotistas em todos os

momentos. Os indivíduos cotistas ingressaram na UFBA com escore obtido no

vestibular abaixo da média obtida pelos não cotistas. No entanto, na conclusão do

curso de graduação, as diferenças no coeficiente de rendimento e nas notas médias

61

nos três primeiros semestres e nos três últimos semestres tendem a ser reduzidas

no final do curso de graduação.

Guimarães, Costa e Almeida Filho (2011) observaram que o desempenho

relativo, ainda que não o rendimento absoluto dos cotistas, foi, em média,

semelhante àqueles dos não cotistas e que alunos beneficiados por cotas demoram

mais para se graduar, mas, abandonam menos os cursos que os não cotistas.

Cardoso (2008) analisou o efeito das políticas de cotas na Universidade de

Brasília através do desempenho dos estudantes que ingressaram na universidade

no segundo semestre de 2004, 2005 e 2006. Os resultados da pesquisa mostraram

que os estudantes cotistas tendem a se candidatar para cursos com menor prestígio

social e que esses candidatos tiveram um desempenho no vestibular muito

semelhante ao dos não cotistas. Uma possível explicação para a pequena diferença

no desempenho entre os cotistas e não cotistas é devido à aproximação do perfil

socioeconômico destes estudantes.

A autora também analisou o desempenho acadêmico dos estudantes no

primeiro semestre do curso e evidenciou que, para os cursos de maior prestígio

social da área de Humanidades, o rendimento médio dos não cotistas foi 6% maior

que o dos cotistas; no curso de Medicina, os não cotistas apresentaram rendimento

superior em 11% em relação aos cotistas. Nos cursos de Biblioteconomia,

Pedagogia, Serviço Social, Engenharia Florestal, Geologia, Matemática,

Enfermagem e Educação Física, os cotistas superaram o desempenho dos não

cotistas em apenas 2%.

Um efeito importante das políticas de ações afirmativas foi o aumento do

percentual de estudantes negros (pretos e pardos) na Universidade de Brasília. A

autora chama atenção de que os estudantes cotistas dos cursos de maior prestígio

social carecem de um acompanhamento pedagógico específico, para minimizar as

diferenças no desempenho acadêmico e enfatiza a necessidade de pesquisas que

contribuam para a melhoria da educação básica (CARDOSO, 2008). Velloso (2009),

também utilizando dados dos estudantes da UnB, não encontrou diferenças

significativas de rendimento escolar entre cotistas e não cotistas que ingressaram

em três anos sucessivos de 2004 a 2006 nesta instituição, contrariando, portanto, as

previsões dos críticos do sistema de ingresso por cotas.

62

Os estudos que buscam compreender a relação das características familiares

com o desempenho tendem a utilizar as variáveis renda familiar, nível de

escolaridade e ocupação dos pais. Segundo Colemann et al. (2008), o background

familiar tem relação direta no desempenho dos estudantes na educação básica,

então, estudantes com melhores condições socioeconômicas e familiares possuem

melhor desempenho nos testes. Essa influência também é verificada no

desempenho dos estudantes em avaliações em larga escala no Ensino Superior.

Segundo Durham (2003), existem quatro fatores inter-relacionados que afetam

o sucesso escolar dos indivíduos: escolaridade dos pais, renda familiar, região de

domicílio no país e o tipo de escola. Para a autora,

o nível de escolarização é parte importante do que se costuma denominar “capital cultural”, que por sua vez está fortemente associado à renda e à posição social. O capital cultural é cumulativo de uma geração para outra e depende não apenas da escola e da renda, mas também do ambiente familiar. Assim, nas famílias de renda média ou alta e em que os pais possuem níveis de escolaridade elevados, o ambiente é mais rico de estímulos à aquisição das habilidades e competências essenciais à cultura escolar: abundância de material de escrita; desenho e leitura incorporados ao lazer infantil; seleção de programas educativos na televisão; prática da discussão e da argumentação racional; utilização da linguagem culta; imposição de uma disciplina de estudo (DURHAM, 2003, p. 16).

Moriconi e Nascimento (2014) utilizaram as variáveis renda da família, tipo

de escola em que estudou no Ensino Médio, escolaridade do pai e da mãe para

compor o modelo hierárquico com o objetivo de identificar os fatores associados aos

desempenhos dos concluintes de Engenharia, no Enade 2011, e identificaram que a

escolaridade dos pais está associada com o elevado desempenho do estudante.

Silva Júnior e Amorin (2013) analisaram os fatores socioeconômicos que

estão mais relacionados com o desempenho escolar dos estudantes matriculados

nos cursos de graduação ofertados pela Autarquia Educacional de Belo Jardim no

agreste de Pernambuco e usou as variáveis sexo, idade, tipo de escola, local de

residência, se o estudante exerce alguma atividade profissional, se o estudante

possui e-mail, tipo de curso, nota no vestibular e atraso escolar como variáveis

explicativas no modelo de regressão econométrico. Nesse estudo, as variáveis

idade, sexo, trabalha e cidade não foram estatisticamente significantes para nenhum

dos modelos de regressão ajustados. A variável e-mail teve efeito positivo no

rendimento do aluno, pois o acesso à internet facilita a obtenção de informações e

63

notícias atualizadas e contribui para um melhor resultado na aprendizagem.

Segundo os autores, essa variável parece está relacionada com a renda familiar,

visto que quem possui computador em casa e acesso à internet tende a ter mais

recursos financeiros dos que os que indivíduos que não possuem estes recursos. Os

alunos sem atrasos no seu curso apresentam melhores notas quando comparados

com os demais e o fato de o estudante ter concluído o Ensino Médio em escola

pública afetou de forma negativa o seu desempenho. Para os autores, as

precariedades do ensino ofertado a esses estudantes e as péssimas condições de

infraestrutura das escolas públicas contribuem para o insucesso no Ensino Superior.

Eles verificaram ainda que os estudantes do curso de Ciências Biológicas têm um

melhor desempenho do que aqueles matriculados nos cursos de Licenciatura em

Matemática, História, Letras e Geografia.

Souza (2008) analisou o desempenho dos estudantes no curso de Ciências

Contábeis no Enade, em 2006, e utilizou a variável renda da família e escolaridade

dos pais como fatores e concluiu que a renda é um dos fatores responsáveis pelo

bom desempenho na prova do Enade. Ela afirma que a renda familiar é crucial para

o rendimento acadêmico: quanto maior a renda familiar maior será o rendimento do

estudante. Conforme Fagundes et al. (2014), os antecedentes familiares e

econômicos ajudam a explicar a transição do estudante do Ensino Médio para a

universidade e são variáveis preditoras do desempenho acadêmico.

Com relação às caraterísticas acadêmicas dos estudantes, como elementos

para este texto, trazemos informações sobre o hábito de estudo, as atividades

acadêmicas desenvolvidas, principalmente, a inserção dos estudantes na iniciação

científica e o acesso a programas com bolsas de permanência no Ensino Superior

de maneira a agregar as informações correspondentes à dedicação, empenho e

rotina dos estudantes em relação às práticas de estudos.

Segundo Ramos et al. (2011), o estudante, ao entrar na universidade, se

depara com diferentes exigências no nível social, pessoal e acadêmico que exigem

uma modificação em sua rotina e no hábito de estudo. Os autores até mesmo

evidenciaram um efeito positivo do hábito de estudo no desempenho acadêmico.

Para Carelli e Santos (1998), o planejamento adequado do estudo não está

diretamente relacionado à quantidade de horas que o estudante dedica a

64

determinada disciplina e, sim, à busca por um estudo eficiente por um período de

tempo.

Monteiro et al. (2005) analisaram as práticas de estudos de estudantes do

primeiro ano dos cursos de Engenharia e verificou que aqueles com melhores

rendimentos acadêmicos são os que possuem um auto envolvimento no estudo e

possuem capacidade de organização, já os estudantes que abordam

superficialmente os conteúdos trabalhados nas disciplinas tendem a ter um menor

rendimento acadêmico. E ressaltam, também, a importância das instituições de

Ensino Superior em estabelecer condições adequadas ao desenvolvimento

psicossocial e ao sucesso acadêmico dos seus estudantes (MONTEIRO et al.,

2005).

Oliveira, Santos e Primi (2003) relacionaram o hábito de leitura com o

desempenho acadêmico em universitários das áreas de Ciências Humanas, Exatas

e Biológicas e concluíram que existe uma associação significativa entre a

compreensão em leitura e o desempenho acadêmico. Para os autores, o hábito de

leitura contribui para a obtenção do conhecimento e proporciona ao estudante a

capacidade de refletir e questionar as adversidades da vida em sociedade.

Segundos esses pesquisadores, o sucesso no Ensino Superior está relacionado à

“maturidade em leitura” e compete às instituições de Ensino Superior propiciar

condições para que os estudantes desenvolvam suas capacidades de leituras.

Para Catunda (2012), a frequência de uso da biblioteca, números de livros

lidos no ano, frequência de leitura de jornal, fonte de leitura de jornal e de pesquisas

utilizadas, quantidades de horas por semana dedicadas aos estudos e a frequência

de utilização do microcomputador foram considerados como indicadores que

exprimem o modo como os estudantes desenvolviam seus estudos. O referido autor

observou que estudantes com maior frequência de utilização do microcomputador,

maior número de livros lidos no ano e maior quantidade de horas semanais

dedicadas ao estudo se relacionavam com maior desempenho na prova do Enade.

Conforme Avena e Verhine (2013), as diferenças de produtividade no nível

educacional entre os candidatos que pleiteiam uma vaga no Ensino Superior podem

ser atribuídas às diferenças no acumulo de “capital humano” ao longo de sua vida

escolar, que são determinadas por distribuição desigual dos fatores

socioeconômicos e culturais, que influenciam o sucesso escolar e o desempenho

65

acadêmico. Alguns estudos (SOARES; CASTRO; CÉSAR, 2002; QUEIROZ, 2004;

CARDOSO, 2008; AVENA, VERHINE 2013) evidenciaram que os indivíduos dos

grupos com menos privilégios da sociedade, ao ingressarem no Ensino Superior,

tendem a escolher os cursos de menor prestígio social ou as instituições privadas e

os indivíduos de maior status social tendem a escolher as instituições públicas e os

cursos de maior prestígio social, a esse fator Avena e Verhine (2013) chamaram de

“seletividade social”.

O Ensino Superior brasileiro é influenciado pela seletividade social, o acesso a

este nível de ensino não está apenas relacionado à questão do mérito intelectual

mas, principalmente, a fatores econômicos, sociais e políticos. A renda familiar afeta

o desempenho do estudante de forma crescente: quanto maior a renda do estudante

maior é o seu desempenho no vestibular. Segundo os autores, o efeito da renda no

desempenho do estudante diminui à medida que a renda se eleva. Esse raciocínio é

embasado pela

teoria da produção de curto prazo que afirma que, quando todos os outros fatores são mantidos constantes, na medida em que se eleva a utilização de um fator de produção, que no nosso caso é a renda do estudante, haverá um ponto a partir do qual os rendimentos tornar-se-ão decrescentes (AVENA; VERHINE, 2013, p. 47).

No estudo realizado por Avena e Verhine (2013), com os dados do vestibular

da UFBA para dois períodos diferentes, 1993-1995 e 1997-2001, eles verificaram

que, a cada uma hora a menos de estudo, a pontuação final do candidato diminui a

taxa média de 708 pontos. Em um ano, a cada uma hora a menos dedicada aos

estudos por semana poderá reduzir a pontuação média final do estudante em 7,4%,

ou, em quase 37 mil pontos. Este último resultado revela a dificuldade, portanto, que

tem o candidato mais carente em concorrer aos cursos mais competitivos, uma vez

que, muito frequentemente, precisa trabalhar. Os autores encontraram uma relação

positiva entre renda familiar e hora de estudo: para cada hora de estudo, o candidato

de maior renda familiar tem rendimento mais elevado do que o candidato de menor

renda familiar. Os fatores de produção educacional, renda familiar e tempo de

estudo denotam recursos socioeconômicos que afetaram a escolha da carreira e da

instituição de Ensino Superior pelo candidato.

As atividades acadêmicas, como a iniciação científica, monitoria, projetos de

pesquisa e extensão, têm um papel importante na geração de novos conhecimentos

66

e tecnologias para toda sociedade. Os Programas de Iniciação Científica (IC) e

Extensão têm o objetivo de desenvolver a formação científica do estudante durante

o curso de graduação, sendo uma das formas de articular teoria e prática. De acordo

com Tenório (2013), as atividades de pesquisa nos cursos de graduação constituem

a melhor forma de introduzir os estudantes à futura prática científica. A IC coloca o

estudante em contato com diferentes áreas do conhecimento e o leva a se relacionar

com profissionais variados, auxilia no desenvolvimento pessoal e aprimora a sua

capacidade de exercer com competência as atividades referentes à sua profissão.

Rezende et al. (2013) afirmaram que a iniciação científica é um instrumento

que introduz os estudantes de graduação na atividade de pesquisa. Essa

experiência afeta o perfil do estudante e pode estar associada a um melhor

desempenho profissional. O principal benefício da iniciação científica se refere à

possibilidade de obter uma formação acadêmica profissional que lhes garantam uma

melhor qualificação e diferenciação dos estudantes que não participam de

programas desta natureza. Para Santos e Anjos (2013), a IC é capaz de estimular o

estudante a aproximar-se da realidade social, encorajando-o a desenvolver

pesquisas ainda no meio acadêmico, contribuindo tanto para a formação profissional

dos estudantes como para a ciência e a sociedade.

Conforme Alvarenga (2012), o principal desafio dos estudantes de escolas

públicas é enfrentar os problemas econômico-financeiros que impedem que estes

estudantes possam se dedicar integralmente aos estudos. Assim, as iniciativas em

prol da permanência destes estudantes nas universidades, como a concessão de

bolsas, são fundamentais para a permanência e o desenvolvimento acadêmico

destes estudantes.

A segunda dimensão sobre a instituição aborda as características do

professor, do curso com relação à organização didático-pedagógica e à

infraestrutura das instituições de ensino que contribuem para o desempenho

acadêmico. O professor tem um papel fundamental na formação do estudante, pois

contribui, significativamente, na reflexão e argumentação crítica, política e científica

do discente. Esse é responsável por mediar o processo de aprendizagem e

diagnosticar as necessidades e fragilidades do estudante durante sua formação

acadêmica.

67

Para Gil (2011), os conhecimentos específicos relacionados à disciplina, às

suas habilidades pedagógicas e à sua motivação são elementos importantes que

contribuem para o bom desempenho do estudante. Na visão do autor, o professor

que conhece bem os conteúdos da disciplina que ministra demonstra muito mais

segurança ao ensinar, expõe com maior propriedade e é capaz de perceber as

dificuldades dos estudantes. Brito e Costa (2010) afirmaram que as práticas

pedagógicas dos professores contribuem para o sucesso escolar dos estudantes,

especialmente, daqueles com maiores dificuldades educacionais.

De acordo com Cavalcante e Santos Junior (2013), a qualificação,

experiências profissionais, metodologia de ensino e motivação do professor

favorecem a aprendizagem do estudante. Os autores avaliaram os fatores que

influenciam no desempenho dos estudantes do curso Técnico em Contabilidade do

Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul e

concluem que,

O professor é indicado pelos estudantes como principal fator para o desempenho satisfatório. Na percepção dos estudantes, o professor que conhece e consegue passar esse conhecimento ao estudante, utilizando metodologia adequada, influencia positivamente o desempenho. O professor também é citado como principal fator para o desempenho não satisfatório. São apontados problemas na exposição do conteúdo, de relacionamento com os estudantes, de falta de preocupação com a dificuldade do estudante, entre outros. Tais resultados reafirmam o papel fundamental do professor, sendo que o seu envolvimento, a maneira com que conduz suas atividades e a forma com que se relaciona com os estudantes parece refletir diretamente no desempenho dos estudantes (CAVALCANTE; SANTOS JÚNIOR, 2013, p. 46).

Albernaz, Ferreira e Franco (2002) avaliaram o efeito da escola sobre o

desempenho educacional, medido através da nota obtida pelos estudantes em

testes padrão e concluíram que a qualidade da estrutura física da escola tem efeito

positivo no desempenho do estudante. Waiselfisz (2000) associou as características

técnicas das salas de aulas, da situação dos materiais e equipamentos existentes

nas salas e nas escolas e do material escolar disponibilizado com o desempenho

dos estudantes e verificou que o uso de computador para fins educacionais tem um

efeito positivo no desempenho destes discentes. Para Marconi e Nascimento (2014),

o ambiente para as aulas práticas e teóricas, os equipamentos, os materiais de

68

consumo e o acervo bibliográfico são importantes insumos que podem contribuir

para o processo de educação.

O desempenho acadêmico é influenciado por diversos fatores, que vão desde

as características familiares e individuais do estudante, tais com: sexo, idade, cor da

pele, renda total da família, escolaridade dos pais, tipo de escola cursada durante o

Ensino Médio, hábito de estudo, participação em atividades acadêmicas e tipo de

auxílio financeiro concedido pela universidade, até as características da instituição

de Ensino Superior, tais como: infraestruturas da IES e as contribuições dos

professores e do curso de graduação para a formação acadêmica do estudante. A

presente pesquisa contribui para a discursão sobre os determinantes do

desempenho acadêmico, uma vez que, nos propomos a analisar, exaustivamente,

esses determinantes e identificar os fatores que estão mais associados com o

desempenho acadêmico.

2.6 EXAME NACIONAL DE DESEMPENHO DE ESTUDANTES

O Exame Nacional de Desempenho de Estudantes (Enade) é parte integrante

do Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior (Sinaes) que foi instituído

pela Lei n° 10.861/04 (INEP, 2004), cuja finalidade é promover a melhoria da

qualidade da Educação Superior, orientar a expansão de sua oferta, o aumento

permanente da sua eficácia institucional e a efetividade acadêmica, social e o

aprofundamento dos compromissos e responsabilidades sociais (TENÓRIO;

ARGOLLO, 2009).

O Sinaes tem como objetivo assegurar que o processo de avaliação das

instituições de educação superior, dos cursos de graduação e do desempenho

acadêmico de seus discentes esteja de acordo com o que estabelece a Lei de

Diretrizes e Base da Educação Nacional. A LDB, Lei n° 9.394 de 20 de dezembro de

1996 (BRASIL, 1996), prioriza os processos de avaliação da educação visando à

melhoria da qualidade do ensino em geral, no sentido de desenvolver as habilidades

e competências dos indivíduos. Com a LDB 9.394/1996, a avaliação da Educação

Superior assume um papel importante nas discussões referentes às políticas

69

educacionais, uma vez que é dever do Estado garantir uma educação pública e de

qualidade a todos os cidadãos.

De acordo com Paiva (2008), o Sinaes apresentou um novo modelo de

avaliação do desempenho acadêmico, com metodologia hábil a soluções dos

problemas imputados ao Exame Nacional de Cursos, antigo “provão”, cabendo, ao

mesmo a responsabilidade de propor e implementar novas metodologias de

avaliação que possam efetivar a atual política de avaliação do Ensino Superior.

Segundo Polodori et al. (2006), o Sinaes possui três componentes principais: a

avaliação das instituições, dos cursos e do desempenho dos estudantes. Este

modelo de avaliação tem como base a avaliação institucional, que compreende a

avaliação externa e a avaliação interna, principalmente com seu componente

central, a autoavaliação.

O Enade é um dos elementos integrantes do Sinaes e busca diagnosticar as

“habilidades acadêmicas e as competências profissionais” dos estudantes de

graduação avaliados (BRASIL, 2004, p.1). De acordo com o artigo 5º, 1º parágrafo

da Lei 10. 861 de 2004, o Enade deverá verificar

[...] o desempenho dos estudantes em relação aos conteúdos programáticos previstos nas diretrizes curriculares do respectivo curso de graduação, suas habilidades para ajustamento às exigências decorrentes da evolução do conhecimento e suas competências para compreender temas exteriores ao âmbito específico de sua profissão, ligados à realidade brasileira e mundial e a outras áreas do conhecimento (BRASIL, 2004, p. 2).

Dentre as avaliações que integram o Sinaes, o Enade é a única avaliação

voltada para o conhecimento sobre o desempenho dos estudantes de graduação do

país com relação às competências, aos conteúdos curriculares e à formação

acadêmica e profissional dos estudantes. Por ser uma avaliação dinâmica, o Enade

se preocupa em ter informações do “processo educativo” com menor enfoque no

“controle e verificação” (DIAS SOBRINHO, P. 214, 2010).

De acordo com a legislação vigente (Lei 10.861 de 2004), o Enade é um

componente curricular obrigatório aos cursos de graduação anualmente

selecionados pelo Ministério da Educação, tendo sido, inicialmente, aplicado

periodicamente aos estudantes de todos os cursos de graduação, durante o primeiro

(ingressantes) e último (concluintes) ano do curso. A partir de 2012, passou a ser

aplicado apenas aos estudantes concluintes e a avaliação dos estudantes

70

ingressantes passou a ser realizada através do Exame Nacional do Ensino Médio

(Enem). Para a realização do Enade, é selecionada uma amostra de estudantes

ingressantes (7% a 22% cumpridas a carga horária do curso) e concluintes (80% de

conclusão da carga horária do curso), acontecendo a sua aplicação a cada três anos

(BRASIL, 2004). A participação do estudante habilitado ao Enade é condição

indispensável ao registro da regularidade no histórico escolar, é uma condição

imperativa para a expedição do diploma pela instituição de ensino. Seus resultados

poderão ser utilizados para auxiliar as definições de ações voltadas à melhoria da

qualidade dos cursos de graduação, que são úteis para a sociedade, especialmente

aos estudantes, como referência quanto às condições de cursos e instituições.

O Enade é desenvolvido com o apoio técnico de Comissões Assessoras de

Avaliação de Áreas e Comissão Assessora de Avaliação da Formação Geral. Estas

comissões, compostas por especialistas de notório saber, atuantes na área, são

responsáveis pela determinação das competências, conhecimentos, saberes e

habilidades a serem avaliadas e todas as especificações necessárias à elaboração

da prova a ser aplicada pelo Enade (INEP, 2014a).

Esse exame é formado a partir dos seguintes instrumentos: 1) a prova,

composta por uma parte abordando conteúdos de formação geral e uma segunda

parte com componentes mais específicos, com questões de múltipla escolha,

discursivas e com graus diferentes de complexidade, o que possibilita ser

respondida por estudantes que se encontram no início ou no final do seu curso de

graduação; 2) o questionário socioeconômico, para contribuir na composição do

perfil dos estudantes; 3) o questionário de impressões do estudante sobre a prova; e

4) o questionário do coordenador do curso, buscando coletar informações referentes

ao ensino e à parte pedagógica dos cursos (BRASIL, 2004; POLIDORI; MARINHO-

ARAUJO; BARREYRO, 2006).

A utilização dos dados do Enade nesta tese é devido ao fato do Enade ser a

única avaliação em larga escala nacional que mede os conhecimentos adquiridos

pelos estudantes durante o curso de graduação nas Instituições de Ensino Superior

e que permite identificar os estudantes que ingressaram no curso de graduação por

meio de alguma política de ação afirmativa e inclusão social e seus microdados com

as informações dos estudantes que estão facilmente disponíveis no site oficial do

Inep.

71

Para Dias Sobrinho (2010), o Enade é uma avaliação dinâmica, formativa por

ser uma avaliação processual com menor ênfase no resultado final e associado ao

contexto mais amplo dos cursos. Com os resultados do exame, os estudantes têm

como possibilidade refletir sobre suas dificuldades ou que aspectos precisam ser

revistos em sua formação dentro do espaço acadêmico.

Alguns autores, como Dias Sobrinho (2010), Ristoff (2004) e Rothen e Barreyro

(2011), apresentam algumas das limitações dessa avaliação. Para Dias Sobrinho

(2010), deve-se ter o cuidado em não ter como referência sobre a qualidade da

Educação Superior somente o Enade, nem o foco na classificação da IES. Segundo

o referido autor, na criação do Sinaes, deixa-se como brecha a utilização do Enade

para a construção de rankings, o que acaba retomando o enfoque “técnico-

burocrático”. Esse novo direcionamento tende a dar maior visibilidade e enfoque ao

Enade e às avaliações para classificação, o que se assemelha como o perfil estático

do Provão. Destaca ainda que um exame aplicado em larga escala tende a levar a

uma mudança e consolidação das estruturas curriculares, com enfoque nas

exigências desses exames, consequentemente, com enfraquecimento da avaliação

institucional. Corroborando com esse autor, Rothen e Barreyro (2011) identificam

como limitantes do Enade a manutenção do processo de comparação do

desempenho obtido pelas instituições e a simplificação dos resultados das

avaliações. Além disso, as avaliações externas realizadas com foco na regulação e

controle tendem a comprometer a implementação de políticas públicas voltadas para

a democratização e valorização da educação; mesmo sendo direcionadas para a

regulação, acabam tendo pouco impacto na diminuição das instituições de baixa

qualidade.

A avaliação se completa quando vai além dos índices e escalas comparativas e

engendra questionamentos a respeito das significações e valores, interroga sobre as

causas e investe em programas e ações para superar os problemas e deficiências.

Por isso, não está somente voltada ao já realizado; precisa estar aberta à

construção do futuro, a novas interpretações e possibilidades (DIAS SOBRINHO,

2010).

Para Ristoff (2004, p.182-183) as dificuldades não são somente técnicas, mas

são também de cunho “acadêmico e político”, pois, considera que há “[...] muito a

ser feito para que a avaliação seja percebida no campus, na sua dimensão formativa

72

e pedagógica e não unicamente como uma exigência governamental”. Dentro da

compreensão de um sistema, como o Sinaes, o referido autor considera que o

Enade é uma avaliação importante, mas há existência de outras que são

consideradas significativas.

Considerando essas limitações apresentadas por pesquisadores na temática

de avaliação da Educação Superior, Verhine e Dantas (2009) ressaltam que as

limitações próprias do Enade devem ser consideradas, mas estas não justificam a

não utilização de uma avaliação em larga escala, como o Enade. Os autores

apresentam três motivos da validade de uma avaliação como o Enade,

apresentados a seguir.

O primeiro motivo seria a criação de um “[...] clima favorável à avaliação da

Educação Superior” (VERHINE, DANTAS, 2009, p.186). Mesmo sendo uma

necessidade a ocorrência de avaliações em larga escala da Educação Superior, a

falta de consenso foi um impeditivo para a realização deste tipo de avaliação. Antes

do Exame Nacional de Cursos (1996-2003) e do Exame Nacional de Desempenho

dos Estudantes (2004 até os dias atuais), não havia um conjunto de informações

consolidadas sobre a realidade da Educação Superior brasileira. Assim, a realização

de avaliações contribuiria para a promoção de uma cultura de avaliação (VERHINE,

DANTAS, 2009).

O segundo motivo refere-se às informações oriundas dos outros instrumentos

de constituição do Enade, que além da prova, possui os questionários voltados para

os estudantes, para a coleta de informações sobre o perfil socioeconômico e

referente às impressões sobre a prova e um questionário direcionado para o

coordenador do curso. Esses instrumentos contribuem para a caracterização do

perfil dos estudantes e conhecimento sobre a Educação Superior brasileira. E o

terceiro motivo é que, sem esses testes, não teríamos dados ampliados sobre os

estudantes desse nível de ensino. Todavia, os autores ressaltam que, mesmo

identificando a importância de realização do Enade, essa avaliação não deverá ser

utilizada como “única medida de qualidade” (VERHINE, DANTAS, 2009, p.187).

73

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

No presente capítulo, estão descritos e explicitados os procedimentos

metodológicos aplicados na investigação, a partir dos objetivos estabelecidos nesta

tese. Inicialmente, apresentamos a origem da base de dados e a população de

estudo. Em seguida, procedemos à descrição das variáveis que compõem a base de

dados e os critérios de inclusão e exclusão dos sujeitos. Logo após, apresentamos

as técnicas estatísticas utilizadas nas análises. E por fim, descrevemos as variáveis

latentes construídas para representar as dimensões dos estudantes e da Instituição

de Ensino Superior.

A definição das abordagens e dos métodos de análises é essencial para o

desenvolvimento da qualquer pesquisa. Cada investigação é uma experiência única

que utiliza caminhos próprios cuja escolha está relacionada aos objetivos e

hipóteses traçados neste percurso. Portanto, é necessário submeter as hipóteses à

comprovação a que se deseja alcançar (QUIVY; CAMPENHOUDT,1998).

O emprego de dados quantitativos nas pesquisas voltadas para a área

educacional no Brasil teve um avanço a partir da década de 1990, em virtude dos

exames externos de rendimento escolares realizados periodicamente em alguns

sistemas educacionais do Brasil. A maioria dessas pesquisas utilizam os métodos

estatísticos como ferramentas de análise para identificar e explicar quais fatores

sociais, econômicos e políticos estão associados ao desempenho do estudante, a

exemplo da pesquisa de Lago et al. (2015), que usou o método dos Mínimos

Quadrados Ordinários com dados agrupados, com a finalidade de estimar o impacto

de ser cotista sobre a nota média semestral em comparação com os alunos não

cotistas.

Cavalcanti (2015) usou os modelos Propensity Score Matching para analisar a

diferença por gênero entre os grupos de indivíduos que participaram das cotas

(grupo de tratamento) e não cotista (grupo controle) e medir os níveis de

incompatibilidade de educação entre os estudantes, pelo método Realized Matches

ajustado. Marconi (2014) utilizou os modelos hierárquico-lineares com o objetivo de

identificar os fatores associados ao desempenho dos novos engenheiros formados

no Brasil, por meio dos dados do Exame Nacional de Desempenho de Estudantes

2011.

74

Catunda (2012) utilizou os métodos de análise bivariada, Análise de Classe

Latente, os Modelos de Equações Estruturais e Regressão logística, a fim de

identificar os fatores que determinam a qualidade dos cursos de graduação na área

de gestão/administração no Brasil, em 2006, a partir de informações produzidas com

o desempenho dos alunos e dos cursos no Enade. Moreira (2010) fez uso dos

modelos de Regressão Linear, para caracterizar as IES públicas e privadas que

oferecem os cursos selecionados, com relação às variáveis institucionais relevantes,

analisando as diferenças existentes, e buscou identificar e analisar o nível de

interferência de variáveis institucionais no desempenho do estudante no Enade,

assim como características individuais dos alunos, controlando a influência das

variáveis socioeconômicas familiares. Diaz (2007) usou os modelos hierárquicos,

com o objetivo de analisar o impacto de características institucionais sobre o

desempenho dos alunos das áreas de Administração, Direito e Engenharia Civil que

realizaram o Exame Nacional de Cursos no ano de 2000.

A utilização de base de dados também se configura uma característica da

pesquisa documental, visto que os bancos de dados elaborados pelos grandes

institutos de pesquisa – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE),

Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP),

Instituto Brasileiro de Opinião Pública, entre outros –, são consideradas fontes

secundárias de informações que foram coletadas por terceiros e devem ser vistas

como um tipo de documento a ser analisado.

A pesquisa documental é um procedimento no qual se utilizam métodos e

técnicas para a coleta, compreensão e análise de documentos dos mais variados

tipos. Caracteriza-se pela busca de informações em documentos que não receberam

nenhum tratamento científico, ou que podem ser reexaminados, buscando-se novas

interpretações ou mesmo complementares. Pode ser considerada uma fonte natural

de informações, à medida que, por terem origem num determinado contexto

histórico, econômico e social retratam e fornecem dados sobre este mesmo

contexto. De acordo com Sá-Silva, Almeida e Guindani (2009), a riqueza de

informações que podemos extrair de um banco de dados justifica o seu uso em

várias áreas das Ciências Humanas e Sociais, porque possibilita ampliar o

entendimento do objeto analisado, cuja compreensão necessita de contextualização

histórica e sociocultural.

75

A gama de informações contidas nas bases de dados requer a aplicação de

técnicas de análise mais robustas e sofisticadas que necessitam de conhecimentos

técnico e teórico dos modelos estatísticos. É importante deixar claro que o sucesso

das técnicas estatísticas depende da qualidade teórica e da perspectiva epistêmica

na abordagem do problema, as quais norteiam as análises e as interpretações.

Quivy e Campenhoudt (1998) trazem uma importante reflexão sobre a importância

da interpretação das informações extraídas dos dados:

Os instrumentos estatísticos têm um poder de elucidação limitado aos postulados e às hipóteses metodológicas sobre que se baseia, mas não dispõem, em si mesmo, de um poder explicativo. Pode descrever relações, estruturas latentes, mas o significado dessas relações e dessas estruturas não deriva dele. É o investigador que atribui um sentido a estas relações, por meio do modelo teórico que construiu previamente e em função do qual escolheu um método de análise estatística (QUIVY; CAMPENHOUDT,1998, p. 225).

Os modelos estatísticos descrevem as relações e as estruturas latentes entre

os fenômenos observados, mas o significado destas relações não deriva apenas dos

resultados apresentados pelos modelos estatísticos. É o investigador quem atribui

um sentido a essas relações, por meio do modelo teórico que construiu previamente

e em função do qual escolheu um método de análise estatística (QUIVY;

CAMPENHOUDT, 1998).

A metodologia aplicada nesta tese buscou atender aos seguintes objetivos: a)

verificar se existe diferença significativa no desempenho entre os estudantes cotistas

e não cotistas no Enade 2013 e 2014; b) investigar se as características pessoais e

familiares do estudante influenciam no desempenho no Enade; c) investigar se as

características das universidades, dos cursos de graduação e dos docentes

influenciam no desempenho no Enade; d) conhecer o perfil dos estudantes cotistas e

não cotistas e) verificar em qual(is) curso(s) o desempenho dos cotistas e não

cotistas diferem significativamente.

Na busca pelo cumprimento de tais objetivos utilizamos os modelos da Teoria

de Respostas ao Item (TRI), na construção de escalas de medida (construtos), para

representar as características de interesse, de modo que seja possível identificar e

compreender os fenômenos que interferem no desempenho do estudante com

clareza e precisão para, assim, utilizá-los nos modelos de regressão multinível.

76

3.1 ORIGEM DA BASE DE DADOS E POPULAÇÃO DE ESTUDO

O vigente trabalho analisou dados quantitativos e secundários, produzidos

pelo Ministério da Educação na avaliação de cursos de graduação das

Universidades Federais da Região Nordeste, mediante o Exame Nacional de

Desempenho de Estudantes nos anos de 2013 e 2014. As bases de dados foram

extraídas do site oficial do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais

Anísio Teixeira. Trata-se de uma autarquia vinculada ao Ministério da Educação e

tem a missão de promover estudos, pesquisas e avaliações sobre o Sistema

Educacional Brasileiro, com o objetivo de subsidiar a formulação e implementação

de políticas públicas para a área educacional a partir de parâmetros de qualidade e

equidade, bem como produzir informações claras e confiáveis aos gestores,

pesquisadores, educadores e público em geral (INEP, 2014).

A população de estudo é referente aos estudantes concluintes regularmente

matriculados nos cursos de graduação das Universidades Federais da Região

Nordeste do Brasil, as quais adotaram alguma política de reserva de vagas para

egressos de escola pública, para negros e indígenas, estudantes de baixa renda e a

concessão de bônus na pontuação do vestibular ou na nota do Enem para

indivíduos que cursaram o Ensino Médio em escola pública como parte do processo

seletivo para o ingresso de candidatos em seu cursos de graduação e que foram

avaliados pelo Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes nos anos de 2013

e 2014.

Sabe-se que a implementação das políticas de ação afirmativa, como parte do

processo seletivo para ingresso na maioria das Universidades Federais da Região

Nordeste é uma realidade muito recente. Portanto, optamos por analisar os dados

do Enade 2013 e 2014, na tentativa de obter um maior percentual de estudantes

concluintes cotistas. Além disso, outro motivo que nos levou a escolher esse recorte

temporal é a mudança na estrutura do questionário do estudante feita a partir de

201315. Não analisamos os dados do Enade 2015 porque, até o presente momento,

o Inep não disponibilizou os microdados deste ano.

15

Devido à mudança na estrutura no questionário do estudante a partir de 2013, teve-se que criar uma estratégia para aproximar o “sentido conceitual” das variáveis presentes nas bases de dados de 2010 a 2014. As categorias de resposta das maiorias das variáveis foram reduzidas em apenas duas categorias, “1” – Sim e “0” – Não, para construir os construtos de interesse descritos mais adiante. Essa redução tornou os itens pouco satisfatórios na estimação do traço latente e, consequentemente,

77

3.2 DESCRIÇÃO DO BANCO DE DADOS

Os arquivos de dados disponibilizados pelo Inep possuem inputs (entrada)

que permitem fazer a leitura dos bancos de dados, utilizando os softwares SAS ou

SPSS, e fazer as codificações e organizações necessárias para realização das

análises. Contêm informações do questionário do estudante, composto de 65

questões referentes à situação econômica, vivência acadêmica, avaliação das

contribuições dos professores e do curso de graduação na formação acadêmica do

estudante, além da avaliação da Instituição de Ensino Superior. Cada banco de

dados é formado por um conjunto de variáveis descritas a seguir:

Variáveis da Instituição de Ensino Superior e do curso: Contém o código da IES;

a categoria administrativa (pública ou privada), organização acadêmica

(universidades, faculdades ou centro universitários), os cursos habilitados ao Enade,

código do município e região de funcionamento do curso.

Variáveis do Estudante: Indicam a idade, o sexo, o ano de conclusão do Ensino

Médio, o ano de início da graduação, o turno do curso de graduação o tipo de

deficiência etc.

Variáveis de Presença: Informam se o estudante participou de fato de todas as

etapas do Enade (se respondeu a todos os itens da prova).

Variáveis da Prova: Informam a quantidade de questões da parte objetiva e

subjetiva e o gabarito final da prova de formação geral e componente específico.

Variáveis de Desempenho: Informam as notas das questões discursivas, nota bruta

obtida pelo estudante nas provas de conhecimentos específicos da área de atuação

e de formação geral.

Variáveis do Questionário de percepção da prova: Informam a percepção do

estudante em relação à prova do Enade, o grau de dificuldade na prova de formação

geral e o componente específico e a avaliação do tempo destinado à prova.

a violação das suposições dos modelos da Teoria de Resposta ao Item. Portanto, decidiu-se analisar o apenas o Enade 2013 e 2014.

78

Variáveis do Questionário do estudante: Descrevem a situação socioeconômica

do estudante, hábitos acadêmicos, a percepção do estudante em relação à

qualidade do curso, dos docentes e das instalações físicas da IES envolvida.

Para atender aos objetivos e hipóteses estabelecidos, fizemos uso das

variáveis do estudante, variáveis de desempenho e as variáveis do questionário do

estudante. No processo de avaliação e organização da base de dados final, foi

realizada uma análise minuciosa de todas as informações contidas nos dados.

Foram excluídos os estudantes sobre os quais, por alguma razão, não tem

informação da participação ou não participação nas políticas de ações afirmativa no

ingresso do curso de graduação, não têm o valor da pontuação nas provas às quais

foram submetidos, ou obtiveram notas iguais a zero ponto na nota bruta do

componente geral e específico, estudantes que não responderam ou responderam

“Não sei responder” ou “Não se aplica” à maioria das perguntas do questionário do

estudante. Também foram excluídos os estudantes das universidades que não

adotaram nenhuma política de ações afirmativas ou de inclusão social16 antes da

aprovação da Lei de Cotas (BRASIL, 2012) ou cujo percentual de cotista foi inferior a

5% do total de estudante (Tabela 1 do apêndice B). A baixa representatividade de

estudantes cotistas interfere na análise de comparação do seu desempenho com os

não cotistas e pode conduzir a interpretações indevidas. Portanto, foi preciso elevar

o grau de rigor na seleção das universidades e dos estudantes que participaram da

amostra final. Além disso, a exclusão desses estudantes, nas configurações

apresentadas, se fez necessária para minimizar o “viés de informação” do estudante

e garantir a qualidade dos modelos estimados, visto que as perguntas contidas no

questionário do estudante são de cunho opinativo e subjetivo, não sendo possível

avaliar a veracidade das respostas dada pelos estudantes.

A Tabela 1, a seguir, apresenta a população final de estudantes nas 12

universidades investigadas. Em todas as universidades, o número de estudantes

16

A Universidade Federal Rural do Semiárido não tem política de ação afirmativa e nem de inclusão social. A partir de 2013, cumpre a Lei de Cotas estabelecendo metade das vagas de todos seus cursos para alunos oriundos de escola pública, dentre estes, as cotas raciais e socioeconômicas, para alunos com renda familiar per capita de até 1,5 salário mínimo. (Portal da Ufersa). Na Universidade Federal do Ceará não tem política de cotas raciais ou sociais para ingresso no curso de graduação. Na graduação, oferece o curso de Licenciatura Intercultural Indígena das Etnias Pitaguary, Tapeba, Kanindé de Aratuba, Jenipapo-Kanindé e Anacé - LII PITAKAJÁ. (Portal da UFC). Os cotistas representaram menos de 5% (portal da UFCA). A UFCG é a única instituição pública do estado da Paraíba que não utilizava o sistema de cotas antes da aprovação da Lei de Cotas.

79

não cotistas é muito superior ao de cotistas. A aplicação de critérios de seleção

descritos anteriormente contribuiu para minimizar as diferenças no percentual de

estudante nas universidades. Devido ao tamanho elevado de estudantes, a menor

diferença na nota destes estudantes pode indicar diferença estatisticamente

significativa.

Tabela 1 - Total final de estudantes envolvidos no estudo nas universidades investigadas no Enade 2013 e 2014

Universidade

Enade 2013 Enade 2014

Não cotista Cotista Não cotista Cotista

n % n % n % n %

Universidade Federal de Sergipe 385 90,8 39 9,2 864 78,5 237 21,5

Universidade Federal do Piauí 703 87,9 97 12,1 1869 72,5 708 27,5

Universidade Federal do Maranhão 235 64,9 127 35,1 433 60,6 282 39,4

Universidade Federal do Rio Grande

Do Norte 584 86,0 95 14,0 1680 83,5 332 16,5

Universidade Federal de Alagoas 641 81,2 148 18,8 1988 78,7 537 21,3

Universidade Federal da Bahia 352 61,1 224 38,9 891 69,2 397 30,8

Universidade Federal da Paraíba 389 95,3 19 4,7 1068 83,0 219 17,0

Universidade Federal de

Pernambuco 443 91,2 43 8,8 1138 77,7 326 22,3

Universidade Federal Rural de

Pernambuco 235 90,0 26 10,0 754 75,2 248 24,8

Universidade Federal do Vale do

São Francisco 70 85,4 12 14,6 136 85,0 24 15,0

Universidade Federal do Recôncavo

da Bahia 92 62,2 56 37,8 194 51,9 180 48,1

Universidade Federal do Oeste da

Bahia 74 80,4 18 19,6

Total 4132 82,4 883 17,6 11089 76,0 3508 24,0

Fonte: Elaboração própria, a partir dos dados fornecidos pelo Inep (2014).

Os resultados encontrados nesta investigação abrangem apenas as 13 (treze)

universidades federais estudadas nos cursos avaliadas pelo Enade 2013 e 2014 e

seus estudantes selecionados para a composição da população final. Esses

resultados não representam as características gerais das universidades, visto que

80

não foram analisados todos os cursos de graduação. Também não representam as

características gerais das universidades da Região Nordeste, pois, após a aplicação

dos critérios estabelecidos anteriormente, a Universidade Federal do Ceará,

Universidade Federal do Cariri, a Universidade Federal de Campina Grande e a

Universidade Rural do Semiárido não participaram das análises.

No entanto, as evidências apontadas nesta tese contribuem para a

compressão dos fatores que diferenciam o desempenho acadêmico entre cotista e

não cotista, bem como auxiliam na criação de estratégias pedagógicas com vistas à

superação das dificuldades acadêmicas e financeiras e nas relações sociais

estabelecidas durante o período em que o estudante está vinculado à universidade.

Em 2013, o Enade avaliou os cursos que conferem diploma de bacharel em

Agronomia, Biomedicina, Educação Física, Enfermagem, Farmácia, Fisioterapia,

Fonoaudiologia, Medicina, Medicina Veterinária, Nutrição, Odontologia, Serviço

Social e Zootecnia, além de cursos que conferem diploma de tecnólogo em

Agronegócio, Gestão Hospitalar, Gestão Ambiental e Radiologia, totalizando 5.015

estudantes na base de dados final. Em 2014, o Enade avaliou os cursos de

Arquitetura e Urbanismo, Sistema de Informação e as Engenharias, os cursos que

conferem diploma de bacharel ou licenciatura em Ciência da Computação, Ciências

Biológicas, Ciências Sociais, Filosofia, Física, Geografia, História, Letras-Português,

Matemática e Química, e os cursos que conferem diploma de licenciatura em Artes

Visuais, Educação Física, Letras-Português e Espanhol, Letras-Português e Inglês,

Música e Pedagogia. Os cursos que conferem diploma de tecnólogo em Análise e

Desenvolvimento de Sistemas, Automação Industrial, Gestão da Produção Industrial

e Redes de Computadores não foram considerados devido à baixa

representatividade. A base de dados final registrou um total de 14.597 estudantes

nesse processo.

Em função da baixa representatividade de estudantes em alguns cursos,

especialmente os cotistas, agrupamos os cursos que possuem bacharelados e

licenciaturas em uma única categoria de curso – por exemplo, o curso de

Matemática corresponde aos estudantes de licenciatura e bacharelado em

Matemática. Procedemos da mesma forma com os cursos de Engenharia,

agrupando-os em uma única categoria de curso (Engenharias). Em algumas

81

situações foi necessário desagrupar os cursos de Engenharia e os cursos de

bacharelado e as licenciaturas, de modo a analisá-los individualmente.

3.2.1 Tratamento e organização das variáveis

A presente investigação está circunscrita na análise do desempenho

acadêmico do estudante, avaliado por meio das notas obtidas nas provas de

conhecimento específico e de formação geral no Enade. As variáveis de

desempenho são consideradas como as variáveis resposta ou dependentes do

modelo de análise, sendo representadas pelas notas obtidas nas provas do

Componente de Formação Geral e do Conhecimento Específico que são medidas

em uma escala de 0 a 100 pontos.

O componente de avaliação da prova de formação geral é composto por 10

questões, sendo duas discursivas e oito de múltipla escolha. As questões

discursivas buscaram investigar aspectos como clareza, coerência, coesão,

estratégias argumentativas, utilização de vocabulário adequado e correção

gramatical do texto. Quanto às de múltipla escolha, abordam situações-problema e

estudos de caso, simulações, interpretação de textos, imagens, gráficos e tabelas.

Nesse componente, são avaliadas as seguintes habilidades e competências: ler,

interpretar e produzir textos; extrair conclusões por indução e/ou dedução;

estabelecer relações, comparações e contrastes em diferentes situações; fazer

escolhas valorativas avaliando consequências, argumentar coerentemente, projetar

ações de intervenção; propor soluções para situações problema; elaborar sínteses e

administrar conflitos (INEP, 2014a).

A prova do componente específico mede o conhecimento necessário para o

desenvolvimento da profissão e é composta por 30 questões, sendo três discursivas

e vinte e sete de múltipla escolha. As habilidades e competências avaliadas

dependem da peculiaridade de cada área (INEP, 2014b). As notas da prova de

componente geral e as notas do componente específico avaliam aspectos distintos

da formação do estudante e, por isso, foram avaliadas separadamente.

As características individuais dos estudantes e as características das

instituições de Ensino Superior (IES) (infraestrutura, curso e professor) foram

82

consideradas como variáveis explicativas ou independentes. A seleção dessas

variáveis foi feita mediante uma revisão detalhada na literatura das pesquisas

realizadas no campo da avaliação de desempenho educacional – abordagem do

Capítulo 2 desta tese – e de acordo com a disponibilidade das variáveis no

questionário do estudante.

A Figura 2 esboça as prováveis relações existentes entre as variáveis

dependentes do desempenho acadêmico, medido pela nota bruta na prova do

componente de formação geral e a nota bruta na prova do componente de

conhecimento específico e as variáveis explicativas. O objetivo é verificar o quanto

as variáveis independentes contribuem para explicar a variabilidade total existente

na nota do estudante na prova do Enade 2013 e 2014.

Figura 2 - Dimensões relacionadas ao desempenho dos estudantes

Fonte: Elaborado pela autora.

Na Figura 3, a seguir, a variável dimensão do estudante refere-se às

características pessoais, socioeconômicas e acadêmicas que correspondem aos

hábitos de estudo, participação em projetos, programas e atividades acadêmicas e

bolsas de permanência. As variáveis que correspondem às características

individuais do estudante são sexo, idade, cor da pele, estado civil, tipo de escola na

qual cursou o Ensino Médio e se o ingresso do estudante na universidade ocorreu

por meio de alguma política de ação afirmativa ou de inclusão social. A variável

“cotas” foi criada para agregar os estudantes nas categorias de cotista e não cotista,

a partir da pergunta contida no questionário do estudante “Seu ingresso no curso de

83

graduação se deu por meio de políticas de ação afirmativa ou inclusão social?”, o

que permitiu identificar os estudantes que ingressaram na universidade por meio

destas políticas.

Figura 3 - Variáveis na dimensão do estudante


A categoria cotista foi formada com base nas seguintes categorias de

respostas: “Sim, por critério étnico-racial (negros pardos e indígenas)”; “Sim, por

critério de renda”; “Sim, por ter estudado em escola pública ou particular com bolsa

de estudos”; “Sim, por sistema que combina dois ou mais critérios anteriores” e “Sim,

por sistema diferente dos anteriores”. A categoria não cotista foi formada pelos

estudantes que afirmaram não ter participado de nenhum processo de ação

afirmativa no ingresso do curso de graduação. Nessa variável a categoria de

referência é ser cotistas.

A partir da variável cotas foi criada outra variável que denominamos de cotas

curso para representar a proporção de estudantes cotistas em cada curso analisado.

Nessa nova variável, os estudantes que estão inseridos no mesmo curso terão os

mesmos valores. A variável cotas curso foi utilizada nos modelos de regressão

multinível no nível do curso.

A variável idade foi utilizada na descrição do perfil do estudante, sendo

criadas faixas etárias para essa variável da seguinte forma: 1 - até 24 anos, 2 - de

25 a 29 anos; 3 - de 30 a 34 anos, 4 - de 35 a 39 anos e 5 - acima de 40 anos. A

variável idade, quando inserida no modelo de regressão como variável explicativa,

84

foi mantida em sua forma original em anos completos até a data em que o estudante

respondeu ao questionário do estudante.

Categorizamos a variável tipo de escola em 1 - escola pública – formada

pelos estudantes que cursaram todo o Ensino Médio em escolas públicas ou a maior

parte em escola pública; 2 - escola privada – formada pelos estudantes que

cursaram o Ensino Médio todo ou a maior parte em escola privada e 3 - outros –

formada pelos indivíduos que fizeram o Ensino Médio parte no Brasil e parte no

exterior, cuja categoria tem apenas no questionário do estudante do Enade 2014.

A variável sexo foi usada na sua forma original, tendo as mulheres como

referência. A partir da variável das respostas dadas pelos estudantes à pergunta

“como você se considera?” do questionário do Enade, foi criada uma nova variável

com as categorias 0 - brancas ou amarelas de origem oriental e 1 - pretos, pardos e

indígena, quando utilizadas nos modelos de regressão, sendo esta a última

categoria a de referência.

Fazem parte das características socioeconômicas as variáveis renda familiar,

escolaridade do pai e escolaridade da mãe. A variável renda familiar foi

recategorizada em 1 - até 1,5 salários mínimo, 2 - acima de 1,5 até 3,0 salários

mínimos, 3 - acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos, 4 - acima de 6,0 até 10,0

salários mínimos e 5 - acima de 10,0 salários mínimos. Nas variáveis escolaridade

da mãe e escolaridade do pai, as duas últimas categorias foram agregadas em

superior e pós-graduação, e a nova categorização ficou da seguinte forma: 1 -

nenhuma escolaridade, 2 - Ensino Fundamental I do 1º ao 5º ano, 3 - Ensino

Fundamental II do 6º ao 9º ano, 4 - Ensino Médio e 5 - Ensino Superior ou Pós-

graduação. Apesar de considerar a variável tipo de escola como uma característica

individual do estudante, utilizamos essa variável na composição do construto nível

socioeconômico do estudante.

As características ou vivências acadêmicas do estudante são representadas

pelas variáveis: participação em projetos, programas e atividades acadêmicas

extraclasses e tipo de apoio financeiro recebido durante o curso de graduação e pelo

que denominamos de hábito de estudo, composto pelas variáveis quantidade de

livros lidos no ano (exceto os livros indicados na bibliografia do seu curso) e

quantidade de horas por semana dedicadas aos estudos.

85

O questionário do estudante consta de apenas uma pergunta capaz de

identificar se o estudante participou de algum projeto, programa ou atividade

acadêmica extraclasse oferecida pela IES. Entretanto, não consegue atingir todos os

estudantes, uma vez que foi perguntado a estes se eles, “ao longo de sua trajetória

acadêmica, receberam algum tipo de bolsa acadêmica”. No banco de dados do

Enade, os estudantes que participaram dessas atividades acadêmicas são apenas

aqueles que receberam algum tipo de bolsa acadêmica, pois não foi possível

computar os estudantes que participaram dessas atividades acadêmicas

extraclasses, mesmo não tendo recebido nenhuma contrapartida financeira.

Utilizamos a questão “Ao longo da sua trajetória acadêmica, você recebeu

algum tipo de bolsa acadêmica? No caso de haver mais de uma opção, marcar

apenas a bolsa de maior duração” do questionário do estudante, para extrair a

informação de participação do estudante em programas e projetos de extensão. A

partir das alternativas dessa questão (A – Nenhum, B - Bolsa de iniciação científica,

C - Bolsa de extensão, D - Bolsa de monitoria/tutoria e E - Bolsa PET e F - Outro tipo

de bolsa acadêmica), foi possível criar uma nova variável chamada atividades

acadêmicas com duas categorias de resposta: a primeira categoria recebeu o valor

0 (zero), se o estudante escolheu a alternativa A e 1 (um), se o estudante escolheu

alguma das alternativas B, C, D, E, ou F. Embora essa variável contribua

indiretamente no custeio das necessidades básicas do estudante, ao nosso ver, ela

contribui para a formação acadêmica extracurricular do estudante e tende a estar

mais vinculada à participação do estudante em projetos, programas e atividades de

cunho acadêmico do que com auxílio-financeiro com vistas à permanência do

estudante na universidade. Portanto, quando nos referimos à participação do

estudante nos diversos tipos de atividade acadêmica, estamos nos referindo ao

recebimento de bolsa acadêmica pelos estudantes.

A variável bolsa de permanência refere-se aos tipos de auxílio-financeiro

recebido durante o curso e ofertados aos estudantes pela universidade ou por outras

organizações governamentais e não governamentais. Para construir as variáveis

que representam o recebimento de auxílio-financeiro, utilizamos a questão do

questionário do Enade “Ao longo da sua trajetória acadêmica, você recebeu algum

tipo de bolsa de permanência? Em caso de haver mais de uma opção, marcar

apenas a bolsa de maior duração”, que apresenta as seguintes alternativas: A -

86

Nenhuma, B - Auxílio-moradia, C - Auxílio-alimentação, D - Auxílio-moradia e

alimentação, E - Bolsa Auxílio- Permanência e F - Outros auxílios. A nova variável

chamada de bolsa de permanência possui duas categorias de respostas. A primeira

categoria recebeu o valor 0 (zero), se o estudante escolheu a alternativa A, e a

segunda categoria recebeu o valor 1 (um), se o estudante escolher alguma das

alternativas B, C, D, E. Apesar de a variável não estar diretamente relacionada com

a característica acadêmica do estudante, também a consideramos como parte

integrante da vivência acadêmica do estudante na universidade. O ideal seria que

constassem no questionário do estudante perguntas que extraíssem diretamente

essas informações do estudante. As variáveis quantidade de livros lidos no ano e

quantidade de horas por semana dedicadas aos estudos foram utilizadas em sua

forma original na estimação do construto hábito de estudo.

A partir das variáveis atividade acadêmica e bolsa permanência, foram

criadas outras variáveis denominadas atividade acadêmica do curso e bolsa

permanência do curso. A variável atividade acadêmica do curso representa a

proporção de estudantes que participaram de atividades acadêmicas em cada curso,

e a variável bolsa permanência do curso representa a proporção de estudantes que

receberam algum tipo de auxílio-financeiro em cada curso. Os valores dessas

variáveis terão variações entre os cursos e não entre os estudantes, sendo que tais

variáveis foram utilizadas nos modelos de regressão multinível como variáveis

explicativas no nível do curso.

A Figura 4, a seguir, apresenta as características da dimensão da instituição

de Ensino Superior, estando representada no construto que corresponde à

contribuição da organização didático-pedagógica17 do professor e do curso de

graduação e da infraestrutura da universidade. O construto do professor refere-se à

avaliação do estudante em relação às contribuições da(s) metodologia(s) de ensino

do professor na formação acadêmica do aluno. No questionário do estudante, as

variáveis utilizadas na estimação do construto do professor foram: plano de ensino

apresentado pelos professores, disponibilidade do professor para atender aos

alunos fora do horário da aula, coerência e domínio de conteúdos abordados nas

disciplinas, relação do professor com o aluno durante o curso, se as avaliações da

17

Organização didático-pedagógica é como o Inpe se refere às perguntas de avaliação do curso, do professor e da IES.

87

aprendizagem realizadas durante o curso foram compatíveis com os conteúdos ou

temas trabalhados pelos professores e se as referências bibliográficas indicadas

pelos professores nos planos de ensino contribuíram para a aprendizagem do aluno.

As variáveis do construto do curso de graduação referem-se às características

metodológicas e às contribuições do curso para o processo de construção do

conhecimento do aluno.

Os estudantes avaliaram se as metodologias de ensino utilizadas no curso

desafiam o aluno a aprofundar os conhecimentos e a desenvolver competências

reflexivas e críticas; se o curso possibilitou aumentar a capacidade crítica de

reflexão, argumentação, de pensar em soluções para problemas da sociedade; se o

curso exigiu organização e dedicação frequente aos estudos; se disponibilizou

monitores para auxiliar os estudantes; e se foram oferecidas oportunidades para os

estudantes superarem problemas e dificuldades relacionados ao processo de

formação. Essas variáveis não sofreram modificações em sua estrutura original. O

construto da infraestrutura da IES representa as condições das instalações físicas,

salas de aula e laboratórios; disponibilidade do acervo bibliográfico, quantidade

suficiente de equipamentos e materiais e ambiente adequado para as aulas práticas,

representando assim as características da IES. Todas as variáveis que utilizadas na

estimação dos construtos da dimensão da IES, possuem as seguintes categorias de

resposta – 1- Discordo Totalmente, 2 - Discordo 3 - Discordo parcialmente, 4 -

Concordo Parcialmente, 5 – Concordo, 6 - Concordo Totalmente e a categoria 7 –

“Não sei responder/ Não se aplica” que não foi considerada.

88

Figura 4 - Variáveis na dimensão da Instituição de Ensino Superior

Fonte: Elaboração da autora.

3.3 TÉCNICAS ESTATÍSTICAS

A pesquisa quantitativa recorre à linguagem matemática para conhecer a

natureza do fenômeno analisado e as relações entre variáveis presentes no estudo.

Conforme Babbie (2001), a matemática é apenas uma linguagem conveniente e

eficaz para descrever as operações lógicas inerentes a toda análise de dados. Os

métodos quantitativos fundamentam-se na aplicação da teoria estatística,

consistindo em um conjunto de técnicas que permite, de forma sistemática,

organizar, descrever, analisar e interpretar dados oriundos de estudos ou

experimentos, realizados em qualquer área do conhecimento, e constitui um

importante auxílio para as investigações sociais por meio de representações que

demonstram as relações entre os fenômenos analisados.

O propósito dos métodos estatísticos empregados neste trabalho é encontrar

um modelo matemático capaz de verificar se existe diferença significativa no

desempenho na prova do Enade entre os estudantes cotistas e não cotistas e

identificar as possíveis variáveis que contribuem para esta diferença, caso ela exista.

A estatística descritiva e exploratória é a parte inicial de qualquer análise de dados e

foi realizada com o objetivo de conhecer as variáveis em suas formas originais

89

Em seguida, usamos as técnicas de inferência para analisar a existência ou

não de associação ou correlação significativa entre as variáveis independente e as

variáveis explicativas do estudo e, assim, identificar possíveis variáveis que farão

parte das análises. Além disso, utilizamos essa técnica para verificar se existe

diferença estatisticamente significativa na nota média das provas entre os

estudantes cotistas e não cotista, para verificar a provável influência individual do

nível socioeconômico do estudante, atividades acadêmicas, bolsa permanência,

infraestrutura da IES e as contribuições didático-pedagógicas dos docentes e do

curso no seu desempenho na prova do Enade.

Utilizamos, na sequência, os modelos da Teoria de Resposta ao Item, de

modo a estimar os construtos para cada dimensão, conforme apresentado na Seção

3 desta tese. Usamos os modelos de regressão hierárquica para testar os efeitos

das variáveis explicativas (sexo, idade, cor da pele, renda familiar, hábitos do

estudante, atividade acadêmica e bolsa permanência, qualidade da infraestrutura da

IES, contribuições do professor e do curso na formação acadêmica do estudante)

nas variáveis respostas, que são as notas do estudante, para atender ao objetivo

principal desta tese. Também utilizamos os modelos de regressão linear múltipla

para analisar as variáveis que influenciam no desempenho dos estudantes, ao

analisar o curso individualmente. Ressaltamos que detalhes sobre os modelos de

regressão múltiplos podem ser encontrados facilmente da literatura. A seguir, serão

detalhadas as técnicas estatísticas adotadas nesta tese.

3.3.1 Análise descritiva e exploratória dos dados

A definição da variável, característica da população de estudo que pode ser

medida, é a principal forma de operacionalizar a construção do modelo teórico da

pesquisa. Por conseguinte, é importante analisar, detalhadamente, cada variável

envolvida no processo de análise. Inicialmente, uma análise de estatística

exploratória será realizada com o objetivo de conhecer as potencialidades das

variáveis em suas formas originais e identificar possíveis variáveis que poderão fazer

parte das análises.

90

A estatística descritiva fornece uma síntese dos valores assumidos pelas

variáveis, o que possibilita uma visão global da variação destes valores, bem como

avaliar a assimetria da distribuição e a presença de valores discrepantes no conjunto

de dados. As principais metodologias da estatística descritiva (medidas de tendência

central e as medidas de variabilidade) podem ser usadas na análise univariada,

bivariada ou multivariada (BARBETTA et al., 2004).

A análise univariada consiste no estudo das características da distribuição de

uma única variável por meio do cálculo das principais medidas de tendência central

(média, mediana, moda, separatrizes), medidas de dispersão (variância e desvio

padrão), gráficos (boxplot e histograma) e tabelas de frequências.

Reconhecemos também que os gráficos e tabelas são importantes recursos

visuais utilizados na descrição e representação dos fenômenos estudados, devido à

clareza e à objetividade na interpretação dos dados. Montgomery (2003, p.14) afirma

que “uma adequada apresentação dos dados é essencial ao bom julgamento

estatístico, porque permite focar as características importantes dos dados ou ter

discernimento acerca do tipo de modelo que deveria ser usado na solução do

problema em questão”. Quando a análise envolve grande número de variáveis e há

interesse estudar a relação ou associação entre duas ou mais delas, são feitas

tabulações cruzadas e cálculos dos coeficientes de associação.

Analisar as relações entre as variáveis constitui uma fase obrigatória das

pesquisas de cunho quantitativo. Em estudos que envolvem mais de uma variável é

sempre de interesse conhecer o grau de dependência ou relação entre as variáveis,

para predizer o resultado de uma delas, quando conhecermos a realidade da outra

variável. De modo geral, a quantificação da intensidade de relação ou associação

entre duas variáveis é feita pelos chamados coeficientes de associação ou

correlação que usualmente variam entre 0 e 1, ou entre -1 e +1, indicando falta de

associação nas proximidades do zero. É importante deixar claro que, na análise de

correlação, o coeficiente não pode ser interpretado como uma relação de causa e

efeito, ou seja, quando duas variáveis são altamente correlacionadas não significa,

necessariamente, que uma causa a outra.

Neste trabalho, estamos interessados inicialmente em avaliar o grau de

associação entre as variáveis respostas (nota do componente específico, nota do

componente geral e nota geral, que é uma média ponderada entre as notas do

91

componente específico e do componente geral) e as diversas variáveis explicativas

– que serão descritas posteriormente –, bem como encontrar um modelo matemático

que descreva a relação entre estas variáveis. Para tanto, foi feita uma análise

exaustiva dessas variáveis, com a finalidade de encontrar elementos que auxiliem a

interpretação dos construtos que serão usados da modelagem final.

3.3.2 Teoria de Resposta ao Item

A Teoria de Resposta ao Item (TRI) constitui-se em um ramo dentro das

teorias de modelagens latentes, tendo surgindo por volta de 1930, e dispõe de um

conjunto de modelos de efeitos aleatórios para estimar a habilidade, proficiência ou

traço latente de indivíduos submetidos a um teste ou questionário. Esses modelos

supõem que o desempenho do indivíduo em um teste pode ser explicado por

características que não podem ser observadas diretamente. Os primeiros

pesquisadores a estudar a TRI foram Richard (1936), que comparou os parâmetros

dos itens obtidos pela teoria clássica da Psicométria com os primeiros modelos da

TRI, Lawley (1944), que criou alguns métodos de estimação dos parâmetros dos

itens, e Tucker (1946), que parece ter sido o primeiro a utilizar a expressão curva

característica do item (PASQUALI; PRIMI, 2003).

No Brasil, a TRI foi aplicada pela primeira vez em 1995, na área educacional,

na análise dos resultados do Sistema Nacional de Ensino Básico (SAEB) e no

Sistema de Avaliação de Rendimento Escolar do Estado de São Paulo (SARESP).

Desde 2009, a TRI vem sendo utilizada para calcular as notas obtidas nas provas do

Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM). Apesar de ter sido desenvolvida

tradicionalmente na área de avaliação educacional, sua aplicação tem sido

observada em diversas áreas do conhecimento, a saber: medicina, genética

marketing, administração, gestão de qualidade, biologia e psiquiatria, análise de

sobrevivência, series temporais, dentre outras (ANDRADE; TAVARES; VALLE,

2000).

A TRI é uma metodologia que propõe analisar as relações entre as respostas

dadas pelos indivíduos a um teste ou questionário (variáveis observáveis) e seus

traços latentes, habilidades, proficiências ou aptidão, que são características do

92

indivíduo, as quais não podem ser observadas diretamente. Essa metodologia

sugere formas matemáticas de representar a probabilidade de um indivíduo dar

certa resposta a um item em função do seu traço latente e das características do

item na área de conhecimento avaliada (ANDRADE; TAVARES; VALLE, 2000).

A relação entre os parâmetros dos itens e os traços latentes pode ser

modelada por uma equação monótona crescente, por meio das funções de ligação

simétrica probit ou logit, conhecida como Curva Característica do Item (CCI). A CCI

mostra que a probabilidade condicional de acerto de um item é uma função

crescente do traço latente. A Figura 5, a seguir, apresenta o gráfico da CCI de um

item, na qual se pode observar que, à medida que o traço latente (θ) aumenta, a

probabilidade 𝑃(𝜃) de responder corretamente ao item também aumenta. Cada item

possui uma CCI para descrever o resultado da estimação dos parâmetros dos itens

em função do traço latente. De acordo com Araújo (2009, p. 102) “a forma de uma

curva característica do item descreve como a mudança do traço latente relaciona-se

com a mudança na probabilidade de uma resposta específica”. Outra medida muito

utilizada juntamente com a CCI é a Função de Informação do Item (FII). De acordo

com Pereira (2012, p. 9,) a FII “é um indicador da precisão com que o traço latente é

estimado em um teste ou item”, ou seja, ela permite analisar o quanto um teste

contribui de informação na estimação do traço latente.

O traço latente é medido em uma escala arbitrária e varia entre −∞ e +∞.

Essa escala pode ser criada com quaisquer valores de média e desvio padrão,

entretanto é comum utilizar uma escala (0, 1), isto é, com média igual a zero e

desvio padrão igual a um. O índice de dificuldade pode ser interpretado como o

ponto da escala para o qual a probabilidade de resposta correta (y=1) é 50%,

podendo variar entre −∞ e +∞, sendo medido na mesma escala do traço latente.

Espera-se que os valores de bi se situem entre -2 (itens fáceis) e +2 (itens difíceis).

A métrica para o parâmetro de discriminação também varia de −∞ e +∞, valores

negativos não são esperados, por indicarem que os indivíduos de maior traço latente

tendem a errar o item. Na prática, a métrica desse parâmetro pode variar entre 0 a 3,

onde 0 significa nenhuma discriminação e 3 significa discriminação praticamente

perfeita.

93

Figura 5 - Exemplo de uma Curva Característica do Item

Fonte: Figura retirada do livro “Teoria da resposta ao item: conceitos e aplicações” (ANDRADE; TAVARES; VALLE, 2000).

Os primeiros modelos de resposta ao item surgiram inicialmente com os

trabalhos de Lord (1952), o qual desenvolveu o modelo unidimensional de dois e três

parâmetros para itens dicotômicos, utilizando o modelo de ogiva normal como

função de ligação (função de ligação probit). Birnbaum (1957) aprimorou os modelos

de Lord, ao usar o modelo logístico como função de ligação (função de ligação logit).

Atualmente, os modelos para dados dicotômicos são mais utilizados no campo da

avaliação de desempenho. Samejima (1969) propôs o Modelo de Resposta Gradual

(MRG) para modelar dados em escala ordinal. Bock (1972) desenvolveu um Modelo

de Resposta Nominal (MRN) para dados em escala nominal, que expressa a

probabilidade de resposta para cada uma das alternativas de um item como função

do traço latente (PEREIRA, 2012). Tais modelos possuem duas suposições muito

importantes. A primeira suposição é a unidimensionalidade do teste – um conjunto

de itens deve medir um único traço latente, ou seja, existe apenas um traço latente

dominante responsável pela realização de todos os itens da prova ou questionário. A

segunda suposição é de independência local – dado um traço latente, a resposta

dada aos diferentes itens da prova é independente. A suposição de

unidimensionalidade pode ser verificada por meio da análise fatorial realizada a

partir da matriz de correlações tetracórica, que é um índice utilizado para medir a

correlação entre os resultados dos itens de um teste.

94

A TRI, ao longo dos anos, vem ganhando importância no meio acadêmico, de

modo que muitos pesquisadores estão utilizando esta metodologia na criação de

escala de medida, para avaliar o grau de satisfação e construção de indicadores.

Soares (2005) apresenta algumas técnicas para a produção de indicadores da

condição socioeconômica do indivíduo (padrão de vida) baseadas em modelos da

Teoria da Resposta ao Item. O autor fez uma comparação entre o modelo

dicotômico de dois parâmetros e o Modelo de Resposta Gradual na construção do

índice do padrão de vida das famílias dos alunos que participaram Programa de

Avaliação Educacional do Estado de Minas Gerais e concluiu, do ponto de vista da

informação do índice, que o MRG apresentou melhor resultado quando comparado

aos outros modelos.

Sousa Júnior et al. (2010) utilizaram o modelo logístico de dois parâmetros e

os critérios de níveis âncora e itens âncora na criação de uma escala de medida,

para avaliar o grau de satisfação de alunos quanto ao curso que frequentam. Costa

(2001) usou a TRI para criar uma escala de medida que pudesse avaliar a

divulgação das políticas e ações ambientais (gestão ambiental) nas indústrias

brasileiras. Alexandre (2001) construiu uma escala, por meio dos modelos da TRI,

para medir o grau de maturidade de uma empresa em relação à implementação da

Gestão pela Qualidade Total. Alves e Borina (2011) desenvolveram uma escala para

medir o potencial empreendedor utilizando a Teoria da Resposta ao Item. Bartolotti

(2012) aplicou um modelo cumulativo da TRI para criar uma medida de satisfação de

alunos com seus cursos e avaliar a satisfação no ensino. Oliveira (2012) usou o

Modelo de Rasch para buscar evidências de validade e precisão para o Inventário

de Ansiedade na Escola. Scher et al. (2014) avaliaram o quanto a prova do Enade

do Curso de Administração está mensurando o verdadeiro traço latente dos seus

acadêmicos, fazendo um comparativo do desempenho entre ingressantes e

concluintes. Camargo et al. (2016) utilizaram o modelo logístico de três parâmetros

(ML3P) para mensurar o desempenho (proficiência) dos estudantes de Ciências

Contábeis na prova do Enade 2012.

Nosso objetivo é utilizar os modelos da TRI para construir escalas de medidas

(construto) que representem o nível socioeconômico, a formação extracurricular, os

hábitos de estudo e a “satisfação” dos estudantes quanto às condições de

infraestrutura da IES e no que se refere à metodologia e competência dos

95

professores. Essas variáveis são consideradas variáveis latentes, haja vista que não

podem ser observadas diretamente e devem ser deduzidas a partir do estudo de

variáveis secundárias que estejam indiretamente relacionadas a elas. Por exemplo,

podemos estimar o nível socioeconômico do estudante (isto é, um parâmetro do

indivíduo) e também os parâmetros dos itens selecionados para compor o construto,

de modo a criar uma escala de medida do nível socioeconômico do estudante.

Soares (2005) traz uma definição assertiva a respeito dos construtos criados com os

modelos da TRI:

Os construtos são abstrações teóricas definidas dentro de uma rede de relações produzidas a partir de vários outros construtos. Por não serem diretamente medidos, a escala de valores segundo a qual esses constructos são avaliados é produzida a partir de instrumentos (testes, questionários, etc.) que se constituem de itens (questões do teste ou perguntas específicas, devidamente estruturadas de acordo com um modelo que será empregado) que, no entender dos especialistas que os elaboram, se associam diretamente ao constructo (ou constructos) de interesse (SOARES, 2005, p. 84).

Optamos por fazer uso dos modelos da TRI porque são poderosas

ferramentas na construção de escala de medidas para indivíduos submetidos a um

exame ou questionário. Ela permite analisar as propriedades estatísticas de cada

item que compõe o instrumento de medida, o que possibilita ao pesquisador

mensurar o poder de discriminação e dificuldade dos itens, facilitando assim a

interpretação da escala de medida construída e o conhecimento dos itens que mais

contribuem com informação na estimação do traço latente, de modo a facilitar a

interpretação também da escala de medida construída. Além disso, a TRI permite a

comparação do traço latente entre populações distintas submetidas a um

questionário (ou prova) com alguns itens em comum. Na construção das escalas de

medidas foi utilizado o Modelo de Resposta Gradual aplicado a itens em escala

ordinal.

3.3.2.1 Modelos para itens dicotômicos

Os modelos dicotômicos se diferenciam pelo número de parâmetros utilizados

para descrever o item. O modelo logístico de um parâmetro (ML1P), ou modelo de

Rasch, possui apenas o parâmetro de dificuldade do item, o modelo logístico de dois

parâmetros (ML2P) possui o parâmetro de discriminação e dificuldade do item e o

96

modelo logístico de três parâmetros (ML3P) possui o parâmetro de discriminação e

dificuldade do item e a probabilidade de acerto casual para indivíduos de baixa

habilidade. No campo da avaliação de desempenho educacional o ML3P é o mais

utilizado para estimar a habilidade do estudante (ANDRADE, TAVARES e VALLE,

2000).

1) Modelo logístico de um parâmetro

Foi proposto por G. Rasch, em 1960, e expresso como modelo de ogiva,

sendo descrito para modelo logístico por Wright (1977). Este modelo associa a

probabilidade de um indivíduo dar uma certa resposta a um item como função da

dificuldade e da habilidade do respondente. Sua formulação matemática é:

)(

)(

1)/1(

i

i

bD

bD

jije

eUP

Ii ,...,1 e nj ,...,1

2) Modelo logístico de dois parâmetros

Neste modelo, a probabilidade de acerto de um item é influenciada pela sua

dificuldade, discriminação e da habilidade do respondente. Sua definição

matemática é:

)(

)(

1)/1(

ii

ii

bDa

bDa

jije

eUP

Ii ,...,1 e nj ,...,1

3) Modelo logístico de três parâmetros

Assume que a probabilidade de acerto de um item é influenciada pela sua

dificuldade, discriminação, probabilidade de acerto ao acaso e da habilidade do

respondente. Em termos matemáticos, o modelo é expresso por:

)(

)(

1)1()/1(

ii

ii

bDa

bDa

iijije

eccUP

Ii ,...,1 e nj ,...,1

sendo,

i= número de itens;

j= número de respondentes;

)/1( jijUP = a probabilidade do respondente j com habilidade j responder

corretamente o item i;

97

ib = parâmetro de dificuldade do item i, medido na mesma escala do item i; medido

na mesma escala da habilidade.

ijU = é uma variável dicotômica que assume os valores 1, quando o indivíduo i

responde corretamente o item i, ou 0 quando ocorre acaso contrário;

ia = é o parâmetro de discriminação (ou de inclinação) do item i; com valor

proporcional à inclinação da Curva Característica do Item no ponto ib ;

ic = é o parâmetro do item que representa a probabilidade do respondente com

baixa habilidade responder corretamente o item i, isto é, probabilidade de acerto

casual;

D= é um fator de escala, constante e igual a um. Utiliza-se o valor 1.7 quando se

deseja que a função logística forneça resultados semelhantes ao da função ogiva

normal.

3.3.2.2 Modelo de Resposta Gradual

O Modelo de Resposta Gradual (MRG) é utilizado para descrever a relação

entre o traço latente e os parâmetros de itens politômicos que possuem uma

ordenação entre as alternativas de resposta. Segundo Andrade, Tavares e Valle

(2000), o MRG foi proposto com o objetivo de obter estimativas mais precisas do

traço latente de indivíduos submetidos a testes de múltipla escolha.

Suponha que n (j=1, 2,..., n) indivíduos sejam submetidos a um teste com i

(i=1, 2,...,I) itens de múltipla arranjadas em ordem crescente e denotadas por

k=0,1,2,..., mi número de categorias do i-ésimo item. A probabilidade de um

indivíduo j escolher uma particular categoria de resposta ou outra mais alta do item i

é dada por:

𝑃𝑖,𝑘+ =

1

1 + 𝑒−𝐷𝑎𝑖(𝜃𝑗−𝑏𝑖,𝑘) ,

em que,

θj : traço latente do j-ésimo indivíduo;

ai : parâmetro referente à discriminação do item i;

98

bi,k: parâmetro de dificuldade da k-ésima categoria do item i.

A probabilidade de um indivíduo j receber um escore k no item i é dada então

pela seguinte equação,

𝑃𝑖,𝑘 (𝜃𝑗) = 𝑃𝑖,𝑘+ (𝜃𝑗) − 𝑃𝑖,𝑘+1

+ (𝜃𝑗) =1

1 + 𝑒−𝑎𝑖(𝜃𝑗−𝑏𝑖,𝑘) −

1

1 + 𝑒−𝑎𝑖(𝜃𝑗−𝑏𝑖,𝑘+1),

A Figura 6 representa a CCI de um item estimado utilizando o MRG, observa-

se que os indivíduos que possuem o valor do traço latente inferior a -2 têm maior

probabilidade de escolher a alternativa 1 (P0); indivíduos que possuem o valor do

traço latente entre -2 e 0 têm maior probabilidade de escolher à alternativa 2 (P1);

indivíduos que possuem o valor do traço latente entre 0 e 2 têm maior probabilidade

de escolher a alternativa 3 (P2) e indivíduos que possuem o valor do traço latente

maior que 2 têm maior probabilidade de escolher a alternativa 4 (P3).

De acordo com Andrade, Tavares e Valle (2000), o parâmetro de

discriminação representa o quanto o item consegue diferenciar os indivíduos com

diferentes níveis do traço latente. Esse parâmetro é um indicador da “qualidade” do

item. Quanto maior o valor desse parâmetro, melhor é a qualidade do item. Se o

valor da discriminação de um item for pequeno, indivíduos com baixo e alto valor do

traço latente terão probabilidades próximas de concordarem com o item. Esse tipo

de comportamento do item é um indicativo de que o mesmo não é satisfatório. O

parâmetro de dificuldade refere-se ao nível do traço latente no qual a probabilidade

de um indivíduo selecionar uma categoria de resposta (por exemplo, insatisfeito) ou

uma categoria mais alta ordenada (por exemplo, pouco insatisfeito, satisfeito ou

muito satisfeito) é 0,5. Isto é, quanto maior o grau de dificuldade do item, maior deve

ser é o traço latente que o indivíduo necessita para aceitar o item (dar uma resposta

positiva).

O MRG foi utilizado para construir os construtos referentes ao nível

socioeconômico, os hábitos acadêmicos do estudante, na avaliação da satisfação do

estudante em relação às condições de infraestrutura geral da universidade e em

relação aos professores. Optamos por utilizar esse modelo porque a maioria das

variáveis empregadas na composição dos construtos possui escala ordinal.

A estimação dos parâmetros dos modelos da TRI foi realizada pelo método

Bayesiano Esperança a Posteriori (EAP) e usamos o Software R versão 3.3.2 e o

99

pacote ltm. Mais detalhes sobre os fundamentos da TRI e os modelos matemáticos

utilizados podem ser encontrados em Bock (1972), Baker e Kim (2004), Andrade,

Tavares e Valle (2000), Pasquali e Primi (2003) e Pereira (2012).

Figura 6 - Curva Característica do Item do MRG

Fonte: Figura retirada do livro “Teoria da resposta ao item: conceitos e aplicações” (ANDRADE; TAVARES; VALLE, 2000).

3.3.3 Modelo de Regressão Hierárquico

Os modelos de regressão hierárquicos também conhecidos como modelos de

efeito aleatório, modelos multinível, são uma extensão dos modelos de regressão

clássicos, quando as variáveis explicativas são analisadas em vários níveis de

agregação, considerando-se a natureza hierárquica dos dados.

De acordo com Soares e Mendonça (2003), os modelos hierárquicos têm por

objetivo descrever, por meio de um modelo matemático, a relação entre duas ou

mais variáveis explicativas e uma variável dependente considerando a estrutura

hierárquica dos dados. Para Hox (2002) e Cruz (2010), as vantagens de utilizar os

modelos hierárquicos são: a) possibilidade de melhor compreensão do processo,

devido à decomposição da variância do erro nos diversos níveis; b) possibilidade de

formular e testar hipóteses relativas a efeitos entre os níveis e permissão da partição

da variabilidade da variável resposta nos diversos níveis; c) quando utilizados

corretamente, anuência de obtermos melhores estimativas dos coeficientes de

regressão e da sua variação do que com os métodos tradicionais.

100

Na área educacional, esses modelos são amplamente empregados na

avaliação dos fatores relacionados ao desempenho escolar. Os sistemas

educacionais são exemplo de dados com estrutura hierárquica, pois os alunos estão

agrupados em turmas, as turmas agrupadas em determinada escola, as escolas são

dirigidas por órgãos administrativos e assim por diante (CRUZ, 2010).

Segundo Ferrão (2002), a principal diferença entre os modelos clássicos de

regressão e os modelos multinível está na precisão da estimação dos erros-padrão.

Na presença de correlação intraclasse, os modelos clássicos subestimam a medida

do erro padrão, o que não acontece nos modelos multinível. Ademais, esses

modelos são mais apropriados para dados com esse tipo de complexidade, por

considerar todas as correlações existentes nos diferentes níveis de agregação. Os

indivíduos pertencentes a um mesmo nível apresentam características similares, a

exemplo das características econômicas e culturais, e não podem ser considerados

independentes, violando a suposição de independência dos modelos de clássicos de

regressão.

Nesta tese, os modelos hierárquicos foram utilizados para avaliar o efeito das

variáveis explicativas do nível do estudante e do nível do curso no desempenho do

estudante e identificar quais variáveis estão mais associadas com o desempenho do

estudante e avaliar o efeito de cada uma delas na presença de outras variáveis no

modelo e avaliar a contribuição de cada nível de hierarquia na média do

desempenho do estudante. Foram consideradas todas as variáveis que compõem a

dimensão do estudante (sexo, idade, cotas, cor, nível socioeconômico, atividade

acadêmica e bolsa permanência) como variáveis independentes do nível do

estudante. As variáveis nível socioeconômico médio do curso, proporção de

estudantes cotistas no curso e a proporção de estudantes que participaram de

atividade acadêmica do curso foram consideradas como variáveis no nível do curso.

3.3.3.1 Modelo Hierárquico com dois níveis

No modelo de regressão hierárquico em dois níveis, consideramos o

estudante como a unidade do nível 1, identificado pelo índice i, e o curso como

101

unidade do nível 2, identificada pelo índice j. Considera-se a existência de J cursos, j

= 1,2, ... ,J cada uma delas com nj alunos, i=1,2,... nj.

O primeiro passo na análise multinível é ajustar o modelo mais simples em

que se assume que não há variáveis explicativas em nenhum dos níveis, contendo

apenas o intercepto aleatório. O modelo nulo é conhecido como modelo com apenas

o intercepto aleatório ou análise de variância (Anova) com efeito aleatório e permite

decompor a variabilidade do desempenho dos estudantes em parcelas para cada

nível de hierarquia (HOX, 2002).

No modelo nulo no nível 1, o desempenho do estudante é uma função média

do curso somado a um erro aleatório do estudante e é representado da seguinte

forma:

𝑌𝑖𝑗 = 𝛽0𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (1)

em que,

𝑌𝑖𝑗 representa o desempenho médio do i-ésimo estudante no j-ésimo curso.

𝛽0𝑗 é o desempenho médio do j-ésimo curso

𝜀𝑖𝑗 é o efeito aleatório do estudante, representa o resíduo da medida do rendimento

do estudante não explicado pela variável explicativa.

Como pode haver um efeito aleatório comum a todos os estudantes de um

mesmo curso, um termo de erro aleatório no nível do curso foi introduzido no

modelo, ou seja, a média do curso varia em torno de uma média geral, conforme a

equação (2):

𝛽0𝑗 = 𝛾00 + 𝑢0𝑗 (2)

em que,

𝛾00 é o desempenho médio global;

𝑢0𝑗 é o efeito aleatório associado ao curso, é o quanto a média do curso desvia-se

da média geral . Substituindo (2) em (1) temos:

𝑌𝑖𝑗 = 𝛾00 + 𝑢0𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (3)

102

A equação (1) é representa o nível 1 (estudante) e a equação (2) o nível 2

(curso). Dessa forma, o curso j tem desempenho médio igual a 𝛽0𝑗 = 𝛾00 + 𝑢0𝑗 , 𝛾00 e

representa a ordenada na origem (intercepto) e 𝜀𝑖𝑗 e 𝑢0𝑗 são os resíduos do nível 1 e

do nível 2, respectivamente. Assume-se que os efeitos aleatórios, em ambas as

equações, têm distribuição normal com média 0 (zero) e variância 𝜎𝜀2 (variância

intragrupos) e 𝜎𝑢02 (variância entregrupos), respectivamente, e são independentes.

A equação (3) descreve um modelo em que o desempenho médio individual do

estudante do curso j (variável dependente) é expresso em termos da soma do

desempenho média geral (𝛾00), de um efeito aleatório no nível do grupo (𝑢0𝑗) e de

um efeito aleatório no nível do indivíduo (𝜀𝑖𝑗) (HOX, 2002).

A variabilidade em Y é decomposta em função dos termos independentes das

variâncias intragrupos 𝜎𝜀2 e a variância entregrupos 𝜎𝑢0

2 , sendo:

𝑉𝑎𝑟(𝑌𝑖𝑗) = 𝑉𝑎𝑟(𝜀𝑖𝑗 + 𝑢𝑖𝑗) = 𝜎𝜀2 + 𝜎𝑢0

2 (4)

O coeficiente de correlação intraclasse, calculado em função de 𝜎𝜀2 e 𝜎𝑢0

2 , que

são componentes da variação total de 𝑌𝑖𝑗, mede a proporção da variância entre os

cursos face à variância total, isto é, o quanto da variação do desempenho

acadêmico entre os estudantes é explicado por diferenças existente entre os cursos.

A correlação intraclasse é calculada da seguinte forma:

𝜌 =𝜎𝑢0

2

𝜎𝜀 2+𝜎𝑢0

2 (5)

Se o valor dessa correlação é igual a 0 (zero), pode-se concluir que o

desempenho do estudante independe do curso, ou seja, o curso não ajuda a explicar

os resultados acadêmicos atingidos pelos estudantes. Assim, as características

individuais do estudante são as responsáveis pelas diferenças no desempenho entre

os estudantes e podemos aplicar os modelos de regressão tradicionais. Se o valor

coeficiente for muito próximo de 1, temos que toda variabilidade no desempenho se

deve às diferenças entre os cursos e as características individuais do estudante

pouco afetam o desempenho. Se o valor do coeficiente for grande e não desprezível

(0 < ρ < 1,) então se deve analisar quais fatores permitem que os cursos sejam mais

eficazes que outros. Assim, valores altos desse coeficiente indicam uma acentuada

103

estrutura hierárquica dos dados analisados (SNIJDERS; BOSKER,1999). A parcela

da variância é aquela atribuída às variáveis do nível do estudante por ser calculada

por 1 − 𝜌.

Ajustar o modelo nulo é o primeiro passo da análise hierárquica, pois, como

não envolve variáveis explicativas em nenhum dos níveis, proporciona a estimação

pontual da média geral.

Para simplificar a explicação dos modelos multinível, considere uma variável

explicativa (X) no nível do estudante. O modelo (6) é conhecido como modelo de

regressão de coeficiente aleatório, neste modelo o intercepto (β0j) e o coeficiente de

inclinação (𝛽1𝑗) podem ser considerados aleatórios. O modelo multinível com uma

variável explicativa no nível do estudante é dado por:

No nível do estudante

𝐘𝐢𝐣 = 𝛃𝟎𝐣 + 𝛃𝟏𝐣𝐗𝐢𝐣 + 𝛆𝐢𝐣 (6)

Tendo os modelos para nível do curso como

𝛃𝟎𝐣 = 𝛄𝟎𝟎 + 𝐮𝟎𝐣 e (7)

β1j = γ10 + 𝑢1𝑗 (8)

em que, β1j é o coeficiente de inclinação associado à variável x e representa

o impacto da variável explicativa no rendimento médio dos alunos e, também, é

definido como variável aleatória, sendo que γ10 é a inclinação média dos J cursos,

𝑢1𝑗 é o efeito do j-ésimo curso sobre a inclinação média.

Substituindo a equação (7) e (8) em (6) temos o seguinte modelo

Yij = γ00 + γ10Xij + u0j + u1jXij + εij (9)

O modelo acima mostra que o desempenho médio do i-ésimo estudante no j-

ésimo curso (𝑌𝑖𝑗) é uma função da equação de regressão γ00 + 𝛾10𝑋𝑖𝑗 mais os

seguintes erros aleatórios, 𝑢0𝑗 é o efeito aleatório associado ao j-ésimo curso, u1jXij

sendo que u1j é o efeito aleatório do j-ésimo curso sobre o coeficiente de inclinação

β1j, que assume distribuição normal com média zero e variância 𝜎𝑢12 , e 𝜀𝑖𝑗 é o efeito

aleatório no nível 1 do estudante, j = 1,2, ... ,J e i=1,2,... nj.

No modelo (9), não foi incluída nenhuma variável explicativa do nível do

curso, uma variável Wj que representa uma característica do curso pode ser

104

considerada como modelo. Com a inclusão da variável de nível 2, o modelo

multinível se dá da seguinte forma:

𝛽0𝑗 = 𝛾00 + 𝛾01𝑤𝑗 + 𝑢0𝑗 (10)

𝛽1𝑗 = 𝛾10 + 𝛾11𝑤𝑗 + 𝑢1𝑗 (11)

Substituindo (10) e (11) em (6) tem-se o seguinte modelo completo:

Yij = γ00 + 𝛾10𝑋𝑖𝑗 + 𝛾01𝑊𝑗 + 𝛾11𝑊𝑗𝑋𝑖𝑗 + u1jXij + 𝑢0𝑗 + εij (12)

em que 𝛾01𝑊𝑗 é o efeito da variável explicativa no nível do curso no desempenho

médio global e 𝛾11𝑊𝑗𝑋𝑖𝑗 é o termo de interação entre as variáveis explicativas X

(nível 1) e W (nível 2) e seu coeficiente. Esse modelo é composto pela parte fixa

definida por (γ00 + 𝛾10𝑋𝑖𝑗 + 𝛾01𝑊𝑗 + 𝛾11𝑊𝑗𝑋𝑖𝑗) e a parte estocástica do modelo

definido pelos erros aleatórios (u1jXij + 𝑢0𝑗 + εij).

Nos modelos multinível, a centralização de variáveis explicativas na média

geral é importante para que o intercepto 𝛽0𝑗 possa ser interpretado como média da j-

ésimo curso do nível 2 ajustado para a variável X no nível do estudante. Geralmente,

mais de uma variável independente no nível 1 (estudante) e no nível 2 (curso) são

incorporadas ao modelo nulo. Considerando que Xij representa as p variáveis do

nível 1 e Wj as q variáveis no nível 2, temos o modelo completo que é dado a seguir.

𝑌𝑖𝑗 = 𝛽0𝑗 + 𝛽1𝑗𝑋1𝑗𝑖 + ⋯ + 𝛽𝑃𝑗𝑋𝑃𝑖𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (13)

os parâmetros desconhecidos são dado por.

𝛽0𝑗 = 𝛾00 + 𝛾01𝑊1𝑗 + ⋯ + 𝛾0𝑃𝑊𝑃𝑗 + 𝑢0𝑗 (14)

𝛽1𝑗 = 𝛾10 + 𝛾11𝑊1𝑗 + ⋯ + 𝛾1𝑃𝑊𝑃𝑗 + 𝑢1𝑗 (15)

..

𝛽𝑃𝑗 = 𝛾𝑃0 + 𝛾𝑃1𝑍1𝑗 + ⋯ + 𝛾𝑃𝑄𝑍𝑄𝑗 + 𝑢𝑃𝑗 (16)

Nesse modelo, assume-se que 𝜀𝑖𝑗 são normalmente distribuídos com média

zero e variância 𝜎𝜀2 em todos os cursos. Os erros no nível 2 𝑢𝑝𝑗 são independentes

dos erros do nível 1 𝜀𝑖𝑗 e têm distribuição normal multivariada com médias iguais a

zero. A variância residual 𝑢𝑜𝑗 são as variâncias dos interceptos entre os cursos e 𝑢𝑝𝑗

são as variâncias do coeficiente de inclinação entre os cursos.

105

A estrutura conceptual dos modelos multinível existe num conjunto de

pressupostos que são importantes não violar, para que não haja obtenção de

estimativas que são a normalidade, linearidade e homocedasticidade dos resíduos

do nível 1 (𝜀𝑖𝑗 ) e do nível 2 (𝑢𝑜𝑗). Contudo, nem sempre se consegue cumprir aquilo

que está explicitamente descrito nos pressupostos do modelo.

Segundo Raudenbush e Bryk (2002), os pressupostos da modelação

hierárquica são a normalidade, linearidade e homocedasticidade dos resíduos de

ambos os níveis. Os mesmos autores sugerem uma estratégia de complexidade

crescente cujas etapas da análise multinível.

A primeira etapa é ajustar o modelo simples sem covariáveis (análise de

variância com efeitos aleatórios), para obter informação sobre a quantidade de

variação observada no desempenho existente no seio de cada curso (entre os

estudantes - nível 1 e entre os cursos - nível 2). Essa primeira etapa é importante

para que se saiba: i) quanta variação observada no desempenho é devida aos

estudantes pertencerem a cursos diferentes? Essa questão é fundamental para

verificar a necessidade de se ajustarem os modelos multinível e é avaliada pela

magnitude do coeficiente de correlação intraclasse; ii) há variação suficiente entre

estudantes no seu desempenho, que exige interpretação adequada, desde que

sejam identificadas as suas variáveis preditoras?

Em segundo lugar, especifica-se um modelo de coeficientes aleatórios para

examinar as equações de regressão de cada curso e entre os cursos. Deseja-se

saber: i) quais são os valores médios dos coeficientes de regressão do curso,

incluindo valores na ordenada e declives? ii) qual é a magnitude da variação dos

coeficientes de regressão entre os cursos? E em terceiro lugar, ajusta-se o modelo

multinível utilizando um modelo mais complexo (com variáveis explicativas no nível

dos estudantes e dos cursos) para determinar o porquê de determinados cursos

possuírem mais elevado desempenho médios (HOX, 2002).

Como nem sempre é possível cumprir todos os pressupostos do modelo, a

precisão das estimativas dos parâmetros depende do que se está sendo estimado,

se parâmetros fixos e respectivos erros-padrão, ou se parâmetros aleatórios e

respectivos erros-padrão. Segundo Hox (2002), os estimadores mais usados para

estimar os parâmetros dos modelos multinível são os estimadores de máxima

106

verossimilhança, os quais estimam os parâmetros do modelo ao fornecer estimativas

para os valores populacionais que maximizam a função de máxima verossimilhança.

Devido ao grande número de variáveis envolvidas nos modelos hierárquicos,

devem-se utilizar os testes estatísticos para selecionar as variáveis que apresentam

efeitos mais significativos. É importante selecionar modelos parcimoniosos com bom

poder de predição. A significância dos parâmetros fixos e aleatórios pode ser testada

utilizando-se a estatística do teste t; e as componentes da variância e covariância, a

estatística de Wald e o teste qui-quadrado. O teste de Wald é utilizado para avaliar

se o parâmetro é estatisticamente significativo. A estatística do teste utilizada é

obtida através da razão do coeficiente pelo seu respectivo erro padrão. Essa

estatística teste tem distribuição Normal, sendo seu valor comparado com valores

tabelados de acordo com o nível de significância definido. A estatística de teste

utilizada para avaliar a significância do parâmetro β é dada por�̂�

√𝑉𝑎𝑟(𝛽)̂

A seleção do melhor modelo pode ser feita utilizando o teste da razão de

verossimilhança, também conhecido como Deviance, que mede o grau de ajuste do

modelo aos dados, isto é, quanto menor o seu valor, menor é o ajuste do modelo. A

estatística de teste Deviance é dada por

𝐷 = −2log (𝜆0

𝜆1) (17)

𝜆0 representam os valores de verossimilhança dos modelos correspondentes à

hipótese nula e 𝜆1 à hipótese alternativa. A estatística D tem distribuição qui-

quadrado com graus de liberdade determinado pela diferença dos números de

parâmetros dos modelos que estão sendo comparados. A análise de resíduos é feita

da mesma forma que os modelos de regressão clássicos.

As estimativas obtidas para todos os modelos multinível apresentados foram

feitas por meio do software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) que,

apesar de não ser específico para a análise de dados hierárquicos, permite o

tratamento deste tipo de dados e oferece uma interpretação confiável dos

resultados. Existem programas específicos para ajustar qualquer modelo multinível,

por mais complexo que sejam, como o MLwiN, que é um software especifico para

ajustar modelos multinível, e o Hierarchical linear modeling (HLM). Mais detalhes

107

sobre os modelos multinível podem ser vistos em Hox (2002), Castro (2008), Cruz

(2010) e Albright e Marinova (2010).

3.4 DESCRIÇÃO E CONSTRUÇÃO DOS CONSTRUTOS

Um construto é uma variável latente não observável, logo não pode ser

medido diretamente, mas pode ser representado ou medido por uma ou mais

variáveis observadas. Segundo Freitas (1994), construto é um conceito que tem um

significado adicional do que foi inventado ou adotado intencionalmente com um

propósito científico definido. Ainda de acordo com Freitas (1994),

[...] os constructos constituem elaborações ideativas (intencionais) criadas ou adotadas com determinada finalidade científica, de modo consciente e sistemático e representam o passo inicial em direção à formulação de uma teoria. Referem-se a esquemas teóricos e se relacionam, de diversas formas, com outros constructos (menos ou mais abstratos) e intentam definições e especificações que permitam sua observação e mensuração. Constituem uma edificação ideativa, abstrata, obtida a partir da agregação desde níveis de abstração mais simples até mais complexos. São verdadeiras montagens e, portanto, decomponíveis. Os construtos visam sumarizar os fatos observados e propor explicações (FREITAS, 1994, p. 104).

Martins (2005) diz que os construtos possuem um significado criado

intencionalmente a partir de um marco teórico, devendo ser definidos de tal forma

que permitam ser delimitados, traduzidos em proposições particulares observáveis e

mensuráveis. E são utilizados para explorar empiricamente um conceito teórico em

relação ao mundo real, baseado em variáveis e fenômenos observáveis e

mensuráveis. Conforme Abbagnano (1970),

os constructos não são diretamente observáveis ou diretamente inferidos a partir de fatos observáveis. Os construtos devem cobrir todas as funções das entidades inferidas: (1) resumir os fatos observados; (2) construir um objeto ideal para a pesquisa; (3) construir a base para a previsão e a explicação dos fatos

(ABBAGNANO, 1970 apud MARTINS, 2005, p. 34).

Os construtos fornecem uma linguagem e um significado compartilhado que

nos ajudam a compreender os fenômenos com clareza e precisão. Nesse sentido,

usaremos a ideia de construto para agregar as informações observadas, com base

nas variáveis presentes no questionário do estudante, de modo que seja possível

108

identificar e interpretar os fatores que interferem no desempenho do estudante na

prova do Enade.

A identificação das variáveis que serão utilizadas na TRI é um passo

importante para a construção de modelos analíticos consistente com a teoria

adotada. Conforme Silva (2006), os modelos estatísticos são boas ferramentas para

descrever a estrutura latente, por meio de determinadas variáveis observadas.

Esses modelos permitem reduzir a dimensionalidade do sistema de variáveis e

explicam como as variáveis latentes e as variáveis observadas estão relacionadas

umas às outras; além disso, podem ser explicadas graficamente ou por meio de

equações matemáticas.

As variáveis observadas usadas na criação dos construtos são oriundas do

Questionário do Estudante, respondido pelos discentes habilitados ao Enade nos

anos de 2010 a 2014. A ideia é identificar uma estrutura lógica que associe os

construtos relacionados aos estudantes, professores e a IES ao desempenho

acadêmico.

Em geral, o desempenho acadêmico do estudante é medido com base na

avaliação dos conhecimentos adquiridos durante o processo de formação. A medida

de desempenho quantifica as habilidades e competências do aluno em determinada

área do conhecimento. Ressaltamos que a definição de desempenho acadêmico

adotado foi discutida no capítulo 2 da presente tese. A seguir, serão definidos os

construtos que comporão a dimensão do estudante e da Instituição de Ensino

Superior. A dimensão do estudante é composta por dois construtos elaborados a

partir de variáveis que representam a estrutura socioeconômica e os hábitos de

estudo. A dimensão da Instituição de Ensino Superior abrange os construtos do

professor, do curso e da infraestrutura da IES. O construto do professor reflete grau

de concordância dos estudantes com as contribuições dos professores na formação

acadêmica dos discentes. Neste construto, estamos interessados em analisar se as

variáveis relacionadas aos métodos de ensino e a relação professor-aluno do

professor no processo de ensino e aprendizagem e nas disciplinas dos cursos de

graduação estão associadas com o desempenho acadêmico do estudante.

O construto do curso é formado por variáveis que avaliam o grau de

concordância dos estudantes em relação às características metodológicas de ensino

geral do curso de graduação. A finalidade do construto é verificar se a organização

109

didático-pedagógica do curso contribuiu para o desenvolvimento acadêmico dos

estudantes. O construto da IES é constituído por variáveis que expressam o grau de

concordância dos estudante perante as condições de infraestrutura em geral da

universidade. O objetivo do construto é avaliar se as condições das salas de aulas,

dos laboratórios, do acervo bibliográfico e a qualidade e quantidade dos materiais

utilizados nas aulas contribuem para um melhor aproveitamento acadêmico do

estudante nos cursos de graduação. A identificação dos fatores que influenciam o

desempenho possibilita às IES refletir e rever suas práticas pedagógicas, bem como

a elaborar estratégias educacionais para a melhoria do desempenho dos

estudantes.

3.4.1 Construto: Nível socioeconômico

A formação deste construto é baseada nas variáveis essenciais que

descrevem as características socioeconômicas dos estudantes. A maioria dos

estudos interessados em identificar os possíveis fatores associados aos resultados

educacionais (medidos a partir das notas obtidas nas provas de avaliação em larga

escala, a exemplo do Saeb, Enade e Enem) utilizam os indicadores presentes no

Quadro 1, para explicar a relação entre o desempenho na prova e as variáveis que

descrevem as características sociais, econômicas e demográficas do estudante.

Segundo Soares (2009), o nível socioeconômico (NSE) é utilizado nas pesquisas

sociais como variáveis explicativas ou de controle dos fenômenos sociais e não

existe um consenso na literatura em relação às variáveis utilizadas e os métodos

para obtenção da medida que represente o nível socioeconômico. Alguns estudos

utilizam apenas a variável escolaridade dos pais para indicar o nível

socioeconômico; outros utilizam a combinação de fatores como renda da família,

ocupação dos pais, nível de escolaridade dos pais, local de residência e outras

variáveis que denotam a posição social.

O nosso método estima o construto nível socioeconômico por meio das

variáveis escolaridade do pai, escolaridade da mãe, a renda autodeclarada pelo

estudante e o tipo de escola na qual cursou o Ensino Médio, por considerarmos que

tais variáveis são capazes de apresentar uma boa estimativa do NSE próxima da

110

realidade do estudante, supondo que as informações apresentadas pelos estudantes

refletem em maior grau a sua realidade.

Os Indicadores utilizados na formação do construto representam as

características sociais e econômicas do estudante. A ideia é agregar as informações

da família em geral em uma única variável latente. A recategorização dessas

variáveis foi necessária para deixá-las com o mesmo número de categorias

ordenadas de forma crescente e, assim, poder utilizar o Modelo de Resposta

Gradual (MRG) para estimar uma escala de medida que represente o nível

socioeconômico do estudante. Optou-se por utilizar o MRG, devido à estrutura

ordinal da maioria das variáveis observadas selecionadas para compor esse

construto.

111

Quadro 1- Descrição das variáveis que compõem o construto estrutura social no Enade 2013 e 2014

Indicador/ Descritor

Item Categoria Original Nova Categoria

Renda da Família

7 - Somando a sua renda com a renda dos familiares que moram com você, quanto é, aproximadamente, a renda familiar? (Considere a renda de todos os seus familiares que moram na sua casa com você) (RENDA)

1 - Nenhuma. 1 - Até 1,5 salário mínimo.

2 - Até 1,5 salário mínimo.

3 - Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos. 2 - Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos.

4 - Acima de 3,0 até 4,5 salários mínimos. 3 - Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos. 5 - Acima de 4,5 até 6,0 salários mínimos.

6 - Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos.

4 - Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos.

7 - Acima de 10,0 até 30,0 salários mínimos. 5 - Acima de 10,0 salários mínimos. 8- Acima de 30 salários mínimos.

Escolaridade dos Pais

5 - Até que nível de ensino sua mãe estudou? (EMAE)

1 - Nenhuma escolaridade. 1 - Nenhuma escolaridade.

2 - Ensino Fundamental: 1º ao 5º ano. 2 - Ensino Fundamental: 1º ao 5º ano.

3 - Ensino Fundamental: 6º ao 9º ano. 3 - Ensino Fundamental: 6º ao 9º ano.

4 - Até que nível de ensino seu pai estudou? (EPAI)

4 - Ensino Médio. 4 - Ensino Médio.

5 - Ensino Superior. 5 - Ensino Superior e Pós Graduação

6 - Pós-graduação.

2- Todo em escola privada. 2 - Todo em escola privada.

3 - A maior parte em escola pública. 3 - A maior parte em escola pública.

4 - A maior parte em escola privada. 4 - A maior parte em escola privada.

5 - Metade em escola pública e metade em escola privada (particular).

5 - Metade em escola pública e metade em escola privada (particular).

Tipo de escola em

que cursou o Ensino Médio

16 - Em que tipo de escola você cursou o Ensino Médio? Enade 2013 e 2014 (TESCOLA)

1- Todo em escola pública. 1- Todo em escola pública.

4 - A maior parte em escola pública. 2 - A maior parte em escola pública.

2- Todo em escola privada. 3- Todo em escola privada.

5 - A maior parte em escola privada. 4 - A maior parte em escola privada.

3 - Todo no exterior. 5 - Parte no Brasil e parte no exterior.

6 - Parte no Brasil e parte no exterior.


112

A análise da qualidade de cada item como componente do traço latente do

NSE é feita analisando sua curva característica e a curva de informação de cada

item. As curvas características dos construtos NSE foram muito similares, e a

interpretação das variáveis na contribuição com informação para a estimação do

traço latente é muito similar.

As Figuras 7 e 8 apresentam as CCI dos itens que compõem os dados do

Enade 2013 e 2014. No eixo das abscissas, está representado o construto estimado

para o nível socioeconômico e, no eixo das ordenadas, encontra-se a probabilidade

de um estudante com dado NSE estar em cada uma das categorias. Em todos os

itens, as categorias 1 e 5 representam os estudantes com NSE nos extremos, com

exceção do item tipo de escola do Enade 2013 que tem quatro categorias.

Figura 7 - Curva Característica dos itens que compõem o construto Nível Socioeconômico do Estudante no Enade 2013


113

Utilizamos a Análise Fatorial para verificar a suposição de

unidimensionalidade local, se existe um traço latente dominante sendo avaliado

pelos itens que compõem esse construto. O fator dominante denominado construto

nível socioeconômico é responsável por 49% (Enade 2013) e 55% (Enade 2014) do

total de variação explicada pelo fator para os dados do Enade 2013 e 2014,

respectivamente. Esse resultado não significa que o construto seja exatamente

unidimensional, mas permite afirmar que existe um fator dominante e que os

modelos da TRI podem ser utilizados.

Na interpretação geral do construto NSE, percebe-se que os estudantes com

maiores valores do traço latente são aqueles que têm maior probabilidade de

escolher as categorias de resposta mais “altas”, ou seja, terem renda familiar acima

de 10,0 salários mínimos, pai e mãe com nível superior ou pós-graduação e terem

estudado todo o Ensino Médio ou a maior parte dele em escola particular. Os

estudantes com valores baixos do traço latente tendem a escolher as alternativas

mais baixas: são os que possuem maior probabilidade de terem uma renda familiar

de até 1,5 salários mínimo, pai e mãe com nenhuma escolaridade e terem cursado

todo o Ensino Médio em escolas públicas.

No item renda da família, à medida que o traço latente aumenta, amplia-se a

probabilidade de o estudante ter renda acima de 10 salários mínimos e diminui a

probabilidade de ter renda inferior a 10 salários mínimos, ou seja, diminui a

probabilidade de os estudantes escolherem as demais alternativas. No item

escolaridade do pai, os estudantes com valores do traço latente superior ao valor 1

tendem a ter pai com nível superior ou pós-graduação; os estudantes com valores

do traço latente entre 0,8 e 1,0 (em 2013) e entre 0 e 1, (em 2014) têm maior

probabilidade de ter pai com o Ensino Médio; os estudantes com traço latente entre -

2 e 0,8 (em 2013) e entre -1,6 e 0 (em 2014) tendem a ter pai com o Ensino

Fundamenta I do 1° ao 5° ano; e os estudantes com valor inferior a -1,6 (em 2013) e

-2 (em 2014) tendem a ter pai sem nenhuma escolarização.

As mesmas interpretações podem ser obtidas para o item escolaridade da

mãe, apesar de a curva característica da mãe apresentar diferenças em relação à

curva característica do pai. Na CCI da mãe, as curvas das alternativas encontram-se

mais deslocadas para a esquerda, enquanto que a CCI do pai está mais deslocada

para a direita, cuja observação reflete a diferença no nível de escolaridade entre os

114

pais, o percentual de mães com nível de escolaridade alto é maior que o percentual

do pai, isso para o modelo estimado indica que o parâmetro dificuldade do item da

mãe é menor que o do pai. Com relação ao item tipo de escola, quanto maior o traço

latente, maior é a probabilidade de os estudantes terem cursado todo ou a maior

parte do Ensino Médio escolas privadas. Pode-se perceber que no Enade 2014 as

CCI estão mais deslocadas para a direita, os estudantes com traço latente inferior a

0,4 tem maior probabilidade de terem cursado o Ensino Médio em escolas públicas.

Já no Enade 2013, as curvas características estão mais para a esquerda e os

estudantes com traço latente inferior ao valor -0,5 tendem a escolher a alternativa 1-

ter cursado o Ensino Médio em escolas públicas.

A informação do item também reflete a sua qualidade, é uma medida de

precisão e mostra o quanto cada nível do traço latente está sendo estimado pelos

itens. No Enade 2013, o nível do traço latente possui maior informação entre os

valores -1 e 0 e os itens escolaridade do pai e escolaridade da mãe contribuíram

com mais informação para estimação com traço latente entre os valores nesse

intervalo. A renda contribui com mais informação para os estudantes com traço

latente superior ao valor 0,7 (Gráfico 1 do Apêndice A). Os itens possuem poder de

discriminação satisfatório, uma vez que seus valores variam entre 1,23 e 2,16.

Apesar disso, os itens 2 e 3, escolaridade do pai e escolaridade da mãe, têm o baixo

grau de dificuldade -0,71 e -1,18, respectivamente (Tabela 2 do Apêndice A).

No Enade 2014, o nível do traço latente que possui maior informação entre -1

e 1 e os itens escolaridade do pai e escolaridade da mãe contribuíram com mais

informação na estimação do traço latente para quase todos os níveis do traço latente

(traço latente inferior ao valor 2) (Gráfico 2 do Apêndice A). O tipo de escola foi o

item que menos contribuiu com informação na estimação do traço latente. O

parâmetro de discriminação variou de 1,48 a 2,72, indicando que os itens possuem

um bom poder de discriminação (Tabela 3 do Apêndice A). Os itens que

representam a escolaridade do pai e da mãe são os que possuem maior informação

para a medida do traço latente.

115

Figura 8 - Curvas características dos itens que compões o construto Nível Socioeconômico do Estudante no Enade 2014


O grau de discriminação determina a “qualidade” do item, logo, quanto maior

o seu valor, maior o poder discriminativo do item. Os itens possuem boa

discriminação, com parâmetro de discriminação estimado acima do valor 1 (a ≥ 1).

Os valores estimados para o parâmetro de dificuldade mostram que todos os itens

são considerados satisfatórios, uma vez que o esperado é ter dificuldade entre -2 e 2

(Tabelas 2 e 3 do Apêndice A). O ideal é ter itens nos quais todas as categorias se

sobressaiam em alguma região do traço latente, ou seja, estudantes com diferentes

níveis do traço latente tendem a escolher alternativas distintas de resposta. As

alternativas que não apresentaram interpretação para nenhum nível traço latente

foram no item renda da família para a alternativa 4 - renda acima de 6 até 10

salários; no item escolaridade dos pais, a categoria 3 - Ensino Fundamental II do 6º

ao 9º; e no item tipo de escola, 2 - ter cursado parte do Ensino Médio em escolas

116

públicas. Apesar desses problemas, a análise dos itens mostrou a adequação da

renda da família, escolaridade da mãe, escolaridade do pai e tipo de escola em que

o estudante cursou o Ensino Médio para a estimação do nível socioeconômico dos

estudantes. Assim, estimou-se uma medida de NSE para cada um dos indivíduos da

pesquisa. As variáveis sexo, idade e cor da pele também compõem as

características pessoais do estudante e serão utilizados no modelo como variáveis

independentes.

3.4.2 Construto: Hábitos de Estudo

Este construto procura agregar as informações correspondentes aos itens

dedicação, empenho e rotina dos estudantes em relação às práticas de estudos. O

Quadro 2 mostra as variáveis observadas selecionadas para formar o construto,

denominado Hábitos de Estudo. O objetivo desse construto é verificar se a

quantidade de horas dedicadas aos estudos acadêmicos e o hábito de leitura em

geral têm influência sobre o desempenho do estudante. As limitações da base de

dados do Enade não permitiram a criação de um construto mais robusto para avaliar

efetivamente o hábito de estudo do discente. O ideal seria utilizar outras variáveis,

como por exemplo, frequência semanal na biblioteca, utilização de tecnologias,

planejamento do estudo, estudo em grupo, que contribuíssem com mais informação

na estimação do traço latente do estudante.

Quadro 2 - Descrição das variáveis que compõem o construto Hábitos do Estudante no Enade 2013 e 2014

Indicador/ Descritor Itens Categorias

Livros lidos no ano

21- Quantidade de livros (exceto os indicados na bibliografia do curso) lidos no ano. (NLIVROS)

1 - Nenhum.

2 - Um ou dois.

3 - De três a cinco.

4 - De seis a oito.

5 - Mais de oito.

Horas de dedicação aos estudos

22 - Quantidade de horas por semana, aproximada, dedica aos estudos, excetuando as horas de aula. (HESTUDO)

1 - Nenhuma, apenas assisto às aulas.

2 - De uma a três.

3 - De quatro a sete.

4 - De oito a doze.

5 - Mais de doze.


117

As Figuras 9 e 10 apresentam as curvas características, a informação do item e

a função de informação do teste dos itens usados na estimação do construto Hábitos

do Estudante do Enade 2013 e Enade 2014, respectivamente. Utilizamos o MRG

devido à estrutura semi-ordinal das alternativas dos itens. Em relação aos dados do

Enade 2013, observa-se que, no item números de livros lidos no ano, o estudante

com valor do traço latente maior que 2 tem maior probabilidade de escolher a última

alternativa que se refere a ter lido mais de oito livro no ano e o estudante com valor

do traço latente inferior a -2 tem maior probabilidade de escolher a alternativa que

representa não ter lido nenhum livro no ano.

No item horas de estudo, vemos que os estudantes com maior valor do traço

latente tendem a escolher a alternativa que representa ter dedicado mais de doze

horas por semana para o estudo. Os estudantes com menor valor do traço latente

tendem a escolher a alternativa 2, que representa que o estudante dedica

aproximadamente de uma a três horas por semana aos estudos. Assim,

consideramos que os estudantes com traço latente inferior a -1,45 têm maior

probabilidade de dedicar uma a três horas na semana para os estudos e que não leu

nenhum livro no ano. Os estudantes com valor do traço latente em torno de -1,4 e 0

(zero) têm maior probabilidade de ter lido de um a dois livros no ano e dedicar de

quatro a sete horas por semana aos estudos. Os estudantes com valor do traço

latente em torno de 0 (zero) e 2 têm maior probabilidade de ter lido de três a cinco

ou dois livros no ano e dedicar de quatro a sete horas por semana aos estudos, e os

estudantes com valor do traço latente superior a 2 tendem a ler mais de oito livros no

ano e dedicar mais de 12 horas aos estudos.

Apesar de o item hora de estudo ser considerado item “ruim”, por possuir baixo

poder de discriminação (0,27) e dificuldade (-3,32) e por contribuir muito pouco na

estimação do traço latente, decidimos mantê-lo no construto porque entendemos

que a dedicação aos estudos traz bons resultados no que se refere ao aumento e

acúmulo do conhecimento (Tabela 4 do Apêndice A). Aproximadamnete 28% do

total de variação do construto é explicada pelos itens número de livros e horas

dedicadas aos estudos. A baixa explicação parece estar relacionada ao número

reduzido de itens.

118

Figura 9 - Curvas características dos itens que formam o construto Hábitos de Estudo no Enade 2013


Em relação ao Enade 2014, o item que contribui com mais informação na

estimação do traço latente é o item horas de estudo. O item número de livros lidos

no ano é considerado um item “ruim”, pois a probabilidade de um estudante escolher

qualquer alternativa deste item é muito pequena, tem alta dificuldade média (4,45),

baixo poder de discriminação (0,46) e não contribui com informação para a medida

do traço latente. Mas, devido ao reduzido número de itens que representam o hábito

de estudo do estudante, decidimos não eliminar esse item (Tabela 5 do Apêndice A).

Na interpretação da escala de medida, assumimos que os estudantes com

valor do traço latente maior que 3 tendem a dedicar 12 horas ou mais na semana

aos estudos e leram mais de oitos livros no ano; os estudantes com valor do traço

latente entre 2 e 0, aproximadamente, têm maior probabilidade de terem lido de três

a cinco livros por ano e dedicarem entre quatro a doze horas por semana aos

estudos; os estudantes com valor do traço latente entre 0 e -2 tendem a dedicar,

aproximadamente, entre uma e três horas por semana aos estudos e ter lido de um

a dois livros por ano; e os estudantes com valor do traço latente inferior a -2 tendem

a não dedicar nenhuma hora por semana aos estudos e terem lido de um a dois

livros por ano.

119

Figura 10 - Curvas características dos itens que formam o construto Hábitos de Estudo no Enade 2014


3.4.3 Construto do Professor

O construto contribuições dos professores na formação acadêmica dos

discentes foi criado com o objetivo de verificar se as variáveis relacionadas às

práticas didáticas e às competências dos professores nos cursos de graduação

estão associadas ao desempenho acadêmico do estudante. O professor tem um

papel fundamental na formação do estudante, pois contribui significativamente na

reflexão e argumentação crítica, política e científica do estudante. O professor é

responsável por mediar o processo de aprendizagem e diagnosticar as

necessidades e fragilidades do estudante durante sua formação acadêmica. Assim,

esse construto mede o grau de concordância dos estudantes acerca das relações de

ensino e convivência estabelecidas pelo professor durante o curso de graduação.

O Quadro 3 apresenta os indicadores utilizados na composição desse

construto. O grau de concordância dos estudantes em relação às contribuições dos

professores na sua formação acadêmicas foi obtido por meio do Modelo de

Resposta Gradual. Esse modelo é o mais adequado para estimação de traços

latentes quando o instrumento de medida é composto por itens politômicos e

ordenados. A escolha das variáveis foi baseada na revisão da literatura feita nesta

120

tese e as variáveis que avaliam as contribuições do professor, presentes no

questionário do estudante. Para todas as variáveis descritas no Quadro 3, existem

seis categorias de resposta: 1 - Discordo Totalmente, 2 - Discordo, 3 - Discordo

parcialmente, 4 - Concordo Parcialmente, 5 – Concordo, 6 - Concordo Totalmente e

a categoria 7 - “Não sei responder/ Não se aplica”, que não foi considerada.

Quadro 3 - Contribuições dos docentes na formação acadêmica dos discentes no Enade 2013 e 2014

Descritor Item

Plano de ensino

37 - Os planos de ensino apresentados pelos professores contribuíram para o desenvolvimento das atividades acadêmicas e para seus estudos. (PLANO)

Relação professor- aluno

36 - As relações professor-aluno ao longo do curso estimularam você a estudar e aprender. (RELAÇÃO)

Referências

38 - As referências bibliográficas indicadas pelos professores nos planos de ensino contribuíram para seus estudos e aprendizagens. (REFERÊNCIA)

Domínio do conteúdo 56 - Os professores demonstraram domínio dos conteúdos abordados nas disciplinas. (DOMÍNIO)

Avaliação sistemática

54 - As avaliações da aprendizagem realizadas durante o curso foram compatíveis com os conteúdos ou temas trabalhados pelos professores. (AVALIAÇÃO)

Disponibilidade para atendimento

55 - Os professores apresentaram disponibilidade para atender os estudantes fora do horário das aulas. (DISPONIBILIDADE)


A Figura 11 apresenta as curvas características dos itens que formam o

construto contribuições dos professores na formação acadêmica dos estudantes no

Enade 2013. Esses itens são responsáveis por 64 % da variação total do construto,

o que é um indicador de que existe um único traço latente dominante sendo medido

pelo conjunto de itens (instrumento de medida). A análise da estimação dos

parâmetros dos itens mostrou que eles têm um bom poder de discriminação. O nível

de discriminação dos itens foi muito alto, variando entre 2,15 a 3,25, sendo as

variáveis plano de ensino (a=3,25) e relação entre professor-aluno (a= 2,56) as que

melhor discriminam os estudantes quanto ao traço latente (Tabela 6 do Apêndice A).

O poder de discriminar com magnitudes distintas no traço latente é uma das

características que refletem a qualidade de um item e neste conjunto de itens é

possível identificar que as curvas apresentam comportamentos distintos ao longo da

escala do traço latente, ou seja, é possível observar que indivíduos com distintos

níveis de habilidade tenham tendência a escolher diferentes alternativas de

121

resposta. Esse comportamento é um indicativo de boa qualidade do item, apesar de

o item ter baixo grau de dificuldade (Tabela 7 do Apêndice A).

Figura 11 - Curva característica dos Itens que formam o Construto Contribuições do professor na formação acadêmica do discente no Enade 2013


A variável plano de ensino é a que mais contribui com informação para a

medida do traço latente. A variável avaliação é a menos informativa. As demais

variáveis contribuem, aproximadamente, com a mesma quantidade de informação

para a medida do traço latente (Gráfico 5 do Apêndice A). Para a maioria dos itens,

os indivíduos com traço latente até -1,8 ou é -1 têm maior probabilidade de escolher

122

as alternativas que indicam discordância (discordo totalmente, discordo ou discordo

parcialmente - atitude negativa). Já os indivíduos com traço latente entre -1,8 e,

aproximadamente, 1,7 tendem a escolher as alternativas “Concordo” e “Concordo

Parcialmente”. Os estudantes com traço latente acima de 1,7 têm maior

probabilidade de escolher a alternativa “Concordo Totalmente”. Logo, para esses

itens, quanto maior o traço latente, maior é a probabilidade de concordar que o

professor contribui positivamente com a formação acadêmica do estudante.

A Figura 12 mostra as curvas características dos itens que formam o

construto contribuições do professor na formação acadêmica do estudante no Enade

2014. Encontramos resultados semelhantes aos obtidos nos dados do Enade 2013.

Observa-se que, quanto maior o traço latente do estudante, maior é a probabilidade

de escolher uma alternativa que indique algum grau de concordância com o item

avaliado. Os indivíduos com valor do traço latente superior a 1 têm maior

probabilidade de escolher a última alternativa (Concordo Totalmente), ou seja,

tendem a ter uma atitude muito positiva em relação ao professor. Já os que

possuem traço latente inferior a -1,7 tendem a escolher as alternativas de

discordância. Os parâmetros de discriminação variaram entre 1,77 a 3,87 e isso

indica que todas as variáveis possuem um poder de discriminação satisfatório.

As variáveis com maior grau de discriminação foram, em ordem decrescente,

plano de ensino (a=3,87) e relação professor-aluno (a=2,73). A variável plano de

ensino é a que mais contribui com informação para a medida do traço latente e a

variável disponibilidade para atender o aluno fora do horário da aula é a menos

informativa. O conjunto de variáveis utilizado é responsável por 62% da variância

total do construto. Logo, pode-se concluir que há um traço latente dominante,

satisfazendo a condição de unidimensionalidade para o uso do Modelo de Resposta

Gradual.

Portanto, a interpretação dada ao construto está de acordo com a estrutura

matemática do MRG, logo, quanto maior o valor do traço latente, maior é a

probabilidade de o estudante escolher as alternativas de concordância e quanto

menor o valor do traço latente, maior é a probabilidade de o estudante escolher as

alternativas que apontam discordância, ou seja, quando maior o valor do traço

latente, maior é a probabilidade de o estudante ter uma atitude positiva em relação

às contribuições do professor na sua formação acadêmica.

123

Figura 12 - Curva característica dos Itens que formam o Construto Contribuições do professor na formação acadêmica do discente no Enade 2014


3.4.4 Construto do Curso

O Quadro 4 apresenta os indicadores utilizados na construção do construto que

representa a avaliação do estudante em relação às contribuições da gestão do curso

de graduação na sua formação. O objetivo desse construto é verificar se uma boa

gestão do curso, por parte dos diretores acadêmicos, está associada positivamente

com o desempenho do estudante.

124

Quadro 4 - Descrição das variáveis que formam o construto contribuições da gestão do Curso de graduação na formação do estudante no Enade 2013 e 2014

Descritor Item

Metodologia de Ensino

28. As metodologias de ensino utilizadas no curso desafiaram você a aprofundar conhecimentos e desenvolver competências reflexivas e críticas (MET_CURSO).

Experiências de Aprendizagem

29. O curso propiciou experiências de aprendizagem inovadoras (EXP_CURSO).

Capacidade de Reflexão

32. O curso possibilitou aumentar sua capacidade de reflexão e argumentação (CAP_CURSO).

Soluções para Problemas Sociais

33. O curso promoveu o desenvolvimento da sua capacidade de pensar criticamente, analisar e refletir sobre soluções para problemas da sociedade (SOL_CURSO).

Forma de Escrita 34. O curso contribuiu para você ampliar sua capacidade de comunicação nas formas oral e escrita (ESC_CURSO).

Capacidade de Aprender

35. O curso contribuiu para o desenvolvimento da sua capacidade de aprender e atualizar‐se permanentemente (APR_CURSO).

Superação de Problemas

39. Foram oferecidas oportunidades para os estudantes superarem problemas e dificuldades relacionados ao processo de formação (DIF_CURSO).

Dedicação ao Estudo 41.O curso exigiu de você organização e dedicação frequente aos estudos (DED_CURSO).

Articulação Teórico 46.O curso favoreceu a articulação do conhecimento teórico com atividades práticas (ART_CURSO).

Conhecimento atualizado

48.O curso propiciou conhecimentos atualizados/contemporâneos em sua área de formação (COM_CURSO).

Auxílio Monitor 59.O curso disponibilizou monitores ou tutores para auxiliar os estudantes (MON_CURSO).


O MRG foi utilizado para obter as estimativas do traço latente e dos

parâmetros dos itens. A Figura 13 apresenta as curvas características para o

construto com os dados do Enade 2013. Os estudantes com traço latente superior a

0 (zero) têm maior probabilidade de avaliar positivamente o curso de graduação,

uma vez que esses estudantes tendem a escolher a alternativa “Concordo

plenamente”. Os estudantes com traço latente inferior a -0,8 têm maior probabilidade

de avaliar o curso negativamente. Assim, quanto maior o traço latente do estudante,

maior a probabilidade de o curso ter uma boa avaliação.

As variáveis que avaliam se o curso possibilitou aumentar a capacidade de

reflexão e se o curso promoveu o desenvolvimento da capacidade de pensar

criticamente, analisar e refletir sobre os problemas da sociedade são as que mais

contribuem com informação para a estimação do traço latente, e a variável que

avalia se o curso disponibilizou monitores ou tutores para auxiliar os estudantes é

125

que menos contribui com informação para a medida do traço latente. Os itens

possuem um bom poder de discriminação e seus valores variam entre 1,26 e 2,8. O

total da variância explicada pelo conjunto de itens é aproximadamente 56%,

indicando que existe apenas um único traço latente sendo medido. Portanto, o traço

latente estimado é satisfatório para representar o construto contribuições do curso

para a formação acadêmica do estudante.

Figura 13 - Curva característica dos Itens que formam as contribuições do curso de graduação na formação do estudante no Enade 2013


126

A Figura 14 apresenta a curva característica das variáveis que formam o

construto em análise. Os resultados são semelhantes aos obtidos com os dados do

Enade 2013. O traço latente estimado para representar o construto foi satisfatório.

Os itens têm um bom poder de discriminação, variando de 1,16 a 2,9. O total de

variação explicada pelo conjunto de itens foi de 58%, indicando que só existe um

traço latente dominante. Observando as curvas características, vemos que os

estudantes com maior nível do traço latente têm maior probabilidade de avaliar o

curso positivamente e os estudantes com menor nível do traço latente tendem a

avaliar o curso negativamente.

Figura 14 - Curva característica dos Itens que formam as contribuições do curso de graduação na formação do estudante no Enade 2014

127

continuação


3.4.5 Construto da Infraestrutura da IES

O Quadro 5 apresenta os indicadores utilizados na formação do construto

denominado de “Qualidade da Infraestrutura da Universidade” que avalia, de acordo

com a percepção do aluno, as condições físicas das salas de aula e dos

equipamentos disponibilizados pela universidade para as aulas práticas e teóricas e

o acervo da biblioteca. O objetivo desse construto é investigar se as condições

gerais de infraestrutura oferecida pela IES contribuem para um melhor desempenho

acadêmico do estudante. As variáveis descritas no Quadro 5 possuem as seguintes

categorias de resposta: 1- Discordo Totalmente, 2 - Discordo, 3 - Discordo

parcialmente, 4 - Concordo Parcialmente, 5 - Concordo, 6 - Concordo Totalmente e

a categoria 7 - “Não sei responder/ Não se aplica”, que não foi considerada.

128

Quadro 5 - Descrição das variáveis que formam o construto Infraestrutura da IES no Enade 2013 e 2014

Descritor Item

Condições da sala de aula

60 - As condições de infraestrutura das salas de aula foram adequadas. (INFESTRUTURA)

Equipamentos para aula prática

61 - Os equipamentos e materiais disponíveis para as aulas práticas foram adequados para a quantidade de estudantes. (MATERIAL)

Ambiente para aula prática

62 - Os ambientes e equipamentos destinados às aulas práticas foram adequados ao curso. (AMBIENTE)

Acervo da biblioteca

63 - A biblioteca dispôs das referências bibliográficas de que os estudantes necessitaram. (BIBLIOTECA)


O MRG foi utilizado para obter as estimativas do traço latente que representa

o construto em estudo. As Figuras 15 e 16 apresentam as curvas características dos

itens que compõem o construto Qualidade da Infraestrutura da IES, para o Enade

2013 e 2014, respectivamente. Os estudantes com valor do traço latente superior a

2 têm maior probabilidade de escolher a categoria com maior grau de concordância.

Já os estudantes com valor do traço latente inferior a -2 tendem a escolher a

categoria com o maior grau de discordância. Pode-se interpretar que, quanto maior o

valor do traço latente, maior é o grau de concordância do estudante dos itens

analisados.

Todos os itens possuem um poder de discriminação satisfatório (a > 1,4), as

variáveis com maior grau de discriminação foram, em ordem crescente, adequação

da quantidade de equipamentos e materiais para as aulas práticas, condições do

ambiente e equipamento para as aulas práticas, condições de infraestrutura das

salas de aula e acervo bibliográfico que satisfaçam às necessidades dos estudantes.

Os itens que avaliam a adequação da quantidade de equipamentos e materiais para

as aulas práticas, condições do ambiente e equipamento para as aulas práticas são

os que mais contribuem com informação para o traço latente. O item acervo

bibliográfico é o menos informativo (ver Figuras 18 e 19 do Apêndice A). Para todos

os anos analisados, os conjuntos de itens explicam mais de 61% da variância total

do construto Qualidade da Infraestrutura da IES, o que não nos permite concluir que

há um traço latente dominante, satisfazendo a condição de unidimensionalidade

para o uso do MRG. A análise das curvas características dos itens e dos parâmetros

estimados mostram uma boa qualidade dos itens utilizados na estimação do

construto. Portanto, podemos interpretá-lo de forma que os estudantes com valor do

129

traço latente superior ao valor 0 (Zero) têm maior probabilidade de avaliar

positivamente as condições da infraestrutura da IES.

Figura 15 - Curva característica dos Itens que formam o Construto Qualidade da Infraestrutura da IES no Enade 2013


130

Figura 16 - Curva característica dos Itens que formam o Construto Qualidade da Infraestrutura da IES no Enade 2014


Embora o questionário do estudante seja de preenchimento obrigatório, não

podemos garantir a veracidade das informações dadas pelos estudantes, mas

espera-se que exista uma forte correlação entre as informações contidas na base de

dados do Enade e a real situação desses discentes. Devido ao possível “viés de

informação” nas respostas dadas pelos estudantes, decidiu-se trabalhar com o maior

131

número de variáveis possíveis, as quais julgamos serem as mais importantes na

formação dos construtos analisados.

A utilização dos modelos da TRI foi essencial na criação de escalas de

medidas que representam os construtos analisados nesta tese. Em geral, os

construtos estimados foram satisfatórios, com exceção dos construtos formação

extracurricular e condições materiais, que apresentaram um comportamento não

adequado, tornando sem sentido sua construção e interpretação. Por esse motivo

foram retirados das análises e passaram a serem representados pelas variáveis

observadas atividades acadêmicas e bolsa de permanência.

O Inep também disponibiliza os microdados com as informações do Censo da

Educação Superior (CES), que é um levantamento de âmbito nacional, realizado

anualmente em todas as IES do país. Os microdados contêm três bases de dados

com as informações do questionário da IES: Curso, Docente e Aluno. O questionário

do aluno é muito rico de informações referentes ao apoio social (Moradia,

Alimentação, Transporte, Material didático, Bolsa permanência e Bolsa trabalho),

atividade extracurricular (Pesquisa, Extensão e Monitoria), mobilidade acadêmica no

âmbito nacional ou internacional (Intercâmbio e Ciências sem fronteiras). Não foi

possível fazer o cruzamento das informações da base de dados do questionário do

estudante do Enade com a base de dados do aluno no CES porque estas bases de

dados não contêm um o código de identificação comum dos estudantes. Isso

inviabiliza a utilização das informações para melhorar a estimação do traço latente

do construto formação extracurricular e condições materiais.

Ressalte-se, todavia, que os construtos não necessariamente refletem a

medida real que se deseja mensurar, tendo em vista que as variáveis presentes no

questionário não conseguem extrair toda riqueza de informação necessária para

estimação do traço latente, mas são ótimas aproximações da verdadeira dimensão

do que se deseja medir.

132

4. RESULTADOS E ANÁLISES

Neste capítulo, abordar-se-ão os resultados das análises realizadas, as quais

tiveram como principais objetivos: a) descrever o perfil dos estudantes cotista e não

cotistas habilitados ao Enade 2013 e 2014 das universidades investigadas e

identificar aos fatores sociodemográficos e econômicos que mais diferenciam o perfil

dos cotistas e não cotistas; b) verificar se existe diferença significativa no

desempenho entre os estudantes cotistas e não cotistas na prova do Componente

de Formação Geral e de Conhecimentos Específicos, do Enade 2013 e 2014; c)

examinar se existe diferença significativa no desempenho dos estudantes cotistas e

não cotistas, controlando o nível socioeconômico; d) averiguar se existe diferença

significativa no desempenho dos estudantes segundo a cor autodeclarada; e)

verificar em qual(is) curso(s) o desempenho dos cotistas e não cotistas diferem

significativamente; f) identificar os fatores que influenciam no desempenho dos

cotistas e não cotistas na prova do Componente de Formação Geral e de

Conhecimento Específico, do Enade 2013 e 2014; e g) pesquisar se as Instituições

de Ensino Superior da Região Nordeste investigadas promovem a equidade de

resultados entre os estudantes cotistas e não cotistas na conclusão do curso de

graduação.

O capítulo está sistematizado em três tópicos: o primeiro refere-se à Análise

Descritiva e Exploratória dos Dados, o segundo tópico ocupa-se de investigar o

desempenho dos estudantes cotistas e não cotistas e o terceiro tópico trata dos

fatores que promovem a equidade de resultados na conclusão do curso de

graduação.

No primeiro tópico, foram empregadas as técnicas de estatísticas descritivas e

inferencial para analisar, de forma exploratória, as universidades investigadas;

conhecer o perfil socioeconômico dos concluintes do curso de graduação habilitados

ao Enade; identificar os fatores que mais distinguem o perfil dos cotistas e não

cotistas, conhecer a distribuição percentual dos cotistas e não cotistas nas

universidades nos cursos; examinar a distribuição dos estudantes em relação ao

sexo e a cor autodeclarada; e estudar, exaustivamente, os construtos nível

socioeconômico, hábitos de estudo, contribuições dos professores, do curso de

graduação e da infraestrutura das instituições de Ensino Superior na formação

133

acadêmica do aluno, conforme estimados pelo Modelo de Resposta Gradual (Vide

Capítulo 3).

No segundo tópico, além das técnicas da estatística descritiva, foram

empregadas as técnicas de estatística inferencial (teste de hipótese para

comparação de médias e análise de variância) para verificar se existe diferença

significativa no desempenho de estudantes cotistas e não cotistas, e comparar o

desempenho entre estes estudantes segundo a cor autodeclarada, sexo, nível

socioeconômico e o curso. Analisamos o perfil dos estudantes para os cursos cuja

diferença no desempenho foi estatisticamente significativa e utilizamos o modelo de

regressão linear múltipla para identificar os fatores que estão associados ao

rendimento médio em cada curso analisado.

No terceiro tópico, analisamos as evidências empíricas apresentadas no

Capítulo 3, para entender e interpretar os efeitos das características individuais do

estudante, dos professores, do curso e da instituição de ensino sobre o desempenho

acadêmico dos estudantes. Utilizamos os modelos de regressão multinível para

explicar o desempenho dos estudantes em função das variáveis indicadas no

modelo teórico e avaliar se as universidades investigadas estão promovendo a

equidade de resultados na conclusão do curso de graduação.

Os resultados encontrados abrangem apenas as doze universidades federais

da Região Nordeste selecionadas para fazerem parte desta investigação. As

análises que serão apresentadas não representam as características gerais dessas

universidades, visto que não foram analisados todos os cursos de graduação. Mas,

auxiliam na compreensão do perfil socioeconômico e acadêmico do estudante

cotista e não cotista de cursos de diversas áreas do conhecimento, como por

exemplo, as áreas das Ciências Exatas (Matemática, Ciências Físicas, Engenharias

e Tecnologia), das Ciências Biológicas e Profissões da Saúde, de Filosofia e

Ciências Humanas e de Letras e Artes.

Embora cientes das limitações dos dados do Enade enquanto mecanismo de

avaliação de curso em relação às notas obtidas nas provas de Formação Geral e de

Conhecimentos Específicos e a opinião dos estudantes sobre as instituições de

Ensino Superior, os resultados encontrados podem auxiliar na compreensão dos

fatores que diferenciam o desempenho acadêmico dos cotistas e não cotistas. Essas

informações, possivelmente, serão úteis na formulação de medidas de intervenção

134

pedagógica e administrativa para a superação das dificuldades acadêmicas,

financeiras e nas relações sociais estabelecidas com a comunidade universitária.

Ademais, contribuem para uma reflexão do impacto das políticas de ações

afirmativas nas universidades investigadas, visando o acesso e a permanência

equânime de grupos historicamente excluídos da Educação Superior.

4.1 ANÁLISE ESTATÍSTICA DESCRITIVA E INFERENCIAL

4.1.1 Análise das universidades investigadas

No Enade 2013, a maioria dos cursos avaliados foi da área de Ciências da

Saúde. Do total de 5.015 estudantes analisados, os cotistas representam apenas

17,6% (883), enquanto que os não cotistas correspondem a 4.132 (82,4%). No

Enade 2014, foram avaliados os cursos das áreas das Ciências Exatas e

Tecnológicas, Filosofia e Ciências Humanas. O total de estudantes investigados foi

14.597, destes 3.508 (24,0%) são cotistas e 11.089 (76,0%) são não cotistas.

Os Gráficos 1 e 2 mostram o percentual de estudantes cotistas e não cotistas

das universidades federais da Região Nordeste que adotaram alguma política de

ação afirmativa como parte do processo seletivo para o ingresso de candidatos nos

cursos de graduação no Enade 2013 e 2014. A categoria cotista abrange a todos os

estudantes que ingressaram nas referidas universidades por critério étnico-racial

(negros, pardos e indígenas), renda familiar, por terem estudado em escola pública

ou particular com bolsa de estudos ou por qualquer sistema de reserva de vagas,

como por exemplo, o sistema de bônus.

As universidades que possuíam o maior percentual de estudantes cotistas, no

Enade 2013 e 2014, foram a UFBA (38,9%; 30,8%), a UFRB (37,8%; 48,1%) e a

UFMA (35,1%; 39,4%), respectivamente. Essas universidades são as que

implantaram as políticas de ações afirmativas há mais tempo e, além disso, adotam

o critério étnico-racial no ingresso de seus cursos, como é o caso da UFBA que,

desde o ano de 2005, aderiu ao sistema de cotas com reserva de vagas para pretos

e pardos nos seus processos seletivos.

135

As universidades com o menor percentual de estudantes cotistas foram a

UFPB (3,9%) e a UFPE (8,8%), no Enade 2013; a UNIVASF (15,0%) e a UFRN

(16,5%), no Enade 2014. Vale salientar que as referidas universidades não tinham

cotas, elas atribuíam entre 7% a 10% de bonificação sobre a nota final do candidato

que concluiu o Ensino Médio em escolas públicas, para ingresso em seus cursos.

Somente a partir da Lei 1.711/2012, essas instituições passaram a adotar a reserva de

vaga com critério racial, com exceção da UFPB que começou a adotar o sistema de

cotas em 2011 (Tabelas 12, 13,14 e 15 do Apêndice B).

Gráfico 1 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região Nordeste no Enade 2013

Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.

136

Gráfico 2 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região Nordeste no Enade 2014


Visto que o Enade avalia o estudante no final do curso de graduação e a sua

base de dados não dispõe de informações sobre número total de ingressantes

cotistas e não cotistas e nem sobre a taxa de evasão, não temos como explicar,

considerando apenas a base de dados do Enade, o motivo do baixo percentual de

estudantes cotistas. No entanto, podemos fazer algumas suposições em relação ao

contingente de estudantes cotistas concluintes nessas universidades: i) como a

implementação de políticas de ações afirmativas é recente, eles estão entrando em

menor proporção, decorrente do percentual de vagas destinadas por cada

universidade; ii) os cotistas, ao ingressar na universidade, se deparam com uma

nova forma de ensino e de nível de exigência do curso, tendo assim, dificuldade em

conjugar a nova forma de estudo com a sua realidade social, principalmente nos

dois primeiros semestres, o que faz com que o tempo médio de conclusão seja

maior para esse grupo; iii) em geral, os alunos cotistas são oriundos de famílias de

baixas condições socioeconômicas, o que dificulta a sua permanência na

universidade e favorece o abandono do curso, uma vez que esses estudantes se

vêm obrigados a trabalhar para colaborar para o sustento de suas famílias. Salienta-

se que essas são suposições hipotéticas e não poderão ser confirmadas ou

refutadas tomando-se por base as informações da base de dados do Enade.

137

Na literatura, são poucos os estudos que comparam a taxa de conclusão e evasão

entre cotistas e não cotistas. Cardoso (2008) avaliou a taxa de evasão dos

ingressantes na UnB, em 2004, em 2005 e no segundo semestre de 2006, e

verificou que, entre os estudantes que ingressaram no segundo semestre de 2004, a

taxa de evasão dos não cotistas foi de 11,8% e dos cotistas de 10,4%; entre os que

ingressaram em 2005, a evasão dos não cotistas foi de 10,7% e dos cotistas de

5,8%. Para a autora, com base nesses dados, é possível considerar que os

estudantes cotistas valorizam mais o ingresso na universidade e evadem menos que

os não cotistas.

Um estudo realizado pela Universidade Federal do Paraná (2009) revela que os

cotistas desistem menos dos cursos e se formam mais tarde quando comparados aos

não cotistas. O percentual de cotistas concluintes é muito semelhante aos dos não

cotistas concluintes. Dos 1.497 alunos cotistas que ingressaram na universidade em

2005, 9,7% já concluíram o curso, de forma semelhante, dos 2.647 não cotistas, 10,8%

já concluíram o curso de graduação18.

Mendes Junior (2013) analisou a taxa de conclusão e evasão dos estudantes que

ingressaram na UERJ em 2005 e que se formaram até 2009, 2010 e 2011. Em geral,

são os cotistas que possuem as maiores taxas de graduação e as menores taxas de

evasão. Salienta o autor que, com o passar dos anos, “os cotistas se graduam cada

vez mais em relação aos não cotistas”, com exceção dos cursos com alta dificuldade

relativa19, em que os não cotistas possuem maiores taxas de graduação para os

anos de 2010 e 2011 (MENDES JUNIOR, 2013, p. 51). O percentual de não cotistas

(15,6%) que evadiu no primeiro ano é cerca de três vezes maior quando comparado

com os cotistas (5,8%), particularmente nos cursos de alta dificuldade relativa.

Em 2011, Costa (2015) analisou a situação dos que ingressaram na UFBA entre

os anos de 2005 a 2008 e mostrou que o percentual de estudantes que concluíram o

curso de graduação com êxito foi maior para os não cotistas e os cotistas não efetivos20

18

Pesquisa publicada no site gazeta do povo, Viva e cidadania, em 2009. Disponível em <http://www.gazetadopovo.com.br/vida-e-cidadania/cotistas-desistem-menos-mas-se-formam-mais-tarde-bfex3xigexho5od6n5g2rbuq6>. Acesso em: 05 maio 2017. 19

São os cursos cujos estudantes possuem baixo coeficiente de rendimento médio. 20

Segundo Costa (2015), “os não cotistas são os alunos que não tiveram direito às vagas destinadas no vestibular para o sistema de cotas; os cotistas não efetivos são os que, embora tenham o perfil dos candidatos com direito às vagas do vestibular para cotistas, seriam aprovados mesmo que não houvesse a ação afirmativa, por que tiveram um bom desempenho no processo seletivo; os cotistas

138

(em torno de 20%); os cotistas efetivos apresentaram uma taxa de conclusão de 15%.

Entre os cotistas efetivos que ingressaram na UFBA em 2005 e 2006, cerca de 10%

não tinham concluído o curso em 2011.

A escassez de estudos sobre as taxas de conclusão e de evasão e os

obstáculos que os cotistas enfrentam ao ingressar na universidade dificulta a

compreensão sobre o baixo percentual de concluintes cotistas nas universidades

investigadas. São necessários, portanto, estudos específicos que avaliem a trajetória

acadêmica do cotista levando em consideração as características individuais de

cada universidade.

Ao analisar os dados referentes aos estudantes pretos, percebemos que,

mesmo com as políticas de ações afirmativas, o número de concluintes pretos é

muito menor que o de brancos e pardos. Os pretos representam apenas 9,4% do

total de estudantes, em 2013, e 14,8%, em 2014; os pardos representam 47,4%, em

2013, e 50,4%, em 2014; e os brancos 41,7%, em 2013, e 33,0%, em 2014. Em

razão de o Nordeste se tratar da segunda região brasileira com o maior percentual

de negros21 esperávamos um contingente maior de estudantes pretos e pardos. De

acordo com os dados do IBGE, entre os anos 2002 e 2010, houve uma diminuição22

no acesso à universidade dos que se autodeclaravam brancos e um aumento

significativo23 no percentual de pretos e pardos. Apesar desse aumento, as

desigualdades entre negros e brancos no Ensino Superior permanecem, uma vez

que o aumento de negros nas universidades não reflete o real aumento dos negros

na população total brasileira24 (ARTES; RICOLDI, 2015).

efetivos são alunos que foram beneficiados com as vagas destinadas aos cotistas, ou seja, foram aprovados no vestibular apenas por que existe o sistema de cotas” (COSTA, 2015, p. 2). 21

Segundo o IBGE a população negra, em 2015, representava mais de 70% da população total da Região Nordeste. 22

O percentual de brancos no Ensino Superior, em 2000, foi de 78,5% e, em 2010, de 63,0%, nesse período houve uma variação de 73,7% no acesso de brancos ao Ensino Superior. 23

O percentual de pretos no Ensino Superior, em 2000, foi de 2,4% e, em 2010, foi de 5,3%, nesse período houve uma variação de 384,0% no acesso de pretos ao Ensino Superior. O percentual de pardo, em 2000, foi 17,25 e, em 2010, foi 30,0% indicando uma variação de 277,8%. Em relação aos negros, o percentual de ingresso no Ensino Superior, em 2000, foi 19,5% e, em 2010, foi 35,3%, uma variação de 290,7% de ingresso ao Ensino Superior. 24 A autoclassificação (atribuição de uma categoria étnico-racial escolhida pela própria pessoa,

também chamada processo de identificação) da cor ou raça no Brasil é arbitrária e está relacionada com as questões sociais e culturais do país. Conforme Ferreira (2012), no Brasil, o modo de classificar a si mesmo e ao outro, entre pretos e brancos, está predominantemente relacionado com a aparência, extrapolando o critério da cor da pele e levando em consideração os traços físicos como tipo de cabelo, formato de nariz e boca. Para Pinho (2006), ser preto ou pardo não se resume apenas

139

Embora a maioria dos estudos agreguem as categorias pretos e pardos em

uma única categoria denominada de “negros”, em nossas análises iremos

discriminar os estudantes pretos dos estudantes pardos, porque percebemos que

existe uma diferença no perfil desses alunos no acesso ao Ensino Superior25. As

universidades que possuem o sistema de cotas raciais são as que apresentam o

maior percentual de estudantes pretos em seus cursos de graduação. Ao

compararmos o quantitativo de pretos nessas universidades, percebemos uma

similaridade na distribuição percentual desse grupo na UFBA, na UFRB e na UFMA.

Essa similaridade deve-se ao fato de que, nos Estados do Maranhão e da Bahia, os

pretos e os pardos representam mais de 70% da população total. Além disso, mais

de 30% dos pretos que ingressaram nessas universidades por meio de alguma

política de ação afirmativa foram classificados por critério por étnico-racial.

As informações contidas nos Gráficos 3 e 4 evidenciam a distância entre a

representatividade de estudante preto e branco nas universidades investigadas.

Apesar dos esforços dos poderes públicos em minimizar as diferenças no acesso ao

Ensino Superior, os estudantes pretos continuam sub-representados nesse espaço.

Os menores contingentes relativos de estudantes pretos estão na UFPE (4,5%;

10,8%), na UFRN (5,0%; 7,7%) e na UFPB (6,9%,10,4%), no Enade 2013 e 2014.

às características fenotípicas do indivíduo, pois “tanto os negros quanto brancos frequentemente se referem à “cultura negra” ou à exclusão social para definir sua identidade racial” (PINTO, 2006). As discussões sobre identidade racial brasileira e sobre o sistema de cotas raciais podem estar influenciando a forma como a população se autoclassifica em relação à cor ou à raça e “aproximando os estratos mais escuros no gradiente de cor” a categorias dos pretos (QUEIROZ; SANTOS, 2013, p. 43). Embora existam diferenças nas formas de autoclassificação da cor e diferença no conceito de cor e raça, não é objetivo do presente trabalho travar essa discussão, apenas iremos utilizar essas nomenclaturas para representar a variável que identifica a cor da pele dos estudantes de acordo com o que eles se autodeclaram no questionário do Enade. Como já dito, em nossas análises, iremos discriminar o estudante preto do estudante pardo porque percebemos que existe uma diferença no perfil desses estudantes no acesso à universidade.

25 No questionário do estudante do Enade, as categorias utilizadas para identificar como os

estudantes se autoclassificam são: brancos, negros, pardos/ mulatos, amarelos (de origem oriental) e indígenas ou de origem indígena. No nosso estudo, utilizamos a cor preta ao invés de negros para não confundir com a informação de que negros é a soma de pretos e pardos. Devido à baixa representatividade dos amarelos e indígenas, na maioria das análises envolvendo a cor dos estudantes, consideramos apenas os estudantes brancos, pretos e pardos, principalmente na primeira e segunda seção. Na terceira seção, em que abordamos modelos de regressão multinível, a variável cor foi dividida em duas categorias: 0 - brancos e amarelos de origem oriental e categoria de referência 1 - pretos, pardos e indígenas.

140

Gráfico 3 - Percentual de estudantes nas Universidades Federias investigadas, segundo a cor/raça no Enade 2013


Gráfico 4 - Percentual de estudantes nas Universidades Federias investigadas, segundo a cor/raça no Enade 2014


No Enade 2013, em quase todas as universidades investigadas, a maior

concentração é de estudantes de escolas privadas, com exceção da UFRB e da

UFMA, em que mais de 50% do total de seus estudantes são oriundos de escolas

públicas. Nas demais universidades, o percentual de estudantes oriundos de escolas

públicas é inferior a 48%. O percentual de estudante de escolas privadas é maior na

141

UFPE (82,3%), na UFS (72,4%), na UFRN (72,3%) e na UFPB (62,7%). Nessas

universidades, o percentual de estudantes egressos da escola pública é maior entre

os que se autodeclararam pretos e pardos.

No Enade 2014, a maioria dos estudantes são oriundos de escolas públicas.

Essa proporção é mais elevada na UFRB (79,9%), na UFOB (77,2%), na UFPI

(72,2%) e na UFMA (70,8%). Em, praticamente, todas as universidades, os pretos

são egressos de escolas públicas, com exceção da UNIVASF (33,8%), que

apresenta o menor contingente de estudante nessa categoria (Tabela 16 do

Apêndice B).

Com base nas informações apresentadas, podemos inferir que, nas

universidades que possuem o critério étnico-racial como parte de seu processo

seletivo, a concentração de estudante preto ou que cursaram o Ensino Médio na

rede pública é consideravelmente maior quando comparadas às universidades que

adotam o sistema de inclusão social, reserva de vagas para estudantes oriundos de

escolas públicas ou bonificação na nota final do candidato. A ampliação do número

de vagas e a implementação do sistema de cotas no Ensino Superior público

brasileiro contribuiu para o aumento do contingente de estudantes pretos e pardos

nas IES. Mas, esse aumento ainda está muito abaixo do percentual de pretos e

pardos na população total do Nordeste.

O estudo realizado por Daflon et al. (2013) mostrou que a maioria das

universidades brasileiras que adotam as políticas de ações afirmativas abrangem

mais de um grupo de beneficiários no ingresso em seus cursos de graduação;

alunos egressos das escolas públicas são os maiores beneficiários dessas políticas,

seguidos pelos pretos, pardos e indígenas. Santos e Queiroz (2013), em seu estudo

sobre o impacto das cotas na Universidade Federal da Bahia (2004-2012),

observaram que, após a implementação da política de cotas, houve um aumento no

percentual de estudantes pretos e pardos e uma redução significativa no contingente

de brancos.

De acordo com Cardoso (2008), o sistema de cotas tem a finalidade de

aumentar a proporção de candidatos negros que ingressam no Ensino Superior e,

consequentemente, nos cursos mais concorridos. Para o autor, sem o sistema de

cotas, possivelmente, não haveria um aumento no número de estudantes negros e

pobres aprovados nos processos seletivos para ingresso nas universidades. A

142

explicação para o aumento da representatividade de estudantes pretos e pardos no

Ensino Superior, embora em menor proporção que os estudantes brancos, é que, na

medida em que o sistema educacional se amplia, o acesso se torna maior e a

população preta e parda vai encontrando o seu espaço nessa modalidade de ensino.

Essa realidade é ratificada pelo que afirma Schawarzman (2008): “A principal

limitação no acesso ao Ensino Superior são as limitações de uma educação precária

por um esforço tardio de qualificação que impacta a entrada na Educação Superior”

(SCHWARZMAN, 2008, p. 26).

É notório que a escola pública é muito importante para os pretos e pardos, uma

vez que mais de 70,0% dos estudantes provenientes de escolas públicas nas

universidades investigadas pertencem a esse grupo. É evidente a urgência na

formulação de políticas públicas educacionais voltadas para a melhoria da qualidade

do ensino público em geral como forma de conter as desigualdades raciais e sociais

existentes no Brasil, principalmente nas universidades26 da Região Nordeste, onde

se concentram mais de 70% da população negra do país.

Embora o número de estudantes pretos nas universidades investigadas tenha

aumentado nos últimos anos, esse grupo ainda segue em desvantagem ao se

comparar o percentual de estudantes pretos e brancos concluintes. O impacto das

políticas de ações afirmativas para esse grupo poderá ser avaliado com mais

propriedade com as informações obtidas após um ciclo completo da Lei 12.711/2012

(BRASIL, 2012) nas universidades federais. A análise dessas informações

atualizadas será útil para responder a alguns questionamentos que poderão ajudar

na compreensão desse impacto na população de estudantes pretos nas

universidades investigadas, que este trabalho não dará conta de responder: Até que

26 Uma informação importante que deve ser levada em consideração na avaliação da política de ação

afirmativa é o Índice Geral de Curso (IGC), um indicador de qualidade que avalia as instituições de educação superior e é expresso em conceitos que variam de 1 a 5, sendo que os valores 3, 4 e 5 são considerados satisfatório. De acordo com o MEC (2015e), o IGC sintetiza, em um único indicador, a qualidade de todos os cursos de graduação, mestrado e doutorado das IES. Esse índice é resultado da média ponderada do Conceito Preliminar de Curso (CPC), “indicador de avaliação de cursos de graduação e do número de matrículas em cada um dos cursos avaliados obtidas dos Censos da Educação Superior e obedece a um ciclo de três anos” (MEC, 2015e, p. 3). Todas as universidades investigadas têm conceitos considerados satisfatórios, a UFMA, a UFPI e a UFAL tiveram conceito 3, as demais universidades têm conceito 4, nos anos analisados. Esses resultados fortalecem a necessidade e a importância da promoção de políticas de ações afirmativas e reforçam o argumento de que essas políticas não afetam a qualidade do Ensino Superior público, embora hajam controversas em relação a esses conceitos calculados pelo Inep.

143

ponto as universidades estão preocupadas com o percurso acadêmico do estudante

preto de escola pública que ingressou na universidade através das cotas? A

distribuição de estudantes cotistas nas universidades é uniforme para todos os

cursos de graduação? As universidades estão preparadas para fornecer o suporte

financeiro, pedagógico e emocional de que esses estudantes necessitam para

concluírem com êxito o seu curso?

4.1.2 Análise do perfil dos estudantes no Enade

Os resultados apresentados a seguir são referentes ao perfil socioeconômico e

acadêmico dos estudantes cotistas e não cotistas concluintes dos cursos de

graduação que realizaram o exame do Enade 2013 e 2014.

A Tabela 2 mostra a distribuição percentual dos estudantes cotistas e não

cotistas nos cursos avaliados pelo Enade. O percentual de estudantes cotistas, no

Enade 2014, é cerca de 36,0% maior que no Enade 2013. Os cotistas estão mais

presentes nas áreas de Filosofia e Ciências Humanas (40,7%) e tendem a optar

pelas licenciaturas, principalmente nos cursos das áreas das Ciências Exatas e

Tecnológicas27, ou pelos cursos de baixa concorrência. Os não cotistas tendem a

escolher os cursos de alto prestígio social das áreas das Ciências Exatas e

Tecnológicas e da área de Saúde.

Em 2013, os cursos com o maior percentual de cotistas foram Nutrição

(26,2%), Serviço Social (25,8%) e Enfermagem (22,3%), e menos presentes nos

cursos de Medicina Veterinária (11,3%), Zootecnia (11,6%), Biomedicina28(11,6%),

Odontologia (13,8%) e Medicina (13,9%). Em 2014, os cursos de Pedagogia

(33,1%), Filosofia (30,7%), Artes Visuais (29,6%) e História (29,5%) possuem o

maior contingente de estudantes cotistas; as Engenharias29 (14,1%), Ciências da

Computação/Sistema de Informação (14,1%) e Arquitetura e Urbanismo (15,5) têm o

menor percentual de estudantes cotistas.

27

A proporção de estudantes cotistas nos cursos de bacharelado e licenciatura na área das Ciências Exatas foi: Matemática Licenciatura (26,8%) e Matemática Bacharelado (18,5%), Física Licenciatura (22,2%) e Física Bacharelado (8,5%), Química Licenciatura (20,3%) e Química Bacharelado (18,1%), Ciências da Computação Licenciatura (20,0%) e Ciências da Computação Bacharelado (14,8%). 28

O curso de Biomedicina é um curso recente e está presente apenas na UFPI, UFRN e UFPE. 29

Os cursos de Engenharia Civil, Engenharia Mecânica, Engenharia Elétrica, Engenharia Química, Engenharia de Computação, Engenharia de Controle e Automação, Engenharia de Alimentos, Engenharia de Produção foram agregados em uma única categoria chamada de Engenharias.

144

Tabela 2 - Distribuição Percentual dos estudantes cotista e não cotista segundo o curso de graduação no Enade 2013 e 2014

Curso

Não cotista Cotista Total

n % n % n %

Enade 2013

Medicina Veterinária 362 88,7 46 11,3 408 100,0 Odontologia 344 86,2 55 13,8 399 100,0 Medicina 609 86,1 98 13,9 707 100,0 Agronomia 390 83,0 80 17,0 470 100,0 Farmácia 325 83,3 65 16,7 390 100,0 Enfermagem 505 77,7 145 22,3 650 100,0 Fonoaudiologia 95 81,2 22 18,8 117 100,0 Nutrição 372 73,8 132 26,2 504 100,0

Fisioterapia 232 87,9 32 12,1 264 100,0 Serviço Social 383 74,2 133 25,8 516 100,0 Zootecnia 252 88,4 33 11,6 285 100,0 Biomedicina 131 89,1 16 10,9 147 100,0 Educação Física (bacharelado) 132 83,5 26 16,5 158 100,0

Subtotal 4132 82,4 883 17,6 5015 100,0

Enade 2014

Arquitetura e Urbanismo

475 84,5 87 15,5 562 100,0

Matemática 746 73,4 270 26,6 1016 100,0 Letras 720 73,2 264 26,8 984 100,0 Física 366 79,6 94 20,4 460 100,0 Química 623 80,3 153 19,7 776 100,0 Biologia 1165 74,3 404 25,7 1569 100,0 História 645 70,5 270 29,5 915 100,0 Geografia 678 71,2 274 28,8 952 100,0 Filosofia 273 69,3 121 30,7 394 100,0 Ciências da Computação/ Sistema da Informação

633 85,3 109 14,7 742 100,0

Ciências Sociais 296 73,6 106 26,4 402 100,0 Engenharia 2243 85,9 367 14,1 2610 100,0 Pedagogia 1476 66,9 729 33,1 2205 100,0 Educação Física 419 73,3 153 26,7 572 100,0 Música 174 80,9 41 19,1 215 100,0

Artes Visuais 157 70,4 66 29,6 223 100,0

Subtotal 11089 76,0 3508 24,0 14597 100,0 Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.

145

Queiroz e Santos (2013) analisaram a trajetória acadêmica e o perfil dos

estudantes da UFBA, nos cursos de alta demanda30, pós-sistema de cotas e

verificaram que, em 2006, quanto menor a concorrência no vestibular, maior é a

participação de estudantes cotistas de escolas públicas. Os cursos de Medicina e

Engenharia Mecânica apresentaram a menor demanda de candidatos cotistas e os

cursos do grupo de Letras apresentaram maior demanda de candidatos cotistas de

escolas públicas. Para Queiroz (2004, p.23), “o negro não está se beneficiando, na

mesma medida que o branco, do acesso à universidade. Aos negros estão

reservados os cursos menos valorizados socialmente, e é dos brancos o privilégio

do acesso a carreiras superiores de prestígio”.

Cunha (2006) analisou as relações entre candidato/vaga no vestibular da UnB

nos cursos de alto, médio e baixo desempenho, nas grandes áreas31 do

conhecimento no vestibular de 2004 e verificou que as maiores diferenças entre o

sistema de cotas e o sistema universal encontram-se nos cursos de alto

desempenho na área de Ciências e na área da Saúde, cuja demanda no sistema

universal supera a demanda de candidatos cotistas em 150%. Os candidatos

cotistas tendem a escolher os cursos menos concorridos como forma de superar as

desigualdades educacionais na disputa por uma vaga no Ensino Superior de

qualidade. A demanda média de vagas dos candidatos cotistas é maior para os

cursos de baixo desempenho das áreas da Humanidade e Saúde32.

Ao examinar o tipo de política de ação afirmativa pela qual o estudante cotista

ingressou na universidade, percebe-se que, em todos os cursos, há um predomínio

de estudantes cotistas que ingressaram na universidade pela categoria de reserva

de vagas destinada a egressos de escolas públicas ou particulares com bolsa de

estudo (62,1%, em 2013, e 51,3%, em 2014), seguidos do critério étnico-racial que

abrange os negros, pardos e indígenas (17,8%, em 2013 e 16,1%, em 2014)

(Gráfico 11 do Apêndice B).

30

Segundo Santos (2013), os cursos de alta demanda são Medicina, Direito, Odontologia, Administração, Processamento de dados, Engenharia Elétrica, Psicologia, Engenharia Civil, Engenharia Mecânica, Arquitetura e Engenharia Química.

31 Áreas de Estudo: Humanidades, Ciências e Saúde.

32 Segundo Cunha (2006), os cursos de baixo desempenho da área de Humanas são: os cursos de

Letras, Arquivologia, Serviço Social, Biblioteconomia, Artes Plásticas, Pedagogia, Educação Artística, Música e Artes Cênicas. Os cursos de Educação Física e Enfermagem Obstetrícia fazem parte do grupo de baixo desempenho da área da saúde.

146

Embora o número de vagas alocadas para o critério de classe social (egressos

de escolas públicas ou renda) supere o número de vagas destinadas aos estudantes

negros, a adoção de mais de um critério para seleção dos estudantes cotistas pelas

universidades pode contribuir para aumentar a aceitação das políticas de cotas

raciais entre a sociedade, uma vez que não só beneficiam os negros como também

os pobres. Mas, por outro lado, apesar da forte correlação entre classe social e raça,

a seleção de estudantes baseados nos critérios socioeconômicos não é a melhor

maneira de impulsionar a integração de grupos étnico-raciais nas universidades

públicas. Segundo Daflon et al. (2013),

É fácil supor que não serão os pretos pobres de escola pública entre os pobres de escolas públicas que irão se beneficiar com as políticas de ação afirmativa. O uso indiscriminado desses critérios pode acabar excluindo do benefício justamente àqueles candidatos com mais chance de serem bem-sucedidos, mas que necessitavam da vantagem adicional para o ingresso na universidade (DAFLON et al., 2013, p. 310).

A distribuição percentual dos estudantes nos cursos segundo a cor/raça não é

uniforme, como se pode observar nos Gráficos 5 e 6.

Os cursos de Serviço Social (20,2%), Nutrição (12,9%), Educação Física

Bacharelado (12,7%), Zootecnia (11,9%), Agronomia (10,4), Filosofia (22,6%),

História (20,9%) e Ciências Sociais (21,1%) apresentaram os maiores percentuais

de estudantes pretos. Os menores percentuais de estudantes pretos foram

observados nos cursos de Fonoaudiologia (4,3%), Fisioterapia (4,9%), Medicina

(5,5%), Odontologia (5,3%), Arquitetura e Urbanismo (6,4%), Ciências da

Computação/Sistema de Informação (9,0%) e as Engenharias (9,0%).

147

Gráfico 5 - Distribuição percentual do estudante nos cursos segundo a cor/raça no Enade 2013


Gráfico 6 - Distribuição percentual do estudante nos cursos segundo a cor/raça no Enade 2014


148

De acordo com o Inep (2014d), na região Nordeste, os cursos com os maiores

percentuais de estudantes que se consideram de cor branca foram Medicina (57,2%)

e Odontologia (54,1%). Quando analisamos esse percentual em relação ao Brasil,

percebemos que os cursos de Medicina Veterinária (74,8%), Medicina (73,6%),

Odontologia (71,5%), Arquitetura e Urbanismo (73,1%), Engenharias (61,7%) e

Ciências da Computação (65,8%) possuem os maiores contingentes de estudantes

brancos no país (INEP, 2013 e; 2014d). Os pardos representam a maioria dos

estudantes em quase todos os cursos, com exceção dos cursos de Medicina

(38,4%), Odontologia (43,6%), Nutrição (41,7%), Arquitetura e Urbanismo (43,2) e

Engenharias (44,3%).

Os resultados obtidos no estudo realizado por Cardoso (2008) mostram que o

efeito do sistema de cotas no curso de Medicina foi muito pequeno, aumentando

apenas seis pontos percentuais a proporção de negros ingressantes neste curso,

entre os anos de 2004 e 2006. Por outro lado, as políticas de ações afirmativas

triplicaram as chances de o estudante negro ingressar no curso de Enfermagem

que, segundo a autora, é considerado de baixo prestígio33. Para Cardoso (2008), a

ampliação da oferta de vaga no Ensino Superior não tem modificado a estrutura

racial das universidades, essas políticas são necessárias para obter uma igualdade

racial no acesso às universidades públicas e é fundamental a promoção de medidas

eficazes para a melhoria da qualidade da educação básica para a promoção real da

equidade de ingresso no Ensino Superior (CARDOSO, 2008).

No estudo de Daflon et al. (2013), os cursos de Medicina, Direito e as

Engenharias também apresentam menor percentual de estudantes pretos de baixa

renda oriundos de escolas públicas. Pinto (2006) analisou o impacto das políticas de

ações afirmativas no processo de construção de identidades raciais e profissionais e

das relações acadêmicas na UERJ e, para tal, fez um estudo etnográfico das

práticas acadêmicas dos cursos de prestígio social elevado (Medicina, Odontologia e

Direito) e dos cursos de prestígio social baixo (Ciências Sociais e Pedagogia). O

autor verificou que os cursos de “prestígio social”, como Medicina, possuem maior

concorrência para o ingresso na universidade e concentram os estudantes

pertencentes aos estratos sociais mais elevados. Nos cursos de menor “prestígio

33

Os cursos de baixo prestígio social na área da Ciência da Saúde considerada pela autora foram Enfermagem e Obstetrícia e Educação Física. O curso de Medicina foi o único classificado como de alto prestígio social.

149

social”, como Pedagogia, a implementação das cotas levou à incorporação da

identidade de “cotista” e seus pares simbólicos, “negro” e “carente” como parte do

universo de classificação acadêmica (PINTO, 2006, p. 26).

Os resultados encontrados por esses autores corroboram com os achados

desta tese que mostram que os estudantes cotistas e os pretos estão concluindo o

curso de graduação nas carreiras menos prestigiadas pela sociedade. O problema

da iniquidade racial é mais evidente quando observamos os cursos de alto prestígio

social, especialmente os cursos de Medicina, Odontologia, Ciências da Computação,

Arquitetura e Urbanismo e as Engenharias, em que o percentual de cotistas pretos é

menor que o de cotistas brancos.

Ao cruzar as variáveis cor/raça e o tipo de política de ação afirmativa para o

ingresso na universidade, percebemos que, no Enade 2013, 22,1% dos estudantes

brancos ingressaram nos cursos por meio de reserva de vagas, dos quais 18,7%

ingressaram por terem estudado em escolas públicas ou privada com bolsa de

estudos e 1,7% por outros sistemas. Dos 20,6% de estudantes pretos que tiveram

acesso às políticas de ações afirmativas, 9,9% utilizaram o critério étnico-racial e

6,6% o critério de terem cursado o Ensino Médio estudando em escolas pública ou

particular com bolsa de estudo; 3,3% por critério de renda e por terem estudado em

escolas públicas; e 0,3% por critério de renda da família. Em relação aos 55,3% de

estudantes pardos, verifica-se que 35,6% utilizaram o critério de ter estudado o

Ensino Médio em escolas públicas e apenas 7,3% por critério étnico-racial. Entre os

estudantes que não ingressam na universidade por meio de políticas de ações

afirmativas ou inclusão social, 45,9% são brancos, 45,7% pardos e apenas 7,0% são

pretos. (Tabela 17 do Apêndice B).

No Enade de 2014, observa-se que, entre os brancos que ingressaram na

universidade por alguma política de ação afirmativa, 13,8% utilizaram o critério de

ser egressos de escolas públicas ou privadas com bolsas de estudos e 3,6% por

outros sistemas. Dos 23,4% de pretos cotistas, 9,4% foram selecionados por critério

étnico-racial, 6,9% por serem egressos de escola pública e 2,8% por outros

sistemas. Entre os 54,5% dos cotistas pardos, 29,9% utilizaram o critério de ter

estudado em escolas, 6,2% o critério étnico-racial e 9,7% por outros sistemas

(Tabela 17 do Apêndice B). Em relação aos estudantes não cotistas, 49,1% são

pardos, 37,1% são brancos e 12,1% são pretos.

150

55,0

27,4

12,8

4,8

40,1 35,9

14,6 9,4

Feminino Não Cotista Masculino Não Cotista Feminino Cotista Masculino Cotista


Esses resultados mostram a necessidade da ampliação das políticas de ações

afirmativas para a população preta, pois existe uma diferença de 38,9 pontos (no

Enade 2013) e 25 pontos (no Enade 2014) no percentual de estudantes brancos e

pretos que não ingressaram na universidade por alguma política de ação afirmativa.

Além disso, o percentual de estudantes brancos cotistas é maior que o percentual de

estudantes pretos cotistas, porém, a diferença entre esses grupos de estudantes é

de apenas 1,5 pontos no total de cursos avaliados pelo Enade 2013. Em relação aos

cursos avaliados pelo Enade 2014, o percentual de pretos cotistas é maior que o

percentual de brancos cotistas, mas essa diferença é de 0,8 pontos percentuais.

Provavelmente, o maior percentual de estudantes cotistas, em 2014, deve-se ao fato

de que a maioria dos cursos avaliados no Enade 2014 tem percentual elevado de

licenciaturas, cursos em que os cotistas são a maioria.

O Gráfico 7 descreve a relação entre o sexo do estudante e a categoria de

cotas. No Enade 2013, as mulheres representam 67,8% do total de estudantes,

dentre este percentual, as mulheres cotistas representam 12,8%. Os homens

cotistas representam apenas 4,8% do total de estudantes. No Enade 2014, o

percentual de mulheres foi de 54,7%; as mulheres cotistas representam 14,6% e os

homens cotistas 9,4% do total de estudantes.

Gráfico 7 - Distribuição percentual dos estudantes por sexo e cotas no Enade 2013 e 2014


No Enade 2013, os cursos apresentaram maior percentual de estudantes do

sexo feminino, com exceção do curso de Agronomia que possui 66,0% de

estudantes do sexo masculino. As mulheres estão mais presentes nos cursos de

151

Serviço Social (93,6%), Nutrição (93,1%), Fonoaudiologia (87,2%) e Enfermagem

(84,9%) (Gráfico 8). No Enade 2014, as mulheres estão em maior contingente nos

cursos de licenciaturas enquanto que os homens nos cursos de bacharelados. Elas

estão mais presentes nos cursos de Pedagogia (90,3%), Letras (75,7%), Biologia

(72,3%) e Arquitetura e Urbanismo (69,8%). Os cursos com o maior percentual de

estudantes do sexo masculino foram Ciências da Computação e Sistema de

Informação (80,2%), Física (78,9%) Música (73,5%) e as Engenharias (68,9%)

(Gráfico 9).

Apesar de as mulheres estarem em menor proporção nos cursos de

Engenharias (31,1%), ao desagregar esses cursos, percebe-se que os percentuais

de mulheres na Engenharia de Alimentos (73,1%) e Engenharia Ambiental (62,8%)

foi maior que o percentual de homens. Por outro lado, os homens encontram-se

majoritariamente na Engenharia de Computação (91,8%), Engenharia Mecânica

(86,5%) e Engenharia Elétrica (85,9%). As mulheres cotistas estão mais presentes

nos cursos de Serviços e nas Licenciaturas e estão sub-representadas nas

Engenharias, com exceção das Engenharias de Alimentos (10,5%) e Engenharia

Ambiental (9,6%). O percentual de homens cotistas na Engenharia Elétrica (12,4%)

é maior do que o percentual de mulheres não cotistas.

Tomando por base o universo feminino e considerando que o contingente de

estudantes não cotistas é maior que o de estudantes cotistas, percebemos que a

distribuição das cotistas nos cursos de graduação é muito similar à distribuição das

não cotistas nos cursos analisados, com exceção dos cursos de Medicina e Serviço

Social34, Engenharias e Pedagogia35. Em relação ao universo masculino, a maior

diferença encontrada entre os cotistas e não cotistas foi nos cursos de Enfermagem,

34

No Enade 2013, entre as estudantes não cotista, 11,8% concluíram o curso de graduação em Medicina e 12,5% em Serviço Social. Entre as estudantes cotistas, apenas 7,5% concluíram o curso de graduação em Medicina e 19,6% em Serviço Social. Essa foi a maior diferença em relação ao curso de graduação encontrada entre as estudantes. Para os demais cursos, a diferença na distribuição das estudantes foi pequena. 35

No Enade 2014, entre as estudantes não cotista, 12,1% concluíram o curso de graduação nas Engenharias e 22,8% em Pedagogia. Entre as estudantes cotistas, apenas 4,9% concluíram o curso de graduação em Engenharia e 30,8% em Pedagogia. Essa foi a maior diferença em relação ao curso de graduação encontrada entre as estudantes. Para os demais cursos, a diferença na distribuição das estudantes foi pequena.

152

Medicina Veterinária e Zootecnia36, Matemática e nas Engenharias37 (Tabela 18 do

Apêndice B).

Segundo o Inep (2015), entre os 10 maiores cursos de graduação em número

de matrículas, por sexo no Brasil, em 2015, o curso de Pedagogia é o que possui o

maior contingente de mulheres matriculadas. Dos cursos da área da Saúde, os de

Enfermagem, Fisioterapia, Psicologia e Serviço Social estão entre os 10 cursos com

maior número de matrícula entre as mulheres. Para esse grupo, as Engenharias não

aparecem entre os 10 cursos com o maior número de matrículas. O curso de Direito

é o que tem o maior número matrículas entre os homens. Em relação à área das

Engenharias, o maior número de matrículas entre os homens foi nos cursos de

Engrenharia Civil, Engenharia Mecânica, Engenharia de Produção e Engenharia

Elétrica. Os cursos de Direito, Administração e Ciências Contábeis estão entre os

cursos com maior número de matrícula tanto para os homens quanto para as

mulheres.

Conforme Artes e Ricoldi (2015), a taxa de matrícula no Ensino Superior, no

período de 1988 a 2008, é superior entre as mulheres. As mulheres brancas

apresentam maior taxa de matrícula, seguidas do homem branco, mulher negra e

homem negro. Os negros tiveram a maior variação no número de matrícula no

Ensino Superior, passando de 3,6%, em 1988, para 16,4%, em 2008, um aumento

de 350,4%. Porém, os brancos ainda possuem a maior frequência na taxa de

matrícula, independente do sexo. Para os autores, “o gênero é um indicador

importante em relação ao prestígio de uma carreira profissional, as mulheres e os

negros concentram-se em carreiras menos prestigiadas” (ARTES; RICOLDI, 2015, p.

862).

36

No Enade 2013, entre os estudantes não cotista, 11,1% concluíram o curso de graduação em Medicina Veterinária, 9,4% em Zootecnia e 5,0% em Enfermagem. Já entre os estudantes cotistas, 7,9% concluíram o curso em Medicina Veterinária, 4,2% em Zootecnia e 12,1% em Enfermagem. Para os demais cursos, a diferença na distribuição dos estudantes foi pequena. 37

No Enade 2014, entre os estudantes não cotista, 29,3% concluíram o curso de graduação nas Engenharias e 8,3% em Matemática. Já entre os estudantes cotistas, 19,1% concluíram o curso nas Engenharias e 8,3% em Matemática. Para os demais cursos, a diferença na distribuição dos estudantes foi pequena.

153

0 20 40 60 80 100

Pedagogia

Letras

Biologia


Artes visuais

Ciências sociais

Química

Filosofia

História

Geografia

Educação física

Matemática

Engenharia

Música

Física

Computação/ Sistema…

Masculino

Feminino


Gráfico 8 - Distribuição percentual dos cursos de graduação por sexo no Enade 2013

Gráfico 9 - Distribuição percentual dos cursos de graduação por sexo no Enade 2014

0 20 40 60 80 100

Serviço social

Nutrição

Fonoaudiologia

Enfermagem

Fisioterapia

Farmácia

Odontologia

Biomedicina

Medicina veterinária

Educação física (bacharelado)

Medicina

Zootecnia

Agronomia

MasculinoFeminino

154

No estudo de Queiroz e Santos (2013), o universo de homens que

ingressaram na UFBA, de 2005 até 2007, era um pouco maior que o universo de

mulheres, sendo essa diferença de 2,3 pontos percentuais. A partir de 2008, houve

uma inversão no percentual de estudantes que ingressaram na UFBA, passando a

ter uma maior participação do gênero feminino, chegando a uma diferença de 11,8

pontos percentuais para as mulheres, em 2012. Para os autores, esse crescimento

deve-se ao aumento na média de anos de escolarização das mulheres no Ensino

Fundamental e Médio. Apesar desse novo cenário em favor das mulheres, os

homens representam mais da metade de estudantes nos cursos de alto prestígio,

principalmente nas Engenharias, de 2005 a 2012. “Esses dados evidenciam uma

persistência no padrão desigual ente homens e mulheres na apropriação dos

espaços de prestígio social” (QUEIROZ; SANTOS, 2013, p.47). Esse achado,

também, é corroborado pelos estudos de Rosemberg (2001), Ristoff (2013),

Lombardi (2008) e pelos dados do Censo da Educação Superior (INEP, 2013) em

que há pouca participação das mulheres em cursos da área de Engenharia.

Barreto (2014) analisou o perfil dos estudantes utilizando os dados do Enade,

no período de 2007 a 2012. As mulheres predominam nas carreiras como Educação,

Saúde e Bem-Estar Social, Serviços, Humanidades e Artes, que são áreas

socialmente consideradas “mais femininas”. Os cursos da área de Engenharia são,

predominantemente, masculino, com exceção de Engenharia Bioquímica,

Engenharia de Biotecnologia, Engenharia Industrial Química, Engenharia Química,

Engenharia de Alimentos, Engenharia Industrial Têxtil e Engenharia Têxtil que, em

2008 e 2011, apresentaram maior número de frequência de mulheres. A maioria dos

cursos de licenciatura das Ciências Humanas e Sociais possue um maior

contingente de mulheres; no curso de Pedagogia, o percentual de mulheres, em

2008 e 2011, foi superior a 90,0% (BARRETO, 2014).

Embora as mulheres estejam em maior número nos diversos níveis38

educacionais, os dados mostram a disparidades entre homens e mulheres no

acesso aos cursos de graduação das áreas das Ciências Exatas, principalmente os

cursos de bacharelados e nas Engenharias. As diferenças ficam mais acentuadas ao

relacionar as variáveis sexo e a cor/raça. É necessária a adoção de políticas

públicas voltadas para o ingresso de mulheres em carreiras “ditas masculinizadas”,

38

Diversos níveis educacionais compreendem o Ensino Fundamental, Médio e Superior.

155

como as Engenharias, que contribuam para a equidade de acesso, principalmente

para as mulheres cotistas, nos cursos da área das Ciências Exatas e Tecnológicas.

4.1.3 Construto: nível socioeconômico dos estudantes

Conhecer o nível socioeconômico do estudante (NSE) é fundamental para

compreender as similaridades ou dissimilaridades entre os grupos sociais,

principalmente na área educacional. O NSE é um conjunto de fatores, econômicos,

educacionais e culturais que juntos descrevem a condição socioeconômica do

indivíduo e permite a criação de estratos de indivíduos semelhantes em relação a

estas características. De acordo com Alves e Soares (2009), os debates sobre

classes sociais são temas centrais nas pesquisas em educação, pois entender as

relações entre as classes sociais é importante para compreender o processo de

mobilidade social. Além disso, existe uma forte relação entre os resultados

acadêmicos e o nível socioeconômico e cultural dos estudantes.

O nível socioeconômico aparece em muitos estudos como variável

explicativa ou de controle para a análise de diversos fenômenos sociais; quantificar

sua influência na formação acadêmica do estudante é útil na elaboração de ações

que visam à melhoria na qualidade do Ensino Superior. A renda familiar e o nível de

escolarização dos pais são as variáveis mais importantes na definição do perfil do

estudante nas universidades investigadas. Vários estudos (DIAZ, 2007; QUEIROZ;

SANTOS, 2013; WALTENBERG; CARVALHO, 2013; MENDES JUNIOR, 2014)

apontam para a desigualdade no Ensino Superior entre estudantes cujos pais

possuem escolaridade e renda elevadas em relação aos pais com escolaridade e

renda mais baixas.

As diferenças sociais e econômicas entre os cotistas e não cotistas são

descritas pelo construto NSE, considerado uma variável latente - que não pode ser

medida diretamente, cuja estimação é feita através de variáveis observadas como a

renda familiar total em salários mínimos, nível de escolaridade dos pais e tipo de

escola em que cursou o Ensino Médio, contidas no questionário socioeconômico do

estudante do Enade. Estamos cientes de que essa metodologia consegue distinguir

os estudantes em relação a sua situação econômica e social, contudo, as

156

comparações feitas são sensíveis a pequenas mudanças do padrão de respostas

dadas pelos estudantes analisados, uma vez que nem sempre é possível obter

informações fidedignas sobre a renda da família.

As variáveis observadas que compõem o construto NSE foram cruzadas entre

si e com outras variáveis pessoais do aluno como, cor/raça, sexo, idade e tipo de

política de ação afirmativa pela qual o estudante ingressou na universidade. O

objetivo de estudar a relação entre essas variáveis é explorar os possíveis efeitos

das políticas de democratização do acesso à Educação Superior e a sua influência

no desempenho acadêmico do estudante.

As disparidades no perfil socioeconômico dos estudantes de graduação ficam

ainda mais evidentes quando se investiga a renda familiar. Como pode ser

observado na Tabela 3, um percentual de 46,6% dos estudantes, no Enade 2013, e

56,6%, no Enade 2014, declara possuir uma renda familiar total de até três salários

mínimos. Os cursos com expressiva representação nas menores39 faixas de renda

são os que possuem maior contingente de estudantes cotistas, a saber: Serviço

Social, Agronomia, Zootecnia, Pedagogia, Matemática, Música, Letras, Geografia,

Filosofia, Biologia, História e Química. Os cursos com o menor percentual de

estudantes cotistas são os que possuem maior contingente de estudantes com

renda familiar total superior a dez salários mínimos: Medicina, Odontologia,

Arquitetura e Urbanismo e as Engenharias. A tendência à seletividade nos referidos

cursos se evidencia não apenas no acesso à universidade, mas também na

conclusão do curso de graduação, pois os estudantes pobres não estão tendo

acesso a esses cursos da mesma forma que os estudantes de elevado status social,

devido às suas condições socioeconômicas e à falta de apoio pedagógico e

financeiro das IES, e assim, levam mais tempo para concluírem o curso.

39

Junção das duas menores faixas de renda, até 1,5 salário mínimo e de 1,5 a 3 salários mínimos.

157

Tabela 3 - Distribuição percentual da renda familiar segundo curso de graduação no Enade 2013 e 2014

Curso Até 1,5 salário mínimo

Acima de 1,5 até

3,0 salários mínimos

Acima de 3,0 até


Acima de 6,0 até


Acima de 10,0 salários mínimos

Total

n % n % n % n % n % n %

Enade 2013

Medicina Veterinária

95 23,3 132 32,4 106 26,0 42 10,3 33 8,1 408 100,0

Odontologia 27 6,8 53 13,3 130 32,6 93 23,3 96 24,1 399 100,0

Medicina 13 1,8 45 6,4 170 24,0 150 21,2 329 46,5 707 100,0

Agronomia 172 36,6 149 31,7 93 19,8 29 6,2 27 5,7 470 100,0

Farmácia 58 14,9 108 27,7 145 37,2 48 12,3 31 7,9 390 100,0

Enfermagem 141 21,7 208 32,0 200 30,8 71 10,9 30 4,6 650 100,0

Fonoaudiologia 23 19,7 40 34,2 33 28,2 13 11,1 8 6,8 117 100,0

Nutrição 97 19,2 150 29,8 159 31,5 61 12,1 37 7,3 504 100,0

Fisioterapia 41 15,5 71 26,9 99 37,5 28 10,6 25 9,5 264 100,0

Serviço Social 191 37,0 186 36,0 110 21,3 21 4,1 8 1,6 516 100,0

Zootecnia 85 29,8 87 30,5 80 28,1 22 7,7 11 3,9 285 100,0

Biomedicina 38 25,9 39 26,5 43 29,3 16 10,9 11 7,5 147 100,0

Educação Física (bacharelado)

25 15,8 59 37,3 45 28,5 20 12,7 9 5,7 158 100,0

Total 1006 20,1 1327 26,5 1413 28,2 614 12,2 655 13,1 5015 100,0

Enade 2014


32 5,7 86 15,3 161 28,6 130 23,1 153 27,2 562 100,0

Matemática 360 35,4 349 34,4 245 24,1 45 4,4 17 1,7 1016 100,0

Letras 372 37,8 311 31,6 219 22,3 57 5,8 25 2,5 984 100,0

Física 145 31,5 124 27,0 118 25,7 42 9,1 31 6,7 460 100,0

Química 198 25,5 282 36,3 202 26,0 70 9,0 24 3,1 776 100,0

Biologia 503 32,1 505 32,2 376 24,0 129 8,2 56 3,6 1569 100,0

História 266 29,1 315 34,4 220 24,0 77 8,4 37 4,0 915 100,0

Geografia 310 32,6 340 35,7 215 22,6 58 6,1 29 3,0 952 100,0

Filosofia 136 34,5 131 33,2 89 22,6 23 5,8 15 3,8 394 100,0

Computação/ Sistema da informação

115 15,5 188 25,3 248 33,4 98 13,2 93 12,5 742 100,0

Ciências Sociais

82 20,4 125 31,1 113 28,1 48 11,9 34 8,5 402 100,0

Engenharia 234 9,0 439 16,8 779 29,8 551 21,1 607 23,3 2610 100,0

Pedagogia 916 41,5 825 37,4 378 17,1 67 3,0 19 0,9 2205 100,0

Educação Física

135 23,6 177 30,9 172 30,1 60 10,5 28 4,9 572 100,0

Música 41 19,1 61 28,4 73 34,0 26 12,1 14 6,5 215 100,0

Artes Visuais 60 26,9 95 42,6 44 19,7 16 7,2 8 3,6 223 100,0

Total 3905 26,8 4353 29,8 3652 25,0 1497 10,3 1190 8,2 14597 100,0


158

Ristoff (2014) avaliou o perfil do estudante de graduação nos três primeiros

ciclos completos do Enade e verificou que os estudantes do curso de Medicina são

cerca de seis vezes mais ricos que a população brasileira, uma vez que, segundo o

autor, apenas 7% das famílias brasileiras têm renda mensal acima de dez salários

mínimos. De acordo com Ristoff (2013), no período de 2004 a 2009, houve um

aumento de 3% no percentual de estudantes com renda superior a dez salários

mínimos do curso de Medicina enquanto que para os demais cursos40 este

percentual diminuiu ou se manteve inalterado. O autor destaca que, nos dois ciclos

investigados, o único curso que, durante os seis anos analisados, aumentou a

participação de estudantes mais ricos e diminuiu a participação de estudantes mais

pobres foi o curso de Medicina, neste curso apenas 6,0% dos estudantes têm renda

familiar inferior a três salários mínimos. Ao analisar os dados do 3º ciclo, o autor

verificou que ocorreu uma mudança no perfil socioeconômico dos estudantes de

Medicina, houve uma diminuição de 26 pontos percentuais na faixa de renda dos

mais ricos e que essa mudança pode ser o efeito das políticas públicas de acesso à

universidade. O curso de Odontologia também apresentou uma queda na porção de

estudantes com renda superior a dez salários mínimos.

Ristoff (2014) não faz nenhuma menção em relação à renda do estudante, cor

e se o estudante ingressou na universidade por meio das políticas de ações

afirmativas ou inclusão social, mas deixa claro que, possivelmente, as políticas

públicas em vigor no país estão modificando o perfil socioeconômico dos

estudantes, uma vez que a participação de estudantes com renda inferior a três

salário mínimos aumentou durante os anos analisados. Uma possível justificativa

para esse contraste pode ser encontrada em Nunes et al. (2004) que, em seu estudo

sobre o perfil dos egressos, cotas e restrições na Educação Superior, mostraram

que, em 200141, 24,9% dos indivíduos, com idades ente 18 e 24 anos e com 11 anos

de estudo, não têm possibilidade de ingressar no Ensino Superior, mesmo se ele for

gratuito, devido às precárias condições socioeconômicas dessa população.

40

Ristoff (2013) avaliou todos os cursos do 1º e 2° ciclos do Enade, que compreendem aos anos de 2004 a 2009. Para ver os cursos analisados, o leitor pode acessar o artigo “Perfil socioeconômico do estudante de graduação: uma análise de dois ciclos completos do Enade (2004 a 2009)”, no endereço eletrônico: <http://flacso.redelivre.org.br/files/2015/03/Caderno_GEA_N4.pdf>. 41

Os autores utilizaram os microdados do IBGE, Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios de 2001.

159

Segundo Andrade (2012), grande parte dos jovens não possuem as

habilidades e competências formais necessárias para ingressarem no Ensino

Superior. Os níveis de escolaridade se diferenciam entre os jovens que se

autodeclararam pertencentes à população branca e não branca. A maior diferença

foi observada entre aqueles que tiveram acesso ao Ensino Superior: os brancos

correspondem a 28% e os não brancos a 11%. A renda familiar é outra variável que

influencia fortemente no acesso ao Ensino Superior, os não brancos estão mais

presentes nos estratos mais pobres da sociedade e os brancos nos estratos mais

ricos, sendo que as diferenças existentes entre os mais ricos e os mais pobres no

acesso ao Ensino Superior são bem mais acentuadas do que aquelas observadas

entre brancos e não brancos42. Para Andrade (2012), o principal determinante do

acesso ao Ensino Superior é a renda familiar; as diferenças nos percentuais de

acesso são muito menores em função da variável cor autodeclarada do que em

função da variável renda familiar. Diz a autora: “Na população de menor renda, há

um efeito acumulativo devido ao atraso e à evasão escolar que se inicia no ensino

fundamental e que leva a uma enorme diferença nos percentuais de acesso aos

níveis mais altos de ensino” (ANDRADE, 2012, p.23).

Os Gráficos 10 e 11 apresentam a distribuição percentual dos estudantes

cotistas e não cotistas em relação às faixas de renda total da família. Os estudantes

cotistas concentram-se nas menores faixas de renda, aproximadamente 70,0% têm

renda familiar de inferior a três salários mínimos, enquanto que 41,4%, no Enade

2013, e 50,8%, no Enade 2014, dos não cotistas estão nesta mesma faixa de renda.

Ao analisar a proporção de estudante com renda superior a dez salários mínimos, no

Enade 2013, verificamos que apenas 4,4% dos estudantes cotistas e 14,9% dos não

cotistas estão contidos nesta faixa de renda, ocasionando uma diferença de 10,5

pontos percentuais entre cotistas e não cotista. No Enade 2014, essa diferença cai

para 9,3% pontos percentuais, uma vez que 1,1% dos cotistas e 10,4% dos não

cotistas possuem renda superior a seis salários mínimos.

42

O grupo dos não brancos é constituído pela população que se autodeclarou como parda, somada

àquela que se declarou como preta e à indígena.

160


Gráfico 10- Distribuição percentual da renda familiar do estudante cotista e não cotista no Enade 2013

Gráfico 11- Distribuição percentual da renda familiar do estudante cotista e não cotista no Enade 2014

161

Em geral, à medida que a renda familiar aumenta, a proporção de estudantes

cotistas nos cursos de graduação de alto prestígio social tende a diminuir, o mesmo

acontece em relação à cor/raça do estudante. Em 2013, 63,7% dos pretos e 50,8%

dos pardos possuem renda familiar de até três salários mínimos, enquanto que

37,7% dos brancos possuem a mesma renda. Em relação aos estudantes com

renda superior a dez salários mínimos, 5,1% dos pretos e 10,6% dos pardos têm

renda familiar acima de dez salários mínimos, enquanto que 17,8% dos estudantes

brancos encontram-se nesta faixa de renda. No Enade 2014, percebe-se um

aumento no percentual de pretos (68,7%), pardos (60,5%) e brancos (45,2%) com

renda inferior a três salários mínimos e uma diminuição no contingente de pretos

(2,8%), pardos (5,9%) e brancos (14,8%) com renda superior a dez salários

mínimos. Ao analisarmos a renda familiar dos estudantes cotistas que ingressaram

na universidade por terem cursado o Ensino Médio em escolas públicas, notamos

que os estudantes pretos possuem a menor renda familiar quando comparados aos

estudantes brancos e pardos oriundos de escolas públicas.

Os Gráficos 12 e 13 mostram a distribuição percentual dos estudantes

cotistas e não cotistas com renda inferior a três salários mínimos e superior a dez

salários mínimos, por curso, no Enade 2013 e 2014. Em todos os cursos, o

contingente de cotistas que possuem renda inferior a três salários mínimos é muito

maior que o contingente de não cotistas, o contrário acontece quando observamos a

faixa de renda superior a dez salários mínimos. Nos cursos de Fonoaudiologia,

Fisioterapia, Farmácia, Medicina Veterinária, Biomedicina, Matemática, Filosofia,

História, Biologia e Física não houve estudantes cotistas concluintes com renda

superior a dez salários mínimos. Os cursos de Serviço Social, Fisioterapia

Biomedicina, Fonoaudiologia, Agronomia, Medicina Veterinária, Pedagogia e História

foram os que apresentaram o maior percentual de estudantes cotistas com renda

inferior a três salários mínimos; Medicina (22,4%, n=22) e as Engenharias (4,9%,

n=18) registraram o maior contingente de estudantes cotistas com renda acima de

dez salários mínimos.

162

Gráfico 12 - Distribuição percentual dos estudantes cotista e não cotista com renda inferior a três salários mínimos e superior a dez salários mínimos segundo o curso no Enade 2013


0% 20% 40% 60% 80% 100%

Serviço social

Biomedicina

Fonoaudiologia

Fisioterapia

Agronomia


Zootecnia


Enfermagem

Nutrição

Farmácia

Odontologia

Medicina

Cotista Não Cotista

0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0%

Medicina


Odontologia

Nutrição

Zootecnia

Enfermagem

Agronomia

Serviço social


Farmácia

Fonoaudiologia

Fisioterapia

Biomedicina


Renda Inferior a três salários mínimos Renda superior a 10 salários mínimos

163

Gráfico 13 - Distribuição percentual dos estudantes cotista e não cotista com renda inferior a três salários mínimos e superior a dez salários mínimos segundo o curso no Enade 2014


0% 20% 40% 60% 80% 100%

Pedagogia

História

Química

Biologia

Letras

Artes visuais

Geografia

Filosofia

Matemática

Física

Computação

Ciências sociais

Educação física

Música


Engenharia


0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35%


Engenharia

Música

Educação física

Ciências sociais

Computação/ Sistema da…

Artes visuais

Letras

Química

Pedagogia

Matemática

Física

Biologia

História

Geografia

Filosofia

Cotista Ncotista

Renda superior a 10 salários mínimos Renda Inferior a três salários mínimos

164

Ao cruzar as informações da renda familiar e cor/raça para esses dois últimos

cursos, observamos que as disparidades entre os estudantes pretos e brancos

tornam-se mais evidentes. No curso de Medicina, 13,9% (n=98) do total de

estudantes são cotistas. Entre os cotistas, o percentual de estudantes brancos

(24,5%, n=24) e pardos (51,0%, n=50) é maior que o percentual de pretos (18,4%,

n=18). Ao analisar os 46,6% de estudantes com renda familiar superior a dez

salários mínimos, observamos que 28,2% (n=199) são brancos, 16,7% (n=118) são

pardos e apenas 1,1% (n=8) são pretos, dentre estes, apenas dois estudantes são

cotistas. Nas Engenharias, os cotistas representam 14,1% do total de estudantes,

entre estes, o maior percentual é de pardos 55,7% (n=211), seguidos dos brancos

20,4% (n=75) e pretos 20,2% (n=74). Dos 23,3% de estudantes com renda superior

a dez salários mínimos, os brancos representam 14,0% (n=366), os pardos 8,1%

(n=212) e os pretos apenas 0,8% (n=22), dos quais apenas três estudantes são

cotistas.

É perceptível a diferença na distribuição da renda entre os estudantes cotistas

e não cotistas, principalmente nas maiores faixas de renda familiar. De modo geral,

os dados demonstram que os cotistas pertencem à classe social com menor poder

aquisitivo em quase todos os cursos analisados. Ao estratificarmos a população de

estudantes pela cor/raça, o quantitativo de pretos com renda superior a dez salários

mínimos é muito inferior ao quantitativo de brancos e pardos nesta mesma faixa de

renda. Segundo os dados do PNAD (2015), a população negra, em 2014,

representava apenas 17,4% da parcela mais rica do país. De 2004 a 2014, o

percentual de negros no grupo dos 10% com menor rendimento no país aumentou

cerca de 3,0% e houve uma redução de 13,9% dos brancos neste mesmo grupo. As

regiões Norte e Nordeste são as que possuem um maior contingente de pessoas

que vivem com até 1/4 de salário mínimo per capita. Em relação à educação, a

diferença entre negros e brancos é ainda mais acentuada. Em 2014, a proporção de

pessoas de 20 a 22 anos que concluíram o Ensino Médio, entre os brancos, é de

71,7%, e entre os negros, é de 52,6%, uma diferença de 19,1 pontos percentuais.

Desta forma, é possível afirmar que a diferença entre a proporção de estudantes

pretos e brancos concluintes pode ser explicada em função da renda familiar.

Outra variável importante que compõe o construto nível socioeconômico é a

escolaridade dos pais. Ao comparar o nível de escolaridade dos pais dos

165

estudantes, no Enade 2013, encontramos uma diferença de 20,3 pontos percentuais

no contingente de pais de cotistas (47,2%), que estudaram até o Ensino

Fundamental, em relação aos pais dos não cotistas (26,9%). Essa diferença

aumenta para 21,5 pontos percentuais, quando comparamos o quantitativo das

mães dos cotistas (39,9%) com as mães dos não cotistas (18,4%) para esses níveis

educacionais.

Tabela 4 - Distribuição percentual dos estudantes cotistas e não cotista, segundo a escolaridade dos pais no Enade 2013 e 2014

Nível Educacional Não cotista Cotista Total

n % n % n %

Enade 2013

Escolaridade do pai

Nenhuma 171 4,1 83 9,4 254 5,1 Ensino fundamental: 1º ao 5º ano

640 15,5 296 33,5 936 18,7

Ensino fundamental: 6º ao 9º ano

473 11,4 121 13,7 594 11,8

Ensino médio 1603 38,8 295 33,4 1898 37,8 Educação superior ou Pós-graduação

1245 30,1 88 10,0 1333 26,6

Escolaridade da mãe

Nenhuma 83 2,0 36 4,1 119 2,4 Ensino fundamental: 1º ao 5º ano

387 9,4 211 23,9 598 11,9


373 9,0 141 16,0 514 10,2

Ensino médio 1577 38,2 344 39,0 1921 38,3

Educação superior ou Pós-graduação

1712 41,4 151 17,1 1863 37,1

Enade 2014

Escolaridade do pai

Nenhuma 1152 10,39 649 18,50 1801 12,3


2812 25,36 1353 38,57 4165 28,5


1345 12,13 497 14,17 1842 12,6

Ensino médio 3415 30,80 806 22,98 4221 28,9

Educação superior ou Pós-graduação

2365 21,33 203 5,79 2568 17,6


Nenhuma 743 6,70 396 11,29 1139 7,8


2359 21,27 1197 34,12 3556 24,4


1275 11,50 590 16,82 1865 12,8

Ensino médio 3597 32,44 969 27,62 4566 31,3 Educação superior ou Pós-graduação

3115 28,09 356 10,15 3471 23,8


No Enade 2014, um percentual de 52,7% dos cotistas têm pais com apenas o

Ensino Fundamental, enquanto que para os não cotistas este percentual foi de

37,5%. Em relação ao nível educacional das mães, 50,9% dos cotistas e 32,8% dos

166

não cotistas têm mães com nenhuma escolaridade ou que estudaram até o Ensino

Fundamental (Tabela 4).

Ao analisar os estudantes com pais que possuem Ensino Superior ou pós-

graduação, a disparidade entre cotistas não cotistas é mais acentuada. No Enade

2013, o quantitativo de não cotistas (51,3%) com pelo menos um dos pais com nível

superior ou pós-graduação é duas vezes maior que o quantitativo de cotistas

(22,3%) com este perfil. No Enade 2014, embora o percentual de não cotistas

(36,0%) com pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação seja um

pouco menor, em comparação ao ano anterior, é quase três vezes maior que o

percentual de cotistas (13,6%).

Nos cursos de Medicina, Odontologia, Biomedicina, Fisioterapia, Arquitetura e

Urbanismo e as Engenharias, mais de 50% dos alunos têm pelo menos um dos pais

com Ensino Superior ou pós-graduação. Os cursos com o menor contingente de

estudantes com pelos menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação

foram Serviço Social, Pedagogia, Matemática, Filosofia e Artes Visuais (Gráficos 14

e 15).

Ao relacionar a escolaridade dos pais com a cor/ raça do estudante, no

Enade 2013, identificamos que os estudantes pretos possuem o maior contingente

de pais (pai – 38,8% e mãe – 32,1%) que estudaram apenas até o Ensino

Fundamental, enquanto que estudantes brancos e pardos possuem menor

percentual de pais que tenham somente este mesmo nível educacional (pai – 25,0%

e mãe – 16,3%) e pardos (pai – 33,9% e mãe – 25,5%). A disparidade no nível

educacional43 dos pais dos estudantes brancos em relação aos pais dos estudantes

pretos é maior quando consideramos o nível superior ou pós-graduação, chegando a

uma diferença de 25,6 pontos percentuais (Tabela 21 do Apêndice B). Entre os

pretos e pardos essa diferença cai para 11,6 pontos percentuais.

43

Pelo menos um dos pais (pai ou mãe) com nível superior ou pós-graduação (29,7% pretos, 55,3% dos brancos e 41,3% dos pardos), no Enade 2013. No Enade 2014, o percentual de estudantes com pelo menos um dos pais (pai ou mãe) com nível superior ou pós-graduação foi de 20,7% dos pretos, 41,9% dos brancos e 26,1% dos pardos.

167


Gráfico 15 - Distribuição percentual do curso de graduação com pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação no Enade 2014

Gráfico 14 - Distribuição percentual do curso de graduação com

pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação no Enade 2013

168

No Enade 2014, os estudantes pretos também possuem maior contingente de

pais (pai – 46,7% e mãe – 42,3%) que estudaram somente até o Ensino

Fundamental, quando comparados aos brancos (pai – 34,5% e mãe – 30,0%) e aos

pardos (pai – 43,8% e mãe – 40,2%) (Tabela 21 do apêndice B). Ao analisar o

percentual de estudantes com pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-

graduação, a diferença entre pretos e brancos é de 21,2 pontos percentuais, entre

os pretos e os pardos a diferença sofre uma considerável redução, chegando a

apenas 5,4 pontos percentuais.

É nítida a presença de cotistas cujos pais possuem baixo nível educacional na

maioria dos cursos analisados e não surpreende o fato de que nos cursos de

Medicina e Odontologia estes estudantes estejam em menor proporção. De acordo

com Ristoff (2014), na maioria dos cursos avaliados nos três primeiros ciclos do

Enade, há uma diminuição progressiva no quantitativo de estudantes com pais de

nível superior e um aumento no quantitativo de estudantes com pais de nível

educacional mais baixo, esta mudança seria algo positivo haja vista que indica “que

as classes populares, historicamente excluídas deste nível educacional, começam a

ter oportunidades de acesso” (RISTOFF, 2014, p. 741). Ainda de acordo com o

autor,

[...] é inescapável a conclusão de que as políticas de inclusão dos últimos anos estão trazendo ao campus legiões de estudantes que representam a primeira geração da família a ter oportunidade de ser aluno de graduação. Os impactos destas medidas com certeza se farão sentir para muito além da valorização das oportunidades educacionais, devendo refletir diretamente e quase que imediatamente na qualidade de vida das pessoas e ao longo dos anos no desenvolvimento do País (RISTOFF, 2014, p. 742).

De forma semelhante, Queiroz e Santos (2013) relatarem que, a partir de 2005,

período em que foi implementado o sistema de cotas na UFBA, ocorreu uma

mudança no perfil de escolarização dos pais dos estudantes nos cursos de alto

prestígio, houve um aumento no percentual de pais que nunca frequentaram a

escola ou que têm curso fundamental incompleto e uma redução no contingente de

pais com nível superior.

O tipo de escola em que o estudante cursou o Ensino Médio foi outro indicador

utilizado para compor o construto NSE. O Gráfico 16 evidência o predomínio de

estudantes oriundos de escolas particulares (62,6%), no Enade 2013, e de escolas

públicas (60,8%), no Enade 2014. A origem escolar dos estudantes difere em

169

relação aos cursos de graduação. No Enade 2013, o percentual de estudantes

oriundos de escolas privadas foi superior ao de estudantes oriundos de escolas

públicas em dez dos treze cursos analisados. Os cursos de Medicina, Odontologia,

Biomedicina, Fisioterapia e Farmácia foram os que apresentaram o maior percentual

de estudantes que cursaram o Ensino Médio em escola privada e os cursos de

Agronomia, Serviço Social e Zootecnia tiveram maior contingente de estudantes

egressos de escolas públicas (Gráfico 17). No Enade 2014, o percentual de

estudantes oriundos de escolas públicas foi maior que o de estudantes oriundos de

escolas privadas em quatorze dos dezesseis cursos analisados. Os cursos em que

os egressos de escolas públicas estavam mais presentes e que apresentaram

percentual elevado de cotistas pretos e pobres são os de Matemática, Filosofia,

Pedagogia e Letras (Gráfico 18).

Gráfico 16 - Distribuição percentual do tipo de escola cursada durante o Ensino Médio no Enade 2013 e 2014


O perfil dos estudantes cotistas de escolas públicas se assemelha mais ao

perfil dos não cotistas de escola pública que do perfil dos cotistas de escola privada.

Considerando a população de cotistas, aproximadamente, 94,0% são oriundos de

170

escolas públicas e 6,0% são egressos de escolas privadas44. Os estudantes de

escolas públicas sempre estão em desvantagens socioeconômicas quando

comparados aos estudantes de escolas privadas; mesmo entre os cotistas percebe-

se uma dissimilaridade no perfil dos estudantes oriundos de escolas públicas e

privadas. Possivelmente, os cotistas egressos de escolas privadas ingressariam no

Ensino Superior sem acessar as políticas de ações afirmativas. De acordo com

Ristoff (2013), as políticas públicas educacionais no Ensino Superior estão

modificando o perfil dos estudantes em relação ao tipo de escola do Ensino Médio.

O curso de Medicina e Odontologia são os que apresentaram o menor percentual de

estudantes de escolas públicas nos três primeiros ciclos do Enade, mas esse

percentual vem aumentando vagarosamente ao longo do tempo.

Comparando os nossos achados aos resultados de Ristoff (2014), supomos

que o leve acréscimo no número de estudantes de escolas públicas em alguns

cursos, possivelmente, deve-se a essas políticas públicas adotadas pelas

universidades investigadas, por isso, enfatizamos a importância das políticas de

cotas para equalizar o ingresso deste grupo de estudante no Ensino Superior,

especialmente para os pretos. Existe uma associação significativa entre o tipo de

escola em que cursou o Ensino Médio e a renda do estudante. Observa-se que,

quanto maior a renda da família, menor é a proporção de estudantes de escolas

públicas. O inverso acontece com os estudantes de escolas privadas, à medida que

a renda da família aumenta, há uma maior participação de egressos de escolas

privadas. Resultados similares foram encontrados em relação ao nível de

escolaridade dos pais: quanto maior o nível educacional dos pais, maior é a

proporção de estudantes de escolas privadas, enquanto que para os estudantes de

escolas públicas essa proporção tende a diminuir (Tabela 25 do Apêndice B).

44

Supomos que os estudantes cotistas que cursaram o Ensino Médio em escolas privadas tenham recebido algum tipo de bolsa de estudos. A base de dados do Enade não discrimina os estudantes de escola pública dos estudantes de escola particular com bolsa de estudo.

171


Grá- Distribuição percentual do curso de graduação

segundo tipo de escola cursada no Ensino Médio no Enade

2013

Gráf- - Distribuição percentual do curso de

graduação segundo tipo de escola cursada no Ensino

Médio no Enade 2014

Gráfico 17 - Gráfico 18

172

A análise da qualidade do construto nível socioeconômico foi realizada

no Capítulo 3, ao estudar as curvas características e de informação para cada

variável utilizada na estimação deste construto. A análise dos itens mostrou a

adequação da renda total da família, escolaridade dos pais e tipo de escola em que

concluiu o Ensino Médio na estimação do nível socioeconômico (NSE) do estudante.

Os Gráficos 19 e 20 comparam a distribuição do construto nível socioeconômico

entre os cotistas e não cotistas, no Enade 2013 e 2014. Observamos que os cotistas

apresentam nível socioeconômico menor que os não cotistas e que a diferença no

valor do entre estes grupos é estatisticamente significativa45. A discrepância no NSE

entre os cotistas e não cotistas se torna mais evidente quando analisamos estes

grupos segundo os quartis da escala do NSE.


O construto NSE foi estratificado em quatro níveis mutuamente exclusivos,

Baixo, Intermediário Baixo, Intermediário Alto e Alto, compostos por grupos de

indivíduos distintos cuja distribuição é homogênea entre os estratos. Os estudantes

cotistas concentram-se nos grupos com níveis baixo e intermediário baixo do NSE, e

45

Aplicamos o teste paramétrico de comparação de médias para populações independentes, considerando as variâncias distintas para comparar o Nível Socioeconômico entre os grupos de cotistas e não cotista.

- Variação do Nível Socioeconômico dos estudantes cotistas e não cotistas no Enade 2013.

Variação do Nível Socioeconômico dos estudantes cotistas e não cotistas no Enade 2014.

Gráfico 19 - Variação do Nível Socioeconômico dos estudantes cotistas e não cotistas no Enade 2013

Gráfico 20 - Variação do Nível Socioeconômico dos estudantes cotistas e não cotistas no Enade 2014

173

os estudantes não cotistas concentram-se nos estratos intermediário alto e alto do

NSE. A maior diferença entre os estudantes encontra-se nos estratos baixo e alto do

NSE, em que a proporção de cotistas no menor nível do construto socioeconômico é

quase duas vezes maior que a proporção de estudantes não cotistas, enquanto que

a proporção de estudantes cotistas no estrato alto do NSE é cerca de quatro vezes

menor do que a proporção de não cotistas (Tabela 5).

As características socioeconômicas dos estudantes cotistas de baixo NSE se

aproximam das características dos estudantes não cotistas de mesmo NSE e se

distinguem dos subgrupos de estudantes cotistas e não cotistas com alto NSE, como

podem ser visto nos Gráficos 21 e 22. Tanto os cotistas quanto os não cotistas de

baixo NSE concluíram a graduação nos cursos de Serviço Social, Agronomia e

Pedagogia46, cursaram o Ensino Médio em escolas públicas, têm renda familiar de

até 1,5 salários mínimo e os pais estudaram até o Ensino Fundamental. O único

fator que diferencia esses grupos com baixo NSE é a cor/raça, pois o percentual de

pretos e pardos é maior entre os cotistas, enquanto que entre os não cotistas a

maioria dos estudantes se autodeclararam brancos ou pardos.

No estrato alto do NSE, ambos os grupos, cotistas e não cotistas, concluíram a

graduação nos cursos de Medicina, Odontologia e Engenharias e, em sua maioria,

possuem renda familiar superior a dez salários mínimos e os pais têm nível superior.

Os fatores que mais discriminam os cotistas dos não cotistas de alto NSE é o tipo de

escola em que concluiu o Ensino Médio e a cor/raça. Os cotistas cursaram o Ensino

Médio em escolas públicas e se autodeclararam pardos e pretos. Os não cotistas

concluíram o Ensino Médio em escolas privadas e se autodeclararam brancos e

pardos.

46

Visto que as características dos estudantes de baixo NSE, no Enade 2013 e 2014, são muitos similares, decidimos descrever o perfil destes estudantes conjuntamente. Mas é importante destacar que a análise do NSE foi feita separadamente, uma vez que não podemos comparar diretamente os estudantes avaliados pelo Enade 2013 com os de 2014.

174

Tabela 5 - Distribuição percentual dos subgrupos de Cota por Nível Socioeconômico no Enade 2013 e 2014.

Classificação Enade 2013 Enade 2014

n % n %

C1 Cotista com Baixo NSE 439 8,8 1371 9,4 C2 Cotista com Intermediário Baixo NSE 289 5,7 1204 8,2 C3 Cotista com Intermediário Alto NSE 101 2,0 725 5 C4 Cotista com Alto NSE 54 1,1 208 1,4

Total de Cotista 883 17,6 3508 24

NC1 Não cotista com Baixo NSE 821 16,4 2233 15,3

NC2 Não cotista com Intermediário Baixo NSE

1018 20,3 2479 17

NC3 Não cotista com Intermediário Alto NSE

1135 22,6 2865 19,6

NC4 Não cotista com Alto NSE 1158 23,1 3512 24,1

Total de Não cotista 4132 82,4 11089 76

Total Geral 5015 100 14597 100


Resultados semelhantes foram encontrados em Waltenberg e Carvalho (2012)

que analisaram os dados do Enade 2008 e observaram que o perfil socioeconômico

dos cotistas concluintes é diferente do perfil dos não cotistas. Mas, segundo os

autores, “não é possível tirar conclusões definitivas a respeito do impacto das

políticas de ações afirmativas sobre o grau de diversidade socioeconômica dos

concluintes das universidades brasileiras” (p. 21), por falta de informações apenas

sobre as características dos ingressantes e não é possível saber como o atraso ou a

evasão atingem os estudantes em geral. Ademais, não seria possível saber o

comportamento socioeconômico dos cotistas se não houvesse as políticas de ações

afirmativas ou de inclusão social.

A desigualdade entre brancos e negros no Brasil está associada à distribuição

desigual dos recursos financeiros, educacionais e políticos. Reconhecer que os

negros pertencem aos estratos de menor renda per capita é deduzir que,

hipoteticamente, existe um “Brasil branco” mais rico, com maior nível de

escolaridade e mais homogêneo e um “Brasil Negro” mais pobre, com menor nível

de escolaridade e mais heterogêneo (DIAS NETO; AMARAL, 2015, p. 58).

Portanto, percebe-se que o perfil dos estudantes cotistas e não cotistas de alto

nível socioeconômico é muito semelhante. Possivelmente, estes cotistas são

oriundos de institutos federais de ensino e teriam condições de ingressar no Ensino

Superior sem acessar as políticas de ações afirmativas. Analisar, detalhadamente, o

175

nível socioeconômico foi de suma importância para compreender as dissimilaridades

entre os estudantes cotistas e não cotistas e, posteriormente, verificar se as

diferenças socioeconômicas interferem no desempenho acadêmico na conclusão do

curso de graduação.

176

Gráfico 21 - Características dos estudantes cotistas e não cotistas por Nível Socioeconômico no Enade 2013

Tipo de escola (A)

Renda superior a dez salários mínimos

(B)

Cor/Raça (D)

Pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação (C)


177

Gráfico 22 - Características dos estudantes cotistas e não cotistas por Nível Socioeconômico no Enade 2014

Pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação (C) Cor/Raça (D)

Tipo de escola (A)

Renda superior a dez salários mínimos (B)


178

4.1.4 Análise das variáveis que representam a vivência acadêmica do estudante

A vivência acadêmica do estudante foi representada pelas variáveis

relacionadas ao hábito de estudo, atividades acadêmicas47 fora da sala de aula e

bolsa de permanência. A mudança do Ensino Médio para o Ensino Superior requer

do estudante uma nova postura da percepção sobre o novo espaço educacional no

qual ele está sendo inserido. Os novos métodos de ensino e avaliação requerem do

estudante o aprimoramento das práticas de autodisciplina e aquisição de estratégias

na condução das novas rotinas e hábitos de estudo, principalmente nos primeiros

anos na universidade.

Entende-se como hábito de estudo as rotinas e as práticas utilizadas pelos

estudantes na realização de suas atividades acadêmicas. O questionário do

estudante do Enade contém apenas a informação de quantidade de livros lidos no

ano e a quantidade horas, por semana, dedicadas aos estudos, o que consideramos

ser de relevância na estimação do construto hábito de estudo.

A variável atividade acadêmica refere-se à participação do estudante em

projeto, programa ou atividades de cunho acadêmico fora da sala de aula e a

variável bolsa de permanência refere-se aos tipos de auxílios financeiros recebidos

pelos estudantes durante seu processo de formação. Analisamos, individualmente,

as variáveis atividades acadêmicas e bolsa de permanência e utilizamos o Modelo

de Resposta Gradual para estimar um construto hábito de estudo.

Em geral, cerca de 40% dos estudantes leram um dou dois livros no ano e,

aproximadamente, 60% dos estudantes dedicam entre uma a sete horas por

semana aos estudos (Tabela 26 do Apêndice B). A distribuição do índice de hábito

de estudo entre os cotistas e não cotistas é muito semelhante, entretanto, os cotistas

possuem maior valor mediano do índice de hábito de estudo e a diferença existente

do hábito de estudo entre os grupos é estatisticamente significativa (Gráficos 23 e

24).

47

No Enade, as categorias de bolsas acadêmicas incluem: Iniciação Científica, Monitoria, Extensão, PET – Programa de Educação Tutorial e qualquer outro tipo de bolsa.

179

Existe diferença significativa48 no índice de hábito de estudo entre os

estudantes segundo a classificação de cotas e o tipo de escola cursada no Ensino

Médio. Apesar de essa diferença ser pequena, os estudantes de escola pública

possuem melhores hábitos de estudo quando comparados aos estudantes de escola

privada.


Os estudantes cotistas de escola pública possuem maior índice de hábito de

estudo quando comparados aos estudantes cotistas e não cotistas de escolas

privadas, sendo que a diferença no índice entre estes estudantes só é significativa

quando comparamos os estudantes cotistas de escolas públicas aos não cotistas de

escolas privadas (p-valor=0,08). Também encontramos diferença significativa no

hábito de estudo entre os cotistas de escolas públicas e os cotistas de escolas

privadas e entre os cotistas de escolas privadas e os não cotistas de escolas

privadas.

No Enade 2013, ao relacionar o construto nível socioeconômico do estudante

com o construto hábito de estudo, encontramos uma correlação49 negativa e muito

48

Aplicamos o teste paramétrico de comparação de médias para populações independentes, considerando as variâncias distintas para comparar o hábito de estudo entre os grupos de cotistas e não cotista e os grupos escola pública e escola privada. O teste mostrou que ao nível de 5% de significância existe diferença no valor médio do hábito de estudo nos grupos. 49

Coeficiente de correlação de Sperman é uma medida de correlação não paramétrica que não requer suposição de relação linear entre as variáveis.

Gráfico23 - Variações do Hábito de estudo entre classificação de cotas no Enade 2013

Gráfico 24 - Variações do Hábito de estudo entre classificação de cotas no Enade 2014

180

fraca (ρ = -0,07) entre estas variáveis latentes. A correlação negativa indica que

quanto maior o NSE do estudante, menor é o índice de hábito de estudo. Em quase

todos os cursos, os cotistas apresentaram alto hábito de estudo, com exceção dos

cursos de Zootecnia (39,4%) e Educação Física Bacharelado (46,2%), que possuem

um maior contingente de cotista com baixo hábito de estudo. Uma possível

explicação para esse fato é que, ao ingressar na universidade, os estudantes

oriundos de escolas públicas e, conseguintemente, os cotistas precisam criar

estratégias de estudo para dar conta da defasagem dos conteúdos que não foram

abordados durante o Ensino Médio e, por isso, tendem a se dedicar mais aos

estudos. Estes resultados se aproximam aos encontrados em Cardoso (2008) em

que os estudantes cotistas da área da Saúde necessitavam de mais esforços para

superar as diferenças educacionais existentes entre eles e os não cotistas.

Em 2014, tanto os cotistas como os não cotistas encontram-se em maior

proporção nos grupos de alto hábito de estudo. Não foram encontras evidências de

que as características socioeconômicas pudessem diferenciar estes grupos. Porém,

existe uma relação diretamente proporcional entre o índice hábito de estudo e o

nível socioeconômico: à medida que o valor nível socioeconômico aumenta, o valor

do índice de hábito de estudo também aumenta, mas essa relação é muito fraca (ρ =

0,04).

Ao analisar o quantitativo de estudantes que participaram de atividades

acadêmicas e os que receberam algum tipo de auxílio financeiro, em 2013, notamos

que a maioria dos estudantes (60,5%) participou de atividade acadêmica e apenas

23,7% receberam bolsa de permanência, sendo a bolsa de iniciação científica e de

auxílio permanência as mais comuns entre os estudantes. Em relação aos

estudantes cotistas, 60,1% participaram de alguma atividade acadêmica e 37,9%

receberam algum tipo de bolsa permanência. Percentuais similares foram

encontrados para os estudantes não cotistas (Tabela 28 do Apêndice B).

Em 2014, o percentual de estudantes que participaram de alguma atividade

acadêmica foi muito menor, quando observamos os dados do Enade 2013. Apenas

47,1% dos estudantes participaram de alguma atividade acadêmica e 22,5%

receberam algum tipo de bolsa de permanência. A bolsa de iniciação científica e a

bolsa auxílio permanência também foram as mais comuns entre os estudantes. O

quantitativo de cotistas que receberam algum auxílio financeiro foi um pouco maior

181

que o quantitativo de estudantes não cotistas. Um percentual de 50,4% dos cotistas

e de 46,1% dos não cotistas participaram de atividade acadêmica e 36,3% dos

cotistas e 18,2% dos não cotistas receberam algum tipo de bolsa auxílio

permanência (Tabela 28 Apêndice B).

Os cursos com maior contingente de estudantes que participaram de alguma

atividade acadêmica foram Farmácia (72,8%), Odontologia (67,7%), Biologia

(63,3%) e Música (60,9%). E os cursos com o menor percentual de estudantes que

participaram de alguma atividade acadêmica foram Educação Física Bacharelado

(41,8%), Serviço Social (40,7%), Pedagogia (34,1%), Filosofia (32,2%) e Matemática

(31,8%). Os cursos de Serviço Social (36,6%), Agronomia (36,2%), Zootecnia

(34,0%) e Geografia (35,6%) são os que possuem o maior percentual de estudantes

que receberam algum tipo de bolsa auxílio permanência. E os cursos de Medicina

(6,5%), Odontologia (11,0%) e Arquitetura e Urbanismo (8,9%) foram os com menor

quantitativo de estudantes que não receberam bolsa auxílio permanência.

4.1.5 Contribuição da instituição de Ensino Superior na formação acadêmica do

estudante

A instituição de Ensino Superior desempenha papel importante na formação do

estudante e deve fornecer todas as condições necessárias para o desenvolvimento

acadêmico e profissional deste. De acordo com Andriola (2009), “toda instituição

educacional está inserida num contexto social que influencia fortemente as relações

estabelecidas nos espaços internos da mesma” (ANDRIOLA, 2009, p. 26). As IES

como um todo têm um papel fundamental na formação do estudante, pois

contribuem significativamente na reflexão e argumentação crítica, política e científica

do discente. Os recursos físicos e pedagógicos50 da universidade fazem parte de um

conjunto de fatores associados à eficácia educacional e estão diretamente

relacionados à aprendizagem e à qualidade da formação dos estudantes. Com o

objetivo de organizar a compreensão na condução das análises, agrupamos as

principais características da IES em dimensões menores representadas pelos

50

Segundo Andriola (2009), os recursos físicos estão relacionados à adequação dos laboratórios, das salas de aula, bibliotecas, equipamentos ou materiais utilizados nas disciplinas. Os recursos pedagógicos estão relacionados às opções pedagógicas da instituição educacional e a natureza da atuação dos docentes.

182

construtos do professor, do curso de graduação e das condições da infraestrutura da

universidade.

4.1.5.1 Análise do construto do professor

O construto do professor é representado pelo grau de concordância dos

estudantes quanto às contribuições dos professores na formação acadêmica dos

discentes. Estamos interessados em analisar se as variáveis relacionadas com a

organização didático-pedagógica dos professores, no processo de ensino e

aprendizagem nas disciplinas dos cursos de graduação estão associadas ao

desempenho acadêmico do estudante.

As variáveis utilizadas na estimação do construto foram extraídas do

questionário do estudante e investigaram se, na opinião dos estudantes, os planos

de ensino apresentados pelos professores contribuíram para o desenvolvimento das

atividades acadêmicas e para seus estudos; se as relações professor-aluno ao longo

do curso estimularam os alunos a estudar e a aprender; se as referências

bibliográficas indicadas pelos professores nos planos de ensino contribuíram para os

estudos e aprendizagens; se os professores demonstraram domínio dos conteúdos

abordados nas disciplinas; se as avaliações da aprendizagem realizadas durante o

curso foram compatíveis com os conteúdos ou temas trabalhados pelos professores

e se os professores apresentaram disponibilidade para atender aos estudantes fora

do horário das aulas.

Os Gráficos 25 e 26 apresentam o histograma do grau de concordância dos

estudantes em relação às contribuições dos professores. Observamos uma

distribuição levemente assimétrica à esquerda com menor concentração de

estudantes que avaliam o professor negativamente51. Ao analisar, individualmente,

as variáveis utilizadas na criação do construto, percebemos que todas as variáveis

tiveram concordância maior que 75,0%, sendo as variáveis domínio dos conteúdos

abordados nas disciplinas e as referências bibliográficas as com maior percentual de

concordância. O item disponibilidade de atender ao aluno fora do horário da aula foi

51

Ao analisar nas curvas caraterística de cada variável, no Capítulo 3, verificamos que os estudantes que possuem traço latente (grau de concordância do professor) inferior a -1,7 tendem a escolher as alternativas de discordância e, consequentemente, avaliam o professor negativamente.

183

o que obteve o menor percentual do grau de concordância entre os estudantes

(Tabela 31 do Apêndice B).

Esses resultados corroboram aos achados de Cavalcante e Santos Júnior

(2013), de que o professor que motiva o estudante e que tem domínio dos

conteúdos trabalhados em sala de aula é avaliado mais positivamente pelos

estudantes. O professor exerce um papel importante na formação acadêmica,

profissional e social do aluno, pois contribui para um processo de aprendizagem

mais eficiente, facilitando a associação entre a teoria e a prática. Também auxilia no

desenvolvimento de habilidades e competências necessárias para que o estudante

seja capaz de pensar, refletir e sugerir soluções efetivas que minimizem problemas

sociais, culturais e econômicos da sociedade atual.

O grau de concordância em relação às contribuições do professor na formação

acadêmica entre os cotistas e não cotistas é muito similar e estatisticamente

significativa (p-valor <0,000), ainda assim, os cotistas apresentaram maior grau de

concordância quando comparados aos não cotistas. Valentim (2012) analisou as

relações entre os ex-alunos negros cotistas da UERJ e os professores e relatou que

as relações desenvolvidas entre este grupo de estudantes e seus professores,

durante o curso de graduação, foram “relativamente boas”, e que os estudantes

entrevistados enfatizaram a qualidade das aulas apresentadas pelos professores e

dos temas trabalhados em sala de aula.

Gráfico 18 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes com relação ao professor no Enade 2013


Gráfico 17 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes com relação ao professor no Enade 2014

Gráfico 25 - Gráfico 26 -

184

Os cursos com o maior contingente de estudante que avaliaram de forma mais

negativa as contribuições dos professores para a sua formação acadêmica foram

Medicina (33,7%), Farmácia (34,4%), Medicina Veterinária (30,4%), Agronomia

(30,0%), Arquitetura e Urbanismo (35,6%) e as Engenharias (38,4%). Os cursos com

maior percentual de estudante no grupo de alto grau de concordância foram

Fisioterapia (37,1%), Enfermagem (33,2%), Nutrição (31,9%), Pedagogia (35,7%) e

Filosofia (32,2%). Não foi encontrada associação significativa entre o grau de

concordância dos estudantes em relação à organização didático-pedagógica dos

professores e as variáveis tipo de escola, cor/raça, nível educacional dos pais e

renda total da família.

4.1.5.2 Análise do construto do curso de graduação

O construto do curso de graduação representa o grau de concordância dos

estudantes em relação às contribuições do curso em sua formação acadêmica. A

finalidade do construto é verificar se a organização didático-pedagógica do curso

contribuiu para o desenvolvimento acadêmico do estudante.

As variáveis utilizadas na estimação do construto avaliaram se as metodologias

de ensino utilizadas no curso desafiaram o estudante a aprofundar seus

conhecimentos e desenvolver competências reflexivas, argumentativas e críticas de

pensar e refletir sobre solução para problemas da sociedade; se o curso contribuiu

para o desenvolvimento da sua capacidade de aprender e atualizar‐se

permanentemente; se o curso contribuiu para sua formação profissional; se foram

oferecidas oportunidades para os estudantes superarem problemas e dificuldades

relacionadas ao processo de formação; se o curso exigiu do estudante organização

e dedicação frequente aos estudos; e se o curso disponibilizou monitores ou tutores

para auxiliar os estudantes.

Os Gráficos 27 e 28 mostram o histograma do grau de concordância dos

estudantes com as contribuições do curso de graduação para sua formação

acadêmica. Notamos uma distribuição assimétrica negativa no grau de concordância

185

indicando que a maioria dos estudantes avaliou positivamente52 a organização

didático-pedagógica do curso de graduação.


As variáveis avaliadas de maneira mais positiva pelos alunos foram: exigência

do curso na organização e dedicação frequente aos estudos, o curso ter

possibilitado o estudante a aumentar sua capacidade de reflexão e argumentação, o

curso ter contribuído para o desenvolvimento da sua capacidade de aprender e

atualizar‐se permanentemente e o curso ter contribuído para ampliar sua capacidade

de comunicação nas formas oral e escrita. A variável com menor grau de

concordância entre os estudantes foi a oferta de oportunidades para os estudantes

superarem problemas e dificuldades relacionados ao processo de formação (Tabela

32 do Apêndice B). Os cotistas tendem a avaliar mais positivamente o curso do que

os não cotistas e, a diferença na média do valor do construto grau de concordância

entre os grupos é estatisticamente significativa.

52

Quanto maior o valor do grau de concordância, maior é a probabilidade de o estudante avaliar positivamente o curso. No Capítulo 3, vimos que os estudantes com valor do traço latente (grau de concordância) menor que -1 têm maior probidade de avaliar o curso negativamente. Apenas 13,5% dos estudantes têm valor do traço latente inferior a -1, no Enade 2013, e 16,1%, no Enade 2014.

Gráfico 20 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes no curso no Enade 2013

Gráfico 19 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes no curso no Enade 2014

Gráfico 27 - Gráfico 28 -

-

186

Os cursos com o maior contingente de estudantes que possuem menor valor

do grau de concordância foram Medicina Veterinária (36,5%), Medicina (33,1%),

Farmácia (32,6%), Agronomia (32,1%), Educação Física Bacharelado (30,4%),

Arquitetura e Urbanismo (36,3%) e as Engenharias (344,7%). Nesse grupo, as

variáveis com o maior percentual de discordância foram: foram oferecidas

oportunidades para os estudantes superarem problemas e as dificuldades

relacionados ao processo de formação, as metodologias de ensino utilizadas no

curso desafiaram você a aprofundar conhecimentos e a desenvolver competências

reflexivas e críticas, o curso propiciou experiências de aprendizagem inovadoras e o

curso disponibilizou monitores ou tutores para auxiliar os estudantes. A variável com

o menor percentual de discordância foi o curso exigiu de você organização e

dedicação frequente aos estudos. Os cursos com o maior percentual de estudantes

no alto grau de concordância com o curso de graduação foram Filosofia (34,5%),

Pedagogia (44,0%), Fisioterapia (43,2%), Serviço Social (35,9%) e Fonoaudiologia

(35,9%).

Um fato interessante é que, em todos os cursos, mais de 86,0% dos

estudantes concordaram que o curso exige organização e dedicação frequente aos

estudos. Mas, os estudantes dos cursos de Farmácia, Medicina Veterinária,

Medicina, Serviço Social, Agronomia, Educação Física Bacharelado, Odontologia, as

Engenharias, Arquitetura e Urbanismo, Química e Ciências Sociais foram os que

mais discordaram53 com a afirmação de que foram oferecidas oportunidades para os

estudantes superarem problemas e dificuldades relacionados ao processo de

formação. Entretanto, os cursos de Serviço Social, Educação Física Bacharelado,

Ciências Sociais e as Engenharias54 foram os que, na visão dos alunos, menos

disponibilizam monitores para auxiliar os estudantes. É importante que as

coordenações dos cursos de graduação formulem estratégias pedagógicas eficazes

para minimizar as dificuldades acadêmicas dos estudantes, principalmente nos

cursos de Serviço Social, Química e Ciências Sociais que possuem o maior

percentual de estudantes oriundos de escolas públicas.

53

O percentual de estudantes que mais discordaram da variável foram oferecidas oportunidades para os estudantes superarem problemas e dificuldades relacionados ao processo de formação foram Farmácia (42,9%), Medicina Veterinária (41,4%), Medicina (40,8%), Serviço Social (37,7%), Educação Física (37,4%), Agronomia (37,6%), Odontologia (37,2%) e Zootecnia (33,9%). 54

O percentual de estudantes que mais discordaram da variável o curso disponibilizou monitores ou tutores para auxiliar os estudantes foram Educação física (53,2%) e Serviço Social (44,9%).

187

Não foi encontrada associação significativa com as variáveis renda total da

família, nível de escolaridade dos pais, tipo de escola em que cursaram o Ensino

Médio, hábito de estudo. Portanto, o fator que diferencia os grupos de baixo e alto

grau de concordância com a organização didático-pedagógica do curso é o curso de

graduação.

4.1.5.3 Análise do construto da infraestrutura da IES

O construto infraestrutura da IES representa o grau de concordância dos

estudantes acerca da infraestrutura da universidade. O objetivo do construto é

avaliar se as condições das salas de aulas, dos laboratórios, do acervo bibliográfico

e a qualidade e quantidade dos materiais utilizados nas aulas contribuem para um

melhor aproveitamento acadêmico do estudante nos cursos de graduação. As

variáveis utilizadas na estimação do construto avaliaram se o estudante concorda ou

discorda com as seguintes afirmações: as condições de infraestrutura das salas de

aula foram adequadas, os ambientes e equipamentos destinados às aulas práticas

foram adequados ao curso, os equipamentos e materiais disponíveis para as aulas

práticas foram adequados para a quantidade de estudantes e a biblioteca dispôs das

referências bibliográficas de que os estudantes necessitaram.

Os Gráficos 29 e 30 mostram o histograma do construto que representa o grau

de concordância dos estudantes em relação às condições de infraestrutura da IES.

No Enade 2013, a maioria das variáveis utilizadas na estimação do construto foi

avaliada negativamente. Observamos que 55,1% dos estudantes avaliaram

negativamente a quantidade de equipamentos e materiais para as aulas práticas em

relação à quantidade de estudantes. Um percentual de 50,3% discordou da

afirmação de que os ambientes e equipamentos destinados às aulas práticas foram

adequados ao curso e 40,1% discordaram da afirmação de que biblioteca dispôs das

referências bibliográficas de que os estudantes necessitaram. A variável condições

de infraestrutura das salas de aula foram adequadas foi a com o menor percentual

de discordância entre os estudantes (38,8%). No Enade 2014, as variáveis

referências bibliográficas e infraestrutura das salas de aulas foram aquelas avaliadas

mais positivamente pelos estudantes. Existe diferença significativa no grau de

188

concordância com a infraestrutura da IES entre os grupos, percebemos que os

cotistas possuem maior valor do grau de concordância com a infraestrutura da IES,

mas esta diferença é estatisticamente significativa apenas no Enade 2013 (Tabela

33 do Apêndice B).

te: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.


Os cursos com o maior contingente de estudantes que avaliaram de forma

mais negativa a infraestrutura da IES foram Medicina (30,6%), Medicina Veterinária

(36,5%), Educação Física Bacharelado (36,1%), Farmácia (34,6%), Odontologia

(33,1%), Arquitetura e Urbanismo (43,6%), Música (37,2%), Artes Visuais (37,2%),

Ciências Sociais (34,8%), Educação Física Licenciatura (30,8%) e as Engenharias

(30,5%). O grupo de estudantes que avaliaram de modo mais positivo a

infraestrutura da IES foram: Matemática (34,1%), Pedagogia (38,1%), Letras

(31,9%), Nutrição (35,9%), Enfermagem (33,5%), Fonoaudiologia (33,3%), e

Fisioterapia (32,2%). Não foram encontradas associações significativas entre o grau

de concordância da infraestrutura da IES e as variáveis renda da família, nível

educacional dos pais, tipo de escola em que cursou o Ensino Médio e cor/raça.

Gráfico 29 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes em relação à Infraestrutura da Instituição de Ensino superior no Enade 2013

Gráfico 30- Histograma do Grau de Concordância dos estudantes em relação à Infraestrutura no Enade 2014

189

Os construtos têm por objetivo agregar as principais características do

estudante e da instituição de Ensino Superior utilizadas para explicar as diferenças

de desempenho acadêmico entre os cotistas e não cotistas. Estudar,

detalhadamente estes construtos e quantificar o grau de relação entre eles foi

importante para conhecer os principais fatores que diferem os grupos. O nível

socioeconômico foi a variável que mais discriminou o perfil dos cotistas e dos não

cotistas. Os cotistas são representados pelos estudantes que possuem baixo NSE,

isto é, possuem as menores faixas de renda, os pais sem nenhuma escolaridade ou

com apenas o Ensino Fundamental, que cursaram o Ensino Médio em escolas

públicas e que se autodeclararam pertos ou pardos. Os nãos cotistas têm um perfil

opostos aos dos cotistas: são representados pelos estudantes que possuem altos

NSE e que se autodeclararam brancos ou pardos.

O construto NSE relaciona-se negativamente com todos os outros

construtos, com exceção do construto hábito de estudo do Enade 2014. Quanto

maior o NSE, menor é o grau de concordância do estudante em relação à

organização didático-pedagógica do professor, do curso de graduação e da

infraestrutura da IES, mas essa correlação, apesar de ser estatisticamente

significativa, é muito fraca (Tabela 6).

Tabela 6 - Coeficiente de correlação de Sperman entre os construtos no Enade 2013 e 2014

Construto Nível

Socioeconômico

Hábito de

Estudo Professor Curso

Infraestrutura da IES

Enade 2013

Nível Socioeconômico 1 -0,07* -0,07* -0,08* -0,04*

Hábito de Estudo 1 0,08 0,11* 0,04

Professor 1 0,80* 0,57*

Curso 1 0,53*

Infraestrutura da IES

Enade 2014

Nível Socioeconômico 1 0,04* -0,23* -0,27* -0,15*

Hábito de Estudo 1 0,06 0,07* -0,02

Professor 1 0,82* 0,57*

Curso 1 0,56*

Infraestrutura da IES 1

*correlação significativa ao nível de 10%.

Fonte: Elaboração própria.

190

Como esperado, os construtos que representam as características das IES

estão estatisticamente correlacionados entre si. O construto do grau de

concordância do professor está fortemente correlacionado ao construto do grau de

concordância do curso de graduação (ρ =0,80). Os estudantes que avaliaram muito

negativamente a organização pedagógica do professor tendem a avaliar

negativamente o curso, e os que avaliaram positivamente o curso de graduação

tendem avaliar positivamente o professor e a infraestrutura da universidade.

Com exceção do construto NSE, os cotistas apresentaram maior valor nos

demais construtos, apontando que esse grupo avaliou de maneira mais positiva as

dimensões da IES, principalmente os professores, do que os não cotistas. Os cursos

de Medicina, Medicina Veterinária, Farmácia, Arquitetura e Urbanismo e as

Engenharias foram os com maior contingente de estudantes que avaliaram

negativamente todas as dimensões.

Não foi possível investigar os fatores que mais interferem na opinião dos

estudantes em relação às IES, uma vez que os bancos de dados do Enade não

possuem elementos suficientes para realizar tal investigação e porque o objetivo do

trabalho é analisar a influência destes construtos no desempenho dos estudantes.

Devido à alta correlação entre os construtos, apenas o construto do grau de

concordância com as contribuições do professor e a infraestrutura da IES foram

utilizadas como variáveis explicativas nos modelos de regressão.

4.2 ANÁLISE DO DESEMPENHO ACADÊMICO DOS ESTUDANTES

O principal objetivo desta tese é investigar se existe diferença no desempenho

acadêmico de estudantes cotistas e não cotista. Também é de nosso interesse

analisar os cursos cujo desempenho dos cotistas e não cotistas diferem

significativamente e os fatores que mais influenciam na nota média dos cursos.

Apesar de as universidades investigadas terem adotado algum tipo de política

de ação afirmativa ou inclusão social antes mesmo da obrigatoriedade das políticas

de ações afirmativas nas universidades, foi somente após o cumprimento da Lei nº

12.711/12 que se tornou possível obtermos informações mais precisas sobre os

determinantes do desempenho acadêmico dos cotistas. Vale ressaltar que as

191

informações contidas nas bases de dados e que foram utilizadas nas análises

podem não representar a totalidade de discentes nos cursos avaliados pelo Enade,

pois não sabemos o verdadeiro número de estudantes que ingressaram nessas

universidades pelas políticas de ações afirmativas, uma vez que a base de dados

tem apenas informações sobre os concluintes. Assim, os resultados encontrados

permitem apenas fazer suposições acerca do desempenho desses estudantes. É

importante destacar que, devido ao tamanho elevado das populações de estudantes,

a menor diferença na nota obtida nos componentes avaliados pode indicar diferença

estatisticamente significativa.

O desempenho acadêmico do estudante é representado pela nota bruta obtida

nas provas do Componente de Formação Geral (CFG) e a nota bruta no

Componente do Conhecimento Específico (CCE) avaliados pelo Enade 2013 e 2014.

De acordo com o Inep (2014), a prova do CFG avalia as competências, habilidades

e conhecimentos gerais, desenvolvidos pelos estudantes durante a sua formação

acadêmica que contribuem para a compreensão da realidade brasileira e mundial e

de outras temáticas extrínsecas a sua área de formação profissional. A prova do

CCE contempla as especificidades de cada área e examina o domínio das

habilidades esperadas para o perfil profissional (INEP, 2014a).

Como já mencionado, as variáveis dependentes de desempenho foram a nota

bruta da prova do Componente de Formação Geral e a nota bruta da prova do

Componente do Conhecimento Específico. Considerando que a prova de formação

geral é comum a todos os cursos de graduação das universidades investigadas, esta

variável foi usada em sua forma original, cuja nota variou entre 1 a 100 pontos.

Visto que os conteúdos avaliados na prova CCE são diferentes para cada curso, foi

necessário padronizar as notas obtidas pelos estudantes de acordo com a média e o

desvio padrão de cada curso. Quando a análise envolver o conjunto formado por

todos os cursos, considera-se a nota padronizada do conhecimento específico como

variável dependente, e, quando a análise for feita por curso, usamos a variável nota

do conhecimento específico em sua forma original. Ao analisar o desempenho dos

estudantes dentro de cada curso, a variável nota bruta da prova, que é uma média

ponderada dos resultados da prova do Componente de Formação Geral (25%) e da

prova do Componente de Conhecimento Específico (75%), foi utilizada para

comparar o desempenho dos estudantes.

192

Consideramos que os dados utilizados neste estudo têm uma estrutura

hierárquica, ao analisar todos os cursos conjuntamente, os Modelos Multinível foram

aplicados com o propósito de identificar as variáveis que influenciam o desempenho

dos estudantes. Esses modelos permitem analisar os indivíduos dentro dos seus

grupos sociais, examinando os efeitos combinados, tanto das variáveis individuais

quanto das de grupos. Também utilizamos os Modelos de Regressão Linear Múltipla

para identificar os fatores que interferem no desempenho dos estudantes nos

cursos, cuja diferença no desempenho entre cotistas e não cotistas foi significativa.

4.2.1 Análise do desempenho acadêmico dos estudantes no Enade 2013

O Gráfico 31 mostra a distribuição do desempenho nas provas do Componente

de Formação Geral e de Conhecimentos Específicos entre os estudantes cotistas e

não cotistas. Quando comparamos, conjuntamente, o desempenho destes grupos,

encontramos diferença estatisticamente significativa em todos os componentes

avaliados. No CFG, o desempenho médio dos cotistas é 5,6%, menor do que o

desempenho dos não cotistas. A nota média do cotista foi de 48,4 pontos, com

desvio padrão de 16,0 pontos; os não cotistas tiveram uma nota média de 51,1 e

desvio padrão de 15,9 pontos. Entre os cotistas, 48,7% tiveram pontuação acima da

nota média geral55, assim como os não cotistas que obtiveram pontuação 54,2%

acima da média geral.

No CCE, a nota média padronizada da prova de conhecimento específico dos

cotistas foi de -0,09, com desvio padrão igual a 0,99; os não cotistas tiveram uma

nota padronizada de 0,03 e desvio padrão igual a 1,00 (Tabela 34 Apêndice B). Essa

diferença na nota média do grupo de não cotistas foi de 0,12 pontos padronizados,

indicando que a nota dos não cotistas é cerca de quatro vezes maior que a do

cotista. O percentual de cotistas (46,3%) com pontuação acima da média geral56 foi

14,0% menor que o de não cotistas (52,8%).

Reconhecemos que a padronização da nota geral do componente do

conhecimento específico, apesar de necessária, dificulta a análise das notas obtidas

55

Média aritmética das notas do Componente de Formação Geral de todos os estudantes habilitados ao Enade 2013. A nota média geral foi de 59,6 pontos. 56

Média aritmética das notas padronizadas do Componente do Conhecimento Específicos de todos os estudantes. A nota média geral foi de 0,01 pontos padronizados.

193

pelos estudantes, pois o procedimento estatístico utilizado admite valores negativos

para a nota padronizada e as distâncias entre as notas não é de fácil interpretação.

Além disso, observamos que, apesar da dispersão das notas padronizadas serem

aproximadas entre os grupos de estudantes, elas apresentaram alta variação em

torno da nota média geral, o que sugere que a nota padronizada tem uma alta

dispersão57. Entretanto, tal procedimento não impede que comparações entre o

desempenho dos cotistas e não cotistas possam ser realizadas para o referido

componente.

Gráfico 31 - Nota dos estudantes na prova do Componente de Formação Geral e do Componente do Conhecimento Específico no Enade 2013.

Esses resultados corroboram os encontrados por Cunha (2006), Cardoso

(2008), Waltenberg e Carvalho (2012), Mendes Júnior e Souza (2012), Mendes

Júnior (2014), Peixoto et al. (2014), Lago et al. (2014) e Cavalcanti (2015) que

avaliaram o desempenho acadêmico entre cotistas e não cotistas e encontraram

57 Uma possível solução para os problemas da alta dispersão e interpretação de uma escala negativa

é considerar que todos os cursos têm a mesma nota média e atribuir um valor comum, como por exemplo, o valor zero a todos os cursos.

(a) (b)


194

diferença estatisticamente significativa entre os grupos, sendo os cotistas aqueles

que apresentaram menor desempenho. Fraga (2013), em um artigo para a Folha de

São Paulo, afirma que os estudantes beneficiários de políticas de ações afirmativas

têm apresentado desempenho acadêmico pior que os demais estudantes que

ingressaram nas universidades públicas em todo o país. Os cotistas das

universidades federais tiveram nota média 9,3% menor que os não cotistas na prova

de conhecimentos específicos no Enade 2008.

A análise de Peixoto et al. (2014) mostrou que os não cotistas têm um

desempenho superior aos cotistas em 38 cursos dos 80 analisados; as maiores

diferenças foram nossos cursos de Computação, Arquitetura e Urbanismo e nas

Engenharias. Os cotistas tiveram desempenho maior que os não cotistas em 13

cursos, dentre estes estão os cursos de Letras Vernáculas e Português como Língua

Estrangeira, Licenciatura58 em Desenho e Plástica, Zootecnia, Museologia,

Estatística, Licenciatura em Teatro, Gastronomia, Gênero e Diversidades,

Composição e Regência e Secretariado Executivo. Para os demais cursos

analisados, as diferenças encontradas não foram significativas. Os autores

consideraram que uma diferença percentual de 5% no desempenho entre esses

grupos é tão pequena que não pode ser considerada desprezível.

Devido à possível influência de valores discrepantes na média do desempenho

geral, comparamos o desempenho dos estudantes entre os grupos extremos das

notas. Para tal, o desempenho dos estudantes na prova de formação geral e na

prova de conhecimento específico foi classificado, conforme os quartis59 nos grupos

das notas, em Baixo, Intermediário Baixo, Intermediário Alto e Alto, como mostra a

Tabela 7.

58

Segundo os autores, “No curso de Regência o tamanho da amostra (número de alunos

matriculados) é muito pequeno para que a diferença seja considerada efetivamente significativa” (PEIXOTO, at al., 2014, p. 10). 59

Quartil da nota bruta da prova de formação geral, Q1 – Baixo [8,0; 39,8]; Q2 - Intermediário Baixo [39,9; 52,0]; Q3 - Intermediário Alto [52,1; 62,1] e Q4 – Alto [62,2; 96,0]. Quartil da nota bruta da prova de conhecimento específico padronizado Q1 – Baixo [-5,2; -0,66]; Q2 - Intermediário Baixo [-0,67; 0,05]; Q3 - Intermediário Alto [0,06; 0,72] e Q4 – Alto [0,73; 3,34].

195

Tabela 7 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por grupo de quartis no Enade 2013

Prova Quartil do

desempenho Cotas N Média

Desvio Padrão

Diferença %

P-valor

Formação Geral

Baixo Não Cotista

999 29,47 8,27 4,17 0,044*

Cotista 255 28,29 8,63

Intermediário Baixo

Não Cotista

1029 46,28 3,32 0,28 0,613

Cotista 230 46,41 3,38

Intermediário Alto

Não Cotista

1042 56,94 3,03 0,01 0,979

Cotista 226 56,89 2,96

Alto Não Cotista

1062 70,28 6,17 1,13 0,110

Cotista 172 69,49 6,03

Componente do

Conhecimento Específico

Padronizado

Baixo Não Cotista

1006 -1,29 0,55 1,53 0,520

Cotista 245 -1,31 0,58


Não Cotista

1013 -0,29 0,21 6,45 0,228

Cotista 244 -0,31 0,21

Intermediário Alto

Não Cotista 1060 0,37 0,20 2,70 0,330 Cotista 193 0,38 0,19

Alto Não Cotista

1053 1,27 0,43 6,72 0,027*

Cotista 201 1,19 0,38 Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.

O grupo de baixo desempenho é representado pelo percentil 25, também

conhecido como primeiro quartil, é o valor que deixa um quarto (25%) das menores

notas observadas. O grupo intermediário baixo representa o segundo quartil, que

inclui as notas entre o primeiro quartil e a mediana. O grupo intermediário alto

representa o terceiro quartil e contém as notas entre a mediana e o terceiro quartil, e

o grupo de alto desempenho é representado por 25% das maiores notas superiores

ao terceiro quartil.

No geral, a nota dos não cotistas é maior que a nota do cotista, mas essa

diferença não é muito grande para a maioria dos grupos do quartil das notas. No

componente de formação geral, a nota dos cotistas só difere significativamente da

nota dos não cotistas apenas no grupo de pior desempenho, porém esta diferença é

de apenas 4,2%. No grupo de maior desempenho, a nota dos cotistas difere em

1,1% da nota dos não cotistas e não foi encontrada diferença estatística entre esses

196

estudantes. No CCE, a diferença na nota dos estudantes só é significativa para o

grupo de maior desempenho, em que a nota média dos não cotistas é 6,7% maior

que dos cotistas.

O nível socioeconômico foi associado com o desempenho acadêmico dos

estudantes e verificamos que existe uma relação positiva e não unívoca entre as

referidas variáveis, pois existem muitos estudantes com baixo NSE e com alto

desempenho, sendo que o contrário também se verifica (Gráficos 32 e 33). Em

geral, o desempenho dos estudantes tende a aumentar juntamente com o aumento

no NSE. Apesar da significância ao nível de 10%, a correlação entre essas variáveis

é muito pequena (ρ=0,14, para o CFG, e ρ=0,08, para o CCE). Os estudantes com

baixo NSE tendem a ter o pior desempenho e essa evidência é mais forte para os

cotistas, principalmente no componente de formação geral.

Supomos que as diferenças nas notas obtidas pelos estudantes estejam mais

associadas às diferenças entre grupos do nível socioeconômico, visto que, dentro

dos grupos de mesmo NSE, a diferença no desempenho entre cotista e não cotista é

muito pequena e não significativa, com exceção do grupo de alto NSE do

componente específico padronizado, em que os não cotistas apresentaram

desempenho superior aos cotistas e esta diferença foi estatisticamente significativa

(Tabela 35 do Apêndice B). Para esse mesmo componente, verificamos que os

cotistas de baixo NSE tendem a ter maiores notas médias que os não cotistas de

mesmo NSE, porém esta diferença não foi significativa. No componente de formação

geral, o desempenho dos cotistas se distribui de forma semelhante ao longo do

NSE, pois as variações no desempenho destes grupos estão na mesma direção e

possuem inclinações muito parecidas. Apesar de não significativa, a maior

disparidade entre as notas está nos níveis mais alto do NSE, em que a nota média

dos não cotistas difere da nota dos cotistas em cerca de dois pontos.

197

Gráfico 32 - Relação entre a nota na prova do Componente de Formação Geral e o nível socioeconômico no Enade 2013


Gráfico 33 - Relação entre a nota na prova do Componente do Conhecimento Específico e o nível socioeconômico no Enade 2013


198

A maior diferença no desempenho entre os cotistas e não cotistas está entre os

grupos do nível socioeconômico. No componente de formação geral, o desempenho

dos cotistas de baixo NSE difere significativamente do desempenho dos cotistas e

não cotista do grupo de alto NSE e dos não cotistas do grupo de intermediário alto

do NSE (Tabela 37 e 38 do apêndice B). No componente específico, o efeito

principal das políticas de ações afirmativas e o efeito da interação do NSE e das

cotas sobre o desempenho dos estudantes foram significativos, mas o efeito

individual do NSE não foi estatisticamente significativo (Gráfico 12 e 13; Tabelas 40

e 42 do Apêndice B). Foram encontradas diferenças significativas no desempenho

dos não cotistas do grupo de alto NSE quando comparado ao desempenho dos

cotistas e não cotistas de baixo e intermediário baixo NSE e dos cotistas de alto

NSE.

As políticas de ações afirmativas interferem nos resultadas educacionais das

universidades ao oportunizar o ingresso de grupos de estudantes distintos em

relação às características socioeconômicas. Os cotistas, em sua maioria, são

oriundos de famílias com baixas condições socioeconômicas, o que pode ocasionar

uma maior probabilidade de atraso na conclusão do curso, uma vez que, muitos

destes estudantes não têm acesso aos recursos necessários para a sua

manutenção na universidade e se veem pressionados a trabalhar para ajudar no

sustendo de suas famílias. As dificuldades econômicas têm um impacto direto no

rendimento médio e aumentam as disparidades acadêmicas entre cotistas e não

cotistas na conclusão dos cursos de graduação (MENDES JUNIOR, 2014).

Em relação à cor/raça do estudante, devido à baixa representatividade da

população de origem indígena (n=33) e amarela (n=44)60, consideramos, na maioria

das análises, apenas os estudantes que se autodeclararam preto, pardo ou branco.

Os concluintes pretos e pardos estão em desvantagem educacional em relação aos

brancos, que apresentaram melhor rendimento acadêmico. Os pretos e pardos estão

mais presentes nos grupos de baixo e intermediário baixo desempenho enquanto

que os brancos se concentram no grupo intermediário alto e alto desempenho. O

60

No componente de formação geral, a nota média dos estudantes que se autodeclararam amarelo foi 45,2, com desvio padrão de 16,07, e dos estudantes de origem indígena foi 52,33, com desvio padrão de 15,99. No geral, a nota média dos estudantes indígenas foi maior que a nota média dos demais estudantes. No componente específico padronizado, a nota média dos estudantes de cor ou raça amarela foi -0,24, com desvio padrão de 0,89, e dos estudantes de origem indígena foi -0,39, com desvio padrão de 0,91 (Tabela 44 do Apêndice B).

199

efeito principal das variáveis cotas e cor/raça foi significativo para a medida de

desempenho, porém não existe efeito de interação entre estas duas variáveis.

No componente de formação geral, o estudante preto obteve desempenho

significativamente menor do que o estudante pardo e branco. Ao comparar a nota

dos estudantes dentro de cada grupo de cor/raça, em todos os grupos, os cotistas

estão em desvantagem em relação aos não cotistas, exceto no grupo de estudantes

de cor preta que, apesar da diferença de 2,6 pontos na nota dos não cotistas em

relação à nota dos cotistas, esta diferença não foi significativa.

A maior diferença na nota dos estudantes está no grupo de cor branca. Os não

cotistas tiveram uma nota média de 51,8 e desvio padrão de 15,9 pontos, já os

cotistas tiveram média de 48,5 e desvio padrão de 16,6. A variação na nota dos não

cotistas é menor quando comparados com a dos cotistas, ainda que a diferença seja

muito pequena e significativa (Gráfico 34). No grupo de estudantes pardos, a

diferença na nota entre os não cotistas e os cotistas é de 2,6 pontos e essa

diferença foi estatisticamente significativa. Ao comparar os estudantes entre os

grupos de cor/raça e cotas, o desempenho dos estudantes pretos cotistas difere

significativamente do desempenho dos estudantes não cotistas pardos e brancos. E

o desempenho dos não cotistas brancos difere significativamente dos estudantes

cotistas pardos e pretos e dos não cotistas pretos (Tabela 46 do apêndice B).

Ao analisar a relação entre as cotas, cor/raça e o desempenho na prova do

componente específico, dentro de cada grupo de cor, os estudantes cotistas também

possuem o menor rendimento, mesmo sendo a diferença entre os estudantes muito

pequena (Gráfico 35). A maior diferença entre os estudantes está no grupo de cor

preta. A nota dos não cotistas foi 1,6% maior que a nota dos cotistas e essa

diferença foi estatisticamente significativa.

200

Gráfico 34 - Comparação do desempenho no Componente de Formação Geral, por cotas e cor ou raça no Enade 2013


Gráfico 35 - Comparação do desempenho no Componente Específico, por cotas e cor/raça no Enade 2013


Nos demais grupos de cor branca e parda, os não cotistas tiveram uma nota

maior que os cotistas, mas a diferença entre as notas não foi significativa. Ao

analisar o desempenho dos estudantes entre os grupos de cor/raça e cotas,

observamos que a nota dos não cotistas brancos é maior e, significativamente,

diferente da nota dos cotistas pretos e pardos. A nota dos cotistas pretos, além de

201

diferir da nota dos não cotistas brancos, também difere significativamente da nota

dos cotistas brancos e não cotistas pardos.

Em relação ao sexo dos estudantes, os homens tiverem desempenho médio

superior aos das mulheres, mas só foram encontradas diferenças significativas no

componente de formação geral (Tabela 8). No CFG, o desempenho das mulheres

cotistas foi menor e diferiu significativamente do desempenho da mulher e do

homem não cotistas. No CCE, a nota média das mulheres cotistas diferiu apenas da

nota dos homens não cotistas.

Tabela 8 - Média e desvio padrão do desempenho dos estudantes por sexo no Enade 2013

Prova Sexo N Média p-valor

Formação Geral Masculino 1613 51,38

0,02 Feminino 3402 50,22

Componente

Específico*

Masculino 1613 0,03 0,26

Feminino 3402 0,00


De posse desses resultados, o nosso próximo passo foi analisar o

desempenho dos cotistas e não cotistas em função do curso de graduação. A

Tabela 9 mostra a comparação da nota média obtida na prova do Componente de

Formação Geral e do componente de Conhecimentos Específicos, na sua forma

original, entre os cotistas e não cotistas nos cursos de graduação avaliados pelo

Enade 2013. Observamos que, na maioria dos cursos, os estudantes cotistas

apresentaram menor desempenho médio nos componentes avaliados quando

comparados aos estudantes não cotistas. A diferença entre as notas médias desses

estudantes foi menor do que três pontos, em grande parte dos cursos.

No componente de formação geral, os cotistas têm desempenho superior em

apenas dois cursos dos treze cursos avaliados pelo Enade, sendo que a diferença

na nota destes estudantes foi de, aproximadamente, 1,3 pontos nos cursos de

Agronomia e Fonoaudiologia. Nos demais cursos, os não cotistas tiveram nota

média superior aos cotistas, mas o efeito da diferença entre as notas foi significativo

para os cursos de Odontologia e Farmácia. No componente do conhecimento

específico, a diferença estatisticamente significativa no desempenho dos não

202

cotistas e dos cotistas só foi encontrada no curso de Medicina. No curso de

Fisioterapia, o número de cotistas é muito pequeno para que os desempenhos

possam ser comparados. A seguir, será apresentado o perfil dos estudantes dos

cursos de Odontologia, Farmácia e Medicina.

203

Tabela 9 - Nota Média dos estudantes nos Componentes de Formação Geral e do Conhecimento Específico, por curso de graduação no Enade 2013

Curso Cotas N

Formação Geral Componente Específico Nota bruta geral

Média Desvio Padrão

Diferença entre as médias

P-valor



P-valor



P-valor

Medicina Veterinária

Não Cotista

362 48,35 15,05

1,47 0,54

45,19 11,71

2,24 0,2

45,99 10,39

2,05 0,21 Cotista

46 46,88 17,07 42,95 11,49 43,95 10,36

Odontologia*

Não Cotista

344 54,44 15,88 4,14 0,04

54,73 13,60 -0,76 0,70

54,67 12,24 0,47 0,79

Cotista 55 50,30 13,06 55,49 12,00 54,20 10,56

Medicina**

Não Cotista

609 60,75 15,16 2,81 0,09

51,19 14,37 7,77 0,00

53,59 12,11 6,53 0,00

Cotista 98 57,94 15,77 43,42 12,67 47,06 11,18

Agronomia

Não Cotista

390 47,78 14,97 -1,26 0,48

52,21 14,56 1,04 0,56

51,11 12,90 0,46 0,77

Cotista 80 49,04 13,33 51,17 14,56 50,65 12,72

Farmácia* Não Cotista

325 50,63 15,37 4,98 0,02

47,25 12,06 1,48 0,37

48,11 11,17 2,36 0,12

Cotista 65 45,66 17,02 45,77 12,57 45,75 11,16

Enfermagem

Não Cotista

505 52,79 14,18 1,93 0,15

67,20 12,54 0,73 0,54

63,60 11,05 1,03 0,32

Cotista 145 50,86 14,37 66,46 12,66 62,57 11,05

Fonoaudiologia

Não Cotista

95 47,61 13,09 -1,33 0,68

62,10 10,16 -2,56 0,30

58,49 8,93 -2,25 0,31

Cotista 22 48,94 15,03 64,66 11,02 60,74 10,47

204

Continuação

Curso Cotas N

Formação Geral Componente Específico Nota bruta geral



P-valor



P-valor



P-valor

Nutrição

Não Cotista

372 50,34 14,86 1,18 0,45

53,83 13,66 1,70 0,22

52,97 11,83 1,57 0,19

Cotista 132 49,17 16,74 52,13 13,09 51,40 11,63

Fisioterapia***

Não Cotista

232 52,38 12,78 6,05 0,02

60,21 10,20 3,78 0,101

58,26 8,77 4,34 0,07

Cotista 32 46,33 15,90 56,43 11,90 53,92 10,67

Serviço Social

Não Cotista

383 42,59 17,09 1,62 0,34

51,96 18,79 -1,43 0,45

49,63 16,54 -0,67 0,69

Cotista 133 40,97 16,61 53,38 18,95 50,30 16,62

Zootecnia***

Não Cotista

252 46,44 15,36 3,04 0,28

43,35 14,04 3,90 0,13

44,13 12,32 3,68 0,10

Cotista 33 43,40 14,04 39,45 12,78 40,45 10,91

Biomedicina***

Não Cotista

131 53,09 13,67 1,52 0,67

54,87 12,16 3,72 0,26

54,44 10,43 3,17 0,258

Cotista 16 51,57 11,20 51,14 14,32 51,26 11,65

Educação*** Física (bacharelado)

Não Cotista

132 43,00 15,21 1,72 0,59

54,34 18,07 0,84 0,83

51,52 15,54 1,05 0,75

Cotista 26 41,27 11,60 53,51 18,02 50,47 14,49

*significância ao nível de 5%

***Devido ao tamanho das amostras dos cotistas utilizamos o teste Não paramétrico de Wilcoxon-Mann-Whitney para Amostras Independentes.


205

4.2.1.1 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Odontologia

No curso de Odontologia, foram avaliados 339 estudantes dos quais 13,8%

são cotistas e 86,2% são não cotistas. As mulheres representam 63,2% do universo

de estudantes e os homens 36,8%. Em geral, são jovens com até 24 anos (73,4%).

Em relação à cor/raça, 49,4% se autodeclararam brancos, 43,6% pardos e apenas

5,3% (n=21) pretos. Entre os pretos, 3,5% são não cotista (n=14) e 1,8% (n=7) são

cotistas. A maioria dos estudantes está presente nos estratos mais altos do nível

socioeconômico (71,2%). Ao analisar as variáveis que compõem o NSE, 66,4% dos

estudantes têm pelo menos um dos pais com nível superior, 47,4% têm renda

familiar acima de seis salários mínimos e 78,7% estudaram o Ensino Médio em

escolas da rede privada. Em relação à vivência acadêmica, 56,9% têm baixo

(33,6%) e intermediário baixo (23,3) hábito de estudo. Com relação à participação

em programas, projetos e atividades acadêmicas, 67,7% afirmaram que foram

bolsistas destes programas e 11,11% receberam algum tipo de bolsa de

permanência.

Os cotistas estão mais presentes nos menores níveis do construto

socioeconômico e os não cotistas concentram-se nos estratos mais altos do NSE.

Analisando, individualmente, as variáveis que compõem o construto NSE, os cotistas

possuem renda familiar entre 1,5 e 6 salários mínimos e apenas 7,3% têm renda

superior a dez salários mínimos; 30,9% têm pelo menos um dos pais com nível

superior ou pós-graduação e 90,0% são oriundos de escolas públicas. Mesmo entre

os cotistas, o percentual de brancos (27,3%) é superior ao de pretos (12,7%), os

pardos representam 56,4%. Em referência à vivência acadêmica, 34,5% estão

presentes no grupo de alto hábito de estudo, 61,8% participaram de programas,

projetos e atividades acadêmicas e 23,6% receberam algum tipo de bolsa de

permanência.

O perfil dos estudantes não cotistas é muito similar ao perfil geral dos

estudantes. Em relação à renda da família, 56,6% possuem renda entre 6,0 e 10,0

salários mínimos e 26,7% têm renda familiar superior a dez salários mínimos. A

maioria dos estudantes (72,1%) tem pelo menos um dos pais com nível superior,

89,8% cursaram o Ensino Médio em escolas privadas e 52,9% se autodeclararam

brancos e 41,6% pardos. Ao contrário dos estudantes cotistas, estão mais presentes

206

no grupo de baixo hábito de estudo (41,1%). Em relação à participação em

programas, projetos e atividades acadêmicas, 68,6% afirmaram terem recebido

algum tipo de bolsa acadêmica e 9,0% receberam algum tipo de bolsa de

permanência.

O padrão no desempenho dos estudantes, nos dois componentes avaliados, é

muito parecido. A nota média dos estudantes no CCE foi maior e mais homogênea

do a que nota média do CFG. Nesse componente, os cotistas tiveram nota maior

que a dos estudantes não cotistas, mas a diferença entre as notas foi muito pequena

(0,76 ponto) e não significativa. No CFG, a nota média dos não cotistas se distancia

da nota dos cotistas em 4,14 pontos, o que representa uma diferença significativa de

8,2%. Ao comparar o rendimento médio desses estudantes em relação à nota bruta

geral, os não cotistas tiveram desempenho superior aos cotistas e a diferença

percentual entre a notas foi inferior a 1% e não significativa.

O efeito individual do NSE e das políticas de ações afirmativas sobre o

desempenho foi avaliado e encontramos significância estatisticamente apenas da

variável cotas, no CFG. O NSE não foi significativo para a medida do desempenho

em nenhum dos competentes. A nota média do estudante de baixo NSE não difere

significativamente da nota média do estudante do alto NSE. Com relação ao sexo, a

nota média das mulheres foi 3,5% maior que a dos homens, mas essa diferença não

foi significativa. Também não encontramos diferenças significativas em relação à cor

do estudante.

O Modelo de Regressão Linear Múltiplo foi utilizado para identificar os fatores

que influenciam significativamente no desempenho dos estudantes. A Tabela 10

apresenta o resultado do ajuste do modelo de regressão; observa-se que a variável

cota, na presença das demais variáveis independentes, não foi significativa. A

variável idade do estudante foi a única que influenciou significativamente o

desempenho dos estudantes. Para cada aumento de 1 (um) ano na idade do

estudante, sua nota média diminui 0,78 pontos, no CFG, e 0,97, no CCE. Os

estudantes mais jovens tendem a ter melhor desempenho acadêmico quando

comparados aos estudantes mais velhos.

As variáveis cotas, nível socioeconômico, grau de concordância com o curso

de graduação e com a infraestrutura da universidade, ter participado de alguma

atividade acadêmica e ter recebido bolsa permanência estão associadas

207

negativamente com o desempenho na prova do CFG, porém, não foram

significativas. A explicação dos modelos de regressão ajustados foi em torno de

4,5%, indicando que o modelo não tem um bom ajuste. Para este curso, deve haver

outras variáveis que não foram consideradas nas análises e que explicariam a

variabilidade na nota média dos estudantes. Portanto, o modelo final contém apenas

a variável idade do estudante.

Tabela 10 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de Odontologia no Enade 2013

Variável

Componente de Formação Geral

Componente do Conhecimento Específico

Estimativa do Parâmetro (β)

P- Valor Estimativa do Parâmetro (β)

P- Valor

Intercepto 59,515 0,000* 58,081 0,000*

Cotas -4,329 0,080 -0,032 0,988

Sexo 0,035 0,983 1,823 0,194

Idade -0,78 0,040* -0,968 0,003*

Cor/raça 0,659 0,679 -0,003 0,998

Construto Nível Socioeconômico

-0,634 0,596 -1,393 0,172

Índice Hábito de estudo 1,906 0,133 0,801 0,458

Grau de Concordância do professor

1,597 0,291 -0,046 0,971

Grau de concordância com a Infraestrutura da IES

-0,449 0,637 0,533 0,511

Participação em atividade acadêmica

-0,587 0,731 2,559 0,079

Bolsa de Permanência -2,94 0,265 -1,749 0,437

R2 ajustado 0,032 0,045


O interessante foi observar que a nota dos cotistas na prova do componente

específico foi maior que a nota dos estudantes não cotistas apesar da diferença

entre os grupos não ser significativa. A prova do CCE avalia os conhecimentos

específicos da área de formação do estudante e o esperado é que, na conclusão do

curso, os estudantes tenham desempenho semelhante, uma vez que a maior parte

dos conhecimentos essenciais da área de formação foi adquirida durante a

graduação.

208

Esses resultados são importantes para avaliar a equidade de resultados entre

os estudantes cotistas e não cotistas na conclusão do curso. Na nota bruta geral e

no componente do conhecimento específico, não existe diferença estatisticamente

significativa entre os cotistas e não cotistas. Apesar de ter encontrado diferença

significativa no rendimento médio entre os grupos no componente de formação

geral, até que ponto se pode considerar uma diferença de 4,14 pontos relevante

para afirmar que os estudantes cotistas têm desempenho inferior quando

comparados aos não cotistas, uma vez que, no modelo de regressão ajustado, essa

variável não foi significativa? Portanto, com base nos resultados encontrados,

podemos supor que, no curso de Odontologia das universidades investigadas, os

resultados acadêmicos entre cotistas e não cotistas se equivalem.

4.2.1.2 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Farmácia

Ao analisar o perfil dos estudantes concluintes do curso de Farmácia,

observamos que o curso é constituído, em sua maioria, por estudantes não cotistas

(83,3% do total de 390 estudantes) que se autodeclararam brancos (42,1%) e

pardos (48,1%). Os pretos representam 9,8% (n=38) do total de estudantes, em que

os cotistas são 5,2% (n=20) e os não cotistas são 4,6% (n=18); 67,7% são do sexo

feminino; 64,1% têm até 24 anos; 72,3% são oriundos de escolas privadas; e 61,8%

dos estudantes concentram-se nos níveis intermediário baixo (30,5%) e

intermediário alto (31,3%) do NSE.

Os cotistas são representados, majoritariamente, pelos estudantes que

possuem renda familiar inferior a três salários mínimos e nenhum estudante cotista

possui renda superior a dez salários mínimos; 21,5% têm pelo menos um dos pais

com nível superior ou pós-graduação; 90,8% cursou o Ensino Médio em escolas

públicas; 47,7% têm até 24 anos; 72,3% são negros, sendo que 30,8% se

autodeclararam pretos e 41,5% pardos; 44,6% estão presentes no grupo de baixo

hábito de estudo; 75,4% participaram de programas, projetos e atividades

acadêmicas; e 40,0% receberam algum tipo de bolsa de permanência. A maioria dos

estudantes não cotistas possui renda entre 1,5 e 6,0 salários mínimos (65,0%); se

autodeclararam brancos (45,0%) e pardos (49,4%); 84,9% são oriundos de escolas

209

particulares; 45,8% têm pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-

graduação; 67,4% têm até 24 anos; 32,0% estão presentes no grupo de baixo hábito

de estudo; 72,3% participaram de programas, projetos e atividades acadêmicas; e

18,2% receberam algum tipo de bolsa de permanência.

Os cotistas estão mais presentes nos menores níveis do construto

socioeconômico e os estudantes não cotistas se encontram nos níveis mais altos do

construto NSE. A diferença no NSE dos estudantes fica mais evidente ao analisar o

componente de conhecimento específico. Existe uma relação diretamente

proporcional muito fraca entre a nota da prova do componente de conhecimento

específico e o nível socioeconômico do estudante (ρ=0,135; p-valor =0,008). A

correlação entre essas variáveis é muito fraca e, possivelmente, o nível

socioeconômico tem pouco ou nenhum efeito direto no desempenho do estudante.

Não foi encontrada correlação significativa entre o NSE e a nota na prova do CFG.

Os estudantes não cotistas tiveram nota média maior e mais homogênea que

os cotistas. A nota bruta geral dos não cotistas foi 5,2% maior que a dos cotistas,

mas esta diferença não foi significativa. Quando observado o desempenho desses

estudantes em cada componente, só foram encontradas diferenças significativas no

componente de formação geral, em que a nota dos não cotistas foi 10,9% maior que

a dos cotistas. No CCE, os nãos cotistas também apresentaram desempenho médio

3,2% maior que os cotistas, mas esta diferença não foi estatisticamente significativa.

Utilizamos o modelo de Regressão Linear Múltiplo para verificar os fatores

que influenciam no desempenho dos estudantes. A Tabela 11 apresenta o resultado

da análise de regressão múltipla para os dados de desempenho do curso de

Farmácia. Em relação à significância do modelo estimado para a variável

dependente nota bruta do componente de formação geral, as variáveis de maior

influência no desempenho dos estudantes foram a participação em algum programa,

projeto, ou atividades acadêmicas e as políticas de ação afirmativas ou de inclusão

social. Os estudantes que participaram de iniciação científica, projeto de extensão,

monitoria ou outras atividades acadêmicas tendem a ter melhor desempenho

quando comparados aos estudantes que não participaram destas atividades

acadêmicas. As cotas tiveram um efeito negativo no desempenho, o fato de o

estudante ser cotista diminui sua nota média em 5,8 pontos, mantendo todas as

outras variáveis constantes. As variáveis sexo, idade, nível socioeconômico, hábito

210

de estudo, ter recebido algum tipo de bolsa permanência influenciam negativamente

o desempenho do estudante, apesar de não terem um efeito significativo. As

mulheres representam 67,7% do total de estudantes e possuem maior nota média

no componente de formação geral, quando comparadas aos homens, mas o efeito

individual desta variável no desempenho não foi significativo.

No componente do conhecimento específico, as variáveis nível

socioeconômico, grau de concordância com a organização didático-pedagógica dos

professores e ter participado de algum programa, projeto ou atividade influenciam

significativamente o desempenho dos estudantes. A variável ter participado de

alguma atividade acadêmica é a que mais influencia a nota média desses

estudantes. O fato de o estudante ter participado de iniciação científica, projeto de

extensão, monitoria ou outras atividades acadêmicas aumenta a nota média do

estudante em 3,7 pontos, desde que as outras variáveis sejam mantidas constantes.

A variável nível socioeconômico é a segunda variável que mais influencia a nota

média do estudante. Os estudantes com maiores valores do nível socioeconômico

têm melhor desempenho que os estudantes de baixo nível socioeconômico. Para

esse componente, o efeito das políticas de ações afirmativas ou de inclusão social

não foi significativo.

211

Tabela 11 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de Farmácia no Enade 2013

Variável





P- Valor

Intercepto 53,689 0,000* 51,887 0,000*

Cotas -5,812 0,011* -0,374 0,830

Sexo 1,398 0,413 -2,509 0,055

Idade -0,315 0,208 -0,211 0,269

Cor/raça 1,196 0,461 -1,058 0,393


-2,060 0,104 2,458 0,011*

Índice Hábito de estudo -0,926 0,437 0,485 0,594


0,838 0,435 1,502 0,067


0,494 0,655 -0,248 0,769


5,398 0,005* 3,737 0,011*

Bolsa de Permanência -2,569 0,212 1,630 0,299

R2 ajustado 0,057 0,076



A interpretação das variáveis independentes do Modelo de Regressão Linear

Múltipla sobre o desempenho do estudante deve ser feita com muito cuidado uma

vez que estas variáveis explicam apenas 5,7% de toda variabilidade da nota do

componente de formação geral e 7,6% do componente do conhecimento específico.

Neste curso, existem outras variáveis diferentes das utilizadas no modelo que

explicam as diferenças no desempenho entre os estudantes cotistas e não cotistas

no componente de formação geral, além das cotas e participação em atividades

acadêmicas.

Com base nos resultados encontrados, no componente do conhecimento

específico, a variável cotas influenciou no desempenho dos estudantes. As variáveis

nível socioeconômico, grau de concordância com a organização didático-pedagógica

do professor e a participação em atividades acadêmicas fora da sala de aula

contribuem para explicar a variabilidade no desempenho geral dos estudantes. Uma

vez que os estudantes cotistas e não cotistas estão tendo acesso, de igual modo,

aos conhecimentos técnicos essenciais para a formação acadêmica no curso,

212

podemos entender que as políticas de ações afirmativas não contribuem para

explicar as diferenças dos estudantes no componente.

4.2.1.3 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Medicina

Os estudantes concluintes do curso de Medicina apresentam um perfil

sociodemográfico e econômico muito característico de estudantes de cursos de alto

prestígio social. Dos 707 estudantes, 86,1% são não cotistas e 13,9% são cotistas;

82,7% estão presentes nos níveis intermediário alto (21,5%) e alto (61,2%) do NSE

e apenas 5,2% (n=37) estão no estrato mais baixo do NSE; 80,6% cursaram o

Ensino Médio em escolas privadas; 77,8% têm pelo menos um dos pais com nível

superior ou pós-graduação; 46,5% possuem renda familiar superior a dez salários

mínimos; 52,9% são do sexo feminino; e 48,5% têm até 24 anos. 54,2% se

autodeclararam brancos, 38,3% pardos e 5,5% (n=39) pretos dos quais 2,5% (n=18)

são cotistas.

Ainda que o perfil dos estudantes cotistas seja semelhante à representação

geral dos estudantes do curso de Medicina, a discrepância com o perfil dos

estudantes não cotistas é muito evidente. Os cotistas também se concentraram nos

estratos mais altos do NSE (52,1%). O percentual de cotistas, no NSE intermediário

alto, foi de 23,5% e, no NSE alto, foi de 28,6%. 90,8% são oriundos de escolas

públicas; 56,1% têm pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação e

22,4% têm renda superior a dez salários mínimos. Os pretos representam 19,6%

(n=18) do total de estudantes e os pardos 54,3%; 51,0% têm entre 25 e 29 anos de

idade e 51,0% são do sexo masculino.

O perfil dos estudantes não cotistas é mais próximo da descrição geral dos

estudantes do curso. A maioria dos não cotistas está presente nos níveis alto do

construto NSE (79,5%); 92,1% são oriundos de escolas privadas; 81,3% têm pelo

menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação; e 50,4% têm renda

familiar superior a dez salários mínimos. 49,8% têm até 24 anos de idade, 53,5%

são do sexo feminino e 59,7% se autodeclararam brancos e 36,8% pardos.

O desempenho dos estudantes no componente de formação geral (média=60,4

e desvio padrão=15,3) é superior ao desempenho no componente do conhecimento

213

específico (média=50,1 e desvio padrão=14,4), sendo que as notas dos estudantes

no CCE são mais homogêneas dos que as do CFG. A maior diferença na nota

média entre os cotistas e não cotistas foi encontrada no componente de

conhecimento específico. A nota média dos não cotistas foi 17,9% maior que a dos

cotistas e esta diferença foi estatisticamente significativa. O nível socioeconômico do

estudante está relacionado positivamente apenas com a nota do CCE. A correlação

entre essas duas variáveis foi estatisticamente significativa, porém é muito fraca

(ρ=0,16). Ao avaliar o efeito individual das políticas de ações afirmativas e o NSE,

apenas a variável cota foi estatisticamente significante para o desempenho do

estudante na prova de CCE (Tabela 47 do Apêndice B).

O Modelo de Regressão Linear Múltiplo foi utilizado para identificar os fatores

que influenciam significativamente no desempenho dos estudantes. A Tabela 12

mostra os resultados dos ajustes do modelo. As variáveis cotas, idade, cor/raça,

grau de concordância com a contribuição da organização didático-pedagógica do

professor na formação acadêmica do estudante e ter participado de programa,

projeto ou atividade acadêmica contribuíram significativamente para o desempenho

no CCE. A variável cotas é a que mais influencia a nota média desses estudantes.

Em razão de o estudante ser cotista, sua nota média diminui em 4,8 pontos,

mantendo todas as outras variáveis constantes.

A variável participação em atividade acadêmica foi a segunda variável que

mais contribuiu para o desempenho do estudante. Ter participado de iniciação

científica, projeto de extensão, monitoria ou outras atividades acadêmicas aumenta

a nota média do estudante em 2,5 pontos, desde que as outras variáveis sejam

mantidas constantes. A variável grau de concordância com a organização didático-

pedagógica do professor teve efeito positivo no rendimento médio. Os estudantes

que avaliaram mais positivamente curso de graduação apresentam maior

desempenho neste componente. A nota média do estudante de cor preta ou parda

ou de origem indígena foi 2,3 pontos menores que a nota média do estudante

branco ou amarelo de origem oriental.

No componente de formação geral, as variáveis idade e hábito de estudo foram

as únicas significativas no modelo. Para cada aumento no valor do índice de hábito

de estudo, a nota média do estudante no CFG aumenta 2,4 pontos, mantendo as

demais variáveis constantes. As variáveis cotas, nível socioeconômico, grau de

214

concordância com o professor e ter recebido bolsa permanência afetam

negativamente o desempenho, porém estas variáveis não foram significativas.

Observamos que o rendimento médio dos alunos é influenciado por fatores

distintos nos dois componentes avaliados. No componente do conhecimento

específico, os cotistas e os pretos, pardos e indígenas tendem a ter desempenho

inferior ao dos não cotistas e brancos ou amarelos. Um estudo mais detalhado é

necessário para investigar de que forma as universidades podem intervir para

reduzir as diferenças no desempenho acadêmico entre esses grupos.

As variáveis independentes utilizadas no modelo de regressão ajustado

explicam muito pouco da variabilidade do desempenho do estudante, o 12,4% de

toda variabilidade da nota média do componente do conhecimento específico e o

5,4% da variabilidade no componente de formação geral.

Tabela 12 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de Medicina no Enade 2013

Variável





P- Valor

Intercepto 79,990 0,000* 78,166 0,000*

Cotas -1,807 0,311 -4,823 0,003*

Sexo -1,092 0,340 -0,585 0,572

Idade -0,766 0,000* -1,110 0,000*

Cor/ raça 0,438 0,712 -2,341 0,030*


-0,082 0,926 1,172 0,141

Índice Hábito de estudo 2,431 0,003* -0,452 0,535


-0,088 0,945 2,319 0,044*


0,383 0,646 0,460 0,542


1,752 0,143 2,461 0,023*

Bolsa de Permanência -3,977 0,099 1,687 0,440

R2 ajustado 0,054 0,124


215

4.2.2 Análise do desempenho acadêmico dos estudantes no Enade 2014

Os dados do Enade 2014 possuem informações sobre as notas nas provas do

Componente de Formação Geral e de Conhecimento Específico de 14.597

estudantes, dos quais 24,0% são cotistas e 76,0% são não cotistas. O Gráfico 36

mostra a distribuição do desempenho nas provas do componente de formação geral

e conhecimentos específicos entre os estudantes cotistas e não cotistas. Ao

comparar, conjuntamente, o desempenho dos estudantes, encontramos diferença

estatisticamente significativa no desempenho entre os estudantes nos dois

componentes avaliados.

No CFG, os cotistas obtiveram uma nota média de 54,5 e desvio padrão de

17,8 pontos e os não cotistas tiveram nota média de 57,8 e desvio padrão de 18,0

pontos. A diferença no desempenho médio desses estudantes foi de,

aproximadamente, 3,3 pontos, o que representa uma diferença de 6,1%.

Gráfico 36 - Nota dos estudantes na prova do Componente de Formação Geral e do Componente do Conhecimento Específico no Enade 2014


(a) (b)

216

Nos conhecimentos específicos, a diferença na nota média padronizada dos

cotistas e não cotista foi em torno de 0,10 pontos padronizados. Os cotistas tiveram

uma nota média padronizada de -0,07 e desvio padrão de 0,98, enquanto que os

não cotistas tiveram uma nota média de 0,04 e desvio padrão 1,01. O desempenho

médio dos cotistas foi menor que o dos não cotistas; embora de pequena magnitude,

esta diferença foi significativa nos dois componentes avaliados. Nesse componente,

tanto a nota dos cotistas quanto a dos não cotistas apresentaram alta dispersão61

em torno da nota média geral. Como explicado anteriormente, a elevada

variabilidade dos dados pode ser atribuída à padronização realizada na variável

dependente nota bruta do componente do conhecimento específico.

Waltenberg e Carvalho (2012) analisaram o desempenho dos estudantes

concluintes que ingressaram na universidade pelo método tradicional e pelas ações

afirmativas no Enade 200862 e encontraram diferença significativa no desempenho

entre os grupos. No componente de formação geral, a nota média dos concluintes

das universidades federais que ingressaram por meio de ações afirmativas é

aproximadamente quatro pontos menor que a de concluintes que ingressaram pelo

método tradicional.

Mendes Júnior (2014) analisou o desempenho dos alunos não cotistas e

cotistas da UFRJ, através dos CRs acumulados médios dos ingressantes em 2005 e

que continuaram cursando a faculdade em 2006 e em 2009 e verificou diferenças

significativas de CRs. Entre os não cotistas e cotistas a diferença média das notas

para todas as carreiras foi de 6,57%, em 2006, e 6,72%, em 2009, a favor dos não

cotistas.

Igualmente como procedemos na análise do desempenho dos estudantes no

Enade 2013, as notas brutas dos estudantes nos componentes avaliados foram

classificadas conforme os quartis63 e foram obtidos quatro grupos de desempenhos

61

Mesmo padronizando a nota bruta obtida pelos estudantes no componente do conhecimento específico, considerando a média dos cursos igual a zero e o desvio padrão de cada curso, a variação dos dados é muito elevada. Atribuir mesma nota média a todos os cursos ou fazer uma transformação logarítmica na variável padronizada talvez sejam formas de solucionar o problema da alta dispersão. 62

Os cursos avaliados pelo Enade 2014 foram os mesmos avaliados em 2008. 63

Quartil da nota bruta da prova do componente de formação geral, Q1 – Baixo [4,0; 45,0]; Q2 - Intermediário Baixo [45,1; 58,80]; Q3 - Intermediário Alto [58,81; 70,50] e Q4 – Alto [70,51; 99,0]. Quartil da nota bruta da prova de conhecimento específico padronizado Q1 – Baixo [-2,98; -0,72]; Q2 - Intermediário Baixo [-0,73; 0,01]; Q3 - Intermediário Alto [0,02; 0,72] e Q4 – Alto [0,73; 4,36].

217

distintos. Dentro do mesmo grupo de desempenho, a nota do não cotista é maior

que a nota do cotista, mas a diferença entre as notas médias é muito pequena e

significativa apenas para os grupos de alto desempenho (Tabela 13). Entre os

grupos de desempenho, a nota média dos estudantes cotistas de baixo desempenho

diferiu da nota de quase todos os grupos, com exceção dos não cotistas de baixo

desempenho, nos dois componentes avaliados.

Tabela 13 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por grupo de quartis no Enade 2014

Componente Quartil do

desempenho Cotas N Média

Desvio Padrão

P-valor

Formação Geral

Baixo

Não Cotista

2761 33,29 9,75 0,266

Cotista 1047 32,90 9,70


Não Cotista

2564 52,59 3,74 0,056

Cotista 939 52,30 3,87

Intermediário Alto

Não Cotista

2830 64,58 3,37 0,091

Cotista 810 64,35 3,40

Alto*

Não Cotista

2934 78,89 6,15 0,000

Cotista 712 77,99 5,66

Componente Específico

Padronizado

Baixo

Não Cotista

2697 -1,27 0,42 0,677

Cotista 954 -1,26 0,42


Não Cotista

2729 -0,35 0,21 0,822

Cotista 917 -0,35 0,22

Intermediário Alto

Não Cotista

2804 0,35 0,21 0,054

Cotista 840 0,34 0,20

Alto*

Não Cotista

2859 1,32 0,48 0,001

Cotista 797 1,26 0,43


Os estudantes pertencentes aos estratos mais altos do NSE têm melhor

desempenho quando comparados aos estudantes pertencentes aos menores

218

estratos do NSE. A diferença no desempenho entre todos os estratos do NSE é

estatisticamente significativa. Os Gráficos 37 e 38 mostram a relação entre o

construto nível socioeconômico e o desempenho nas provas do CFG e do CCE,

respectivamente. Existe uma relação linear positiva entre essas variáveis: o

desempenho dos estudantes nos componentes avaliados tende a aumentar

juntamente com o aumento no NSE. A correlação entre essas variáveis foi

significância ao nível de 10% (ρ=0,231, para o CFG, e ρ=0,241, para o CCE).

O nível socioeconômico e as políticas de ações afirmativas tiveram efeito

significativo no desempenho dos estudantes. O efeito do NSE é maior quando

comparamos os estudantes do alto NSE aos estudantes de baixo NSE. A nota

média dos estudantes de baixo NSE é 10,6 pontos menores quando a comparamos

à nota média do estudante do grupo de alto NSE, no CFG, e 0,46 pontos

padronizados no CCE (Tabela 49 do Apêndice B). O efeito da interação entre essas

variáveis também foi significativo. Mesmo controlando o nível socioeconômico dos

estudantes, os cotistas apresentaram desempenho inferior aos não cotistas e maior

diferença foi observada entre os cotistas de baixo NSE e os não cotistas de alto

NSE.

Gráfico 37 - Efeito do Nível Socioeconômico na nota média da prova do Componente de Formação Geral dos cotistas e não cotistas no Enade 2014


219

Gráfico 38 - Efeito do Nível Socioeconômico na nota média da prova do Componente de Componente Específico dos cotistas e não cotistas no Enade 2014.


Dentro dos grupos de mesmo nível socioeconômico, a magnitude da diferença

do desempenho entre cotista e não cotista é menor para o componente de formação

geral, sendo significativo nos grupos intermediário alto e alto do NSE. No grupo de

alto NSE, a nota média dos não cotistas foi 9,4% maior que a nota média dos

cotistas e, no grupo intermediário alto, esta diferença cai para 4,4%. No grupo de

baixo NSE, a nota média dos cotistas foi maior que a nota dos não cotistas e a

diferença entre as notas foi de apenas 0,96 pontos; no grupo intermediário baixo

NSE, a diferença foi de apenas 0,03 para os cotistas (Tabela 50 do Apêndice B).

Resultados semelhantes foram encontrados ao analisar o desempenho dos

estudantes no componente do conhecimento específico: no grupo de baixo NSE, a

nota dos cotistas foi 0,17 pontos padronizados maior que a nota dos não cotistas e

esta diferença foi significativa. No grupo de alto NSE, a nota dos não cotistas foi 0,29

pontos padronizados maiores que a dos cotistas.

Ao analisar o desempenho dos estudantes entre os grupos do NSE,

percebemos, mais claramente, a discrepância na nota do estudante por grupo de

cotas e NSE. No componente de formação geral, o desempenho dos cotistas de

220

baixo NSE é menor e difere significativamente do desempenho dos demais grupos,

com exceção do grupo dos não cotistas de baixo NSE, em que essa diferença não

foi significativa. A diferença no desempenho dos cotistas do grupo de alto NSE foi

estatisticamente significativa em relação ao desempenho dos demais grupos,

chegando a uma diferença de 10,3 pontos dos cotistas de baixo NSE.

O desempenho dos cotistas de alto NSE difere significativamente do

desempenho dos cotistas e não cotistas dos grupos de baixo NSE e dos não cotistas

do grupo de alto NSE (Tabela 51 e 52; Gráficos 14 e 15 do Apêndice B). No

componente do conhecimento específico, a nota dos cotistas de baixo NSE difere

significativamente da nota dos não cotistas de baixo, intermediário alto e alto NSE e

dos cotistas de intermediário alto NSE, sendo esta diferença mais expressiva para

os não cotistas de alto NSE. O desempenho dos não cotistas de alto NSE é superior

ao desempenho dos demais grupos e difere significativamente. A maior diferença no

desempenho entre os estudantes está em relação aos extremos do NSE: no CFG, a

nota dos não cotistas de alto NSE é 5,8 pontos maior que a nota dos cotistas de

baixo NSE; no CCE, a magnitude desta diferença é mais expressiva, a nota dos não

cotistas é 0,41 pontos padronizados maiores que a dos cotistas.

Esses resultados indicam que, na conclusão do curso de graduação, a

diferença de desempenho entre estudantes, em relação ao NSE, permanece e que

as IES não conseguiram proporcionar um resultado final equânime entre esses

estudantes. O ideal seria que o desempenho desses estudantes fosse semelhante,

independente do seu NSE e das políticas de ações afirmativas.

No estudo de Waltenberg e Carvalho (2012), o desempenho dos estudantes

que ingressaram nas universidades estaduais e federais pelas ações afirmativas é

inferior aos demais estudantes, mesmo controlando o perfil socioeconômico.

Mendes Júnior (2013), ao analisar o perfil socioeconômico dos estudantes da UERJ,

evidenciou que, entre os candidatos prejudicados, 37% declaram possuir uma renda

per capita maior que dez salários mínimos, estando no topo da distribuição de

riqueza. Para os cotistas, este número é de apenas 0,85%. Assim, a renda per

capita parece ser o principal determinante socioeconômico das notas de um

candidato ao vestibular.

Ao analisar o desempenho em relação à cor/raça autodeclarada pelo

estudante, observamos que, do total de 14.597 estudantes, 0,9% (n=134) se

221

autodeclararam amarelos e 0,9 (n=133) de origem indígena. Devido à baixa

representatividade desses grupos, na maioria das análises, consideramos apenas os

estudantes que se autodeclararam pretos, pardos ou brancos. Os estudantes

brancos apresentaram melhor desempenho em relação aos demais grupos de cor

(Tabela 14). No componente de formação geral, o desempenho dos estudantes

brancos difere significativamente do desempenho dos estudantes pretos e pardos.

Entre os demais grupos de cor/raça, não encontramos diferença significativa.

Considerando a população de pretos, pardos e brancos, dentro do mesmo grupo de

cor, o desempenho dos cotistas foi inferior ao desempenho dos não cotistas e esta

diferença foi significativa (Tabela 55 do Apêndice B).

Tabela 14 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por cor/raça no Enade 2014

Componente Cor/Raça N Média Desvio Padrão

Formação Geral

Branco(a) 4821 58,97 17,892

Preto(a) 2158 55,52 18,126

Pardo(a) 7351 56,32 17,972

Amarelo(a) 134 53,08 17,851

Origem indígena 133 52,40 18,094

Componente Específico

padronizado

Branco(a) 4821 ,109 1,012

Preto(a) 2158 -,048 ,993

Pardo(a) 7351 -,036 1,004

Amarelo(a) 134 -,100 ,999

Origem indígena 133 ,040 1,001


Os efeitos individuais das variáveis cotas e cor/raça foram significativos para a

medida de desempenho, porém, o efeito de interação entre estas duas variáveis não

foi significativo. No componente de formação geral, ao se comparar os estudantes

entre os grupos de cor e cotas, o desempenho dos estudantes cotistas pretos e

pardos difere significativamente do desempenho dos estudantes não cotistas de cor

parda e branca. A diferença no desempenho é maior entre os estudantes não

cotistas brancos e os estudantes cotistas pretos, em que essa diferença é de 10,2%.

Ao analisar a relação entre as cotas, cor/raça e o desempenho na prova do

componente conhecimento específico, dentro de cada grupo de cor, os estudantes

cotistas também possuem o menor rendimento, mas somente foi encontrada

222

diferença significativa entre os cotistas e não cotistas brancos. Nos grupos pretos e

pardos, as diferenças não foram significativas ao analisar o desempenho dos

estudantes entre os grupos de cor/raça e cotas, observamos que a nota dos não

cotistas brancos é significativamente maior que a nota dos pretos, pardos e brancos

cotistas.

O estudante branco apresenta melhor desempenho quando comparado ao

estudante preto e pardo. A explicação para a diferença entre esses estudantes está

nas suas características socioeconômicas. A maioria dos estudantes brancos está

presente nos níveis intermediário alto e alto do NSE (62,1%). Entre os pretos, 69,8%

pertencem aos estratos mais baixos do NSE. O desempenho dos cotistas foi inferior

ao dos não cotistas, independente da sua cor e nível socioeconômico. Os resultados

apontam para o impacto do NSE no desempenho do estudante e corroboram os

resultados encontrados por Mendes Júnior (2013). O referido autor também

comparou o desempenho em relação à autodeclaração da cor e percebeu que os

brancos apresentaram maior desempenho em relação aos pardos, pretos e

indígenas. Ele verificou também que o desempenho médio dos pretos foi três pontos

menores que a categoria de referência dos brancos. Os resultados encontrados pelo

autor parecem indicar que outros fatores socioeconômicos afetam em maior grau as

notas de um candidato. A renda bruta, o tipo de escola, o bairro de origem e o nível

de escolaridade dos pais indicam uma maior influência no desempenho do indivíduo

do que o fator da cor da pele. Embora a análise do autor esteja baseada nos dados

do vestibular da UERJ, consideramos esses aspectos pertinentes às nossas

análises.

Com relação ao sexo dos estudantes, o desempenho dos homens foi superior

ao das mulheres, nos dois componentes avaliados. A nota média dos homens foi 3,8

pontos maior que a nota das mulheres, no CFG, e 0,37 pontos padronizados, no

CCE. Ao relacionar as variáveis sexo e cotas, o desempenho das mulheres cotistas

foi significativamente menor que o desempenho dos homens não cotista e cotista e

das mulheres não cotistas. Em relação aos homens cotistas, notamos que seu

desempenho foi significativamente maior que o das mulheres cotistas em 2,9 pontos

e significativamente menor que o dos homens não cotistas em 3,5 pontos e maior

que o das mulheres não cotistas em 0,27 pontos. O desempenho dos homens não

cotistas difere significativamente de todos os demais grupos. Essa diferença é mais

223

expressiva em relação às mulheres cotistas, que apresentaram rendimento inferior a

todos os outros grupos. A Tabela 15 contém informações do desempenho dos

estudantes cotistas e não cotistas nos componentes de formação geral e de

conhecimento específico e a nota bruta geral nos cursos de graduação avaliados

pelo Enade 2014. As análises a seguir comparam o desempenho entre os

estudantes em cada curso, individualmente, e, por esta razão, a variável nota bruta

do componente do conhecimento específico será utilizada em sua forma original. Em

geral, o desempenho dos estudantes é maior no componente de formação geral que

no componente do conhecimento específico, sendo os cursos de Matemática, Física,

Química e Filosofia os que apresentaram o mais baixo rendimento no CEE.

Em grande parte dos cursos, os estudantes não cotistas apresentaram

desempenho superior quando comparados aos cotistas. A magnitude da diferença

no desempenho entre esses grupos foi menor no componente do conhecimento

específico, exceto nos cursos de Artes Visuais, Biologia, Ciências Sociais, Música e

Pedagogia, que apresentaram menor magnitude no componente de formação geral.

224

Tabela 15 - Nota Média dos cotistas e não cotistas nos componentes de Formação Geral e Específico, por curso de graduação no Enade 2014

Curso Cotas N

Formação Geral Componente Específico Nota Bruta Geral



P-valor



P-valor



P-valor

Arquitetura e Urbanismo*

Não Cotista

475 59,84 17,73 5,69 0,01

47,82 14,67 4,64 0,01

50,84 13,44 4,90 0,00

Cotista 87 54,15 17,47 43,18 13,55 45,94 12,49

Matemática

Não Cotista

746 52,89 17,76 -0,22 0,86

26,17 11,51 -0,69 0,40

32,87 10,67 -0,57 0,45

Cotista 270 53,11 17,18 26,86 11,34 33,44 10,29

Letras

Não Cotista

720 55,71 16,82 1,80 0,14

41,33 15,01 0,11 0,92

44,94 13,58 0,53 0,58

Cotista 264 53,92 16,73 41,22 13,60 44,41 12,47

Física

Não Cotista

366 55,72 19,23 2,43 0,26

33,66 15,00 1,19 0,49

39,19 13,98 1,50 0,35

Cotista 94 53,29 16,87 32,47 15,17 37,69 13,42

Química

Não Cotista

623 55,52 17,43 -0,55 0,73

36,48 14,08 -0,80 0,53

41,25 12,58 -0,74 0,51

Cotista 153 56,08 18,11 37,28 13,47 41,99 11,78

Biologia

Não Cotista

1165 59,99 16,21 0,33 0,73

44,63 15,11 1,76 0,05

48,48 13,52 1,41 0,07

Cotista 404 59,67 17,01 42,86 15,29 47,07 13,88

História

Não Cotista

645 56,66 19,16 2,74 0,05

40,84 17,57 1,48 0,24

44,80 16,07 1,79 0,12

Cotista 270 53,93 18,11 39,35 16,76 43,01 15,06

Geografia

Não Cotista

678 58,03 16,70 0,31 0,80

39,90 14,35 -1,23 0,26

44,45 13,05 -0,85 0,36

Cotista 274 57,72 17,68 41,14 13,81 45,30 13,05

225

Continuação

Curso Cotas N

Formação Geral Componente Específico Nota Bruta Geral



P-valor



P-valor



P-valor

Filosofia

Não Cotista

273 53,68 17,32 2,11 0,26

32,53 15,28 1,30 0,42

37,83 13,46 1,51 0,30

Cotista 121 51,58 15,97 31,22 14,05 36,32 12,48


Não Cotista

633 61,53 18,06

3,49 0,06

45,70 16,96

2,51 0,15

49,67 14,93

2,76 0,07

Cotista 109 58,04 17,84 43,19 14,36 46,92 12,82

Ciências Sociais

Não Cotista

296 57,28 19,10 1,47 0,49

42,82 15,45 3,45 0,05

46,45 14,64 2,95 0,67

Cotista 106 55,80 18,21 39,38 13,76 43,50 12,76

Engenharia*

Não Cotista

2243 64,53 17,21 5,68 0,00

47,26 15,59 3,35 0,00

51,59 13,91 3,93 0,00

Cotista 367 58,85 18,73 43,91 15,18 47,66 13,81

Pedagogia*

Não Cotista

1476 51,29 17,63 2,13 0,01

50,78 16,47 2,53 0,00

50,92 14,93 2,43 0,00

Cotista 729 49,15 17,22 48,25 16,29 48,49 14,67

Educação Física

Não Cotista

419 54,95 17,63 -0,12 0,94

49,93 15,22 0,86 0,56

51,20 13,62 0,61 0,64

Cotista 153 55,08 16,56 49,07 15,69 50,59 13,69

Música*

Não Cotista

174 56,26 17,49 6,66 0,03

48,42 13,10 7,64 0,00

50,39 11,92 7,38 0,00

Cotista 41 49,60 19,04 40,78 13,62 43,01 11,93

Artes Visuais

Não Cotista

157 53,53 16,53 0,91 0,70

45,86 16,38 3,83 0,10

47,79 14,61 3,10 0,13

Cotista 66 52,62 15,94 42,03 14,10 44,69 12,62



226

Os cotistas tiveram desempenho superior aos não cotistas nos cursos de

Matemática, Química, Educação Física Licenciatura64 e Geografia65, mas esta

diferença não foi significativa e foi menor que 1 (um) ponto, exceto para o curso de

Geografia (1,23 pontos). Os cursos que apresentaram diferença estatisticamente

significativa no desempenho entre os não cotistas e cotistas foram, em ordem

crescente, Música, Arquitetura e Urbanismo, Engenharias, Pedagogia e Biologia.

Nas áreas das Ciências Exatas, principalmente nas Engenharias, era esperado

melhor desempenho dos estudantes no componente do conhecimento específico,

uma vez que os conteúdos avaliados nas provas referem-se às questões específicas

da área de formação, como por exemplo, os conhecimentos matemáticos,

científicos, tecnológicos e instrumentais presentes nos componentes curriculares e

que são adquiridos majoritariamente pelo estudante durante o curso de graduação.

Conforme Moriconi e Nascimento (2011),

as diferenças entre os componentes avaliados pelo Enade era esperada, devido ao caráter de cada provas. No caso do componente de formação geral, embora de acordo com as diretrizes dos cursos de Ensino Superior no país, predominam conhecimentos que devem compor os currículos de todos os cursos, sendo pouco presentes temas mais afeitos às áreas de exatas. Mais ainda, por tratar-se de conhecimentos de cunho geral, dependerão muito mais do background dos alunos e do ambiente no qual ele está inserido, do que quaisquer tipos de atividades que ele desenvolva no curso de Ensino Superior (p. 26).

A pesquisa realizada por Pinheiro (2014) com estudantes cotistas e não

cotistas da Universidade Federal do Espírito Santo encontrou resultados

semelhantes ao evidenciar as diferenças de rendimento entre esses dois grupos, os

estudantes não cotistas obtiveram desempenho melhor nos cursos de Engenharia

Elétrica, Engenharia Mecânica, Engenharia Civil e Engenharia da Computação.

Ao desagregar as Engenharias, observa-se que existe diferença

estatisticamente significativa entre os não cotistas e os cotistas apenas na

Engenharia Civil, no componente de formação geral, em que os cotistas tiveram nota

média de 60,47 e desvio padrão de 19,136 pontos e os não cotistas tiveram média

de 66,33 e desvio padrão de 19,13 pontos, sendo a diferença nas médias desses de

9,6%. No curso de Música, o número de cotistas é pequeno para que as diferenças

64

Apenas para o Componente de Formação Geral. 65

Apenas para o Componente do Conhecimento Específico.

227

no desempenho possam ser estabelecidas. A seguir, serão apresentados o perfil

dos estudantes dos cursos de Arquitetura e Urbanismo, Engenharias e Pedagogia.

4.2.2.1 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Arquitetura e Urbanismo

No curso de Arquitetura e Urbanismo, dos 562 estudantes concluintes, 15,5%

são cotistas e 84,5% são não cotistas. Neste curso, a maioria dos estudantes é do

sexo feminino (69,8%), tem até 24 anos de idade (51,8%); 48,8% se autodeclararam

brancos, 43,9% pardos e 6,4% (n=36) pretos. Estão mais presentes nos maiores

estratos no nível socioeconômico, sendo 65,5% no grupo de alto do NSE e 20,5% no

grupo intermediário alto do NSE, em que 66,9% têm pelo menos um dos pais com

nível superior ou pós-graduação; 50,3% têm renda familiar superior a seis salários

mínimos e 74,4% cursaram o Ensino Médio em escolas da rede privada. 42,9% têm

alto hábito de estudo; 47,3% participaram de algum projeto, programa ou atividade

acadêmica, 8,9% receberam alguma bolsa de permanência; e 63,3% optaram pelo

curso de Arquitetura e Urbanismo por vocação.

Entre os 87 estudantes cotistas, 18,4% se autodeclararam pretos e 59,8

pardos; 66,7% são do sexo feminino; e 42,5% têm entre 25 e 29 anos. Em relação

ao nível socioeconômico, 29,2% estão no grupo intermediário alto e 23,0% estão no

grupo alto NSE, em que 96,6% são oriundos de escolas públicas; 39,1% têm renda

familiar entre 1,5 e 3,0 salários mínimos; e 31,0% têm pelo menos um dos pais com

nível superior. 42,5% estão no grupo de alto hábito de estudo, 42,5% participaram

de programa, projeto ou atividade acadêmica e 25,3% receberam bolsa

permanência.

O perfil dos estudantes não cotistas é mais semelhante à descrição geral dos

estudantes no curso. Dos 475 estudantes, 92,0% estão presente nos níveis altos do

construto NSE, sendo 17,7% no estrato intermediário alto do NSE e 73,3% no

estrato alto do NSE. 87,9% são oriundos de escolas privadas; 73,5% têm pelo

menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação e 30,9% têm renda familiar

superior a dez salários mínimos. 53,7% têm até 24 anos de idade, 70,3% são do

sexo feminino e 54,7% se autodeclararam brancos e 41,0% pardos.

228

Os cotistas têm desempenho inferior aos não cotistas em todos os

componentes avaliados. A nota bruta geral dos não cotistas foi 10,5% maior que a

dos cotistas. Ao analisar, individualmente, os componentes de formação geral e

específico, a diferença no rendimento médio dos não cotistas e cotistas é de 10,5%

e 10,75%, no CFG e CCE, respectivamente. Neste curso, era esperada uma

diferença percentual maior no desempenho desses estudantes, uma vez que nos

cursos de alto prestigio social os cotistas tendem a ter desempenho médio inferior

aos não cotistas.

O nível socioeconômico do estudante está relacionado positivamente com a

nota do CFG e CCE, quanto maior o NSE do estudante maior deve ser sua nota. A

correlação entre essas variáveis foi estatisticamente significativa, porém muito fraca

(ρ=0,159), para o CFG, e (ρ=0,181), para o CCE. No componente de formação

geral, o desempenho do estudante de alto NSE difere significativamente apenas do

estudante de intermediário baixo NSE e esta diferença foi de 9,5 pontos. No

componente do conhecimento específico, a nota média do estudante de alto NSE

difere significativamente da nota do estudante de intermediário baixo e intermediário

alto NSE.

A Tabela 16 mostra o resultado do ajuste do Modelo de Regressão Linear

Múltiplo completo. As variáveis nível socioeconômico e grau de concordância do

estudante com a contribuição da organização didático-pedagógica do professor na

sua formação acadêmica influenciam significativamente o desempenho dos

estudantes, sendo esta última variável significativa apenas para o CFG. Os

estudantes que avaliaram mais positivamente o professor apresentam maior

desempenho nesse componente. No CCE, o nível socioeconômico foi o fator que

mais contribui para explicar a variabilidade do desempenho dos estudantes: os

estudantes com maiores valores do NSE têm as melhores notas. Nesse

componente, as variáveis cotas e cor não foram significativas. A variável cotas, na

presença das outras variáveis independentes, não contribuiu para a explicação do

desempenho do estudante, mesmo quando controlado o nível socioeconômico.

229

Tabela 16 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de Arquitetura e Urbanismo no Enade 2014

Variável


Componente do Conhecimento

Específico

Estimativa do

Parâmetro

(β)

P- Valor

Estimativa do

Parâmetro

(β)

P- Valor

Intercepto 66,199 0,000* 44,142 0,000*

Cotas -2,534 0,286 -0,877 0,652

Sexo 0,200 0,902 -0,089 0,946

Idade -0,258 0,153 0,008 0,959

Cor -2,120 0,173 -0,883 0,488

Nível Socioeconômico 2,803 0,018* 2,978 0,002*


Grau de concordância do professor 2,293 0,033* 1,627 0,064


0,442 0,644 -0,607 0,437

Participação em atividade acadêmica -2,531 0,100 2,376 0,059

Bolsa de Permanência 1,601 0,568 -3,081 0,179

R2 Ajustado 0,054 0,058

*Significância ao nível de 5%.


4.2.2.2 Perfil e desempenho dos estudantes das Engenharias

Os cursos de Engenharias foram agregados em uma única categoria de cursos

denominada “Engenharias” devido à baixa representatividade dos cotistas na

maioria dos cursos. Dos 2.610 estudantes concluintes dos cursos de Engenharias,

os cotistas representam 14,1% e concentram-se nas Engenharias Civil (28,1%),

Química (16,1%), Elétrica (12,3%) e Mecânica (11,2%) (Tabela 17).

Os cursos de Engenharias são representados por estudantes do sexo

masculino (68,9%), com idade até 24 anos (54,5%); 45,2% se autodeclararam

brancos e 44,3% pardos. Os pretos correspondem 9,0% do total de estudantes, dos

quais 2,9% (n=74) são cotistas e 6,2% (n=160) não cotistas. A maioria dos

estudantes tem pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação

(56,9%), possui renda entre três e dez salários mínimos (50,9%) e cursou o Ensino

230

Médio em escolas privadas (68,7%). Essas características refletem um nível

socioeconômico de intermediário alto (26,0%) a alto (56,8%). Em relação à vivência

acadêmica, 31,6% estão no grupo de intermediário alto e 33,7% no grupo alto do

hábito de estudo, 52,1% participaram de algum projeto, programa ou atividade

acadêmica, 16,0% receberam alguma bolsa de permanência; 63,3% optaram pelos

cursos de Engenharias por vocação e 25,0% por causa da inserção no mercado de

trabalho.

Tabela 17- Distribuição percentual dos estudantes cotistas e não cotistas nos cursos de Engenharias no Enade 2014

Cursos Não Cotista Cotista Total

n % n % n %

Engenharia civil 527 23,5 103 28,1 630 24,1

Engenharia elétrica 246 11,0 45 12,3 291 11,1

Engenharia de computação 91 4,1 7 1,9 98 3,8

Engenharia de controle e automação

18 0,8 5 1,4 23 0,9

Engenharia mecânica 315 14,0 41 11,2 356 13,6

Engenharia química 283 12,6 59 16,1 342 13,1

Engenharia de alimentos 66 2,9 12 3,3 78 3,0

Engenharia de produção 249 11,1 12 3,3 261 10,0

Engenharia 255 11,4 44 12,0 299 11,5

Engenharia ambiental 75 3,3 11 3,0 86 3,3

Engenharia florestal 118 5,3 28 7,6 146 5,6

Total 2243 100,0 367 100,0 2610 100,0 Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.

Dos 367 estudantes cotistas, 20,6% se autodeclararam pretos e 58,6% pardos;

71,4% são do sexo masculino e 51,8% têm até 24 anos de idade; 64,8% estão nos

estratos intermediário alto (34,3%) e alto (30,5%) do NSE, visto que 60,5% têm

renda familiar entre 1,5 e 5 salários mínimos e apenas 4,9% têm renda familiar

superior a dez salários mínimos, 28,3% têm pelo menos um dos pais com nível

superior ou pós-graduação e 93,2% cursou o Ensino Médio em escolas públicas.

Quanto à vivência acadêmica, 74,4% têm alto hábito de estudo, 55,3% participaram

de algum projeto, programa ou atividade acadêmica e 33,8% receberam alguma

bolsa de permanência.

Dos 2.243 estudantes não cotistas, 50,0% se autodeclararam brancos e 42,8%

pardos; 68,5% são do sexo masculino e 55,0% têm até 24 anos de idade; 87,9%

estão nos estratos intermediário alto (25,3%) e alto (62,6%) do NSE, visto que

26,3% têm renda familiar superior a dez salários mínimos, 61,6% têm pelo menos

231

um dos pais com nível superior e 79,1% cursaram o Ensino Médio em escolas

privadas. Quanto à vivência acadêmica, 62,6% têm alto hábito de estudo, 51,5%

participaram de algum projeto, programa ou atividade acadêmica e 13,5%

receberam alguma bolsa de permanência.

O rendimento dos estudantes no componente de formação geral foi 32,2%

maior que no componente do conhecimento específico. A nota média dos

estudantes, no CFG, foi 63,73 e desvio padrão de 17,54 pontos enquanto que, no

CCE, a nota média foi 46,79 e desvio padrão de 15,57 pontos. A configuração do

desempenho dos estudantes nos dois componentes avaliados é muito parecida.

Existe uma relação significativa e diretamente proporcional ente o desempenho e o

NSE. A maior parte dos estudantes com alto desempenho está nos estratos de alto

nível socioeconômico e o seu rendimento difere significativamente de todos os

outros estratos do NSE.

No componente do conhecimento específico, a nota média do estudante de alto

NSE foi 8,47 pontos maior que o estudante de baixo NSE, 5,5 pontos maior que a do

estudante de intermediário baixo NSE e 3,5 pontos do estudante de intermediário

alto NSE. No componente de formação geral, a nota do estudante de alto NSE foi

7,1, 6,3 e 3,8 pontos superiores à nota média do estudante de baixo, intermediário

baixo e intermediário alto NSE, respectivamente.

O desempenho dos estudantes não cotistas foi superior ao dos cotistas nos

dois componentes avaliados. A diferença no desempenho foi mais expressiva no

componente de formação geral, em que a nota do não cotista foi 9,7% maior que a

dos cotistas. Ao avaliar o componente do conhecimento específico, essa diferença

cai para 7,6%. Tanto no CFG quanto no CEE, a nota média do estudante não cotista

de alto NSE difere significativamente dos demais grupos, exceto da nota do cotista

de alto NSE. Essa diferença é mais expressiva com os cotistas de baixo e

intermediário baixo NSE e os não cotistas de baixo NSE. No CFG, a nota média dos

não cotistas de alto NSE é 7,5 pontos maior que a nota média dos cotistas de baixo

NSE e 8,5 pontos maior que do cotista de intermediário alto NSE. No CCE, a nota

média dos não cotistas de alto NSE é 110,8, 5,9 e 5,8 pontos maior que a nota

média dos não cotistas de baixo NSE e dos cotistas de baixo e intermediário baixo

NSE, respectivamente.

232

Ao analisar os cursos de Engenharias, individualmente, observamos que há

diferença significativa no desempenho entre os não cotistas e cotistas, apenas no

componente de formação geral do curso de Engenharia Civil, em que a diferença foi

de 5,9 pontos, e no componente do conhecimento específico do curso de

Engenharia de Produção66, em que a diferença foi de 16,3 pontos. Na pesquisa

realizada por Pinheiro (2014) com estudantes cotistas e não cotistas da UFES, o

autor encontrou resultados semelhantes ao evidenciar as diferenças de rendimento

entre estes dois grupos, os estudantes não cotistas obtiveram desempenho melhor

nos cursos de Engenharia Elétrica, Engenharia Mecânica, Engenharia Civil e

Engenharia da Computação.

As mulheres concluintes estão mais presentes nas Engenharia de Alimentos

(73,1%), Ambiental e Florestal (62,8%) e na Engenharia Química (44,4%) e têm

baixa representatividade nas Engenharia de Computação (8,2%), Engenharia

Mecânica (13,5%) e na Engenharia Elétrica (14,1%). Ao comparar o desempenho

dos estudantes em relação ao sexo, encontramos diferenças significativas nos dois

componentes em estudo. No CFG, a nota média das mulheres foi 2,5 pontos maior

que dos homens, principalmente a das mulheres não cotista. A nota média das

mulheres foi 65,45 e desvio padrão de 16,41 e os homens tiveram uma nota média

de 62,96 e desvio padrão de 18,02. O desempenho das mulheres não cotistas difere

significativamente das mulheres cotistas em 4,7 pontos, dos homens cotistas em 8,3

pontos e dos homens não cotistas em 2,3 pontos (Tabela 18).

Tabela 18 - Distribuição percentual dos estudantes por sexo nas Engenharias no Enade 2014

Sexo e cotas N



Específico



Mulher Cotista 105 61,4 17,3 43,4 14,0

Homem Cotista 262 57,8 19,2 44,1 15,7

Mulher Não Cotista 706 66,1 16,1 45,5 14,4

Homem Não Cotista 1537 63,8 17,7 48,1 16,1

Total 2610 63,7 17,5 46,8 15,6


66

Apenas 12 estudantes eram cotistas, com nota média de 35,27 e desvio padrão de 15,43, e 249 não cotista, com 51,4 e desvio padrão de 15,54. Utilizamos teste não paramétrico de Wilcoxon-Mann-Whitney para Amostras Independentes para comparar os desempenhos dos estudantes.

233

No CCE, se observa o contrário, a nota média dos homens foi 2,3 pontos

superior a das mulheres. Os homens tiveram uma nota média de 47,5 e desvio

padrão de 16,1 e as mulheres tiveram nota média de 45,2 e desvio padrão de 14,3.

A nota média dos homens cotistas difere, significativamente, da nota média dos

homens e das mulheres cotistas e das mulheres não cotistas, sendo a maior

diferença observada entre as mulheres e os homens cotistas. A nota média dos

homens não cotistas é 4,7 pontos maior que a das mulheres cotistas e 4,0 pontos

maior que a dos homens cotistas.

O Modelo de Regressão Linear Múltipla foi ajustado para identificar os fatores

que influenciam no desempenho dos estudantes dos cursos de Engenharias. A

Tabela 19 mostra os resultados do ajuste do modelo e as variáveis explicativas do

modelo que contribuem para explicar o desempenho dos estudantes no curso no

componente de formação geral foram cotas, sexo, idade, nível socioeconômico,

sendo a variável cotas a de maior contribuição. Controlando o efeito de todas as

outras variáveis presentes no modelo, a variável cotas foi negativamente associada

ao desempenho, os cotistas tendem a apresentar pior rendimento que os estudantes

que não ingressaram na universidade por meio de políticas de ações afirmativas. A

variável idade também teve um efeito negativo e indica que quanto maior a idade do

estudante menor é o seu desempenho.

As variáveis sexo e nível socioeconômico tiveram efeito positivo sobre o

desempenho. O fato de o estudante ser do sexo feminino aumenta a sua nota média

em 1,95 pontos desde que as demais variáveis estejam fixas. Com já mencionado,

quanto maior o nível socioeconômico maior é a nota do estudante.

No componente do conhecimento específico, o efeito das cotas não foi

significativo, o que significa que o fato de o estudante ter ingressado na universidade

pelas políticas de ações afirmativas não interfere no seu desempenho na conclusão

do curso de graduação. Um aspecto interessante é que, ao controlar o efeito do

nível socioeconômico, essa variável tem efeito relevante sobre o desempenho. As

variáveis independentes significativas do modelo explicam 11,3% da variação na

média do desempenho.

As variáveis sexo, cor/raça e idade tiveram um efeito significativo e negativo no

desempenho dos estudantes. Controlando o efeito das outras variáveis, as mulheres

tendem a apresentar piores resultados que os homens e era esperado que o

234

desempenho dos estudantes mais velhos fosse inferior ao dos mais jovens. Moreira

(2011) avaliou os dados do curso de Engenharia Civil do Enade 2005 e verificou que

os estudantes com idade inferir a 24 anos apresentaram desempenho superior aos

estudantes mais velhos. Segundo a autora, os estudantes mais jovens,

provavelmente, ainda não ingressaram no mercado de trabalho e não possuem

responsabilidades familiares e, por isso, seu desempenho tende a ser mais alto. As

mulheres tiveram um desempenho inferior ao dos homens, uma explicação para

esse fato está nas “crenças antigas” de que os homens têm mais habilidades na

área das Ciências Exatas que se perpetuaram no Ensino Superior. De acordo com a

autora,

o curso de Engenharia Civil tem como condição o domínio das habilidades matemáticas. O menor domínio das habilidades matemáticas para as estudantes ocorre, de acordo com a literatura na área, no 7° ano do ensino fundamental e a partir daí tendem a se agravar as questões de gênero a habilidades matemáticas, chegando até o momento da escolha pela carreira profissional (MOREIRA, 2011, p. 168).

A cor/raça autodeclarada pelo estudante foi negativamente associada ao

desempenho acadêmico. Os estudantes pretos, pardos e indígenas têm uma nota

média de 1,3 pontos menor que os estudantes brancos ou de origem oriental. No

componente de formação geral, o efeito dessa variável no desempenho médio do

estudante foi positivo, mas não foi significativa.

Tabela 19 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados dos Cursos Engenharia no Enade 2014

Variável



Estimativa do

Parâmetro (β) P- Valor

Estimativa do Parâmetro

(β) P- Valor

Intercepto 77,503 0,000* 64,169 0,000*

Cotas -3,803 0,000* -1,079 0,235

Sexo 1,947 0,008* -3,665 0,000*

Idade -0,539 0,000* -0,731 0,000*

Cor 1,036 0,137 -1,306 0,030*

Nível Socioeconômico 1,751 0,001* 2,229 0,000*

Índice Hábito de estudo 0,74 0,087 1,626 0,000*

Grau de concordância do professor

0,429 0,507 2,425 0,000*


-0,066 0,890 -0,545 0,185

235

Variável



Estimativa do

Parâmetro (β) P- Valor

Estimativa do Parâmetro

(β) P- Valor


1,043 0,145 3,183 0,000*

Bolsa de Permanência -3,167 0,052 -1,496 0,081

R2 ajustado 0,056 0,113


O nível socioeconômico, hábito de estudo, grau de concordância com a

organização didático-pedagógica do professor e participação em atividade

acadêmica tiveram um efeito significativo e positivo no desempenho dos estudantes.

Outro fator importante no modelo foi o hábito de estudo, quanto maior é o seu valor,

maior é a nota média do estudante. Os cursos de Engenharias requerem do

estudante alta dedicação aos estudos devido às complexidades dos conteúdos

abordados, uma vez que 91,6% dos estudantes afirmaram que os cursos de

Engenharias, em geral, exigiram organização e dedicação frequente aos estudos.

Os professores contribuem positivamente para o bom desempenho acadêmico

do estudante, apesar de a maioria dos alunos estarem mais presentes nos grupos

que mais avaliaram negativamente os professores. A organização didático-

pedagógica dos professores aumenta a nota média do estudante em 2,4 pontos,

mantendo fixas as outras variáveis. O estudante que participou de alguma atividade

acadêmica como, iniciação científica, monitoria, projetos de extensão, dentre outros

tendem aumentar a sua nota média em 3,2 pontos. Ao verificar o efeito isolado dos

tipos de atividade acadêmica, observa-se que participar de iniciação científica,

monitoria e do Programa de Educação Tutorial (PET) contribui muito

significativamente e positivamente para o desempenho do estudante; não foi

encontrada significância para a participação em projetos de extensão.

Moreira (2011) também encontrou efeito positivo das realizações das

atividades acadêmicas. Os estudantes que participaram de projetos de iniciação

científica e tecnológica tiveram desempenho médio quatro pontos superior ao dos

estudantes que não participaram deste tipo de atividade; quanto aos estudantes que

participaram de monitorias, o seu desempenho médio foi três pontos superior ao dos

236

demais estudantes. Também não foi encontrado efeito significativo para a

participação em extensão. Vemos assim que a dedicação às atividades acadêmicas

fora da sala de aula ajuda no desenvolvimento e aquisição de novas competências e

habilidades e contribuem no processo de formação acadêmica do estudante.

Nas Engenharias, a variável cotas contribuiu na explicação da diferença de

desempenho entre cotistas e não cotistas no componente de formação geral. Essa

variável tem um efeito negativo na média do desempenho, o que indica que os

cotistas têm desempenho inferior ao dos não cotistas e é a variável que mais afeta a

diferença de desempenho entre os estudantes. No componente de conhecimento

específico, o efeito da política de ação afirmativa também foi negativo, mas não

significativo. Os estudantes de baixo nível socioeconômico tiveram desempenho

inferior quando comparados aos estudantes pertencentes aos estratos mais altos no

NSE; o efeito desta variável é maior no CCE. A variável sexo também foi importante

na explicação do desempenho dos estudantes e o efeito desta variável é maior e

mais importante no CCE. Nesse componente, as mulheres têm desempenho inferior

aos homens. A cor/raça autodeclarada pelo estudante tem efeito negativo no

desempenho do estudante apenas no componente de formação específico.

O curso de Engenharias não diminuiu as diferenças entres os estudantes na

conclusão do curso de graduação. A diferença no desempenho dos estudantes não

é atribuída apenas às políticas de ações afirmativas, existem outros fatores como

nível socioeconômico, sexo, idade, cor/raça, hábito de estudo, as metodologias de

ensino e as relações com os professores e a participação em iniciação científica,

monitoria, projeto de extensão, dentre outros, que influenciam no desempenho dos

estudantes concluintes.

4.2.2.3 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Pedagogia

O perfil demográfico e socioeconômico dos estudantes do curso de Pedagogia

é característico de estudantes de cursos de baixo prestígio social. O total de

estudantes concluintes foi 2.205, dos quais 33,1% são cotistas e 66,9% são não

cotistas. O curso é representado por estudantes do sexo feminino (90,3%), que

escolheram o curso por vocação (27,0%) e por necessidade de inserção no mercado

237

de trabalho (25,6%). O grupo etário com a maior frequência de estudantes é de até

24 anos, com 29,6% do total, o segundo grupo foi acima dos 35 anos, com 26,3%.

Com respeito ao nível socioeconômico, a maioria pertence aos estratos baixo

(42,6%) e intermediário baixo (31,6%) do NSE e apenas 7,9% pertencem ao estrato

alto do NSE.

Ao analisar, individualmente, as variáveis que compõem o NSE, verificamos

que, do total de estudantes, 41,5% têm renda familiar de até 1,5 salários mínimo e

0,9% têm renda familiar superior a dez salários mínimos, a maioria têm pais (62,5% -

pai e 50,7% - mãe) que cursaram até o Ensino Fundamenta I (1° ao 5° ano) e 13,7%

têm pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação e 78,0%

cursaram o Ensino Médio em escolas da rede pública. Com relação à vivência

acadêmica, 43,0% têm baixo hábito de estudo, 34,1% participaram de algum projeto,

programa ou atividade acadêmica e 24,5% receberam alguma bolsa de

permanência.

Para além do nível socioeconômico, outros fatores diferenciam o curso de

Pedagogia dos outros cursos estudados detalhadamente. Do total de estudantes,

33,4% são casados, 43,2% moram em casas com os cônjuges e/ou filhos, 27,0%

têm renda e contribuem para o sustento da família e 33,9% concluíram o curso no

turno noturno. Esses fatores tornam o estudante do curso de Pedagogia,

considerado um curso de baixo prestígio social por Cardoso (2006), como singular

em relação aos demais cursos.

O perfil dos estudantes foi similar ao apresentado no Relatório do Curso

Licenciatura em Pedagogia67 do Enade 2013. A maior parte dos estudantes era do

sexo feminino (93,7%), 24,9% tinham até 24 anos, 47,7% dos estudantes se

declararam brancos(as), 38,4% pardos(as)/mulatos(as) e 11,7% pretos(as) (negros),

27,8% dos estudantes declararam que a renda familiar era de até 1,5 salário mínimo

e 37,0% têm entre 1,5 e 3 salários mínimos, 74,1% declararam que o pai tem até o

Ensino Fundamental, 63,7% das mães têm o mesmo nível de escolaridade e 83,3%

cursaram o Ensino Médio todo em escolas públicas.

Louzano (2010) analisou os estudantes do curso de Pedagogia avaliados pelo

Enade 2011 e verificou que 92,0% dos concluintes são do sexo feminino e têm, em

67

O Enade 2013 avaliou 1.114 cursos de Licenciatura em Pedagogia em todo o Brasil (335 de instituições públicas e 779 de instituições privadas).

238

média, 32 anos, 36% são pardos ou negros e, aproximadamente, 40% têm renda

familiar inferior a três salários mínimos.

O perfil demográfico e socioeconômico dos estudantes cotistas se aproxima do

perfil geral dos estudantes do curso de Pedagogia no Brasil, quando comparados ao

perfil dos não cotistas. O NSE é o fator de maior contribuição nas dissimilaridades

no perfil desses estudantes. Os cotistas correspondem a 33,1% do total de

concluintes no curso e são representados, em sua maioria, pelos estudantes do

sexo feminino (90,1%), do grupo etário de acima de 35 anos (31,0%). No universo

considerado, 54,7% dos estudantes se declararam pardos e 24,4% pretos.

Com relação ao nível socioeconômico, 85,5% encontram-se nos estratos mais

inferiores, sendo que 54,9% estão presentes no estrato baixo e 30,6% no

intermediário baixo do NSE. Os estudantes cursaram o Ensino Médio em escolas

públicas (92,7%), possuem renda familiar de até 1,5 salários mínimo (50,1%) e

apenas 0,4% têm renda familiar acima de dez salários mínimos e 8,4% têm pelo

menos um dos pais com nível superior completo ou pós-graduação. Com relação à

vivência acadêmica, 39,6% têm baixo hábito de estudo, 35,5% participaram de

algum projeto, programa ou atividade acadêmica e 32,5% receberam alguma bolsa

de permanência.

Considerando o universo de estudantes não cotistas, a maioria é do sexo

feminino (90,4%), do grupo etário de até 24 anos (31,0%), que se autoclassificaram

pardos (54,6%) e brancos (30,2%). Analisando a vivência acadêmica desses

estudantes, 44,7% têm baixo hábito de estudo, 33,5% participaram de algum projeto,

programa ou atividade acadêmica e 20,5% receberam alguma bolsa de

permanência. Com relação ao nível socioeconômico, a maior frequência é de

estudantes nos estratos baixo (36,5%) e intermediário baixo (32,1%) do NSE. Os

estudantes cursaram o Ensino Médio em escolas públicas (70,9%), possuem renda

familiar de até 1,5 salários mínimo (37,3%) e 16,3% têm pelo menos um dos pais

com nível superior completo ou pós-graduação.

O desempenho dos estudantes não cotistas é superior ao dos cotistas nos dois

componentes avaliados. A diferença no desempenho é de 4,4% (2,1 pontos), no

CFG, e 5,2% (2,5 pontos), no CCE, e esta diferença é estatisticamente significativa.

O nível socioeconômico está relacionado positivamente ao desempenho desses

estudantes e esta relação é fraca e mais expressiva para os não cotistas.

239

No componente de formação geral, o desempenho dos cotistas de baixo NSE é

menor que o dos cotistas e não cotistas de intermediário alto e alto NSE e

praticamente igual ao dos não cotistas de baixo NSE (Tabela 58 do Apêndice B).

Essa diferença no desempenho dos cotistas de baixo NSE é significativa em todos

os outros grupos, com exceção dos cotistas de intermediário alto e alto NSE. Já os

não cotistas com alto NSE tiveram desempenho superior a todos dos grupos e sua

nota difere em 9,9 pontos da nota média dos cotistas e não cotistas de baixo NSE e

7,9 pontos dos cotistas de alto NSE, mas esta diferença é somente significativa

entre os cotistas e não cotistas de baixo NSE (Tabela 59 do Apêndice B).

Observamos resultados semelhantes no componente do conhecimento

específico, pois os cotistas de baixo NSE tiveram desempenho inferior a todos os

outros grupos, com exceção dos não cotistas de baixo NSE cuja diferença foi de

apenas 0,02 pontos. A nota média dos cotistas de baixo NSE difere

significativamente da nota dos não cotistas de intermediário baixo, intermediário alto

e alto NSE. Já a nota média dos cotistas de alto NSE difere significativamente da

nota dos cotistas e não cotistas de baixo NSE.

O Modelo de Regressão Linear Múltipla foi ajustado para identificar os fatores

que influenciam no desempenho dos estudantes dos cursos de Licenciatura em

Pedagogia. As variáveis independentes do modelo explicam muito pouco da

variabilidade do desempenho dos estudantes (Tabela 20). O efeito da variável cotas

nos componentes avaliados foi negativo, mas não significativo, mesmo controlado

pelo nível socioeconômico.

Vários fatores influenciam o desempenho do estudante do curso de Pedagogia.

No componente de formação geral, as variáveis independentes sexo, idade, cor/raça

e a infraestrutura da IES foram negativamente significativas na explicação da

variação do desempenho médio entre os estudantes. As variáveis nível

socioeconômico, hábito de estudo e participação em atividades acadêmicas foram

positivamente significativas. No componente do conhecimento geral, as variáveis

idade, cor/raça, infraestrutura da IES influenciaram negativamente no desempenho

do estudante. As variáveis nível socioeconômico, hábito de estudo, bolsa de

permanência, atividade acadêmica contribuíram positivamente para o bom

desempenho dos estudantes. Os estudantes que participaram de iniciação científica,

monitoria, extensão e programas como o PET apresentaram desempenho superior

240

em relação aos demais estudantes. Os concluintes mais velhos tendem a ter menor

rendimento médio que os estudantes mais jovens. Esse resultado era esperado,

visto que os estudantes mais velhos são os casados, que contribuem para o

sustento da família e os que cursaram o curso no turno noturno.

No CFG, a variável sexo teve um efeito negativo e significativo no desempenho

do estudante. A nota média das mulheres foi 4,0 pontos menor que a dos homens.

Esse resultado não era esperado, uma vez que o curso é majoritariamente composto

por mulheres e, historicamente, de acordo com a literatura, as mulheres tendem a

ter um rendimento melhor que os homens. No CCE, o desempenho das mulheres é

1,3 pontos maior que o dos homens, mas este efeito não foi significativo. A variável

cor/raça influencia negativamente no desempenho dos estudantes. A nota média

dos estudantes brancos ou amarelos foi 2,1 pontos maior que a nota média dos

estudantes pretos, pardos e indígena, no CFG, e 1,6 pontos maior, no CCE,

mantendo as demais variáveis constantes.

Tabela 20 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de Pedagogia no Enade 2014

Variável



Específico

Estimativa do

Parâmetro (β)

P- Valor

Estimativa do

Parâmetro (β)

P- Valor

Intercepto 69,890 0,000 63,342 0,000

Cotas -0,725 0,350 -1,361 0,059

Sexo -4,048 0,001 1,286 0,245

Idade -0,409 0,000 -0,386 0,000

Cor/raça -2,112 0,008 -1,589 0,030

Nível Socioeconômico 2,163 0,000 2,455 0,000


Grau de concordância do professor

-0,941 0,090 -0,704 0,172


-1,303 0,006 -1,367 0,002


1,949 0,025 2,344 0,004

Bolsa de Permanência 0,666 0,482 1,881 0,033

R2 ajustado 0,118 0,137


241

Louzano (2010) aplicou os Modelos Multinível com o objetivo de testar a

hipótese de que diferenças institucionais dos cursos de Pedagogia estão associadas

às diferenças na qualidade destes programas, medido pelo desempenho do

estudante na prova do Enade. Verificou que o sexo, a raça e a renda têm

associação negativa com o desempenho e que as condições da infraestrutura das

IES têm uma relação positiva com o resultado do Enade. Nossos achados se

assemelham aos encontrados pelo autor, visto que, no componente de formação

geral, o sexo, a idade e a cor/raça também tiveram uma relação negativa com o

desempenho e a infraestrutura na IES uma relação positiva. Em nosso estudo, a

variável nível socioeconômico contribuiu positivamente para a explicação do

rendimento do estudante.

A variável bolsa de permanência, que representa se o estudante durante seu

processo de formação recebeu algum tipo de auxílio financeiro, como bolsa

alimentação, moradia, ou qualquer outro auxilio de permanência, foi significativa

apenas no curso de Pedagogia. As condições de permanência do estudante afetam

diretamente o desempenho dos estudantes, principalmente nos cursos em que o

NSE é muito baixo. Sendo assim, ampliar as políticas de permanência voltadas para

esse público é uma estratégia de melhoria da qualidade do Ensino Superior público.

4.2.3 Síntese da seção da análise do desempenho acadêmico

O principal objetivo desta seção foi verificar se existe diferença no desempenho

acadêmico entre os cotistas e não cotistas. Ao analisar, conjuntamente, os

estudantes, os resultados encontrados permitem concluir que, no geral, existe

diferença significativa no desempenho entre estudantes cotistas e não cotistas no

Enade 2013 e 2014.

Nos Enade 2013, o perfil do estudante cotista é muito diferente do perfil dos

estudantes não cotistas. A maior diferença no perfil desses estudantes foi em

relação ao seu nível socioeconômico. Geralmente, os cotistas encontram-se nos

níveis mais baixos do construto NSE e o seu desempenho é menor que o

desempenho dos estudantes não cotistas nos componentes avaliados. Embora

exista diferença significativa no desempenho entre os estudantes, ao compará-los

242

em relação curso de graduação, só foram encontradas diferenças estatisticamente

significativas no componente específico para os cursos de Medicina, Odontologia e

Farmácia. Nos demais cursos, os não cotistas tiveram desempenho superior aos

cotistas, com exceção dos cursos de Fonoaudiologia e Agronomia, no CFG, e nos

cursos de Odontologia, Serviço Social e Fonoaudiologia, no CCE; nestes cursos, as

diferenças na nota média não foram significativas.

No Enade 2014, ao fixar o nível socioeconômico, as maiores diferenças foram

encontradas nos níveis mais alto do NSE. A nota média dos cotistas e não cotistas

de intermediário alto e alto NSE difeririam significativamente no componente de

formação geral. No componente do conhecimento específico, foram encontradas

diferenças significativas entre esses grupos de estudantes no baixo e alto NSE. O

desempenho dos cotistas de baixo NSE é muito inferior ao dos não cotistas de alto

NSE, tanto no componente de formação geral quanto no de conhecimentos

específicos. O desempenho dos estudantes em relação ao curso difere

estatisticamente entre os cotistas e não cotistas apenas para os cursos de

Arquitetura e Urbanismo, Engenharias, Pedagogia e Música.

Nos cursos de Odontologia e Farmácia, quando analisada a nota bruta geral

dos estudantes (média ponderada entre a nota do componente de formação geral e

a nota do componente de conhecimentos específicos), não encontramos diferenças

significativas no desempenho entre os cotistas e não cotistas. Ao analisar o CFG e

CCE, individualmente, os rendimentos médios dos estudantes diferiram apenas no

componente de formação geral. No componente de conhecimento específico, o

rendimento médio é estatisticamente o mesmo. Esse resultado é interessante

porque mostra que, do ponto de vista técnico e específico da área de formação, o

curso promove equidade de resultados entre os estudantes, uma vez que esses

alunos foram expostos às mesmas condições dentro dos cursos e seus

desempenhos são estatisticamente iguais. Visto que o componente geral tem mais

relação com o repertório mais geral da vida do estudante (ambiente socioeconômico

e cultural), o desempenho dos cotistas difere significativamente dos não cotistas.

Essa diferença pode ser pelo fato de que, em geral, os estudantes não cotistas,

quando ingressam na universidade, terem um repertório de conhecimento maior que

os cotistas, ou seja, o background familiar dos estudantes influencia no seu

rendimento na prova de componente específico do Enade.

243

Nos cursos de Medicina, Arquitetura e Urbanismo, Engenharias, Pedagogia e

Música, os desempenhos dos estudantes diferiram significativamente nos dois

componentes avaliados. Nos demais cursos em que não foram encontradas

diferenças significativas no rendimento dos estudantes, podemos supor que esses

cursos estão provendo equidade de resultados entre os cotistas e não cotistas.

Os modelos de regressão múltiplos foram ajustados com o objetivo de

identificar os fatores que influenciam o desempenho dos estudantes no Enade nos

cursos cuja diferença na nota média dos cotistas e não cotistas foram significativas.

A variável cotas, que representa as políticas de ações afirmativas, teve um efeito

negativo e significativo no desempenho dos estudantes no componente de formação

geral, nos cursos de Engenharias e Farmácia, e no componente do conhecimento

específico, em Medicina. Nos cursos de Pedagogia, Arquitetura e Urbanismo,

Engenharia (CCE), a variável cotas não contribuiu para a explicação das diferenças

no desempenho dos estudantes, e sim, outros fatores, tais como o nível

socioeconômico, a idade, o sexo e o hábito de estudo. O curso de Odontologia foi o

mais singular, tendo somente a variável idade do estudante como a única variável

significativa para explicar a variabilidade na média das notas dos componentes de

formação geral e de conhecimento específico. A variável cor/raça foi negativamente

associada ao desempenho, no CCE, dos cursos de Medicina e Engenharias, e nos

dois componentes, em Pedagogia. Os pretos, pardos ou indígenas tiveram

rendimento médio inferior aos brancos e amarelos.

Em geral, considerando conjuntamente os seis cursos analisados, os fatores

que promovem a equidade de resultados na conclusão do curso de graduação são:

nível socioeconômico, hábito de estudos, participação em iniciação científica, ou

monitoria, ou extensão, a infraestrutura da universidade e o grau de concordância

com as contribuições didático-pedagógicas do professor na formação acadêmica do

estudante. E os fatores que não promoveram equidade de resultados na conclusão

do curso foram: cotas, idade, sexo e cor/raça. Vale ressaltar que, no curso de

Pedagogia, no CCE, a variável bolsa de permanência contribuiu positivamente para

a promoção da equidade. Em todos os cursos, as variáveis independentes utilizadas

nos modelos de regressão explicaram muito pouco da variabilidade no desempenho

dos estudantes, o que dificulta a interpretação dos modelos ajustados.

244

4.3 DETERMINANTES DO DESEMPENHO DOS ESTUDANTES DO ENADE 2013

E ENADE 2014 - APLICAÇÃO DOS MODELOS MULTINÍVEL

Em conformidade com os objetivos desta tese, os resultados apresentados

nesta seção têm por finalidade identificar os fatores que influenciam no desempenho

dos estudantes avaliados pelo Enade 2013 e 2014. Tendo em vista a necessidade

de explorar a estrutura hierárquica dos dados, aplicamos os Modelos de Regressão

Hierárquica para analisar o desempenho acadêmico dos estudantes (nível I) dentro

dos cursos (nível 2).

Esse tipo de metodologia permite captar os relacionamentos das variáveis

entre os diferentes níveis e investigar as diferenças no desempenho entre

estudantes dentro do curso e as diferenças entre os cursos. Os possíveis fatores

explicativos que podem influenciar no desempenho podem ser classificados em dois

grandes grupos: os associados ao estudante (características pessoais,

socioeconômicas da família e acadêmicas) e os associados à instituição de Ensino

Superior (práticas didáticas dos professores e a infraestrutura das universidades). A

Tabela 21 descreve as variáveis de cada nível que foram utilizadas no Modelo

Multinível. Todas as variáveis explicativas foram centradas na média para facilitar a

interpretação dos resultados.

Devido à complexidade das inter-relações entre os fatores associados ao

desempenho, julgamos mais apropriado não levar em consideração o tamanho do

efeito produzido pelos modelos ajustados, apenas iremos nos referir à existência ou

não de associações positivas ou negativas. Associações positivas indicam que o

fator contribui para melhorar o desempenho do estudante e, consequentemente,

favorece promoção da equidade de resultados na conclusão do curso. Associações

negativas apontam para os fatores que mais diferenciam os estudantes em relação a

seu desempenho e não contribuem para a equidade educacional.

As estimativas obtidas para todos os modelos multinível apresentados foram

feitas através do software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) que,

apesar de não ser específico para a análise de dados hierárquicos, permite o

tratamento deste tipo de dados e oferece uma interpretação confiável dos

resultados. Pardo et al. (2007) apresentam as etapas do ajuste dos modelos

multinível utilizando o SPSS e mostram como interpretar corretamente os resultados

245

obtidos. Os autores apresentam também as etapas necessárias para ajustar e

interpretar modelos multinível através do SPSS.

Tabela 21 - Descrição das variáveis Independentes do Modelo Multinível para os dados do Enade 2013 e Enade 2014

Variável Independente no estudo Estrutura da Variável

Variável no Nível do Estudante

Cotas 0 – Não cotistas

1 - Cotistas

Sexo 0 - Masculino

1- Feminino

Idade anos completos

Cor ou raça 0 - Brancos ou amarelo

1 - Preto ou Pardo ou Indígena

Nível Socioeconômico Construto do nível socioeconômico

Hábito de estudo Construto do hábito de estudo

Grau de concordância do professor Construto do professor

Grau de concordância da Infraestrutura da IES

Construto da infraestrutura da IES

Participação em algum tipo de pesquisa, projeto ou atividade acadêmica

0 - Não

1- Sim

Recebeu algum tipo de bolsa de permanência

0 - Não

1- Sim

Variável no Nível do Curso

Nível socioeconômico do curso de gradação

Média aritmética simples do construto nível socioeconômico dos estudantes de cada curso

Cotas curso Proporção de estudantes cotistas no curso de graduação

Media do grau de concordância do professor

Média aritmética simples do construto grau de concordância com o professor do curso.


Inicialmente, foi realizada a análise de variância com efeitos aleatórios (modelo

nulo) para obter informação acerca da variação observada no desempenho entre os

estudantes dentro do curso (nível 1) e entre os cursos (nível 2). Dado que esses

modelos não utilizam nenhuma variável de controle, os respectivos efeitos são

denominados efeitos brutos. Essa é uma etapa importante para avaliar a aplicação

dos modelos multinível mais complexos.

O coeficiente de correlação intraclasse fornece informação sobre o grau de

semelhança entre os estudantes (nível 1) dentro de um mesmo curso e expressa a

variância total devido ao nível do curso. Valores desse coeficiente iguais a zero

246

indicam que os estudantes estão homogeneamente distribuídos entre os cursos e

que seu desempenho não depende do curso. Portanto, não existe uma estrutura

hierárquica nos dados e a análise no nível do estudante (nível 1) é mais apropriada.

Valores pequenos da correlação intraclasse não significa a inexistência de

associação entre as variáveis no nível do estudante e as do nível do curso. Em

seguida, foi ajustado o modelo de coeficientes aleatórios para examinar o ajuste do

modelo de regressão a fim de obter os valores médios dos coeficientes de regressão

dos cursos e saber a magnitude da variação dos coeficientes de regressão entre os

cursos. E, por fim, foi ajustado o modelo completo para avaliar o efeito das variáveis

independentes, apresentadas na Tabela 21, no desempenho dos estudantes. Em

todos os modelos foi adotado o nível de 5% de significância.

Para permitir que os coeficientes das variáveis possam ser comparados com os

coeficientes dos diferentes cursos, as notas brutas do Componente de Formação

Geral e do Componente do Conhecimento Específico foram padronizadas com

média zero e o desvio padrão das notas de cada curso, conforme descrito por

Moriconi e Nascimento (2014). Após a estimação dos parâmetros do modelo, o

Teste Wald foi utilizado para avaliar a significância dos coeficientes da parte fixa e

da parte aleatória do modelo multinível.

Modelo Nulo

As Tabelas 22 e 23 mostram o resultado do ajuste do modelo nulo aplicado,

inicialmente, para analisar o desempenho dos estudantes nos componentes de

formação geral e conhecimento específico para os dados do Enade. Esse modelo é

importante para obter a parcela de variação do desempenho para cada nível de

hierarquia. Assim, podem-se avaliar as diferenças entre as médias dos alunos no

mesmo curso (nível do estudante) e a diferença entre as médias dos cursos (nível

do curso). O desempenho do estudante (Yij) i no curso j é definido pelo intercepto β0j

e pelos termos do erro aleatório εij. A média de cada curso β0j é especificada pela

soma dos termos 𝛾00, que representa a média geral do desempenho, e 𝑢0𝑗 é o efeito

aleatório associado ao curso, é o quanto a média do curso desvia-se da média geral,

como definido no capítulo de metodologia. A parte aleatória entrecurso (variância no

curso 𝜎𝑢02 ) indica o quanto varia o desempenho dos estudantes entre os cursos. A

247

parte aleatória entre estudante ou intracurso (variância dos resíduos 𝜎𝜀2) indica o

quanto varia o desempenho dos estudantes dentro de cada curso.

𝑌𝑖𝑗 = 𝛾00 + 𝑢0𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (1)

No Enade 2013, no CFG, o coeficiente de variância entre os estudantes (0,998)

foi maior que entre os cursos (0,1885), indicando que a maior parte da variação do

desempenho é devido ao estudante dentro do curso. Confirmamos esse resultado

ao observar o valor do coeficiente de correlação intraclasse, que mede o grau de

variabilidade existente entre os diferentes cursos em comparação com a

variabilidade existente entre os alunos do mesmo curso. Nesse componente,

aproximadamente, 15,9% da variação no desempenho é atribuída ao curso e 84,1%

é atribuída ao estudante dentro de cada curso. No componente do conhecimento

específico, percebemos que o curso é responsável pela maior parte da variação do

desempenho do estudante. A porcentagem da variância, que é devido ao curso, foi

50,8% e 49,2% da variabilidade do desempenho, e é atribuída ao estudante dentro

do curso. Nesse componente, o curso explica, aproximadamente, 50% de toda a

variabilidade do desempenho dos estudantes.

Obtivemos, assim, que o modelo nulo do Enade 2013 no componente de

formação geral e conhecimento específico é dado por:

𝑌𝑖𝑗 = 3,365 + 𝑢0𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (CFG) (2)

𝑌𝑖𝑗 = 4,102 + 𝑢0𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (CCE) (3)

Tabela 22 - Resultado no modelo nulo ajustado com os dados do Enade 2013



Estimativa Erro

Padrão P-

valor Estimativa

Erro Padrão

P-valor

Efeito Fixo

Intercepto (𝛾00)

3,365 0,122 0 4,102 0,283 0

Efeito Aleatório

Entre Estudante 0,998 0,020 0 1,008 0,012 0 Entre Curso 0,188 0,078 0,016 1,039 0,056 0,007

Variação Total 1,186 2,047 Correlação Intraclasse(%)

15,852 50,757

Deviance 14348,553 14287,534


248

No Enade 2014, os resultados caminharam na mesma direção dos encontrados

no Enade 2013. O coeficiente de variância entre estudante foi maior que o

coeficiente de variância do entre curso. Tanto no componente de formação geral

quanto no componente do conhecimento específico, a maior parte da variabilidade

do desempenho é devido aos estudantes dentro do curso. O percentual de variação

atribuída aos estudantes é 94,9%, no CFG, e 86,8%, no CCE. Isso mostra que

apenas uma pequena parcela da variabilidade do desempenho é atribuída ao curso,

sendo 5,1%, no CFG, e 13,2%, no CCE (Tabela 23).

Obtivemos assim, que o modelo nulo do Enade 2014 no componente de

formação geral e conhecimento específico é dado por:

𝑌𝑖𝑗 = 3,207 + 𝑢0𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (CFG) (4)

𝑌𝑖𝑗 = 2,799 + 𝑢0𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (CCE) (5)

Esses resultados apontam que a variabilidade no desempenho do estudante

atribuída ao curso de graduação é maior no componente de conhecimento

especifico que no componente de formação geral. A diferença entre a contribuição

do curso de graduação e entre os componentes avaliados era esperada. Como já

mencionado, o componente do conhecimento específico avalia as competências e

habilidades dos estudantes frente às questões específicas da área de formação e

supõe-se que a maior parte desse conhecimento foi adquirida durante o seu

processo de formação no curso de graduação. Portanto, o curso tem um papel

importante no resultado final do estudante.

O CFG avalia o domínio de conhecimentos e compreensão de conteúdos que

transcendem o ambiente acadêmico e que são relevantes para a realidade social. O

conhecimento acumulado pelo estudante durante todo o seu processo de

aprendizagem, especialmente na educação básica, pode ter influenciado em seu

rendimento neste componente.

Considerando as diferentes áreas do conhecimento avaliadas e os objetivos

das pesquisas sobre desempenho de estudantes no Ensino Superior, os resultados

da estimação do modelo nulo se assemelham aos encontrados por Soares, Ribeiro e

Castro (2001), Diaz (2007), Cruz (2010) e Moriconi e Nascimento (2014), em que a

variação do desempenho foi maior entre os estudantes dentro do mesmo curso ou

instituição do que entre os cursos ou instituições.

249

Tabela 23 - Resultado no modelo nulo ajustado com os dados Enade 2014



Estimativa Erro

Padrão P-

valor Estimativa

Erro Padrão

P-valor

Efeito Fixo

Intercepto (𝛾00) 3,207 0,059 0,000 2,799 0,099 0,000

Efeito Aleatório

Entre Estudante 0,999 0,012 0,000 1,015 0,012 0,000

Entre Curso 0,054 0,020 0,007 0,154 0,057 0,006

Variação Total 1,053 1,169

Correlação Intraclasse (%)

5,128 13,174

Deviance 41486,078 41719,184


No estudo de Moriconi e Nascimento (2014), o valor do coeficiente de

correlação intraclasse foi maior no componente do conhecimento específico que no

componente de formação geral. No CCE, o valor dessa correlação variou entre 22%

e 31%, e, no CFG, entre 4% e 10%. Os autores destacam dois pontos importantes

no estudo:

Em primeiro lugar, percebe-se que em todos os casos, assim como nas demais pesquisas do gênero, a variação das notas intracursos é sempre bem maior que a variação entrecursos. Em segundo lugar, existe uma diferença entre os resultados relativos ao componente específico e à formação geral: a variância relativa aos cursos tende a ser significativamente maior no primeiro caso que no segundo. Ou seja, o curso em que o aluno está ajuda a explicar muito mais a nota no componente específico que na formação geral. No caso da formação geral, há grupos de Engenharia nas quais, o curso explica muito pouco da variação nas notas dos alunos (MORINONI; NASCIMENTO, 2014, p. 26).

Dias (2007) avaliou os dados do Exame Nacional de Cursos (Provão) de 2000,

para os cursos de Administração, Direito e Engenharia Civil, e o valor do coeficiente

de correlação intrainstituição foi 28,86%, o que indica que a maior parte da variância

do desempenho deve-se à variação entre os alunos de uma mesma instituição

(intrainstituição) e não a variação entre as instituições de Ensino Superior (entre-

instituições). Soares, Ribeiro e Castro (2001) utilizaram os dados do Provão de 1996

a 1999 para avaliar os cursos de Direito, Administração e Engenharia Civil, e os

250

valores do coeficiente de correlação intrainstituição foi 16%, 20% e 23%,

respectivamente, e concluíram que a diferença entre os desempenhos dos alunos de

uma mesma instituição é a maior responsável pela variabilidade observada no

desempenho destes estudantes. Segundo os autores, “a IES por si só, é incapaz de

‘determinar’ um bom resultado aos seus estudantes. Os fatores relacionados ao

nível socioeconômico, culturais e às suas habilidades cognitivas são as maiores

responsáveis pela variação no resultado do Provão” (SOARES; RIBEIRO; CASTRO,

2001, p. 77).

Os resultados apresentados nas tabelas anteriores nos permitem avaliar a

significância dos parâmetros estimados. O intercepto é o único parâmetro fixo nos

modelos e representa a média geral do desempenho dos cursos. Em todos os

componentes, o parâmetro foi significativo (p-valor < 0,05). Para avaliar a

significância dos parâmetros de efeito aleatório, utilizamos o Teste de Wald e

verificamos que o efeito aleatório do curso foi significativo para os modelos nulos

ajustados. Esses resultados apontam que o curso de graduação tem um efeito no

desempenho do estudante, ou seja, uma parcela da variabilidade da nota do

estudante deve-se ao curso de graduação, sendo mais expressiva no CCE. De

posse desses resultados, seguimos adiante com a estimação do efeito das variáveis

independentes do nível do estudante no desempenho, nos componentes avaliados.

Modelo 1: Modelo com uma covariável

O objetivo é avaliar o efeito da variável cotas no desempenho dos estudantes,

ou seja, predizer o desempenho médio de cada estudante em função de ele ter

ingressado na universidade através das políticas de ações afirmativas ou de

inclusão social. A variável cotas é uma variável indicadora com os cotistas como

referência e foi inserida no modelo no nível do estudante. Uma regressão para cada

curso pode ser ajustada para predizer a variável dependente Yij pela variável

explicativa Xij. O modelo proposto é descrito a seguir, conforme apresentado no

Capítulo 3. Nesse modelo, consideramos apenas os efeitos aleatórios.

Yij = γ00 + γ10Xij + u0j + εij (6)

251

No modelo (6), 𝛽1𝑗= γ10 é o coeficiente de regressão, que é a mudança

esperada no desempenho quando X1j aumenta uma unidade, ou seja, é o efeito das

cotas na média do estudante.

Ao analisar as informações na Tabela 24, observamos que o componente de

formação geral de todos os efeitos fixos do nível do estudante foi significativo e

reduziu muito pouco o valor da Deviance68 do modelo nulo. Esses resultados

mostram que a introdução da variável cotas no modelo melhorou muito pouco o

ajuste deste modelo. Nos dois componentes, o efeito da variável cotas foi

significativa para a explicação da variabilidade dos estudantes (p-valor < 0,05).

No componente de formação geral, o coeficiente associado à variável cotas

indica que os alunos cotistas têm nota média inferior aos não cotistas. A estimativa

da variabilidade entre os cursos (0,186) e a variância dos resíduos (0,998)

diminuíram muito pouco a inclusão da variável cotas em relação ao modelo nulo.

Comparando essas estimativas do modelo nulo ao modelo atual, a proporção da

variância entre estudante (resíduos), explicada no nível 1, foi 0,2%, e no nível do

curso (entrecurso), foi 1,0%. Esses valores indicam que 0,2% das diferenças entre

os estudantes dentro do curso são diferenças atribuídas às políticas de ações

afirmativas. O coeficiente intraclasse (15,7%) praticamente não se alterou, isso

indica que, ao acrescentar o efeito atribuível cotas, 15,7% da variância total do

desempenho são atribuídas às diferenças entre as médias dos cursos. Apesar do

efeito individual das políticas de ações afirmativas no desempenho dos estudantes

entre os cursos ser significativo, ele é muito pequeno.

Tabela 24 - Resultado no modelo com apenas a variável explicativa cotas no nível do estudante no Enade 2013



Estimativa

Erro Padrão

P-valor

Estimativa

Erro Padrão

P-valor

Efeito Fixo

Intercepto (𝛾00) 3,388 0,121 0,000 4,124 0,283 0,000

Cotas (𝛾10) -0,136 0,037 0,000 -0,130 0,038 0,001

Efeito Aleatório

Entre Estudante 0,998 0,020 0,000 1,006 0,020 0,000

68 A medida Deviance mede o grau de desajuste do modelo e permite fazer comparações entre

modelos. Quanto maior for o valor do Deviance, maior é o desajuste do modelo.

252



Estimativa

Erro Padrão

P-valor

Estimativa

Erro Padrão

P-valor

Entre Curso 0,186 0,077 0,000 1,039 0,426 0,015


Correlação Intraclasse(%)

15,722 50,807

Deviance 14278,988 14341,297 Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.

No componente do conhecimento específico, os resultados foram similares aos

encontrados no componente de formação geral. Comparando essas estimativas do

modelo nulo ao modelo atual, tanto a proporção da variância entre os estudantes

quanto entrecurso foi, aproximadamente, igual à zero. Ao analisar o coeficiente

intraclasse, percebemos que, ao acrescentar o efeito atribuível cotas, 50,8% da

variância total do desempenho ainda se atribuem às diferenças entre as médias dos

cursos. Nesse componente, as políticas de ações afirmativas contribuem muito

pouco para a explicação das diferenças no desempenho entre os cursos e nem

entre os estudantes de um mesmo curso. Ademais, o valor da Deviance aumentou,

significativamente, indicando a falta de ajuste entre os dados e o modelo.

O modelo com uma covariável do Enade 2013 no componente de formação

geral e conhecimento específico são dados por:

Yij = 3,388 − 0,136Xij + u0j + εij (CFG) (7)

Yij = 4,124 − 0,130Xij + u0j + εij (CFG) (8)

No Enade 2014, ao avaliar o efeito individual das políticas de ações afirmativas

no desempenho do estudante, os dados mostram que, apesar de essa variável ser

significativa, ela explica muito pouco ou quase nada da variabilidade do

desempenho entre os estudantes de um mesmo curso e entre os cursos. No

componente de formação geral, a estimativa do coeficiente da variável cotas foi

negativa e significativo (p-valor < 0,05). A nota média dos estudantes cotistas foi

menor que a nota dos não cotistas. Entretanto, ao analisar os componentes

aleatórios do modelo, verificamos que essa variável ajuda a explicar muito pouco da

variabilidade do desempenho entre os estudantes. Nesse modelo, o coeficiente de

correlação intraclasse foi sensivelmente igual ao obtido antes de incluir a variável

cotas no modelo. Ao comparar o modelo nulo ao modelo com a covariável, a

253

proporção da variância entre estudante (resíduos), explicada no nível 1, foi de,

aproximadamente, 0,2%, e no nível do curso (entrecurso), foi 3,70%. Esses valores

indicam que 3,7% das diferenças entre os estudantes dentro do curso são

diferenças atribuídas às políticas de ações afirmativas.

Tabela 25 - Resultado no modelo com apenas a variável explicativa cotas no nível do estudante no Enade 2014



Estimativa

Erro Padrão

P-valor

Estimativa Erro

Padrão P-

valor

Efeito Fixo

Intercepto (𝛾00) 3,234 0,058 0,000 2,824 0,098 0,000

Cotas (𝛾10) -0,114 0,020 0,000 -0,103 0,020 0,000

Efeito Aleatório

Entre Estudante 0,998 0,012 0,000 1,013 0,012 0,000

Entre Curso 0,052 0,020 0,007 0,152 0,056 0,007


Correlação Intraclasse(%)

4,952 13,047

Deviance 41458,273 41697,926


No componente do conhecimento específico, os resultados seguem o mesmo

padrão do CFG. Ao comparar o ajuste do modelo nulo com o modelo com a

covariável cotas, temos que o modelo nulo se ajusta melhor aos dados que o

modelo atual, indicando que a variável cotas não é significativa para explicar o

desempenho dos estudantes. O modelo com uma covariável do Enade 2014 no

componente de formação geral e conhecimento específico é dado por:

Yij = 3,234 − 0,114Xij + u0j + εij (CFG) (7)

Yij = 2,824 − 0,103Xij + u0j + εij (CFG) (8)

Os resultados mostram que, nos componentes avaliados pelo Enade em 2013

e 2014, a variável cotas, quando adicionada, individualmente, ao modelo nulo,

contribui muito pouco para a explicação da variabilidade do desempenho dos

estudantes nos cursos. Possivelmente, devem existir outros fatores que ajudem a

explicar a variabilidade do desempenho dos estudantes.

254

Modelo 2: Modelo completo

O modelo completo foi ajustado e adicionado ao modelo 1 e às demais

variáveis no nível do estudante e do curso, descritas na Tabela 21. Todas as

variáveis explicativas foram centradas na média do curso para facilitar a

interpretação dos parâmetros estimados. Nos modelos ajustados, o único coeficiente

que varia aleatoriamente de um curso para outro é a constante de intersecção do

nível 1 do estudante (β0j); os coeficientes de inclinação variáveis X (β1j ) são

considerados fixos, ou seja, as variáveis explicativas afetam os estudantes da

mesma maneira (modelos de intercepto aleatório). Nesses modelos, além das

variáveis dependentes nota na prova do componente de formação geral e nota na

prova do componente de conhecimentos específicos, utilizamos a variável nota bruta

geral, que é uma média ponderada dos resultados dos componentes de formação

geral (25%) e de conhecimentos específico (75%) como variável dependente para

estudar o desempenho geral do estudante no Enade 2013 e 2014. Os modelos

ajustados permitem avaliar o efeito da característica pessoal, socioeconômica e

acadêmica no desempenho do estudante na conclusão do curso de graduação.

A Tabela 26 apresenta o resultado do ajuste do modelo multinível com as

variáveis explicativas do nível 1 (nível do estudante) e das variáveis no nível 2 (nível

do curso), para os dados do Enade 2013. O efeito das variáveis explicativas cotas,

idade, sexo, nível socioeconômico, hábito de estudo, atividade acadêmica e bolsa

permanência no nível do estudante e as variáveis nível socioeconômico do curso e

grau de concordância com a organização didático-pedagógica do professor do curso

foram significativas no modelo (p-valor<0,05) e levaram a uma redução significativa

no valor da Deviance em relação ao modelo nulo. Esses resultados indicam que a

inclusão dessas variáveis explicativas ajuda a melhorar a qualidade dos modelos

ajustados, principalmente no modelo do componente específico. Com a inclusão das

variáveis no nível 1 e do nível 2, o valor do coeficiente de correlação intraclasse

reduziu em relação ao modelo nulo. No componente de formação geral, 8,5% da

variabilidade existente no desempenho dos estudantes é atribuída à variação entre

os cursos e 91,5% da variabilidade do desempenho é atribuída ao estudante dentro

do mesmo curso. No componente do conhecimento específico e na nota buta geral,

255

aproximadamente, 37% da variabilidade no desempenho dos estudantes deve-se

aos cursos de graduação.

No Enade 2014, o efeito fixo para a maioria das variáveis foi significativo nos

modelos ajustados, com exceção da variável cotas, que não contribuiu

significativamente para a explicação da variação do desempenho dos estudantes em

nenhum dos componentes avaliados (Tabela 27). A inclusão das variáveis

independentes nos modelos levou a uma redução significativa no valor da Deviance

em relação ao modelo nulo, indicando a adequação dos modelos ajustados aos

dados. No componente de formação geral, apenas 4,3% da variabilidade existente

no desempenho dos estudantes é atribuída à variação entre os cursos e 95,7% da

variabilidade do desempenho é atribuída ao estudante dentro do mesmo curso. No

componente do conhecimento específico, 11,1% da variabilidade no desempenho

dos estudantes é atribuída ao curso de graduação.

No geral, os resultados apresentados nas Tabelas 26 e 27 confirmam alguns

resultados gerais encontrados na seção anterior. No Enade 2013, ao analisar o

desempenho geral dos estudantes através da nota bruta geral, há uma desigualdade

de resultados, favorecendo os estudantes não cotistas. O rendimento médio dos

estudantes cotistas é 0,09 pontos menor que os não cotistas. Todavia, ao considerar

os componentes, individualmente, verificamos que as cotas têm impacto negativo e

estatisticamente significativo apenas no componente de formação geral, sendo que

as diferenças no rendimento médio desses estudantes não foram muito grandes,

mas, é existente. No CFG, o coeficiente desta variável indica que os estudantes que

ingressaram na universidade por meio de políticas de ações afirmativas têm 0,14

pontos menor na nota média que os estudantes que não fizeram uso desta política

para o ingresso na universidade.

No componente do conhecimento específico, o efeito das cotas não foi

importante para explicar a variabilidade das notas média dos estudantes, isto é, o

desempenho dos cotistas e não cotistas não diferem significativamente. Nesse

componente, o nível socioeconômico dos estudantes teve um impacto positivo no

desempenho acadêmico, favorecendo os estudantes com melhores condições

econômicas. É provável que o efeito das políticas de ações afirmativas esteja sendo

intermediado pelo efeito do nível socioeconômico, visto que os estudantes cotistas

se encontram nos estratos mais baixos do nível socioeconômico.

256

Outra hipótese, já mencionada na seção anterior, é que essa diferença nos

resultados entre os componentes pode ter relação com as habilidades e

competências avaliadas. O componente de formação geral está mais associado ao

repertório cultural e social do estudante. Nesse componente, são abordados temas

que transcendem ao ambiente acadêmico e que são relevantes para sua realidade

social, exigindo do aluno capacidade de ler, interpretar e produzir textos, estabelecer

relações, propor soluções para situações problema, elaborar sínteses e administrar

conflitos.

Nesse componente, o desempenho final está associado mais ao background

familiar dos estudantes. Conforme Avena e Verhine (2013, p.43), as diferenças no

desempenho entre os estudantes “devem-se às desigualdades de estoque de capital

humano que os estudantes acumularam ao longo de sua vida escolar”. Para os

autores, o rendimento do estudante é uma combinação das condições e qualidade

do ensino que lhes é oferecido no momento atual e o que foi oferecido no passado

na educação básica. O componente específico avalia os conhecimentos mais

técnicos da área de formação e os estudantes, quando inseridos no mesmo

(contexto) ambiente de aprendizagem, tendem a ter desenvolvimento acadêmico

semelhante.

No Enade 2014, que avaliou os cursos das áreas das Ciências Exatas e

Humanas, que possuem uma parcela significativa de cotistas, o efeito das políticas

de ações afirmativas na nota média dos estudantes, também, não foi significativo em

nenhum dos componentes, por outro lado, o nível socioeconômico foi o fator de mais

impacto na explicação da variabilidade do desempenho no nível do estudante. No

nível do curso, as políticas de ações afirmativas tiveram um efeito negativo e não

significativo na explicação da variabilidade do desempenho entre os cursos.

Portanto, as cotas tiveram um impacto no desempenho do estudante no

componente de formação geral nos cursos da área das Ciências da Saúde. Nos

cursos das áreas de Exatas e das Ciências Humanas, o efeito das cotas, na

presença de outras variáveis explicativas, não foi significativo. Esses resultados nos

levam a questionar o porquê de as diferenças entre os estudantes nos diferentes

cursos: Qual o tipo de iniciativa que alguns cursos estão implementando para

garantir um desenvolvimento acadêmico equânime entre os estudantes?

257

O nível socioeconômico teve um impacto positivo no desempenho acadêmico,

favorecendo os estudantes com melhores condições econômicas, ou seja, os

estudantes com alto nível socioeconômico têm melhor rendimento médio quando

comparados aos demais estudantes, no componente específico do Enade 2013, e

em todos os componentes, do Enade 2014. Para compreender quais fatores que

compõem o nível socioeconômico têm efeito significativo no desempenho, ajustamos

os modelos mais simples, apenas com as variáveis do nível do estudante. Nesse

modelo, consideramos as variáveis renda acima de dez salários mínimos (0 - Não e

1 - Sim), pai com nível superior (0 - Não e 1 - Sim), mãe com nível superior (0 - Não

e 1 - Sim) e tipo de escola (0 - Privada, 1- Pública).

Os resultados indicaram que os estudantes com renda superior a dez salários

mínimos tiveram desempenho superior ao dos estudantes com renda inferior a dez

salários mínimos, em todos os componentes avaliados. O tipo de escola teve um

efeito significativo e negativo no desempenho, os estudantes de escolas públicas

têm desempenho inferior aos estudantes de escolas privadas. As variáveis pai com

nível superior e mãe com nível superior influenciaram positivamente no rendimento

médio dos estudantes, apenas nos dados do Enade de 2014.

Ao analisar as variáveis no nível do curso, a variável renda média do curso foi

significativa para a medida de desempenho. Os estudantes cujos cursos possuem

baixo valor do nível socioeconômico apresentam maiores dificuldades na conclusão

do curso. A conclusão mais importante é que o maior impacto sobre o rendimento

dos estudantes foi captado pela variável renda da família.

A variável sexo foi negativamente associada ao desempenho, indicando que

existe uma desigualdade de gênero, os homens têm desempenho superior ao das

mulheres, com exceção do componente de formação geral do Enade 2013 em que

essa variável não foi significativa. O efeito do sexo é maior no componente do

conhecimento específico, os homens tendem a ter um maior domínio nos conteúdos

mais técnicos dos cursos de graduação.

Apesar da pequena magnitude no coeficiente da variável idade, essa variável

foi associada negativamente com o rendimento na prova nos dois componentes

avaliados. Visto que o rendimento tende a diminuir com o aumento da idade, os

estudantes mais velhos tendem a ter pior desempenho. A cor/raça também

apresentou efeito negativo, por isso, os estudantes que se autodeclararam brancos

258

ou amarelos de origem oriental tiveram rendimento superior em relação aos

estudantes pretos, pardos e indígenas no Enade de 2014.

O hábito de estudo influenciou positivamente o rendimento acadêmico haja

vista que há uma diferenciação no desempenho dos estudantes quando os mesmos

têm elevado hábito de estudo. Esse resultado é importante para as instituições de

Ensino Superior formularem uma proposta pedagógica de orientação e organização

das práticas de estudo.

O grau de concordância com as contribuições do professor na formação

acadêmica do estudante mostrou-se associado positivamente ao desempenho do

estudante. O professor tem um papel importante na formação acadêmica dos

estudantes, uma vez que a relação da instituição com o estudante é mediada por

este profissional. Para identificar os fatores das características dos professores que

afetam o rendimento médio dos alunos, ajustamos o modelo multinível apenas com

as variáveis utilizadas na estimação do construto do professor. Dos seis indicadores

avaliados, cinco tiveram impacto positivo sobre o desempenho. Quando os

professores têm domínio dos conteúdos abordados nas disciplinas; estimulam os

estudantes a se empenharem nos estudos; têm uma boa relação com os estudantes

dentro e dentro da sala de aula; apresentam as referências bibliográficas indicadas

nos planos de ensino e formulam avaliações da aprendizagem compatíveis com os

conteúdos ou temas trabalhados em sala de aula, os estudantes apresentam

melhores resultados acadêmicos. O plano de ensino apresentado pelos professores

teve impacto negativo na nota média dos estudantes no Enade 2014. Os estudantes

que afirmaram que os planos de ensino apresentados pelos professores

contribuíram para o desenvolvimento das suas atividades acadêmicas obtiveram

nota média menor que os estudantes que afirmaram que os planos de ensino não

ajudaram para melhorar o aproveitamento da disciplina.

O grau de concordância com a infraestrutura da universidade foi negativamente

associado ao desempenho, apenas no Enade 2014. Os estudantes que avaliaram

positivamente a infraestrutura das universidades tendem a ter desempenho inferior

aos estudantes que avaliaram negativamente a IES. Para avaliar quais fatores da

infraestrutura da IES que mais contribuem para explicar o desempenho dos

estudantes, ajustamos o modelo multinível apenas com as variáveis utilizadas na

estimação do construto. O indicador condições da infraestrutura das salas de aulas

259

apresentou um efeito positivo sobre o desempenho. Os ambientes e os

equipamentos destinados às aulas práticas, a quantidade de material para as aulas

práticas e o acervo da biblioteca foram negativamente associados à nota média final

dos estudantes e esse efeito é maior no componente do conhecimento específico.

Esses resultados indicam que a falta de investimento na melhoria dos

laboratórios para as aulas práticas, a aquisição de materiais suficientes para atender

a todos os alunos, uma maior diversificação dos acervos bibliográficos e a não

superação das dificuldades financeiras enfrentadas pelas universidades produz um

efeito negativo no resultado final dos estudantes e aumenta as desigualdades

acadêmicas entre os cotistas e não cotistas.

As atividades acadêmicas afetam positivamente o desempenho dos

estudantes. Participar de iniciação científica, monitoria, projeto de extensão elevam

o desempenho médio dos estudantes, pois, aqueles que participaram dessas

atividades acadêmicas tiveram desempenho superior aos estudantes que não

participaram destas atividades. Sendo assim, ampliar a participação dos estudantes

em atividades que associem a pesquisa, o ensino e a extensão pode contribuir para

minimizar as diferenças acadêmicas entre os cotistas e não cotistas. Além disso, é

importante aumentar o número de bolsas acadêmicas destinadas a programas e

projetos que não adotem o critério de alto coeficiente de rendimento como o mais

importante na seleção dos estudantes, para que os cotistas de menor desempenho

tenham oportunidade de participar das atividades acadêmicas.

Outro fator que foi associado negativamente ao desempenho foi a bolsa

permanência. Com base nos resultados dos modelos, os estudantes que ao longo

do curso de graduação receberam auxílio moradia, alimentação, transporte ou

outros tipos de auxílio financeiro tendem a ter desempenho inferior aos estudantes

que nunca receberam estes tipos de benefício. Esse resultado é compreensível,

visto que a característica socioeconômica dos estudantes que receberam esse tipo

de auxilio é distinta dos demais estudantes. A maioria desses estudantes (76,9%,

Enade 2013, e 65,5%, Enade 2014) encontra-se nos estratos mais baixos do nível

socioeconômico69 e são estudantes que necessitam de mais atenção financeira para

69

No Enade 2013, no componente de formação geral e na nota bruta geral, os estudantes que receberam esse tipo de auxílio têm desempenho inferior quando comparados aos estudantes que não receberam nenhum tipo de bolsa auxílio. A maioria desses estudantes é oriunda de escolas públicas (58,1%), 40,2% têm renda familiar de até 1,5 salário mínimo, 26,7% desses estudantes têm pelo

260

conseguirem permanecer na universidade e, consequentemente, obterem melhores

resultados acadêmica. Para Peixoto et al. (2013), a vulnerabilidade social e

econômica dos estudantes afeta o desenvolvimento acadêmico, principalmente dos

cotistas, pois eles precisam trabalhar para contribuir no sustento da família e se

manter na universidade e essa situação, na maioria das vezes, prejudica o seu

rendimento.

Portanto, existe a necessidade de ampliar o programa de bolsa permanência

de forma efetiva e beneficiar um maior número de estudantes de baixo nível

socioeconômico, como uma estratégia para minimizar as desigualdades acadêmicas

entre os estudantes. Ademais, é importante a realização de estudos, cujo objetivo

seja analisar as condições de permanência dos estudantes nas universidades e

propor intervenções eficazes na solução de problemas financeiros enfrentados pelos

alunos ao ingressarem no Ensino Superior.

Em geral, as diferenças no desempenho dos estudantes não devem ser

atribuídas apenas às políticas de ações afirmativas, pois existem outros fatores mais

significativos, como o nível socioeconômico, a sexo, a idade e a cor/raça que

também influenciam no desempenho desses estudantes. O efeito individual do nível

socioeconômico no desempenho dos estudantes é mais significativo que o efeito das

políticas de ações afirmativas, embora exista uma associação entre estas variáveis.

Talvez, o efeito das cotas esteja em função do nível socioeconômico que, no

presente estudo, foi estimado através das variáveis observadas renda da família,

nível de escolaridade dos pais e tipo de escola em que o estudante cursou o Ensino

Médio.

Portanto, esta seção foi destinada a identificar os fatores que influenciam no

desempenho dos estudantes na prova do componente de formação geral e no

componente do conhecimento específico do Enade 2013 e 2014. Nesse respeito,

verificamos que os fatores sexo, idade, cotas, cor/raça, bolsa de permanência e a

infraestrutura da IES foram associados negativamente ao desempenho acadêmico.

Enquanto que os fatores nível socioeconômico, hábito de estudo, grau de

concordância com a organização didático-pedagógica dos professores e a

menos um dos pais com nível superior. No Enade 2014, ao analisar a variável bolsa permanência individualmente, não foram encontradas diferenças significativas no desempenho desses estudantes em relação aos que não receberam nenhum tipo de auxílio financeiro.

261

participação em atividades acadêmicas fora da sala de aula impactam positivamente

no desempenho dos estudantes. Em um sistema educacional baseado nos

princípios da equidade, as diferenças econômicas e sociais não devem influenciar

nos resultados educacionais. Destarte, os resultados apresentados evidenciam que

as universidades investigadas não estão conseguindo promover a equidade de

resultados entre seus estudantes, visto que, mesmo controlando as diferenças

econômicas e considerando as características das instituições de Ensino Superior,

as disparidades educacionais entre os cotistas e não cotistas permanecem na

conclusão do curso.

262

Tabela 26 - Estimativas no Modelo multinível completo para os dados do Enade 2013



Nota Bruta Geral

Estimativa Erro

Padrão P-valor Estimativa

Erro Padrão

P-valor Estimativa Erro

Padrão P-valor

Efeito Fixo

Intercepto 3,753 0,213 0,000* 4,361 0,762 0,000* 5,107 0,728 0,000*

Variáveis do nível do Estudante Cotas -0,137 0,040 0,001* -0,053 0,039 0,178 -0,092 0,039 0,020*

Sexo -0,022 0,033 0,501 -0,090 0,032 0,005* -0,083 0,032 0,011* Cor 0,039 0,029 0,185 -0,050 0,029 0,086 -0,030 0,029 0,291 Idade -0,021 0,004 0,000* -0,035 0,004 0,000* -0,036 0,004 0,000* Nível Socioeconômico -0,032 0,021 0,123 0,050 0,020 0,016* 0,032 0,020 0,114 Índice Hábito de estudo 0,090 0,022 0,000* 0,018 0,022 0,412 0,043 0,022 0,047* Grau de concordância do professor 0,059 0,019 0,002* 0,051 0,019 0,007* 0,062 0,019 0,001* Grau de concordância com a Infraestrutura da IES

0,028 0,018 0,121 -0,010 0,018 0,570 0,001 0,018 0,962

Participação em atividade acadêmica 0,073 0,030 0,016* 0,299 0,030 0,000* 0,279 0,030 0,000*

Bolsa de Permanência -0,127 0,036 0,000* -0,059 0,036 0,099 -0,090 0,036 0,011*

Variáveis do nível do Curso

Proporção de cotistas no curso -2,307 8,145 0,099 -2,571 4,482 0,582 -4,111 4,283 0,365

Nível Socioeconômico do curso de gradação

0,834 7,983 0,003* 0,695 0,705 0,353 0,992 0,674 0,179

Média do Grau de concordância com o professor

-0,811 8,253 0,177 2,138 1,978 0,311 1,660 1,890 0,405

Efeito Aleatório

Entre Estudante 0,982 0,020 0,000* 0,955 0,019 0,000* 0,947 0,019 0,000*

Entre Curso 0,040 0,021 0,061 0,563 0,283 0,047* 0,514 0,258 0,046*

Variação Total 1,022 1,518 1,461 Correlação Intraclasse(%) 3,941 37,080 35,160

Deviance 14211,471 14093,499 14052,543



263

Tabela 27 - Estimativas no Modelo multinível completo para os dados do Enade 2014

Componente de Formação Geral Componente do Conhecimento

Específico Nota Bruta Geral

Estimativa Erro Padrão P-valor Estimativa Erro Padrão P-valor Estimativa Erro Padrão P-valor

Efeito Fixo

Intercepto 2,236 0,697 0,011 3,039 0,956 0,010* 3,841 0,924 0,002*

Variáveis do nível do Estudante

Cotas -0,036 0,020 0,072 -0,005 0,020 0,814 -0,014 0,019 0,458

Sexo -0,093 0,018 0,000* -0,174 0,018 0,000* -0,173 0,018 0,000*

Cor -0,036 0,018 0,039 -0,075 0,017 0,000* -0,073 0,017 0,000*

Idade -0,014 0,001 0,000* -0,016 0,001 0,000* -0,018 0,001 0,000*

Nível Socioeconômico 0,127 0,012 0,000* 0,202 0,011 0,000* 0,207 0,011 0,000*

Índice Hábito de estudo 0,074 0,011 0,000* 0,144 0,011 0,000* 0,143 0,010 0,000*

Grau de concordância do professor 0,025 0,012 0,029* 0,014 0,011 0,206 0,020 0,011 0,074


-0,042 0,011 0,000* -0,050 0,010 0,000* -0,055 0,010 0,000*

Participação em atividade acadêmica 0,107 0,019 0,000* 0,307 0,018 0,000* 0,287 0,018 0,000*

Bolsa de Permanência -0,116 0,022 0,000* -0,080 0,021 0,000* -0,104 0,021 0,000*

Variáveis do nível do Curso

Proporção de cotistas no curso 2,788 2,167 0,229 -2,555 2,956 0,409 -3,270 2,858 0,281

Nível Socioeconômico do curso de gradação

0,031 0,392 0,940 1,263 0,538 0,043* 0,761 0,520 0,178

Média do Grau de concordância com o professor

-1,009 0,831 0,256 2,879 1,138 0,059 1,950 1,100 0,110

Efeito Aleatório

Entre Estudante 0,960 0,011 0,000 0,906 0,011 0,000 0,889 0,010 0,000

Entre Curso 0,043 0,020 0,043 0,114 0,038 0,037 0,074 0,036 0,038

Variação Total 1,003 1,020 0,963

Correlação Intraclasse(%) 4,313 11,133 7,687

Deviance 40931,902 40112,81 39818,301



264

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Esta tese teve como principal objetivo investigar se existe diferença no

desempenho acadêmico entre cotistas e não cotistas na conclusão do curso de

graduação nas Universidades Federais da Região Nordeste, no exame nacional de

desempenho de estudantes de 2013 e 2014. Também, foi do nosso interesse

conhecer o perfil socioeconômico dos estudantes cotistas e não cotistas e conhecer

as principais características que diferenciam estes dois grupos de estudantes, além

de investigar os principais fatores que contribuem na promoção da equidade de

resultados na conclusão do curso de graduação.

A base de dados utilizada nessa investigação contém informações sobre as

notas obtidas nas provas dos componentes de formação geral e de conhecimentos

específicos e sobre as características pessoais e acadêmicas dos estudantes

concluintes dos cursos de graduação das Universidades Federais da Região

Nordeste que adotaram alguma política de ação afirmativa como parte do seu

processo seletivo, anterior à Lei de cotas 12.711/2012.

Essas informações nos permitiram compreender os fatores que diferenciam o

desempenho acadêmico entre os estudantes cotistas e não cotistas e os resultados

encontrados contribuíram para a reflexão do impacto das políticas de ações

afirmativas nas universidades investigadas. Inicialmente, foi realizada uma descrição

dos aspectos mais relevantes das universidades que participaram do estudo em

relação às cotas e cor/raça.

Os estudantes cotistas estão em menor proporção, principalmente, nos

cursos de alto prestígio como Medicina, Odontologia, Biomedicina, nas

Engenharias70, Ciências da Computação e Sistema de Informação e Arquitetura e

Urbanismo. Os cursos de Nutrição, Serviço Social, Enfermagem, Pedagogia,

Filosofia, Artes Visuais e História possuem o maior contingente de estudantes

cotistas.

O quantitativo de estudantes cotistas e pretos é maior nas universidades que

adotaram o critério étnico-racial como parte de seu processo seletivo. Os estudantes

70

O percentual de estudantes cotista é menor no curso de Engenharia da Computação e Engenharia de Produção e estão mais presentes nas Engenharias Química, Florestal, Alimento e Civil.

265

pretos continuam sub-representados nas universidades investigadas, embora

tenhamos observado ações direcionadas para a minimização das diferenças de

ingresso entre os diferentes grupos. Existe uma distância considerável na

representatividade de estudantes pretos e brancos nas universidades investigadas,

os negros representam a maior parte dos sujeitos excluídos do Ensino Superior.

Grande parte dos estudantes beneficiários das políticas de ações afirmativas

ingressou nas universidades pelo critério social por serem estudantes egressos da

rede pública de ensino e pelo critério étnico-racial. O percentual de estudantes

brancos cotistas foi 1,5 pontos maior que o de estudantes pretos cotistas, no Enade

2013, e 0,8 pontos, no Enade 2014. Em relação aos estudantes não cotistas, a

diferença no percentual de ingresso entre brancos e pretos é em torno de 38,9

pontos (Enade 2013) e 25 pontos (Enade 2104). Esses resultados mostram a

necessidade da ampliação das políticas de ações afirmativas para a população

preta, visto que o estudante preto não está se beneficiando na mesma proporção

que o estudante branco do acesso à universidade e, principalmente, nos cursos de

alto prestígio social.

O perfil socioeconômico71 dos estudantes cotistas é muito distinto do perfil

dos não cotistas e essa diferença fica mais evidente quando se investiga a renda

familiar e o nível de escolaridade dos pais. Os cotistas estão mais presentes nos

estratos mais baixos do construto nível socioeconômico, sendo representados pelos

estudantes cuja renda total da família é inferior a três salários mínimos, têm até 24

anos, os pais estudaram até o Ensino Fundamental e menos de 23% dos cotistas

têm pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação, além disso, são

negros72 e cursaram o Ensino Médio em escolas da rede pública de ensino. Os

estudantes não cotistas possuem renda total da família superior a seis salários

mínimos, são brancos, têm até 24 anos, cursaram o Ensino Médio em escolas

privadas e mais de 50% têm pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-

graduação.

Verificamos que as características socioeconômicas dos estudantes cotistas

de baixo NSE se aproximam das características dos estudantes não cotistas de

71

O nível socioeconômico dos estudantes foi estimado com base na renda total da família, nível de escolaridade dos pais e tipo de escola em que cursou o Ensino Médio. 72

Junção de pretos e pardos. Entre os pretos a maior proporção é de cotistas.

266

mesmo NSE e se distinguem dos subgrupos de estudantes cotistas e não cotistas

com alto NSE. Os estudantes cotistas de alto nível socioeconômico, em sua maioria,

possuem renda familiar superior a dez salários mínimos, pelo menos um dos pais

têm nível superior ou pós-graduação, cursaram o Ensino Médio em escolas públicas;

são pardos e concluíram a graduação nos cursos de Medicina, Odontologia e nas

Engenharias, principalmente, na Engenharia Civil.

Percebe-se que o perfil dos estudantes cotistas e não cotistas de alto nível

socioeconômico é muito semelhante. Possivelmente, esses cotistas são egressos de

institutos federais de ensino e teriam condições de ingressarem no Ensino Superior

sem acessar as políticas de ações afirmativas. Portanto, consideramos ser

necessário rever os critérios sociais para seleção de estudantes cotistas.

Os resultados encontrados nos permitem concluir que, em geral, os

estudantes cotistas tiveram desempenho inferior aos estudantes não cotistas na

prova dos componentes de formação geral e do conhecimento específico no Enade

2013 e 2014. Observa-se que a diferença no desempenho médio dos estudantes é

maior no componente de formação geral.

Ao analisar a nota média dos estudantes em relação à cor, observa-se que a

nota dos não cotistas brancos é maior e difere, significativamente, da nota dos

cotistas pretos e pardos. E os cotistas pretos possuem menor nota média do que

todos os demais grupos de estudantes segundo a cor.

A maior discrepância entre os estudantes está concentrada no nível

socioeconômico, os estudantes cotistas de baixo NSE têm desempenho muito

inferior ao dos cotistas e não cotistas de alto NSE. Esse resultado é importante para

a reflexão sobre a equidade de resultados no Ensino Superior. Em um sistema

educacional baseado nos princípios da equidade, as diferenças econômicas e

sociais não devem influenciar nos resultados educacionais. De acordo com Karino

(2016), um sistema educacional equânime assegura um ensino de qualidade e

igualitário para todos os indivíduos, independentemente do nível socioeconômico,

raça ou gênero. Para a autora, “uma educação, pautada em políticas regidas pelo

princípio da equidade, precisa buscar superar as desigualdades educacionais em

busca de um ensino de qualidade para todos” (KARINO, 2016, p. 93).

267

Ao analisar o desempenho dos estudantes em relação aos cursos de

graduação, encontramos diferenças estatisticamente significativas nos cursos de

Odontologia, Farmácia, Medicina, Arquitetura e Urbanismo, Engenharias, Pedagogia

e Música. Para os demais cursos, não foram encontradas diferenças significativas.

Nos cursos de Odontologia e Farmácia, ao comparar a nota bruta geral dos

estudantes (média ponderada entre a nota do componente de formação geral e a

nota do componente de conhecimentos específicos), não encontramos diferenças

significativas no desempenho entre os cotistas e não cotistas. Entretanto, ao analisar

os componentes, individualmente, os rendimentos médios dos estudantes diferiram

apenas no componente de formação geral; no componente de conhecimento

específico o desempenho destes estudantes é estatisticamente o mesmo. Nos

cursos de Medicina, Arquitetura e Urbanismo, Engenharias, Pedagogia e Música, o

desempenho dos estudantes diferia significativamente nos dois componentes

avaliados.

Os modelos de regressão multinível foram ajustados com a finalidade de

conhecer os fatores que influenciam no desempenho dos estudantes e encontramos

os seguintes resultados: a) as cotas impactaram negativamente no desempenho

acadêmico dos estudantes. Os cotistas apresentaram desempenho inferior aos não

cotistas apenas no componente de formação geral no Enade de 2013; b) o

desempenho dos estudantes diminui com o aumento da idade. Os estudantes mais

velhos tendem a ter pior desempenho; c) a cor tem impacto negativo, os estudantes

que se autodeclararam brancos ou amarelos de origem oriental têm rendimento

superior em relação aos estudantes pretos, pardos e indígenas no Enade 2014; d) a

variável sexo tem um efeito negativo, indicando que existe uma desigualdade de

gênero, os homens têm desempenho superior ao das mulheres, com exceção do

componente de formação geral do Enade 2013; e) o hábito de estudo influencia

positivamente no rendimento dos estudantes. Há uma diferenciação no desempenho

dos estudantes quando estes têm maior hábito de estudo; f) as atividades

acadêmicas extraclasse afetam positivamente o desempenho dos estudantes.

Participar de iniciação científica, monitoria ou projeto de extensão eleva o

desempenho médio dos estudantes; g) as metodologias de ensino e a relação do

professor com os estudantes têm um impacto positivo no desempenho dos

estudantes; h) a infraestrutura da universidade teve um efeito negativo no

268

desempenho do estudante; i) a bolsa de permanência tem um efeito negativo no

desempenho do estudante. Esse resultado foi o inverso do esperado.

Uma coisa fundamental é que devemos ter mais vagas nas universidades,

uma vez que necessitamos de políticas de ações afirmativas devido à incapacidade

das IES em oportunizar o acesso a todos os estudantes, independentemente da cor,

nível socioeconômico e tipo de escola. Enquanto esse ideal de universalização do

acesso não é alcançado, têm-se a necessidade da existência de ações afirmativas

focalizadas para o ingresso dos grupos sub-representados, como os pretos e

indígenas.

Outro aspecto importante é que se o fator socioeconômico interfere no acesso

à Educação Superior, necessitamos melhorar os critérios sociais para as cotas, isso

significa melhorar a distribuição das cotas entre a população. Nada justifica a

atribuição das cotas para estudantes de institutos federais de renda elevada, essa

observação é imprescindível por estas instituições terem elevado nível de qualidade,

o que se difere da realidade das demais escolas públicas.

De maneira geral, ainda é preciso um esforço maior das universidades na

promoção da equidade porque há uma diferença entre cotistas e não cotistas.

Particularmente, alguns cursos conseguiram resultados melhores que outros, isso

precisaria ser examinado com mais profundidade para identificar quais foram os

esforços feitos por esses cursos para promover a equidade de resultados entre os

seus estudantes e que não foram analisados neste trabalho. Provavelmente,

somente após o primeiro ciclo completo da Lei 12.711/2012, é que poderemos

avaliar de fato se as universidades estão conseguindo reduzir as diferenças de

desempenho verificado no início do curso de graduação e, consequentemente,

promovendo a equidade de resultados entre os cotistas e não cotistas. As

conclusões deste trabalho não eximem a necessidade de avançar nos estudos sobre

a política de cotas raciais nas universidades federais brasileiras. Além disso, este

estudo não pretendeu esgotar as conclusões sobre as politicas de cotas, a partir dos

resultados apresentados, mas contribuir para uma análise mais profunda do impacto

das políticas de ações afirmativas. Esperamos que outros pesquisadores possam

dar continuidade à pesquisa iniciada nesta tese, explorando outros fatores que

ajudem na compreensão das diferenças educacionais entre os cotistas e não

cotistas e propor novas reflexões para a avaliação dessa política.

269

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APÊNDICES

APÊNDICE A - Resultados da estimação dos construtos utilizando o modelo de

Resposta Gradual

APÊNDICE B - Resultados

289

APÊNDICE A - Resultados da estimação dos construtos utilizando o modelo de Resposta Gradual

Tabela 1 - Relação dos motivos de exclusão dos concluintes do curso de graduação Estudantes da base de dados no Enade 2013 e 2014

Motivo de Exclusão do Estudante 2013 2014

n n

Sem informação sobre ter participado ou não de algum tipo de políticas de ações afirmativas

720 3065

Ausente na prova 147 1291

Protesto 64 6

Alguma prova com nota zero 101 233

Estudantes que não responderam ou responderam "Não sei responder" a maioria das perguntas do questionário do estudante

378 2735

Tecnólogo em Gestão hospitalar 15 0

Tecnologia de rede de computadores 0 24

Universidade Federal do Ceará 577 1813

Universidade Federal de Campina Grande* 490 1671

Universidade Federal Rural do Semi-Árido 39 161

Universidade Federal do Cariri 77 82

Total de Excluídos 2608 11081 Total população na base de dados 7623 25678

Total Final 5015 14597 *percentual de cotistas em 2013 foi de 3,9%


290

Construto 1: Nível socioeconômico ou estrutura social

Tabela 2 - Nível Socioeconômico do estudante no Enade 2013

Variável Proporção de Resposta

Parâmetros Estimados

Dificuldade Discriminação

1 2 3 4 5 b1 b2 b3 b4 Média ai

Renda 0,19 0,26 0,28 0,13 0,14 -1,21 -0,19 0,84 1,48 0,23 1,84

Escolaridade do Pai 0,05 0,19 0,12 0,37 0,28 -2,18 -0,93 -0,49 0,75 -0,71 2,16

Escolaridade da mãe 0,02 0,12 0,1 0,37 0,39 -2,76 -1,43 -0,91 0,38 -1,18 2,03

Tipo de Escola 0,32 0,04 0,61 0,032 - -0,77 -0,57 3,34 - 0,67 1,23


Tabela 3 - Nível Socioeconômico do estudante no Enade 2014




1 2 3 4 5 b1 b2 b3 b4 Média a

Renda 0,27 0,29 0,25 0,1 0,09 -0,95 0,21 1,34 2,15 0,69 1,48

Escolaridade do Pai 0,12 0,28 0,12 0,29 0,18 -1,41 -0,31 0,08 1,09 -0,14 2,72

Escolaridade da mãe 0,07 0,24 0,13 0,31 0,25 -1,8 -0,61 -0,18 0,86 -0,43 2,41

Tipo de Escola 0,55 0,04 0,37 0,04 0 0,2 0,36 2,7 4,79 2,01 1,56


291

Gráfico 1-Informação do item e Teste de Informação no Enade 2013


Gráfico 2 - Informação do item e Teste de Informação no Enade 2014


292

Figura 1 - Analise Fatorial no Enade 2013 Figura 2 - Analise Fatorial no Enade 2014

Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep. Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.

293

Construto 2: Hábitos de Estudo.

Tabela 4 - Hábitos de estudo do estudante no Enade 2013




1 2 3 4 5 b1 b2 b3 b4 Média

Livros lidos no ano 16,52 41,7 27,79 6,53 7,46 -1,5 0,31 1,67 2,26 0,68 1,46

Horas de estudos 0,94 28,99 32,5 18,46 19,11 -17,5 -3,21 1,94 5,47 -3,32 0,27


Tabela 5 - Hábitos de estudo do estudante no Enade 2014




1 2 3 4 5 b1 b2 b3 b4 Média

Livros lidos no ano 10,2 34,7 32,6 10 12,5 -5,04 -0,5 2,85 4,49 0,45 0,45

Horas de estudos 2 39,1 31,7 15 12,3 -2,52 -0,27 0,73 1,4 -0,17 2,61


294



295

Gráfico 3 - Informação do item e Função teste de Informação dos itens que formam o construto Hábitos de estudo no Enade 2013


Gráfico 4 - Informação do item e Função teste de Informação dos itens que formam o construto Hábitos de estudo no Enade 2014


296

Construto: Contribuições dos professores na formação acadêmica do Estudante

Tabela 6 - Grau de concordância dos estudantes em relação às contribuições do professor na sua formação acadêmica no Enade 2013




1 2 3 4 5 6 b1 b2 b3 b4 b5 Média

Plano de Ensino 0,02 0,07 0,14 0,25 0,30 0,23 -2,36 -1,56 -0,89 -0,13 0,79 -0,83 3,25

Relação Professor Aluno 0,03 0,06 0,12 0,23 0,28 0,28 -2,26 -1,60 -0,98 -0,22 0,66 -0,88 2,56

Referências 0,01 0,04 0,09 0,18 0,30 0,38 -2,91 -2,02 -1,31 -0,58 0,32 -1,30 2,42

Domínio do conteúdo 0,01 0,02 0,08 0,19 0,36 0,35 -3,46 -2,54 -1,62 -0,72 0,45 -1,58 2,14

Disponibilidade de Atendimento 0,03 0,07 0,14 0,23 0,29 0,26 -2,42 -1,64 -0,94 -0,18 0,76 -0,88 2,40

Avaliação 0,02 0,06 0,13 0,22 0,31 0,26 -2,51 -1,73 -1,02 -0,26 0,76 -0,95 2,51


Tabela 7 - Grau de concordância dos estudantes em relação às contribuições do professor na sua formação acadêmica no Enade 2014




1 2 3 4 5 6 b1 b2 b3 b4 b5 Média

Plano de Ensino 0,02 0,04 0,10 0,24 0,33 0,28 -2,23 -1,63 -1,05 -0,28 0,63 -0,91 3,87 Relação Professor Aluno 0,04 0,05 0,09 0,22 0,30 0,31 -2,12 -1,58 -1,05 -0,31 0,58 -0,90 2,73 Referências 0,01 0,02 0,06 0,17 0,34 0,41 -2,96 -2,23 -1,54 -0,74 0,28 -1,44 2,50 Domínio de conteúdo 0,01 0,02 0,06 0,17 0,34 0,41 -3,20 -2,42 -1,71 -0,82 0,30 -1,57 2,13 Disponibilidade de Atendimento 0,03 0,06 0,10 0,20 0,29 0,31 -2,59 -1,79 -1,17 -0,36 0,68 -1,04 1,77 Avaliação 0,02 0,03 0,08 0,19 0,33 0,35 -2,62 -2,00 -1,37 -0,56 0,47 -1,21 2,30


297





1- Plano de Ensino 2- Relação Professor Aluno 3- Referências

4- Domínio de conteúdo 5- Disponibilidade de Atendimento 6- Avaliação

1- Plano de Ensino 2- Relação Professor Aluno 3- Referências

4- Domínio de conteúdo 5- Disponibilidade de Atendimento 6- Avaliação

298



299

Construto: Qualidade da Infraestrutura da Universidade

Tabela 8 - Grau de concordância dos estudantes em relação às qualidades da IES no Enade 2013




1 2 3 4 5 6 b1 b2 b3 b4 b5 Média

Infraestrutura das salas 0,10 0,10 0,15 0,18 0,22 0,25 -1,52 -0,99 -0,36 0,18 0,95 -0,35 2,36

Ambiente adequado 0,16 0,15 0,18 0,19 0,17 0,15 -1,06 -0,49 0,04 0,61 1,25 0,07 3,80

Quantidade de material 0,21 0,15 0,18 0,18 0,15 0,14 -0,85 -0,38 0,15 0,69 1,34 0,19 4,08

Biblioteca 0,08 0,13 0,18 0,20 0,22 0,19 -2,03 -1,05 -0,29 0,41 1,33 -0,33 1,69


Tabela 9 - Grau de Concordância dos estudantes em relação às qualidades da IES no Enade 2014.




1 2 3 4 5 6 b1 b2 b3 b4 b5 Média

Infraestrutura das salas 0,07 0,08 0,11 0,19 0,26 0,30 -1,87 -1,27 -0,72 -0,04 0,81 -0,62 2,27 Ambiente adequados 0,09 0,10 0,12 0,20 0,24 0,24 -1,47 -0,94 -0,46 0,17 0,94 -0,35 4,06 Quantidade de material 0,10 0,10 0,13 0,20 0,24 0,24 -1,41 -0,90 -0,43 0,16 0,89 -0,34 4,28 Biblioteca 0,05 0,08 0,12 0,19 0,28 0,28 -2,59 -1,70 -0,97 -0,13 1,04 -0,87 1,43


300


Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep



1- Condições das salas 2- Ambiente adequado

3- Quantidade de material 4- Domínio de conteúdo

1- Condições das salas 2- Ambiente adequado

3- Quantidade de material 4- Domínio de conteúdo

301



302

Construto: Contribuições do Curso de Graduação na formação acadêmica do Estudante.

Tabela 10 - Grau de concordância dos estudantes em relação às contribuições do curso na sua formação acadêmica no Enade 2013




1 2 3 4 5 6 b1 b2 b3 b4 b5 Média

Metodologia de ensino 0,02 0,06 0,13 0,21 0,25 0,33 -

2,52 -

1,70 -

0,98 -

0,24 0,58 -0,97 2,25

Experiências de aprendizagem 0,03 0,05 0,12 0,18 0,24 0,38 -

2,49 -

1,77 -

1,05 -

0,37 0,42 -1,05 2,12

Capacidade de Reflexão 0,01 0,02 0,05 0,13 0,27 0,52 -

2,74 -

2,13 -

1,54 -

0,87 -

0,05 -1,47 2,87 Soluções para problemas sociais 0,01 0,03 0,07 0,13 0,27 0,49

-2,64

-2,00

-1,38

-0,77 0,06 -1,35 2,69

Forma de Escrita 0,01 0,02 0,05 0,13 0,27 0,51 -

2,86 -

2,18 -

1,58 -

0,89 -

0,01 -1,50 2,46

Capacidade de aprender 0,01 0,02 0,06 0,15 0,31 0,45 -

3,00 -

2,29 -

1,59 -

0,81 0,16 -1,51 2,56

Superação de Problemas 0,08 0,11 0,16 0,24 0,23 0,18 -

1,97 -

1,26 -

0,57 0,27 1,28 -0,45 1,76

Dedicação ao Estudo 0,01 0,02 0,05 0,10 0,23 0,58 -

3,68 -

2,80 -

1,97 -

1,23 -

0,26 -1,99 1,61

Articulação Teórico 0,03 0,07 0,12 0,18 0,27 0,34 -

2,64 -

1,78 -

1,08 -

0,36 0,60 -1,05 1,79

Conhecimento atualizado 0,01 0,04 0,10 0,19 0,31 0,35 -

2,91 -

2,01 -

1,26 -

0,50 0,51 -1,23 2,19

Auxílio Monitor 0,03 0,08 0,13 0,18 0,25 0,33 -

3,28 -

2,08 -

1,18 -

0,31 0,78 -1,21 1,22


303

Tabela 11 - Grau de concordância dos estudantes em relação às contribuições do curso na sua formação acadêmica no Enade 2014




1 2 3 4 5 6 b1 b2 b3 b4 b5 Média

Metodologia de ensino 0,02 0,04 0,08 0,19 0,28 0,40 -2,79 -2,13 -1,49 -0,67 0,23 -1,37 2,20

Experiências de aprendizagem 0,03 0,04 0,08 0,17 0,25 0,43 -2,61 -1,98 -1,40 -0,66 0,16 -1,30 2,24

Capacidade de Reflexão 0,01 0,02 0,03 0,10 0,25 0,59 -3,08 -2,43 -1,89 -1,20 -0,34 -1,79 2,90

Soluções para problemas sociais 0,01 0,02 0,04 0,12 0,26 0,55 -2,85 -2,29 -1,76 -1,08 -0,22 -1,64 2,60

Forma de Escrita 0,01 0,02 0,05 0,12 0,26 0,54 -3,00 -2,38 -1,81 -1,09 -0,20 -1,70 2,38

Capacidade de aprender 0,01 0,02 0,04 0,15 0,33 0,46 -3,09 -2,50 -1,88 -1,00 0,04 -1,68 2,65

Superação de Problemas 0,07 0,07 0,13 0,24 0,27 0,22 -2,23 -1,63 -0,97 -0,08 1,01 -0,78 1,77

Dedicação ao Estudo 0,01 0,02 0,04 0,11 0,26 0,56 -3,77 -2,96 -2,24 -1,36 -0,26 -2,12 1,59

Articulação Teórico 0,03 0,06 0,10 0,21 0,28 0,32 -2,53 -1,83 -1,23 -0,43 0,54 -1,10 2,03

Conhecimento atualizado 0,02 0,04 0,08 0,18 0,32 0,37 -2,85 -2,12 -1,48 -0,69 0,33 -1,36 2,36

Auxílio Monitor 0,05 0,08 0,11 0,19 0,24 0,33 -3,05 -2,09 -1,37 -0,44 0,69 -1,25 1,17


304



1- Metodologia de ensino 2- Experiências de aprendizagem 3- Capacidade de Reflexão

4- Soluções para problemas sociais 5- Forma de Escrita 6- Capacidade de aprender

7-Superação de Problemas 8- Dedicação ao Estudo 9- Articulação Teórico

10- Conhecimento atualizado 11- Auxílio Monitor

305



1- Metodologia de ensino 2- Experiências de aprendizagem 3- Capacidade de Reflexão

4- Soluções para problemas sociais 5- Forma de Escrita 6- Capacidade de aprender

7-Superação de Problemas 8- Dedicação ao Estudo 9- Articulação Teórico

10- Conhecimento atualizado 11- Auxílio Monitor

Traço Latente

306



307

APÊNDICE B - Resultados

Tabela 12 - Distribuição percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região Nordeste investigadas no Enade 2013

Universidade Não Cotista Cotista Total

n % n % n %

Universidade Federal de Sergipe

385 90,8 39 9,2 424 100

Universidade Federal do Piauí

703 87,9 97 12,1 800 100

Universidade Federal do Maranhão

235 64,9 127 35,1 362 100

Universidade Federal do Rio Grande Do Norte

584 86 95 14 679 100

Universidade Federal de Alagoas

641 81,2 148 18,8 789 100


352 61,1 224 38,9 576 100

Universidade Federal da Paraíba

392 96,1 16 3,9 408 100

Universidade Federal de Pernambuco

443 91,2 43 8,8 486 100

Universidade Federal Rural de Pernambuco

235 90 26 10 261 100

Universidade Federal do Vale do São Francisco

70 85,4 12 14,6 82 100

Universidade Federal do Recôncavo da Bahia

92 62,2 56 37,8 148 100

Total 4132 82,4 883 17,6 5015 100


308

Tabela 13 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região Nordeste investigadas no Enade 2014

Universidade Não Cotista Cotista Total

n % n % n %

Universidade Federal de Sergipe 864 78,5 237 21,5 1101 100,0 Universidade Federal do Piauí 1869 72,5 708 27,5 2577 100,0 Universidade Federal do Maranhão 433 60,6 282 39,4 715 100,0 Universidade Federal do Rio Grande Do Norte

1680 83,5 332 16,5 2012 100,0

Universidade Federal de Alagoas 1988 78,7 537 21,3 2525 100,0 Universidade Federal da Bahia 891 69,2 397 30,8 1288 100,0 Universidade Federal da Paraíba 1068 83,0 219 17,0 1287 100,0 Universidade Federal de Pernambuco

1138 77,7 326 22,3 1464 100,0


754 75,2 248 24,8 1002 100,0


136 85,0 24 15,0 160 100,0


194 51,9 180 48,1 374 100,0

Universidade Federal do Oeste da Bahia

74 80,4 18 19,6 92 100,0

TOTAL 11089 76,0 3508 24,0 14597 100,0 Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.

309

Tabela 14 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região Nordeste investigadas segundo a cor/ raça no Enade 2013

Universidade

Cor ou Raça

Total Branco(a) Preto(a) Pardo(a) Amarelo(a)

Origem indígena


170 36 213 2 2 423

40,2% 8,5% 50,4% 0,5% 0,5% 100,0%


280 65 446 5 4 800

35,0% 8,1% 55,8% 0,6% 0,5% 100,0%


127 56 171 4 4 362

35,1% 15,5% 47,2% 1,1% 1,1% 100,0%


387 34 243 10 5 679

57,0% 5,0% 35,8% 1,5% 0,7% 100,0%


271 59 444 9 6 789

34,3% 7,5% 56,3% 1,1% 0,8% 100,0%


185 99 283 4 4 575

32,2% 17,2% 49,2% 0,7% 0,7% 100,0%


184 28 190 2 2 406

45,3% 6,9% 46,8% 0,5% 0,5% 100,0%


289 22 170 5 0 486

59,5% 4,5% 35,0% 1,0% 0,0% 100,0%


134 21 99 2 5 261

51,3% 8,0% 37,9% ,8% 1,9% 100,0%


35 9 38 0 0 82

42,7% 11,0% 46,3% 0,0% 0,0% 100,0%


28 42 76 1 1 148

18,9% 28,4% 51,4% 0,7% 0,7% 100,0%

Total 2090 471 2373 44 33 5011

41,7% 9,4% 47,4% 0,9% 0,7% 100,0%


310

Tabela 15 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região Nordeste investigadas segundo a cor/raça no Enade 2014

Universidade

Cor ou Raça

Total Branco (a)

Preto (a)

Pardo (a)

Amarelo (a)

Origem indígena


290 127 665 7 12 1101

26,3% 11,5% 60,4% 0,6% 1,1% 100,0%


575 413 1545 30 14 2577

22,3% 16,0% 60,0% 1,2% 0,5% 100,0%


161 189 350 11 4 715

22,5% 26,4% 49,0% 1,5% 0,6% 100,0%


1008 155 819 9 21 2012

50,1% 7,7% 40,7% 0,4% 1,0% 100,0%


758 300 1417 21 29 2525

30,0% 11,9% 56,1% 0,8% 1,1% 100,0%


336 356 577 10 9 1288

26,1% 27,6% 44,8% 0,8% 0,7% 100,0%


492 134 622 18 21 1287

38,2% 10,4% 48,3% 1,4% 1,6% 100,0%


683 158 601 12 10 1464

46,7% 10,8% 41,1% 0,8% 0,7% 100,0%


393 125 464 12 8 1002

39,2% 12,5% 46,3% 1,2% 0,8% 100,0%


53 18 87 1 1 160

33,1% 11,3% 54,4% 0,6% 0,6% 100,0%


45 168 157 1 3 374

12,0% 44,9% 42,0% 0,3% 0,8% 100,0%

Universidade Federal do Oeste da Bahia

27 15 47 2 1 92

29,3% 16,3% 51,1% 2,2% 1,1% 100,0%

Total 4821 2158 7351 134 133 14597

33,0% 14,8% 50,4% 0,9% 0,9% 100,0% Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.

311

Tabela 16 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região Nordeste investigadas segundo o tipo de escola em que cursou o Ensino Médio no Enade 2013

Universidade Pública Privada Total

Universidade Federal de Sergipe 117 307 424

27,6% 72,4% 100,0%

Universidade Federal do Piauí 301 499 800

37,6% 62,4% 100,0%

Universidade Federal do Maranhão 182 180 362

50,3% 49,7% 100,0%

Universidade Federal do Rio Grande Do Norte 188 491 679

27,7% 72,3% 100,0%

Universidade Federal de Alagoas 336 453 789

42,6% 57,4% 100,0%

Universidade Federal da Bahia 272 304 576

47,2% 52,8% 100,0%

Universidade Federal da Paraíba 152 256 408

37,3% 62,7% 100,0%

Universidade Federal de Pernambuco 86 400 486

17,7% 82,3% 100,0%

Universidade Federal Rural de Pernambuco 117 144 261

44,8% 55,2% 100,0%

Universidade Federal do Vale do São Francisco 39 43 82

47,6% 52,4% 100,0%

Universidade Federal do Recôncavo da Bahia 86 62 148

58,1% 41,9% 100,0%

Total 1876 3139 5015

37,4% 62,6% 100,0%


312

Gráfico 11- Distribuição percentual do estudante cotista por critério de ingresso no curso de graduação no Enade 2013 e 2014


Critério étnico-racial Critério de renda Ter estudado em escola pública ou particular com bolsa de estudo Critério de renda e ter estudado em escola pública

Sistema diferente dos anteriores.


313

314

Tabela 17 - Distribuição Percentual dos critérios das políticas de ação afirmativas por cor/raça no Enade 2013 e 2014


Critério

Branco(a) Preto(a) Pardo(a) Amarelo(a) Origem indígena

n % n % n % n % n %

Enade 2013

Sim, por critério étnico-racial (negros, pardos e indígenas)

0 0,0%

87 9,9% 64 7,3%

2 0,2%

4 0,5%

Sim, por critério de renda 7 ,8% 3 ,3% 23

2,6%

0 0,0%

0 0,0%

Sim, por ter estudado em escola pública ou particular com bolsa de estudos

165 18,7%

58 6,6% 314 35,6%

7 0,8%

3 0,3%

Sim, por sistema que combina dois ou mais critérios anteriores

8 ,9% 29 3,3% 60 6,8%

0 0,0%

1 0,1%

Sim, por sistema diferente dos anteriores

15 1,7%

5 ,6% 27 3,1%

0 0,0%

0 0,0%

Total

195 22,1%

182 20,6%

488 55,3%

9 1,0%

8 ,9%

Enade 2014


5 ,1% 328 9,4% 219 6,2%

3 0,1%

9 0,3%

Sim, por critério de renda 53

1,5%

26 ,7% 120 3,4%

2 0,1%

4 0,1%


484 13,8%

241 6,9% 1042 29,7%

19 0,5%

13 0,4%


37 1,1%

128 3,6% 190 5,4%

1 0,0%

3 0,1%


125 3,6%

98 2,8% 340 9,7%

9 0,3%

9 0,3%

Total 704

20,1%

821 23,4%

1911 54,5%

34 1,0%

38 1,1%

315

Tabela 18 - Distribuição percentual dos estudantes segundo o sexo e tipo de política de ação afirmativa ou inclusão social no Enade 2013

Curso

Não cotista Cotista

Feminino Masculino Feminino Masculino

n % n % n % n %

Enade 2013


211 58,3% 151 41,7% 27 58,7% 19 41,3%

Odontologia 215 62,5% 129 37,5% 37 67,3% 18 32,7%

Medicina 326 53,5% 283 46,5% 48 49,0% 50 51,0%

Agronomia 125 32,1% 265 67,9% 35 43,8% 45 56,3%

Farmácia 220 67,7% 105 32,3% 44 67,7% 21 32,3%

Enfermagem 436 86,3% 69 13,7% 116 80,0% 29 20,0%

Fonoaudiologia 84 88,4% 11 11,6% 18 81,8% 4 18,2%

Nutrição 343 92,2% 29 7,8% 126 95,5% 6 4,5%

Fisioterapia 171 73,7% 61 26,3% 17 53,1% 15 46,9%

Serviço social 356 93,0% 27 7,0% 127 95,5% 6 4,5%

Zootecnia 123 48,8% 129 51,2% 23 69,7% 10 30,3%

Biomedicina 82 62,6% 49 37,4% 8 50,0% 8 50,0%


67 50,8% 65 49,2% 17 65,4% 9 34,6%

Total 2759 55,0% 1373 27,4% 643 12,8% 240 4,8%

Enade 2014


334 70,3% 141 29,7% 58 66,7% 29 33,3%

Matemática 309 41,4% 437 58,6% 112 41,5% 158 58,5%

Letras 548 76,1% 172 23,9% 197 74,6% 67 25,4%

Física 68 18,6% 298 81,4% 29 30,9% 65 69,1%

Química 332 53,3% 291 46,7% 93 60,8% 60 39,2%

Biologia 843 72,4% 322 27,6% 291 72,0% 113 28,0%

História 298 46,2% 347 53,8% 162 60,0% 108 40,0%

Geografia 316 46,6% 362 53,4% 140 51,1% 134 48,9%

Filosofia 141 51,6% 132 48,4% 70 57,9% 51 42,1%


122 19,3% 511 80,7% 25 22,9% 84 77,1%

Ciências sociais 158 53,4% 138 46,6% 67 63,2% 39 36,8%

Engenharia 706 31,5% 1537 68,5% 105 28,6% 262 71,4%

Pedagogia 1334 90,4% 142 9,6% 657 90,1% 72 9,9%

Educação Física Licenciatura

193 46,1% 226 53,9% 77 50,3% 76 49,7%

Música 46 26,4% 128 73,6% 11 26,8% 30 73,2%

Artes visuais 100 63,7% 57 36,3% 40 60,6% 26 39,4%

Total 5848 40,1% 5241 35,9% 2134 14,6% 1374 9,4%


316

Tabela 19 - Distribuição percentual dos critérios das políticas de ação afirmativas por faixa de renda no Enade 2013 e 2014

Critério

Até 1,5 salário mínimo

Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos



Acima de 10,0 salários mínimos

n % n % n % n % n %

Enade 2013


242 42,9% 204 36,2% 95 16,8% 15 2,7% 8 1,4%

Sim, por critério de renda

106 51,7% 69 33,7% 27 13,2% 3 1,5% 0 0,0%


645 35,9% 669 37,2% 378 21,0% 91 5,1% 16 ,9%


167 46,5% 114 31,8% 61 17,0% 15 4,2% 2 ,6%


210 36,1% 205 35,3% 122 21,0% 31 5,3% 13 2,2%

Total 1370 39,1% 1261 35,9% 683 19,5% 155 4,4% 39 1,1%

Enade 2014


60 38,2% 55 35,0% 27 17,2% 8 5,1% 7 4,5%

Sim, por critério de renda

18 54,5% 11 33,3% 3 9,1% 1 3,0% 0 0,0%


186 33,9% 190 34,7% 119 21,7% 27 4,9% 26 4,7%


31 31,6% 39 39,8% 22 22,4% 1 1,0% 5 5,1%


11 23,4% 18 38,3% 10 21,3% 7 14,9% 1 2,1%

Total 306 34,7% 313 35,4% 181 20,5% 44 5,0% 39 4,4%


317

Tabela 20 - Distribuição percentual da renda familiar do estudante, segundo a cor/raça e curso de graduação no Enade 2013

Curso Faixa de Renda Branco(a) Preto(a) Pardo(a) Amarelo(a) Origem indígena


Até 1,5 salário mínimo 30 9 54 0 2

31,60% 9,50% 56,80% 0,00% 2,10%

Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 43 19 69 1 0

32,60% 14,40% 52,30% 0,80% 0,00%


47,20% 1,90% 50,00% 0,00% 0,90%


61,90% 2,40% 35,70% 0,00% 0,00%

Acima de 10,0 salários mínimos 24 0 8 0 1

72,70% 0,00% 24,20% 0,00% 3,00%

Odontologia


33,30% 25,90% 33,30% 7,40% 0,00%


45,30% 3,80% 49,10% 1,90% 0,00%


45,40% 4,60% 46,90% 3,10% 0,00%


57,00% 3,20% 39,80% 0,00% 0,00%


54,20% 3,10% 42,70% 0,00% 0,00%

318

Continuação...

Curso Faixa de Renda Branco(a) Preto(a) Pardo(a) Amarelo(a) Origem

indígena

Medicina


53,80% 7,70% 38,50% 0,00% 0,00%


18 5 22 0 0

40,00% 11,10% 48,90% 0,00% 0,00%


45,00% 9,50% 43,20% 1,20% 1,20%


55,30% 6,00% 35,30% 2,00% 1,30%


60,50% 2,40% 35,90% 0,60% 0,60%

Agronomia


28,50% 13,40% 55,80% 0,00% 2,30%


33,60% 10,70% 53,00% 2,70% 0,00%


43,00% 6,50% 46,20% 3,20% 1,10%


51,70% 6,90% 41,40% 0,00% 0,00%


37,00% 7,40% 48,10% 0,00% 7,40%

319

Continuação..

.


indígena

Farmácia


36,20% 13,80% 50,00% 0,00% 0,00%


35,20% 12,00% 50,90% 0,90% 0,90%


44,80% 9,00% 46,20% 0,00% 0,00%


45,80% 6,30% 47,90% 0,00% 0,00%


54,80% 3,20% 38,70% 0,00% 3,20%

Enfermagem


37,90% 7,10% 52,90% 1,40% 0,70%


38,00% 7,70% 53,40% 1,00% 0,00%


43,50% 6,50% 49,50% 0,50% 0,00%


43,70% 2,80% 53,50% 0,00% 0,00%


40,00% 6,70% 53,30% 0,00% 0,00%

Fonoaudiologia


30,40% 4,30% 65,20% 0,00% 0,00%


52,50% 5,00% 42,50% 0,00% 0,00%


45,50% 3,00% 51,50% 0,00% 0,00%

320


indígena

Fonoaudiologia


38,50% 0,00% 53,80% 0,00% 7,70%


62,50% 12,50% 25,00% 0,00% 0,00%

Nutrição


35,40% 19,80% 42,70% 0,00% 2,10%


43,30% 11,30% 43,30% 0,70% 1,30%


40,30% 10,10% 49,10% 0,60% 0,00%


55,70% 14,80% 26,20% 0,00% 3,30%


59,50% 10,80% 27,00% 2,70% 0,00%

Fisioterapia


48,80% 7,30% 43,90% 0,00% 0,00%


38,00% 11,30% 50,70% 0,00% 0,00%


42,40% 1,00% 56,60% 0,00% 0,00%


57,10% 3,60% 39,30% 0,00% 0,00%

Continuação...

321


indígena

Fisioterapia Acima de 10,0 salários mínimos 10 0 15 0 0

40,00% 0,00% 60,00% 0,00% 0,00%

Serviço social


22,50% 20,90% 55,00% 1,00% 0,50%


28,00% 21,50% 49,50% 0,50% 0,50%


33,00% 18,30% 45,90% 0,90% 1,80%


52,40% 14,30% 33,30% 0,00% 0,00%


25,00% 12,50% 62,50% 0,00% 0,00%

Zootecnia


27,10% 12,90% 57,60% 2,40% 0,00%


34,50% 13,80% 48,30% 3,40% 0,00%


41,30% 12,50% 45,00% 1,30% 0,00%


31,80% 4,50% 54,50% 9,10% 0,00%


45,50% 0,00% 54,50% 0,00% 0,00%

Continuação...

322


indígena

Biomedicina


39,50% 10,50% 47,40% 2,60% 0,00%


20,50% 7,70% 69,20% 0,00% 2,60%


62,80% 2,30% 34,90% 0,00% 0,00%


43,80% 0,00% 56,30% 0,00% 0,00%


72,70% 9,10% 18,20% 0,00% 0,00%



40,00% 8,00% 52,00% 0,00% 0,00%


20,30% 15,30% 64,40% 0,00% 0,00%


42,20% 11,10% 46,70% 0,00% 0,00%


40,00% 15,00% 40,00% 0,00% 5,00%


55,60% 11,10% 33,30% 0,00% 0,00%


323

Tabela 21 - Distribuição percentual do nível educacional dos pais, segundo a cor/raça do estudante no Enade 2013 e 2014

Nível Educacional Branco(a) Preto(a) Pardo(a) Amarelo(a)

Origem indígena

n % n % n % n % n %

Enade 2013

Escolaridade do pai

Nenhuma 69 3,3% 42 8,9% 138 5,8% 2 4,5% 1 3,0%

Ensino fundamental: 1º ao 5º ano 301 14,4% 125 26,5% 500 21,1% 6 13,6% 3 9,1%


Ensino médio 790 37,8% 180 38,2% 899 37,9% 15 34,1% 13 39,4%

Educação superior ou Pós graduação 709 33,9% 66 14,0% 533 22,5% 12 27,3% 13 39,4%


Nenhuma 34 1,6% 21 4,5% 62 2,6% 0 0,0% 0 0,0%



Ensino médio 773 37,0% 195 41,4% 920 38,8% 16 36,4% 16 48,5%

Educação superior ou Pós graduação 942 45,1% 104 22,1% 785 33,1% 17 38,6% 14 42,4%

Enade 2014

Escolaridade do pai

Nenhuma 414 8,6% 346 16,0% 1002 13,6% 20 14,9% 19 14,3%



Ensino médio 1475 30,6% 600 27,8% 2099 28,6% 19 14,2% 28 21,1%

Educação superior ou Pós graduação

1270 26,3% 205 9,5% 1033 14,1% 35 26,1% 25 18,8%


Nenhuma 237 4,9% 223 10,3% 649 8,8% 9 6,7% 21 15,8%



Ensino médio 1517 31,5% 690 32,0% 2276 31,0% 54 40,3% 29 21,8%

Educação superior ou Pós graduação

1622 33,6% 332 15,4% 1464 19,9% 25 18,7% 28 21,1%

324

Tabela 22 - Distribuição percentual dos estudantes por cotas, tipo de escola, renda familiar e tipo de política de ação afirmativa para ingresso na universidade no Enade 2013

Cotas Variável Privada Pública

n % n %

Não cotista

Até 1,5 salário mínimo 339 11,0% 361 34,4%

Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 628 20,4% 386 36,8%



Acima de 10,0 salários mínimos 583 18,9% 33 3,1%

Cotista






Não cotista

Nenhum dos pais tem nível superior ou pós-graduação

1231 39,9% 783 74,7%

Pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação

1853 60,1% 265 25,3%

Cotista

Nenhum dos pais tem nível superior ou pós-graduação

31 56,4% 655 79,1%


24 43,6% 173 20,9%

Cotistas. Seu ingresso

no curso de graduação se deu por meio de políticas de ação afirmativa ou inclusão social?

Não 0 0,0% 0 0,0%


15 27,3% 142 17,1%

Sim, por critério de renda 5 9,1% 28 3,4%


6 10,9% 542 65,5%


5 9,1% 93 11,2%

Sim, por sistema diferente dos anteriores 24 43,6% 23 2,8%


325

Tabela 23 - Distribuição percentual dos estudantes por cotas, tipo de escola, renda familiar e tipo de política de ação afirmativa para ingresso na universidade no Enade 2014

Cotas Variável Privada Pública

n % n %

Não Cotista






Cotista





Acima de 10,0 salários mínimos 10 5,3% 28 ,8%

Não Cotista

Nenhum dos pais com nível superior ou pós-graduação

2430 44,1% 4664 84,0%


3086 55,9% 891 16,0%

Cotista

Nenhum dos pais com nível superior ou pós-graduação

132 70,2% 2900 87,4%


56 29,8% 417 12,6%

Cotistas. Seu

ingresso no curso de graduação se deu por meio de políticas de ação afirmativa ou inclusão social?

Não 0 0,0% 0 0,0%


23 12,2% 541 16,3%

Sim, por critério de renda 20 10,6% 185 5,6%


38 20,2% 1761 53,1%


9 4,8% 350 10,6%

Sim, por sistema diferente dos anteriores 98 52,1% 480 14,5%


326

Tabela 24 - Distribuição percentual cor/raça do estudante, segundo tipo de escola cursada no Ensino Médio no Enade 2013

Cor / raça Enade 2013 Enade 2014

Pública Privada Pública Privada

Branco(a) 546 1544 2313 2494

26,1% 73,9% 48,0% 51,7%

Preto(a) 295 176 1576 578

62,6% 37,4% 73,0% 26,8%

Pardo(a) 999 1374 4824 2526

42,1% 57,9% 65,6% 34,4%

Amarelo(a) 23 21 73 61

52,3% 47,7% 54,5% 45,5%

Origem indígena 11 22 86 45

33,3% 66,7% 64,7% 33,8%

Total 1874 3137 8872 5704

37,4% 62,6% 60,8% 39,1%


Tabela 25 - Distribuição percentual do tipo de escola em que o estudante cursou o Ensino Médio segundo a renda total da família e o nível educacional dos pais no Enade 2013 e 2014

Variável Categoria

Pública Privada

n % n %

Enade 2013

Renda da família

Até 1,5 salário mínimo 660 35,2 346 11

Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 676 36 651 20,7

Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 388 20,7 1025 32,7


Acima de 10,0 salários mínimos 67 3,6 588 18,7

Escolaridade do pai

Nenhuma 188 10 66 2,1

Ensino fundamental: 1º ao 5º ano 642 34,2 294 9,4


Ensino médio 591 31,5 1307 41,6

Educação superior ou Pós-graduação 179 9,5 1154 36,8


Nenhuma 97 5,2 22 0,7


Ensino fundamental: 6º ao 9º ano 282 15 232 7,4

Ensino médio 711 37,9 1210 38,5

Educação superior ou Pós graduação 339 18,1 1524 48,6

327

Continuação...

Variável Categoria

Pública Privada

n % n %

Enade 2014

Renda dos familiares que moram com você,

Até 1,5 salário mínimo 3292 37,1 611 10,7




Acima de 10,0 salários mínimos 159 1,8 1020 17,9

Escolaridade do pai

Nenhuma 1621 18,3 178 3,1

Ensino fundamental: 1º ao 5º ano (1ª a 4ª série) 3479 39,2 684 12

Ensino fundamental: 6º ao 9º ano (5ª a 8ª série) 1273 14,3 568 10

Ensino médio 1953 22 2265 39,7



Nenhuma 1033 11,6 105 1,8

Ensino fundamental: 1º ao 5º ano (1ª a 4ª série) 3069 34,6 486 8,5

Ensino fundamental: 6º ao 9º ano (5ª a 8ª série) 1397 15,7 468 8,2

Ensino médio 2404 27,1 2159 37,9



Tabela 26 - Variáveis utilizadas na construção do construto hábitos de estudo no Enade 2013

Variável Categoria


Não cotista

Cotista Não cotista

Cotista

n % n % n % n %

Quantidade de livros lido no ano

Nenhum 667 16,1 135 15,3 1198 10,8 238 6,8

Um ou dois 1728 41,8 332 37,6 3909 35,3 1147 32,7

Entre três e cinco 1144 27,7 283 32,0 3563 32,1 1256 35,8

Entre seis e oito 271 6,6 62 7,0 1074 9,7 398 11,3

Mais de oito 322 7,8 71 8,0 1345 12,1 469 13,4

Quantas horas por semana, aproximadamente, você dedica aos estudos

Nenhuma, apenas assisto às aulas

41 1,0 7 0,8 248 2,2 51 1,5

Uma a três 1254 30,3 246 27,9 4429 39,9 1425 40,6

Quatro a sete 1351 32,7 293 33,2 3511 31,7 1109 31,6

Oito a doze 755 18,3 165 18,7 1625 14,7 484 13,8

Mais de doze 731 17,7 172 19,5 1276 11,5 439 12,5


328

Tabela 27 - Distribuição percentual dos estudantes cotistas e não cotista segundo o índice de hábito de estudo no Enade 2013 e 2014


Tabela 28: Distribuição percentual dos estudantes cotistas e não cotista segundo atividade acadêmica e bolsa permanência no Enade 2013 e 2014

Variável


Não cotista Cotista Não cotista Cotista

n % n % n % n %

Ao longo da sua trajetória acadêmica, você recebeu algum tipo de bolsa de permanência? caso de haver mais de uma opção, marcar apenas a bolsa de maior duração.

Nenhum 3278 79,5% 548 62,1% 9074 81,8% 2236 63,7%

Auxílio moradia 41 1,0% 29 3,3% 122 1,1% 86 2,5%

Auxílio alimentação 158 3,8% 69 7,8% 407 3,7% 242 6,9%

Auxílio moradia e alimentação

91 2,2% 46 5,2% 138 1,2% 134 3,8%

Bolsa Auxílio Permanência

286 6,9% 130 14,7% 617 5,6% 406 11,6%

Outros auxílios 269 6,5% 61 6,9% 731 6,6% 404 11,5%

Ao longo da sua trajetória acadêmica, você recebeu algum tipo de bolsa acadêmica? caso de haver mais de uma opção, marcar apenas a bolsa de maior duração.

Nenhum 1628 39,4% 352 39,9% 5979 53,9% 1741 49,6%

Bolsa de iniciação científica

1037 25,1% 228 25,8% 2036 18,4% 578 16,5%

Bolsa de extensão 488 11,8% 110 12,5% 803 7,2% 284 8,1%

Bolsa de monitoria/tutoria

422 10,2% 54 6,1% 716 6,5% 186 5,3%

Bolsa PET 322 7,8% 78 8,8% 203 1,8% 81 2,3%

Outros 235 5,7% 61 6,9% 1352 12,2% 638 18,2%


Não cotista Cotista Total

n % n % n %

Enade 2013

Baixo 1286 31,1 242 27,4 1528 30,5

Intermediário Baixo 843 20,4 165 18,7 1008 20,1

Intermediário Alto 594 14,4 137 15,5 731 14,6

Alto 1409 34,1 339 38,4 1748 34,9

Enade 2014

Baixo 3997 36,0 1230 35,1 5227 35,8

Intermediário Baixo 1005 9,1 306 8,7 1311 9,0

Intermediário Alto 3330 30,0 1089 31,0 4419 30,3

Alto 2757 24,9 883 25,2 3640 24,9

329

Tabela 29 - Distribuição percentual dos cursos por tipo de escola e cota no Enade 2013

Curso Cotista de escola privada

Cotista de escola pública

Não Cotista de escola privada

Não Cotista de escola pública

Total Geral

Medicina veterinária 4 42 253 109 408

7,30% 5,10% 8,20% 10,40% 8,10%

Odontologia 5 50 309 35 399

9,10% 6,00% 10,00% 3,30% 8,00%

Medicina 9 89 561 48 707

16,40% 10,70% 18,20% 4,60% 14,10%

Agronomia 6 74 175 215 470

10,90% 8,90% 5,70% 20,50% 9,40%

Farmácia 6 59 276 49 390

10,90% 7,10% 8,90% 4,70% 7,80%

Enfermagem 10 135 386 119 650

18,20% 16,30% 12,50% 11,40% 13,00%

Fonoaudiologia 1 21 77 18 117

1,80% 2,50% 2,50% 1,70% 2,30%

Nutrição 2 130 314 58 504

3,60% 15,70% 10,20% 5,50% 10,00%

Fisioterapia 0 32 194 38 264

0,00% 3,90% 6,30% 3,60% 5,30%

Serviço social 7 126 215 168 516

12,70% 15,20% 7,00% 16,00% 10,30%

Zootecnia 2 31 128 124 285

3,60% 3,70% 4,20% 11,80% 5,70%

Biomedicina 0 16 111 20 147

0,00% 1,90% 3,60% 1,90% 2,90%


3 23 85 47 158

5,50% 2,80% 2,80% 4,50% 3,20%

Total da Coluna 55 828 3084 1048 5015

100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%


330

Tabela 30 - Distribuição percentual dos estratos do hábito de estudo por cotas e tipo de escola no Enade 2013

Hábito de estudo Cotista de escola privada

Cotista de escola pública

Não Cotista de escola privada

Não Cotista de escola pública

Total Geral

Baixo 20 222 976 310 1528

36,4% 26,8% 31,6% 29,6% 30,5%

Intermediário Baixo 10 155 650 193 1008

18,2% 18,7% 21,1% 18,4% 20,1%

Intermediário Alto 9 128 437 157 731

16,4% 15,5% 14,2% 15,0% 14,6%

Alto 16 323 1021 388 1748

29,1% 39,0% 33,1% 37,0% 34,9%

Total na Coluna 55 828 3084 1048 5015

100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%


Tabela 31 - Variáveis utilizadas na construção das contribuições do professor na formação acadêmica dos estudantes no Enade 2013 e 2014


Variável Categoria Não cotista Cotista Não cotista Cotista

n % n % n % n %

As relações professor-aluno ao longo do curso estimularam você a estudar e aprender

Discordo Totalmente

132 3,20% 33 3,70% 392 3,50% 98 2,80%

Discordo 252 6,10% 44 5,00% 598 5,40% 120 3,40%

Discordo parcialmente

502 12,10% 94 10,60% 1106 10,00% 254 7,20%

Concordo Parcialmente

932 22,60% 191 21,60% 2444 22,00% 694 19,80%

Concordo 1155 28,00% 263 29,80% 3285 29,60% 1078 30,70%

Concordo Totalmente

1159 28,00% 258 29,20% 3264 29,40% 1264 36,00%

As referências bibliográficas

indicadas pelos professores nos

planos de ensino

contribuíram para seus estudos e

aprendizagens

Discordo Totalmente

41 1,00% 7 0,80% 109 1,00% 19 0,50%

Discordo 176 4,30% 23 2,60% 280 2,50% 65 1,90%


379 9,20% 62 7,00% 766 6,90% 161 4,60%


749 18,10% 143 16,20% 1926 17,40% 513 14,60%

Concordo 1198 29,00% 278 31,50% 3717 33,50% 1150 32,80%

Concordo Totalmente

1589 38,50% 370 41,90% 4291 38,70% 1600 45,60%

Os professores demonstraram

Discordo Totalmente

26 0,60% 4 0,50% 93 0,80% 24 0,70%

Discordo 88 2,10% 12 1,40% 249 2,20% 66 1,90%


318 7,70% 72 8,20% 680 6,10% 159 4,50%

331

Continuação...



n % n % n % n %

domínio dos conteúdos

abordados nas disciplinas


783 18,90% 144 16,30% 1926 17,40% 515 14,70%

Concordo 1468 35,50% 322 36,50% 3845 34,70% 1142 32,60%

Concordo Totalmente

1449 35,10% 329 37,30% 4296 38,70% 1602 45,70%

Os professores apresentaram disponibilidade para atender os estudantes fora do horário das aulas.

Discordo Totalmente

100 2,40% 31 3,50% 370 3,30% 132 3,80%

Discordo 293 7,10% 41 4,60% 748 6,70% 217 6,20%


578 14,00% 113 12,80% 1141 10,30% 363 10,30%


902 21,80% 210 23,80% 2319 20,90% 674 19,20%

Concordo 1172 28,40% 259 29,30% 3264 29,40% 954 27,20%

Concordo Totalmente

1087 26,30% 229 25,90% 3247 29,30% 1168 33,30%

As avaliações de aprendizagem aplicadas pelos professores foram coerentes com o conteúdo ministrado.

Discordo Totalmente

90 2,20% 19 2,20% 210 1,90% 55 1,60%

Discordo 239 5,80% 38 4,30% 384 3,50% 116 3,30%


528 12,80% 102 11,60% 877 7,90% 231 6,60%


925 22,40% 201 22,80% 2236 20,20% 631 18,00%

Concordo 1273 30,80% 286 32,40% 3718 33,50% 1089 31,00%

Concordo Totalmente

1077 26,10% 237 26,80% 3664 33,00% 1386 39,50%

Os planos de ensino apresentados pelos professores contribuíram para o desenvolvimento das atividades acadêmicas e para seus estudos

Discordo Totalmente

75 1,80% 21 2,40% 239 2,20% 52 1,50%

Discordo 288 7,00% 49 5,50% 520 4,70% 100 2,90%


580 14,00% 93 10,50% 1190 10,70% 262 7,50%


1018 24,60% 218 24,70% 2689 24,20% 772 22,00%

Concordo 1215 29,40% 273 30,90% 3546 32,00% 1159 33,00%

Concordo Totalmente

956 23,10% 229 25,90% 2905 26,20% 1163 33,20%


332

Tabela 32 - Distribuição percentual da percepção do estudante em relação ao professor por cotas no Enade 2013 e 2014



n % n % n % n %

As metodologias de ensino utilizadas no curso desafiaram você a aprofundar conhecimentos e desenvolver competências reflexivas e críticas.

Discordo Totalmente

90 2,20% 23 2,60% 228 2,10% 48 1,40%

Discordo 246 6,00% 42 4,80% 411 3,70% 94 2,70%


514 12,50% 102 11,60% 895 8,10% 193 5,50%


885 21,50% 161 18,30% 2170 19,70% 541 15,50%

Concordo 1030 25,10% 222 25,30% 3086 28,00% 927 26,60%

Concordo Totalmente

1345 32,70% 328 37,40% 4231 38,40% 1688 48,40%

O curso propiciou experiências de aprendizagem inovadoras.

Discordo Totalmente

111 2,70% 25 2,80% 306 2,80% 71 2,00%

Discordo 227 5,50% 37 4,20% 495 4,50% 101 2,90%


504 12,30% 87 9,90% 965 8,70% 194 5,60%


769 18,70% 140 15,90% 1981 18,00% 515 14,80%

Concordo 979 23,90% 220 25,00% 2798 25,40% 886 25,40%

Concordo Totalmente

1513 36,90% 371 42,20% 4487 40,70% 1722 49,40%

O curso possibilitou aumentar sua capacidade de reflexão e argumentação

Discordo Totalmente

44 1,10% 8 0,90% 81 0,70% 14 0,40%

Discordo 88 2,10% 15 1,70% 181 1,60% 41 1,20%


217 5,30% 41 4,70% 408 3,70% 83 2,40%


501 12,20% 116 13,20% 1227 11,10% 258 7,40%

Concordo 1098 26,80% 204 23,20% 2842 25,70% 773 22,10%

Concordo Totalmente

2155 52,50% 494 56,30% 6311 57,10% 2322 66,50%

O curso promoveu o desenvolvimento da sua capacidade de pensar criticamente, analisar e refletir sobre soluções para problemas da sociedade.

Discordo Totalmente

51 1,20% 14 1,60% 141 1,30% 30 0,90%

Discordo 126 3,10% 24 2,70% 237 2,20% 50 1,40%


290 7,10% 53 6,10% 525 4,80% 101 2,90%


535 13,10% 103 11,80% 1328 12,10% 312 9,00%

Concordo 1093 26,70% 209 23,90% 2832 25,80% 838 24,10%

Concordo Totalmente

1999 48,80% 472 53,90% 5913 53,90% 2141 61,70%

O curso contribuiu para você ampliar sua capacidade de comunicação nas formas oral e escrita.

Discordo Totalmente

39 0,90% 12 1,40% 138 1,30% 27 0,80%

Discordo 105 2,60% 21 2,40% 250 2,30% 51 1,50%


243 5,90% 34 3,90% 543 4,90% 105 3,00%


554 13,50% 107 12,10% 1411 12,80% 322 9,20%

Concordo 1106 26,90% 233 26,40% 2950 26,80% 841 24,10%

Concordo Totalmente

2070 50,30% 476 53,90% 5728 52,00% 2142 61,40%

O curso contribuiu para o

desenvolvimento da sua capacidade de

aprender e atualizar? Se permanentemente

Discordo Totalmente

32 0,80% 6 0,70% 95 0,90% 20 0,60%

Discordo 77 1,90% 16 1,80% 186 1,70% 38 1,10% Discordo parcialmente

242 5,90% 40 4,50% 479 4,30% 110 3,20%


654 15,90% 116 13,20% 1700 15,40% 424 12,20%

333

Continuação...



n % n % n % n %

Concordo 1261 30,60% 274 31,10% 3611 32,70% 1098 31,60%

Concordo Totalmente

1852 45,00% 429 48,70% 4968 45,00% 1790 51,40%

Foram oferecidas oportunidades para os estudantes superarem problemas e dificuldades relacionados ao processo de formação.

Discordo Totalmente

305 7,50% 83 9,50% 701 6,50% 204 6,00%

Discordo 419 10,40% 85 9,70% 815 7,60% 199 5,80%


663 16,40% 130 14,90% 1466 13,60% 394 11,60%


933 23,10% 213 24,40% 2658 24,70% 804 23,60%

Concordo 945 23,40% 202 23,10% 2817 26,20% 916 26,90%

Concordo Totalmente

780 19,30% 160 18,30% 2314 21,50% 890 26,10%

O curso exigiu de você organização e dedicação frequente aos estudos.

Discordo Totalmente

39 0,90% 6 0,70% 112 1,00% 30 0,90%

Discordo 85 2,10% 11 1,30% 235 2,10% 48 1,40%


243 5,90% 30 3,40% 510 4,60% 101 2,90%


426 10,40% 94 10,70% 1324 12,00% 332 9,50%

Concordo 960 23,40% 206 23,50% 2953 26,70% 869 24,80%

Concordo Totalmente

2358 57,40% 531 60,50% 5930 53,60% 2120 60,60%

O curso favoreceu a articulação do conhecimento teórico com atividades práticas.

Discordo Totalmente

126 3,10% 26 2,90% 403 3,60% 86 2,50%

Discordo 290 7,10% 51 5,80% 699 6,30% 156 4,50%


486 11,80% 95 10,80% 1141 10,30% 301 8,60%


743 18,10% 148 16,80% 2390 21,60% 628 18,00%

Concordo 1111 27,00% 252 28,60% 3069 27,80% 975 27,90%

Concordo Totalmente

1357 33,00% 310 35,10% 3345 30,30% 1351 38,60%

O curso propiciou acesso a conhecimentos atualizados/contemporâneos em sua área de formação.

Discordo Totalmente

49 1,20% 17 1,90% 183 1,70% 53 1,50%

Discordo 175 4,30% 30 3,40% 424 3,80% 93 2,70%


411 10,00% 84 9,60% 920 8,30% 206 5,90%


785 19,10% 157 17,90% 2091 19,00% 558 16,00%

Concordo 1273 31,00% 268 30,60% 3511 31,80% 1071 30,70%

Concordo Totalmente

1419 34,50% 320 36,50% 3903 35,40% 1510 43,30%

334

Continuação...



n % n % n % n %

O curso disponibilizou monitores ou tutores para auxiliar os estudantes.

Discordo Totalmente

143 3,50% 41 4,70% 611 5,60% 236 6,90%

Discordo 347 8,40% 87 10,00% 947 8,70% 289 8,50%


566 13,80% 112 12,80% 1237 11,30% 345 10,10%


786 19,10% 167 19,10% 2161 19,80% 604 17,70%

Concordo 978 23,80% 202 23,10% 2619 24,00% 761 22,30%

Concordo Totalmente

1291 31,40% 265 30,30% 3349 30,70% 1175 34,50%


Tabela 33 - Distribuição percentual da percepção do estudante das condições da infraestrutura da IES no Enade 2013 e 2014

Variáveis Categoria


Não Cotista Cotista Não Cotista Cotista

n % n % n % n %

As condições de infraestrutura das salas de aula foram adequadas

Discordo Totalmente 489 11,8% 109 12,3% 849 7,7% 256 7,3%

Discordo 463 11,2% 101 11,4% 903 8,1% 284 8,1%

Discordo parcialmente 624 15,1% 162 18,3% 1292 11,7% 379 10,8%

Concordo Parcialmente 785 19,0% 139 15,7% 2155 19,4% 666 19,0%

Concordo 843 20,4% 191 21,6% 2761 24,9% 892 25,4%

Concordo Totalmente 928 22,5% 181 20,5% 3129 28,2% 1031 29,4%

Os ambientes e equipamentos destinados às aulas práticas foram adequados ao curso.


Discordo 654 15,8% 125 14,2% 1162 10,5% 337 9,6%



Concordo 648 15,7% 184 20,8% 2634 23,8% 844 24,1%


Os equipamentos e materiais disponíveis para as aulas práticas foram adequados para a quantidade de estudantes.


Discordo 668 16,2% 124 14,0% 1165 10,5% 326 9,3%



Concordo 555 13,4% 146 16,5% 2497 22,5% 859 24,5%


A biblioteca dispôs das referências bibliográficas que os estudantes necessitaram


Discordo 562 13,6% 116 13,1% 916 8,3% 279 8,0%



Concordo 886 21,4% 188 21,3% 3086 27,8% 931 26,5%



335

Tabela 34 - Média e desvio padrão da nota obtida nas provas do Componente de Formação Geral e Conhecimento Específico no Enade 2013

Prova Cotas N Média Desvio Padrão

p-v

Formação Geral Cotista 899 48,35 15,92 0,00

Não cotista 4579 51,07 16,03 0,00

Componente Específico* Cotista 899 -0,09 1,00 0,00

Não cotista 4579 0,03 1,00 0,00

* Nota padronizada pela média e desvio padrão dos cursos.


Tabela 35 - Média e desvio padrão da nota obtida nas provas do Componente de Formação Geral e Conhecimento Específico por nível socioeconômico no Enade 2013

Prova Nível Socioeconômico N Média Desvio Padrão

p-valor

Formação Geral

Baixo 1260 47,97 15,77

0,00 Intermediário Baixo 1307 49,51 15,08

Intermediário Alto 1236 51,16 16,00

Alto 1212 53,91 16,52

Componente Específico*

Baixo 1260 -0,07 1,01

0,00 Intermediário Baixo 1307 -0,03 1,00


Alto 1212 0,12 1,03


336

Tabela 36 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por grupo de Nível Socioeconômico no Enade 2013

Prova Quartil do Nível Socioeconômico

Cotas N Média Desvio Padrão

p-valor

Formação Geral

Baixo Não Cotista 821 48,41 15,631

0,174 Cotista 439 47,14 16,006


Não Cotista 1018 49,75 14,946

0,275 Cotista 289 48,65 15,534

Intermediário Alto Não Cotista 1135 51,35 15,940

0,156 Cotista 101 49,00 16,139

Alto Não Cotista 1158 53,84 16,503

0,497 Cotista 54 55,40 17,037

Componente Específico Padronizado

Baixo Não Cotista 821 -,0848 1,01568

0,603 Cotista 439 -,0537 1,00244


Não Cotista 1018 -,0091 1,00172 0,095

Cotista 289 -,1203 ,98052

Intermediário Alto Não Cotista 1135 ,0504 ,94872

0,266 Cotista 101 -,0608 1,09232

Alto Não Cotista 1158 ,1364 1,03557

0,001* Cotista 54 -,3302 ,85981


337

Tabela 37 - Teste de Tukey de comparação múltipla da média do desempenho na Nota do Componente de Formação Geral por cotas e nível socioeconômico no Enade 2013

Nível Socioeconômico e cotas Diferença entre as Médias

Erro Padrão

p-valor

Cotista Baixo

Cotista Intermediário Baixo -1,51 1,199 0,913

Cotista Intermediário Alto -1,86 1,746 0,964

Cotista Alto -8,26* 2,282 0,007

Não cotista Baixo* -1,27 0,936 0,877

Não cotista Intermediário Baixo -2,61 0,904 0,075

Não cotista Intermediário Alto* -4,21* 0,889 0

Não cotista Alto* -6,70* 0,887 0

Cotista Intermediário Baixo

Cotista Baixo 1,51 1,199 0,913

Cotista Intermediário Alto -0,35 1,829 1

Cotista Alto -6,75 2,346 0,077

Não cotista Baixo 0,24 1,082 1


Não cotista Intermediário Alto -2,7 1,043 0,159


Cotista Intermediário Alto


Cotista Intermediário Baixo 0,35 1,829 1

Cotista Alto -6,4 2,668 0,242


Não cotista Intermediário Baixo -0,75 1,651 1


Não cotista Alto -4,84 1,642 0,064

Cotista Alto

Cotista Baixo* 8,26* 2,282 0,007

Cotista Intermediário Baixo 6,75 2,346 0,077

Cotista Intermediário Alto 6,4 2,668 0,242

Não cotista Baixo* 6,99* 2,223 0,036

Não cotista Intermediário Baixo 5,65 2,21 0,172

Não cotista Intermediário Alto 4,05 2,204 0,595

Não cotista Alto 1,56 2,203 0,997

Não cotista Baixo


Cotista Intermediário Baixo -0,24 1,082 1


Cotista Alto* -6,99* 2,223 0,036

338

Continuação...


Erro Padrão

p-valor


Não cotista Intermediário Alto* -2,95* 0,725 0,001


Não cotista Intermediário Baixo



Cotista Intermediário Alto 0,75 1,651 1

Cotista Alto -5,65 2,21 0,172

Não cotista Baixo 1,34 0,742 0,615



Não cotista Intermediário Alto

Cotista Baixo* 4,21* 0,889 0



Cotista Alto -4,05 2,204 0,595

Não cotista Baixo* 2,95* 0,725 0,001


Não cotista Alto* -2,48* 0,661 0,004

Não cotista Alto

Cotista Baixo* 6,70* 0,887 0

Cotista Intermediário Baixo* 5,19* 1,041 0


Cotista Alto -1,56 2,203 0,997

Não cotista Baixo* 5,43* 0,722 0

Não cotista Intermediário Baixo* 4,09* 0,68 0

Não cotista Intermediário Alto* 2,48* 0,661 0,004

*significativo ao nível de 5%. Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.

339

Tabela 38 - Teste de Tukey de comparação múltipla de grupos Nota do Componente de Conhecimento Específico no Enade 2013


Erro Padrão

p-valor

Cotista Baixo



Cotista Alto 0,2766 0,14416 0,538




Não cotista Alto* -,1900* 0,05603 0,016


Cotista Baixo -0,0666 0,07572 0,988


Cotista Alto 0,21 0,1482 0,85

Não cotista Baixo -0,0355 0,06837 1



Não cotista Alto* -,2566* 0,06573 0,002


Cotista Baixo -0,0071 0,11032 1


Cotista Alto 0,2695 0,16852 0,751


Não cotista Intermediário Baixo -0,0517 0,10429 1


Não cotista Alto -0,1971 0,10371 0,551

Cotista Alto

Cotista Baixo -0,2766 0,14416 0,538



Não cotista Baixo -0,2454 0,14044 0,656



Não cotista Alto* -,4666* 0,13917 0,018

Não cotista Baixo

Cotista Baixo -0,0311 0,05911 1



Cotista Alto 0,2454 0,14044 0,656



Não cotista Alto* -,2211* 0,04561 0

340

Continuação...


Erro Padrão p-valor


Cotista Baixo 0,0446 0,05708 0,994



Cotista Alto 0,3211 0,1396 0,293



Não cotista Alto* -,1454* 0,04295 0,016


Cotista Baixo 0,104 0,05618 0,585



Cotista Alto 0,3806 0,13923 0,113



0,0595 0,04315 0,868

Não cotista Alto -0,086 0,04175 0,442

Não cotista Alto

Cotista Baixo* ,1900* 0,05603 0,016

Cotista Intermediário Baixo* ,2566* 0,06573 0,002


Cotista Alto* ,4666* 0,13917 0,018

Não cotista Baixo* ,2211* 0,04561 0

Não cotista Intermediário Baixo*

,1454* 0,04295 0,016

Não cotista Intermediário Alto 0,086 0,04175 0,442

*significativo ao nível de 5%. Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.

341

Tabela 39 - Teste de Tukey de comparação múltipla de grupos do NSE Nota do Componente de Formação Geral no Enade 2013

Nível socioeconômico Diferença entre as médias


Baixo

Intermediário Baixo -1,54 ,625 ,065

Intermediário Alto* -3,20* ,634 ,000

Alto* -5,94* ,637 ,000


Baixo 1,54 ,625 ,065

Intermediário Alto -1,65* ,628 ,042

Alto* -4,40* ,631 ,000

Intermediário Alto

Baixo* 3,20* ,634 ,000

Intermediário Baixo* 1,65* ,628 ,042

Alto* -2,75* ,640 ,000

Alto

Baixo* 5,94* ,637 ,000

Intermediário Baixo* 4,40* ,631 ,000

Alto* 2,75* ,640 ,000

*significativo ao nível de 5%.


Tabela 40 - Teste de Tukey de comparação múltipla de grupos do NSE Nota do Componente de Conhecimento Específico no Enade 2014

Nível socioeconômico Diferença entre as médias


Baixo

Intermediário Baixo -,0403 ,03947 ,737

Intermediário Alto -,1152* ,04002 ,021

Alto -,1895* ,04022 ,000


Baixo ,0403 ,03947 ,737

Intermediário Alto -,0750 ,03966 ,232

Alto -,1492* ,03986 ,001

Intermediário Alto

Baixo ,1152* ,04002 ,021

Intermediário Baixo ,0750 ,03966 ,232

Alto -,0743 ,04041 ,255

Alto

Baixo ,1895* ,04022 ,000

Intermediário Baixo ,1492* ,03986 ,001

Intermediário Alto ,0743 ,04041 ,255


342

Tabela 41 - Análise de Variância para a variável dependente Nota bruta do Componente de Formação geral no Enade 2013

Variável independente Soma dos Quadrados

Grau de liberdade

Quadrado médio F P-valor

Corrected Model 25331,256a 7 3618,8 14,4 ,000

4274108,848 1 4274108,8 17066,8 0,000

Cotas 261,474 1 261,5 1,0 ,307

Quartil do Nível Socioeconômico

8738,111 3 2912,7 11,6 ,000

Cotas *Quartil do Nível Socioeconômico

518,794 3 172,9 0,7 ,558

Resíduo 1253920,056 5007 250,4

Total 14115540,570 5015


Gráfico 12 - Efeito do Nível Socioeconômico e as políticas de ação afirmativa no desempenho do estudante na prova de formação geral no Enade 2013


343

Tabela 42: Análise de Variância para a variável dependente Nota bruta do Componente de Conhecimento Específico no Enade 2013

Variável independente Soma dos Quadrados

Grau de liberdade

Quadrado médio F P-valor

Corrected Model

41,521a 7 5,932 5,936 ,000

5,849 1 5,849 5,853 ,016

Cotas 11,354 1 11,354 11,362 ,001

Quartil do Nível Socioeconômico 1,511 3 ,504 ,504 ,679


11,545 3 3,848 3,851 ,009

Resíduo 5003,389 5007 ,999

Total 5045,490 5015


Gráfico 13 - Efeito do Nível Socioeconômico e as políticas de ação afirmativa no desempenho do estudante na prova do Componente de Conhecimento Específico no Enade 2013


344

Tabela 43 - Média e desvio padrão dos cotistas e não cotistas por cor/ raça no Enade 2013

Prova Cor ou Raça N Média Desvio Padrão

Formação Geral

Branco(a) 2090 51,45 16,03

Preto(a) 471 47,96 16,67

Pardo(a) 2373 50,45 15,70

Amarelo(a) 44 45,20 16,07

Origem indígena 33 52,32 15,99

Componente Específico padronizado

Branco(a) 2090 ,0670 1,00

Preto(a) 471 -,0941 0,99

Pardo(a) 2373 -,0049 1,01

Amarelo(a) 44 -,2378 0,89

Origem indígena 33 -,3944 0,91


Tabela 44 - Média e desvio padrão dos estudantes por combinação de cotas e cor/ raça no Enade 2013

Prova Cor/ Raça Cotas N Média Desvio Padrão

p-valor

Formação Geral

Preto Não Cotista 289 48,75 16,27

0,192 Cotista 182 46,69 17,27

Pardo Não Cotista 1885 50,88 15,75

0,009 Cotista 488 48,79 15,39

Branco Não Cotista 1895 51,76 15,94

0,006 Cotista 195 48,46 16,59


Preto Não Cotista 289 0,00 0,97

0,013 Cotista 182 -0,24 1,01


0,067 Cotista 488 -0,08 0,99


0,942 Cotista 195 0,06 0,99


345

Tabela 45 - Análise de Variância para as variáveis dependente Nota bruta do Componente de Formação Geral e Conhecimento Específico no Enade 2013

Componente

Variável independente

Soma dos Quadrados

Grau de liberdade

Quadrado médio

F P-valor

Formação Geral

Corrected Model

8961,811a 5 1792,362 7,078 ,000

5073808,148 1

5073808,148

20036,745

0,000

Cor ou raça 1835,794 2 917,897 3,625 ,027

Cotas 3232,756 1 3232,756 12,766 ,000

Cor ou raça*Cotas

196,602 2 98,301 ,388 ,678

Resíduo 1247893,628 4928 253,225

Total 13907691,700

4934

Componente específico Padronizado

1,814 1 1,814 1,814 ,178

Cor ou raça 9,833 2 4,916 4,916 ,007

Cotas 6,439 1 6,439 6,439 ,011

Cor ou raça*Cotas

3,558 2 1,779 1,779 ,169

Resíduo 4928,271 4928 1,000

Total 4951,371 4934


Tabela 46 - Teste de Tukey de comparação múltipla de grupos Nota do Componente de Formação Geral, por cor ou raça e cotas no Enade 2013

Cor ou raça e Cotas Diferença entre as Médias


Cotista preto

Cotista pardo -2,096 1,382 0,653

Cotista branco -1,763 1,64 0,891

Não Cotista preto -2,061 1,506 0,746

Não Cotista pardo* -4,183* 1,235 0,009

Não Cotista branco* -5,071* 1,235 0,001

Cotista pardo

Cotista preto 2,096 1,382 0,653

Cotista branco 0,333 1,348 1

Não Cotista preto 0,036 1,181 1

Não Cotista pardo -2,086 0,808 0,102


Cotista branco

Cotista preto 1,763 1,64 0,891

Cotista pardo -0,333 1,348 1

Não Cotista preto -0,298 1,475 1


Não Cotista branco -3,308 1,197 0,064

346

Continuação...



Não Cotista preto

Cotista preto 2,061 1,506 0,746

Cotista pardo -0,036 1,181 1

Cotista branco 0,298 1,475 1



Não Cotista pardo

Cotista preto* 4,183* 1,235 0,009

Cotista pardo 2,086 0,808 0,102

Cotista branco 2,42 1,197 0,33

Não Cotista preto 2,122 1,005 0,282

Não Cotista branco -0,888 0,518 0,522

Não Cotista branco

Cotista preto* 5,071* 1,235 0,001

Cotista pardo* 2,974* 0,808 0,003

Cotista branco 3,308 1,197 0,064

Não Cotista preto* 3,010* 1,005 0,033

Não Cotista pardo 0,888 0,518 0,522


:

Tabela 47 - Análise de Variância para as variáveis dependente Nota bruta do Componente de Conhecimento Específico do curso de Medicina no Enade 2013


Soma dos Quadrados

Grau de liberdade

Quadrado médio

F P-valor

Corrected Model 8727,735a 7 1246,819 6,341 ,000

544395,746 1 544395,746 2768,625 ,000

Cotas 2706,973 1 2706,973 13,767 ,000


333,905 3 111,302 ,566 ,638


850,586 3 283,529 1,442 ,229

Resíduo 137444,633 699 196,630

Total 1921681,420 707


347

Tabela 48 - Média e desvio padrão da nota obtida nas provas do Componente de Formação Geral e Conhecimento Específico no Enade 2014

Componente Cotas N Média Desvio Padrão

p-v

Formação Geral Não Cotista 11089 57,80 18,03 0,00

Cotista 3508 54,50 17,78 0,00


Não Cotista 11089 ,035 1,01 0,00

Cotista 3508 -,069 ,981 0,00


Tabela 49 - Média e desvio padrão do desempenho por grupo de Nível Socioeconômico no Enade 2014

Componente Quartil do Nível Socioeconômico

N Média Desvio Padrão

p-valor

Formação Geral

Baixo 3604 51,99 17,34

0,000 Intermediário Baixo 3683 55,12 17,58


Alto 3720 62,58 17,82

Componente Específico padronizado

Baixo 3604 -0,24 0,95

0,000

Intermediário Baixo 3683 -0,05 0,98


Alto 3720 0,25 1,03


348

Tabela 50 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por grupo de Nível Socioeconômico no Enade 2014

Componente Quartil do Nível Socioeconômico

Cotas N Média Desvio Padrão

p-valor

Formação Geral

Baixo Não Cotista 2233 51,64 17,220

0,119 Cotista 1371 52,57 17,525


Não Cotista 2479 55,11 17,503

0,960 Cotista 1204 55,14 17,756

Intermediário Alto Não Cotista 2865 58,72 17,550

0,001 Cotista 725 56,26 17,822

Alto Não Cotista 3512 62,88 17,749

0,000

Cotista 208 57,46 18,301


Baixo Não Cotista 2233 -,3013 ,94227

0,000

Cotista 1371 -,1430 ,96625


Não Cotista 2479 -,0540 ,96903 0,721

Cotista 1204 -,0417 ,98981

Intermediário Alto Não Cotista 2865 ,0889 1,00540

0,074

Cotista 725 ,0146 ,98474

Alto

Não Cotista 3512 ,2676 1,03058

0,000 Cotista 208 -,0244 ,99297


Tabela 51 - Teste de Tukey de comparação múltipla da média do desempenho na Nota do Componente de Formação Geral por cotas e nível socioeconômico no Enade 2014


Erro Padrão

p-valor

Cotista Baixo

Cotista Intermediário Baixo -2,58* 0,694 0,005

Cotista Intermediário Alto -3,70* 0,807 0

Cotista Alto -4,90* 1,308 0,005


Não cotista Intermediário Baixo -2,55* 0,592 0

Não cotista Intermediário Alto -6,15* 0,577 0

Não cotista Alto -10,31* 0,56 0

349

Continuação...




Cotista Baixo 2,58* 0,694 0,005


Cotista Alto -2,32 1,32 0,65

Não cotista Baixo 3,51* 0,629 0


0,03 0,618 1


-3,58* 0,604 0



Cotista Baixo 3,70* 0,807 0


Cotista Alto -1,2 1,383 0,989



1,15 0,742 0,781


-2,46* 0,731 0,018


Cotista Alto

Cotista Baixo 4,90* 1,308 0,005





2,35 1,269 0,585


-1,26 1,262 0,975


Não cotista Baixo

Cotista Baixo -0,93 0,603 0,786

Cotista Intermediário Baixo -3,51* 0,629 0

Cotista Intermediário Alto -4,62* 0,751 0

Cotista Alto -5,82* 1,274 0


-3,48* 0,513 0


-7,08* 0,496 0






Cotista Alto -2,35 1,269 0,585



-3,61* 0,482 0


350

Continuação...


Erro Padrão

p-valor



Cotista Intermediário Baixo 3,58* 0,604 0

Cotista Intermediário Alto 2,46* 0,731 0,018

Cotista Alto 1,26 1,262 0,975


Não cotista Intermediário Baixo 3,61* 0,482 0


Não cotista Alto


Cotista Intermediário Baixo 7,73* 0,587 0

Cotista Intermediário Alto 6,62* 0,717 0

Cotista Alto 5,42* 1,254 0


Não cotista Intermediário Baixo 7,77* 0,461 0

Não cotista Intermediário Alto 4,16* 0,443 0


Gráfico 14 - Comparação do desempenho no Componente de Formação Geral, por cotas e Nível Socioeconômico no Enade 2014


351

Gráfico 15 - Comparação do desempenho no Componente do Conhecimento Específico, por cotas e Nível Socioeconômico no Enade 2014


Tabela 52 - Teste de Tukey de comparação múltipla da média do desempenho na Nota do Componente do Conhecimento Específico, por cotas e nível socioeconômico no Enade 2014



Cotista Baixo


Cotista Intermediário Alto -,1576* 0,04546 0,012

Cotista Alto -0,1186 0,07366 0,745

Não cotista Baixo ,1583* 0,03397 0


-0,089 0,03332 0,132

Não cotista Intermediário Alto -,2319* 0,03251 0

Não cotista Alto -,4106* 0,03152 0


Cotista Baixo 0,1012 0,0391 0,16


Cotista Alto -0,0173 0,07433 1



0,0123 0,03477 1

Não cotista Intermediário Alto -,1306* 0,034 0,003


352

Continuação...




Cotista Baixo ,1576* 0,04546 0,012


Cotista Alto 0,039 0,07787 1





Cotista Alto

Cotista Baixo 0,1186 0,07366 0,745



Não cotista Baixo ,2769* 0,07176 0,003

Não cotista Intermediário Baixo 0,0296 0,07146 1


Não cotista Alto -,2921* 0,07064 0,001

Não cotista Baixo

Cotista Baixo -,1583* 0,03397 0

Cotista Intermediário Baixo -,2596* 0,03539 0

Cotista Intermediário Alto -,3159* 0,04231 0

Cotista Alto -,2769* 0,07176 0,003

Não cotista Intermediário Baixo -,2473* 0,02888 0




Cotista Baixo 0,089 0,03332 0,132



Cotista Alto -0,0296 0,07146 1





Cotista Baixo ,2319* 0,03251 0

Cotista Intermediário Baixo ,1306* 0,034 0,003


Cotista Alto 0,1133 0,07109 0,754


Não cotista Intermediário Baixo ,1429* 0,02715 0


353

Continuação...


Erro Padrão

p-valor

Não cotista Alto

Cotista Baixo ,4106* 0,03152 0

Cotista Intermediário Baixo ,3094* 0,03306 0

Cotista Intermediário Alto ,2530* 0,04038 0

Cotista Alto ,2921* 0,07064 0,001


Não cotista Intermediário Baixo ,3216* 0,02597 0

Não cotista Intermediário Alto ,1788* 0,02492 0


Tabela 53 - Análise de Variância para as variáveis dependente Nota bruta do Componente de Formação Geral no Enade 2014


Soma dos Quadrados

Grau de liberdade

Quadrado médio

F P-valor

Corrected Model

234396,498a 7 33485,214 108,354 ,000

21913281,100 1 21913281,100 70908,640 0,000

Cotas 5178,885 1 5178,885 16,758 ,000


63928,522 3 21309,507 68,955 ,000


8840,967 3 2946,989 9,536 ,000

Resíduo 4508517,682 14589 309,035

Total 52187151,000 14597


354

Tabela 54 - Análise de Variância para as variáveis dependente Nota bruta do Componente do Conhecimento Específico no Enade 2014


Soma dos Quadrados

Grau de liberdade

Quadrado médio

F P-valor

Corrected Model

513,093a 7 73,299 74,798 ,000

4,050 1 4,050 4,133 ,042

Cotas 4,150 1 4,150 4,235 ,040


143,372 3 47,791 48,768 ,000


40,561 3 13,520 13,797 ,000

Resíduo 14296,550 14589 ,980

Total 14811,124 14597


Tabela 55 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por cor ou raça no Enade 2014

Componente Cor ou raça Cotas N Média Desvio Padrão

p-valor

Formação Geral

Preto

Não Cotista 1337 56,40 18,114

0,004

Cotista 821 54,09 18,065


0,000

Cotista 1911 54,50 17,683


0,000

Cotista 704 55,28 17,770


Preto Não Cotista 1337 -,0145 ,99709

0,049

Cotista 821 -,1016 ,98402

Pardo Não Cotista 5440 -,0250 1,01357

0,104

Cotista 1911 -,0684 ,97739

Branco Não Cotista 4117 ,1328 1,01575

0,000

Cotista 704 -,0315 ,97530


355

Gráfico 16 - Comparação do desempenho na prova do Componente de Formação Geral, por sexo e cotas no Enade 2014


Gráfico 17- Comparação do desempenho na prova do Componente de Conhecimentos Específicos, por sexo e cotas no Enade 2014


356

Tabela 56 - Teste de Tukey de comparação múltipla de grupos Nota do Componente de Formação Geral, por cor ou raça e cotas do curso de Engenharia no Enade 2014



Cotista preto

Cotista pardo -,42 ,748 ,994

Cotista branco -1,19 ,921 ,789

Não Cotista preto -2,31* ,795 ,043

Não Cotista pardo -2,87* ,671 ,000

Não Cotista branco -5,51* ,685 ,000

Cotista pardo

Cotista preto ,42 ,748 ,994

Cotista branco -,77 ,790 ,924

Não Cotista preto -1,89* ,639 ,037

Não Cotista pardo -2,45* ,477 ,000


Cotista branco

Cotista preto 1,19 ,921 ,789

Cotista pardo ,77 ,790 ,924

Não Cotista preto -1,12 ,835 ,764

Não Cotista pardo -1,68 ,718 ,179


Não Cotista preto

Cotista preto 2,31* ,795 ,043

Cotista pardo 1,89* ,639 ,037

Cotista branco 1,12 ,835 ,764

Não Cotista pardo -,56 ,547 ,909


Não Cotista pardo



Cotista branco 1,68 ,718 ,179

Não Cotista preto ,56 ,547 ,909


Não Cotista branco



Cotista branco 4,32* ,731 ,000

Não Cotista preto 3,20* ,564 ,000

Não Cotista pardo 2,64* ,370 ,000


357

Tabela 57 - Teste de Tukey de comparação múltipla de grupos Nota do Componente do Conhecimento Específico, por cor ou raça e cotas curso de Engenharia no Enade 2014

Cor ou raça e Cotas

Diferença entre as Médias


Cotista preto

Cotista pardo -,0333 ,04191 ,969

Cotista branco -,0702 ,05159 ,751

Não Cotista preto -,0871 ,04453 ,368


Não Cotista branco -,2344* ,03839 ,000

Cotista pardo

Cotista preto ,0333 ,04191 ,969

Cotista branco -,0369 ,04428 ,961




Cotista branco

Cotista preto ,0702 ,05159 ,751

Cotista pardo ,0369 ,04428 ,961


Não Cotista pardo -,0065 ,04023 1,000


Não Cotista preto

Cotista preto ,0871 ,04453 ,368

Cotista pardo ,0539 ,03581 ,662

Cotista branco ,0170 ,04677 ,999

Não Cotista pardo ,0105 ,03066 ,999


Não Cotista pardo

Cotista preto ,0767 ,03761 ,320

Cotista pardo ,0434 ,02671 ,582

Cotista branco ,0065 ,04023 1,000



Não Cotista branco

Cotista preto ,2344* ,03839 ,000

Cotista pardo ,2011* ,02780 ,000

Cotista branco ,1642* ,04096 ,001

Não Cotista preto ,1473* ,03162 ,000

Não Cotista pardo ,1577* ,02075 ,000


358

Tabela 58 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por Nível Socioeconômico, no curso de Pedagogia no Enade 2014

Nível Socioeconômico e Cotas





Cotista Baixo 400 47,23 17,457 400 46,43 15,744

Cotista Intermediário Baixo 223 51,70 16,539 223 50,27 17,191

Cotista Intermediário Alto 86 51,38 17,202 86 51,03 15,764

Cotista Alto 20 49,61 16,449 20 50,31 15,591

Não cotista Baixo 539 47,20 17,555 539 46,51 15,920


474 51,52 17,440 474 51,48 15,778

Não cotista Intermediário Alto 321 55,23 16,258 321 55,07 16,133

Não cotista Alto 142 57,13 17,919 142 54,98 17,749

Total 2205 50,58 17,521 2205 49,94 16,453


Tabela 59 - Teste de Tukey de comparação múltipla de grupos Nota do Componente de Formação Geral e Conhecimento Específico, por Nível socioeconômico do curso de Pedagogia no Enade 2014





Erro Padrão

p-valor Diferença entre as Médias

Erro Padrão

p-valor

Cotista Baixo


-4,471* 1,44 0,04 -3,838 1,349 0,085

Cotista Intermediário Alto -4,151 2,048 0,464 -4,605 1,918 0,241

Cotista Alto -2,379 3,948 0,999 -3,877 3,697 0,967

Não cotista Baixo 0,035 1,137 1 -0,082 1,065 1


-4,291* 1,17 0,006 -5,048

* 1,096 0


-7,998* 1,291 0 -8,644

* 1,209 0

Não cotista Alto -9,900* 1,683 0 -8,555

* 1,576 0


Cotista Baixo 4,471* 1,44 0,04 3,838 1,349 0,085

Cotista Intermediário Alto 0,32 2,187 1 -0,768 2,048 1

Cotista Alto 2,092 4,022 1 -0,04 3,767 1

Não cotista Baixo 4,506* 1,372 0,023 3,755 1,285 0,069


0,18 1,399 1 -1,21 1,31 0,984


-3,527 1,502 0,268 -4,806* 1,407 0,015

Não cotista Alto -5,428 1,85 0,066 -4,717 1,732 0,116

359

Continuação...





Erro Padrão


Erro Padrão

p-valor


Cotista Baixo 4,151 2,048 0,464 4,605 1,918 0,241


-0,32 2,187 1 0,768 2,048 1

Cotista Alto 1,771 4,277 1 0,728 4,006 1

Não cotista Baixo 4,185 2,001 0,42 4,523 1,874 0,235


-0,141 2,019 1 -0,443 1,891 1


-3,847 2,092 0,593 -4,038 1,959 0,441

Não cotista Alto -5,749 2,354 0,222 -3,95 2,205 0,626

Cotista Alto

Cotista Baixo 2,379 3,948 0,999 3,877 3,697 0,967


-2,092 4,022 1 0,04 3,767 1


-1,771 4,277 1 -0,728 4,006 1

Não cotista Baixo 2,414 3,923 0,999 3,795 3,675 0,969


-1,912 3,933 1 -1,17 3,684 1


-5,618 3,971 0,851 -4,766 3,719 0,906

Não cotista Alto -7,52 4,115 0,601 -4,677 3,854 0,928

Não cotista Baixo

Cotista Baixo -0,035 1,137 1 0,082 1,065 1


-4,506* 1,372 0,023 -3,755 1,285 0,069


-4,185 2,001 0,42 -4,523 1,874 0,235

Cotista Alto -2,414 3,923 0,999 -3,795 3,675 0,969


-4,326* 1,085 0,002 -4,965

* 1,016 0


-8,032* 1,215 0 -8,561

* 1,138 0

Não cotista Alto -9,934* 1,625 0 -8,473

* 1,522 0


Cotista Baixo 4,291* 1,17 0,006 5,048

* 1,096 0


-0,18 1,399 1 1,21 1,31 0,984


0,141 2,019 1 0,443 1,891 1

Cotista Alto 1,912 3,933 1 1,17 3,684 1

Não cotista Baixo 4,326* 1,085 0,002 4,965

* 1,016 0


-3,706 1,245 0,059 -3,596* 1,166 0,043

Não cotista Alto -5,608* 1,648 0,016 -3,507 1,544 0,31

360

Continuação...





Erro Padrão


Erro Padrão

p-valor


Cotista Baixo 7,998* 1,291 0 8,644

* 1,209 0


3,527 1,502 0,268 4,806* 1,407 0,015


3,847 2,092 0,593 4,038 1,959 0,441

Cotista Alto 5,618 3,971 0,851 4,766 3,719 0,906

Não cotista Baixo 8,032* 1,215 0 8,561

* 1,138 0


3,706 1,245 0,059 3,596* 1,166 0,043

Não cotista Alto -1,902 1,736 0,958 0,089 1,626 1

Não cotista Alto

Cotista Baixo 9,900* 1,683 0 8,555

* 1,576 0


5,428 1,85 0,066 4,717 1,732 0,116


5,749 2,354 0,222 3,95 2,205 0,626

Cotista Alto 7,52 4,115 0,601 4,677 3,854 0,928

Não cotista Baixo 9,934* 1,625 0 8,473

* 1,522 0


5,608* 1,648 0,016 3,507 1,544 0,31


1,902 1,736 0,958 -0,089 1,626 1


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ANEXOS - Questionário do Estudante do Enade

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Documents

DETERMINANTES DA EQUIDADE NO ENSINO SUPERIOR: … · uma análise da variabilidade dos resultados do Enade no desempenho de cotistas e não cotistas Salvador 2017. ... na prova do