Insumos para o Planejamento Estratégico da Secretaria de ... · Insumos para o Planejamento Estratégico da Secretaria de Educação . 1 Prefeitura do Município de Osasco SEPLAG

SECRETARIA DE PLANEJAMENTO E GESTÃO DE OSASCO

Perspectivas para o IDEB de Osasco

Insumos para o Planejamento Estratégico da Secretaria de Educação

.

1

Prefeitura do Município de Osasco SEPLAG – Secretaria de Planejamento e Gestão

DEPI - Departamento de Estudos e Pesquisas, Indicadores e Metodologia de Sistemas

Informatizados

Prefeito Jorge Lapas Secretária de Planejamento de Gestão Dulce Helena Cazzuni Secretário Adjunto de Planejamento e Gestão Alexandre Guerra

Diretor

Ronnie Aldrin Silva

Colaboradores

Ariella Gomes Freire

Denis Tamion

Márcio Paulo Oliveira

Paulo Victor Nogueira

Raquel Alonso

Yuri Camara Batista

Ano 2014

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PERSPECTIVAS PARA O IDEB DE OSASCO UMA ANÁLISE EM NÍVEL NACIONAL APLICADA À OSASCO

Este estudo pretende identificar os fatores que explicam o alto desempenho do

Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (Ideb) em algumas escolas brasileiras

e também os fatores que explicam o baixo desempenho. O objetivo é servir de

insumo para decisões de orçamento e políticas públicas que sirvam à atender o

objetivo de elevar este indicador, um dos indicadores constantes no Acordo de

Resultados da Educação.

SUMÁRIO

Por que este Estudo? .............................................................................................. 2

Sobre o Ideb ............................................................................................................ 3

Metodologia ............................................................................................................ 5

Resultados ............................................................................................................. 11

Análises ................................................................................................................. 17

A situação de Osasco ............................................................................................ 19

O que fazer para melhorar o Ideb? ....................................................................... 22

POR QUE ESTE ESTUDO?

No início de 2014 as Secretarias finalísticas de Osasco assinaram um Acordo de

Resultados em que se comprometiam em cumprir uma certa carteira de indicadores

estratégicos até 2017. Um destes indicadores, de responsabilidade da Secretaria de

Educação, é o Índice de Desenvolvimento da Educação Básica, ou o Ideb, como é

conhecido. Segundo este acordo, a Secretaria de Educação teria como meta chegar a

um Ideb de 6,1 até 2017. Chegando quase na metade do caminho, em 2013 tivemos

um crescimento pífio do indicador, que subiu apenas dois décimos em relação ao ano

anterior (foi de 5,0 em 2011 para 5,2 em 2013). Não obstante o baixo crescimento,

ainda ficamos muito aquém da meta imposta pelo Ministério da Educação e pelo

próprio Acordo de Resultados, que seria de 5,6 em 2013.

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O cenário atual indica que Osasco deveria subir seu Ideb em 0,9 pontos nos próximos

3 anos, sendo 0,45 pontos a serem elevados até o final de 2015, quando a próxima

mensuração do Ideb acontecerá no Brasil. Este crescimento de 0,45 pontos

representa duas vezes mais o que Osasco vem conseguindo fazer em média nos

últimos 10 anos.

É neste contexto que este estudo insurge: é uma tentativa de dar alguns insumos

estatísticos para a Secretaria de Educação e para a Prefeitura de Osasco para que

cumpram com o Acordo de Resultados e consigam melhorar a educação para quase

35 mil crianças matriculadas em escolas públicas do primeiro ciclo do Ensino

Fundamental de Osasco.

SOBRE O IDEB

Segundo as Notas Técnicas do Inep,

“o Ideb é um indicador de qualidade educacional que combina

informações de desempenho em exames padronizados (Prova Brasil ou

Saeb) – obtido pelos estudantes ao final das etapas de ensino (4ª e 8ª

séries do ensino fundamental e 3ª série do ensino médio) – com

informações sobre rendimento escolar (aprovação)”.

Criado em 2005 pelo ex-ministro da Educação Fernando Haddad, o Ideb tornou-se

hoje o principal indicador de qualidade da educação do Brasil. Sua metodologia

permite averiguar a qualidade da Educação desagregada para diferentes escolas em

todo território nacional. Como é calculado via uma prova aplicada em todo território

nacional, permite a comparação entre as diferentes regiões, estados, municípios e até

mesmo bairros.

A credibilidade do Ideb é altíssima no país, sendo assunto de diversas matérias

jornalísticas e estudos acadêmicos. No ano de 2014, o atraso de alguns meses do

indicador gerou dezenas de matérias questionando o MEC pela demora. Em outros

anos, a divulgação do índice é aguardada ansiosamente por prefeitos e governadores

pois frequentemente utilizam o índice como ateste de melhora da educação ou como

diagnóstico da situação de sua jurisdição.

Boa parte do sucesso do Ideb está em sua imparcialidade, simplicidade metodológica

e capacidade de desagregação por escola. A forma geral do Ideb é dada por (1):

IDEBji = Nji Pji ;

em que, Nji é a proficiência média em Língua Portuguesa ou Matemática do aluno,

escola, município, estado ou país, e Pji é a taxa de aprovação dos alunos daquele ano

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para o ano seguinte. Assim, o Ideb é um indicador que, de um lado, avalia se o

aprendizado está adequado à idade daquela criança.

A grande vantagem do Ideb é permitir um indicador que varia entre 0 e 10, gerando

equivalência com a escala de avaliação normalmente utilizada pela escola, permitindo

juízo de valores mesmo de quem não vive diariamente na rotina educacional, como

pais, comunidade, gestores entre outros.

Por estas e outras razões, o Ideb é o principal indicador de qualidade da educação no

país. Não por acaso circulam leis no congresso nacional como a LRE – Lei de

Responsabilidade Educacional, que penaliza prefeitos que durante sua gestão tenha

piorado o Ideb da cidade.

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METODOLOGIA

O objetivo desta pesquisa é utilizar os dados nacionais para entender com acuidade

as razões que levam melhora ou piora do Ideb em cada escola. Com o produto desta

pesquisa em mão, Osasco poderá traçar um plano mais efetivo para melhorar a

qualidade da educação no município.

Para isso, buscou-se analisar as variáveis que afetam a qualidade da educação da

forma mais abrangente possível e, posteriormente, comparar a situação de Osasco

nestas variáveis com de outros municípios brasileiros. Estas variáveis, como se verá,

serão analisadas via estratégias de estimação estatística consagradas, que darão peso

e robustez à análise.

Uma das vantagens desta pesquisa é permitir a análise por escola, o que significa que

os esforços podem ser separados para melhorar as variáveis que afetam a qualidade

da educação nas escolas onde estas variáveis são mais problemáticas.

A seguir explicaremos como criamos nossa base de dados com informações

específicas de cada escola, como foram criadas as variáveis que acreditamos afetar a

qualidade da educação e, por fim, como iremos estimar o peso de cada uma destas

variáveis na qualidade da educação nas escolas brasileiras.

COMPOSIÇÃO DA BASE Para realizar esta pesquisa utilizamos quase todas as bases de dados disponibilizados

pelo Inep em relação às escolas, são elas:

1) Os resultados da Prova Brasil das Escolas

2) Os questionários da Prova Brasil às Escolas

3) Os questionários da Prova Brasil aos Diretores

4) Os questionários da Prova Brasil aos Professores

5) Os questionários da Prova Brasil aos Alunos

Estas cinco bases de dados foram integradas em uma só por meio da variável

“id_escola”, que identifica o código do Inep de cada escola, e pela variável “id_serie”

que identifica a série em que o aluno frequenta. Esta agregação gerou uma base final

com 72.808 linhas referentes a cada uma das escolas de Ensino Fundamental 1 e 2

das escolas públicas do Brasil.

COMPOSIÇÃO DAS VARIÁVEIS Durante o processo de montagem da base de dados, foram definidas 37 (trinta e

cinco) variáveis que buscavam compreender sua influência no Ideb. A maior parte das

variáveis foram criadas para forçar uma interpretação que varia de 0 a 1, sendo 0

considerado uma situação de inexistência total e 1 de existência total. Para facilitar o

entendimento das variáveis, elas foram separadas em quatro grandes grupos: (1) as

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variáveis da escola, (2) as variáveis do diretor, (3) as variáveis do professor e (4) as

variáveis dos pais e alunos.

A Tabela 1 adiante apresenta todas as variáveis selecionadas e sua interpretação.

Como se está fazendo uma análise por “escola”, em relação aos dados de professores

e alunos foram agregados valores médios para indicar a situação de cada escola.

Assim, variáveis como renda familiar per capita dos alunos está apresentada como a

média de todos os alunos.

Todas as variáveis são extraídas dos questionários aplicados no momento da

aplicação da Prova Brasil e, portanto, representam a informação cedida pelos

entrevistados. Assim, quando se fala em “insegurança das escolas” ou “clima de sala

de aula”, está sobretudo se observando a partir das respostas dos diretores e

professores nos questionários. É importante destacar que a Prova Brasil não faz

nenhum tipo de averiguação das informações prestadas, embora as cruze com outras

respostas provindas dos Censos Escolares.

É importante destacar também que algumas variáveis foram montadas com algum

grau de arbitrariedade desta pesquisa. Por exemplo: para montar o hábito de leitura

dos alunos, poderiam ser escolhidas seis diferentes questões do questionário, como

leitura de jornais, revistas em quadrinhos, revistas de celebridades, revistas em geral,

livros, livros de literatura juvenil e internet. Como se entendeu que revistas de

celebridades e internet não possuem a mesma importância para a criança que os

demais tipos de leitura, optamos por excluí-las da análise.

Já outras variáveis, possuem uma ponderação mais robusta, baseada em estudos

consolidados. É o caso da estimativa da renda familiar per capita dos alunos. Como os

questionários, por motivos óbvios, não perguntam ao aluno “qual é a sua renda

familiar?”, tivemos que utilizar outras perguntas do questionário relativas aos

equipamentos que estão presentes na casa deste jovem, como televisões, dvds,

automóveis etc. Com estas respostas, cruzamos com o chamado “Critério Brasil” da

Abep, que estima a renda familiar de um domicílio via a quantidade destes itens que

estão presentes na casa. Uma vez com os valores destes critérios, dividimos pelo

número de moradores no domicílio deste aluno e transformarmos o valor em reais

(R$) para que facilite ao leitor a interpretação dos resultados.

A seguir segue a lista completa das variáveis utilizadas neste estudo:

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# Nome da Variável Interpretação 1 Média do Tamanho das Classes Representa a média de alunos por classe no 5º ou 9º ano.

2 Conservação da Infraestrutura Escolar

Expressa a qualidade da conservação das paredes, do piso, do pátio e dos corredores da escola. É igual a 1 quando todos estes quesitos são considerados “Bom” e zero quando são considerados “Ruim”.

3 Qualidade da Sala de Aula Expressa a qualidade das salas de aula. É igual a 1 quando as salas de aula são consideradas boas, arejadas e bem iluminadas e 0 quando ocorre o contrário.

4 Falta de Professores Reflete a ocorrência de faltas significativas de professores na escola. É igual a 1 quando o diretor alega que houve faltas significativas entre os professores.

5 Falta de Alunos Reflete a ocorrência de faltas significativas de professores na escola. É igual a 1 quando o diretor alega que houve faltas significativas entre os alunos.

6 Qualidade da Merenda Escolar

Expressa a qualidade da merenda escolar. É igual a 1 quando a merenda é considerada, pelo diretor, de “ótima” qualidade e em “ótima” quantidade. Por outro lado é zero quando considerado de qualidade “ruim” e em quantidade “ruim”.

7 Envolvimento da Comunidade

Expressa o grau de envolvimento da comunidade na escola. É igual a 1 quando ocorreu na escola pelo menos 3 dos seguintes eventos: eventos gerais, eventos de solidariedade, eventos de mutirão de limpeza e eventos de manutenção. É 0 quando não ocorreu nenhum.

8 Clima Escolar

Expressa o grau de segurança da escola. É igual a 0 quando na escola ocorreu pelo menos 3 dos seguintes problemas: (1) atentado à vida de professores, (2) roubo (com uso de violência) de professores, (3) ameaça à professores, (4) alunos frequentando as aulas sob efeito de drogas, (5) alunos frequentando aulas portando armas brancas ou (6) alunos frequentando as aulas portando armas de fogo. É 1 quando não ocorreu nenhuma destes problemas.

8 Rotatividade de Professores Esta variável é igual a 1 quando houve problema de rotatividade de professores e que foi considerado em nível grave pelo professor e 0 quando não houve.

9 Diretor possui ensino superior Esta variável é igual a 1 quando o diretor da escola possui ensino superior e 0 quando não possui curso superior.

10 Diretor possui especialização Esta variável é igual a 1 quando o diretor possui curso de especialização e 0 quando não possui especialização.

11 Diretor possui mestrado/doutorado Esta variável é igual a 1 quando o diretor possui mestrado e/ou doutorado e 0 quando não possui mestrado nem doutorado.

12 Diretor passou por formação continuada

Esta variável é igual a 1 quando o diretor alega que passou por curso de formação continuada de pelo menos 80 horas e que alega utilizar os conhecimentos desta formação “sempre ou quase sempre”. Ela será 0 quando ele não passou pela formação ou quando não aplica o conteúdo.

13 Total de Salário Mínimo por hora do Diretor

Esta variável expressa a quantidade de salários mínios/hora que um diretor recebe nesta escola. Cada salário-mínimo/hora equivale ao valor de R$2,48.

14 Carga Horária do Diretor Esta variável vai de 1 a 4 e representa o total de horas que o diretor trabalha nesta escola (1 até 20 horas, 2 até 30h, 3 até 40h e 4 mais de 40h).

15 Diretor assumiu via processo seletivo Esta variável é igual a 1 quando o diretor assumiu via processo seletivo e 0 quando de qualquer outra forma.

16 Diretor assumiu via processo eletivo Esta variável é igual a 1 quando o diretor assumiu via processo eletivo e 0 quando de qualquer outra forma.

17 Diretor assumiu via processo seletivo & processo eletivo (ambos)

Esta variável é igual a 1 quando o diretor assumiu via processo seletivo e processo eletivo e 0 quando de qualquer outra forma.

18 Diretor assumiu via indicação política Esta variável é igual a 1 quando o diretor assumiu via indicação política.

19 Diretor possui algum outro trabalho Esta variável expressa quantos trabalhos além de diretor desta escola o diretor possui.

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# Nome da Variável Interpretação

20 Proporção de professores que possuem ensino superior

Esta variável é igual a 1 quando todos os professores possuem curso superior e 0 quando nenhum possui curso superior.

21 Proporção de professores que possuem especialização

Esta variável é igual a 1 quando todos os professores possuem especialização e 0 quando nenhum possui especialização.

22 Proporção de professores que possuem mestrado/doutorado

Esta variável é igual a 1 quando todos os professores possuem mestrado e/ou doutorado e 0 quando nenhum possui mestrado nem doutorado.

23 Anos de Experiência médio dos professores

Esta variável representa os anos de experiência médio dos professores, sendo considerada uma curva quadrática.

24 Proporção de professores que possuem formação continuada

Esta variável é igual a 1 quando se todos os professores alegam que passaram por curso de formação continuada de pelo menos 80 horas e que alegam utilizar os conhecimentos desta formação “sempre ou quase sempre”. Ela será 0 quando nenhum professor passou pela formação ou nenhum aplica o conteúdo.

25 Média do Total de Salário Mínimo por hora do Professor

Esta variável expressa a média de salários mínios/hora que os professores recebem nesta escola. Cada salário-mínimo/hora equivale ao valor de R$2,48.

26 Proporção de professores que possuem algum outro trabalho

Esta variável representa a porcentagem de professores naquela escola que possuem outros trabalhos fora da escola

27 Proporção de professores com vínculo estatutário

Esta variável representa a porcentagem de professores naquela escola que são de vínculo estatutário em contraste com os contratos temporários.

28 Professores e Diretores possuem relacionamento saudável

Esta variável é considerada igual a 1 se todos os professores alegam respeitar e confiar no trabalho do diretor e, reciprocamente, sente-se respeitados e estimulados pelo diretor. Ela será 0 quando nenhum dos professores e sentir respeitado ou estimulado pelo diretor e ao mesmo tempo não confiam nem respeitam o diretor.

29 Percepção da Qualidade do Livro Didático

Esta variável é igual a 1 quando todos os professores consideram o material didático de “ótima qualidade” e quando o material chegou a tempo, em quantidade suficiente e que foi o material solicitado.

30 Percepção dos Professores que se sentem respeitados pelos alunos

Esta variável é igual a 0 quando todos os professores alegaram ter já ter sido, naquela escola, ameaçado, agredido verbalmente ou agredido fisicamente por um aluno. É 1 quando todos os professores alegaram nunca ter passado por isso.

31 Média da Renda Familiar Per Capita em Salários Mínimos dos alunos

Esta variável retorna a média da renda familiar per capita de todos os alunos que prestaram a Prova Brasil naquele ano nesta escola.

32 Engajamento Médio dos Pais em Reuniões

Esta variável é igual a 1 quando todos os alunos alegam que seus pais vão “sempre ou quase sempre” nas reuniões escolares e igual a 0 quando todos os alunos alegam que seus pais vão “nunca ou quase nunca”.

33 Engajamento Médio dos Pais nos Estudos do Aluno

Esta variável é igual a 1 quando todos os alunos alegam que seus pais os engajam a estudar, fazer o dever de casa e os trabalhos escolares, e igual a 0 quando todos alegam que eles não os encorajam.

34 Engajamento Médio dos Pais nas Faltas dos Alunos

Esta variável é igual a 1 quando todos os alunos alegam que seus pais os engajam a não faltar nas aulas e igual a 0 quando todos alegam que eles não os encorajam a não faltar.

35 Hábito de Leitura Médio dos Alunos

Esta variável é igual a 1 quando todos os alunos alegam ler sempre ou quase sempre pelo menos 3 das seguintes mídias: jornais, livros, literatura juvenil, revistas ou quadrinhos. Ela é zero quando todos os alunos alegam ler “nunca ou quase nunca” todas elas.

36 Porcentagem de Alunos que Trabalham

Esta variável é igual a 1 quando todos os alunos alegam que trabalham fora de casa e 0 quando todos alunos alegam que não trabalham fora de casa

37 Porcentagem de Alunos que Realizam mais de 1 hora de trabalho doméstico por dia

Esta variável é igual a 1 quando todos os alunos alegam que realizam até 1 hora ou mais de trabalho doméstico todos os dias em casa e 0 quando nenhum aluno realizar mais de 2 horas de trabalho doméstico.

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DEFINIÇÃO DO MODELO DE ESTUDO Como se tem em mente em entender o peso de cada uma destas variáveis no IDEB de

forma independente, a metodologia de análise de correlações não pode ser o

suficiente. Isto pois uma correlação pura e simples entre, por exemplo, o

“Engajamento dos Pais nas Reuniões Escolares” e o IDEB estaria desconsiderando

atributos como a renda familiar deste aluno (costuma-se dizer que famílias mais ricas

dão maior importância à educação de seus filhos). Assim, poderíamos dizer que o

engajamento dos pais está correlacionado em “X” com o IDEB, mas boa parte desta

correlação é mais bem explicada pela renda familiar deste aluno. Assim, a pergunta

que se faz é: como entender o peso destas variáveis de forma independente no IDEB?

Como separar as mútuas correlações entre tantas variáveis em nosso estudo?

Para conseguir uma metodologia robusta, recorreremos à técnica de Regressão Linear

Múltipla. Em estatística, as regressões lineares são utilizadas para entender o efeito

particular de uma variável independente (ou seja, nossa lista de 37 variáveis) na

variável dependente (o IDEB). A nomenclatura vem pois parte-se da premissa que a

variável dependente é aquela cujo seu valor depende dos valores das variáveis

independentes, estas que por sua vez não são influenciadas pela variável

dependente.

A regressão linear funciona como uma análise de correlação mais complexa, onde se

considera os efeitos das variáveis de forma “ceteris paribus”, uma expressão latina

que significa “tudo o mais permanecendo constante”. Assim, a análise de regressão

permite uma interpretação útil a nós: ela simula, por exemplo, qual seria o efeito do

“Engajamento dos Pais” no IDEB considerando que todos os alunos possuíssem a

mesma renda familiar, os mesmos hábitos de leitura, que os professores tivessem o

mesmo salário, que as escolas tivessem os mesmos recursos etc.

A “Regressão Linear Múltipla” recebe “linear” em seu nome graças à forma de análise

do tipo linear, ou seja, via um plano cartesiano por funções entre o eixo das

ordenadas e das abcissas. Por conta disso uma forma geral de escrever um “modelo”

de regressão linear é via uma equação de primeiro grau. Em nosso caso de estudo

podemos escrever nosso modelo na seguinte equação

𝐼𝐷𝐸𝐵 = 𝛽0 + 𝛽𝑘𝑋𝑘 + 𝜖𝑖

Onde β0 é a constante do termo, βk é o parâmetro das variáveis independentes, Xk é o

chamado vetor de covariáveis, ou seja, toda nossa lista de variáveis apresentada

anteriormente, e εi é o fator de erro de nossa análise. Assim, estamos grosseiramente

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dizendo que o IDEB é tão melhor quanto maior/menor o valor das nossas variáveis de

análise.

É preciso tomar certos cuidados com a generalização dos resultados. Primeiro,

precisamos considerar que este é o retrato de um único ano, e é do ano de 2011. O

atraso na divulgação dos microdados do ano de 2013 nos impede de fazer uma

análise mais atual, e os dados com menor nível de detalhamento em 2009 nos

impede de fazer uma análise comparativa ideal. Este estudo ficará mais completo

quando se tiver os microdados de 2013.

Segundo, pois estas variáveis vêm da declaração de certos agentes. Quando dizemos

que a merenda de uma escola é boa ou ruim, está é a informação proveniente do

diretor daquela escola. Estas ponderações são importantes de serem reveladas para

impedir análises determinísticas deste estudo.

Terceiro pois há, em algumas variáveis, uma certa imprecisão gerado por um misto

provindo de inferências e falta de preenchimentos do questionário de algumas

pessoas. É o caso de questões como salário de professor, carga horária do professor e

diretor, renda do aluno entre outros.

Dito isso, fica estabelecido que o objetivo do estudo é trazer um panorama geral ou

um “guia” para orientar decisões administrativas de forma a melhorar o IDEB de

Osasco, e não servir como palavra acadêmica determinante sobre as razões que

levam à qualidade do ensino.

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RESULTADOS

Ao realizar a regressão linear múltipla, obtemos os resultados apontados no Apêndice

1. Para facilitar a interpretação e a discussão iremos discutir os resultados conforme

os grupos de variáveis (grupo da escola, do diretor, do professor e do aluno).

É preciso explicar a interpretação dos resultados. Todas as tabelas possuirão duas

colunas que indicarão se o resultado obtido é estatisticamente significante e indicará

um grupo de variação que a variável afeta no IDEB. A significância estatística diz

respeito a se os resultados possuem confiabilidade, ou seja, se não há muitas

exceções que poderiam fazer a variável não ter impacto no IDEB. Já o grupo de

variação mostrará, em categorias, o impacto desta variável no IDEB. Elas podem ser

quatro categorias: “Até 0.1 pontos” (impacto muito pequeno), “Entre 0.1 e 0.5

pontos” (impacto pequeno), “Entre 0.5 e 1.0 pontos” (impacto relevante), “Entre 1.0

e 1.5 pontos” (impacto alto), “entre 1.5 e 2.0 pontos” (impacto muito alto).

GRUPO DA ESCOLA Conforme se vê na Tabela 1 adiante, os aspectos mais importantes para compor o

IDEB é o tamanho da classe, a conservação da sala de aula, a qualidade da merenda

escolar e a segurança da escola.

O tamanho da classe vai ao encontro de recomendações oficiais para não se ter mais

que 25 alunos por classe. Justamente do 25º aluno em diante, o IDEB daquela turma

começa a ser prejudicado.

É importante notarmos que a conservação da sala de aula possui peso mais relevante

para a qualidade da educação que a conservação das demais dependências da

estrutura escolar. Isto pois a sala de aula é o ambiente onde o processo de

aprendizado principal se desenvolve, o que deverá ocorrer se o ambiente for

amplamente iluminado, arejado e conservado.

A qualidade da merenda escolar também está de acordo com outros estudos que

apontam a importância da alimentação escolar. Como estamos tratando até o 5º ano

do Ensino Fundamental, uma alimentação saudável é importante para o

desenvolvimento físico e cognitivo e pode impactar as capacidades intelectuais da

criança para o restante do ciclo escolar.

Por outro lado, a falta de professores e a falta de alunos, apesar de ser

estatisticamente significante não afeta tanto o IDEB quanto esperaríamos (menor que

um décimo de IDEB). Possivelmente, apesar da falta de professores ser amplamente

documentada pelos diretores de escola pública, ela é reposta por outros professores

contratados da prefeitura. No caso dos alunos, talvez a baixa amostra de caso

envolvendo falta de alunos tenha puxado a média para fatores pouco relevantes. Ou

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possivelmente ela possui mútua correlação com a variável de Engajamento dos Pais

na Presença dos alunos, que se verá mais adiante no grupo dos Alunos.

De forma similar, o envolvimento da comunidade na escola parece ter pouco efeito

isolado. Apesar de destacado como importante para a vivência escolar e comunitária,

no tocante qualidade do aprendizado esta variável não se mostrou relevante.

Finalizando, a segurança da escola mostra também extrema importância. Quando não

se observa casos de roubos, atentados à vida, agressões, ofensas verbais entre outros

na escola, o ambiente escolar tem um ganho para o aprendizado, melhorando o IDEB

daquela escola.

Tabela 1: Variáveis Relevantes do Grupo Escola

Variável Significante? Variação Média do Tamanho das Classes* Muito Após 20 alunos por sala, o IDEB

começa a cair em 0.02 pontos para cada aluno adicional.

Conservação da Infraestrutura Escolar Sim Até 0.1 pontos.

Conservação da Sala de Aula* Muito Entre 0.1 e 0.5 pontos.

Falta de Professores Sim Até -0.1 pontos.

Falta de Alunos Sim Até -0.1 pontos.

Qualidade da Merenda Escolar* Muito Entre 0.1 e 0.5 pontos.

Envolvimento da Comunidade Não -

Segurança da Escola* Muito Entre 0.1 e 0.5 pontos

Rotatividade de Professores Não -

GRUPO DO DIRETOR Este grupo demonstrou que as variáveis envolvendo o Diretor são em geral

inexpressivas na base de dados que utilizamos. Provavelmente pois não temos como

analisar as práticas administrativas que eles se utilizam, limitando nossa base de

dados a observar questões mais gerais, como salário, carga horária e regime de

trabalho.

Conforme a Tabela 2, apenas chama atenção os diretores que assumem via um

processo seletivo seguido de um processo eleitoral. Provavelmente este método

permite que o diretor seja ao mesmo tempo uma pessoa de alta capacidade técnica

e, ao mesmo tempo, ampla legitimidade escolar.

É importante notar que, ao contrastar com as outras formas de posse do cargo, como

indicação política e processo seletivo, somente esta possui significância estatística, o

que a torna mais notável. Nas 72.808 escolas públicas estudadas, 9.000 diretores

alegam ter chego a este cargo via processo seletivo e eleitoral. Entretanto, ainda é

preciso definir melhor o significado de “processo seletivo”, pois alguns Diretores

poderiam entender que um concurso público para ingresso na carreira de professor

poderia ser entendido como um processo seletivo.

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Não foi encontrada significância estatística em boa parte das variáveis, a saber, o

ensino superior, o mestrado/doutorado, a formação continuada, a posse

exclusivamente por eleição, a posse exclusivamente por processo seletivo e a posse

exclusivamente por indicação política. Chama atenção até mesmo a inexistência de

significância entre variáveis como diploma de ensino superior, mestrado ou

doutorado. Aparentemente, nenhuma delas possui efeito sobre o IDEB das escolas.

O salário e a carga horária do Diretor se mostraram importantes, mas com impacto

não tão alto quanto alguém poderia esperar. Provavelmente porque a forma de

estimação deles é imprecisa, pois se firma em inferências a partir de categorias

preenchidas nos questionários. Por exemplo: a carga horária do diretor aparece como

“até 20 horas”, “de 20 a 30 horas”, “de 30 a 40 horas”, “mais de 40 horas”. Assim, um

diretor com trabalho de 35 horas estaria sendo confundido com quem trabalha 30 e

com quem trabalha 40 horas semanais, provocando uma altíssima imprecisão na

regressão.

Tabela 2: Variáveis Relevantes do Grupo Diretor

Variável Significante? Impacto Diretor possui ensino superior Não -

Diretor possui especialização Muito Até 0.1 pontos

Diretor possui mestrado/doutorado Não -

Diretor passou por formação continuada

Não -

Total de Salário Mínimo por hora do Diretor

Sim Até 0.1 pontos (a cada 10 SM/hora)

Carga Horária do Diretor Sim Até 0.1 pontos (40 horas de dedicação exclusiva)

Diretor assumiu via processo seletivo Não -

Diretor assumiu via processo eletivo Não -

Diretor assumiu via processo seletivo e processo eletivo (ambos)*

Muito Entre 0.1 e 0.5 pontos

Diretor assumiu via indicação política Não -

Diretor não possui outro trabalho Muito Até 0.1 pontos

GRUPO DO PROFESSOR Como era esperado, o grupo do professor apresentou diversas variáveis com efeito

significativo no IDEB. As variáveis que mais afetam o IDEB de uma escola do lado dos

professores, conforme se verifica na Tabela 3, são a (1) a proporção de professores

que possuem ensino superior, (2) a proporção de professores que mantêm um

relacionamento saudável com o diretor, (3) a proporção de professores que avaliam

positivamente a qualidade do livro didático e a (4) proporção de professores que se

sentem respeitados pelos alunos.

Como estes são dados de todo o Brasil, faz bastante sentido que estas sejam as

variáveis mais notáveis por parte do estudo. Não deve ser incomum que nas quase 73

14

mil escolas brasileiras muitos professores ainda possuam apenas o magistério e não

tenham se especializado em ramos como Educação ou Pedagogia. Assim, a existência

de professores com ensino superior deve dar um salto de qualidade relevante para a

escola.

Já em relação às outras três variáveis apontadas como de alta importância chama

atenção o relacionamento saudável entre professor e diretor. Apesar de muitas vezes

já apontado por estudos e pela senso comum como um fator de alta importância,

este estudo estimou que a variável pode afetar o IDEB entre .21 e .39 décimos, um

valor expressivo. Alguns testes adicionais com esta variável e se verificou que quando

o Diretor assume por indicação política e quando o professor é um contratado do tipo

celetista a afinidade entre os agentes pode ser afetada. Por outro lado, professores

concursados e diretores eleitos impulsionam o bom relacionamento entre estes

atores.

Por outro lado, não é surpreendente que a qualidade do livro didático seja fator de

importância. Deve ser lembrado que a qualidade do livro didático é mensurado

conforme a percepção do professor, portanto o que está em jogo é mais a adesão do

professor ao material. Isto reforça discussões de que o livro didático deveria ser eleito

com ampla participação dos professores.

A proporção de professores que se sentem respeitados pelos alunos conta com um

fator de alto impacto para o IDEB, o que é bastante esperado, dado que isto reflete a

harmonia em sala de aula, que cria um ambiente propício à aprendizagem. Assim,

políticas que visam harmonizar o ambiente de sala de aula também terão impacto na

qualidade.

Finalizando, chama atenção a alta significância estatística, bem como a relevância

educacional, do impacto da proporção de professores estatutários no IDEB. Deve ser

lembrado que esta variável contrasta os professores estatutários com os contratos

temporários via CLT, e exclui os contratos puramente celetistas (possíveis de ocorrer

em caso de contratos antigos que ganharam estabilidade com a CF de 88). Uma

escola que tenha 100% de professores em contrato temporário pode perder até

quase meio décimo de seu Ideb por isso.

Observando agora as variáveis sem significância estatística, temos primeiramente a

variável da proporção de professores com mestrado e/ou doutorado. Não é algo tão

surpreendente visto que mestrado e doutorado não são formações típicas da

docência, mas de pesquisa, o que pode não refletir necessariamente em aulas mais

didáticas. Prova disso é que as especializações possuem um efeito significante sobre o

IDEB, estas sim mais relacionadas com a prática da sala de aula.

De outro lado, a experiência e o salário do professor, tidos normalmente como

importantes, não aparecem como essenciais para o aumento do IDEB neste estudo.

15

Algumas razões precisam ser levantadas. Possivelmente isto ocorre pois não

conseguimos estimar com precisão quanto um professor ganha ou quanto tempo ele

tem de experiência, da mesma forma como acontece com o Grupo do Diretor. Pela

falta de precisão destas variáveis, é possível que elas tenham perdido significância

estatística graças ao alto grau de imprecisão nas inferências.

Tabela 3: Variáveis Relevantes do Grupo Professor

Variável Significante? Impacto Proporção de professores que possuem ensino superior*


Proporção de professores que possuem especialização

Muito Até 0.1 pontos

Proporção de professores que possuem mestrado/doutorado

Não -

Anos de Experiência médio dos professores

Não -

Proporção de professores que possuem formação continuada

Sim Até 0.1 pontos

Média do Total de Salário Mínimo por hora do Professor

Não -

Proporção de professores que possuem algum outro trabalho

Sim Até 0.1 pontos

Proporção de professores com vínculo estatutário

Muito Até 0.1 pontos

Professores e Diretores com relacionamento saudável*


Percepção da Qualidade do Livro Didático*


Percepção dos Professores que se sentem respeitados pelos alunos*


GRUPO DOS ALUNOS Até o momento, vimos diversas variáveis que podem afetar o IDEB em até 0.5 pontos.

Como veremos daqui em diante, o grupo de alunos faz estes benefícios parecerem

quase detalhes frente ao impacto que as variáveis do aluno geram ao IDEB, como se

pode ver na Tabela 4 mais adiante. Todas as variáveis escolhidas para o aluno se

mostram extremamente relevantes e significantes à qualidade do ensino.

A primeira variável é a média da renda familiar per capita dos alunos daquela escola.

Como era de se esperar, a renda da família dos alunos tem altíssimo impacto no IDEB

daquela escola. Renda maior traz consigo uma série de outras variáveis, como melhor

alimentação, maior acesso à informação, menor exposição à violência e ao trabalho

infantil entre outros. Desta forma, não é surpreendente que quando a média da

renda familiar per capita dos alunos de uma escola aumenta em um salário mínimo

per capita, o IDEB suba quase 1 ponto.

16

Seguindo da renda, foi separado em três variáveis um conceito considerado

importante por especialistas, a saber, o engajamento dos pais com os estudos (geral)

dos seus filhos. Separamos este engajamento para entender seu engajamento nas

reuniões de pais e mestres e no incentivo para o filho estudar para as provas e no

incentivo para que não falte nas aulas. Pelo que se nota, todas são extremamente

importantes. A presença constante nas reuniões de pais e mestre tem impacto de 0.5

até 1 ponto no IDEB, enquanto o engajamento nos estudos de 1.0 até 2.0 pontos. Por

fim, o engajamento nas faltas – o aspecto apontado como mais importante – pode

aumentar o IDEB de 2.0 até 3.0 pontos.

As razões pelas quais o engajamento dos pais na assiduidade do filho ter maior peso e

sua presença nas reuniões escolares ter menor peso pode ser porque o primeiro

representa o interesse “básico” dos pais pelos estudos filhos. Ou seja, um pai

minimamente comprometido vai apenas garantir que seu filho não falte, enquanto

um pai altamente comprometido irá até mesmo às reuniões escolares. Assim,

atitudes pequenas já são o suficiente para gerar alguma elevação no aprendizado da

criança, pois ela já deve sentir a importância dos seus estudos. Note ainda que os

valores aqui representam as médias dos alunos daquela escola. Logo, não é

surpreendente que o engajamento tenha peso tão alto no IDEB.

Seguindo, a próxima variável é a média do hábito de leitura dos alunos. Como era de

se esperar, tal variável tem alto impacto no IDEB. Como 50% da nota do IDEB é a nota

de língua portuguesa, uma criança com hábitos de leitura desenvolve melhor sua

aptidão com o idioma, impulsionando sua nota. Naturalmente, nas escolas onde a

média de crianças com hábito de leitura é maior, melhor é também sua nota.

Por fim, as duas últimas variáveis abordam a questão do trabalho. A primeira delas

aborda o trabalho convencional e a segunda o trabalho doméstico. No trabalho

convencional, é importante notar que como é o aluno que responde ao questionário

sem a presença dos pais, então temos uma informação mais confiável do que as

obtidas pelo próprio Censo Demográfico do IBGE, cuja pergunta é feita diretamente

aos responsáveis, que por sua vez podem omitir situações de trabalho infantil.

Assim, nota-se que quanto maior a proporção de alunos que não trabalham, maior é

a nota no IDEB daquela escola, por razões bastante óbvias. Por sua vez, a

porcentagem de alunos que executam até, no máximo, 1 hora de trabalho doméstico,

em contraste com as crianças que trabalham 1 hora ou mais, também tem efeito

significante no IDEB. A escolha de até 1 hora é por entendermos que pode ser natural

e não prejudicial que algumas famílias instruam seus filhos no auxílio de tarefas

domésticas, como arrumar o quarto, lavar o prato entre outros. Após isso, ou seja,

mais de 1 hora de atividades domésticas, entendemos que inicia uma obrigação

laboral da criança em casa, o que poderia começar a prejudicar o ensino destas

crianças.

17

Tabela 4: Variáveis Relevantes do Grupo Aluno

Variável Significante? Impacto Média da Renda Familiar per capita dos alunos*

Muito Cada 1 Salário Mínimo per capita extra à média dos alunos daquela

escola acrescenta 0.87 ao IDEB

Engajamento Médio dos Pais em Reuniões*

Muito Entre 0.5 e 1.0 ponto

Engajamento Médio dos Pais nos Estudos do Aluno*


Engajamento Médio dos Pais nas Faltas dos Alunos*


Hábito de Leitura Médio dos Alunos* Muito Entre 1.0 e 1.5 pontos

Porcentagem de Alunos que não Trabalham*


Porcentagem de Alunos que não realizam mais de 1 hora de trabalho doméstico por dia*


ANÁLISES

É importante lembrar que o estudo buscou levantar o peso de algumas variáveis no

IDEB e é um entre vários estudos. Questões polêmicas, como a salarial, a carga

horária ou a jornada, que aqui não apresenta relevância, não devem ser

desmerecidas tendo como base somente estas conclusões.

Para facilitar a interpretação das variáveis com maior peso no IDEB, o Gráfico 1 torna

mais visual a composição destas variáveis. Ao analisar o impacto que cada uma tem

sobre o IDEB, podemos entender quais linhas mestras de atuação um município

deveria se concentrar para melhorar a qualidade do ensino das escolas dentro do seu

território. Para este gráfico, propositalmente foi excluída a variável de renda familiar

per capita dos alunos, uma vez que ela ocupa boa parte do peso do IDEB e também

possui baixíssima governabilidade das prefeituras.

A análise do gráfico permite observar que, de longe, o engajamento dos pais no

ensino dos seus filhos possui um peso muito maior no aprendizado dos alunos (37%

do IDEB, após excluir a renda, é explicado por isso). Naturalmente estamos tratando

extremos: uma escola onde todos os pais não demonstram algum interesse pela

educação dos filhos contra uma escola onde todos os pais demonstram total

interesse.

Após isso, destaca-se a questão do trabalho. Como dito antes, a Prova Brasil estima

com melhor qualidade a quantidade de alunos em situação de trabalho infantil pois

pergunta diretamente a eles e sem a presença dos pais (somente dos professores).

No caso, 28% de um bom IDEB é explicado por crianças fora da situação de trabalho

infantil/doméstico.

18

Em seguida chama atenção o hábito de leitura, que compõe 10% da nota do IDEB.

Relembrando, o hábito de leitura é igual a 1 quando todos os alunos de uma escola

declaram ler sempre ou quase pelo menos quatro das seguintes mídias: livro,

literatura juvenil, quadrinhos ou revistas.

Os demais aspectos possuem uma participação reduzida sobre o IDEB, embora ainda

relevante. Em especial, neste grupo, uma boa relação entre os professores e diretores

e a qualidade da merenda escolar são notórios. Seguindo, vem o respeito dos alunos

aos professores e a segurança escolar, que juntos podem compor um grupo maior

relacionado ao ambiente escolar. Por fim, Diretores que assumem via uma

combinação de processos seletivos e eleitorais, a percepção dos professores quanto a

qualidade do livro didático, a conservação das alas de aula e a proporção de

professores com curso superior completam a lista. Em “outros” ficaram todas as

variáveis cuja participação é igual ou inferior a 1%.

O gráfico nos traz uma boa sugestão de que tipos de políticas, em uma análise geral,

poderiam ser priorizadas pelos governos municipais e estaduais. Apesar de possuírem

baixa governabilidade sobre as principais delas, é plenamente possível um município

6%1%

3%

1%

2%

2%

3%2%

2%

5%

15%

20%

18%

10%

10%

Gráfico 1: Peso das Principais Variáveis no IDEB

Outros

Conservação Sala de Aula

Qualidade da Merenda

Segurança Escolar

Diretor Selecionado e Eleito

Professores Bacharéis

Relação Professor-Diretor

Qualidade dos Livros Didáticos

Respeito aos Professores

Engajamento dos Pais - Reuniões

Engajamento dos Pais - Estudos

Engajamento dos Pais - Faltas

(Não) Trabalho Infantil

(Não) Trabalho Doméstico

Hábito Leitura

19

gerir ações nelas. É o caso de políticas de incentivo à leitura, de conscientização dos

pais sobre a importância da educação e de busca ativa de crianças em situação de

trabalho infantil e doméstico.

Porém, algumas escolas podem já ter situações plenamente satisfatórias nestas

esferas e seu ramo de atuação talvez devesse focar nas demais variáveis. Para isso,

precisamos analisar caso a caso, município por município e escola por escola, para

entendermos quais são os problemas que devem ser atacados.

A próxima sessão buscará entender a realidade de Osasco frente a estas variáveis.

Para isso traremos a situação do município dentro destas variáveis e segregaremos

por escola.

A SITUAÇÃO DE OSASCO

Esta seção fará um panorama da situação de Osasco frente a outros municípios

brasileiros. A tabela a seguir relacionam quatro grupos de variáveis em Osasco e

outros lugares. Nela é possível comparar a situação de Osasco com de outros grupos

de cidades, aqui divididos em cidades grandes (mais de 250 mil habitantes), cidades

da região metropolitana de São Paulo, cidades paulistas, todas as cidades brasileiras,

as 20 cidades com maior Ideb do país e as 20 cidades com menor Ideb do país.

Em vermelho, estão os indicadores que Osasco vai mal em relação aos demais grupos

analisados, em marrom estão os indicadores com desempenho próximo a média dos

demais e em vermelho os indicadores com desempenho insatisfatório.

Tabela 5: Síntese das Variáveis Relevantes

Variável Osasco

Cidades Grandes

Cidades RMSP

Cidades SP

Brasil 20

melhores

20 Piores

IDEB 2011 (SEM FLUXO) 5.091 5.411 5.498 5.845 5.212 7.745 3.364

Salário Mínimo Per Capita 1.365 1.219 1.329 1.256 0.950 1.563 0.582

Hábito de Leitura 0.666 0.682 0.698 0.727 0.674 0.738 0.525

Trabalho Infantil 0.133 0.121 0.115 0.118 0.172 0.109 0.298

Trabalho Doméstico 0.413 0.382 0.365 0.400 0.400 0.337 0.543

Engaj. Reuniões Pais 0.746 0.688 0.762 0.758 0.696 0.761 0.620

Engaj. Estudos 0.969 0.967 0.973 0.970 0.928 0.984 0.887

Engaj. Faltas 0.958 0.959 0.966 0.973 0.953 0.992 0.853

Merenda 0.804 0.778 0.804 0.859 0.766 0.915 0.721

Livro Didático 0.707 0.637 0.724 0.796 0.656 0.692 0.642

Segurança Externa 0.786 0.689 0.807 0.876 0.793 0.912 0.799

Desrespeito Professor 0.098 0.129 0.101 0.092 0.129 0.093 0.102

Diretor Selecionado e Eleito 0 0.154 0.041 0.043 0.087 0.094 0.001

Afinidade Diretor e Professor 0.765 0.833 0.839 0.881 0.844 0.893 0.763

Professores com Bacharel 0.925 0.898 0.908 0.921 0.838 0.948 0.659

Conservação da Sala de Aula 0.924 0.859 0.836 0.955 0.853 0.848 0.895

Tamanho da Classe 25.77 24.95 22.47 22.22 22.99 20.90 23.28

20

A tabela acima deixa claro que Osasco enfrenta uma situação extremamente frágil na

gestão educacional. Note pela tabela como o Ideb do país está em um valor mais

baixo que todos os grupos analisados, a exceção do “Bottom 20”. Não obstante,

porém, a principal variável que influencia o Ideb, o salário mínimo per capita da

família destes alunos é o segundo maior entre os grupos. Isto pode ser considerado

uma má e uma boa notícia para a cidade: de um lado, nosso Ideb está muito abaixo

do que poderia ser considerando as condições socioeconômicas destas famílias, o que

provavelmente se dá por má gestão do ensino na cidade. Por outro lado, a boa notícia

é que há muito espaço para crescimento do Ideb no curto prazo, pois as ações

necessárias não envolvem crescimento da renda familiar, mas as demais variáveis.

Entre estas variáveis, podemos observar, por exemplo, que o hábito de leitura dos

alunos de Osasco está abaixo da média brasileira, da média das cidades grandes, das

cidades da Região Metropolitana de São Paulo e bem abaixo da média paulista. Este é

um exemplo de onde a atuação municipal poderia focar, pois se a relativamente alta

renda familiar destas crianças permite acesso a bens culturais, elas ainda não

possuem estímulos para fazer usufruto disso. Elevar o hábito de leitura das crianças

de Osasco para os padrões das cidades de São Paulo (ou seja, aumentar o indicador

em 0.05) implicaria elevar o ideb em meio décimo.

Em relação ao trabalho infantil, são aproximadamente 13% das crianças de Osasco

que estão em situação de trabalho infantil, também acima da média das cidades

grandes e das cidades paulistas. Cabe lembrar que a abordagem da Prova Brasil é

mais completa que as demais pois entrevista diretamente o aluno e poderia captar

até mesmo crianças ajudando seus pais no trabalho (a criança que fica no comércio

dos pais, por exemplo). Se reduzirmos o trabalho infantil de Osasco em 3% (ficando

próximo da média estadual dos grandes municípios paulistas), o impacto no IDEB

poderia ser de quase 0.05 pontos (meio décimo).

41% das crianças do município realizam 2 horas ou mais de trabalho doméstico por

dia, desta vez acima de todos os grupos analisados, a exceção dos “bottom 20”. Este é

um fator importante dado o peso da variável indicado no Gráfico 1 e na Tabela 5. Pela

álgebra linear, reduzir para 0% de crianças com afazeres domésticos excessivos

poderia levar o IDEB de Osasco em 0.4 pontos, o suficiente para alcançar a meta não

atingida do Ideb em 2013. Naturalmente, isto seria impossível já que é impensável

fazer com que, de um ano para o outro, todas as crianças deixem de executar este

volume tarefas domésticas. Mesmo assim, basta que 6% das crianças deixem de

executar este tipo de tarefa, atingindo a média estadual, para o IDEB subir por volta

de mais meio décimo.

Podemos considerar que reduzir em 6% a quantidade de crianças em trabalho

doméstico excessivo, em 3% a quantidade de crianças em situação de trabalho

infantil e que o indicador de hábito de leitura melhore em apenas 5% são metas

21

bastante modestas e totalmente dentro das capacidades de uma prefeitura do porte

de Osasco realizar em apenas um ou dois anos de comprometimento, com programas

adequados e que sequer exigem tanto do orçamento da educação. Para se ter noção

da importância apenas destas simples ações, o impacto se fizermos as melhoras

sugeridas já iria elevar o IDEB por volta de 0.2 pontos. É um valor bem alto

considerando o baixo custo e complexidade.

Os indicadores de engajamento nos mostram uma situação mais ou menos otimista

pois aparentemente as crianças são estimuladas a irem às aulas e a estudar, bem

como seus pais vão às reuniões escolares. Assim, a situação de Osasco já parece ser

bastante confortável neste aspecto e, portanto, há pouca manobra de atuação do

município neste quesito. Caso seja de interesse e dentro das capacidades do

município, elevar estes indicadores para a média dos “Top 20” poderia fazer o Ideb da

cidade crescer em até 1 ponto.

Nossa merenda escolar, com um indicador de qualidade de 0.80, está em uma

situação confortável em relação aos demais grupos, assim como a qualidade dos

livros didáticos. De igual maneira, o desrespeito ao professor parece seguir uma

média equivalente aos demais grupos analisados, inclusive os Top 20.

Chama atenção, no entanto, a variável “Diretor Selecionado e Eleito”, onde em nosso

município não há diretores que antes passam por processo seletivo e eletivo. Note

que no grupo do “Top 20” municípios do Ideb, quase 10% de seus diretores passam

por um processo seletivo e eletivo antes de assumir. Uma mudança no estatuto do

magistério para dar à comunidade escolar o poder de escolha do diretor poderia

representar um grande avanço no Ideb. Conforme as regressões obtidas, este valor

seria pouco maior que um décimo. É um grande avanço considerando uma medida

que não gera custos financeiros e não possui complexidade operacional (embora

talvez tenha alguma complexidade política).

Além disso, esta mudança poderia fomentar a melhora da afinidade entre o diretor e

professor, uma vez que aquele não assume mais por indicação política, mas por

reconhecimento da comunidade escolar. Realizando os devidos testes de correlação

entre estas variáveis, seria possível que a mudança de regime levasse a um aumento

do indicador de afinidade entre Diretor e Professor para patamares próximos das

“Top 20” cidades com melhor Ideb. Note que bastaria esta ação e as ações em torno

do hábito de leitura, trabalho infantil e doméstico (ou seja, todas ações sem muita

complexidade) para levantar o Ideb em três décimos – o que seria suficiente para

fazer Osasco bater a meta não atingida do Ideb de 2013.

Para finalizar, podemos observar que o tamanho da classe de Osasco é o maior entre

todos os grupos, inclusive no grupo das 20 cidades com pior Ideb do Brasil. A análise

estatística da sala de aula sugere que a cada 1 aluno acima do 20º reduzir o Ideb em

22

0.02. Como a média de Osasco se aproxima de 26 alunos por sala, se reduzirmos a

média para 20 alunos por sala, o Ideb da cidade já cresceria mais um ponto na escala.

Esta é mais uma ação importante dado o alto impacto no indicador e à capacidade da

prefeitura de realizar as mudanças no curto prazo.

O QUE FAZER PARA MELHORAR NOSSO IDEB?

Com este estudo, já podemos sabe alguns focos de atuação para elevar o Ideb de

Osasco no curto prazo: (a) melhorar o hábito de leitura das crianças, (b) ações para

reduzir o trabalho infantil, (c) reduzir o tempo de dedicação das crianças com tarefas

domésticas em casa, (d) investir no processo de aceitação do diretor pela

comunidade escolar, bem como de suas competências e, (e) reduzir a quantidade de

alunos por sala nas escolas municipais.

Além disso, vimos pela tabela 5, na página 18, outros indicadores educacionais que

Osasco possui desempenho insuficiente e que poderiam ser melhorados para

melhorar o Ideb da cidade como um todo.

A seguir, trataremos todas estas variáveis e indicadores para as escolas de Osasco,

mostrando quais possuem mais espaço para melhora. Em outras palavras, podemos

encarar as próximas páginas como um “plano de ação” do que fazer em cada escola

para melhorar o Ideb de cada uma delas.

HÁBITO DE LEITURA Um programa de abrangência municipal que focasse nestas escolas, sobretudo

àquelas com nota inferior a 0,6 poderia ser efetivo para puxar o Ideb destas escolas

para cima. Como nestas escolas o hábito de leitura é muito baixo em relação à média

brasileira, mesmo um pequeno investimento da prefeitura poderia apresentar

resultados significantes.

É importante notar que o público alvo de um programa desses seria focado em

crianças de 6 a 10 anos, justamente em seu processo de alfabetização. O incentivo à

leitura nesta idade seria crucial para seu desenvolvimento. O programa poderia

incentivar as crianças a levarem revistas em quadrinhos ou livros infantis para casa, o

que também possivelmente geraria impacto negativo no tempo que a criança dedica

às tarefas domésticas.

Para complementar esta análise, o mapa 1 nos anexos georreferencia estas escolas e

as demais conforme seu indicador de hábito de leitura. É notório nesta figura como o

baixo hábito de leitura está também correlacionado à regiões de maior pobreza. A

escola Elio Aparecido da Silva é aquela que apresenta o hábito de leitura com índice

mais baixo pelas crianças, enquanto a escola Darcy Ribeiro apresenta os melhores

índices de hábito de leitura.

23

A tabela 6 a seguir identifica somente as escolas com piores indicadores de hábito de

leitura, relacionando este indicador com sua nota padronizada no Ideb. Estas são as

escolas que deveriam ser consideradas prioritárias em um projeto de incentivo à

leitura.

Tabela 6: Escolas com piores indicadores de hábito de leitura*

Nome da Escola Nota Ideb Hábito de Leitura

Valter de Oliveira Ferreira 4.831 0.634

Elio Aparecido da Silva 4.956 0.530

Alipio da Silva Lavoura 4.545 0.608

Joao Euclydes Pereira 5.350 0.614

Manoel Tertuliano de Cerqueira 5.002 0.585

Olavo Antonio Barbosa Spinola 5.367 0.637

Oneide Bortolote 5.224 0.661

Quintino Bocai·va 5.093 0.640

Tecla Merlo 5.244 0.652

Elza de Carvalho Mello Batiston 5.368 0.633

Maria Jose Ferreira Ferraz 5.697 0.606

Francisco Manoel Lumbrales de Sa Carneiro 4.497 0.561

Hugo Ribeiro de Almeida 5.656 0.660

Jose Martiniano de Alencar 5.596 0.649

Anezio Cabral 5.359 0.653

Domingos Blasco 4.820 0.639

Jose Manoel Ayres 5.495 0.641

Oscar Pennacino 4.735 0.609

Joao Campestrini 4.822 0.632

Josias Baptista 4.743 0.641

Zuleika Goncalves Mendes 4.910 0.623

Alice Rabechini Ferreira 5.132 0.622

Messias Goncalves da Silva 5.028 0.603

Jose Grossi Dias -Sao Francisco 5.200 0.571

Jose Verissimo de Matos 4.271 0.569

*quanto mais próximo de 1 for o hábito de leitura, mais as crianças estão lendo.

TRABALHO INFANTIL É sempre importante destacar que a variável trabalho infantil é identificada pela

resposta do próprio aluno: ou seja, o aluno responde se ele trabalha fora de casa ou

não. Assim, o número é apresentado como uma porcentagem. Em Osasco mais de

13% das crianças alegam que trabalham fora de casa, um valor alto mesmo se

comparado com cidades grandes e com alta concentração de pobreza.

A figura 2 nos anexos apresenta estes valores georreferenciados por escola. Como se

nota, as escolas do centro são as que possuem menor concentração de trabalho

infantil – menos de 10% das crianças estão em situação de trabalho infantil (no mapa

está apresentado como mais de 90% não trabalham fora da escola). A situação se

inverte muito quando chegamos à periferia onde o índice chega a ser maior que 20%

24

das crianças em situação de trabalho infantil, como na escola Darcy Ribeiro, que

apesar do alto índice de hábito de leitura, peca pelo alto trabalho infantil.

A tabela a seguir relaciona as escolas com altos índices de trabalho infantil e sua nota

padronizada no Ideb. Um projeto de redução do trabalho infantil deveria focar nestas

escolas abaixo relacionadas.

Tabela 7: Escolas com piores indicadores de trabalho infantil*

Escola Nota Padronizada Trabalho Infantil


Victor Brecheret 4.684 0.164

Alfredo Farhat 4.577 0.191


Joao Euclydes Pereira 5.350 0.183

Olavo Antonio Barbosa Spinola 5.367 0.153

Olinda Moreira Lemes da Cunha 4.708 0.231

Tecla Merlo 5.244 0.147


Gaspar da Madre de Deus 4.626 0.134

Luciano Felicio Biondo 5.707 0.156

Benedito Alves Turibio 4.768 0.205



Manoel Barbosa de Souza 4.890 0.156

Terezinha Martins Pereira 4.987 0.162


Elidio Mantovani. 4.870 0.173


Marina Von Putkammer Melli 4.813 0.200


Darcy Ribeiro 5.169 0.292

Zilda Arns Neumann 4.550 0.181

* expressa a porcentagem de alunos que declaram trabalhar fora de casa

TRABALHO DOMÉSTICO A variável de trabalho doméstico identifica crianças que passam 2 horas ou mais de

seu dia executando tarefas domésticas dentro de casa. Como está apresentada em

porcentagem, a interpretação é que Osasco apresenta 41% de crianças que executam

duas horas ou mais de serviço doméstico por dia.

A Figura 3 demonstra que este é um problema que atinge também mais a periferia.

Em algumas escolas mais da metade das crianças estão ocupadas com trabalho

doméstico por mais de 2 horas do dia. No caso mais excepcional, a escola Elio

Aparecido da Silva apresenta 73% de crianças que responderam que passam duas

horas ou mais por dia ocupadas com trabalho doméstico. No outro lado, a escola Elza

de Carvalho Mello Batiston possui os menores índices de trabalho doméstico, com

cerca de 30% de crianças nesta situação.

25

A Tabela a seguir seleciona as escolas com piores índices de porcentagem de crianças

em situação de trabalho doméstico. Em caso de ações que visem devolver o tempo

gasto com afazeres domésticos às crianças, as escolas que devem ser priorizadas são:

Tabela 8: Escolas com piores indicadores de trabalho doméstico*

Escola Nota Padronizada Trabalho Doméstico


Elio Aparecido da Silva 4.956 0.731

Victor Brecheret 4.684 0.448

Alfredo Farhat 4.577 0.441



Osvaldo Quirino Simoes 5.761 0.420

Quintino Bocai·va 5.093 0.456

Antonio de Sampaio 5.920 0.431

Maria Tarcilla Fornasaro Melli 5.329 0.419

Benedicto Weschenfelder 5.737 0.421


Gaspar da Madre de Deus 4.626 0.436

Marina Saddi Haidar 4.568 0.530

Francisco Cavalcante Pontes de Miranda 5.199 0.426

Joao Guimaraes Rosa 5.819 0.425


Domingos Blasco 4.820 0.433

Renato Fiuza Teles 4.717 0.436



Manoel Barbosa de Souza 4.890 0.441

Terezinha Martins Pereira 4.987 0.416

Etiene Sales Campelo 5.160 0.458



Marina Von Putkammer Melli 4.813 0.415

Jose Grossi Dias Sao Francisco 5.200 0.649

Jeanete Beauchamp 4.492 0.565

* porcentagem de alunos que executam 2 horas ou mais de serviço doméstico em casa

INSEGURANÇA A variável de Insegurança Escolar analisa a ocorrência de eventos violentos dentro ou

próximo do ambiente escolar. É uma variável importante e tem alto impacto na

qualidade do ensino também. São poucas escolas porém que se destacaram nesta

variável. A figura 4 coloca estas escolas nos pontos pelo mapa de Osasco.

A Tabela abaixo seleciona as escolas com menores índices de segurança escolar, e

que poderiam ser alvos de ações prioritários de maior policiamento. Uma das

possibilidades poderia ser a alocação de mais vigias ou câmeras de segurança no

interior e exterior destas escolas:

26

Tabela 7: Escolas com piores indicadores de Segurança Escolar

Escola Nota Padronizada Nível de Segurança


Quintino Bocaiúva 5.093 0.333


Benedicto Weschenfelder 5.737 0

Marina Saddi Haidar 4.568 0



* é 0 quando já aconteceram pelo menos 3 eventos de extrema violência

RECONHECIMENTO DO DIRETOR O Estudo revelou também a importância de diretores serem melhores aceitos dentro

da comunidade escolar. Os diretores que são colocados via indicação política levam a

escola a um desempenho inferior em relação aos diretores que são eleitos pela

comunidade escolar. Atualmente, Osasco não possui nenhum diretor eleito pela

comunidade, mas 15% das escolas das demais cidades da região metropolitana de

São Paulo possuem processo de eleição de seus diretores, enquanto entre as

melhores escolas do país algumas possuem diretores eleitos pela comunidade

escolar.

O processo de eleição deve ser organizado pelo município e em Osasco levaria a

revisão do Estatuto do Magistério. Em alguns municípios, a reeleição do Diretor é

condicionando ao atingimento de algumas metas mínimas de qualidade do ensino, o

que os incentiva a perseguir a melhora da qualidade do ensino da escola. Além disso,

é claro como professores eleitos tendem, por outro lado, melhorar variáveis como a

afinidade com os professores.

A última tabela deste estudo demonstra as escolas onde a afinidade entre os

professores e diretores (em 2011) era baixa.

Tabela 7: Escolas com piores níveis de Afinidade entre Professores e Diretores*

Escola Nota Padronizada Afinidade


Elza de Carvalho Mello Batiston 5.37 0.593


Alice Rabechini Ferreira 5.14 0.541



* esta variável é 1 quando todos os professores alegam confiar plenamente no trabalho

do diretor e de se sentirem valorizados por este.

27

Tabela 5: Variáveis de Hábito de Leitura e Trabalho Infantil e Doméstico

Escola Nota Padronizada

Salário Mín. Per Capita

Hábito Leitura

Trabalho Infantil

Trabalho Doméstico

Valter de Oliveira Ferreira 4.831 1.192 0.634 0.153 0.421

Elio Aparecido da Silva 4.956 1.250 0.530 0.114 0.731

Victor Brecheret 4.684 1.128 0.673 0.164 0.448

Alfredo Farhat 4.577 1.357 0.723 0.191 0.441

Alipio da Silva Lavoura 4.545 1.092 0.608 0.186 0.443

Joao Euclydes Pereira 5.350 1.208 0.614 0.183 0.390

Manoel Tertuliano de Cerqueira 5.002 1.317 0.585 0.109 0.312

Olavo Antonio Barbosa Spinola 5.367 1.257 0.637 0.153 0.337

Olinda Moreira Lemes da Cunha 4.708 1.260 0.678 0.231 0.416

Oneide Bortolote 5.224 1.320 0.661 0.113 0.374

Osvaldo Quirino Simoes 5.761 1.362 0.730 0.034 0.420

Quintino Bocai·va 5.093 1.479 0.640 0.116 0.456

Tecla Merlo 5.244 1.260 0.652 0.147 0.407

Elza de Carvalho Mello Batiston 5.368 1.603 0.633 0.112 0.324

Antonio de Sampaio 5.920 1.652 0.745 0.073 0.431

Saad Bechara 4.870 1.123 0.685 0.115 0.385

Maria Jose Ferreira Ferraz 5.697 1.509 0.606 0.035 0.361

Maria Tarcilla Fornasaro Melli 5.329 1.609 0.673 0.067 0.419

Benedicto Weschenfelder 5.737 1.532 0.719 0.069 0.421

Bittencourt 6.154 2.068 0.675 0.082 0.352

Cecilia Correa Castelani 5.059 1.238 0.690 0.129 0.344

Francisco Manoel Lumbrales de Sa Carneiro 4.497 1.135 0.561 0.161 0.486

Gaspar da Madre de Deus 4.626 1.345 0.685 0.134 0.436

Hugo Ribeiro de Almeida 5.656 1.028 0.660 0.093 0.317

Marina Saddi Haidar 4.568 1.092 0.664 0.126 0.530

Max Zendron 5.915 2.028 0.676 0.117 0.327

Luciano Felicio Biondo 5.707 1.755 0.665 0.156 0.334

Francisco Cavalcante Pontes de Miranda 5.199 1.461 0.717 0.062 0.426

Jose Martiniano de Alencar 5.596 1.809 0.649 0.080 0.360

Joao Guimaraes Rosa 5.819 1.660 0.725 0.082 0.425

Anezio Cabral 5.359 1.509 0.653 0.063 0.401

Benedito Alves Turibio 4.768 1.270 0.669 0.205 0.544

Domingos Blasco 4.820 1.543 0.639 0.099 0.433

Joao Larizzatti 5.821 2.060 0.732 0.080 0.339

Jose Manoel Ayres 5.495 1.542 0.641 0.108 0.409

Laerte Jose dos Santos 5.760 1.807 0.678 0.102 0.352

Oscar Pennacino 4.735 1.298 0.609 0.106 0.350

Renato Fiuza Teles 4.717 1.195 0.704 0.127 0.436

Joao Campestrini 4.822 1.186 0.632 0.192 0.464

Josias Baptista 4.743 1.474 0.641 0.137 0.433

Manoel Barbosa de Souza 4.890 1.111 0.671 0.156 0.441

Terezinha Martins Pereira 4.987 1.271 0.700 0.162 0.416

Tobias Barreto de Menezes 5.143 1.305 0.692 0.123 0.329

Etiene Sales Campelo 5.160 1.438 0.669 0.081 0.458

Zuleika Goncalves Mendes 4.910 1.142 0.623 0.146 0.435

Luiz Bortolosso 4.718 1.344 0.664 0.091 0.395

Elidio Mantovani. 4.870 1.432 0.699 0.173 0.337

Alice Rabechini Ferreira 5.132 1.523 0.622 0.122 0.387

Messias Goncalves da Silva 5.028 1.324 0.603 0.158 0.466

Marina Von Putkammer Melli 4.813 1.415 0.666 0.200 0.415

Jose Grossi Dias -Sao Francisco 5.200 1.376 0.571 0.111 0.649

Jose Verissimo de Matos 4.271 1.163 0.569 0.144 0.344

Darcy Ribeiro 5.169 1.316 0.811 0.292 0.375

Zilda Arns Neumann 4.550 1.381 0.720 0.181 0.380

Jeanete Beauchamp 4.492 1.079 0.754 0.082 0.565

28

29

30

31

32

Tabela de Output do modelo regressivo.

Variável Coef. Std. Err. t P>t [95% Conf. Interval]

E_tamanhoclasse 0.010 0.006 1.720 0.086 -0.001 0.022

E_tamanhoclasse2 0.000 0.000 -3.190 0.001 -0.001 0.000

E_violencia -0.086 0.021 -4.000 0.000 -0.128 -0.044

E_conservacao 0.072 0.036 2.000 0.045 0.001 0.142

E_saladeaula 0.158 0.030 5.310 0.000 0.100 0.217

E_faltaalun -0.061 0.023 -2.620 0.009 -0.106 -0.015

E_faltaprof -0.074 0.020 -3.670 0.000 -0.114 -0.034

E_merenda 0.296 0.031 9.410 0.000 0.234 0.358

D_ensinosuperior 0.005 0.014 0.330 0.745 -0.024 0.033

D_especializacao 0.039 0.013 3.110 0.002 0.014 0.063

D_strictusensu 0.024 0.038 0.630 0.529 -0.051 0.099

D_sm_hora 0.005 0.002 2.980 0.003 0.002 0.008

D_selecaoeleicao 0.178 0.016 10.870 0.000 0.146 0.210

D_jornadaextra 0.064 0.024 2.700 0.007 0.018 0.110

D_reforco 0.117 0.016 7.420 0.000 0.086 0.148

P_ensinosuperior 0.185 0.026 7.080 0.000 0.133 0.236

P_especializacao 0.093 0.015 6.390 0.000 0.064 0.121

P_strictusensu -0.013 0.070 -0.190 0.846 -0.150 0.123

P_experiencia -0.004 0.001 -3.480 0.001 -0.006 -0.002

P_sm_hora 0.002 0.002 1.350 0.178 -0.001 0.005

P_jornadaextra -0.048 0.015 -3.130 0.002 -0.078 -0.018

P_estatutario 0.039 0.016 2.520 0.012 0.009 0.070

P_livrodidatico 0.199 0.032 6.300 0.000 0.137 0.262

P_planejamento 0.036 0.013 2.880 0.004 0.012 0.061

P_motivacao 0.401 0.045 9.000 0.000 0.314 0.488

A_smpc 0.986 0.016 60.350 0.000 0.954 1.018

A_engajpais 0.934 0.077 12.070 0.000 0.782 1.085

A_hableitura 1.070 0.053 20.220 0.000 0.966 1.174

A_trabalho -1.782 0.069 -26.000 0.000 -1.916 -1.648

A_domestico -0.950 0.054 -17.500 0.000 -1.056 -0.844

A_carga 0.001 0.007 0.220 0.825 -0.011 0.014

_cons 2.051 0.117 17.540 0.000 1.822 2.280

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Insumos para o Planejamento Estratégico da Secretaria de ... · Insumos para o Planejamento Estratégico da Secretaria de Educação . 1 Prefeitura do Município de Osasco SEPLAG