OS DETERMINANTES DO DESEMPENHO ESCOLAR: A ESTRATIFICAÇÃO EDUCACIONAL E O EFEITO VALOR ADICIONADO

OS DETERMINANTES DO DESEMPENHO ESCOLAR: A

ESTRATIFICAÇÃO EDUCACIONAL E O EFEITO VALOR

ADICIONADO

Luciana Soares Luz♣

Palavras-chave: valor-adicionado; desempenho escolar.

Resumo

A literatura que trata dos fatores associados ao desempenho segmenta os determinantes em dois grupos - as características do aluno e do ambiente escolar - e centra o debate na comparação quanto ao poder de interferência de cada um na performance do individuo. As assimetrias existentes quanto a características de origem sócio-econômica e de acesso aos recursos providos pelo sistema de ensino geram, ao final do processo educacional, indivíduos com formações diferenciadas e habilidades produtivas distintas, que serão particularmente identificadas e recompensadas pelo mercado de trabalho. Esse processo de estratificação educacional torna-se especialmente grave nos países menos desenvolvidos, onde a desigualdade social é mais aguda e os insumos escolares mais escassos e pior distribuídos. Nesse sentido, essa monografia procura apresentar uma análise dos determinantes da proficiência de alunos da rede pública e urbana de ensino no norte, nordeste e centro-oeste brasileiros, através dos dados longitudinais da pesquisa Avaliação de Desempenho: Fatores Associados ao Desempenho Escolar – INEP no período 2000-2001. Para tanto, foram estimadas funções de produção educacional sob a ótica do valor adicionado, além de uma análise multivariada de correspondência múltipla, especificamente, análise HOMALS (Homogeneity Analysis

by Means of Least Squares). Os resultados obtidos apontam para uma maior efetividade

dos fatores familiares e individuais em relação às características escolares, além de explicitar a carência dos alunos quanto a ambos os fatores.

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Trabalho apresentado no XV Encontro Nacional de Estudos Populacionais, ABEP, realizado em Caxambú- MG – Brasil, de 18 a 22 de setembro de 2006.

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OS DETERMINANTES DO DESEMPENHO ESCOLAR: A

ESTRATIFICAÇÃO EDUCACIONAL E O EFEITO VALOR

ADICIONADO

Luciana Soares Luz♣

1 INTRODUÇÃO

À medida que as habilidades e qualificações formais passaram a determinar as oportunidades no mercado de trabalho, assim como o status e a renda, cresceu a demanda social por escolaridade, o que resultou em expansão do sistema de ensino, fenômeno notado mundialmente. No Brasil, apesar da tendência de crescimento da escolaridade média da população, a cobertura do ensino básico só foi generalizada durante a década dos 90, através do programa federal Toda Criança na Escola. A universalização do ensino fundamental, que segundo dados do Ministério da Educação hoje chega a ter 97% das crianças entre 7 e 14 anos matriculadas, não foi acompanhada de uma preocupação com a qualidade do ensino ofertado. Segundo dados do Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB), teste aplicado pelo Ministério da Educação, entre 1995 e 2002 a média dos alunos possui tendência declinante, sendo que a queda é mais expressiva entre 1997 e 1999, auge do programa de universalização do ensino. A inserção de crianças antes excluídas do sistema educacional, o torna mais heterogêneo, de modo que a resposta recebida em forma de resultados de desempenho também é função das carências trazidas por esses novos alunos ao ambiente escolar. O resultado no final do processo educacional é à saída do sistema de ensino de indivíduos com formação precária e capacidades técnicas e habilidades cognitivas aquém do potencial. Este prejuízo na formação individual é tanto maior quanto maiores forem as desvantagens de background sócio-econômico a que o aluno está exposto. Assim, esta defasagem, se mantida no sistema de ensino, pode ser reproduzida no mercado de trabalho na medida em que este recompensa o nível educacional, reforçando o cenário brasileiro de desigualdades.

Desde a publicação do Relatório Coleman (1966), no qual ficou estabelecido que as características familiares são mais importantes que os fatores escolares em determinar o desempenho escolar, estudos sobre o papel da escola tentam melhorar a compreensão da relação destes insumos com o aprendizado. Considerar os fatores escolares inócuos em relação aos fatores familiares no desempenho escolar enfraquece a possibilidade de que investimento e intervenção governamentais sejam capazes de conter a transmissão intergeracional do déficit educacional e sócio-econômico entre os estratos sociais. Este trabalho tem como objetivo tratar do papel exercido pelas características familiares e escolares na determinação do desempenho do aluno, a forma como contribuem ou denigrem seu aprendizado, e ainda como esses fatores se comportam sob a ótica do valor adicionado.

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Trabalho apresentado no XV Encontro Nacional de Estudos Populacionais, ABEP, realizado em Caxambú- MG – Brasil, de 18 a 22 de setembro de 2006.

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2 A ESTRATIFICAÇÃO EDUCACIONAL E OS DETERMINANTES DO DESEMPENHO ESCOLAR

A literatura acerca dos fatores que interferem no desempenho escolar reconhece o impacto da origem sócio-econômica na performance educacional do indivíduo, e enxerga nessa relação um caminho provável para a reprodução de desigualdades sociais. Entretanto, o sistema de ensino não é encarado como mero instrumento de endosso dessas determinações. Ao contrário, há um intenso debate sobre a atuação dos fatores escolares no desempenho do aluno, assim como o espaço reservado às políticas educacionais na democratização das oportunidades provenientes de uma formação educacional de qualidade.

Ao analisar a estratificação social em países em desenvolvimento, Buchmann e Hannum (2001) consideram a educação como fator decisivo tanto na reprodução das desigualdades existentes quanto na possibilidade de mobilidade social. As autoras afirmam que as diferenças de desempenho educacional entre os indivíduos podem ser explicadas pela interação entre os chamados fatores de oferta e de demanda. Fatores de oferta são as oportunidades educacionais disponíveis, enquanto os fatores de demanda dizem respeito às decisões familiares quanto à educação, processo diretamente ligado às características sócio-econômicas e estruturais da família. As autoras afirmam ainda, baseadas em uma extensa revisão da literatura realizada no trabalho citado, que os determinantes do desempenho escolar, e conseqüentemente as desigualdades educacionais entre os indivíduos, dependem da ação conjunta de variáveis micro, como a escolaridade dos pais, a renda familiar e a composição do domicilio, e macro, como os insumos físicos disponíveis na escola, as características dos professores e, em uma esfera mais geral, as políticas públicas voltadas para educação.

A FIG.1 é a representação gráfica feita por Buchman e Hannum (2001) para os fatores descritos anteriormente e a interação entre eles, além da intensidade com a qual aparecem na literatura. O diagrama está divido entre insumos e resultados, e parte do nível mais geral para o mais específico, procurando explicitar como são geradas as desigualdades educacionais e como estas atuam no processo de estratificação social. O primeiro quadro diz respeito às políticas macro, educacionais ou sociais, que alteram estruturalmente tanto a demanda quanto a oferta por educação. O segundo quadro, dividido entre fatores de oferta e demanda, inclui o background familiar, os insumos escolares e as características da comunidade. Por fim, o último quadro trata dos resultados educacionais e sociais.

FIGURA 1, Pesquisa em educação e estratificação nos paises em desenvolvimento

Fonte: Buchman e Hannum (2000).

Forças Macro-estruturais Condições Nacionais Políticas Públicas Forças Globais Fatores Familiares SES Estrutura Recursos Fatores Escolares Insumos Processos Organização Fatores Comunitários Estrutura Recursos Produtos Educacionais Atendimento Proficiência Desempenho Produtos Econômicos Status Ocupacional Renda Mobilidade Foco principal dos esforços de pesquisa Foco limitado dos esforços de pesquisa

Nos resultados educacionais estão incluídas a escolaridade, a proficiência e a taxa de atendimento. Entre os resultados sociais estão a posição na ocupação, a renda e a mobilidade social alcançadas do individuo após deixar o sistema de ensino.

Os estudos feitos acerca dos determinantes do desempenho escolar tratam de quantificar o papel dos fatores de oferta e demanda, assim como a interação entre eles, e aprimorar a compreensão das diferenças educacionais surgidas dentro do sistema de ensino. Outra característica destes trabalhos é mensurar o determinismo existente no processo de estratificação educacional quanto à origem socioeconômica, e qual o espaço reservado ao estado no combate a reprodução dessas desigualdades, através de políticas públicas que melhorem a qualidade do sistema de ensino e ofereçam aos indivíduos com

background desfavorável a oportunidade de reverter este quadro.

O estudo dos fatores de demanda tenta esclarecer a relação entre origem, desempenho educacional e resultados sociais. A linha meritocrática de análise nos diz que diferenças de status e diferenças de renda são totalmente baseadas nas habilidades individuais, diretamente relacionadas ao nível educacional (BLAU & DUNCAN, 1967). Segundo o IMS, em sociedades desenvolvidas, o mérito individual é o principal determinante do desempenho educacional, assim como da posterior posição na divisão social de classes (MARSHALL, SWIFT & ROBERTS, 1997). A compreensão meritocrática de que os fatores de origem são inócuos na determinação dos resultados obtidos pelo indivíduo no sistema é limitada, dado que essa relação pode variar conforme o cenário em que está inserida.

A relação entre a origem sócio-econômica e o desempenho educacional, e do papel deste último no status social pode variar dependendo da desigualdade social do país em questão, assim como da magnitude e qualidade do sistema de ensino e da dinâmica do mercado de trabalho. É provável que em países onde a disparidade de renda e escolaridade é pequena, e a estrutura social mais homogênea, o papel da origem seja menos determinante. Caso o acesso à educação seja restrito, é provável que os matriculados tenham características semelhantes que possibilitem sua educação formal (MARE, 1979) e, da mesma forma que no caso anterior, isso minimize o papel da origem devido à homogeneidade dos indivíduos. Outra limitação da teoria meritocrática decorre do fato de que, ainda que o sistema seja meritocrático e os indivíduos estejam distribuídos em ocupações estritamente de acordo com suas qualificações individuais, é de se esperar que estas sejam moldadas pela origem sócio-econômica (MARSHALL, SWIFT & ROBERTS, 1997). Indivíduos provenientes das camadas sociais mais privilegiadas têm maior acesso a recursos que viabilizam tais qualificações.

É amplamente aceito que os fatores de demanda permeam o processo de estratificação social em sociedades meritocráticas ou não, e o faz via desigualdades educacionais. Entretanto, a magnitude da influência das características de background familiar na diferenciação social varia dependendo do efeito que possuem na determinação do desempenho escolar. A mensuração deste efeito, além do efeito provocado pelos fatores externos à família, possibilita uma compreensão mais geral do processo de estratificação educacional.

Desde o Relatório Coleman (1966), no qual o background familiar foi considerado mais importante que os fatores escolares na determinação de resultados educacionais, diversos estudos trataram de replicar a sondagem feita por Coleman em países com características distintas. Os resultados são particulares a cada um deles e não permitem chegar a uma conclusão definitiva acerca do assunto. Entretanto, sabe-se que a relevância dos fatores de oferta nos paises desenvolvidos é diminuída pela amplitude e

eficiência do sistema de ensino, que já alcançou um nível tal de democratização que não mais contribui para a estratificação educacional dos alunos (BUCHMAN & HANNUM, 2001). César e Soares (2001) completam que, ainda que os fatores escolares expliquem uma porcentagem menor da variação da proficiência dos alunos em relação ao

background familiar, eles são suficientemente altos para provocar uma mudança na

trajetória acadêmica do aluno.

Para Hanushek (2002) a importância da análise da relação entre fatores escolares e desempenho é dada principalmente pelo fato de que estes são mais propensos à elaboração de políticas públicas. A atuação governamental no processo educacional, sua contribuição para que os resultados deste processo sejam satisfatórios em termos de qualidade e equidade, é mais facilmente viabilizada na provisão e regulação do sistema de ensino que na mudança das características familiares, principalmente no que tange a escolaridade dos pais.

A mensuração dos efeitos dos fatores de oferta e demanda sobre o desempenho educacional permite reconhecer as causas da estratificação educacional e identificar as características passíveis a ação de políticas públicas eficientes. É recorrente na literatura a utilização da função de produção educacional para este fim, pois permite relacionar os fatores listados anteriormente a uma variável resposta indicadora de desempenho ou eficiência educacional.

Hanushek (2002) propõe que a análise estatística dos determinantes da performance escolar seja feita em termos marginais. Assim, é possível delinear com maior clareza os fatores que afetam o processo de aprendizado, entendido como o ganho de conhecimento ou habilidade entre dois pontos, e não a proficiência adquirida pelo aluno até então. Este enfoque, conhecido como valor adicionado, será o adotado no trabalho, uma vez que possibilita visualizar o papel dos determinantes em dado horizonte temporal, conforme sua capacidade de atuar no processo corrente. Caso a análise fosse feita levando-se em conta a nota em um teste apenas, esta refletiria a atuação dos insumos de forma atemporal, o que dificultaria a compreensão de como e em que ponto da formação educacional se dá sua intervenção.

Esta abordagem marginalista tem fácil interpretação para os insumos escolares, uma vez que estes podem variar de acordo com a política vigente. Para os fatores de origem, a interpretação diz respeito a como estas variáveis atuam naquele determinado momento, excluindo sua contribuição estrutural. O modelo valor adicionado está presente na discussão teórica feita por Todd e Wolpin (2003) sobre a função de produção educacional. Este estudo servirá de diretriz aos modelos estimados neste trabalho, uma vez que contempla as dimensões discutidas até aqui, além de apresentar especificações adequadas aos dados disponíveis no Brasil para este tipo de análise.

3 METODOLOGIAS E BASES DE DADOS 3.1 Base de dados

Os dados foram extraídos da base Fatores Associados ao Desempenho Escolar –Inep dos anos de 2000 e 2001 e a amostra contempla alunos da rede pública de ensino das regiões metropolitanas de seis Unidades da Federação: Pará (PA), Rondônia (RO), Pernambuco (PE), Sergipe (SE), Goiás (GO) e Mato Grosso do Sul (MS). A opção por esta base de dados se deveu ao seu desenho longitudinal, que possibilita o cálculo do valor adicionado ao escore do aluno entre dois anos distintos, além de conter as

informações necessárias à estimação da função de produção educacional. Como a base não possui informações detalhadas sobre a estrutura física da escola, essas foram obtidas a partir do Censo Escolar 2001. Dessa forma, com exceção da variável resposta, na qual foram utilizados os escores das provas de 2000 e 2001, as variáveis foram retiradas da base de 2001.

Na TAB. 1, estão indicados alguns números da base de dados utilizada na confecção dos resultados. Foram selecionadas informações de duas rodadas da pesquisa, realizadas em novembro de 2000 e 2001, respectivamente a 5ª e 6ª séries do ensino fundamental. Para a utilização da abordagem do valor adicionado é necessário contar com as informações do mesmo aluno em dois momentos distintos. Dessa forma, fazem parte da amostra apenas aqueles que estavam na 5ª série em 2000 e foram promovidos à série seguinte em 2001.

TABELA 1

Números gerais da pesquisa, 2000-2001

5ª série 6ª série

Número de alunos iniciais em

cada uma das rodadas 17037 17450 Número de alunos presentes nas 2

rodadas 8972 Número de escolas amostradas 156 172

Fonte: Elaboração própria a partir da pesquisa Avaliação de Desempenho: Fatores Associados – INEP 2000/2001

3.2.1 Variável dependente

A variável dependente utilizada nos modelos de regressão linear foi o escore obtido pelo aluno na prova de matemática de 2001. A utilização do escore equalizado, e não do rendimento padrão observado nas provas, se deve a necessidade de relacionar notas correspondentes a dois pontos no tempo e provas distintas, dada a opção pela abordagem do valor adicionado.

O processo de equalização feito através da TRI - Teoria de Resposta ao Item - não foi parte deste trabalho, uma vez que a base de dados Fatores Associados ao Desempenho Escolar fornece a versão equalizada do escore para todas as rodadas da pesquisa. A TRI possibilita comparar populações, desde que estas tenham sido submetidas a provas contendo alguns itens comuns, já que uma das principais características da teoria é se concentrar nos itens, e não na prova como um todo (ANDRADE, TAVARES & VALLES, 2000). Para tanto, são estimados parâmetros para cada item da prova, que dizem sobre seu nível de dificuldade e sobre a capacidade do aluno em respondê-lo corretamente. Neste trabalho, que contempla escores de duas provas diferentes obtidos em dois pontos distintos no tempo, a equalização coloca na mesma escala escores obtidos pela mesma população em diferentes níveis educacionais e em diferentes testes através das respostas dadas às questões semelhantes implantadas nas provas. Isso porque os itens comuns às provas fazem a ligação entre as populações envolvidas, garantindo que os parâmetros sejam estimados em uma mesma escala, e que, conseqüentemente, o resultado de desempenho – escore – esteja referenciado da mesma forma. Assim, após a equalização, é possível relacionar o escore obtido pelos alunos da 6ª série em 2001 à nota do seu teste anterior, verificada através das provas aplicadas na 5ª série em 2000. Ambos possuem distribuição contínua variam entre 0 e 100 e apresentam as características descritivas listadas na TAB.2 abaixo. Através dela, é possível notar a melhora no desempenho dos alunos entre os anos 2000 e 2001.

TABELA 2

Análise descritiva do escore equalizado da prova de matemática, 2000-2001

2000 2001 N 8972 8972 Média 57,01 60,56 Desvio-Padrão 7,92 7,80 Mediana 55.94 61.37 Mínimo 31,10 34,60 Máximo 79,38 85,00

Fonte: Elaboração própria a partir da pesquisa Avaliação de Desempenho: Fatores Associados – INEP 2000/2001

3.2 A função de produção educacional e o modelo valor-adicionado

Da mesma forma que a função de produção utilizada na economia, a função de produção educacional examina a relação de produtividade entre os insumos e produto final, neste caso os insumos que afetam desempenho escolar e a proficiência do aluno, respectivamente. Na literatura acerca dos determinantes do desempenho escolar, os pesquisadores utilizam essa analogia com o objetivo de entender a tecnologia de combinar os insumos escolares e familiares de forma que o resultado educacional seja maximizado (TODD & WOLPIN, 2003). A função de produção é dada por:

Y= f( A, F, E) + ε (1)

Onde: Y representa o rendimento escolar do aluno, que é função de três grupos distintos de fatores associados ao desempenho escolar: as características individuais do aluno (A), as características familiares (F) e as características escolares (E).

A estimação da função de produção educacional é dificultada pela carência de informações completas sobre os insumos aos quais o aluno teve acesso ao longo da vida. Os bancos de dados disponíveis geralmente possuem informações sobre o aluno no momento corrente, mas não informam sobre suas condições passadas, principalmente no que diz respeito aos fatores de demanda. Todd e Wolpin (2003) apresentam duas especificações que se encaixam aos dados disponíveis neste trabalho, pois solucionam a falta de informações retroativas. São os modelos contemporâneos e os modelos valor adicionado.

Os modelos contemporâneos seguem a mesma especificação apresentada pela equação 1, exceto pela inclusão dos fatores relativos aos insumos passados no termo de erro, e são dados por:

Y ijs = y s

(

Onde Y ijs é o rendimento do aluno i, do domicílio j, da série s; F ijs são os insumos da família do mesmo aluno; E ijs os insumos educacionais e ε ijs é o termo de erro residual que inclui todas as variáveis omitidas (insumos passados e capacidade mental de aquisição de conhecimento).

Neste tipo de especificação considera-se que o efeito das variáveis sobre a capacidade cognitiva não muda ao longo do tempo. Dessa forma, os parâmetros estimados captam uma espécie de efeito acumulado dos insumos no desempenho adquirido pelo aluno. Os modelos contemporâneos impõem as seguintes hipóteses:

(i) Somente insumos contemporâneos importam na determinação do desempenho contemporâneo.

(ii) Os efeitos dos insumos não mudam com o tempo, assim, os insumos correntes medem toda sua participação histórica no aprendizado do aluno. (iii) Insumos contemporâneos não estão correlacionados a capacidade cognitiva

não observada, e, consequentemente, com o termo de erro.

Procurando driblar a inverossimilhança das hipóteses acima, alguns estudiosos utilizam a abordagem do valor adicionado como forma de contornar a dificuldade imposta por esses fatores não observados (TODD;WOLPIN, 2003; HANUSHEK, 2003). Os modelos de valor adicionado incluem na especificação do modelo o escore de teste anterior, assumindo que este corresponde a um instrumento suficiente para todo o histórico de insumos e capacidades inatas “carregadas” pelo aluno. O modelo valor adicionado é dado por:

Y ijs = Y s ij −1 λ + X ijsα + ε js (3)

Onde Y ijs é o rendimento do aluno i, do domicílio j, da série s; X ijs são os insumos familiares e educacionais desse mesmo aluno, Y sij-1 é o rendimento do mesmo aluno na série anterior e ε ijs é o termo de erro residual.

Ao incluir a nota do teste anterior, as demais variáveis incluídas no lado direito da equação passam a explicar apenas a variação no desempenho ocorrida entre as duas provas. Os coeficientes estimados são medidas do efeito marginal de seus fatores sobre o desempenho escolar, uma vez que o efeito acumulado destes insumos está contido no escore passado. Para tanto, é preciso que as seguintes hipóteses sejam assumidas:

(i) Toda informação de insumos passados está representada na equação dentro do escore do teste anterior.

(ii) A função 3 não varia com o tempo, ao menos dentro do intervalo considerado na implementação do modelo valor-adicionado.

Apesar do foco do trabalho ser a análise do valor adicionado ao desempenho escolar, através da ação dos fatores determinantes, foram estimados modelos contemporâneos com o objetivo de melhor ilustrar o ganho no aprendizado através da comparação entre os resultados obtidos na estimação das duas especificações através do método Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). A contraposição dos dois tipos de modelos permite captar o efeito das variáveis sobre o desempenho do aluno durante toda sua vida escolar (modelo contemporâneo), ou a sua atuação apenas entre a 5ª e 6ª séries (modelo valor adicionado). Isso porque, ao acrescentar a nota da prova imediatamente anterior, o efeito acumulado desses insumos concentra-se nessa nova variável explicativa, enquanto as demais determinam apenas a parcela da nota que é derivada do aprendizado no ano decorrido entre as duas provas. Assim, pode-se dizer que no modelo contemporâneo seja possível mensurar o ganho de aprendizado legado por cada variável ao aluno durante toda sua vida e sua inserção no sistema de ensino, enquanto o modelo de valor adicionado permite dizer sobre o efeito de cada uma delas em termos marginais.

3.3 Metodologia estatística multivariada – HOMALS

O método de análise de homogeneidade (HOMALS – Homogeneity Analysis by Means of Least Square), também conhecido como Análise de Correspondência Múltipla (ACM), permite resumir um grande numero de variáveis qualitativas em um pequeno número de variáveis quantitativas, facilitando o estudo das relações entre as diversas

características existentes num determinado universo. além de simplificar as especificações dos modelos que pretendemos estimar.

A análise de homogeneidade consiste em analisar simultaneamente uma população de n indivíduos a partir de j variáveis nominais ou das categorias que compõem estas variáveis. A determinação das relações entre categorias é dada pela forma como estas incidem nos casos, se junto ou separadamente. Para duas categorias j e k quaisquer, o critério de comparação entre elas é dado pela distância, calculada segundo a métrica qui-quadrado através da seguinte fórmula:

d2j,k = n [(nj – nj,k / nj,k) + (nk – nj,k / njnk)] (4)

onde nj,k é a freqüência dos casos que apresentaram as categorias j e k simultaneamente,

nj é a freqüência dos casos que apresentaram somente a categoria j e nk , somente a

categoria k.

A fórmula pode ser interpretada da seguinte forma: o quadrado da distância entre as categorias j e k é dado pela proporção de casos que pertencem somente à categoria j, mais a proporção daqueles que pertencem somente à categoria k. A distância entre as categorias cresce quanto menor for a prevalência de casos que compartilhem ambas as categorias, ou melhor, quanto maior for a exclusividade entre elas. Além disso, a distância entre as categorias é inversamente proporcional a importância relativa de cada uma delas (RODRIGUES & SIMOES, 2004).

A análise das relações é feita geralmente em termos de localização desses valores no espaço, mais especificamente, no plano cartesiano, que possibilita uma comparação simplificada das múltiplas correlações existentes. Assim, é possível dizer, de acordo com a equação 4, que: (i) categorias pertencentes a uma mesma variável estarão obrigatoriamente separadas no espaço, (ii) categorias que são comuns a maioria dos indivíduos se situarão próximas e (iii) categorias pouco freqüentes se localizarão bem separadas das demais.

4 ANÁLISE DOS RESULTADOS 4.1 Análise de homogeneidade

O método estatístico multivariado de análise de homogeneidade permite, além de condensar o grande número de informações existentes, identificar as relações estabelecidas entre as variáveis e suas categorias. Através dele é possível perceber as similaridades entre os alunos quanto a características familiares e escolares, e ainda apontar quais são aquelas que os diferenciam.

Para a obtenção de medidas proxies para o nível sócio-econômico do aluno foram construídos indicadores contendo as variáveis de posse de bens duráveis e estrutura do domicílio. O mesmo foi feito para estrutura física das escolas, serviços disponíveis e problemas observados no ambiente escolar. Além da utilização dos resultados na descrição da relação existente entre as variáveis que compõem esses cinco grupos, a análise de homogeneidade fornece os escores atribuídos aos alunos em cada um deles, de forma que cada grupo pode ser utilizado posteriormente como uma espécie de fator na estimação dos modelos.

Dentre as variáveis sobre posse de bens duráveis disponíveis na base de dados, foram selecionadas para integrar a análise aquelas que atendem ao critério da ANEP - Associação Nacional das Empresas de Pesquisa. Sendo assim, foram consideradas a

posse de televisão em cores, rádio, geladeira, vídeo cassete, freezer, aspirador de pó, banheiro, automóvel, máquina de lavar e a existência de empregada doméstica. Para todas essas variáveis as categorias consideradas foram “sim” e “não”.

É possível identificar três grupos com níveis sócio-econômico distintos e hierarquizados segundo a posse de bens duráveis, conforme o GRAF 4 O primeiro e mais baixo de todos, é dado por aqueles alunos que não possuem banheiro dentro do domicílio. A capacidade de diferenciação dessa característica pode ser percebida pela sua distância em relação às outras. Independente das outras categorias em que se encaixe, o aluno com essa característica se distingue dos demais. O segundo é dado pela ausência de geladeira, TV em cores e automóvel. O terceiro se caracteriza pela proximidade entre a ausência de bens menos essenciais à vida cotidiana, mas que são sinalizadores do nível de conforto do domicílio, como aspirador de pó, máquina de lavar e vídeo cassete, e a posse de todos os bens considerados. A pouca diferenciação neste último grupo se deve ao perfil da amostra considerada, constituída por alunos vindos em sua maioria dos extratos sociais mais baixos, nas quais a posse de bens mais sofisticados é rara, e sua ausência não é indicativo de desvantagem.

GRÁFICO 4, Quantificação das categorias das variáveis de posse de bens duráveis

Fonte: Elaboração própria.

A análise sobre a estrutura do domicílio também pretende explorar a realidade socioeconômica vivenciada pelos alunos. Por se tratar de demandas mais básicas que a posse de bens, as diferenças entre os alunos são mais raras, e, no entanto, mais agudas. Como a pesquisa não abrange escolas rurais, a inexistência de algumas dessas características se dá devido à localização destes domicílios em áreas não planejadas dentro das regiões metropolitanas, como vilas e favelas. Os alunos nessa situação partem em desvantagem no processo de aprendizado tanto pela deficiência dos fatores de demanda quanto pelos de oferta.

No primeiro caso, a inserção da família em localidades com tais condições de infra-estrutura é um indicativo da precariedade de suas condições financeiras e seu posicionamento social. Além disso, como essas características costumam ser comuns à área, pois são provisões públicas e não individuais, o baixo nível socioeconômico caracteriza toda a comunidade da qual o aluno faz parte, que também tem influência na

Dimension 1 2 1 0 -1 -2 -3 Di m e n s io n 2 2 0 -2 -4 -6 -8 radio empregada domestica automo vel freezer aspirador de p o maquina de lavar rou pas video cassete tv em cores banheiro geladeira sim não sim não sim não sim não sim não sim não sim não sim não sim não sim não

sua formação e desempenho escolar (BUCHMANN & HANNUM, 2001). Outra desvantagem resulta da localização ser um dos critérios adotados para a escolha da escola, o que, neste caso, acaba por alocar os alunos de pior background familiar em escolas com pior estrutura.

A proximidade das respostas sim do cruzamento dos eixos indica que estas opções são mais constantes, embora a inexistência de água encanada e falta de calçamento na rua também estejam próximas ao eixo, o que aponta para uma freqüência significativa de domicílios neste estado. Estas categorias se encontram próximas às respostas positivas, demonstrando que, freqüentemente, as deficiências de infra-estrutura se dão intercaladas pela presença de algum insumo, e dificilmente ocorrem simultaneamente. Conforme é possível ver no GRAF.5, a falta de calçamento é o problema mais comum, e ocorre na presença de eletricidade e água encanada quase que na mesma freqüência em que coexiste com elas.

GRÁFICO 5, Quantificação das categorias das variáveis deestrutura do domicílio

Fonte: Elaboração própria.

O primeiro grupo de variáveis considerado na análise dos fatores de oferta é a estrutura física da escola. Neste estão inseridas informações sobre a existência de esgoto sanitário de rede pública, água encanada, quadra, laboratório de informática e biblioteca, retiradas do censo escolar 2001. Em geral, a estrutura das escolas é precária e composta de poucos insumos além do essencial, sendo que características como cantina, laboratório de ciências e secretaria, foram deixadas de fora da análise devido a pouca variabilidade que apresentam. É importante notar que as escolas muitas vezes não têm acesso a insumos considerados básicos, como o esgoto sanitário, que está presente em apenas 44% das escolas da amostra.

Duas características são eficientes na diferenciação das escolas (GRAF.6). A primeira delas, a falta de água encanada, identifica um grupo de alunos inseridos em escolas cuja infra-estrutura é precária.

Isto pode ser visto pela distância desta categoria em relação às demais, e pelo fato das categorias mais próximas indicarem a ausência de outros insumos básicos, como esgoto sanitário e biblioteca. A segunda diz respeito à presença de laboratório de informática, que também identifica uma parcela de alunos em condições diferenciadas de acesso aos insumos escolares. Além da distância desta categoria em relação às outras, ela se encontra mais próxima daquelas que denotam presença dos demais insumos,

Dimension 1 1 0 -1 -2 -3 -4 Di m e n s io n 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5

A rua em que você mo ra tem calçamento? No lugar onde você m ora existe eletricid No lugar onde você m ora existe água enca sim não sim não sim não

demonstrando que o acesso ao laboratório de informática está relacionado à disponibilidade dos demais insumos.

GRÁFICO 6, Quantificação das categorias das variáveis deestrutura física da escola

Fonte: Elaboração própria.

Dessa forma, os alunos inseridos nas escolas que não possuem água encanada, assim como aqueles nas escolas com laboratório de informática, formam dois grupos extremos quanto o acesso a estes fatores de oferta, ambos pequenos, dada a distância dessas categorias do cruzamento dos eixos das dimensões. Podem ser identificados outros grupos intermediários dados pela proximidade entre algumas categorias. O grupo mais prevalente – formado pelas categorias mais próximas ao cruzamento dos eixos – é dado por alunos que freqüentam escolas onde há água encanada, biblioteca e quadra.

Conforme pode ser observado no GRAF.6, os escores atribuídos pelo processo de análise de homogeneidade aos indivíduos, neste caso, estão negativamente correlacionados com o acesso à infra-estrutura escolar. Ou seja, quanto maior o acesso do aluno à infra-estrutura, menor o valor inputado para ele no fator estimado. Essa informação é relevante uma vez que os fatores serão incluídos nas regressões, e esta peculiaridade afeta a interpretação do coeficiente.

As informações sobre a oferta de serviços gratuitos aos alunos também foram agrupadas através da análise de homogeneidade. Apesar de se tratar de serviços fundamentais para os alunos de baixo nível socioeconômico, há grande disparidade entre as escolas quanto ao seu fornecimento. Esta disparidade causa estranhamento ainda pela constatação de que há diferenças entre escolas sob um mesmo órgão administrativo. A distância entre as informações sobre a presença dos serviços não permite dizer sobre a existência de um grupo de alunos privilegiados no acesso a tais benefícios (GRAF.7). Em geral, as escolas são heterogêneas no seu fornecimento, principalmente quanto ao transporte. Entretanto, é possível identificar um grupo numeroso formado por alunos que não têm acesso à merenda e atendimento odontológico, carências altamente correlacionadas.

Dimension 1 1,5 1,0 ,5 0,0 -,5 -1,0 D im ens ion 2 1,0 ,5 0,0 -,5 -1,0 -1,5 laboratório de inf or mática Biblioteca quadra esgoto sanitário de rede pública agua encanda sim nao sim nao sim nao sim nao sim nao

GRÁFICO 7, Quantificação das categorias das variáveis deserviços disponíveis

Fonte: Elaboração própria.

O último grupo de variáveis analisado considera informações retiradas do questionário do diretor sobre os problemas enfrentados pela escola no ano 2001. São elas: violência contra alunos e professores, alta rotatividade do corpo docente, inexistência de professores em alguma matéria e alto índice de faltas entre os professores.

No GRAF.8, é possível perceber a concentração no eixo negativo da primeira dimensão das categorias referentes à ausência de problemas nas escolas, e no eixo positivo àquelas que dizem sobre a existência de problemas. As duas informações relativas ao corpo docente, alto índice de falta dos professores e rotatividade do corpo docente, estão fortemente correlacionadas, sendo possível identificar dois grupos distintos a partir dessa relação. O primeiro diz respeito aos alunos que não enfrentam problemas com a rotatividade ou faltas dos professores. O segundo é dado por aqueles que convivem com esses contratempos, além da violência a eles e aos professores. Esse grupo é numeroso e representa os alunos em piores condições quanto ao ambiente escolar.

Dimension 1 1,0 ,5 0,0 -,5 -1,0 Dim e n s io n 2 ,8 ,6 ,4 ,2 ,0 -,2 -,4 -,6 -,8 -1,0

Violência contra alu nos, professores, fu Rotatividade do corp o docente? Alto índice de falta s dos professores? Inexistência de prof essores para discipl sim

não

sim

nãonão sim

sim não

GRÁFICO 8: Quantificação das categorias das variáveis de problemas observados

Fonte: Elaboração própria.

Dimension 1 2,0 1,5 1,0 ,5 0,0 -,5 -1,0 D im ens ion 2 1,0 ,5 0,0 -,5 -1,0 -1,5 atendimento odontolo gico merenda transporte sim não sim não sim não

4.2 Estimação e análise da função de produção educacional: o efeito valor-adicionado

Nesta seção são apresentados os modelos de regressão linear estimados por mínimos quadrados ordinários a partir das especificações de função de produção educacional desenvolvidas anteriormente, com o objetivo de verificar a dimensão e a relevância dos fatores determinantes do desempenho escolar sob a ótica do efeito valor adicionado. Essa abordagem relaciona a função de produção educacional, estimada através dos insumos familiares e escolares, das características de processo e individuais do aluno, à nota obtida pelo aluno na prova passada, sendo esta a responsável por captar o efeito do ganho em proficiência tido pelo aluno entre os dois anos. A estimação das funções se deu segundo a divisão dos fatores determinantes em dois grandes grupos proposta por Buchmann e Hannum (2001), fatores de oferta e demanda, conforme as diretrizes adotadas em todo o estudo.

O primeiro ponto a ser destacado na análise comparativa dos modelos completos estimados é a diferença quanto o poder de explicação entre o modelo contemporâneo e o valor-adicionado. A inclusão do escore da prova anterior na especificação do modelo provoca um aumento contundente no R2 ajustado, que passa de 0,06 para 0,39 (TAB.3), provavelmente porque a nova variável carrega elementos difíceis de serem mensurados – habilidades cognitivas - e insumos passados e que não estão presentes na especificação do modelo contemporâneo. Isto também pode ser confirmado pela queda no valor da constante do modelo valor adicionado em relação ao modelo contemporâneo, uma vez que, na presença do escore referente à prova de 2000, o intercepto perde participação na determinação da variável dependente.

Por se tratar de medidas equalizadas, ou seja, na mesma escala de comparação e livres do viés colocado pela diferença na elaboração e dificuldade das provas, é de se esperar que os escores obtidos em 2000 e 2001 sejam altamente correlacionados. O acesso aos insumos familiares, o nível sócio-econômico e as características individuais, em geral, variam pouco em um intervalo de tempo tão curto, e, como será possível observar em breve, os insumos escolares, mais mutáveis, são menos efetivos na determinação do desempenho, embora importantes (CESAR & SOARES, 2001). A inclusão do escore da prova anterior na regressão trás para o modelo todo o histórico de aprendizagem do aluno, e, conseqüentemente, aqueles fatores que o influenciaram. Dessa forma, esta variável “rouba” poder de explicação de outras que, na sua ausência, se mostravam significantes, uma vez que já captou sua participação no desempenho do aluno, ocorrida em momentos anteriores. Isso significa que, ainda que a condição da variável não tenha mudado, sua contribuição marginal não é tão significativa.

Conforme os resultados expostos na TAB. 3 a seguir, o escore da prova de matemática de 2000 apresenta coeficiente altamente significativo cujo valor, 0,58, atribui grande participação do desempenho passado ao escore da prova mais recente. Para ilustrar o impacto do escore da prova de 2000, a nota mediana de 2001 foi multiplicada pelo coeficiente estimado. Pode-se dizer que mais de 50% dos alunos contaram com, no mínimo, 35.59 pontos na prova de 2001. Estes pontos não se referem ao conhecimento absorvido durante a 6ª série e são uma espécie de “ponto de partida” para a nota da prova de 2001, que será tanto maior quanto melhor for o histórico de aprendizado do aluno, reflexo de características inatas e do acesso a insumos durante sua formação.

TABELA 3

Coeficientes, Erros Padrão e P-valor: comparação dos modelos contemporâneo e valor-adicionado

Modelo contemporâneo Modelo valor-adicionado

Coeficiente Coeficiente (1) Erro-Padrão (1) Erro-Padrão Escore da prova de matemática de 2000 0,585* 0,009 Fatores de Demanda Características demográficas

Sexo (omitida = masculino) -1,638* 0,114 -0,531* 0,138 Raça (omitida = não branco) 0,335** 0,168 0,335** 0,137

Idade 0,048 0,079 0,070 0,065

Características de processo

Trabalha (omitida= não) -1,251* 0,251 -0,723* 0,205 Repetiu (omitida= não) -2,784* 0,168 -1.395* 0,139 Tempo gasto entre a casa e a

escola (omitida= menos que

15 minutos) -0,004** 0,001 -0,001** 0,000

Fatores familiares

Escolaridade da mãe (omitida= Não completou a 4ª série do ensino

fundamental).

Passou da 4ª série mas não completou a 8ª série do

ensino fundamental 0,519** 0,204 0,324 0,166 Ensino fundamental

completo 0,597** 0,237 0,329 0,193 Ensino médio completo 1,403* 0,252 0,582* 0,206 Posse de bens duráveis 0,102** 0,080 0,011 0,064 Estrutura do domicílio 0,449* 0,088 0,111** 0,071

Fatores de Oferta

Fatores escolares

Dependência administrativa

(omitida= estadual) -0,961* 0,195 -0,274 0,160 Estado (omitida= Goiás)

Pará -0,173 0,421 0,768** 0,344

Rondônia -1,980* 0,414 -0,912* 0,338 Pernambuco -3,119* 0,292 -1,106* 0,240 Sergipe -1,431** 0,582 -0,635** 0,475 Mato Grosso do Sul 1,163* 0,363 0,403** 0,297 Estrutura física da escola -0,210** 0,100 -0,057** 0,073 Serviços disponíveis 0,413* 0,094 0,296* 0,077 Problemas observados -0,404* 0,091 -0,187* 0,074 N 8972 8972 Constante (1) 60,56* 26,61* R2 0,06 0,39 R2 Ajustado 0,06 0,39

Fonte: Elaboração própria a partir da pesquisa Avaliação de Desempenho: Fatores Associados – INEP2000/2001.

Notas: (1) *Significativo a 1%; **Significativo a 5%;

4.2.1 Fatores de Demanda Características demográficas

Sexo: O coeficiente negativo e significativo encontrado para esta característica inata confirma a vantagem do sexo masculino sobre o feminino no desempenho em matemática. Apesar de apresentar o mesmo nível de significância nos dois modelos, o coeficiente da variável sexo cai de –1,408 no modelo contemporâneo, para –0,386 no modelo valor adicionado (TAB.3). Isso demonstra que uma parte do efeito do sexo no desempenho, a maior parcela, está contida na nota da prova anterior, ou seja, teve influencia durante toda a trajetória do aluno. Por continuar significativa no modelo valor-adicionado, pode-se dizer que a variável sexo continuou a atuar na determinação do desempenho, mas com o efeito marginal relativo ao intervalo entre 2000 e 2001. Raça: Assim como no caso da variável sexo, a variável raça se mostra significativa nos dois modelos (TAB.3). Entretanto, o coeficiente se altera pouco com a adição do escore da prova de 2000. É possível que, ao contrário do sexo, a parcela atribuída à influencia atual da variável, e não à passada, seja mais relevante. O componente racial atuou determinando o desempenho durante a trajetória do aluno, uma vez que a inclusão do escore retirou parte do peso do coeficiente encontrado no modelo contemporâneo. Entretanto, o efeito marginal, ou a influencia da raça no intervalo considerado, é pouco menos relevante que o efeito acumulado até então. É mais vantajoso ser branco. É importante ressaltar que essa característica adquire importância via outras características, como status, nível sócio-econômico, escolaridade dos pais, características da comunidade e assimetria no acesso a insumos escolares.

Idade: A variável não é significativa em nenhum dos dois modelos estimados, conforme o indicado na TAB.3. É possível que tal resultado seja fruto da grande homogeneidade da amostra quanto à idade. Por se tratar de turmas diurnas e de alunos com trajetória bem sucedida entre a 5ª e a 6ª série, a proporção de alunos com distorção entre a idade e a série é muito baixa, sendo que a maioria possui 13 ou 14 anos de idade.

Características de processo

Trabalha: Conforme o esperado, o fato do aluno trabalhar fora de casa contribui para perda de proficiência na prova, seja pela associação clara ao nível socioeconômico da família, seja pela diminuição do tempo e disposição para se dedicar aos estudos. O coeficiente estimado para esta variável é significativo em ambos os modelos, e possui forte peso na determinação do desempenho mesmo após a inclusão do escore da prova de 2000, conforme pode ser visto na TAB. 3. Por se tratar de alunos muito jovens, em sua maioria, se partirmos do pressuposto que sua inserção no mercado de trabalho é recente, é compreensível que o efeito do trabalho na trajetória completa não se distancie da influencia causada durante o ano.

Repetiu: Os coeficientes estimados nos dois modelos foram significativos e apresentaram sinal esperado demonstrando que a reprovação e a repetência estão negativamente correlacionados com o desempenho do aluno (TAB.3). Como as informações sobre repetência não são referentes à série na qual se deu a prova, este dado pode ser interpretado como se os repetentes tivessem seu desempenho prejudicado pela perda de motivação e pelo atraso ocasionado pela reprovação em algum ponto de sua vida escolar.

Tempo gasto entre a casa e a escola: Assim como a variável referente ao trabalho, a distância entre a casa e a escola do aluno apresentou resultado condizente com o

esperado. O coeficiente estimado para esta variável possui sinal negativo, o que indica que o tempo perdido pelo aluno no percurso deprecia seu desempenho (TAB.3). A inserção do escore da prova de 2000 não acarreta mudança relevante no valor do coeficiente – muito baixo nos dois modelos estimados - e sua significância aumenta no modelo valor-adicionado, o que indica uma influência mais efetiva durante o ano que durante a trajetória como um todo. É importante ressaltar que este é um dos poucos fatores de demanda que se alteram com facilidade, podendo variar durante o histórico do aluno e por isso apresentar efeito marginal e acumulado tão próximos.

Família

Escolaridade da mãe: Conforme o que afirma a literatura, a escolaridade da mãe apresentou coeficiente significativo e positivo em ambos os modelos. No modelo contemporâneo, os níveis de escolaridade significativos foram ensino fundamental

incompleto, completo e médio completo, enquanto apenas o último mostrou-se relevante

estatisticamente no modelo valor-adicionado. Os resultados encontrados e expostos na TAB.3 apontam para a perda da influência da mãe menos escolarizada no desempenho do aluno em termos marginais, ou seja, entre a 5ª e a 6ª série. É possível que a contribuição dela ao aprendizado do filho tenha sido dada nos anos anteriores, conforme mostra o coeficiente do modelo contemporâneo. Por outro lado, no caso da mãe com maior nível de escolaridade (ensino médio completo), a influência no desempenho do filho é mantida no modelo valor-adicionado, demonstrando que ainda possui certa “bagagem educacional” para contribuir com os resultados do filho. Dessa forma, à medida que o aluno evolui no sistema de ensino, crescem os requerimentos em termos de escolaridade da mãe para que esta continue exercendo papel relevante na educação do filho. Além disso, mesmo quando deixamos de considerar o valor marginal dessa contribuição, e olhamos para a influência durante toda a trajetória do aluno, a mãe mais escolarizada contribui mais que aquelas com menor nível educacional. No modelo contemporâneo, o coeficiente relativo ao ensino médio completo é mais que três vezes maior que o relativo ao ensino fundamental completo.

Posse de bens duráveis: a variável contínua construída a partir da análise de homogeneidade (HOMALS) apresentou coeficiente significativo apenas no modelo contemporâneo (TAB.3). Sendo um reflexo do status e nível socioeconômico familiar, a posse de bens duráveis esta correlacionada positivamente com o desempenho do aluno. Entretanto, sua atuação não é efetiva em termos marginais, sendo que o coeficiente do modelo valor-adicionado, apesar de positivo não é significativo. Os ganhos promovidos pelo melhor nível sócio-econômico familiar ao desempenho do aluno se deram no decorrer de sua trajetória, afetando seu aprendizado durante o processo, e não especificamente entre as provas consideradas. É importante chamar atenção para o pequeno valor do coeficiente estimado para essa variável, principalmente se comparado àqueles estimados para educação da mãe.

Estrutura do domicílio: Assim como a variável anterior, esta também foi construída a partir da análise de homogeneidade e é um indicador para o nível socioeconômico da família. Mais que isso, é um reflexo da estrutura da comunidade na qual o aluno está inserido, uma vez que as características aqui consideradas dificilmente variam dentro de uma mesma comunidade. Os resultados encontrados são significativos nos dois modelos e apresentam sinal positivo (TAB.3). A estrutura do domicílio possui coeficiente de maior valor que a posse de bens duráveis e apresenta efeito marginal significativo, apesar de perder força com a inclusão do escore da prova de 2000. A maior influência pode estar ligada à maior heterogeneidade dos alunos quanto ao acesso à água encanada, eletricidade e calçamento nas ruas, que aos bens de consumo, em geral, inacessíveis

para a maioria. Além disso, a falta de condições mínimas no domicilio pode exercer um efeito muito mais contundente ao desempenho escolar do aluno e ser um indicativo mais claro do nível de pobreza da família que a simples posse de objetos.

4.2.2 Fatores de oferta Escola

Dependência administrativa: Os efeitos encontrados são sempre negativos, o que indica que alunos inseridos em escolas gerenciadas pelo estado tendem a alcançar melhor desempenho que aqueles nas escolas municipais (TAB.35). Somente o coeficiente do modelo contemporâneo foi significativo, o que indica que a dependência administrativa da escola que freqüenta não possui efeito marginal no desempenho do aluno.

Estado: Os coeficientes estimados para as dummies de estado indicam que há vantagem para o desempenho do aluno residir no Mato Grosso do Sul, em relação ao desempenho daqueles que residem em Goiás. Para todos os outros os efeitos encontrados foram negativos, sendo que estão em pior situação os residentes em Pernambuco e Rondônia. Os resultados foram significativos nos dois modelos para todos os estados, com exceção do estado do Pará no modelo contemporâneo, e a inclusão do escore da prova de 2000 provoca uma queda na significância dos coeficientes, com exceção de Pernambuco e Rondônia. É possível observar também uma queda no valor desses coeficientes, o que demonstra que apenas parte do seu efeito é relativa ao desempenho marginal do aluno, entre 2000 e 2001, sendo que sua maior atuação se deu durante a trajetória como um todo. É importante destacar o caso do estado do Pará, que se diferencia dos demais pelo baixo valor do coeficiente no modelo contemporâneo, e pela inversão do sinal no modelo valor-adicionado. Isso se deve à significativa melhora do desempenho neste Estado entre 2000 e 2001.

Estrutura física da escola: a variável construída através da análise de homogeneidade apresentou coeficiente significativo e negativo (TAB.3). Apesar do sinal negativo do coeficiente, a correlação expressa por ele é a esperada, uma vez que os valores atribuídos pelo HOMALS, neste caso específico, crescem à medida que decai o acesso à infra-estrutura escolar. Assim, é possível dizer que o desempenho do aluno aumenta à medida que a estrutura da escola que freqüenta melhora, pois crescem os recursos disponíveis para seu desenvolvimento e o conforto no ambiente onde ele se dá. O efeito da estrutura escolar no aprendizado e a significância do coeficiente são depreciados no modelo valor-adicionado, mas se mantêm relevante em termos marginais.

Serviços disponíveis: A oferta de atendimento odontológico, merenda e transporte gratuitos aos alunos possui efeito positivo sobre o desempenho escolar (TAB.3). Garantir o acesso a esses serviços minimiza os efeitos de carências que o aluno possa sofrer no ambiente familiar, e que atuam depreciando seu desenvolvimento. Como se sabe, em muitos os casos a merenda escolar é a principal refeição da criança, e garante não só a melhora em sua alimentação, mas também freqüência e disposição nas aulas. Da mesma forma, o transporte entre a casa e a escola atua diminuindo o tempo perdido pelo aluno no percurso e, assim, evitando prejuízos ao seu desempenho. Além disso, possibilita o acesso de alunos que moram muito longe e em caso contrário não teriam como freqüentar a escola. Apesar de perder força no modelo valor-adicionado, a variável ainda apresenta significância estatística e coeficiente de valor relevante.

Problemas observados: Os contratempos observados pelo diretor e utilizados na confecção desta variável atuam de forma negativa no desempenho escolar dos alunos (TAB.3). Da mesma forma que as anteriores, estas variáveis tem parte de seu efeito

“roubado” com a inserção do escore da prova anterior no modelo valor-adicionado, mas continua a apresentar coeficiente significativo, demonstrando que possui efeito no aprendizado entre a 5ª e 6ª séries, e que as maiores perdas para o desempenho foram acumuladas durante todo o tempo de exposição do aluno a esses problemas.

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Os resultados encontrados chamam atenção para um processo contrário àquele preconizado pela linha meritocrática. A universalização do acesso ao ensino não garante oportunidades baseadas no mérito individual, devido tanto à disparidade nos fatores de demanda quanto nos de oferta. A desigualdade educacional é fruto das diferentes escolhas individuais sobre a aquisição de educação, altamente determinadas pelas características de origem familiar e comunitária, de acordo com as quais varia o valor que se atribui à educação formal. Tanto no sentido de investimento produtivo quanto de formação de cidadania. Entretanto, outra assimetria – deixada de lado pela teoria meritocrática, mas altamente relevante em países menos desenvolvidos – é dada pelo acesso diferenciado a insumos escolares, mesmo entre escolas atingidas por políticas semelhantes e destinadas à população menos favorecida.

Entre alunos pobres, os mais pobres freqüentam as piores escolas, o que geralmente é determinado pela localização do domicílio e da escola. A carência de insumos básicos, como saneamento, atinge os alunos em suas casas e continua a seguí-los no ambiente escolar. Esse “tracking” involuntário reforça as desigualdades já existentes, de forma que aqueles com prejuízo nas características de origem sejam agrupados em escolas igualmente deficientes, mesmo em relação às vizinhas e pares sob mesma administração. Políticas que visam à erradicação dessas desigualdades, ou mesmo a suavização desse processo de estratificação devem ser pensadas de forma desagregada e local, sob o risco de atuar apenas na modificação do nível de qualidade, mas não no padrão de desempenho que reflete e reproduz outras desigualdades.

Através baixa escolaridade materna constatada na amostra – bem menor que a de seus filhos no momento da sondagem feita pela pesquisa – é possível perceber o tamanho da defasagem a que estão submetidos esses alunos, uma vez que foi possível demonstrar que os ganhos de aprendizado aumentam de acordo com o nível educacional da mãe, e que estes ganhos desaparecem quando a escolaridade dos dois se aproxima ou se equipara, mas crescem consideravelmente quando o aluno conta com uma mãe mais escolarizada. No longo prazo, à medida que essa geração de pais for substituída pela geração de alunos mais escolarizados, é possível que estes tenham oportunidade de atuar de forma mais eficaz no aprendizado dos seus próprios filhos. Entretanto, a dimensão dessa melhora será função das ações de curto prazo, seja sobre a deficiência sócio-econômica familiar, ou na melhora da precária estrutura escolar descritos neste estudo.

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