Nada menos que 54% do total de medalhas advém do desempenho de apenas duas escolas. E essas duas escolas compartilham algumas características peculiares.

A mais patente: são escolas militares do estado – o que já as diferenciam da esmagadora maioria das escolas da rede estadual. O Colégio da Polícia Militar Tiradentes (CPMC), em suas unidades Agreste e Maceió, levaram nada mais nada menos que 20 das 37 medalhas que a rede estadual conseguiu.

Mas o que elas ainda têm mais em comum? INSE (Indicador de Nível Socioeconômico) médio-alto, IDEB elevado e altas taxas de aprendizado adequado. São também as únicas que chegaram à etapa nacional. O padrão não é coincidência: é estrutura. Portanto, o resultado não é acidente. É a expressão estatística de uma desigualdade estrutural bem conhecida: o desempenho escolar segue, em larga medida, o nível socioeconômico dos alunos. Quando controlamos pelo INSE, o que parece mérito muitas vezes é ponto de partida.

Isso não diminui o esforço dos estudantes dessas escolas. Mas nos obriga a perguntar: o que estamos medindo quando medimos mérito em um sistema tão desigual?

Por outro lado, há casos que me parecem ainda mais notáveis. Sete escolas estaduais, com INSE médio-baixo, IDEB abaixo de 5 e taxas de aprendizado adequado muito baixas em matemática também subiram ao pódio.

A EE Professora Irene Garrido, em Maceió, conquistou 8 medalhas nessas condições. Esses casos merecem pesquisa séria. O que explica esses resultados? Professores excepcionais? Lideranças escolares? Redes de apoio informal?

Entender essas exceções não é curiosidade acadêmica, mas o caminho para uma política educacional que funcione para todos.
Os dados atestam mais uma vez: as desigualdades de origem são determinantes para o desempenho escolar. Ainda assim, há exceções que iluminam o caminho Entender essas exceções é, possivelmente, a forma mais eficiente de desenhar políticas educacionais que funcionem onde mais precisam funcionar.

Os dados atestam a desigualdade. Mas também apontam, timidamente, um caminho.

Para saber mais

Recentemente escrevi mais sobre esse assunto:

• O que a origem familiar revela sobre o aprendizado nas escolas brasileiras?
• Desigualdades educacionais e desempenho em escolas públicas brasileiras na disciplina de matemática, em co-autoria com o professor Elder Maia (PPGS/UFAL)

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Isso são coisas que a pesquisa educacional vem demonstrando, pelo menos, desde o famoso Relatório Coleman de 1966. De forma bem direta, esse relatório mostrou que crianças originadas de famílias mais pobres tinham desempenho pior que aquelas de famílias mais abastadas, mesmo estudando em escolas semelhantes. A conclusão do relatório foi que a renda e a escolaridade dos pais eram os principais determinantes do desempenho escolar dos filhos, enquanto uma parcela muito menor poderia ser atribuída a escola, fato que tornou-se alvo de muitas investigações até hoje.

Mas o que isso significa para o Brasil? E qual o papel da escola nessa história?

Aqui entra a nossa pesquisa

Eu e o professor Elder Maia (UFAL) analisamos dados de mais de 70 mil escolas públicas brasileiras entre 2019 e 2021 para entender o tamanho do impacto que a origem social dos estudantes exerce no aprendizado. Nossa intenção, nesse primeiro momento, é entender se e quanto origem familiar e desempenho educacional estão relacionadas no contexto nacional. A propósito, agradecemos a Fapeal – Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Alagoas por contribuir com o financiamento dessa pesquisa, uma vez que não seria possível realizá-la sem ele.

Porém, como não tivemos acesso aos microdados dos estudantes (restritos pela LGPD), precisamos usar os dados agregados por escola, que são os mesmos dados usados para calcular as notas do IDEB. Entre outras coisas, coletamos dados para o

• INSE (Indicador de Nível Socioeconômico) médio da escola, calculado pelo Inep. Varia de 0 a 10 e é construído a partir de informações sobre a escolaridade dos pais ou responsáveis e a posse de bens e recursos no domicílio dos estudantes. Quanto mais próximo de 10, maior o nível socioeconômico médio dos alunos daquela escola em relação à média nacional.
• Nota média de matemática no 5º ano, medida pela avaliação do Saeb. De forma simplificada, a escala vai de 0 a 500 pontos, mas, na prática, as escolas se concentram longe dos extremos. Quanto maior a pontuação, maior o nível de proficiência em matemática, indicando que os estudantes dominam mais conteúdos e habilidades avaliados.

Nosso raciocínio era bastante simples: Se a origem familiar, medida como INSE, realmente influencia o aprendizado, escolas com nível socioeconômico mais alto deveriam ter notas mais altas em matemática, mesmo quando comparadas a escolas semelhantes.

O que descobrimos?

O resultado foi claro:

• Cada aumento de uma unidade no INSE médio da escola esteve associado a +23 pontos na nota de matemática. Imagine duas escolas na mesma cidade, com perfis de gestão e de professores muito parecidos. Nossa análise mostra que a escola com um conjunto de alunos de nível socioeconômico mais alto terá, em média, uma nota 23 pontos superior em matemática. Esse efeito foi maior do que o impacto de diversas características internas da escola, como formação e o esforço dos professores, o tamanho das turmas ou a distorção idade-série.
• Mas não para por aqui. Mesmo que escolas já tenham bons indicadores, o fato de ela residir em uma cidade que possui maior nível socioeconômico lhe confere uma vantagem de 18 pontos em matemática em média. Isso significa que as escolas se beneficiam por ter vizinhos mais ricos, para além do perfil médio dos seus próprios estudantes e das características escolares que comparamos.
• Porém, esse efeito não afeta a todos da mesma forma. Nem sempre ter maior nível socioeconômico vai conferir maior desempenho médio de certeza. Nós identificamos que o efeito do INSE sobre a nota em matemática é mais forte em algumas cidades. Isso significa que, de alguma forma (que não exploramos nessa pesquisa), algumas redes de ensino conseguem fazer mais com menos, diminuindo o impacto da origem familiar sobre os resultados educacionais. Essas escolas, deveriam ser estudadas futuramente de forma qualitativa para sabermos o que elas fazem e assim transferirmos conhecimentos.

Em resumo: Nossos resultados demonstram que a composição socioeconômica da escola e o contexto da cidade influenciam fortemente o aprendizado em uma escola. E isso significa que as escolas públicas não são neutras em relação às desigualdades.

A pergunta agora é “por que isso importa?”

Se as diferenças na origem familiar afetam significativamente o aprendizado, significa que a família, de certo modo, funciona como um limitador dos horizontes educacionais de um estudante e a escola, por sua vez, contribui negativamente legitimando essas desigualdades. Por tanto, um alerta que nossa pesquisa pode fazer é que políticas educacionais focadas apenas para dentro da escola podem ter um efeito limitado.

Se, de forma agregada, escolas com maior nível socioeconômico são também aquelas com maior desempenho de aprendizado, a relação sugere que isso pode ser verdade para o nível dos estudantes em si (infelizmente, não temos acesso aos dados no momento para dar estimativas precisas). Porém a relação é clara, estudantes com maior nível socioeconômico tendem a se beneficiar mais rapidamente de melhorias internas à escola.

Para que a escola possa realmente cumprir seu papel de reduzir as desigualdades educacionais, precisamos pensar políticas públicas mais efetivas que atuem anteriormente e externamente à escola. Políticas que contribuam para:

• Redução da pobreza infantil
• Acesso a bens culturais no nível das famílias
• Apoio às famílias em situação de vulnerabilidade
• Orientação pedagógica junto as famílias

Considerações finais

Essa pesquisa foi nosso primeiro passo acerca do estudo dessa relação, mas seus resultados se alinham com algo que outras pesquisas nacionais ]já mostraram:

• Escolas compostas majoritariamente por estudantes de origem socioeconômica mais alta têm, em média, melhor desempenho no Saeb e no Ideb. Comparar o IDEB, por exemplo, de duas escolas na mesma cidade pode não ser justificável se as elas forem muito diferentes em termos da composição social dos seus estudantes.

Isso não significa que a escola não importe. Ela importa e muito. Mas, para que ela possa ser cada vez mais justa, ela precisa contar com políticas públicas que combatam desigualdades no seio da origem familiar dos estudantes.

Ao mesmo tempo, é urgente que políticas educacionais levem em conta as diferenças de origem familiar nas práticas cotidianas escolares. Continuar tratando de forma igual estudantes de origens tão diferentes acarretará no aumento da desigualdade no sucesso escolar.

Para quem tiver o interesse em saber mais sobre como realizados essa pesquisa, seus detalhes metodológicos e limitações, deixo o link para o artigo completo: <https://www.contemporanea.ufscar.br/index.php/contemporanea/article/view/1300>.

Caso tenham interesse, estamos aberto a feedbacks.

Este artigo foi publicado originalmente no meu perfil do LinkedIn. [Link]

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90% das metas do Plano Nacional de Educação (PNE) 2024-2024 não foram alcançadas. Esse foi um dos principais resultados apresentados por Andressa Pellanda em audiência pública na Comissão de Educação (CE) do Senado, onde se discute hoje o novo PNE (PL 2614/2024) que vigorará na próxima década. Esse plano representa as intenções dos atores educacionais mais influentes do Brasil e guiará a maior parte das políticas públicas educacionais do futuro próximo.

Um dos principais motivos para tamanho resultado negativo foi a falta de financiamento público de ações para alcançar as metas, de certo ambiciosas, acordadas pelos atores políticos em 2014. Aliado a isso, somemos o caos da pandemia de COVID-19 e teremos um cenário extremamente desafiador para as políticas educacionais e para o alcance das metas estabelecidas.

Ao analisar, recentemente, o caso da Meta 6 do PNE pude observar que essa meta apresentou estagnação, e até mesmo involução, durante os oito primeiros anos de vigência do PNE. Isto é, a meta 6A, definida em 2014, estipulava alcançar o número de 25% dos estudantes da educação básica em regime de tempo integral e a meta 6b estipulava que 50% das escolas da educação básica deveriam ser de tempo integral até o ano de 2024.

Até 2022, haviam 18,5% de estudantes de ETI (um crescimento de menos um ponto percentual em relação ao ano de 2014). Para o artigo não ficar extremamente longo, não apresentarei os dados de escolas de ETI (a meta 6b), que apresentou um desempenho inferior, mas com uma tendência similar. Esses dados podem ser acessados no artigo acadêmico que publiquei sobre o assunto. Mais especificamente, entre 2014 e 2021 os dados mostraram estagnação completa desses números, enquanto os anos de 2022 a 2024 a presentaram uma recuperação e avanço na direção de alcançá-la. Como podemos explicar esse comportamento?

Porque essa meta (como muitas outras do plano) quase fracassou por uma década e quais os fatores por trás da virada recente desses números? Minha hipótese é que metas ambiciosas, como as estabelecidas no PNE, tenderão a ficar no papel quando não forem acompanhadas de mecanismos de responsabilização e financiamento claros.

Abaixo indico algumas razões que penso estarem alinhadas com essa visão.

Apoio tímido, resultado tímido

Durante o início do PNE 2014 a política nacional mais importante relacionada a educação de tempo integral (ETI) era o Programa Mais Educação (PME), que representou um dos esforços institucionais mais importantes de promoção da ETI no Brasil. Contudo esse programa apresentava maior preocupação com o ensino infantil, menor volume de investimentos e o Governo Federal como parceiro que ofertava apoio técnico. O resultado disso? Estagnação e a queda abrupta em 2016: uma redução de 25,5% no número de estudantes em ETI na educação básica em relação a 2014 (figura 1).

Figura 1 – Percentual de estudantes em ETI na educação básica (2014-2016) Fonte: Elaboração própria usando dados do INEP.

Uma política baseada em apoio técnico e baixo volume de repasse financeiro foi insuficiente para expandir a oferta de ETI entre nos estados, como esperado pela meta. Esse cenário de estagnação só começaria a mudar com uma nova política, ainda que de forma limitada.

O efeito do incentivo: quando o dinheiro aparece, o resultado acontece

Embora tenham havido alguns programas de incentivo do Governo Federal para promoção da ETI, somente com a reforma do Novo Ensino Médio e a Política de Fomento à Implementação de Escolas de Ensino Médio em Tempo Integral (EMTI) observou-se um claro apelo do Governo Federal como agente financiador da política de ETI no Brasil. Por outro lado, essa política restringiu sua atuação unicamente o ensino médio. O efeito é claro (figura 2): o número de estudantes de ETI no ensino médio sai de 8,16% para 20,5% em 2022.

Figura 2 – Percentual de estudantes em ETI na educação básica e no ensino médio (2014-2022)

A política de fomento (EMTI) garantiu financiamento do Governo Federal por 10 anos para cada nova turma de ETI criada sob o âmbito da política. Note que enquanto o volume de estudantes de ETI de ensino médio cresce a partir de 2017, o volume de estudantes de ETI na educação básica como um todo permanece estagnado. Uma vez que o governo injetou dinheiro de forma relevante e contínua, a política avançou.

A política que consolidou a expansão

Muito embora, possamos notar que passa a haver uma evolução a partir de 2022 também nos dados da educação básica (que incluem os dados de ensino médio) a consolidação do Governo Federal como ator principal de promoção da ETI ocorre com o Programa Escola em Tempo Integral que o Governo Federal em 2023: ele não é mais apenas um incentivador, é o principal financiador e, crucialmente, abrange sua atuação para toda a educação básica e não apenas o ensino médio.

Figura 3 – Percentual de estudantes em ETI na educação básica e no ensino médio (2014-2024)

Como vemos na figura 3, agora, tanto a linha da educação básica quanto a do ensino médio sobem juntas, rompendo os tetos históricos pela primeira vez desde 2014. Os números mostraram que a meta 6A tende a ser alcançada em breve – a meta 6B passou a progredir, mas encontra-se longe de ser alcançada.

Considerações finais

Como vimos, sem financiador as metas do PNE correm um sério risco de se tornarem apenas uma boa carta de intenções. Na nossa visão, a expansão da ETI no Brasil avançou na medida em que o Governo Federal assumiu parte relevante do financiamento da política para o ensino médio inicialmente, e para toda a rede básica pós-2023.

O fato é que essa história da Meta 6 não é apenas sobre a educação integral. Com base nela, podemos tirar lições sobre como arquitetar políticas públicas tão abrangentes como as contidas no PNE. Para que grandes planos nacionais funcionem, eles precisam ter mecanismos de governança claros, responsabilidades definidas e fontes de financiamento garantidas desde o início. No caso da educação de tempo integral, claramente, os agentes locais não apresentaram interesse de financiar individualmente a política e os números estagnaram.

Nesse momento, o novo PNE (2024-2034) está em discussão no Senado Federal, será que os legisladores aprenderam a lição com as muitas metas não alcançadas? O novo PNE nascerá com os mecanismos necessários para evitar se tornar mais uma carta de boas intenções?

Este artigo foi publicado originalmente no meu perfil do LinkedIn. [Link]

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Sem entrar nos detalhes das reformulações das proposições (que você pode ler no artigo), o esperado pela Lei de Duverger é o império de sistemas bipartidários em sistemas majoritários. No Brasil, a eleição para o Senado Federal é um bom exemplo de sistema majoritário e nos serve ao propósito de avaliar a Lei e as condições para seu sucesso, ou o contrário.

As eleições para o Senado brasileiro mantém a mesma fórmula mas altera a magnitude (as vagas em disputas) de forma regular (4 em 4 anos). Em uma eleição são duas vagas e na seguinte apenas uma. Nesse sentido, nossa hipótese é a de que o efeito do sistema majoritário está mais presente nas eleições onde apenas uma vaga está disponível.

Figura: Número de Partidos Efetivos e Magnitude para o Senado

Como vemos, embora o sistema partidário se comporte razoavelmente dentro da espectativa da Lei de Duverger (e suas reespecificações, M+1) quando a magnitude é igual a 1, o mesmo não ocorre quando ela aumenta. Isso mostra, que o efeito da Lei é condicionado por outros fatores, como a magnitude.

Mas então o quê? No artigo investigamos um pouco mais detalhadamente algumas condições que fazem com que a Lei não se ajuste consistentemente no Brasil: magnitude (como dito), estratégia partidária, nacionalização e disputas eleitorais concomitantes. Nosso modelo final está na figura abaixo.

Figura: Modelo de MQO – VD: NEP

Como vemos, tanto a magnitude quanto o número de candidatos afetam positivamente o NEP. Isto é, o aumentam. Isso significa que a forma de alternância da composição da Casa, bem como as estratégias partidárias diminuem a chance de alcançar um equilíbrio duvergeriano, por um lado. Por outro lado, o grau de competitividade da eleição para os Governos estaduais também impactam o número de partidos efetivos: disputas mais competitivas para o governo estadual, aumentam o NEP do senado.

Saiba mais

Se você se interessa pelo tema, leia o artigo veja os dados e os códigos para reproduzir toda a parte empírica no meu Github ou na pasta do projeto no OSF.

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Sistema Eleitoral e Sistema Partidário

O professor Jairo Nicolau definiu um sistema eleitoral como as regras que transformam votos em cadeiras. Em pouca palavras percebemos sua importância não só para a Academia, mas para sociedade como um todo. Além das regras de transformação de votos em mandatos, os sistemas eleitorais possuem diversas características que afetam como a disputa ocorre, como se distribuirá o apoio eleitoral e a composição do parlamento.

Junto do sistema eleitoral, o sistema partidário influência e é afetado por ele. Um sistema partidário diz respeito, de maneira bastante grosseira, ao número e a forma de competição mantida por um conjunto de partidos em uma determinada polity. Do mesmo modo que os sistemas eleitorais, os partidários podem ser ser avaliados de diversas maneiras.

Essas características têm sido abordadas pela Ciência Política há muitas décadas. Na apresentação enfatizei diversas ferramentas analíticas que facilitam a análise dos sistemas eleitorais e partidários enfatizando dados para o Estado de Pernambuco e para o Brasil nas disputas para Deputado Federal. Nela mostro como podemos usar o R para calcularmos o número efetivo de partidos (NEP), a fragmentação partidária (FRAC), volatilidade eleitoral, desproporcionalidade eleitoral e a nacionalização dos partidos.

Você pode acessar a apresentação que contém os scripts e o banco de dados para reprodução dessas medidas no meu Github. Nele abordo como aplicar as fórmulas e criar descritivos simples como tabelas e gráficos usando ggplot2. Se você se interessar por leituras a esse respeito, abaixo listo um bom começo.

Leituras sugeridas

• LAAKSO, Markku; TAAGEPERA, Rein. “Effective” number of parties: a measure with application to West Europe. Comparative political studies, v. 12, n. 1, p. 3-27, 1979.

• NICOLAU, Jairo. Sistemas eleitorais. Editora FGV, 2015.

• NICOLAU, Jairo Marconi. Multipartidarismo e democracia: um estudo sobre o sistema partidário brasileiro, 1985-94. Fundac~ ao Getulio Vargas Editora, 1996.

• PEDERSEN, Mogens N. The dynamics of European party systems: Changing patterns of electoral volatility. European Journal of Political Research, v. 7, n. 1, p. 1-26, 1979.

• SARTORI, Giovanni. Parties and party systems: A framework for analysis. ECPR press, 2005.

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