O documento discute três gerações de avaliações educacionais no Brasil. A primeira geração enfatizava diagnóstico da qualidade sem consequências diretas. A segunda geração começou a devolver resultados às escolas. A terceira geração introduziu sanções e recompensas com base nos resultados.
[Jose Ahirton Lopes] ML na Sala de AulaAhirton Lopes
Dados gerados por meio do monitoramento diário de alunos e professores, tanto em ambientes tradicionais de aprendizagem quanto em e-learning, podem ser utilizados para se projetar melhorias relacionadas à educação, como a melhor recomendação de materiais didáticos, criação de planos de estudo personalizados e até gerar previsões sobre o desempenho dos alunos, por exemplo, evitando a evasão dos estudantes. Todas essas tarefas foram atacadas por algoritmos de Aprendizado de Máquina de última geração. Nesta apresentação, teremos uma experiência imersiva com alguns desses projetos e algoritmos, de modo que possamos visualizar o que vem a seguir.
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Data generated through daily monitoring of students and teachers in both traditional learning and e-learning environments can be used to design education-related improvements such as better recommendation of teaching materials, creation of personalized study plans and even generate predictions about student performance, for example, avoiding student dropout. All of these tasks were attacked by state-of-the-art Machine Learning algorithms. In this presentation, we will have an immersive experience with some of these designs and algorithms, so we can see what comes next.
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6. 1ª
2ª
3ª
Três Gerações de
Avaliações
Acompanhar a evolução da qualidade da educação
Geração - SAEB
Responsabilização branda
Geração - Prova Brasil
Responsabilização forte
Geração – Avaliações Estaduais
Três gerações de
Avaliação
7. A primeira geração enfatiza a avaliação com caráter diagnóstico
da qualidade da educação ofertada no Brasil, sem atribuição de
consequências diretas para as escolas e para o currículo.
Primeira geração de políticas de avaliação em larga escala: o Saeb
De um modo geral, essas avaliações divulgam seus resultados na
Internet, para consulta pública, ou utilizam-se da mídia ou de outras
formas de disseminação, sem que os resultados da avaliação sejam
devolvidos para as escolas.
8. Segunda geração de avaliação da educação – responsabilização e currículo: a
Prova Brasil
Avaliações de segunda geração, por sua vez, contemplam, além
da divulgação pública, a devolução dos resultados para as escolas,
sem estabelecer consequências materiais. Nesse caso, as
consequências são simbólicas e decorrem da divulgação e da
apropriação das informações sobre os resultados da escola pelos
pais e pela sociedade.
9. Terceira geração de avaliação da educação – responsabilização e currículo: as
avaliações estaduais de São Paulo e Pernambuco
Avaliações de terceira geração são aquelas que referenciam
políticas de responsabilização forte ou high stakes,
contemplando sanções ou recompensas em decorrência dos
resultados de alunos e escolas. Nesse caso, incluem-se
experiências de responsabilização explicitadas em normas e
que envolvem mecanismos de remuneração em função de
metas estabelecidas (ZAPONI; VALENÇA, 2009).
10. ICMS-EDUCAÇÃO
Gestão
Induzir as redes a adotarem
melhores práticas no processo de
ensino e aprendizagem
PRIORIDADE
Colocar a qualidade do Ensino Fundamental
no topo das prioridades dos Prefeitos
COLABORAÇÃO
Fortalecer o regime de colaboração entre estado e municípios
ALFABETIZAÇÃO
Alfabetizar Estudantes na
idade certa
G
P
C
A
12. O modelo de cota-parte municipal com
base em resultados educacionais
A emenda constitucional Nº 108, alterou o artigo 158:
“...até 35% da cota-parte dos municípios pode ser distribuído como
dispuser lei estadual, observada, obrigatoriamente, a distribuição de,
no mínimo, 10 (dez) pontos percentuais com base em indicadores de
melhoria nos resultados de aprendizagem e de aumento da
equidade, considerado o nível socioeconômico dos educandos.”
15. DESENHO DO INDICADOR
APRENDIZAGEM
Proficiência em Língua
Portuguesa e Matemática.
EQUIDADE
Distribuição dos Estudantes
nas Categorias de
Desempenho.
AVANÇO
Avanço da
Aprendizagem com
Equidade.
Nível Sociecômico
Reconhecer desigualdades
nas redes de ensino.
16. Índice Municipal de Qualidade da Educação
(IMQE)
Cálculo do Fator de
Ponderação
19. Escala de Fluência em Leitura
Perfis de Leitor
PRÉ-LEITOR
O estudante não leu OU conhece letras, mas não as associa à
pauta sonora da palavra.
Nível 2
Nível 1
O estudante reconhece letras/soletra.
Nível 3
O estudante leu silabando, eventualmente, cometeu
desvios na leitura silabada.
Nível 4 Estudante leu corretamente até 10 palavras e 5
pseudopalavras em um minuto.
LEITOR INICIANTE
Estudantes que leem palavras e pequenas sequências
textuais, porém o fazem de forma pausada, em um
padrão de leitura silabada.
LEITOR FLUENTE
Estudantes que já venceram os desafios relacionados à
decodificação das palavras e, por isso, leem de modo
mais automático.
29. Proficiência média de Língua Portuguesa no
2ºAno -EF
Município PR0FICIÊNCIA
NOVO HORIZONTE DO NORTE 630,96
PORTO DOS GAÚCHOS 624,98
CASTANHEIRA 588,60
ARIPUANÃ 570,57
COTRIGUAÇU 567,09
JUÍNA 558,21
JURUENA 557,58
BRASNORTE 541,82
COLNIZA 539,33
JUARA 531,36
31. Proficiência média de Matemática a no 2ºAno
-EF
Município PR0FICIÊNCIA
CASTANHEIRA 532,57
NOVO HORIZONTE DO NORTE 502,19
PORTO DOS GAÚCHOS 495,62
JURUENA 487,92
BRASNORTE 472,74
JUÍNA 468,99
ARIPUANÃ 468,44
COLNIZA 467,61
COTRIGUAÇU 465,56
JUARA 456,80
32. • Painel de Resultados da Avaliação Somativa
• Plataforma Mato Grosso
Links:
33.
34. IDEB para o Ensino Médio
Ano Aprendizado Fluxo Ideb
observado
2007 4,01 0,75 3,0
2009 4,06 0,72 2,9
2011 4,22 0,73 3,1
2013 4,04 0,68 2,7
2015 4,20 0,71 3,0
2017 4,16 0,77 3,2
2019 4,38 0,77 3,4
2021 4,29 0,84 3,6
fonte: QEdu.org.br. Dados do Ideb/Inep (2023).