1) O documento descreve um estudo exploratório sobre os fatores que explicam bons resultados no Ideb em municípios brasileiros. 2) A amostra inclui 40 municípios de SP, CE e MS, divididos entre os melhores Idebs e maiores crescimentos. 3) A metodologia inclui análises quantitativas de bancos de dados e qualitativas com entrevistas, focando em políticas educacionais.

1. Projeto de PesquisaBons resultados no Ideb:estudo exploratório de fatores explicativosFinanciamentoCnpq – Municípios médios – SPCAPES/INEP – Observatório – 30 casos – SP, CE, MS

2. Ponto de PartidaIdeb é um indicador de resultadosDesejáveisImportantesMas não sintetiza o conceito de qualidadeA sua generalização, como indicador de qualidade, envolve riscos sérios.

3. IDEB é um indicador de resultadosO ideb considera dois resultados (aprovação e proficiência)Desejáveis

4. ImportantesEntretantoNão se confunde com um indicador de qualidade

5. Não sintetiza o conceito de qualidadeQualidade não se resume:A proficiênciaApenas a duas disciplinas e a taxas de aprovaçãoPode induzir uma simplificação do que é educaçãoReduzindo o que se quer ao que se consegue medir

6. Limites técnicosMédia – pode induzir formas perversas de melhoria – investimento nos melhores resultadosNão controla a não presençaDesconsidera as condições materiais de funcionamento das escolasDesconsidera a condição econômica do aluno (impedindo comparações mais sólidas)

7. Conceito de qualidade: 3 dimensões1. Resultados - IDEB2. Input – condições materiais de funcionamento das escolasCusto-aluno qualidade inicial3. ProcessosO que se ensina e como se ensina é importanteEx. valores – democracia, tolerância, cultura da paz etc

8. Sua generalização, envolve riscos Princípio de CampbellSempre que um indicador quantitativo estiver associado a consequências - há enorme risco de sua corrupção“educar para o teste”“nível ótimo de reprovação”Simplificação da ação da escola – ensinar dois conteúdos

9. Pontos positivosProcura explicitar um conceito claro de resultadoEstabelece um patamar objetivo para o debatePode servir de parâmetro para a formulação e avaliação de políticas educacionaisSem clareza acerca de resultados desejáveis – não sabemos se chegamos lá ou nãoRepresenta um salto de qualidade em relação à situação anterior

10. Questão da PesquisaQue políticas educacionais contribuem para a melhoria do Ideb ou para que determinadas cidades tenham Ideb alto?Ou seja – o foco é sistêmicoNão estamos interessados: Em saber o que esta ou aquela escola fez para melhorarIdebs altos ou com melhoria significativa decorrentes de fatores externos (tipo renda do município ou da população atendida)

11. Amostra10 Municípios em São Paulo – pelo menos 5mil alunos na sua rede de ensino30 Municípios – 10 em cada estado (SP, CE e MS)Pelo menos 1000 alunos em sua rede de ensinoTotal: estudo em 40 municípios

12. Critérios IDEBAmostra dividida entre osMelhores idebs de 2007 eMaiores crescimentos entre 2005 – 2007Se houver coincidência, tomamos o maior crescimento seguinte.

13. MetodologiaDuas frentesQuantitativaBancos de dados do INEP (censo, prova brasil, ideb)Dados do IBGE Neste caso, dados estaduais são apenas adicionais, já que não permitem comparação nos três estados, ou utilizados só na pesquisa paulistaAnálises estatística – descritiva, regressão e correlaçãoQualitativaPesquisa de Campo – entrevistas e análises de material local

14. Duas fasesPrimeira fase: 2009Pesquisa nos 40 casosExplicação inicial dos resultadosSegunda fase: 2010Descartaremos os municípios cuja explicação forCondições econômicasFraudeFocaremos naqueles em que a melhoria ou o bom resultado é claramente resultado de uma ou mais políticas

15. Análise quantitativa: criação de um indicador sintético descritivo dos municípios Descrição da criação dos agrupamentos socioeconômicos e segundo o ideb

16. Universo para a construção dos clusters: todos os municípios brasileiros que apresentavam, em 2005, 1.000 ou matrículas até a 4ª série do Ensino Fundamental – que são os municípios-alvo da pesquisa.

17. municípios escolhidos para a pesquisa e os respectivos grupos em que foram classificados.Descrição do indicadorDimensões de interesse: Riqueza: PIB per capita (2006), Remuneração média do emprego formal (2008) e Percentual do valor adicionado na administração pública no total do valor adicionado (2006).

18. Condições Sociais: Taxa de mortalidade na infância (2005-2007) e Proporção de pessoas atendidas pelo Programa Bolsa Família (maio/2010).

19. Receitas: Receita Orçamentária per capita (2007) e Percentual de Receitas de Arrecadação Própria no total da Receita Bruta (2007).Descrição do indicadorNa composição dos três indicadores, todos os componentes foram padronizados na escala de 0 a 1, a fim de facilitar a interpretação dos dados. Para tanto, utilizou-se a seguinte padronização:onde j corresponde ao número da variável em uma determinada dimensão e i refere-se ao município

20. Descrição do indicadorCabe ressaltar que, com o intuito de se obter um mesmo “sentido” quanto à interpretação dos valores observados para os indicadores (ou seja, “valores altos” representam uma “boa situação” para o município, enquanto “valores baixos” indicam uma “má situação”), na dimensão referente às condições sociais utilizaram-se as seguintes transformações: = taxa de mortalidade na infância alisada padronizada - final, = taxa de mortalidade na infância alisada padronizada, = proporção de pessoas atendidas pelo Programa Bolsa Família padronizada - final, = proporção de pessoas atendidas pelo Programa Bolsa Família padronizada.

21. Descrição do indicador Riqueza:

22. Condições Sociais:

23. Receitas:Cálculo do Indicador Final: Análise fatorial com os indicadores das três dimensões de interesse de forma a se obter o peso para cada uma das dimensões.

24. Caracterização dos GruposDescrição do Perfil MédioTotal de municípios na análise: 2.463Grupo 1: constituído por 364 municípios que totalizam 75,7 milhões de pessoas (47,0% da população). Os municípios deste grupo são predominantemente urbanos (taxa de urbanização de 96,1%) e caracterizam-se por apresentarem as melhores condições de vida e riqueza econômica. Situam-se basicamente nas regiões Sudeste (59,1%) e Sul (31,6%), destacando-se o Estado de São Paulo (41,8% do total de municípios deste grupo).

25. Grupo 2: formado por 442 municípios com uma população de aproximadamente 34 milhões de habitantes em 2008 (21,1% da população) e taxa de urbanização de 90,2%. Esse grupo apresenta o segundo melhor perfil entre as variáveis analisadas. Em termos geográficos, 47,5% dos municípios desse grupo encontram-se na região Sudeste (especialmente em Minas Gerais e São Paulo), 26,9% na região Sul (com destaque para o Paraná) e 14,9% na região Centro-Oeste.Caracterização dos GruposDescrição do Perfil MédioGrupo 3: formado por 307 municípios com uma população de 17,8 milhões de habitantes em 2008 (11,0% da população). Apresentam uma taxa de urbanização de 82,7% e possuem o terceiro melhor perfil com relação aos indicadores considerados. Localizam-se, predominantemente, nas regiões Sudeste (32,9%), Nordeste (25,1%) e Sul (18,9%).

26. Grupo 4: constituído por 443 municípios que totalizam 15,7 milhões de pessoas (9,8% da população) e taxa de urbanização de 64,1%. Esse grupo caracteriza-se por apresentar o segundo pior perfil em todas as variáveis analisadas. Em termos geográficos, tais municípios se encontram principalmente nas regiões Nordeste (62,3%) e Norte (21,9%).

27. Grupo 5: formado por 907 municípios com uma população de 17,8 milhões de habitantes em 2008 (11,0% da população) e taxa de urbanização de 45,9%. Nesse grupo estão os municípios com os piores indicadores de condições de vida, estando localizados nas regiões Nordeste (91,1%) e Norte (7,3%), principalmente nos Estados da Bahia, do Maranhão, de Pernambuco e do Ceará.Mapa - Municípios segundo Grupos

28. Caracterização dos Grupos

29. Caracterização dos Grupos

30. Caracterização dos Grupos

31. Grupos Socioeconômicos X Nota de Matemática padronizada na Prova Brasil

32. Grupos Socioeconômicos X Nota de Língua Portuguesa padronizada na Prova Brasil

33. Grupos Socioeconômicos X Indicador de Rendimento

34. Grupos Socioeconômicos X Variação do IDEB

35. Grupos Socioeconômicos X Variação da Nota de Matemática padronizada na Prova Brasil

36. Grupos Socioeconômicos X Variação da Nota de Língua Portuguesa padronizada na Prova Brasil

37. Grupos Socioeconômicos X Variação do Indicador de Rendimento