Fatores associados ao desempenho escolar em Português: um estudo multinível por regiões

Abstract

No presente estudo objetivou-se identificar quais características de alunos e escolas são associadas ao desempenho em Português, bem como verificar se existem diferenças entre as regiões geográficas brasileiras. Foram analisados os dados de 33.962 alunos da 3ª série do Ensino Médio, distribuídos em 1.661 escolas brasileiras pesquisadas no SAEB/2001. Entre as variáveis de controle, a maior contribuição para o modelo final foi da variável nível socioeconômico da escola. Pelo menos 41% da variância do nível da escola e 14% da variância do nível do aluno foram explicados no modelo multinível final. Concluí-se que a desigualdade entre regiões do Brasil em relação ao desempenho médio das escolas em Língua Portuguesa, é fortemente relacionada com o nível socioeconômico dos alunos e das escolas.

Inteligência e desempenho acadêmico: Revisão da literatura

“…Ao considerar o nível de análise da escola, Laros, Marciano e Andrade (2010) evidenciaram que a inserção do NSE (agregado para a escola) explicou 77% da variância do desempenho acadêmi-co (do nível da escola). Em outro estudo, os mesmos autores apresentaram um modelo capaz de explicar aproximadamente 70% da variância do desempenho em língua portuguesa, por meio das variáveis NSE agregado para a escola, escolaridade da mãe e etnia do aluno (Laros, Marciano, & Andrade, 2012).…”

“…Relações fortes também foram encontradas pelas pesquisas que consideraram apenas as variáveis NSE e desempenho acadêmico, principalmente para o nível de análise da escola (Laros, Marciano, et al, 2010, 2012. Contudo, ao controlar o efeito da inteligência, o impacto do NSE sobre o desempenho diminui consideravelmente ou torna-se não signifi cativo (Colom & Flores-Mendoza, 2007).…”

El Uso de Datos de Evaluaciones Educativas en Brasil, Chile y Argentina

“…Además del nivel socioeconómico promedio de los alumnos, otras variables agregadas fueron utilizadas en el nivel de la escuela, entre ellas: alumnos que trabajan (Andrade y Laros, 2007;Cervini, Dari y Quiroz, 2013;Laros, Marciano y Andrade, 2012); alumnos repitentes (Andrade y Laros, 2007;Cervini, Dari y Quiroz, 2013); nivel de escolaridad de los padres (Cervini, 2005;McEwan, 2003;Oliveira, Belluzzo y Pazello, 2013); recursos culturales (Andrade y Laros, 2007;Cervini, 2005); tareas escolares (Andrade y Laros, 2007); gusto por la disciplina (Andrade y Laros, 2007); sexo (Oliveira, Belluzzo y Pazello, 2013); cantidad de libros (Cervini, Dari y Quiroz, 2013); y número de personas en casa (Cervini, 2005).…”

The relevance of the school socioeconomic composition and school proportion of repeaters on grade repetition in Brazil: a multilevel logistic model of PISA 2012

“…Several authors have also noted that in every Brazilian region, the group of self-declared black students is lower-performing compared to any other group of race/skin colour (e.g. Laros 2012;Soares and Alves 2003).…”

“…Alves and Soares 2007;. Based on SAEB's 2001 data, Laros (2012) mentioned that the percentage of repeaters in a class is the most important school-level variable to explain the variability of student performance in Portuguese (mother tongue). Because the multilevel model applied by those authors consisted of two levels, i.e., students clustered in schools and the percentage of repeaters in class representing a variable classroom attribute, the actual effect of class composition on student performance is not yet fully understood.…”