Redução fatorial híbrida como técnica de mineração de dados da avaliação educacional em larga escala

Abstract

A avaliação em larga escala tem despertado o interesse de pesquisadores, de governos e da sociedade. Tal interesse reside no fato de que seus resultados têm orientado as políticas públicas de gestão e financiamento da educação básica. Entretanto, os dados produzidos pelo Sistema de Avaliação da Educação Básica do Brasil são subutilizados pela gestão escolar como ferramenta de diagnóstico e de promoção da aprendizagem. Nessa perspectiva, buscou-se identificar fatores que influenciaram no índice do Ideb na avaliação do ano de 2017, para o 9º ano do ensino fundamental, entre escolas da rede estadual do Tocantins. Para isso, foi realizada uma análise fatorial multivariada exploratória para identificar os fatores os quais estão relacionados a um maior ou menor desempenho na avaliação do Ideb. Diante da variação das escalas dos questionários da Saeb e das notas do Ideb que variam de 0 a 10, houve a necessidade da dicotomização das escalas, por isso a análise fatorial multivariada pautou-se, tanto na extração fatorial por meio do método dos componentes principais a partir da correlação de Pearson, quanto na obtida por meio da correlação tetracórica. Concluiu-se que aplicação do método irá auxiliar o gestor em compreender os índices levantados e traçar uma perspectiva com pontos específicos em que se deve melhorar, além de possibilitar a extração de informações importantes para que a gestão possa intervir, de forma focalizada, na aplicação de recursos e nortear políticas públicas.