Análisis temporal del dominio de las matemáticas y los factores que influyen en el rendimiento escolar:
una investigación con datos de educación primaria
DOI:
https://doi.org/10.23925/1983-3156.2025v27i3p258-281Palabras clave:
Modelo jerárquico, Proficiencia en Matemáticas, Dirección de educación, SARESPResumen
Durante la educación básica, factores relacionados con el entorno familiar y la infraestructura escolar pueden influir en el rendimiento académico del alumno. Los sistemas de evaluación a gran escala buscan identificar mecanismos para mejorar la calidad de la educación de manera eficaz y eficiente. En este contexto, el objetivo de este estudio es investigar la relación entre la competencia en matemáticas de alumnos de tercer año de enseñanza media de escuelas públicas del estado de São Paulo y las características pedagógicas y el perfil socioeconómico de las escuelas. Para ello, se recogieron datos sobre las puntuaciones en matemáticas, junto con las respuestas de un cuestionario administrado a los padres de los estudiantes que participaron en la edición 2013 del SARESP. La metodología emplea modelos jerárquicos de dos niveles, teniendo en cuenta los estudiantes anidados dentro de las escuelas. Se seleccionó el modelo que mejor se ajustaba basándose en el criterio de información de Akaike (AIC), y el análisis se llevó a cabo utilizando RStudio. Los resultados indican que el nivel educativo de los padres, los ingresos familiares y el cumplimiento de los deberes por parte de los alumnos afectan positivamente al rendimiento en matemáticas. Por último, queremos subrayar que los fracasos y la falta de profesores para algunas asignaturas perjudican el aprendizaje de los alumnos.
Citas
Alavarse, O. M., Bravo, M. H. & Machado, C. (2013). Avaliações externas e qualidade na educação básica: articulações e tendências. Estudos em Avaliação Educacional, 24(54), 12-31
Alves, M. T. G. & Soares, J. F. (2008). O efeito das escolas no aprendizado dos alunos: um estudo com dados longitudinais no Ensino Fundamental. Educação e Pesquisa, 34 (3), 527-544.
Andrade, J. M., & Laros, J. A. (2007). Fatores associados ao desempenho escolar: Estudo multinível com dados do SAEB/2001. Psicologia: Teoria e Pesquisa, 23 (1), 33–42. https://doi.org/10.1590/S0102-37722007000100007
Barbosa, M. E. F., & Fernandes, C. (2000). Modelo multinível: Uma aplicação a dados de avaliação educacional. Estudos em Avaliação Educacional, (22).
Barbosa, M. E. F. & Fernandes, C. (2001). A Escola Brasileira Faz Diferença? Uma Investigação dos Efeitos da Escola na Proficiência em Matemática dos Alunos da 4ª série. In: F. Creso (org.), Avaliação, Ciclos e Promoção na Educação (pp. 155-178). Artmed Editora.
Bassetto, C. F. (2019). Background familiar e desempenho escolar: uma abordagem com variáveis binárias a partir dos resultados do Saresp. Revista Brasileira de Estudos de População, 36, e0077.
Bliese, P. Multilevel modeling in R (2.6): a brief introduction to R, the multilevel package and the nlme package. In: R DEVELOPMENT CORE TEAM. An introduction to R [S. l.: s. n.], 2016. https://cutt.ly/ZEIuKIc.
Bozdogan, H. (1987). Model selection and Akaike's information criterion (AIC): The general theory and its analytical extensions. Psychometrika, 52(3), 345-370.
Brasil. (1988). Constituição da República Federativa do Brasil de 1988. http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/constituicao/constituicao.htm
Brasil. Ministério da Educação. (1996). Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional – LDB (Lei nº 9394/96). http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l9394.htm
Resolução SE Nº 27, de 29 de Março de 1996. (1996). Dispõe sobre o Sistema de Avaliação de Rendimento Escolar do Estado de São Paulo.
Brasil. (2014). Relatório Pedagógico de Matemática SARESP 2014. São Paulo, SP: Secretaria da Educação do Estado de São Paulo. https://file.fde.sp.gov.br/saresp/saresp2014/Arquivos/RELATORIO_PEDAGOGICO_MATEMATICA.pdf
Brasil. (2022). Sumário executivo SARESP 2022. São Paulo, SP: Secretaria da Educação do Estado de São Paulo. https://saresp.fde.sp.gov.br/Arquivos/SumarioExecutivo_SARESP_2022.pdf
Brito, K. R. L. A. & Conceição, S. da. (2024). Avaliação em larga escala: um breve histórico das políticas avaliativas no sistema educacional brasileiro. Revista Foco, 17(1), e4112.
Brooke, N., Fernandes, N. da S., Miranda, I. P. H. de ., & Soares, T. M. (2014). Modelagem do crescimento da aprendizagem nos anos iniciais com dados longitudinais da pesquisa GERES. Educação E Pesquisa, 40(1), 77–94. https://doi.org/10.1590/S1517-97022014000100006
Draper, N. R. & Smith, H. (1998). Applied Regression Analysis. Wiley.
Ferrão, M. E., Beltrão, K. I., Fernandes, C., Santos, D., Suárez, M. & Andrade, A. do C. (2001). O SAEB – Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica: objetivos, características e contribuições na investigação da escola eficaz. Revista Brasileira de Estudos de População, 18 (1/2), 111-130.
Fletcher, P. R. (1998). À procura do ensino eficaz. Ministério da Educação e Cultura, Departamento da Avaliação da Educação Básica.
Gelman, A. & Hill, J. (2006). Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models. Cambridge University Press.
Goldstein, H. (1995). Multilevel statistical models. Wiley.
Hojas, V. F. (2017). SARESP: a escola como produtora de políticas. [Tese de Doutorado em Educação, Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”]. https://repositorio.unesp.br/server/api/core/bitstreams/4dc20cd8-e677-46e5-9fa1-726cddf33e69/content
Jesus, G. R. de & Laros, J. A. (2004). Eficácia escolar: regressão multinível com dados de avaliação em larga escala. Avaliação Psicológica, 3 (2), 93-106.
Kreft I. & Leeuw, J. de (1998). Introducing multilevel modeling. Sage Publications.
Laros, J. A. & Marciano, J. L. P. (2008). Análise multinível aplicada aos dados do NELS: 88. Estudos em avaliação educacional, 19(40), 263-278.
Laros, J. A., Marciano, J. L. P. & Andrade, J. M. de. (2010). Fatores que afetam o desempenho na prova de Matemática do SAEB: Um estudo multinível. Avaliação Psicológica, 9, 173-186.
Machado, A. F., Moro, S., Martins, L. & Rios, J. (2008). Qualidade do ensino em Matemática: determinantes do desempenho de alunos em escolas públicas estaduais mineiras. Revista Econômica da ANPEC, 9(1), p. 23-45
Menezes, E. T. & Santos, T. H. (2001). Verbete diretorias de ensino. Dicionário Interativo da Educação Brasileira – Educabrasil. http://www.educabrasil.com.br/diretorias-de-ensino/
Minhoto, M. A. (2016). Política de avaliação da educação brasileira: limites e perspectivas. In A. B. Gouveia (Org.), Políticas educacionais: conceitos e debates (pp. 147–168). Appris.
Palermo, G. A., Silva, D. B. N., & Novellino, M. S. F. (2014). Fatores associados ao desempenho escolar: uma análise da proficiência em matemática dos alunos do 5º ano do ensino fundamental da rede municipal do Rio de Janeiro. Revista Brasileira de Estudos de População, 31(2), 367–394. https://www.rebep.org.br/revista/article/view/673
Raudenbush, S. W. & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: applications and data analysis methods. Sage Publications.
Riani, J. de L. R. & Rios-Neto, E. L. G. (2008). Background familiar versus perfil escolar do município: qual possui maior influência no resultado educacional dos alunos brasileiros? Revista Brasileira de Estudos Populacionais, 25(2), 251-269.
RStudio. (n.d.). RStudio: Integrated development environment for R. https://www.rstudio.com/
Soares, J. F. & Alves, M. T. G. (2003). Desigualdades raciais no sistema brasileiro de educação básica. Educação e Pesquisa, 29(1), 147-165.
Soares, J. F., Cesar, C. C., & Mambrini, J. (2001). Determinantes de desempenho dos alunos do ensino básico brasileiro. In F. Creso (Org.), Avaliação, ciclos e promoção na educação (pp. 121–154). Porto Alegre: Artmed.
Soares, T. M. & Mendonça, M. C. (2003). Construção de um modelo de regressão hierárquico para os dados do Simave-2000. Pesquisa Operacional, 23 (3), 421-441.
Soares, T. M. (2005). Modelo de três níveis hierárquicos para a proficiência dos alunos de 4ª série avaliados no teste de língua portuguesa do SIMAVE/PROEB-2002. Revista Brasileira de Educação, (29), 73–87. https://doi.org/10.1590/S1413-24782005000200007
Souza, A. R. (2016). Porque estudar políticas educacionais? In A. B. Gouveia (Org.), Políticas educacionais: conceitos e debates (pp. 13–22). Appris.
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