Analyse temporelle des compétences en mathématiques et des facteurs influençant les performances scolaires:

une enquête sur les données de l'enseignement primaire

Auteurs

DOI :

https://doi.org/10.23925/1983-3156.2025v27i3p258-281

Mots-clés :

Modèle hiérarchique, Maîtrise des mathématiques, Direction de l'enseignement, SARESP

Résumé

Au cours de l'éducation de base, des facteurs liés à l'environnement familial et à l'infrastructure scolaire peuvent influencer les performances académiques d'un élève. Les systèmes d'évaluation à grande échelle cherchent à identifier les mécanismes permettant d'améliorer la qualité de l'éducation de manière efficace et efficiente. Dans ce contexte, cette étude vise à examiner la relation entre les compétences en mathématiques des élèves de troisième année du secondaire des écoles publiques de l'État de São Paulo et les caractéristiques pédagogiques et les profils socio-économiques des écoles. À cette fin, des données ont été collectées sur les résultats en mathématiques, ainsi que des réponses à un questionnaire administré aux parents des élèves participant à l'édition 2013 du SARESP. La méthodologie utilise des modèles hiérarchiques à deux niveaux, prenant en compte les élèves imbriqués dans les écoles. Le modèle le mieux adapté a été sélectionné sur la base du critère d'information d'Akaike (AIC), et l'analyse a été réalisée à l'aide de RStudio. Les résultats indiquent que le niveau d'éducation des parents, le revenu familial et le respect des devoirs par l'élève ont une incidence positive sur les performances en mathématiques. Enfin, nous tenons à souligner que les échecs et le manque d'enseignants dans certaines matières sont préjudiciables à l'apprentissage des élèves.

Bibliographies de l'auteur

Camila Fernanda Bassetto, Universidade Estatudal Paulista "Júlio de Mesquita Filho" – UNESP

Livre docente em Estatística

Driely Turi Ursini, Faculdade de Ciências Humanas e Sociais - FCHS/UNESP - Campus de Franca

Possui graduação em Licenciatura em Matemática pela Universidade de Franca (2017), estudou Licenciatura em Matemática na Universidade Federal de São Carlos (2009-2015), foi bolsista do PIBID (Programa Institucional de Bolsa de Iniciação à Docência) entre os anos de 2011 a 2013, pela subárea de Matemática UFSCar, tem experiência na área de Educação Matemática.

Mestranda do Curso de Mestrado Profissional em Planejamento a Análise de Políticas Públicas, Área de Concentração: Desenvolvimento Social, da Faculdade de Ciências Humanas e Sociais Unesp - Câmpus de Franca.

Alvaro Martim Guedes, Faculdade de Ciências e Letras - FCL/UNESP - Campus de Araraquara

Possui graduação em Administração Pública pela Fundação Getúlio Vargas - SP (1985), mestrado em Administração Pública e Governo pela Fundação Getúlio Vargas - SP (1991) e doutorado em Administração Pública pela Fundação Getúlio Vargas - SP (1999). Atualmente é professor assistente doutor junto ao Curso de Administração Pública da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Campus de Araraquara, UNESP-FCL/CAr e professor credenciado no Programa de Pós Graduação em Planejamento e Análise de Políticas Públicas.Tem experiência na área de Administração, com ênfase em Contabilidade e Finanças Públicas, atuando principalmente nos seguintes temas: administração pública, contabilidade pública, controle orçamentário, administração e finanças públicas.

Marco Aurélio Kistemann Júnior, Universidade Federal de Juiz de Fora - UFJF

Pesquisador de campo e Líder do Grupo Pesquisa de Ponta (UFJF) e Pesquisador Colaborador do Grupo PEA-MAT-PUC-SP-Processo de Ensino-Aprendizagem da Matemática.

Possui graduação em Matemática pela Universidade Federal de Juiz de Fora (1999) e Mestrado em Educação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2004). Doutorado na Universidade Estadual Paulista (UNESP-RioClaro-2011) em Educação Matemática com tema referente à Educação Financeira, Produção de Significados e Educação Matemática Crítica.

Références

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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Publiée

2025-08-31

Comment citer

Bassetto, C. F., Ursini, D. T., Guedes, A. M., & Kistemann Júnior, M. A. (2025). Analyse temporelle des compétences en mathématiques et des facteurs influençant les performances scolaires:: une enquête sur les données de l’enseignement primaire. Educação Matemática Pesquisa, 27(3), 258–281. https://doi.org/10.23925/1983-3156.2025v27i3p258-281

Numéro

Vol. 27 No 3 (2025): Volume 27.3 de 2025

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