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UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA
FACULDADE DE EDUCAÇÃO
PROGRAMA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO EM EDUCAÇÃO
SHEILA REGINA DOS SANTOS PEREIRA
DETERMINANTES DA EQUIDADE NO ENSINO SUPERIOR: uma análise da variabilidade dos resultados do Enade no
desempenho de cotistas e não cotistas
Salvador 2017
SHEILA REGINA DOS SANTOS PEREIRA
DETERMINANTES DA EQUIDADE NO ENSINO SUPERIOR: uma análise da variabilidade dos resultados do Enade no
desempenho de cotistas e não cotistas
Tese apresentada ao Programa de Pesquisa e Pós-graduação em Educação, Faculdade de Educação, Universidade Federal da Bahia, como requisito para obtenção do grau de Doutora em Educação.
Orientador: Prof. Dr. Robinson Moreira Tenório
Salvador 2017
SIBI/UFBA/Faculdade de Educação – Biblioteca Anísio Teixeira
Pereira, Sheila Regina dos Santos.
Determinantes da equidade no Ensino Superior: uma análise da variabilidade dos resultados do Enade no desempenho de cotistas e não cotistas / Sheila Regina dos Santos Pereira. – 2017.
367 f. : il.
Orientador: Prof. Dr. Robinson Moreira Tenório.
Tese (doutorado) – Universidade Federal da Bahia. Faculdade de Educação, Salvador, 2017.
1. Estudante (Desempenho acadêmico) - Brasil, Nordeste. 2. Estudantes universitários - Avaliação - Brasil, Nordeste. 3. Programas de ação afirmativa na educação. 4. Sistema de Cotas. 5. Exame Nacional do Ensino Médio (Brasil). I. Tenório, Robinson Moreira. II. Universidade Federal da Bahia. Faculdade de Educação. III. Título.
CDD 378.166 – 23. ed.
SHEILA REGINA DOS SANTOS PEREIRA
DETERMINANTES DO DESEMPENHO ACADÊMICO: uma análise sobre as diferenças de cotistas e não cotistas
Tese apresentada como requisito para obtenção do grau de Doutora em
Educação, Faculdade de Educação da Universidade Federal da Bahia.
Aprovada em 8 de junho de 2017.
Banca Examinadora
Robinson Moreira Tenório – Orientador__________________________________
Doutor em Educação, Universidade de São Paulo
Pós- Doutorado, Université Paris VII – Université Denis Diderot, U.P. VII, França.
Universidade Federal da Bahia
José Albertino Carvalho Lordêlo ______________________________________
Doutor em Educação, Universidade Federal da Bahia
Universidade Federal da Bahia
Cláudia Sá Malbouisson Andrade _____________________________________
Doutora em Economia, Universidade Federal do Pernambuco
Universidade Federal da Bahia
Lilia Carolina Carneiro Costa _________________________________________
Doutora em Estatística, Universidade de Warwick, Inglaterra
Universidade Federal da Bahia
Silvia Maria Leite de Almeida___________________________________________
Doutora em Educação, Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Universidade Federal da Bahia
Uilma Rodrigues de Matos _____________________________________
Doutora em Educação, Universidade de Salamanca, Espanha
Universidade Federal da Bahia
AGRADECIMENTOS
Agradeço a Deus pelo seu infinito amor, pelas bênçãos alcançadas e pela
força para superar os obstáculos. Por ter me sustentado e me protegido em todos os
momentos da minha vida. Glorifico ao Senhor, porque “Ele é bom e a sua
misericórdia dura para sempre”.
Agradeço aos meus pais, Olga e Domingos, pelo amor incondicional, carinho,
dedicação, confiança, paciência, amizade e por terem me ensinado os valores e
princípios que até hoje norteiam a formação do meu caráter. Por terem me ensinado
a ter fé em mim mesmo e em Deus. Ao meu irmão José Ricardo e as minhas
sobrinhas Yasmim e Esther pelo carinho e amor.
Ao meu querido esposo Cid Carlos, pela compreensão nоs momentos dе
minha ausência, dedicados аоs estudos. Ao meu enteado Carlos Daniel um
presente de Deus na minha vida.
Ao meu orientador Robinson Tenório por ter acreditado em mim quando nem
eu mesma acreditava. Pelas palavras de conforto, pela paciência e dedicação
durante o desenvolvimento deste trabalho.
Aos professores Albertino Lordêlo, Lilia Costa e Claudia Andrade pelo apoio
durante os quatro anos em que passei em seu convívio.
As minhas queridas amigas Jaqueline e Samantha, pelas conversas e
companheirismo durante esta caminhada, principalmente nos momentos de
desespero. O apoio de vocês foi muito importante para que eu conseguisse finalizar
a tese.
As minha amigas Ana Alice, Rejane Paz, Jucilene Cruz, Núbia Pinto, Gabriela
Gusmão, Katiane Conceição e Quênia Borges por estarem sempre presentes na
minha vida.
Aos integrantes do Projeto Determinantes da Equidade no Ensino Superior:
uma análise da variabilidade dos resultados do Enade do desempenho de cotistas e
não-cotistas.
A toda equipe da Secretaria da Pós-graduação em Educação da Faced, em
especial a Eliene, por toda atenção e apoio prestado.
À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior pelo
financiamento da bolsa de doutorado.
E por fim, ao Instituto Cultural Steve Biko, que teve um papel fundamental no
resgate da minha autoestima e identidade, enquanto mulher preta, pobre, oriunda de
escola pública, e contribuiu para formação educacional e política.
A Deus, pelo seu infinito amor por mim. À minha família.
“Não tente adivinhar o que as pessoas pensam a seu respeito. Faça a sua parte, se doe sem medo.
O que importa mesmo é o que você é. Mesmo que outras pessoas não se importem.
Atitudes simples podem melhorar sua vida. Não julgue para não ser julgado...
Um covarde é incapaz de demonstrar amor - isso é privilégio dos corajosos.”
Mahatma Gandhi
RESUMO
Este trabalho tem como foco contribuir com as discussões referentes às políticas de ações afirmativas, buscando entender seus efeitos nos resultados acadêmicos alcançados pelos estudantes cotistas durante seu processo de formação, assim como compreender os fatores que influenciam no rendimento acadêmico. Tem como objetivo geral investigar se existe diferença no desempenho acadêmico entre cotistas e não cotistas na conclusão do curso de graduação nas universidades federais da Região Nordeste no Exame Nacional de Desempenho de Estudante (Enade) de 2013 e 2014. Para realização desta pesquisa, utilizamos a abordagem quantitativa, com aplicação de técnicas estatísticas, como a análise descritiva, o modelo de resposta gradual na estimação dos construtos nível socioeconômico, hábito de estudo, contribuições dos professores, dos cursos e da infraestrutura das instituições. Estes construtos foram utilizados como variáveis explicativas nos modelos de regressão multinível. A partir das análises realizadas, verificamos que, em geral, os estudantes cotistas apresentaram desempenho inferior aos não cotistas na prova do Enade 2013 e 2014. Em sua maioria, os cotistas são oriundos da rede pública de ensino, pardos e pretos, que se concentram nas menores faixas de renda, os pais possuem baixa escolaridade, tendo frequentado, principalmente, até o Ensino Fundamental. Ao analisar o desempenho por curso, observamos que, mesmo os cotistas apresentando desempenho menor, somente, foram encontradas diferenças estatisticamente significativas nos cursos de Odontologia, Medicina, Farmácia, Arquitetura e Urbanismo, Engenharias, Pedagogia e Música. Observamos que o efeito das cotas é intermediado pelo nível socioeconômico dos estudantes na prova do Enade, sendo este o fator de maior impacto no desempenho acadêmico.
Palavras-chave: Desempenho acadêmico. Cotas. Ações afirmativas. Universidades.
ABSTRACT
This research intends to contribute to the studies about affirmative action policies. Also, it seeks to understand their effects in the academic results reached by quota holders, as well as the factors that influences academic performance of these students. It has as the main objective to investigate whether there is a difference in academic achievement between quota holders and non-quota holders from federal universities of the Northeast Region, in the national student performance exam (Enade) of 2013 and 2014. In this sense, we used the quantitative approach, and statistic tools such as descriptive analysis, the model of gradual response in the estimation of socioeconomic constructs, study habits, teacher’s contributions and courses and institutional infrastructure. These constructs were used as explanatory variables in the multilevel regression models. Based on the analyzes carried out, we found that in general the quota students had lower performance than non-quota holders in the 2013 and 2014 Enade tests. Most of the quota holders are poor, black people and come from public school system. Besides that, their parents have a low level of schooling and attended only elementary school. By the analysis we found statistically significant differences only in Dentistry, Medicine, Pharmacy, Architecture and Urbanism, Engineering, Pedagogy and Music undergraduate courses. Also, we observed that the effect of the quotas is intermediated by the socioeconomic level of the students in the Enade test, therefore it impacts their academic performance.
Key-words: Academic performance. Quotas. Affirmative action. Universities.
RESUMEN
Este trabajo tiene como foco contribuir en las discusiones referidas a las políticas de acciones afirmativas buscando entender los efectos de estas políticas en los resultados académicos alcanzados por los estudiantes cuotistas, así como, comprender los factores que influencian el desempeño académico. El objetivo general es investigar si existe diferencia en el desempeño académico entre cuotistas y no cuotistas en la conclusión del curso universitario en las universidades federales de la Región Noreste, en el Examen Nacional de Desempeño del Estudiante (Enade) de 2013 y 2014. Para realizar esta investigación utilizamos un abordaje cuantitativo, con aplicación de técnicas estadísticas, como el análisis descriptivo, el modelo de respuesta gradual en la estimación de los constructos nivel socioeconómico, hábito de estudio, contribuciones de los profesores, de los cursos y de la infraestructura de las instituciones. Estos constructos fueron utilizados como variables explicativas en los modelos de regresión multinivel. A partir de los análisis realizados verificamos que, en general, los estudiantes cuotistas presentaron desempeño inferior al de los no cuotistas en la prueba del Enade 2013 y 2014. En su mayoría, los cuotistas provienen de la red pública de enseñanza, morenos y negros, que se concentran en los menores rangos de ingresos, cuyos padres poseen baja escolaridad habiendo frecuentado, principalmente, hasta el nivel de Enseñanza Fundamental I. Al analizar el desempeño por curso observamos que, ante la presentación de un menor desempeño por parte de los cuotistas, sólo fueron encontradas diferencias estadísticamente significativas en los cursos de Odontología, Medicina, Farmacia, Arquitectura y Urbanismo, Ingenierías, Pedagogía y Música. Se observó que el efecto de las cuotas es intermediado por el nivel socioeconómico de los estudiantes en la prueba del Enade, siendo este factor el de mayor impacto en el desempeño académico.
Palabras clave: Desempeño académico. Cuotas. Acciones afirmativas. Universidades.
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região
Nordeste no Enade 2013 ........................................................................................135
Gráfico 2 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região
Nordeste no Enade 2014.........................................................................................136
Gráfico 3 - Percentual de estudantes nas Universidades Federais investigadas,
segundo a cor/raça no Enade 2013.........................................................................140
Gráfico 4 - Percentual de estudantes nas Universidades Federais investigadas,
segundo a cor/raça no Enade 2014........................................................................140
Gráfico 5 - Distribuição percentual do estudante nos cursos segundo a cor/raça no
Enade 2013.............................................................................................................147
Gráfico 6 - Distribuição percentual do estudante nos cursos segundo a cor/raça no
Enade 2014.............................................................................................................147
Gráfico 7 - Distribuição percentual dos estudantes por sexo e cotas no Enade 2013 e
2014.........................................................................................................................150
Gráfico 8 - Distribuição percentual dos cursos de graduação por sexo no Enade
2013.........................................................................................................................153
Gráfico 9 - Distribuição percentual dos cursos de graduação por sexo no Enade
2014.........................................................................................................................153
Gráfico 10 - Distribuição percentual da renda familiar do estudante cotista e não
cotista no Enade 2013.............................................................................................160
Gráfico 11- Distribuição percentual da renda familiar do estudante cotista e não
cotista no Enade 2014.............................................................................................160
Gráfico 12 - Distribuição percentual dos estudantes cotista e não cotista com renda
inferior a três salários mínimos e superior a dez salários mínimos segundo o curso
no Enade 2013........................................................................................................162
Gráfico 13 - Distribuição percentual dos estudantes cotista e não cotista com renda
inferior a três salários mínimos e superior a dez salários mínimos segundo o curso
no Enade 2014........................................................................................................163
Gráfico 14 - Distribuição percentual do curso de graduação com pelo menos um dos
pais com nível superior ou pós-graduação no Enade 2013....................................167
Gráfico 15 - Distribuição percentual do curso de graduação com pelo menos um dos
pais com nível superior ou pós-graduação no Enade 2014....................................167
Gráfico 16 - Distribuição percentual do tipo de escola cursada durante o Ensino
Médio no Enade 2013 e 2014.................................................................................169
Gráfico 17 - Distribuição percentual do curso de graduação segundo tipo de escola
cursada no Ensino Médio no Enade 2013...............................................................171
Gráfico 18 - Distribuição percentual do curso de graduação segundo tipo de escola
cursada no Ensino Médio no Enade 2014..............................................................171
Gráfico 19 - Variação do Nível Socioeconômico dos estudantes cotistas e não
cotistas no Enade 2013...........................................................................................172
Gráfico 20 - Variação do Nível Socioeconômico dos estudantes cotistas e não
cotistas no Enade 2014...........................................................................................172
Gráfico 21 - Características dos estudantes cotistas e não cotistas por Nível
Socioeconômico no Enade 2013.............................................................................176
Gráfico 22 - Características dos estudantes cotistas e não cotistas por Nível
Socioeconômico no Enade 2014. ...........................................................................177
Gráfico 23 - Variações do Hábito de estudo entre classificação de cotas no Enade
2013........................................................................................................................179
Gráfico 24 - Variações do Hábito de estudo entre classificação de cotas no Enade
2014.......................................................................................................................179
Gráfico 25 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes com relação ao
professor no Enade 2013 ......................................................................................183
Gráfico 26 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes com relação ao
professor no Enade 2014 ......................................................................................183
Gráfico 27 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes no curso no
Enade 2013.............................................................................................................185
Gráfico 28 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes no curso no
Enade 2014.............................................................................................................185
Gráfico 29 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes em relação à
Infraestrutura da Instituição de Ensino superior no Enade
2013..................................................................................................................188
Gráfico 30- Histograma do Grau de Concordância dos estudantes em relação à
Infraestrutura no Enade 2014..................................................................................188
Gráfico 31 - Nota dos estudantes na prova do Componente de Formação Geral e do
Componente do Conhecimento Específico no Enade 2013 .................................193
Gráfico 32 - Relação entre a nota na prova do Componente de Formação Geral e o
nível socioeconômico no Enade 2013.....................................................................197
Gráfico 33 - Relação entre a nota na prova do Componente do Conhecimento
Específico e o nível socioeconômico no Enade 2013.............................................197
Gráfico 34 - Comparação do desempenho no Componente de Formação Geral, por
cotas e cor ou raça no Enade 2013........................................................................ 200
Gráfico 35 - Comparação do desempenho no Componente Específico, por cotas e
cor/raça no Enade 2013..........................................................................................200
Gráfico 36 - Nota dos estudantes na prova do Componente de Formação Geral e do
Componente do Conhecimento Específico no Enade 2014.................................. . 215
Gráfico 37 - Efeito do Nível Socioeconômico na nota média da prova do
Componente de Formação Geral dos cotistas e não cotistas no Enade 2014....... 218
Gráfico 38 - Efeito do Nível Socioeconômico na nota média da prova do
Componente de Componente Específico dos cotistas e não cotistas no Enade
2014........................................................................................................................ 219
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Total final de estudantes envolvidos no estudo nas universidades
investigadas no Enade 2013 e 2014......................................................................... 79
Tabela 2 - Distribuição Percentual dos estudantes cotista e não cotista segundo o
curso de graduação no Enade 2013 e 2014........................................................... 144
Tabela 3 - Distribuição percentual da renda familiar segundo o curso de graduação
no Enade 2013 e 2014............................................................................................ 157
Tabela 4 - Distribuição percentual dos estudantes cotistas e não cotista segundo a
escolaridade dos pais no Enade 2013 e 2014........................................................ 165
Tabela 5 - Distribuição percentual dos subgrupos de Cota por Nível Socioeconômico
no Enade 2013 e 2014............................................................................................ 174
Tabela 6 - Coeficiente de correlação de Sperman entre os construtos no Enade 2013
e 2014...................................................................................................................... 189
Tabela 7 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por
grupo de quartis no Enade 2013............................................................................ 195
Tabela 8 - Média e desvio padrão do desempenho dos estudantes por sexo no
Enade 2013............................................................................................................ 201
Tabela 9 - Nota Média dos estudantes nos Componentes de Formação Geral e do
Conhecimento Específico por curso de graduação no Enade 2013...................... 203
Tabela 10 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de
Odontologia no Enade 2013................................................................................... 207
Tabela 11 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de
Farmácia no Enade 2013 ...................................................................................... 211
Tabela 12 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de
Medicina no Enade 2013....................................................................................... 214
Tabela 13 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por
grupo de quartis no Enade 2014............................................................................ 217
Tabela 14 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por
cor/raça no Enade 2014......................................................................................... 221
Tabela 15 - Nota Média dos cotistas e não cotistas nos componentes de Formação
Geral e Específico por curso de graduação no Enade 2014.................................. 224
Tabela 16 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de
Arquitetura e Urbanismo no Enade 2014............................................................... 229
Tabela 17- Distribuição percentual dos estudantes cotistas e não cotistas nos cursos
de Engenharias no Enade 2014............................................................................. 230
Tabela 18 - Distribuição percentual dos estudantes por sexo nas Engenharias no
Enade 2014............................................................................................................ 232
Tabela 19 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados dos Cursos
Engenharia no Enade 2014................................................................................... 234
Tabela 20 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de
Pedagogia no Enade 2014..................................................................................... 240
Tabela 21 - Descrição das variáveis Independentes do Modelo Multinível para os
dados do Enade 2013 e Enade 2014..................................................................... 245
Tabela 22 - Resultado no modelo nulo ajustado com os dados do Enade 2013.... 247
Tabela 23 - Resultado no modelo nulo ajustado com os dados Enade 2014........ 249
Tabela 24 - Resultado no modelo com apenas a variável explicativa cotas no nível
do estudante no Enade 2013................................................................................. 251
Tabela 25 - Resultado no modelo com apenas a variável explicativa cotas no nível
do estudante no Enade 2014................................................................................. 253
Tabela 26 - Estimativas no Modelo multinível completo para os dados do Enade
2013....................................................................................................................... 262
Tabela 27 - Estimativas no Modelo multinível completo para os dados do Enade
2014....................................................................................................................... 263
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - População residente, por Grandes Regiões, segundo a cor ou raça, em 2015 .......................................................................................................................... 47
Figura 2 - Dimensões relacionadas ao desempenho dos estudantes .................... 82
Figura 3 - Variáveis na dimensão do estudante ....................................................... 83
Figura 4 - Variáveis na dimensão da Instituição de Ensino Superior ....................... 88
Figura 5 - Exemplo de uma Curva Característica do Item ...................................... 93
Figura 6 - Curva Característica do Item do MRG ..................................................... 99
Figura 7 - Curva Característica dos itens que compõem o construto Nível Socioeconômico do Estudante no Enade 2013 ...................................................... 112
Figura 8 - Curvas Características dos itens que compõem o construto Nível Socioeconômico do Estudante no Enade 2014......................................................115
Figura 9 - Curvas Características dos itens que formam o construto Hábitos de Estudo no Enade 2013........................................................................................... 118
Figura 10 - Curvas Características dos itens que formam o construto Hábitos de Estudo no Enade 2014............................................................................................119
Figura 11 - Curva Característica dos Itens que formam o construto Contribuições do professor na formação acadêmica do discente no Enade 2013.............................121
Figura 12 - Curva Característica dos Itens que formam o construto Contribuições do professor na formação acadêmica do discente no Enade 2014............................. 123
Figura 13 - Curva Característica dos Itens que formam o construto as contribuições do curso de graduação na formação do estudante no Enade 2013...................... 125
Figura 14 - Curva Característica dos Itens que formam o construto as contribuições do curso de graduação na formação do estudante no Enade 2014....................... 126
Figura 15 - Curva Característica dos Itens que formam o construto Qualidade da Infraestrutura da IES no Enade 2013.......................................................................129
Figura 16 - Curva Característica dos Itens que formam o construto Qualidade da Infraestrutura da IES no Enade 2014......................................................................130
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 - Descrição das variáveis que compõem o construto estrutura social no Enade 2013 e 2014 .................................................................................................111
Quadro 2 - Descrição das variáveis que compõem o construto Hábitos do Estudante no Enade 2013 e 2014........................................................................................... 116
Quadro 3 - Contribuições dos docentes na formação acadêmica dos discentes no Enade 2013 e 2014 .................................................................................................120
Quadro 4 - Descrição das variáveis que formam o construto Contribuições da gestão do Curso de graduação na formação do estudante no Enade 2013 e 2014..........124
Quadro 5 - Descrição das variáveis que formam o construto Infraestrutura da IES no Enade 2013 e 2014 .................................................................................................128
LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS
Anova Análise de Variância
CES Censo da Educação Superior
CCE Componente dos Conhecimentos Específicos
CCI Curva Característica do Item
CFG Componente de Formação Geral
EAP Esperança a Posteriori
EAP Método Bayseano de Média Posteriori
Enade Exame Nacional de Desempenho de Estudantes
Enem Exame Nacional do Ensino Médio
FGV Fundação Getúlio Vargas
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
IBOPE Instituto Brasileiro de Opinião Pública
IDH Índice de Desenvolvimento Humano
IDHAD Índice de Desenvolvimento Humano Ajustado à Desigualdade
IES Instituição de Ensino Superior
IFES Instituições Federais de Ensino Superior
Inep Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira
LDB Lei de Diretrizes e Base da Educação Nacional
ML1P Modelo de Logístico Unidimensional de 1 Parâmetro
ML2P Modelo de Logístico Unidimensional de 2 Parâmetros
ML3P Modelo de Logístico Unidimensional de 3 Parâmetros
MRD Modelos de Respostas Dicotômicas
MRG Modelo de Resposta Gradual
MRN Modelo de Resposta Nominal
NPGE Núcleo de Pós-Graduação em Educação
NSE Nível Socioeconômico do Estudante
OCDE Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico
SAEB Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica
SARESP Sistema de Avaliação de Rendimento Escolar do Estado de São Paulo
Sinaes Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior
SPSS Statistical Package for the Social Sciences
TRI Teoria de Resposta ao Item
UERJ Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Ufal Universidade Federal de Alagoas
UFBA Universidade Federal da Bahia
UFC Universidade Federal do Ceará
UFCG Universidade Federal de Campina Grande
Ufersa Universidade Federal Rural do Semiárido
LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS
UFMA Universidade Federal do Maranhão
UFMGS Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul
UFOB Universidade Federal do Oeste da Bahia
UFPB Universidade Federal da Paraíba
UFPE Universidade Federal do Pernambuco
UFPI Universidade Federal do Piauí
UFRB Universidade Federal do Recôncavo da Bahia
UFRN Universidade Federal do Rio Grande do Norte
UFRP Universidade Federal Rural de Pernambuco
UFS Universidade Federal de Sergipe
UnB Universidade de Brasília
UNEB Universidade Estadual da Bahia
Univasf Universidade Federal do Vale do São Francisco
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO 22
2 REFERENCIAL TEÓRICO 33
2.1 POLÍTICAS DE AÇÕES AFIRMATIVAS 35
2.2 EQUIDADE EDUCACIONAL 40
2.3 INICIATIVAS PARA O ACESSO E PERMANÊNCIA NAS
INSTITUIÇÕES PÚBLICAS DE ENSINO SUPERIOR BRASILEIRAS
44
2.4 POLÍTICAS DE AÇÕES AFIRMATIVAS NAS
UNIVERSIDADES FEDERAIS DA REGIÃO NORDESTE 49
2.5 DETERMINANTES DO DESEMPENHO ACADÊMICO 53
2.6 EXAME NACIONAL DE DESEMPENHO DE ESTUDANTES 68
3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS 73
3.1 ORIGEM DA BASE DE DADOS E POPULAÇÃO DE ESTUDO 76
3.2 DESCRIÇÃO DO BANCO DE DADOS 77
3.2.1 Tratamento e Organização das Variáveis 81
3.3 TÉCNICAS ESTATÍSTICAS 88
3.3.1 Análise Descritiva e Exploratória dos Dados 89
3.3.2 Teoria de Resposta ao Item 91
3.3.2.1 Modelos para itens dicotômicos 95
3.3.2.2 Modelo de Resposta Gradual 97
3.3.3 Modelo de Regressão Hierárquico 99
3.3.3.1 Modelo Hierárquico com dois níveis 100
3.4 DESCRIÇÃO E CONSTRUÇÃO DOS CONSTRUTOS 107
3.4.1 Construto: Nível socioeconômico 109
3.4.2 Construto: Hábitos de Estudo 116
3.4.3 Construto do Professor 119
3.4.4 Construto do Curso 123
3.4.5 Construto da Infraestrutura da IES 127
4. RESULTADOS E ANÁLISES 132
4.1 ANÁLISE ESTATÍSTICA DESCRITIVA E INFERENCIAL 134
4.1.1 Análise das universidades investigadas 134
4.1.2 Análise do perfil dos estudantes no Enade 143
4.1.3 Construto: nível socioeconômico dos estudantes 155
4.1.4 Análise das variáveis que representam a vivência acadêmica
do estudante
178
4.1.5 Contribuição da instituição de Ensino Superior na formação
acadêmica do estudante
181
4.1.5.1 Análise do construto do professor 182
4.1.5.2 Análise do construto do curso de graduação 184
4.1.5.3 Análise do construto da infraestrutura da IES 187
4.2 ANÁLISE DO DESEMPENHO ACADÊMICO DOS ESTUDANTES 190
4.2.1 Análise do desempenho acadêmico dos estudantes no Enade
2013
192
4.2.1.1 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Odontologia 205
4.2.1.2 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Farmácia 208
4.2.1.3 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Medicina 212
4.2.2 Análise do desempenho acadêmico dos estudantes no Enade
2014
215
4.2.2.1 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Arquitetura e
Urbanismo
227
4.2.2.2 Perfil e desempenho dos estudantes das Engenharias 230
4.2.2.3 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Pedagogia 236
4.2.3 Síntese da seção da análise do desempenho acadêmico 241
4.3
DETERMINANTES DO DESEMPENHO DOS ESTUDANTES DO
ENADE 2013 E ENADE 2014. APLICAÇÃO DOS MODELOS
MULTINÍVEL
244
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS 264
REFERÊNCIAS 269
APÊNDICES 288
ANEXOS 361
22
1. INTRODUÇÃO
A democratização do Ensino Superior tem sido um desafio constante para os
formuladores e implementadores das políticas educacionais. A necessidade de
melhorar e ampliar o acesso e a qualidade dos sistemas educacionais faz parte do
processo de enfrentamento das desigualdades sociais e econômicas que
caracterizam a sociedade atual. De acordo com Schwartzman (2004), a educação
atua como um dos principais mecanismos para minimizar os problemas decorrentes
da pobreza e das desigualdades sociais e econômicas que afetam os segmentos
mais marginalizados e que, por isso, se encontram em situação de vulnerabilidade
social de um país. Como qualquer política pública, a educação tende a influenciar a
vida dos indivíduos, ao instrumentalizá-los para obterem melhores condições de
vida.
O referido autor supõe que a educação, quando combinada a outros
elementos que fazem parte do desenvolvimento econômico e cultural de uma
sociedade, pode promover o aumento da produtividade e, assim, gerar riqueza para
a nação. Nessa perspectiva, a ampliação do acesso à educação daria mais
oportunidades a todos, contribuindo para a redução das desigualdades sociais
existentes. A necessidade de melhorar o sistema educacional em todos os níveis
tem sido apontada como a condição fundamental para que os países possam
participar, de forma adequada, dos benefícios da nova “sociedade do
conhecimento”. Por outro lado,
[...] em situações de estagnação econômica, a educação pode funcionar como mecanismo de filtragem e consolidação das desigualdades sociais, controlando o acesso a posições de autoridade, prestígio e riqueza ao invés de fonte de geração e distribuição de competências, a educação funcionaria, nestes casos, como mecanismo de distribuição e controle de credenciais que permitem ou não o acesso a posições socialmente vantajosas, determinadas pelas condições anteriores, ou “capital cultural” das famílias dos estudantes (SCHWARTZMAN, 2004, p. 481).
Conforme pontuam Peixoto e Aranha (2004), a qualidade do sistema
educacional brasileiro vem se destacando entre os países da América Latina, haja
vista que somente o Brasil conseguiu atingir um padrão educacional com o sistema
de Educação Superior pública, principalmente a partir da década de 1990. Mesmo
apresentando esse avanço, o sistema educacional brasileiro tem desafios
23
importantes com relação ao ingresso e conclusão de estudantes no Ensino Médio,
etapa anterior ao ingresso no Ensino Superior, o que impacta diretamente nas
questões referentes ao acesso a essa modalidade de ensino. Houve um
investimento significativo alcançando-se a universalização do Ensino Fundamental e
o aumento no acesso ao Ensino Médio e Ensino Superior, contudo, segundo dados
do Anuário Brasileiro da Educação Básica (MOVIMENTO TODOS PELA
EDUCAÇÃO, 2015), em 2013, o percentual de jovens que conseguiram concluir o
Ensino Médio até os 19 anos é muito baixo (53,3%) e vem crescendo em ritmo lento.
Nesse mesmo ano, 81,5% dos jovens com idades entre 15 e 17 no Brasil estavam
matriculados nas escolas em todo o país, no entanto, apenas 55,5% estavam
cursando o Ensino Médio.
Ao analisar a taxa líquida de matricula1 dos segmentos menos privilegiados
na sociedade, percebe-se claramente a desigualdade de cor e renda que atinge
essa modalidade de ensino. Em 2013, no Ensino Médio, estavam matriculados, na
faixa etária de 15 a 17 anos, 48,6% dos pretos e 50,8% dos pardos, enquanto que
entre os brancos esse percentual foi de 62,6%. Em relação à renda, 46,0% dos 25%
mais pobres e 75% dos 25% mais ricos encontravam-se cursando essa modalidade
de ensino. Esses indicadores mostram que os pretos, pardos e os mais pobres não
conseguiram atingir a taxa líquida média de matrícula do Ensino Médio, que foi de
55,5%. Segundo o Movimento Todos pela Educação (2015), existe uma parcela
significativa dessa população que tem abandonado a escola ou tem ficado retida no
Ensino Fundamental. E tais diferenças educacionais entre os pretos, pardos e
brancos e entre pobres e ricos se refletem, evidentemente, no Ensino Superior.
As taxas bruta e líquida de matrícula2 do Ensino Superior foram de 31,2% e
16,5%, respectivamente (MOVIMENTO TODOS PELA EDUCAÇÃO, 2015), muito
abaixo da meta estipulada pelo Plano Nacional de Educação 3(PNE), de elevar a
taxa bruta de matrícula na Educação Superior para 50% e a taxa líquida para 33%
da população de 18 a 24 anos, asseguradas a qualidade da oferta e a expansão
para, pelo menos, 40% das novas matrículas no segmento público (BRASIL, 2015).
Ao comparar esse indicador segundo a cor, percebe-se que, apesar do aumento
1 Percentual de jovens de 15 a 17 anos matriculados na escola em ano/série correspondente à idade.
2 Percentual de pessoas de 18 a 24 anos matriculadas em ano correspondente à idade.
3 O PNE deve ser a base para a elaboração dos planos estaduais, distrital e municipais, que, ao
serem aprovados em lei, devem prever recursos orçamentários para a sua execução.
24
significativo no percentual de pretos e pardos matriculados nas Instituições de
Ensino Superior (IES), esse grupo ainda permanece em desvantagem em relação à
população branca. Em 2001, a taxa líquida de matrícula entre os pretos era de 2,2%
e, entre os pardos, de 3,5% e, em 2013, passou para 10,2% entre os pretos, e
11,1% entre os pardos, enquanto que entre os brancos, em 2001, essa taxa era de
14,4% e passou para 23,6%, em 2013 (BRASIL, 2015). Embora esses resultados
indiquem uma lenta diminuição da desigualdade de acesso ao Ensino Superior, a
taxa de matrícula dos brancos é, aproximadamente, duas vezes maior que a de
pretos e pardos.
Andrade (2012) avaliou o acesso ao Ensino Superior entre jovens na faixa
etária de 18 a 24 anos, no período de 1995 a 2009, e verificou que os níveis de
escolaridade se diferenciaram entre os jovens em relação à cor autodeclarada e à
renda. A população não branca4 apresenta níveis inferiores de escolaridade em
relação à população branca e essa distinção é mais expressiva no Ensino Superior.
O percentual de jovens brancos com acesso ao Ensino Superior é aproximadamente
2,5% maior que o de jovens não brancos. O percentual de acesso dos mais ricos é
20% maior do que dos mais pobres, o que significa que o fator de maior impacto no
acesso ao Ensino Superior é a renda. Nos estratos mais baixos da renda, o efeito
acumulativo do atraso escolar, que se inicia no Ensino Fundamental, alarga as
diferenças no percentual de acesso nos níveis educacionais mais elevados.
Em 2010, o número de jovens qualificados para estarem inseridos no Ensino
Superior (2.144.419) foi um pouco menor do que o número de ingressantes
(2.182.227). A maioria dos jovens entre 18 e 24 anos ainda não tem acesso ao
Ensino Superior e apenas 33% dos que concluíram o Ensino Médio possuem os
requisitos escolares necessários para o ingresso nessa modalidade de ensino. Para
ampliar o quantitativo de indivíduos no Ensino Superior, é fundamental criar
estratégias para melhorar a qualidade do ensino ofertado e elevar o número de
concluintes do Ensino Médio (ANDRADE, 2012). Schwartzman (2008) assevera que
a ampliação do acesso e a adoção de políticas públicas voltadas para o Ensino
Superior são maneiras de se pensar a inclusão social nesse nível educacional.
4 Andrade (2012) considera a população branca composta por brancos e amarelos e a população não
branca constituída de pretos, pardos e indígenas.
25
Com base no cenário de exclusão de pretos, pardos e pobres do acesso à
educação brasileira, necessitamos compreender que a exclusão
[...] é um processo complexo e multifacetado, uma configuração de dimensões materiais, políticas, relacionais e subjetivas. Não é uma coisa ou um estado, é um processo que envolve o homem por inteiro e suas relações com os outros. Não tem uma única forma e não é uma falha do sistema, devendo ser combatida como algo que perturba a ordem social, ao contrário, é produto do funcionamento do sistema (SAWAIA, 2004, p. 9).
Nesse sentido, o Brasil tem uma dívida histórica com grande parte da sua
população. A sociedade brasileira sempre conviveu com os problemas da
desigualdade que, por sua vez, gera exclusão, aumenta a pobreza e incita a
discriminação de grupos economicamente desfavorecidos. O processo de
desigualdade no Brasil é fruto de uma série de desajustes ocorridos ao longo da
história, tais como o rápido e desordenado processo de urbanização, o
desenraizamento causado pela mobilidade profissional, as desigualdades de renda e
de acesso aos serviços públicos e, principalmente, a inadaptação e uniformização
do sistema escolar (QUEIROZ, 2004).
Segundo Toledo (2008), a exclusão social é considerada um problema que
se reflete no âmbito educacional, principalmente no Ensino Superior, no qual as
diferenças de classes e raciais se mostram evidentes, sobretudo,
[...] num país onde os preconceitos e a discriminação racial não foram zerados, ou seja, onde os estudantes brancos pobres e negros pobres ainda não são iguais, pois uns são descriminados uma vez que pela condição socioeconômica e outros discriminados duas vezes pela condição racial e socioeconômica (MUNANGA, 2004, p. 49).
Uma das explicações para o desequilíbrio de cor e renda no acesso ao
Ensino Superior está na deficiência da Educação Básica pública em assegurar aos
estudantes que nela ingressam a aquisição dos conhecimentos necessários para se
candidatarem a uma vaga no vestibular. Outra explicação seria a incapacidade das
universidades públicas em atender a toda a demanda de candidatos, o que contribui
para o aumento do hiato das desigualdades de cor e renda no âmbito desse nível de
escolaridade.
A Educação Superior tem como potencial promover a mobilidade social e
proporcionar uma gama de benefícios sociais, econômicos e culturais, aos
indivíduos. Isso torna evidente a necessidade de que os diferentes sujeitos sociais
26
tenham acesso a essa modalidade de ensino. Além disso, é fundamental que sejam
adotadas medidas equitativas para tornar os espaços acadêmicos mais
diversificados, aumentando a presença de grupos sociais menos privilegiados que,
devido à sua raça e condição econômica, foram excluídos do processo de ingresso à
universidade.
Na busca de transformação do cenário de exclusão na Educação Superior
brasileira, a adoção de políticas de ações afirmativas, como a política de cotas, é
vista como um mecanismo temporário e importante para a inserção dos estudantes
negros e pobres nas universidades. Vale ressaltar, entretanto, que o processo de
implantação dessas políticas nas universidades públicas foi cercado por tensões de
grupos favoráveis e contrários às ações afirmativas, especialmente no que se refere
à questão da qualidade do ensino ofertado e da formação dos futuros profissionais.
Conforme Santos e Queiroz (2006), esse temor referente ao desempenho dos
estudantes que ingressaram na universidade por meio de ações afirmativas
decorreu em virtude da baixa qualidade do ensino ofertado na rede pública da
educação básica. Assim, os trabalhos que surgiram a partir da nova realidade das
universidades – após a implantação das políticas de ações afirmativas, tendo como
foco o desempenho dos estudantes cotistas com relação aos não cotistas –, buscam
conhecer os diferentes fatores que influenciam no rendimento acadêmico dos
estudantes em seu processo de formação. A elaboração de iniciativas voltadas para
a inclusão social e racial no Ensino Superior tem carecido de uma reflexão
sistemática dos seus fundamentos teóricos e metodológicos e a avaliação de sua
efetividade.
Os estudos sobre o desempenho acadêmico de cotistas e não cotistas são
recentes no Ensino Superior brasileiro. No decorrer desses anos, alguns estudos,
como os de Almeida et al. (2005), Cunha (2006), Queiroz (2006), Pereira (2008),
Cardoso (2008), Santos (2009), Costa et al. (2010), Bezerra e Gurgel (2011),
Waltenberg e Carvalho (2012), Veloso (2013), Queiroz e Santos (2013), Peixoto
(2013), Santos (2013), Mendes Junior (2014), Pinheiro (2014), Lago et al. (2014),
Cavalcanti (2015) e Costa (2015), foram publicados com o intuito de avaliar a
efetividade dessa política, principalmente, no que se diz respeito às diferenças do
desempenho acadêmico dos estudantes cotistas e não cotistas. No entanto, poucos
27
são os estudos que investigam sobre os determinantes da equidade no Ensino
Superior, e mais especificamente, comparando os cotistas e os não cotistas.
Assim, conhecer esses fatores é importante para a formulação e efetivação
de políticas públicas educacionais que contribuem para a superação das
desigualdades de desempenho acadêmico observados na entrada destes
estudantes no Ensino Superior e ao longo de seus processos formativos. Esta
pesquisa se insere no contexto da educação brasileira, mais especificamente, no
campo das políticas de ações afirmativas adotada pelas universidades públicas
brasileiras que, a partir de 2001, iniciam o processo de discussão dessas políticas
no ingresso dos cursos de graduação utilizando o sistema de cotas raciais e sociais.
Portanto, faz-se necessário avaliar seus efeitos e as transformações ocorridas nas
universidades.
O presente trabalho é parte dos resultados do projeto de pesquisa
“Determinantes da equidade no Ensino Superior: uma análise da variabilidade dos
resultados do Enade no desempenho de cotistas e não-cotistas”, financiado pela
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), por meio
do Edital 2012, do Observatório de Educação (OBEDUC), executado pela
Universidade Federal da Bahia.
Esta tese tem por objetivo geral investigar se existe diferença no
desempenho acadêmico entre cotistas e não cotistas na conclusão do curso de
graduação nas universidades federais da Região Nordeste no Exame Nacional de
Desempenho de Estudante (Enade) de 2013 e 2014. E como objetivos
específicos: a) descrever o perfil dos estudantes cotistas e não cotistas avaliados
pelo Enade 2013 e 2014 das universidades investigadas e identificar aos fatores
sociodemográfico e econômicos que mais diferenciam o perfil dos cotistas e não
cotistas; b) verificar se existe diferença significativa no desempenho entre os
estudantes cotistas e não cotistas na prova do Componente de Formação Geral e
Conhecimentos Específicos do Enade 2013 e 2014; c) verificar se existe diferença
significativa no desempenho dos estudantes cotistas e não cotistas segundo o seu
nível socioeconômico e a cor autodeclarada; d) verificar em quais cursos o
desempenho dos cotistas e não cotistas diferem significativamente; e) investigar os
fatores determinantes do desempenho acadêmico de estudantes cotistas e não
28
cotistas concluintes participantes do Exame Nacional de Desempenho de Estudante
de 2013 e 2014 das universidades federais da Região Nordeste.
Nossa motivação é contribuir com as discussões referentes às políticas de
ações afirmativas e ajudar a comunidade acadêmica a entender os efeitos dessas
políticas nos resultados acadêmicos alcançados pelos estudantes cotistas. Esta tese
deve ser vista como mais uma fonte de informação teórica e analítica, uma vez que
investiga os elementos constitutivos do cerne dessa política e traz uma reflexão
sobre os caminhos trilhados, desde sua implementação em 2003 até as alterações
introduzidas pela Lei 12.711/2012 sobre acesso ao Ensino Superior de candidatos
pretos e pardos oriundos de escolas públicas e de baixo nível socioeconômico.
Ademias, fornecer aos dirigentes das instituições de Ensino Superior informações
para subsidiar a formulação e efetivação de políticas públicas educacionais que
promovam a equidade de resultados.
Esta pesquisa trata de um dos temas mais complexos e polêmicos da
atualidade e que se constitui um mecanismo necessário na busca por
transformações do cenário de exclusão que se perpetuou no Ensino Superior por
séculos. E está estruturada em cinco capítulos. O presente capítulo (1) apresenta a
introdução que contém a motivação, a justificativa e os objetivos delineados para o
desenvolvimento desta tese. O Capítulo 2 traz a fundamentação teórica que,
inicialmente, revisa o papel da Educação Superior no Brasil e as políticas de ações
afirmativas. Utilizamos o conceito de equidade como justiça social para entender
como as Instituições de Ensino Superior estão promovendo a equidade de
resultados na conclusão do curso de graduação. Consideramos que, em um sistema
educacional baseado nos princípios da equidade, as diferenças econômicas e
sociais não devem influenciar nos resultados educacionais. O capítulo aborda ainda
as diferentes definições de ações afirmativas e exemplos de políticas de ações
afirmativas que ocorreram ao longo da história do Brasil e faz uma apresentação das
experiências desenvolvidas pelas universidades públicas brasileiras, em especial, as
localizadas na Região Nordeste, trazendo os resultados das pesquisas que tratam
sobre o desempenho de estudantes cotistas e não cotistas. Abordamos os
determinantes do desempenho acadêmico, considerando as dimensões individuais
do estudante referentes às características pessoais, socioeconômicas e à dimensão
da instituição, considerando as características relacionadas ao professor, ao curso e
29
à infraestrutura. Para conhecermos mais sobre o nosso objeto de estudo,
apresentamos o Exame Nacional de Desempenho de Estudantes, uma avaliação
que nos oportuniza o conhecimento sobre os estudantes e a qualidade dos cursos
do Ensino Superior.
No Capítulo 3, abordamos os procedimentos metodológicos necessários para
responder aos objetivos estabelecidos na tese. A base de dados utilizada é referente
às informações pessoais e acadêmicas dos estudantes concluintes dos cursos de
graduação das universidades federais da Região Nordeste, as quais adotaram
alguma política de ação afirmativa como parte do seu processo seletivo, anterior à
Lei de Cotas nº 12.711/2012, e que foram avaliadas pelo Exame Nacional de
Desempenho dos Estudantes nos anos de 2013 e 2014.
Para a composição da base de dados final, foi realizada uma análise
minuciosa de todas as informações contidas nos dados, sendo excluídos os
estudantes sobre os quais, por alguma razão, não se tem informações sobre o seu
ingresso no curso de graduação por meio de políticas de ações afirmativas, que não
tinham o valor da pontuação nas provas às quais foram submetidos ou que
obtiveram notas iguais a zero, os estudantes que não responderam ou responderam
abaixo de 80% das perguntas do questionário do estudante. Também foram
excluídos os estudantes das universidades que não adotaram nenhuma política de
ação afirmativa anterior à Lei de Cotas, a saber: Universidade Federal do Ceará,
Universidade Federal do Cariri, Universidade Federal de Campina Grande e a
Universidade Rural do Semiárido.
Durante a etapa das análises, foram utilizadas as bases de dados do Enade
de 2013, composta por 5.015 estudantes concluintes dos cursos de Agronomia,
Biomedicina, Educação Física, Enfermagem, Farmácia, Fisioterapia,
Fonoaudiologia, Medicina, Medicina Veterinária, Nutrição, Odontologia, Serviço
Social e Zootecnia, e do Enade de 2014, composta por 14.597 estudantes
concluintes dos cursos de Arquitetura e Urbanismo, Sistema de Informação, as
Engenharias, Ciência da Computação, Ciências Biológicas, Ciências Sociais,
Filosofia, Física, Geografia, História, Letras-Português, Matemática, Química, Artes
Visuais, Educação Física, Letras-Português e Espanhol, Letras-Português e Inglês,
Música e Pedagogia.
30
Como este trabalho está centrado no desempenho dos estudantes nas provas
do Enade, foram consideradas como variáveis dependentes as notas obtidas nas
provas dos componentes de formação geral e do conhecimento específico. As
características individuais e familiares dos estudantes e as características das
Instituições de Ensino Superior foram consideradas como variáveis explicativas.
Inicialmente, utilizamos a análise descritiva e exploratória para descrever o perfil das
universidades e dos estudantes.
Fizemos uso do Modelo de Resposta Gradual, a fim de estimar os construtos
que representam o nível socioeconômico e o hábito de estudo dos estudantes, bem
como os construtos contribuição do professor, contribuição do curso e a
infraestrutura das Instituições de Ensino Superior que representaram as
características das universidades. Em seguida, usamos as técnicas de inferência
para verificar se existem diferenças significativas na nota média nas provas entre os
estudantes cotistas e não cotistas. Por fim, fizemos uso dos modelos de regressão
hierárquicos para avaliar os efeitos das variáveis explicativas (sexo, idade, cor da
pele, renda familiar, hábitos de estudo, qualidade da infraestrutura da IES,
contribuições do professor e do curso na formação acadêmica do estudante, bolsa
de permanência e atividades acadêmicas) no desempenho dos estudantes. Para a
realização da análise, foi utilizado o software Statistical Package for the Social
Sciences (SPSS), versão 23, obtido através dos recursos financeiros do Projeto
Determinantes da equidade no Ensino Superior: uma análise da variabilidade dos
resultados do ENADE do desempenho de cotistas e não cotistas, nº 15977/2012,
UFBA/CAPES-OBEDUC.
O capítulo 4 refere-se aos procedimentos e resultados das análises desta
tese. Inicialmente, foi feita uma descrição dos principais aspectos das universidades
investigadas, contendo informações sobre a distribuição dos estudantes, segundo
cotas e cor por cursos avaliados pelo Enade. Foi traçado o perfil dos estudantes
participantes do Enade com a identificação dos fatores individuais e acadêmicos que
mais se diferenciam entre eles. Em seguida, analisamos os construtos nível
socioeconômico, hábitos de estudo, contribuições dos professores, contribuição do
curso de graduação e da infraestrutura das instituições de ensino na formação
acadêmica dos estudantes. Logo após, analisamos o rendimento médio acadêmico
dos estudantes em relação a cotas, cor, sexo e nível socioeconômico e, por fim,
31
foram apresentados os resultados do modelo de regressão multinível empregados
para identificar os determinantes do desempenho dos estudantes cotistas e não
cotistas.
Os cursos de Nutrição, Serviço Social, Enfermagem, Pedagogia, Filosofia,
Artes Visuais e História tiveram o maior contingente de estudantes cotistas e os
cursos de Medicina, Odontologia, as Engenharias, Ciências da Computação e
Sistema de Informação e Arquitetura e Urbanismo tiveram o menor percentual de
estudantes cotistas. Percebe-se, claramente, uma distinção no perfil dos estudantes.
Os cotistas são aqueles cuja renda total da família é inferior a três salários mínimos,
os pais estudaram até o Ensino Fundamental (do 1º ao 5° ano), são pardos e
oriundos de escolas públicas. Os não cotistas são os que possuem renda familiar
acima de 6 salários mínimos, brancos, cursaram o Ensino Médio em escolas
privadas e mais de 50% tem pelo menos um dos pais com nível superior.
Em relação ao desempenho acadêmico, os estudantes cotistas apresentaram
rendimento médio inferior aos dos não cotistas, tanto no componente de formação
geral quanto no componente do conhecimento específico. Ao considerar o
desempenho dos estudantes com relação ao curso de graduação, foram
encontradas diferenças estatisticamente significativas no desempenho entre os
estudantes, nos cursos de Odontologia, Farmácia e Medicina, no Enade 2013, e
Arquitetura e Urbanismo, Engenharias, Pedagogia e Música, no Enade 2014.
O capítulo 5 foi destinado à sintetização e as considerações finais. No Enade
2013, ao analisar o desempenho dos estudantes, por meio da nota bruta geral,
verificamos que existe uma desigualdade de resultados favorecendo os estudantes
não cotistas. Todavia, ao considerar os componentes, de forma individual, as cotas
têm impacto negativo apenas no componente de formação geral. No componente do
conhecimento específico, e também nos dados do Enade 2014, o efeito das cotas
não foi importante para explicar a variabilidade das notas média dos estudantes.
Nesse caso, o nível socioeconômico dos estudantes tem um impacto positivo no
desempenho acadêmico, favorecendo os estudantes com melhores condições
econômicas. É provável que o efeito das políticas de ações afirmativas esteja sendo
intermediado pelo efeito do nível socioeconômico, visto que os estudantes cotistas
se encontram nos estratos mais baixos do nível socioeconômico.
32
Os estudantes que se autodeclararam brancos ou amarelos têm rendimento
superior em relação aos estudantes pretos, pardos e indígenas, apenas no Enade
de 2014. A variável sexo teve um efeito negativo, indicando que os homens têm
desempenho superior ao das mulheres, com exceção do componente de formação
geral do Enade 2013. A idade foi outro fator que teve um efeito sobre o
desempenho, tendo se verificado que os estudantes mais velhos tendem a ter pior
desempenho. O hábito de estudo, participar de iniciação científica, monitoria, projeto
de extensão, as metodologias de ensino e a relação do professor com os estudantes
têm um impacto positivo no desempenho. Outro dado relevante é que a
infraestrutura da universidade teve um efeito negativo no rendimento acadêmico no
Enade 2014.
Diante desses resultados, confirmamos que é necessário que as
universidades criem estratégias efetivas, contribuindo para a diminuição das
diferenças de desempenho entre cotistas e não cotistas. Na perspectiva da
promoção da equidade, que as pessoas, independentes das suas condições sociais,
cor, raça ou gênero, tenham as mesmas oportunidades educacionais.
Também fazem parte da organização da tese as referências utilizadas e os
apêndices que contém informações adicionais utilizadas nas análises realizadas
neste trabalho.
33
2. REFERENCIAL TEÓRICO
Neste capítulo, tratamos da Educação Superior e das desigualdades existentes
no acesso a esta educação entre os indivíduos negros e brancos. Para fundamentar
as escolhas deste trabalho, utilizamos o conceito de equidade para entendermos se
as instituições de Ensino Superior estão promovendo a equidade de resultados.
Para conhecermos como se dá a inclusão dos estudantes que ingressaram nas
Instituições de Ensino Superior por meio de alguma política de ação afirmativa,
trazemos os resultados de alguns estudos que avaliaram o desempenho de
estudantes cotistas e não cotistas. Abordaremos os determinantes do desempenho
acadêmico, considerando as dimensões individuais e da instituição. E por último,
apresentamos o Exame Nacional de Desempenho de Estudantes que disponibiliza
aos pesquisadores informações em larga escala sobre o desempenho dos
concluintes e informações sobre as Instituições de Ensino Superior.
O Brasil é hoje a sétima5 maior economia do mundo e, apesar de avanços
na última década em tirar milhões da pobreza, o país continua a ter uma das
sociedades mais desiguais do mundo. A desigualdade social decorrente da má
distribuição dos recursos econômicos é um dos principais problemas que afeta os
países em desenvolvimento. Segundo Mila (2015), em 2010, o Brasil destacou-se
pela elevada desigualdade da distribuição de renda, os 1% mais ricos acumulam em
torno de 25% de toda a riqueza do país desde meados da década de 70, enquanto
que 25% da população viviam em situação de pobreza multidimensional6.
Em 2013, o Brasil ocupou o 79° lugar (0,744) na classificação do Índice de
Desenvolvimento Humano (IDH7), ficando abaixo do Chile (49°), Cuba (44°) e
Argentina (49°). Quando esse índice é ajustado, as desigualdades8 existentes no
país sofrem uma redução de 27% no seu valor. No que se refere à educação, a
média de anos de escolaridade dos brasileiros, em 2012, foi de 7,2 anos, enquanto
5 O Banco Mundial classificou o Brasil como a sétima maior economia do mundo em um relatório
divulgado em 30/04/2014. Informação disponível em: <http://economia.uol.com.br>. 6 Refere-se à saúde, educação e qualidade de vida.
7 O Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) é uma medida composta do rendimento, educação e
saúde. Foi apresentado em 1990 como uma alternativa ao Produto Interno Bruto (PIB). 8 Índice de Desenvolvimento Humano Ajustado à Desigualdade (IDHAD) pode ser interpretado como
o nível de desenvolvimento humano quando a desigualdade é tomada em consideração. A diferença relativa entre o IDHAD e o IDH é a perda devido à desigualdade na educação, saúde e renda dos cidadãos.
34
que os anos de escolaridade esperados para o mesmo período era de 15,2 anos.
Isso mostra que o número médio de anos de estudo ainda se encontra em um
patamar bastante insatisfatório.
De acordo com Santos (2008), as desigualdades de renda colocam os
negros e as mulheres em desvantagem ao competir no mercado de trabalho. Os
pretos e pardos ganham menos que os brancos no mesmo nível de ocupação. A
proporção de brancos em ocupações mais elevadas é maior que a de negros. Os
pretos têm menos sucesso na aquisição de renda em função da dificuldade na
mobilidade social, as diferenças de renda entre a população não conseguem ser
explicadas apenas pela origem social, localização geográfica ou educacional. As
desigualdades entre os negros e brancos resultam de um histórico de “desvantagem
cumulativas” que ocorre nas várias etapas da vida de um indivíduo (SANTOS, 2008,
p. 156). Para o autor, as desigualdades no Brasil são tanto raciais quanto sociais,
sendo preciso pensar em políticas públicas universalistas, que atuem na redução
das desigualdades sociais e raciais.
A Fundação Getúlio Vargas – FGV (2007) analisou as políticas educacionais
sob a ótica da equidade. Foi utilizado um indicador de equidade proposto para
analisar as diferentes medidas de pobreza, denominado de “política pró-pobre – é
uma política que beneficia mais aos pobres do que aos não pobres” (p. 4). A política
pró-pobre definida pela FGV indicou que cada um real adicional investido na
Educação Fundamental tem 2,5 vezes mais chances de beneficiar ao pobre do que
cada real investido no Ensino Médio. A possibilidade de um pobre chegar à
universidade pública é bem menor do que a possibilidade dele alcançar os outros
níveis de educação. Os estudantes de escolas privadas são os que têm maiores
chances de chegarem a uma universidade pública. Assim, cada um real adicional
investido na Educação Fundamental tem 22,5 vezes mais chances de beneficiar ao
pobre do que cada real investido no Ensino Superior.
Em geral, a ênfase dada à Educação Básica no desenvolvimento
educacional é bem mais eficiente do que a ênfase dada ao Ensino Superior.
Segundo a FGV, a política educacional não deve ser baseada apenas na busca pela
equidade, é necessário avaliar a eficiência da política em transformar a realidade
social das pessoas cuja política quer atingir. A educação impacta em todas as áreas
da vida de um indivíduo,
35
uma maior escolarização da população impacta elementos diversos da vida dos indivíduos como fecundidade, criminalidade, saúde, etc. 95% das melhoras percebidas na saúde observadas ao comparar um analfabeto com um universitário se dão pelo efeito puro e direto da educação e não pelo aumento da renda (FGV, 2007, p. 9).
A educação tem um poder explicativo na alta desigualdade no Brasil. Sabe-se
que o sistema educacional de um país é um conjunto de instituições fundamental
para o seu desenvolvimento socioeconômico. Entre inúmeras virtudes, a educação é
a instituição considerada capaz de transformar o ser humano; criar, fortalecer e
transformar culturas; proporcionar riquezas às nações; possibilitar a transmissão dos
avanços científicos por meio da instrumentalização de produtos e serviços
disponibilizados à população; e dotar as pessoas de consciência crítica necessária à
cidadania (CATUNDA, 2012).
Atualmente, um dos principais desafios do sistema educacional brasileiro é a
democratização do acesso ao Ensino Superior a toda a população e a garantia da
qualidade deste ensino. Assim, surge a necessidade de criar medidas que garantam
o acesso ao Ensino Superior, que é um direto de todo cidadão, à parcela da
população mais desfavorecida. Tendo em conta toda a histórica desvantagem que
atinge os negros no Brasil, começaram a ser concebidas as primeiras políticas de
correção das desigualdades sociais e educacionais na sociedade brasileira.
2.1 POLÍTICAS DE AÇÕES AFIRMATIVAS
A expressão ação afirmativa originou-se nos Estados Unidos da América, na
década de 1960, após um período de muitas reinvindicações internas por direitos
civis e mais oportunidades para todos, no intuito de promover a igualdade entre
negros e brancos norte-americanos. Em 1961, instalou-se nos Estados Unidos, a
Comissão por Oportunidades Iguais de Emprego, e, a partir de então, o termo ação
afirmativa se popularizou (GOMES, 2005; SANTOS, 2012).
Segundo Paladino e Almeida (2012), a origem da ação afirmativa foi marcada
por intensas discussões políticas, expressa, principalmente, no movimento pelos
direitos civis, cujo objetivo era a amplificação da igualdade de oportunidade para
todos. Nesse período, começaram a ser extintas as leis segregacionistas vigentes
no país que eram combatidas pelo movimento negro, uma das principais forças
36
atuantes na defesa pelos direitos dos negros. É nesse contexto que surge a ideia de
implementar uma ação afirmativa por parte do Estado, que, além de extinguir as leis
segregacionistas, deveria também assumir uma postura ativa para a melhoria das
condições de vida da população negra.
Situações similares ocorreram também em vários países da Europa Ocidental,
bem como na Índia, Malásia, Austrália, Canadá, Nigéria, África do Sul, Argentina,
Cuba, dentre outros. Na Europa, em 1976, surgiu com a denominação de “ação ou
discriminação positiva” e, em 1982, a “discriminação positiva” foi inserida no primeiro
“Programa de Ação para a Igualdade de Oportunidades” da Comunidade Econômica
Europeia. Segundo Zegarra (2005), as ações afirmativas, como proposta política
para promoção da equidade para toda sociedade, surgiram no começo do século XX
com os movimentos revolucionários oriundos, principalmente, de países asiáticos,
africanos e centro-americanos. Na América do Sul, essas propostas sofreram
influência dos movimentos sociais afro-estadunidenses de defesa dos direitos civis e
políticos.
Estudos apontam que, inicialmente, a concepção de ação afirmativa envolveu
diferentes recortes, a saber: ações voluntárias, de caráter obrigatório; como uma
estratégia mista (em programas governamentais ou privados); como leis e
orientações, a partir de decisões jurídicas ou agências de fomento e regulação. O
público-alvo a ser beneficiado pela ação afirmativa variava conforme as situações
existentes. Geralmente, as ações afirmativas eram formuladas para atender às
minorias étnicas, raciais e mulheres, cuja área eleita como prioritária era o mercado
de trabalho, no que se refere à contratação, qualificação e promoção de
funcionários; o sistema educacional, especialmente o Ensino Superior, e a
proporção de gênero na representação política.
Pode-se dizer que os primeiros registros de ações afirmativas no Brasil datam
de 1939, com a promulgação do Decreto-Lei nº 1.843, de 7 de dezembro de 1939,
conhecida como a “Lei dos Dois Terços”9 (BRASIL, 1939). Outra iniciativa ocorreu no
ano de 1968, momento em que o Ministério do Trabalho e o Tribunal Superior do
Trabalho manifestaram-se em prol da criação de uma lei que obrigasse os
9 A “Lei dos Dois Terços” dispõe sobre a nacionalização do trabalho e a proteção ao trabalhador
nacional com reserva de vagas para o trabalhador brasileiro, visto que naquela época havia a valorização da contratação de mão de obra estrangeira com o argumento de ser mais capacitada.
37
empresários a ter um percentual de trabalhadores negros como solução para a
discriminação no ambiente de trabalho, contudo, essa legislação não chegou a ser
criada. Ainda sob a égide do regime militar, foi decretada a Lei 5.465/1968,
conhecida como a “Lei do Boi”10 (BRASIL, 1968). Em 2012, a Lei nº 12.711/2012, a
qual dispõe sobre a distribuição de reserva de vagas nas Instituições Federais de
Ensino Superior (IFES), com recorte social e racial (BRASIL, 2012), é outro exemplo
de ação afirmativa no Brasil e que veio para uniformizar as políticas de acesso ao
Ensino Superior nas IFES.
No Brasil, as ações afirmativas com recorte racial e social passaram a ser
adotadas a partir do processo de redemocratização do país nos anos de 1980,
quando diferentes grupos e organizações sociais passaram a lutar por mais direitos
civis e contrários às desigualdades raciais.
Dentre as concepções de ações afirmativas do mundo contemporâneo,
destaca-se, nesse estudo, como o mais abrangente, o conceito que Moehlecke
(2002) apresenta, a partir da síntese das noções de outros pesquisadores acerca da
temática. Define ação afirmativa como sendo
[...] uma ação reparatória/compensatória e/ou preventiva, que busca corrigir uma situação de discriminação e desigualdade infringida a certos grupos no passado, presente ou futuro, através da valorização social, econômica, política e/ou cultural desses grupos, durante um período limitado. A ênfase em um ou mais desses aspectos dependerá do grupo visado e do contexto histórico e social (MOEHLECKE, 2002, p. 203).
Para adotar outros termos, nos respaldamos no conceito de “modernidade
líquida” de Bauman (2001), que se refere a uma nova forma de analisar as
mudanças sociais e humanas de forma contínua e fluída. Dentro desse viés,
Bauman (2001) atribui a ideia de liquidez em face de a mesma ser uma
característica dos líquidos admitirem a forma de acordo com o meio ao qual ele se
insere, ou seja, assumirá a forma do contexto ao qual esteja exposto. Dessa forma,
pode-se inferir que os objetivos e beneficiários das ações afirmativas podem ser
elaborados a depender do cenário histórico e socioeconômico em vigor de modo a
10
A intenção da “Lei do Boi” era reservar 50% das vagas nas escolas agrícolas secundárias e de Ensino Superior nas áreas de agricultura e veterinária para os filhos de fazendeiros ou de trabalhadores rurais que morassem em áreas rurais. E 31% das vagas deveriam ser destinadas aos trabalhadores rurais e proprietários cujos filhos residissem em cidades e vilas onde não havia escolas secundárias.
38
diminuir as desigualdades presentes, em consonância com a noção de liquidez do
conceito de modernidade líquida no mundo pós-moderno.
As políticas de ações afirmativas devem ser compreendidas não como um
ataque frontal às desigualdades econômicas, mas, como uma alternativa de
aumentar a integração dos estratos mais altos da sociedade por meio da
implementação do acesso a posições sociais desejadas aos membros de
comunidades menos favorecidas e sub-representadas (WEISSKOPF, 2008). De
acordo com Sarmento (2008), as políticas de ações afirmativas são medidas
públicas ou privadas, que visam promover a igualdade substancial (tratamento
uniforme a todos os indivíduos) por meio da discriminação positiva entre pessoas
integrantes de um grupo que estejam em situação desfavorável e que sejam vítimas
de discriminação social e têm como coibir e eliminar os efeitos psicológicos, culturais
e comportamentais da discriminação do passado que tendem a se perpetuar.
De acordo com Paladino e Almeida (2012), existem três componentes básicos
na formulação das ações afirmativas:
I) combater sistematicamente a discriminação existente em certos espaços na sociedade.
II) reduzir as desigualdades entre certos grupos e a parcela da população com melhores indicadores econômicos.
III) contemplar as especificidades e integrar os diferentes grupos sociais por meio da valorização da diversidade sociocultural. Esta ideia tenta conferir uma identidade positiva àqueles que antes eram definidos como inferiores e supõe que a convivência entre as pessoas diferentes ajudaria a prevenir futuras visões preconceituosas e práticas discriminatórias (PALADINO; ALMEIDA, 2012, p. 23).
O principal foco neste texto sobre as políticas de ações afirmativas está na
Educação Superior como forma de promover o acesso, a permanência e o
crescimento dos indivíduos de grupos excluídos. Dentre as várias práticas de ações
afirmativas, a mais conhecida é o sistema de cotas que estabelece um determinado
número ou percentual de vagas a ser ocupado por grupos definidos em uma área
específica, podendo ser proporcional ou não, mais ou menos flexível. O sistema de
cotas é um tipo de ação afirmativa que vem sendo aplicada visando corrigir as
desigualdades existentes no meio social e consiste em estabelecer um determinado
número ou percentual a ser ocupado em áreas fundamentais como: a educação e o
39
emprego para as minorias étnicas, raciais, de gênero e portadores de necessidades
especiais.
Segundo Motta e Lopes (2012), o sistema de cotas é a forma encontrada pelo
Estado para compensar os integrantes de certos grupos, reservando vagas em
concursos públicos para provimento de cargos e empregos públicos e para o
preenchimento do corpo discente das Instituições de Ensino Superior público. É uma
política que divide opiniões, embora seja consenso que algo deva ser feito para
minimizar as desigualdades.
Gomes (2010) comenta sobre a definição das ações afirmativas:
[...] como um conjunto de políticas públicas e privadas de caráter compulsório, facultativo ou voluntário, concebidas com vistas ao combate à discriminação racial, de gênero, por deficiência física e de origem nacional, bem como para corrigir os efeitos presentes da discriminação praticada no passado, tendo por objetivo a concretização do ideal de efetiva igualdade de acesso a bens fundamentais como a educação e o emprego (GOMES, 2010, p. 6).
De acordo com Cardoso (2008), as políticas de ações afirmativas, incluídas as
cotas para ingresso de minorias no Ensino Superior, existem em outros países há
algumas décadas, sendo atribuído à Índia o pioneirismo em políticas de preferência
a grupos marginalizados. De acordo com Zoninsein e Feres Júnior (2006 apud
Cardoso 2008), o marco para as ações afirmativas é a III Conferência Mundial contra
o Racismo, Discriminação Racial, Xenofobia e Intolerância Correlata, em Durban, em
2001.
As ações afirmativas materializam a equidade como uma política pública e
objetiva atenuar as desigualdades educacionais e econômicas na perspectiva de
possibilitar oportunidades equitativas, na busca da superação das diferenças sociais
de acesso ao Ensino Superior. Conforme Lemos (2013), a equidade constitui uma
questão central na formulação das políticas públicas voltadas para a melhoria e
expansão do sistema educacional de um país. Para Bolivar (2005), um sistema
educacional é equitativo se o impacto social da educação é o mesmo para cada
estudante, independente de sua origem familiar e condições socioeconômicas, além
disso, se consegue reduzir as desigualdades de aprendizagem e o desempenho dos
estudantes pertencentes aos setores mais pobres da sociedade.
40
2.2 EQUIDADE EDUCACIONAL
A equidade em educação é um conceito importante na formulação das políticas
públicas, pois se configura como um retrato de uma sociedade marcada por
diferenças econômicas e sociais. Conforme Lopes (2005), um sistema educacional é
equitativo quando os seus resultados são independentes do background
socioeconômico e cultural, ou seja, ele é capaz de desenvolver as habilidades e
competências necessárias para a vida em sociedade e produzir resultados de
aprendizado semelhantes em toda comunidade escolar, sem levar em consideração
o contexto familiar e socioeconômico de cada indivíduo.
O termo equidade tem sua origem da palavra latina aequitas, cognata de
aequu, um substantivo feminino que tem o sentido de igualdade e moderação, e
também expressa o que convém ou é adequado a alguma coisa. A equidade é uma
disposição sincera de tratar os indivíduos de forma igual ou equivalente, de acordo
com sua natureza, respeitando as diferenças de cada um, a fim de promover a sua
felicidade e de toda a sociedade (SILVA; VIANNA, 2015).
O conceito de equidade apareceu, primeiramente, na Grécia antiga e está
presente nas discussões filosóficas e na história do pensamento jurídico ocidental.
Embora o surgimento desse conceito não possa ser atribuído diretamente a nenhum
filósofo, não se pode negar que Aristóteles foi um dos primeiros pensadores
(estudiosos) que tratou da relevância da concepção de equidade (epieikeia - mais
que justiça). Como discípulo de Platão, Aristóteles, por volta de 335 a. C., retoma as
ideias de seu mestre sobre a epieikeia e fundamenta suas análises na fronteira entre
a ética e a justiça. Os atos baseados na equidade devem satisfazer as necessidades
de cada indivíduo, que são diferenciadas, de forma justa e igualitária.
A palavra equidade era utilizada no sentido análogo à justiça, e tinha como
propósito tornar as leis mais democráticas, adaptando-se aos critérios de justiça e
igualdade cujo intuito era promover a justa aplicação da lei. A equidade possibilitou
que as leis fossem criadas e aplicadas pelos legisladores de forma a beneficiar
igualmente toda a sociedade, minimizando os possíveis prejuízos causados pela lei,
nos casos em que a mesma não teria condições de alcançar. Utilizar a equidade
41
significa analisar as particularidades de cada caso e julgar de forma justa a fim de
promover o bem-estar dos cidadãos que vivem em sociedade.
O filósofo político norte americano, John Rawls (2000), no início da década de
1970, trata de forma sistemática a associação entre justiça e equidade. O autor faz
uma distinção entre os aspectos do sistema social que asseguram liberdades
básicas iguais para todos e os aspectos que especificam e estabelecem as
desigualdades econômicas e sociais. As instituições básicas têm a responsabilidade
de garantir uma educação pública que propicie o desenvolvimento das aptidões
naturais e a elevação da autoestima a todos os cidadãos. Nesse sentido, a
educação, como um bem primário, tem um papel fundamental na formação social
dos indivíduos. As reflexões expostas por Rawls no desenvolvimento de sua teoria
da justiça como equidade traz elementos importantes para a criação de uma
sociedade política baseada nos ideais de liberdade básica e igualdade de
oportunidade. Ao priorizar a elaboração da justiça que visa o bem de todos os
membros da sociedade indistintamente, as desigualdades somente serão permitidas
se promoverem algum tipo de privilégio aos menos favorecidos.
A equidade é um princípio da justiça social que supõe o respeito às diferenças
como condição para se atingir a igualdade. Ela é parte intrínseca da justiça social e
possibilita que as diferenças sejam respeitadas, sem discriminação; favorece
condições de combater as práticas de subordinação ou de preconceito em relação
às diferenças de gênero, políticas, étnicas, religiosas, culturais e de minorias
(SPOSATI, 1996). No campo da educação, a equidade é vista como uma medida
que busca a igualdade no acesso a uma educação de qualidade para a parcela mais
desfavorecida da população. Segundo a autora,
O acesso à educação tem sido historicamente, no Brasil, privilégio dos mais ricos face aos mais pobres, dos meninos às meninas - quadro este em superação pelos últimos dados estatísticos - e, dos brancos aos negros. Medidas para superar essas iniquidades têm sido denominadas de discriminação positiva, isto é, modos de favorecer o acesso à educação aos que historicamente têm sido discriminados (SPOSATI, 2010, p. 2).
O conceito de equidade tem sido comumente utilizado como sinônimo de
igualdade. Apesar desses conceitos não terem o mesmo significado, eles são
amplamente correlacionados. A equidade é entendida como um instrumento para se
alcançar de fato a igualdade descrita na Constituição Federal Brasileira de 1988
42
(BRASIL, 1988) (igualdade formal), pois essa “igualdade formal” não garante que
todos os cidadãos tenham a mesma oportunidade de acesso à educação e a
qualidade de vida digna. Assim, a equidade representa a preocupação com a
igualdade de direito e a proporcionalidade que consiste em tratar de modo igual os
iguais e de modo desigual os desiguais, com o objetivo de torná-los iguais.
Existe uma identidade aparente entre o conceito de equidade e igualdade.
Igualdade se refere aos direitos fundamentais que constroem a sociedade
contemporânea, significando direitos tanto no que se refere à garantia de liberdade
como à distribuição da riqueza, dos bens materiais e imateriais socialmente
produzidos. A equidade supõe uma diferença, e é uma questão de justiça na
distribuição dos recursos sociais e econômicos (NOQUEIRA, 2004).
Para Bolívar (2005) e Lopes (2005), existem quatro dimensões de equidade
que são importantes no campo da educação, fundamentados a partir do conceito de
igualdade: equidade de acesso, equidade de ensino, equidade de conhecimento e
êxito escolar e equidade de resultados. Escolher umas das quatro dimensões para a
formulação de políticas públicas na educação requer tomar uma série de medidas
distintas para minimizar o impacto das diferenças sociais na formação dos
indivíduos.
De acordo com Azevedo (2013), o princípio da igualdade diz que todos os
indivíduos devem ser tratados de forma igual, independente de sua condição social,
raça e gênero; todos são iguais perante a lei. A equidade é baseada no princípio da
justiça e tem por finalidade tratar de forma desigual os desiguais, ou seja, equilibrar
as desigualdades. A equidade tem por objetivo a busca pela equiparação das
condições sociais de todos os cidadãos. A concepção sobre equidade pode ser
utilizada para direcionar as políticas públicas educacionais, tendo em conta que
reconhecer as desigualdades existentes na sociedade possibilita o surgimento de
novas formas de combate dessas iniquidades, principalmente para os pretos e
pobres.
Conforme Lopes (2005), um sistema educacional é equitativo quando todas as
pessoas têm as mesmas oportunidades de acessá-lo. Para Rawls (2003), a
igualdade equitativa de oportunidade exige que a origem social e o mérito individual
não interfiram nas oportunidades de acesso e requer a existência de instituição que
não permita a concentração de riquezas e que os talentos e capacidades iguais
43
assegurem aos indivíduos de todos os grupos sociais a mesma oportunidade de
acesso a todos os níveis de educação.
A concepção da equidade é importante no desenvolvimento das políticas
educacionais, pois vai de encontro às ideias de que todos somos iguais e legitima o
reconhecimento das diferenças existentes na sociedade. Igualar as oportunidades
de acesso e a oferta de recursos educativos para grupos totalmente heterogêneos
favorece a exclusão dos mais necessitados socialmente. O reconhecimento das
diferenças entre os grupos heterogêneos possibilita a adoção de estratégias para
reduzir as desigualdades educacionais. Portanto, a equidade deve ser utilizada para
direcionar as políticas públicas educacionais, tendo em conta que reconhecer as
desigualdades existentes na sociedade possibilita o surgimento de novas formas de
combate dessas iniquidades. Nesta investigação não foram calculadas nenhuma
medida de equidade para avaliar as diferenças no desempenho dos estudantes no
início e na conclusão do curso de graduação. Apenas consideramos que as
instituições educacionais promovem a equidade de resultados quando as diferenças
de cor/raça, gênero e econômicas entre os estudantes não influenciam o seu
desempenho na conclusão do curso.
Motivadas pela busca da justiça social como equidade, as ações afirmativas
são excelentes políticas públicas para a diminuição das desigualdades tanto sociais
quanto raciais, visto que possibilitam alcançar a inclusão social dos beneficiários das
mesmas. Uma vez que a implementação dessa política visa possibilitar a diminuição
das desigualdades sociais e raciais, proporcionando aos seus beneficiários ascender
no âmbito pessoal, profissional e acadêmico. Portanto, as ações afirmativas são um
instrumento importante para a reparação de desigualdades em prol da justiça social
como equidade. A Teoria da Justiça de Ralws estabelece que uma sociedade justa
deva permitir que os menos favorecidos tenham acesso às vantagens da
cooperação social. Nessa linha de pensamento, as ações afirmativas estabelecidas
pela Lei 12.711/2012 têm o objetivo de promover a educação inclusiva no Ensino
Superior.
44
2.3 INICIATIVAS PARA O ACESSO E PERMANÊNCIA NAS INSTITUIÇÕES
PÚBLICAS DE ENSINO SUPERIOR BRASILEIRAS
No Brasil, as políticas de ações afirmativas são geralmente efetivadas por
sistemas de reservas de vagas em universidades públicas, principalmente, em favor
da população negra (CARDOSO, 2008). As ações afirmativas que visam atenuar
essas desigualdades na perspectiva de possibilitar oportunidades equitativas, na
busca da superação das diferenças sociais de acesso e permanência no campo
educacional, sobretudo no Ensino Superior, evidenciam-se nas diversas leis e
propostas oriundas de um campo político cercado de tensões (FELICETTI;
MOROSINI, 2009).
A implementação do sistema de cotas nas universidades públicas, inicia-se a
partir do processo de mobilização da sociedade para modificação da falta de acesso
de grande parte da população brasileira ao Ensino Superior, tendo meta a tentativa
de aumentar a representatividade de diversos grupos excluídos e marginalizados. A
partir do final da década de 90, elaborações e implementações de políticas de ações
afirmativas pelas universidades públicas começam a fazer parte das discussões nas
instituições públicas de ensino. Entre as universidades pioneiras na aprovação e
execução de ações afirmativas estão a Universidade do Estado do Rio de Janeiro
(2002-200311), a Universidade do Estado da Bahia (2002), a Universidade de
Brasília (2003), a Universidade Federal da Bahia (2004) e a Universidade Estadual
de Mato Grosso do Sul (2003). Estas instituições e as demais, que posteriormente
também criaram políticas de ações afirmativas, possuem sistemas de reserva de
vagas (cotas) de acordo com as especificidades da população de cada região
(SANTOS, 2012).
A primeira universidade a implantar o critério racial na seleção foi a
Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), em 2002, seguida pela
Universidade do Estado da Bahia (UNEB), que acrescentou critérios sociais. No
âmbito das universidades federais, a primeira a adotar a reserva de vagas foi a
Universidade de Brasília (UnB), em 2004, e, no mesmo ano, a Universidade Federal
da Bahia (UFBA). Os editais desses programas de ações afirmativas foram alvo de
11
O período (anos) apresentado em parênteses refere-se ao ano de criação das políticas de ações afirmativas nas instituições públicas de Ensino Superior.
45
muitas ações judiciais contrárias à política de reserva de vagas para o acesso à
Educação Superior.
Dentre as várias ações judiciais contrárias ao sistema de reserva de vagas nas
universidades públicas brasileiras, a que mais repercutiu no cenário nacional foi a
impetrada pelo Partido Democratas (DEM) contra a UnB. Um dos motivos da
improcedência da ação levou em consideração que o sistema de reserva de vagas
I – Não contraria - ao contrário, prestigia – o princípio da igualdade material, previsto no caput do art. 5º da Carta da República, a possibilidade de o Estado lançar mão seja de políticas de cunho universalista, que abrangem um número indeterminado de indivíduos, mediante ações de natureza estrutural, seja de ações afirmativas, que atingem grupos sociais determinados, de maneira pontual, atribuindo a estes certas vantagens, por um tempo limitado, de modo a permitir-lhes a superação de desigualdades decorrentes de situações históricas particulares (STF, 2012, p. 2).
Hoje, as políticas de ações afirmativas têm se qualificado, um exemplo dessas
iniciativas ocorreu a partir do Programa de Apoio ao Plano de Reestruturação e
Expansão das Universidades Federais (Reuni), instituído pelo Decreto nº 6.096/2007
(BRASIL, 2007), no qual uma das principais diretrizes era que as universidades que
aderissem ao programa adotassem medidas de inclusão social para garantir a todos
a igualdade de oportunidades de acesso e permanência nas universidades públicas.
Dessa maneira, em 2008, 68% das universidades federais contempladas pelo Reuni
adotaram programas de ações afirmativas (DAFLON; FERES JÚNIOR; CAMPOS,
2013). Estudos apontam que, em 2011, um ano antes da criação da Lei Federal
12.711/2012, já havia 104 universidades com algum tipo de programa de ação
afirmativa para o acesso de estudantes negros, indígenas ou oriundos de escolas
públicas.
É oportuno destacar que vários foram os critérios para a implantação das
políticas de ações afirmativas nas universidades para a inclusão de estudantes no
Ensino Superior, a saber: a) reserva de vagas, que são percentuais fixos de vagas
para atender a grupos socialmente desfavorecidos; b) bônus, que são pontos extras
adicionados ao desempenho dos candidatos nos concursos de vestibular nas IES; c)
percentuais específicos, que são cotas de cunho social e racial; d) acréscimo de
vagas para demandas específicas, a exemplo da criação de curso específico para a
formação profissional de indígenas na Universidade Federal de Roraima (UFRR)
(DAFLON; FERES JÚNIOR; CAMPOS, 2013).
46
Os beneficiários das políticas de ações afirmativas nas IES brasileiras variam
em consonância com os critérios, conforme elencados a seguir, em ordem
decrescente de ocorrência nas instituições de Ensino Superior: 1) oriundos de
escola pública, 2) preto e pardo, 3) indígena, 4) deficiente, 5) Licenciatura indígena,
7) interior do estado, 8) professor da rede pública, 9) nativo do estado, 10) baixa
renda, 11) filho de policial, bombeiro, etc., morto, 12) quilombola e 13) mulher
(DAFLON; FERES JÚNIOR; CAMPOS, 2013). Os estudos realizados por Daflon,
Feres Júnior e Campos (2013) apontam que o critério social é o mais utilizado nos
sistemas de reserva de vagas nas universidades. Nos 85% das IES que adotaram
algum programa de ação afirmativa, os maiores beneficiários são estudantes
oriundos das escolas públicas.
Dessa maneira, diante das diversas modalidades e critérios para a implantação
de programa de ação afirmativa, bem como os variados grupos de beneficiários dos
programas para inclusão de estudantes no Ensino Superior, foi aprovada, em agosto
de 2012, a Lei Federal nº 12.711 que estabelece cotas de no mínimo 50% das vagas
nas IFES para estudantes que tenham realizado todo o Ensino Médio em escolas
públicas. Desse total, 50% serão destinadas a estudantes com renda per capita
menor ou igual a 1,5 salário mínimo que será dividida entre estudantes pretos,
pardos e indígenas e os demais estudantes de outras etnias. Sendo assim, as
universidades tiveram até o ano de 2016 para alcançar a meta proposta na
legislação em vigor.
Percebe-se que essa política nacional traz em seu bojo três critérios de recorte
para o acesso ao Ensino Superior - o social, o econômico e o racial, levando em
consideração o percentual de composição racial com base nos índices de
autodeclaração do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) de cada
estado brasileiro.
O Brasil é o país com a maior proporção de negros fora da África. Segundo
o censo populacional realizado pelo IBGE em 2010, quase a metade da população
brasileira é negra. Esse contingente concentra-se, sobretudo, nas regiões Norte e
Nordeste do país, cuja população negra (preta e parda) representa mais de 70% da
população total (Figura 1). Em alguns estados dessas regiões, a exemplo da Bahia e
do Maranhão, os negros chegam a representar cerca de 80% da população
(PNADE, 2015).
47
Figura 1 - População residente, por Grandes Regiões, segundo a cor ou raça, em 2015.
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo PNADE 2015.
Apesar da expressiva presença do negro na população do país, existe uma
diferença social e econômica entre negros e brancos. De acordo com o IBGE (2015),
em 2014, a população negra representava 17,4% da parcela mais rica do país. De
2004 a 2014, o percentual de negros no grupo dos 10% com menor rendimento no
país aumentou cerca de 3,0% e houve uma redução de 13,9% dos brancos nesse
mesmo grupo12. As regiões Norte e Nordeste são as que possuem um maior
contingente de pessoas que vivem com até 1/4 de salário mínimo per capita. Com
relação à educação, a diferença entre negros e brancos ainda é mais acentuada. Em
2014, a proporção de pessoas de 20 a 22 anos que concluíram o Ensino Médio
entre os brancos é de 71,7% e entre os negros é de 52,6%, uma diferença de 19,1
pontos percentuais.
A proporção de estudantes negros de 18 a 24 anos que cursaram o Ensino
Superior, em 2004, foi de 16,7%, esse percentual aumentou cerca de 28,8 pontos
percentuais em relação a 2014 (45,5%). Para os brancos da mesma faixa etária,
12
Considera-se a população com o menor rendimento as pessoas que recebem até 1/4 do salário mínimo. Em 2004, os negros representavam 70,3% dos mais pobres do país, esse percentual aumentou para 76%, em 2014. A população branca representava 26,5% dos mais pobres, em 2004, e esse percentual reduziu para 22,8%, em 2014. De 2004 a 2014, houve um aumento de 3,8% da população negra mais pobre e uma redução de 13,96% da população branca mais pobre (IBGE, 2015).
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
Norte Nordeste Sudeste Sul Centro Oeste Brasil
Branca Negra Outra
48
essa proporção passou de 47,2%, em 2004, para 71,4%, em 2014. Ao analisar a
renda juntamente com a educação, a pesquisa mostra que, em 2004, nas
universidades públicas, o percentual de negros com nível superior que pertenciam
ao quintil mais pobre de rendimento per capita no país era de 1,2% passando para
7,6%, em 2014 (IBGE, 2015). Apesar das diferenças entre brancos e negros na
Educação Superior, percebe-se que há uma tendência de crescimento do
contingente de estudantes negros nas universidades públicas do Brasil.
De acordo com Queiroz (2004), a herança da escravidão é um argumento
frágil na justificativa das desvantagens educacional, econômica e cultural da
população negra, ao constatar que as condições sub-humanas do negro, no período
após a abolição da escravidão, não se distanciam de outros grupos de trabalhadores
estrangeiros que chegaram ao Brasil no final do século XIX. Ainda de acordo com a
autora, “[...] uma parcela das elites econômica, política e intelectual do país é
oriunda desses grupos de imigrantes pobres, enquanto que a situação da maioria da
população negra manteve-se quase que inalterada” (QUEIROZ, 2004, p. 73). Deste
modo, não há como explicar as precárias condições de existência dos negros no
Brasil, hoje, a não ser pelo efeito devastador do racismo.
A recusa em admitir a raça como um mecanismo gerador de desigualdades sociais repousa na crença, amplamente difundida, de que os brasileiros desfrutam de uma situação racial harmoniosa e equilibrada em termos de tratamento e de acesso aos bens sociais; na ideia de ‘democracia racial’. Dessa perspectiva, as desigualdades presentes na sociedade brasileira, seriam reflexo de sua estrutura de classes. Essa visão tem sido responsável por uma banalização das desigualdades entre brancos e negros, dificultando a emergência de um posicionamento crítico face às relações raciais no país, que permita a implementação de políticas de superação dessas desigualdades, a exemplo do que tem ocorrido em outras realidades (QUEIROZ, 2004, p.74).
No Brasil, o caráter seletivo, característico do sistema de ensino, atinge,
maiormente, os estudantes negros que estão frequentemente nas camadas
populares e sofrem uma desqualificação específica, advinda do racismo presente
em nossa sociedade. Em 1997, um estudo realizado na Universidade Federal da
Bahia, indicou a existência de fortes desigualdades entre brancos e negros, não
apenas no acesso diferenciado desses contingentes, como evidenciou que os
brancos estavam, sobretudo, nos cursos mais valorizados socialmente, enquanto
que os estudantes negros se inseriam nos cursos de menor prestígio social
(QUEIROZ, 2001).
49
Segundo Queiroz (2003), anualmente a UFBA aprovava, em seu vestibular, um
número de estudantes muito superior àquele que era classificado. Isto é, uma
parcela considerável de estudantes apresentava desempenho satisfatório para
ingressar na universidade, contudo, não podia fazê-lo em decorrência do caráter
classificatório do preenchimento das vagas. Como as vagas oferecidas pela
instituição eram limitadas, seu preenchimento obedecia ao critério da maior
pontuação. A pesquisa revelou que entre os candidatos aprovados e não
classificados no vestibular da UFBA, em 2001, 39% se autodeclararam brancos,
45,2% como pardos, 10,8% como pretos e 5% como amarelos e indígenas,
agregados, nesta análise, na categoria “outra”. Em relação aos aprovados e
classificados, pode-se observar um elevado percentual das pessoas que se
autodeclararam como brancos (44,2%), o que indica que os brancos estavam numa
condição de maior privilégio no acesso à universidade.
Tendo em conta toda a histórica desvantagem que atinge os negros no Brasil,
e, particularmente do estudante negro, foi no sistema de ensino superior que
começou a ser concebidas as primeiras políticas de correção das desigualdades
sociais na sociedade brasileira, sendo as universidades públicas pioneiras na
adoção de medidas visando atacar as desigualdades sociais. Durante o processo de
implementação do sistema de cotas, muitas questões foram levantadas em relação
à qualidade do ensino, como por exemplo, se os estudantes ingressos pelo sistema
de cotas encontrariam mais dificuldades para estudar nas universidades porque a
escola pública não é de boa qualidade, se o sistema de cotas provocaria um sistema
distintivo na universidade, entre outros.
2.4 POLÍTICAS DE AÇÕES AFIRMATIVAS NAS UNIVERSIDADES FEDERAIS DA
REGIÃO NORDESTE
Foram investigadas as universidades federais da Região Nordeste que
adotaram alguma política de ação afirmativa como parte do processo seletivo para o
ingresso de candidatos nos cursos de graduação. Para a apresentação das
diferentes experiências de ações afirmativas desenvolvidas pelas universidades
federais do Nordeste, estamos utilizando como referência o trabalho de Sousa e
Pontes (2011) que classificam as ações afirmativas segundo o seu tipo, que são:
50
reserva de vagas sócio raciais ou sociais e bônus social, sendo esse último podendo
ser decorrente de terem estudado em instituições da rede pública de ensino ou até
por terem estudado em alguma região específica, independentemente da origem
escolar.
As universidades que reservam uma parte de suas vagas para estudantes
negros tendo como base o critério étnico-racial e para estudantes oriundos de
escolas públicas (reserva sócio racial) são:
a) A Universidade Federal da Bahia (UFBA) que implantou, no ano de 2005, o
sistema de reserva de vagas para candidatos que tivessem cursado o Ensino Médio
completo e mais um ano do Ensino Fundamental no sistema público de ensino. O
sistema estabelece o percentual de 45% das vagas para todos os cursos e tem um
diferencial em relação à cor do estudante. Desta reserva, 43% destinam-se aos
autodeclarados como pretos ou pardos e o percentual de 2% foi destinado aos
índios-descendentes e reserva de duas vagas, em cada curso, destinada aos índios
aldeados e estudantes vindos de comunidades quilombolas (CONSEPE, 2004).
b) A Universidade Federal do Recôncavo da Bahia (UFRB) que tem o sistema de
reserva de vagas com 43% das vagas destinadas para candidatos que cursaram o
Ensino Médio na rede pública, sendo destas vagas no mínimo 85% a serem
preenchidas por candidatos que se autodeclararam pretos ou pardos e 2% para
índio-descendentes (COSUNI, 2009).
c) A Universidade Federal do Oeste da Bahia (UFOB) que, mesmo sendo
recentemente criada, no ano de 2013, é uma instituição que é oriunda do
desmembramento do Instituto de Ciências Ambientais e Desenvolvimento
Sustentável, campus localizado na cidade de Barreiras da Universidade Federal da
Bahia (UFOB, 2016). Assim, os estudantes que estão na UFOB já ingressaram
utilizando o sistema de reserva de vagas da UFBA. Atualmente, a UFOB reserva
vagas no SISU atendendo ao que estabelece a Lei 12.711 de 2012.
d) A Universidade Federal do Maranhão (UFMA) que, dentro da política de ações
afirmativas da universidade, destinou 50% das vagas para o sistema de cotas. Deste
percentual, 25% são reservadas para: i) categoria escola pública, para os candidatos
que cursaram todo o Ensino Médio na rede pública de ensino; ii) categoria negro, em
que foram destinadas 25% das vagas para candidatos que se declararam negros ou
51
pardos, que estudaram o Ensino Médio na rede pública, para candidatos que
cursaram o Ensino Médio na rede privada com bolsa integral ou com mensalidade
de até R$ 150,00; iii) categoria especial, em que foram destinadas um total de 4
vagas em cada curso, duas para cada modalidade: I) índio comprovado via
documento de registro de nascimento autenticado pela Fundação Nacional do Índio
e II) portador de deficiência física, auditiva, visual, mental ou deficiências múltiplas
com validação pela junta médica da universidade (CONSEPE, 2008).
e) A Universidade Federal de Alagoas (Ufal) que reserva 20% das vagas no vestibular
para candidatos negros que cursaram o Ensino Médio completo na rede pública de
ensino, destas vagas, 60% são destinadas para mulheres e 40% para os homens
(CEPE, 2004).
f) A Universidade Federal de Sergipe (UFS) que reserva 50% de suas vagas para
candidatos que cursaram o Ensino Médio completo e, no mínimo, quatro séries ou
anos do Ensino Fundamental na rede pública de ensino, deste total de vagas, 70% é
reservado para candidatos que se autodeclararam negros, pardos ou índios,
também, é destinada uma vaga em cada curso para candidatos portadores de
necessidades educacionais especiais (CONEPE, 2008).
As universidades que reservam vagas para candidatos que cursaram o Ensino
Médio em escolas públicas independentemente da cor ou raça (reserva social) são:
a) A Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf) que adotou como
política de ação afirmativa da universidade a reserva de 50% de suas vagas no
vestibular para candidatos que cursaram o Ensino Médio completo na rede pública
de ensino (CONUNI, 2009).
b) A Universidade Federal do Piauí (UFPI) que utiliza como sistema de inclusão
social a reserva de 20% de suas vagas no vestibular para candidatos que
tenham cursado integralmente o Ensino Fundamental e Ensino Médio na rede
pública de ensino.
c) A Universidade Federal da Paraíba (UFPB) que possui um sistema de reserva de
vagas para candidatos da rede pública de ensino. Segundo as resoluções 09 e
46 de 2010 do Consepe (2010a; 2010b), no período de 2011 a 2014, foi iniciada,
gradativamente, a separação de um percentual de vagas, iniciando com 25% e
com acréscimo de 5% em cada ano, chegando a 2014 com 40% das vagas
destinadas para a modalidade por reserva de vagas. Aos candidatos que
52
estudaram pelo menos três anos do Ensino Fundamental e o Ensino Médio
completo na rede pública de ensino são destinadas as vagas para as seguintes
modalidades: a) egresso de escola pública, independente da etnia; b) se
autodeclararem preto ou pardo; c) se autodeclararem indígena e; d) portador de
deficiência.
As universidades que adotaram o sistema de incentivo social que destina
bônus de 10% (bônus social) sobre a nota final dos candidatos oriundos da rede
pública de ensino foram:
a) A Universidade Federal do Pernambuco (UFPE) que utiliza o sistema de
bonificação no vestibular para candidatos que cursaram o Ensino Médio nas redes
públicas, municipal e estadual, de ensino do estado do Pernambuco com um
incentivo de 10% em sua nota final inserido no argumento individual de
classificação. Outro grupo de candidatos que podem requerer essa bonificação são
os referentes à inclusão regional para os candidatos que comprovarem terem
cursado o Ensino Médio em escolas públicas ou privadas das regiões da Zona da
Mata e do Agreste Pernambucano (CCEPE, 2009).
b) A Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) que, como sistema
diferenciado para o ingresso de estudantes, tem o sistema de bonificação
destinando um acréscimo de 10% na nota final do candidato no vestibular que
estudaram o Ensino Médio nas redes públicas ou privadas nas regiões do Agreste e
Sertão Pernambucano, para os campi de Serra Talhada e Garanhuns (UFRPE,
2015).
c) A Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) que utiliza o sistema de
bonificação com um acréscimo de 10% na nota do candidato que não teve nenhuma
reprovação e que tenha cursado o 9º ano do Ensino Fundamental e todo o Ensino
Médio Regular na rede pública de ensino do estado do Rio Grande do Norte
(COMPERVE, 2004).
As universidades têm um foco na adoção de ações afirmativas direcionadas para
a reserva social, garantindo um sistema diferenciado para estudantes egressos da rede
pública de ensino. Algo destacado por Sousa e Pontes (2012) sobre a implementação
das políticas de ações afirmativas das universidades refere-se à necessidade do
cuidado de que, no momento de formulação dessas políticas, não gerem outras
53
discriminações. Como exemplo, na cota social em que só podem acessar quem teve
uma trajetória escolar sem reprovação ou que frequentou o Ensino Médio regular. Os
estudantes que no decorrer de sua trajetória tiveram reprovação ou são provenientes de
turmas de educação de jovens e adultos ou turmas de supletivo estão fora do acesso à
política, no entanto, estes seriam estudantes com um perfil que necessitam de acesso
diferenciado ao Ensino Superior.
As demais universidades federais da Região Nordeste, que até a aprovação da
Lei de Cotas nº 12.711/2012 (BRASIL, 2012), não tinham nenhum sistema diferenciado
para a inclusão de estudantes em seus vestibulares, quer seja social ou racial, e não
desenvolviam ações afirmativas referentes ao ingresso em seus cursos de graduação,
são: a Universidade Federal do Ceará (UFC), a Universidade Federal de Campina
Grande (UFCG) e a Universidade Federal Rural do Semiárido (Ufersa). Com a Lei
12.711/2012, todas as universidades federais são obrigadas a destinarem 50% de
suas vagas a estudantes que cursaram o Ensino Médio integralmente em escolas
públicas.
2.5 DETERMINANTES DO DESEMPENHO ACADÊMICO
Estudar as diferenças no desempenho entre os estudantes cotistas e não
cotistas não é uma tarefa simples, pois o significado da definição de desempenho
escolar ou acadêmico é complexo sendo de difícil mensuração. O desempenho
acadêmico é uma variável latente medida através de variáveis observadas, como
por exemplo, as questões de uma prova ou teste de determinada área do
conhecimento, e que busca avaliar as competências e habilidades do estudante ao
longo do seu processo formativo. Geralmente, é expresso através de testes
padronizados em larga escala, como é o caso do Enade. Segundo Lordêlo (2004), o
desempenho escolar é uma resultante de uma multiplicidade de fatores sendo algo
complexo.
De acordo com Munhoz (2004), a expressão desempenho representa uma
ação de conquistar algo, ser bem-sucedido, através do esforço e da habilidade. A
autora utiliza a definição do desempenho acadêmico
54
[...] no sentido de atuação observada de um indivíduo ou grupo na execução de tarefas acadêmicas avaliadas em termos de eficiência e rendimento, que refletem ou indicam o seu nível de habilidade, cujos resultados devem ser analisados para orientação futura tanto do indivíduo ou do grupo, como dos responsáveis pelas atividades acadêmicas oferecidas (MUNHOZ, 2004, p. 37).
O desempenho é uma medida que avalia o desenvolvimento das habilidades
e competências do estudante durante seu processo de formação escolar e o grau de
conhecimento que o indivíduo tem sobre determinado assunto, não sendo possível
medi-lo diretamente.
Existem diversos fatores que afetam a medida de desempenho e que não são
levados em consideração na estimação desta medida, que vão desde a dificuldade
de compreender determinado tipo de conhecimento, passando pelos fatores
psicológicos, tais como os fatores emocionais, como imaturidade, estresse, baixa
autoestima, descontrole, baixa motivação e falta de atenção; os fatores familiares,
como baixo nível socioeconômico e conflito familiar; até os fatores escolares, como
modelo de ensino inadequado, cotidiano de sala de aula, estratégias metodológicas
dos professores, interação entre alunos e a gestão escolar ou universitária.
Os fatores psicológicos, socioeconômicos e acadêmicos do estudante podem
interferir no seu bem-estar e, consequentemente, em seu rendimento acadêmico. O
fracasso acadêmico não pode ser visto como uma questão individual, sendo que não
podemos somente responsabilizá-los pelos resultados alcançados, nem tampouco
ao professor, mas, entender que é uma questão que perpassa por influências que
vão desde as estruturas políticas, econômicas até as questões culturais de um
sistema que exclui grande parte da população dos espaços educacionais formais.
Segundo Zanbom e Rose (2012), o desempenho do estudante não está
associado apenas a fatores relacionados à aptidão e à motivação do estudante, mas
também pode está relacionado a fatores psicológicos tais como sentimento positivo,
esforço, humor, entre outros fatores que não são levados em consideração no
momento da realização das provas. Cunha e Carrilho (2016) dizem que a percepção
de bem-estar físico, psicológico e a autoconfiança estão relacionadas positivamente
com o rendimento acadêmico. Apesar dos fatores psicológicos e a percepção de
competências cognitivas serem agentes que influenciam o desempenho do
estudante, os mesmos não serão avaliados neste estudo, uma vez que o
instrumento de medida utilizado nesta tese não nos permite inferir sobre tais fatores.
55
Na literatura, existem vários estudos cuja finalidade é avaliar os principais
fatores que influenciam no desempenho dos estudantes no Ensino Superior
(WALTENBERG; CARVALHO, 2013; MORICINI; NASCIMENTO, 2014; PINHEIRO,
2014; MENDES JÚNIOR, 2014), embora sejam numa escala menor, quando
comparamos ao quantitativo de estudos relacionados à educação básica (SOARES;
CÉSAR; MAMBRINI, 2001; SOARES; ALVES, 2003; COLEMAN et al., 2008;
CONSELHO CONSULTIVO CENTRAL PARA EDUCAÇÃO, 2008; ALVES;
FRANCO, 2008; SOARES, 2008). Esses estudos avaliam a associação, positiva ou
negativa, entre os insumos e produtos educacionais e o desempenho acadêmico do
estudante.
No âmbito da educação básica, os estudos sobre o desempenho escolar estão
relacionados com as pesquisas sobre eficácia escolar. Essas pesquisas se
desenvolveram, principalmente, a partir da década de 60 com a publicação do
relatório sobre a Igualdade de Oportunidades Educacionais, nos Estados Unidos
(COLEMAN et al., 2008). Esse relatório tinha o objetivo de avaliar as diferenças de
oportunidades educacionais entre indivíduos segundo a raça, cor, religião e origem
social em instituições educacionais públicas.
O Relatório Coleman não tratou apenas das diferenças entre as escolas
segundo as características associadas à qualidade da educação e a desigualdade
de oportunidade dos estudantes por raça ou etnia, mas o aspecto pioneiro do estudo
foi o de tentar “discernir possíveis relações” entre as variações das características
das escolas e as variações no nível de desempenho alcançado pelos diferentes
grupos de estudantes. Segundo Soares (2008), essas relações constituem o cerne
do debate sociológico sobre o papel da escola e a sua influência na formação de
uma sociedade mais igualitária.
Coleman et al. (2008) chegaram à conclusão de que grande parte da
explicação para a variação observada no desempenho dos estudantes estava
centrada nas diferenças socioeconômicas e étnicas e que o ambiente escolar teria
pouco ou nenhuma influência sobre o desempenho escolar. Mostraram que as
escolas não variavam tanto quanto se pensava e que as alterações entre elas
quanto ao financiamento, instalações e currículos pareciam ter pouco efeito no
sucesso do estudante em relação a sua aprendizagem. Por isso, afirmaram que “a
escola não faz diferença”, as escolas não diminuem as diferenças entre os
56
estudantes segundo os seus grupos raciais e culturais, isto é, eram iguais na sua
incapacidade de modificar a realidade acadêmica de seus estudantes, que era, em
grande parte, determinada pela realidade socioeconômica dos mesmos (SOARES,
2008).
Os achados de Coleman et al. (2008) causaram grande impacto na
comunidade acadêmica e provocaram muitos questionamentos em relação à
eficácia do sistema público de ensino, uma vez que esses resultados foram de
encontro a outras pesquisas, que apontavam a relação entre diversos fatores
escolares com o efeito positivo no desempenho dos estudantes. Além disso, esses
achados contribuíram para o surgimento de pesquisas semelhantes em outros
países.
Na Inglaterra, um dos estudos mais importantes foi o Relatório Plowden, em
1967, cujo objetivo principal foi relacionar o que seria aprendido sobre o lar e a
escola com o desempenho dos estudantes. Este relatório obteve conclusões
semelhantes ao do estudo desenvolvido por Coleman et al. (2008), pois constatou
que as diferenças entre os pais explicam mais das variações entre os estudantes do
que as diferenças entre escolas, ou seja, as relações familiares têm grande
influência no desempenho dos alunos (CONSELHO CONSULTIVO CENTRAL PARA
EDUCAÇÃO, 2008).
Outra pesquisa muito importante foi desenvolvida por Jencks, em 1972, nos
Estados Unidos. Jencks (2008) chegou à conclusão de que o determinante mais
importante de aproveitamento educacional é o background familiar, representado
parcialmente, por diferenças econômicas mensuráveis entre as famílias e por
diferenças não econômicas, a exemplo da habilidade cognitiva, sendo esta de difícil
mensuração e compreensão. Também, argumentava que as escolas servem,
principalmente, de agências certificadoras, que em nada contribuem para a redução
das desigualdades e que os recursos de uma escola, aparentemente, não tinham
nenhuma influência no desenvolvimento educacional do estudante. Esses resultados
reafirmavam a ideia de Coleman et al. (2008), de que as escolas sozinhas pouco
contribuíam para o sucesso e a ascensão social do estudante.
No Brasil, as pesquisas sobre eficácia escolar começaram a serem estudadas
a partir de experiências do sistema nacional de avaliação da educação básica. Tais
estudos tiveram um avanço na década de 90 com a criação do Sistema Nacional de
57
Avaliação da Educação Básica13 (SAEB). As informações produzidas visam
subsidiar a formulação, reformulação e o monitoramento das políticas na área
educacional nas esferas municipal, estadual e federal, contribuindo para a melhoria
da qualidade e eficiência do ensino. Os dados produzidos pelo SAEB permitem, em
parte, conhecer os sistemas de ensino e sua capacidade de produzir eficácia e
equidade em relação aos diferentes estratos da sociedade (SOARES; ALVES,
2003). Nos estudos sobre desempenho escolar, utilizando dados do SAEB, vários
autores verificaram que os fatores intraescolares influenciam no desempenho do
estudante e as diferenças são maiores considerando o efeito escola (SOARES;
CÉSAR; MAMBRINI, 2001; ALVES; FRANCO, 2008; SOARES; ALVES, 2003).
Na Educação Superior, há estudos voltados para a análise do desempenho dos
estudantes comparando os cotistas e não cotistas. Trazemos os estudos de Queiroz
e Santos (2006), Waltenberg e Carvalho (2013), Mendes Júnior (2014), Pinheiro
(2014), Cavalcanti (2015), Guimarães, Costa e Almeida Filho (2011) e Cardoso
(2008) que foram realizados com dados de universidades públicas federais,
principalmente, de experiências de implementação de políticas públicas de ações
afirmativas direcionadas aos estudantes egressos da educação básica pública
brasileira que ingressaram na universidade via algum sistema de cotas.
Waltenberg e Carvalho (2013) traçaram o perfil e o desempenho dos
estudantes concluintes dos cursos avaliados pelo Enade em 2008, comparando os
estudantes beneficiados por ações afirmativas (cotistas) com os demais alunos (não
cotistas). Para analisar o desempenho dos estudantes, consideraram como variável
dependente o logaritmo da nota bruta do concluinte na prova de conhecimentos
específicos e, como variáveis independentes, o sexo, a idade, o tipo de escola em
que cursaram o Ensino Médio e a escolaridade dos pais, como proxy do perfil
socioeconômico, a cor e as ações afirmativas. Os cursos com maior frequência de
estudantes cotistas, no Enade em 2008, foram Pedagogia (25,4%) e Letras (21,3%),
13 O SAEB é um importante instrumento que subsidia e induz políticas orientadas para a melhoria da
qualidade da educação brasileira e é composto por um conjunto de avaliações externas em larga escala, cujos principais objetivos são: (a) realizar um diagnóstico do sistema educacional brasileiro e de alguns fatores que possam interferir no desempenho do estudante, fornecendo um indicativo sobre a qualidade do ensino que é ofertado; e (b) fornecer às administrações públicas de educação informações técnicas e gerenciais que lhes permitam formular e avaliar programas de melhoria da qualidade de ensino.
58
e os cursos com menor frequência relativa de cotistas foram Arquitetura e
Urbanismo (8,0%), as Engenharias (8,2%) e Ciências Sociais (8,4%).
Os autores notaram que a proporção de estudantes cotistas diminui
sensivelmente conforme aumenta o prestígio social dos cursos e que a população
não branca era em torno de 42% nas IES federais. Entre pretos, pardos e mulatos
das IES federais, apenas 13% ingressaram por meio de ações afirmativas de modo
que 87% ingressaram sem o auxílio destas políticas. Para os autores, na ausência
de políticas de ações afirmativas, a proporção de negros, pardos e mulatos nas
federais seriam cerca de cinco pontos percentuais mais baixos (WALTENBERG;
CARVALHO, 2013).
Nas instituições públicas, o desempenho dos cotistas foi inferior aos dos
demais estudantes, principalmente nos cursos com alto prestígio social. Nas IES
privadas, não se registraram fortes hiatos de desempenho entre estudantes
beneficiários das ações afirmativas e não beneficiários. Os autores interpretaram
essas diferenças “como um preço pago pela sociedade em prol da diversidade e da
equalização das oportunidades” (WALTENBERG; CARVALHO, 2013, p. 4).
Os autores também encontraram diferenças no perfil socioeconômico dos
estudantes. Os cotistas são os que possuem faixa de renda familiar de até três
salários mínimos, cursaram o Ensino Médio em escola pública e o pai possui o
Ensino Fundamental ou menos (55%), e apenas 7% tinham pai com o Ensino
Superior. O desempenho dos estudantes cotistas concluintes das universidades
estaduais e federais que ingressaram por meio de ações afirmativas no teste de
conhecimentos gerais é cerca de quatro pontos menor que os não cotistas. O
desempenho médio dos concluintes brancos na prova de conhecimentos específicos
é superior ao dos pretos e pardos que ingressaram pelo método tradicional, que por
sua vez, é superior ao desempenho dos pretos e pardos que ingressaram por ação
afirmativa nas instituições federais e estaduais.
O resultado do modelo de regressão ajustado revelou que mulheres têm notas
em média 10% superiores às dos homens. Negros têm desempenho 5% inferior aos
concluintes brancos. Ingressantes por ação afirmativa têm nota, em média, 8,2%
inferior. Nos cursos de médio prestígio social nas instituições federais (Letras, Física,
Química, Biologia, História, Geografia, Filosofia e Ciências Sociais), o desempenho
59
dos que ingressaram por ação afirmativa é, em média, 13,7% inferior ao dos demais
concluintes.
Nas IES públicas, o desempenho dos beneficiários é inferior ao dos demais
estudantes para todos os tipos de cursos. Os autores concluíram que as políticas de
ações afirmativas têm obtido sucesso no propósito ao qual foi destinado: aumentar a
diversidade de estudantes nas universidades com maior participação dos grupos
pretos e pobres.
Mendes Junior (2014) fez uma análise da progressão de candidatos cotistas e
não cotistas ingressantes, em 2005, na Universidade do Estado do Rio de Janeiro. O
desempenho dos estudantes não cotistas e cotistas foi analisado através dos
coeficientes de rendimentos acadêmicos acumulados médios dos ingressantes em
2005 e que continuaram cursando a universidade, em 2006 e em 2009. A diferença
no desempenho dos cotistas foi 6,57% menor que o dos não cotistas, em 2006, e
6,72%, em 2009. Segundo o autor, a diferença no rendimento médio entre os
estudantes amplia conforme aumenta a dificuldade relativa do curso. Nos cursos
difíceis14, o diferencial chega a 12,97% e, nos cursos classificados como mais fáceis
esta diferença diminui para 7,39%, no primeiro ano de graduação.
Mendes Júnior (2014) também analisou o desempenho dos estudantes
concluintes entre os anos de 2005 e 2012. A diferença no desempenho entre
cotistas e não cotistas é maior na conclusão do curso (8,5%), pincipalmente, nos
cursos de maior dificuldade. Apesar dos cotistas terem rendimento inferior em
relação ao rendimento acadêmico dos não cotistas, estes são os que possuem a
maior taxa de graduação (46,74%) quando comparados aos não cotistas (42,15%).
Esses resultados levaram ao autor a supor que “a utilidade da faculdade para os
grupos cotistas parece ser maior e tal valoração se tem traduzido em uma maior
persistência e em taxas de graduação” (MENDES JUNIOR, 2014, p. 47).
Pinheiro (2014) analisou o desempenho acadêmico dos estudantes cotistas e
não cotistas dos cursos do Centro de Ciências Jurídicas e Econômicas e do Centro
Tecnológico da Universidade Federal do Espírito Santo através das notas finais de
14
Os cursos de alta dificuldade são: Computação, Física, Estatística, Matemática e Ciências Atuarias. Dificuldade média: Administração, Artes Visuais, Filosofia, Letras – Português/Francês. Dificuldade Baixa: Letras Português/Literatura, Letras Português/Grego, Letras Inglês e Desenho Industrial. O grau de dificuldade do curso é definido pelo valor do coeficiente de rendimento, os cursos mais difíceis são os que os estudantes apresentam baixo rendimento acadêmico.
60
cada disciplina e de coeficiente de rendimento acumulado dos estudantes admitidos
entre os anos de 2008 e 2013. Os resultados apontaram que a média dos
coeficientes acadêmicos acumulada dos estudantes cotistas é superior à dos
estudantes não cotistas nos cursos de Arquivologia, Biblioteconomia, Ciências
Contábeis, Gemologia e Serviço Social do Centro de Ciências Jurídicas e
Econômica. Nos cursos de Engenharia, com exceção da Engenharia Ambiental, e
Direito os nãos cotistas apresentaram coeficiente de rendimento acumulado superior
aos cotistas.
Em estudos sobre a realidade da Universidade Federal da Bahia, a partir da
implementação da política de ação afirmativa, com o sistema de reserva de vagas
no vestibular, os resultados preliminares sinalizaram que o temor de um
rebaixamento acadêmico parece não se confirmar. Queiroz e Santos (2006)
examinaram os dados de desempenho dos estudantes nos vestibulares de 2005 e
2006 e também durante o curso, na UFBA, nos dois primeiros semestres de 2005,
comparando cotistas e não cotistas. Eles observaram que, em onze dos dezoito
cursos de maior concorrência, ou seja, em 61% destes, os cotistas obtiveram
coeficientes de rendimento iguais ou melhores que os não cotistas. É importante
ressaltar, contudo, que alunos provenientes das escolas federais e dos colégios
militares (instituições públicas de educação básica) já ingressavam nos cursos de
alto prestígio social da UFBA, antes da implantação do sistema de cotas e estes
colégios costumam frequentar o topo do ranking do Exame Nacional de Ensino
Médio.
Outras pesquisas realizadas com os dados da UFBA foram as de Cavalcanti
(2015) e Guimarães, Costa e Almeida Filho (2011). O estudo de Cavalcanti (2015)
buscou identificar as diferenças no desempenho acadêmico entre cotistas e não
cotistas que ingressaram na Universidade Federal da Bahia, no período de 2005 a
2013. A autora utilizou como variáveis dependentes o escore no vestibular, o
coeficiente de rendimento (CR), a nota média nos 3 primeiros semestres e a nota
média nos 3 últimos semestres. Os resultados da pesquisa mostraram que os
cotistas têm desempenho médio inferior aos dos não cotistas em todos os
momentos. Os indivíduos cotistas ingressaram na UFBA com escore obtido no
vestibular abaixo da média obtida pelos não cotistas. No entanto, na conclusão do
curso de graduação, as diferenças no coeficiente de rendimento e nas notas médias
61
nos três primeiros semestres e nos três últimos semestres tendem a ser reduzidas
no final do curso de graduação.
Guimarães, Costa e Almeida Filho (2011) observaram que o desempenho
relativo, ainda que não o rendimento absoluto dos cotistas, foi, em média,
semelhante àqueles dos não cotistas e que alunos beneficiados por cotas demoram
mais para se graduar, mas, abandonam menos os cursos que os não cotistas.
Cardoso (2008) analisou o efeito das políticas de cotas na Universidade de
Brasília através do desempenho dos estudantes que ingressaram na universidade
no segundo semestre de 2004, 2005 e 2006. Os resultados da pesquisa mostraram
que os estudantes cotistas tendem a se candidatar para cursos com menor prestígio
social e que esses candidatos tiveram um desempenho no vestibular muito
semelhante ao dos não cotistas. Uma possível explicação para a pequena diferença
no desempenho entre os cotistas e não cotistas é devido à aproximação do perfil
socioeconômico destes estudantes.
A autora também analisou o desempenho acadêmico dos estudantes no
primeiro semestre do curso e evidenciou que, para os cursos de maior prestígio
social da área de Humanidades, o rendimento médio dos não cotistas foi 6% maior
que o dos cotistas; no curso de Medicina, os não cotistas apresentaram rendimento
superior em 11% em relação aos cotistas. Nos cursos de Biblioteconomia,
Pedagogia, Serviço Social, Engenharia Florestal, Geologia, Matemática,
Enfermagem e Educação Física, os cotistas superaram o desempenho dos não
cotistas em apenas 2%.
Um efeito importante das políticas de ações afirmativas foi o aumento do
percentual de estudantes negros (pretos e pardos) na Universidade de Brasília. A
autora chama atenção de que os estudantes cotistas dos cursos de maior prestígio
social carecem de um acompanhamento pedagógico específico, para minimizar as
diferenças no desempenho acadêmico e enfatiza a necessidade de pesquisas que
contribuam para a melhoria da educação básica (CARDOSO, 2008). Velloso (2009),
também utilizando dados dos estudantes da UnB, não encontrou diferenças
significativas de rendimento escolar entre cotistas e não cotistas que ingressaram
em três anos sucessivos de 2004 a 2006 nesta instituição, contrariando, portanto, as
previsões dos críticos do sistema de ingresso por cotas.
62
Os estudos que buscam compreender a relação das características familiares
com o desempenho tendem a utilizar as variáveis renda familiar, nível de
escolaridade e ocupação dos pais. Segundo Colemann et al. (2008), o background
familiar tem relação direta no desempenho dos estudantes na educação básica,
então, estudantes com melhores condições socioeconômicas e familiares possuem
melhor desempenho nos testes. Essa influência também é verificada no
desempenho dos estudantes em avaliações em larga escala no Ensino Superior.
Segundo Durham (2003), existem quatro fatores inter-relacionados que afetam
o sucesso escolar dos indivíduos: escolaridade dos pais, renda familiar, região de
domicílio no país e o tipo de escola. Para a autora,
o nível de escolarização é parte importante do que se costuma denominar “capital cultural”, que por sua vez está fortemente associado à renda e à posição social. O capital cultural é cumulativo de uma geração para outra e depende não apenas da escola e da renda, mas também do ambiente familiar. Assim, nas famílias de renda média ou alta e em que os pais possuem níveis de escolaridade elevados, o ambiente é mais rico de estímulos à aquisição das habilidades e competências essenciais à cultura escolar: abundância de material de escrita; desenho e leitura incorporados ao lazer infantil; seleção de programas educativos na televisão; prática da discussão e da argumentação racional; utilização da linguagem culta; imposição de uma disciplina de estudo (DURHAM, 2003, p. 16).
Moriconi e Nascimento (2014) utilizaram as variáveis renda da família, tipo
de escola em que estudou no Ensino Médio, escolaridade do pai e da mãe para
compor o modelo hierárquico com o objetivo de identificar os fatores associados aos
desempenhos dos concluintes de Engenharia, no Enade 2011, e identificaram que a
escolaridade dos pais está associada com o elevado desempenho do estudante.
Silva Júnior e Amorin (2013) analisaram os fatores socioeconômicos que
estão mais relacionados com o desempenho escolar dos estudantes matriculados
nos cursos de graduação ofertados pela Autarquia Educacional de Belo Jardim no
agreste de Pernambuco e usou as variáveis sexo, idade, tipo de escola, local de
residência, se o estudante exerce alguma atividade profissional, se o estudante
possui e-mail, tipo de curso, nota no vestibular e atraso escolar como variáveis
explicativas no modelo de regressão econométrico. Nesse estudo, as variáveis
idade, sexo, trabalha e cidade não foram estatisticamente significantes para nenhum
dos modelos de regressão ajustados. A variável e-mail teve efeito positivo no
rendimento do aluno, pois o acesso à internet facilita a obtenção de informações e
63
notícias atualizadas e contribui para um melhor resultado na aprendizagem.
Segundo os autores, essa variável parece está relacionada com a renda familiar,
visto que quem possui computador em casa e acesso à internet tende a ter mais
recursos financeiros dos que os que indivíduos que não possuem estes recursos. Os
alunos sem atrasos no seu curso apresentam melhores notas quando comparados
com os demais e o fato de o estudante ter concluído o Ensino Médio em escola
pública afetou de forma negativa o seu desempenho. Para os autores, as
precariedades do ensino ofertado a esses estudantes e as péssimas condições de
infraestrutura das escolas públicas contribuem para o insucesso no Ensino Superior.
Eles verificaram ainda que os estudantes do curso de Ciências Biológicas têm um
melhor desempenho do que aqueles matriculados nos cursos de Licenciatura em
Matemática, História, Letras e Geografia.
Souza (2008) analisou o desempenho dos estudantes no curso de Ciências
Contábeis no Enade, em 2006, e utilizou a variável renda da família e escolaridade
dos pais como fatores e concluiu que a renda é um dos fatores responsáveis pelo
bom desempenho na prova do Enade. Ela afirma que a renda familiar é crucial para
o rendimento acadêmico: quanto maior a renda familiar maior será o rendimento do
estudante. Conforme Fagundes et al. (2014), os antecedentes familiares e
econômicos ajudam a explicar a transição do estudante do Ensino Médio para a
universidade e são variáveis preditoras do desempenho acadêmico.
Com relação às caraterísticas acadêmicas dos estudantes, como elementos
para este texto, trazemos informações sobre o hábito de estudo, as atividades
acadêmicas desenvolvidas, principalmente, a inserção dos estudantes na iniciação
científica e o acesso a programas com bolsas de permanência no Ensino Superior
de maneira a agregar as informações correspondentes à dedicação, empenho e
rotina dos estudantes em relação às práticas de estudos.
Segundo Ramos et al. (2011), o estudante, ao entrar na universidade, se
depara com diferentes exigências no nível social, pessoal e acadêmico que exigem
uma modificação em sua rotina e no hábito de estudo. Os autores até mesmo
evidenciaram um efeito positivo do hábito de estudo no desempenho acadêmico.
Para Carelli e Santos (1998), o planejamento adequado do estudo não está
diretamente relacionado à quantidade de horas que o estudante dedica a
64
determinada disciplina e, sim, à busca por um estudo eficiente por um período de
tempo.
Monteiro et al. (2005) analisaram as práticas de estudos de estudantes do
primeiro ano dos cursos de Engenharia e verificou que aqueles com melhores
rendimentos acadêmicos são os que possuem um auto envolvimento no estudo e
possuem capacidade de organização, já os estudantes que abordam
superficialmente os conteúdos trabalhados nas disciplinas tendem a ter um menor
rendimento acadêmico. E ressaltam, também, a importância das instituições de
Ensino Superior em estabelecer condições adequadas ao desenvolvimento
psicossocial e ao sucesso acadêmico dos seus estudantes (MONTEIRO et al.,
2005).
Oliveira, Santos e Primi (2003) relacionaram o hábito de leitura com o
desempenho acadêmico em universitários das áreas de Ciências Humanas, Exatas
e Biológicas e concluíram que existe uma associação significativa entre a
compreensão em leitura e o desempenho acadêmico. Para os autores, o hábito de
leitura contribui para a obtenção do conhecimento e proporciona ao estudante a
capacidade de refletir e questionar as adversidades da vida em sociedade.
Segundos esses pesquisadores, o sucesso no Ensino Superior está relacionado à
“maturidade em leitura” e compete às instituições de Ensino Superior propiciar
condições para que os estudantes desenvolvam suas capacidades de leituras.
Para Catunda (2012), a frequência de uso da biblioteca, números de livros
lidos no ano, frequência de leitura de jornal, fonte de leitura de jornal e de pesquisas
utilizadas, quantidades de horas por semana dedicadas aos estudos e a frequência
de utilização do microcomputador foram considerados como indicadores que
exprimem o modo como os estudantes desenvolviam seus estudos. O referido autor
observou que estudantes com maior frequência de utilização do microcomputador,
maior número de livros lidos no ano e maior quantidade de horas semanais
dedicadas ao estudo se relacionavam com maior desempenho na prova do Enade.
Conforme Avena e Verhine (2013), as diferenças de produtividade no nível
educacional entre os candidatos que pleiteiam uma vaga no Ensino Superior podem
ser atribuídas às diferenças no acumulo de “capital humano” ao longo de sua vida
escolar, que são determinadas por distribuição desigual dos fatores
socioeconômicos e culturais, que influenciam o sucesso escolar e o desempenho
65
acadêmico. Alguns estudos (SOARES; CASTRO; CÉSAR, 2002; QUEIROZ, 2004;
CARDOSO, 2008; AVENA, VERHINE 2013) evidenciaram que os indivíduos dos
grupos com menos privilégios da sociedade, ao ingressarem no Ensino Superior,
tendem a escolher os cursos de menor prestígio social ou as instituições privadas e
os indivíduos de maior status social tendem a escolher as instituições públicas e os
cursos de maior prestígio social, a esse fator Avena e Verhine (2013) chamaram de
“seletividade social”.
O Ensino Superior brasileiro é influenciado pela seletividade social, o acesso a
este nível de ensino não está apenas relacionado à questão do mérito intelectual
mas, principalmente, a fatores econômicos, sociais e políticos. A renda familiar afeta
o desempenho do estudante de forma crescente: quanto maior a renda do estudante
maior é o seu desempenho no vestibular. Segundo os autores, o efeito da renda no
desempenho do estudante diminui à medida que a renda se eleva. Esse raciocínio é
embasado pela
teoria da produção de curto prazo que afirma que, quando todos os outros fatores são mantidos constantes, na medida em que se eleva a utilização de um fator de produção, que no nosso caso é a renda do estudante, haverá um ponto a partir do qual os rendimentos tornar-se-ão decrescentes (AVENA; VERHINE, 2013, p. 47).
No estudo realizado por Avena e Verhine (2013), com os dados do vestibular
da UFBA para dois períodos diferentes, 1993-1995 e 1997-2001, eles verificaram
que, a cada uma hora a menos de estudo, a pontuação final do candidato diminui a
taxa média de 708 pontos. Em um ano, a cada uma hora a menos dedicada aos
estudos por semana poderá reduzir a pontuação média final do estudante em 7,4%,
ou, em quase 37 mil pontos. Este último resultado revela a dificuldade, portanto, que
tem o candidato mais carente em concorrer aos cursos mais competitivos, uma vez
que, muito frequentemente, precisa trabalhar. Os autores encontraram uma relação
positiva entre renda familiar e hora de estudo: para cada hora de estudo, o candidato
de maior renda familiar tem rendimento mais elevado do que o candidato de menor
renda familiar. Os fatores de produção educacional, renda familiar e tempo de
estudo denotam recursos socioeconômicos que afetaram a escolha da carreira e da
instituição de Ensino Superior pelo candidato.
As atividades acadêmicas, como a iniciação científica, monitoria, projetos de
pesquisa e extensão, têm um papel importante na geração de novos conhecimentos
66
e tecnologias para toda sociedade. Os Programas de Iniciação Científica (IC) e
Extensão têm o objetivo de desenvolver a formação científica do estudante durante
o curso de graduação, sendo uma das formas de articular teoria e prática. De acordo
com Tenório (2013), as atividades de pesquisa nos cursos de graduação constituem
a melhor forma de introduzir os estudantes à futura prática científica. A IC coloca o
estudante em contato com diferentes áreas do conhecimento e o leva a se relacionar
com profissionais variados, auxilia no desenvolvimento pessoal e aprimora a sua
capacidade de exercer com competência as atividades referentes à sua profissão.
Rezende et al. (2013) afirmaram que a iniciação científica é um instrumento
que introduz os estudantes de graduação na atividade de pesquisa. Essa
experiência afeta o perfil do estudante e pode estar associada a um melhor
desempenho profissional. O principal benefício da iniciação científica se refere à
possibilidade de obter uma formação acadêmica profissional que lhes garantam uma
melhor qualificação e diferenciação dos estudantes que não participam de
programas desta natureza. Para Santos e Anjos (2013), a IC é capaz de estimular o
estudante a aproximar-se da realidade social, encorajando-o a desenvolver
pesquisas ainda no meio acadêmico, contribuindo tanto para a formação profissional
dos estudantes como para a ciência e a sociedade.
Conforme Alvarenga (2012), o principal desafio dos estudantes de escolas
públicas é enfrentar os problemas econômico-financeiros que impedem que estes
estudantes possam se dedicar integralmente aos estudos. Assim, as iniciativas em
prol da permanência destes estudantes nas universidades, como a concessão de
bolsas, são fundamentais para a permanência e o desenvolvimento acadêmico
destes estudantes.
A segunda dimensão sobre a instituição aborda as características do
professor, do curso com relação à organização didático-pedagógica e à
infraestrutura das instituições de ensino que contribuem para o desempenho
acadêmico. O professor tem um papel fundamental na formação do estudante, pois
contribui, significativamente, na reflexão e argumentação crítica, política e científica
do discente. Esse é responsável por mediar o processo de aprendizagem e
diagnosticar as necessidades e fragilidades do estudante durante sua formação
acadêmica.
67
Para Gil (2011), os conhecimentos específicos relacionados à disciplina, às
suas habilidades pedagógicas e à sua motivação são elementos importantes que
contribuem para o bom desempenho do estudante. Na visão do autor, o professor
que conhece bem os conteúdos da disciplina que ministra demonstra muito mais
segurança ao ensinar, expõe com maior propriedade e é capaz de perceber as
dificuldades dos estudantes. Brito e Costa (2010) afirmaram que as práticas
pedagógicas dos professores contribuem para o sucesso escolar dos estudantes,
especialmente, daqueles com maiores dificuldades educacionais.
De acordo com Cavalcante e Santos Junior (2013), a qualificação,
experiências profissionais, metodologia de ensino e motivação do professor
favorecem a aprendizagem do estudante. Os autores avaliaram os fatores que
influenciam no desempenho dos estudantes do curso Técnico em Contabilidade do
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul e
concluem que,
O professor é indicado pelos estudantes como principal fator para o desempenho satisfatório. Na percepção dos estudantes, o professor que conhece e consegue passar esse conhecimento ao estudante, utilizando metodologia adequada, influencia positivamente o desempenho. O professor também é citado como principal fator para o desempenho não satisfatório. São apontados problemas na exposição do conteúdo, de relacionamento com os estudantes, de falta de preocupação com a dificuldade do estudante, entre outros. Tais resultados reafirmam o papel fundamental do professor, sendo que o seu envolvimento, a maneira com que conduz suas atividades e a forma com que se relaciona com os estudantes parece refletir diretamente no desempenho dos estudantes (CAVALCANTE; SANTOS JÚNIOR, 2013, p. 46).
Albernaz, Ferreira e Franco (2002) avaliaram o efeito da escola sobre o
desempenho educacional, medido através da nota obtida pelos estudantes em
testes padrão e concluíram que a qualidade da estrutura física da escola tem efeito
positivo no desempenho do estudante. Waiselfisz (2000) associou as características
técnicas das salas de aulas, da situação dos materiais e equipamentos existentes
nas salas e nas escolas e do material escolar disponibilizado com o desempenho
dos estudantes e verificou que o uso de computador para fins educacionais tem um
efeito positivo no desempenho destes discentes. Para Marconi e Nascimento (2014),
o ambiente para as aulas práticas e teóricas, os equipamentos, os materiais de
68
consumo e o acervo bibliográfico são importantes insumos que podem contribuir
para o processo de educação.
O desempenho acadêmico é influenciado por diversos fatores, que vão desde
as características familiares e individuais do estudante, tais com: sexo, idade, cor da
pele, renda total da família, escolaridade dos pais, tipo de escola cursada durante o
Ensino Médio, hábito de estudo, participação em atividades acadêmicas e tipo de
auxílio financeiro concedido pela universidade, até as características da instituição
de Ensino Superior, tais como: infraestruturas da IES e as contribuições dos
professores e do curso de graduação para a formação acadêmica do estudante. A
presente pesquisa contribui para a discursão sobre os determinantes do
desempenho acadêmico, uma vez que, nos propomos a analisar, exaustivamente,
esses determinantes e identificar os fatores que estão mais associados com o
desempenho acadêmico.
2.6 EXAME NACIONAL DE DESEMPENHO DE ESTUDANTES
O Exame Nacional de Desempenho de Estudantes (Enade) é parte integrante
do Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior (Sinaes) que foi instituído
pela Lei n° 10.861/04 (INEP, 2004), cuja finalidade é promover a melhoria da
qualidade da Educação Superior, orientar a expansão de sua oferta, o aumento
permanente da sua eficácia institucional e a efetividade acadêmica, social e o
aprofundamento dos compromissos e responsabilidades sociais (TENÓRIO;
ARGOLLO, 2009).
O Sinaes tem como objetivo assegurar que o processo de avaliação das
instituições de educação superior, dos cursos de graduação e do desempenho
acadêmico de seus discentes esteja de acordo com o que estabelece a Lei de
Diretrizes e Base da Educação Nacional. A LDB, Lei n° 9.394 de 20 de dezembro de
1996 (BRASIL, 1996), prioriza os processos de avaliação da educação visando à
melhoria da qualidade do ensino em geral, no sentido de desenvolver as habilidades
e competências dos indivíduos. Com a LDB 9.394/1996, a avaliação da Educação
Superior assume um papel importante nas discussões referentes às políticas
69
educacionais, uma vez que é dever do Estado garantir uma educação pública e de
qualidade a todos os cidadãos.
De acordo com Paiva (2008), o Sinaes apresentou um novo modelo de
avaliação do desempenho acadêmico, com metodologia hábil a soluções dos
problemas imputados ao Exame Nacional de Cursos, antigo “provão”, cabendo, ao
mesmo a responsabilidade de propor e implementar novas metodologias de
avaliação que possam efetivar a atual política de avaliação do Ensino Superior.
Segundo Polodori et al. (2006), o Sinaes possui três componentes principais: a
avaliação das instituições, dos cursos e do desempenho dos estudantes. Este
modelo de avaliação tem como base a avaliação institucional, que compreende a
avaliação externa e a avaliação interna, principalmente com seu componente
central, a autoavaliação.
O Enade é um dos elementos integrantes do Sinaes e busca diagnosticar as
“habilidades acadêmicas e as competências profissionais” dos estudantes de
graduação avaliados (BRASIL, 2004, p.1). De acordo com o artigo 5º, 1º parágrafo
da Lei 10. 861 de 2004, o Enade deverá verificar
[...] o desempenho dos estudantes em relação aos conteúdos programáticos previstos nas diretrizes curriculares do respectivo curso de graduação, suas habilidades para ajustamento às exigências decorrentes da evolução do conhecimento e suas competências para compreender temas exteriores ao âmbito específico de sua profissão, ligados à realidade brasileira e mundial e a outras áreas do conhecimento (BRASIL, 2004, p. 2).
Dentre as avaliações que integram o Sinaes, o Enade é a única avaliação
voltada para o conhecimento sobre o desempenho dos estudantes de graduação do
país com relação às competências, aos conteúdos curriculares e à formação
acadêmica e profissional dos estudantes. Por ser uma avaliação dinâmica, o Enade
se preocupa em ter informações do “processo educativo” com menor enfoque no
“controle e verificação” (DIAS SOBRINHO, P. 214, 2010).
De acordo com a legislação vigente (Lei 10.861 de 2004), o Enade é um
componente curricular obrigatório aos cursos de graduação anualmente
selecionados pelo Ministério da Educação, tendo sido, inicialmente, aplicado
periodicamente aos estudantes de todos os cursos de graduação, durante o primeiro
(ingressantes) e último (concluintes) ano do curso. A partir de 2012, passou a ser
aplicado apenas aos estudantes concluintes e a avaliação dos estudantes
70
ingressantes passou a ser realizada através do Exame Nacional do Ensino Médio
(Enem). Para a realização do Enade, é selecionada uma amostra de estudantes
ingressantes (7% a 22% cumpridas a carga horária do curso) e concluintes (80% de
conclusão da carga horária do curso), acontecendo a sua aplicação a cada três anos
(BRASIL, 2004). A participação do estudante habilitado ao Enade é condição
indispensável ao registro da regularidade no histórico escolar, é uma condição
imperativa para a expedição do diploma pela instituição de ensino. Seus resultados
poderão ser utilizados para auxiliar as definições de ações voltadas à melhoria da
qualidade dos cursos de graduação, que são úteis para a sociedade, especialmente
aos estudantes, como referência quanto às condições de cursos e instituições.
O Enade é desenvolvido com o apoio técnico de Comissões Assessoras de
Avaliação de Áreas e Comissão Assessora de Avaliação da Formação Geral. Estas
comissões, compostas por especialistas de notório saber, atuantes na área, são
responsáveis pela determinação das competências, conhecimentos, saberes e
habilidades a serem avaliadas e todas as especificações necessárias à elaboração
da prova a ser aplicada pelo Enade (INEP, 2014a).
Esse exame é formado a partir dos seguintes instrumentos: 1) a prova,
composta por uma parte abordando conteúdos de formação geral e uma segunda
parte com componentes mais específicos, com questões de múltipla escolha,
discursivas e com graus diferentes de complexidade, o que possibilita ser
respondida por estudantes que se encontram no início ou no final do seu curso de
graduação; 2) o questionário socioeconômico, para contribuir na composição do
perfil dos estudantes; 3) o questionário de impressões do estudante sobre a prova; e
4) o questionário do coordenador do curso, buscando coletar informações referentes
ao ensino e à parte pedagógica dos cursos (BRASIL, 2004; POLIDORI; MARINHO-
ARAUJO; BARREYRO, 2006).
A utilização dos dados do Enade nesta tese é devido ao fato do Enade ser a
única avaliação em larga escala nacional que mede os conhecimentos adquiridos
pelos estudantes durante o curso de graduação nas Instituições de Ensino Superior
e que permite identificar os estudantes que ingressaram no curso de graduação por
meio de alguma política de ação afirmativa e inclusão social e seus microdados com
as informações dos estudantes que estão facilmente disponíveis no site oficial do
Inep.
71
Para Dias Sobrinho (2010), o Enade é uma avaliação dinâmica, formativa por
ser uma avaliação processual com menor ênfase no resultado final e associado ao
contexto mais amplo dos cursos. Com os resultados do exame, os estudantes têm
como possibilidade refletir sobre suas dificuldades ou que aspectos precisam ser
revistos em sua formação dentro do espaço acadêmico.
Alguns autores, como Dias Sobrinho (2010), Ristoff (2004) e Rothen e Barreyro
(2011), apresentam algumas das limitações dessa avaliação. Para Dias Sobrinho
(2010), deve-se ter o cuidado em não ter como referência sobre a qualidade da
Educação Superior somente o Enade, nem o foco na classificação da IES. Segundo
o referido autor, na criação do Sinaes, deixa-se como brecha a utilização do Enade
para a construção de rankings, o que acaba retomando o enfoque “técnico-
burocrático”. Esse novo direcionamento tende a dar maior visibilidade e enfoque ao
Enade e às avaliações para classificação, o que se assemelha como o perfil estático
do Provão. Destaca ainda que um exame aplicado em larga escala tende a levar a
uma mudança e consolidação das estruturas curriculares, com enfoque nas
exigências desses exames, consequentemente, com enfraquecimento da avaliação
institucional. Corroborando com esse autor, Rothen e Barreyro (2011) identificam
como limitantes do Enade a manutenção do processo de comparação do
desempenho obtido pelas instituições e a simplificação dos resultados das
avaliações. Além disso, as avaliações externas realizadas com foco na regulação e
controle tendem a comprometer a implementação de políticas públicas voltadas para
a democratização e valorização da educação; mesmo sendo direcionadas para a
regulação, acabam tendo pouco impacto na diminuição das instituições de baixa
qualidade.
A avaliação se completa quando vai além dos índices e escalas comparativas e
engendra questionamentos a respeito das significações e valores, interroga sobre as
causas e investe em programas e ações para superar os problemas e deficiências.
Por isso, não está somente voltada ao já realizado; precisa estar aberta à
construção do futuro, a novas interpretações e possibilidades (DIAS SOBRINHO,
2010).
Para Ristoff (2004, p.182-183) as dificuldades não são somente técnicas, mas
são também de cunho “acadêmico e político”, pois, considera que há “[...] muito a
ser feito para que a avaliação seja percebida no campus, na sua dimensão formativa
72
e pedagógica e não unicamente como uma exigência governamental”. Dentro da
compreensão de um sistema, como o Sinaes, o referido autor considera que o
Enade é uma avaliação importante, mas há existência de outras que são
consideradas significativas.
Considerando essas limitações apresentadas por pesquisadores na temática
de avaliação da Educação Superior, Verhine e Dantas (2009) ressaltam que as
limitações próprias do Enade devem ser consideradas, mas estas não justificam a
não utilização de uma avaliação em larga escala, como o Enade. Os autores
apresentam três motivos da validade de uma avaliação como o Enade,
apresentados a seguir.
O primeiro motivo seria a criação de um “[...] clima favorável à avaliação da
Educação Superior” (VERHINE, DANTAS, 2009, p.186). Mesmo sendo uma
necessidade a ocorrência de avaliações em larga escala da Educação Superior, a
falta de consenso foi um impeditivo para a realização deste tipo de avaliação. Antes
do Exame Nacional de Cursos (1996-2003) e do Exame Nacional de Desempenho
dos Estudantes (2004 até os dias atuais), não havia um conjunto de informações
consolidadas sobre a realidade da Educação Superior brasileira. Assim, a realização
de avaliações contribuiria para a promoção de uma cultura de avaliação (VERHINE,
DANTAS, 2009).
O segundo motivo refere-se às informações oriundas dos outros instrumentos
de constituição do Enade, que além da prova, possui os questionários voltados para
os estudantes, para a coleta de informações sobre o perfil socioeconômico e
referente às impressões sobre a prova e um questionário direcionado para o
coordenador do curso. Esses instrumentos contribuem para a caracterização do
perfil dos estudantes e conhecimento sobre a Educação Superior brasileira. E o
terceiro motivo é que, sem esses testes, não teríamos dados ampliados sobre os
estudantes desse nível de ensino. Todavia, os autores ressaltam que, mesmo
identificando a importância de realização do Enade, essa avaliação não deverá ser
utilizada como “única medida de qualidade” (VERHINE, DANTAS, 2009, p.187).
73
3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
No presente capítulo, estão descritos e explicitados os procedimentos
metodológicos aplicados na investigação, a partir dos objetivos estabelecidos nesta
tese. Inicialmente, apresentamos a origem da base de dados e a população de
estudo. Em seguida, procedemos à descrição das variáveis que compõem a base de
dados e os critérios de inclusão e exclusão dos sujeitos. Logo após, apresentamos
as técnicas estatísticas utilizadas nas análises. E por fim, descrevemos as variáveis
latentes construídas para representar as dimensões dos estudantes e da Instituição
de Ensino Superior.
A definição das abordagens e dos métodos de análises é essencial para o
desenvolvimento da qualquer pesquisa. Cada investigação é uma experiência única
que utiliza caminhos próprios cuja escolha está relacionada aos objetivos e
hipóteses traçados neste percurso. Portanto, é necessário submeter as hipóteses à
comprovação a que se deseja alcançar (QUIVY; CAMPENHOUDT,1998).
O emprego de dados quantitativos nas pesquisas voltadas para a área
educacional no Brasil teve um avanço a partir da década de 1990, em virtude dos
exames externos de rendimento escolares realizados periodicamente em alguns
sistemas educacionais do Brasil. A maioria dessas pesquisas utilizam os métodos
estatísticos como ferramentas de análise para identificar e explicar quais fatores
sociais, econômicos e políticos estão associados ao desempenho do estudante, a
exemplo da pesquisa de Lago et al. (2015), que usou o método dos Mínimos
Quadrados Ordinários com dados agrupados, com a finalidade de estimar o impacto
de ser cotista sobre a nota média semestral em comparação com os alunos não
cotistas.
Cavalcanti (2015) usou os modelos Propensity Score Matching para analisar a
diferença por gênero entre os grupos de indivíduos que participaram das cotas
(grupo de tratamento) e não cotista (grupo controle) e medir os níveis de
incompatibilidade de educação entre os estudantes, pelo método Realized Matches
ajustado. Marconi (2014) utilizou os modelos hierárquico-lineares com o objetivo de
identificar os fatores associados ao desempenho dos novos engenheiros formados
no Brasil, por meio dos dados do Exame Nacional de Desempenho de Estudantes
2011.
74
Catunda (2012) utilizou os métodos de análise bivariada, Análise de Classe
Latente, os Modelos de Equações Estruturais e Regressão logística, a fim de
identificar os fatores que determinam a qualidade dos cursos de graduação na área
de gestão/administração no Brasil, em 2006, a partir de informações produzidas com
o desempenho dos alunos e dos cursos no Enade. Moreira (2010) fez uso dos
modelos de Regressão Linear, para caracterizar as IES públicas e privadas que
oferecem os cursos selecionados, com relação às variáveis institucionais relevantes,
analisando as diferenças existentes, e buscou identificar e analisar o nível de
interferência de variáveis institucionais no desempenho do estudante no Enade,
assim como características individuais dos alunos, controlando a influência das
variáveis socioeconômicas familiares. Diaz (2007) usou os modelos hierárquicos,
com o objetivo de analisar o impacto de características institucionais sobre o
desempenho dos alunos das áreas de Administração, Direito e Engenharia Civil que
realizaram o Exame Nacional de Cursos no ano de 2000.
A utilização de base de dados também se configura uma característica da
pesquisa documental, visto que os bancos de dados elaborados pelos grandes
institutos de pesquisa – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE),
Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP),
Instituto Brasileiro de Opinião Pública, entre outros –, são consideradas fontes
secundárias de informações que foram coletadas por terceiros e devem ser vistas
como um tipo de documento a ser analisado.
A pesquisa documental é um procedimento no qual se utilizam métodos e
técnicas para a coleta, compreensão e análise de documentos dos mais variados
tipos. Caracteriza-se pela busca de informações em documentos que não receberam
nenhum tratamento científico, ou que podem ser reexaminados, buscando-se novas
interpretações ou mesmo complementares. Pode ser considerada uma fonte natural
de informações, à medida que, por terem origem num determinado contexto
histórico, econômico e social retratam e fornecem dados sobre este mesmo
contexto. De acordo com Sá-Silva, Almeida e Guindani (2009), a riqueza de
informações que podemos extrair de um banco de dados justifica o seu uso em
várias áreas das Ciências Humanas e Sociais, porque possibilita ampliar o
entendimento do objeto analisado, cuja compreensão necessita de contextualização
histórica e sociocultural.
75
A gama de informações contidas nas bases de dados requer a aplicação de
técnicas de análise mais robustas e sofisticadas que necessitam de conhecimentos
técnico e teórico dos modelos estatísticos. É importante deixar claro que o sucesso
das técnicas estatísticas depende da qualidade teórica e da perspectiva epistêmica
na abordagem do problema, as quais norteiam as análises e as interpretações.
Quivy e Campenhoudt (1998) trazem uma importante reflexão sobre a importância
da interpretação das informações extraídas dos dados:
Os instrumentos estatísticos têm um poder de elucidação limitado aos postulados e às hipóteses metodológicas sobre que se baseia, mas não dispõem, em si mesmo, de um poder explicativo. Pode descrever relações, estruturas latentes, mas o significado dessas relações e dessas estruturas não deriva dele. É o investigador que atribui um sentido a estas relações, por meio do modelo teórico que construiu previamente e em função do qual escolheu um método de análise estatística (QUIVY; CAMPENHOUDT,1998, p. 225).
Os modelos estatísticos descrevem as relações e as estruturas latentes entre
os fenômenos observados, mas o significado destas relações não deriva apenas dos
resultados apresentados pelos modelos estatísticos. É o investigador quem atribui
um sentido a essas relações, por meio do modelo teórico que construiu previamente
e em função do qual escolheu um método de análise estatística (QUIVY;
CAMPENHOUDT, 1998).
A metodologia aplicada nesta tese buscou atender aos seguintes objetivos: a)
verificar se existe diferença significativa no desempenho entre os estudantes cotistas
e não cotistas no Enade 2013 e 2014; b) investigar se as características pessoais e
familiares do estudante influenciam no desempenho no Enade; c) investigar se as
características das universidades, dos cursos de graduação e dos docentes
influenciam no desempenho no Enade; d) conhecer o perfil dos estudantes cotistas e
não cotistas e) verificar em qual(is) curso(s) o desempenho dos cotistas e não
cotistas diferem significativamente.
Na busca pelo cumprimento de tais objetivos utilizamos os modelos da Teoria
de Respostas ao Item (TRI), na construção de escalas de medida (construtos), para
representar as características de interesse, de modo que seja possível identificar e
compreender os fenômenos que interferem no desempenho do estudante com
clareza e precisão para, assim, utilizá-los nos modelos de regressão multinível.
76
3.1 ORIGEM DA BASE DE DADOS E POPULAÇÃO DE ESTUDO
O vigente trabalho analisou dados quantitativos e secundários, produzidos
pelo Ministério da Educação na avaliação de cursos de graduação das
Universidades Federais da Região Nordeste, mediante o Exame Nacional de
Desempenho de Estudantes nos anos de 2013 e 2014. As bases de dados foram
extraídas do site oficial do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais
Anísio Teixeira. Trata-se de uma autarquia vinculada ao Ministério da Educação e
tem a missão de promover estudos, pesquisas e avaliações sobre o Sistema
Educacional Brasileiro, com o objetivo de subsidiar a formulação e implementação
de políticas públicas para a área educacional a partir de parâmetros de qualidade e
equidade, bem como produzir informações claras e confiáveis aos gestores,
pesquisadores, educadores e público em geral (INEP, 2014).
A população de estudo é referente aos estudantes concluintes regularmente
matriculados nos cursos de graduação das Universidades Federais da Região
Nordeste do Brasil, as quais adotaram alguma política de reserva de vagas para
egressos de escola pública, para negros e indígenas, estudantes de baixa renda e a
concessão de bônus na pontuação do vestibular ou na nota do Enem para
indivíduos que cursaram o Ensino Médio em escola pública como parte do processo
seletivo para o ingresso de candidatos em seu cursos de graduação e que foram
avaliados pelo Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes nos anos de 2013
e 2014.
Sabe-se que a implementação das políticas de ação afirmativa, como parte do
processo seletivo para ingresso na maioria das Universidades Federais da Região
Nordeste é uma realidade muito recente. Portanto, optamos por analisar os dados
do Enade 2013 e 2014, na tentativa de obter um maior percentual de estudantes
concluintes cotistas. Além disso, outro motivo que nos levou a escolher esse recorte
temporal é a mudança na estrutura do questionário do estudante feita a partir de
201315. Não analisamos os dados do Enade 2015 porque, até o presente momento,
o Inep não disponibilizou os microdados deste ano.
15
Devido à mudança na estrutura no questionário do estudante a partir de 2013, teve-se que criar uma estratégia para aproximar o “sentido conceitual” das variáveis presentes nas bases de dados de 2010 a 2014. As categorias de resposta das maiorias das variáveis foram reduzidas em apenas duas categorias, “1” – Sim e “0” – Não, para construir os construtos de interesse descritos mais adiante. Essa redução tornou os itens pouco satisfatórios na estimação do traço latente e, consequentemente,
77
3.2 DESCRIÇÃO DO BANCO DE DADOS
Os arquivos de dados disponibilizados pelo Inep possuem inputs (entrada)
que permitem fazer a leitura dos bancos de dados, utilizando os softwares SAS ou
SPSS, e fazer as codificações e organizações necessárias para realização das
análises. Contêm informações do questionário do estudante, composto de 65
questões referentes à situação econômica, vivência acadêmica, avaliação das
contribuições dos professores e do curso de graduação na formação acadêmica do
estudante, além da avaliação da Instituição de Ensino Superior. Cada banco de
dados é formado por um conjunto de variáveis descritas a seguir:
Variáveis da Instituição de Ensino Superior e do curso: Contém o código da IES;
a categoria administrativa (pública ou privada), organização acadêmica
(universidades, faculdades ou centro universitários), os cursos habilitados ao Enade,
código do município e região de funcionamento do curso.
Variáveis do Estudante: Indicam a idade, o sexo, o ano de conclusão do Ensino
Médio, o ano de início da graduação, o turno do curso de graduação o tipo de
deficiência etc.
Variáveis de Presença: Informam se o estudante participou de fato de todas as
etapas do Enade (se respondeu a todos os itens da prova).
Variáveis da Prova: Informam a quantidade de questões da parte objetiva e
subjetiva e o gabarito final da prova de formação geral e componente específico.
Variáveis de Desempenho: Informam as notas das questões discursivas, nota bruta
obtida pelo estudante nas provas de conhecimentos específicos da área de atuação
e de formação geral.
Variáveis do Questionário de percepção da prova: Informam a percepção do
estudante em relação à prova do Enade, o grau de dificuldade na prova de formação
geral e o componente específico e a avaliação do tempo destinado à prova.
a violação das suposições dos modelos da Teoria de Resposta ao Item. Portanto, decidiu-se analisar o apenas o Enade 2013 e 2014.
78
Variáveis do Questionário do estudante: Descrevem a situação socioeconômica
do estudante, hábitos acadêmicos, a percepção do estudante em relação à
qualidade do curso, dos docentes e das instalações físicas da IES envolvida.
Para atender aos objetivos e hipóteses estabelecidos, fizemos uso das
variáveis do estudante, variáveis de desempenho e as variáveis do questionário do
estudante. No processo de avaliação e organização da base de dados final, foi
realizada uma análise minuciosa de todas as informações contidas nos dados.
Foram excluídos os estudantes sobre os quais, por alguma razão, não tem
informação da participação ou não participação nas políticas de ações afirmativa no
ingresso do curso de graduação, não têm o valor da pontuação nas provas às quais
foram submetidos, ou obtiveram notas iguais a zero ponto na nota bruta do
componente geral e específico, estudantes que não responderam ou responderam
“Não sei responder” ou “Não se aplica” à maioria das perguntas do questionário do
estudante. Também foram excluídos os estudantes das universidades que não
adotaram nenhuma política de ações afirmativas ou de inclusão social16 antes da
aprovação da Lei de Cotas (BRASIL, 2012) ou cujo percentual de cotista foi inferior a
5% do total de estudante (Tabela 1 do apêndice B). A baixa representatividade de
estudantes cotistas interfere na análise de comparação do seu desempenho com os
não cotistas e pode conduzir a interpretações indevidas. Portanto, foi preciso elevar
o grau de rigor na seleção das universidades e dos estudantes que participaram da
amostra final. Além disso, a exclusão desses estudantes, nas configurações
apresentadas, se fez necessária para minimizar o “viés de informação” do estudante
e garantir a qualidade dos modelos estimados, visto que as perguntas contidas no
questionário do estudante são de cunho opinativo e subjetivo, não sendo possível
avaliar a veracidade das respostas dada pelos estudantes.
A Tabela 1, a seguir, apresenta a população final de estudantes nas 12
universidades investigadas. Em todas as universidades, o número de estudantes
16
A Universidade Federal Rural do Semiárido não tem política de ação afirmativa e nem de inclusão social. A partir de 2013, cumpre a Lei de Cotas estabelecendo metade das vagas de todos seus cursos para alunos oriundos de escola pública, dentre estes, as cotas raciais e socioeconômicas, para alunos com renda familiar per capita de até 1,5 salário mínimo. (Portal da Ufersa). Na Universidade Federal do Ceará não tem política de cotas raciais ou sociais para ingresso no curso de graduação. Na graduação, oferece o curso de Licenciatura Intercultural Indígena das Etnias Pitaguary, Tapeba, Kanindé de Aratuba, Jenipapo-Kanindé e Anacé - LII PITAKAJÁ. (Portal da UFC). Os cotistas representaram menos de 5% (portal da UFCA). A UFCG é a única instituição pública do estado da Paraíba que não utilizava o sistema de cotas antes da aprovação da Lei de Cotas.
79
não cotistas é muito superior ao de cotistas. A aplicação de critérios de seleção
descritos anteriormente contribuiu para minimizar as diferenças no percentual de
estudante nas universidades. Devido ao tamanho elevado de estudantes, a menor
diferença na nota destes estudantes pode indicar diferença estatisticamente
significativa.
Tabela 1 - Total final de estudantes envolvidos no estudo nas universidades investigadas no Enade 2013 e 2014
Universidade
Enade 2013 Enade 2014
Não cotista Cotista Não cotista Cotista
n % n % n % n %
Universidade Federal de Sergipe 385 90,8 39 9,2 864 78,5 237 21,5
Universidade Federal do Piauí 703 87,9 97 12,1 1869 72,5 708 27,5
Universidade Federal do Maranhão 235 64,9 127 35,1 433 60,6 282 39,4
Universidade Federal do Rio Grande
Do Norte 584 86,0 95 14,0 1680 83,5 332 16,5
Universidade Federal de Alagoas 641 81,2 148 18,8 1988 78,7 537 21,3
Universidade Federal da Bahia 352 61,1 224 38,9 891 69,2 397 30,8
Universidade Federal da Paraíba 389 95,3 19 4,7 1068 83,0 219 17,0
Universidade Federal de
Pernambuco 443 91,2 43 8,8 1138 77,7 326 22,3
Universidade Federal Rural de
Pernambuco 235 90,0 26 10,0 754 75,2 248 24,8
Universidade Federal do Vale do
São Francisco 70 85,4 12 14,6 136 85,0 24 15,0
Universidade Federal do Recôncavo
da Bahia 92 62,2 56 37,8 194 51,9 180 48,1
Universidade Federal do Oeste da
Bahia 74 80,4 18 19,6
Total 4132 82,4 883 17,6 11089 76,0 3508 24,0
Fonte: Elaboração própria, a partir dos dados fornecidos pelo Inep (2014).
Os resultados encontrados nesta investigação abrangem apenas as 13 (treze)
universidades federais estudadas nos cursos avaliadas pelo Enade 2013 e 2014 e
seus estudantes selecionados para a composição da população final. Esses
resultados não representam as características gerais das universidades, visto que
80
não foram analisados todos os cursos de graduação. Também não representam as
características gerais das universidades da Região Nordeste, pois, após a aplicação
dos critérios estabelecidos anteriormente, a Universidade Federal do Ceará,
Universidade Federal do Cariri, a Universidade Federal de Campina Grande e a
Universidade Rural do Semiárido não participaram das análises.
No entanto, as evidências apontadas nesta tese contribuem para a
compressão dos fatores que diferenciam o desempenho acadêmico entre cotista e
não cotista, bem como auxiliam na criação de estratégias pedagógicas com vistas à
superação das dificuldades acadêmicas e financeiras e nas relações sociais
estabelecidas durante o período em que o estudante está vinculado à universidade.
Em 2013, o Enade avaliou os cursos que conferem diploma de bacharel em
Agronomia, Biomedicina, Educação Física, Enfermagem, Farmácia, Fisioterapia,
Fonoaudiologia, Medicina, Medicina Veterinária, Nutrição, Odontologia, Serviço
Social e Zootecnia, além de cursos que conferem diploma de tecnólogo em
Agronegócio, Gestão Hospitalar, Gestão Ambiental e Radiologia, totalizando 5.015
estudantes na base de dados final. Em 2014, o Enade avaliou os cursos de
Arquitetura e Urbanismo, Sistema de Informação e as Engenharias, os cursos que
conferem diploma de bacharel ou licenciatura em Ciência da Computação, Ciências
Biológicas, Ciências Sociais, Filosofia, Física, Geografia, História, Letras-Português,
Matemática e Química, e os cursos que conferem diploma de licenciatura em Artes
Visuais, Educação Física, Letras-Português e Espanhol, Letras-Português e Inglês,
Música e Pedagogia. Os cursos que conferem diploma de tecnólogo em Análise e
Desenvolvimento de Sistemas, Automação Industrial, Gestão da Produção Industrial
e Redes de Computadores não foram considerados devido à baixa
representatividade. A base de dados final registrou um total de 14.597 estudantes
nesse processo.
Em função da baixa representatividade de estudantes em alguns cursos,
especialmente os cotistas, agrupamos os cursos que possuem bacharelados e
licenciaturas em uma única categoria de curso – por exemplo, o curso de
Matemática corresponde aos estudantes de licenciatura e bacharelado em
Matemática. Procedemos da mesma forma com os cursos de Engenharia,
agrupando-os em uma única categoria de curso (Engenharias). Em algumas
81
situações foi necessário desagrupar os cursos de Engenharia e os cursos de
bacharelado e as licenciaturas, de modo a analisá-los individualmente.
3.2.1 Tratamento e organização das variáveis
A presente investigação está circunscrita na análise do desempenho
acadêmico do estudante, avaliado por meio das notas obtidas nas provas de
conhecimento específico e de formação geral no Enade. As variáveis de
desempenho são consideradas como as variáveis resposta ou dependentes do
modelo de análise, sendo representadas pelas notas obtidas nas provas do
Componente de Formação Geral e do Conhecimento Específico que são medidas
em uma escala de 0 a 100 pontos.
O componente de avaliação da prova de formação geral é composto por 10
questões, sendo duas discursivas e oito de múltipla escolha. As questões
discursivas buscaram investigar aspectos como clareza, coerência, coesão,
estratégias argumentativas, utilização de vocabulário adequado e correção
gramatical do texto. Quanto às de múltipla escolha, abordam situações-problema e
estudos de caso, simulações, interpretação de textos, imagens, gráficos e tabelas.
Nesse componente, são avaliadas as seguintes habilidades e competências: ler,
interpretar e produzir textos; extrair conclusões por indução e/ou dedução;
estabelecer relações, comparações e contrastes em diferentes situações; fazer
escolhas valorativas avaliando consequências, argumentar coerentemente, projetar
ações de intervenção; propor soluções para situações problema; elaborar sínteses e
administrar conflitos (INEP, 2014a).
A prova do componente específico mede o conhecimento necessário para o
desenvolvimento da profissão e é composta por 30 questões, sendo três discursivas
e vinte e sete de múltipla escolha. As habilidades e competências avaliadas
dependem da peculiaridade de cada área (INEP, 2014b). As notas da prova de
componente geral e as notas do componente específico avaliam aspectos distintos
da formação do estudante e, por isso, foram avaliadas separadamente.
As características individuais dos estudantes e as características das
instituições de Ensino Superior (IES) (infraestrutura, curso e professor) foram
82
consideradas como variáveis explicativas ou independentes. A seleção dessas
variáveis foi feita mediante uma revisão detalhada na literatura das pesquisas
realizadas no campo da avaliação de desempenho educacional – abordagem do
Capítulo 2 desta tese – e de acordo com a disponibilidade das variáveis no
questionário do estudante.
A Figura 2 esboça as prováveis relações existentes entre as variáveis
dependentes do desempenho acadêmico, medido pela nota bruta na prova do
componente de formação geral e a nota bruta na prova do componente de
conhecimento específico e as variáveis explicativas. O objetivo é verificar o quanto
as variáveis independentes contribuem para explicar a variabilidade total existente
na nota do estudante na prova do Enade 2013 e 2014.
Figura 2 - Dimensões relacionadas ao desempenho dos estudantes
Fonte: Elaborado pela autora.
Na Figura 3, a seguir, a variável dimensão do estudante refere-se às
características pessoais, socioeconômicas e acadêmicas que correspondem aos
hábitos de estudo, participação em projetos, programas e atividades acadêmicas e
bolsas de permanência. As variáveis que correspondem às características
individuais do estudante são sexo, idade, cor da pele, estado civil, tipo de escola na
qual cursou o Ensino Médio e se o ingresso do estudante na universidade ocorreu
por meio de alguma política de ação afirmativa ou de inclusão social. A variável
“cotas” foi criada para agregar os estudantes nas categorias de cotista e não cotista,
a partir da pergunta contida no questionário do estudante “Seu ingresso no curso de
83
graduação se deu por meio de políticas de ação afirmativa ou inclusão social?”, o
que permitiu identificar os estudantes que ingressaram na universidade por meio
destas políticas.
Figura 3 - Variáveis na dimensão do estudante
Fonte: Elaborado pela autora.
A categoria cotista foi formada com base nas seguintes categorias de
respostas: “Sim, por critério étnico-racial (negros pardos e indígenas)”; “Sim, por
critério de renda”; “Sim, por ter estudado em escola pública ou particular com bolsa
de estudos”; “Sim, por sistema que combina dois ou mais critérios anteriores” e “Sim,
por sistema diferente dos anteriores”. A categoria não cotista foi formada pelos
estudantes que afirmaram não ter participado de nenhum processo de ação
afirmativa no ingresso do curso de graduação. Nessa variável a categoria de
referência é ser cotistas.
A partir da variável cotas foi criada outra variável que denominamos de cotas
curso para representar a proporção de estudantes cotistas em cada curso analisado.
Nessa nova variável, os estudantes que estão inseridos no mesmo curso terão os
mesmos valores. A variável cotas curso foi utilizada nos modelos de regressão
multinível no nível do curso.
A variável idade foi utilizada na descrição do perfil do estudante, sendo
criadas faixas etárias para essa variável da seguinte forma: 1 - até 24 anos, 2 - de
25 a 29 anos; 3 - de 30 a 34 anos, 4 - de 35 a 39 anos e 5 - acima de 40 anos. A
variável idade, quando inserida no modelo de regressão como variável explicativa,
84
foi mantida em sua forma original em anos completos até a data em que o estudante
respondeu ao questionário do estudante.
Categorizamos a variável tipo de escola em 1 - escola pública – formada
pelos estudantes que cursaram todo o Ensino Médio em escolas públicas ou a maior
parte em escola pública; 2 - escola privada – formada pelos estudantes que
cursaram o Ensino Médio todo ou a maior parte em escola privada e 3 - outros –
formada pelos indivíduos que fizeram o Ensino Médio parte no Brasil e parte no
exterior, cuja categoria tem apenas no questionário do estudante do Enade 2014.
A variável sexo foi usada na sua forma original, tendo as mulheres como
referência. A partir da variável das respostas dadas pelos estudantes à pergunta
“como você se considera?” do questionário do Enade, foi criada uma nova variável
com as categorias 0 - brancas ou amarelas de origem oriental e 1 - pretos, pardos e
indígena, quando utilizadas nos modelos de regressão, sendo esta a última
categoria a de referência.
Fazem parte das características socioeconômicas as variáveis renda familiar,
escolaridade do pai e escolaridade da mãe. A variável renda familiar foi
recategorizada em 1 - até 1,5 salários mínimo, 2 - acima de 1,5 até 3,0 salários
mínimos, 3 - acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos, 4 - acima de 6,0 até 10,0
salários mínimos e 5 - acima de 10,0 salários mínimos. Nas variáveis escolaridade
da mãe e escolaridade do pai, as duas últimas categorias foram agregadas em
superior e pós-graduação, e a nova categorização ficou da seguinte forma: 1 -
nenhuma escolaridade, 2 - Ensino Fundamental I do 1º ao 5º ano, 3 - Ensino
Fundamental II do 6º ao 9º ano, 4 - Ensino Médio e 5 - Ensino Superior ou Pós-
graduação. Apesar de considerar a variável tipo de escola como uma característica
individual do estudante, utilizamos essa variável na composição do construto nível
socioeconômico do estudante.
As características ou vivências acadêmicas do estudante são representadas
pelas variáveis: participação em projetos, programas e atividades acadêmicas
extraclasses e tipo de apoio financeiro recebido durante o curso de graduação e pelo
que denominamos de hábito de estudo, composto pelas variáveis quantidade de
livros lidos no ano (exceto os livros indicados na bibliografia do seu curso) e
quantidade de horas por semana dedicadas aos estudos.
85
O questionário do estudante consta de apenas uma pergunta capaz de
identificar se o estudante participou de algum projeto, programa ou atividade
acadêmica extraclasse oferecida pela IES. Entretanto, não consegue atingir todos os
estudantes, uma vez que foi perguntado a estes se eles, “ao longo de sua trajetória
acadêmica, receberam algum tipo de bolsa acadêmica”. No banco de dados do
Enade, os estudantes que participaram dessas atividades acadêmicas são apenas
aqueles que receberam algum tipo de bolsa acadêmica, pois não foi possível
computar os estudantes que participaram dessas atividades acadêmicas
extraclasses, mesmo não tendo recebido nenhuma contrapartida financeira.
Utilizamos a questão “Ao longo da sua trajetória acadêmica, você recebeu
algum tipo de bolsa acadêmica? No caso de haver mais de uma opção, marcar
apenas a bolsa de maior duração” do questionário do estudante, para extrair a
informação de participação do estudante em programas e projetos de extensão. A
partir das alternativas dessa questão (A – Nenhum, B - Bolsa de iniciação científica,
C - Bolsa de extensão, D - Bolsa de monitoria/tutoria e E - Bolsa PET e F - Outro tipo
de bolsa acadêmica), foi possível criar uma nova variável chamada atividades
acadêmicas com duas categorias de resposta: a primeira categoria recebeu o valor
0 (zero), se o estudante escolheu a alternativa A e 1 (um), se o estudante escolheu
alguma das alternativas B, C, D, E, ou F. Embora essa variável contribua
indiretamente no custeio das necessidades básicas do estudante, ao nosso ver, ela
contribui para a formação acadêmica extracurricular do estudante e tende a estar
mais vinculada à participação do estudante em projetos, programas e atividades de
cunho acadêmico do que com auxílio-financeiro com vistas à permanência do
estudante na universidade. Portanto, quando nos referimos à participação do
estudante nos diversos tipos de atividade acadêmica, estamos nos referindo ao
recebimento de bolsa acadêmica pelos estudantes.
A variável bolsa de permanência refere-se aos tipos de auxílio-financeiro
recebido durante o curso e ofertados aos estudantes pela universidade ou por outras
organizações governamentais e não governamentais. Para construir as variáveis
que representam o recebimento de auxílio-financeiro, utilizamos a questão do
questionário do Enade “Ao longo da sua trajetória acadêmica, você recebeu algum
tipo de bolsa de permanência? Em caso de haver mais de uma opção, marcar
apenas a bolsa de maior duração”, que apresenta as seguintes alternativas: A -
86
Nenhuma, B - Auxílio-moradia, C - Auxílio-alimentação, D - Auxílio-moradia e
alimentação, E - Bolsa Auxílio- Permanência e F - Outros auxílios. A nova variável
chamada de bolsa de permanência possui duas categorias de respostas. A primeira
categoria recebeu o valor 0 (zero), se o estudante escolheu a alternativa A, e a
segunda categoria recebeu o valor 1 (um), se o estudante escolher alguma das
alternativas B, C, D, E. Apesar de a variável não estar diretamente relacionada com
a característica acadêmica do estudante, também a consideramos como parte
integrante da vivência acadêmica do estudante na universidade. O ideal seria que
constassem no questionário do estudante perguntas que extraíssem diretamente
essas informações do estudante. As variáveis quantidade de livros lidos no ano e
quantidade de horas por semana dedicadas aos estudos foram utilizadas em sua
forma original na estimação do construto hábito de estudo.
A partir das variáveis atividade acadêmica e bolsa permanência, foram
criadas outras variáveis denominadas atividade acadêmica do curso e bolsa
permanência do curso. A variável atividade acadêmica do curso representa a
proporção de estudantes que participaram de atividades acadêmicas em cada curso,
e a variável bolsa permanência do curso representa a proporção de estudantes que
receberam algum tipo de auxílio-financeiro em cada curso. Os valores dessas
variáveis terão variações entre os cursos e não entre os estudantes, sendo que tais
variáveis foram utilizadas nos modelos de regressão multinível como variáveis
explicativas no nível do curso.
A Figura 4, a seguir, apresenta as características da dimensão da instituição
de Ensino Superior, estando representada no construto que corresponde à
contribuição da organização didático-pedagógica17 do professor e do curso de
graduação e da infraestrutura da universidade. O construto do professor refere-se à
avaliação do estudante em relação às contribuições da(s) metodologia(s) de ensino
do professor na formação acadêmica do aluno. No questionário do estudante, as
variáveis utilizadas na estimação do construto do professor foram: plano de ensino
apresentado pelos professores, disponibilidade do professor para atender aos
alunos fora do horário da aula, coerência e domínio de conteúdos abordados nas
disciplinas, relação do professor com o aluno durante o curso, se as avaliações da
17
Organização didático-pedagógica é como o Inpe se refere às perguntas de avaliação do curso, do professor e da IES.
87
aprendizagem realizadas durante o curso foram compatíveis com os conteúdos ou
temas trabalhados pelos professores e se as referências bibliográficas indicadas
pelos professores nos planos de ensino contribuíram para a aprendizagem do aluno.
As variáveis do construto do curso de graduação referem-se às características
metodológicas e às contribuições do curso para o processo de construção do
conhecimento do aluno.
Os estudantes avaliaram se as metodologias de ensino utilizadas no curso
desafiam o aluno a aprofundar os conhecimentos e a desenvolver competências
reflexivas e críticas; se o curso possibilitou aumentar a capacidade crítica de
reflexão, argumentação, de pensar em soluções para problemas da sociedade; se o
curso exigiu organização e dedicação frequente aos estudos; se disponibilizou
monitores para auxiliar os estudantes; e se foram oferecidas oportunidades para os
estudantes superarem problemas e dificuldades relacionados ao processo de
formação. Essas variáveis não sofreram modificações em sua estrutura original. O
construto da infraestrutura da IES representa as condições das instalações físicas,
salas de aula e laboratórios; disponibilidade do acervo bibliográfico, quantidade
suficiente de equipamentos e materiais e ambiente adequado para as aulas práticas,
representando assim as características da IES. Todas as variáveis que utilizadas na
estimação dos construtos da dimensão da IES, possuem as seguintes categorias de
resposta – 1- Discordo Totalmente, 2 - Discordo 3 - Discordo parcialmente, 4 -
Concordo Parcialmente, 5 – Concordo, 6 - Concordo Totalmente e a categoria 7 –
“Não sei responder/ Não se aplica” que não foi considerada.
88
Figura 4 - Variáveis na dimensão da Instituição de Ensino Superior
Fonte: Elaboração da autora.
3.3 TÉCNICAS ESTATÍSTICAS
A pesquisa quantitativa recorre à linguagem matemática para conhecer a
natureza do fenômeno analisado e as relações entre variáveis presentes no estudo.
Conforme Babbie (2001), a matemática é apenas uma linguagem conveniente e
eficaz para descrever as operações lógicas inerentes a toda análise de dados. Os
métodos quantitativos fundamentam-se na aplicação da teoria estatística,
consistindo em um conjunto de técnicas que permite, de forma sistemática,
organizar, descrever, analisar e interpretar dados oriundos de estudos ou
experimentos, realizados em qualquer área do conhecimento, e constitui um
importante auxílio para as investigações sociais por meio de representações que
demonstram as relações entre os fenômenos analisados.
O propósito dos métodos estatísticos empregados neste trabalho é encontrar
um modelo matemático capaz de verificar se existe diferença significativa no
desempenho na prova do Enade entre os estudantes cotistas e não cotistas e
identificar as possíveis variáveis que contribuem para esta diferença, caso ela exista.
A estatística descritiva e exploratória é a parte inicial de qualquer análise de dados e
foi realizada com o objetivo de conhecer as variáveis em suas formas originais
89
Em seguida, usamos as técnicas de inferência para analisar a existência ou
não de associação ou correlação significativa entre as variáveis independente e as
variáveis explicativas do estudo e, assim, identificar possíveis variáveis que farão
parte das análises. Além disso, utilizamos essa técnica para verificar se existe
diferença estatisticamente significativa na nota média das provas entre os
estudantes cotistas e não cotista, para verificar a provável influência individual do
nível socioeconômico do estudante, atividades acadêmicas, bolsa permanência,
infraestrutura da IES e as contribuições didático-pedagógicas dos docentes e do
curso no seu desempenho na prova do Enade.
Utilizamos, na sequência, os modelos da Teoria de Resposta ao Item, de
modo a estimar os construtos para cada dimensão, conforme apresentado na Seção
3 desta tese. Usamos os modelos de regressão hierárquica para testar os efeitos
das variáveis explicativas (sexo, idade, cor da pele, renda familiar, hábitos do
estudante, atividade acadêmica e bolsa permanência, qualidade da infraestrutura da
IES, contribuições do professor e do curso na formação acadêmica do estudante)
nas variáveis respostas, que são as notas do estudante, para atender ao objetivo
principal desta tese. Também utilizamos os modelos de regressão linear múltipla
para analisar as variáveis que influenciam no desempenho dos estudantes, ao
analisar o curso individualmente. Ressaltamos que detalhes sobre os modelos de
regressão múltiplos podem ser encontrados facilmente da literatura. A seguir, serão
detalhadas as técnicas estatísticas adotadas nesta tese.
3.3.1 Análise descritiva e exploratória dos dados
A definição da variável, característica da população de estudo que pode ser
medida, é a principal forma de operacionalizar a construção do modelo teórico da
pesquisa. Por conseguinte, é importante analisar, detalhadamente, cada variável
envolvida no processo de análise. Inicialmente, uma análise de estatística
exploratória será realizada com o objetivo de conhecer as potencialidades das
variáveis em suas formas originais e identificar possíveis variáveis que poderão fazer
parte das análises.
90
A estatística descritiva fornece uma síntese dos valores assumidos pelas
variáveis, o que possibilita uma visão global da variação destes valores, bem como
avaliar a assimetria da distribuição e a presença de valores discrepantes no conjunto
de dados. As principais metodologias da estatística descritiva (medidas de tendência
central e as medidas de variabilidade) podem ser usadas na análise univariada,
bivariada ou multivariada (BARBETTA et al., 2004).
A análise univariada consiste no estudo das características da distribuição de
uma única variável por meio do cálculo das principais medidas de tendência central
(média, mediana, moda, separatrizes), medidas de dispersão (variância e desvio
padrão), gráficos (boxplot e histograma) e tabelas de frequências.
Reconhecemos também que os gráficos e tabelas são importantes recursos
visuais utilizados na descrição e representação dos fenômenos estudados, devido à
clareza e à objetividade na interpretação dos dados. Montgomery (2003, p.14) afirma
que “uma adequada apresentação dos dados é essencial ao bom julgamento
estatístico, porque permite focar as características importantes dos dados ou ter
discernimento acerca do tipo de modelo que deveria ser usado na solução do
problema em questão”. Quando a análise envolve grande número de variáveis e há
interesse estudar a relação ou associação entre duas ou mais delas, são feitas
tabulações cruzadas e cálculos dos coeficientes de associação.
Analisar as relações entre as variáveis constitui uma fase obrigatória das
pesquisas de cunho quantitativo. Em estudos que envolvem mais de uma variável é
sempre de interesse conhecer o grau de dependência ou relação entre as variáveis,
para predizer o resultado de uma delas, quando conhecermos a realidade da outra
variável. De modo geral, a quantificação da intensidade de relação ou associação
entre duas variáveis é feita pelos chamados coeficientes de associação ou
correlação que usualmente variam entre 0 e 1, ou entre -1 e +1, indicando falta de
associação nas proximidades do zero. É importante deixar claro que, na análise de
correlação, o coeficiente não pode ser interpretado como uma relação de causa e
efeito, ou seja, quando duas variáveis são altamente correlacionadas não significa,
necessariamente, que uma causa a outra.
Neste trabalho, estamos interessados inicialmente em avaliar o grau de
associação entre as variáveis respostas (nota do componente específico, nota do
componente geral e nota geral, que é uma média ponderada entre as notas do
91
componente específico e do componente geral) e as diversas variáveis explicativas
– que serão descritas posteriormente –, bem como encontrar um modelo matemático
que descreva a relação entre estas variáveis. Para tanto, foi feita uma análise
exaustiva dessas variáveis, com a finalidade de encontrar elementos que auxiliem a
interpretação dos construtos que serão usados da modelagem final.
3.3.2 Teoria de Resposta ao Item
A Teoria de Resposta ao Item (TRI) constitui-se em um ramo dentro das
teorias de modelagens latentes, tendo surgindo por volta de 1930, e dispõe de um
conjunto de modelos de efeitos aleatórios para estimar a habilidade, proficiência ou
traço latente de indivíduos submetidos a um teste ou questionário. Esses modelos
supõem que o desempenho do indivíduo em um teste pode ser explicado por
características que não podem ser observadas diretamente. Os primeiros
pesquisadores a estudar a TRI foram Richard (1936), que comparou os parâmetros
dos itens obtidos pela teoria clássica da Psicométria com os primeiros modelos da
TRI, Lawley (1944), que criou alguns métodos de estimação dos parâmetros dos
itens, e Tucker (1946), que parece ter sido o primeiro a utilizar a expressão curva
característica do item (PASQUALI; PRIMI, 2003).
No Brasil, a TRI foi aplicada pela primeira vez em 1995, na área educacional,
na análise dos resultados do Sistema Nacional de Ensino Básico (SAEB) e no
Sistema de Avaliação de Rendimento Escolar do Estado de São Paulo (SARESP).
Desde 2009, a TRI vem sendo utilizada para calcular as notas obtidas nas provas do
Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM). Apesar de ter sido desenvolvida
tradicionalmente na área de avaliação educacional, sua aplicação tem sido
observada em diversas áreas do conhecimento, a saber: medicina, genética
marketing, administração, gestão de qualidade, biologia e psiquiatria, análise de
sobrevivência, series temporais, dentre outras (ANDRADE; TAVARES; VALLE,
2000).
A TRI é uma metodologia que propõe analisar as relações entre as respostas
dadas pelos indivíduos a um teste ou questionário (variáveis observáveis) e seus
traços latentes, habilidades, proficiências ou aptidão, que são características do
92
indivíduo, as quais não podem ser observadas diretamente. Essa metodologia
sugere formas matemáticas de representar a probabilidade de um indivíduo dar
certa resposta a um item em função do seu traço latente e das características do
item na área de conhecimento avaliada (ANDRADE; TAVARES; VALLE, 2000).
A relação entre os parâmetros dos itens e os traços latentes pode ser
modelada por uma equação monótona crescente, por meio das funções de ligação
simétrica probit ou logit, conhecida como Curva Característica do Item (CCI). A CCI
mostra que a probabilidade condicional de acerto de um item é uma função
crescente do traço latente. A Figura 5, a seguir, apresenta o gráfico da CCI de um
item, na qual se pode observar que, à medida que o traço latente (θ) aumenta, a
probabilidade 𝑃(𝜃) de responder corretamente ao item também aumenta. Cada item
possui uma CCI para descrever o resultado da estimação dos parâmetros dos itens
em função do traço latente. De acordo com Araújo (2009, p. 102) “a forma de uma
curva característica do item descreve como a mudança do traço latente relaciona-se
com a mudança na probabilidade de uma resposta específica”. Outra medida muito
utilizada juntamente com a CCI é a Função de Informação do Item (FII). De acordo
com Pereira (2012, p. 9,) a FII “é um indicador da precisão com que o traço latente é
estimado em um teste ou item”, ou seja, ela permite analisar o quanto um teste
contribui de informação na estimação do traço latente.
O traço latente é medido em uma escala arbitrária e varia entre −∞ e +∞.
Essa escala pode ser criada com quaisquer valores de média e desvio padrão,
entretanto é comum utilizar uma escala (0, 1), isto é, com média igual a zero e
desvio padrão igual a um. O índice de dificuldade pode ser interpretado como o
ponto da escala para o qual a probabilidade de resposta correta (y=1) é 50%,
podendo variar entre −∞ e +∞, sendo medido na mesma escala do traço latente.
Espera-se que os valores de bi se situem entre -2 (itens fáceis) e +2 (itens difíceis).
A métrica para o parâmetro de discriminação também varia de −∞ e +∞, valores
negativos não são esperados, por indicarem que os indivíduos de maior traço latente
tendem a errar o item. Na prática, a métrica desse parâmetro pode variar entre 0 a 3,
onde 0 significa nenhuma discriminação e 3 significa discriminação praticamente
perfeita.
93
Figura 5 - Exemplo de uma Curva Característica do Item
Fonte: Figura retirada do livro “Teoria da resposta ao item: conceitos e aplicações” (ANDRADE; TAVARES; VALLE, 2000).
Os primeiros modelos de resposta ao item surgiram inicialmente com os
trabalhos de Lord (1952), o qual desenvolveu o modelo unidimensional de dois e três
parâmetros para itens dicotômicos, utilizando o modelo de ogiva normal como
função de ligação (função de ligação probit). Birnbaum (1957) aprimorou os modelos
de Lord, ao usar o modelo logístico como função de ligação (função de ligação logit).
Atualmente, os modelos para dados dicotômicos são mais utilizados no campo da
avaliação de desempenho. Samejima (1969) propôs o Modelo de Resposta Gradual
(MRG) para modelar dados em escala ordinal. Bock (1972) desenvolveu um Modelo
de Resposta Nominal (MRN) para dados em escala nominal, que expressa a
probabilidade de resposta para cada uma das alternativas de um item como função
do traço latente (PEREIRA, 2012). Tais modelos possuem duas suposições muito
importantes. A primeira suposição é a unidimensionalidade do teste – um conjunto
de itens deve medir um único traço latente, ou seja, existe apenas um traço latente
dominante responsável pela realização de todos os itens da prova ou questionário. A
segunda suposição é de independência local – dado um traço latente, a resposta
dada aos diferentes itens da prova é independente. A suposição de
unidimensionalidade pode ser verificada por meio da análise fatorial realizada a
partir da matriz de correlações tetracórica, que é um índice utilizado para medir a
correlação entre os resultados dos itens de um teste.
94
A TRI, ao longo dos anos, vem ganhando importância no meio acadêmico, de
modo que muitos pesquisadores estão utilizando esta metodologia na criação de
escala de medida, para avaliar o grau de satisfação e construção de indicadores.
Soares (2005) apresenta algumas técnicas para a produção de indicadores da
condição socioeconômica do indivíduo (padrão de vida) baseadas em modelos da
Teoria da Resposta ao Item. O autor fez uma comparação entre o modelo
dicotômico de dois parâmetros e o Modelo de Resposta Gradual na construção do
índice do padrão de vida das famílias dos alunos que participaram Programa de
Avaliação Educacional do Estado de Minas Gerais e concluiu, do ponto de vista da
informação do índice, que o MRG apresentou melhor resultado quando comparado
aos outros modelos.
Sousa Júnior et al. (2010) utilizaram o modelo logístico de dois parâmetros e
os critérios de níveis âncora e itens âncora na criação de uma escala de medida,
para avaliar o grau de satisfação de alunos quanto ao curso que frequentam. Costa
(2001) usou a TRI para criar uma escala de medida que pudesse avaliar a
divulgação das políticas e ações ambientais (gestão ambiental) nas indústrias
brasileiras. Alexandre (2001) construiu uma escala, por meio dos modelos da TRI,
para medir o grau de maturidade de uma empresa em relação à implementação da
Gestão pela Qualidade Total. Alves e Borina (2011) desenvolveram uma escala para
medir o potencial empreendedor utilizando a Teoria da Resposta ao Item. Bartolotti
(2012) aplicou um modelo cumulativo da TRI para criar uma medida de satisfação de
alunos com seus cursos e avaliar a satisfação no ensino. Oliveira (2012) usou o
Modelo de Rasch para buscar evidências de validade e precisão para o Inventário
de Ansiedade na Escola. Scher et al. (2014) avaliaram o quanto a prova do Enade
do Curso de Administração está mensurando o verdadeiro traço latente dos seus
acadêmicos, fazendo um comparativo do desempenho entre ingressantes e
concluintes. Camargo et al. (2016) utilizaram o modelo logístico de três parâmetros
(ML3P) para mensurar o desempenho (proficiência) dos estudantes de Ciências
Contábeis na prova do Enade 2012.
Nosso objetivo é utilizar os modelos da TRI para construir escalas de medidas
(construto) que representem o nível socioeconômico, a formação extracurricular, os
hábitos de estudo e a “satisfação” dos estudantes quanto às condições de
infraestrutura da IES e no que se refere à metodologia e competência dos
95
professores. Essas variáveis são consideradas variáveis latentes, haja vista que não
podem ser observadas diretamente e devem ser deduzidas a partir do estudo de
variáveis secundárias que estejam indiretamente relacionadas a elas. Por exemplo,
podemos estimar o nível socioeconômico do estudante (isto é, um parâmetro do
indivíduo) e também os parâmetros dos itens selecionados para compor o construto,
de modo a criar uma escala de medida do nível socioeconômico do estudante.
Soares (2005) traz uma definição assertiva a respeito dos construtos criados com os
modelos da TRI:
Os construtos são abstrações teóricas definidas dentro de uma rede de relações produzidas a partir de vários outros construtos. Por não serem diretamente medidos, a escala de valores segundo a qual esses constructos são avaliados é produzida a partir de instrumentos (testes, questionários, etc.) que se constituem de itens (questões do teste ou perguntas específicas, devidamente estruturadas de acordo com um modelo que será empregado) que, no entender dos especialistas que os elaboram, se associam diretamente ao constructo (ou constructos) de interesse (SOARES, 2005, p. 84).
Optamos por fazer uso dos modelos da TRI porque são poderosas
ferramentas na construção de escala de medidas para indivíduos submetidos a um
exame ou questionário. Ela permite analisar as propriedades estatísticas de cada
item que compõe o instrumento de medida, o que possibilita ao pesquisador
mensurar o poder de discriminação e dificuldade dos itens, facilitando assim a
interpretação da escala de medida construída e o conhecimento dos itens que mais
contribuem com informação na estimação do traço latente, de modo a facilitar a
interpretação também da escala de medida construída. Além disso, a TRI permite a
comparação do traço latente entre populações distintas submetidas a um
questionário (ou prova) com alguns itens em comum. Na construção das escalas de
medidas foi utilizado o Modelo de Resposta Gradual aplicado a itens em escala
ordinal.
3.3.2.1 Modelos para itens dicotômicos
Os modelos dicotômicos se diferenciam pelo número de parâmetros utilizados
para descrever o item. O modelo logístico de um parâmetro (ML1P), ou modelo de
Rasch, possui apenas o parâmetro de dificuldade do item, o modelo logístico de dois
parâmetros (ML2P) possui o parâmetro de discriminação e dificuldade do item e o
96
modelo logístico de três parâmetros (ML3P) possui o parâmetro de discriminação e
dificuldade do item e a probabilidade de acerto casual para indivíduos de baixa
habilidade. No campo da avaliação de desempenho educacional o ML3P é o mais
utilizado para estimar a habilidade do estudante (ANDRADE, TAVARES e VALLE,
2000).
1) Modelo logístico de um parâmetro
Foi proposto por G. Rasch, em 1960, e expresso como modelo de ogiva,
sendo descrito para modelo logístico por Wright (1977). Este modelo associa a
probabilidade de um indivíduo dar uma certa resposta a um item como função da
dificuldade e da habilidade do respondente. Sua formulação matemática é:
)(
)(
1)/1(
i
i
bD
bD
jije
eUP
Ii ,...,1 e nj ,...,1
2) Modelo logístico de dois parâmetros
Neste modelo, a probabilidade de acerto de um item é influenciada pela sua
dificuldade, discriminação e da habilidade do respondente. Sua definição
matemática é:
)(
)(
1)/1(
ii
ii
bDa
bDa
jije
eUP
Ii ,...,1 e nj ,...,1
3) Modelo logístico de três parâmetros
Assume que a probabilidade de acerto de um item é influenciada pela sua
dificuldade, discriminação, probabilidade de acerto ao acaso e da habilidade do
respondente. Em termos matemáticos, o modelo é expresso por:
)(
)(
1)1()/1(
ii
ii
bDa
bDa
iijije
eccUP
Ii ,...,1 e nj ,...,1
sendo,
i= número de itens;
j= número de respondentes;
)/1( jijUP = a probabilidade do respondente j com habilidade j responder
corretamente o item i;
97
ib = parâmetro de dificuldade do item i, medido na mesma escala do item i; medido
na mesma escala da habilidade.
ijU = é uma variável dicotômica que assume os valores 1, quando o indivíduo i
responde corretamente o item i, ou 0 quando ocorre acaso contrário;
ia = é o parâmetro de discriminação (ou de inclinação) do item i; com valor
proporcional à inclinação da Curva Característica do Item no ponto ib ;
ic = é o parâmetro do item que representa a probabilidade do respondente com
baixa habilidade responder corretamente o item i, isto é, probabilidade de acerto
casual;
D= é um fator de escala, constante e igual a um. Utiliza-se o valor 1.7 quando se
deseja que a função logística forneça resultados semelhantes ao da função ogiva
normal.
3.3.2.2 Modelo de Resposta Gradual
O Modelo de Resposta Gradual (MRG) é utilizado para descrever a relação
entre o traço latente e os parâmetros de itens politômicos que possuem uma
ordenação entre as alternativas de resposta. Segundo Andrade, Tavares e Valle
(2000), o MRG foi proposto com o objetivo de obter estimativas mais precisas do
traço latente de indivíduos submetidos a testes de múltipla escolha.
Suponha que n (j=1, 2,..., n) indivíduos sejam submetidos a um teste com i
(i=1, 2,...,I) itens de múltipla arranjadas em ordem crescente e denotadas por
k=0,1,2,..., mi número de categorias do i-ésimo item. A probabilidade de um
indivíduo j escolher uma particular categoria de resposta ou outra mais alta do item i
é dada por:
𝑃𝑖,𝑘+ =
1
1 + 𝑒−𝐷𝑎𝑖(𝜃𝑗−𝑏𝑖,𝑘) ,
em que,
θj : traço latente do j-ésimo indivíduo;
ai : parâmetro referente à discriminação do item i;
98
bi,k: parâmetro de dificuldade da k-ésima categoria do item i.
A probabilidade de um indivíduo j receber um escore k no item i é dada então
pela seguinte equação,
𝑃𝑖,𝑘 (𝜃𝑗) = 𝑃𝑖,𝑘+ (𝜃𝑗) − 𝑃𝑖,𝑘+1
+ (𝜃𝑗) =1
1 + 𝑒−𝑎𝑖(𝜃𝑗−𝑏𝑖,𝑘) −
1
1 + 𝑒−𝑎𝑖(𝜃𝑗−𝑏𝑖,𝑘+1),
A Figura 6 representa a CCI de um item estimado utilizando o MRG, observa-
se que os indivíduos que possuem o valor do traço latente inferior a -2 têm maior
probabilidade de escolher a alternativa 1 (P0); indivíduos que possuem o valor do
traço latente entre -2 e 0 têm maior probabilidade de escolher à alternativa 2 (P1);
indivíduos que possuem o valor do traço latente entre 0 e 2 têm maior probabilidade
de escolher a alternativa 3 (P2) e indivíduos que possuem o valor do traço latente
maior que 2 têm maior probabilidade de escolher a alternativa 4 (P3).
De acordo com Andrade, Tavares e Valle (2000), o parâmetro de
discriminação representa o quanto o item consegue diferenciar os indivíduos com
diferentes níveis do traço latente. Esse parâmetro é um indicador da “qualidade” do
item. Quanto maior o valor desse parâmetro, melhor é a qualidade do item. Se o
valor da discriminação de um item for pequeno, indivíduos com baixo e alto valor do
traço latente terão probabilidades próximas de concordarem com o item. Esse tipo
de comportamento do item é um indicativo de que o mesmo não é satisfatório. O
parâmetro de dificuldade refere-se ao nível do traço latente no qual a probabilidade
de um indivíduo selecionar uma categoria de resposta (por exemplo, insatisfeito) ou
uma categoria mais alta ordenada (por exemplo, pouco insatisfeito, satisfeito ou
muito satisfeito) é 0,5. Isto é, quanto maior o grau de dificuldade do item, maior deve
ser é o traço latente que o indivíduo necessita para aceitar o item (dar uma resposta
positiva).
O MRG foi utilizado para construir os construtos referentes ao nível
socioeconômico, os hábitos acadêmicos do estudante, na avaliação da satisfação do
estudante em relação às condições de infraestrutura geral da universidade e em
relação aos professores. Optamos por utilizar esse modelo porque a maioria das
variáveis empregadas na composição dos construtos possui escala ordinal.
A estimação dos parâmetros dos modelos da TRI foi realizada pelo método
Bayesiano Esperança a Posteriori (EAP) e usamos o Software R versão 3.3.2 e o
99
pacote ltm. Mais detalhes sobre os fundamentos da TRI e os modelos matemáticos
utilizados podem ser encontrados em Bock (1972), Baker e Kim (2004), Andrade,
Tavares e Valle (2000), Pasquali e Primi (2003) e Pereira (2012).
Figura 6 - Curva Característica do Item do MRG
Fonte: Figura retirada do livro “Teoria da resposta ao item: conceitos e aplicações” (ANDRADE; TAVARES; VALLE, 2000).
3.3.3 Modelo de Regressão Hierárquico
Os modelos de regressão hierárquicos também conhecidos como modelos de
efeito aleatório, modelos multinível, são uma extensão dos modelos de regressão
clássicos, quando as variáveis explicativas são analisadas em vários níveis de
agregação, considerando-se a natureza hierárquica dos dados.
De acordo com Soares e Mendonça (2003), os modelos hierárquicos têm por
objetivo descrever, por meio de um modelo matemático, a relação entre duas ou
mais variáveis explicativas e uma variável dependente considerando a estrutura
hierárquica dos dados. Para Hox (2002) e Cruz (2010), as vantagens de utilizar os
modelos hierárquicos são: a) possibilidade de melhor compreensão do processo,
devido à decomposição da variância do erro nos diversos níveis; b) possibilidade de
formular e testar hipóteses relativas a efeitos entre os níveis e permissão da partição
da variabilidade da variável resposta nos diversos níveis; c) quando utilizados
corretamente, anuência de obtermos melhores estimativas dos coeficientes de
regressão e da sua variação do que com os métodos tradicionais.
100
Na área educacional, esses modelos são amplamente empregados na
avaliação dos fatores relacionados ao desempenho escolar. Os sistemas
educacionais são exemplo de dados com estrutura hierárquica, pois os alunos estão
agrupados em turmas, as turmas agrupadas em determinada escola, as escolas são
dirigidas por órgãos administrativos e assim por diante (CRUZ, 2010).
Segundo Ferrão (2002), a principal diferença entre os modelos clássicos de
regressão e os modelos multinível está na precisão da estimação dos erros-padrão.
Na presença de correlação intraclasse, os modelos clássicos subestimam a medida
do erro padrão, o que não acontece nos modelos multinível. Ademais, esses
modelos são mais apropriados para dados com esse tipo de complexidade, por
considerar todas as correlações existentes nos diferentes níveis de agregação. Os
indivíduos pertencentes a um mesmo nível apresentam características similares, a
exemplo das características econômicas e culturais, e não podem ser considerados
independentes, violando a suposição de independência dos modelos de clássicos de
regressão.
Nesta tese, os modelos hierárquicos foram utilizados para avaliar o efeito das
variáveis explicativas do nível do estudante e do nível do curso no desempenho do
estudante e identificar quais variáveis estão mais associadas com o desempenho do
estudante e avaliar o efeito de cada uma delas na presença de outras variáveis no
modelo e avaliar a contribuição de cada nível de hierarquia na média do
desempenho do estudante. Foram consideradas todas as variáveis que compõem a
dimensão do estudante (sexo, idade, cotas, cor, nível socioeconômico, atividade
acadêmica e bolsa permanência) como variáveis independentes do nível do
estudante. As variáveis nível socioeconômico médio do curso, proporção de
estudantes cotistas no curso e a proporção de estudantes que participaram de
atividade acadêmica do curso foram consideradas como variáveis no nível do curso.
3.3.3.1 Modelo Hierárquico com dois níveis
No modelo de regressão hierárquico em dois níveis, consideramos o
estudante como a unidade do nível 1, identificado pelo índice i, e o curso como
101
unidade do nível 2, identificada pelo índice j. Considera-se a existência de J cursos, j
= 1,2, ... ,J cada uma delas com nj alunos, i=1,2,... nj.
O primeiro passo na análise multinível é ajustar o modelo mais simples em
que se assume que não há variáveis explicativas em nenhum dos níveis, contendo
apenas o intercepto aleatório. O modelo nulo é conhecido como modelo com apenas
o intercepto aleatório ou análise de variância (Anova) com efeito aleatório e permite
decompor a variabilidade do desempenho dos estudantes em parcelas para cada
nível de hierarquia (HOX, 2002).
No modelo nulo no nível 1, o desempenho do estudante é uma função média
do curso somado a um erro aleatório do estudante e é representado da seguinte
forma:
𝑌𝑖𝑗 = 𝛽0𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (1)
em que,
𝑌𝑖𝑗 representa o desempenho médio do i-ésimo estudante no j-ésimo curso.
𝛽0𝑗 é o desempenho médio do j-ésimo curso
𝜀𝑖𝑗 é o efeito aleatório do estudante, representa o resíduo da medida do rendimento
do estudante não explicado pela variável explicativa.
Como pode haver um efeito aleatório comum a todos os estudantes de um
mesmo curso, um termo de erro aleatório no nível do curso foi introduzido no
modelo, ou seja, a média do curso varia em torno de uma média geral, conforme a
equação (2):
𝛽0𝑗 = 𝛾00 + 𝑢0𝑗 (2)
em que,
𝛾00 é o desempenho médio global;
𝑢0𝑗 é o efeito aleatório associado ao curso, é o quanto a média do curso desvia-se
da média geral . Substituindo (2) em (1) temos:
𝑌𝑖𝑗 = 𝛾00 + 𝑢0𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (3)
102
A equação (1) é representa o nível 1 (estudante) e a equação (2) o nível 2
(curso). Dessa forma, o curso j tem desempenho médio igual a 𝛽0𝑗 = 𝛾00 + 𝑢0𝑗 , 𝛾00 e
representa a ordenada na origem (intercepto) e 𝜀𝑖𝑗 e 𝑢0𝑗 são os resíduos do nível 1 e
do nível 2, respectivamente. Assume-se que os efeitos aleatórios, em ambas as
equações, têm distribuição normal com média 0 (zero) e variância 𝜎𝜀2 (variância
intragrupos) e 𝜎𝑢02 (variância entregrupos), respectivamente, e são independentes.
A equação (3) descreve um modelo em que o desempenho médio individual do
estudante do curso j (variável dependente) é expresso em termos da soma do
desempenho média geral (𝛾00), de um efeito aleatório no nível do grupo (𝑢0𝑗) e de
um efeito aleatório no nível do indivíduo (𝜀𝑖𝑗) (HOX, 2002).
A variabilidade em Y é decomposta em função dos termos independentes das
variâncias intragrupos 𝜎𝜀2 e a variância entregrupos 𝜎𝑢0
2 , sendo:
𝑉𝑎𝑟(𝑌𝑖𝑗) = 𝑉𝑎𝑟(𝜀𝑖𝑗 + 𝑢𝑖𝑗) = 𝜎𝜀2 + 𝜎𝑢0
2 (4)
O coeficiente de correlação intraclasse, calculado em função de 𝜎𝜀2 e 𝜎𝑢0
2 , que
são componentes da variação total de 𝑌𝑖𝑗, mede a proporção da variância entre os
cursos face à variância total, isto é, o quanto da variação do desempenho
acadêmico entre os estudantes é explicado por diferenças existente entre os cursos.
A correlação intraclasse é calculada da seguinte forma:
𝜌 =𝜎𝑢0
2
𝜎𝜀 2+𝜎𝑢0
2 (5)
Se o valor dessa correlação é igual a 0 (zero), pode-se concluir que o
desempenho do estudante independe do curso, ou seja, o curso não ajuda a explicar
os resultados acadêmicos atingidos pelos estudantes. Assim, as características
individuais do estudante são as responsáveis pelas diferenças no desempenho entre
os estudantes e podemos aplicar os modelos de regressão tradicionais. Se o valor
coeficiente for muito próximo de 1, temos que toda variabilidade no desempenho se
deve às diferenças entre os cursos e as características individuais do estudante
pouco afetam o desempenho. Se o valor do coeficiente for grande e não desprezível
(0 < ρ < 1,) então se deve analisar quais fatores permitem que os cursos sejam mais
eficazes que outros. Assim, valores altos desse coeficiente indicam uma acentuada
103
estrutura hierárquica dos dados analisados (SNIJDERS; BOSKER,1999). A parcela
da variância é aquela atribuída às variáveis do nível do estudante por ser calculada
por 1 − 𝜌.
Ajustar o modelo nulo é o primeiro passo da análise hierárquica, pois, como
não envolve variáveis explicativas em nenhum dos níveis, proporciona a estimação
pontual da média geral.
Para simplificar a explicação dos modelos multinível, considere uma variável
explicativa (X) no nível do estudante. O modelo (6) é conhecido como modelo de
regressão de coeficiente aleatório, neste modelo o intercepto (β0j) e o coeficiente de
inclinação (𝛽1𝑗) podem ser considerados aleatórios. O modelo multinível com uma
variável explicativa no nível do estudante é dado por:
No nível do estudante
𝐘𝐢𝐣 = 𝛃𝟎𝐣 + 𝛃𝟏𝐣𝐗𝐢𝐣 + 𝛆𝐢𝐣 (6)
Tendo os modelos para nível do curso como
𝛃𝟎𝐣 = 𝛄𝟎𝟎 + 𝐮𝟎𝐣 e (7)
β1j = γ10 + 𝑢1𝑗 (8)
em que, β1j é o coeficiente de inclinação associado à variável x e representa
o impacto da variável explicativa no rendimento médio dos alunos e, também, é
definido como variável aleatória, sendo que γ10 é a inclinação média dos J cursos,
𝑢1𝑗 é o efeito do j-ésimo curso sobre a inclinação média.
Substituindo a equação (7) e (8) em (6) temos o seguinte modelo
Yij = γ00 + γ10Xij + u0j + u1jXij + εij (9)
O modelo acima mostra que o desempenho médio do i-ésimo estudante no j-
ésimo curso (𝑌𝑖𝑗) é uma função da equação de regressão γ00 + 𝛾10𝑋𝑖𝑗 mais os
seguintes erros aleatórios, 𝑢0𝑗 é o efeito aleatório associado ao j-ésimo curso, u1jXij
sendo que u1j é o efeito aleatório do j-ésimo curso sobre o coeficiente de inclinação
β1j, que assume distribuição normal com média zero e variância 𝜎𝑢12 , e 𝜀𝑖𝑗 é o efeito
aleatório no nível 1 do estudante, j = 1,2, ... ,J e i=1,2,... nj.
No modelo (9), não foi incluída nenhuma variável explicativa do nível do
curso, uma variável Wj que representa uma característica do curso pode ser
104
considerada como modelo. Com a inclusão da variável de nível 2, o modelo
multinível se dá da seguinte forma:
𝛽0𝑗 = 𝛾00 + 𝛾01𝑤𝑗 + 𝑢0𝑗 (10)
𝛽1𝑗 = 𝛾10 + 𝛾11𝑤𝑗 + 𝑢1𝑗 (11)
Substituindo (10) e (11) em (6) tem-se o seguinte modelo completo:
Yij = γ00 + 𝛾10𝑋𝑖𝑗 + 𝛾01𝑊𝑗 + 𝛾11𝑊𝑗𝑋𝑖𝑗 + u1jXij + 𝑢0𝑗 + εij (12)
em que 𝛾01𝑊𝑗 é o efeito da variável explicativa no nível do curso no desempenho
médio global e 𝛾11𝑊𝑗𝑋𝑖𝑗 é o termo de interação entre as variáveis explicativas X
(nível 1) e W (nível 2) e seu coeficiente. Esse modelo é composto pela parte fixa
definida por (γ00 + 𝛾10𝑋𝑖𝑗 + 𝛾01𝑊𝑗 + 𝛾11𝑊𝑗𝑋𝑖𝑗) e a parte estocástica do modelo
definido pelos erros aleatórios (u1jXij + 𝑢0𝑗 + εij).
Nos modelos multinível, a centralização de variáveis explicativas na média
geral é importante para que o intercepto 𝛽0𝑗 possa ser interpretado como média da j-
ésimo curso do nível 2 ajustado para a variável X no nível do estudante. Geralmente,
mais de uma variável independente no nível 1 (estudante) e no nível 2 (curso) são
incorporadas ao modelo nulo. Considerando que Xij representa as p variáveis do
nível 1 e Wj as q variáveis no nível 2, temos o modelo completo que é dado a seguir.
𝑌𝑖𝑗 = 𝛽0𝑗 + 𝛽1𝑗𝑋1𝑗𝑖 + ⋯ + 𝛽𝑃𝑗𝑋𝑃𝑖𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (13)
os parâmetros desconhecidos são dado por.
𝛽0𝑗 = 𝛾00 + 𝛾01𝑊1𝑗 + ⋯ + 𝛾0𝑃𝑊𝑃𝑗 + 𝑢0𝑗 (14)
𝛽1𝑗 = 𝛾10 + 𝛾11𝑊1𝑗 + ⋯ + 𝛾1𝑃𝑊𝑃𝑗 + 𝑢1𝑗 (15)
..
𝛽𝑃𝑗 = 𝛾𝑃0 + 𝛾𝑃1𝑍1𝑗 + ⋯ + 𝛾𝑃𝑄𝑍𝑄𝑗 + 𝑢𝑃𝑗 (16)
Nesse modelo, assume-se que 𝜀𝑖𝑗 são normalmente distribuídos com média
zero e variância 𝜎𝜀2 em todos os cursos. Os erros no nível 2 𝑢𝑝𝑗 são independentes
dos erros do nível 1 𝜀𝑖𝑗 e têm distribuição normal multivariada com médias iguais a
zero. A variância residual 𝑢𝑜𝑗 são as variâncias dos interceptos entre os cursos e 𝑢𝑝𝑗
são as variâncias do coeficiente de inclinação entre os cursos.
105
A estrutura conceptual dos modelos multinível existe num conjunto de
pressupostos que são importantes não violar, para que não haja obtenção de
estimativas que são a normalidade, linearidade e homocedasticidade dos resíduos
do nível 1 (𝜀𝑖𝑗 ) e do nível 2 (𝑢𝑜𝑗). Contudo, nem sempre se consegue cumprir aquilo
que está explicitamente descrito nos pressupostos do modelo.
Segundo Raudenbush e Bryk (2002), os pressupostos da modelação
hierárquica são a normalidade, linearidade e homocedasticidade dos resíduos de
ambos os níveis. Os mesmos autores sugerem uma estratégia de complexidade
crescente cujas etapas da análise multinível.
A primeira etapa é ajustar o modelo simples sem covariáveis (análise de
variância com efeitos aleatórios), para obter informação sobre a quantidade de
variação observada no desempenho existente no seio de cada curso (entre os
estudantes - nível 1 e entre os cursos - nível 2). Essa primeira etapa é importante
para que se saiba: i) quanta variação observada no desempenho é devida aos
estudantes pertencerem a cursos diferentes? Essa questão é fundamental para
verificar a necessidade de se ajustarem os modelos multinível e é avaliada pela
magnitude do coeficiente de correlação intraclasse; ii) há variação suficiente entre
estudantes no seu desempenho, que exige interpretação adequada, desde que
sejam identificadas as suas variáveis preditoras?
Em segundo lugar, especifica-se um modelo de coeficientes aleatórios para
examinar as equações de regressão de cada curso e entre os cursos. Deseja-se
saber: i) quais são os valores médios dos coeficientes de regressão do curso,
incluindo valores na ordenada e declives? ii) qual é a magnitude da variação dos
coeficientes de regressão entre os cursos? E em terceiro lugar, ajusta-se o modelo
multinível utilizando um modelo mais complexo (com variáveis explicativas no nível
dos estudantes e dos cursos) para determinar o porquê de determinados cursos
possuírem mais elevado desempenho médios (HOX, 2002).
Como nem sempre é possível cumprir todos os pressupostos do modelo, a
precisão das estimativas dos parâmetros depende do que se está sendo estimado,
se parâmetros fixos e respectivos erros-padrão, ou se parâmetros aleatórios e
respectivos erros-padrão. Segundo Hox (2002), os estimadores mais usados para
estimar os parâmetros dos modelos multinível são os estimadores de máxima
106
verossimilhança, os quais estimam os parâmetros do modelo ao fornecer estimativas
para os valores populacionais que maximizam a função de máxima verossimilhança.
Devido ao grande número de variáveis envolvidas nos modelos hierárquicos,
devem-se utilizar os testes estatísticos para selecionar as variáveis que apresentam
efeitos mais significativos. É importante selecionar modelos parcimoniosos com bom
poder de predição. A significância dos parâmetros fixos e aleatórios pode ser testada
utilizando-se a estatística do teste t; e as componentes da variância e covariância, a
estatística de Wald e o teste qui-quadrado. O teste de Wald é utilizado para avaliar
se o parâmetro é estatisticamente significativo. A estatística do teste utilizada é
obtida através da razão do coeficiente pelo seu respectivo erro padrão. Essa
estatística teste tem distribuição Normal, sendo seu valor comparado com valores
tabelados de acordo com o nível de significância definido. A estatística de teste
utilizada para avaliar a significância do parâmetro β é dada por�̂�
√𝑉𝑎𝑟(𝛽)̂
A seleção do melhor modelo pode ser feita utilizando o teste da razão de
verossimilhança, também conhecido como Deviance, que mede o grau de ajuste do
modelo aos dados, isto é, quanto menor o seu valor, menor é o ajuste do modelo. A
estatística de teste Deviance é dada por
𝐷 = −2log (𝜆0
𝜆1) (17)
𝜆0 representam os valores de verossimilhança dos modelos correspondentes à
hipótese nula e 𝜆1 à hipótese alternativa. A estatística D tem distribuição qui-
quadrado com graus de liberdade determinado pela diferença dos números de
parâmetros dos modelos que estão sendo comparados. A análise de resíduos é feita
da mesma forma que os modelos de regressão clássicos.
As estimativas obtidas para todos os modelos multinível apresentados foram
feitas por meio do software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) que,
apesar de não ser específico para a análise de dados hierárquicos, permite o
tratamento deste tipo de dados e oferece uma interpretação confiável dos
resultados. Existem programas específicos para ajustar qualquer modelo multinível,
por mais complexo que sejam, como o MLwiN, que é um software especifico para
ajustar modelos multinível, e o Hierarchical linear modeling (HLM). Mais detalhes
107
sobre os modelos multinível podem ser vistos em Hox (2002), Castro (2008), Cruz
(2010) e Albright e Marinova (2010).
3.4 DESCRIÇÃO E CONSTRUÇÃO DOS CONSTRUTOS
Um construto é uma variável latente não observável, logo não pode ser
medido diretamente, mas pode ser representado ou medido por uma ou mais
variáveis observadas. Segundo Freitas (1994), construto é um conceito que tem um
significado adicional do que foi inventado ou adotado intencionalmente com um
propósito científico definido. Ainda de acordo com Freitas (1994),
[...] os constructos constituem elaborações ideativas (intencionais) criadas ou adotadas com determinada finalidade científica, de modo consciente e sistemático e representam o passo inicial em direção à formulação de uma teoria. Referem-se a esquemas teóricos e se relacionam, de diversas formas, com outros constructos (menos ou mais abstratos) e intentam definições e especificações que permitam sua observação e mensuração. Constituem uma edificação ideativa, abstrata, obtida a partir da agregação desde níveis de abstração mais simples até mais complexos. São verdadeiras montagens e, portanto, decomponíveis. Os construtos visam sumarizar os fatos observados e propor explicações (FREITAS, 1994, p. 104).
Martins (2005) diz que os construtos possuem um significado criado
intencionalmente a partir de um marco teórico, devendo ser definidos de tal forma
que permitam ser delimitados, traduzidos em proposições particulares observáveis e
mensuráveis. E são utilizados para explorar empiricamente um conceito teórico em
relação ao mundo real, baseado em variáveis e fenômenos observáveis e
mensuráveis. Conforme Abbagnano (1970),
os constructos não são diretamente observáveis ou diretamente inferidos a partir de fatos observáveis. Os construtos devem cobrir todas as funções das entidades inferidas: (1) resumir os fatos observados; (2) construir um objeto ideal para a pesquisa; (3) construir a base para a previsão e a explicação dos fatos
(ABBAGNANO, 1970 apud MARTINS, 2005, p. 34).
Os construtos fornecem uma linguagem e um significado compartilhado que
nos ajudam a compreender os fenômenos com clareza e precisão. Nesse sentido,
usaremos a ideia de construto para agregar as informações observadas, com base
nas variáveis presentes no questionário do estudante, de modo que seja possível
108
identificar e interpretar os fatores que interferem no desempenho do estudante na
prova do Enade.
A identificação das variáveis que serão utilizadas na TRI é um passo
importante para a construção de modelos analíticos consistente com a teoria
adotada. Conforme Silva (2006), os modelos estatísticos são boas ferramentas para
descrever a estrutura latente, por meio de determinadas variáveis observadas.
Esses modelos permitem reduzir a dimensionalidade do sistema de variáveis e
explicam como as variáveis latentes e as variáveis observadas estão relacionadas
umas às outras; além disso, podem ser explicadas graficamente ou por meio de
equações matemáticas.
As variáveis observadas usadas na criação dos construtos são oriundas do
Questionário do Estudante, respondido pelos discentes habilitados ao Enade nos
anos de 2010 a 2014. A ideia é identificar uma estrutura lógica que associe os
construtos relacionados aos estudantes, professores e a IES ao desempenho
acadêmico.
Em geral, o desempenho acadêmico do estudante é medido com base na
avaliação dos conhecimentos adquiridos durante o processo de formação. A medida
de desempenho quantifica as habilidades e competências do aluno em determinada
área do conhecimento. Ressaltamos que a definição de desempenho acadêmico
adotado foi discutida no capítulo 2 da presente tese. A seguir, serão definidos os
construtos que comporão a dimensão do estudante e da Instituição de Ensino
Superior. A dimensão do estudante é composta por dois construtos elaborados a
partir de variáveis que representam a estrutura socioeconômica e os hábitos de
estudo. A dimensão da Instituição de Ensino Superior abrange os construtos do
professor, do curso e da infraestrutura da IES. O construto do professor reflete grau
de concordância dos estudantes com as contribuições dos professores na formação
acadêmica dos discentes. Neste construto, estamos interessados em analisar se as
variáveis relacionadas aos métodos de ensino e a relação professor-aluno do
professor no processo de ensino e aprendizagem e nas disciplinas dos cursos de
graduação estão associadas com o desempenho acadêmico do estudante.
O construto do curso é formado por variáveis que avaliam o grau de
concordância dos estudantes em relação às características metodológicas de ensino
geral do curso de graduação. A finalidade do construto é verificar se a organização
109
didático-pedagógica do curso contribuiu para o desenvolvimento acadêmico dos
estudantes. O construto da IES é constituído por variáveis que expressam o grau de
concordância dos estudante perante as condições de infraestrutura em geral da
universidade. O objetivo do construto é avaliar se as condições das salas de aulas,
dos laboratórios, do acervo bibliográfico e a qualidade e quantidade dos materiais
utilizados nas aulas contribuem para um melhor aproveitamento acadêmico do
estudante nos cursos de graduação. A identificação dos fatores que influenciam o
desempenho possibilita às IES refletir e rever suas práticas pedagógicas, bem como
a elaborar estratégias educacionais para a melhoria do desempenho dos
estudantes.
3.4.1 Construto: Nível socioeconômico
A formação deste construto é baseada nas variáveis essenciais que
descrevem as características socioeconômicas dos estudantes. A maioria dos
estudos interessados em identificar os possíveis fatores associados aos resultados
educacionais (medidos a partir das notas obtidas nas provas de avaliação em larga
escala, a exemplo do Saeb, Enade e Enem) utilizam os indicadores presentes no
Quadro 1, para explicar a relação entre o desempenho na prova e as variáveis que
descrevem as características sociais, econômicas e demográficas do estudante.
Segundo Soares (2009), o nível socioeconômico (NSE) é utilizado nas pesquisas
sociais como variáveis explicativas ou de controle dos fenômenos sociais e não
existe um consenso na literatura em relação às variáveis utilizadas e os métodos
para obtenção da medida que represente o nível socioeconômico. Alguns estudos
utilizam apenas a variável escolaridade dos pais para indicar o nível
socioeconômico; outros utilizam a combinação de fatores como renda da família,
ocupação dos pais, nível de escolaridade dos pais, local de residência e outras
variáveis que denotam a posição social.
O nosso método estima o construto nível socioeconômico por meio das
variáveis escolaridade do pai, escolaridade da mãe, a renda autodeclarada pelo
estudante e o tipo de escola na qual cursou o Ensino Médio, por considerarmos que
tais variáveis são capazes de apresentar uma boa estimativa do NSE próxima da
110
realidade do estudante, supondo que as informações apresentadas pelos estudantes
refletem em maior grau a sua realidade.
Os Indicadores utilizados na formação do construto representam as
características sociais e econômicas do estudante. A ideia é agregar as informações
da família em geral em uma única variável latente. A recategorização dessas
variáveis foi necessária para deixá-las com o mesmo número de categorias
ordenadas de forma crescente e, assim, poder utilizar o Modelo de Resposta
Gradual (MRG) para estimar uma escala de medida que represente o nível
socioeconômico do estudante. Optou-se por utilizar o MRG, devido à estrutura
ordinal da maioria das variáveis observadas selecionadas para compor esse
construto.
111
Quadro 1- Descrição das variáveis que compõem o construto estrutura social no Enade 2013 e 2014
Indicador/ Descritor
Item Categoria Original Nova Categoria
Renda da Família
7 - Somando a sua renda com a renda dos familiares que moram com você, quanto é, aproximadamente, a renda familiar? (Considere a renda de todos os seus familiares que moram na sua casa com você) (RENDA)
1 - Nenhuma. 1 - Até 1,5 salário mínimo.
2 - Até 1,5 salário mínimo.
3 - Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos. 2 - Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos.
4 - Acima de 3,0 até 4,5 salários mínimos. 3 - Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos. 5 - Acima de 4,5 até 6,0 salários mínimos.
6 - Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos.
4 - Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos.
7 - Acima de 10,0 até 30,0 salários mínimos. 5 - Acima de 10,0 salários mínimos. 8- Acima de 30 salários mínimos.
Escolaridade dos Pais
5 - Até que nível de ensino sua mãe estudou? (EMAE)
1 - Nenhuma escolaridade. 1 - Nenhuma escolaridade.
2 - Ensino Fundamental: 1º ao 5º ano. 2 - Ensino Fundamental: 1º ao 5º ano.
3 - Ensino Fundamental: 6º ao 9º ano. 3 - Ensino Fundamental: 6º ao 9º ano.
4 - Até que nível de ensino seu pai estudou? (EPAI)
4 - Ensino Médio. 4 - Ensino Médio.
5 - Ensino Superior. 5 - Ensino Superior e Pós Graduação
6 - Pós-graduação.
2- Todo em escola privada. 2 - Todo em escola privada.
3 - A maior parte em escola pública. 3 - A maior parte em escola pública.
4 - A maior parte em escola privada. 4 - A maior parte em escola privada.
5 - Metade em escola pública e metade em escola privada (particular).
5 - Metade em escola pública e metade em escola privada (particular).
Tipo de escola em
que cursou o Ensino Médio
16 - Em que tipo de escola você cursou o Ensino Médio? Enade 2013 e 2014 (TESCOLA)
1- Todo em escola pública. 1- Todo em escola pública.
4 - A maior parte em escola pública. 2 - A maior parte em escola pública.
2- Todo em escola privada. 3- Todo em escola privada.
5 - A maior parte em escola privada. 4 - A maior parte em escola privada.
3 - Todo no exterior. 5 - Parte no Brasil e parte no exterior.
6 - Parte no Brasil e parte no exterior.
Fonte: Elaborado pela autora.
112
A análise da qualidade de cada item como componente do traço latente do
NSE é feita analisando sua curva característica e a curva de informação de cada
item. As curvas características dos construtos NSE foram muito similares, e a
interpretação das variáveis na contribuição com informação para a estimação do
traço latente é muito similar.
As Figuras 7 e 8 apresentam as CCI dos itens que compõem os dados do
Enade 2013 e 2014. No eixo das abscissas, está representado o construto estimado
para o nível socioeconômico e, no eixo das ordenadas, encontra-se a probabilidade
de um estudante com dado NSE estar em cada uma das categorias. Em todos os
itens, as categorias 1 e 5 representam os estudantes com NSE nos extremos, com
exceção do item tipo de escola do Enade 2013 que tem quatro categorias.
Figura 7 - Curva Característica dos itens que compõem o construto Nível Socioeconômico do Estudante no Enade 2013
Fonte: Elaborado pela autora.
113
Utilizamos a Análise Fatorial para verificar a suposição de
unidimensionalidade local, se existe um traço latente dominante sendo avaliado
pelos itens que compõem esse construto. O fator dominante denominado construto
nível socioeconômico é responsável por 49% (Enade 2013) e 55% (Enade 2014) do
total de variação explicada pelo fator para os dados do Enade 2013 e 2014,
respectivamente. Esse resultado não significa que o construto seja exatamente
unidimensional, mas permite afirmar que existe um fator dominante e que os
modelos da TRI podem ser utilizados.
Na interpretação geral do construto NSE, percebe-se que os estudantes com
maiores valores do traço latente são aqueles que têm maior probabilidade de
escolher as categorias de resposta mais “altas”, ou seja, terem renda familiar acima
de 10,0 salários mínimos, pai e mãe com nível superior ou pós-graduação e terem
estudado todo o Ensino Médio ou a maior parte dele em escola particular. Os
estudantes com valores baixos do traço latente tendem a escolher as alternativas
mais baixas: são os que possuem maior probabilidade de terem uma renda familiar
de até 1,5 salários mínimo, pai e mãe com nenhuma escolaridade e terem cursado
todo o Ensino Médio em escolas públicas.
No item renda da família, à medida que o traço latente aumenta, amplia-se a
probabilidade de o estudante ter renda acima de 10 salários mínimos e diminui a
probabilidade de ter renda inferior a 10 salários mínimos, ou seja, diminui a
probabilidade de os estudantes escolherem as demais alternativas. No item
escolaridade do pai, os estudantes com valores do traço latente superior ao valor 1
tendem a ter pai com nível superior ou pós-graduação; os estudantes com valores
do traço latente entre 0,8 e 1,0 (em 2013) e entre 0 e 1, (em 2014) têm maior
probabilidade de ter pai com o Ensino Médio; os estudantes com traço latente entre -
2 e 0,8 (em 2013) e entre -1,6 e 0 (em 2014) tendem a ter pai com o Ensino
Fundamenta I do 1° ao 5° ano; e os estudantes com valor inferior a -1,6 (em 2013) e
-2 (em 2014) tendem a ter pai sem nenhuma escolarização.
As mesmas interpretações podem ser obtidas para o item escolaridade da
mãe, apesar de a curva característica da mãe apresentar diferenças em relação à
curva característica do pai. Na CCI da mãe, as curvas das alternativas encontram-se
mais deslocadas para a esquerda, enquanto que a CCI do pai está mais deslocada
para a direita, cuja observação reflete a diferença no nível de escolaridade entre os
114
pais, o percentual de mães com nível de escolaridade alto é maior que o percentual
do pai, isso para o modelo estimado indica que o parâmetro dificuldade do item da
mãe é menor que o do pai. Com relação ao item tipo de escola, quanto maior o traço
latente, maior é a probabilidade de os estudantes terem cursado todo ou a maior
parte do Ensino Médio escolas privadas. Pode-se perceber que no Enade 2014 as
CCI estão mais deslocadas para a direita, os estudantes com traço latente inferior a
0,4 tem maior probabilidade de terem cursado o Ensino Médio em escolas públicas.
Já no Enade 2013, as curvas características estão mais para a esquerda e os
estudantes com traço latente inferior ao valor -0,5 tendem a escolher a alternativa 1-
ter cursado o Ensino Médio em escolas públicas.
A informação do item também reflete a sua qualidade, é uma medida de
precisão e mostra o quanto cada nível do traço latente está sendo estimado pelos
itens. No Enade 2013, o nível do traço latente possui maior informação entre os
valores -1 e 0 e os itens escolaridade do pai e escolaridade da mãe contribuíram
com mais informação para estimação com traço latente entre os valores nesse
intervalo. A renda contribui com mais informação para os estudantes com traço
latente superior ao valor 0,7 (Gráfico 1 do Apêndice A). Os itens possuem poder de
discriminação satisfatório, uma vez que seus valores variam entre 1,23 e 2,16.
Apesar disso, os itens 2 e 3, escolaridade do pai e escolaridade da mãe, têm o baixo
grau de dificuldade -0,71 e -1,18, respectivamente (Tabela 2 do Apêndice A).
No Enade 2014, o nível do traço latente que possui maior informação entre -1
e 1 e os itens escolaridade do pai e escolaridade da mãe contribuíram com mais
informação na estimação do traço latente para quase todos os níveis do traço latente
(traço latente inferior ao valor 2) (Gráfico 2 do Apêndice A). O tipo de escola foi o
item que menos contribuiu com informação na estimação do traço latente. O
parâmetro de discriminação variou de 1,48 a 2,72, indicando que os itens possuem
um bom poder de discriminação (Tabela 3 do Apêndice A). Os itens que
representam a escolaridade do pai e da mãe são os que possuem maior informação
para a medida do traço latente.
115
Figura 8 - Curvas características dos itens que compões o construto Nível Socioeconômico do Estudante no Enade 2014
Fonte: Elaborado pela autora.
O grau de discriminação determina a “qualidade” do item, logo, quanto maior
o seu valor, maior o poder discriminativo do item. Os itens possuem boa
discriminação, com parâmetro de discriminação estimado acima do valor 1 (a ≥ 1).
Os valores estimados para o parâmetro de dificuldade mostram que todos os itens
são considerados satisfatórios, uma vez que o esperado é ter dificuldade entre -2 e 2
(Tabelas 2 e 3 do Apêndice A). O ideal é ter itens nos quais todas as categorias se
sobressaiam em alguma região do traço latente, ou seja, estudantes com diferentes
níveis do traço latente tendem a escolher alternativas distintas de resposta. As
alternativas que não apresentaram interpretação para nenhum nível traço latente
foram no item renda da família para a alternativa 4 - renda acima de 6 até 10
salários; no item escolaridade dos pais, a categoria 3 - Ensino Fundamental II do 6º
ao 9º; e no item tipo de escola, 2 - ter cursado parte do Ensino Médio em escolas
116
públicas. Apesar desses problemas, a análise dos itens mostrou a adequação da
renda da família, escolaridade da mãe, escolaridade do pai e tipo de escola em que
o estudante cursou o Ensino Médio para a estimação do nível socioeconômico dos
estudantes. Assim, estimou-se uma medida de NSE para cada um dos indivíduos da
pesquisa. As variáveis sexo, idade e cor da pele também compõem as
características pessoais do estudante e serão utilizados no modelo como variáveis
independentes.
3.4.2 Construto: Hábitos de Estudo
Este construto procura agregar as informações correspondentes aos itens
dedicação, empenho e rotina dos estudantes em relação às práticas de estudos. O
Quadro 2 mostra as variáveis observadas selecionadas para formar o construto,
denominado Hábitos de Estudo. O objetivo desse construto é verificar se a
quantidade de horas dedicadas aos estudos acadêmicos e o hábito de leitura em
geral têm influência sobre o desempenho do estudante. As limitações da base de
dados do Enade não permitiram a criação de um construto mais robusto para avaliar
efetivamente o hábito de estudo do discente. O ideal seria utilizar outras variáveis,
como por exemplo, frequência semanal na biblioteca, utilização de tecnologias,
planejamento do estudo, estudo em grupo, que contribuíssem com mais informação
na estimação do traço latente do estudante.
Quadro 2 - Descrição das variáveis que compõem o construto Hábitos do Estudante no Enade 2013 e 2014
Indicador/ Descritor Itens Categorias
Livros lidos no ano
21- Quantidade de livros (exceto os indicados na bibliografia do curso) lidos no ano. (NLIVROS)
1 - Nenhum.
2 - Um ou dois.
3 - De três a cinco.
4 - De seis a oito.
5 - Mais de oito.
Horas de dedicação aos estudos
22 - Quantidade de horas por semana, aproximada, dedica aos estudos, excetuando as horas de aula. (HESTUDO)
1 - Nenhuma, apenas assisto às aulas.
2 - De uma a três.
3 - De quatro a sete.
4 - De oito a doze.
5 - Mais de doze.
Fonte: Elaborado pela autora.
117
As Figuras 9 e 10 apresentam as curvas características, a informação do item e
a função de informação do teste dos itens usados na estimação do construto Hábitos
do Estudante do Enade 2013 e Enade 2014, respectivamente. Utilizamos o MRG
devido à estrutura semi-ordinal das alternativas dos itens. Em relação aos dados do
Enade 2013, observa-se que, no item números de livros lidos no ano, o estudante
com valor do traço latente maior que 2 tem maior probabilidade de escolher a última
alternativa que se refere a ter lido mais de oito livro no ano e o estudante com valor
do traço latente inferior a -2 tem maior probabilidade de escolher a alternativa que
representa não ter lido nenhum livro no ano.
No item horas de estudo, vemos que os estudantes com maior valor do traço
latente tendem a escolher a alternativa que representa ter dedicado mais de doze
horas por semana para o estudo. Os estudantes com menor valor do traço latente
tendem a escolher a alternativa 2, que representa que o estudante dedica
aproximadamente de uma a três horas por semana aos estudos. Assim,
consideramos que os estudantes com traço latente inferior a -1,45 têm maior
probabilidade de dedicar uma a três horas na semana para os estudos e que não leu
nenhum livro no ano. Os estudantes com valor do traço latente em torno de -1,4 e 0
(zero) têm maior probabilidade de ter lido de um a dois livros no ano e dedicar de
quatro a sete horas por semana aos estudos. Os estudantes com valor do traço
latente em torno de 0 (zero) e 2 têm maior probabilidade de ter lido de três a cinco
ou dois livros no ano e dedicar de quatro a sete horas por semana aos estudos, e os
estudantes com valor do traço latente superior a 2 tendem a ler mais de oito livros no
ano e dedicar mais de 12 horas aos estudos.
Apesar de o item hora de estudo ser considerado item “ruim”, por possuir baixo
poder de discriminação (0,27) e dificuldade (-3,32) e por contribuir muito pouco na
estimação do traço latente, decidimos mantê-lo no construto porque entendemos
que a dedicação aos estudos traz bons resultados no que se refere ao aumento e
acúmulo do conhecimento (Tabela 4 do Apêndice A). Aproximadamnete 28% do
total de variação do construto é explicada pelos itens número de livros e horas
dedicadas aos estudos. A baixa explicação parece estar relacionada ao número
reduzido de itens.
118
Figura 9 - Curvas características dos itens que formam o construto Hábitos de Estudo no Enade 2013
Fonte: Elaborado pela autora.
Em relação ao Enade 2014, o item que contribui com mais informação na
estimação do traço latente é o item horas de estudo. O item número de livros lidos
no ano é considerado um item “ruim”, pois a probabilidade de um estudante escolher
qualquer alternativa deste item é muito pequena, tem alta dificuldade média (4,45),
baixo poder de discriminação (0,46) e não contribui com informação para a medida
do traço latente. Mas, devido ao reduzido número de itens que representam o hábito
de estudo do estudante, decidimos não eliminar esse item (Tabela 5 do Apêndice A).
Na interpretação da escala de medida, assumimos que os estudantes com
valor do traço latente maior que 3 tendem a dedicar 12 horas ou mais na semana
aos estudos e leram mais de oitos livros no ano; os estudantes com valor do traço
latente entre 2 e 0, aproximadamente, têm maior probabilidade de terem lido de três
a cinco livros por ano e dedicarem entre quatro a doze horas por semana aos
estudos; os estudantes com valor do traço latente entre 0 e -2 tendem a dedicar,
aproximadamente, entre uma e três horas por semana aos estudos e ter lido de um
a dois livros por ano; e os estudantes com valor do traço latente inferior a -2 tendem
a não dedicar nenhuma hora por semana aos estudos e terem lido de um a dois
livros por ano.
119
Figura 10 - Curvas características dos itens que formam o construto Hábitos de Estudo no Enade 2014
Fonte: Elaborado pela autora.
3.4.3 Construto do Professor
O construto contribuições dos professores na formação acadêmica dos
discentes foi criado com o objetivo de verificar se as variáveis relacionadas às
práticas didáticas e às competências dos professores nos cursos de graduação
estão associadas ao desempenho acadêmico do estudante. O professor tem um
papel fundamental na formação do estudante, pois contribui significativamente na
reflexão e argumentação crítica, política e científica do estudante. O professor é
responsável por mediar o processo de aprendizagem e diagnosticar as
necessidades e fragilidades do estudante durante sua formação acadêmica. Assim,
esse construto mede o grau de concordância dos estudantes acerca das relações de
ensino e convivência estabelecidas pelo professor durante o curso de graduação.
O Quadro 3 apresenta os indicadores utilizados na composição desse
construto. O grau de concordância dos estudantes em relação às contribuições dos
professores na sua formação acadêmicas foi obtido por meio do Modelo de
Resposta Gradual. Esse modelo é o mais adequado para estimação de traços
latentes quando o instrumento de medida é composto por itens politômicos e
ordenados. A escolha das variáveis foi baseada na revisão da literatura feita nesta
120
tese e as variáveis que avaliam as contribuições do professor, presentes no
questionário do estudante. Para todas as variáveis descritas no Quadro 3, existem
seis categorias de resposta: 1 - Discordo Totalmente, 2 - Discordo, 3 - Discordo
parcialmente, 4 - Concordo Parcialmente, 5 – Concordo, 6 - Concordo Totalmente e
a categoria 7 - “Não sei responder/ Não se aplica”, que não foi considerada.
Quadro 3 - Contribuições dos docentes na formação acadêmica dos discentes no Enade 2013 e 2014
Descritor Item
Plano de ensino
37 - Os planos de ensino apresentados pelos professores contribuíram para o desenvolvimento das atividades acadêmicas e para seus estudos. (PLANO)
Relação professor- aluno
36 - As relações professor-aluno ao longo do curso estimularam você a estudar e aprender. (RELAÇÃO)
Referências
38 - As referências bibliográficas indicadas pelos professores nos planos de ensino contribuíram para seus estudos e aprendizagens. (REFERÊNCIA)
Domínio do conteúdo 56 - Os professores demonstraram domínio dos conteúdos abordados nas disciplinas. (DOMÍNIO)
Avaliação sistemática
54 - As avaliações da aprendizagem realizadas durante o curso foram compatíveis com os conteúdos ou temas trabalhados pelos professores. (AVALIAÇÃO)
Disponibilidade para atendimento
55 - Os professores apresentaram disponibilidade para atender os estudantes fora do horário das aulas. (DISPONIBILIDADE)
Fonte: Elaborado pela autora.
A Figura 11 apresenta as curvas características dos itens que formam o
construto contribuições dos professores na formação acadêmica dos estudantes no
Enade 2013. Esses itens são responsáveis por 64 % da variação total do construto,
o que é um indicador de que existe um único traço latente dominante sendo medido
pelo conjunto de itens (instrumento de medida). A análise da estimação dos
parâmetros dos itens mostrou que eles têm um bom poder de discriminação. O nível
de discriminação dos itens foi muito alto, variando entre 2,15 a 3,25, sendo as
variáveis plano de ensino (a=3,25) e relação entre professor-aluno (a= 2,56) as que
melhor discriminam os estudantes quanto ao traço latente (Tabela 6 do Apêndice A).
O poder de discriminar com magnitudes distintas no traço latente é uma das
características que refletem a qualidade de um item e neste conjunto de itens é
possível identificar que as curvas apresentam comportamentos distintos ao longo da
escala do traço latente, ou seja, é possível observar que indivíduos com distintos
níveis de habilidade tenham tendência a escolher diferentes alternativas de
121
resposta. Esse comportamento é um indicativo de boa qualidade do item, apesar de
o item ter baixo grau de dificuldade (Tabela 7 do Apêndice A).
Figura 11 - Curva característica dos Itens que formam o Construto Contribuições do professor na formação acadêmica do discente no Enade 2013
Fonte: Elaborado pela autora.
A variável plano de ensino é a que mais contribui com informação para a
medida do traço latente. A variável avaliação é a menos informativa. As demais
variáveis contribuem, aproximadamente, com a mesma quantidade de informação
para a medida do traço latente (Gráfico 5 do Apêndice A). Para a maioria dos itens,
os indivíduos com traço latente até -1,8 ou é -1 têm maior probabilidade de escolher
122
as alternativas que indicam discordância (discordo totalmente, discordo ou discordo
parcialmente - atitude negativa). Já os indivíduos com traço latente entre -1,8 e,
aproximadamente, 1,7 tendem a escolher as alternativas “Concordo” e “Concordo
Parcialmente”. Os estudantes com traço latente acima de 1,7 têm maior
probabilidade de escolher a alternativa “Concordo Totalmente”. Logo, para esses
itens, quanto maior o traço latente, maior é a probabilidade de concordar que o
professor contribui positivamente com a formação acadêmica do estudante.
A Figura 12 mostra as curvas características dos itens que formam o
construto contribuições do professor na formação acadêmica do estudante no Enade
2014. Encontramos resultados semelhantes aos obtidos nos dados do Enade 2013.
Observa-se que, quanto maior o traço latente do estudante, maior é a probabilidade
de escolher uma alternativa que indique algum grau de concordância com o item
avaliado. Os indivíduos com valor do traço latente superior a 1 têm maior
probabilidade de escolher a última alternativa (Concordo Totalmente), ou seja,
tendem a ter uma atitude muito positiva em relação ao professor. Já os que
possuem traço latente inferior a -1,7 tendem a escolher as alternativas de
discordância. Os parâmetros de discriminação variaram entre 1,77 a 3,87 e isso
indica que todas as variáveis possuem um poder de discriminação satisfatório.
As variáveis com maior grau de discriminação foram, em ordem decrescente,
plano de ensino (a=3,87) e relação professor-aluno (a=2,73). A variável plano de
ensino é a que mais contribui com informação para a medida do traço latente e a
variável disponibilidade para atender o aluno fora do horário da aula é a menos
informativa. O conjunto de variáveis utilizado é responsável por 62% da variância
total do construto. Logo, pode-se concluir que há um traço latente dominante,
satisfazendo a condição de unidimensionalidade para o uso do Modelo de Resposta
Gradual.
Portanto, a interpretação dada ao construto está de acordo com a estrutura
matemática do MRG, logo, quanto maior o valor do traço latente, maior é a
probabilidade de o estudante escolher as alternativas de concordância e quanto
menor o valor do traço latente, maior é a probabilidade de o estudante escolher as
alternativas que apontam discordância, ou seja, quando maior o valor do traço
latente, maior é a probabilidade de o estudante ter uma atitude positiva em relação
às contribuições do professor na sua formação acadêmica.
123
Figura 12 - Curva característica dos Itens que formam o Construto Contribuições do professor na formação acadêmica do discente no Enade 2014
Fonte: Elaborado pela autora.
3.4.4 Construto do Curso
O Quadro 4 apresenta os indicadores utilizados na construção do construto que
representa a avaliação do estudante em relação às contribuições da gestão do curso
de graduação na sua formação. O objetivo desse construto é verificar se uma boa
gestão do curso, por parte dos diretores acadêmicos, está associada positivamente
com o desempenho do estudante.
124
Quadro 4 - Descrição das variáveis que formam o construto contribuições da gestão do Curso de graduação na formação do estudante no Enade 2013 e 2014
Descritor Item
Metodologia de Ensino
28. As metodologias de ensino utilizadas no curso desafiaram você a aprofundar conhecimentos e desenvolver competências reflexivas e críticas (MET_CURSO).
Experiências de Aprendizagem
29. O curso propiciou experiências de aprendizagem inovadoras (EXP_CURSO).
Capacidade de Reflexão
32. O curso possibilitou aumentar sua capacidade de reflexão e argumentação (CAP_CURSO).
Soluções para Problemas Sociais
33. O curso promoveu o desenvolvimento da sua capacidade de pensar criticamente, analisar e refletir sobre soluções para problemas da sociedade (SOL_CURSO).
Forma de Escrita 34. O curso contribuiu para você ampliar sua capacidade de comunicação nas formas oral e escrita (ESC_CURSO).
Capacidade de Aprender
35. O curso contribuiu para o desenvolvimento da sua capacidade de aprender e atualizar‐se permanentemente (APR_CURSO).
Superação de Problemas
39. Foram oferecidas oportunidades para os estudantes superarem problemas e dificuldades relacionados ao processo de formação (DIF_CURSO).
Dedicação ao Estudo 41.O curso exigiu de você organização e dedicação frequente aos estudos (DED_CURSO).
Articulação Teórico 46.O curso favoreceu a articulação do conhecimento teórico com atividades práticas (ART_CURSO).
Conhecimento atualizado
48.O curso propiciou conhecimentos atualizados/contemporâneos em sua área de formação (COM_CURSO).
Auxílio Monitor 59.O curso disponibilizou monitores ou tutores para auxiliar os estudantes (MON_CURSO).
Fonte: Elaborado pela autora.
O MRG foi utilizado para obter as estimativas do traço latente e dos
parâmetros dos itens. A Figura 13 apresenta as curvas características para o
construto com os dados do Enade 2013. Os estudantes com traço latente superior a
0 (zero) têm maior probabilidade de avaliar positivamente o curso de graduação,
uma vez que esses estudantes tendem a escolher a alternativa “Concordo
plenamente”. Os estudantes com traço latente inferior a -0,8 têm maior probabilidade
de avaliar o curso negativamente. Assim, quanto maior o traço latente do estudante,
maior a probabilidade de o curso ter uma boa avaliação.
As variáveis que avaliam se o curso possibilitou aumentar a capacidade de
reflexão e se o curso promoveu o desenvolvimento da capacidade de pensar
criticamente, analisar e refletir sobre os problemas da sociedade são as que mais
contribuem com informação para a estimação do traço latente, e a variável que
avalia se o curso disponibilizou monitores ou tutores para auxiliar os estudantes é
125
que menos contribui com informação para a medida do traço latente. Os itens
possuem um bom poder de discriminação e seus valores variam entre 1,26 e 2,8. O
total da variância explicada pelo conjunto de itens é aproximadamente 56%,
indicando que existe apenas um único traço latente sendo medido. Portanto, o traço
latente estimado é satisfatório para representar o construto contribuições do curso
para a formação acadêmica do estudante.
Figura 13 - Curva característica dos Itens que formam as contribuições do curso de graduação na formação do estudante no Enade 2013
Fonte: Elaborado pela autora.
126
A Figura 14 apresenta a curva característica das variáveis que formam o
construto em análise. Os resultados são semelhantes aos obtidos com os dados do
Enade 2013. O traço latente estimado para representar o construto foi satisfatório.
Os itens têm um bom poder de discriminação, variando de 1,16 a 2,9. O total de
variação explicada pelo conjunto de itens foi de 58%, indicando que só existe um
traço latente dominante. Observando as curvas características, vemos que os
estudantes com maior nível do traço latente têm maior probabilidade de avaliar o
curso positivamente e os estudantes com menor nível do traço latente tendem a
avaliar o curso negativamente.
Figura 14 - Curva característica dos Itens que formam as contribuições do curso de graduação na formação do estudante no Enade 2014
127
continuação
Fonte: Elaborado pela autora.
3.4.5 Construto da Infraestrutura da IES
O Quadro 5 apresenta os indicadores utilizados na formação do construto
denominado de “Qualidade da Infraestrutura da Universidade” que avalia, de acordo
com a percepção do aluno, as condições físicas das salas de aula e dos
equipamentos disponibilizados pela universidade para as aulas práticas e teóricas e
o acervo da biblioteca. O objetivo desse construto é investigar se as condições
gerais de infraestrutura oferecida pela IES contribuem para um melhor desempenho
acadêmico do estudante. As variáveis descritas no Quadro 5 possuem as seguintes
categorias de resposta: 1- Discordo Totalmente, 2 - Discordo, 3 - Discordo
parcialmente, 4 - Concordo Parcialmente, 5 - Concordo, 6 - Concordo Totalmente e
a categoria 7 - “Não sei responder/ Não se aplica”, que não foi considerada.
128
Quadro 5 - Descrição das variáveis que formam o construto Infraestrutura da IES no Enade 2013 e 2014
Descritor Item
Condições da sala de aula
60 - As condições de infraestrutura das salas de aula foram adequadas. (INFESTRUTURA)
Equipamentos para aula prática
61 - Os equipamentos e materiais disponíveis para as aulas práticas foram adequados para a quantidade de estudantes. (MATERIAL)
Ambiente para aula prática
62 - Os ambientes e equipamentos destinados às aulas práticas foram adequados ao curso. (AMBIENTE)
Acervo da biblioteca
63 - A biblioteca dispôs das referências bibliográficas de que os estudantes necessitaram. (BIBLIOTECA)
Fonte: Elaborado pela autora.
O MRG foi utilizado para obter as estimativas do traço latente que representa
o construto em estudo. As Figuras 15 e 16 apresentam as curvas características dos
itens que compõem o construto Qualidade da Infraestrutura da IES, para o Enade
2013 e 2014, respectivamente. Os estudantes com valor do traço latente superior a
2 têm maior probabilidade de escolher a categoria com maior grau de concordância.
Já os estudantes com valor do traço latente inferior a -2 tendem a escolher a
categoria com o maior grau de discordância. Pode-se interpretar que, quanto maior o
valor do traço latente, maior é o grau de concordância do estudante dos itens
analisados.
Todos os itens possuem um poder de discriminação satisfatório (a > 1,4), as
variáveis com maior grau de discriminação foram, em ordem crescente, adequação
da quantidade de equipamentos e materiais para as aulas práticas, condições do
ambiente e equipamento para as aulas práticas, condições de infraestrutura das
salas de aula e acervo bibliográfico que satisfaçam às necessidades dos estudantes.
Os itens que avaliam a adequação da quantidade de equipamentos e materiais para
as aulas práticas, condições do ambiente e equipamento para as aulas práticas são
os que mais contribuem com informação para o traço latente. O item acervo
bibliográfico é o menos informativo (ver Figuras 18 e 19 do Apêndice A). Para todos
os anos analisados, os conjuntos de itens explicam mais de 61% da variância total
do construto Qualidade da Infraestrutura da IES, o que não nos permite concluir que
há um traço latente dominante, satisfazendo a condição de unidimensionalidade
para o uso do MRG. A análise das curvas características dos itens e dos parâmetros
estimados mostram uma boa qualidade dos itens utilizados na estimação do
construto. Portanto, podemos interpretá-lo de forma que os estudantes com valor do
129
traço latente superior ao valor 0 (Zero) têm maior probabilidade de avaliar
positivamente as condições da infraestrutura da IES.
Figura 15 - Curva característica dos Itens que formam o Construto Qualidade da Infraestrutura da IES no Enade 2013
Fonte: Elaborado pela autora.
130
Figura 16 - Curva característica dos Itens que formam o Construto Qualidade da Infraestrutura da IES no Enade 2014
Fonte: Elaborado pela autora.
Embora o questionário do estudante seja de preenchimento obrigatório, não
podemos garantir a veracidade das informações dadas pelos estudantes, mas
espera-se que exista uma forte correlação entre as informações contidas na base de
dados do Enade e a real situação desses discentes. Devido ao possível “viés de
informação” nas respostas dadas pelos estudantes, decidiu-se trabalhar com o maior
131
número de variáveis possíveis, as quais julgamos serem as mais importantes na
formação dos construtos analisados.
A utilização dos modelos da TRI foi essencial na criação de escalas de
medidas que representam os construtos analisados nesta tese. Em geral, os
construtos estimados foram satisfatórios, com exceção dos construtos formação
extracurricular e condições materiais, que apresentaram um comportamento não
adequado, tornando sem sentido sua construção e interpretação. Por esse motivo
foram retirados das análises e passaram a serem representados pelas variáveis
observadas atividades acadêmicas e bolsa de permanência.
O Inep também disponibiliza os microdados com as informações do Censo da
Educação Superior (CES), que é um levantamento de âmbito nacional, realizado
anualmente em todas as IES do país. Os microdados contêm três bases de dados
com as informações do questionário da IES: Curso, Docente e Aluno. O questionário
do aluno é muito rico de informações referentes ao apoio social (Moradia,
Alimentação, Transporte, Material didático, Bolsa permanência e Bolsa trabalho),
atividade extracurricular (Pesquisa, Extensão e Monitoria), mobilidade acadêmica no
âmbito nacional ou internacional (Intercâmbio e Ciências sem fronteiras). Não foi
possível fazer o cruzamento das informações da base de dados do questionário do
estudante do Enade com a base de dados do aluno no CES porque estas bases de
dados não contêm um o código de identificação comum dos estudantes. Isso
inviabiliza a utilização das informações para melhorar a estimação do traço latente
do construto formação extracurricular e condições materiais.
Ressalte-se, todavia, que os construtos não necessariamente refletem a
medida real que se deseja mensurar, tendo em vista que as variáveis presentes no
questionário não conseguem extrair toda riqueza de informação necessária para
estimação do traço latente, mas são ótimas aproximações da verdadeira dimensão
do que se deseja medir.
132
4. RESULTADOS E ANÁLISES
Neste capítulo, abordar-se-ão os resultados das análises realizadas, as quais
tiveram como principais objetivos: a) descrever o perfil dos estudantes cotista e não
cotistas habilitados ao Enade 2013 e 2014 das universidades investigadas e
identificar aos fatores sociodemográficos e econômicos que mais diferenciam o perfil
dos cotistas e não cotistas; b) verificar se existe diferença significativa no
desempenho entre os estudantes cotistas e não cotistas na prova do Componente
de Formação Geral e de Conhecimentos Específicos, do Enade 2013 e 2014; c)
examinar se existe diferença significativa no desempenho dos estudantes cotistas e
não cotistas, controlando o nível socioeconômico; d) averiguar se existe diferença
significativa no desempenho dos estudantes segundo a cor autodeclarada; e)
verificar em qual(is) curso(s) o desempenho dos cotistas e não cotistas diferem
significativamente; f) identificar os fatores que influenciam no desempenho dos
cotistas e não cotistas na prova do Componente de Formação Geral e de
Conhecimento Específico, do Enade 2013 e 2014; e g) pesquisar se as Instituições
de Ensino Superior da Região Nordeste investigadas promovem a equidade de
resultados entre os estudantes cotistas e não cotistas na conclusão do curso de
graduação.
O capítulo está sistematizado em três tópicos: o primeiro refere-se à Análise
Descritiva e Exploratória dos Dados, o segundo tópico ocupa-se de investigar o
desempenho dos estudantes cotistas e não cotistas e o terceiro tópico trata dos
fatores que promovem a equidade de resultados na conclusão do curso de
graduação.
No primeiro tópico, foram empregadas as técnicas de estatísticas descritivas e
inferencial para analisar, de forma exploratória, as universidades investigadas;
conhecer o perfil socioeconômico dos concluintes do curso de graduação habilitados
ao Enade; identificar os fatores que mais distinguem o perfil dos cotistas e não
cotistas, conhecer a distribuição percentual dos cotistas e não cotistas nas
universidades nos cursos; examinar a distribuição dos estudantes em relação ao
sexo e a cor autodeclarada; e estudar, exaustivamente, os construtos nível
socioeconômico, hábitos de estudo, contribuições dos professores, do curso de
graduação e da infraestrutura das instituições de Ensino Superior na formação
133
acadêmica do aluno, conforme estimados pelo Modelo de Resposta Gradual (Vide
Capítulo 3).
No segundo tópico, além das técnicas da estatística descritiva, foram
empregadas as técnicas de estatística inferencial (teste de hipótese para
comparação de médias e análise de variância) para verificar se existe diferença
significativa no desempenho de estudantes cotistas e não cotistas, e comparar o
desempenho entre estes estudantes segundo a cor autodeclarada, sexo, nível
socioeconômico e o curso. Analisamos o perfil dos estudantes para os cursos cuja
diferença no desempenho foi estatisticamente significativa e utilizamos o modelo de
regressão linear múltipla para identificar os fatores que estão associados ao
rendimento médio em cada curso analisado.
No terceiro tópico, analisamos as evidências empíricas apresentadas no
Capítulo 3, para entender e interpretar os efeitos das características individuais do
estudante, dos professores, do curso e da instituição de ensino sobre o desempenho
acadêmico dos estudantes. Utilizamos os modelos de regressão multinível para
explicar o desempenho dos estudantes em função das variáveis indicadas no
modelo teórico e avaliar se as universidades investigadas estão promovendo a
equidade de resultados na conclusão do curso de graduação.
Os resultados encontrados abrangem apenas as doze universidades federais
da Região Nordeste selecionadas para fazerem parte desta investigação. As
análises que serão apresentadas não representam as características gerais dessas
universidades, visto que não foram analisados todos os cursos de graduação. Mas,
auxiliam na compreensão do perfil socioeconômico e acadêmico do estudante
cotista e não cotista de cursos de diversas áreas do conhecimento, como por
exemplo, as áreas das Ciências Exatas (Matemática, Ciências Físicas, Engenharias
e Tecnologia), das Ciências Biológicas e Profissões da Saúde, de Filosofia e
Ciências Humanas e de Letras e Artes.
Embora cientes das limitações dos dados do Enade enquanto mecanismo de
avaliação de curso em relação às notas obtidas nas provas de Formação Geral e de
Conhecimentos Específicos e a opinião dos estudantes sobre as instituições de
Ensino Superior, os resultados encontrados podem auxiliar na compreensão dos
fatores que diferenciam o desempenho acadêmico dos cotistas e não cotistas. Essas
informações, possivelmente, serão úteis na formulação de medidas de intervenção
134
pedagógica e administrativa para a superação das dificuldades acadêmicas,
financeiras e nas relações sociais estabelecidas com a comunidade universitária.
Ademais, contribuem para uma reflexão do impacto das políticas de ações
afirmativas nas universidades investigadas, visando o acesso e a permanência
equânime de grupos historicamente excluídos da Educação Superior.
4.1 ANÁLISE ESTATÍSTICA DESCRITIVA E INFERENCIAL
4.1.1 Análise das universidades investigadas
No Enade 2013, a maioria dos cursos avaliados foi da área de Ciências da
Saúde. Do total de 5.015 estudantes analisados, os cotistas representam apenas
17,6% (883), enquanto que os não cotistas correspondem a 4.132 (82,4%). No
Enade 2014, foram avaliados os cursos das áreas das Ciências Exatas e
Tecnológicas, Filosofia e Ciências Humanas. O total de estudantes investigados foi
14.597, destes 3.508 (24,0%) são cotistas e 11.089 (76,0%) são não cotistas.
Os Gráficos 1 e 2 mostram o percentual de estudantes cotistas e não cotistas
das universidades federais da Região Nordeste que adotaram alguma política de
ação afirmativa como parte do processo seletivo para o ingresso de candidatos nos
cursos de graduação no Enade 2013 e 2014. A categoria cotista abrange a todos os
estudantes que ingressaram nas referidas universidades por critério étnico-racial
(negros, pardos e indígenas), renda familiar, por terem estudado em escola pública
ou particular com bolsa de estudos ou por qualquer sistema de reserva de vagas,
como por exemplo, o sistema de bônus.
As universidades que possuíam o maior percentual de estudantes cotistas, no
Enade 2013 e 2014, foram a UFBA (38,9%; 30,8%), a UFRB (37,8%; 48,1%) e a
UFMA (35,1%; 39,4%), respectivamente. Essas universidades são as que
implantaram as políticas de ações afirmativas há mais tempo e, além disso, adotam
o critério étnico-racial no ingresso de seus cursos, como é o caso da UFBA que,
desde o ano de 2005, aderiu ao sistema de cotas com reserva de vagas para pretos
e pardos nos seus processos seletivos.
135
As universidades com o menor percentual de estudantes cotistas foram a
UFPB (3,9%) e a UFPE (8,8%), no Enade 2013; a UNIVASF (15,0%) e a UFRN
(16,5%), no Enade 2014. Vale salientar que as referidas universidades não tinham
cotas, elas atribuíam entre 7% a 10% de bonificação sobre a nota final do candidato
que concluiu o Ensino Médio em escolas públicas, para ingresso em seus cursos.
Somente a partir da Lei 1.711/2012, essas instituições passaram a adotar a reserva de
vaga com critério racial, com exceção da UFPB que começou a adotar o sistema de
cotas em 2011 (Tabelas 12, 13,14 e 15 do Apêndice B).
Gráfico 1 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região Nordeste no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
136
Gráfico 2 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região Nordeste no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Visto que o Enade avalia o estudante no final do curso de graduação e a sua
base de dados não dispõe de informações sobre número total de ingressantes
cotistas e não cotistas e nem sobre a taxa de evasão, não temos como explicar,
considerando apenas a base de dados do Enade, o motivo do baixo percentual de
estudantes cotistas. No entanto, podemos fazer algumas suposições em relação ao
contingente de estudantes cotistas concluintes nessas universidades: i) como a
implementação de políticas de ações afirmativas é recente, eles estão entrando em
menor proporção, decorrente do percentual de vagas destinadas por cada
universidade; ii) os cotistas, ao ingressar na universidade, se deparam com uma
nova forma de ensino e de nível de exigência do curso, tendo assim, dificuldade em
conjugar a nova forma de estudo com a sua realidade social, principalmente nos
dois primeiros semestres, o que faz com que o tempo médio de conclusão seja
maior para esse grupo; iii) em geral, os alunos cotistas são oriundos de famílias de
baixas condições socioeconômicas, o que dificulta a sua permanência na
universidade e favorece o abandono do curso, uma vez que esses estudantes se
vêm obrigados a trabalhar para colaborar para o sustento de suas famílias. Salienta-
se que essas são suposições hipotéticas e não poderão ser confirmadas ou
refutadas tomando-se por base as informações da base de dados do Enade.
137
Na literatura, são poucos os estudos que comparam a taxa de conclusão e evasão
entre cotistas e não cotistas. Cardoso (2008) avaliou a taxa de evasão dos
ingressantes na UnB, em 2004, em 2005 e no segundo semestre de 2006, e
verificou que, entre os estudantes que ingressaram no segundo semestre de 2004, a
taxa de evasão dos não cotistas foi de 11,8% e dos cotistas de 10,4%; entre os que
ingressaram em 2005, a evasão dos não cotistas foi de 10,7% e dos cotistas de
5,8%. Para a autora, com base nesses dados, é possível considerar que os
estudantes cotistas valorizam mais o ingresso na universidade e evadem menos que
os não cotistas.
Um estudo realizado pela Universidade Federal do Paraná (2009) revela que os
cotistas desistem menos dos cursos e se formam mais tarde quando comparados aos
não cotistas. O percentual de cotistas concluintes é muito semelhante aos dos não
cotistas concluintes. Dos 1.497 alunos cotistas que ingressaram na universidade em
2005, 9,7% já concluíram o curso, de forma semelhante, dos 2.647 não cotistas, 10,8%
já concluíram o curso de graduação18.
Mendes Junior (2013) analisou a taxa de conclusão e evasão dos estudantes que
ingressaram na UERJ em 2005 e que se formaram até 2009, 2010 e 2011. Em geral,
são os cotistas que possuem as maiores taxas de graduação e as menores taxas de
evasão. Salienta o autor que, com o passar dos anos, “os cotistas se graduam cada
vez mais em relação aos não cotistas”, com exceção dos cursos com alta dificuldade
relativa19, em que os não cotistas possuem maiores taxas de graduação para os
anos de 2010 e 2011 (MENDES JUNIOR, 2013, p. 51). O percentual de não cotistas
(15,6%) que evadiu no primeiro ano é cerca de três vezes maior quando comparado
com os cotistas (5,8%), particularmente nos cursos de alta dificuldade relativa.
Em 2011, Costa (2015) analisou a situação dos que ingressaram na UFBA entre
os anos de 2005 a 2008 e mostrou que o percentual de estudantes que concluíram o
curso de graduação com êxito foi maior para os não cotistas e os cotistas não efetivos20
18
Pesquisa publicada no site gazeta do povo, Viva e cidadania, em 2009. Disponível em <http://www.gazetadopovo.com.br/vida-e-cidadania/cotistas-desistem-menos-mas-se-formam-mais-tarde-bfex3xigexho5od6n5g2rbuq6>. Acesso em: 05 maio 2017. 19
São os cursos cujos estudantes possuem baixo coeficiente de rendimento médio. 20
Segundo Costa (2015), “os não cotistas são os alunos que não tiveram direito às vagas destinadas no vestibular para o sistema de cotas; os cotistas não efetivos são os que, embora tenham o perfil dos candidatos com direito às vagas do vestibular para cotistas, seriam aprovados mesmo que não houvesse a ação afirmativa, por que tiveram um bom desempenho no processo seletivo; os cotistas
138
(em torno de 20%); os cotistas efetivos apresentaram uma taxa de conclusão de 15%.
Entre os cotistas efetivos que ingressaram na UFBA em 2005 e 2006, cerca de 10%
não tinham concluído o curso em 2011.
A escassez de estudos sobre as taxas de conclusão e de evasão e os
obstáculos que os cotistas enfrentam ao ingressar na universidade dificulta a
compreensão sobre o baixo percentual de concluintes cotistas nas universidades
investigadas. São necessários, portanto, estudos específicos que avaliem a trajetória
acadêmica do cotista levando em consideração as características individuais de
cada universidade.
Ao analisar os dados referentes aos estudantes pretos, percebemos que,
mesmo com as políticas de ações afirmativas, o número de concluintes pretos é
muito menor que o de brancos e pardos. Os pretos representam apenas 9,4% do
total de estudantes, em 2013, e 14,8%, em 2014; os pardos representam 47,4%, em
2013, e 50,4%, em 2014; e os brancos 41,7%, em 2013, e 33,0%, em 2014. Em
razão de o Nordeste se tratar da segunda região brasileira com o maior percentual
de negros21 esperávamos um contingente maior de estudantes pretos e pardos. De
acordo com os dados do IBGE, entre os anos 2002 e 2010, houve uma diminuição22
no acesso à universidade dos que se autodeclaravam brancos e um aumento
significativo23 no percentual de pretos e pardos. Apesar desse aumento, as
desigualdades entre negros e brancos no Ensino Superior permanecem, uma vez
que o aumento de negros nas universidades não reflete o real aumento dos negros
na população total brasileira24 (ARTES; RICOLDI, 2015).
efetivos são alunos que foram beneficiados com as vagas destinadas aos cotistas, ou seja, foram aprovados no vestibular apenas por que existe o sistema de cotas” (COSTA, 2015, p. 2). 21
Segundo o IBGE a população negra, em 2015, representava mais de 70% da população total da Região Nordeste. 22
O percentual de brancos no Ensino Superior, em 2000, foi de 78,5% e, em 2010, de 63,0%, nesse período houve uma variação de 73,7% no acesso de brancos ao Ensino Superior. 23
O percentual de pretos no Ensino Superior, em 2000, foi de 2,4% e, em 2010, foi de 5,3%, nesse período houve uma variação de 384,0% no acesso de pretos ao Ensino Superior. O percentual de pardo, em 2000, foi 17,25 e, em 2010, foi 30,0% indicando uma variação de 277,8%. Em relação aos negros, o percentual de ingresso no Ensino Superior, em 2000, foi 19,5% e, em 2010, foi 35,3%, uma variação de 290,7% de ingresso ao Ensino Superior. 24 A autoclassificação (atribuição de uma categoria étnico-racial escolhida pela própria pessoa,
também chamada processo de identificação) da cor ou raça no Brasil é arbitrária e está relacionada com as questões sociais e culturais do país. Conforme Ferreira (2012), no Brasil, o modo de classificar a si mesmo e ao outro, entre pretos e brancos, está predominantemente relacionado com a aparência, extrapolando o critério da cor da pele e levando em consideração os traços físicos como tipo de cabelo, formato de nariz e boca. Para Pinho (2006), ser preto ou pardo não se resume apenas
139
Embora a maioria dos estudos agreguem as categorias pretos e pardos em
uma única categoria denominada de “negros”, em nossas análises iremos
discriminar os estudantes pretos dos estudantes pardos, porque percebemos que
existe uma diferença no perfil desses alunos no acesso ao Ensino Superior25. As
universidades que possuem o sistema de cotas raciais são as que apresentam o
maior percentual de estudantes pretos em seus cursos de graduação. Ao
compararmos o quantitativo de pretos nessas universidades, percebemos uma
similaridade na distribuição percentual desse grupo na UFBA, na UFRB e na UFMA.
Essa similaridade deve-se ao fato de que, nos Estados do Maranhão e da Bahia, os
pretos e os pardos representam mais de 70% da população total. Além disso, mais
de 30% dos pretos que ingressaram nessas universidades por meio de alguma
política de ação afirmativa foram classificados por critério por étnico-racial.
As informações contidas nos Gráficos 3 e 4 evidenciam a distância entre a
representatividade de estudante preto e branco nas universidades investigadas.
Apesar dos esforços dos poderes públicos em minimizar as diferenças no acesso ao
Ensino Superior, os estudantes pretos continuam sub-representados nesse espaço.
Os menores contingentes relativos de estudantes pretos estão na UFPE (4,5%;
10,8%), na UFRN (5,0%; 7,7%) e na UFPB (6,9%,10,4%), no Enade 2013 e 2014.
às características fenotípicas do indivíduo, pois “tanto os negros quanto brancos frequentemente se referem à “cultura negra” ou à exclusão social para definir sua identidade racial” (PINTO, 2006). As discussões sobre identidade racial brasileira e sobre o sistema de cotas raciais podem estar influenciando a forma como a população se autoclassifica em relação à cor ou à raça e “aproximando os estratos mais escuros no gradiente de cor” a categorias dos pretos (QUEIROZ; SANTOS, 2013, p. 43). Embora existam diferenças nas formas de autoclassificação da cor e diferença no conceito de cor e raça, não é objetivo do presente trabalho travar essa discussão, apenas iremos utilizar essas nomenclaturas para representar a variável que identifica a cor da pele dos estudantes de acordo com o que eles se autodeclaram no questionário do Enade. Como já dito, em nossas análises, iremos discriminar o estudante preto do estudante pardo porque percebemos que existe uma diferença no perfil desses estudantes no acesso à universidade.
25 No questionário do estudante do Enade, as categorias utilizadas para identificar como os
estudantes se autoclassificam são: brancos, negros, pardos/ mulatos, amarelos (de origem oriental) e indígenas ou de origem indígena. No nosso estudo, utilizamos a cor preta ao invés de negros para não confundir com a informação de que negros é a soma de pretos e pardos. Devido à baixa representatividade dos amarelos e indígenas, na maioria das análises envolvendo a cor dos estudantes, consideramos apenas os estudantes brancos, pretos e pardos, principalmente na primeira e segunda seção. Na terceira seção, em que abordamos modelos de regressão multinível, a variável cor foi dividida em duas categorias: 0 - brancos e amarelos de origem oriental e categoria de referência 1 - pretos, pardos e indígenas.
140
Gráfico 3 - Percentual de estudantes nas Universidades Federias investigadas, segundo a cor/raça no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 4 - Percentual de estudantes nas Universidades Federias investigadas, segundo a cor/raça no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
No Enade 2013, em quase todas as universidades investigadas, a maior
concentração é de estudantes de escolas privadas, com exceção da UFRB e da
UFMA, em que mais de 50% do total de seus estudantes são oriundos de escolas
públicas. Nas demais universidades, o percentual de estudantes oriundos de escolas
públicas é inferior a 48%. O percentual de estudante de escolas privadas é maior na
141
UFPE (82,3%), na UFS (72,4%), na UFRN (72,3%) e na UFPB (62,7%). Nessas
universidades, o percentual de estudantes egressos da escola pública é maior entre
os que se autodeclararam pretos e pardos.
No Enade 2014, a maioria dos estudantes são oriundos de escolas públicas.
Essa proporção é mais elevada na UFRB (79,9%), na UFOB (77,2%), na UFPI
(72,2%) e na UFMA (70,8%). Em, praticamente, todas as universidades, os pretos
são egressos de escolas públicas, com exceção da UNIVASF (33,8%), que
apresenta o menor contingente de estudante nessa categoria (Tabela 16 do
Apêndice B).
Com base nas informações apresentadas, podemos inferir que, nas
universidades que possuem o critério étnico-racial como parte de seu processo
seletivo, a concentração de estudante preto ou que cursaram o Ensino Médio na
rede pública é consideravelmente maior quando comparadas às universidades que
adotam o sistema de inclusão social, reserva de vagas para estudantes oriundos de
escolas públicas ou bonificação na nota final do candidato. A ampliação do número
de vagas e a implementação do sistema de cotas no Ensino Superior público
brasileiro contribuiu para o aumento do contingente de estudantes pretos e pardos
nas IES. Mas, esse aumento ainda está muito abaixo do percentual de pretos e
pardos na população total do Nordeste.
O estudo realizado por Daflon et al. (2013) mostrou que a maioria das
universidades brasileiras que adotam as políticas de ações afirmativas abrangem
mais de um grupo de beneficiários no ingresso em seus cursos de graduação;
alunos egressos das escolas públicas são os maiores beneficiários dessas políticas,
seguidos pelos pretos, pardos e indígenas. Santos e Queiroz (2013), em seu estudo
sobre o impacto das cotas na Universidade Federal da Bahia (2004-2012),
observaram que, após a implementação da política de cotas, houve um aumento no
percentual de estudantes pretos e pardos e uma redução significativa no contingente
de brancos.
De acordo com Cardoso (2008), o sistema de cotas tem a finalidade de
aumentar a proporção de candidatos negros que ingressam no Ensino Superior e,
consequentemente, nos cursos mais concorridos. Para o autor, sem o sistema de
cotas, possivelmente, não haveria um aumento no número de estudantes negros e
pobres aprovados nos processos seletivos para ingresso nas universidades. A
142
explicação para o aumento da representatividade de estudantes pretos e pardos no
Ensino Superior, embora em menor proporção que os estudantes brancos, é que, na
medida em que o sistema educacional se amplia, o acesso se torna maior e a
população preta e parda vai encontrando o seu espaço nessa modalidade de ensino.
Essa realidade é ratificada pelo que afirma Schawarzman (2008): “A principal
limitação no acesso ao Ensino Superior são as limitações de uma educação precária
por um esforço tardio de qualificação que impacta a entrada na Educação Superior”
(SCHWARZMAN, 2008, p. 26).
É notório que a escola pública é muito importante para os pretos e pardos, uma
vez que mais de 70,0% dos estudantes provenientes de escolas públicas nas
universidades investigadas pertencem a esse grupo. É evidente a urgência na
formulação de políticas públicas educacionais voltadas para a melhoria da qualidade
do ensino público em geral como forma de conter as desigualdades raciais e sociais
existentes no Brasil, principalmente nas universidades26 da Região Nordeste, onde
se concentram mais de 70% da população negra do país.
Embora o número de estudantes pretos nas universidades investigadas tenha
aumentado nos últimos anos, esse grupo ainda segue em desvantagem ao se
comparar o percentual de estudantes pretos e brancos concluintes. O impacto das
políticas de ações afirmativas para esse grupo poderá ser avaliado com mais
propriedade com as informações obtidas após um ciclo completo da Lei 12.711/2012
(BRASIL, 2012) nas universidades federais. A análise dessas informações
atualizadas será útil para responder a alguns questionamentos que poderão ajudar
na compreensão desse impacto na população de estudantes pretos nas
universidades investigadas, que este trabalho não dará conta de responder: Até que
26 Uma informação importante que deve ser levada em consideração na avaliação da política de ação
afirmativa é o Índice Geral de Curso (IGC), um indicador de qualidade que avalia as instituições de educação superior e é expresso em conceitos que variam de 1 a 5, sendo que os valores 3, 4 e 5 são considerados satisfatório. De acordo com o MEC (2015e), o IGC sintetiza, em um único indicador, a qualidade de todos os cursos de graduação, mestrado e doutorado das IES. Esse índice é resultado da média ponderada do Conceito Preliminar de Curso (CPC), “indicador de avaliação de cursos de graduação e do número de matrículas em cada um dos cursos avaliados obtidas dos Censos da Educação Superior e obedece a um ciclo de três anos” (MEC, 2015e, p. 3). Todas as universidades investigadas têm conceitos considerados satisfatórios, a UFMA, a UFPI e a UFAL tiveram conceito 3, as demais universidades têm conceito 4, nos anos analisados. Esses resultados fortalecem a necessidade e a importância da promoção de políticas de ações afirmativas e reforçam o argumento de que essas políticas não afetam a qualidade do Ensino Superior público, embora hajam controversas em relação a esses conceitos calculados pelo Inep.
143
ponto as universidades estão preocupadas com o percurso acadêmico do estudante
preto de escola pública que ingressou na universidade através das cotas? A
distribuição de estudantes cotistas nas universidades é uniforme para todos os
cursos de graduação? As universidades estão preparadas para fornecer o suporte
financeiro, pedagógico e emocional de que esses estudantes necessitam para
concluírem com êxito o seu curso?
4.1.2 Análise do perfil dos estudantes no Enade
Os resultados apresentados a seguir são referentes ao perfil socioeconômico e
acadêmico dos estudantes cotistas e não cotistas concluintes dos cursos de
graduação que realizaram o exame do Enade 2013 e 2014.
A Tabela 2 mostra a distribuição percentual dos estudantes cotistas e não
cotistas nos cursos avaliados pelo Enade. O percentual de estudantes cotistas, no
Enade 2014, é cerca de 36,0% maior que no Enade 2013. Os cotistas estão mais
presentes nas áreas de Filosofia e Ciências Humanas (40,7%) e tendem a optar
pelas licenciaturas, principalmente nos cursos das áreas das Ciências Exatas e
Tecnológicas27, ou pelos cursos de baixa concorrência. Os não cotistas tendem a
escolher os cursos de alto prestígio social das áreas das Ciências Exatas e
Tecnológicas e da área de Saúde.
Em 2013, os cursos com o maior percentual de cotistas foram Nutrição
(26,2%), Serviço Social (25,8%) e Enfermagem (22,3%), e menos presentes nos
cursos de Medicina Veterinária (11,3%), Zootecnia (11,6%), Biomedicina28(11,6%),
Odontologia (13,8%) e Medicina (13,9%). Em 2014, os cursos de Pedagogia
(33,1%), Filosofia (30,7%), Artes Visuais (29,6%) e História (29,5%) possuem o
maior contingente de estudantes cotistas; as Engenharias29 (14,1%), Ciências da
Computação/Sistema de Informação (14,1%) e Arquitetura e Urbanismo (15,5) têm o
menor percentual de estudantes cotistas.
27
A proporção de estudantes cotistas nos cursos de bacharelado e licenciatura na área das Ciências Exatas foi: Matemática Licenciatura (26,8%) e Matemática Bacharelado (18,5%), Física Licenciatura (22,2%) e Física Bacharelado (8,5%), Química Licenciatura (20,3%) e Química Bacharelado (18,1%), Ciências da Computação Licenciatura (20,0%) e Ciências da Computação Bacharelado (14,8%). 28
O curso de Biomedicina é um curso recente e está presente apenas na UFPI, UFRN e UFPE. 29
Os cursos de Engenharia Civil, Engenharia Mecânica, Engenharia Elétrica, Engenharia Química, Engenharia de Computação, Engenharia de Controle e Automação, Engenharia de Alimentos, Engenharia de Produção foram agregados em uma única categoria chamada de Engenharias.
144
Tabela 2 - Distribuição Percentual dos estudantes cotista e não cotista segundo o curso de graduação no Enade 2013 e 2014
Curso
Não cotista Cotista Total
n % n % n %
Enade 2013
Medicina Veterinária 362 88,7 46 11,3 408 100,0 Odontologia 344 86,2 55 13,8 399 100,0 Medicina 609 86,1 98 13,9 707 100,0 Agronomia 390 83,0 80 17,0 470 100,0 Farmácia 325 83,3 65 16,7 390 100,0 Enfermagem 505 77,7 145 22,3 650 100,0 Fonoaudiologia 95 81,2 22 18,8 117 100,0 Nutrição 372 73,8 132 26,2 504 100,0
Fisioterapia 232 87,9 32 12,1 264 100,0 Serviço Social 383 74,2 133 25,8 516 100,0 Zootecnia 252 88,4 33 11,6 285 100,0 Biomedicina 131 89,1 16 10,9 147 100,0 Educação Física (bacharelado) 132 83,5 26 16,5 158 100,0
Subtotal 4132 82,4 883 17,6 5015 100,0
Enade 2014
Arquitetura e Urbanismo
475 84,5 87 15,5 562 100,0
Matemática 746 73,4 270 26,6 1016 100,0 Letras 720 73,2 264 26,8 984 100,0 Física 366 79,6 94 20,4 460 100,0 Química 623 80,3 153 19,7 776 100,0 Biologia 1165 74,3 404 25,7 1569 100,0 História 645 70,5 270 29,5 915 100,0 Geografia 678 71,2 274 28,8 952 100,0 Filosofia 273 69,3 121 30,7 394 100,0 Ciências da Computação/ Sistema da Informação
633 85,3 109 14,7 742 100,0
Ciências Sociais 296 73,6 106 26,4 402 100,0 Engenharia 2243 85,9 367 14,1 2610 100,0 Pedagogia 1476 66,9 729 33,1 2205 100,0 Educação Física 419 73,3 153 26,7 572 100,0 Música 174 80,9 41 19,1 215 100,0
Artes Visuais 157 70,4 66 29,6 223 100,0
Subtotal 11089 76,0 3508 24,0 14597 100,0 Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
145
Queiroz e Santos (2013) analisaram a trajetória acadêmica e o perfil dos
estudantes da UFBA, nos cursos de alta demanda30, pós-sistema de cotas e
verificaram que, em 2006, quanto menor a concorrência no vestibular, maior é a
participação de estudantes cotistas de escolas públicas. Os cursos de Medicina e
Engenharia Mecânica apresentaram a menor demanda de candidatos cotistas e os
cursos do grupo de Letras apresentaram maior demanda de candidatos cotistas de
escolas públicas. Para Queiroz (2004, p.23), “o negro não está se beneficiando, na
mesma medida que o branco, do acesso à universidade. Aos negros estão
reservados os cursos menos valorizados socialmente, e é dos brancos o privilégio
do acesso a carreiras superiores de prestígio”.
Cunha (2006) analisou as relações entre candidato/vaga no vestibular da UnB
nos cursos de alto, médio e baixo desempenho, nas grandes áreas31 do
conhecimento no vestibular de 2004 e verificou que as maiores diferenças entre o
sistema de cotas e o sistema universal encontram-se nos cursos de alto
desempenho na área de Ciências e na área da Saúde, cuja demanda no sistema
universal supera a demanda de candidatos cotistas em 150%. Os candidatos
cotistas tendem a escolher os cursos menos concorridos como forma de superar as
desigualdades educacionais na disputa por uma vaga no Ensino Superior de
qualidade. A demanda média de vagas dos candidatos cotistas é maior para os
cursos de baixo desempenho das áreas da Humanidade e Saúde32.
Ao examinar o tipo de política de ação afirmativa pela qual o estudante cotista
ingressou na universidade, percebe-se que, em todos os cursos, há um predomínio
de estudantes cotistas que ingressaram na universidade pela categoria de reserva
de vagas destinada a egressos de escolas públicas ou particulares com bolsa de
estudo (62,1%, em 2013, e 51,3%, em 2014), seguidos do critério étnico-racial que
abrange os negros, pardos e indígenas (17,8%, em 2013 e 16,1%, em 2014)
(Gráfico 11 do Apêndice B).
30
Segundo Santos (2013), os cursos de alta demanda são Medicina, Direito, Odontologia, Administração, Processamento de dados, Engenharia Elétrica, Psicologia, Engenharia Civil, Engenharia Mecânica, Arquitetura e Engenharia Química.
31 Áreas de Estudo: Humanidades, Ciências e Saúde.
32 Segundo Cunha (2006), os cursos de baixo desempenho da área de Humanas são: os cursos de
Letras, Arquivologia, Serviço Social, Biblioteconomia, Artes Plásticas, Pedagogia, Educação Artística, Música e Artes Cênicas. Os cursos de Educação Física e Enfermagem Obstetrícia fazem parte do grupo de baixo desempenho da área da saúde.
146
Embora o número de vagas alocadas para o critério de classe social (egressos
de escolas públicas ou renda) supere o número de vagas destinadas aos estudantes
negros, a adoção de mais de um critério para seleção dos estudantes cotistas pelas
universidades pode contribuir para aumentar a aceitação das políticas de cotas
raciais entre a sociedade, uma vez que não só beneficiam os negros como também
os pobres. Mas, por outro lado, apesar da forte correlação entre classe social e raça,
a seleção de estudantes baseados nos critérios socioeconômicos não é a melhor
maneira de impulsionar a integração de grupos étnico-raciais nas universidades
públicas. Segundo Daflon et al. (2013),
É fácil supor que não serão os pretos pobres de escola pública entre os pobres de escolas públicas que irão se beneficiar com as políticas de ação afirmativa. O uso indiscriminado desses critérios pode acabar excluindo do benefício justamente àqueles candidatos com mais chance de serem bem-sucedidos, mas que necessitavam da vantagem adicional para o ingresso na universidade (DAFLON et al., 2013, p. 310).
A distribuição percentual dos estudantes nos cursos segundo a cor/raça não é
uniforme, como se pode observar nos Gráficos 5 e 6.
Os cursos de Serviço Social (20,2%), Nutrição (12,9%), Educação Física
Bacharelado (12,7%), Zootecnia (11,9%), Agronomia (10,4), Filosofia (22,6%),
História (20,9%) e Ciências Sociais (21,1%) apresentaram os maiores percentuais
de estudantes pretos. Os menores percentuais de estudantes pretos foram
observados nos cursos de Fonoaudiologia (4,3%), Fisioterapia (4,9%), Medicina
(5,5%), Odontologia (5,3%), Arquitetura e Urbanismo (6,4%), Ciências da
Computação/Sistema de Informação (9,0%) e as Engenharias (9,0%).
147
Gráfico 5 - Distribuição percentual do estudante nos cursos segundo a cor/raça no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 6 - Distribuição percentual do estudante nos cursos segundo a cor/raça no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
148
De acordo com o Inep (2014d), na região Nordeste, os cursos com os maiores
percentuais de estudantes que se consideram de cor branca foram Medicina (57,2%)
e Odontologia (54,1%). Quando analisamos esse percentual em relação ao Brasil,
percebemos que os cursos de Medicina Veterinária (74,8%), Medicina (73,6%),
Odontologia (71,5%), Arquitetura e Urbanismo (73,1%), Engenharias (61,7%) e
Ciências da Computação (65,8%) possuem os maiores contingentes de estudantes
brancos no país (INEP, 2013 e; 2014d). Os pardos representam a maioria dos
estudantes em quase todos os cursos, com exceção dos cursos de Medicina
(38,4%), Odontologia (43,6%), Nutrição (41,7%), Arquitetura e Urbanismo (43,2) e
Engenharias (44,3%).
Os resultados obtidos no estudo realizado por Cardoso (2008) mostram que o
efeito do sistema de cotas no curso de Medicina foi muito pequeno, aumentando
apenas seis pontos percentuais a proporção de negros ingressantes neste curso,
entre os anos de 2004 e 2006. Por outro lado, as políticas de ações afirmativas
triplicaram as chances de o estudante negro ingressar no curso de Enfermagem
que, segundo a autora, é considerado de baixo prestígio33. Para Cardoso (2008), a
ampliação da oferta de vaga no Ensino Superior não tem modificado a estrutura
racial das universidades, essas políticas são necessárias para obter uma igualdade
racial no acesso às universidades públicas e é fundamental a promoção de medidas
eficazes para a melhoria da qualidade da educação básica para a promoção real da
equidade de ingresso no Ensino Superior (CARDOSO, 2008).
No estudo de Daflon et al. (2013), os cursos de Medicina, Direito e as
Engenharias também apresentam menor percentual de estudantes pretos de baixa
renda oriundos de escolas públicas. Pinto (2006) analisou o impacto das políticas de
ações afirmativas no processo de construção de identidades raciais e profissionais e
das relações acadêmicas na UERJ e, para tal, fez um estudo etnográfico das
práticas acadêmicas dos cursos de prestígio social elevado (Medicina, Odontologia e
Direito) e dos cursos de prestígio social baixo (Ciências Sociais e Pedagogia). O
autor verificou que os cursos de “prestígio social”, como Medicina, possuem maior
concorrência para o ingresso na universidade e concentram os estudantes
pertencentes aos estratos sociais mais elevados. Nos cursos de menor “prestígio
33
Os cursos de baixo prestígio social na área da Ciência da Saúde considerada pela autora foram Enfermagem e Obstetrícia e Educação Física. O curso de Medicina foi o único classificado como de alto prestígio social.
149
social”, como Pedagogia, a implementação das cotas levou à incorporação da
identidade de “cotista” e seus pares simbólicos, “negro” e “carente” como parte do
universo de classificação acadêmica (PINTO, 2006, p. 26).
Os resultados encontrados por esses autores corroboram com os achados
desta tese que mostram que os estudantes cotistas e os pretos estão concluindo o
curso de graduação nas carreiras menos prestigiadas pela sociedade. O problema
da iniquidade racial é mais evidente quando observamos os cursos de alto prestígio
social, especialmente os cursos de Medicina, Odontologia, Ciências da Computação,
Arquitetura e Urbanismo e as Engenharias, em que o percentual de cotistas pretos é
menor que o de cotistas brancos.
Ao cruzar as variáveis cor/raça e o tipo de política de ação afirmativa para o
ingresso na universidade, percebemos que, no Enade 2013, 22,1% dos estudantes
brancos ingressaram nos cursos por meio de reserva de vagas, dos quais 18,7%
ingressaram por terem estudado em escolas públicas ou privada com bolsa de
estudos e 1,7% por outros sistemas. Dos 20,6% de estudantes pretos que tiveram
acesso às políticas de ações afirmativas, 9,9% utilizaram o critério étnico-racial e
6,6% o critério de terem cursado o Ensino Médio estudando em escolas pública ou
particular com bolsa de estudo; 3,3% por critério de renda e por terem estudado em
escolas públicas; e 0,3% por critério de renda da família. Em relação aos 55,3% de
estudantes pardos, verifica-se que 35,6% utilizaram o critério de ter estudado o
Ensino Médio em escolas públicas e apenas 7,3% por critério étnico-racial. Entre os
estudantes que não ingressam na universidade por meio de políticas de ações
afirmativas ou inclusão social, 45,9% são brancos, 45,7% pardos e apenas 7,0% são
pretos. (Tabela 17 do Apêndice B).
No Enade de 2014, observa-se que, entre os brancos que ingressaram na
universidade por alguma política de ação afirmativa, 13,8% utilizaram o critério de
ser egressos de escolas públicas ou privadas com bolsas de estudos e 3,6% por
outros sistemas. Dos 23,4% de pretos cotistas, 9,4% foram selecionados por critério
étnico-racial, 6,9% por serem egressos de escola pública e 2,8% por outros
sistemas. Entre os 54,5% dos cotistas pardos, 29,9% utilizaram o critério de ter
estudado em escolas, 6,2% o critério étnico-racial e 9,7% por outros sistemas
(Tabela 17 do Apêndice B). Em relação aos estudantes não cotistas, 49,1% são
pardos, 37,1% são brancos e 12,1% são pretos.
150
55,0
27,4
12,8
4,8
40,1 35,9
14,6 9,4
Feminino Não Cotista Masculino Não Cotista Feminino Cotista Masculino Cotista
Enade 2013 Enade 2014
Esses resultados mostram a necessidade da ampliação das políticas de ações
afirmativas para a população preta, pois existe uma diferença de 38,9 pontos (no
Enade 2013) e 25 pontos (no Enade 2014) no percentual de estudantes brancos e
pretos que não ingressaram na universidade por alguma política de ação afirmativa.
Além disso, o percentual de estudantes brancos cotistas é maior que o percentual de
estudantes pretos cotistas, porém, a diferença entre esses grupos de estudantes é
de apenas 1,5 pontos no total de cursos avaliados pelo Enade 2013. Em relação aos
cursos avaliados pelo Enade 2014, o percentual de pretos cotistas é maior que o
percentual de brancos cotistas, mas essa diferença é de 0,8 pontos percentuais.
Provavelmente, o maior percentual de estudantes cotistas, em 2014, deve-se ao fato
de que a maioria dos cursos avaliados no Enade 2014 tem percentual elevado de
licenciaturas, cursos em que os cotistas são a maioria.
O Gráfico 7 descreve a relação entre o sexo do estudante e a categoria de
cotas. No Enade 2013, as mulheres representam 67,8% do total de estudantes,
dentre este percentual, as mulheres cotistas representam 12,8%. Os homens
cotistas representam apenas 4,8% do total de estudantes. No Enade 2014, o
percentual de mulheres foi de 54,7%; as mulheres cotistas representam 14,6% e os
homens cotistas 9,4% do total de estudantes.
Gráfico 7 - Distribuição percentual dos estudantes por sexo e cotas no Enade 2013 e 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
No Enade 2013, os cursos apresentaram maior percentual de estudantes do
sexo feminino, com exceção do curso de Agronomia que possui 66,0% de
estudantes do sexo masculino. As mulheres estão mais presentes nos cursos de
151
Serviço Social (93,6%), Nutrição (93,1%), Fonoaudiologia (87,2%) e Enfermagem
(84,9%) (Gráfico 8). No Enade 2014, as mulheres estão em maior contingente nos
cursos de licenciaturas enquanto que os homens nos cursos de bacharelados. Elas
estão mais presentes nos cursos de Pedagogia (90,3%), Letras (75,7%), Biologia
(72,3%) e Arquitetura e Urbanismo (69,8%). Os cursos com o maior percentual de
estudantes do sexo masculino foram Ciências da Computação e Sistema de
Informação (80,2%), Física (78,9%) Música (73,5%) e as Engenharias (68,9%)
(Gráfico 9).
Apesar de as mulheres estarem em menor proporção nos cursos de
Engenharias (31,1%), ao desagregar esses cursos, percebe-se que os percentuais
de mulheres na Engenharia de Alimentos (73,1%) e Engenharia Ambiental (62,8%)
foi maior que o percentual de homens. Por outro lado, os homens encontram-se
majoritariamente na Engenharia de Computação (91,8%), Engenharia Mecânica
(86,5%) e Engenharia Elétrica (85,9%). As mulheres cotistas estão mais presentes
nos cursos de Serviços e nas Licenciaturas e estão sub-representadas nas
Engenharias, com exceção das Engenharias de Alimentos (10,5%) e Engenharia
Ambiental (9,6%). O percentual de homens cotistas na Engenharia Elétrica (12,4%)
é maior do que o percentual de mulheres não cotistas.
Tomando por base o universo feminino e considerando que o contingente de
estudantes não cotistas é maior que o de estudantes cotistas, percebemos que a
distribuição das cotistas nos cursos de graduação é muito similar à distribuição das
não cotistas nos cursos analisados, com exceção dos cursos de Medicina e Serviço
Social34, Engenharias e Pedagogia35. Em relação ao universo masculino, a maior
diferença encontrada entre os cotistas e não cotistas foi nos cursos de Enfermagem,
34
No Enade 2013, entre as estudantes não cotista, 11,8% concluíram o curso de graduação em Medicina e 12,5% em Serviço Social. Entre as estudantes cotistas, apenas 7,5% concluíram o curso de graduação em Medicina e 19,6% em Serviço Social. Essa foi a maior diferença em relação ao curso de graduação encontrada entre as estudantes. Para os demais cursos, a diferença na distribuição das estudantes foi pequena. 35
No Enade 2014, entre as estudantes não cotista, 12,1% concluíram o curso de graduação nas Engenharias e 22,8% em Pedagogia. Entre as estudantes cotistas, apenas 4,9% concluíram o curso de graduação em Engenharia e 30,8% em Pedagogia. Essa foi a maior diferença em relação ao curso de graduação encontrada entre as estudantes. Para os demais cursos, a diferença na distribuição das estudantes foi pequena.
152
Medicina Veterinária e Zootecnia36, Matemática e nas Engenharias37 (Tabela 18 do
Apêndice B).
Segundo o Inep (2015), entre os 10 maiores cursos de graduação em número
de matrículas, por sexo no Brasil, em 2015, o curso de Pedagogia é o que possui o
maior contingente de mulheres matriculadas. Dos cursos da área da Saúde, os de
Enfermagem, Fisioterapia, Psicologia e Serviço Social estão entre os 10 cursos com
maior número de matrícula entre as mulheres. Para esse grupo, as Engenharias não
aparecem entre os 10 cursos com o maior número de matrículas. O curso de Direito
é o que tem o maior número matrículas entre os homens. Em relação à área das
Engenharias, o maior número de matrículas entre os homens foi nos cursos de
Engrenharia Civil, Engenharia Mecânica, Engenharia de Produção e Engenharia
Elétrica. Os cursos de Direito, Administração e Ciências Contábeis estão entre os
cursos com maior número de matrícula tanto para os homens quanto para as
mulheres.
Conforme Artes e Ricoldi (2015), a taxa de matrícula no Ensino Superior, no
período de 1988 a 2008, é superior entre as mulheres. As mulheres brancas
apresentam maior taxa de matrícula, seguidas do homem branco, mulher negra e
homem negro. Os negros tiveram a maior variação no número de matrícula no
Ensino Superior, passando de 3,6%, em 1988, para 16,4%, em 2008, um aumento
de 350,4%. Porém, os brancos ainda possuem a maior frequência na taxa de
matrícula, independente do sexo. Para os autores, “o gênero é um indicador
importante em relação ao prestígio de uma carreira profissional, as mulheres e os
negros concentram-se em carreiras menos prestigiadas” (ARTES; RICOLDI, 2015, p.
862).
36
No Enade 2013, entre os estudantes não cotista, 11,1% concluíram o curso de graduação em Medicina Veterinária, 9,4% em Zootecnia e 5,0% em Enfermagem. Já entre os estudantes cotistas, 7,9% concluíram o curso em Medicina Veterinária, 4,2% em Zootecnia e 12,1% em Enfermagem. Para os demais cursos, a diferença na distribuição dos estudantes foi pequena. 37
No Enade 2014, entre os estudantes não cotista, 29,3% concluíram o curso de graduação nas Engenharias e 8,3% em Matemática. Já entre os estudantes cotistas, 19,1% concluíram o curso nas Engenharias e 8,3% em Matemática. Para os demais cursos, a diferença na distribuição dos estudantes foi pequena.
153
0 20 40 60 80 100
Pedagogia
Letras
Biologia
Arquitetura e Urbanismo
Artes visuais
Ciências sociais
Química
Filosofia
História
Geografia
Educação física
Matemática
Engenharia
Música
Física
Computação/ Sistema…
Masculino
Feminino
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 8 - Distribuição percentual dos cursos de graduação por sexo no Enade 2013
Gráfico 9 - Distribuição percentual dos cursos de graduação por sexo no Enade 2014
0 20 40 60 80 100
Serviço social
Nutrição
Fonoaudiologia
Enfermagem
Fisioterapia
Farmácia
Odontologia
Biomedicina
Medicina veterinária
Educação física (bacharelado)
Medicina
Zootecnia
Agronomia
MasculinoFeminino
154
No estudo de Queiroz e Santos (2013), o universo de homens que
ingressaram na UFBA, de 2005 até 2007, era um pouco maior que o universo de
mulheres, sendo essa diferença de 2,3 pontos percentuais. A partir de 2008, houve
uma inversão no percentual de estudantes que ingressaram na UFBA, passando a
ter uma maior participação do gênero feminino, chegando a uma diferença de 11,8
pontos percentuais para as mulheres, em 2012. Para os autores, esse crescimento
deve-se ao aumento na média de anos de escolarização das mulheres no Ensino
Fundamental e Médio. Apesar desse novo cenário em favor das mulheres, os
homens representam mais da metade de estudantes nos cursos de alto prestígio,
principalmente nas Engenharias, de 2005 a 2012. “Esses dados evidenciam uma
persistência no padrão desigual ente homens e mulheres na apropriação dos
espaços de prestígio social” (QUEIROZ; SANTOS, 2013, p.47). Esse achado,
também, é corroborado pelos estudos de Rosemberg (2001), Ristoff (2013),
Lombardi (2008) e pelos dados do Censo da Educação Superior (INEP, 2013) em
que há pouca participação das mulheres em cursos da área de Engenharia.
Barreto (2014) analisou o perfil dos estudantes utilizando os dados do Enade,
no período de 2007 a 2012. As mulheres predominam nas carreiras como Educação,
Saúde e Bem-Estar Social, Serviços, Humanidades e Artes, que são áreas
socialmente consideradas “mais femininas”. Os cursos da área de Engenharia são,
predominantemente, masculino, com exceção de Engenharia Bioquímica,
Engenharia de Biotecnologia, Engenharia Industrial Química, Engenharia Química,
Engenharia de Alimentos, Engenharia Industrial Têxtil e Engenharia Têxtil que, em
2008 e 2011, apresentaram maior número de frequência de mulheres. A maioria dos
cursos de licenciatura das Ciências Humanas e Sociais possue um maior
contingente de mulheres; no curso de Pedagogia, o percentual de mulheres, em
2008 e 2011, foi superior a 90,0% (BARRETO, 2014).
Embora as mulheres estejam em maior número nos diversos níveis38
educacionais, os dados mostram a disparidades entre homens e mulheres no
acesso aos cursos de graduação das áreas das Ciências Exatas, principalmente os
cursos de bacharelados e nas Engenharias. As diferenças ficam mais acentuadas ao
relacionar as variáveis sexo e a cor/raça. É necessária a adoção de políticas
públicas voltadas para o ingresso de mulheres em carreiras “ditas masculinizadas”,
38
Diversos níveis educacionais compreendem o Ensino Fundamental, Médio e Superior.
155
como as Engenharias, que contribuam para a equidade de acesso, principalmente
para as mulheres cotistas, nos cursos da área das Ciências Exatas e Tecnológicas.
4.1.3 Construto: nível socioeconômico dos estudantes
Conhecer o nível socioeconômico do estudante (NSE) é fundamental para
compreender as similaridades ou dissimilaridades entre os grupos sociais,
principalmente na área educacional. O NSE é um conjunto de fatores, econômicos,
educacionais e culturais que juntos descrevem a condição socioeconômica do
indivíduo e permite a criação de estratos de indivíduos semelhantes em relação a
estas características. De acordo com Alves e Soares (2009), os debates sobre
classes sociais são temas centrais nas pesquisas em educação, pois entender as
relações entre as classes sociais é importante para compreender o processo de
mobilidade social. Além disso, existe uma forte relação entre os resultados
acadêmicos e o nível socioeconômico e cultural dos estudantes.
O nível socioeconômico aparece em muitos estudos como variável
explicativa ou de controle para a análise de diversos fenômenos sociais; quantificar
sua influência na formação acadêmica do estudante é útil na elaboração de ações
que visam à melhoria na qualidade do Ensino Superior. A renda familiar e o nível de
escolarização dos pais são as variáveis mais importantes na definição do perfil do
estudante nas universidades investigadas. Vários estudos (DIAZ, 2007; QUEIROZ;
SANTOS, 2013; WALTENBERG; CARVALHO, 2013; MENDES JUNIOR, 2014)
apontam para a desigualdade no Ensino Superior entre estudantes cujos pais
possuem escolaridade e renda elevadas em relação aos pais com escolaridade e
renda mais baixas.
As diferenças sociais e econômicas entre os cotistas e não cotistas são
descritas pelo construto NSE, considerado uma variável latente - que não pode ser
medida diretamente, cuja estimação é feita através de variáveis observadas como a
renda familiar total em salários mínimos, nível de escolaridade dos pais e tipo de
escola em que cursou o Ensino Médio, contidas no questionário socioeconômico do
estudante do Enade. Estamos cientes de que essa metodologia consegue distinguir
os estudantes em relação a sua situação econômica e social, contudo, as
156
comparações feitas são sensíveis a pequenas mudanças do padrão de respostas
dadas pelos estudantes analisados, uma vez que nem sempre é possível obter
informações fidedignas sobre a renda da família.
As variáveis observadas que compõem o construto NSE foram cruzadas entre
si e com outras variáveis pessoais do aluno como, cor/raça, sexo, idade e tipo de
política de ação afirmativa pela qual o estudante ingressou na universidade. O
objetivo de estudar a relação entre essas variáveis é explorar os possíveis efeitos
das políticas de democratização do acesso à Educação Superior e a sua influência
no desempenho acadêmico do estudante.
As disparidades no perfil socioeconômico dos estudantes de graduação ficam
ainda mais evidentes quando se investiga a renda familiar. Como pode ser
observado na Tabela 3, um percentual de 46,6% dos estudantes, no Enade 2013, e
56,6%, no Enade 2014, declara possuir uma renda familiar total de até três salários
mínimos. Os cursos com expressiva representação nas menores39 faixas de renda
são os que possuem maior contingente de estudantes cotistas, a saber: Serviço
Social, Agronomia, Zootecnia, Pedagogia, Matemática, Música, Letras, Geografia,
Filosofia, Biologia, História e Química. Os cursos com o menor percentual de
estudantes cotistas são os que possuem maior contingente de estudantes com
renda familiar total superior a dez salários mínimos: Medicina, Odontologia,
Arquitetura e Urbanismo e as Engenharias. A tendência à seletividade nos referidos
cursos se evidencia não apenas no acesso à universidade, mas também na
conclusão do curso de graduação, pois os estudantes pobres não estão tendo
acesso a esses cursos da mesma forma que os estudantes de elevado status social,
devido às suas condições socioeconômicas e à falta de apoio pedagógico e
financeiro das IES, e assim, levam mais tempo para concluírem o curso.
39
Junção das duas menores faixas de renda, até 1,5 salário mínimo e de 1,5 a 3 salários mínimos.
157
Tabela 3 - Distribuição percentual da renda familiar segundo curso de graduação no Enade 2013 e 2014
Curso Até 1,5 salário mínimo
Acima de 1,5 até
3,0 salários mínimos
Acima de 3,0 até
6,0 salários mínimos
Acima de 6,0 até
10,0 salários mínimos
Acima de 10,0 salários mínimos
Total
n % n % n % n % n % n %
Enade 2013
Medicina Veterinária
95 23,3 132 32,4 106 26,0 42 10,3 33 8,1 408 100,0
Odontologia 27 6,8 53 13,3 130 32,6 93 23,3 96 24,1 399 100,0
Medicina 13 1,8 45 6,4 170 24,0 150 21,2 329 46,5 707 100,0
Agronomia 172 36,6 149 31,7 93 19,8 29 6,2 27 5,7 470 100,0
Farmácia 58 14,9 108 27,7 145 37,2 48 12,3 31 7,9 390 100,0
Enfermagem 141 21,7 208 32,0 200 30,8 71 10,9 30 4,6 650 100,0
Fonoaudiologia 23 19,7 40 34,2 33 28,2 13 11,1 8 6,8 117 100,0
Nutrição 97 19,2 150 29,8 159 31,5 61 12,1 37 7,3 504 100,0
Fisioterapia 41 15,5 71 26,9 99 37,5 28 10,6 25 9,5 264 100,0
Serviço Social 191 37,0 186 36,0 110 21,3 21 4,1 8 1,6 516 100,0
Zootecnia 85 29,8 87 30,5 80 28,1 22 7,7 11 3,9 285 100,0
Biomedicina 38 25,9 39 26,5 43 29,3 16 10,9 11 7,5 147 100,0
Educação Física (bacharelado)
25 15,8 59 37,3 45 28,5 20 12,7 9 5,7 158 100,0
Total 1006 20,1 1327 26,5 1413 28,2 614 12,2 655 13,1 5015 100,0
Enade 2014
Arquitetura e Urbanismo
32 5,7 86 15,3 161 28,6 130 23,1 153 27,2 562 100,0
Matemática 360 35,4 349 34,4 245 24,1 45 4,4 17 1,7 1016 100,0
Letras 372 37,8 311 31,6 219 22,3 57 5,8 25 2,5 984 100,0
Física 145 31,5 124 27,0 118 25,7 42 9,1 31 6,7 460 100,0
Química 198 25,5 282 36,3 202 26,0 70 9,0 24 3,1 776 100,0
Biologia 503 32,1 505 32,2 376 24,0 129 8,2 56 3,6 1569 100,0
História 266 29,1 315 34,4 220 24,0 77 8,4 37 4,0 915 100,0
Geografia 310 32,6 340 35,7 215 22,6 58 6,1 29 3,0 952 100,0
Filosofia 136 34,5 131 33,2 89 22,6 23 5,8 15 3,8 394 100,0
Computação/ Sistema da informação
115 15,5 188 25,3 248 33,4 98 13,2 93 12,5 742 100,0
Ciências Sociais
82 20,4 125 31,1 113 28,1 48 11,9 34 8,5 402 100,0
Engenharia 234 9,0 439 16,8 779 29,8 551 21,1 607 23,3 2610 100,0
Pedagogia 916 41,5 825 37,4 378 17,1 67 3,0 19 0,9 2205 100,0
Educação Física
135 23,6 177 30,9 172 30,1 60 10,5 28 4,9 572 100,0
Música 41 19,1 61 28,4 73 34,0 26 12,1 14 6,5 215 100,0
Artes Visuais 60 26,9 95 42,6 44 19,7 16 7,2 8 3,6 223 100,0
Total 3905 26,8 4353 29,8 3652 25,0 1497 10,3 1190 8,2 14597 100,0
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
158
Ristoff (2014) avaliou o perfil do estudante de graduação nos três primeiros
ciclos completos do Enade e verificou que os estudantes do curso de Medicina são
cerca de seis vezes mais ricos que a população brasileira, uma vez que, segundo o
autor, apenas 7% das famílias brasileiras têm renda mensal acima de dez salários
mínimos. De acordo com Ristoff (2013), no período de 2004 a 2009, houve um
aumento de 3% no percentual de estudantes com renda superior a dez salários
mínimos do curso de Medicina enquanto que para os demais cursos40 este
percentual diminuiu ou se manteve inalterado. O autor destaca que, nos dois ciclos
investigados, o único curso que, durante os seis anos analisados, aumentou a
participação de estudantes mais ricos e diminuiu a participação de estudantes mais
pobres foi o curso de Medicina, neste curso apenas 6,0% dos estudantes têm renda
familiar inferior a três salários mínimos. Ao analisar os dados do 3º ciclo, o autor
verificou que ocorreu uma mudança no perfil socioeconômico dos estudantes de
Medicina, houve uma diminuição de 26 pontos percentuais na faixa de renda dos
mais ricos e que essa mudança pode ser o efeito das políticas públicas de acesso à
universidade. O curso de Odontologia também apresentou uma queda na porção de
estudantes com renda superior a dez salários mínimos.
Ristoff (2014) não faz nenhuma menção em relação à renda do estudante, cor
e se o estudante ingressou na universidade por meio das políticas de ações
afirmativas ou inclusão social, mas deixa claro que, possivelmente, as políticas
públicas em vigor no país estão modificando o perfil socioeconômico dos
estudantes, uma vez que a participação de estudantes com renda inferior a três
salário mínimos aumentou durante os anos analisados. Uma possível justificativa
para esse contraste pode ser encontrada em Nunes et al. (2004) que, em seu estudo
sobre o perfil dos egressos, cotas e restrições na Educação Superior, mostraram
que, em 200141, 24,9% dos indivíduos, com idades ente 18 e 24 anos e com 11 anos
de estudo, não têm possibilidade de ingressar no Ensino Superior, mesmo se ele for
gratuito, devido às precárias condições socioeconômicas dessa população.
40
Ristoff (2013) avaliou todos os cursos do 1º e 2° ciclos do Enade, que compreendem aos anos de 2004 a 2009. Para ver os cursos analisados, o leitor pode acessar o artigo “Perfil socioeconômico do estudante de graduação: uma análise de dois ciclos completos do Enade (2004 a 2009)”, no endereço eletrônico: <http://flacso.redelivre.org.br/files/2015/03/Caderno_GEA_N4.pdf>. 41
Os autores utilizaram os microdados do IBGE, Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios de 2001.
159
Segundo Andrade (2012), grande parte dos jovens não possuem as
habilidades e competências formais necessárias para ingressarem no Ensino
Superior. Os níveis de escolaridade se diferenciam entre os jovens que se
autodeclararam pertencentes à população branca e não branca. A maior diferença
foi observada entre aqueles que tiveram acesso ao Ensino Superior: os brancos
correspondem a 28% e os não brancos a 11%. A renda familiar é outra variável que
influencia fortemente no acesso ao Ensino Superior, os não brancos estão mais
presentes nos estratos mais pobres da sociedade e os brancos nos estratos mais
ricos, sendo que as diferenças existentes entre os mais ricos e os mais pobres no
acesso ao Ensino Superior são bem mais acentuadas do que aquelas observadas
entre brancos e não brancos42. Para Andrade (2012), o principal determinante do
acesso ao Ensino Superior é a renda familiar; as diferenças nos percentuais de
acesso são muito menores em função da variável cor autodeclarada do que em
função da variável renda familiar. Diz a autora: “Na população de menor renda, há
um efeito acumulativo devido ao atraso e à evasão escolar que se inicia no ensino
fundamental e que leva a uma enorme diferença nos percentuais de acesso aos
níveis mais altos de ensino” (ANDRADE, 2012, p.23).
Os Gráficos 10 e 11 apresentam a distribuição percentual dos estudantes
cotistas e não cotistas em relação às faixas de renda total da família. Os estudantes
cotistas concentram-se nas menores faixas de renda, aproximadamente 70,0% têm
renda familiar de inferior a três salários mínimos, enquanto que 41,4%, no Enade
2013, e 50,8%, no Enade 2014, dos não cotistas estão nesta mesma faixa de renda.
Ao analisar a proporção de estudante com renda superior a dez salários mínimos, no
Enade 2013, verificamos que apenas 4,4% dos estudantes cotistas e 14,9% dos não
cotistas estão contidos nesta faixa de renda, ocasionando uma diferença de 10,5
pontos percentuais entre cotistas e não cotista. No Enade 2014, essa diferença cai
para 9,3% pontos percentuais, uma vez que 1,1% dos cotistas e 10,4% dos não
cotistas possuem renda superior a seis salários mínimos.
42
O grupo dos não brancos é constituído pela população que se autodeclarou como parda, somada
àquela que se declarou como preta e à indígena.
160
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 10- Distribuição percentual da renda familiar do estudante cotista e não cotista no Enade 2013
Gráfico 11- Distribuição percentual da renda familiar do estudante cotista e não cotista no Enade 2014
161
Em geral, à medida que a renda familiar aumenta, a proporção de estudantes
cotistas nos cursos de graduação de alto prestígio social tende a diminuir, o mesmo
acontece em relação à cor/raça do estudante. Em 2013, 63,7% dos pretos e 50,8%
dos pardos possuem renda familiar de até três salários mínimos, enquanto que
37,7% dos brancos possuem a mesma renda. Em relação aos estudantes com
renda superior a dez salários mínimos, 5,1% dos pretos e 10,6% dos pardos têm
renda familiar acima de dez salários mínimos, enquanto que 17,8% dos estudantes
brancos encontram-se nesta faixa de renda. No Enade 2014, percebe-se um
aumento no percentual de pretos (68,7%), pardos (60,5%) e brancos (45,2%) com
renda inferior a três salários mínimos e uma diminuição no contingente de pretos
(2,8%), pardos (5,9%) e brancos (14,8%) com renda superior a dez salários
mínimos. Ao analisarmos a renda familiar dos estudantes cotistas que ingressaram
na universidade por terem cursado o Ensino Médio em escolas públicas, notamos
que os estudantes pretos possuem a menor renda familiar quando comparados aos
estudantes brancos e pardos oriundos de escolas públicas.
Os Gráficos 12 e 13 mostram a distribuição percentual dos estudantes
cotistas e não cotistas com renda inferior a três salários mínimos e superior a dez
salários mínimos, por curso, no Enade 2013 e 2014. Em todos os cursos, o
contingente de cotistas que possuem renda inferior a três salários mínimos é muito
maior que o contingente de não cotistas, o contrário acontece quando observamos a
faixa de renda superior a dez salários mínimos. Nos cursos de Fonoaudiologia,
Fisioterapia, Farmácia, Medicina Veterinária, Biomedicina, Matemática, Filosofia,
História, Biologia e Física não houve estudantes cotistas concluintes com renda
superior a dez salários mínimos. Os cursos de Serviço Social, Fisioterapia
Biomedicina, Fonoaudiologia, Agronomia, Medicina Veterinária, Pedagogia e História
foram os que apresentaram o maior percentual de estudantes cotistas com renda
inferior a três salários mínimos; Medicina (22,4%, n=22) e as Engenharias (4,9%,
n=18) registraram o maior contingente de estudantes cotistas com renda acima de
dez salários mínimos.
162
Gráfico 12 - Distribuição percentual dos estudantes cotista e não cotista com renda inferior a três salários mínimos e superior a dez salários mínimos segundo o curso no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Serviço social
Biomedicina
Fonoaudiologia
Fisioterapia
Agronomia
Medicina veterinária
Zootecnia
Educação física (bacharelado)
Enfermagem
Nutrição
Farmácia
Odontologia
Medicina
Cotista Não Cotista
0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0%
Medicina
Educação física (bacharelado)
Odontologia
Nutrição
Zootecnia
Enfermagem
Agronomia
Serviço social
Medicina veterinária
Farmácia
Fonoaudiologia
Fisioterapia
Biomedicina
Cotista Não Cotista
Renda Inferior a três salários mínimos Renda superior a 10 salários mínimos
163
Gráfico 13 - Distribuição percentual dos estudantes cotista e não cotista com renda inferior a três salários mínimos e superior a dez salários mínimos segundo o curso no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Pedagogia
História
Química
Biologia
Letras
Artes visuais
Geografia
Filosofia
Matemática
Física
Computação
Ciências sociais
Educação física
Música
Arquitetura e Urbanismo
Engenharia
Cotista Não Cotista
0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35%
Arquitetura e Urbanismo
Engenharia
Música
Educação física
Ciências sociais
Computação/ Sistema da…
Artes visuais
Letras
Química
Pedagogia
Matemática
Física
Biologia
História
Geografia
Filosofia
Cotista Ncotista
Renda superior a 10 salários mínimos Renda Inferior a três salários mínimos
164
Ao cruzar as informações da renda familiar e cor/raça para esses dois últimos
cursos, observamos que as disparidades entre os estudantes pretos e brancos
tornam-se mais evidentes. No curso de Medicina, 13,9% (n=98) do total de
estudantes são cotistas. Entre os cotistas, o percentual de estudantes brancos
(24,5%, n=24) e pardos (51,0%, n=50) é maior que o percentual de pretos (18,4%,
n=18). Ao analisar os 46,6% de estudantes com renda familiar superior a dez
salários mínimos, observamos que 28,2% (n=199) são brancos, 16,7% (n=118) são
pardos e apenas 1,1% (n=8) são pretos, dentre estes, apenas dois estudantes são
cotistas. Nas Engenharias, os cotistas representam 14,1% do total de estudantes,
entre estes, o maior percentual é de pardos 55,7% (n=211), seguidos dos brancos
20,4% (n=75) e pretos 20,2% (n=74). Dos 23,3% de estudantes com renda superior
a dez salários mínimos, os brancos representam 14,0% (n=366), os pardos 8,1%
(n=212) e os pretos apenas 0,8% (n=22), dos quais apenas três estudantes são
cotistas.
É perceptível a diferença na distribuição da renda entre os estudantes cotistas
e não cotistas, principalmente nas maiores faixas de renda familiar. De modo geral,
os dados demonstram que os cotistas pertencem à classe social com menor poder
aquisitivo em quase todos os cursos analisados. Ao estratificarmos a população de
estudantes pela cor/raça, o quantitativo de pretos com renda superior a dez salários
mínimos é muito inferior ao quantitativo de brancos e pardos nesta mesma faixa de
renda. Segundo os dados do PNAD (2015), a população negra, em 2014,
representava apenas 17,4% da parcela mais rica do país. De 2004 a 2014, o
percentual de negros no grupo dos 10% com menor rendimento no país aumentou
cerca de 3,0% e houve uma redução de 13,9% dos brancos neste mesmo grupo. As
regiões Norte e Nordeste são as que possuem um maior contingente de pessoas
que vivem com até 1/4 de salário mínimo per capita. Em relação à educação, a
diferença entre negros e brancos é ainda mais acentuada. Em 2014, a proporção de
pessoas de 20 a 22 anos que concluíram o Ensino Médio, entre os brancos, é de
71,7%, e entre os negros, é de 52,6%, uma diferença de 19,1 pontos percentuais.
Desta forma, é possível afirmar que a diferença entre a proporção de estudantes
pretos e brancos concluintes pode ser explicada em função da renda familiar.
Outra variável importante que compõe o construto nível socioeconômico é a
escolaridade dos pais. Ao comparar o nível de escolaridade dos pais dos
165
estudantes, no Enade 2013, encontramos uma diferença de 20,3 pontos percentuais
no contingente de pais de cotistas (47,2%), que estudaram até o Ensino
Fundamental, em relação aos pais dos não cotistas (26,9%). Essa diferença
aumenta para 21,5 pontos percentuais, quando comparamos o quantitativo das
mães dos cotistas (39,9%) com as mães dos não cotistas (18,4%) para esses níveis
educacionais.
Tabela 4 - Distribuição percentual dos estudantes cotistas e não cotista, segundo a escolaridade dos pais no Enade 2013 e 2014
Nível Educacional Não cotista Cotista Total
n % n % n %
Enade 2013
Escolaridade do pai
Nenhuma 171 4,1 83 9,4 254 5,1 Ensino fundamental: 1º ao 5º ano
640 15,5 296 33,5 936 18,7
Ensino fundamental: 6º ao 9º ano
473 11,4 121 13,7 594 11,8
Ensino médio 1603 38,8 295 33,4 1898 37,8 Educação superior ou Pós-graduação
1245 30,1 88 10,0 1333 26,6
Escolaridade da mãe
Nenhuma 83 2,0 36 4,1 119 2,4 Ensino fundamental: 1º ao 5º ano
387 9,4 211 23,9 598 11,9
Ensino fundamental: 6º ao 9º ano
373 9,0 141 16,0 514 10,2
Ensino médio 1577 38,2 344 39,0 1921 38,3
Educação superior ou Pós-graduação
1712 41,4 151 17,1 1863 37,1
Enade 2014
Escolaridade do pai
Nenhuma 1152 10,39 649 18,50 1801 12,3
Ensino fundamental: 1º ao 5º ano
2812 25,36 1353 38,57 4165 28,5
Ensino fundamental: 6º ao 9º ano
1345 12,13 497 14,17 1842 12,6
Ensino médio 3415 30,80 806 22,98 4221 28,9
Educação superior ou Pós-graduação
2365 21,33 203 5,79 2568 17,6
Escolaridade da mãe
Nenhuma 743 6,70 396 11,29 1139 7,8
Ensino fundamental: 1º ao 5º ano
2359 21,27 1197 34,12 3556 24,4
Ensino fundamental: 6º ao 9º ano
1275 11,50 590 16,82 1865 12,8
Ensino médio 3597 32,44 969 27,62 4566 31,3 Educação superior ou Pós-graduação
3115 28,09 356 10,15 3471 23,8
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
No Enade 2014, um percentual de 52,7% dos cotistas têm pais com apenas o
Ensino Fundamental, enquanto que para os não cotistas este percentual foi de
37,5%. Em relação ao nível educacional das mães, 50,9% dos cotistas e 32,8% dos
166
não cotistas têm mães com nenhuma escolaridade ou que estudaram até o Ensino
Fundamental (Tabela 4).
Ao analisar os estudantes com pais que possuem Ensino Superior ou pós-
graduação, a disparidade entre cotistas não cotistas é mais acentuada. No Enade
2013, o quantitativo de não cotistas (51,3%) com pelo menos um dos pais com nível
superior ou pós-graduação é duas vezes maior que o quantitativo de cotistas
(22,3%) com este perfil. No Enade 2014, embora o percentual de não cotistas
(36,0%) com pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação seja um
pouco menor, em comparação ao ano anterior, é quase três vezes maior que o
percentual de cotistas (13,6%).
Nos cursos de Medicina, Odontologia, Biomedicina, Fisioterapia, Arquitetura e
Urbanismo e as Engenharias, mais de 50% dos alunos têm pelo menos um dos pais
com Ensino Superior ou pós-graduação. Os cursos com o menor contingente de
estudantes com pelos menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação
foram Serviço Social, Pedagogia, Matemática, Filosofia e Artes Visuais (Gráficos 14
e 15).
Ao relacionar a escolaridade dos pais com a cor/ raça do estudante, no
Enade 2013, identificamos que os estudantes pretos possuem o maior contingente
de pais (pai – 38,8% e mãe – 32,1%) que estudaram apenas até o Ensino
Fundamental, enquanto que estudantes brancos e pardos possuem menor
percentual de pais que tenham somente este mesmo nível educacional (pai – 25,0%
e mãe – 16,3%) e pardos (pai – 33,9% e mãe – 25,5%). A disparidade no nível
educacional43 dos pais dos estudantes brancos em relação aos pais dos estudantes
pretos é maior quando consideramos o nível superior ou pós-graduação, chegando a
uma diferença de 25,6 pontos percentuais (Tabela 21 do Apêndice B). Entre os
pretos e pardos essa diferença cai para 11,6 pontos percentuais.
43
Pelo menos um dos pais (pai ou mãe) com nível superior ou pós-graduação (29,7% pretos, 55,3% dos brancos e 41,3% dos pardos), no Enade 2013. No Enade 2014, o percentual de estudantes com pelo menos um dos pais (pai ou mãe) com nível superior ou pós-graduação foi de 20,7% dos pretos, 41,9% dos brancos e 26,1% dos pardos.
167
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 15 - Distribuição percentual do curso de graduação com pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação no Enade 2014
Gráfico 14 - Distribuição percentual do curso de graduação com
pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação no Enade 2013
168
No Enade 2014, os estudantes pretos também possuem maior contingente de
pais (pai – 46,7% e mãe – 42,3%) que estudaram somente até o Ensino
Fundamental, quando comparados aos brancos (pai – 34,5% e mãe – 30,0%) e aos
pardos (pai – 43,8% e mãe – 40,2%) (Tabela 21 do apêndice B). Ao analisar o
percentual de estudantes com pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-
graduação, a diferença entre pretos e brancos é de 21,2 pontos percentuais, entre
os pretos e os pardos a diferença sofre uma considerável redução, chegando a
apenas 5,4 pontos percentuais.
É nítida a presença de cotistas cujos pais possuem baixo nível educacional na
maioria dos cursos analisados e não surpreende o fato de que nos cursos de
Medicina e Odontologia estes estudantes estejam em menor proporção. De acordo
com Ristoff (2014), na maioria dos cursos avaliados nos três primeiros ciclos do
Enade, há uma diminuição progressiva no quantitativo de estudantes com pais de
nível superior e um aumento no quantitativo de estudantes com pais de nível
educacional mais baixo, esta mudança seria algo positivo haja vista que indica “que
as classes populares, historicamente excluídas deste nível educacional, começam a
ter oportunidades de acesso” (RISTOFF, 2014, p. 741). Ainda de acordo com o
autor,
[...] é inescapável a conclusão de que as políticas de inclusão dos últimos anos estão trazendo ao campus legiões de estudantes que representam a primeira geração da família a ter oportunidade de ser aluno de graduação. Os impactos destas medidas com certeza se farão sentir para muito além da valorização das oportunidades educacionais, devendo refletir diretamente e quase que imediatamente na qualidade de vida das pessoas e ao longo dos anos no desenvolvimento do País (RISTOFF, 2014, p. 742).
De forma semelhante, Queiroz e Santos (2013) relatarem que, a partir de 2005,
período em que foi implementado o sistema de cotas na UFBA, ocorreu uma
mudança no perfil de escolarização dos pais dos estudantes nos cursos de alto
prestígio, houve um aumento no percentual de pais que nunca frequentaram a
escola ou que têm curso fundamental incompleto e uma redução no contingente de
pais com nível superior.
O tipo de escola em que o estudante cursou o Ensino Médio foi outro indicador
utilizado para compor o construto NSE. O Gráfico 16 evidência o predomínio de
estudantes oriundos de escolas particulares (62,6%), no Enade 2013, e de escolas
públicas (60,8%), no Enade 2014. A origem escolar dos estudantes difere em
169
relação aos cursos de graduação. No Enade 2013, o percentual de estudantes
oriundos de escolas privadas foi superior ao de estudantes oriundos de escolas
públicas em dez dos treze cursos analisados. Os cursos de Medicina, Odontologia,
Biomedicina, Fisioterapia e Farmácia foram os que apresentaram o maior percentual
de estudantes que cursaram o Ensino Médio em escola privada e os cursos de
Agronomia, Serviço Social e Zootecnia tiveram maior contingente de estudantes
egressos de escolas públicas (Gráfico 17). No Enade 2014, o percentual de
estudantes oriundos de escolas públicas foi maior que o de estudantes oriundos de
escolas privadas em quatorze dos dezesseis cursos analisados. Os cursos em que
os egressos de escolas públicas estavam mais presentes e que apresentaram
percentual elevado de cotistas pretos e pobres são os de Matemática, Filosofia,
Pedagogia e Letras (Gráfico 18).
Gráfico 16 - Distribuição percentual do tipo de escola cursada durante o Ensino Médio no Enade 2013 e 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
O perfil dos estudantes cotistas de escolas públicas se assemelha mais ao
perfil dos não cotistas de escola pública que do perfil dos cotistas de escola privada.
Considerando a população de cotistas, aproximadamente, 94,0% são oriundos de
170
escolas públicas e 6,0% são egressos de escolas privadas44. Os estudantes de
escolas públicas sempre estão em desvantagens socioeconômicas quando
comparados aos estudantes de escolas privadas; mesmo entre os cotistas percebe-
se uma dissimilaridade no perfil dos estudantes oriundos de escolas públicas e
privadas. Possivelmente, os cotistas egressos de escolas privadas ingressariam no
Ensino Superior sem acessar as políticas de ações afirmativas. De acordo com
Ristoff (2013), as políticas públicas educacionais no Ensino Superior estão
modificando o perfil dos estudantes em relação ao tipo de escola do Ensino Médio.
O curso de Medicina e Odontologia são os que apresentaram o menor percentual de
estudantes de escolas públicas nos três primeiros ciclos do Enade, mas esse
percentual vem aumentando vagarosamente ao longo do tempo.
Comparando os nossos achados aos resultados de Ristoff (2014), supomos
que o leve acréscimo no número de estudantes de escolas públicas em alguns
cursos, possivelmente, deve-se a essas políticas públicas adotadas pelas
universidades investigadas, por isso, enfatizamos a importância das políticas de
cotas para equalizar o ingresso deste grupo de estudante no Ensino Superior,
especialmente para os pretos. Existe uma associação significativa entre o tipo de
escola em que cursou o Ensino Médio e a renda do estudante. Observa-se que,
quanto maior a renda da família, menor é a proporção de estudantes de escolas
públicas. O inverso acontece com os estudantes de escolas privadas, à medida que
a renda da família aumenta, há uma maior participação de egressos de escolas
privadas. Resultados similares foram encontrados em relação ao nível de
escolaridade dos pais: quanto maior o nível educacional dos pais, maior é a
proporção de estudantes de escolas privadas, enquanto que para os estudantes de
escolas públicas essa proporção tende a diminuir (Tabela 25 do Apêndice B).
44
Supomos que os estudantes cotistas que cursaram o Ensino Médio em escolas privadas tenham recebido algum tipo de bolsa de estudos. A base de dados do Enade não discrimina os estudantes de escola pública dos estudantes de escola particular com bolsa de estudo.
171
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Grá- Distribuição percentual do curso de graduação
segundo tipo de escola cursada no Ensino Médio no Enade
2013
Gráf- - Distribuição percentual do curso de
graduação segundo tipo de escola cursada no Ensino
Médio no Enade 2014
Gráfico 17 - Gráfico 18
172
A análise da qualidade do construto nível socioeconômico foi realizada
no Capítulo 3, ao estudar as curvas características e de informação para cada
variável utilizada na estimação deste construto. A análise dos itens mostrou a
adequação da renda total da família, escolaridade dos pais e tipo de escola em que
concluiu o Ensino Médio na estimação do nível socioeconômico (NSE) do estudante.
Os Gráficos 19 e 20 comparam a distribuição do construto nível socioeconômico
entre os cotistas e não cotistas, no Enade 2013 e 2014. Observamos que os cotistas
apresentam nível socioeconômico menor que os não cotistas e que a diferença no
valor do entre estes grupos é estatisticamente significativa45. A discrepância no NSE
entre os cotistas e não cotistas se torna mais evidente quando analisamos estes
grupos segundo os quartis da escala do NSE.
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
O construto NSE foi estratificado em quatro níveis mutuamente exclusivos,
Baixo, Intermediário Baixo, Intermediário Alto e Alto, compostos por grupos de
indivíduos distintos cuja distribuição é homogênea entre os estratos. Os estudantes
cotistas concentram-se nos grupos com níveis baixo e intermediário baixo do NSE, e
45
Aplicamos o teste paramétrico de comparação de médias para populações independentes, considerando as variâncias distintas para comparar o Nível Socioeconômico entre os grupos de cotistas e não cotista.
- Variação do Nível Socioeconômico dos estudantes cotistas e não cotistas no Enade 2013.
Variação do Nível Socioeconômico dos estudantes cotistas e não cotistas no Enade 2014.
Gráfico 19 - Variação do Nível Socioeconômico dos estudantes cotistas e não cotistas no Enade 2013
Gráfico 20 - Variação do Nível Socioeconômico dos estudantes cotistas e não cotistas no Enade 2014
173
os estudantes não cotistas concentram-se nos estratos intermediário alto e alto do
NSE. A maior diferença entre os estudantes encontra-se nos estratos baixo e alto do
NSE, em que a proporção de cotistas no menor nível do construto socioeconômico é
quase duas vezes maior que a proporção de estudantes não cotistas, enquanto que
a proporção de estudantes cotistas no estrato alto do NSE é cerca de quatro vezes
menor do que a proporção de não cotistas (Tabela 5).
As características socioeconômicas dos estudantes cotistas de baixo NSE se
aproximam das características dos estudantes não cotistas de mesmo NSE e se
distinguem dos subgrupos de estudantes cotistas e não cotistas com alto NSE, como
podem ser visto nos Gráficos 21 e 22. Tanto os cotistas quanto os não cotistas de
baixo NSE concluíram a graduação nos cursos de Serviço Social, Agronomia e
Pedagogia46, cursaram o Ensino Médio em escolas públicas, têm renda familiar de
até 1,5 salários mínimo e os pais estudaram até o Ensino Fundamental. O único
fator que diferencia esses grupos com baixo NSE é a cor/raça, pois o percentual de
pretos e pardos é maior entre os cotistas, enquanto que entre os não cotistas a
maioria dos estudantes se autodeclararam brancos ou pardos.
No estrato alto do NSE, ambos os grupos, cotistas e não cotistas, concluíram a
graduação nos cursos de Medicina, Odontologia e Engenharias e, em sua maioria,
possuem renda familiar superior a dez salários mínimos e os pais têm nível superior.
Os fatores que mais discriminam os cotistas dos não cotistas de alto NSE é o tipo de
escola em que concluiu o Ensino Médio e a cor/raça. Os cotistas cursaram o Ensino
Médio em escolas públicas e se autodeclararam pardos e pretos. Os não cotistas
concluíram o Ensino Médio em escolas privadas e se autodeclararam brancos e
pardos.
46
Visto que as características dos estudantes de baixo NSE, no Enade 2013 e 2014, são muitos similares, decidimos descrever o perfil destes estudantes conjuntamente. Mas é importante destacar que a análise do NSE foi feita separadamente, uma vez que não podemos comparar diretamente os estudantes avaliados pelo Enade 2013 com os de 2014.
174
Tabela 5 - Distribuição percentual dos subgrupos de Cota por Nível Socioeconômico no Enade 2013 e 2014.
Classificação Enade 2013 Enade 2014
n % n %
C1 Cotista com Baixo NSE 439 8,8 1371 9,4 C2 Cotista com Intermediário Baixo NSE 289 5,7 1204 8,2 C3 Cotista com Intermediário Alto NSE 101 2,0 725 5 C4 Cotista com Alto NSE 54 1,1 208 1,4
Total de Cotista 883 17,6 3508 24
NC1 Não cotista com Baixo NSE 821 16,4 2233 15,3
NC2 Não cotista com Intermediário Baixo NSE
1018 20,3 2479 17
NC3 Não cotista com Intermediário Alto NSE
1135 22,6 2865 19,6
NC4 Não cotista com Alto NSE 1158 23,1 3512 24,1
Total de Não cotista 4132 82,4 11089 76
Total Geral 5015 100 14597 100
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Resultados semelhantes foram encontrados em Waltenberg e Carvalho (2012)
que analisaram os dados do Enade 2008 e observaram que o perfil socioeconômico
dos cotistas concluintes é diferente do perfil dos não cotistas. Mas, segundo os
autores, “não é possível tirar conclusões definitivas a respeito do impacto das
políticas de ações afirmativas sobre o grau de diversidade socioeconômica dos
concluintes das universidades brasileiras” (p. 21), por falta de informações apenas
sobre as características dos ingressantes e não é possível saber como o atraso ou a
evasão atingem os estudantes em geral. Ademais, não seria possível saber o
comportamento socioeconômico dos cotistas se não houvesse as políticas de ações
afirmativas ou de inclusão social.
A desigualdade entre brancos e negros no Brasil está associada à distribuição
desigual dos recursos financeiros, educacionais e políticos. Reconhecer que os
negros pertencem aos estratos de menor renda per capita é deduzir que,
hipoteticamente, existe um “Brasil branco” mais rico, com maior nível de
escolaridade e mais homogêneo e um “Brasil Negro” mais pobre, com menor nível
de escolaridade e mais heterogêneo (DIAS NETO; AMARAL, 2015, p. 58).
Portanto, percebe-se que o perfil dos estudantes cotistas e não cotistas de alto
nível socioeconômico é muito semelhante. Possivelmente, estes cotistas são
oriundos de institutos federais de ensino e teriam condições de ingressar no Ensino
Superior sem acessar as políticas de ações afirmativas. Analisar, detalhadamente, o
175
nível socioeconômico foi de suma importância para compreender as dissimilaridades
entre os estudantes cotistas e não cotistas e, posteriormente, verificar se as
diferenças socioeconômicas interferem no desempenho acadêmico na conclusão do
curso de graduação.
176
Gráfico 21 - Características dos estudantes cotistas e não cotistas por Nível Socioeconômico no Enade 2013
Tipo de escola (A)
Renda superior a dez salários mínimos
(B)
Cor/Raça (D)
Pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação (C)
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
177
Gráfico 22 - Características dos estudantes cotistas e não cotistas por Nível Socioeconômico no Enade 2014
Pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação (C) Cor/Raça (D)
Tipo de escola (A)
Renda superior a dez salários mínimos (B)
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
178
4.1.4 Análise das variáveis que representam a vivência acadêmica do estudante
A vivência acadêmica do estudante foi representada pelas variáveis
relacionadas ao hábito de estudo, atividades acadêmicas47 fora da sala de aula e
bolsa de permanência. A mudança do Ensino Médio para o Ensino Superior requer
do estudante uma nova postura da percepção sobre o novo espaço educacional no
qual ele está sendo inserido. Os novos métodos de ensino e avaliação requerem do
estudante o aprimoramento das práticas de autodisciplina e aquisição de estratégias
na condução das novas rotinas e hábitos de estudo, principalmente nos primeiros
anos na universidade.
Entende-se como hábito de estudo as rotinas e as práticas utilizadas pelos
estudantes na realização de suas atividades acadêmicas. O questionário do
estudante do Enade contém apenas a informação de quantidade de livros lidos no
ano e a quantidade horas, por semana, dedicadas aos estudos, o que consideramos
ser de relevância na estimação do construto hábito de estudo.
A variável atividade acadêmica refere-se à participação do estudante em
projeto, programa ou atividades de cunho acadêmico fora da sala de aula e a
variável bolsa de permanência refere-se aos tipos de auxílios financeiros recebidos
pelos estudantes durante seu processo de formação. Analisamos, individualmente,
as variáveis atividades acadêmicas e bolsa de permanência e utilizamos o Modelo
de Resposta Gradual para estimar um construto hábito de estudo.
Em geral, cerca de 40% dos estudantes leram um dou dois livros no ano e,
aproximadamente, 60% dos estudantes dedicam entre uma a sete horas por
semana aos estudos (Tabela 26 do Apêndice B). A distribuição do índice de hábito
de estudo entre os cotistas e não cotistas é muito semelhante, entretanto, os cotistas
possuem maior valor mediano do índice de hábito de estudo e a diferença existente
do hábito de estudo entre os grupos é estatisticamente significativa (Gráficos 23 e
24).
47
No Enade, as categorias de bolsas acadêmicas incluem: Iniciação Científica, Monitoria, Extensão, PET – Programa de Educação Tutorial e qualquer outro tipo de bolsa.
179
Existe diferença significativa48 no índice de hábito de estudo entre os
estudantes segundo a classificação de cotas e o tipo de escola cursada no Ensino
Médio. Apesar de essa diferença ser pequena, os estudantes de escola pública
possuem melhores hábitos de estudo quando comparados aos estudantes de escola
privada.
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Os estudantes cotistas de escola pública possuem maior índice de hábito de
estudo quando comparados aos estudantes cotistas e não cotistas de escolas
privadas, sendo que a diferença no índice entre estes estudantes só é significativa
quando comparamos os estudantes cotistas de escolas públicas aos não cotistas de
escolas privadas (p-valor=0,08). Também encontramos diferença significativa no
hábito de estudo entre os cotistas de escolas públicas e os cotistas de escolas
privadas e entre os cotistas de escolas privadas e os não cotistas de escolas
privadas.
No Enade 2013, ao relacionar o construto nível socioeconômico do estudante
com o construto hábito de estudo, encontramos uma correlação49 negativa e muito
48
Aplicamos o teste paramétrico de comparação de médias para populações independentes, considerando as variâncias distintas para comparar o hábito de estudo entre os grupos de cotistas e não cotista e os grupos escola pública e escola privada. O teste mostrou que ao nível de 5% de significância existe diferença no valor médio do hábito de estudo nos grupos. 49
Coeficiente de correlação de Sperman é uma medida de correlação não paramétrica que não requer suposição de relação linear entre as variáveis.
Gráfico23 - Variações do Hábito de estudo entre classificação de cotas no Enade 2013
Gráfico 24 - Variações do Hábito de estudo entre classificação de cotas no Enade 2014
180
fraca (ρ = -0,07) entre estas variáveis latentes. A correlação negativa indica que
quanto maior o NSE do estudante, menor é o índice de hábito de estudo. Em quase
todos os cursos, os cotistas apresentaram alto hábito de estudo, com exceção dos
cursos de Zootecnia (39,4%) e Educação Física Bacharelado (46,2%), que possuem
um maior contingente de cotista com baixo hábito de estudo. Uma possível
explicação para esse fato é que, ao ingressar na universidade, os estudantes
oriundos de escolas públicas e, conseguintemente, os cotistas precisam criar
estratégias de estudo para dar conta da defasagem dos conteúdos que não foram
abordados durante o Ensino Médio e, por isso, tendem a se dedicar mais aos
estudos. Estes resultados se aproximam aos encontrados em Cardoso (2008) em
que os estudantes cotistas da área da Saúde necessitavam de mais esforços para
superar as diferenças educacionais existentes entre eles e os não cotistas.
Em 2014, tanto os cotistas como os não cotistas encontram-se em maior
proporção nos grupos de alto hábito de estudo. Não foram encontras evidências de
que as características socioeconômicas pudessem diferenciar estes grupos. Porém,
existe uma relação diretamente proporcional entre o índice hábito de estudo e o
nível socioeconômico: à medida que o valor nível socioeconômico aumenta, o valor
do índice de hábito de estudo também aumenta, mas essa relação é muito fraca (ρ =
0,04).
Ao analisar o quantitativo de estudantes que participaram de atividades
acadêmicas e os que receberam algum tipo de auxílio financeiro, em 2013, notamos
que a maioria dos estudantes (60,5%) participou de atividade acadêmica e apenas
23,7% receberam bolsa de permanência, sendo a bolsa de iniciação científica e de
auxílio permanência as mais comuns entre os estudantes. Em relação aos
estudantes cotistas, 60,1% participaram de alguma atividade acadêmica e 37,9%
receberam algum tipo de bolsa permanência. Percentuais similares foram
encontrados para os estudantes não cotistas (Tabela 28 do Apêndice B).
Em 2014, o percentual de estudantes que participaram de alguma atividade
acadêmica foi muito menor, quando observamos os dados do Enade 2013. Apenas
47,1% dos estudantes participaram de alguma atividade acadêmica e 22,5%
receberam algum tipo de bolsa de permanência. A bolsa de iniciação científica e a
bolsa auxílio permanência também foram as mais comuns entre os estudantes. O
quantitativo de cotistas que receberam algum auxílio financeiro foi um pouco maior
181
que o quantitativo de estudantes não cotistas. Um percentual de 50,4% dos cotistas
e de 46,1% dos não cotistas participaram de atividade acadêmica e 36,3% dos
cotistas e 18,2% dos não cotistas receberam algum tipo de bolsa auxílio
permanência (Tabela 28 Apêndice B).
Os cursos com maior contingente de estudantes que participaram de alguma
atividade acadêmica foram Farmácia (72,8%), Odontologia (67,7%), Biologia
(63,3%) e Música (60,9%). E os cursos com o menor percentual de estudantes que
participaram de alguma atividade acadêmica foram Educação Física Bacharelado
(41,8%), Serviço Social (40,7%), Pedagogia (34,1%), Filosofia (32,2%) e Matemática
(31,8%). Os cursos de Serviço Social (36,6%), Agronomia (36,2%), Zootecnia
(34,0%) e Geografia (35,6%) são os que possuem o maior percentual de estudantes
que receberam algum tipo de bolsa auxílio permanência. E os cursos de Medicina
(6,5%), Odontologia (11,0%) e Arquitetura e Urbanismo (8,9%) foram os com menor
quantitativo de estudantes que não receberam bolsa auxílio permanência.
4.1.5 Contribuição da instituição de Ensino Superior na formação acadêmica do
estudante
A instituição de Ensino Superior desempenha papel importante na formação do
estudante e deve fornecer todas as condições necessárias para o desenvolvimento
acadêmico e profissional deste. De acordo com Andriola (2009), “toda instituição
educacional está inserida num contexto social que influencia fortemente as relações
estabelecidas nos espaços internos da mesma” (ANDRIOLA, 2009, p. 26). As IES
como um todo têm um papel fundamental na formação do estudante, pois
contribuem significativamente na reflexão e argumentação crítica, política e científica
do discente. Os recursos físicos e pedagógicos50 da universidade fazem parte de um
conjunto de fatores associados à eficácia educacional e estão diretamente
relacionados à aprendizagem e à qualidade da formação dos estudantes. Com o
objetivo de organizar a compreensão na condução das análises, agrupamos as
principais características da IES em dimensões menores representadas pelos
50
Segundo Andriola (2009), os recursos físicos estão relacionados à adequação dos laboratórios, das salas de aula, bibliotecas, equipamentos ou materiais utilizados nas disciplinas. Os recursos pedagógicos estão relacionados às opções pedagógicas da instituição educacional e a natureza da atuação dos docentes.
182
construtos do professor, do curso de graduação e das condições da infraestrutura da
universidade.
4.1.5.1 Análise do construto do professor
O construto do professor é representado pelo grau de concordância dos
estudantes quanto às contribuições dos professores na formação acadêmica dos
discentes. Estamos interessados em analisar se as variáveis relacionadas com a
organização didático-pedagógica dos professores, no processo de ensino e
aprendizagem nas disciplinas dos cursos de graduação estão associadas ao
desempenho acadêmico do estudante.
As variáveis utilizadas na estimação do construto foram extraídas do
questionário do estudante e investigaram se, na opinião dos estudantes, os planos
de ensino apresentados pelos professores contribuíram para o desenvolvimento das
atividades acadêmicas e para seus estudos; se as relações professor-aluno ao longo
do curso estimularam os alunos a estudar e a aprender; se as referências
bibliográficas indicadas pelos professores nos planos de ensino contribuíram para os
estudos e aprendizagens; se os professores demonstraram domínio dos conteúdos
abordados nas disciplinas; se as avaliações da aprendizagem realizadas durante o
curso foram compatíveis com os conteúdos ou temas trabalhados pelos professores
e se os professores apresentaram disponibilidade para atender aos estudantes fora
do horário das aulas.
Os Gráficos 25 e 26 apresentam o histograma do grau de concordância dos
estudantes em relação às contribuições dos professores. Observamos uma
distribuição levemente assimétrica à esquerda com menor concentração de
estudantes que avaliam o professor negativamente51. Ao analisar, individualmente,
as variáveis utilizadas na criação do construto, percebemos que todas as variáveis
tiveram concordância maior que 75,0%, sendo as variáveis domínio dos conteúdos
abordados nas disciplinas e as referências bibliográficas as com maior percentual de
concordância. O item disponibilidade de atender ao aluno fora do horário da aula foi
51
Ao analisar nas curvas caraterística de cada variável, no Capítulo 3, verificamos que os estudantes que possuem traço latente (grau de concordância do professor) inferior a -1,7 tendem a escolher as alternativas de discordância e, consequentemente, avaliam o professor negativamente.
183
o que obteve o menor percentual do grau de concordância entre os estudantes
(Tabela 31 do Apêndice B).
Esses resultados corroboram aos achados de Cavalcante e Santos Júnior
(2013), de que o professor que motiva o estudante e que tem domínio dos
conteúdos trabalhados em sala de aula é avaliado mais positivamente pelos
estudantes. O professor exerce um papel importante na formação acadêmica,
profissional e social do aluno, pois contribui para um processo de aprendizagem
mais eficiente, facilitando a associação entre a teoria e a prática. Também auxilia no
desenvolvimento de habilidades e competências necessárias para que o estudante
seja capaz de pensar, refletir e sugerir soluções efetivas que minimizem problemas
sociais, culturais e econômicos da sociedade atual.
O grau de concordância em relação às contribuições do professor na formação
acadêmica entre os cotistas e não cotistas é muito similar e estatisticamente
significativa (p-valor <0,000), ainda assim, os cotistas apresentaram maior grau de
concordância quando comparados aos não cotistas. Valentim (2012) analisou as
relações entre os ex-alunos negros cotistas da UERJ e os professores e relatou que
as relações desenvolvidas entre este grupo de estudantes e seus professores,
durante o curso de graduação, foram “relativamente boas”, e que os estudantes
entrevistados enfatizaram a qualidade das aulas apresentadas pelos professores e
dos temas trabalhados em sala de aula.
Gráfico 18 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes com relação ao professor no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 17 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes com relação ao professor no Enade 2014
Gráfico 25 - Gráfico 26 -
184
Os cursos com o maior contingente de estudante que avaliaram de forma mais
negativa as contribuições dos professores para a sua formação acadêmica foram
Medicina (33,7%), Farmácia (34,4%), Medicina Veterinária (30,4%), Agronomia
(30,0%), Arquitetura e Urbanismo (35,6%) e as Engenharias (38,4%). Os cursos com
maior percentual de estudante no grupo de alto grau de concordância foram
Fisioterapia (37,1%), Enfermagem (33,2%), Nutrição (31,9%), Pedagogia (35,7%) e
Filosofia (32,2%). Não foi encontrada associação significativa entre o grau de
concordância dos estudantes em relação à organização didático-pedagógica dos
professores e as variáveis tipo de escola, cor/raça, nível educacional dos pais e
renda total da família.
4.1.5.2 Análise do construto do curso de graduação
O construto do curso de graduação representa o grau de concordância dos
estudantes em relação às contribuições do curso em sua formação acadêmica. A
finalidade do construto é verificar se a organização didático-pedagógica do curso
contribuiu para o desenvolvimento acadêmico do estudante.
As variáveis utilizadas na estimação do construto avaliaram se as metodologias
de ensino utilizadas no curso desafiaram o estudante a aprofundar seus
conhecimentos e desenvolver competências reflexivas, argumentativas e críticas de
pensar e refletir sobre solução para problemas da sociedade; se o curso contribuiu
para o desenvolvimento da sua capacidade de aprender e atualizar‐se
permanentemente; se o curso contribuiu para sua formação profissional; se foram
oferecidas oportunidades para os estudantes superarem problemas e dificuldades
relacionadas ao processo de formação; se o curso exigiu do estudante organização
e dedicação frequente aos estudos; e se o curso disponibilizou monitores ou tutores
para auxiliar os estudantes.
Os Gráficos 27 e 28 mostram o histograma do grau de concordância dos
estudantes com as contribuições do curso de graduação para sua formação
acadêmica. Notamos uma distribuição assimétrica negativa no grau de concordância
185
indicando que a maioria dos estudantes avaliou positivamente52 a organização
didático-pedagógica do curso de graduação.
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
As variáveis avaliadas de maneira mais positiva pelos alunos foram: exigência
do curso na organização e dedicação frequente aos estudos, o curso ter
possibilitado o estudante a aumentar sua capacidade de reflexão e argumentação, o
curso ter contribuído para o desenvolvimento da sua capacidade de aprender e
atualizar‐se permanentemente e o curso ter contribuído para ampliar sua capacidade
de comunicação nas formas oral e escrita. A variável com menor grau de
concordância entre os estudantes foi a oferta de oportunidades para os estudantes
superarem problemas e dificuldades relacionados ao processo de formação (Tabela
32 do Apêndice B). Os cotistas tendem a avaliar mais positivamente o curso do que
os não cotistas e, a diferença na média do valor do construto grau de concordância
entre os grupos é estatisticamente significativa.
52
Quanto maior o valor do grau de concordância, maior é a probabilidade de o estudante avaliar positivamente o curso. No Capítulo 3, vimos que os estudantes com valor do traço latente (grau de concordância) menor que -1 têm maior probidade de avaliar o curso negativamente. Apenas 13,5% dos estudantes têm valor do traço latente inferior a -1, no Enade 2013, e 16,1%, no Enade 2014.
Gráfico 20 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes no curso no Enade 2013
Gráfico 19 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes no curso no Enade 2014
Gráfico 27 - Gráfico 28 -
-
186
Os cursos com o maior contingente de estudantes que possuem menor valor
do grau de concordância foram Medicina Veterinária (36,5%), Medicina (33,1%),
Farmácia (32,6%), Agronomia (32,1%), Educação Física Bacharelado (30,4%),
Arquitetura e Urbanismo (36,3%) e as Engenharias (344,7%). Nesse grupo, as
variáveis com o maior percentual de discordância foram: foram oferecidas
oportunidades para os estudantes superarem problemas e as dificuldades
relacionados ao processo de formação, as metodologias de ensino utilizadas no
curso desafiaram você a aprofundar conhecimentos e a desenvolver competências
reflexivas e críticas, o curso propiciou experiências de aprendizagem inovadoras e o
curso disponibilizou monitores ou tutores para auxiliar os estudantes. A variável com
o menor percentual de discordância foi o curso exigiu de você organização e
dedicação frequente aos estudos. Os cursos com o maior percentual de estudantes
no alto grau de concordância com o curso de graduação foram Filosofia (34,5%),
Pedagogia (44,0%), Fisioterapia (43,2%), Serviço Social (35,9%) e Fonoaudiologia
(35,9%).
Um fato interessante é que, em todos os cursos, mais de 86,0% dos
estudantes concordaram que o curso exige organização e dedicação frequente aos
estudos. Mas, os estudantes dos cursos de Farmácia, Medicina Veterinária,
Medicina, Serviço Social, Agronomia, Educação Física Bacharelado, Odontologia, as
Engenharias, Arquitetura e Urbanismo, Química e Ciências Sociais foram os que
mais discordaram53 com a afirmação de que foram oferecidas oportunidades para os
estudantes superarem problemas e dificuldades relacionados ao processo de
formação. Entretanto, os cursos de Serviço Social, Educação Física Bacharelado,
Ciências Sociais e as Engenharias54 foram os que, na visão dos alunos, menos
disponibilizam monitores para auxiliar os estudantes. É importante que as
coordenações dos cursos de graduação formulem estratégias pedagógicas eficazes
para minimizar as dificuldades acadêmicas dos estudantes, principalmente nos
cursos de Serviço Social, Química e Ciências Sociais que possuem o maior
percentual de estudantes oriundos de escolas públicas.
53
O percentual de estudantes que mais discordaram da variável foram oferecidas oportunidades para os estudantes superarem problemas e dificuldades relacionados ao processo de formação foram Farmácia (42,9%), Medicina Veterinária (41,4%), Medicina (40,8%), Serviço Social (37,7%), Educação Física (37,4%), Agronomia (37,6%), Odontologia (37,2%) e Zootecnia (33,9%). 54
O percentual de estudantes que mais discordaram da variável o curso disponibilizou monitores ou tutores para auxiliar os estudantes foram Educação física (53,2%) e Serviço Social (44,9%).
187
Não foi encontrada associação significativa com as variáveis renda total da
família, nível de escolaridade dos pais, tipo de escola em que cursaram o Ensino
Médio, hábito de estudo. Portanto, o fator que diferencia os grupos de baixo e alto
grau de concordância com a organização didático-pedagógica do curso é o curso de
graduação.
4.1.5.3 Análise do construto da infraestrutura da IES
O construto infraestrutura da IES representa o grau de concordância dos
estudantes acerca da infraestrutura da universidade. O objetivo do construto é
avaliar se as condições das salas de aulas, dos laboratórios, do acervo bibliográfico
e a qualidade e quantidade dos materiais utilizados nas aulas contribuem para um
melhor aproveitamento acadêmico do estudante nos cursos de graduação. As
variáveis utilizadas na estimação do construto avaliaram se o estudante concorda ou
discorda com as seguintes afirmações: as condições de infraestrutura das salas de
aula foram adequadas, os ambientes e equipamentos destinados às aulas práticas
foram adequados ao curso, os equipamentos e materiais disponíveis para as aulas
práticas foram adequados para a quantidade de estudantes e a biblioteca dispôs das
referências bibliográficas de que os estudantes necessitaram.
Os Gráficos 29 e 30 mostram o histograma do construto que representa o grau
de concordância dos estudantes em relação às condições de infraestrutura da IES.
No Enade 2013, a maioria das variáveis utilizadas na estimação do construto foi
avaliada negativamente. Observamos que 55,1% dos estudantes avaliaram
negativamente a quantidade de equipamentos e materiais para as aulas práticas em
relação à quantidade de estudantes. Um percentual de 50,3% discordou da
afirmação de que os ambientes e equipamentos destinados às aulas práticas foram
adequados ao curso e 40,1% discordaram da afirmação de que biblioteca dispôs das
referências bibliográficas de que os estudantes necessitaram. A variável condições
de infraestrutura das salas de aula foram adequadas foi a com o menor percentual
de discordância entre os estudantes (38,8%). No Enade 2014, as variáveis
referências bibliográficas e infraestrutura das salas de aulas foram aquelas avaliadas
mais positivamente pelos estudantes. Existe diferença significativa no grau de
188
concordância com a infraestrutura da IES entre os grupos, percebemos que os
cotistas possuem maior valor do grau de concordância com a infraestrutura da IES,
mas esta diferença é estatisticamente significativa apenas no Enade 2013 (Tabela
33 do Apêndice B).
te: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Os cursos com o maior contingente de estudantes que avaliaram de forma
mais negativa a infraestrutura da IES foram Medicina (30,6%), Medicina Veterinária
(36,5%), Educação Física Bacharelado (36,1%), Farmácia (34,6%), Odontologia
(33,1%), Arquitetura e Urbanismo (43,6%), Música (37,2%), Artes Visuais (37,2%),
Ciências Sociais (34,8%), Educação Física Licenciatura (30,8%) e as Engenharias
(30,5%). O grupo de estudantes que avaliaram de modo mais positivo a
infraestrutura da IES foram: Matemática (34,1%), Pedagogia (38,1%), Letras
(31,9%), Nutrição (35,9%), Enfermagem (33,5%), Fonoaudiologia (33,3%), e
Fisioterapia (32,2%). Não foram encontradas associações significativas entre o grau
de concordância da infraestrutura da IES e as variáveis renda da família, nível
educacional dos pais, tipo de escola em que cursou o Ensino Médio e cor/raça.
Gráfico 29 - Histograma do Grau de Concordância dos estudantes em relação à Infraestrutura da Instituição de Ensino superior no Enade 2013
Gráfico 30- Histograma do Grau de Concordância dos estudantes em relação à Infraestrutura no Enade 2014
189
Os construtos têm por objetivo agregar as principais características do
estudante e da instituição de Ensino Superior utilizadas para explicar as diferenças
de desempenho acadêmico entre os cotistas e não cotistas. Estudar,
detalhadamente estes construtos e quantificar o grau de relação entre eles foi
importante para conhecer os principais fatores que diferem os grupos. O nível
socioeconômico foi a variável que mais discriminou o perfil dos cotistas e dos não
cotistas. Os cotistas são representados pelos estudantes que possuem baixo NSE,
isto é, possuem as menores faixas de renda, os pais sem nenhuma escolaridade ou
com apenas o Ensino Fundamental, que cursaram o Ensino Médio em escolas
públicas e que se autodeclararam pertos ou pardos. Os nãos cotistas têm um perfil
opostos aos dos cotistas: são representados pelos estudantes que possuem altos
NSE e que se autodeclararam brancos ou pardos.
O construto NSE relaciona-se negativamente com todos os outros
construtos, com exceção do construto hábito de estudo do Enade 2014. Quanto
maior o NSE, menor é o grau de concordância do estudante em relação à
organização didático-pedagógica do professor, do curso de graduação e da
infraestrutura da IES, mas essa correlação, apesar de ser estatisticamente
significativa, é muito fraca (Tabela 6).
Tabela 6 - Coeficiente de correlação de Sperman entre os construtos no Enade 2013 e 2014
Construto Nível
Socioeconômico
Hábito de
Estudo Professor Curso
Infraestrutura da IES
Enade 2013
Nível Socioeconômico 1 -0,07* -0,07* -0,08* -0,04*
Hábito de Estudo 1 0,08 0,11* 0,04
Professor 1 0,80* 0,57*
Curso 1 0,53*
Infraestrutura da IES
Enade 2014
Nível Socioeconômico 1 0,04* -0,23* -0,27* -0,15*
Hábito de Estudo 1 0,06 0,07* -0,02
Professor 1 0,82* 0,57*
Curso 1 0,56*
Infraestrutura da IES 1
*correlação significativa ao nível de 10%.
Fonte: Elaboração própria.
190
Como esperado, os construtos que representam as características das IES
estão estatisticamente correlacionados entre si. O construto do grau de
concordância do professor está fortemente correlacionado ao construto do grau de
concordância do curso de graduação (ρ =0,80). Os estudantes que avaliaram muito
negativamente a organização pedagógica do professor tendem a avaliar
negativamente o curso, e os que avaliaram positivamente o curso de graduação
tendem avaliar positivamente o professor e a infraestrutura da universidade.
Com exceção do construto NSE, os cotistas apresentaram maior valor nos
demais construtos, apontando que esse grupo avaliou de maneira mais positiva as
dimensões da IES, principalmente os professores, do que os não cotistas. Os cursos
de Medicina, Medicina Veterinária, Farmácia, Arquitetura e Urbanismo e as
Engenharias foram os com maior contingente de estudantes que avaliaram
negativamente todas as dimensões.
Não foi possível investigar os fatores que mais interferem na opinião dos
estudantes em relação às IES, uma vez que os bancos de dados do Enade não
possuem elementos suficientes para realizar tal investigação e porque o objetivo do
trabalho é analisar a influência destes construtos no desempenho dos estudantes.
Devido à alta correlação entre os construtos, apenas o construto do grau de
concordância com as contribuições do professor e a infraestrutura da IES foram
utilizadas como variáveis explicativas nos modelos de regressão.
4.2 ANÁLISE DO DESEMPENHO ACADÊMICO DOS ESTUDANTES
O principal objetivo desta tese é investigar se existe diferença no desempenho
acadêmico de estudantes cotistas e não cotista. Também é de nosso interesse
analisar os cursos cujo desempenho dos cotistas e não cotistas diferem
significativamente e os fatores que mais influenciam na nota média dos cursos.
Apesar de as universidades investigadas terem adotado algum tipo de política
de ação afirmativa ou inclusão social antes mesmo da obrigatoriedade das políticas
de ações afirmativas nas universidades, foi somente após o cumprimento da Lei nº
12.711/12 que se tornou possível obtermos informações mais precisas sobre os
determinantes do desempenho acadêmico dos cotistas. Vale ressaltar que as
191
informações contidas nas bases de dados e que foram utilizadas nas análises
podem não representar a totalidade de discentes nos cursos avaliados pelo Enade,
pois não sabemos o verdadeiro número de estudantes que ingressaram nessas
universidades pelas políticas de ações afirmativas, uma vez que a base de dados
tem apenas informações sobre os concluintes. Assim, os resultados encontrados
permitem apenas fazer suposições acerca do desempenho desses estudantes. É
importante destacar que, devido ao tamanho elevado das populações de estudantes,
a menor diferença na nota obtida nos componentes avaliados pode indicar diferença
estatisticamente significativa.
O desempenho acadêmico do estudante é representado pela nota bruta obtida
nas provas do Componente de Formação Geral (CFG) e a nota bruta no
Componente do Conhecimento Específico (CCE) avaliados pelo Enade 2013 e 2014.
De acordo com o Inep (2014), a prova do CFG avalia as competências, habilidades
e conhecimentos gerais, desenvolvidos pelos estudantes durante a sua formação
acadêmica que contribuem para a compreensão da realidade brasileira e mundial e
de outras temáticas extrínsecas a sua área de formação profissional. A prova do
CCE contempla as especificidades de cada área e examina o domínio das
habilidades esperadas para o perfil profissional (INEP, 2014a).
Como já mencionado, as variáveis dependentes de desempenho foram a nota
bruta da prova do Componente de Formação Geral e a nota bruta da prova do
Componente do Conhecimento Específico. Considerando que a prova de formação
geral é comum a todos os cursos de graduação das universidades investigadas, esta
variável foi usada em sua forma original, cuja nota variou entre 1 a 100 pontos.
Visto que os conteúdos avaliados na prova CCE são diferentes para cada curso, foi
necessário padronizar as notas obtidas pelos estudantes de acordo com a média e o
desvio padrão de cada curso. Quando a análise envolver o conjunto formado por
todos os cursos, considera-se a nota padronizada do conhecimento específico como
variável dependente, e, quando a análise for feita por curso, usamos a variável nota
do conhecimento específico em sua forma original. Ao analisar o desempenho dos
estudantes dentro de cada curso, a variável nota bruta da prova, que é uma média
ponderada dos resultados da prova do Componente de Formação Geral (25%) e da
prova do Componente de Conhecimento Específico (75%), foi utilizada para
comparar o desempenho dos estudantes.
192
Consideramos que os dados utilizados neste estudo têm uma estrutura
hierárquica, ao analisar todos os cursos conjuntamente, os Modelos Multinível foram
aplicados com o propósito de identificar as variáveis que influenciam o desempenho
dos estudantes. Esses modelos permitem analisar os indivíduos dentro dos seus
grupos sociais, examinando os efeitos combinados, tanto das variáveis individuais
quanto das de grupos. Também utilizamos os Modelos de Regressão Linear Múltipla
para identificar os fatores que interferem no desempenho dos estudantes nos
cursos, cuja diferença no desempenho entre cotistas e não cotistas foi significativa.
4.2.1 Análise do desempenho acadêmico dos estudantes no Enade 2013
O Gráfico 31 mostra a distribuição do desempenho nas provas do Componente
de Formação Geral e de Conhecimentos Específicos entre os estudantes cotistas e
não cotistas. Quando comparamos, conjuntamente, o desempenho destes grupos,
encontramos diferença estatisticamente significativa em todos os componentes
avaliados. No CFG, o desempenho médio dos cotistas é 5,6%, menor do que o
desempenho dos não cotistas. A nota média do cotista foi de 48,4 pontos, com
desvio padrão de 16,0 pontos; os não cotistas tiveram uma nota média de 51,1 e
desvio padrão de 15,9 pontos. Entre os cotistas, 48,7% tiveram pontuação acima da
nota média geral55, assim como os não cotistas que obtiveram pontuação 54,2%
acima da média geral.
No CCE, a nota média padronizada da prova de conhecimento específico dos
cotistas foi de -0,09, com desvio padrão igual a 0,99; os não cotistas tiveram uma
nota padronizada de 0,03 e desvio padrão igual a 1,00 (Tabela 34 Apêndice B). Essa
diferença na nota média do grupo de não cotistas foi de 0,12 pontos padronizados,
indicando que a nota dos não cotistas é cerca de quatro vezes maior que a do
cotista. O percentual de cotistas (46,3%) com pontuação acima da média geral56 foi
14,0% menor que o de não cotistas (52,8%).
Reconhecemos que a padronização da nota geral do componente do
conhecimento específico, apesar de necessária, dificulta a análise das notas obtidas
55
Média aritmética das notas do Componente de Formação Geral de todos os estudantes habilitados ao Enade 2013. A nota média geral foi de 59,6 pontos. 56
Média aritmética das notas padronizadas do Componente do Conhecimento Específicos de todos os estudantes. A nota média geral foi de 0,01 pontos padronizados.
193
pelos estudantes, pois o procedimento estatístico utilizado admite valores negativos
para a nota padronizada e as distâncias entre as notas não é de fácil interpretação.
Além disso, observamos que, apesar da dispersão das notas padronizadas serem
aproximadas entre os grupos de estudantes, elas apresentaram alta variação em
torno da nota média geral, o que sugere que a nota padronizada tem uma alta
dispersão57. Entretanto, tal procedimento não impede que comparações entre o
desempenho dos cotistas e não cotistas possam ser realizadas para o referido
componente.
Gráfico 31 - Nota dos estudantes na prova do Componente de Formação Geral e do Componente do Conhecimento Específico no Enade 2013.
Esses resultados corroboram os encontrados por Cunha (2006), Cardoso
(2008), Waltenberg e Carvalho (2012), Mendes Júnior e Souza (2012), Mendes
Júnior (2014), Peixoto et al. (2014), Lago et al. (2014) e Cavalcanti (2015) que
avaliaram o desempenho acadêmico entre cotistas e não cotistas e encontraram
57 Uma possível solução para os problemas da alta dispersão e interpretação de uma escala negativa
é considerar que todos os cursos têm a mesma nota média e atribuir um valor comum, como por exemplo, o valor zero a todos os cursos.
(a) (b)
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
194
diferença estatisticamente significativa entre os grupos, sendo os cotistas aqueles
que apresentaram menor desempenho. Fraga (2013), em um artigo para a Folha de
São Paulo, afirma que os estudantes beneficiários de políticas de ações afirmativas
têm apresentado desempenho acadêmico pior que os demais estudantes que
ingressaram nas universidades públicas em todo o país. Os cotistas das
universidades federais tiveram nota média 9,3% menor que os não cotistas na prova
de conhecimentos específicos no Enade 2008.
A análise de Peixoto et al. (2014) mostrou que os não cotistas têm um
desempenho superior aos cotistas em 38 cursos dos 80 analisados; as maiores
diferenças foram nossos cursos de Computação, Arquitetura e Urbanismo e nas
Engenharias. Os cotistas tiveram desempenho maior que os não cotistas em 13
cursos, dentre estes estão os cursos de Letras Vernáculas e Português como Língua
Estrangeira, Licenciatura58 em Desenho e Plástica, Zootecnia, Museologia,
Estatística, Licenciatura em Teatro, Gastronomia, Gênero e Diversidades,
Composição e Regência e Secretariado Executivo. Para os demais cursos
analisados, as diferenças encontradas não foram significativas. Os autores
consideraram que uma diferença percentual de 5% no desempenho entre esses
grupos é tão pequena que não pode ser considerada desprezível.
Devido à possível influência de valores discrepantes na média do desempenho
geral, comparamos o desempenho dos estudantes entre os grupos extremos das
notas. Para tal, o desempenho dos estudantes na prova de formação geral e na
prova de conhecimento específico foi classificado, conforme os quartis59 nos grupos
das notas, em Baixo, Intermediário Baixo, Intermediário Alto e Alto, como mostra a
Tabela 7.
58
Segundo os autores, “No curso de Regência o tamanho da amostra (número de alunos
matriculados) é muito pequeno para que a diferença seja considerada efetivamente significativa” (PEIXOTO, at al., 2014, p. 10). 59
Quartil da nota bruta da prova de formação geral, Q1 – Baixo [8,0; 39,8]; Q2 - Intermediário Baixo [39,9; 52,0]; Q3 - Intermediário Alto [52,1; 62,1] e Q4 – Alto [62,2; 96,0]. Quartil da nota bruta da prova de conhecimento específico padronizado Q1 – Baixo [-5,2; -0,66]; Q2 - Intermediário Baixo [-0,67; 0,05]; Q3 - Intermediário Alto [0,06; 0,72] e Q4 – Alto [0,73; 3,34].
195
Tabela 7 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por grupo de quartis no Enade 2013
Prova Quartil do
desempenho Cotas N Média
Desvio Padrão
Diferença %
P-valor
Formação Geral
Baixo Não Cotista
999 29,47 8,27 4,17 0,044*
Cotista 255 28,29 8,63
Intermediário Baixo
Não Cotista
1029 46,28 3,32 0,28 0,613
Cotista 230 46,41 3,38
Intermediário Alto
Não Cotista
1042 56,94 3,03 0,01 0,979
Cotista 226 56,89 2,96
Alto Não Cotista
1062 70,28 6,17 1,13 0,110
Cotista 172 69,49 6,03
Componente do
Conhecimento Específico
Padronizado
Baixo Não Cotista
1006 -1,29 0,55 1,53 0,520
Cotista 245 -1,31 0,58
Intermediário Baixo
Não Cotista
1013 -0,29 0,21 6,45 0,228
Cotista 244 -0,31 0,21
Intermediário Alto
Não Cotista 1060 0,37 0,20 2,70 0,330 Cotista 193 0,38 0,19
Alto Não Cotista
1053 1,27 0,43 6,72 0,027*
Cotista 201 1,19 0,38 Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
O grupo de baixo desempenho é representado pelo percentil 25, também
conhecido como primeiro quartil, é o valor que deixa um quarto (25%) das menores
notas observadas. O grupo intermediário baixo representa o segundo quartil, que
inclui as notas entre o primeiro quartil e a mediana. O grupo intermediário alto
representa o terceiro quartil e contém as notas entre a mediana e o terceiro quartil, e
o grupo de alto desempenho é representado por 25% das maiores notas superiores
ao terceiro quartil.
No geral, a nota dos não cotistas é maior que a nota do cotista, mas essa
diferença não é muito grande para a maioria dos grupos do quartil das notas. No
componente de formação geral, a nota dos cotistas só difere significativamente da
nota dos não cotistas apenas no grupo de pior desempenho, porém esta diferença é
de apenas 4,2%. No grupo de maior desempenho, a nota dos cotistas difere em
1,1% da nota dos não cotistas e não foi encontrada diferença estatística entre esses
196
estudantes. No CCE, a diferença na nota dos estudantes só é significativa para o
grupo de maior desempenho, em que a nota média dos não cotistas é 6,7% maior
que dos cotistas.
O nível socioeconômico foi associado com o desempenho acadêmico dos
estudantes e verificamos que existe uma relação positiva e não unívoca entre as
referidas variáveis, pois existem muitos estudantes com baixo NSE e com alto
desempenho, sendo que o contrário também se verifica (Gráficos 32 e 33). Em
geral, o desempenho dos estudantes tende a aumentar juntamente com o aumento
no NSE. Apesar da significância ao nível de 10%, a correlação entre essas variáveis
é muito pequena (ρ=0,14, para o CFG, e ρ=0,08, para o CCE). Os estudantes com
baixo NSE tendem a ter o pior desempenho e essa evidência é mais forte para os
cotistas, principalmente no componente de formação geral.
Supomos que as diferenças nas notas obtidas pelos estudantes estejam mais
associadas às diferenças entre grupos do nível socioeconômico, visto que, dentro
dos grupos de mesmo NSE, a diferença no desempenho entre cotista e não cotista é
muito pequena e não significativa, com exceção do grupo de alto NSE do
componente específico padronizado, em que os não cotistas apresentaram
desempenho superior aos cotistas e esta diferença foi estatisticamente significativa
(Tabela 35 do Apêndice B). Para esse mesmo componente, verificamos que os
cotistas de baixo NSE tendem a ter maiores notas médias que os não cotistas de
mesmo NSE, porém esta diferença não foi significativa. No componente de formação
geral, o desempenho dos cotistas se distribui de forma semelhante ao longo do
NSE, pois as variações no desempenho destes grupos estão na mesma direção e
possuem inclinações muito parecidas. Apesar de não significativa, a maior
disparidade entre as notas está nos níveis mais alto do NSE, em que a nota média
dos não cotistas difere da nota dos cotistas em cerca de dois pontos.
197
Gráfico 32 - Relação entre a nota na prova do Componente de Formação Geral e o nível socioeconômico no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 33 - Relação entre a nota na prova do Componente do Conhecimento Específico e o nível socioeconômico no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
198
A maior diferença no desempenho entre os cotistas e não cotistas está entre os
grupos do nível socioeconômico. No componente de formação geral, o desempenho
dos cotistas de baixo NSE difere significativamente do desempenho dos cotistas e
não cotista do grupo de alto NSE e dos não cotistas do grupo de intermediário alto
do NSE (Tabela 37 e 38 do apêndice B). No componente específico, o efeito
principal das políticas de ações afirmativas e o efeito da interação do NSE e das
cotas sobre o desempenho dos estudantes foram significativos, mas o efeito
individual do NSE não foi estatisticamente significativo (Gráfico 12 e 13; Tabelas 40
e 42 do Apêndice B). Foram encontradas diferenças significativas no desempenho
dos não cotistas do grupo de alto NSE quando comparado ao desempenho dos
cotistas e não cotistas de baixo e intermediário baixo NSE e dos cotistas de alto
NSE.
As políticas de ações afirmativas interferem nos resultadas educacionais das
universidades ao oportunizar o ingresso de grupos de estudantes distintos em
relação às características socioeconômicas. Os cotistas, em sua maioria, são
oriundos de famílias com baixas condições socioeconômicas, o que pode ocasionar
uma maior probabilidade de atraso na conclusão do curso, uma vez que, muitos
destes estudantes não têm acesso aos recursos necessários para a sua
manutenção na universidade e se veem pressionados a trabalhar para ajudar no
sustendo de suas famílias. As dificuldades econômicas têm um impacto direto no
rendimento médio e aumentam as disparidades acadêmicas entre cotistas e não
cotistas na conclusão dos cursos de graduação (MENDES JUNIOR, 2014).
Em relação à cor/raça do estudante, devido à baixa representatividade da
população de origem indígena (n=33) e amarela (n=44)60, consideramos, na maioria
das análises, apenas os estudantes que se autodeclararam preto, pardo ou branco.
Os concluintes pretos e pardos estão em desvantagem educacional em relação aos
brancos, que apresentaram melhor rendimento acadêmico. Os pretos e pardos estão
mais presentes nos grupos de baixo e intermediário baixo desempenho enquanto
que os brancos se concentram no grupo intermediário alto e alto desempenho. O
60
No componente de formação geral, a nota média dos estudantes que se autodeclararam amarelo foi 45,2, com desvio padrão de 16,07, e dos estudantes de origem indígena foi 52,33, com desvio padrão de 15,99. No geral, a nota média dos estudantes indígenas foi maior que a nota média dos demais estudantes. No componente específico padronizado, a nota média dos estudantes de cor ou raça amarela foi -0,24, com desvio padrão de 0,89, e dos estudantes de origem indígena foi -0,39, com desvio padrão de 0,91 (Tabela 44 do Apêndice B).
199
efeito principal das variáveis cotas e cor/raça foi significativo para a medida de
desempenho, porém não existe efeito de interação entre estas duas variáveis.
No componente de formação geral, o estudante preto obteve desempenho
significativamente menor do que o estudante pardo e branco. Ao comparar a nota
dos estudantes dentro de cada grupo de cor/raça, em todos os grupos, os cotistas
estão em desvantagem em relação aos não cotistas, exceto no grupo de estudantes
de cor preta que, apesar da diferença de 2,6 pontos na nota dos não cotistas em
relação à nota dos cotistas, esta diferença não foi significativa.
A maior diferença na nota dos estudantes está no grupo de cor branca. Os não
cotistas tiveram uma nota média de 51,8 e desvio padrão de 15,9 pontos, já os
cotistas tiveram média de 48,5 e desvio padrão de 16,6. A variação na nota dos não
cotistas é menor quando comparados com a dos cotistas, ainda que a diferença seja
muito pequena e significativa (Gráfico 34). No grupo de estudantes pardos, a
diferença na nota entre os não cotistas e os cotistas é de 2,6 pontos e essa
diferença foi estatisticamente significativa. Ao comparar os estudantes entre os
grupos de cor/raça e cotas, o desempenho dos estudantes pretos cotistas difere
significativamente do desempenho dos estudantes não cotistas pardos e brancos. E
o desempenho dos não cotistas brancos difere significativamente dos estudantes
cotistas pardos e pretos e dos não cotistas pretos (Tabela 46 do apêndice B).
Ao analisar a relação entre as cotas, cor/raça e o desempenho na prova do
componente específico, dentro de cada grupo de cor, os estudantes cotistas também
possuem o menor rendimento, mesmo sendo a diferença entre os estudantes muito
pequena (Gráfico 35). A maior diferença entre os estudantes está no grupo de cor
preta. A nota dos não cotistas foi 1,6% maior que a nota dos cotistas e essa
diferença foi estatisticamente significativa.
200
Gráfico 34 - Comparação do desempenho no Componente de Formação Geral, por cotas e cor ou raça no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 35 - Comparação do desempenho no Componente Específico, por cotas e cor/raça no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Nos demais grupos de cor branca e parda, os não cotistas tiveram uma nota
maior que os cotistas, mas a diferença entre as notas não foi significativa. Ao
analisar o desempenho dos estudantes entre os grupos de cor/raça e cotas,
observamos que a nota dos não cotistas brancos é maior e, significativamente,
diferente da nota dos cotistas pretos e pardos. A nota dos cotistas pretos, além de
201
diferir da nota dos não cotistas brancos, também difere significativamente da nota
dos cotistas brancos e não cotistas pardos.
Em relação ao sexo dos estudantes, os homens tiverem desempenho médio
superior aos das mulheres, mas só foram encontradas diferenças significativas no
componente de formação geral (Tabela 8). No CFG, o desempenho das mulheres
cotistas foi menor e diferiu significativamente do desempenho da mulher e do
homem não cotistas. No CCE, a nota média das mulheres cotistas diferiu apenas da
nota dos homens não cotistas.
Tabela 8 - Média e desvio padrão do desempenho dos estudantes por sexo no Enade 2013
Prova Sexo N Média p-valor
Formação Geral Masculino 1613 51,38
0,02 Feminino 3402 50,22
Componente
Específico*
Masculino 1613 0,03 0,26
Feminino 3402 0,00
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
De posse desses resultados, o nosso próximo passo foi analisar o
desempenho dos cotistas e não cotistas em função do curso de graduação. A
Tabela 9 mostra a comparação da nota média obtida na prova do Componente de
Formação Geral e do componente de Conhecimentos Específicos, na sua forma
original, entre os cotistas e não cotistas nos cursos de graduação avaliados pelo
Enade 2013. Observamos que, na maioria dos cursos, os estudantes cotistas
apresentaram menor desempenho médio nos componentes avaliados quando
comparados aos estudantes não cotistas. A diferença entre as notas médias desses
estudantes foi menor do que três pontos, em grande parte dos cursos.
No componente de formação geral, os cotistas têm desempenho superior em
apenas dois cursos dos treze cursos avaliados pelo Enade, sendo que a diferença
na nota destes estudantes foi de, aproximadamente, 1,3 pontos nos cursos de
Agronomia e Fonoaudiologia. Nos demais cursos, os não cotistas tiveram nota
média superior aos cotistas, mas o efeito da diferença entre as notas foi significativo
para os cursos de Odontologia e Farmácia. No componente do conhecimento
específico, a diferença estatisticamente significativa no desempenho dos não
202
cotistas e dos cotistas só foi encontrada no curso de Medicina. No curso de
Fisioterapia, o número de cotistas é muito pequeno para que os desempenhos
possam ser comparados. A seguir, será apresentado o perfil dos estudantes dos
cursos de Odontologia, Farmácia e Medicina.
203
Tabela 9 - Nota Média dos estudantes nos Componentes de Formação Geral e do Conhecimento Específico, por curso de graduação no Enade 2013
Curso Cotas N
Formação Geral Componente Específico Nota bruta geral
Média Desvio Padrão
Diferença entre as médias
P-valor
Média Desvio Padrão
Diferença entre as médias
P-valor
Média Desvio Padrão
Diferença entre as médias
P-valor
Medicina Veterinária
Não Cotista
362 48,35 15,05
1,47 0,54
45,19 11,71
2,24 0,2
45,99 10,39
2,05 0,21 Cotista
46 46,88 17,07 42,95 11,49 43,95 10,36
Odontologia*
Não Cotista
344 54,44 15,88 4,14 0,04
54,73 13,60 -0,76 0,70
54,67 12,24 0,47 0,79
Cotista 55 50,30 13,06 55,49 12,00 54,20 10,56
Medicina**
Não Cotista
609 60,75 15,16 2,81 0,09
51,19 14,37 7,77 0,00
53,59 12,11 6,53 0,00
Cotista 98 57,94 15,77 43,42 12,67 47,06 11,18
Agronomia
Não Cotista
390 47,78 14,97 -1,26 0,48
52,21 14,56 1,04 0,56
51,11 12,90 0,46 0,77
Cotista 80 49,04 13,33 51,17 14,56 50,65 12,72
Farmácia* Não Cotista
325 50,63 15,37 4,98 0,02
47,25 12,06 1,48 0,37
48,11 11,17 2,36 0,12
Cotista 65 45,66 17,02 45,77 12,57 45,75 11,16
Enfermagem
Não Cotista
505 52,79 14,18 1,93 0,15
67,20 12,54 0,73 0,54
63,60 11,05 1,03 0,32
Cotista 145 50,86 14,37 66,46 12,66 62,57 11,05
Fonoaudiologia
Não Cotista
95 47,61 13,09 -1,33 0,68
62,10 10,16 -2,56 0,30
58,49 8,93 -2,25 0,31
Cotista 22 48,94 15,03 64,66 11,02 60,74 10,47
204
Continuação
Curso Cotas N
Formação Geral Componente Específico Nota bruta geral
Média Desvio Padrão
Diferença entre as médias
P-valor
Média Desvio Padrão
Diferença entre as médias
P-valor
Média Desvio Padrão
Diferença entre as médias
P-valor
Nutrição
Não Cotista
372 50,34 14,86 1,18 0,45
53,83 13,66 1,70 0,22
52,97 11,83 1,57 0,19
Cotista 132 49,17 16,74 52,13 13,09 51,40 11,63
Fisioterapia***
Não Cotista
232 52,38 12,78 6,05 0,02
60,21 10,20 3,78 0,101
58,26 8,77 4,34 0,07
Cotista 32 46,33 15,90 56,43 11,90 53,92 10,67
Serviço Social
Não Cotista
383 42,59 17,09 1,62 0,34
51,96 18,79 -1,43 0,45
49,63 16,54 -0,67 0,69
Cotista 133 40,97 16,61 53,38 18,95 50,30 16,62
Zootecnia***
Não Cotista
252 46,44 15,36 3,04 0,28
43,35 14,04 3,90 0,13
44,13 12,32 3,68 0,10
Cotista 33 43,40 14,04 39,45 12,78 40,45 10,91
Biomedicina***
Não Cotista
131 53,09 13,67 1,52 0,67
54,87 12,16 3,72 0,26
54,44 10,43 3,17 0,258
Cotista 16 51,57 11,20 51,14 14,32 51,26 11,65
Educação*** Física (bacharelado)
Não Cotista
132 43,00 15,21 1,72 0,59
54,34 18,07 0,84 0,83
51,52 15,54 1,05 0,75
Cotista 26 41,27 11,60 53,51 18,02 50,47 14,49
*significância ao nível de 5%
***Devido ao tamanho das amostras dos cotistas utilizamos o teste Não paramétrico de Wilcoxon-Mann-Whitney para Amostras Independentes.
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
205
4.2.1.1 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Odontologia
No curso de Odontologia, foram avaliados 339 estudantes dos quais 13,8%
são cotistas e 86,2% são não cotistas. As mulheres representam 63,2% do universo
de estudantes e os homens 36,8%. Em geral, são jovens com até 24 anos (73,4%).
Em relação à cor/raça, 49,4% se autodeclararam brancos, 43,6% pardos e apenas
5,3% (n=21) pretos. Entre os pretos, 3,5% são não cotista (n=14) e 1,8% (n=7) são
cotistas. A maioria dos estudantes está presente nos estratos mais altos do nível
socioeconômico (71,2%). Ao analisar as variáveis que compõem o NSE, 66,4% dos
estudantes têm pelo menos um dos pais com nível superior, 47,4% têm renda
familiar acima de seis salários mínimos e 78,7% estudaram o Ensino Médio em
escolas da rede privada. Em relação à vivência acadêmica, 56,9% têm baixo
(33,6%) e intermediário baixo (23,3) hábito de estudo. Com relação à participação
em programas, projetos e atividades acadêmicas, 67,7% afirmaram que foram
bolsistas destes programas e 11,11% receberam algum tipo de bolsa de
permanência.
Os cotistas estão mais presentes nos menores níveis do construto
socioeconômico e os não cotistas concentram-se nos estratos mais altos do NSE.
Analisando, individualmente, as variáveis que compõem o construto NSE, os cotistas
possuem renda familiar entre 1,5 e 6 salários mínimos e apenas 7,3% têm renda
superior a dez salários mínimos; 30,9% têm pelo menos um dos pais com nível
superior ou pós-graduação e 90,0% são oriundos de escolas públicas. Mesmo entre
os cotistas, o percentual de brancos (27,3%) é superior ao de pretos (12,7%), os
pardos representam 56,4%. Em referência à vivência acadêmica, 34,5% estão
presentes no grupo de alto hábito de estudo, 61,8% participaram de programas,
projetos e atividades acadêmicas e 23,6% receberam algum tipo de bolsa de
permanência.
O perfil dos estudantes não cotistas é muito similar ao perfil geral dos
estudantes. Em relação à renda da família, 56,6% possuem renda entre 6,0 e 10,0
salários mínimos e 26,7% têm renda familiar superior a dez salários mínimos. A
maioria dos estudantes (72,1%) tem pelo menos um dos pais com nível superior,
89,8% cursaram o Ensino Médio em escolas privadas e 52,9% se autodeclararam
brancos e 41,6% pardos. Ao contrário dos estudantes cotistas, estão mais presentes
206
no grupo de baixo hábito de estudo (41,1%). Em relação à participação em
programas, projetos e atividades acadêmicas, 68,6% afirmaram terem recebido
algum tipo de bolsa acadêmica e 9,0% receberam algum tipo de bolsa de
permanência.
O padrão no desempenho dos estudantes, nos dois componentes avaliados, é
muito parecido. A nota média dos estudantes no CCE foi maior e mais homogênea
do a que nota média do CFG. Nesse componente, os cotistas tiveram nota maior
que a dos estudantes não cotistas, mas a diferença entre as notas foi muito pequena
(0,76 ponto) e não significativa. No CFG, a nota média dos não cotistas se distancia
da nota dos cotistas em 4,14 pontos, o que representa uma diferença significativa de
8,2%. Ao comparar o rendimento médio desses estudantes em relação à nota bruta
geral, os não cotistas tiveram desempenho superior aos cotistas e a diferença
percentual entre a notas foi inferior a 1% e não significativa.
O efeito individual do NSE e das políticas de ações afirmativas sobre o
desempenho foi avaliado e encontramos significância estatisticamente apenas da
variável cotas, no CFG. O NSE não foi significativo para a medida do desempenho
em nenhum dos competentes. A nota média do estudante de baixo NSE não difere
significativamente da nota média do estudante do alto NSE. Com relação ao sexo, a
nota média das mulheres foi 3,5% maior que a dos homens, mas essa diferença não
foi significativa. Também não encontramos diferenças significativas em relação à cor
do estudante.
O Modelo de Regressão Linear Múltiplo foi utilizado para identificar os fatores
que influenciam significativamente no desempenho dos estudantes. A Tabela 10
apresenta o resultado do ajuste do modelo de regressão; observa-se que a variável
cota, na presença das demais variáveis independentes, não foi significativa. A
variável idade do estudante foi a única que influenciou significativamente o
desempenho dos estudantes. Para cada aumento de 1 (um) ano na idade do
estudante, sua nota média diminui 0,78 pontos, no CFG, e 0,97, no CCE. Os
estudantes mais jovens tendem a ter melhor desempenho acadêmico quando
comparados aos estudantes mais velhos.
As variáveis cotas, nível socioeconômico, grau de concordância com o curso
de graduação e com a infraestrutura da universidade, ter participado de alguma
atividade acadêmica e ter recebido bolsa permanência estão associadas
207
negativamente com o desempenho na prova do CFG, porém, não foram
significativas. A explicação dos modelos de regressão ajustados foi em torno de
4,5%, indicando que o modelo não tem um bom ajuste. Para este curso, deve haver
outras variáveis que não foram consideradas nas análises e que explicariam a
variabilidade na nota média dos estudantes. Portanto, o modelo final contém apenas
a variável idade do estudante.
Tabela 10 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de Odontologia no Enade 2013
Variável
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
Estimativa do Parâmetro (β)
P- Valor Estimativa do Parâmetro (β)
P- Valor
Intercepto 59,515 0,000* 58,081 0,000*
Cotas -4,329 0,080 -0,032 0,988
Sexo 0,035 0,983 1,823 0,194
Idade -0,78 0,040* -0,968 0,003*
Cor/raça 0,659 0,679 -0,003 0,998
Construto Nível Socioeconômico
-0,634 0,596 -1,393 0,172
Índice Hábito de estudo 1,906 0,133 0,801 0,458
Grau de Concordância do professor
1,597 0,291 -0,046 0,971
Grau de concordância com a Infraestrutura da IES
-0,449 0,637 0,533 0,511
Participação em atividade acadêmica
-0,587 0,731 2,559 0,079
Bolsa de Permanência -2,94 0,265 -1,749 0,437
R2 ajustado 0,032 0,045
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
O interessante foi observar que a nota dos cotistas na prova do componente
específico foi maior que a nota dos estudantes não cotistas apesar da diferença
entre os grupos não ser significativa. A prova do CCE avalia os conhecimentos
específicos da área de formação do estudante e o esperado é que, na conclusão do
curso, os estudantes tenham desempenho semelhante, uma vez que a maior parte
dos conhecimentos essenciais da área de formação foi adquirida durante a
graduação.
208
Esses resultados são importantes para avaliar a equidade de resultados entre
os estudantes cotistas e não cotistas na conclusão do curso. Na nota bruta geral e
no componente do conhecimento específico, não existe diferença estatisticamente
significativa entre os cotistas e não cotistas. Apesar de ter encontrado diferença
significativa no rendimento médio entre os grupos no componente de formação
geral, até que ponto se pode considerar uma diferença de 4,14 pontos relevante
para afirmar que os estudantes cotistas têm desempenho inferior quando
comparados aos não cotistas, uma vez que, no modelo de regressão ajustado, essa
variável não foi significativa? Portanto, com base nos resultados encontrados,
podemos supor que, no curso de Odontologia das universidades investigadas, os
resultados acadêmicos entre cotistas e não cotistas se equivalem.
4.2.1.2 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Farmácia
Ao analisar o perfil dos estudantes concluintes do curso de Farmácia,
observamos que o curso é constituído, em sua maioria, por estudantes não cotistas
(83,3% do total de 390 estudantes) que se autodeclararam brancos (42,1%) e
pardos (48,1%). Os pretos representam 9,8% (n=38) do total de estudantes, em que
os cotistas são 5,2% (n=20) e os não cotistas são 4,6% (n=18); 67,7% são do sexo
feminino; 64,1% têm até 24 anos; 72,3% são oriundos de escolas privadas; e 61,8%
dos estudantes concentram-se nos níveis intermediário baixo (30,5%) e
intermediário alto (31,3%) do NSE.
Os cotistas são representados, majoritariamente, pelos estudantes que
possuem renda familiar inferior a três salários mínimos e nenhum estudante cotista
possui renda superior a dez salários mínimos; 21,5% têm pelo menos um dos pais
com nível superior ou pós-graduação; 90,8% cursou o Ensino Médio em escolas
públicas; 47,7% têm até 24 anos; 72,3% são negros, sendo que 30,8% se
autodeclararam pretos e 41,5% pardos; 44,6% estão presentes no grupo de baixo
hábito de estudo; 75,4% participaram de programas, projetos e atividades
acadêmicas; e 40,0% receberam algum tipo de bolsa de permanência. A maioria dos
estudantes não cotistas possui renda entre 1,5 e 6,0 salários mínimos (65,0%); se
autodeclararam brancos (45,0%) e pardos (49,4%); 84,9% são oriundos de escolas
209
particulares; 45,8% têm pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-
graduação; 67,4% têm até 24 anos; 32,0% estão presentes no grupo de baixo hábito
de estudo; 72,3% participaram de programas, projetos e atividades acadêmicas; e
18,2% receberam algum tipo de bolsa de permanência.
Os cotistas estão mais presentes nos menores níveis do construto
socioeconômico e os estudantes não cotistas se encontram nos níveis mais altos do
construto NSE. A diferença no NSE dos estudantes fica mais evidente ao analisar o
componente de conhecimento específico. Existe uma relação diretamente
proporcional muito fraca entre a nota da prova do componente de conhecimento
específico e o nível socioeconômico do estudante (ρ=0,135; p-valor =0,008). A
correlação entre essas variáveis é muito fraca e, possivelmente, o nível
socioeconômico tem pouco ou nenhum efeito direto no desempenho do estudante.
Não foi encontrada correlação significativa entre o NSE e a nota na prova do CFG.
Os estudantes não cotistas tiveram nota média maior e mais homogênea que
os cotistas. A nota bruta geral dos não cotistas foi 5,2% maior que a dos cotistas,
mas esta diferença não foi significativa. Quando observado o desempenho desses
estudantes em cada componente, só foram encontradas diferenças significativas no
componente de formação geral, em que a nota dos não cotistas foi 10,9% maior que
a dos cotistas. No CCE, os nãos cotistas também apresentaram desempenho médio
3,2% maior que os cotistas, mas esta diferença não foi estatisticamente significativa.
Utilizamos o modelo de Regressão Linear Múltiplo para verificar os fatores
que influenciam no desempenho dos estudantes. A Tabela 11 apresenta o resultado
da análise de regressão múltipla para os dados de desempenho do curso de
Farmácia. Em relação à significância do modelo estimado para a variável
dependente nota bruta do componente de formação geral, as variáveis de maior
influência no desempenho dos estudantes foram a participação em algum programa,
projeto, ou atividades acadêmicas e as políticas de ação afirmativas ou de inclusão
social. Os estudantes que participaram de iniciação científica, projeto de extensão,
monitoria ou outras atividades acadêmicas tendem a ter melhor desempenho
quando comparados aos estudantes que não participaram destas atividades
acadêmicas. As cotas tiveram um efeito negativo no desempenho, o fato de o
estudante ser cotista diminui sua nota média em 5,8 pontos, mantendo todas as
outras variáveis constantes. As variáveis sexo, idade, nível socioeconômico, hábito
210
de estudo, ter recebido algum tipo de bolsa permanência influenciam negativamente
o desempenho do estudante, apesar de não terem um efeito significativo. As
mulheres representam 67,7% do total de estudantes e possuem maior nota média
no componente de formação geral, quando comparadas aos homens, mas o efeito
individual desta variável no desempenho não foi significativo.
No componente do conhecimento específico, as variáveis nível
socioeconômico, grau de concordância com a organização didático-pedagógica dos
professores e ter participado de algum programa, projeto ou atividade influenciam
significativamente o desempenho dos estudantes. A variável ter participado de
alguma atividade acadêmica é a que mais influencia a nota média desses
estudantes. O fato de o estudante ter participado de iniciação científica, projeto de
extensão, monitoria ou outras atividades acadêmicas aumenta a nota média do
estudante em 3,7 pontos, desde que as outras variáveis sejam mantidas constantes.
A variável nível socioeconômico é a segunda variável que mais influencia a nota
média do estudante. Os estudantes com maiores valores do nível socioeconômico
têm melhor desempenho que os estudantes de baixo nível socioeconômico. Para
esse componente, o efeito das políticas de ações afirmativas ou de inclusão social
não foi significativo.
211
Tabela 11 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de Farmácia no Enade 2013
Variável
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
Estimativa do Parâmetro (β)
P- Valor Estimativa do Parâmetro (β)
P- Valor
Intercepto 53,689 0,000* 51,887 0,000*
Cotas -5,812 0,011* -0,374 0,830
Sexo 1,398 0,413 -2,509 0,055
Idade -0,315 0,208 -0,211 0,269
Cor/raça 1,196 0,461 -1,058 0,393
Construto Nível Socioeconômico
-2,060 0,104 2,458 0,011*
Índice Hábito de estudo -0,926 0,437 0,485 0,594
Grau de Concordância do professor
0,838 0,435 1,502 0,067
Grau de concordância com a Infraestrutura da IES
0,494 0,655 -0,248 0,769
Participação em atividade acadêmica
5,398 0,005* 3,737 0,011*
Bolsa de Permanência -2,569 0,212 1,630 0,299
R2 ajustado 0,057 0,076
*significância ao nível de 5%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
A interpretação das variáveis independentes do Modelo de Regressão Linear
Múltipla sobre o desempenho do estudante deve ser feita com muito cuidado uma
vez que estas variáveis explicam apenas 5,7% de toda variabilidade da nota do
componente de formação geral e 7,6% do componente do conhecimento específico.
Neste curso, existem outras variáveis diferentes das utilizadas no modelo que
explicam as diferenças no desempenho entre os estudantes cotistas e não cotistas
no componente de formação geral, além das cotas e participação em atividades
acadêmicas.
Com base nos resultados encontrados, no componente do conhecimento
específico, a variável cotas influenciou no desempenho dos estudantes. As variáveis
nível socioeconômico, grau de concordância com a organização didático-pedagógica
do professor e a participação em atividades acadêmicas fora da sala de aula
contribuem para explicar a variabilidade no desempenho geral dos estudantes. Uma
vez que os estudantes cotistas e não cotistas estão tendo acesso, de igual modo,
aos conhecimentos técnicos essenciais para a formação acadêmica no curso,
212
podemos entender que as políticas de ações afirmativas não contribuem para
explicar as diferenças dos estudantes no componente.
4.2.1.3 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Medicina
Os estudantes concluintes do curso de Medicina apresentam um perfil
sociodemográfico e econômico muito característico de estudantes de cursos de alto
prestígio social. Dos 707 estudantes, 86,1% são não cotistas e 13,9% são cotistas;
82,7% estão presentes nos níveis intermediário alto (21,5%) e alto (61,2%) do NSE
e apenas 5,2% (n=37) estão no estrato mais baixo do NSE; 80,6% cursaram o
Ensino Médio em escolas privadas; 77,8% têm pelo menos um dos pais com nível
superior ou pós-graduação; 46,5% possuem renda familiar superior a dez salários
mínimos; 52,9% são do sexo feminino; e 48,5% têm até 24 anos. 54,2% se
autodeclararam brancos, 38,3% pardos e 5,5% (n=39) pretos dos quais 2,5% (n=18)
são cotistas.
Ainda que o perfil dos estudantes cotistas seja semelhante à representação
geral dos estudantes do curso de Medicina, a discrepância com o perfil dos
estudantes não cotistas é muito evidente. Os cotistas também se concentraram nos
estratos mais altos do NSE (52,1%). O percentual de cotistas, no NSE intermediário
alto, foi de 23,5% e, no NSE alto, foi de 28,6%. 90,8% são oriundos de escolas
públicas; 56,1% têm pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação e
22,4% têm renda superior a dez salários mínimos. Os pretos representam 19,6%
(n=18) do total de estudantes e os pardos 54,3%; 51,0% têm entre 25 e 29 anos de
idade e 51,0% são do sexo masculino.
O perfil dos estudantes não cotistas é mais próximo da descrição geral dos
estudantes do curso. A maioria dos não cotistas está presente nos níveis alto do
construto NSE (79,5%); 92,1% são oriundos de escolas privadas; 81,3% têm pelo
menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação; e 50,4% têm renda
familiar superior a dez salários mínimos. 49,8% têm até 24 anos de idade, 53,5%
são do sexo feminino e 59,7% se autodeclararam brancos e 36,8% pardos.
O desempenho dos estudantes no componente de formação geral (média=60,4
e desvio padrão=15,3) é superior ao desempenho no componente do conhecimento
213
específico (média=50,1 e desvio padrão=14,4), sendo que as notas dos estudantes
no CCE são mais homogêneas dos que as do CFG. A maior diferença na nota
média entre os cotistas e não cotistas foi encontrada no componente de
conhecimento específico. A nota média dos não cotistas foi 17,9% maior que a dos
cotistas e esta diferença foi estatisticamente significativa. O nível socioeconômico do
estudante está relacionado positivamente apenas com a nota do CCE. A correlação
entre essas duas variáveis foi estatisticamente significativa, porém é muito fraca
(ρ=0,16). Ao avaliar o efeito individual das políticas de ações afirmativas e o NSE,
apenas a variável cota foi estatisticamente significante para o desempenho do
estudante na prova de CCE (Tabela 47 do Apêndice B).
O Modelo de Regressão Linear Múltiplo foi utilizado para identificar os fatores
que influenciam significativamente no desempenho dos estudantes. A Tabela 12
mostra os resultados dos ajustes do modelo. As variáveis cotas, idade, cor/raça,
grau de concordância com a contribuição da organização didático-pedagógica do
professor na formação acadêmica do estudante e ter participado de programa,
projeto ou atividade acadêmica contribuíram significativamente para o desempenho
no CCE. A variável cotas é a que mais influencia a nota média desses estudantes.
Em razão de o estudante ser cotista, sua nota média diminui em 4,8 pontos,
mantendo todas as outras variáveis constantes.
A variável participação em atividade acadêmica foi a segunda variável que
mais contribuiu para o desempenho do estudante. Ter participado de iniciação
científica, projeto de extensão, monitoria ou outras atividades acadêmicas aumenta
a nota média do estudante em 2,5 pontos, desde que as outras variáveis sejam
mantidas constantes. A variável grau de concordância com a organização didático-
pedagógica do professor teve efeito positivo no rendimento médio. Os estudantes
que avaliaram mais positivamente curso de graduação apresentam maior
desempenho neste componente. A nota média do estudante de cor preta ou parda
ou de origem indígena foi 2,3 pontos menores que a nota média do estudante
branco ou amarelo de origem oriental.
No componente de formação geral, as variáveis idade e hábito de estudo foram
as únicas significativas no modelo. Para cada aumento no valor do índice de hábito
de estudo, a nota média do estudante no CFG aumenta 2,4 pontos, mantendo as
demais variáveis constantes. As variáveis cotas, nível socioeconômico, grau de
214
concordância com o professor e ter recebido bolsa permanência afetam
negativamente o desempenho, porém estas variáveis não foram significativas.
Observamos que o rendimento médio dos alunos é influenciado por fatores
distintos nos dois componentes avaliados. No componente do conhecimento
específico, os cotistas e os pretos, pardos e indígenas tendem a ter desempenho
inferior ao dos não cotistas e brancos ou amarelos. Um estudo mais detalhado é
necessário para investigar de que forma as universidades podem intervir para
reduzir as diferenças no desempenho acadêmico entre esses grupos.
As variáveis independentes utilizadas no modelo de regressão ajustado
explicam muito pouco da variabilidade do desempenho do estudante, o 12,4% de
toda variabilidade da nota média do componente do conhecimento específico e o
5,4% da variabilidade no componente de formação geral.
Tabela 12 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de Medicina no Enade 2013
Variável
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
Estimativa do Parâmetro (β)
P- Valor Estimativa do Parâmetro (β)
P- Valor
Intercepto 79,990 0,000* 78,166 0,000*
Cotas -1,807 0,311 -4,823 0,003*
Sexo -1,092 0,340 -0,585 0,572
Idade -0,766 0,000* -1,110 0,000*
Cor/ raça 0,438 0,712 -2,341 0,030*
Construto Nível Socioeconômico
-0,082 0,926 1,172 0,141
Índice Hábito de estudo 2,431 0,003* -0,452 0,535
Grau de Concordância do professor
-0,088 0,945 2,319 0,044*
Grau de concordância com a Infraestrutura da IES
0,383 0,646 0,460 0,542
Participação em atividade acadêmica
1,752 0,143 2,461 0,023*
Bolsa de Permanência -3,977 0,099 1,687 0,440
R2 ajustado 0,054 0,124
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
215
4.2.2 Análise do desempenho acadêmico dos estudantes no Enade 2014
Os dados do Enade 2014 possuem informações sobre as notas nas provas do
Componente de Formação Geral e de Conhecimento Específico de 14.597
estudantes, dos quais 24,0% são cotistas e 76,0% são não cotistas. O Gráfico 36
mostra a distribuição do desempenho nas provas do componente de formação geral
e conhecimentos específicos entre os estudantes cotistas e não cotistas. Ao
comparar, conjuntamente, o desempenho dos estudantes, encontramos diferença
estatisticamente significativa no desempenho entre os estudantes nos dois
componentes avaliados.
No CFG, os cotistas obtiveram uma nota média de 54,5 e desvio padrão de
17,8 pontos e os não cotistas tiveram nota média de 57,8 e desvio padrão de 18,0
pontos. A diferença no desempenho médio desses estudantes foi de,
aproximadamente, 3,3 pontos, o que representa uma diferença de 6,1%.
Gráfico 36 - Nota dos estudantes na prova do Componente de Formação Geral e do Componente do Conhecimento Específico no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
(a) (b)
216
Nos conhecimentos específicos, a diferença na nota média padronizada dos
cotistas e não cotista foi em torno de 0,10 pontos padronizados. Os cotistas tiveram
uma nota média padronizada de -0,07 e desvio padrão de 0,98, enquanto que os
não cotistas tiveram uma nota média de 0,04 e desvio padrão 1,01. O desempenho
médio dos cotistas foi menor que o dos não cotistas; embora de pequena magnitude,
esta diferença foi significativa nos dois componentes avaliados. Nesse componente,
tanto a nota dos cotistas quanto a dos não cotistas apresentaram alta dispersão61
em torno da nota média geral. Como explicado anteriormente, a elevada
variabilidade dos dados pode ser atribuída à padronização realizada na variável
dependente nota bruta do componente do conhecimento específico.
Waltenberg e Carvalho (2012) analisaram o desempenho dos estudantes
concluintes que ingressaram na universidade pelo método tradicional e pelas ações
afirmativas no Enade 200862 e encontraram diferença significativa no desempenho
entre os grupos. No componente de formação geral, a nota média dos concluintes
das universidades federais que ingressaram por meio de ações afirmativas é
aproximadamente quatro pontos menor que a de concluintes que ingressaram pelo
método tradicional.
Mendes Júnior (2014) analisou o desempenho dos alunos não cotistas e
cotistas da UFRJ, através dos CRs acumulados médios dos ingressantes em 2005 e
que continuaram cursando a faculdade em 2006 e em 2009 e verificou diferenças
significativas de CRs. Entre os não cotistas e cotistas a diferença média das notas
para todas as carreiras foi de 6,57%, em 2006, e 6,72%, em 2009, a favor dos não
cotistas.
Igualmente como procedemos na análise do desempenho dos estudantes no
Enade 2013, as notas brutas dos estudantes nos componentes avaliados foram
classificadas conforme os quartis63 e foram obtidos quatro grupos de desempenhos
61
Mesmo padronizando a nota bruta obtida pelos estudantes no componente do conhecimento específico, considerando a média dos cursos igual a zero e o desvio padrão de cada curso, a variação dos dados é muito elevada. Atribuir mesma nota média a todos os cursos ou fazer uma transformação logarítmica na variável padronizada talvez sejam formas de solucionar o problema da alta dispersão. 62
Os cursos avaliados pelo Enade 2014 foram os mesmos avaliados em 2008. 63
Quartil da nota bruta da prova do componente de formação geral, Q1 – Baixo [4,0; 45,0]; Q2 - Intermediário Baixo [45,1; 58,80]; Q3 - Intermediário Alto [58,81; 70,50] e Q4 – Alto [70,51; 99,0]. Quartil da nota bruta da prova de conhecimento específico padronizado Q1 – Baixo [-2,98; -0,72]; Q2 - Intermediário Baixo [-0,73; 0,01]; Q3 - Intermediário Alto [0,02; 0,72] e Q4 – Alto [0,73; 4,36].
217
distintos. Dentro do mesmo grupo de desempenho, a nota do não cotista é maior
que a nota do cotista, mas a diferença entre as notas médias é muito pequena e
significativa apenas para os grupos de alto desempenho (Tabela 13). Entre os
grupos de desempenho, a nota média dos estudantes cotistas de baixo desempenho
diferiu da nota de quase todos os grupos, com exceção dos não cotistas de baixo
desempenho, nos dois componentes avaliados.
Tabela 13 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por grupo de quartis no Enade 2014
Componente Quartil do
desempenho Cotas N Média
Desvio Padrão
P-valor
Formação Geral
Baixo
Não Cotista
2761 33,29 9,75 0,266
Cotista 1047 32,90 9,70
Intermediário Baixo
Não Cotista
2564 52,59 3,74 0,056
Cotista 939 52,30 3,87
Intermediário Alto
Não Cotista
2830 64,58 3,37 0,091
Cotista 810 64,35 3,40
Alto*
Não Cotista
2934 78,89 6,15 0,000
Cotista 712 77,99 5,66
Componente Específico
Padronizado
Baixo
Não Cotista
2697 -1,27 0,42 0,677
Cotista 954 -1,26 0,42
Intermediário Baixo
Não Cotista
2729 -0,35 0,21 0,822
Cotista 917 -0,35 0,22
Intermediário Alto
Não Cotista
2804 0,35 0,21 0,054
Cotista 840 0,34 0,20
Alto*
Não Cotista
2859 1,32 0,48 0,001
Cotista 797 1,26 0,43
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Os estudantes pertencentes aos estratos mais altos do NSE têm melhor
desempenho quando comparados aos estudantes pertencentes aos menores
218
estratos do NSE. A diferença no desempenho entre todos os estratos do NSE é
estatisticamente significativa. Os Gráficos 37 e 38 mostram a relação entre o
construto nível socioeconômico e o desempenho nas provas do CFG e do CCE,
respectivamente. Existe uma relação linear positiva entre essas variáveis: o
desempenho dos estudantes nos componentes avaliados tende a aumentar
juntamente com o aumento no NSE. A correlação entre essas variáveis foi
significância ao nível de 10% (ρ=0,231, para o CFG, e ρ=0,241, para o CCE).
O nível socioeconômico e as políticas de ações afirmativas tiveram efeito
significativo no desempenho dos estudantes. O efeito do NSE é maior quando
comparamos os estudantes do alto NSE aos estudantes de baixo NSE. A nota
média dos estudantes de baixo NSE é 10,6 pontos menores quando a comparamos
à nota média do estudante do grupo de alto NSE, no CFG, e 0,46 pontos
padronizados no CCE (Tabela 49 do Apêndice B). O efeito da interação entre essas
variáveis também foi significativo. Mesmo controlando o nível socioeconômico dos
estudantes, os cotistas apresentaram desempenho inferior aos não cotistas e maior
diferença foi observada entre os cotistas de baixo NSE e os não cotistas de alto
NSE.
Gráfico 37 - Efeito do Nível Socioeconômico na nota média da prova do Componente de Formação Geral dos cotistas e não cotistas no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
219
Gráfico 38 - Efeito do Nível Socioeconômico na nota média da prova do Componente de Componente Específico dos cotistas e não cotistas no Enade 2014.
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Dentro dos grupos de mesmo nível socioeconômico, a magnitude da diferença
do desempenho entre cotista e não cotista é menor para o componente de formação
geral, sendo significativo nos grupos intermediário alto e alto do NSE. No grupo de
alto NSE, a nota média dos não cotistas foi 9,4% maior que a nota média dos
cotistas e, no grupo intermediário alto, esta diferença cai para 4,4%. No grupo de
baixo NSE, a nota média dos cotistas foi maior que a nota dos não cotistas e a
diferença entre as notas foi de apenas 0,96 pontos; no grupo intermediário baixo
NSE, a diferença foi de apenas 0,03 para os cotistas (Tabela 50 do Apêndice B).
Resultados semelhantes foram encontrados ao analisar o desempenho dos
estudantes no componente do conhecimento específico: no grupo de baixo NSE, a
nota dos cotistas foi 0,17 pontos padronizados maior que a nota dos não cotistas e
esta diferença foi significativa. No grupo de alto NSE, a nota dos não cotistas foi 0,29
pontos padronizados maiores que a dos cotistas.
Ao analisar o desempenho dos estudantes entre os grupos do NSE,
percebemos, mais claramente, a discrepância na nota do estudante por grupo de
cotas e NSE. No componente de formação geral, o desempenho dos cotistas de
220
baixo NSE é menor e difere significativamente do desempenho dos demais grupos,
com exceção do grupo dos não cotistas de baixo NSE, em que essa diferença não
foi significativa. A diferença no desempenho dos cotistas do grupo de alto NSE foi
estatisticamente significativa em relação ao desempenho dos demais grupos,
chegando a uma diferença de 10,3 pontos dos cotistas de baixo NSE.
O desempenho dos cotistas de alto NSE difere significativamente do
desempenho dos cotistas e não cotistas dos grupos de baixo NSE e dos não cotistas
do grupo de alto NSE (Tabela 51 e 52; Gráficos 14 e 15 do Apêndice B). No
componente do conhecimento específico, a nota dos cotistas de baixo NSE difere
significativamente da nota dos não cotistas de baixo, intermediário alto e alto NSE e
dos cotistas de intermediário alto NSE, sendo esta diferença mais expressiva para
os não cotistas de alto NSE. O desempenho dos não cotistas de alto NSE é superior
ao desempenho dos demais grupos e difere significativamente. A maior diferença no
desempenho entre os estudantes está em relação aos extremos do NSE: no CFG, a
nota dos não cotistas de alto NSE é 5,8 pontos maior que a nota dos cotistas de
baixo NSE; no CCE, a magnitude desta diferença é mais expressiva, a nota dos não
cotistas é 0,41 pontos padronizados maiores que a dos cotistas.
Esses resultados indicam que, na conclusão do curso de graduação, a
diferença de desempenho entre estudantes, em relação ao NSE, permanece e que
as IES não conseguiram proporcionar um resultado final equânime entre esses
estudantes. O ideal seria que o desempenho desses estudantes fosse semelhante,
independente do seu NSE e das políticas de ações afirmativas.
No estudo de Waltenberg e Carvalho (2012), o desempenho dos estudantes
que ingressaram nas universidades estaduais e federais pelas ações afirmativas é
inferior aos demais estudantes, mesmo controlando o perfil socioeconômico.
Mendes Júnior (2013), ao analisar o perfil socioeconômico dos estudantes da UERJ,
evidenciou que, entre os candidatos prejudicados, 37% declaram possuir uma renda
per capita maior que dez salários mínimos, estando no topo da distribuição de
riqueza. Para os cotistas, este número é de apenas 0,85%. Assim, a renda per
capita parece ser o principal determinante socioeconômico das notas de um
candidato ao vestibular.
Ao analisar o desempenho em relação à cor/raça autodeclarada pelo
estudante, observamos que, do total de 14.597 estudantes, 0,9% (n=134) se
221
autodeclararam amarelos e 0,9 (n=133) de origem indígena. Devido à baixa
representatividade desses grupos, na maioria das análises, consideramos apenas os
estudantes que se autodeclararam pretos, pardos ou brancos. Os estudantes
brancos apresentaram melhor desempenho em relação aos demais grupos de cor
(Tabela 14). No componente de formação geral, o desempenho dos estudantes
brancos difere significativamente do desempenho dos estudantes pretos e pardos.
Entre os demais grupos de cor/raça, não encontramos diferença significativa.
Considerando a população de pretos, pardos e brancos, dentro do mesmo grupo de
cor, o desempenho dos cotistas foi inferior ao desempenho dos não cotistas e esta
diferença foi significativa (Tabela 55 do Apêndice B).
Tabela 14 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por cor/raça no Enade 2014
Componente Cor/Raça N Média Desvio Padrão
Formação Geral
Branco(a) 4821 58,97 17,892
Preto(a) 2158 55,52 18,126
Pardo(a) 7351 56,32 17,972
Amarelo(a) 134 53,08 17,851
Origem indígena 133 52,40 18,094
Componente Específico
padronizado
Branco(a) 4821 ,109 1,012
Preto(a) 2158 -,048 ,993
Pardo(a) 7351 -,036 1,004
Amarelo(a) 134 -,100 ,999
Origem indígena 133 ,040 1,001
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Os efeitos individuais das variáveis cotas e cor/raça foram significativos para a
medida de desempenho, porém, o efeito de interação entre estas duas variáveis não
foi significativo. No componente de formação geral, ao se comparar os estudantes
entre os grupos de cor e cotas, o desempenho dos estudantes cotistas pretos e
pardos difere significativamente do desempenho dos estudantes não cotistas de cor
parda e branca. A diferença no desempenho é maior entre os estudantes não
cotistas brancos e os estudantes cotistas pretos, em que essa diferença é de 10,2%.
Ao analisar a relação entre as cotas, cor/raça e o desempenho na prova do
componente conhecimento específico, dentro de cada grupo de cor, os estudantes
cotistas também possuem o menor rendimento, mas somente foi encontrada
222
diferença significativa entre os cotistas e não cotistas brancos. Nos grupos pretos e
pardos, as diferenças não foram significativas ao analisar o desempenho dos
estudantes entre os grupos de cor/raça e cotas, observamos que a nota dos não
cotistas brancos é significativamente maior que a nota dos pretos, pardos e brancos
cotistas.
O estudante branco apresenta melhor desempenho quando comparado ao
estudante preto e pardo. A explicação para a diferença entre esses estudantes está
nas suas características socioeconômicas. A maioria dos estudantes brancos está
presente nos níveis intermediário alto e alto do NSE (62,1%). Entre os pretos, 69,8%
pertencem aos estratos mais baixos do NSE. O desempenho dos cotistas foi inferior
ao dos não cotistas, independente da sua cor e nível socioeconômico. Os resultados
apontam para o impacto do NSE no desempenho do estudante e corroboram os
resultados encontrados por Mendes Júnior (2013). O referido autor também
comparou o desempenho em relação à autodeclaração da cor e percebeu que os
brancos apresentaram maior desempenho em relação aos pardos, pretos e
indígenas. Ele verificou também que o desempenho médio dos pretos foi três pontos
menores que a categoria de referência dos brancos. Os resultados encontrados pelo
autor parecem indicar que outros fatores socioeconômicos afetam em maior grau as
notas de um candidato. A renda bruta, o tipo de escola, o bairro de origem e o nível
de escolaridade dos pais indicam uma maior influência no desempenho do indivíduo
do que o fator da cor da pele. Embora a análise do autor esteja baseada nos dados
do vestibular da UERJ, consideramos esses aspectos pertinentes às nossas
análises.
Com relação ao sexo dos estudantes, o desempenho dos homens foi superior
ao das mulheres, nos dois componentes avaliados. A nota média dos homens foi 3,8
pontos maior que a nota das mulheres, no CFG, e 0,37 pontos padronizados, no
CCE. Ao relacionar as variáveis sexo e cotas, o desempenho das mulheres cotistas
foi significativamente menor que o desempenho dos homens não cotista e cotista e
das mulheres não cotistas. Em relação aos homens cotistas, notamos que seu
desempenho foi significativamente maior que o das mulheres cotistas em 2,9 pontos
e significativamente menor que o dos homens não cotistas em 3,5 pontos e maior
que o das mulheres não cotistas em 0,27 pontos. O desempenho dos homens não
cotistas difere significativamente de todos os demais grupos. Essa diferença é mais
223
expressiva em relação às mulheres cotistas, que apresentaram rendimento inferior a
todos os outros grupos. A Tabela 15 contém informações do desempenho dos
estudantes cotistas e não cotistas nos componentes de formação geral e de
conhecimento específico e a nota bruta geral nos cursos de graduação avaliados
pelo Enade 2014. As análises a seguir comparam o desempenho entre os
estudantes em cada curso, individualmente, e, por esta razão, a variável nota bruta
do componente do conhecimento específico será utilizada em sua forma original. Em
geral, o desempenho dos estudantes é maior no componente de formação geral que
no componente do conhecimento específico, sendo os cursos de Matemática, Física,
Química e Filosofia os que apresentaram o mais baixo rendimento no CEE.
Em grande parte dos cursos, os estudantes não cotistas apresentaram
desempenho superior quando comparados aos cotistas. A magnitude da diferença
no desempenho entre esses grupos foi menor no componente do conhecimento
específico, exceto nos cursos de Artes Visuais, Biologia, Ciências Sociais, Música e
Pedagogia, que apresentaram menor magnitude no componente de formação geral.
224
Tabela 15 - Nota Média dos cotistas e não cotistas nos componentes de Formação Geral e Específico, por curso de graduação no Enade 2014
Curso Cotas N
Formação Geral Componente Específico Nota Bruta Geral
Média Desvio Padrão
Diferença entre as médias
P-valor
Média Desvio Padrão
Diferença entre as médias
P-valor
Média Desvio Padrão
Diferença entre as médias
P-valor
Arquitetura e Urbanismo*
Não Cotista
475 59,84 17,73 5,69 0,01
47,82 14,67 4,64 0,01
50,84 13,44 4,90 0,00
Cotista 87 54,15 17,47 43,18 13,55 45,94 12,49
Matemática
Não Cotista
746 52,89 17,76 -0,22 0,86
26,17 11,51 -0,69 0,40
32,87 10,67 -0,57 0,45
Cotista 270 53,11 17,18 26,86 11,34 33,44 10,29
Letras
Não Cotista
720 55,71 16,82 1,80 0,14
41,33 15,01 0,11 0,92
44,94 13,58 0,53 0,58
Cotista 264 53,92 16,73 41,22 13,60 44,41 12,47
Física
Não Cotista
366 55,72 19,23 2,43 0,26
33,66 15,00 1,19 0,49
39,19 13,98 1,50 0,35
Cotista 94 53,29 16,87 32,47 15,17 37,69 13,42
Química
Não Cotista
623 55,52 17,43 -0,55 0,73
36,48 14,08 -0,80 0,53
41,25 12,58 -0,74 0,51
Cotista 153 56,08 18,11 37,28 13,47 41,99 11,78
Biologia
Não Cotista
1165 59,99 16,21 0,33 0,73
44,63 15,11 1,76 0,05
48,48 13,52 1,41 0,07
Cotista 404 59,67 17,01 42,86 15,29 47,07 13,88
História
Não Cotista
645 56,66 19,16 2,74 0,05
40,84 17,57 1,48 0,24
44,80 16,07 1,79 0,12
Cotista 270 53,93 18,11 39,35 16,76 43,01 15,06
Geografia
Não Cotista
678 58,03 16,70 0,31 0,80
39,90 14,35 -1,23 0,26
44,45 13,05 -0,85 0,36
Cotista 274 57,72 17,68 41,14 13,81 45,30 13,05
225
Continuação
Curso Cotas N
Formação Geral Componente Específico Nota Bruta Geral
Média Desvio Padrão
Diferença entre as médias
P-valor
Média Desvio Padrão
Diferença entre as médias
P-valor
Média Desvio Padrão
Diferença entre as médias
P-valor
Filosofia
Não Cotista
273 53,68 17,32 2,11 0,26
32,53 15,28 1,30 0,42
37,83 13,46 1,51 0,30
Cotista 121 51,58 15,97 31,22 14,05 36,32 12,48
Computação/ Sistema da informação
Não Cotista
633 61,53 18,06
3,49 0,06
45,70 16,96
2,51 0,15
49,67 14,93
2,76 0,07
Cotista 109 58,04 17,84 43,19 14,36 46,92 12,82
Ciências Sociais
Não Cotista
296 57,28 19,10 1,47 0,49
42,82 15,45 3,45 0,05
46,45 14,64 2,95 0,67
Cotista 106 55,80 18,21 39,38 13,76 43,50 12,76
Engenharia*
Não Cotista
2243 64,53 17,21 5,68 0,00
47,26 15,59 3,35 0,00
51,59 13,91 3,93 0,00
Cotista 367 58,85 18,73 43,91 15,18 47,66 13,81
Pedagogia*
Não Cotista
1476 51,29 17,63 2,13 0,01
50,78 16,47 2,53 0,00
50,92 14,93 2,43 0,00
Cotista 729 49,15 17,22 48,25 16,29 48,49 14,67
Educação Física
Não Cotista
419 54,95 17,63 -0,12 0,94
49,93 15,22 0,86 0,56
51,20 13,62 0,61 0,64
Cotista 153 55,08 16,56 49,07 15,69 50,59 13,69
Música*
Não Cotista
174 56,26 17,49 6,66 0,03
48,42 13,10 7,64 0,00
50,39 11,92 7,38 0,00
Cotista 41 49,60 19,04 40,78 13,62 43,01 11,93
Artes Visuais
Não Cotista
157 53,53 16,53 0,91 0,70
45,86 16,38 3,83 0,10
47,79 14,61 3,10 0,13
Cotista 66 52,62 15,94 42,03 14,10 44,69 12,62
*significância ao nível de 5%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
226
Os cotistas tiveram desempenho superior aos não cotistas nos cursos de
Matemática, Química, Educação Física Licenciatura64 e Geografia65, mas esta
diferença não foi significativa e foi menor que 1 (um) ponto, exceto para o curso de
Geografia (1,23 pontos). Os cursos que apresentaram diferença estatisticamente
significativa no desempenho entre os não cotistas e cotistas foram, em ordem
crescente, Música, Arquitetura e Urbanismo, Engenharias, Pedagogia e Biologia.
Nas áreas das Ciências Exatas, principalmente nas Engenharias, era esperado
melhor desempenho dos estudantes no componente do conhecimento específico,
uma vez que os conteúdos avaliados nas provas referem-se às questões específicas
da área de formação, como por exemplo, os conhecimentos matemáticos,
científicos, tecnológicos e instrumentais presentes nos componentes curriculares e
que são adquiridos majoritariamente pelo estudante durante o curso de graduação.
Conforme Moriconi e Nascimento (2011),
as diferenças entre os componentes avaliados pelo Enade era esperada, devido ao caráter de cada provas. No caso do componente de formação geral, embora de acordo com as diretrizes dos cursos de Ensino Superior no país, predominam conhecimentos que devem compor os currículos de todos os cursos, sendo pouco presentes temas mais afeitos às áreas de exatas. Mais ainda, por tratar-se de conhecimentos de cunho geral, dependerão muito mais do background dos alunos e do ambiente no qual ele está inserido, do que quaisquer tipos de atividades que ele desenvolva no curso de Ensino Superior (p. 26).
A pesquisa realizada por Pinheiro (2014) com estudantes cotistas e não
cotistas da Universidade Federal do Espírito Santo encontrou resultados
semelhantes ao evidenciar as diferenças de rendimento entre esses dois grupos, os
estudantes não cotistas obtiveram desempenho melhor nos cursos de Engenharia
Elétrica, Engenharia Mecânica, Engenharia Civil e Engenharia da Computação.
Ao desagregar as Engenharias, observa-se que existe diferença
estatisticamente significativa entre os não cotistas e os cotistas apenas na
Engenharia Civil, no componente de formação geral, em que os cotistas tiveram nota
média de 60,47 e desvio padrão de 19,136 pontos e os não cotistas tiveram média
de 66,33 e desvio padrão de 19,13 pontos, sendo a diferença nas médias desses de
9,6%. No curso de Música, o número de cotistas é pequeno para que as diferenças
64
Apenas para o Componente de Formação Geral. 65
Apenas para o Componente do Conhecimento Específico.
227
no desempenho possam ser estabelecidas. A seguir, serão apresentados o perfil
dos estudantes dos cursos de Arquitetura e Urbanismo, Engenharias e Pedagogia.
4.2.2.1 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Arquitetura e Urbanismo
No curso de Arquitetura e Urbanismo, dos 562 estudantes concluintes, 15,5%
são cotistas e 84,5% são não cotistas. Neste curso, a maioria dos estudantes é do
sexo feminino (69,8%), tem até 24 anos de idade (51,8%); 48,8% se autodeclararam
brancos, 43,9% pardos e 6,4% (n=36) pretos. Estão mais presentes nos maiores
estratos no nível socioeconômico, sendo 65,5% no grupo de alto do NSE e 20,5% no
grupo intermediário alto do NSE, em que 66,9% têm pelo menos um dos pais com
nível superior ou pós-graduação; 50,3% têm renda familiar superior a seis salários
mínimos e 74,4% cursaram o Ensino Médio em escolas da rede privada. 42,9% têm
alto hábito de estudo; 47,3% participaram de algum projeto, programa ou atividade
acadêmica, 8,9% receberam alguma bolsa de permanência; e 63,3% optaram pelo
curso de Arquitetura e Urbanismo por vocação.
Entre os 87 estudantes cotistas, 18,4% se autodeclararam pretos e 59,8
pardos; 66,7% são do sexo feminino; e 42,5% têm entre 25 e 29 anos. Em relação
ao nível socioeconômico, 29,2% estão no grupo intermediário alto e 23,0% estão no
grupo alto NSE, em que 96,6% são oriundos de escolas públicas; 39,1% têm renda
familiar entre 1,5 e 3,0 salários mínimos; e 31,0% têm pelo menos um dos pais com
nível superior. 42,5% estão no grupo de alto hábito de estudo, 42,5% participaram
de programa, projeto ou atividade acadêmica e 25,3% receberam bolsa
permanência.
O perfil dos estudantes não cotistas é mais semelhante à descrição geral dos
estudantes no curso. Dos 475 estudantes, 92,0% estão presente nos níveis altos do
construto NSE, sendo 17,7% no estrato intermediário alto do NSE e 73,3% no
estrato alto do NSE. 87,9% são oriundos de escolas privadas; 73,5% têm pelo
menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação e 30,9% têm renda familiar
superior a dez salários mínimos. 53,7% têm até 24 anos de idade, 70,3% são do
sexo feminino e 54,7% se autodeclararam brancos e 41,0% pardos.
228
Os cotistas têm desempenho inferior aos não cotistas em todos os
componentes avaliados. A nota bruta geral dos não cotistas foi 10,5% maior que a
dos cotistas. Ao analisar, individualmente, os componentes de formação geral e
específico, a diferença no rendimento médio dos não cotistas e cotistas é de 10,5%
e 10,75%, no CFG e CCE, respectivamente. Neste curso, era esperada uma
diferença percentual maior no desempenho desses estudantes, uma vez que nos
cursos de alto prestigio social os cotistas tendem a ter desempenho médio inferior
aos não cotistas.
O nível socioeconômico do estudante está relacionado positivamente com a
nota do CFG e CCE, quanto maior o NSE do estudante maior deve ser sua nota. A
correlação entre essas variáveis foi estatisticamente significativa, porém muito fraca
(ρ=0,159), para o CFG, e (ρ=0,181), para o CCE. No componente de formação
geral, o desempenho do estudante de alto NSE difere significativamente apenas do
estudante de intermediário baixo NSE e esta diferença foi de 9,5 pontos. No
componente do conhecimento específico, a nota média do estudante de alto NSE
difere significativamente da nota do estudante de intermediário baixo e intermediário
alto NSE.
A Tabela 16 mostra o resultado do ajuste do Modelo de Regressão Linear
Múltiplo completo. As variáveis nível socioeconômico e grau de concordância do
estudante com a contribuição da organização didático-pedagógica do professor na
sua formação acadêmica influenciam significativamente o desempenho dos
estudantes, sendo esta última variável significativa apenas para o CFG. Os
estudantes que avaliaram mais positivamente o professor apresentam maior
desempenho nesse componente. No CCE, o nível socioeconômico foi o fator que
mais contribui para explicar a variabilidade do desempenho dos estudantes: os
estudantes com maiores valores do NSE têm as melhores notas. Nesse
componente, as variáveis cotas e cor não foram significativas. A variável cotas, na
presença das outras variáveis independentes, não contribuiu para a explicação do
desempenho do estudante, mesmo quando controlado o nível socioeconômico.
229
Tabela 16 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de Arquitetura e Urbanismo no Enade 2014
Variável
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento
Específico
Estimativa do
Parâmetro
(β)
P- Valor
Estimativa do
Parâmetro
(β)
P- Valor
Intercepto 66,199 0,000* 44,142 0,000*
Cotas -2,534 0,286 -0,877 0,652
Sexo 0,200 0,902 -0,089 0,946
Idade -0,258 0,153 0,008 0,959
Cor -2,120 0,173 -0,883 0,488
Nível Socioeconômico 2,803 0,018* 2,978 0,002*
Índice Hábito de estudo 0,947 0,314 1,226 0,112
Grau de concordância do professor 2,293 0,033* 1,627 0,064
Grau de concordância com a Infraestrutura da IES
0,442 0,644 -0,607 0,437
Participação em atividade acadêmica -2,531 0,100 2,376 0,059
Bolsa de Permanência 1,601 0,568 -3,081 0,179
R2 Ajustado 0,054 0,058
*Significância ao nível de 5%.
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
4.2.2.2 Perfil e desempenho dos estudantes das Engenharias
Os cursos de Engenharias foram agregados em uma única categoria de cursos
denominada “Engenharias” devido à baixa representatividade dos cotistas na
maioria dos cursos. Dos 2.610 estudantes concluintes dos cursos de Engenharias,
os cotistas representam 14,1% e concentram-se nas Engenharias Civil (28,1%),
Química (16,1%), Elétrica (12,3%) e Mecânica (11,2%) (Tabela 17).
Os cursos de Engenharias são representados por estudantes do sexo
masculino (68,9%), com idade até 24 anos (54,5%); 45,2% se autodeclararam
brancos e 44,3% pardos. Os pretos correspondem 9,0% do total de estudantes, dos
quais 2,9% (n=74) são cotistas e 6,2% (n=160) não cotistas. A maioria dos
estudantes tem pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação
(56,9%), possui renda entre três e dez salários mínimos (50,9%) e cursou o Ensino
230
Médio em escolas privadas (68,7%). Essas características refletem um nível
socioeconômico de intermediário alto (26,0%) a alto (56,8%). Em relação à vivência
acadêmica, 31,6% estão no grupo de intermediário alto e 33,7% no grupo alto do
hábito de estudo, 52,1% participaram de algum projeto, programa ou atividade
acadêmica, 16,0% receberam alguma bolsa de permanência; 63,3% optaram pelos
cursos de Engenharias por vocação e 25,0% por causa da inserção no mercado de
trabalho.
Tabela 17- Distribuição percentual dos estudantes cotistas e não cotistas nos cursos de Engenharias no Enade 2014
Cursos Não Cotista Cotista Total
n % n % n %
Engenharia civil 527 23,5 103 28,1 630 24,1
Engenharia elétrica 246 11,0 45 12,3 291 11,1
Engenharia de computação 91 4,1 7 1,9 98 3,8
Engenharia de controle e automação
18 0,8 5 1,4 23 0,9
Engenharia mecânica 315 14,0 41 11,2 356 13,6
Engenharia química 283 12,6 59 16,1 342 13,1
Engenharia de alimentos 66 2,9 12 3,3 78 3,0
Engenharia de produção 249 11,1 12 3,3 261 10,0
Engenharia 255 11,4 44 12,0 299 11,5
Engenharia ambiental 75 3,3 11 3,0 86 3,3
Engenharia florestal 118 5,3 28 7,6 146 5,6
Total 2243 100,0 367 100,0 2610 100,0 Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Dos 367 estudantes cotistas, 20,6% se autodeclararam pretos e 58,6% pardos;
71,4% são do sexo masculino e 51,8% têm até 24 anos de idade; 64,8% estão nos
estratos intermediário alto (34,3%) e alto (30,5%) do NSE, visto que 60,5% têm
renda familiar entre 1,5 e 5 salários mínimos e apenas 4,9% têm renda familiar
superior a dez salários mínimos, 28,3% têm pelo menos um dos pais com nível
superior ou pós-graduação e 93,2% cursou o Ensino Médio em escolas públicas.
Quanto à vivência acadêmica, 74,4% têm alto hábito de estudo, 55,3% participaram
de algum projeto, programa ou atividade acadêmica e 33,8% receberam alguma
bolsa de permanência.
Dos 2.243 estudantes não cotistas, 50,0% se autodeclararam brancos e 42,8%
pardos; 68,5% são do sexo masculino e 55,0% têm até 24 anos de idade; 87,9%
estão nos estratos intermediário alto (25,3%) e alto (62,6%) do NSE, visto que
26,3% têm renda familiar superior a dez salários mínimos, 61,6% têm pelo menos
231
um dos pais com nível superior e 79,1% cursaram o Ensino Médio em escolas
privadas. Quanto à vivência acadêmica, 62,6% têm alto hábito de estudo, 51,5%
participaram de algum projeto, programa ou atividade acadêmica e 13,5%
receberam alguma bolsa de permanência.
O rendimento dos estudantes no componente de formação geral foi 32,2%
maior que no componente do conhecimento específico. A nota média dos
estudantes, no CFG, foi 63,73 e desvio padrão de 17,54 pontos enquanto que, no
CCE, a nota média foi 46,79 e desvio padrão de 15,57 pontos. A configuração do
desempenho dos estudantes nos dois componentes avaliados é muito parecida.
Existe uma relação significativa e diretamente proporcional ente o desempenho e o
NSE. A maior parte dos estudantes com alto desempenho está nos estratos de alto
nível socioeconômico e o seu rendimento difere significativamente de todos os
outros estratos do NSE.
No componente do conhecimento específico, a nota média do estudante de alto
NSE foi 8,47 pontos maior que o estudante de baixo NSE, 5,5 pontos maior que a do
estudante de intermediário baixo NSE e 3,5 pontos do estudante de intermediário
alto NSE. No componente de formação geral, a nota do estudante de alto NSE foi
7,1, 6,3 e 3,8 pontos superiores à nota média do estudante de baixo, intermediário
baixo e intermediário alto NSE, respectivamente.
O desempenho dos estudantes não cotistas foi superior ao dos cotistas nos
dois componentes avaliados. A diferença no desempenho foi mais expressiva no
componente de formação geral, em que a nota do não cotista foi 9,7% maior que a
dos cotistas. Ao avaliar o componente do conhecimento específico, essa diferença
cai para 7,6%. Tanto no CFG quanto no CEE, a nota média do estudante não cotista
de alto NSE difere significativamente dos demais grupos, exceto da nota do cotista
de alto NSE. Essa diferença é mais expressiva com os cotistas de baixo e
intermediário baixo NSE e os não cotistas de baixo NSE. No CFG, a nota média dos
não cotistas de alto NSE é 7,5 pontos maior que a nota média dos cotistas de baixo
NSE e 8,5 pontos maior que do cotista de intermediário alto NSE. No CCE, a nota
média dos não cotistas de alto NSE é 110,8, 5,9 e 5,8 pontos maior que a nota
média dos não cotistas de baixo NSE e dos cotistas de baixo e intermediário baixo
NSE, respectivamente.
232
Ao analisar os cursos de Engenharias, individualmente, observamos que há
diferença significativa no desempenho entre os não cotistas e cotistas, apenas no
componente de formação geral do curso de Engenharia Civil, em que a diferença foi
de 5,9 pontos, e no componente do conhecimento específico do curso de
Engenharia de Produção66, em que a diferença foi de 16,3 pontos. Na pesquisa
realizada por Pinheiro (2014) com estudantes cotistas e não cotistas da UFES, o
autor encontrou resultados semelhantes ao evidenciar as diferenças de rendimento
entre estes dois grupos, os estudantes não cotistas obtiveram desempenho melhor
nos cursos de Engenharia Elétrica, Engenharia Mecânica, Engenharia Civil e
Engenharia da Computação.
As mulheres concluintes estão mais presentes nas Engenharia de Alimentos
(73,1%), Ambiental e Florestal (62,8%) e na Engenharia Química (44,4%) e têm
baixa representatividade nas Engenharia de Computação (8,2%), Engenharia
Mecânica (13,5%) e na Engenharia Elétrica (14,1%). Ao comparar o desempenho
dos estudantes em relação ao sexo, encontramos diferenças significativas nos dois
componentes em estudo. No CFG, a nota média das mulheres foi 2,5 pontos maior
que dos homens, principalmente a das mulheres não cotista. A nota média das
mulheres foi 65,45 e desvio padrão de 16,41 e os homens tiveram uma nota média
de 62,96 e desvio padrão de 18,02. O desempenho das mulheres não cotistas difere
significativamente das mulheres cotistas em 4,7 pontos, dos homens cotistas em 8,3
pontos e dos homens não cotistas em 2,3 pontos (Tabela 18).
Tabela 18 - Distribuição percentual dos estudantes por sexo nas Engenharias no Enade 2014
Sexo e cotas N
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento
Específico
Média Desvio Padrão
Média Desvio Padrão
Mulher Cotista 105 61,4 17,3 43,4 14,0
Homem Cotista 262 57,8 19,2 44,1 15,7
Mulher Não Cotista 706 66,1 16,1 45,5 14,4
Homem Não Cotista 1537 63,8 17,7 48,1 16,1
Total 2610 63,7 17,5 46,8 15,6
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
66
Apenas 12 estudantes eram cotistas, com nota média de 35,27 e desvio padrão de 15,43, e 249 não cotista, com 51,4 e desvio padrão de 15,54. Utilizamos teste não paramétrico de Wilcoxon-Mann-Whitney para Amostras Independentes para comparar os desempenhos dos estudantes.
233
No CCE, se observa o contrário, a nota média dos homens foi 2,3 pontos
superior a das mulheres. Os homens tiveram uma nota média de 47,5 e desvio
padrão de 16,1 e as mulheres tiveram nota média de 45,2 e desvio padrão de 14,3.
A nota média dos homens cotistas difere, significativamente, da nota média dos
homens e das mulheres cotistas e das mulheres não cotistas, sendo a maior
diferença observada entre as mulheres e os homens cotistas. A nota média dos
homens não cotistas é 4,7 pontos maior que a das mulheres cotistas e 4,0 pontos
maior que a dos homens cotistas.
O Modelo de Regressão Linear Múltipla foi ajustado para identificar os fatores
que influenciam no desempenho dos estudantes dos cursos de Engenharias. A
Tabela 19 mostra os resultados do ajuste do modelo e as variáveis explicativas do
modelo que contribuem para explicar o desempenho dos estudantes no curso no
componente de formação geral foram cotas, sexo, idade, nível socioeconômico,
sendo a variável cotas a de maior contribuição. Controlando o efeito de todas as
outras variáveis presentes no modelo, a variável cotas foi negativamente associada
ao desempenho, os cotistas tendem a apresentar pior rendimento que os estudantes
que não ingressaram na universidade por meio de políticas de ações afirmativas. A
variável idade também teve um efeito negativo e indica que quanto maior a idade do
estudante menor é o seu desempenho.
As variáveis sexo e nível socioeconômico tiveram efeito positivo sobre o
desempenho. O fato de o estudante ser do sexo feminino aumenta a sua nota média
em 1,95 pontos desde que as demais variáveis estejam fixas. Com já mencionado,
quanto maior o nível socioeconômico maior é a nota do estudante.
No componente do conhecimento específico, o efeito das cotas não foi
significativo, o que significa que o fato de o estudante ter ingressado na universidade
pelas políticas de ações afirmativas não interfere no seu desempenho na conclusão
do curso de graduação. Um aspecto interessante é que, ao controlar o efeito do
nível socioeconômico, essa variável tem efeito relevante sobre o desempenho. As
variáveis independentes significativas do modelo explicam 11,3% da variação na
média do desempenho.
As variáveis sexo, cor/raça e idade tiveram um efeito significativo e negativo no
desempenho dos estudantes. Controlando o efeito das outras variáveis, as mulheres
tendem a apresentar piores resultados que os homens e era esperado que o
234
desempenho dos estudantes mais velhos fosse inferior ao dos mais jovens. Moreira
(2011) avaliou os dados do curso de Engenharia Civil do Enade 2005 e verificou que
os estudantes com idade inferir a 24 anos apresentaram desempenho superior aos
estudantes mais velhos. Segundo a autora, os estudantes mais jovens,
provavelmente, ainda não ingressaram no mercado de trabalho e não possuem
responsabilidades familiares e, por isso, seu desempenho tende a ser mais alto. As
mulheres tiveram um desempenho inferior ao dos homens, uma explicação para
esse fato está nas “crenças antigas” de que os homens têm mais habilidades na
área das Ciências Exatas que se perpetuaram no Ensino Superior. De acordo com a
autora,
o curso de Engenharia Civil tem como condição o domínio das habilidades matemáticas. O menor domínio das habilidades matemáticas para as estudantes ocorre, de acordo com a literatura na área, no 7° ano do ensino fundamental e a partir daí tendem a se agravar as questões de gênero a habilidades matemáticas, chegando até o momento da escolha pela carreira profissional (MOREIRA, 2011, p. 168).
A cor/raça autodeclarada pelo estudante foi negativamente associada ao
desempenho acadêmico. Os estudantes pretos, pardos e indígenas têm uma nota
média de 1,3 pontos menor que os estudantes brancos ou de origem oriental. No
componente de formação geral, o efeito dessa variável no desempenho médio do
estudante foi positivo, mas não foi significativa.
Tabela 19 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados dos Cursos Engenharia no Enade 2014
Variável
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
Estimativa do
Parâmetro (β) P- Valor
Estimativa do Parâmetro
(β) P- Valor
Intercepto 77,503 0,000* 64,169 0,000*
Cotas -3,803 0,000* -1,079 0,235
Sexo 1,947 0,008* -3,665 0,000*
Idade -0,539 0,000* -0,731 0,000*
Cor 1,036 0,137 -1,306 0,030*
Nível Socioeconômico 1,751 0,001* 2,229 0,000*
Índice Hábito de estudo 0,74 0,087 1,626 0,000*
Grau de concordância do professor
0,429 0,507 2,425 0,000*
Grau de concordância com a Infraestrutura da IES
-0,066 0,890 -0,545 0,185
235
Variável
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
Estimativa do
Parâmetro (β) P- Valor
Estimativa do Parâmetro
(β) P- Valor
Participação em atividade acadêmica
1,043 0,145 3,183 0,000*
Bolsa de Permanência -3,167 0,052 -1,496 0,081
R2 ajustado 0,056 0,113
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
O nível socioeconômico, hábito de estudo, grau de concordância com a
organização didático-pedagógica do professor e participação em atividade
acadêmica tiveram um efeito significativo e positivo no desempenho dos estudantes.
Outro fator importante no modelo foi o hábito de estudo, quanto maior é o seu valor,
maior é a nota média do estudante. Os cursos de Engenharias requerem do
estudante alta dedicação aos estudos devido às complexidades dos conteúdos
abordados, uma vez que 91,6% dos estudantes afirmaram que os cursos de
Engenharias, em geral, exigiram organização e dedicação frequente aos estudos.
Os professores contribuem positivamente para o bom desempenho acadêmico
do estudante, apesar de a maioria dos alunos estarem mais presentes nos grupos
que mais avaliaram negativamente os professores. A organização didático-
pedagógica dos professores aumenta a nota média do estudante em 2,4 pontos,
mantendo fixas as outras variáveis. O estudante que participou de alguma atividade
acadêmica como, iniciação científica, monitoria, projetos de extensão, dentre outros
tendem aumentar a sua nota média em 3,2 pontos. Ao verificar o efeito isolado dos
tipos de atividade acadêmica, observa-se que participar de iniciação científica,
monitoria e do Programa de Educação Tutorial (PET) contribui muito
significativamente e positivamente para o desempenho do estudante; não foi
encontrada significância para a participação em projetos de extensão.
Moreira (2011) também encontrou efeito positivo das realizações das
atividades acadêmicas. Os estudantes que participaram de projetos de iniciação
científica e tecnológica tiveram desempenho médio quatro pontos superior ao dos
estudantes que não participaram deste tipo de atividade; quanto aos estudantes que
participaram de monitorias, o seu desempenho médio foi três pontos superior ao dos
236
demais estudantes. Também não foi encontrado efeito significativo para a
participação em extensão. Vemos assim que a dedicação às atividades acadêmicas
fora da sala de aula ajuda no desenvolvimento e aquisição de novas competências e
habilidades e contribuem no processo de formação acadêmica do estudante.
Nas Engenharias, a variável cotas contribuiu na explicação da diferença de
desempenho entre cotistas e não cotistas no componente de formação geral. Essa
variável tem um efeito negativo na média do desempenho, o que indica que os
cotistas têm desempenho inferior ao dos não cotistas e é a variável que mais afeta a
diferença de desempenho entre os estudantes. No componente de conhecimento
específico, o efeito da política de ação afirmativa também foi negativo, mas não
significativo. Os estudantes de baixo nível socioeconômico tiveram desempenho
inferior quando comparados aos estudantes pertencentes aos estratos mais altos no
NSE; o efeito desta variável é maior no CCE. A variável sexo também foi importante
na explicação do desempenho dos estudantes e o efeito desta variável é maior e
mais importante no CCE. Nesse componente, as mulheres têm desempenho inferior
aos homens. A cor/raça autodeclarada pelo estudante tem efeito negativo no
desempenho do estudante apenas no componente de formação específico.
O curso de Engenharias não diminuiu as diferenças entres os estudantes na
conclusão do curso de graduação. A diferença no desempenho dos estudantes não
é atribuída apenas às políticas de ações afirmativas, existem outros fatores como
nível socioeconômico, sexo, idade, cor/raça, hábito de estudo, as metodologias de
ensino e as relações com os professores e a participação em iniciação científica,
monitoria, projeto de extensão, dentre outros, que influenciam no desempenho dos
estudantes concluintes.
4.2.2.3 Perfil e desempenho dos estudantes do curso de Pedagogia
O perfil demográfico e socioeconômico dos estudantes do curso de Pedagogia
é característico de estudantes de cursos de baixo prestígio social. O total de
estudantes concluintes foi 2.205, dos quais 33,1% são cotistas e 66,9% são não
cotistas. O curso é representado por estudantes do sexo feminino (90,3%), que
escolheram o curso por vocação (27,0%) e por necessidade de inserção no mercado
237
de trabalho (25,6%). O grupo etário com a maior frequência de estudantes é de até
24 anos, com 29,6% do total, o segundo grupo foi acima dos 35 anos, com 26,3%.
Com respeito ao nível socioeconômico, a maioria pertence aos estratos baixo
(42,6%) e intermediário baixo (31,6%) do NSE e apenas 7,9% pertencem ao estrato
alto do NSE.
Ao analisar, individualmente, as variáveis que compõem o NSE, verificamos
que, do total de estudantes, 41,5% têm renda familiar de até 1,5 salários mínimo e
0,9% têm renda familiar superior a dez salários mínimos, a maioria têm pais (62,5% -
pai e 50,7% - mãe) que cursaram até o Ensino Fundamenta I (1° ao 5° ano) e 13,7%
têm pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação e 78,0%
cursaram o Ensino Médio em escolas da rede pública. Com relação à vivência
acadêmica, 43,0% têm baixo hábito de estudo, 34,1% participaram de algum projeto,
programa ou atividade acadêmica e 24,5% receberam alguma bolsa de
permanência.
Para além do nível socioeconômico, outros fatores diferenciam o curso de
Pedagogia dos outros cursos estudados detalhadamente. Do total de estudantes,
33,4% são casados, 43,2% moram em casas com os cônjuges e/ou filhos, 27,0%
têm renda e contribuem para o sustento da família e 33,9% concluíram o curso no
turno noturno. Esses fatores tornam o estudante do curso de Pedagogia,
considerado um curso de baixo prestígio social por Cardoso (2006), como singular
em relação aos demais cursos.
O perfil dos estudantes foi similar ao apresentado no Relatório do Curso
Licenciatura em Pedagogia67 do Enade 2013. A maior parte dos estudantes era do
sexo feminino (93,7%), 24,9% tinham até 24 anos, 47,7% dos estudantes se
declararam brancos(as), 38,4% pardos(as)/mulatos(as) e 11,7% pretos(as) (negros),
27,8% dos estudantes declararam que a renda familiar era de até 1,5 salário mínimo
e 37,0% têm entre 1,5 e 3 salários mínimos, 74,1% declararam que o pai tem até o
Ensino Fundamental, 63,7% das mães têm o mesmo nível de escolaridade e 83,3%
cursaram o Ensino Médio todo em escolas públicas.
Louzano (2010) analisou os estudantes do curso de Pedagogia avaliados pelo
Enade 2011 e verificou que 92,0% dos concluintes são do sexo feminino e têm, em
67
O Enade 2013 avaliou 1.114 cursos de Licenciatura em Pedagogia em todo o Brasil (335 de instituições públicas e 779 de instituições privadas).
238
média, 32 anos, 36% são pardos ou negros e, aproximadamente, 40% têm renda
familiar inferior a três salários mínimos.
O perfil demográfico e socioeconômico dos estudantes cotistas se aproxima do
perfil geral dos estudantes do curso de Pedagogia no Brasil, quando comparados ao
perfil dos não cotistas. O NSE é o fator de maior contribuição nas dissimilaridades
no perfil desses estudantes. Os cotistas correspondem a 33,1% do total de
concluintes no curso e são representados, em sua maioria, pelos estudantes do
sexo feminino (90,1%), do grupo etário de acima de 35 anos (31,0%). No universo
considerado, 54,7% dos estudantes se declararam pardos e 24,4% pretos.
Com relação ao nível socioeconômico, 85,5% encontram-se nos estratos mais
inferiores, sendo que 54,9% estão presentes no estrato baixo e 30,6% no
intermediário baixo do NSE. Os estudantes cursaram o Ensino Médio em escolas
públicas (92,7%), possuem renda familiar de até 1,5 salários mínimo (50,1%) e
apenas 0,4% têm renda familiar acima de dez salários mínimos e 8,4% têm pelo
menos um dos pais com nível superior completo ou pós-graduação. Com relação à
vivência acadêmica, 39,6% têm baixo hábito de estudo, 35,5% participaram de
algum projeto, programa ou atividade acadêmica e 32,5% receberam alguma bolsa
de permanência.
Considerando o universo de estudantes não cotistas, a maioria é do sexo
feminino (90,4%), do grupo etário de até 24 anos (31,0%), que se autoclassificaram
pardos (54,6%) e brancos (30,2%). Analisando a vivência acadêmica desses
estudantes, 44,7% têm baixo hábito de estudo, 33,5% participaram de algum projeto,
programa ou atividade acadêmica e 20,5% receberam alguma bolsa de
permanência. Com relação ao nível socioeconômico, a maior frequência é de
estudantes nos estratos baixo (36,5%) e intermediário baixo (32,1%) do NSE. Os
estudantes cursaram o Ensino Médio em escolas públicas (70,9%), possuem renda
familiar de até 1,5 salários mínimo (37,3%) e 16,3% têm pelo menos um dos pais
com nível superior completo ou pós-graduação.
O desempenho dos estudantes não cotistas é superior ao dos cotistas nos dois
componentes avaliados. A diferença no desempenho é de 4,4% (2,1 pontos), no
CFG, e 5,2% (2,5 pontos), no CCE, e esta diferença é estatisticamente significativa.
O nível socioeconômico está relacionado positivamente ao desempenho desses
estudantes e esta relação é fraca e mais expressiva para os não cotistas.
239
No componente de formação geral, o desempenho dos cotistas de baixo NSE é
menor que o dos cotistas e não cotistas de intermediário alto e alto NSE e
praticamente igual ao dos não cotistas de baixo NSE (Tabela 58 do Apêndice B).
Essa diferença no desempenho dos cotistas de baixo NSE é significativa em todos
os outros grupos, com exceção dos cotistas de intermediário alto e alto NSE. Já os
não cotistas com alto NSE tiveram desempenho superior a todos dos grupos e sua
nota difere em 9,9 pontos da nota média dos cotistas e não cotistas de baixo NSE e
7,9 pontos dos cotistas de alto NSE, mas esta diferença é somente significativa
entre os cotistas e não cotistas de baixo NSE (Tabela 59 do Apêndice B).
Observamos resultados semelhantes no componente do conhecimento
específico, pois os cotistas de baixo NSE tiveram desempenho inferior a todos os
outros grupos, com exceção dos não cotistas de baixo NSE cuja diferença foi de
apenas 0,02 pontos. A nota média dos cotistas de baixo NSE difere
significativamente da nota dos não cotistas de intermediário baixo, intermediário alto
e alto NSE. Já a nota média dos cotistas de alto NSE difere significativamente da
nota dos cotistas e não cotistas de baixo NSE.
O Modelo de Regressão Linear Múltipla foi ajustado para identificar os fatores
que influenciam no desempenho dos estudantes dos cursos de Licenciatura em
Pedagogia. As variáveis independentes do modelo explicam muito pouco da
variabilidade do desempenho dos estudantes (Tabela 20). O efeito da variável cotas
nos componentes avaliados foi negativo, mas não significativo, mesmo controlado
pelo nível socioeconômico.
Vários fatores influenciam o desempenho do estudante do curso de Pedagogia.
No componente de formação geral, as variáveis independentes sexo, idade, cor/raça
e a infraestrutura da IES foram negativamente significativas na explicação da
variação do desempenho médio entre os estudantes. As variáveis nível
socioeconômico, hábito de estudo e participação em atividades acadêmicas foram
positivamente significativas. No componente do conhecimento geral, as variáveis
idade, cor/raça, infraestrutura da IES influenciaram negativamente no desempenho
do estudante. As variáveis nível socioeconômico, hábito de estudo, bolsa de
permanência, atividade acadêmica contribuíram positivamente para o bom
desempenho dos estudantes. Os estudantes que participaram de iniciação científica,
monitoria, extensão e programas como o PET apresentaram desempenho superior
240
em relação aos demais estudantes. Os concluintes mais velhos tendem a ter menor
rendimento médio que os estudantes mais jovens. Esse resultado era esperado,
visto que os estudantes mais velhos são os casados, que contribuem para o
sustento da família e os que cursaram o curso no turno noturno.
No CFG, a variável sexo teve um efeito negativo e significativo no desempenho
do estudante. A nota média das mulheres foi 4,0 pontos menor que a dos homens.
Esse resultado não era esperado, uma vez que o curso é majoritariamente composto
por mulheres e, historicamente, de acordo com a literatura, as mulheres tendem a
ter um rendimento melhor que os homens. No CCE, o desempenho das mulheres é
1,3 pontos maior que o dos homens, mas este efeito não foi significativo. A variável
cor/raça influencia negativamente no desempenho dos estudantes. A nota média
dos estudantes brancos ou amarelos foi 2,1 pontos maior que a nota média dos
estudantes pretos, pardos e indígena, no CFG, e 1,6 pontos maior, no CCE,
mantendo as demais variáveis constantes.
Tabela 20 - Resultado do Modelo de Regressão Múltiplo para os dados do Curso de Pedagogia no Enade 2014
Variável
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento
Específico
Estimativa do
Parâmetro (β)
P- Valor
Estimativa do
Parâmetro (β)
P- Valor
Intercepto 69,890 0,000 63,342 0,000
Cotas -0,725 0,350 -1,361 0,059
Sexo -4,048 0,001 1,286 0,245
Idade -0,409 0,000 -0,386 0,000
Cor/raça -2,112 0,008 -1,589 0,030
Nível Socioeconômico 2,163 0,000 2,455 0,000
Índice Hábito de estudo 1,910 0,000 2,846 0,000
Grau de concordância do professor
-0,941 0,090 -0,704 0,172
Grau de concordância com a Infraestrutura da IES
-1,303 0,006 -1,367 0,002
Participação em atividade acadêmica
1,949 0,025 2,344 0,004
Bolsa de Permanência 0,666 0,482 1,881 0,033
R2 ajustado 0,118 0,137
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
241
Louzano (2010) aplicou os Modelos Multinível com o objetivo de testar a
hipótese de que diferenças institucionais dos cursos de Pedagogia estão associadas
às diferenças na qualidade destes programas, medido pelo desempenho do
estudante na prova do Enade. Verificou que o sexo, a raça e a renda têm
associação negativa com o desempenho e que as condições da infraestrutura das
IES têm uma relação positiva com o resultado do Enade. Nossos achados se
assemelham aos encontrados pelo autor, visto que, no componente de formação
geral, o sexo, a idade e a cor/raça também tiveram uma relação negativa com o
desempenho e a infraestrutura na IES uma relação positiva. Em nosso estudo, a
variável nível socioeconômico contribuiu positivamente para a explicação do
rendimento do estudante.
A variável bolsa de permanência, que representa se o estudante durante seu
processo de formação recebeu algum tipo de auxílio financeiro, como bolsa
alimentação, moradia, ou qualquer outro auxilio de permanência, foi significativa
apenas no curso de Pedagogia. As condições de permanência do estudante afetam
diretamente o desempenho dos estudantes, principalmente nos cursos em que o
NSE é muito baixo. Sendo assim, ampliar as políticas de permanência voltadas para
esse público é uma estratégia de melhoria da qualidade do Ensino Superior público.
4.2.3 Síntese da seção da análise do desempenho acadêmico
O principal objetivo desta seção foi verificar se existe diferença no desempenho
acadêmico entre os cotistas e não cotistas. Ao analisar, conjuntamente, os
estudantes, os resultados encontrados permitem concluir que, no geral, existe
diferença significativa no desempenho entre estudantes cotistas e não cotistas no
Enade 2013 e 2014.
Nos Enade 2013, o perfil do estudante cotista é muito diferente do perfil dos
estudantes não cotistas. A maior diferença no perfil desses estudantes foi em
relação ao seu nível socioeconômico. Geralmente, os cotistas encontram-se nos
níveis mais baixos do construto NSE e o seu desempenho é menor que o
desempenho dos estudantes não cotistas nos componentes avaliados. Embora
exista diferença significativa no desempenho entre os estudantes, ao compará-los
242
em relação curso de graduação, só foram encontradas diferenças estatisticamente
significativas no componente específico para os cursos de Medicina, Odontologia e
Farmácia. Nos demais cursos, os não cotistas tiveram desempenho superior aos
cotistas, com exceção dos cursos de Fonoaudiologia e Agronomia, no CFG, e nos
cursos de Odontologia, Serviço Social e Fonoaudiologia, no CCE; nestes cursos, as
diferenças na nota média não foram significativas.
No Enade 2014, ao fixar o nível socioeconômico, as maiores diferenças foram
encontradas nos níveis mais alto do NSE. A nota média dos cotistas e não cotistas
de intermediário alto e alto NSE difeririam significativamente no componente de
formação geral. No componente do conhecimento específico, foram encontradas
diferenças significativas entre esses grupos de estudantes no baixo e alto NSE. O
desempenho dos cotistas de baixo NSE é muito inferior ao dos não cotistas de alto
NSE, tanto no componente de formação geral quanto no de conhecimentos
específicos. O desempenho dos estudantes em relação ao curso difere
estatisticamente entre os cotistas e não cotistas apenas para os cursos de
Arquitetura e Urbanismo, Engenharias, Pedagogia e Música.
Nos cursos de Odontologia e Farmácia, quando analisada a nota bruta geral
dos estudantes (média ponderada entre a nota do componente de formação geral e
a nota do componente de conhecimentos específicos), não encontramos diferenças
significativas no desempenho entre os cotistas e não cotistas. Ao analisar o CFG e
CCE, individualmente, os rendimentos médios dos estudantes diferiram apenas no
componente de formação geral. No componente de conhecimento específico, o
rendimento médio é estatisticamente o mesmo. Esse resultado é interessante
porque mostra que, do ponto de vista técnico e específico da área de formação, o
curso promove equidade de resultados entre os estudantes, uma vez que esses
alunos foram expostos às mesmas condições dentro dos cursos e seus
desempenhos são estatisticamente iguais. Visto que o componente geral tem mais
relação com o repertório mais geral da vida do estudante (ambiente socioeconômico
e cultural), o desempenho dos cotistas difere significativamente dos não cotistas.
Essa diferença pode ser pelo fato de que, em geral, os estudantes não cotistas,
quando ingressam na universidade, terem um repertório de conhecimento maior que
os cotistas, ou seja, o background familiar dos estudantes influencia no seu
rendimento na prova de componente específico do Enade.
243
Nos cursos de Medicina, Arquitetura e Urbanismo, Engenharias, Pedagogia e
Música, os desempenhos dos estudantes diferiram significativamente nos dois
componentes avaliados. Nos demais cursos em que não foram encontradas
diferenças significativas no rendimento dos estudantes, podemos supor que esses
cursos estão provendo equidade de resultados entre os cotistas e não cotistas.
Os modelos de regressão múltiplos foram ajustados com o objetivo de
identificar os fatores que influenciam o desempenho dos estudantes no Enade nos
cursos cuja diferença na nota média dos cotistas e não cotistas foram significativas.
A variável cotas, que representa as políticas de ações afirmativas, teve um efeito
negativo e significativo no desempenho dos estudantes no componente de formação
geral, nos cursos de Engenharias e Farmácia, e no componente do conhecimento
específico, em Medicina. Nos cursos de Pedagogia, Arquitetura e Urbanismo,
Engenharia (CCE), a variável cotas não contribuiu para a explicação das diferenças
no desempenho dos estudantes, e sim, outros fatores, tais como o nível
socioeconômico, a idade, o sexo e o hábito de estudo. O curso de Odontologia foi o
mais singular, tendo somente a variável idade do estudante como a única variável
significativa para explicar a variabilidade na média das notas dos componentes de
formação geral e de conhecimento específico. A variável cor/raça foi negativamente
associada ao desempenho, no CCE, dos cursos de Medicina e Engenharias, e nos
dois componentes, em Pedagogia. Os pretos, pardos ou indígenas tiveram
rendimento médio inferior aos brancos e amarelos.
Em geral, considerando conjuntamente os seis cursos analisados, os fatores
que promovem a equidade de resultados na conclusão do curso de graduação são:
nível socioeconômico, hábito de estudos, participação em iniciação científica, ou
monitoria, ou extensão, a infraestrutura da universidade e o grau de concordância
com as contribuições didático-pedagógicas do professor na formação acadêmica do
estudante. E os fatores que não promoveram equidade de resultados na conclusão
do curso foram: cotas, idade, sexo e cor/raça. Vale ressaltar que, no curso de
Pedagogia, no CCE, a variável bolsa de permanência contribuiu positivamente para
a promoção da equidade. Em todos os cursos, as variáveis independentes utilizadas
nos modelos de regressão explicaram muito pouco da variabilidade no desempenho
dos estudantes, o que dificulta a interpretação dos modelos ajustados.
244
4.3 DETERMINANTES DO DESEMPENHO DOS ESTUDANTES DO ENADE 2013
E ENADE 2014 - APLICAÇÃO DOS MODELOS MULTINÍVEL
Em conformidade com os objetivos desta tese, os resultados apresentados
nesta seção têm por finalidade identificar os fatores que influenciam no desempenho
dos estudantes avaliados pelo Enade 2013 e 2014. Tendo em vista a necessidade
de explorar a estrutura hierárquica dos dados, aplicamos os Modelos de Regressão
Hierárquica para analisar o desempenho acadêmico dos estudantes (nível I) dentro
dos cursos (nível 2).
Esse tipo de metodologia permite captar os relacionamentos das variáveis
entre os diferentes níveis e investigar as diferenças no desempenho entre
estudantes dentro do curso e as diferenças entre os cursos. Os possíveis fatores
explicativos que podem influenciar no desempenho podem ser classificados em dois
grandes grupos: os associados ao estudante (características pessoais,
socioeconômicas da família e acadêmicas) e os associados à instituição de Ensino
Superior (práticas didáticas dos professores e a infraestrutura das universidades). A
Tabela 21 descreve as variáveis de cada nível que foram utilizadas no Modelo
Multinível. Todas as variáveis explicativas foram centradas na média para facilitar a
interpretação dos resultados.
Devido à complexidade das inter-relações entre os fatores associados ao
desempenho, julgamos mais apropriado não levar em consideração o tamanho do
efeito produzido pelos modelos ajustados, apenas iremos nos referir à existência ou
não de associações positivas ou negativas. Associações positivas indicam que o
fator contribui para melhorar o desempenho do estudante e, consequentemente,
favorece promoção da equidade de resultados na conclusão do curso. Associações
negativas apontam para os fatores que mais diferenciam os estudantes em relação a
seu desempenho e não contribuem para a equidade educacional.
As estimativas obtidas para todos os modelos multinível apresentados foram
feitas através do software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) que,
apesar de não ser específico para a análise de dados hierárquicos, permite o
tratamento deste tipo de dados e oferece uma interpretação confiável dos
resultados. Pardo et al. (2007) apresentam as etapas do ajuste dos modelos
multinível utilizando o SPSS e mostram como interpretar corretamente os resultados
245
obtidos. Os autores apresentam também as etapas necessárias para ajustar e
interpretar modelos multinível através do SPSS.
Tabela 21 - Descrição das variáveis Independentes do Modelo Multinível para os dados do Enade 2013 e Enade 2014
Variável Independente no estudo Estrutura da Variável
Variável no Nível do Estudante
Cotas 0 – Não cotistas
1 - Cotistas
Sexo 0 - Masculino
1- Feminino
Idade anos completos
Cor ou raça 0 - Brancos ou amarelo
1 - Preto ou Pardo ou Indígena
Nível Socioeconômico Construto do nível socioeconômico
Hábito de estudo Construto do hábito de estudo
Grau de concordância do professor Construto do professor
Grau de concordância da Infraestrutura da IES
Construto da infraestrutura da IES
Participação em algum tipo de pesquisa, projeto ou atividade acadêmica
0 - Não
1- Sim
Recebeu algum tipo de bolsa de permanência
0 - Não
1- Sim
Variável no Nível do Curso
Nível socioeconômico do curso de gradação
Média aritmética simples do construto nível socioeconômico dos estudantes de cada curso
Cotas curso Proporção de estudantes cotistas no curso de graduação
Media do grau de concordância do professor
Média aritmética simples do construto grau de concordância com o professor do curso.
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Inicialmente, foi realizada a análise de variância com efeitos aleatórios (modelo
nulo) para obter informação acerca da variação observada no desempenho entre os
estudantes dentro do curso (nível 1) e entre os cursos (nível 2). Dado que esses
modelos não utilizam nenhuma variável de controle, os respectivos efeitos são
denominados efeitos brutos. Essa é uma etapa importante para avaliar a aplicação
dos modelos multinível mais complexos.
O coeficiente de correlação intraclasse fornece informação sobre o grau de
semelhança entre os estudantes (nível 1) dentro de um mesmo curso e expressa a
variância total devido ao nível do curso. Valores desse coeficiente iguais a zero
246
indicam que os estudantes estão homogeneamente distribuídos entre os cursos e
que seu desempenho não depende do curso. Portanto, não existe uma estrutura
hierárquica nos dados e a análise no nível do estudante (nível 1) é mais apropriada.
Valores pequenos da correlação intraclasse não significa a inexistência de
associação entre as variáveis no nível do estudante e as do nível do curso. Em
seguida, foi ajustado o modelo de coeficientes aleatórios para examinar o ajuste do
modelo de regressão a fim de obter os valores médios dos coeficientes de regressão
dos cursos e saber a magnitude da variação dos coeficientes de regressão entre os
cursos. E, por fim, foi ajustado o modelo completo para avaliar o efeito das variáveis
independentes, apresentadas na Tabela 21, no desempenho dos estudantes. Em
todos os modelos foi adotado o nível de 5% de significância.
Para permitir que os coeficientes das variáveis possam ser comparados com os
coeficientes dos diferentes cursos, as notas brutas do Componente de Formação
Geral e do Componente do Conhecimento Específico foram padronizadas com
média zero e o desvio padrão das notas de cada curso, conforme descrito por
Moriconi e Nascimento (2014). Após a estimação dos parâmetros do modelo, o
Teste Wald foi utilizado para avaliar a significância dos coeficientes da parte fixa e
da parte aleatória do modelo multinível.
Modelo Nulo
As Tabelas 22 e 23 mostram o resultado do ajuste do modelo nulo aplicado,
inicialmente, para analisar o desempenho dos estudantes nos componentes de
formação geral e conhecimento específico para os dados do Enade. Esse modelo é
importante para obter a parcela de variação do desempenho para cada nível de
hierarquia. Assim, podem-se avaliar as diferenças entre as médias dos alunos no
mesmo curso (nível do estudante) e a diferença entre as médias dos cursos (nível
do curso). O desempenho do estudante (Yij) i no curso j é definido pelo intercepto β0j
e pelos termos do erro aleatório εij. A média de cada curso β0j é especificada pela
soma dos termos 𝛾00, que representa a média geral do desempenho, e 𝑢0𝑗 é o efeito
aleatório associado ao curso, é o quanto a média do curso desvia-se da média geral,
como definido no capítulo de metodologia. A parte aleatória entrecurso (variância no
curso 𝜎𝑢02 ) indica o quanto varia o desempenho dos estudantes entre os cursos. A
247
parte aleatória entre estudante ou intracurso (variância dos resíduos 𝜎𝜀2) indica o
quanto varia o desempenho dos estudantes dentro de cada curso.
𝑌𝑖𝑗 = 𝛾00 + 𝑢0𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (1)
No Enade 2013, no CFG, o coeficiente de variância entre os estudantes (0,998)
foi maior que entre os cursos (0,1885), indicando que a maior parte da variação do
desempenho é devido ao estudante dentro do curso. Confirmamos esse resultado
ao observar o valor do coeficiente de correlação intraclasse, que mede o grau de
variabilidade existente entre os diferentes cursos em comparação com a
variabilidade existente entre os alunos do mesmo curso. Nesse componente,
aproximadamente, 15,9% da variação no desempenho é atribuída ao curso e 84,1%
é atribuída ao estudante dentro de cada curso. No componente do conhecimento
específico, percebemos que o curso é responsável pela maior parte da variação do
desempenho do estudante. A porcentagem da variância, que é devido ao curso, foi
50,8% e 49,2% da variabilidade do desempenho, e é atribuída ao estudante dentro
do curso. Nesse componente, o curso explica, aproximadamente, 50% de toda a
variabilidade do desempenho dos estudantes.
Obtivemos, assim, que o modelo nulo do Enade 2013 no componente de
formação geral e conhecimento específico é dado por:
𝑌𝑖𝑗 = 3,365 + 𝑢0𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (CFG) (2)
𝑌𝑖𝑗 = 4,102 + 𝑢0𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (CCE) (3)
Tabela 22 - Resultado no modelo nulo ajustado com os dados do Enade 2013
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
Estimativa Erro
Padrão P-
valor Estimativa
Erro Padrão
P-valor
Efeito Fixo
Intercepto (𝛾00)
3,365 0,122 0 4,102 0,283 0
Efeito Aleatório
Entre Estudante 0,998 0,020 0 1,008 0,012 0 Entre Curso 0,188 0,078 0,016 1,039 0,056 0,007
Variação Total 1,186 2,047 Correlação Intraclasse(%)
15,852 50,757
Deviance 14348,553 14287,534
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
248
No Enade 2014, os resultados caminharam na mesma direção dos encontrados
no Enade 2013. O coeficiente de variância entre estudante foi maior que o
coeficiente de variância do entre curso. Tanto no componente de formação geral
quanto no componente do conhecimento específico, a maior parte da variabilidade
do desempenho é devido aos estudantes dentro do curso. O percentual de variação
atribuída aos estudantes é 94,9%, no CFG, e 86,8%, no CCE. Isso mostra que
apenas uma pequena parcela da variabilidade do desempenho é atribuída ao curso,
sendo 5,1%, no CFG, e 13,2%, no CCE (Tabela 23).
Obtivemos assim, que o modelo nulo do Enade 2014 no componente de
formação geral e conhecimento específico é dado por:
𝑌𝑖𝑗 = 3,207 + 𝑢0𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (CFG) (4)
𝑌𝑖𝑗 = 2,799 + 𝑢0𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (CCE) (5)
Esses resultados apontam que a variabilidade no desempenho do estudante
atribuída ao curso de graduação é maior no componente de conhecimento
especifico que no componente de formação geral. A diferença entre a contribuição
do curso de graduação e entre os componentes avaliados era esperada. Como já
mencionado, o componente do conhecimento específico avalia as competências e
habilidades dos estudantes frente às questões específicas da área de formação e
supõe-se que a maior parte desse conhecimento foi adquirida durante o seu
processo de formação no curso de graduação. Portanto, o curso tem um papel
importante no resultado final do estudante.
O CFG avalia o domínio de conhecimentos e compreensão de conteúdos que
transcendem o ambiente acadêmico e que são relevantes para a realidade social. O
conhecimento acumulado pelo estudante durante todo o seu processo de
aprendizagem, especialmente na educação básica, pode ter influenciado em seu
rendimento neste componente.
Considerando as diferentes áreas do conhecimento avaliadas e os objetivos
das pesquisas sobre desempenho de estudantes no Ensino Superior, os resultados
da estimação do modelo nulo se assemelham aos encontrados por Soares, Ribeiro e
Castro (2001), Diaz (2007), Cruz (2010) e Moriconi e Nascimento (2014), em que a
variação do desempenho foi maior entre os estudantes dentro do mesmo curso ou
instituição do que entre os cursos ou instituições.
249
Tabela 23 - Resultado no modelo nulo ajustado com os dados Enade 2014
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
Estimativa Erro
Padrão P-
valor Estimativa
Erro Padrão
P-valor
Efeito Fixo
Intercepto (𝛾00) 3,207 0,059 0,000 2,799 0,099 0,000
Efeito Aleatório
Entre Estudante 0,999 0,012 0,000 1,015 0,012 0,000
Entre Curso 0,054 0,020 0,007 0,154 0,057 0,006
Variação Total 1,053 1,169
Correlação Intraclasse (%)
5,128 13,174
Deviance 41486,078 41719,184
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
No estudo de Moriconi e Nascimento (2014), o valor do coeficiente de
correlação intraclasse foi maior no componente do conhecimento específico que no
componente de formação geral. No CCE, o valor dessa correlação variou entre 22%
e 31%, e, no CFG, entre 4% e 10%. Os autores destacam dois pontos importantes
no estudo:
Em primeiro lugar, percebe-se que em todos os casos, assim como nas demais pesquisas do gênero, a variação das notas intracursos é sempre bem maior que a variação entrecursos. Em segundo lugar, existe uma diferença entre os resultados relativos ao componente específico e à formação geral: a variância relativa aos cursos tende a ser significativamente maior no primeiro caso que no segundo. Ou seja, o curso em que o aluno está ajuda a explicar muito mais a nota no componente específico que na formação geral. No caso da formação geral, há grupos de Engenharia nas quais, o curso explica muito pouco da variação nas notas dos alunos (MORINONI; NASCIMENTO, 2014, p. 26).
Dias (2007) avaliou os dados do Exame Nacional de Cursos (Provão) de 2000,
para os cursos de Administração, Direito e Engenharia Civil, e o valor do coeficiente
de correlação intrainstituição foi 28,86%, o que indica que a maior parte da variância
do desempenho deve-se à variação entre os alunos de uma mesma instituição
(intrainstituição) e não a variação entre as instituições de Ensino Superior (entre-
instituições). Soares, Ribeiro e Castro (2001) utilizaram os dados do Provão de 1996
a 1999 para avaliar os cursos de Direito, Administração e Engenharia Civil, e os
250
valores do coeficiente de correlação intrainstituição foi 16%, 20% e 23%,
respectivamente, e concluíram que a diferença entre os desempenhos dos alunos de
uma mesma instituição é a maior responsável pela variabilidade observada no
desempenho destes estudantes. Segundo os autores, “a IES por si só, é incapaz de
‘determinar’ um bom resultado aos seus estudantes. Os fatores relacionados ao
nível socioeconômico, culturais e às suas habilidades cognitivas são as maiores
responsáveis pela variação no resultado do Provão” (SOARES; RIBEIRO; CASTRO,
2001, p. 77).
Os resultados apresentados nas tabelas anteriores nos permitem avaliar a
significância dos parâmetros estimados. O intercepto é o único parâmetro fixo nos
modelos e representa a média geral do desempenho dos cursos. Em todos os
componentes, o parâmetro foi significativo (p-valor < 0,05). Para avaliar a
significância dos parâmetros de efeito aleatório, utilizamos o Teste de Wald e
verificamos que o efeito aleatório do curso foi significativo para os modelos nulos
ajustados. Esses resultados apontam que o curso de graduação tem um efeito no
desempenho do estudante, ou seja, uma parcela da variabilidade da nota do
estudante deve-se ao curso de graduação, sendo mais expressiva no CCE. De
posse desses resultados, seguimos adiante com a estimação do efeito das variáveis
independentes do nível do estudante no desempenho, nos componentes avaliados.
Modelo 1: Modelo com uma covariável
O objetivo é avaliar o efeito da variável cotas no desempenho dos estudantes,
ou seja, predizer o desempenho médio de cada estudante em função de ele ter
ingressado na universidade através das políticas de ações afirmativas ou de
inclusão social. A variável cotas é uma variável indicadora com os cotistas como
referência e foi inserida no modelo no nível do estudante. Uma regressão para cada
curso pode ser ajustada para predizer a variável dependente Yij pela variável
explicativa Xij. O modelo proposto é descrito a seguir, conforme apresentado no
Capítulo 3. Nesse modelo, consideramos apenas os efeitos aleatórios.
Yij = γ00 + γ10Xij + u0j + εij (6)
251
No modelo (6), 𝛽1𝑗= γ10 é o coeficiente de regressão, que é a mudança
esperada no desempenho quando X1j aumenta uma unidade, ou seja, é o efeito das
cotas na média do estudante.
Ao analisar as informações na Tabela 24, observamos que o componente de
formação geral de todos os efeitos fixos do nível do estudante foi significativo e
reduziu muito pouco o valor da Deviance68 do modelo nulo. Esses resultados
mostram que a introdução da variável cotas no modelo melhorou muito pouco o
ajuste deste modelo. Nos dois componentes, o efeito da variável cotas foi
significativa para a explicação da variabilidade dos estudantes (p-valor < 0,05).
No componente de formação geral, o coeficiente associado à variável cotas
indica que os alunos cotistas têm nota média inferior aos não cotistas. A estimativa
da variabilidade entre os cursos (0,186) e a variância dos resíduos (0,998)
diminuíram muito pouco a inclusão da variável cotas em relação ao modelo nulo.
Comparando essas estimativas do modelo nulo ao modelo atual, a proporção da
variância entre estudante (resíduos), explicada no nível 1, foi 0,2%, e no nível do
curso (entrecurso), foi 1,0%. Esses valores indicam que 0,2% das diferenças entre
os estudantes dentro do curso são diferenças atribuídas às políticas de ações
afirmativas. O coeficiente intraclasse (15,7%) praticamente não se alterou, isso
indica que, ao acrescentar o efeito atribuível cotas, 15,7% da variância total do
desempenho são atribuídas às diferenças entre as médias dos cursos. Apesar do
efeito individual das políticas de ações afirmativas no desempenho dos estudantes
entre os cursos ser significativo, ele é muito pequeno.
Tabela 24 - Resultado no modelo com apenas a variável explicativa cotas no nível do estudante no Enade 2013
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
Estimativa
Erro Padrão
P-valor
Estimativa
Erro Padrão
P-valor
Efeito Fixo
Intercepto (𝛾00) 3,388 0,121 0,000 4,124 0,283 0,000
Cotas (𝛾10) -0,136 0,037 0,000 -0,130 0,038 0,001
Efeito Aleatório
Entre Estudante 0,998 0,020 0,000 1,006 0,020 0,000
68 A medida Deviance mede o grau de desajuste do modelo e permite fazer comparações entre
modelos. Quanto maior for o valor do Deviance, maior é o desajuste do modelo.
252
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
Estimativa
Erro Padrão
P-valor
Estimativa
Erro Padrão
P-valor
Entre Curso 0,186 0,077 0,000 1,039 0,426 0,015
Variação Total 1,183 2,045
Correlação Intraclasse(%)
15,722 50,807
Deviance 14278,988 14341,297 Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
No componente do conhecimento específico, os resultados foram similares aos
encontrados no componente de formação geral. Comparando essas estimativas do
modelo nulo ao modelo atual, tanto a proporção da variância entre os estudantes
quanto entrecurso foi, aproximadamente, igual à zero. Ao analisar o coeficiente
intraclasse, percebemos que, ao acrescentar o efeito atribuível cotas, 50,8% da
variância total do desempenho ainda se atribuem às diferenças entre as médias dos
cursos. Nesse componente, as políticas de ações afirmativas contribuem muito
pouco para a explicação das diferenças no desempenho entre os cursos e nem
entre os estudantes de um mesmo curso. Ademais, o valor da Deviance aumentou,
significativamente, indicando a falta de ajuste entre os dados e o modelo.
O modelo com uma covariável do Enade 2013 no componente de formação
geral e conhecimento específico são dados por:
Yij = 3,388 − 0,136Xij + u0j + εij (CFG) (7)
Yij = 4,124 − 0,130Xij + u0j + εij (CFG) (8)
No Enade 2014, ao avaliar o efeito individual das políticas de ações afirmativas
no desempenho do estudante, os dados mostram que, apesar de essa variável ser
significativa, ela explica muito pouco ou quase nada da variabilidade do
desempenho entre os estudantes de um mesmo curso e entre os cursos. No
componente de formação geral, a estimativa do coeficiente da variável cotas foi
negativa e significativo (p-valor < 0,05). A nota média dos estudantes cotistas foi
menor que a nota dos não cotistas. Entretanto, ao analisar os componentes
aleatórios do modelo, verificamos que essa variável ajuda a explicar muito pouco da
variabilidade do desempenho entre os estudantes. Nesse modelo, o coeficiente de
correlação intraclasse foi sensivelmente igual ao obtido antes de incluir a variável
cotas no modelo. Ao comparar o modelo nulo ao modelo com a covariável, a
253
proporção da variância entre estudante (resíduos), explicada no nível 1, foi de,
aproximadamente, 0,2%, e no nível do curso (entrecurso), foi 3,70%. Esses valores
indicam que 3,7% das diferenças entre os estudantes dentro do curso são
diferenças atribuídas às políticas de ações afirmativas.
Tabela 25 - Resultado no modelo com apenas a variável explicativa cotas no nível do estudante no Enade 2014
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
Estimativa
Erro Padrão
P-valor
Estimativa Erro
Padrão P-
valor
Efeito Fixo
Intercepto (𝛾00) 3,234 0,058 0,000 2,824 0,098 0,000
Cotas (𝛾10) -0,114 0,020 0,000 -0,103 0,020 0,000
Efeito Aleatório
Entre Estudante 0,998 0,012 0,000 1,013 0,012 0,000
Entre Curso 0,052 0,020 0,007 0,152 0,056 0,007
Variação Total 1,050 1,165
Correlação Intraclasse(%)
4,952 13,047
Deviance 41458,273 41697,926
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
No componente do conhecimento específico, os resultados seguem o mesmo
padrão do CFG. Ao comparar o ajuste do modelo nulo com o modelo com a
covariável cotas, temos que o modelo nulo se ajusta melhor aos dados que o
modelo atual, indicando que a variável cotas não é significativa para explicar o
desempenho dos estudantes. O modelo com uma covariável do Enade 2014 no
componente de formação geral e conhecimento específico é dado por:
Yij = 3,234 − 0,114Xij + u0j + εij (CFG) (7)
Yij = 2,824 − 0,103Xij + u0j + εij (CFG) (8)
Os resultados mostram que, nos componentes avaliados pelo Enade em 2013
e 2014, a variável cotas, quando adicionada, individualmente, ao modelo nulo,
contribui muito pouco para a explicação da variabilidade do desempenho dos
estudantes nos cursos. Possivelmente, devem existir outros fatores que ajudem a
explicar a variabilidade do desempenho dos estudantes.
254
Modelo 2: Modelo completo
O modelo completo foi ajustado e adicionado ao modelo 1 e às demais
variáveis no nível do estudante e do curso, descritas na Tabela 21. Todas as
variáveis explicativas foram centradas na média do curso para facilitar a
interpretação dos parâmetros estimados. Nos modelos ajustados, o único coeficiente
que varia aleatoriamente de um curso para outro é a constante de intersecção do
nível 1 do estudante (β0j); os coeficientes de inclinação variáveis X (β1j ) são
considerados fixos, ou seja, as variáveis explicativas afetam os estudantes da
mesma maneira (modelos de intercepto aleatório). Nesses modelos, além das
variáveis dependentes nota na prova do componente de formação geral e nota na
prova do componente de conhecimentos específicos, utilizamos a variável nota bruta
geral, que é uma média ponderada dos resultados dos componentes de formação
geral (25%) e de conhecimentos específico (75%) como variável dependente para
estudar o desempenho geral do estudante no Enade 2013 e 2014. Os modelos
ajustados permitem avaliar o efeito da característica pessoal, socioeconômica e
acadêmica no desempenho do estudante na conclusão do curso de graduação.
A Tabela 26 apresenta o resultado do ajuste do modelo multinível com as
variáveis explicativas do nível 1 (nível do estudante) e das variáveis no nível 2 (nível
do curso), para os dados do Enade 2013. O efeito das variáveis explicativas cotas,
idade, sexo, nível socioeconômico, hábito de estudo, atividade acadêmica e bolsa
permanência no nível do estudante e as variáveis nível socioeconômico do curso e
grau de concordância com a organização didático-pedagógica do professor do curso
foram significativas no modelo (p-valor<0,05) e levaram a uma redução significativa
no valor da Deviance em relação ao modelo nulo. Esses resultados indicam que a
inclusão dessas variáveis explicativas ajuda a melhorar a qualidade dos modelos
ajustados, principalmente no modelo do componente específico. Com a inclusão das
variáveis no nível 1 e do nível 2, o valor do coeficiente de correlação intraclasse
reduziu em relação ao modelo nulo. No componente de formação geral, 8,5% da
variabilidade existente no desempenho dos estudantes é atribuída à variação entre
os cursos e 91,5% da variabilidade do desempenho é atribuída ao estudante dentro
do mesmo curso. No componente do conhecimento específico e na nota buta geral,
255
aproximadamente, 37% da variabilidade no desempenho dos estudantes deve-se
aos cursos de graduação.
No Enade 2014, o efeito fixo para a maioria das variáveis foi significativo nos
modelos ajustados, com exceção da variável cotas, que não contribuiu
significativamente para a explicação da variação do desempenho dos estudantes em
nenhum dos componentes avaliados (Tabela 27). A inclusão das variáveis
independentes nos modelos levou a uma redução significativa no valor da Deviance
em relação ao modelo nulo, indicando a adequação dos modelos ajustados aos
dados. No componente de formação geral, apenas 4,3% da variabilidade existente
no desempenho dos estudantes é atribuída à variação entre os cursos e 95,7% da
variabilidade do desempenho é atribuída ao estudante dentro do mesmo curso. No
componente do conhecimento específico, 11,1% da variabilidade no desempenho
dos estudantes é atribuída ao curso de graduação.
No geral, os resultados apresentados nas Tabelas 26 e 27 confirmam alguns
resultados gerais encontrados na seção anterior. No Enade 2013, ao analisar o
desempenho geral dos estudantes através da nota bruta geral, há uma desigualdade
de resultados, favorecendo os estudantes não cotistas. O rendimento médio dos
estudantes cotistas é 0,09 pontos menor que os não cotistas. Todavia, ao considerar
os componentes, individualmente, verificamos que as cotas têm impacto negativo e
estatisticamente significativo apenas no componente de formação geral, sendo que
as diferenças no rendimento médio desses estudantes não foram muito grandes,
mas, é existente. No CFG, o coeficiente desta variável indica que os estudantes que
ingressaram na universidade por meio de políticas de ações afirmativas têm 0,14
pontos menor na nota média que os estudantes que não fizeram uso desta política
para o ingresso na universidade.
No componente do conhecimento específico, o efeito das cotas não foi
importante para explicar a variabilidade das notas média dos estudantes, isto é, o
desempenho dos cotistas e não cotistas não diferem significativamente. Nesse
componente, o nível socioeconômico dos estudantes teve um impacto positivo no
desempenho acadêmico, favorecendo os estudantes com melhores condições
econômicas. É provável que o efeito das políticas de ações afirmativas esteja sendo
intermediado pelo efeito do nível socioeconômico, visto que os estudantes cotistas
se encontram nos estratos mais baixos do nível socioeconômico.
256
Outra hipótese, já mencionada na seção anterior, é que essa diferença nos
resultados entre os componentes pode ter relação com as habilidades e
competências avaliadas. O componente de formação geral está mais associado ao
repertório cultural e social do estudante. Nesse componente, são abordados temas
que transcendem ao ambiente acadêmico e que são relevantes para sua realidade
social, exigindo do aluno capacidade de ler, interpretar e produzir textos, estabelecer
relações, propor soluções para situações problema, elaborar sínteses e administrar
conflitos.
Nesse componente, o desempenho final está associado mais ao background
familiar dos estudantes. Conforme Avena e Verhine (2013, p.43), as diferenças no
desempenho entre os estudantes “devem-se às desigualdades de estoque de capital
humano que os estudantes acumularam ao longo de sua vida escolar”. Para os
autores, o rendimento do estudante é uma combinação das condições e qualidade
do ensino que lhes é oferecido no momento atual e o que foi oferecido no passado
na educação básica. O componente específico avalia os conhecimentos mais
técnicos da área de formação e os estudantes, quando inseridos no mesmo
(contexto) ambiente de aprendizagem, tendem a ter desenvolvimento acadêmico
semelhante.
No Enade 2014, que avaliou os cursos das áreas das Ciências Exatas e
Humanas, que possuem uma parcela significativa de cotistas, o efeito das políticas
de ações afirmativas na nota média dos estudantes, também, não foi significativo em
nenhum dos componentes, por outro lado, o nível socioeconômico foi o fator de mais
impacto na explicação da variabilidade do desempenho no nível do estudante. No
nível do curso, as políticas de ações afirmativas tiveram um efeito negativo e não
significativo na explicação da variabilidade do desempenho entre os cursos.
Portanto, as cotas tiveram um impacto no desempenho do estudante no
componente de formação geral nos cursos da área das Ciências da Saúde. Nos
cursos das áreas de Exatas e das Ciências Humanas, o efeito das cotas, na
presença de outras variáveis explicativas, não foi significativo. Esses resultados nos
levam a questionar o porquê de as diferenças entre os estudantes nos diferentes
cursos: Qual o tipo de iniciativa que alguns cursos estão implementando para
garantir um desenvolvimento acadêmico equânime entre os estudantes?
257
O nível socioeconômico teve um impacto positivo no desempenho acadêmico,
favorecendo os estudantes com melhores condições econômicas, ou seja, os
estudantes com alto nível socioeconômico têm melhor rendimento médio quando
comparados aos demais estudantes, no componente específico do Enade 2013, e
em todos os componentes, do Enade 2014. Para compreender quais fatores que
compõem o nível socioeconômico têm efeito significativo no desempenho, ajustamos
os modelos mais simples, apenas com as variáveis do nível do estudante. Nesse
modelo, consideramos as variáveis renda acima de dez salários mínimos (0 - Não e
1 - Sim), pai com nível superior (0 - Não e 1 - Sim), mãe com nível superior (0 - Não
e 1 - Sim) e tipo de escola (0 - Privada, 1- Pública).
Os resultados indicaram que os estudantes com renda superior a dez salários
mínimos tiveram desempenho superior ao dos estudantes com renda inferior a dez
salários mínimos, em todos os componentes avaliados. O tipo de escola teve um
efeito significativo e negativo no desempenho, os estudantes de escolas públicas
têm desempenho inferior aos estudantes de escolas privadas. As variáveis pai com
nível superior e mãe com nível superior influenciaram positivamente no rendimento
médio dos estudantes, apenas nos dados do Enade de 2014.
Ao analisar as variáveis no nível do curso, a variável renda média do curso foi
significativa para a medida de desempenho. Os estudantes cujos cursos possuem
baixo valor do nível socioeconômico apresentam maiores dificuldades na conclusão
do curso. A conclusão mais importante é que o maior impacto sobre o rendimento
dos estudantes foi captado pela variável renda da família.
A variável sexo foi negativamente associada ao desempenho, indicando que
existe uma desigualdade de gênero, os homens têm desempenho superior ao das
mulheres, com exceção do componente de formação geral do Enade 2013 em que
essa variável não foi significativa. O efeito do sexo é maior no componente do
conhecimento específico, os homens tendem a ter um maior domínio nos conteúdos
mais técnicos dos cursos de graduação.
Apesar da pequena magnitude no coeficiente da variável idade, essa variável
foi associada negativamente com o rendimento na prova nos dois componentes
avaliados. Visto que o rendimento tende a diminuir com o aumento da idade, os
estudantes mais velhos tendem a ter pior desempenho. A cor/raça também
apresentou efeito negativo, por isso, os estudantes que se autodeclararam brancos
258
ou amarelos de origem oriental tiveram rendimento superior em relação aos
estudantes pretos, pardos e indígenas no Enade de 2014.
O hábito de estudo influenciou positivamente o rendimento acadêmico haja
vista que há uma diferenciação no desempenho dos estudantes quando os mesmos
têm elevado hábito de estudo. Esse resultado é importante para as instituições de
Ensino Superior formularem uma proposta pedagógica de orientação e organização
das práticas de estudo.
O grau de concordância com as contribuições do professor na formação
acadêmica do estudante mostrou-se associado positivamente ao desempenho do
estudante. O professor tem um papel importante na formação acadêmica dos
estudantes, uma vez que a relação da instituição com o estudante é mediada por
este profissional. Para identificar os fatores das características dos professores que
afetam o rendimento médio dos alunos, ajustamos o modelo multinível apenas com
as variáveis utilizadas na estimação do construto do professor. Dos seis indicadores
avaliados, cinco tiveram impacto positivo sobre o desempenho. Quando os
professores têm domínio dos conteúdos abordados nas disciplinas; estimulam os
estudantes a se empenharem nos estudos; têm uma boa relação com os estudantes
dentro e dentro da sala de aula; apresentam as referências bibliográficas indicadas
nos planos de ensino e formulam avaliações da aprendizagem compatíveis com os
conteúdos ou temas trabalhados em sala de aula, os estudantes apresentam
melhores resultados acadêmicos. O plano de ensino apresentado pelos professores
teve impacto negativo na nota média dos estudantes no Enade 2014. Os estudantes
que afirmaram que os planos de ensino apresentados pelos professores
contribuíram para o desenvolvimento das suas atividades acadêmicas obtiveram
nota média menor que os estudantes que afirmaram que os planos de ensino não
ajudaram para melhorar o aproveitamento da disciplina.
O grau de concordância com a infraestrutura da universidade foi negativamente
associado ao desempenho, apenas no Enade 2014. Os estudantes que avaliaram
positivamente a infraestrutura das universidades tendem a ter desempenho inferior
aos estudantes que avaliaram negativamente a IES. Para avaliar quais fatores da
infraestrutura da IES que mais contribuem para explicar o desempenho dos
estudantes, ajustamos o modelo multinível apenas com as variáveis utilizadas na
estimação do construto. O indicador condições da infraestrutura das salas de aulas
259
apresentou um efeito positivo sobre o desempenho. Os ambientes e os
equipamentos destinados às aulas práticas, a quantidade de material para as aulas
práticas e o acervo da biblioteca foram negativamente associados à nota média final
dos estudantes e esse efeito é maior no componente do conhecimento específico.
Esses resultados indicam que a falta de investimento na melhoria dos
laboratórios para as aulas práticas, a aquisição de materiais suficientes para atender
a todos os alunos, uma maior diversificação dos acervos bibliográficos e a não
superação das dificuldades financeiras enfrentadas pelas universidades produz um
efeito negativo no resultado final dos estudantes e aumenta as desigualdades
acadêmicas entre os cotistas e não cotistas.
As atividades acadêmicas afetam positivamente o desempenho dos
estudantes. Participar de iniciação científica, monitoria, projeto de extensão elevam
o desempenho médio dos estudantes, pois, aqueles que participaram dessas
atividades acadêmicas tiveram desempenho superior aos estudantes que não
participaram destas atividades. Sendo assim, ampliar a participação dos estudantes
em atividades que associem a pesquisa, o ensino e a extensão pode contribuir para
minimizar as diferenças acadêmicas entre os cotistas e não cotistas. Além disso, é
importante aumentar o número de bolsas acadêmicas destinadas a programas e
projetos que não adotem o critério de alto coeficiente de rendimento como o mais
importante na seleção dos estudantes, para que os cotistas de menor desempenho
tenham oportunidade de participar das atividades acadêmicas.
Outro fator que foi associado negativamente ao desempenho foi a bolsa
permanência. Com base nos resultados dos modelos, os estudantes que ao longo
do curso de graduação receberam auxílio moradia, alimentação, transporte ou
outros tipos de auxílio financeiro tendem a ter desempenho inferior aos estudantes
que nunca receberam estes tipos de benefício. Esse resultado é compreensível,
visto que a característica socioeconômica dos estudantes que receberam esse tipo
de auxilio é distinta dos demais estudantes. A maioria desses estudantes (76,9%,
Enade 2013, e 65,5%, Enade 2014) encontra-se nos estratos mais baixos do nível
socioeconômico69 e são estudantes que necessitam de mais atenção financeira para
69
No Enade 2013, no componente de formação geral e na nota bruta geral, os estudantes que receberam esse tipo de auxílio têm desempenho inferior quando comparados aos estudantes que não receberam nenhum tipo de bolsa auxílio. A maioria desses estudantes é oriunda de escolas públicas (58,1%), 40,2% têm renda familiar de até 1,5 salário mínimo, 26,7% desses estudantes têm pelo
260
conseguirem permanecer na universidade e, consequentemente, obterem melhores
resultados acadêmica. Para Peixoto et al. (2013), a vulnerabilidade social e
econômica dos estudantes afeta o desenvolvimento acadêmico, principalmente dos
cotistas, pois eles precisam trabalhar para contribuir no sustento da família e se
manter na universidade e essa situação, na maioria das vezes, prejudica o seu
rendimento.
Portanto, existe a necessidade de ampliar o programa de bolsa permanência
de forma efetiva e beneficiar um maior número de estudantes de baixo nível
socioeconômico, como uma estratégia para minimizar as desigualdades acadêmicas
entre os estudantes. Ademais, é importante a realização de estudos, cujo objetivo
seja analisar as condições de permanência dos estudantes nas universidades e
propor intervenções eficazes na solução de problemas financeiros enfrentados pelos
alunos ao ingressarem no Ensino Superior.
Em geral, as diferenças no desempenho dos estudantes não devem ser
atribuídas apenas às políticas de ações afirmativas, pois existem outros fatores mais
significativos, como o nível socioeconômico, a sexo, a idade e a cor/raça que
também influenciam no desempenho desses estudantes. O efeito individual do nível
socioeconômico no desempenho dos estudantes é mais significativo que o efeito das
políticas de ações afirmativas, embora exista uma associação entre estas variáveis.
Talvez, o efeito das cotas esteja em função do nível socioeconômico que, no
presente estudo, foi estimado através das variáveis observadas renda da família,
nível de escolaridade dos pais e tipo de escola em que o estudante cursou o Ensino
Médio.
Portanto, esta seção foi destinada a identificar os fatores que influenciam no
desempenho dos estudantes na prova do componente de formação geral e no
componente do conhecimento específico do Enade 2013 e 2014. Nesse respeito,
verificamos que os fatores sexo, idade, cotas, cor/raça, bolsa de permanência e a
infraestrutura da IES foram associados negativamente ao desempenho acadêmico.
Enquanto que os fatores nível socioeconômico, hábito de estudo, grau de
concordância com a organização didático-pedagógica dos professores e a
menos um dos pais com nível superior. No Enade 2014, ao analisar a variável bolsa permanência individualmente, não foram encontradas diferenças significativas no desempenho desses estudantes em relação aos que não receberam nenhum tipo de auxílio financeiro.
261
participação em atividades acadêmicas fora da sala de aula impactam positivamente
no desempenho dos estudantes. Em um sistema educacional baseado nos
princípios da equidade, as diferenças econômicas e sociais não devem influenciar
nos resultados educacionais. Destarte, os resultados apresentados evidenciam que
as universidades investigadas não estão conseguindo promover a equidade de
resultados entre seus estudantes, visto que, mesmo controlando as diferenças
econômicas e considerando as características das instituições de Ensino Superior,
as disparidades educacionais entre os cotistas e não cotistas permanecem na
conclusão do curso.
262
Tabela 26 - Estimativas no Modelo multinível completo para os dados do Enade 2013
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
Nota Bruta Geral
Estimativa Erro
Padrão P-valor Estimativa
Erro Padrão
P-valor Estimativa Erro
Padrão P-valor
Efeito Fixo
Intercepto 3,753 0,213 0,000* 4,361 0,762 0,000* 5,107 0,728 0,000*
Variáveis do nível do Estudante Cotas -0,137 0,040 0,001* -0,053 0,039 0,178 -0,092 0,039 0,020*
Sexo -0,022 0,033 0,501 -0,090 0,032 0,005* -0,083 0,032 0,011* Cor 0,039 0,029 0,185 -0,050 0,029 0,086 -0,030 0,029 0,291 Idade -0,021 0,004 0,000* -0,035 0,004 0,000* -0,036 0,004 0,000* Nível Socioeconômico -0,032 0,021 0,123 0,050 0,020 0,016* 0,032 0,020 0,114 Índice Hábito de estudo 0,090 0,022 0,000* 0,018 0,022 0,412 0,043 0,022 0,047* Grau de concordância do professor 0,059 0,019 0,002* 0,051 0,019 0,007* 0,062 0,019 0,001* Grau de concordância com a Infraestrutura da IES
0,028 0,018 0,121 -0,010 0,018 0,570 0,001 0,018 0,962
Participação em atividade acadêmica 0,073 0,030 0,016* 0,299 0,030 0,000* 0,279 0,030 0,000*
Bolsa de Permanência -0,127 0,036 0,000* -0,059 0,036 0,099 -0,090 0,036 0,011*
Variáveis do nível do Curso
Proporção de cotistas no curso -2,307 8,145 0,099 -2,571 4,482 0,582 -4,111 4,283 0,365
Nível Socioeconômico do curso de gradação
0,834 7,983 0,003* 0,695 0,705 0,353 0,992 0,674 0,179
Média do Grau de concordância com o professor
-0,811 8,253 0,177 2,138 1,978 0,311 1,660 1,890 0,405
Efeito Aleatório
Entre Estudante 0,982 0,020 0,000* 0,955 0,019 0,000* 0,947 0,019 0,000*
Entre Curso 0,040 0,021 0,061 0,563 0,283 0,047* 0,514 0,258 0,046*
Variação Total 1,022 1,518 1,461 Correlação Intraclasse(%) 3,941 37,080 35,160
Deviance 14211,471 14093,499 14052,543
*Significância ao nível de 5%.
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
263
Tabela 27 - Estimativas no Modelo multinível completo para os dados do Enade 2014
Componente de Formação Geral Componente do Conhecimento
Específico Nota Bruta Geral
Estimativa Erro Padrão P-valor Estimativa Erro Padrão P-valor Estimativa Erro Padrão P-valor
Efeito Fixo
Intercepto 2,236 0,697 0,011 3,039 0,956 0,010* 3,841 0,924 0,002*
Variáveis do nível do Estudante
Cotas -0,036 0,020 0,072 -0,005 0,020 0,814 -0,014 0,019 0,458
Sexo -0,093 0,018 0,000* -0,174 0,018 0,000* -0,173 0,018 0,000*
Cor -0,036 0,018 0,039 -0,075 0,017 0,000* -0,073 0,017 0,000*
Idade -0,014 0,001 0,000* -0,016 0,001 0,000* -0,018 0,001 0,000*
Nível Socioeconômico 0,127 0,012 0,000* 0,202 0,011 0,000* 0,207 0,011 0,000*
Índice Hábito de estudo 0,074 0,011 0,000* 0,144 0,011 0,000* 0,143 0,010 0,000*
Grau de concordância do professor 0,025 0,012 0,029* 0,014 0,011 0,206 0,020 0,011 0,074
Grau de concordância com a Infraestrutura da IES
-0,042 0,011 0,000* -0,050 0,010 0,000* -0,055 0,010 0,000*
Participação em atividade acadêmica 0,107 0,019 0,000* 0,307 0,018 0,000* 0,287 0,018 0,000*
Bolsa de Permanência -0,116 0,022 0,000* -0,080 0,021 0,000* -0,104 0,021 0,000*
Variáveis do nível do Curso
Proporção de cotistas no curso 2,788 2,167 0,229 -2,555 2,956 0,409 -3,270 2,858 0,281
Nível Socioeconômico do curso de gradação
0,031 0,392 0,940 1,263 0,538 0,043* 0,761 0,520 0,178
Média do Grau de concordância com o professor
-1,009 0,831 0,256 2,879 1,138 0,059 1,950 1,100 0,110
Efeito Aleatório
Entre Estudante 0,960 0,011 0,000 0,906 0,011 0,000 0,889 0,010 0,000
Entre Curso 0,043 0,020 0,043 0,114 0,038 0,037 0,074 0,036 0,038
Variação Total 1,003 1,020 0,963
Correlação Intraclasse(%) 4,313 11,133 7,687
Deviance 40931,902 40112,81 39818,301
*Significância ao nível de 5%.
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
264
5. CONSIDERAÇÕES FINAIS
Esta tese teve como principal objetivo investigar se existe diferença no
desempenho acadêmico entre cotistas e não cotistas na conclusão do curso de
graduação nas Universidades Federais da Região Nordeste, no exame nacional de
desempenho de estudantes de 2013 e 2014. Também, foi do nosso interesse
conhecer o perfil socioeconômico dos estudantes cotistas e não cotistas e conhecer
as principais características que diferenciam estes dois grupos de estudantes, além
de investigar os principais fatores que contribuem na promoção da equidade de
resultados na conclusão do curso de graduação.
A base de dados utilizada nessa investigação contém informações sobre as
notas obtidas nas provas dos componentes de formação geral e de conhecimentos
específicos e sobre as características pessoais e acadêmicas dos estudantes
concluintes dos cursos de graduação das Universidades Federais da Região
Nordeste que adotaram alguma política de ação afirmativa como parte do seu
processo seletivo, anterior à Lei de cotas 12.711/2012.
Essas informações nos permitiram compreender os fatores que diferenciam o
desempenho acadêmico entre os estudantes cotistas e não cotistas e os resultados
encontrados contribuíram para a reflexão do impacto das políticas de ações
afirmativas nas universidades investigadas. Inicialmente, foi realizada uma descrição
dos aspectos mais relevantes das universidades que participaram do estudo em
relação às cotas e cor/raça.
Os estudantes cotistas estão em menor proporção, principalmente, nos
cursos de alto prestígio como Medicina, Odontologia, Biomedicina, nas
Engenharias70, Ciências da Computação e Sistema de Informação e Arquitetura e
Urbanismo. Os cursos de Nutrição, Serviço Social, Enfermagem, Pedagogia,
Filosofia, Artes Visuais e História possuem o maior contingente de estudantes
cotistas.
O quantitativo de estudantes cotistas e pretos é maior nas universidades que
adotaram o critério étnico-racial como parte de seu processo seletivo. Os estudantes
70
O percentual de estudantes cotista é menor no curso de Engenharia da Computação e Engenharia de Produção e estão mais presentes nas Engenharias Química, Florestal, Alimento e Civil.
265
pretos continuam sub-representados nas universidades investigadas, embora
tenhamos observado ações direcionadas para a minimização das diferenças de
ingresso entre os diferentes grupos. Existe uma distância considerável na
representatividade de estudantes pretos e brancos nas universidades investigadas,
os negros representam a maior parte dos sujeitos excluídos do Ensino Superior.
Grande parte dos estudantes beneficiários das políticas de ações afirmativas
ingressou nas universidades pelo critério social por serem estudantes egressos da
rede pública de ensino e pelo critério étnico-racial. O percentual de estudantes
brancos cotistas foi 1,5 pontos maior que o de estudantes pretos cotistas, no Enade
2013, e 0,8 pontos, no Enade 2014. Em relação aos estudantes não cotistas, a
diferença no percentual de ingresso entre brancos e pretos é em torno de 38,9
pontos (Enade 2013) e 25 pontos (Enade 2104). Esses resultados mostram a
necessidade da ampliação das políticas de ações afirmativas para a população
preta, visto que o estudante preto não está se beneficiando na mesma proporção
que o estudante branco do acesso à universidade e, principalmente, nos cursos de
alto prestígio social.
O perfil socioeconômico71 dos estudantes cotistas é muito distinto do perfil
dos não cotistas e essa diferença fica mais evidente quando se investiga a renda
familiar e o nível de escolaridade dos pais. Os cotistas estão mais presentes nos
estratos mais baixos do construto nível socioeconômico, sendo representados pelos
estudantes cuja renda total da família é inferior a três salários mínimos, têm até 24
anos, os pais estudaram até o Ensino Fundamental e menos de 23% dos cotistas
têm pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação, além disso, são
negros72 e cursaram o Ensino Médio em escolas da rede pública de ensino. Os
estudantes não cotistas possuem renda total da família superior a seis salários
mínimos, são brancos, têm até 24 anos, cursaram o Ensino Médio em escolas
privadas e mais de 50% têm pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-
graduação.
Verificamos que as características socioeconômicas dos estudantes cotistas
de baixo NSE se aproximam das características dos estudantes não cotistas de
71
O nível socioeconômico dos estudantes foi estimado com base na renda total da família, nível de escolaridade dos pais e tipo de escola em que cursou o Ensino Médio. 72
Junção de pretos e pardos. Entre os pretos a maior proporção é de cotistas.
266
mesmo NSE e se distinguem dos subgrupos de estudantes cotistas e não cotistas
com alto NSE. Os estudantes cotistas de alto nível socioeconômico, em sua maioria,
possuem renda familiar superior a dez salários mínimos, pelo menos um dos pais
têm nível superior ou pós-graduação, cursaram o Ensino Médio em escolas públicas;
são pardos e concluíram a graduação nos cursos de Medicina, Odontologia e nas
Engenharias, principalmente, na Engenharia Civil.
Percebe-se que o perfil dos estudantes cotistas e não cotistas de alto nível
socioeconômico é muito semelhante. Possivelmente, esses cotistas são egressos de
institutos federais de ensino e teriam condições de ingressarem no Ensino Superior
sem acessar as políticas de ações afirmativas. Portanto, consideramos ser
necessário rever os critérios sociais para seleção de estudantes cotistas.
Os resultados encontrados nos permitem concluir que, em geral, os
estudantes cotistas tiveram desempenho inferior aos estudantes não cotistas na
prova dos componentes de formação geral e do conhecimento específico no Enade
2013 e 2014. Observa-se que a diferença no desempenho médio dos estudantes é
maior no componente de formação geral.
Ao analisar a nota média dos estudantes em relação à cor, observa-se que a
nota dos não cotistas brancos é maior e difere, significativamente, da nota dos
cotistas pretos e pardos. E os cotistas pretos possuem menor nota média do que
todos os demais grupos de estudantes segundo a cor.
A maior discrepância entre os estudantes está concentrada no nível
socioeconômico, os estudantes cotistas de baixo NSE têm desempenho muito
inferior ao dos cotistas e não cotistas de alto NSE. Esse resultado é importante para
a reflexão sobre a equidade de resultados no Ensino Superior. Em um sistema
educacional baseado nos princípios da equidade, as diferenças econômicas e
sociais não devem influenciar nos resultados educacionais. De acordo com Karino
(2016), um sistema educacional equânime assegura um ensino de qualidade e
igualitário para todos os indivíduos, independentemente do nível socioeconômico,
raça ou gênero. Para a autora, “uma educação, pautada em políticas regidas pelo
princípio da equidade, precisa buscar superar as desigualdades educacionais em
busca de um ensino de qualidade para todos” (KARINO, 2016, p. 93).
267
Ao analisar o desempenho dos estudantes em relação aos cursos de
graduação, encontramos diferenças estatisticamente significativas nos cursos de
Odontologia, Farmácia, Medicina, Arquitetura e Urbanismo, Engenharias, Pedagogia
e Música. Para os demais cursos, não foram encontradas diferenças significativas.
Nos cursos de Odontologia e Farmácia, ao comparar a nota bruta geral dos
estudantes (média ponderada entre a nota do componente de formação geral e a
nota do componente de conhecimentos específicos), não encontramos diferenças
significativas no desempenho entre os cotistas e não cotistas. Entretanto, ao analisar
os componentes, individualmente, os rendimentos médios dos estudantes diferiram
apenas no componente de formação geral; no componente de conhecimento
específico o desempenho destes estudantes é estatisticamente o mesmo. Nos
cursos de Medicina, Arquitetura e Urbanismo, Engenharias, Pedagogia e Música, o
desempenho dos estudantes diferia significativamente nos dois componentes
avaliados.
Os modelos de regressão multinível foram ajustados com a finalidade de
conhecer os fatores que influenciam no desempenho dos estudantes e encontramos
os seguintes resultados: a) as cotas impactaram negativamente no desempenho
acadêmico dos estudantes. Os cotistas apresentaram desempenho inferior aos não
cotistas apenas no componente de formação geral no Enade de 2013; b) o
desempenho dos estudantes diminui com o aumento da idade. Os estudantes mais
velhos tendem a ter pior desempenho; c) a cor tem impacto negativo, os estudantes
que se autodeclararam brancos ou amarelos de origem oriental têm rendimento
superior em relação aos estudantes pretos, pardos e indígenas no Enade 2014; d) a
variável sexo tem um efeito negativo, indicando que existe uma desigualdade de
gênero, os homens têm desempenho superior ao das mulheres, com exceção do
componente de formação geral do Enade 2013; e) o hábito de estudo influencia
positivamente no rendimento dos estudantes. Há uma diferenciação no desempenho
dos estudantes quando estes têm maior hábito de estudo; f) as atividades
acadêmicas extraclasse afetam positivamente o desempenho dos estudantes.
Participar de iniciação científica, monitoria ou projeto de extensão eleva o
desempenho médio dos estudantes; g) as metodologias de ensino e a relação do
professor com os estudantes têm um impacto positivo no desempenho dos
estudantes; h) a infraestrutura da universidade teve um efeito negativo no
268
desempenho do estudante; i) a bolsa de permanência tem um efeito negativo no
desempenho do estudante. Esse resultado foi o inverso do esperado.
Uma coisa fundamental é que devemos ter mais vagas nas universidades,
uma vez que necessitamos de políticas de ações afirmativas devido à incapacidade
das IES em oportunizar o acesso a todos os estudantes, independentemente da cor,
nível socioeconômico e tipo de escola. Enquanto esse ideal de universalização do
acesso não é alcançado, têm-se a necessidade da existência de ações afirmativas
focalizadas para o ingresso dos grupos sub-representados, como os pretos e
indígenas.
Outro aspecto importante é que se o fator socioeconômico interfere no acesso
à Educação Superior, necessitamos melhorar os critérios sociais para as cotas, isso
significa melhorar a distribuição das cotas entre a população. Nada justifica a
atribuição das cotas para estudantes de institutos federais de renda elevada, essa
observação é imprescindível por estas instituições terem elevado nível de qualidade,
o que se difere da realidade das demais escolas públicas.
De maneira geral, ainda é preciso um esforço maior das universidades na
promoção da equidade porque há uma diferença entre cotistas e não cotistas.
Particularmente, alguns cursos conseguiram resultados melhores que outros, isso
precisaria ser examinado com mais profundidade para identificar quais foram os
esforços feitos por esses cursos para promover a equidade de resultados entre os
seus estudantes e que não foram analisados neste trabalho. Provavelmente,
somente após o primeiro ciclo completo da Lei 12.711/2012, é que poderemos
avaliar de fato se as universidades estão conseguindo reduzir as diferenças de
desempenho verificado no início do curso de graduação e, consequentemente,
promovendo a equidade de resultados entre os cotistas e não cotistas. As
conclusões deste trabalho não eximem a necessidade de avançar nos estudos sobre
a política de cotas raciais nas universidades federais brasileiras. Além disso, este
estudo não pretendeu esgotar as conclusões sobre as politicas de cotas, a partir dos
resultados apresentados, mas contribuir para uma análise mais profunda do impacto
das políticas de ações afirmativas. Esperamos que outros pesquisadores possam
dar continuidade à pesquisa iniciada nesta tese, explorando outros fatores que
ajudem na compreensão das diferenças educacionais entre os cotistas e não
cotistas e propor novas reflexões para a avaliação dessa política.
269
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APÊNDICES
APÊNDICE A - Resultados da estimação dos construtos utilizando o modelo de
Resposta Gradual
APÊNDICE B - Resultados
289
APÊNDICE A - Resultados da estimação dos construtos utilizando o modelo de Resposta Gradual
Tabela 1 - Relação dos motivos de exclusão dos concluintes do curso de graduação Estudantes da base de dados no Enade 2013 e 2014
Motivo de Exclusão do Estudante 2013 2014
n n
Sem informação sobre ter participado ou não de algum tipo de políticas de ações afirmativas
720 3065
Ausente na prova 147 1291
Protesto 64 6
Alguma prova com nota zero 101 233
Estudantes que não responderam ou responderam "Não sei responder" a maioria das perguntas do questionário do estudante
378 2735
Tecnólogo em Gestão hospitalar 15 0
Tecnologia de rede de computadores 0 24
Universidade Federal do Ceará 577 1813
Universidade Federal de Campina Grande* 490 1671
Universidade Federal Rural do Semi-Árido 39 161
Universidade Federal do Cariri 77 82
Total de Excluídos 2608 11081 Total população na base de dados 7623 25678
Total Final 5015 14597 *percentual de cotistas em 2013 foi de 3,9%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
290
Construto 1: Nível socioeconômico ou estrutura social
Tabela 2 - Nível Socioeconômico do estudante no Enade 2013
Variável Proporção de Resposta
Parâmetros Estimados
Dificuldade Discriminação
1 2 3 4 5 b1 b2 b3 b4 Média ai
Renda 0,19 0,26 0,28 0,13 0,14 -1,21 -0,19 0,84 1,48 0,23 1,84
Escolaridade do Pai 0,05 0,19 0,12 0,37 0,28 -2,18 -0,93 -0,49 0,75 -0,71 2,16
Escolaridade da mãe 0,02 0,12 0,1 0,37 0,39 -2,76 -1,43 -0,91 0,38 -1,18 2,03
Tipo de Escola 0,32 0,04 0,61 0,032 - -0,77 -0,57 3,34 - 0,67 1,23
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 3 - Nível Socioeconômico do estudante no Enade 2014
Variável Proporção de Resposta
Parâmetros Estimados
Dificuldade Discriminação
1 2 3 4 5 b1 b2 b3 b4 Média a
Renda 0,27 0,29 0,25 0,1 0,09 -0,95 0,21 1,34 2,15 0,69 1,48
Escolaridade do Pai 0,12 0,28 0,12 0,29 0,18 -1,41 -0,31 0,08 1,09 -0,14 2,72
Escolaridade da mãe 0,07 0,24 0,13 0,31 0,25 -1,8 -0,61 -0,18 0,86 -0,43 2,41
Tipo de Escola 0,55 0,04 0,37 0,04 0 0,2 0,36 2,7 4,79 2,01 1,56
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
291
Gráfico 1-Informação do item e Teste de Informação no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 2 - Informação do item e Teste de Informação no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
292
Figura 1 - Analise Fatorial no Enade 2013 Figura 2 - Analise Fatorial no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep. Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
293
Construto 2: Hábitos de Estudo.
Tabela 4 - Hábitos de estudo do estudante no Enade 2013
Variável Proporção de Resposta
Parâmetros Estimados
Dificuldade Discriminação
1 2 3 4 5 b1 b2 b3 b4 Média
Livros lidos no ano 16,52 41,7 27,79 6,53 7,46 -1,5 0,31 1,67 2,26 0,68 1,46
Horas de estudos 0,94 28,99 32,5 18,46 19,11 -17,5 -3,21 1,94 5,47 -3,32 0,27
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 5 - Hábitos de estudo do estudante no Enade 2014
Variável Proporção de Resposta
Parâmetros Estimados
Dificuldade Discriminação
1 2 3 4 5 b1 b2 b3 b4 Média
Livros lidos no ano 10,2 34,7 32,6 10 12,5 -5,04 -0,5 2,85 4,49 0,45 0,45
Horas de estudos 2 39,1 31,7 15 12,3 -2,52 -0,27 0,73 1,4 -0,17 2,61
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
294
Figura 3 - Analise Fatorial no Enade 2013 Figura 4 - Analise Fatorial no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep. Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
295
Gráfico 3 - Informação do item e Função teste de Informação dos itens que formam o construto Hábitos de estudo no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 4 - Informação do item e Função teste de Informação dos itens que formam o construto Hábitos de estudo no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
296
Construto: Contribuições dos professores na formação acadêmica do Estudante
Tabela 6 - Grau de concordância dos estudantes em relação às contribuições do professor na sua formação acadêmica no Enade 2013
Variável Proporção de Resposta
Parâmetros Estimados
Dificuldade Discriminação
1 2 3 4 5 6 b1 b2 b3 b4 b5 Média
Plano de Ensino 0,02 0,07 0,14 0,25 0,30 0,23 -2,36 -1,56 -0,89 -0,13 0,79 -0,83 3,25
Relação Professor Aluno 0,03 0,06 0,12 0,23 0,28 0,28 -2,26 -1,60 -0,98 -0,22 0,66 -0,88 2,56
Referências 0,01 0,04 0,09 0,18 0,30 0,38 -2,91 -2,02 -1,31 -0,58 0,32 -1,30 2,42
Domínio do conteúdo 0,01 0,02 0,08 0,19 0,36 0,35 -3,46 -2,54 -1,62 -0,72 0,45 -1,58 2,14
Disponibilidade de Atendimento 0,03 0,07 0,14 0,23 0,29 0,26 -2,42 -1,64 -0,94 -0,18 0,76 -0,88 2,40
Avaliação 0,02 0,06 0,13 0,22 0,31 0,26 -2,51 -1,73 -1,02 -0,26 0,76 -0,95 2,51
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 7 - Grau de concordância dos estudantes em relação às contribuições do professor na sua formação acadêmica no Enade 2014
Variável Proporção de Resposta
Parâmetros Estimados
Dificuldade Discriminação
1 2 3 4 5 6 b1 b2 b3 b4 b5 Média
Plano de Ensino 0,02 0,04 0,10 0,24 0,33 0,28 -2,23 -1,63 -1,05 -0,28 0,63 -0,91 3,87 Relação Professor Aluno 0,04 0,05 0,09 0,22 0,30 0,31 -2,12 -1,58 -1,05 -0,31 0,58 -0,90 2,73 Referências 0,01 0,02 0,06 0,17 0,34 0,41 -2,96 -2,23 -1,54 -0,74 0,28 -1,44 2,50 Domínio de conteúdo 0,01 0,02 0,06 0,17 0,34 0,41 -3,20 -2,42 -1,71 -0,82 0,30 -1,57 2,13 Disponibilidade de Atendimento 0,03 0,06 0,10 0,20 0,29 0,31 -2,59 -1,79 -1,17 -0,36 0,68 -1,04 1,77 Avaliação 0,02 0,03 0,08 0,19 0,33 0,35 -2,62 -2,00 -1,37 -0,56 0,47 -1,21 2,30
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
297
Gráfico 5 - Informação do item e Teste de Informação no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 6 - Informação do item e Teste de Informação no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
1- Plano de Ensino 2- Relação Professor Aluno 3- Referências
4- Domínio de conteúdo 5- Disponibilidade de Atendimento 6- Avaliação
1- Plano de Ensino 2- Relação Professor Aluno 3- Referências
4- Domínio de conteúdo 5- Disponibilidade de Atendimento 6- Avaliação
298
Figura 5 - Analise Fatorial no Enade 2013 Figura 6 - Analise Fatorial no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep. Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
299
Construto: Qualidade da Infraestrutura da Universidade
Tabela 8 - Grau de concordância dos estudantes em relação às qualidades da IES no Enade 2013
Variável Proporção de Resposta
Parâmetros Estimados
Dificuldade Discriminação
1 2 3 4 5 6 b1 b2 b3 b4 b5 Média
Infraestrutura das salas 0,10 0,10 0,15 0,18 0,22 0,25 -1,52 -0,99 -0,36 0,18 0,95 -0,35 2,36
Ambiente adequado 0,16 0,15 0,18 0,19 0,17 0,15 -1,06 -0,49 0,04 0,61 1,25 0,07 3,80
Quantidade de material 0,21 0,15 0,18 0,18 0,15 0,14 -0,85 -0,38 0,15 0,69 1,34 0,19 4,08
Biblioteca 0,08 0,13 0,18 0,20 0,22 0,19 -2,03 -1,05 -0,29 0,41 1,33 -0,33 1,69
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 9 - Grau de Concordância dos estudantes em relação às qualidades da IES no Enade 2014.
Variável Proporção de Resposta
Parâmetros Estimados
Dificuldade Discriminação
1 2 3 4 5 6 b1 b2 b3 b4 b5 Média
Infraestrutura das salas 0,07 0,08 0,11 0,19 0,26 0,30 -1,87 -1,27 -0,72 -0,04 0,81 -0,62 2,27 Ambiente adequados 0,09 0,10 0,12 0,20 0,24 0,24 -1,47 -0,94 -0,46 0,17 0,94 -0,35 4,06 Quantidade de material 0,10 0,10 0,13 0,20 0,24 0,24 -1,41 -0,90 -0,43 0,16 0,89 -0,34 4,28 Biblioteca 0,05 0,08 0,12 0,19 0,28 0,28 -2,59 -1,70 -0,97 -0,13 1,04 -0,87 1,43
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
300
Gráfico 7 - Informação do item e Teste de Informação no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep
Gráfico 8 - Informação do item e Teste de Informação no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
1- Condições das salas 2- Ambiente adequado
3- Quantidade de material 4- Domínio de conteúdo
1- Condições das salas 2- Ambiente adequado
3- Quantidade de material 4- Domínio de conteúdo
301
Figura 7 - Analise Fatorial no Enade 2013 Figura 8 - Analise Fatorial no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep. Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
302
Construto: Contribuições do Curso de Graduação na formação acadêmica do Estudante.
Tabela 10 - Grau de concordância dos estudantes em relação às contribuições do curso na sua formação acadêmica no Enade 2013
Variável Proporção de Resposta
Parâmetros Estimados
Dificuldade Discriminação
1 2 3 4 5 6 b1 b2 b3 b4 b5 Média
Metodologia de ensino 0,02 0,06 0,13 0,21 0,25 0,33 -
2,52 -
1,70 -
0,98 -
0,24 0,58 -0,97 2,25
Experiências de aprendizagem 0,03 0,05 0,12 0,18 0,24 0,38 -
2,49 -
1,77 -
1,05 -
0,37 0,42 -1,05 2,12
Capacidade de Reflexão 0,01 0,02 0,05 0,13 0,27 0,52 -
2,74 -
2,13 -
1,54 -
0,87 -
0,05 -1,47 2,87 Soluções para problemas sociais 0,01 0,03 0,07 0,13 0,27 0,49
-2,64
-2,00
-1,38
-0,77 0,06 -1,35 2,69
Forma de Escrita 0,01 0,02 0,05 0,13 0,27 0,51 -
2,86 -
2,18 -
1,58 -
0,89 -
0,01 -1,50 2,46
Capacidade de aprender 0,01 0,02 0,06 0,15 0,31 0,45 -
3,00 -
2,29 -
1,59 -
0,81 0,16 -1,51 2,56
Superação de Problemas 0,08 0,11 0,16 0,24 0,23 0,18 -
1,97 -
1,26 -
0,57 0,27 1,28 -0,45 1,76
Dedicação ao Estudo 0,01 0,02 0,05 0,10 0,23 0,58 -
3,68 -
2,80 -
1,97 -
1,23 -
0,26 -1,99 1,61
Articulação Teórico 0,03 0,07 0,12 0,18 0,27 0,34 -
2,64 -
1,78 -
1,08 -
0,36 0,60 -1,05 1,79
Conhecimento atualizado 0,01 0,04 0,10 0,19 0,31 0,35 -
2,91 -
2,01 -
1,26 -
0,50 0,51 -1,23 2,19
Auxílio Monitor 0,03 0,08 0,13 0,18 0,25 0,33 -
3,28 -
2,08 -
1,18 -
0,31 0,78 -1,21 1,22
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
303
Tabela 11 - Grau de concordância dos estudantes em relação às contribuições do curso na sua formação acadêmica no Enade 2014
Variável Proporção de Resposta
Parâmetros Estimados
Dificuldade Discriminação
1 2 3 4 5 6 b1 b2 b3 b4 b5 Média
Metodologia de ensino 0,02 0,04 0,08 0,19 0,28 0,40 -2,79 -2,13 -1,49 -0,67 0,23 -1,37 2,20
Experiências de aprendizagem 0,03 0,04 0,08 0,17 0,25 0,43 -2,61 -1,98 -1,40 -0,66 0,16 -1,30 2,24
Capacidade de Reflexão 0,01 0,02 0,03 0,10 0,25 0,59 -3,08 -2,43 -1,89 -1,20 -0,34 -1,79 2,90
Soluções para problemas sociais 0,01 0,02 0,04 0,12 0,26 0,55 -2,85 -2,29 -1,76 -1,08 -0,22 -1,64 2,60
Forma de Escrita 0,01 0,02 0,05 0,12 0,26 0,54 -3,00 -2,38 -1,81 -1,09 -0,20 -1,70 2,38
Capacidade de aprender 0,01 0,02 0,04 0,15 0,33 0,46 -3,09 -2,50 -1,88 -1,00 0,04 -1,68 2,65
Superação de Problemas 0,07 0,07 0,13 0,24 0,27 0,22 -2,23 -1,63 -0,97 -0,08 1,01 -0,78 1,77
Dedicação ao Estudo 0,01 0,02 0,04 0,11 0,26 0,56 -3,77 -2,96 -2,24 -1,36 -0,26 -2,12 1,59
Articulação Teórico 0,03 0,06 0,10 0,21 0,28 0,32 -2,53 -1,83 -1,23 -0,43 0,54 -1,10 2,03
Conhecimento atualizado 0,02 0,04 0,08 0,18 0,32 0,37 -2,85 -2,12 -1,48 -0,69 0,33 -1,36 2,36
Auxílio Monitor 0,05 0,08 0,11 0,19 0,24 0,33 -3,05 -2,09 -1,37 -0,44 0,69 -1,25 1,17
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
304
Gráfico 9 - Informação do item e Teste de Informação no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
1- Metodologia de ensino 2- Experiências de aprendizagem 3- Capacidade de Reflexão
4- Soluções para problemas sociais 5- Forma de Escrita 6- Capacidade de aprender
7-Superação de Problemas 8- Dedicação ao Estudo 9- Articulação Teórico
10- Conhecimento atualizado 11- Auxílio Monitor
305
Gráfico 10 - Informação do item e Teste de Informação no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
1- Metodologia de ensino 2- Experiências de aprendizagem 3- Capacidade de Reflexão
4- Soluções para problemas sociais 5- Forma de Escrita 6- Capacidade de aprender
7-Superação de Problemas 8- Dedicação ao Estudo 9- Articulação Teórico
10- Conhecimento atualizado 11- Auxílio Monitor
Traço Latente
306
Figura 9 - Analise Fatorial no Enade 2013 Figura 10 - Analise Fatorial no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep. Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
307
APÊNDICE B - Resultados
Tabela 12 - Distribuição percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região Nordeste investigadas no Enade 2013
Universidade Não Cotista Cotista Total
n % n % n %
Universidade Federal de Sergipe
385 90,8 39 9,2 424 100
Universidade Federal do Piauí
703 87,9 97 12,1 800 100
Universidade Federal do Maranhão
235 64,9 127 35,1 362 100
Universidade Federal do Rio Grande Do Norte
584 86 95 14 679 100
Universidade Federal de Alagoas
641 81,2 148 18,8 789 100
Universidade Federal da Bahia
352 61,1 224 38,9 576 100
Universidade Federal da Paraíba
392 96,1 16 3,9 408 100
Universidade Federal de Pernambuco
443 91,2 43 8,8 486 100
Universidade Federal Rural de Pernambuco
235 90 26 10 261 100
Universidade Federal do Vale do São Francisco
70 85,4 12 14,6 82 100
Universidade Federal do Recôncavo da Bahia
92 62,2 56 37,8 148 100
Total 4132 82,4 883 17,6 5015 100
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
308
Tabela 13 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região Nordeste investigadas no Enade 2014
Universidade Não Cotista Cotista Total
n % n % n %
Universidade Federal de Sergipe 864 78,5 237 21,5 1101 100,0 Universidade Federal do Piauí 1869 72,5 708 27,5 2577 100,0 Universidade Federal do Maranhão 433 60,6 282 39,4 715 100,0 Universidade Federal do Rio Grande Do Norte
1680 83,5 332 16,5 2012 100,0
Universidade Federal de Alagoas 1988 78,7 537 21,3 2525 100,0 Universidade Federal da Bahia 891 69,2 397 30,8 1288 100,0 Universidade Federal da Paraíba 1068 83,0 219 17,0 1287 100,0 Universidade Federal de Pernambuco
1138 77,7 326 22,3 1464 100,0
Universidade Federal Rural de Pernambuco
754 75,2 248 24,8 1002 100,0
Universidade Federal do Vale do São Francisco
136 85,0 24 15,0 160 100,0
Universidade Federal do Recôncavo da Bahia
194 51,9 180 48,1 374 100,0
Universidade Federal do Oeste da Bahia
74 80,4 18 19,6 92 100,0
TOTAL 11089 76,0 3508 24,0 14597 100,0 Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
309
Tabela 14 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região Nordeste investigadas segundo a cor/ raça no Enade 2013
Universidade
Cor ou Raça
Total Branco(a) Preto(a) Pardo(a) Amarelo(a)
Origem indígena
Universidade Federal de Sergipe
170 36 213 2 2 423
40,2% 8,5% 50,4% 0,5% 0,5% 100,0%
Universidade Federal do Piauí
280 65 446 5 4 800
35,0% 8,1% 55,8% 0,6% 0,5% 100,0%
Universidade Federal do Maranhão
127 56 171 4 4 362
35,1% 15,5% 47,2% 1,1% 1,1% 100,0%
Universidade Federal do Rio Grande Do Norte
387 34 243 10 5 679
57,0% 5,0% 35,8% 1,5% 0,7% 100,0%
Universidade Federal de Alagoas
271 59 444 9 6 789
34,3% 7,5% 56,3% 1,1% 0,8% 100,0%
Universidade Federal da Bahia
185 99 283 4 4 575
32,2% 17,2% 49,2% 0,7% 0,7% 100,0%
Universidade Federal da Paraíba
184 28 190 2 2 406
45,3% 6,9% 46,8% 0,5% 0,5% 100,0%
Universidade Federal de Pernambuco
289 22 170 5 0 486
59,5% 4,5% 35,0% 1,0% 0,0% 100,0%
Universidade Federal Rural de Pernambuco
134 21 99 2 5 261
51,3% 8,0% 37,9% ,8% 1,9% 100,0%
Universidade Federal do Vale do São Francisco
35 9 38 0 0 82
42,7% 11,0% 46,3% 0,0% 0,0% 100,0%
Universidade Federal do Recôncavo da Bahia
28 42 76 1 1 148
18,9% 28,4% 51,4% 0,7% 0,7% 100,0%
Total 2090 471 2373 44 33 5011
41,7% 9,4% 47,4% 0,9% 0,7% 100,0%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
310
Tabela 15 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região Nordeste investigadas segundo a cor/raça no Enade 2014
Universidade
Cor ou Raça
Total Branco (a)
Preto (a)
Pardo (a)
Amarelo (a)
Origem indígena
Universidade Federal de Sergipe
290 127 665 7 12 1101
26,3% 11,5% 60,4% 0,6% 1,1% 100,0%
Universidade Federal do Piauí
575 413 1545 30 14 2577
22,3% 16,0% 60,0% 1,2% 0,5% 100,0%
Universidade Federal do Maranhão
161 189 350 11 4 715
22,5% 26,4% 49,0% 1,5% 0,6% 100,0%
Universidade Federal do Rio Grande Do Norte
1008 155 819 9 21 2012
50,1% 7,7% 40,7% 0,4% 1,0% 100,0%
Universidade Federal de Alagoas
758 300 1417 21 29 2525
30,0% 11,9% 56,1% 0,8% 1,1% 100,0%
Universidade Federal da Bahia
336 356 577 10 9 1288
26,1% 27,6% 44,8% 0,8% 0,7% 100,0%
Universidade Federal da Paraíba
492 134 622 18 21 1287
38,2% 10,4% 48,3% 1,4% 1,6% 100,0%
Universidade Federal de Pernambuco
683 158 601 12 10 1464
46,7% 10,8% 41,1% 0,8% 0,7% 100,0%
Universidade Federal Rural de Pernambuco
393 125 464 12 8 1002
39,2% 12,5% 46,3% 1,2% 0,8% 100,0%
Universidade Federal do Vale do São Francisco
53 18 87 1 1 160
33,1% 11,3% 54,4% 0,6% 0,6% 100,0%
Universidade Federal do Recôncavo da Bahia
45 168 157 1 3 374
12,0% 44,9% 42,0% 0,3% 0,8% 100,0%
Universidade Federal do Oeste da Bahia
27 15 47 2 1 92
29,3% 16,3% 51,1% 2,2% 1,1% 100,0%
Total 4821 2158 7351 134 133 14597
33,0% 14,8% 50,4% 0,9% 0,9% 100,0% Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
311
Tabela 16 - Percentual dos estudantes nas Universidades Federais da Região Nordeste investigadas segundo o tipo de escola em que cursou o Ensino Médio no Enade 2013
Universidade Pública Privada Total
Universidade Federal de Sergipe 117 307 424
27,6% 72,4% 100,0%
Universidade Federal do Piauí 301 499 800
37,6% 62,4% 100,0%
Universidade Federal do Maranhão 182 180 362
50,3% 49,7% 100,0%
Universidade Federal do Rio Grande Do Norte 188 491 679
27,7% 72,3% 100,0%
Universidade Federal de Alagoas 336 453 789
42,6% 57,4% 100,0%
Universidade Federal da Bahia 272 304 576
47,2% 52,8% 100,0%
Universidade Federal da Paraíba 152 256 408
37,3% 62,7% 100,0%
Universidade Federal de Pernambuco 86 400 486
17,7% 82,3% 100,0%
Universidade Federal Rural de Pernambuco 117 144 261
44,8% 55,2% 100,0%
Universidade Federal do Vale do São Francisco 39 43 82
47,6% 52,4% 100,0%
Universidade Federal do Recôncavo da Bahia 86 62 148
58,1% 41,9% 100,0%
Total 1876 3139 5015
37,4% 62,6% 100,0%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
312
Gráfico 11- Distribuição percentual do estudante cotista por critério de ingresso no curso de graduação no Enade 2013 e 2014
Enade 2013 Enade 2014
Critério étnico-racial Critério de renda Ter estudado em escola pública ou particular com bolsa de estudo Critério de renda e ter estudado em escola pública
Sistema diferente dos anteriores.
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
313
314
Tabela 17 - Distribuição Percentual dos critérios das políticas de ação afirmativas por cor/raça no Enade 2013 e 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Critério
Branco(a) Preto(a) Pardo(a) Amarelo(a) Origem indígena
n % n % n % n % n %
Enade 2013
Sim, por critério étnico-racial (negros, pardos e indígenas)
0 0,0%
87 9,9% 64 7,3%
2 0,2%
4 0,5%
Sim, por critério de renda 7 ,8% 3 ,3% 23
2,6%
0 0,0%
0 0,0%
Sim, por ter estudado em escola pública ou particular com bolsa de estudos
165 18,7%
58 6,6% 314 35,6%
7 0,8%
3 0,3%
Sim, por sistema que combina dois ou mais critérios anteriores
8 ,9% 29 3,3% 60 6,8%
0 0,0%
1 0,1%
Sim, por sistema diferente dos anteriores
15 1,7%
5 ,6% 27 3,1%
0 0,0%
0 0,0%
Total
195 22,1%
182 20,6%
488 55,3%
9 1,0%
8 ,9%
Enade 2014
Sim, por critério étnico-racial (negros, pardos e indígenas)
5 ,1% 328 9,4% 219 6,2%
3 0,1%
9 0,3%
Sim, por critério de renda 53
1,5%
26 ,7% 120 3,4%
2 0,1%
4 0,1%
Sim, por ter estudado em escola pública ou particular com bolsa de estudos
484 13,8%
241 6,9% 1042 29,7%
19 0,5%
13 0,4%
Sim, por sistema que combina dois ou mais critérios anteriores
37 1,1%
128 3,6% 190 5,4%
1 0,0%
3 0,1%
Sim, por sistema diferente dos anteriores
125 3,6%
98 2,8% 340 9,7%
9 0,3%
9 0,3%
Total 704
20,1%
821 23,4%
1911 54,5%
34 1,0%
38 1,1%
315
Tabela 18 - Distribuição percentual dos estudantes segundo o sexo e tipo de política de ação afirmativa ou inclusão social no Enade 2013
Curso
Não cotista Cotista
Feminino Masculino Feminino Masculino
n % n % n % n %
Enade 2013
Medicina veterinária
211 58,3% 151 41,7% 27 58,7% 19 41,3%
Odontologia 215 62,5% 129 37,5% 37 67,3% 18 32,7%
Medicina 326 53,5% 283 46,5% 48 49,0% 50 51,0%
Agronomia 125 32,1% 265 67,9% 35 43,8% 45 56,3%
Farmácia 220 67,7% 105 32,3% 44 67,7% 21 32,3%
Enfermagem 436 86,3% 69 13,7% 116 80,0% 29 20,0%
Fonoaudiologia 84 88,4% 11 11,6% 18 81,8% 4 18,2%
Nutrição 343 92,2% 29 7,8% 126 95,5% 6 4,5%
Fisioterapia 171 73,7% 61 26,3% 17 53,1% 15 46,9%
Serviço social 356 93,0% 27 7,0% 127 95,5% 6 4,5%
Zootecnia 123 48,8% 129 51,2% 23 69,7% 10 30,3%
Biomedicina 82 62,6% 49 37,4% 8 50,0% 8 50,0%
Educação física (bacharelado)
67 50,8% 65 49,2% 17 65,4% 9 34,6%
Total 2759 55,0% 1373 27,4% 643 12,8% 240 4,8%
Enade 2014
Arquitetura e Urbanismo
334 70,3% 141 29,7% 58 66,7% 29 33,3%
Matemática 309 41,4% 437 58,6% 112 41,5% 158 58,5%
Letras 548 76,1% 172 23,9% 197 74,6% 67 25,4%
Física 68 18,6% 298 81,4% 29 30,9% 65 69,1%
Química 332 53,3% 291 46,7% 93 60,8% 60 39,2%
Biologia 843 72,4% 322 27,6% 291 72,0% 113 28,0%
História 298 46,2% 347 53,8% 162 60,0% 108 40,0%
Geografia 316 46,6% 362 53,4% 140 51,1% 134 48,9%
Filosofia 141 51,6% 132 48,4% 70 57,9% 51 42,1%
Computação/ Sistema da informação
122 19,3% 511 80,7% 25 22,9% 84 77,1%
Ciências sociais 158 53,4% 138 46,6% 67 63,2% 39 36,8%
Engenharia 706 31,5% 1537 68,5% 105 28,6% 262 71,4%
Pedagogia 1334 90,4% 142 9,6% 657 90,1% 72 9,9%
Educação Física Licenciatura
193 46,1% 226 53,9% 77 50,3% 76 49,7%
Música 46 26,4% 128 73,6% 11 26,8% 30 73,2%
Artes visuais 100 63,7% 57 36,3% 40 60,6% 26 39,4%
Total 5848 40,1% 5241 35,9% 2134 14,6% 1374 9,4%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
316
Tabela 19 - Distribuição percentual dos critérios das políticas de ação afirmativas por faixa de renda no Enade 2013 e 2014
Critério
Até 1,5 salário mínimo
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos
Acima de 10,0 salários mínimos
n % n % n % n % n %
Enade 2013
Sim, por critério étnico-racial (negros, pardos e indígenas)
242 42,9% 204 36,2% 95 16,8% 15 2,7% 8 1,4%
Sim, por critério de renda
106 51,7% 69 33,7% 27 13,2% 3 1,5% 0 0,0%
Sim, por ter estudado em escola pública ou particular com bolsa de estudos
645 35,9% 669 37,2% 378 21,0% 91 5,1% 16 ,9%
Sim, por sistema que combina dois ou mais critérios anteriores
167 46,5% 114 31,8% 61 17,0% 15 4,2% 2 ,6%
Sim, por sistema diferente dos anteriores
210 36,1% 205 35,3% 122 21,0% 31 5,3% 13 2,2%
Total 1370 39,1% 1261 35,9% 683 19,5% 155 4,4% 39 1,1%
Enade 2014
Sim, por critério étnico-racial (negros, pardos e indígenas)
60 38,2% 55 35,0% 27 17,2% 8 5,1% 7 4,5%
Sim, por critério de renda
18 54,5% 11 33,3% 3 9,1% 1 3,0% 0 0,0%
Sim, por ter estudado em escola pública ou particular com bolsa de estudos
186 33,9% 190 34,7% 119 21,7% 27 4,9% 26 4,7%
Sim, por sistema que combina dois ou mais critérios anteriores
31 31,6% 39 39,8% 22 22,4% 1 1,0% 5 5,1%
Sim, por sistema diferente dos anteriores
11 23,4% 18 38,3% 10 21,3% 7 14,9% 1 2,1%
Total 306 34,7% 313 35,4% 181 20,5% 44 5,0% 39 4,4%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
317
Tabela 20 - Distribuição percentual da renda familiar do estudante, segundo a cor/raça e curso de graduação no Enade 2013
Curso Faixa de Renda Branco(a) Preto(a) Pardo(a) Amarelo(a) Origem indígena
Medicina veterinária
Até 1,5 salário mínimo 30 9 54 0 2
31,60% 9,50% 56,80% 0,00% 2,10%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 43 19 69 1 0
32,60% 14,40% 52,30% 0,80% 0,00%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 50 2 53 0 1
47,20% 1,90% 50,00% 0,00% 0,90%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 26 1 15 0 0
61,90% 2,40% 35,70% 0,00% 0,00%
Acima de 10,0 salários mínimos 24 0 8 0 1
72,70% 0,00% 24,20% 0,00% 3,00%
Odontologia
Até 1,5 salário mínimo 9 7 9 2 0
33,30% 25,90% 33,30% 7,40% 0,00%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 24 2 26 1 0
45,30% 3,80% 49,10% 1,90% 0,00%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 59 6 61 4 0
45,40% 4,60% 46,90% 3,10% 0,00%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 53 3 37 0 0
57,00% 3,20% 39,80% 0,00% 0,00%
Acima de 10,0 salários mínimos 52 3 41 0 0
54,20% 3,10% 42,70% 0,00% 0,00%
318
Continuação...
Curso Faixa de Renda Branco(a) Preto(a) Pardo(a) Amarelo(a) Origem
indígena
Medicina
Até 1,5 salário mínimo 7 1 5 0 0
53,80% 7,70% 38,50% 0,00% 0,00%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos
18 5 22 0 0
40,00% 11,10% 48,90% 0,00% 0,00%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 76 16 73 2 2
45,00% 9,50% 43,20% 1,20% 1,20%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 83 9 53 3 2
55,30% 6,00% 35,30% 2,00% 1,30%
Acima de 10,0 salários mínimos 199 8 118 2 2
60,50% 2,40% 35,90% 0,60% 0,60%
Agronomia
Até 1,5 salário mínimo 49 23 96 0 4
28,50% 13,40% 55,80% 0,00% 2,30%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 50 16 79 4 0
33,60% 10,70% 53,00% 2,70% 0,00%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 40 6 43 3 1
43,00% 6,50% 46,20% 3,20% 1,10%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 15 2 12 0 0
51,70% 6,90% 41,40% 0,00% 0,00%
Acima de 10,0 salários mínimos 10 2 13 0 2
37,00% 7,40% 48,10% 0,00% 7,40%
319
Continuação..
.
Curso Faixa de Renda Branco(a) Preto(a) Pardo(a) Amarelo(a) Origem
indígena
Farmácia
Até 1,5 salário mínimo 21 8 29 0 0
36,20% 13,80% 50,00% 0,00% 0,00%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 38 13 55 1 1
35,20% 12,00% 50,90% 0,90% 0,90%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 65 13 67 0 0
44,80% 9,00% 46,20% 0,00% 0,00%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 22 3 23 0 0
45,80% 6,30% 47,90% 0,00% 0,00%
Acima de 10,0 salários mínimos 17 1 12 0 1
54,80% 3,20% 38,70% 0,00% 3,20%
Enfermagem
Até 1,5 salário mínimo 53 10 74 2 1
37,90% 7,10% 52,90% 1,40% 0,70%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 79 16 111 2 0
38,00% 7,70% 53,40% 1,00% 0,00%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 87 13 99 1 0
43,50% 6,50% 49,50% 0,50% 0,00%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 31 2 38 0 0
43,70% 2,80% 53,50% 0,00% 0,00%
Acima de 10,0 salários mínimos 12 2 16 0 0
40,00% 6,70% 53,30% 0,00% 0,00%
Fonoaudiologia
Até 1,5 salário mínimo 7 1 15 0 0
30,40% 4,30% 65,20% 0,00% 0,00%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 21 2 17 0 0
52,50% 5,00% 42,50% 0,00% 0,00%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 15 1 17 0 0
45,50% 3,00% 51,50% 0,00% 0,00%
320
Curso Faixa de Renda Branco(a) Preto(a) Pardo(a) Amarelo(a) Origem
indígena
Fonoaudiologia
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 5 0 7 0 1
38,50% 0,00% 53,80% 0,00% 7,70%
Acima de 10,0 salários mínimos 5 1 2 0 0
62,50% 12,50% 25,00% 0,00% 0,00%
Nutrição
Até 1,5 salário mínimo 34 19 41 0 2
35,40% 19,80% 42,70% 0,00% 2,10%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 65 17 65 1 2
43,30% 11,30% 43,30% 0,70% 1,30%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 64 16 78 1 0
40,30% 10,10% 49,10% 0,60% 0,00%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 34 9 16 0 2
55,70% 14,80% 26,20% 0,00% 3,30%
Acima de 10,0 salários mínimos 22 4 10 1 0
59,50% 10,80% 27,00% 2,70% 0,00%
Fisioterapia
Até 1,5 salário mínimo 20 3 18 0 0
48,80% 7,30% 43,90% 0,00% 0,00%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 27 8 36 0 0
38,00% 11,30% 50,70% 0,00% 0,00%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 42 1 56 0 0
42,40% 1,00% 56,60% 0,00% 0,00%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 16 1 11 0 0
57,10% 3,60% 39,30% 0,00% 0,00%
Continuação...
321
Curso Faixa de Renda Branco(a) Preto(a) Pardo(a) Amarelo(a) Origem
indígena
Fisioterapia Acima de 10,0 salários mínimos 10 0 15 0 0
40,00% 0,00% 60,00% 0,00% 0,00%
Serviço social
Até 1,5 salário mínimo 43 40 105 2 1
22,50% 20,90% 55,00% 1,00% 0,50%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 52 40 92 1 1
28,00% 21,50% 49,50% 0,50% 0,50%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 36 20 50 1 2
33,00% 18,30% 45,90% 0,90% 1,80%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 11 3 7 0 0
52,40% 14,30% 33,30% 0,00% 0,00%
Acima de 10,0 salários mínimos 2 1 5 0 0
25,00% 12,50% 62,50% 0,00% 0,00%
Zootecnia
Até 1,5 salário mínimo 23 11 49 2 0
27,10% 12,90% 57,60% 2,40% 0,00%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 30 12 42 3 0
34,50% 13,80% 48,30% 3,40% 0,00%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 33 10 36 1 0
41,30% 12,50% 45,00% 1,30% 0,00%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 7 1 12 2 0
31,80% 4,50% 54,50% 9,10% 0,00%
Acima de 10,0 salários mínimos 5 0 6 0 0
45,50% 0,00% 54,50% 0,00% 0,00%
Continuação...
322
Curso Faixa de Renda Branco(a) Preto(a) Pardo(a) Amarelo(a) Origem
indígena
Biomedicina
Até 1,5 salário mínimo 15 4 18 1 0
39,50% 10,50% 47,40% 2,60% 0,00%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 8 3 27 0 1
20,50% 7,70% 69,20% 0,00% 2,60%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 27 1 15 0 0
62,80% 2,30% 34,90% 0,00% 0,00%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 7 0 9 0 0
43,80% 0,00% 56,30% 0,00% 0,00%
Acima de 10,0 salários mínimos 8 1 2 0 0
72,70% 9,10% 18,20% 0,00% 0,00%
Educação física (bacharelado)
Até 1,5 salário mínimo 10 2 13 0 0
40,00% 8,00% 52,00% 0,00% 0,00%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 12 9 38 0 0
20,30% 15,30% 64,40% 0,00% 0,00%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 19 5 21 0 0
42,20% 11,10% 46,70% 0,00% 0,00%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 8 3 8 0 1
40,00% 15,00% 40,00% 0,00% 5,00%
Acima de 10,0 salários mínimos 5 1 3 0 0
55,60% 11,10% 33,30% 0,00% 0,00%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
323
Tabela 21 - Distribuição percentual do nível educacional dos pais, segundo a cor/raça do estudante no Enade 2013 e 2014
Nível Educacional Branco(a) Preto(a) Pardo(a) Amarelo(a)
Origem indígena
n % n % n % n % n %
Enade 2013
Escolaridade do pai
Nenhuma 69 3,3% 42 8,9% 138 5,8% 2 4,5% 1 3,0%
Ensino fundamental: 1º ao 5º ano 301 14,4% 125 26,5% 500 21,1% 6 13,6% 3 9,1%
Ensino fundamental: 6º ao 9º ano 221 10,6% 58 12,3% 303 12,8% 9 20,5% 3 9,1%
Ensino médio 790 37,8% 180 38,2% 899 37,9% 15 34,1% 13 39,4%
Educação superior ou Pós graduação 709 33,9% 66 14,0% 533 22,5% 12 27,3% 13 39,4%
Escolaridade da mãe
Nenhuma 34 1,6% 21 4,5% 62 2,6% 0 0,0% 0 0,0%
Ensino fundamental: 1º ao 5º ano 176 8,4% 87 18,5% 328 13,8% 5 11,4% 2 6,1%
Ensino fundamental: 6º ao 9º ano 165 7,9% 64 13,6% 278 11,7% 6 13,6% 1 3,0%
Ensino médio 773 37,0% 195 41,4% 920 38,8% 16 36,4% 16 48,5%
Educação superior ou Pós graduação 942 45,1% 104 22,1% 785 33,1% 17 38,6% 14 42,4%
Enade 2014
Escolaridade do pai
Nenhuma 414 8,6% 346 16,0% 1002 13,6% 20 14,9% 19 14,3%
Ensino fundamental: 1º ao 5º ano 1127 23,4% 708 32,8% 2254 30,7% 33 24,6% 43 32,3%
Ensino fundamental: 6º ao 9º ano 535 11,1% 299 13,9% 963 13,1% 27 20,1% 18 13,5%
Ensino médio 1475 30,6% 600 27,8% 2099 28,6% 19 14,2% 28 21,1%
Educação superior ou Pós graduação
1270 26,3% 205 9,5% 1033 14,1% 35 26,1% 25 18,8%
Escolaridade da mãe
Nenhuma 237 4,9% 223 10,3% 649 8,8% 9 6,7% 21 15,8%
Ensino fundamental: 1º ao 5º ano 901 18,7% 604 28,0% 1988 27,0% 32 23,9% 31 23,3%
Ensino fundamental: 6º ao 9º ano 544 11,3% 309 14,3% 974 13,2% 14 10,4% 24 18,0%
Ensino médio 1517 31,5% 690 32,0% 2276 31,0% 54 40,3% 29 21,8%
Educação superior ou Pós graduação
1622 33,6% 332 15,4% 1464 19,9% 25 18,7% 28 21,1%
324
Tabela 22 - Distribuição percentual dos estudantes por cotas, tipo de escola, renda familiar e tipo de política de ação afirmativa para ingresso na universidade no Enade 2013
Cotas Variável Privada Pública
n % n %
Não cotista
Até 1,5 salário mínimo 339 11,0% 361 34,4%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 628 20,4% 386 36,8%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 1017 33,0% 215 20,5%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 517 16,8% 53 5,1%
Acima de 10,0 salários mínimos 583 18,9% 33 3,1%
Cotista
Até 1,5 salário mínimo 7 12,7% 299 36,1%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 23 41,8% 290 35,0%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 8 14,5% 173 20,9%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 12 21,8% 32 3,9%
Acima de 10,0 salários mínimos 5 9,1% 34 4,1%
Não cotista
Nenhum dos pais tem nível superior ou pós-graduação
1231 39,9% 783 74,7%
Pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação
1853 60,1% 265 25,3%
Cotista
Nenhum dos pais tem nível superior ou pós-graduação
31 56,4% 655 79,1%
Pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação
24 43,6% 173 20,9%
Cotistas. Seu ingresso
no curso de graduação se deu por meio de políticas de ação afirmativa ou inclusão social?
Não 0 0,0% 0 0,0%
Sim, por critério étnico-racial (negros, pardos e indígenas)
15 27,3% 142 17,1%
Sim, por critério de renda 5 9,1% 28 3,4%
Sim, por ter estudado em escola pública ou particular com bolsa de estudos
6 10,9% 542 65,5%
Sim, por sistema que combina dois ou mais critérios anteriores
5 9,1% 93 11,2%
Sim, por sistema diferente dos anteriores 24 43,6% 23 2,8%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
325
Tabela 23 - Distribuição percentual dos estudantes por cotas, tipo de escola, renda familiar e tipo de política de ação afirmativa para ingresso na universidade no Enade 2014
Cotas Variável Privada Pública
n % n %
Não Cotista
Até 1,5 salário mínimo 568 10,3% 1966 35,4%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 1204 21,8% 1886 34,0%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 1708 31,0% 1259 22,7%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 1026 18,6% 313 5,6%
Acima de 10,0 salários mínimos 1010 18,3% 131 2,4%
Cotista
Até 1,5 salário mínimo 43 22,9% 1326 40,0%
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 66 35,1% 1194 36,0%
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 50 26,6% 633 19,1%
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 19 10,1% 136 4,1%
Acima de 10,0 salários mínimos 10 5,3% 28 ,8%
Não Cotista
Nenhum dos pais com nível superior ou pós-graduação
2430 44,1% 4664 84,0%
Pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação
3086 55,9% 891 16,0%
Cotista
Nenhum dos pais com nível superior ou pós-graduação
132 70,2% 2900 87,4%
Pelo menos um dos pais com nível superior ou pós-graduação
56 29,8% 417 12,6%
Cotistas. Seu
ingresso no curso de graduação se deu por meio de políticas de ação afirmativa ou inclusão social?
Não 0 0,0% 0 0,0%
Sim, por critério étnico-racial (negros, pardos e indígenas)
23 12,2% 541 16,3%
Sim, por critério de renda 20 10,6% 185 5,6%
Sim, por ter estudado em escola pública ou particular com bolsa de estudos
38 20,2% 1761 53,1%
Sim, por sistema que combina dois ou mais critérios anteriores
9 4,8% 350 10,6%
Sim, por sistema diferente dos anteriores 98 52,1% 480 14,5%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
326
Tabela 24 - Distribuição percentual cor/raça do estudante, segundo tipo de escola cursada no Ensino Médio no Enade 2013
Cor / raça Enade 2013 Enade 2014
Pública Privada Pública Privada
Branco(a) 546 1544 2313 2494
26,1% 73,9% 48,0% 51,7%
Preto(a) 295 176 1576 578
62,6% 37,4% 73,0% 26,8%
Pardo(a) 999 1374 4824 2526
42,1% 57,9% 65,6% 34,4%
Amarelo(a) 23 21 73 61
52,3% 47,7% 54,5% 45,5%
Origem indígena 11 22 86 45
33,3% 66,7% 64,7% 33,8%
Total 1874 3137 8872 5704
37,4% 62,6% 60,8% 39,1%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 25 - Distribuição percentual do tipo de escola em que o estudante cursou o Ensino Médio segundo a renda total da família e o nível educacional dos pais no Enade 2013 e 2014
Variável Categoria
Pública Privada
n % n %
Enade 2013
Renda da família
Até 1,5 salário mínimo 660 35,2 346 11
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 676 36 651 20,7
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 388 20,7 1025 32,7
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 85 4,5 529 16,9
Acima de 10,0 salários mínimos 67 3,6 588 18,7
Escolaridade do pai
Nenhuma 188 10 66 2,1
Ensino fundamental: 1º ao 5º ano 642 34,2 294 9,4
Ensino fundamental: 6º ao 9º ano 276 14,7 318 10,1
Ensino médio 591 31,5 1307 41,6
Educação superior ou Pós-graduação 179 9,5 1154 36,8
Escolaridade da mãe
Nenhuma 97 5,2 22 0,7
Ensino fundamental: 1º ao 5º ano 447 23,8 151 4,8
Ensino fundamental: 6º ao 9º ano 282 15 232 7,4
Ensino médio 711 37,9 1210 38,5
Educação superior ou Pós graduação 339 18,1 1524 48,6
327
Continuação...
Variável Categoria
Pública Privada
n % n %
Enade 2014
Renda dos familiares que moram com você,
Até 1,5 salário mínimo 3292 37,1 611 10,7
Acima de 1,5 até 3,0 salários mínimos 3080 34,7 1270 22,3
Acima de 3,0 até 6,0 salários mínimos 1892 21,3 1758 30,8
Acima de 6,0 até 10,0 salários mínimos 449 5,1 1045 18,3
Acima de 10,0 salários mínimos 159 1,8 1020 17,9
Escolaridade do pai
Nenhuma 1621 18,3 178 3,1
Ensino fundamental: 1º ao 5º ano (1ª a 4ª série) 3479 39,2 684 12
Ensino fundamental: 6º ao 9º ano (5ª a 8ª série) 1273 14,3 568 10
Ensino médio 1953 22 2265 39,7
Educação superior ou Pós graduação 546 6,2 2009 35,2
Escolaridade da mãe
Nenhuma 1033 11,6 105 1,8
Ensino fundamental: 1º ao 5º ano (1ª a 4ª série) 3069 34,6 486 8,5
Ensino fundamental: 6º ao 9º ano (5ª a 8ª série) 1397 15,7 468 8,2
Ensino médio 2404 27,1 2159 37,9
Educação superior ou Pós graduação 969 10,9 2486 43,6
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 26 - Variáveis utilizadas na construção do construto hábitos de estudo no Enade 2013
Variável Categoria
Enade 2013 Enade 2014
Não cotista
Cotista Não cotista
Cotista
n % n % n % n %
Quantidade de livros lido no ano
Nenhum 667 16,1 135 15,3 1198 10,8 238 6,8
Um ou dois 1728 41,8 332 37,6 3909 35,3 1147 32,7
Entre três e cinco 1144 27,7 283 32,0 3563 32,1 1256 35,8
Entre seis e oito 271 6,6 62 7,0 1074 9,7 398 11,3
Mais de oito 322 7,8 71 8,0 1345 12,1 469 13,4
Quantas horas por semana, aproximadamente, você dedica aos estudos
Nenhuma, apenas assisto às aulas
41 1,0 7 0,8 248 2,2 51 1,5
Uma a três 1254 30,3 246 27,9 4429 39,9 1425 40,6
Quatro a sete 1351 32,7 293 33,2 3511 31,7 1109 31,6
Oito a doze 755 18,3 165 18,7 1625 14,7 484 13,8
Mais de doze 731 17,7 172 19,5 1276 11,5 439 12,5
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
328
Tabela 27 - Distribuição percentual dos estudantes cotistas e não cotista segundo o índice de hábito de estudo no Enade 2013 e 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 28: Distribuição percentual dos estudantes cotistas e não cotista segundo atividade acadêmica e bolsa permanência no Enade 2013 e 2014
Variável
Enade 2013 Enade 2014
Não cotista Cotista Não cotista Cotista
n % n % n % n %
Ao longo da sua trajetória acadêmica, você recebeu algum tipo de bolsa de permanência? caso de haver mais de uma opção, marcar apenas a bolsa de maior duração.
Nenhum 3278 79,5% 548 62,1% 9074 81,8% 2236 63,7%
Auxílio moradia 41 1,0% 29 3,3% 122 1,1% 86 2,5%
Auxílio alimentação 158 3,8% 69 7,8% 407 3,7% 242 6,9%
Auxílio moradia e alimentação
91 2,2% 46 5,2% 138 1,2% 134 3,8%
Bolsa Auxílio Permanência
286 6,9% 130 14,7% 617 5,6% 406 11,6%
Outros auxílios 269 6,5% 61 6,9% 731 6,6% 404 11,5%
Ao longo da sua trajetória acadêmica, você recebeu algum tipo de bolsa acadêmica? caso de haver mais de uma opção, marcar apenas a bolsa de maior duração.
Nenhum 1628 39,4% 352 39,9% 5979 53,9% 1741 49,6%
Bolsa de iniciação científica
1037 25,1% 228 25,8% 2036 18,4% 578 16,5%
Bolsa de extensão 488 11,8% 110 12,5% 803 7,2% 284 8,1%
Bolsa de monitoria/tutoria
422 10,2% 54 6,1% 716 6,5% 186 5,3%
Bolsa PET 322 7,8% 78 8,8% 203 1,8% 81 2,3%
Outros 235 5,7% 61 6,9% 1352 12,2% 638 18,2%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Não cotista Cotista Total
n % n % n %
Enade 2013
Baixo 1286 31,1 242 27,4 1528 30,5
Intermediário Baixo 843 20,4 165 18,7 1008 20,1
Intermediário Alto 594 14,4 137 15,5 731 14,6
Alto 1409 34,1 339 38,4 1748 34,9
Enade 2014
Baixo 3997 36,0 1230 35,1 5227 35,8
Intermediário Baixo 1005 9,1 306 8,7 1311 9,0
Intermediário Alto 3330 30,0 1089 31,0 4419 30,3
Alto 2757 24,9 883 25,2 3640 24,9
329
Tabela 29 - Distribuição percentual dos cursos por tipo de escola e cota no Enade 2013
Curso Cotista de escola privada
Cotista de escola pública
Não Cotista de escola privada
Não Cotista de escola pública
Total Geral
Medicina veterinária 4 42 253 109 408
7,30% 5,10% 8,20% 10,40% 8,10%
Odontologia 5 50 309 35 399
9,10% 6,00% 10,00% 3,30% 8,00%
Medicina 9 89 561 48 707
16,40% 10,70% 18,20% 4,60% 14,10%
Agronomia 6 74 175 215 470
10,90% 8,90% 5,70% 20,50% 9,40%
Farmácia 6 59 276 49 390
10,90% 7,10% 8,90% 4,70% 7,80%
Enfermagem 10 135 386 119 650
18,20% 16,30% 12,50% 11,40% 13,00%
Fonoaudiologia 1 21 77 18 117
1,80% 2,50% 2,50% 1,70% 2,30%
Nutrição 2 130 314 58 504
3,60% 15,70% 10,20% 5,50% 10,00%
Fisioterapia 0 32 194 38 264
0,00% 3,90% 6,30% 3,60% 5,30%
Serviço social 7 126 215 168 516
12,70% 15,20% 7,00% 16,00% 10,30%
Zootecnia 2 31 128 124 285
3,60% 3,70% 4,20% 11,80% 5,70%
Biomedicina 0 16 111 20 147
0,00% 1,90% 3,60% 1,90% 2,90%
Educação física (bacharelado)
3 23 85 47 158
5,50% 2,80% 2,80% 4,50% 3,20%
Total da Coluna 55 828 3084 1048 5015
100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
330
Tabela 30 - Distribuição percentual dos estratos do hábito de estudo por cotas e tipo de escola no Enade 2013
Hábito de estudo Cotista de escola privada
Cotista de escola pública
Não Cotista de escola privada
Não Cotista de escola pública
Total Geral
Baixo 20 222 976 310 1528
36,4% 26,8% 31,6% 29,6% 30,5%
Intermediário Baixo 10 155 650 193 1008
18,2% 18,7% 21,1% 18,4% 20,1%
Intermediário Alto 9 128 437 157 731
16,4% 15,5% 14,2% 15,0% 14,6%
Alto 16 323 1021 388 1748
29,1% 39,0% 33,1% 37,0% 34,9%
Total na Coluna 55 828 3084 1048 5015
100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep
Tabela 31 - Variáveis utilizadas na construção das contribuições do professor na formação acadêmica dos estudantes no Enade 2013 e 2014
Enade 2013 Enade 2014
Variável Categoria Não cotista Cotista Não cotista Cotista
n % n % n % n %
As relações professor-aluno ao longo do curso estimularam você a estudar e aprender
Discordo Totalmente
132 3,20% 33 3,70% 392 3,50% 98 2,80%
Discordo 252 6,10% 44 5,00% 598 5,40% 120 3,40%
Discordo parcialmente
502 12,10% 94 10,60% 1106 10,00% 254 7,20%
Concordo Parcialmente
932 22,60% 191 21,60% 2444 22,00% 694 19,80%
Concordo 1155 28,00% 263 29,80% 3285 29,60% 1078 30,70%
Concordo Totalmente
1159 28,00% 258 29,20% 3264 29,40% 1264 36,00%
As referências bibliográficas
indicadas pelos professores nos
planos de ensino
contribuíram para seus estudos e
aprendizagens
Discordo Totalmente
41 1,00% 7 0,80% 109 1,00% 19 0,50%
Discordo 176 4,30% 23 2,60% 280 2,50% 65 1,90%
Discordo parcialmente
379 9,20% 62 7,00% 766 6,90% 161 4,60%
Concordo Parcialmente
749 18,10% 143 16,20% 1926 17,40% 513 14,60%
Concordo 1198 29,00% 278 31,50% 3717 33,50% 1150 32,80%
Concordo Totalmente
1589 38,50% 370 41,90% 4291 38,70% 1600 45,60%
Os professores demonstraram
Discordo Totalmente
26 0,60% 4 0,50% 93 0,80% 24 0,70%
Discordo 88 2,10% 12 1,40% 249 2,20% 66 1,90%
Discordo parcialmente
318 7,70% 72 8,20% 680 6,10% 159 4,50%
331
Continuação...
Enade 2013 Enade 2014
Variável Categoria Não cotista Cotista Não cotista Cotista
n % n % n % n %
domínio dos conteúdos
abordados nas disciplinas
Concordo Parcialmente
783 18,90% 144 16,30% 1926 17,40% 515 14,70%
Concordo 1468 35,50% 322 36,50% 3845 34,70% 1142 32,60%
Concordo Totalmente
1449 35,10% 329 37,30% 4296 38,70% 1602 45,70%
Os professores apresentaram disponibilidade para atender os estudantes fora do horário das aulas.
Discordo Totalmente
100 2,40% 31 3,50% 370 3,30% 132 3,80%
Discordo 293 7,10% 41 4,60% 748 6,70% 217 6,20%
Discordo parcialmente
578 14,00% 113 12,80% 1141 10,30% 363 10,30%
Concordo Parcialmente
902 21,80% 210 23,80% 2319 20,90% 674 19,20%
Concordo 1172 28,40% 259 29,30% 3264 29,40% 954 27,20%
Concordo Totalmente
1087 26,30% 229 25,90% 3247 29,30% 1168 33,30%
As avaliações de aprendizagem aplicadas pelos professores foram coerentes com o conteúdo ministrado.
Discordo Totalmente
90 2,20% 19 2,20% 210 1,90% 55 1,60%
Discordo 239 5,80% 38 4,30% 384 3,50% 116 3,30%
Discordo parcialmente
528 12,80% 102 11,60% 877 7,90% 231 6,60%
Concordo Parcialmente
925 22,40% 201 22,80% 2236 20,20% 631 18,00%
Concordo 1273 30,80% 286 32,40% 3718 33,50% 1089 31,00%
Concordo Totalmente
1077 26,10% 237 26,80% 3664 33,00% 1386 39,50%
Os planos de ensino apresentados pelos professores contribuíram para o desenvolvimento das atividades acadêmicas e para seus estudos
Discordo Totalmente
75 1,80% 21 2,40% 239 2,20% 52 1,50%
Discordo 288 7,00% 49 5,50% 520 4,70% 100 2,90%
Discordo parcialmente
580 14,00% 93 10,50% 1190 10,70% 262 7,50%
Concordo Parcialmente
1018 24,60% 218 24,70% 2689 24,20% 772 22,00%
Concordo 1215 29,40% 273 30,90% 3546 32,00% 1159 33,00%
Concordo Totalmente
956 23,10% 229 25,90% 2905 26,20% 1163 33,20%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
332
Tabela 32 - Distribuição percentual da percepção do estudante em relação ao professor por cotas no Enade 2013 e 2014
Enade 2013 Enade 2014
Variável Categoria Não cotista Cotista Não cotista Cotista
n % n % n % n %
As metodologias de ensino utilizadas no curso desafiaram você a aprofundar conhecimentos e desenvolver competências reflexivas e críticas.
Discordo Totalmente
90 2,20% 23 2,60% 228 2,10% 48 1,40%
Discordo 246 6,00% 42 4,80% 411 3,70% 94 2,70%
Discordo parcialmente
514 12,50% 102 11,60% 895 8,10% 193 5,50%
Concordo Parcialmente
885 21,50% 161 18,30% 2170 19,70% 541 15,50%
Concordo 1030 25,10% 222 25,30% 3086 28,00% 927 26,60%
Concordo Totalmente
1345 32,70% 328 37,40% 4231 38,40% 1688 48,40%
O curso propiciou experiências de aprendizagem inovadoras.
Discordo Totalmente
111 2,70% 25 2,80% 306 2,80% 71 2,00%
Discordo 227 5,50% 37 4,20% 495 4,50% 101 2,90%
Discordo parcialmente
504 12,30% 87 9,90% 965 8,70% 194 5,60%
Concordo Parcialmente
769 18,70% 140 15,90% 1981 18,00% 515 14,80%
Concordo 979 23,90% 220 25,00% 2798 25,40% 886 25,40%
Concordo Totalmente
1513 36,90% 371 42,20% 4487 40,70% 1722 49,40%
O curso possibilitou aumentar sua capacidade de reflexão e argumentação
Discordo Totalmente
44 1,10% 8 0,90% 81 0,70% 14 0,40%
Discordo 88 2,10% 15 1,70% 181 1,60% 41 1,20%
Discordo parcialmente
217 5,30% 41 4,70% 408 3,70% 83 2,40%
Concordo Parcialmente
501 12,20% 116 13,20% 1227 11,10% 258 7,40%
Concordo 1098 26,80% 204 23,20% 2842 25,70% 773 22,10%
Concordo Totalmente
2155 52,50% 494 56,30% 6311 57,10% 2322 66,50%
O curso promoveu o desenvolvimento da sua capacidade de pensar criticamente, analisar e refletir sobre soluções para problemas da sociedade.
Discordo Totalmente
51 1,20% 14 1,60% 141 1,30% 30 0,90%
Discordo 126 3,10% 24 2,70% 237 2,20% 50 1,40%
Discordo parcialmente
290 7,10% 53 6,10% 525 4,80% 101 2,90%
Concordo Parcialmente
535 13,10% 103 11,80% 1328 12,10% 312 9,00%
Concordo 1093 26,70% 209 23,90% 2832 25,80% 838 24,10%
Concordo Totalmente
1999 48,80% 472 53,90% 5913 53,90% 2141 61,70%
O curso contribuiu para você ampliar sua capacidade de comunicação nas formas oral e escrita.
Discordo Totalmente
39 0,90% 12 1,40% 138 1,30% 27 0,80%
Discordo 105 2,60% 21 2,40% 250 2,30% 51 1,50%
Discordo parcialmente
243 5,90% 34 3,90% 543 4,90% 105 3,00%
Concordo Parcialmente
554 13,50% 107 12,10% 1411 12,80% 322 9,20%
Concordo 1106 26,90% 233 26,40% 2950 26,80% 841 24,10%
Concordo Totalmente
2070 50,30% 476 53,90% 5728 52,00% 2142 61,40%
O curso contribuiu para o
desenvolvimento da sua capacidade de
aprender e atualizar? Se permanentemente
Discordo Totalmente
32 0,80% 6 0,70% 95 0,90% 20 0,60%
Discordo 77 1,90% 16 1,80% 186 1,70% 38 1,10% Discordo parcialmente
242 5,90% 40 4,50% 479 4,30% 110 3,20%
Concordo Parcialmente
654 15,90% 116 13,20% 1700 15,40% 424 12,20%
333
Continuação...
Enade 2013 Enade 2014
Variável Categoria Não cotista Cotista Não cotista Cotista
n % n % n % n %
Concordo 1261 30,60% 274 31,10% 3611 32,70% 1098 31,60%
Concordo Totalmente
1852 45,00% 429 48,70% 4968 45,00% 1790 51,40%
Foram oferecidas oportunidades para os estudantes superarem problemas e dificuldades relacionados ao processo de formação.
Discordo Totalmente
305 7,50% 83 9,50% 701 6,50% 204 6,00%
Discordo 419 10,40% 85 9,70% 815 7,60% 199 5,80%
Discordo parcialmente
663 16,40% 130 14,90% 1466 13,60% 394 11,60%
Concordo Parcialmente
933 23,10% 213 24,40% 2658 24,70% 804 23,60%
Concordo 945 23,40% 202 23,10% 2817 26,20% 916 26,90%
Concordo Totalmente
780 19,30% 160 18,30% 2314 21,50% 890 26,10%
O curso exigiu de você organização e dedicação frequente aos estudos.
Discordo Totalmente
39 0,90% 6 0,70% 112 1,00% 30 0,90%
Discordo 85 2,10% 11 1,30% 235 2,10% 48 1,40%
Discordo parcialmente
243 5,90% 30 3,40% 510 4,60% 101 2,90%
Concordo Parcialmente
426 10,40% 94 10,70% 1324 12,00% 332 9,50%
Concordo 960 23,40% 206 23,50% 2953 26,70% 869 24,80%
Concordo Totalmente
2358 57,40% 531 60,50% 5930 53,60% 2120 60,60%
O curso favoreceu a articulação do conhecimento teórico com atividades práticas.
Discordo Totalmente
126 3,10% 26 2,90% 403 3,60% 86 2,50%
Discordo 290 7,10% 51 5,80% 699 6,30% 156 4,50%
Discordo parcialmente
486 11,80% 95 10,80% 1141 10,30% 301 8,60%
Concordo Parcialmente
743 18,10% 148 16,80% 2390 21,60% 628 18,00%
Concordo 1111 27,00% 252 28,60% 3069 27,80% 975 27,90%
Concordo Totalmente
1357 33,00% 310 35,10% 3345 30,30% 1351 38,60%
O curso propiciou acesso a conhecimentos atualizados/contemporâneos em sua área de formação.
Discordo Totalmente
49 1,20% 17 1,90% 183 1,70% 53 1,50%
Discordo 175 4,30% 30 3,40% 424 3,80% 93 2,70%
Discordo parcialmente
411 10,00% 84 9,60% 920 8,30% 206 5,90%
Concordo Parcialmente
785 19,10% 157 17,90% 2091 19,00% 558 16,00%
Concordo 1273 31,00% 268 30,60% 3511 31,80% 1071 30,70%
Concordo Totalmente
1419 34,50% 320 36,50% 3903 35,40% 1510 43,30%
334
Continuação...
Enade 2013 Enade 2014
Variável Categoria Não cotista Cotista Não cotista Cotista
n % n % n % n %
O curso disponibilizou monitores ou tutores para auxiliar os estudantes.
Discordo Totalmente
143 3,50% 41 4,70% 611 5,60% 236 6,90%
Discordo 347 8,40% 87 10,00% 947 8,70% 289 8,50%
Discordo parcialmente
566 13,80% 112 12,80% 1237 11,30% 345 10,10%
Concordo Parcialmente
786 19,10% 167 19,10% 2161 19,80% 604 17,70%
Concordo 978 23,80% 202 23,10% 2619 24,00% 761 22,30%
Concordo Totalmente
1291 31,40% 265 30,30% 3349 30,70% 1175 34,50%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep
Tabela 33 - Distribuição percentual da percepção do estudante das condições da infraestrutura da IES no Enade 2013 e 2014
Variáveis Categoria
Enade 2013 Enade 2014
Não Cotista Cotista Não Cotista Cotista
n % n % n % n %
As condições de infraestrutura das salas de aula foram adequadas
Discordo Totalmente 489 11,8% 109 12,3% 849 7,7% 256 7,3%
Discordo 463 11,2% 101 11,4% 903 8,1% 284 8,1%
Discordo parcialmente 624 15,1% 162 18,3% 1292 11,7% 379 10,8%
Concordo Parcialmente 785 19,0% 139 15,7% 2155 19,4% 666 19,0%
Concordo 843 20,4% 191 21,6% 2761 24,9% 892 25,4%
Concordo Totalmente 928 22,5% 181 20,5% 3129 28,2% 1031 29,4%
Os ambientes e equipamentos destinados às aulas práticas foram adequados ao curso.
Discordo Totalmente 694 16,8% 144 16,3% 1002 9,0% 311 8,9%
Discordo 654 15,8% 125 14,2% 1162 10,5% 337 9,6%
Discordo parcialmente 743 18,0% 161 18,2% 1438 13,0% 397 11,3%
Concordo Parcialmente 763 18,5% 153 17,3% 2289 20,6% 689 19,6%
Concordo 648 15,7% 184 20,8% 2634 23,8% 844 24,1%
Concordo Totalmente 630 15,2% 116 13,1% 2564 23,1% 930 26,5%
Os equipamentos e materiais disponíveis para as aulas práticas foram adequados para a quantidade de estudantes.
Discordo Totalmente 891 21,6% 186 21,1% 1136 10,2% 331 9,4%
Discordo 668 16,2% 124 14,0% 1165 10,5% 326 9,3%
Discordo parcialmente 740 17,9% 155 17,6% 1435 12,9% 421 12,0%
Concordo Parcialmente 726 17,6% 159 18,0% 2292 20,7% 685 19,5%
Concordo 555 13,4% 146 16,5% 2497 22,5% 859 24,5%
Concordo Totalmente 552 13,4% 113 12,8% 2564 23,1% 886 25,3%
A biblioteca dispôs das referências bibliográficas que os estudantes necessitaram
Discordo Totalmente 335 8,1% 85 9,6% 558 5,0% 204 5,8%
Discordo 562 13,6% 116 13,1% 916 8,3% 279 8,0%
Discordo parcialmente 735 17,8% 180 20,4% 1363 12,3% 385 11,0%
Concordo Parcialmente 790 19,1% 172 19,5% 2207 19,9% 661 18,8%
Concordo 886 21,4% 188 21,3% 3086 27,8% 931 26,5%
Concordo Totalmente 824 19,9% 142 16,1% 2959 26,7% 1048 29,9%
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
335
Tabela 34 - Média e desvio padrão da nota obtida nas provas do Componente de Formação Geral e Conhecimento Específico no Enade 2013
Prova Cotas N Média Desvio Padrão
p-v
Formação Geral Cotista 899 48,35 15,92 0,00
Não cotista 4579 51,07 16,03 0,00
Componente Específico* Cotista 899 -0,09 1,00 0,00
Não cotista 4579 0,03 1,00 0,00
* Nota padronizada pela média e desvio padrão dos cursos.
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 35 - Média e desvio padrão da nota obtida nas provas do Componente de Formação Geral e Conhecimento Específico por nível socioeconômico no Enade 2013
Prova Nível Socioeconômico N Média Desvio Padrão
p-valor
Formação Geral
Baixo 1260 47,97 15,77
0,00 Intermediário Baixo 1307 49,51 15,08
Intermediário Alto 1236 51,16 16,00
Alto 1212 53,91 16,52
Componente Específico*
Baixo 1260 -0,07 1,01
0,00 Intermediário Baixo 1307 -0,03 1,00
Intermediário Alto 1236 0,04 0,96
Alto 1212 0,12 1,03
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
336
Tabela 36 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por grupo de Nível Socioeconômico no Enade 2013
Prova Quartil do Nível Socioeconômico
Cotas N Média Desvio Padrão
p-valor
Formação Geral
Baixo Não Cotista 821 48,41 15,631
0,174 Cotista 439 47,14 16,006
Intermediário Baixo
Não Cotista 1018 49,75 14,946
0,275 Cotista 289 48,65 15,534
Intermediário Alto Não Cotista 1135 51,35 15,940
0,156 Cotista 101 49,00 16,139
Alto Não Cotista 1158 53,84 16,503
0,497 Cotista 54 55,40 17,037
Componente Específico Padronizado
Baixo Não Cotista 821 -,0848 1,01568
0,603 Cotista 439 -,0537 1,00244
Intermediário Baixo
Não Cotista 1018 -,0091 1,00172 0,095
Cotista 289 -,1203 ,98052
Intermediário Alto Não Cotista 1135 ,0504 ,94872
0,266 Cotista 101 -,0608 1,09232
Alto Não Cotista 1158 ,1364 1,03557
0,001* Cotista 54 -,3302 ,85981
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
337
Tabela 37 - Teste de Tukey de comparação múltipla da média do desempenho na Nota do Componente de Formação Geral por cotas e nível socioeconômico no Enade 2013
Nível Socioeconômico e cotas Diferença entre as Médias
Erro Padrão
p-valor
Cotista Baixo
Cotista Intermediário Baixo -1,51 1,199 0,913
Cotista Intermediário Alto -1,86 1,746 0,964
Cotista Alto -8,26* 2,282 0,007
Não cotista Baixo* -1,27 0,936 0,877
Não cotista Intermediário Baixo -2,61 0,904 0,075
Não cotista Intermediário Alto* -4,21* 0,889 0
Não cotista Alto* -6,70* 0,887 0
Cotista Intermediário Baixo
Cotista Baixo 1,51 1,199 0,913
Cotista Intermediário Alto -0,35 1,829 1
Cotista Alto -6,75 2,346 0,077
Não cotista Baixo 0,24 1,082 1
Não cotista Intermediário Baixo -1,1 1,055 0,968
Não cotista Intermediário Alto -2,7 1,043 0,159
Não cotista Alto* -5,19* 1,041 0
Cotista Intermediário Alto
Cotista Baixo 1,86 1,746 0,964
Cotista Intermediário Baixo 0,35 1,829 1
Cotista Alto -6,4 2,668 0,242
Não cotista Baixo 0,59 1,669 1
Não cotista Intermediário Baixo -0,75 1,651 1
Não cotista Intermediário Alto -2,35 1,643 0,843
Não cotista Alto -4,84 1,642 0,064
Cotista Alto
Cotista Baixo* 8,26* 2,282 0,007
Cotista Intermediário Baixo 6,75 2,346 0,077
Cotista Intermediário Alto 6,4 2,668 0,242
Não cotista Baixo* 6,99* 2,223 0,036
Não cotista Intermediário Baixo 5,65 2,21 0,172
Não cotista Intermediário Alto 4,05 2,204 0,595
Não cotista Alto 1,56 2,203 0,997
Não cotista Baixo
Cotista Baixo 1,27 0,936 0,877
Cotista Intermediário Baixo -0,24 1,082 1
Cotista Intermediário Alto -0,59 1,669 1
Cotista Alto* -6,99* 2,223 0,036
338
Continuação...
Nível Socioeconômico e cotas Diferença entre as Médias
Erro Padrão
p-valor
Não cotista Intermediário Baixo -1,34 0,742 0,615
Não cotista Intermediário Alto* -2,95* 0,725 0,001
Não cotista Alto* -5,43* 0,722 0
Não cotista Intermediário Baixo
Cotista Baixo 2,61 0,904 0,075
Cotista Intermediário Baixo 1,1 1,055 0,968
Cotista Intermediário Alto 0,75 1,651 1
Cotista Alto -5,65 2,21 0,172
Não cotista Baixo 1,34 0,742 0,615
Não cotista Intermediário Alto -1,6 0,683 0,268
Não cotista Alto* -4,09* 0,68 0
Não cotista Intermediário Alto
Cotista Baixo* 4,21* 0,889 0
Cotista Intermediário Baixo 2,7 1,043 0,159
Cotista Intermediário Alto 2,35 1,643 0,843
Cotista Alto -4,05 2,204 0,595
Não cotista Baixo* 2,95* 0,725 0,001
Não cotista Intermediário Baixo 1,6 0,683 0,268
Não cotista Alto* -2,48* 0,661 0,004
Não cotista Alto
Cotista Baixo* 6,70* 0,887 0
Cotista Intermediário Baixo* 5,19* 1,041 0
Cotista Intermediário Alto 4,84 1,642 0,064
Cotista Alto -1,56 2,203 0,997
Não cotista Baixo* 5,43* 0,722 0
Não cotista Intermediário Baixo* 4,09* 0,68 0
Não cotista Intermediário Alto* 2,48* 0,661 0,004
*significativo ao nível de 5%. Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
339
Tabela 38 - Teste de Tukey de comparação múltipla de grupos Nota do Componente de Conhecimento Específico no Enade 2013
Nível Socioeconômico e cotas Diferença entre as Médias
Erro Padrão
p-valor
Cotista Baixo
Cotista Intermediário Baixo 0,0666 0,07572 0,988
Cotista Intermediário Alto 0,0071 0,11032 1
Cotista Alto 0,2766 0,14416 0,538
Não cotista Baixo 0,0311 0,05911 1
Não cotista Intermediário Baixo -0,0446 0,05708 0,994
Não cotista Intermediário Alto -0,104 0,05618 0,585
Não cotista Alto* -,1900* 0,05603 0,016
Cotista Intermediário Baixo
Cotista Baixo -0,0666 0,07572 0,988
Cotista Intermediário Alto -0,0595 0,11555 1
Cotista Alto 0,21 0,1482 0,85
Não cotista Baixo -0,0355 0,06837 1
Não cotista Intermediário Baixo -0,1112 0,06663 0,708
Não cotista Intermediário Alto -0,1706 0,06586 0,159
Não cotista Alto* -,2566* 0,06573 0,002
Cotista Intermediário Alto
Cotista Baixo -0,0071 0,11032 1
Cotista Intermediário Baixo 0,0595 0,11555 1
Cotista Alto 0,2695 0,16852 0,751
Não cotista Baixo 0,024 0,10541 1
Não cotista Intermediário Baixo -0,0517 0,10429 1
Não cotista Intermediário Alto -0,1111 0,1038 0,963
Não cotista Alto -0,1971 0,10371 0,551
Cotista Alto
Cotista Baixo -0,2766 0,14416 0,538
Cotista Intermediário Baixo -0,21 0,1482 0,85
Cotista Intermediário Alto -0,2695 0,16852 0,751
Não cotista Baixo -0,2454 0,14044 0,656
Não cotista Intermediário Baixo -0,3211 0,1396 0,293
Não cotista Intermediário Alto -0,3806 0,13923 0,113
Não cotista Alto* -,4666* 0,13917 0,018
Não cotista Baixo
Cotista Baixo -0,0311 0,05911 1
Cotista Intermediário Baixo 0,0355 0,06837 1
Cotista Intermediário Alto -0,024 0,10541 1
Cotista Alto 0,2454 0,14044 0,656
Não cotista Intermediário Baixo -0,0757 0,04689 0,742
Não cotista Intermediário Alto -0,1352 0,0458 0,063
Não cotista Alto* -,2211* 0,04561 0
340
Continuação...
Nível Socioeconômico e cotas Diferença entre as Médias
Erro Padrão p-valor
Não cotista Intermediário Baixo
Cotista Baixo 0,0446 0,05708 0,994
Cotista Intermediário Baixo 0,1112 0,06663 0,708
Cotista Intermediário Alto 0,0517 0,10429 1
Cotista Alto 0,3211 0,1396 0,293
Não cotista Baixo 0,0757 0,04689 0,742
Não cotista Intermediário Alto -0,0595 0,04315 0,868
Não cotista Alto* -,1454* 0,04295 0,016
Não cotista Intermediário Alto
Cotista Baixo 0,104 0,05618 0,585
Cotista Intermediário Baixo 0,1706 0,06586 0,159
Cotista Intermediário Alto 0,1111 0,1038 0,963
Cotista Alto 0,3806 0,13923 0,113
Não cotista Baixo 0,1352 0,0458 0,063
Não cotista Intermediário Baixo
0,0595 0,04315 0,868
Não cotista Alto -0,086 0,04175 0,442
Não cotista Alto
Cotista Baixo* ,1900* 0,05603 0,016
Cotista Intermediário Baixo* ,2566* 0,06573 0,002
Cotista Intermediário Alto 0,1971 0,10371 0,551
Cotista Alto* ,4666* 0,13917 0,018
Não cotista Baixo* ,2211* 0,04561 0
Não cotista Intermediário Baixo*
,1454* 0,04295 0,016
Não cotista Intermediário Alto 0,086 0,04175 0,442
*significativo ao nível de 5%. Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
341
Tabela 39 - Teste de Tukey de comparação múltipla de grupos do NSE Nota do Componente de Formação Geral no Enade 2013
Nível socioeconômico Diferença entre as médias
Erro Padrão p-valor
Baixo
Intermediário Baixo -1,54 ,625 ,065
Intermediário Alto* -3,20* ,634 ,000
Alto* -5,94* ,637 ,000
Intermediário Baixo
Baixo 1,54 ,625 ,065
Intermediário Alto -1,65* ,628 ,042
Alto* -4,40* ,631 ,000
Intermediário Alto
Baixo* 3,20* ,634 ,000
Intermediário Baixo* 1,65* ,628 ,042
Alto* -2,75* ,640 ,000
Alto
Baixo* 5,94* ,637 ,000
Intermediário Baixo* 4,40* ,631 ,000
Alto* 2,75* ,640 ,000
*significativo ao nível de 5%.
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 40 - Teste de Tukey de comparação múltipla de grupos do NSE Nota do Componente de Conhecimento Específico no Enade 2014
Nível socioeconômico Diferença entre as médias
Erro Padrão p-valor
Baixo
Intermediário Baixo -,0403 ,03947 ,737
Intermediário Alto -,1152* ,04002 ,021
Alto -,1895* ,04022 ,000
Intermediário Baixo
Baixo ,0403 ,03947 ,737
Intermediário Alto -,0750 ,03966 ,232
Alto -,1492* ,03986 ,001
Intermediário Alto
Baixo ,1152* ,04002 ,021
Intermediário Baixo ,0750 ,03966 ,232
Alto -,0743 ,04041 ,255
Alto
Baixo ,1895* ,04022 ,000
Intermediário Baixo ,1492* ,03986 ,001
Intermediário Alto ,0743 ,04041 ,255
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
342
Tabela 41 - Análise de Variância para a variável dependente Nota bruta do Componente de Formação geral no Enade 2013
Variável independente Soma dos Quadrados
Grau de liberdade
Quadrado médio F P-valor
Corrected Model 25331,256a 7 3618,8 14,4 ,000
4274108,848 1 4274108,8 17066,8 0,000
Cotas 261,474 1 261,5 1,0 ,307
Quartil do Nível Socioeconômico
8738,111 3 2912,7 11,6 ,000
Cotas *Quartil do Nível Socioeconômico
518,794 3 172,9 0,7 ,558
Resíduo 1253920,056 5007 250,4
Total 14115540,570 5015
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 12 - Efeito do Nível Socioeconômico e as políticas de ação afirmativa no desempenho do estudante na prova de formação geral no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
343
Tabela 42: Análise de Variância para a variável dependente Nota bruta do Componente de Conhecimento Específico no Enade 2013
Variável independente Soma dos Quadrados
Grau de liberdade
Quadrado médio F P-valor
Corrected Model
41,521a 7 5,932 5,936 ,000
5,849 1 5,849 5,853 ,016
Cotas 11,354 1 11,354 11,362 ,001
Quartil do Nível Socioeconômico 1,511 3 ,504 ,504 ,679
Cotas *Quartil do Nível Socioeconômico
11,545 3 3,848 3,851 ,009
Resíduo 5003,389 5007 ,999
Total 5045,490 5015
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 13 - Efeito do Nível Socioeconômico e as políticas de ação afirmativa no desempenho do estudante na prova do Componente de Conhecimento Específico no Enade 2013
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
344
Tabela 43 - Média e desvio padrão dos cotistas e não cotistas por cor/ raça no Enade 2013
Prova Cor ou Raça N Média Desvio Padrão
Formação Geral
Branco(a) 2090 51,45 16,03
Preto(a) 471 47,96 16,67
Pardo(a) 2373 50,45 15,70
Amarelo(a) 44 45,20 16,07
Origem indígena 33 52,32 15,99
Componente Específico padronizado
Branco(a) 2090 ,0670 1,00
Preto(a) 471 -,0941 0,99
Pardo(a) 2373 -,0049 1,01
Amarelo(a) 44 -,2378 0,89
Origem indígena 33 -,3944 0,91
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep
Tabela 44 - Média e desvio padrão dos estudantes por combinação de cotas e cor/ raça no Enade 2013
Prova Cor/ Raça Cotas N Média Desvio Padrão
p-valor
Formação Geral
Preto Não Cotista 289 48,75 16,27
0,192 Cotista 182 46,69 17,27
Pardo Não Cotista 1885 50,88 15,75
0,009 Cotista 488 48,79 15,39
Branco Não Cotista 1895 51,76 15,94
0,006 Cotista 195 48,46 16,59
Componente Específico Padronizado
Preto Não Cotista 289 0,00 0,97
0,013 Cotista 182 -0,24 1,01
Pardo Não Cotista 1885 0,01 1,01
0,067 Cotista 488 -0,08 0,99
Branco Não Cotista 1895 0,07 1,00
0,942 Cotista 195 0,06 0,99
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
345
Tabela 45 - Análise de Variância para as variáveis dependente Nota bruta do Componente de Formação Geral e Conhecimento Específico no Enade 2013
Componente
Variável independente
Soma dos Quadrados
Grau de liberdade
Quadrado médio
F P-valor
Formação Geral
Corrected Model
8961,811a 5 1792,362 7,078 ,000
5073808,148 1
5073808,148
20036,745
0,000
Cor ou raça 1835,794 2 917,897 3,625 ,027
Cotas 3232,756 1 3232,756 12,766 ,000
Cor ou raça*Cotas
196,602 2 98,301 ,388 ,678
Resíduo 1247893,628 4928 253,225
Total 13907691,700
4934
Componente específico Padronizado
1,814 1 1,814 1,814 ,178
Cor ou raça 9,833 2 4,916 4,916 ,007
Cotas 6,439 1 6,439 6,439 ,011
Cor ou raça*Cotas
3,558 2 1,779 1,779 ,169
Resíduo 4928,271 4928 1,000
Total 4951,371 4934
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 46 - Teste de Tukey de comparação múltipla de grupos Nota do Componente de Formação Geral, por cor ou raça e cotas no Enade 2013
Cor ou raça e Cotas Diferença entre as Médias
Erro Padrão p-valor
Cotista preto
Cotista pardo -2,096 1,382 0,653
Cotista branco -1,763 1,64 0,891
Não Cotista preto -2,061 1,506 0,746
Não Cotista pardo* -4,183* 1,235 0,009
Não Cotista branco* -5,071* 1,235 0,001
Cotista pardo
Cotista preto 2,096 1,382 0,653
Cotista branco 0,333 1,348 1
Não Cotista preto 0,036 1,181 1
Não Cotista pardo -2,086 0,808 0,102
Não Cotista branco* -2,974* 0,808 0,003
Cotista branco
Cotista preto 1,763 1,64 0,891
Cotista pardo -0,333 1,348 1
Não Cotista preto -0,298 1,475 1
Não Cotista pardo -2,42 1,197 0,33
Não Cotista branco -3,308 1,197 0,064
346
Continuação...
Cor ou raça e Cotas Diferença entre as Médias
Erro Padrão p-valor
Não Cotista preto
Cotista preto 2,061 1,506 0,746
Cotista pardo -0,036 1,181 1
Cotista branco 0,298 1,475 1
Não Cotista pardo -2,122 1,005 0,282
Não Cotista branco* -3,010* 1,005 0,033
Não Cotista pardo
Cotista preto* 4,183* 1,235 0,009
Cotista pardo 2,086 0,808 0,102
Cotista branco 2,42 1,197 0,33
Não Cotista preto 2,122 1,005 0,282
Não Cotista branco -0,888 0,518 0,522
Não Cotista branco
Cotista preto* 5,071* 1,235 0,001
Cotista pardo* 2,974* 0,808 0,003
Cotista branco 3,308 1,197 0,064
Não Cotista preto* 3,010* 1,005 0,033
Não Cotista pardo 0,888 0,518 0,522
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
:
Tabela 47 - Análise de Variância para as variáveis dependente Nota bruta do Componente de Conhecimento Específico do curso de Medicina no Enade 2013
Variável independente
Soma dos Quadrados
Grau de liberdade
Quadrado médio
F P-valor
Corrected Model 8727,735a 7 1246,819 6,341 ,000
544395,746 1 544395,746 2768,625 ,000
Cotas 2706,973 1 2706,973 13,767 ,000
Quartil do Nível Socioeconômico
333,905 3 111,302 ,566 ,638
Cotas *Quartil do Nível Socioeconômico
850,586 3 283,529 1,442 ,229
Resíduo 137444,633 699 196,630
Total 1921681,420 707
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
347
Tabela 48 - Média e desvio padrão da nota obtida nas provas do Componente de Formação Geral e Conhecimento Específico no Enade 2014
Componente Cotas N Média Desvio Padrão
p-v
Formação Geral Não Cotista 11089 57,80 18,03 0,00
Cotista 3508 54,50 17,78 0,00
Componente Específico Padronizado
Não Cotista 11089 ,035 1,01 0,00
Cotista 3508 -,069 ,981 0,00
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 49 - Média e desvio padrão do desempenho por grupo de Nível Socioeconômico no Enade 2014
Componente Quartil do Nível Socioeconômico
N Média Desvio Padrão
p-valor
Formação Geral
Baixo 3604 51,99 17,34
0,000 Intermediário Baixo 3683 55,12 17,58
Intermediário Alto 3590 58,22 17,63
Alto 3720 62,58 17,82
Componente Específico padronizado
Baixo 3604 -0,24 0,95
0,000
Intermediário Baixo 3683 -0,05 0,98
Intermediário Alto 3590 0,07 1,00
Alto 3720 0,25 1,03
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
348
Tabela 50 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por grupo de Nível Socioeconômico no Enade 2014
Componente Quartil do Nível Socioeconômico
Cotas N Média Desvio Padrão
p-valor
Formação Geral
Baixo Não Cotista 2233 51,64 17,220
0,119 Cotista 1371 52,57 17,525
Intermediário Baixo
Não Cotista 2479 55,11 17,503
0,960 Cotista 1204 55,14 17,756
Intermediário Alto Não Cotista 2865 58,72 17,550
0,001 Cotista 725 56,26 17,822
Alto Não Cotista 3512 62,88 17,749
0,000
Cotista 208 57,46 18,301
Componente Específico Padronizado
Baixo Não Cotista 2233 -,3013 ,94227
0,000
Cotista 1371 -,1430 ,96625
Intermediário Baixo
Não Cotista 2479 -,0540 ,96903 0,721
Cotista 1204 -,0417 ,98981
Intermediário Alto Não Cotista 2865 ,0889 1,00540
0,074
Cotista 725 ,0146 ,98474
Alto
Não Cotista 3512 ,2676 1,03058
0,000 Cotista 208 -,0244 ,99297
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 51 - Teste de Tukey de comparação múltipla da média do desempenho na Nota do Componente de Formação Geral por cotas e nível socioeconômico no Enade 2014
Nível Socioeconômico e cotas Diferença entre as Médias
Erro Padrão
p-valor
Cotista Baixo
Cotista Intermediário Baixo -2,58* 0,694 0,005
Cotista Intermediário Alto -3,70* 0,807 0
Cotista Alto -4,90* 1,308 0,005
Não cotista Baixo 0,93 0,603 0,786
Não cotista Intermediário Baixo -2,55* 0,592 0
Não cotista Intermediário Alto -6,15* 0,577 0
Não cotista Alto -10,31* 0,56 0
349
Continuação...
Nível Socioeconômico e cotas Diferença entre as Médias
Erro Padrão p-valor
Cotista Intermediário Baixo
Cotista Baixo 2,58* 0,694 0,005
Cotista Intermediário Alto -1,12 0,826 0,878
Cotista Alto -2,32 1,32 0,65
Não cotista Baixo 3,51* 0,629 0
Não cotista Intermediário Baixo
0,03 0,618 1
Não cotista Intermediário Alto
-3,58* 0,604 0
Não cotista Alto -7,73* 0,587 0
Cotista Intermediário Alto
Cotista Baixo 3,70* 0,807 0
Cotista Intermediário Baixo 1,12 0,826 0,878
Cotista Alto -1,2 1,383 0,989
Não cotista Baixo 4,62* 0,751 0
Não cotista Intermediário Baixo
1,15 0,742 0,781
Não cotista Intermediário Alto
-2,46* 0,731 0,018
Não cotista Alto -6,62* 0,717 0
Cotista Alto
Cotista Baixo 4,90* 1,308 0,005
Cotista Intermediário Baixo 2,32 1,32 0,65
Cotista Intermediário Alto 1,2 1,383 0,989
Não cotista Baixo 5,82* 1,274 0
Não cotista Intermediário Baixo
2,35 1,269 0,585
Não cotista Intermediário Alto
-1,26 1,262 0,975
Não cotista Alto -5,42* 1,254 0
Não cotista Baixo
Cotista Baixo -0,93 0,603 0,786
Cotista Intermediário Baixo -3,51* 0,629 0
Cotista Intermediário Alto -4,62* 0,751 0
Cotista Alto -5,82* 1,274 0
Não cotista Intermediário Baixo
-3,48* 0,513 0
Não cotista Intermediário Alto
-7,08* 0,496 0
Não cotista Alto -11,24* 0,476 0
Não cotista Intermediário Baixo
Cotista Baixo 2,55* 0,592 0
Cotista Intermediário Baixo -0,03 0,618 1
Cotista Intermediário Alto -1,15 0,742 0,781
Cotista Alto -2,35 1,269 0,585
Não cotista Baixo 3,48* 0,513 0
Não cotista Intermediário Alto
-3,61* 0,482 0
Não cotista Alto -7,77* 0,461 0
350
Continuação...
Nível Socioeconômico e cotas Diferença entre as Médias
Erro Padrão
p-valor
Não cotista Intermediário Alto
Cotista Baixo 6,15* 0,577 0
Cotista Intermediário Baixo 3,58* 0,604 0
Cotista Intermediário Alto 2,46* 0,731 0,018
Cotista Alto 1,26 1,262 0,975
Não cotista Baixo 7,08* 0,496 0
Não cotista Intermediário Baixo 3,61* 0,482 0
Não cotista Alto -4,16* 0,443 0
Não cotista Alto
Cotista Baixo 10,31* 0,56 0
Cotista Intermediário Baixo 7,73* 0,587 0
Cotista Intermediário Alto 6,62* 0,717 0
Cotista Alto 5,42* 1,254 0
Não cotista Baixo 11,24* 0,476 0
Não cotista Intermediário Baixo 7,77* 0,461 0
Não cotista Intermediário Alto 4,16* 0,443 0
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 14 - Comparação do desempenho no Componente de Formação Geral, por cotas e Nível Socioeconômico no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
351
Gráfico 15 - Comparação do desempenho no Componente do Conhecimento Específico, por cotas e Nível Socioeconômico no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 52 - Teste de Tukey de comparação múltipla da média do desempenho na Nota do Componente do Conhecimento Específico, por cotas e nível socioeconômico no Enade 2014
Nível Socioeconômico e cotas Diferença entre as Médias
Erro Padrão p-valor
Cotista Baixo
Cotista Intermediário Baixo -0,1012 0,0391 0,16
Cotista Intermediário Alto -,1576* 0,04546 0,012
Cotista Alto -0,1186 0,07366 0,745
Não cotista Baixo ,1583* 0,03397 0
Não cotista Intermediário Baixo
-0,089 0,03332 0,132
Não cotista Intermediário Alto -,2319* 0,03251 0
Não cotista Alto -,4106* 0,03152 0
Cotista Intermediário Baixo
Cotista Baixo 0,1012 0,0391 0,16
Cotista Intermediário Alto -0,0564 0,04654 0,929
Cotista Alto -0,0173 0,07433 1
Não cotista Baixo ,2596* 0,03539 0
Não cotista Intermediário Baixo
0,0123 0,03477 1
Não cotista Intermediário Alto -,1306* 0,034 0,003
Não cotista Alto -,3094* 0,03306 0
352
Continuação...
Nível Socioeconômico e cotas Diferença entre as Médias
Erro Padrão p-valor
Cotista Intermediário Alto
Cotista Baixo ,1576* 0,04546 0,012
Cotista Intermediário Baixo 0,0564 0,04654 0,929
Cotista Alto 0,039 0,07787 1
Não cotista Baixo ,3159* 0,04231 0
Não cotista Intermediário Baixo 0,0686 0,0418 0,725
Não cotista Intermediário Alto -0,0743 0,04115 0,617
Não cotista Alto -,2530* 0,04038 0
Cotista Alto
Cotista Baixo 0,1186 0,07366 0,745
Cotista Intermediário Baixo 0,0173 0,07433 1
Cotista Intermediário Alto -0,039 0,07787 1
Não cotista Baixo ,2769* 0,07176 0,003
Não cotista Intermediário Baixo 0,0296 0,07146 1
Não cotista Intermediário Alto -0,1133 0,07109 0,754
Não cotista Alto -,2921* 0,07064 0,001
Não cotista Baixo
Cotista Baixo -,1583* 0,03397 0
Cotista Intermediário Baixo -,2596* 0,03539 0
Cotista Intermediário Alto -,3159* 0,04231 0
Cotista Alto -,2769* 0,07176 0,003
Não cotista Intermediário Baixo -,2473* 0,02888 0
Não cotista Intermediário Alto -,3902* 0,02794 0
Não cotista Alto -,5690* 0,02679 0
Não cotista Intermediário Baixo
Cotista Baixo 0,089 0,03332 0,132
Cotista Intermediário Baixo -0,0123 0,03477 1
Cotista Intermediário Alto -0,0686 0,0418 0,725
Cotista Alto -0,0296 0,07146 1
Não cotista Baixo ,2473* 0,02888 0
Não cotista Intermediário Alto -,1429* 0,02715 0
Não cotista Alto -,3216* 0,02597 0
Não cotista Intermediário Alto
Cotista Baixo ,2319* 0,03251 0
Cotista Intermediário Baixo ,1306* 0,034 0,003
Cotista Intermediário Alto 0,0743 0,04115 0,617
Cotista Alto 0,1133 0,07109 0,754
Não cotista Baixo ,3902* 0,02794 0
Não cotista Intermediário Baixo ,1429* 0,02715 0
Não cotista Alto -,1788* 0,02492 0
353
Continuação...
Nível Socioeconômico e cotas Diferença entre as Médias
Erro Padrão
p-valor
Não cotista Alto
Cotista Baixo ,4106* 0,03152 0
Cotista Intermediário Baixo ,3094* 0,03306 0
Cotista Intermediário Alto ,2530* 0,04038 0
Cotista Alto ,2921* 0,07064 0,001
Não cotista Baixo ,5690* 0,02679 0
Não cotista Intermediário Baixo ,3216* 0,02597 0
Não cotista Intermediário Alto ,1788* 0,02492 0
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 53 - Análise de Variância para as variáveis dependente Nota bruta do Componente de Formação Geral no Enade 2014
Variável independente
Soma dos Quadrados
Grau de liberdade
Quadrado médio
F P-valor
Corrected Model
234396,498a 7 33485,214 108,354 ,000
21913281,100 1 21913281,100 70908,640 0,000
Cotas 5178,885 1 5178,885 16,758 ,000
Quartil do Nível Socioeconômico
63928,522 3 21309,507 68,955 ,000
Cotas *Quartil do Nível Socioeconômico
8840,967 3 2946,989 9,536 ,000
Resíduo 4508517,682 14589 309,035
Total 52187151,000 14597
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
354
Tabela 54 - Análise de Variância para as variáveis dependente Nota bruta do Componente do Conhecimento Específico no Enade 2014
Variável independente
Soma dos Quadrados
Grau de liberdade
Quadrado médio
F P-valor
Corrected Model
513,093a 7 73,299 74,798 ,000
4,050 1 4,050 4,133 ,042
Cotas 4,150 1 4,150 4,235 ,040
Quartil do Nível Socioeconômico
143,372 3 47,791 48,768 ,000
Cotas *Quartil do Nível Socioeconômico
40,561 3 13,520 13,797 ,000
Resíduo 14296,550 14589 ,980
Total 14811,124 14597
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 55 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por cor ou raça no Enade 2014
Componente Cor ou raça Cotas N Média Desvio Padrão
p-valor
Formação Geral
Preto
Não Cotista 1337 56,40 18,114
0,004
Cotista 821 54,09 18,065
Pardo Não Cotista 5440 56,96 18,030
0,000
Cotista 1911 54,50 17,683
Branco Não Cotista 4117 59,60 17,839
0,000
Cotista 704 55,28 17,770
Componente Específico Padronizado
Preto Não Cotista 1337 -,0145 ,99709
0,049
Cotista 821 -,1016 ,98402
Pardo Não Cotista 5440 -,0250 1,01357
0,104
Cotista 1911 -,0684 ,97739
Branco Não Cotista 4117 ,1328 1,01575
0,000
Cotista 704 -,0315 ,97530
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
355
Gráfico 16 - Comparação do desempenho na prova do Componente de Formação Geral, por sexo e cotas no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Gráfico 17- Comparação do desempenho na prova do Componente de Conhecimentos Específicos, por sexo e cotas no Enade 2014
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
356
Tabela 56 - Teste de Tukey de comparação múltipla de grupos Nota do Componente de Formação Geral, por cor ou raça e cotas do curso de Engenharia no Enade 2014
Cor ou raça e Cotas Diferença entre as Médias
Erro Padrão p-valor
Cotista preto
Cotista pardo -,42 ,748 ,994
Cotista branco -1,19 ,921 ,789
Não Cotista preto -2,31* ,795 ,043
Não Cotista pardo -2,87* ,671 ,000
Não Cotista branco -5,51* ,685 ,000
Cotista pardo
Cotista preto ,42 ,748 ,994
Cotista branco -,77 ,790 ,924
Não Cotista preto -1,89* ,639 ,037
Não Cotista pardo -2,45* ,477 ,000
Não Cotista branco -5,10* ,496 ,000
Cotista branco
Cotista preto 1,19 ,921 ,789
Cotista pardo ,77 ,790 ,924
Não Cotista preto -1,12 ,835 ,764
Não Cotista pardo -1,68 ,718 ,179
Não Cotista branco -4,32* ,731 ,000
Não Cotista preto
Cotista preto 2,31* ,795 ,043
Cotista pardo 1,89* ,639 ,037
Cotista branco 1,12 ,835 ,764
Não Cotista pardo -,56 ,547 ,909
Não Cotista branco -3,20* ,564 ,000
Não Cotista pardo
Cotista preto 2,87* ,671 ,000
Cotista pardo 2,45* ,477 ,000
Cotista branco 1,68 ,718 ,179
Não Cotista preto ,56 ,547 ,909
Não Cotista branco -2,64* ,370 ,000
Não Cotista branco
Cotista preto 5,51* ,685 ,000
Cotista pardo 5,10* ,496 ,000
Cotista branco 4,32* ,731 ,000
Não Cotista preto 3,20* ,564 ,000
Não Cotista pardo 2,64* ,370 ,000
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
357
Tabela 57 - Teste de Tukey de comparação múltipla de grupos Nota do Componente do Conhecimento Específico, por cor ou raça e cotas curso de Engenharia no Enade 2014
Cor ou raça e Cotas
Diferença entre as Médias
Erro Padrão p-valor
Cotista preto
Cotista pardo -,0333 ,04191 ,969
Cotista branco -,0702 ,05159 ,751
Não Cotista preto -,0871 ,04453 ,368
Não Cotista pardo -,0767 ,03761 ,320
Não Cotista branco -,2344* ,03839 ,000
Cotista pardo
Cotista preto ,0333 ,04191 ,969
Cotista branco -,0369 ,04428 ,961
Não Cotista preto -,0539 ,03581 ,662
Não Cotista pardo -,0434 ,02671 ,582
Não Cotista branco -,2011* ,02780 ,000
Cotista branco
Cotista preto ,0702 ,05159 ,751
Cotista pardo ,0369 ,04428 ,961
Não Cotista preto -,0170 ,04677 ,999
Não Cotista pardo -,0065 ,04023 1,000
Não Cotista branco -,1642* ,04096 ,001
Não Cotista preto
Cotista preto ,0871 ,04453 ,368
Cotista pardo ,0539 ,03581 ,662
Cotista branco ,0170 ,04677 ,999
Não Cotista pardo ,0105 ,03066 ,999
Não Cotista branco -,1473* ,03162 ,000
Não Cotista pardo
Cotista preto ,0767 ,03761 ,320
Cotista pardo ,0434 ,02671 ,582
Cotista branco ,0065 ,04023 1,000
Não Cotista preto -,0105 ,03066 ,999
Não Cotista branco -,1577* ,02075 ,000
Não Cotista branco
Cotista preto ,2344* ,03839 ,000
Cotista pardo ,2011* ,02780 ,000
Cotista branco ,1642* ,04096 ,001
Não Cotista preto ,1473* ,03162 ,000
Não Cotista pardo ,1577* ,02075 ,000
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
358
Tabela 58 - Média e desvio padrão do desempenho dos cotistas e não cotistas por Nível Socioeconômico, no curso de Pedagogia no Enade 2014
Nível Socioeconômico e Cotas
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
N Média Desvio Padrão
N Média Desvio Padrão
Cotista Baixo 400 47,23 17,457 400 46,43 15,744
Cotista Intermediário Baixo 223 51,70 16,539 223 50,27 17,191
Cotista Intermediário Alto 86 51,38 17,202 86 51,03 15,764
Cotista Alto 20 49,61 16,449 20 50,31 15,591
Não cotista Baixo 539 47,20 17,555 539 46,51 15,920
Não cotista Intermediário Baixo
474 51,52 17,440 474 51,48 15,778
Não cotista Intermediário Alto 321 55,23 16,258 321 55,07 16,133
Não cotista Alto 142 57,13 17,919 142 54,98 17,749
Total 2205 50,58 17,521 2205 49,94 16,453
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
Tabela 59 - Teste de Tukey de comparação múltipla de grupos Nota do Componente de Formação Geral e Conhecimento Específico, por Nível socioeconômico do curso de Pedagogia no Enade 2014
Nível Socioeconômico e Cotas
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
Diferença entre as Médias
Erro Padrão
p-valor Diferença entre as Médias
Erro Padrão
p-valor
Cotista Baixo
Cotista Intermediário Baixo
-4,471* 1,44 0,04 -3,838 1,349 0,085
Cotista Intermediário Alto -4,151 2,048 0,464 -4,605 1,918 0,241
Cotista Alto -2,379 3,948 0,999 -3,877 3,697 0,967
Não cotista Baixo 0,035 1,137 1 -0,082 1,065 1
Não cotista Intermediário Baixo
-4,291* 1,17 0,006 -5,048
* 1,096 0
Não cotista Intermediário Alto
-7,998* 1,291 0 -8,644
* 1,209 0
Não cotista Alto -9,900* 1,683 0 -8,555
* 1,576 0
Cotista Intermediário Baixo
Cotista Baixo 4,471* 1,44 0,04 3,838 1,349 0,085
Cotista Intermediário Alto 0,32 2,187 1 -0,768 2,048 1
Cotista Alto 2,092 4,022 1 -0,04 3,767 1
Não cotista Baixo 4,506* 1,372 0,023 3,755 1,285 0,069
Não cotista Intermediário Baixo
0,18 1,399 1 -1,21 1,31 0,984
Não cotista Intermediário Alto
-3,527 1,502 0,268 -4,806* 1,407 0,015
Não cotista Alto -5,428 1,85 0,066 -4,717 1,732 0,116
359
Continuação...
Nível Socioeconômico e Cotas
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
Diferença entre as Médias
Erro Padrão
p-valor Diferença entre as Médias
Erro Padrão
p-valor
Cotista Intermediário Alto
Cotista Baixo 4,151 2,048 0,464 4,605 1,918 0,241
Cotista Intermediário Baixo
-0,32 2,187 1 0,768 2,048 1
Cotista Alto 1,771 4,277 1 0,728 4,006 1
Não cotista Baixo 4,185 2,001 0,42 4,523 1,874 0,235
Não cotista Intermediário Baixo
-0,141 2,019 1 -0,443 1,891 1
Não cotista Intermediário Alto
-3,847 2,092 0,593 -4,038 1,959 0,441
Não cotista Alto -5,749 2,354 0,222 -3,95 2,205 0,626
Cotista Alto
Cotista Baixo 2,379 3,948 0,999 3,877 3,697 0,967
Cotista Intermediário Baixo
-2,092 4,022 1 0,04 3,767 1
Cotista Intermediário Alto
-1,771 4,277 1 -0,728 4,006 1
Não cotista Baixo 2,414 3,923 0,999 3,795 3,675 0,969
Não cotista Intermediário Baixo
-1,912 3,933 1 -1,17 3,684 1
Não cotista Intermediário Alto
-5,618 3,971 0,851 -4,766 3,719 0,906
Não cotista Alto -7,52 4,115 0,601 -4,677 3,854 0,928
Não cotista Baixo
Cotista Baixo -0,035 1,137 1 0,082 1,065 1
Cotista Intermediário Baixo
-4,506* 1,372 0,023 -3,755 1,285 0,069
Cotista Intermediário Alto
-4,185 2,001 0,42 -4,523 1,874 0,235
Cotista Alto -2,414 3,923 0,999 -3,795 3,675 0,969
Não cotista Intermediário Baixo
-4,326* 1,085 0,002 -4,965
* 1,016 0
Não cotista Intermediário Alto
-8,032* 1,215 0 -8,561
* 1,138 0
Não cotista Alto -9,934* 1,625 0 -8,473
* 1,522 0
Não cotista Intermediário Baixo
Cotista Baixo 4,291* 1,17 0,006 5,048
* 1,096 0
Cotista Intermediário Baixo
-0,18 1,399 1 1,21 1,31 0,984
Cotista Intermediário Alto
0,141 2,019 1 0,443 1,891 1
Cotista Alto 1,912 3,933 1 1,17 3,684 1
Não cotista Baixo 4,326* 1,085 0,002 4,965
* 1,016 0
Não cotista Intermediário Alto
-3,706 1,245 0,059 -3,596* 1,166 0,043
Não cotista Alto -5,608* 1,648 0,016 -3,507 1,544 0,31
360
Continuação...
Nível Socioeconômico e Cotas
Componente de Formação Geral
Componente do Conhecimento Específico
Diferença entre as Médias
Erro Padrão
p-valor Diferença entre as Médias
Erro Padrão
p-valor
Não cotista Intermediário Alto
Cotista Baixo 7,998* 1,291 0 8,644
* 1,209 0
Cotista Intermediário Baixo
3,527 1,502 0,268 4,806* 1,407 0,015
Cotista Intermediário Alto
3,847 2,092 0,593 4,038 1,959 0,441
Cotista Alto 5,618 3,971 0,851 4,766 3,719 0,906
Não cotista Baixo 8,032* 1,215 0 8,561
* 1,138 0
Não cotista Intermediário Baixo
3,706 1,245 0,059 3,596* 1,166 0,043
Não cotista Alto -1,902 1,736 0,958 0,089 1,626 1
Não cotista Alto
Cotista Baixo 9,900* 1,683 0 8,555
* 1,576 0
Cotista Intermediário Baixo
5,428 1,85 0,066 4,717 1,732 0,116
Cotista Intermediário Alto
5,749 2,354 0,222 3,95 2,205 0,626
Cotista Alto 7,52 4,115 0,601 4,677 3,854 0,928
Não cotista Baixo 9,934* 1,625 0 8,473
* 1,522 0
Não cotista Intermediário Baixo
5,608* 1,648 0,016 3,507 1,544 0,31
Não cotista Intermediário Alto
1,902 1,736 0,958 -0,089 1,626 1
Fonte: Elaboração própria com dados fornecidos pelo Inep.
361
ANEXOS - Questionário do Estudante do Enade
362
363
364
365
366
367