Mesure de la détresse sociale : le Social Difficulties Inventory 1 Présentation

Por meio da regressão linear múltipla, identificamos as variáveis explicativas da Proficiência em Língua Portuguesa. Além da identificação, diagnosticamos a magnitude da influência exercida por cada uma das variáveis preditoras no modelo de regressão. Mais precisamente, a variável dependente foi explicada da seguinte forma:

Y = b0 + b1 · X1 + b2 · X2 + b3 · X3+ b4 · X4 + b5 · X5 + b6 · X6 + b7 · X7 + b8 · X8+ b9 · X9+ b10 ·

X10 + b11· X11 + b12· X12 + b13 · X13 + ɛ

Em que cada elemento representa:

 Y = Proficiência em Língua Portuguesa (0 - 500);

 b0 = Número constante da Proficiência em Língua Portuguesa na equação

de regressão;

 b1, b2,b3 ... b13 = Coeficientes de regressão não padronizados;

 X = Variável “AQ48_49.nota - Nota da reprovação e do abandono escolar”;

 X3 = Variável “AQ45 - Você trabalha fora de casa?”;

 X4 = Variável “AQ26_31.nota - Nota da participação na reunião de pais e

do incentivo dos pais ao aluno”;

 X5 = Variável “AQ38_42.nota - Nota dos locais que costuma frequentar:

bibliotecas, cinema, museu, apresentações teatrais, musicais ou de dança”;

 X6 = Variável “DQ69_78.nota - Nota da avaliação das condições de

acessibilidade às imediações externas da escola”;

 X7 = Variável “DQ34.1 - Critério mais importante para a atribuição das

turmas de 1ª a 4ª séries: não houve critério preestabelecido”;

 X8 = Variável “DQ7.2 - Natureza da instituição que você fez o curso superior:

faculdade isolada”;

 X9 = Variável “DQ21.5 - Assumiu a direção desta escola por: indicação de

políticos”;

 X10 = Variável “PQ121 - Quanto dos conteúdos previstos você conseguiu

desenvolver com os alunos desta turma, neste ano?”;

 X11 = Variável “PQ19 - Há quantos anos você ministra aulas para alunos da série

desta turma?”;

 X12= Variável “DQ18 - Há quantos anos você exerce funções de direção?”;

 X13 = Variável “DQ10.3 - Área temática do curso de pós-graduação de

mais alta titulação que você possui: Educação (área pedagógica)”;  ε – Erro experimental, diferença entre o valor previsto e o observado de Y. Nesses termos, o modelo é dado por:

ProficiênciaLP = 148,154 + (- 4,566· AQ48_49.nota) + (- 5,701 · AQ17) + (- 22,649 · AQ45) + (4,234 · AQ26_31.nota) + (-3,680 · AQ38_42.nota) + (2,986 · DQ69_78.nota) + (- 16,680 · DQ34.1) + (26,102 · DQ7.2) + (- 14,263 · DQ21.5) + (5,994 · PQ121) + (2,967 · PQ19) +

(2,695 · DQ18) + (9,257 · DQ10.3) + 16,906

Os coeficientes não padronizados (b) utilizados na equação indicam a contribuição individual de cada variável previsora para o modelo. Essas estimativas apresentam valores negativos e positivos que denotam o tipo de relação mantida entre as variáveis independentes e a variável dependente. A tabela a seguir exibe os parâmetros do modelo e a significância deles de modo mais detalhado.

Tabela 11 – Coeficientes do modelo de regressão linear múltiplaª Modelo Coeficientes não padronizados Coeficientes padronizados t Sig. b Erro padrão β (Constante) 148,154 16,906 - 8,763 0,000

AQ48_49.nota - Nota da reprovação e

do abandono escolar. Escala [0 ; 10] -4,566 1,084 -0,178 -4,214 0,000 AQ17 - Quantas pessoas moram com

você? -5,701 1,621 -0,145 -3,518 0,000

AQ45 - Você trabalha fora de casa? -22,649 6,060 -0,155 -3,738 0,000 AQ26_31.nota - Nota da participação na

reunião de pais e do incentivo dos pais ao aluno. Escala [0 ; 10]

4,234 1,267 0,136 3,342 0,001

AQ38_42.nota - Nota dos locais que costuma frequentar: bibliotecas, cinema, museu, apresentações teatrais, musicais ou de dança. Escala [0 ; 10]

-3,680 0,966 -0,155 -3,808 0,000

DQ69_78.nota - Nota da avaliação das condições de acessibilidade às imediações externas da escola. Escala [0 ; 10]

2,986 1,054 0,115 2,834 0,005

DQ34.1 - Critério mais importante para a atribuição das turmas de 1ª a 4ª séries: não houve critério preestabelecido

-16,680 5,230 -0,134 -3,190 0,002

DQ7.2 - Natureza da instituição que você

fez o curso superior: faculdade isolada 26,102 7,487 0,145 3,486 0,001 DQ21.5 - Assumiu a direção desta

escola por: indicação de políticos -14,263 3,987 -0,148 -3,577 0,000 PQ121 - Quanto dos conteúdos previstos

você conseguiu desenvolver com os alunos desta turma, neste ano?

5,994 2,421 0,101 2,476 0,014

PQ19 - Há quantos anos você ministra

aulas para alunos da série desta turma? 2,967 1,373 0,090 2,161 0,031 DQ18 - Há quantos anos você exerce

funções de direção? 2,695 1,086 0,100 2,483 0,013

DQ10.3 - Área temática do curso de pós- -graduação de mais alta titulação que você possui: Educação (área pedagógica)

9,257 4,334 0,087 2,136 0,033

Fonte: Elaborada pela pesquisadora (2015).

ª Variável dependente: Proficiência em Língua Portuguesa.

Como já foi mencionado no capítulo 4, através do teste t,é possível averiguarse uma variável preditora contribui significativamente para um modelo de regressão. Para a variável colaborar de modo significativo para o modelo, o teste t, associado ao seu respectivo valor b,deve sersignificativo (Sig.≤ 0,05). Conforme a tabela 11, no modelo, o valor máximo assumido pelos valores rotulados como Sig. foi de 0,03, o que quer dizer que as 13 variáveis preditoras apresentam coeficientes significantes para a regressão.

Quanto menor for o valor de Sig. e maior o valor de t, maior será a contribuição do previsor para o modelo (FIELD, 2009). A partir da magnitude do valor de t,evidencia-se que o histórico escolar do aluno relativo à reprovação e ao abandono escolar é a variável

independente com maior impacto sobre o desempenho em Língua Portuguesa (t = - 4,214, Sig. = 0,000).

Em consonância com a estatística t, está o valor beta padronizado (coeficiente β), que se revela útil para estabelecer uma comparação direta entre os coeficientes e seus poderes relativos de explicação da variável dependente. O uso do coeficiente β torna-se mais recomendado devido ao fato de esse coeficiente eliminar o problema de tratar com diferentes unidades de medida (HAIR et al., 2009). Na verdade, os coeficientes β são mensurados em termos de unidades de desvio padrão (FIELD, 2009).

Na análise dos coeficientes β, a variável relativa à reprovação e ao abandono escolar revelou-se como o fator de maior influência sobre o desempenho (β = - 0,178), concordando, desse modo, com a estatística t. Em adendo a essa constatação, os resultados obtidos nas pesquisas de Albernaz, Ferreira e Franco (2002) e de Jesus e Laros (2004) também indicaram a reprovação e o abandono escolar como fatores que afetam significativamente o desempenho escolar.

Desse modo, a influência negativa da reprovação e do abandono escolar exercida sobre o desempenho acadêmico “confirma a importância de tentarmos controlar para o estoque de capital humano com o qual o aluno chega ao teste, de forma a não atribuirmos erroneamente ao ensino recente, problemas advindos de trajetórias passadas” (ALBERNAZ; FERREIRA; FRANCO, 2002, p. 465-466). Por ter sido extraído do questionário do aluno e por se referir a uma característica do discente, não significa dizer que os fenômenos da reprovação e do abandono escolar sejam totalmente desarticulados do contexto intraescolar. Pelo contrário, eles resultam da interação entre o meio social e o escolar.

Semelhante ao primeiro fator, o segundo fator de maior contribuição para o modelo também está vinculado ao questionário do aluno, pois diz respeito ao fato de o educando trabalhar fora de casa (β = - 0,155). Tal resultado é consistente com os valores achados pelo estudo realizado por Jesus e Laros (2004) com base nos dados do Saeb.

Além do preditor relativo ao fato de o aprendiz trabalhar, mais dois preditores vinculam-se ao nível socioeconômico dos estudantes, a saber: locais que o aluno costuma

frequentar: bibliotecas, cinema, museu, apresentações teatrais, musicais ou de dança (β = - 0,155); quantidade de pessoas que moram com o aluno (β = - 0,145). A relação

evidenciada entre o desempenho escolar e a variável relativa aos locais frequentados pelo aluno é justificável, pois as escolas que constituíram a amostra do estudo pertencem a municípios situados na capital, na região metropolitana e no interior do estado do Ceará. Nessa perspectiva,

com exceção da capital do estado, os alunos matriculados nas escolas localizadas no interior e na região metropolitana dificilmente possuem acesso à maioria dos locais investigados.

No modelo, a participação dos pais nas reuniões escolares e o incentivo dado aos filhos é um fator que produz um aumento na Proficiência em Língua Portuguesa (β = 0,136). A evidência de que o incentivo paterno ao estudante produz efeito positivo no rendimento escolar também foi constatada por Jesus e Laros (2004). Isso demonstra que a devida atuação da família na escolarização dos filhos resulta em melhor desempenho.

É interessante verificar que, das cinco variáveis relativas ao aluno incluídas no modelo, quatro produzem um representativo decréscimo na Proficiência em Língua Portuguesa e apenas uma possui efeito positivo. Os preditores supracitados fazem parte do rol de duas categorias de fatores que determinam o desempenho escolar elencadas por Soares e Araújo (2006), as quais fazem alusão à família e às características do próprio aprendiz.

Por outro lado, evidenciamos que a maioria das variáveis derivadas do contexto escolar incorporadas no modelo de regressão desempenha influência positiva sobre a variável prevista. Especiais contribuições ao modelo foram dadas por duas das variáveis vinculadas ao questionário do docente, as quais se referem à quantidade dos conteúdos previstos desenvolvidos com os alunos (β = 0,101) e ao tempo (em anos) que o professor ministra aulas para alunos do 5º ano (β = 0,090). A cobertura do programa didático já foi qualificada como uma influência benéfica para os resultados escolares no trabalho desenvolvido por Filho, Nuñez e Ribeiro (2009), o qual também analisou os dados da Prova Brasil referentes ao ano de 2007.

O desempenho cognitivo evidenciado na Prova Brasil também foi explicado pela formação do diretor. Ele relaciona-se com a caracterização da instituição que o diretor fez o curso superior. Em termos práticos, o fato de o gestor ter se graduado em uma faculdade isolada interfere no desempenho de modo positivo (β = 0,145), não foi mensurar a contribuição das universidades federais e dos centros universitários, pois as variáveis que medeiam esses atributos não se correlacionaram com a variável prevista. O desempenho escolar também está relacionado com a área em que o diretor realizou o curso de pós-graduação. Constatamos que a formação do diretor em nível de pós-graduação na área da Educação contribui, positivamente, para os resultados escolares (β = 0,087).

Em contrapartida, o fato de o diretor ter assumido o cargo por indicação política

revelou-se como uma variável que influencia os resultados escolares negativamente (β = - 0,148). Essa variável nada mais é do que uma expressão de clientelismo político ainda

presente no contexto educacional cearense. Sobre essa temática, Souza (2007, p. 166) argumenta que

indicar política ou tecnicamente o dirigente escolar pressupõe compreender a direção da escola pública não como uma função a ser desempenhada por um especialista da carreira do magistério, mas como um cargo político de confiança do governante municipal ou estadual ou como instrumento de compensação no jogo político-eleitoral.

Além disso, averiguamos, com base na regressão, que o tempo (em anos) que o diretor exerce funções de direção atua positivamente na explicação do rendimento escolar em Língua Portuguesa (β = 0,100). Esse resultado ratifica os achados apresentados na pesquisa de Filho, Nuñez e Ribeiro (2009), que também indicaram o tempo no cargo de diretor como um fator de efeito positivo para o rendimento escolar. O tempo no exercício do cargo de diretor também foi apontado pela investigação de Bonamino, Aguiar e Correa (2012, p. 16) como um fator de atuação contra a repetência, os quais asseveram: “alunos que estudam em escolas cujos diretores estão há mais de 10 anos no cargo têm aproximadamente menos 48% de chances de repetir”.

Bonamino, Aguiar e Correa (2012) citam também o critério para formação das turmas como um fator interveniente na reprovação. Assim, turmas heterogêneas quanto à idade têm mais chances de reprovar do que as turmas heterogêneas quanto ao rendimento. À semelhança do estudo supracitado, a falta de estabelecimento de um critério para a atribuição das turmas de 1ª a 4ª séries resultou em um efeito negativo (β = - 0,134) sobre o desempenho cognitivo dos alunos cearenses matriculados no 5º ano do Ensino Fundamental.

As variáveis que faziam alusão à conservação das instalações físicas, aos equipamentos pedagógicos, aos recursos financeiros e didáticos, às condições ambientais e outras diretamente associadas à escola não foram consideradas na regressão, em virtude do fato de não se correlacionarem com a Proficiência em Língua Portuguesa de modo significativo. Contudo, a variável preditora extraída do questionário do diretor, relacionada às condições de acessibilidade às imediações externas da escola incluída no modelo, indica uma influência oriunda da unidade escolar (β = 0,115).

A perspectiva de análise que seguimos neste estudo levou em consideração a influência que as variáveis intra e extraescolares exercem sobre o desempenho cognitivo, o que equivale a dizer que “nem os fatores extraescolares conseguem sozinhos explicar o desempenho cognitivo, nem a escola faz toda a diferença” (SOARES; ARAÚJO, 2006, p. 109).