Análise do Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB)

Author

José Welington & Vitória Gealânzia Marques

Introdução

Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB)

O Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB) reúne, em um só indicador, os resultados de dois conceitos importantes para a qualidade da educação: o fluxo escolar e as médias de desempenho nas avaliações. Ele é calculado a partir dos dados sobre aprovação escolar, obtidos no Censo Escolar, e das médias de desempenho nas avaliações do Inep, o Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB) – para as unidades da federação e para o país. O IDEB agrega resultados das avaliações em larga escala do Inep com resultados de fácil compreensão, e que permitem traçar metas de qualidade educacional para os sistemas. O IDEB também é importante por ser condutor de política pública em prol da qualidade da educação. É a ferramenta para acompanhamento das metas de qualidade do Plano de Desenvolvimento da Educação (PDE) para a educação básica.

PACOTES UTILIZADOS

library(tidyverse)
library(dplyr)
library(readr)
library(ggplot2)
library(tidyr)

Base de Dados

inep_dados <- read_delim(
  "C:/Users/carva/Downloads/Ratividade/brasil.csv")
  
  inep_dados_filtrados <- inep_dados %>%
  filter(rede == "publica" | rede == "privada")

A base de dados foi filtrada para conter dentro da coluna “rede” apenas as variavéis “publica” e “privada” para evitar dupla contagem.

Vizualização dos dados

glimpse(inep_dados_filtrados)
Rows: 53
Columns: 11
$ ano                         <dbl> 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2007, …
$ rede                        <chr> "privada", "privada", "privada", "publica"…
$ ensino                      <chr> "fundamental", "fundamental", "medio", "fu…
$ anos_escolares              <chr> "finais (6-9)", "iniciais (1-5)", "todos (…
$ taxa_aprovacao              <dbl> 94.5, 97.1, 92.7, 75.0, 80.0, 70.6, 95.1, …
$ indicador_rendimento        <dbl> 0.9449931, 0.9677118, 0.9330662, 0.7531327…
$ nota_saeb_matematica        <dbl> 293.54, 226.13, 333.30, 231.61, 177.08, 26…
$ nota_saeb_lingua_portuguesa <dbl> 275.50, 211.41, 306.88, 225.41, 167.58, 24…
$ nota_saeb_media_padronizada <dbl> 6.150795, 6.123613, 5.964842, 4.283965, 4.…
$ ideb                        <dbl> 5.8, 5.9, 5.6, 3.2, 3.6, 3.1, 5.8, 6.0, 5.…
$ projecao                    <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, 5.8, 6.0, 5.6, 3.3…

Taxa de Aprovação

Foi feito o cálculo da média da taxa de aprovação para cada rede de ensino,  permitindo verificar a eficiência do sistema educacional em termos de aprovação dos alunos. Além de calcular a média,  analisou-se também a evolução da taxa de aprovação ao longo dos anos para cada rede de ensino, o que proporciona visualizar insights sobre a melhoria ou deterioração do desempenho ao longo do tempo.

Resultado da análise da taxa de aprovação para cada rede de ensino.
# Agrupar os dados por rede de ensino
taxa_aprovacao_por_rede <- inep_dados_filtrados %>%
  group_by(rede) %>%
  # Calcular a média e a mediana da taxa de aprovação por rede
  summarize(
    media_taxa_aprovacao = mean(taxa_aprovacao, na.rm = TRUE),
    mediana_taxa_aprovacao = median(taxa_aprovacao, na.rm = TRUE) )
# Visualizar a média da taxa de aprovação por rede com gráfico de barras
ggplot(taxa_aprovacao_por_rede, aes(x = rede, y = media_taxa_aprovacao, fill = rede)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Média da Taxa de Aprovação por Rede de Ensino",
       x = "Rede de Ensino",
       y = "Média Taxa de Aprovação") +
  theme_minimal()

Evolução da taxa de aprovação ao longo dos anos da escolas públicas e privadas
# Agrupar os dados por ano e rede de ensino, e calcular a média da taxa de aprovação
evolucao_taxa_aprovacao <- inep_dados_filtrados %>%
  group_by(ano, rede) %>%
  summarize(media_taxa_aprovacao = mean(taxa_aprovacao, na.rm = TRUE))
# Visualizar a evolução da taxa de aprovação ao longo dos anos para escolas públicas e privadas
ggplot(evolucao_taxa_aprovacao, aes(x = ano, y = media_taxa_aprovacao, color = rede)) +
  geom_line() + 
  geom_point() + 
  labs(title = "Evolução da Taxa de Aprovação ao Longo dos Anos",
       x = "Ano",
       y = "Média da Taxa de Aprovação",
       color = "Rede de Ensino") +
  theme_minimal()

SAEB Matemática

Calculou-se a média das notas em matemática na prova da SAEB e o desempenho anual, permitindo a verificação do performance anual das redes pública e privada na prova.

Desempenho na SAEB de matemática em cada rede de ensino
# Filtrar os dados para incluir apenas as redes de ensino públicas e privadas
inep_dados_filtrados <- inep_dados %>%
  filter(rede %in% c("publica", "privada"))
# Agrupar os dados por rede de ensino
desempenho_matematica_por_rede <- inep_dados_filtrados %>%
  group_by(rede) %>%
  # Calcular estatísticas de desempenho no SAEB em Matemática
  summarize(
    media_matematica = mean(nota_saeb_matematica, na.rm = TRUE),
    mediana_matematica = median(nota_saeb_matematica, na.rm = TRUE),
    desvio_padrao_matematica = sd(nota_saeb_matematica, na.rm = TRUE))

# Visualizar as estatísticas calculadas
print(desempenho_matematica_por_rede)
# A tibble: 2 × 4
  rede    media_matematica mediana_matematica desvio_padrao_matematica
  <chr>              <dbl>              <dbl>                    <dbl>
1 privada             289.               294.                     36.5
2 publica             237.               244.                     26.8
# Visualizar a média das notas em Matemática por rede de ensino
ggplot(desempenho_matematica_por_rede, aes(x = rede, y = media_matematica, fill = rede)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Média da Nota em Matemática SAEB por Rede de Ensino",
       x = "Rede de Ensino",
       y = "Média da Nota em Matemática") +
  theme_minimal()

# desempenho ao longos dos anos da saeb matemática em cada rede de ensino separadamente
#| warning: false
# Filtrar os dados para incluir apenas as redes de ensino públicas e privadas
inep_dados_filtrados <- inep_dados %>%
  filter(rede %in% c("publica", "privada"))
# Agrupar os dados por ano e rede de ensino, e calcular a média das notas em Matemática
desempenho_matematica_anos_por_rede <- inep_dados_filtrados %>%
  group_by(ano, rede) %>%
  summarize(
    media_matematica = mean(nota_saeb_matematica, na.rm = TRUE),
    # Opcional: calcular também o desvio padrão
    desvio_padrao_matematica = sd(nota_saeb_matematica, na.rm = TRUE)
  )
Desempenho na SAEB de matemática em cada rede de ensino ao longo dos anos
# Filtrar os dados para incluir apenas as redes de ensino públicas e privadas
inep_dados_filtrados <- inep_dados %>%
  filter(rede %in% c("publica", "privada"))
# Agrupar os dados por ano e rede de ensino, e calcular a média das notas em Matemática
desempenho_matematica_anos_por_rede <- inep_dados_filtrados %>%
  group_by(ano, rede) %>%
  summarize(
    media_matematica = mean(nota_saeb_matematica, na.rm = TRUE),
    # Opcional: calcular também o desvio padrão
    desvio_padrao_matematica = sd(nota_saeb_matematica, na.rm = TRUE) )
# Visualizar a evolução do desempenho em Matemática ao longo dos anos para cada rede
ggplot(desempenho_matematica_anos_por_rede, aes(x = ano, y = media_matematica, color = rede)) +
  geom_line() + # Adiciona uma linha para cada rede
  geom_point() + # Adiciona pontos nos dados para destaque
  labs(title = "Evolução do Desempenho em Matemática ao Longo dos Anos",
       x = "Ano",
       y = "Média da Nota em Matemática",
       color = "Rede de Ensino") +
  theme_minimal()

SAEB Português

Calculou-se a média das notas em língua portuguesa na prova da SAEB e o desempenho anual, permitindo a verificação do performance anual das redes pública e privada na prova.

Desempenho na SAEB de português em cada rede de ensino
#| warning: false
# Agrupar os dados por rede de ensino
desempenho_portugues_por_rede <- inep_dados_filtrados %>%
  group_by(rede) %>%
  # Calcular estatísticas de desempenho no SAEB em Língua Portuguesa
  summarize(
    media_portuguesa = mean(nota_saeb_lingua_portuguesa, na.rm = TRUE)
  )

# Visualizar a média das notas em Língua Portuguesa por rede de ensino
ggplot(desempenho_portugues_por_rede, aes(x = rede, y = media_portuguesa, fill = rede)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Média da Nota em Língua Portuguesa SAEB por Rede de Ensino",
       x = "Rede de Ensino",
       y = "Média da Nota em Língua Portuguesa") +
  theme_minimal()

Desempenho na SAEB de português em cada rede de ensino ao londo dos anos
# Agrupar os dados por ano e rede de ensino, e calcular a média das notas em Língua Portuguesa
desempenho_portugues_anos_por_rede <- inep_dados_filtrados %>%
  group_by(ano, rede) %>%
  summarize(
    media_portuguesa = mean(nota_saeb_lingua_portuguesa, na.rm = TRUE),
    # Opcional: calcular também o desvio padrão
    desvio_padrao_portuguesa = sd(nota_saeb_lingua_portuguesa, na.rm = TRUE)
  )

# Visualizar a evolução do desempenho em Língua Portuguesa ao longo dos anos para cada rede
ggplot(desempenho_portugues_anos_por_rede, aes(x = ano, y = media_portuguesa, color = rede)) +
  geom_line() + # Adiciona uma linha para cada rede
  geom_point() + # Adiciona pontos nos dados para destaque
  labs(title = "Evolução do Desempenho em Língua Portuguesa ao Longo dos Anos",
       x = "Ano",
       y = "Média da Nota em Língua Portuguesa",
       color = "Rede de Ensino") +
  theme_minimal()

IDEB

Calculou-se a média do IDEB para cada rede de ensino em cada ano, proporcionando uma visão geral do desempenho educacional das redes de ensino públicas e privadas.

Desempenho no IDEB das duas redes de ensino
# Agrupar os dados por rede de ensino e ano, e calcular a média do IDEB
ideb_por_rede_ano <- inep_dados_filtrados %>%
  group_by(rede, ano) %>%
  summarize(
    media_ideb = mean(ideb, na.rm = TRUE)
  )
#| warning: false
# Criar gráfico de barras para visualizar o desempenho no IDEB para cada rede de ensino em cada ano
ggplot(ideb_por_rede_ano, aes(x = as.factor(ano), y = media_ideb, fill = rede)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") + # Gráfico de barras agrupadas por rede
  labs(title = "Desempenho no IDEB para Cada Rede de Ensino",
       x = "Ano",
       y = "Média do IDEB",
       fill = "Rede de Ensino") +
  theme_minimal()

Conclusão

O principal intuito do presente trabalho foi examinar as variáveis em questão de forma quantitativa, para visualizar a performance das redes de ensino público e privada.

Com base em todas as análises, é possível concluir que, tanto as médias, quanto o desempenho ao longo dos anos das variáveis estudadas revelam o melhor desempenho das escolas privadas em relação ao desempenho das escolas públicas.

Essas análises contribuem para uma melhor compreensão do desempenho das redes de ensino ao longo do tempo e podem ajudar na identificação de pontos fortes e fracos nas diferentes áreas de ensino. Isso pode ser útil para orientar políticas educacionais e estratégias de melhoria nas redes de ensino públicas e privadas.