Data Must Speak: desvendando dados para a educação
Data Musk Speak é uma iniciativa de pesquisa lançada em 2014 que visa melhorar a qualidade e a equidade da educação por meio de uma melhor utilização dos dados. Implementada em 14 países, usa uma abordagem de métodos mistos, incluindo análise quantitativa de dados administrativos e coleta qualitativa de dados por meio de questionários, entrevistas e observações em sala de aula/escola.
O projeto Data Must Speak Brasil, em colaboração com o Ministério da Educação, ocorre no Maranhão, um estado que enfrenta desafios educacionais. Ao analisar dados do Sistema de Avaliação da Educação Básica (Saeb) e do Censo Escolar, explora vários fatores associados ao desempenho.
A pesquisa usa regressões lineares para analisar as correlações entre esses fatores e o desempenho escolar, considerando os dados em nível de aluno e de escola.
As descobertas são usadas em políticas, destacando áreas para melhoria, como abordar as taxas de repetição, apoiar os alunos em aulas noturnas e reduzir as desigualdades no desempenho.
Data Musk Speak em detalhes:
Metodologia
O DMS emprega uma abordagem de métodos mistos, combinando técnicas quantitativas e qualitativas de coleta e análise de dados.
- Análise quantitativa:
- Utiliza conjuntos de dados administrativos existentes, como o Sistema de Avaliação da Educação Básica (Saeb) e o Censo Escolar, para analisar os fatores associados ao desempenho dos alunos.
- Utiliza regressões lineares para examinar as relações entre vários fatores (características do aluno, características da escola, características do professor e do diretor) e o desempenho escolar.
- Realiza análises em nível de aluno (usando pontuações individuais de alunos) e em nível de escola (usando indicadores agregados).
- Coleta de dados qualitativos:
- Emprega questionários, entrevistas e observações em sala de aula/escola para coletar dados qualitativos.
- Esses dados qualitativos complementam a análise quantitativa, fornecendo uma compreensão mais detalhada dos fatores que contribuem para o desvio positivo nas escolas.
Principais descobertas
- Tempo na escola: Existe uma correlação positiva entre o tempo médio gasto na escola e o desempenho individual do aluno.
- Taxas de repetição: O Maranhão tem altas taxas de repetição, mas repetir uma série não parece ser uma forma eficaz de lidar com as lacunas de aprendizagem.
- Aulas noturnas: os alunos das aulas noturnas têm um desempenho significativamente pior, mesmo após controlar os fatores socioeconômicos.
- Desigualdades: desigualdades significativas no desempenho educacional estão relacionadas ao gênero, raça/cor e histórico socioeconômico.
- Declínio da aprendizagem: a porcentagem de alunos com nível adequado de aprendizagem diminui à medida que os alunos progridem no sistema educacional.
Países DMS
A pesquisa DMS está atualmente implementada em 14 países:
- Brasil
- Burkina Faso
- Chade
- Costa do Marfim
- Etiópia
- Gana
- República Democrática Popular do Laos
- Madagascar
- Mali
- Nepal
- Níger
- República Unida da Tanzânia
- Togo
- Zâmbia
