A base de dados analisada oferece informações abrangentes sobre o fluxo escolar em São Paulo, coletadas pelo Censo Escolar desde 2011 até 2020. Os dados estão segmentados por diretoria de ensino, escola e município, abrangendo as séries iniciais e finais do Ensino Fundamental, bem como o Ensino Médio. Ao explorar esses dados, é possível realizar comparações entre as taxas de aprovação em diferentes escolas, municípios e diretorias de ensino. Isso permitirá identificar variações significativas e possíveis áreas de melhoria. Além disso, a análise temporal das taxas de aprovação ao longo dos anos pode revelar tendências e mudanças no sistema educacional. Para uma compreensão mais aprofundada, poderemos investigar os fatores que possam influenciar as discrepâncias nas taxas de aprovação. Aspectos como o tamanho da escola, localização geográfica e o contexto socioeconômico dos alunos podem desempenhar papéis importantes. Essa abordagem mais detalhada ajudará a formar insights valiosos para orientar políticas educacionais e práticas escolares.
A base de dados é fornecida pelo Departamento de Tecnologia de Sistemas e Incl administrado pela Secretaria da Educação - Sede, disponível neste link. Estaremos utilizando os dados já tratados, fornecidos pelo Instituto Base dos Dados, você pode acessar clicando aqui.
A tabela contém dados do fluxo escolar agregado a nível de ensino de cada escola. Para quantificar o fluxo, utiliza-se 3 variáveis para cada nível de ensino: a proporção de alunos aprovados, a proporção de alunos reprovados e a proporção de alunos que abandonaram o ano escolar:
Nome | Tipo de dado | Descrição |
---|---|---|
ano | INT64 | Ano |
sigla_uf | STRING | Sigla da Unidade da Federação |
rede | STRING | Rede de ensino |
diretoria | STRING | Diretoria de ensino |
id_municipio | INT64 | ID Município - IBGE 7 Dígitos |
id_escola | INT64 | ID Escola - INEP |
id_escola_sp | INT64 | ID Escola - específico para o estado de SP |
codigo_tipo_escola | INT64 | Código identificador do tipo de escola |
prop_aprovados_anos_iniciais_ef | FLOAT64 | Prop. alunos aprov. nos anos iniciais do EF |
prop_reprovados_anos_iniciais_ef | FLOAT64 | Prop. alunos reprov. nos anos iniciais do EF |
prop_abandono_anos_iniciais_ef | FLOAT64 | Prop. alunos aband. nos anos iniciais do EF |
prop_aprovados_anos_finais_ef | FLOAT64 | Prop. alunos aprov. nos anos finais do EF |
prop_reprovados_anos_finais_ef | FLOAT64 | Prop. alunos reprov. nos anos finais do EF |
prop_abandono_anos_finais_ef | FLOAT64 | Prop. alunos aband. nos anos finais do EF |
prop_aprovados_em | FLOAT64 | Prop. alunos aprovados nos anos do EM |
prop_reprovados_em | FLOAT64 | Prop. alunos reprovados nos anos do EM |
prop_abandono_em | FLOAT64 | Prop. de alunos que abandonaram no EM |
A tabela disponibiliza dados sobre o fluxo escolar a nível de município. O fluxo escolar consiste em um conjunto de variáveis que indica a taxa de aprovação, reprovação e abandono para cada nível do ensino escolar.
Nome | Tipo de dado | Descrição |
---|---|---|
ano | INT64 | Ano |
sigla_uf | STRING | Sigla da Unidade da Federação |
rede | STRING | Rede de ensino |
diretoria | STRING | Diretoria de ensino |
id_municipio | INT64 | ID Município - IBGE 7 Dígitos |
prop_aprovados_anos_iniciais_ef | FLOAT64 | Prop. alunos aprov. nos anos iniciais do EF |
prop_reprovados_anos_iniciais_ef | FLOAT64 | Prop. alunos reprov. nos anos iniciais do EF |
prop_abandono_anos_iniciais_ef | FLOAT64 | Prop. alunos aband. nos anos iniciais do EF |
prop_aprovados_anos_finais_ef | FLOAT64 | Prop. alunos aprov. nos anos finais do EF |
prop_reprovados_anos_finais_ef | FLOAT64 | Prop. alunos reprov. nos anos finais do EF |
prop_abandono_anos_finais_ef | FLOAT64 | Prop. alunos aband. nos anos finais do EF |
prop_aprovados_em | FLOAT64 | Prop. alunos aprovados nos anos do EM |
prop_reprovados_em | FLOAT64 | Prop. alunos reprovados nos anos do EM |
prop_abandono_em | FLOAT64 | Prop. de alunos que abandonaram no EM |
Nome | Tipo de dado | Descrição |
---|---|---|
cod_ibge | INT64 | Código IBGE do município |
municipio | STRING | Nome do município |
area_territorial_km2 | FLOAT64 | Área territorial em quilômetros quadrados |
pop_residente | INT64 | População residente |
den_demografica_hab/km | FLOAT64 | Densidade demográfica em habitantes por km² |
escolarizacao_6_a_14_anos_percent | FLOAT64 | Taxa de escolarização de 6 a 14 anos em percentagem |
idhm | FLOAT64 | Índice de Desenvolvimento Humano Municipal |
receitas_realizadas_1000 | FLOAT64 | Receitas realizadas em mil reais |
pib_2020 | FLOAT64 | Produto Interno Bruto (PIB) em 2020 |
Com uma base de dados sobre o fluxo escolar por escola em São Paulo, há diversas análises e insights que podem ser extraídos. Aqui estão algumas sugestões:
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Análise Temporal: Avaliar as tendências temporais nas taxas de aprovação ao longo dos anos. Isso pode revelar padrões ou mudanças significativas.
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Comparação por Níveis e Séries: Comparar as taxas de aprovação entre as séries iniciais e finais do Ensino Fundamental e o Ensino Médio. Isso pode destacar áreas específicas que podem precisar de atenção.
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Variações por Rede de Ensino: Analisar as diferenças nas taxas de aprovação entre escolas públicas e privadas. Isso pode indicar disparidades no sistema educacional.
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Análise Geográfica: Avaliar as diferenças nas taxas de aprovação entre municípios. Isso pode destacar áreas geográficas que podem precisar de intervenções específicas.
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Relação com Tamanho da Escola: Investigar como o tamanho da escola se relaciona com as taxas de aprovação. Escolas menores ou maiores têm padrões diferentes?
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Análise de Fatores Contribuintes: Identificar e analisar possíveis fatores que contribuem para diferenças nas taxas de aprovação, como localização geográfica, tamanho da escola, infraestrutura, entre outros.
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Análise Socioeconômica: Avaliar como o nível socioeconômico dos alunos pode influenciar nas taxas de aprovação. Escolas em áreas de baixo índice socioeconômico podem apresentar desafios diferentes.
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Correlações com Outras Variáveis: Explorar correlações entre as taxas de aprovação e outras variáveis presentes nos dados. Pode haver relações interessantes a serem descobertas.
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Identificação de Escolas com Desempenho Excepcional ou Precário: Identificar escolas que se destacam positivamente ou que possam precisar de atenção especial com base em suas taxas de aprovação.
Observação: as análises específicas dependem da natureza exata dos dados disponíveis na base de dados. Antes de realizar qualquer análise, é importante compreender bem os dados e considerar a qualidade da coleta de dados. Além disso, a colaboração com especialistas em educação pode enriquecer a interpretação dos resultados.
Referências: