TRANSPORTE ESCOLAR RURAL: Um Estudo Estratégico sobre a Influência dos
Indicadores de Qualidade no Desempenho da Educação no Ensino Fundamental no RN
Autoria: Ruan Rodrigo Araújo da Costa, Adrianne Paula Vieira de Andrade, Afrânio Galdino de Araújo,
Gabriela Figueiredo Dias
RESUMO
Este artigo faz uma análise do Programa de Transporte Escolar do Estado do Rio Grande do
Norte (PETERN) procurando identificar a relação entre indicadores do programa com o
desempenho dos alunos mensurado pelo IDEB. O estudo utilizou regressão linear múltipla e
análise discriminante para análise dos dados. Os resultados mostraram que o transporte
escolar tem atingido o objetivo de atender os alunos da zona rural. Foi constatado que apenas
o transporte escolar não é suficiente para aumentar o desempenho dos estudantes da zona
rural. Esta pesquisa pode contribuir com a discussão sobre gestão de políticas públicas no
ensino fundamental.
1
1. INTRODUÇÃO
A rede de centros educacionais públicos no país é financiada pela sociedade e os
recursos aplicados nela são essenciais para o desenvolvimento do Brasil. Gradativamente, os
governantes vêm tentando aprimorar as políticas públicas destinadas à educação. Contudo,
Alves (2008) relata que, apesar dos avanços, a educação no Brasil ainda apresenta graves
problemas e o desafio dos pesquisadores é compreender como a dinâmica social e as políticas
educacionais relacionam-se com a evolução dos indicadores educacionais.
A educação no meio rural vem passando por diversas transformações ao longo dos
anos, e um dos pontos chaves dessa questão é o acesso dos alunos à escola. Muitos dos
estudantes residem em regiões longínquas e têm que percorrer distâncias consideráveis para
irem à escola, o transporte escolar tenta solucionar este problema.
Dessa forma, é notável que a falta de uma política voltada para o transporte dos
estudantes é um fator de exclusão, a dificuldade de deslocamento existente faz com que os
alunos não atendidos pelo programa de transporte escolar não consigam ter uma qualidade de
ensino igual aos estudantes moradores da zona urbana (EGAMI et al., 2006). Neste contexto,
surgiram programas federais e estaduais que pretendem garantir a oferta do transporte escolar
aos alunos residentes em área rural.
O Ministério da Educação executa atualmente dois programas voltados ao transporte
de estudantes: o Caminho da Escola e o Programa Nacional de Apoio ao Transporte do
Escolar (PNATE), que visam atender alunos moradores da zona rural. No âmbito do Estado
do Rio Grande do Norte, foi instituído o PETERN, o qual foi estabelecido pelo Governo
Estadual por meio do decreto nº 21.495/2009.
Poucos estudos têm sido realizados no Brasil sobre o transporte escolar rural e o
acesso dos estudantes rurais as instalações de ensino (CARVALHO et. al, 2010). Pegoretti
(2005) também elucida que o tema do transporte rural ainda é pouco estudado e não obteve
espaço na agenda das políticas públicas, apesar de ter um impacto direto na vida social das
pessoas que residem no campo. Sendo assim, a realização deste estudo é importante pois pode
fornecer informações ao Governo para avaliar o efeito do investimento em transporte escolar
no desempenho dos alunos e reformular as políticas para o estudante da zona rural.
Diante disso, o presente trabalho objetiva identificar e avaliar a relação entre as
variáveis ligadas ao PETERN e variáveis relacionadas ao perfil socioeconômico dos
municípios com o desempenho dos alunos mensurado pelo Índice de Desenvolvimento da
Educação Básica (IDEB). A avaliação do programa de transporte escolar será feita de modo a
fornecer informações e determinar o efeito desta política pública na qualidade de ensino.
Tendo em vista a Política do Governo para a educação e as metas de desempenho do
IDEB propostas pelo INEP para os municípios, também será analisada a relação das variáveis
do transporte escolar e do perfil socioeconômico na diferenciação dos municípios que estão de
acordo com a expectativa de desempenho para o ano de 2011 e dos que não estão. Além disso,
é feita uma análise do PETERN e do alcance dos objetivos do programa no ano de 2010.
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1 – A educação no meio rural no Brasil
A criação de diversos programas e políticas que visam melhorar e garantir uma
educação de qualidade e tentam legitimar o direito a educação também devem alcançar as
localidades mais afastadas ou de difícil acesso. Apesar de ser necessário para o
desenvolvimento da população, o acesso à educação na área rural enfrenta uma série de
dificuldades, isto pode ser notado pela taxa de analfabetismo. De acordo com os dados do
2
IBGE (2010), o percentual de analfabetos nos centros urbanos foi de 6,8% em 2010. Na zona
rural, esse índice foi de 21,2%.
A educação rural no Brasil pode ser entendida como a educação de alunos
provenientes de áreas rurais, seja ela feita em escolas urbanas ou rurais. A educação no meio
rural vem apresentando melhorias significativas, principalmente no que diz respeito ao acesso
as escolas, todavia ainda existem desafios que precisam ser enfrentados no que se refere ao
desempenho do sistema (BOF et. al, 2006).
As escolas multisseriadas foram os primeiros tipos de escolaridade nas zonas rurais, a
característica básica delas é a junção de diversos alunos de várias séries em torno de um único
professor (FERRI, 1994). Elas apresentam alguns problemas que inibem o processo de
ensino-aprendizagem. Hage (2003) constatou que as principais dificuldades de uma escola
multisseriada estudada foi à precariedade da estrutura física, a falta de condições adequada
para o cumprimento metodológico das aulas, a sobrecarga do trabalho do professor e a
multiplicidade de funções etc.
Para superar os problemas gerados pelo modelo das escolas multisseriadas, surgiu o
processo de nucleação das escolas rurais. Segundo Fagundes e Martini (2003), a nucleação
das escolas foi implantada para atender as mudanças estruturais da educação estadual,
principalmente as relacionadas à manutenção e desenvolvimento do ensino, que mostram a
necessidade de neutralizar discrepâncias, sobretudo nas escolas rurais, com a adoção de
políticas educacionais compartilhadas. Assim, este processo consiste em transferir os alunos
para as escolas-núcleos que atende os alunos das comunidades com um professor para cada
série. Hage (2009) elucida que a implantação das escolas-núcleo no Brasil também ocorre
com o fornecimento de transporte dos estudantes para as escolas núcleo.
Segundo Bof et. al, (2006), a estratégia da escola-núcleo tem sido criticada por não
apresentar uma relação de custo/efetividade favorável, pelo fato do deslocamento consumir
uma parcela considerável do tempo dos estudantes e também por desarraigá-las do seu
contexto natural. Outra questão crucial referente à educação no meio rural elucidada por Bof
et. al, (2006) e Hage (2009) é o fraco desempenho escolar resultante do cansaço causado pelas
longas viagens de ônibus ou outros meios de transportes, que contribui para o aumento do
abandono e evasão dos alunos.
2.2 – Transporte Escolar Rural
Diante das dificuldades de acesso dos alunos da zona rural à educação de qualidade,
surgiram diversos programas de Transporte Escolar. Segundo Silva e Arnt (2010), a oferta
deste serviço é uma das políticas de universalização da educação. Assim, o transporte escolar
torna-se essencial no acesso ao centro educacional. Assegurar as vagas não é suficiente para
manter o aluno nas escolas rurais, é preciso que esse aluno tenha acesso a ela, para isso tornase necessário possibilitar o transporte das crianças e adolescentes à escola. (SILVA E ARNT,
2010)
O transporte escolar pode ser entendido como o transporte de alunos a partir de
determinado ponto de origem, geralmente próximo a sua residência, até a escola em que está
matriculado, e também no sentido inverso (EGAMI et. al, 2006). O transporte escolar pode
ser dividido em duas categorias, o rural e o urbano. Silva (2009) define o transporte escolar
rural como um transporte gratuito e em veículo específico para alunos residentes em área
rural. Esse transporte também pode ser usado por alunos que moram em zona urbana e
estudam em zona rural.
Junto aos problemas que as áreas rurais enfrentam em relação à educação, a distância
pode ser considerada como um dos principais fatores que levam à evasão escolar e ao baixo
rendimento dos alunos (ARAÚJO, 2008). Silva (2009) elucida que existe uma relação entre a
3
escola e o meio que lhe dá acesso. O baixo rendimento dos alunos pode ser provocado pelo
cansaço devido à caminhada de longos trajetos da residência deles para a escola.
O Governo Federal, por meio do Fundo Nacional de Desenvolvimento da Educação
(FNDE), criou e mantém o PNATE. Ele foi criado pela lei nº 10.880, de 9 de junho de 2004 e
o seu objetivo é oferecer transporte escolar aos alunos da educação básica pública, residentes
em área rural, por meio de assistência financeira, em caráter suplementar, aos Estados, ao
Distrito Federal e aos Municípios, observadas as disposições desta Lei (BRASIL, 2004).
Por sua vez o PETERN tem por objetivo garantir a oferta de transporte a alunos da
Educação básica da rede pública de ensino que residem em área rural. Sendo viabilizado
através de repasse de recursos, com caráter suplementar, do Governo do Estado do Rio
Grande do Norte para os municípios atendidos (RIO GRANDE DO NORTE, 2009).
2.2.1 – Estudos sobre o transporte escolar rural
Alguns estudos que trataram de transporte escolar foram encontrados na literatura e
são sintetizados neste tópico.
Pegoretti (2005) definiu um indicador para avaliar a acessibilidade dos alunos da zona
rural à zona urbana que pode ser utilizado no planejamento do transporte rural escolar. O
estudo mostrou a segregação da população rural, a dificuldade de acesso à zona urbana no
acesso dos alunos à escola e a precariedade das escolas rurais.
Silva (2009) reflete sobre critérios de distribuição e alocação dos recursos destinados
ao transporte escolar de forma a diminuir a repetência e a evasão escolar. O autor argumenta
que a alocação de mais recursos em municípios mais carentes poderia alavancar o sistema de
transporte escolar, enquanto que a diminuição em municípios mais desenvolvidos poderia não
acarretar prejuízos. O estudo ainda mostra que apenas a liberação de mais recursos não
garantirá aos municípios melhorias significativas no serviço de transporte escolar se não
existir uma gestão dos recursos.
Martins (2010) analisou os impactos das condições do transporte escolar rural no
rendimento escolar dos alunos através das variáveis do transporte escolar rural e a médias
escolares dos alunos. O resultado encontrado mostra que não há associação entre o tempo de
viagem e a distância percorrida da casa até a escola com a média escolar dos alunos.
Carvalho et. al, (2010) delinearam um panorama do transporte escolar rural no Brasil.
Foi visto que o transporte escolar ainda é fornecido em condições precárias. Alguns fatores
destacados pelo autor que podem influenciar no desempenho escolar são: os longos tempos de
viagem, as grandes distâncias, os longos tempos de espera, a falta de provisão, a condição das
estradas e dos veículos. Diante disso, os pesquisadores sugerem o desenvolvimento de alguns
mecanismos planejamento, regulação e operação do transporte escolar rural que permitam
organizar e gerenciar o serviço.
2.3 – Instrumentos de mensuração do desempenho dos estudantes de ensino fundamental
A fim de conhecer melhor os diversos fatores socioeconômico, cultural e escolar que
influenciam o desempenho dos alunos e propor alguns subsídios para ajudar a superar as
dificuldades diagnosticadas, o Ministério da Educação vem desenvolvendo indicadores para
avaliar e mensurar o nível de aprendizado dos estudantes no Brasil, muitos deles dependem da
aplicação de testes padronizados para verificar a situação dos alunos diante das expectativas
de aprendizado para determinada série.
O Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB) foi a primeira iniciativa, criado
em 1990 e aplicado em 1995, para avaliar o desempenho dos alunos. Este teste é realizado
com um intervalo de dois anos. A metodologia do SAEB consiste na aplicação de testes de
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matemática e língua portuguesa em uma amostra aleatória de alunos da educação
fundamental, junto com um questionário socioeconômico com tais alunos, escolas e diretores
(MARTINS, 2010).
Visando complementar as informações fornecidas pelo SAEB foi criada a Prova
Brasil. Segundo Gremaud et. al (2007), a Prova Brasil foi implantada em 2005, e consiste na
primeira avaliação universal do ensino público fundamental. A realização desta avaliação
pretende verificar o aprendizado dos alunos em questões de matemática e português do 9º ano
e do 5º ano do ensino fundamental. Pelo seu caráter universal, esta prova faz com que sejam
produzidos resultados por município e por escola, desde que a unidade de educação tenha 30
ou mais alunos matriculados.
Todavia, o rendimento dos alunos em testes padronizados não pode ser a única métrica
para avaliar a qualidade da rede de ensino. Fernandes (2007) elucida que um sistema muito
rígido pode gerar muitos estudantes reprovados, resultando em vários alunos evadidos da
escola, o que não é aceitável mesmo produzindo elevados indicadores de aprendizagem. Ou
seja, o sistema ideal é aquele que o aluno adquire o conhecimento necessário para concluir
determinada série sem ter a necessidade de repetir o ano.
Com o objetivo de produzir um indicador mais robusto foi criado o Índice de
Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB), que considera além da nota em testes de
conhecimento o tempo médio de conclusão dos alunos por série. Fernandes (2007) afirma que
o IDEB é um indicador misto, medindo o fluxo dos alunos pelo sistema e a pontuação deles
em testes padronizados.
Diversos estudos já foram realizados utilizando tais instrumentos para análises
comparativas com algumas políticas adotadas nos âmbitos municipais e Estaduais (GOMES e
AMORIM, 2012; PAZ e RAPHAEL, 2011; FERNANDES, 2010; GOUVEIA et. al, 2009;
MESQUITA, 2012; ALVES e SOARES, 2013; ANDREWS e VRIES, 2012; CROZZATI,
2010). As pesquisas referenciadas acima têm em comum a utilização do IDEB e outros
índices de desenvolvimento socioeconômicos e educacionais para analisar a situação da
educação do ensino fundamental em escolas e municípios Brasileiros. Assim, o presente
estudo utilizará o IDEB e estudará a relação dele com variáveis ligadas ao PETERN e com
outras variáveis socioeconômicas dos municípios do RN.
2.4 – Avaliação de Políticas Públicas
O programa de transporte escolar será avaliado sobre a ótica de avaliação de uma
política pública, ou seja, será avaliado os resultados do programa em relação aos objetivos e o
impacto no desempenho educacional dos alunos.
A avaliação de um programa pode ser definida como uma análise sistemática de
aspectos importantes de um programa e seu valor, visando fornecer resultados confiáveis e
utilizáveis pelos gestores dos programas e pela própria sociedade. (ALA-HARJA e
HELGASON, p.5, 2000).
A importância de uma avaliação está associada com a melhoria do gasto público, com
a qualidade da gestão pública e principalmente com a percepção da sociedade em relação a
efetividade de determinada ação do estado, pois a avaliação pode ser instrumento de
divulgação dos resultados da ação do Governo (RAMOS e SCHABBACH, 2012).
De acordo com Cotta (2001) as avaliações podem ser classificadas em vários tipos,
visto que podem enfatizar diferentes aspectos, como o seu timing (antes, durante ou depois da
implantação da política ou do programa), da posição do avaliador (interna, externa ou semiindependente) e da natureza do objeto avaliado (contexto, insumos, processos e resultados).
Trevisan e Bellen (2008) classificam as avaliações em avaliação antes (ex ante), avaliação
intermediária ou formativa e avaliações posteriores (ex post) ou somativas.
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A avaliação que será realizada neste trabalho é do tipo somativa, pois é realizada
quando o programa já está implementado para estudar a sua eficácia e analisar os resultados
obtidos. As questões quanto ao resultado ou relevância geral do programa devem ser
abordadas (ALA-HARJA e HELGASON, 2000).
Segundo Costa e Castanhar (2003), a avaliação é uma forma de mensurar o
desempenho dos programas, todavia é preciso definir os critérios de avaliação que serão
utilizados. Neste trabalho, será utilizado o critério de impacto, que indica os efeitos do projeto
no ambiente externo, em termos técnicos, econômicos, socioculturais, institucionais etc.
Assim, será analisado o impacto do programa de transporte escolar na quantidade de alunos
atendidos e no desempenho dos alunos da educação básica. Para isso serão utilizados
indicadores de desempenho, como por exemplo o custo de transporte escolar por aluno e o
número de alunos atendidos pelo transporte escolar.
Na avaliação, pode ser utilizado uma sequência de definições correspondentes ao
desenho de um programa público, Costa e Castanhar (2003) sugerem que a avaliação seja
feita de acordo com a seguinte sequência propósito > objetivo > meta > atividade do
programa a ser avaliado. Sendo assim, o propósito do programa de transporte escolar é
garantir que estudantes da zona rural tenham acesso à educação. O objetivo é garantir a oferta
de transporte para os alunos da educação básica residentes em área rural. A meta expressa
poderia ser o compromisso de garantir o acesso à escola a todos os estudantes que precisam.
A aferição do desempenho pode se referir aos resultados do programa que poderá ter como
produto a melhoria do desempenho dos alunos na escola.
Diante disso, a avaliação serve como requisito para atualização dos planos e realização
de mudanças na sociedade, e além disso também serve como um instrumento imprescindível
para a realização da gestão estratégica nas instituições públicas (GARCIA, 2001).
3. METODOLOGIA
O presente estudo é exploratório visto que procurou aprofundar o conhecimento sobre
a questão do transporte escolar rural, no Estado do Rio Grande do Norte, a qual ainda é pouco
abordada. Quanto aos meios, a pesquisa consiste em uma investigação ex post facto a qual
refere-se a um fato que já foi ocorrido o qual o pesquisador não pode controlar ou manipular
as variáveis (VERGARA, 2011). No que se refere a abordagem, o estudo é quantitativo uma
vez que utiliza técnicas estatísticas para investigar a relação entre variáveis.
A população do estudo consiste em todos os municípios do Estado do Rio Grande do
Norte os quais são 167. Todavia a amostra da pesquisa foi de 124 municípios nos quais
13.112 estudantes do ensino fundamental são atendidos pelo transporte escolar. Esta redução
se deve à indisponibilidade de dados nos bancos de dados consultados e a existência de 22
observações atípicas (outliers) observadas a partir do diagrama de caixa (boxplot). Os dados
utilizados na pesquisa foram dados secundários.
Este trabalho apresenta duas suposições básicas. A primeira suposição é que as
variáveis ligadas ao programa do transporte escolar influenciam o desempenho dos alunos dos
municípios do RN mensurado pelo IDEB. A outra suposição é de que os resultados do IDEB
dos municípios do RN são influenciados pelo perfil econômico e socioeconômico deles, que
será mensurado por meio do PIB e do IDH. Esta segunda suposição está apoiada nos estudos
de Barreto Neto e Menezes (2010) e Gouveia et. al, (2009).
Para a análise dos dados, serão utilizadas técnicas de estatística descritiva, regressão
linear múltipla e análise discriminante. Segundo Corrar et. al (2009), a regressão linear
múltipla é uma técnica multivariada de dados que possibilita analisar a relação entre uma
única variável dependente e duas ou mais variáveis independentes. Assim, a variável
dependente utilizada foi o resultado do IDEB dos municípios do RN. Para cada município são
6
divulgados dois resultados deste índice os quais são referentes ao desempenho dos alunos das
séries iniciais e finais do ensino fundamental. A primeira regressão terá como variável
dependente o IDEB das séries iniciais dos municípios do RN. E, para a segunda regressão será
utilizada o IDEB dos anos finais como variável dependente.
As principais variáveis independentes utilizadas no trabalho estão relacionadas ao
PETERN. A primeira variável é o gasto com transporte escolar por aluno do ensino
fundamental. Esta variável consiste no valor repassado pelo PETERN para o município
dividido pelo número de alunos total matriculados no ensino fundamental no ano de 2010. A
outra variável é o número de alunos do ensino fundamental atendidos pelo programa. Tais
variáveis foram obtidas junto a SEEC.
Também foram utilizadas variáveis independentes, o PIB per capita e o IDH,
relacionadas a indicadores econômicos dos municípios. Segundo Alves e Soares (2013),
estudos anteriores foram realizados analisando os contextos territoriais, diferenças sociais e
econômicas no resultado do IDEB de municípios ou escolas. Diante disto, foram incluídas no
modelo o PIB per capita dos municípios ao quadrado, o qual foi utilizado devido a relação
não-linear com variáveis da educação o que corrobora com Dias et. al (2009); e o Índice de
Desenvolvimento Humano do Município que foi utilizado por Gouveia et. al (2009). A tabela
1 apresenta as variáveis utilizadas nas análises estatísticas de regressão múltipla e análise
discriminante, as respectivas fontes e os estudos de referência.
Além disso, foi aplicada a análise discriminante para identificar se as variáveis
independentes utilizadas nesta pesquisa tinham capacidade de diferenciar os grupos presentes
nesta população, que são o grupo dos municípios que cumpriram a meta e o grupo daqueles
que não alcançaram a meta do IDEB proposta pelo INEP.
Tabela 1
Variáveis utilizadas no estudo.
Variáveis
Nota do IDEB do 5º ano
Nota do IDEB do 9º ano
Número de alunos atendidos pelo
transporte escolar
Gasto por aluno com transporte escolar
PIB per capita ao quadrado
IDH
Meta para o IDEB do 5º ano
Meta para o IDEB do 9º ano
Fonte: Elaboração própria, 2014
Fonte
INEP (2011)
INEP (2011)
Estudo de Referência
Alves e Soares (2013)
Alves e Soares (2013)
SEEC – RN (2010)
Suposição Própria
SEEC – RN (2010)
Censo – IBGE (2010)
Programa das Nações Unidas para
o Desenvolvimento (2010)
INEP (2011)
INEP (2011)
Suposição Própria
Dias et. al (2009)
Gouveia et. al (2009)
Suposição Própria
Suposição Própria
4. RESULTADOS
4.1 – Uma análise do PETERN
O PETERN tem por objetivo garantir o transporte escolar para os estudantes de ensino
básico. Aparentemente o programa cumpre o seu objetivo em propiciar o acesso do aluno à
escola. Isso pode ser visto, por meio da taxa de abandono escolar em 2009, ano em que o
programa não havia sido implantado, e em 2010 que foi o primeiro ano de execução do
PETERN.
Os
dados
do
endereço
eletrônico
“Todos
Pela
Educação”
(http://www.todospelaeducacao.org.br/) mostram a queda das taxas de abandono escolar nos
anos de 2009 e 2010, conforme expõe a tabela 2.
7
Tabela 2
Taxa de abandono escolar
Ensino Fundamental
Taxa de abandono no RN
(anos iniciais)
Em 2009
3,80%
Em 2010
3,20%
Fonte dos dados: Todos Pela Educação
Ensino Fundamental
(anos finais)
9,90%
8,70%
Ensino Médio
20,90%
17,30%
O resultado na redução do percentual de abandono dos estudantes em todo o Estado
pode ser atribuído à amplitude alcançada pelo programa logo no primeiro ano de execução.
Dos 167 municípios do Rio Grande do Norte 156 aderiram, o que representa um pouco mais
de 93% de aceitação.
Em relação ao número de alunos efetivamente beneficiados, não é possível obter um
dado conclusivo. Entretanto, de acordo com informações da SEEC, o valor repassado é
suficiente para atender 54.226 alunos em todo o Estado. Para uma comparação foi utilizado o
número total de matrículas em todo o ano de 2010 na rede básica, o qual foi disponibilizado
pelo INEP (567.045 matrículas). Assim, o número de estudantes que foram beneficiados pelos
PETERN representa 9,57% de todas as matrículas no ensino básico no ano letivo de 2010.
Isso reforça o caráter inclusivo da política de transporte escolar, já que sem o auxílio
financeiro muitas das prefeituras não teriam como financiar uma rede de transporte para os
estudantes provenientes do meio rural.
4.2 – Análise descritiva das variáveis
O IDEB dos municípios do Rio Grande do Norte incluídos na amostra é, em geral,
maior para os anos iniciais do ensino fundamental com média de 3,7 em comparação com os
anos finais, com média de 3,0. Da amostra utilizada no estudo, 26 municípios tinham notas
maiores que 4 para os anos iniciais e apenas 5 obtiveram notas maiores que 4 para os anos
finais. O gráfico 1 mostra a frequência das notas do IDEB na amostra para os anos iniciais e
finais.
Gráfico 1
Frequência das notas do IDEB dos anos iniciais e finais.
Fonte: Elaboração própria (2014)
Para medir os indicadores socioeconômicos, o estudo utilizou o PIB per capita e o
IDH dos municípios. Em relação ao PIB per capita, a média dos municípios da amostra foi de
R$ 5.617,74 e apenas 5 municípios com valores maiores que R$ 8.000,00. O IDH médio dos
municípios da amostra ficou em 0,61, este valor é mais baixo que IDH médio do Brasil que
foi de 7,3 (PNUD, 2013). O PETERN foi avaliado a partir de duas variáveis, o gasto por
aluno com transporte escolar, com média de R$ 22,93 em 2010; e o número de alunos
atendidos pelo transporte escolar, com média de 105,74 alunos em 2010.
8
4.3 – Análise da regressão múltipla
A regressão linear múltipla foi utilizada para analisar a relação entre o IDEB dos
municípios e as variáveis independentes relacionadas ao PETERN e a indicadores
socioeconômicos dos municípios do Rio Grande do Norte. Assim, foram realizadas duas
regressões com os resultados do IDEB dos anos iniciais e finais dos alunos do ensino
fundamental.
A primeira regressão foi realizada tendo como variável dependente o IDEB dos anos
iniciais. A tabela 3 expõe os resultados. Tais resultados mostram que dentre as variáveis
relacionadas com o PETERN, o número de alunos do ensino fundamental atendidos pelo
programa tem uma relação estatisticamente significante com o IDEB dos anos iniciais. Apesar
de ser significante, esta variável apresentou uma relação inversa com a variável dependente.
Além disso, o IDH apresentou relação positiva com o IDEB dos anos iniciais. As demais
variáveis independentes não apresentaram relação significante com a variável dependente.
Tabela 3
Resultados da primeira regressão linear múltipla
Variáveis independentes
Constante
Gasto por aluno do ens. fund.
com transporte
Número de alunos do ens. fund.
atendidos pelo programa
PIB per capita ao quadrado
IDH
Sumário do Modelo
Beta não
padronizado
-2,228
Erro
padrão
0,822
Beta
padronizado
-0,001
0,002
-0,001
-1,571E-9
10,037
R
0,571
T
Sig.
-2,708
0,008
-0,027
-0,321
0,749
0,000
-0,203
-2,367
0,020
0,000
1,390
R²
0,326
-0,067
0,580
R² ajustado
0,303
-0,824
7,221
0,412
0,000
Sig.
0,000
Nota Variável Dependente: IDEB anos iniciais
Fonte: Resultados da pesquisa (2014)
Foram realizados alguns testes para avaliar os pressupostos requeridos para a análise
desta primeira regressão. O pressuposto da multicolinearidade foi atendido, os valores que
compõem o VIF (Variance Inflaction Factor) das variáveis estão entre 1 e 10, tendo
multicolinearidade aceitáveis. O pressuposto de ausência de auto-correlação serial também foi
atendido pelo teste de Durbin Watson que foi de 1,974, a literatura indica que índices
próximos de 2 tendem a atender o pressuposto. O pressuposto da homoscedasticidade,
realizado através do teste de Pesarán-Pesarán, também não foi violado, o nível de
significância encontrado foi de 0,126. Esse teste é violado quando o nível de significância é
menor que 0,05 em que rejeita-se a hipótese nula de que os recursos são homoscedásticos. O
pressuposto da normalidade também foi atendido, verificou-se que o nível de significância do
teste Kolmogorov-Smirnov (K-S) foi de 0,628 sendo significante, pois é maior que 0,05 e a
hipótese nula de que a série é normal não foi rejeitada. O pressuposto da linearidade também
foi atendido e constatado por meio de diagramas de dispersão. Dessa forma, pode-se perceber
que todos os pressupostos foram atendidos.
A segunda regressão foi realizada com o IDEB dos anos finais como variável
dependente. A tabela 4 mostra que o número de alunos do ensino fundamental atendidos pelo
programa tem relação inversa com o IDEB dos anos finais. Nas demais variáveis, a única que
obteve significância com a variável dependente foi o IDH, sendo esta relação direta e positiva.
9
Tabela 4
Resultados da segunda regressão linear múltipla
Beta não
Variáveis independentes
Padronizado
-0,819
(Constante)
Gasto por aluno do ensino fundamental
-0,001
com transporte
Número de alunos do ensino fund.
-0,001
atendidos pelo programa
9,026E-10
PIB per capita ao quadrado
6,431
IDH
R
Sumário do Modelo
0,412
Erro
Padrão
0,908
Beta
Padronizado
0
T
Sig.
-0,902
0,369
0,002
-0,022
-0,235
0,814
0,000
-0,212
-2,223
0,028
0,000
1,534
R²
0,169
0,039
0,374
R² ajustado
0,141
0,429
4,191
0,669
0,000
Sig.
0,000
Nota Variável Dependente: IDEB anos finais
Fonte: Resultados da pesquisa (2013)
Assim como a regressão anterior, esta atende todos os pressupostos, os resultados
foram: teste de Durbin Watson de 1,821; o VIF de todas as variáveis entre 1 e 10; o teste de
Pesarán-Pesarán de 0,881; o teste de Kolmogorov-Smirnov (K-S) com significância de 0,313,
e linearidade atendida por meio da dispersão.
4.4 – Análise Discriminante
Os 124 municípios que constituem a amostra desta pesquisa podem ser classificados
em dois grupos no que concerne a nota do IDEB. O INEP estabeleceu alguns parâmetros
técnicos para comparar os indicadores dos sistemas de ensino do Brasil com os de países da
Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE). Diante isso, para
que fosse alcançada uma meta nacional que tem como referência a qualidade dos sistemas em
países da OCDE, foram traçadas metas para cada rede e escola para que todas as esferas
possam contribuir com a melhoria do sistema educacional brasileiro. Assim, os municípios
que compõem a amostra desta pesquisa podem ser classificados segundo o cumprimento da
meta do IDEB.
A análise discriminante foi utilizada para analisar se existem diferenças significativas
entre dois grupos que são o grupo dos municípios que cumpriram a meta e o dos que não
cumpriram a meta em relação às variáveis do transporte escolar e aos indicadores
socioeconômicos.
Foram realizadas duas análises discriminantes, a primeira análise teve como variável
independente categórica a meta do IDEB dos anos iniciais a qual apresentou resultados
significativos. E em seguida, foi realizada outra análise discriminante utilizando a meta do
IDEB dos anos finais como variável independente categórica a qual não apresentou nenhuma
variável com significância estatística nem uma função discriminante válida. Sendo assim, será
utilizada apenas a análise discriminante com os municípios que cumpriram a meta do IDEB
dos anos iniciais e com aqueles que não cumpriram.
O primeiro teste realizado foi o de igualdade de médias dos grupos. De acordo com
Corrar et. al, (2009) este teste identifica quais são as variáveis que melhor discrimina os
grupos e objetiva rejeitar a hipótese nula de igualdade de médias entre os grupos. Os
resultados do teste constam na tabela 5 o qual mostra que apenas para a variável do gasto com
transporte escolar rejeita a hipótese nula ao nível de significância de 0,05 (sig = 0,031). Como
resultado pode-se perceber que a única variável que influenciou a equação discriminante e
apresentou uma relação com o alcance da meta do IDEB foi o Gasto por aluno com o
transporte. A função discriminante foi formada a partir da estimação Stepwise a qual envolve
10
a inclusão das variáveis independentes na função por meio do seu poder discriminatório
(HAIR et. al., 2009).
Tabela 5
Teste de igualdade de médias dos grupos dos municípios do RN.
Wilk's Lambda
F
df1
Gasto por aluno com transporte
Número de alunos atendidos
ensino fundamental
IDH
PIB ao quadrado
Fonte: Resultados da pesquisa (2014)
df2
Sig.
0,962
4,77
1
122
0,031
0,994
0,995
0,997
0,698
0,603
0,339
1
1
1
122
122
122
0,405
0,439
0,561
Existem algumas suposições que precisam ser atendidas para aplicação apropriada da
análise discriminante, os quais são: normalidade, linearidade, ausência de outliers, ausência de
multicolinearidade e homogeneidade nas matrizes variância-covariância (HAIR et. al, 2009).
Os pressupostos da normalidade, linearidade e ausência de outliers já foram atendidos
conforme os testes apresentados na análise da regressão. O pressuposto da multicolineridade
foi atendido, por meio da verificação da matriz de correlação em que observou-se que
nenhuma das variáveis apresentam correlação superior a 0,6. Também foi realizado o teste de
Box`s M o qual confirma a premissa de igualdade entre as matrizes de covariância. O
resultado do teste pode ser visto na tabela 6.
Tabela 6
Teste de igualdade das matrizes de variância e covariância
Box's M - F
Approx.
df1
0,008 Resultados0,008
1
Fonte:
da pesquisa (2014)
Fonte: Resultados da pesquisa, 2014
df2
Sig.
21977,533
0,929
A variável gasto por aluno com transporte tem um coeficiente positivo (0,049),
indicando que esta variável tem uma contribuição positiva com a variável dependente
categórica. A constante tem um coeficiente negativo (- 1,113).
Para cada grupo predefinido pelo estudo, é gerada uma função de classificação
denominada de funções lineares de Fischer. A tabela 7 mostra tais coeficientes. É possível
perceber que os municípios que dispenderam uma maior parcela de recursos por aluno com
transporte escolar tendem a ser classificados no grupo dos municípios que não cumpriram a
meta, o que se confirma na análise das médias de cada grupo, já que o gasto por aluno com
transporte escolar é, em média, maior nos municípios que não atingiram a meta do IDEB.
Tabela 7
Coeficientes da função de classificação
Meta do IDEB 5 ano
Municípios que não
Municípios que
cumpriram a meta
cumpriram a meta
Gasto por aluno com transporte
0,07
0,048
(Constant)
-1,737
-1,19
Média de gasto por aluno em Reais
29,78
20,55
Fonte: Resultado da pesquisa (2014)
A análise discriminante classifica os casos da amostra nos grupos com base nas
variáveis selecionadas. A tabela 8 mostra os resultados desta classificação. Estes resultados
mostram que o grupo dos municípios que cumpriram a meta apresenta maior porcentagem das
11
classificações corretas (67,4) que o grupo dos municípios que não cumpriram a meta (50%).
Por fim, foi visto que 62,9% dos casos foram classificados corretamente.
Tabela 8
Resultados da Classificação
Grupos Preditos
Municípios que não
Municípios que
cumpriram a meta
cumpriram a meta
Grupos
Count.
Original
%
Municípios que não cumpriram
a meta
Municípios que cumpriram a
meta
Municípios que não cumpriram
a meta
Municípios que cumpriram a
meta
Total
16
16
32
30
62
92
50
50
100
32,6
67,4
100
Nota *62,9% dos casos foram corretamente classificados
Fonte: Resultado da pesquisa (2014)
Para analisar o poder explicativo da função discriminante, foi analisada a própria
função discriminante e o coeficiente de correlação canônica. Conforme consta na tabela 9, o
Wilks’Lambda da função discriminante é alto. De acordo com Corrar et. al (2009), quanto
mais próximo esse valor estiver de zero maior será a capacidade da função de discriminar os
elementos entre os grupos. Neste caso, a função é significante, mas não tem um alta
capacidade discriminante. Isso também pode ser visto quando analisado o coeficiente de
correlação canônica. Segundo Corrar et. al (2009), quando esse número é elevado ao
quadrado, é obtida uma medida do poder explicativo da função discriminante. O coeficiente
foi de 0,194. Elevando esse número ao quadrado, é possível afirmar que esse modelo explica
aproximadamente 3,8% da sua classificação. Sendo assim, foi visto que a variável do Gasto
com o Transporte escolar é uma variável discriminadora dos grupos que cumpriram e os que
não cumpriram a nota do IDEB. Todavia, esta variável sozinha não faz com que a função
discriminante tenha um alto poder preditivo.
Tabela 9
Resultados da Função discriminante
Test of Function(s)
Wilks' Lambda
1
0,962
Fonte: Resultado da pesquisa (2014)
Chi-square
4,66
df
Sig.
1
0,031
4.5 – Discussão dos resultados
Em relação aos padrões utilizados para a avaliação, quando considerado o padrão
teórico, ou seja, o decreto que estabeleceu a criação do programa pode-se dizer que o
programa conseguiu atingir os objetivos e metas estabelecidas na própria elaboração do
PETERN, que é garantir a oferta de transporte para os alunos da educação básica residentes
em área rural dos municípios do Rio Grande do Norte. Todavia, ao considerarmos os
indicadores utilizados na análise realizada neste trabalho foi verificada uma relação negativa
entre os indicadores do programa de transporte escolar e o desempenho dos alunos do ensino
fundamental.
O IDEB dos anos iniciais e finais apresentou uma relação negativa com o número de
alunos do ensino fundamental atendidos pelo programa a qual não era esperada. Esse
resultado parece mostrar que apenas a inclusão do aluno da zona rural na escola na zona
urbana, propiciada pelo PETERN não causa uma melhoria no desempenho dos estudantes, o
12
que deixa evidente que outros aspectos podem influenciar o desempenho dos alunos. Além
disto, pode-se notar que a nota do IDEB dos municípios do Estado ainda é relativamente
baixa se comparada com a meta da região Nordeste que é 4,6. 33% dos municípios do Estado
tem uma nota nos anos inicias de até 3,4, 58% tem entre 3,5 a 4,4% e uma pequena minoria
tem acima de 4,5.
Uma possível justificativa para o resultado negativo é o processo de materialização das
políticas educacionais que pode interferir no rendimento escolar dos alunos (BARETTO
NETO e MENEZES, 2010). Os autores constataram em seu estudo em dois municípios no
interior da Bahia que tinham implantado o PNATE, mas que encontraram algumas
dificuldades que acabaram contribuindo para o abandono escolar, e concluíram que a gestão
deficitária dos programas suplementares ao ensino, em que está incluído o PNATE,
juntamente com a falta de investimento em formação e o descaso com a educação
influenciaram o rendimento escolar e afetou os resultados do IDEB. Esta questão pode ser um
indício de que o processo de materialização do PETERN ainda não esteja adequado para a
realidade dos municípios do Rio Grande do Norte.
O resultado da análise discriminante mostrou que o gasto com o transporte escolar por
aluno do ensino fundamental apresenta-se como uma característica diferenciadora entre os
municípios que atingiram a meta do IDEB e dos que não atingiram. Os municípios do Rio
Grande do Norte que não cumpriram a meta proposta pelo INEP, em média, receberam
valores maiores por aluno para o transporte escolar. Uma possível explicação para o menor
desempenho pode ser verificada no estudo de Diaz (2012) que mostrou que o aumento de
gastos com educação não garantem automaticamente a melhoria da qualidade de ensino a qual
foi mensurada pelo IDEB.
Também foi visto que o IDH dos municípios é um importante preditor das notas do
IDEB dos anos iniciais e finais, apresentando uma relação positiva, ou seja, quanto maior o
IDH dos municípios, maior será a nota do IDEB. Esse resultado corrobora com o estudo de
Gouveia et. al (2009) que mostraram que o IDH Médio da cidade estudada tem correlação
com o IDEB.
Outra questão que deve ser levada em consideração é que o PETERN ainda é recente,
teve início em 2010 e os resultados de desempenho dos alunos analisados foram referentes ao
ano de 2011, o que mostra um efeito de curto prazo do programa. O caráter recente do
programa parece não permitir um grande efeito no desempenho dos alunos, ou a correção
profunda de déficits históricos que alguns municípios podem apresentar em relação à
qualidade da educação. Assim, é preciso que mais estudos sejam realizados para examinar o
impacto da política de transporte escolar para o desenvolvimento dos estudantes originários
da zona rural.
5 – CONSIDERAÇÕES FINAIS
Os resultados mostraram que o número de alunos do ensino fundamental atendidos
pelo programa está inversamente relacionado com a nota do IDEB dos estudantes das séries
iniciais e finais do ensino fundamental, e que um maior investimento em transporte escolar
considerado o número de alunos do município é uma característica dos municípios que não
atingiram a meta do IDEB. Também foi observado que o IDH apresentou relação positiva
com o IDEB dos anos iniciais e finais.
Sendo assim, o estudo se mostra importante para avaliar a situação do transporte
escolar rural no RN, a pesquisa ainda avança sobre a situação educacional dos estudantes dos
municípios do Rio Grande do Norte após a implantação do programa do transporte escolar. Os
gestores públicos poderão utilizar as informações disponibilizadas e análises realizadas para
13
refletir e aperfeiçoar as políticas voltadas para os alunos rurais, tendo em mente que o
PETERN é apenas uma das soluções para enfrentar as dificuldades da educação rural.
As principais limitações da pesquisa consistem no curto espaço de tempo analisado, a
investigação foi realizada após um ano da implantação do programa devido à
indisponibilidade de dados mais recentes do IDEB. Sendo assim, os resultados consistem em
uma observação preliminar dos efeitos gerados. Outra limitação está relacionada a falta de
dados de alguns municípios nos bancos de dados consultados, o que acabou reduzindo a
amostra estudada.
Para estudos futuros sugere-se observar o programa do transporte escolar com um
maior recorte temporal. E também a realização de um estudo que inclua novas variáveis
ligadas à gestão dos recursos para educação que, conjuntamente com o transporte escolar, seja
possível investigar o desempenho dos alunos. Ainda sugere-se a realização de um estudo com
todos os envolvidos no programa, a partir de uma análise qualitativa, visando identificar
questões mais específicas da realidade dos envolvidos na problemática da educação rural. Por
fim sugere-se uma reflexão sobre o IDEB como principal métrica de qualidade do ensino
fundamental, já que, dentre suas falhas, ele não observa parte da população que se encontra
em idade escolar, no entanto não tem acesso à educação.
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