Desenvolver competências para a identificação de prioridades, a realização de análises embasadas e a elaboração de recomendações claras e direcionadas para solucionar os problemas identificados é uma condição concreta para obter melhores resultados educacionais, destaca Nexo
Em qualquer setor, a análise de dados é fundamental para a eficácia do ciclo de política pública: desde o diagnóstico inicial para conhecer o cenário, identificar forças e lacunas, passando pela escolha de prioridades no desenho de programas, até o monitoramento das intervenções, para checar resultados ou rever planos. Mas na Educação, em que múltiplos fatores atuam para contribuir ou dificultar a aprendizagem, pode ser particularmente difícil chegar a conclusões sobre o que está impedindo o avanço no desenvolvimento dos estudantes. Apenas quando a cultura de dados for valorizada como pilar fundamental do enfrentamento às desigualdades educacionais, teremos maior probabilidade de mudar o patamar da educação no Brasil.
Com análises mais qualificadas dos indicadores, é possível ir muito além da leitura de média e aprofundar a compreensão do desafio sobre o que falta para garantir aprendizagem de qualidade para todos e todas, em cada rede de ensino. E essa compreensão precisa se desdobrar em medidas concretas específicas para cada desafio. Por exemplo: duas redes com mesmo perfil demográfico e socioeconômico que tenham passado de um Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (Ideb) 6,5 para 6,0 podem requerer projetos absolutamente diferentes para recuperar o desempenho, em um caso a Matemática pode ter se tornado uma lacuna para os estudantes de determinadas escolas, e no outro a evasão pode não estar sendo devidamente combatida em boa parte das unidades.
Não é de hoje que se problematiza o uso superficial das médias, uma excelente camuflagem de desigualdades. Mas já passou da hora de escalar uma abordagem mais robusta e eficaz de uso dos dados. Se, por um lado, a profusão de indicadores e informações geradas por novos sistemas e ferramentas torna mais complexa a tarefa, por outro ela amplia as possibilidades de entendimento e identificação de melhores caminhos a tomar. É isso que temos desenvolvido no núcleo de análise de dados da Cátedra Sérgio Henrique Ferreira, no Instituto de Estudos Avançados Polo Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (USP).
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