Made available in DSpace on 2016-04-28T20:56:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fabio Alexandre Ferreira Gusmao.pdf: 1672138 bytes, checksum: 11bc28604f163a6e0886cb243d132e2b (MD5) Previous issue date: 2011-10-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Brazil has reached the 21st century providing universal access to elementary education to almost the entire population of the 7 to 14 age group. The 21st century was unquestionably a period of major economic advances, increase in the population s political participation, and consolidating democracy. However, many educational indicators are still dismal, such as the illiteracy rate for the population over 25 years, the student turnover rate, and access rates of students who finish elementary and middle school. The goals of this study are: 1) to establish the relationship between the characteristics of students and schools and the performance results of 8th grade students in Science, and 2) to show how social inequalities are mirrored in the educational system as found by Bourdieu and Passeron (2009). This study used data from the 1999 SAEB (the Brazilian Elementary Education Assessment System) on students, teachers, principal, and school facilities. The data were used to understand the relation and/or correlation between independent variables, indicators of economic and social inequality (GDP, HDI, Gini coefficient) with the dependent variable. This analysis enabled us to capture the impact of different independent variables on student performance in the SAEB database. Parametric and nonparametric tests were subsequently applied to verify whether the differences found were significant. CHAID method was employed to find the Best predictors of performance in Science. In regard to the level of the students, the results show that all the differences found among independent variables and the average proficiency rate in Science were statistically significant. The CHAID analysis highlighted that the following independent variables school system, income, cultural level, flunking rate, and doing homework are statistically related to the average Science proficiency rate. Concerning the level of the schools, results show that school organization and management, school resources, teacher education and pay, and school environment are statistically related to the average Science proficiency rate. In terms of the level of the states, results show that the correlation among social and economic inequality indicators with performance in Science is influenced by the economic, social, and educational situation of Brazilian states and region. CHAID method proved to be effective in possible crossings of data, thus rejecting non-significant variation in data crossing, and focusing its subdivisions on variations resulting from data crossings potentially significant to this study and on identifying predictors of Science learning based on 1999 SAEB data / O Brasil chega ao século XXI praticamente com a universalização do acesso ao ensino fundamental da população da faixa etária dos 7 aos 14 anos. Sem dúvida, um século que se inicia com grandes avanços na área econômica, na participação política da população e na consolidação da democracia; mas que ainda apresenta indicadores educacionais sofríveis, como o índice de analfabetismo da população com mais de 25 anos, a movimentação escolar e as taxas de acesso dos concluintes do ensino fundamental e médio. Os objetivos da presente pesquisa foram: 1º) estabelecer relações entre as características dos alunos e das escolas aos resultados do desempenho de Ciências dos alunos da 8ª série do ensino fundamental, e 2º) mostrar como as desigualdades sociais são reproduzidas no sistema educacional como afirmado por Bourdieu e Passeron (2009). Neste estudo foi utilizado os dados do SAEB de 1999 referentes aos dados coletados de alunos, professores, diretores e instalações físicas das escolas. Os dados foram utilizados para se compreender qual relação e/ou correlação entre as variáveis independentes, os indicadores de desigualdade econômica e social (PIB, IDH, índice de Gini) com a variável dependente. Este procedimento de análise permitiu captar o impacto de diferentes variáveis independentes sobre o desempenho dos alunos a partir da base de dados do SAEB. Foram aplicados testes estatísticos paramétricos e não paramétricos para verificar se as diferenças encontradas foram significativas. Foi utilizado o método CHAID para encontrar os melhores preditores para o desempenho em Ciências. Em relação ao nível dos alunos os resultados mostram que todas as diferenças encontradas entre as variáveis independentes e a proficiência média em Ciências foram estatisticamente significativas. A análise pelo método CHAID destaca que as variáveis independentes rede de ensino, capital econômico e cultural, repetência e fazer dever de casa se relacionam estatisticamente com a proficiência média em Ciências. Em relação ao nível das escolas os resultados indicam que as categorias organização e gestão da escola, recursos escolares, formação e salário docente e clima acadêmico se relacionam estatisticamente com a proficiência média em Ciências. Em relação ao nível dos estados os resultados demonstram que a correlação entre os indicadores de desigualdade econômica e social com o desempenho em Ciências sofre a influência da condição econômica, social e educacional dos estados e regiões brasileiras. O CHAID demonstrou ser eficiente nos cruzamentos possíveis dos dados rejeitando cruzamentos não significativos, e concentrando suas subdivisões em cruzamentos potencialmente significativos para a pesquisa e para identificação de preditores para a aprendizagem em Ciências a partir dos dados do SAEB de 1999