Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Economia, 2014. / Submitted by Ana Cristina Barbosa da Silva (annabds@hotmail.com) on 2014-10-22T17:21:01Z
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2014_DanielGoesCavalcante.pdf: 984238 bytes, checksum: d4a2d6d8ce68db8a54b27d54e6648733 (MD5) / A relação entre os recursos escolares e o rendimento escolar dos alunos é bastante controversa na literatura, em grande parte porque envolve políticas públicas tradicionais voltadas para a melhora do capital humano social. No que se restringem ao impacto das infraestruturas física e organizacional das escolas as evidências também indicam pouca consistência na sua importância no desempenho dos alunos. Portanto, o objetivo do trabalho presente é estimar o impacto da infraestrutura na proficiência em matemática dos alunos de escolas públicas do Brasil fornecidos pelo Sistema de Avaliação da Educação Básica (Saeb) do ano de 2011. Para tanto, em vez utilizar um insumo de infraestrutura em específico como variável de interesse foi preferido utilizar um indicador de infraestrutura calculado para estre trabalho envolvendo diversas variáveis ligadas a infraestrutura. Além disso, deseja-se entender como a infraestrutura afeta os estudantes em seus diferentes percentis de distribuição na proficiência. Com esses objetivos, os modelos empregados são o de Mínimos Quadrados Ordinários e o de Regressão Quantílica. Os resultados indicam que o impacto da infraestrutura é positivo e significante. Além disso, o efeito não é homogêneo ao longo da distribuição da nota de proficiência. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The relationship between school resources and the students achievement has been controversial on literature, in large because it involves questions about a variety of traditional policies in human capital approach. When the focus is restricted to the impact of the physical and organizational infrastructure on student’s achievement, evidences also shows little support for them. Therefore, instead of using a specific infrastructure input was preferably using an indicator of infrastructure calculated for this work involving a variety of others variables of infrastructure. Furthermore, it wanted to understand how infrastructure affects the student performance in the different degrees of the proficiency distribution. With these objectives, the models employed here were the Ordinary Less Squares and Quantiles Regressions. The results indicate that the impact of educational infrastructure is positive and significant. Moreover, the effect is not the same for all the distributions in proficiency.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/16608 |
| Date | 08 August 2014 |
| Creators | Cavalcante, Daniel Góes |
| Contributors | Resende Filho, Moisés de Andrade |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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