Por Jucemar Paes Neto e Daniel Christian Henrique
A educação no Brasil desde a década de 90 tem instituído algumas mudanças em suas legislações e sistemas de ensino na tentativa de ofertar maiores possibilidades de acesso ao ensino aos diversos segmentos da sua população. A principal modificação oriunda desta época foi a promulgação da Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional (lei número 9394/96). Dentre alguns pontos essenciais desta lei, ficou estipulado a possibilidade da obtenção de lucro às instituições privadas, devendo submeterem-se à mesma legislação aplicada às sociedades mercantis, conferindo-lhes o dever de pagar tributos sobre o patrimônio, renda e serviços, como qualquer outra empresa comercial (CUNHA, 2007).
O ensino superior começa a mudar seu foco, não mais orientado a uma específica segmentação da sociedade, quase totalmente elitizada e tradicionalista, agregando grupos que antes não tinham como alcançar essa possibilidade. Inicialmente, já a partir dos anos 2000, esse crescimento foi comandado mais pelas iniciativas do setor privado das IES, com até uma leve retração do setor público, induzidas pelas novas funções que a LDB proporcionou às mesmas assumirem. Como resultado, uma gama de faculdades, centros universitários, universidades e instituições de ensino técnico e tecnológico de nível superior se disseminam pelo país. Cada um gerando seus cursos em conformidade as especificidades da região e à sua demanda, aprofundando ainda mais as peculiaridades dos cursos, diferenciados por novos temas, especialidades, áreas em conformidade às novas divisões do trabalho (PRATES; BARBOSA, 2015). Cabe o destaque que o principal diferenciador foi a criação dos Cursos Superiores de Tecnologia, possibilitando uma formação mais aplicada ao mercado de trabalho, focada e em menor tempo.
Outros pontos que merece destaque na LDB, associado à política de expansão das universidades foi o credenciamento das instituições de ensino superior para oferta de cursos a distância. Desde a implantação dos primeiros cursos EaD em 1999, o número de cursos nesta modalidade tem crescido de forma exponencial ano a ano, sendo o setor privado responsável ainda pela maior parcela dos cursos (DOURADO, 2008).
Finalmente, em um esforço para atender as determinações do Plano Nacional de Educação que estipulava a necessidade de aumento da escolarização de jovens entre 18 e 24 anos, foi criado pelo governo federal o PROUNI (Programa Universidade para Todos). Neste programa as IES teriam direito a isenção fiscal desde que ofertassem bolsas gratuitas aos estudantes de cursos superiores e sequenciais. O crivo inicial para escolha destes alunos seria a comprovação de ter cursado o ensino médio em escolas públicas (ou com bolsa integral nas particulares), de baixa renda familiar, negros, indígenas ou pardos (CUNHA, 2007).
Essa expansão de acesso não ficou restrita às IES privadas, o Decreto n. 6.096 de 2007 instituiu o REUNI (Programa de Apoio a Planos de Reestruturação e Expansão das Universidades Federais), que expandiu as universidades federais para todo o interior do país, possibilitando acesso gratuito a um alunado que antes não poderia se deslocar para outras regiões do estado ou do país para realizar algum curso superior, mesmo que gratuito. Cunha (2007) corrobora ao complementar que o programa também disponibiliza apoio financeiro às universidades que conseguirem reduzir a evasão, ocupar as vagas ociosas, aumentar o número de vagas aos ingressantes, principalmente no período noturno, período de maior acesso àqueles alunos que precisam trabalhar para manterem seu sustento ou na própria universidade.
É senso comum no meio acadêmico que apenas a bolsa de financiamento não é suficiente para permanência de muitos alunos ingressantes beneficiados pelas mesmas, principalmente nas universidades federais e estaduais que ofertam cursos integrais, impossibilitando os discentes de trabalharem no período matutino ou vespertino para obterem recursos adicionais necessários às suas necessidades. Possibilidades de apoios em moradias, transporte, material didático ou qualquer outro apoio que oferte maior possibilidade de permanência e de um estudo digno são também necessárias. São ofertadas também nas modalidades de bolsas, geralmente por critérios próprios de seleção a cada instituição de ensino.
Suprida as necessidades básicas para condução dos estudos, outros meios podem ser obtidos pelos alunos que adicionalmente aprimoram seus aprendizados e práticas de mercado, como as bolsas de pesquisa, monitoria, extensão e de estágio. Cabe a ressalva que não é permitido o acumulo destas bolsas, mas a obtenção de bolsas de apoio (moradia, transporte, etc) não são impeditivos à concorrência destas últimas bolsas.
Dentro de todo este contexto, foi realizado um estudo objetivando averiguar se o aumento ou diminuição das probabilidades dos alunos da educação superior brasileira concluírem ou não seu curso estão relacionadas a algumas destas bolsas e financiamentos, assim como quais estão mais contribuindo para esta formação. Os dados foram obtidos do Censo da Educação Superior de 2018 (INEP, 2020) utilizando o banco de dados “Alunos” formado por 105 variáveis com mais de 10 milhões de alunos. Portanto, procedimentos de análise de dados em big data foram requisitados para instauração das análises. Os dados foram gerados pelo MEC através de um questionário individual por aluno (Encontrado no anexo II da pasta).
A variável escolhida a ser explicada nas análises está disposta a seguir (INEP, 2020):
Tem resposta binárias “sim” ou “não” representadas por “1” e “0”, respectivamente, no banco de dados. Portanto, procedimentos de Regressão Logística foram instaurados. As variáveis explicativas também são binárias e foram separadas em 5 equações para facilitar as análises, com suas descrições em sequência (INEP, 2020):
Variáveis independentes integrantes da Equação 1:
Variáveis independentes integrantes da Equação 2:
Variável independente integrante da Equação 3:
Variáveis independentes integrantes da Equação 4:
Variável independente integrante da Equação 5:
Frente a magnitude imensa de dados do aluno de todo o Brasil para diversas variáveis, foi necessário usar metade dos dados disponíveis para que rodassem no software R com programações específicas para análise de big data, totalizando 5 milhões de linhas da tabela – gerando entre 10 e 30 milhões de dados em cada análise, muito superior a qualquer amostragem estatística.
A regressão da variável “Concluintes” em função da Equação 1 não obteve bons resultados nos testes de aprovação dos coeficientes da equação, utilizando um nível de significância igual a 5%. Efetuou-se, então, uma etapa suplementar utilizando a técnica Stepwise Backward para eliminar variáveis explicativas que poderiam estar incorrendo em multicolinearidade. O procedimento eliminou as variáveis “Bolsa de Extensão”, “Bolsa de Estágio” e “Bolsa de Trabalho”. O modelo sem essas variáveis foi aprovado na estatística z de Wald (ver tabela 1) e obteve bons resultados de pseudo-R² de McFadden e no R2 de Nagelkerke (ver tabela 2).
As próximas duas novas regressões logísticas para explicação da variável “Concluintes” pelas variáveis das Equações 1 e 2 de bolsas e apoios, respectivamente, obtiveram todos os coeficientes aprovados na estatística z de Wald (ver tabela 1). Os valores dos pseudo-R² foram satisfatórios para a Equação 2:
Tabela 1 - Teste z de Wald dos coeficientes – Equações 1 e 2
Equações | Variável | Coeficiente b | Exp b | Valor-p do z |
Equação 1 | (Intercept) | -1,34451 | 0,260667 | < 2 E -16 |
IN_BOLSA_MONITORIA | 0,14448 | 1,155439 | 0,002116 | |
IN_BOLSA_PESQUISA | -0,14976 | 0,860915 | 0,000221 | |
Equação 2 | (Intercept) | -2,15673 | 0,115703 | < 2 E -16 |
IN_APOIO_BOLSA_PERMANENCIA | -0,05688 | 0,944707 | 0,00181 | |
IN_APOIO_MATERIAL_DIDATICO | 0,07071 | 1,07327 | 2,73 E -09 | |
IN_APOIO_MORADIA | -0,1801 | 0,835187 | 1,38 E -10 | |
IN_APOIO_TRANSPORTE | 0,24032 | 1,271656 | < 2 E -16 |
Tabela 2 - Estatísticas dos modelos - Equações 1 e 2
Estatísticas do Modelo | Equação 1 | Equação 2 |
MCFadden's R2 | 0,991 | 0,837 |
McFadden's Adj R2 | 0,991 | 0,837 |
ML (Cox-Snell) R2 | 0,495 | 0,438 |
Cragg-Uhler(Nagelkerke) R2 | 0,994 | 0,88 |
A primeira conclusão que se pode denotar dos resultados é que as bolsas relacionadas mais diretamente a atividades ensino e pesquisa tiveram mais relevância para o número de alunos formandos, frente a exclusão das demais variáveis, porém em sentidos opostos. O coeficiente positivo da bolsa monitoria na equação desenvolvida em conjunto ao seu valor exp(b) denotam as chances do discente portador deste auxílio conseguir concluir seu curso é 1,15 vezes maior do que o aluno que não tem essa bolsa. Ao passo que para o os detentores de bolsas de pesquisa, com um coeficiente negativo, têm suas chances de se formar equivalentes a 0,86 vezes em comparação aos que não a têm. De forma mais clara, os bolsistas de pesquisa reduzem em 14% suas chances de se formar em relação aos que não tem a mesma modalidade de bolsa. Apenas uma pesquisa de cunho qualitativo poderia abordar as motivações dessa evasão. A monitoria, por sua vez, por caracterizar-se por atividades a serem desenvolvidas em conformidade à atuação do aluno em disciplina já cursada e com bom grau de aprovação para o desenvolvimento de ações de apoio pedagógico aos demais discentes e de auxílio à atividade de preparação de material didático ao docente, pode vir a ser uma atividade com menos riscos de fracasso no percorrer do tempo, visto que já obteve-se um êxito anteriormente na disciplina que irá apoiar. A bolsa de pesquisa, por sua vez, requer o envolvimento de diversas variáveis para o sucesso de sua conclusão, não absorvidas previamente. Cabe aqui um estímulo a alguma pesquisa para encontrar estas motivações e desestímulos.
Com foco na Equação 2 de análises, o maior destaque positivo foi no apoio a transporte, vindo a ser a bolsa de apoio com maior expressão no auxílio à conclusão dos cursos, aumentando as chances de se formar em 1,27 vezes em comparação aos não detentores desta bolsa. Com uma correlação negativa, destaca-se o apoio à moradia, reduzindo as chances de concluir-se o curso. Esta bolsa é característica também das universidades federais e estaduais por ofertarem cursos integrais e necessidade de dedicação quase que exclusiva aos estudos e consequente impossibilidade de trabalhar no período diurno para o discente sustentar-se financeiramente na cidade, requerendo um apoio a uma residência - visto ainda que o aluguel é uma das despesas mais onerosas que o discente tem na vida universitária.
Ingressando nas análises da Equação 3, apesar dos baixos valores obtidos nos testes de pseudo-R2 quanto à contribuição do financiamento estudantil, ainda vem a ser relevante a sua observação, pois nesta variável, inclui-se todo tipo de financiamento que também encontra-se dividido em diversas outras variáveis no banco de dados do Censo da Educação Superior:
Tabela 3 - Teste z de Wald dos coeficientes – Equações 3, 4 e 5
Equações | Variável | Coef. bj | Exp(bj) | Valor-p do z |
Equação 3 | (Intercept) | -2,204555 | 0,1103 | < 2 E -16 |
IN_FINANCIAMENTO_ESTUDANTIL | 0,241519 | 1,273182 | < 2 E -16 | |
Equação 4 | (Intercept) | -2,010181 | 0,133964 | < 2 E-16 |
IN_FIN_NAOREEMB_PROUNI_PARCIAL | 0,291971 | 1,339064 | < 2 E-16 | |
IN_FIN_NAOREEMB_PROUNI_INTEGR | 0,228895 | 1,25721 | < 2 E-16 | |
Equação 5 | (Intercept) | -2,172494 | 0,113893 | < 2 E-16 |
IN_FIN_REEMB_FIES | 0,895802 | 2,449299 | < 2 E-16 |
Tabela 4 - Estatísticas dos modelos – Equações 3, 4 e 5
Estatísticas do Modelo | Equação 3 | Equação 4 | Equação 5 |
MCFadden's R2 | 0,153 | 0,639 | 0,646 |
McFadden's Adj R2 | 0,153 | 0,639 | 0,646 |
ML (Cox-Snell) R2 | 0,1 | 0,356 | 0,359 |
Cragg-Uhler(Nagelkerke) R2 | 0,201 | 0,715 | 0,722 |
Diferentemente das bolsas acadêmicas e de apoio, que são por um período determinado, o acesso a financiamento pode ser o fator chave para o a conclusão ou não do curso. Na ausência de bolsas ou de trabalho para sustentar as mensalidades, apenas a liberação de financiamentos oferta os recursos necessários para manutenção dos estudos, podendo ser reembolsável ou não. Dentre as diversas modalidades acima vistas, os de maior destaque são os programas de financiamento reembolsável FIES, oriundo do governo federal, e os não-reembolsáveis integral ou parcialmente do PROUNI.
A regressão logística denota que, apesar dos variados tipos de financiamento, a obtenção de algum deles aumenta em apenas 1,27 vezes as chances de formar-se, conforme informa o valor da exp (b) de seu coeficiente. O problema está na imensa variedade de tipologias de financiamentos imersos na variável. Notado o problema, rodaram-se outras duas regressões logísticas no grupo 4 focadas agora apenas na averiguação da contribuição isolada das bolsas do PROUNI e do FIES.
No financiamento parcial ou integral do PROUNI gerado pela Equação 4, pouco mudou. O financiamento parcial instaura um aumento de 1,34 vezes da chance de se formar em comparação aos não bolsistas, enquanto que o integral cresce em 1,26 vezes suas chances, mas agora com uma boa equação de predição, indicado pelo por um R2 de Nagelkerke de 71,5%.
Esses percentuais não tão elevados podem ser explicados nas palavras de Aprile (2008) ao expressar que apesar da contribuição do programa para o desenvolvimento científico e tecnológico do país e para a distribuição de renda, sua inserção se estabeleceu em um cenário de educação básica precária em toda a nação, refletindo na qualidade dos alunos egressos do ensino médio.
Carvalho (2005 apud Aprile, 2008) complementa ainda que apenas a gratuidade integral ou parcial aos estudos às pessoas de baixa renda não é suficiente para mantê-las na academia do setor privado. Condições semelhantes às ofertadas pelas universidades públicas seriam também necessárias, como transporte, moradia estudantil, alimentação subsidiada, bolsas de pesquisa, extensão, etc. Catani, Gilioli e Hey (2006) concluem ainda que a permanência do estudante no curso é essencial para que se democratize o ensino, portanto não basta ofertar benefícios, mas também direitos. Merece atenção, por último, alguns resultados de Saraiva e Nunes (2010) que aqueles que conseguiram ingressar e finalizar sua jornada estudantil no ensino superior beneficiados pelo PROUNI sentiram-se inclusos na sociedade, concretizando um sonho antes inalcançável e mudando suas vidas.
E o FIES unicamente? Foram analisadas na Equação 5. A mudança foi expressiva. Um discente portador deste financiamento amplia em aproximadamente duas vezes e meia sua chance de vir a ser um concluinte do curso, atestado por uma equação preditiva com R2 de Nagelkerke e MacFadden equivalente a 72,2% e 64,6% respectivamente. Portanto, dois programas federais, duas realidades. Como o financiamento reembolsável do FIES pode ampliar tão drasticamente as conclusões de curso do que um não reembolsável como o PROUNI? Alguns pontos destacados por Oliveira e Carnielli (2010) norteiam possíveis explicações para essa maior conclusão do alunado: (1) alunos empregados também têm necessidade de financiamentos para conseguir pagar as mensalidades, muitas vezes não compatíveis com seus salários; (2) a necessidade de um fiador amplia a responsabilidade do aluno (apesar de muitos considerarem que dificulta o acesso ao financiamento); (3) possibilidade de planejamento de sua vida, que lhe possibilitará ingressar futuramente no mercado de trabalho ou empreender com os conhecimentos obtidos. Como pontos negativos, a pesquisa destaca: (1) o prazo de pagamentos ofertado pela CEF poderia ser mais flexível, em conformidade a situação do aluno após formado; (2) alguns alunos em fase de conclusão de curso se dizem arrependidos frente a dívida futura que precisaram arcar.
Referências
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