RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023149, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.18548 1
ESCOLARIDADE MATERNA E RENDA FAMILIAR: IMPACTOS SOBRE O NÍVEL
DE PROFICIÊNCIA EM MATEMÁTICA MEDIDOS A PARTIR DO SARESP
EDUCACIÓN MATERNA E INGRESO FAMILIAR: IMPACTOS EN EL NIVEL DE
PROFICIENCIA EN MATEMÁTICAS MEDIDO POR SARESP
MATERNAL EDUCATION AND FAMILY INCOME: IMPACTS ON MATHEMATIC
PROFICIENCY LEVEL AS MEASURED BY SARESP
Camila Fernanda BASSETTO1
e-mail: camila.bassetto@unesp.br
Driely Turi URSINI2
e-mail: driely.ursini@unesp.br
Alvaro Martim GUEDES3
e-mail: alvaro.guedes@unesp.br
Como referenciar este artigo:
BASSETTO, C. F.; URSINI, D. T.; GUEDES, A. M. Escolaridade
materna e renda familiar: Impactos sobre o nível de proficiência em
matemática medidos a partir do SARESP. Revista Ibero-
Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00,
e023149, 2023. e-ISSN: 1982-5587. DOI:
https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.18548
| Submetido em: 03/08/2023
| Revisões requeridas em: 12/10/2023
| Aprovado em: 19/11/2023
| Publicado em: 21/12/2023
Editor:
Prof. Dr. José Luís Bizelli
Editor Adjunto Executivo:
Prof. Dr. José Anderson Santos Cruz
1
Universidade Estadual Paulista (UNESP), Araraquara – SP – Brasil. Docente no Departamento de Educação.
2
Universidade Estadual Paulista (UNESP), Franca – SP – Brasil. Mestranda em Planejamento e Análise de
Políticas Públicas.
3
Universidade Estadual Paulista (UNESP), Araraquara – SP – Brasil. Docente no Departamento de Administração
Pública.
Escolaridade materna e renda familiar: Impactos sobre o nível de proficiência em matemática medidos a partir do SARESP
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023149, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.18548 2
RESUMO: O presente estudo consiste em uma análise das características do ambiente familiar e
sua relação com o desempenho escolar, utilizando informações coletadas pelo Sistema de Avaliação
do Rendimento Escolar do Estado de São Paulo (SARESP). As pontuações aqui selecionadas são
as obtidas por alunos matriculados no terceiro ano do Ensino Médio da rede pública estadual de
ensino do estado de São Paulo. Os dados selecionados são relativos à disciplina de Matemática. As
respostas parentais advindas do questionário socioeconômico aplicado pelo SARESP, referente à
edição de 2019, também foram consideradas. A pesquisa observou as variáveis renda familiar e
nível de instrução materno, para verificar qual o reflexo destas no desempenho do aluno. A
organização dos dados, associada à análise dos resultados obtidos, permitiu concluir que esses
fatores familiares se revelam elementos limitadores, tal como a renda familiar em faixas inferiores,
e impulsionadores, revelados pelos níveis mais altos de escolaridade da mãe, sobre o desempenho
educacional, além de atuar sobre a proficiência em Matemática registrada na referida avaliação.
PALAVRAS-CHAVE: Desempenho em Matemática. Ensino médio. Fatores socioeconômicos.
Variáveis categóricas. SARESP.
RESUMEN: El presente estudio consiste en un análisis de las características del ambiente familiar
y su relación con el rendimiento escolar, utilizando informaciones recolectadas por el Sistema de
Evaluación del Desempeño Escolar del Estado de São Paulo (SARESP). Los puntajes seleccionados
aquí son los obtenidos por los alumnos matriculados en el tercer año de la enseñanza media en el
sistema de escuelas públicas estatales del estado de São Paulo. Los datos seleccionados están
relacionados con la disciplina de las Matemáticas. También se consideraron las respuestas de los
padres del cuestionario socioeconómico aplicado por SARESP, referente a la edición 2019. La
investigación observó las variables renta familiar y nivel de escolaridad materna, para verificar su
impacto en el desempeño del estudiante. La organización de los datos, asociada al análisis de los
resultados obtenidos, permitió concluir que estos factores familiares son elementos limitantes,
como el ingreso familiar en rangos más bajos, y los impulsores, revelados por los mayores niveles
de escolaridad de la madre, sobre el rendimiento educativo, además de actuar sobre el dominio de
la Matemática registrado en la evaluación mencionada.
PALABRAS CLAVE: Desempeño en Matemáticas. Enseñanza media. Factores socioeconómicos.
Variables categóricas. SARESP.
ABSTRACT: The present study consists of an analysis of the characteristics of the family
environment and its relationship with school performance, using information collected by the
School Performance Assessment System of the State of São Paulo (SARESP). The scores selected
here are those obtained by students enrolled in the third year of high school in the state public
school system of the state of São Paulo. The selected data are related to the discipline of
Mathematics. The parental responses from the socioeconomic questionnaire applied by SARESP,
referring to the 2019 edition, were also considered. The research observed the variables family
income and maternal education level, to verify their impact on the student's performance. The
organization of the data, associated with the analysis of the results obtained, allowed us to conclude
that these family factors are limiting elements, such as family income in lower ranges, and drivers,
revealed by the mother's higher levels of schooling, on educational performance, in addition to
acting on the proficiency in Mathematics recorded in the aforementioned evaluation.
KEYWORDS: Mathematics Performance. High school. Socioeconomic factors. Categorical
variables. SARESP.
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI e Alvaro Martim GUEDES
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023149, 2023. e-ISSN: 1982-5587
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Introdução
O processo de aprendizagem é longo e complexo e as análises dos sistemas educacionais
– que permitem melhor compreender esse processo – têm sido objeto de crescente interesse nas
últimas décadas. O aumento significativo na investigação dos fatores que influenciam o
desempenho do estudante ao longo de sua trajetória escolar tem ocorrido pela comprovação de
que há nítidas influências tanto do ambiente familiar quanto do contexto escolar.
É comprovada a influência das famílias, dos colegas de classe, das escolas em que estão
matriculados e das turmas em que estão inseridos, sobre o desempenho escolar do aluno.
Verifica-se, assim, que aspectos humanos, sociais, culturais, éticos e metodológicos, em seu
conjunto, fornecem informações que contribuem para o aprimoramento da qualidade do ensino.
Neste sentido, como apontam os estudos de Ferrão et al. (2001), Soares (2005), Alves e
Soares (2008) e Franco e Menezes-Filho (2012), Moreira, Jacinto e Begolin (2017), a métrica
do desempenho escolar, na perspectiva da avaliação educacional, é indicador relevante da
eficácia do sistema educativo, porém, deve ser associada à aspectos que contextualizam o
ambiente educacional e familiar do aluno. Como aponta Carmignolli et al. (2019), as condutas
escolares e as atitudes dos filhos diante da escola, são definidas pela relação entre o capital
cultural e o ethos, uma vez que as atitudes familiares são fatores determinantes para o
prosseguimento dos estudos e, consequentemente, para o sucesso escolar dos filhos. Nos
últimos anos, a literatura, incluindo os estudos de Soares e Mendonça (2003), Jesus e Laros
(2004), Jesus, Laros e Marciano (2010), Moreira, Jacinto e Begolin (2017) e Carmignolli,
Muzzeti e Micheleti (2020), progressivamente revela evidências empíricas que respaldam a
compreensão de que fatores diversos e que englobam elementos intraescolares e extraescolares,
atuam sobre o desempenho acadêmico do aluno. Nos referidos estudos, os resultados mostram
que, devido ao vínculo direto entre desigualdades sociais e o sistema educacional, é imperativo
contextualizar a avaliação do desempenho estudantil.
Com a finalidade de contribuir para a investigação dos elementos que moldam o
desempenho acadêmico, o presente estudo objetiva averiguar a relação da condição
socioeconômica e da escolaridade materna no desempenho em Matemática dos alunos que, em
2019, estavam matriculados no último ano do Ensino Médio nas escolas públicas estaduais
situadas nas diferentes regiões do estado de São Paulo. A metodologia adotada se apoia em
modelos lineares generalizados – que incorporam variáveis categóricas, empregando dados
correlacionados às notas obtidas em avaliações de Matemática. Neste estudo, foram
empregados dados coletados a partir da realização do SARESP em 2019. As respostas dos pais
Escolaridade materna e renda familiar: Impactos sobre o nível de proficiência em matemática medidos a partir do SARESP
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dos alunos dadas às questões sobre a renda familiar e a educação materna, contidas no
questionário socioeconômico aplicado durante a avaliação, também são incorporadas à análise.
Os efeitos dessas variáveis são estimados por meio de parâmetros nos modelos propostos, cujos
valores são derivados da utilização do software RStudio.
Este artigo se estrutura em seções distintas. A primeira seção oferece uma síntese da
literatura relacionada aos estudos voltados à identificação e compreensão dos fatores, tanto
internos quanto externos ao ambiente escolar, que influenciam o rendimento escolar do aluno.
A segunda seção fornece detalhes sobre a classificação do aluno nos níveis de proficiência em
Matemática, estabelecidos pelos SARESP, e do nível de instrução materno e condição
socioeconômica no ambiente familiar do aluno. Além disso, essa seção reporta a distribuição
dos alunos em categorias de proficiência, a partir das estratificações de renda e nível
educacional materno, todas referentes ao ano de 2019. A terceira seção apresenta a codificação
das variáveis qualitativas, para as quais os dados foram coletados, e os modelos estatísticos
elaborados para medir o desempenho em Matemática. Os valores estimados para os parâmetros
do modelo selecionado são comentados na quarta seção e, ao final, são apresentadas as
conclusões decorrentes desta pesquisa.
Proficiência em Matemática e background familiar
O processo de aprendizagem do estudante é longo e complexo e a análise do sistema
educacional tem recebido destaque nos estudos realizados em anos recentes. Há um crescente
interesse na investigação dos fatores que atuam sobre o desempenho do aluno pois,
comprovadamente, é influenciado por múltiplos aspectos advindos tanto do contexto familiar
quanto do contexto escolar. Durante o período escolar, o aluno recebe influências da família,
dos colegas, da escola em que está matriculado e da classe em que está inserido, as quais
exercem papel relevante no processo de ensino e aprendizagem do indivíduo. Neste contexto,
é de interesse investigar os impactos sobre o desempenho educacional dos alunos, não apenas
provenientes dos fatores associados ao ambiente escolar, mas também daqueles inseridos no
ambiente familiar, tais como os aspectos humanos e sociais, as tradições culturais e éticas, além
dos conceitos metodológicos que os circundam. Os estudos, nessa perspectiva mais ampla,
visam oferecer diversificados meios para promover melhorias na qualidade do ensino, além
daqueles tradicionais voltados às condições relativas ao professor enquanto indivíduo.
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI e Alvaro Martim GUEDES
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Dessa forma, com o objetivo de identificar fatores, sejam de natureza humana, social,
cultural ou ética, que possam influir no desempenho escolar dos alunos, os estudos abordando
investigações sobre como o desempenho escolar afeta os ganhos futuros dos indivíduos, as
avaliações do impacto de programas educacionais e as análises de determinantes do
desempenho escolar, são cada vez mais frequentes na literatura (FERRÃO et al., 2001; RIANI;
RIOS-NETO, 2008; MOREIRA; JACINTO; BEGOLIN 2017; CARMIGNOLLI; MUZZETI;
MICHELETI, 2020). Tais estudos visam propor instrumentos de avaliação educacional que
permitam aos gestores e outros atores verificarem se as escolas estão enfrentando
adequadamente os desafios das transformações econômicas e os anseios da sociedade brasileira.
Para detectar as variáveis que, de alguma forma, atuam sobre o desempenho escolar do
aluno, devem ser considerados os contextos educacionais dos quais o indivíduo faz parte, com
destaque para o ambiente familiar. A qualidade da infraestrutura escolar, no que se refere, por
um lado, à disponibilidade de materiais e recursos que a escola dispõe e, por outro, da
qualificação do corpo docente e atores da gestão escolar – diretor, coordenador e supervisor,
também caracterizam fatores relevantes nesta investigação. Segundo os estudos de Soares e
Mendonça (2003), Soares e Collares (2006), Laros, Marciano e Andrade (2010), Riani e Rios-
Neto (2008) e Menezes-Filho (2012), a análise dos fatores que atuam sobre o desempenho do
aluno exige a inserção de variáveis que traduzem os diferentes contextos educacionais, haja
vista que as disparidades sociais têm impactos imediatos sobre a educação (CARMIGNOLLI;
MUZZETI; MICHELETI, 2020). Sob tal conjuntura, como apontam Barbosa e Fernandes
(2001), o desempenho escolar é influenciado por aquilo que o aluno traz consigo, bem como
por aquilo que a escola oferece no que se refere ao ensino, à infraestrutura e ao corpo docente.
As variáveis consideradas no presente estudo são interpretadas como proposto por
Barros et al. (2001), os quais atribuem à renda domiciliar per capita a soma dos rendimentos
recebidos por todos os membros do agregado familiar, dividida pelo número total de
componentes deste, e tratam a escolaridade dos pais equivalente ao número de anos completos
de educação formal adquiridos pelos genitores.
O elemento socioeconômico resultante dessa variável, que abrange a renda e o nível de
instrução dos genitores, é comprovado fator preponderante. Isso porque os recursos financeiros
disponíveis dos pais tornam-se despesas educacionais dos filhos. Essa relação é evidenciada ao
observar-se que um menor nível de instrução tende a uma condição socioeconômica de maior
vulnerabilidade, em uma perspectiva de longo prazo, como apontado por Barros et al. (2001).
Ao analisar a fração de alunos filhos de mães portadoras de diploma de graduação, como critério
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de patamar socioeconômico mais alto entre os alunos avaliados, Franco e Menezes-Filho (2012)
constataram a existência de correlação expressivamente positiva entre tal proporção e o
desempenho escolar. Alunos provenientes de famílias com maior capacidade financeira
exibiram níveis superiores de proficiência, refletindo, assim, a estratificação social presente nos
atendidos pelo sistema educacional brasileiro. A relação com mães portadoras de formação de
nível médio, embora menos acentuada, também apontou para uma associação positiva com o
desempenho escolar.
Entre os autores que abordaram essa temática, Barros et al. (2001) argumentam que a
associação entre o nível educacional dos genitores e o desempenho escolar do aluno é mais
estreita, quando comparada com a relação entre a renda e o desempenho. Tal observação
encontra justificativa no caráter variável da renda em contrapartida à natureza do conhecimento
educacional adquirido pelos pais. Ademais, a escolaridade dos progenitores figura como o fator
primordial na determinação da renda familiar.
Embora a figura paterna desempenhe um papel significativo na vida do filho, os estudos
de Rios-Neto, César e Riani (2002) e Riani e Rios-Neto (2008), os quais enfatizaram a atuação
da mãe sobre o desempenho educacional dos filhos, serviram de base para a presente pesquisa,
haja vista a concentração sobre as informações vinculadas à mãe. Os autores investigaram os
determinantes do resultado educacional nos níveis de Ensino Fundamental e Médio,
incorporando aspectos familiares, e os resultados alcançados ressaltaram a notável influência
do nível de instrução da mãe sobre os indicadores que retratam as características escolares dos
alunos, sublinhando, desse modo, a existência de uma segmentação no contexto educacional
brasileiro, onde a trajetória educativa do aluno guarda estreita relação com suas origens sociais.
Dentro do panorama observado pelos estudos antecedentes, destaca-se a constatação de
que, tanto a condição socioeconômica familiar sobre a qual vive o aluno, quanto os anos de
estudo completos da mãe, entre outras características, influenciam o rendimento obtido pelo
discente durante o percurso da escolarização básica.
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI e Alvaro Martim GUEDES
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Proficiência em Matemática: resultados do SARESP 2019
Para alcançar os objetivos delineados neste estudo, além das notas obtidas nas
avaliações de desempenho da edição de 2019 do SARESP, as respostas dos pais dos alunos,
dadas às questões pertinentes à renda e à escolaridade materna, também foram incorporadas à
análise. A amostra empregada nesta pesquisa tem como fonte os Dados Abertos da Educação
4
.
O SARESP, instituído em 1996, é aplicado ao término de cada ciclo educacional,
englobando o 5º, 7º e 9º anos do Ensino Fundamental, além do terceiro ano do Ensino Médio.
Tal sistema compreende componentes fundamentais, os quais correspondem à aplicabilidade
de provas abordando diferentes disciplinas, e questões associadas à opinião sobre a escola, vida
escolar, participação dos pais, hábitos de estudo e de leitura, clima escolar e outras informações
básicas distribuídas a estudantes, responsáveis por alunos e aos estabelecimentos de ensino
(professores, coordenadores e diretores). Este questionário propicia a obtenção de informações
abarcando características individuais, condição socioeconômica, percurso acadêmico, entre
outros.
A performance, enquanto tradução de capacidades e competências em relação às
habilidades avaliadas, desempenhada pelo aluno, é o cerne do resultado derivado das
avaliações. Este é compreendido de acordo com a Matriz de Referência para Avaliação de
Matemática do SARESP. A partir das expectativas de aprendizado em relação a conteúdo,
competências e habilidades estabelecidas para cada ano ou série da disciplina no Currículo do
Estado de São Paulo, os pontos na escala do SARESP são categorizados em quatro níveis:
Abaixo do Básico, Básico, Adequado e Avançado, como mostrado no Quadro 1.
As inquirições referentes à escolaridade materna, incluindo a questão e suas alternativas,
são exibidas conforme documentado no Quadro 2. Durante a etapa de arranjo das observações
coletadas, decidiu-se por eliminar da amostra elaborada os alunos cujas mães (ou responsáveis)
assinalaram a opção (G) no questionário, visto que tal alternativa não permite conhecer a
formação educacional da mãe do estudante.
4
O portal de Dados Abertos da Educação, administrado pela Secretaria de Educação do Estado de São Paulo,
disponibiliza informações sobre indicadores educacionais, escolas e matrículas da Rede Estadual de Ensino.
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Quadro 1 – Descrição dos níveis de proficiência em Matemática do SARESP
Intervalos de
Pontuação
Classificação
Descrição
Menor que 275
Insuficiente
Os alunos demonstram domínio insuficiente
dos conteúdos, competências e habilidades
desejáveis para o ano/série em que se
encontram.
Igual ou acima de
275 e abaixo de
350
Suficiente
Os alunos demonstram domínio mínimo dos
conteúdos, competências e habilidades, mas
possuem estruturas necessárias para interagir
com a proposta curricular no ano/série
subsequente.
Igual ou acima de
350 e abaixo de
400
Os alunos demonstram domínio pleno do
conteúdo, competências e habilidades
desejáveis para o ano/série em que se
encontram.
Igual ou acima de
400
Avançado
Os alunos demonstram conhecimentos e
domínio dos conteúdos, competências e
habilidades acima do requerido no ano/série
em que se encontram.
Fonte: Sumário Executivo SARESP (BRASIL, 2019, p. 18)
Embora o acesso a bens e serviços sirva como representante da situação econômica sob
a qual o aluno vive, nesta pesquisa optou-se por utilizar a resposta dada à questão sobre a renda
familiar, apresentada no Quadro 3. Alunos cujos pais (ou responsáveis) assinalaram a
alternativa (H) foram excluídos da amostra analisada por não permitirem conhecer a nível
socioeconômico do aluno.
Quadro 2 – Pergunta e alternativas associadas à escolaridade da mãe.
Até que série/nível de ensino a mãe (ou responsável) estudou?
(A) Nunca estudou ou não completou a 4ª série/5º ano (antigo primário).
(B) Completou a 4ª série/5º ano, mas não completou a 8ª série/9º ano (antigo ginásio).
(C) Completou a 8ª série/9º ano, mas não completou o Ensino Médio (antigo 2º grau).
(D) Completou o Ensino Médio, mas não completou o Ensino Superior.
(E) Completou o Ensino Superior.
(F) Completou a Pós-Graduação (especialização, mestrado ou doutorado).
(G) Não sei.
Fonte: Adaptado de SARESP (BRASIL, 2019)
5
Participaram da edição de 2019 do SARESP aproximadamente 1.051.000 alunos
matriculados em escolas da rede estadual pública de São Paulo. Deste total, 389.660 estavam
cursando a terceira série do Ensino Médio. Considerando a proficiência em Matemática, foram
excluídos do banco de dados elaborado para a análise proposta neste estudo 76.391 alunos, os
5
Disponível em: https://dados.educacao.sp.gov.br/dataset/question%C3%A1rios-saresp/resource/5498cd0b-f1d5-
494a-9bc3-5aef5a50ccc1. Acesso em: 10 mar. 2023
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI e Alvaro Martim GUEDES
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023149, 2023. e-ISSN: 1982-5587
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quais não fizeram ou obtiveram proficiência nula na prova de Matemática. A amostra elaborada
contou com 183.008 alunos.
Quadro 3 – Questão sobre a renda familiar.
Qual é a renda familiar de seu domicílio? (Marque apenas uma resposta)6.
(A) Até um salário mínimo (até R$998,00).
(B) De um a dois salários mínimos (de R$998,01 a R$1.996,00).
(C) De dois a três salários mínimos (de R$1.996,01 a R$2.994,00).
(D) De três a cinco salários mínimos (R$2.994,01 a R$4.990,00).
(E) De cinco a oito salários mínimos (R$4.990,01 a R$7.984,00).
(F) De oito a quinze salários mínimos (R$7.984,01 a R$14.970,00).
(G) Mais de quinze salários mínimos (mais de R$14.970,01).
(H) Não sabe/não quer responder.
Fonte: Adaptado de SARESP (BRASIL, 2019)
7
A Tabela 1 relaciona o nível de proficiência do aluno na disciplina de Matemática e o
grau de escolaridade da mãe. A organização dos dados, considerando a escolaridade materna
de acordo com o nível de proficiência em Matemática, revela que predomina, em todos os
níveis, a instrução associada ao Ensino Médio completo, apresentada na opção (D), como
mostrado no Quadro 2.
Tabela 1 – Percentual de alunos, de acordo com a escolaridade materna
Nível de Proficiência
A
B
C
D
E
F
Abaixo do Básico (AB)
8.801
(4,81%)
18.893
(10,32%)
15.381
(8,40%)
28.729
(15,70%)
8.995
(4,92%)
2.249
(1,23%)
Básico (BA)
6.509
(3,56%)
16.092
(8,79%)
14.802
(8,09%)
35.257
(19,27%)
10.030
(5,48%)
3.013
(1,65%)
Adequado (AD)
689
(0,38%)
1.958
(1,07%)
1.984
(1,08%)
5.879
(3,21%)
1.789
(0,98%)
719
(0,39%)
Avançado (AV)
59
(0,03%)
160
(0,09%)
184
(0,10%)
529
(0,29%)
222
(0,12%)
85
(0,05%)
Fonte: Elaboração dos autores
Para os alunos classificados no nível AB, embora o maior percentual esteja associado a
filhos de mães com EM completo, igual a 15,7%, a quantidade de genitoras que não concluíram
o EF é significativa, correspondendo a 10,3% da amostra. Aproximadamente 5% dos alunos
neste nível de proficiência têm mães com ES completo. Tal percentual também representa a
quantidade de mães que nunca estudaram ou que não completaram a 4ª série/5º ano. Do total
6
A renda mensal familiar corresponde à soma dos salários de todas as pessoas que trabalham e moram no mesmo
domicílio.
7
Disponível em: https://dados.educacao.sp.gov.br/dataset/question%C3%A1rios-saresp/resource/5498cd0b-f1d5-
494a-9bc3-5aef5a50ccc1. Acesso em: 10 mar. 2023
Escolaridade materna e renda familiar: Impactos sobre o nível de proficiência em matemática medidos a partir do SARESP
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de 45,38% dos alunos no nível AB, apenas 6,15% das mães têm ES ou Pós-Graduação
completa.
Ao analisar os percentuais associados aos alunos que alcançaram o nível Básico de
proficiência em Matemática, as mães com EF incompleto ou que estudaram até o 9º ano do EF
somam quase 17%, quantidade próxima daquela observada para as mães com EM completo,
igual a 19,3%. As mães com ES completo, cujos filhos pertencem ao nível BA de proficiência,
somam quase 5,5%, um tanto maior quando comparado com o percentual associado ao nível
AB. Neste nível de proficiência, a Tabela 1 mostra que o percentual de mães que nunca estudou
ou que não completou a 4ª série/5º ano é menor do que aquele observado para os alunos
classificados no nível AB, isto é, que não apresentam domínio mínimo das habilidades e
competências da série em que se encontram.
Entre os alunos que alcançaram o nível AD, aproximadamente 1% são filhos de mães
com ES completo e, na outra extremidade, 0,38% das mães não concluíram a 4ª série/5º ano.
Observa-se que tal percentual é similar àquele observado para as mães que possuem Pós-
graduação completa, o que permite concluir que, do total de 7,11% dos alunos neste nível,
enquanto 4,29% têm mães com EF ou EM completo, o restante divide-se nas faixas de
escolaridade mais baixas, com 1,45% com EF incompleto e 1,37% com Pós-graduação
completa. Ainda na Tabela 1, os percentuais mostram que, do total de 0,68% dos alunos no
nível AV de proficiência, apenas 0,22% das mães possuem escolaridade inferior ao EM
completo. Os demais 0,46% distribuem-se em EM, ES e Pós-graduação completos.
Os valores apresentados na Tabela 1 permitem concluir que, quanto melhor a
classificação do aluno nos níveis de proficiência, maiores são as quantidades de anos de estudo
das mães, uma vez que, à medida em que se avança do nível AB para o AV, diminuem os
percentuais de mães que nunca estudaram ou não concluíram a 4ª série/5º ano, que não
completaram a 8ª série/9º ano e que possuem o EM incompleto.
Os percentuais de alunos, classificados de acordo com o nível de proficiência obtido no
SARESP de 2019, estão organizados na Tabela 2, considerando a faixa de renda salarial da
família, informada por meio da resposta dada à questão mostrada no Quadro 3.
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI e Alvaro Martim GUEDES
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Tabela 2 – Percentual de alunos nas faixas de renda familiar (em salários-mínimos).
Nível de Proficiência
A
B
C
D
E
F
G
Abaixo do Básico (AB)
19.093
(10,43%)
30.278
(16,54%)
18.600
(10,16%)
10.546
(5,76%)
3.343
(1,83%)
875
(0,48%)
309
(0,17%)
Básico (BA)
12.175
(6,65%)
29.525
(16,13%)
21.991
(12,02%)
15.455
(8,44%)
4.950
(2,70%)
1.301
(0,71%)
306
(0,17%)
Adequado (AD)
1.112
(0,61%)
3.766
(2,06%)
3.556
(1,94%)
3.114
(1,70%)
1.102
(0,60%)
316
(0,17%)
52
(0,03%)
Avançado (AV)
94
(0,05%)
325
(0,18%)
313
(0,17%)
322
(0,18%)
138
(0,08%)
44
(0,02%)
3
(0,00%)
Fonte: Elaboração dos autores
Tais valores sugerem que a renda familiar de aproximadamente 16,5% dos alunos que
participaram do SARESP de 2019, e que se classificaram no nível AB, está concentrada na
faixa entre 1 e 2 SM, isto é, recebem de R$ 998,01 a R$ 1.996,00, seguidos por 10,43% com
renda de até 1 SM e 10,2% com renda entre 2 e 3 SM, o que equivale a R$ 1.996,01 e R$
2.994,00. Esses dados expressam que, neste grupo, quase 27% têm renda familiar máxima de
dois salários-mínimos, sugerindo uma possível relação entre rendas mais baixas e menor nível
de proficiência.
Para os alunos neste nível de proficiência, menos de 6% dos pais afirmaram ter renda
de 3 a 5 SM. Para os alunos classificados no nível BA, prevalece a renda familiar de 1 a 2 SM,
com 16% das famílias, seguida por 12% com renda correspondente à faixa de valores entre
R$1.996,01 e R$2.994,00. Comparados aos alunos do nível AB, o percentual de famílias com
rendas entre 3 e 5 SM é maior e próxima de 8,5%. No nível AD, percentuais próximos de 2%
foram observados para as rendas entre 1 e 2 SM e entre 2 e 3 SM, e para os alunos classificados
no nível AV de proficiência em Matemática, percentuais semelhantes foram observados para
as alternativas (B), (C) e (D), as quais representam, respectivamente, as faixas de renda de 1 a
2 SM, de 2 a 3 SM e de 3 a 5 SM.
De acordo com a organização dos dados mostrada na Tabela 2, há indícios de que
famílias com renda de até um salário, de um a dois salários ou de dois a três salários, apresentam
maiores chances de que seu filho ou familiar esteja no nível de proficiência AB ou BA.
Escolaridade materna e renda familiar: Impactos sobre o nível de proficiência em matemática medidos a partir do SARESP
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Modelos e resultados
Com a finalidade de estimar a influência que aspectos relacionados ao ambiente familiar
têm sobre o rendimento educacional do aluno, modelos de regressão linear foram estruturados
assumindo a proficiência em Matemática como variável resposta, a qual foi nomeada
Profic_mat, e a renda familiar e o nível de instrução da mãe, representadas por Renda e
Esc_mae, respectivamente, atuaram como covariáveis.
Os modelos lineares considerados para estimar o impacto da renda familiar e da
escolaridade materna sobre o desempenho do aluno são dados nas equações (1), (2) e (3).
Modelo 1:   (1)
Modelo 2:   (2)
Modelo 3:    (3)
O Modelo 1 contempla apenas uma covariável, representada pela renda familiar, para
medir o impacto do contexto familiar sobre a proficiência em Matemática do aluno. Neste
modelo, o valor estimado para o intercepto, representado por
0
, indica a proficiência em
Matemática alcançada pelo aluno quando, cuja renda familiar está concentrada na faixa salarial
mais baixa, isto é, abaixo de R$998,00. Similarmente, o Modelo 2 propõe, como única
covariável, a escolaridade da mãe, no qual o valor estimado do intercepto
0
associa a
proficiência do aluno às mães que nunca estudaram ou que não completaram a 4ª série/5º ano
do Ensino Fundamental.
Já o Modelo 3 inclui ambas covariáveis, Renda e Esc_mae, com o intuito de estimar a
atuação das características familiares no desempenho escolar do aluno. Neste modelo, a
estimativa do parâmetro
0
informa a proficiência em Matemática alcançada na edição de 2019
do SARESP pelo aluno que vive sob condições mais precárias – com renda familiar inferior a
R$998,00 – comparado a outros, e que são filhos de mães que nunca estudaram ou que não
completaram a 4ª série/5º ano do Ensino Fundamental.
Nos Modelos 1, 2 e 3, os valores estimados para os parâmetros representados por
1
e
2
informam a atuação das covariáveis Renda e Esc_mae, nesta ordem, sobre a proficiência
em Matemática dos alunos matriculados no terceiro ano do Ensino Médio nas escolas estaduais
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de São Paulo. Para permitir que, tanto a variável resposta quanto as covariáveis, variem por
aluno, foi inserido o subscrito i, com
1,...iN=
, sendo N a quantidade de alunos contida na
amostra elaborada para realização do presente estudo empírico. As demais covariáveis que
poderiam explicar o desempenho do aluno e que não estão presentes no modelo estatístico,
estão contidas no termo de erro representado por
i
.
Como mostrado nos Quadros 2 e 3, as questões referentes ao nível de instrução da mãe
e à condição socioeconômica do aluno são estruturadas em alternativas, caracterizando as
variáveis como qualitativas. Por conta disto, para inseri-las no modelo proposto, faz-se
necessário categorizá-las, estabelecendo, como base de comparação com as estimativas obtidas
para as demais, uma das alternativas disponíveis. Para a questão referente à escolaridade da
mãe, o Quadro 2 indica seis alternativas disponíveis para resposta. Dessa forma, deve-se
estabelecer cinco categorias para tal variável. Tomando como base de comparação a alternativa
(A), a qual indica que a mãe do aluno nunca estudou, as demais são consideradas como mostra
a expressão (4).





  (4)
Na expressão (4), EF, EM e ES representam, nesta ordem, o Ensino Fundamental,
Ensino Médio e Ensino Superior.
Procedimento análogo é seguido para a variável que representa a condição
socioeconômica do aluno. De acordo com o Quadro 3, há sete alternativas que representam a
renda familiar, estabelecida em quantidades de salários mínimos (SM). Assim, faz-se
necessário definir seis alternativas, as quais terão as estimativas obtidas comparadas à resposta
base. Assumindo a alternativa (A) como faixa de renda base, ou seja, considerando a renda
inferior a R$998,00 como ponto de referência na comparação com as demais, as categorias
apresentam-se como na expressão (5).





  (5)
Escolaridade materna e renda familiar: Impactos sobre o nível de proficiência em matemática medidos a partir do SARESP
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Os critérios de informação Bayesiano (BIC) e Akaike (AIC) foram utilizados para
selecionar o modelo mais adequado aos dados. Enquanto o BIC, proposto por Schwarz (1978),
é um critério baseado na avaliação de modelos definidos em termos da probabilidade a
posteriori, o AIC avalia a qualidade do ajuste do modelo paramétrico, estimado pelo método da
máxima verossimilhança (BOZDOGAN, 2000).
O software RStudio
8
foi empregado na estimação dos parâmetros dos Modelos (1), (2)
e (3). Ao mesmo tempo, os valores do BIC e do AIC, associados a cada modelo, foram
calculados. Tais valores são mostrados na Tabela 3. Embora com pouca diferença nos valores
do BIC e do AIC, quando comparados os três modelos, observa-se que os menores estão
associados ao modelo 3. Segundo tais critérios de seleção, o mais adequado à amostra
considerada nesta pesquisa é o modelo 3. As estimativas, junto com os erros padrão, entre
parênteses, obtidas no software RStudio, para os modelos 1, 2 e 3, são mostradas na Tabela 3,
porém, as interpretações apresentadas a seguir referem-se apenas ao modelo 3, o qual foi
selecionado a partir dos valores do BIC e do AIC.
As estimativas obtidas para os parâmetros
11
,
12
,
13
14
e
15
mostram que a
proficiência em Matemática dos alunos com rendas familiares alocadas nas faixas de 1 a 3 SM,
de 3 a 5 SM, de 5 a 8 SM, de 8 a 15 SM e acima de 15 SM, será superior à proficiência do aluno
que vive sob a mais baixa renda familiar, ou seja, de até 1 SM. Tal afirmação baseia-se nos
valores, positivos e significativos a 1%, estimados para os parâmetros associados a tal variável.
De acordo com as estimativas, à medida em que a renda familiar aumenta, melhora também o
desempenho do aluno, alcançado no SARESP de 2019. Enquanto o aluno que pertence a uma
faixa de renda de 1 a 3 SM tem um acréscimo de 13,3 pontos na proficiência em Matemática,
comparada àquela do aluno cuja renda é inferior a 1 SM, para os alunos com rendas familiares
entre 3 e 5 SM, o aumento é de 23 pontos. Esta pontuação se mantém crescente para os alunos
com renda entre 5 e 8 SM e entre 8 e 15 SM. Rendas acima de 15 SM geram acréscimos de,
aproximadamente, 13,7 pontos na proficiência em Matemática.
8
RStudio é uma plataforma de desenvolvimento integrado de código aberto para a linguagem de programação R,
amplamente utilizada em análises estatísticas e geração de gráficos. Mais informações podem ser encontradas no
link https://posit.co/products/open-source/rstudio/. Acesso em: 10 mar. 2023
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI e Alvaro Martim GUEDES
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Tabela 3 – Estimativas obtidas para os parâmetros dos modelos propostos
Parâmetros
Modelo 1
Modelo 2
Modelo 3
0
270,9889
(0,4057)
275,5680
(0,5555)
265,3484
(0,6296)
11
14,7968***
(0,4565)
13,3121***
(0,4601)
12
25,5683***
(0,5639)
23,0481***
(0,5758)
13
28,5450***
(0,7955)
25,5593***
(0,8122)
14
31,2807***
(1,3975)
27,9927***
(1,4117)
15
16,8083***
(2,9059)
13,6979***
(2,9059)
21
4,4767***
(0,6657)
2,8678***
(0,6589)
22
8,3169***
(0,6807)
5,5089***
(0,6758)
23
15,4312***
(0,6128)
11,1167***
(0,6134)
24
13,8891***
(0,7378)
11,5421***
(0,7429)
25
20,8859***
(1,0477)
7,6213***
(1,0625)
AIC
844.741,6
843.346,0
842.791,4
BIC
844.806,7
843.411,1
842.902,9
Fonte: Elaboração dos autores
Os símbolos ***, ** e * indicam, respectivamente, níveis de significância de 1%, 5% e 10% das estimativas
Adicionalmente, a análise dos valores contidos na Tabela 3, mostram que a escolaridade
materna é um fator relevante sobre a proficiência em Matemática do aluno. Tal relevância é
observada a partir das estimativas, positivas e significativas ao nível de 1%, obtidas no software
RStudio, para os parâmetros
21
,
22
,
23
,
24
e
25
, os quais estão associados a tal variável.
Observa-se que, até o Ensino Superior completo, a escolaridade materna e o nível de
proficiência apresentam padrão de crescimento, ou seja, filhos de mães com níveis mais altos
de instrução alcançam melhores resultados em Matemática.
A análise das estimativas obtidas para os parâmetros do modelo proposto na expressão
(3) permite concluir que o contexto familiar, no qual o aluno está inserido, constitui-se de
fatores que impactam o desempenho acadêmico, haja vista, a significância das variáveis
consideradas no presente estudo, isto é, a renda familiar e o nível de instrução da mãe.
Foi possível observar que a renda familiar, medida em quantidade de salários mínimos
recebida por todos que vivem na mesma casa, tem influência sobre a proficiência em
Matemática do aluno, a qual se dá de maneira crescente até o limite de 15 SM. Na mesma
direção, atua o nível de instrução materno, demonstrando que, filhos de mães com mais anos
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de estudo, alcançaram melhores desempenhos educacionais. Os resultados obtidos corroboram
aqueles de Riani e Rios-Neto (2008) e de Franco e Menezes-Filho (2012), os quais investigaram
a atuação da escolaridade materna sobre o desempenho escolar do filho e concluíram que níveis
mais altos de instrução impactam positivamente os resultados dos alunos.
Ao considerar as variáveis renda familiar e nível de instrução materna na análise de
fatores que impactam o desempenho escolar do indivíduo, os resultados evidenciaram a
presença de uma segmentação educacional no Brasil, uma vez que o percurso acadêmico do
aluno está estreitamente ligado à sua origem social. No cenário das políticas públicas, é
fundamental identificar quais fatores atenuam a influência da origem social do aluno, visando
tornar o sistema mais equitativo.
Conclusão
Em síntese, este trabalho teve como objetivo verificar se os fatores associados à
condição socioeconômica do aluno e à escolaridade materna geram impactos no rendimento em
Matemática, obtido no SARESP, dos alunos que estão cursando o último ano do Ensino Médio,
nas escolas estaduais públicas localizadas nas regiões do estado de São Paulo. Com o objetivo
de atingir esta finalidade, empregou-se uma metodologia baseada em modelos lineares
generalizados que agregam variáveis categóricas, aplicando dados correlacionados às notas
obtidas em avaliações de Matemática do SARESP no ano de 2019. Foram incorporados à
análise também os dados obtidos por meio de questionário socioeconômico.
Considerando o modelo selecionado pelos critérios BIC e AIC, os parâmetros
associados às variáveis em questão foram estimados utilizando o software RStudio. De acordo
com os valores obtidos, foi possível observar que, tanto a renda familiar quanto a escolaridade
da mãe, desempenham papel significativo sobre os resultados alcançados pelos alunos na
proficiência em Matemática, como apontam os números divulgados pelo SARESP de 2019. As
estimativas sugerem que a renda familiar tem impacto crescente sobre o desempenho do aluno,
à medida em que a condição socioeconômica atinge níveis mais altos, medidos em quantidades
de salários mínimos. Todavia, este crescimento é verificado até a renda de 15 SM. O impacto
da escolaridade materna sobre o desempenho do aluno apresentou comportamento similar
àquele observado para a renda, como mostram as estimativas dos parâmetros associados a tal
variável. Os valores estimados evidenciam que filhos de mães com níveis de instrução mais
altos alcançam melhores resultados, quando avaliados em Matemática.
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI e Alvaro Martim GUEDES
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Os resultados obtidos no presente estudo seguem na mesma direção das conclusões de
Soares (2003), Soares e Mendonça (2003), Alves e Soares (2008), Riani e Rios-Neto (2008) e
Franco e Menezes-Filho (2012). Em seus estudos, tais autores puderam verificar que, enquanto
alunos que vivem em ambientes familiares com condições financeiras mais favoráveis têm
melhores desempenhos escolares, aqueles cercados por condições precárias, caracterizadas pela
baixa quantidade de salários mínimos recebida pela família, apresentam dificuldades de
aprendizagem, o que reflete em piores resultados educacionais. Adicionalmente, a conclusão
desta pesquisa corrobora o estudo de Carmignolli et al. (2019), as quais afirmam que os
indivíduos das frações de classe menos privilegiadas não detêm o mesmo capital cultural que
os outros indivíduos para um processo de escolarização exitoso, pois o êxito escolar está
diretamente ligado ao capital cultural adquirido no meio familiar.
É relevante ressaltar o papel fundamental das políticas públicas de avaliação da
educação como forma de retratar a diversidade encontrada nas escolas dos mais variados
lugares do Brasil. O SARESP, em especial, traz conhecimentos valiosos sobre o Estado de São
Paulo, além de ajudar na construção de outros importantes índices educacionais, como o IDESP
– Índice de Desenvolvimento da Educação do Estado de São Paulo.
Conclui-se sobre a importância de sistemas de avaliações, neste trabalho representadas
pelo SARESP, como uma ferramenta que possibilita uma avaliação mais precisa da qualidade
do ensino ofertada na rede estadual de ensino e, concomitantemente, dos elementos interligados
a essa qualidade.
Por meio dos questionários e problemas elaborados, é possível categorizar os estudantes
e compreender com maior clareza e confiabilidade como está, não apenas o sistema de
educação, mas também a realidade das famílias com quais se está trabalhando. Os resultados
encontrados nas análises corroboram a teoria desenvolvida pelos autores supracitados. De
acordo com a investigação realizada, a renda familiar e o nível de instrução da mãe são
motivações importantes, embora não únicas, para sucesso ou insucesso na busca da educação
de qualidade do indivíduo.
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Escolaridade materna e renda familiar: Impactos sobre o nível de proficiência em matemática medidos a partir do SARESP
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CRediT Author Statement
Reconhecimentos: Não aplicável.
Financiamento: Não aplicável.
Conflitos de interesse: Não há conflitos de interesse.
Aprovação ética: Não aplicável.
Disponibilidade de dados e material: autores dispõem de todos os dados utilizados na
pesquisa.
Contribuições dos autores: Driely Turi Ursini: revisão de literatura, organização do texto
e considerações finais. Camila Fernanda Bassetto: organização dos dados, análise e
interpretação dos resultados. Alvaro Martim Guedes: análise e interpretação do texto e
considerações finais.
Processamento e editoração: Editora Ibero-Americana de Educação.
Revisão, formatação, normalização e tradução.
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023149, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.18548 1
ESCOLARIDAD MATERNA E INGRESOS FAMILIARES: IMPACTOS EN EL
NIVEL DE COMPETENCIA EN MATEMÁTICAS MEDIDO DESDE EL SARESP
ESCOLARIDADE MATERNA E RENDA FAMILIAR: IMPACTOS SOBRE O NÍVEL
DE PROFICIÊNCIA EM MATEMÁTICA MEDIDOS A PARTIR DO SARESP
MATERNAL EDUCATION AND FAMILY INCOME: IMPACTS ON MATHEMATIC
PROFICIENCY LEVEL AS MEASURED BY SARESP
Camila Fernanda BASSETTO1
e-mail: camila.bassetto@unesp.br
Driely Turi URSINI2
e-mail: driely.ursini@unesp.br
Alvaro Martim GUEDES3
e-mail: alvaro.guedes@unesp.br
Cómo hacer referencia a este artículo:
BASSETTO, C. F.; URSINI, D. T.; GUEDES, A. M. Escolaridad
materna e ingresos familiares: Iimpactos en el nivel de competencia
en matemáticas medido desde el SARESP. Revista Ibero-
Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00,
e023149, 2023. e-ISSN: 1982-5587. DOI:
https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.18548
| Enviado en: 03/08/2023
| Revisiones requeridas el: 12/10/2023
| Aprobado el: 19/11/2023
| Publicado el: 21/12/2023
Editor:
Prof. Dr. José Luís Bizelli
Editor Adjunto Ejecutivo:
Prof. Dr. José Anderson Santos Cruz
1
Universidad Estatal Paulista (UNESP), Araraquara – SP – Brasil. Docente del Departamento de Educación.
2
Universidad Estatal Paulista (UNESP), Franca – SP – Brasil. Estudiante de la Maestría en Planificación y Análisis
de Políticas Públicas.
3
Universidad Estatal Paulista (UNESP), Araraquara – SP – Brasil. Profesor del Departamento de Administración
Pública.
Escolaridad materna e ingresos familiares:Iimpactos en el nivel de competencia en matemáticas medido desde el SARESP
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023149, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.18548 2
RESUMEN: El presente estudio consiste en un análisis de las características del ambiente familiar
y su relación con el rendimiento escolar, utilizando informaciones recolectadas por el Sistema de
Evaluación del Desempeño Escolar del Estado de São Paulo (SARESP). Los puntajes seleccionados
aquí son los obtenidos por los alumnos matriculados en el tercer año de la enseñanza media en el
sistema de escuelas públicas estatales del estado de São Paulo. Los datos seleccionados están
relacionados con la disciplina de las Matemáticas. También se consideraron las respuestas de los
padres del cuestionario socioeconómico aplicado por SARESP, referente a la edición 2019. La
investigación observó las variables renta familiar y nivel de escolaridad materna, para verificar su
impacto en el desempeño del estudiante. La organización de los datos, asociada al análisis de los
resultados obtenidos, permitió concluir que estos factores familiares son elementos limitantes, como
el ingreso familiar en rangos más bajos, y los impulsores, revelados por los mayores niveles de
escolaridad de la madre, sobre el rendimiento educativo, además de actuar sobre el dominio de la
Matemática registrado en la evaluación mencionada.
PALABRAS CLAVE: Desempeño en Matemáticas. Enseñanza media. Factores socioeconómicos.
Variables categóricas. SARESP.
RESUMO: O presente estudo consiste em uma análise das características do ambiente familiar e
sua relação com o desempenho escolar, utilizando informações coletadas pelo Sistema de
Avaliação do Rendimento Escolar do Estado de São Paulo (SARESP). As pontuações aqui
selecionadas são as obtidas por alunos matriculados no terceiro ano do Ensino Médio da rede
pública estadual de ensino do estado de São Paulo. Os dados selecionados são relativos à
disciplina de Matemática. As respostas parentais advindas do questionário socioeconômico
aplicado pelo SARESP, referente à edição de 2019, também foram consideradas. A pesquisa
observou as variáveis renda familiar e nível de instrução materno, para verificar qual o reflexo
destas no desempenho do aluno. A organização dos dados, associada à análise dos resultados
obtidos, permitiu concluir que esses fatores familiares se revelam elementos limitadores, tal como
a renda familiar em faixas inferiores, e impulsionadores, revelados pelos níveis mais altos de
escolaridade da mãe, sobre o desempenho educacional, além de atuar sobre a proficiência em
Matemática registrada na referida avaliação.
PALAVRAS-CHAVE: Desempenho em Matemática. Ensino médio. Fatores socioeconômicos.
Variáveis categóricas. SARESP.
ABSTRACT: The present study consists of an analysis of the characteristics of the family
environment and its relationship with school performance, using information collected by the
School Performance Assessment System of the State of São Paulo (SARESP). The scores selected
here are those obtained by students enrolled in the third year of high school in the state public
school system of the state of São Paulo. The selected data are related to the discipline of
Mathematics. The parental responses from the socioeconomic questionnaire applied by SARESP,
referring to the 2019 edition, were also considered. The research observed the variables family
income and maternal education level, to verify their impact on the student's performance. The
organization of the data, associated with the analysis of the results obtained, allowed us to conclude
that these family factors are limiting elements, such as family income in lower ranges, and drivers,
revealed by the mother's higher levels of schooling, on educational performance, in addition to
acting on the proficiency in Mathematics recorded in the aforementioned evaluation.
KEYWORDS: Mathematics Performance. High school. Socioeconomic factors. Categorical
variables. SARESP.
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI y Alvaro Martim GUEDES
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023149, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.18548 3
Introducción
El proceso de aprendizaje es largo y complejo, y los análisis de los sistemas educativos,
que permiten una mejor comprensión de este proceso, han sido objeto de creciente interés en
las últimas décadas. El aumento significativo en la investigación de los factores que influyen
en el desempeño del estudiante a lo largo de su trayectoria escolar se ha producido debido a la
evidencia de que existen claras influencias tanto del entorno familiar como del contexto escolar.
Está comprobada la influencia de las familias, los compañeros, los colegios en los que
están matriculados y las clases en las que se insertan en el rendimiento académico del alumno.
Así, se puede observar que los aspectos humanos, sociales, culturales, éticos y metodológicos,
en su conjunto, aportan información que contribuye a la mejora de la calidad de la enseñanza.
En este sentido, como señalan los estudios de Ferrão et al. (2001), Soares (2005), Alves
y Soares (2008) y Franco y Menezes-Filho (2012), Moreira, Jacinto y Begolin (2017), la métrica
de desempeño escolar, desde la perspectiva de la evaluación educativa, es un indicador
relevante de la efectividad del sistema educativo, sin embargo, debe estar asociada a aspectos
que contextualicen el entorno educativo y familiar del estudiante. Como señalan Carmignolli et
al. (2019), los comportamientos escolares y las actitudes de los niños hacia la escuela se definen
por la relación entre el capital cultural y el ethos, ya que las actitudes familiares son factores
determinantes para la continuación de los estudios y, en consecuencia, para el éxito escolar de
los niños. En los últimos años, la literatura, incluyendo los estudios de Soares y Mendonça
(2003), Jesus y Laros (2004), Jesus, Laros y Marciano (2010), Moreira, Jacinto y Begolin
(2017) y Carmignolli, Muzzeti y Micheleti (2020), revela progresivamente evidencias
empíricas que apoyan la comprensión de que diversos factores, que abarcan elementos
intraescolares y extracurriculares, actúan sobre el rendimiento académico del estudiante. En
estos estudios, los resultados muestran que, debido a la relación directa entre las desigualdades
sociales y el sistema educativo, es imperativo contextualizar la evaluación del desempeño de
los estudiantes.
Con el objetivo de contribuir a la investigación de los elementos que configuran el
rendimiento académico, el presente estudio tiene como objetivo investigar la relación entre el
nivel socioeconómico y la escolaridad materna en el rendimiento en Matemática de estudiantes
que, en 2019, estaban matriculados en el último año de Enseñanza media en escuelas públicas
estatales ubicadas en diferentes regiones del estado de São Paulo. La metodología adoptada se
basa en modelos lineales generalizados, que incorporan variables categóricas, utilizando datos
correlacionados con las calificaciones obtenidas en las evaluaciones de Matemáticas. En este
Escolaridad materna e ingresos familiares:Iimpactos en el nivel de competencia en matemáticas medido desde el SARESP
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023149, 2023. e-ISSN: 1982-5587
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estudio se utilizaron datos recolectados del SARESP en 2019. También se incorporan al análisis
las respuestas dadas por los padres de los estudiantes a las preguntas sobre renta familiar y
educación materna, contenidas en el cuestionario socioeconómico aplicado durante la
evaluación. Los efectos de estas variables se estiman mediante parámetros en los modelos
propuestos, cuyos valores se derivan del uso del software RStudio.
Este artículo está estructurado en distintas secciones. En la primera sección se ofrece
una síntesis de la literatura relacionada con los estudios dirigidos a identificar y comprender los
factores, tanto internos como externos al entorno escolar, que influyen en el rendimiento
académico del estudiante. En la segunda sección se detalla la clasificación del estudiante en los
niveles de competencia en Matemáticas, establecidos por el SARESP, y el nivel de educación
materna y el nivel socioeconómico en el entorno familiar del estudiante. Además, en esta
sección se reporta la distribución de los estudiantes en categorías de competencia, con base en
las estratificaciones de ingresos y el nivel educativo materno, todo referido al año 2019. En la
tercera sección se presenta la codificación de las variables cualitativas para las que se recogieron
los datos, y los modelos estadísticos desarrollados para medir el rendimiento en Matemáticas.
En el cuarto apartado se comentan los valores estimados para los parámetros del modelo
seleccionado y, al final, se presentan las conclusiones resultantes de esta investigación.
Competencia matemática y antecedentes familiares
El proceso de aprendizaje del alumno es largo y complejo, y el análisis del sistema
educativo ha sido destacado en estudios realizados en los últimos años. Existe un creciente
interés por la investigación de los factores que actúan sobre el rendimiento del estudiante debido
a que se ha comprobado que está influenciado por múltiples aspectos que surgen tanto del
contexto familiar como del escolar. Durante el período escolar, el estudiante recibe influencias
de la familia, los compañeros de clase, la escuela en la que está matriculado y la clase en la que
está inserto, que juegan un papel relevante en el proceso de enseñanza y aprendizaje del
individuo. En este contexto, es de interés indagar en los impactos en el desempeño educativo
de los estudiantes, no solo a partir de factores asociados al ámbito escolar, sino también de
aquellos insertos en el entorno familiar, como los aspectos humanos y sociales, las tradiciones
culturales y éticas, y los conceptos metodológicos que los rodean. Los estudios, en esta
perspectiva más amplia, pretenden ofrecer medios diversificados para promover mejoras en la
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI y Alvaro Martim GUEDES
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023149, 2023. e-ISSN: 1982-5587
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calidad de la enseñanza, además de los tradicionales centrados en las condiciones relacionadas
con el docente como individuo.
Así, con el fin de identificar factores, ya sean de naturaleza humana, social, cultural o
ética, que puedan influir en el rendimiento escolar de los estudiantes, son cada vez más
frecuentes en la literatura estudios que aborden investigaciones sobre cómo el rendimiento
escolar afecta a los ingresos futuros de los individuos, evaluaciones del impacto de los
programas educativos y análisis de los determinantes del rendimiento escolar (FERRÃO et al.,
2001; RIANI; RIOS-NETO, 2008; MOREIRA; JACINTO; BEGOLIN 2017;
CARMIGNOLLI; MUZZETI; MICHELETI, 2020). Dichos estudios tienen como objetivo
proponer instrumentos de evaluación educativa que permitan a los gestores y otros actores
verificar si las escuelas están enfrentando adecuadamente los desafíos de las transformaciones
económicas y las aspiraciones de la sociedad brasileña.
Para detectar las variables que, de alguna manera, actúan sobre el rendimiento escolar
del estudiante, se deben considerar los contextos educativos de los que forma parte el individuo,
con énfasis en el entorno familiar. La calidad de la infraestructura escolar, en lo que se refiere,
por un lado, a la disponibilidad de materiales y recursos disponibles para la escuela y, por otro
lado, a la calificación del personal docente y de los actores de la gestión escolar – director,
coordinador y supervisor, también caracterizan factores relevantes en esta investigación. De
acuerdo con los estudios de Soares y Mendonça (2003), Soares y Collares (2006), Laros,
Marciano y Andrade (2010), Riani y Rios-Neto (2008) y Menezes-Filho (2012), el análisis de
los factores que actúan sobre el rendimiento de los estudiantes requiere la inserción de variables
que reflejen los diferentes contextos educativos, dado que las disparidades sociales tienen
impactos inmediatos en la educación (CARMIGNOLLI; MUZZETI; MICHELETI, 2020). Bajo
esta coyuntura, como señalan Barbosa y Fernandes (2001), el desempeño escolar está
influenciado por lo que el estudiante trae consigo, así como por lo que la escuela ofrece en
términos de enseñanza, infraestructura y profesorado.
Las variables consideradas en el presente estudio se interpretan según lo propuesto por
Barros et al. (2001), que atribuyen al ingreso familiar per cápita la suma de los ingresos
recibidos por todos los miembros del hogar, dividida por el número total de miembros del hogar,
y consideran la escolaridad de los padres como equivalente al número de años completos de
educación formal adquiridos por los padres.
El elemento socioeconómico resultante de esta variable, que incluye los ingresos y el
nivel educativo de los padres, está demostrado ser un factor preponderante. Esto se debe a que
Escolaridad materna e ingresos familiares:Iimpactos en el nivel de competencia en matemáticas medido desde el SARESP
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los recursos económicos disponibles de los padres se convierten en los gastos educativos de los
hijos. Esta relación se evidencia al observar que un menor nivel educativo tiende a una
condición socioeconómica de mayor vulnerabilidad, en una perspectiva de largo plazo, como
señalan Barros et al. (2001). Franco y Menezes-Filho (2012) encontraron que existía una
correlación positiva significativa entre esta proporción y el rendimiento escolar al analizar la
fracción de alumnos nacidos de madres con título universitario, como criterio de mayor nivel
socioeconómico entre los estudiantes evaluados. Los alumnos de familias con mayor capacidad
económica exhibieron mayores niveles de competencia, reflejando así la estratificación social
presente en los atendidos por el sistema educativo brasileño. La relación con las madres con
educación media, aunque menos pronunciada, también apuntó a una asociación positiva con el
rendimiento escolar.
Entre los autores que abordaron este tema, Barros et al. (2001) argumentan que la
asociación entre el nivel educativo de los padres y el rendimiento escolar del estudiante es más
estrecha cuando se compara con la relación entre ingresos y rendimiento. Esta observación se
justifica por la naturaleza variable de los ingresos en contraste con la naturaleza de los
conocimientos educativos adquiridos por los padres. Además, la escolaridad de los padres es el
factor primordial para determinar los ingresos familiares.
A pesar de que la figura paterna juega un papel significativo en la vida del niño, los
estudios de Rios-Neto, César y Riani (2002) y Riani y Rios-Neto (2008), que enfatizaron el
papel de la madre en el desempeño educativo de los niños, sirvieron de base para la presente
investigación, dada la concentración en la información vinculada a la madre. Los autores
investigaron los determinantes de los resultados educativos en los niveles de Educación Básica
y Media, incorporando aspectos familiares, y los resultados alcanzados destacaron la notable
influencia del nivel de escolaridad de la madre en los indicadores que retratan las características
escolares de los estudiantes, subrayando así la existencia de una segmentación en el contexto
educativo brasileño, donde la trayectoria educativa del estudiante está estrechamente
relacionada con su origen social.
Dentro del panorama observado por los estudios anteriores, se destaca que tanto la
condición socioeconómica de la familia en la que vive el estudiante, como los años completos
de estudio de la madre, entre otras características, influyen en el desempeño obtenido por el
estudiante durante el transcurso de la escolaridad básica.
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI y Alvaro Martim GUEDES
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Competencia Matemática: Resultados SARESP 2019
Para alcanzar los objetivos planteados en este estudio, además de los puntajes obtenidos
en las evaluaciones de desempeño de la edición 2019 de SARESP, también se incorporaron al
análisis las respuestas de los padres de los estudiantes, dadas a preguntas relacionadas con la
renta y la escolaridad materna. La muestra utilizada en esta investigación se basa en Datos
Abiertos de Educación
4
.
El SARESP, instituido en 1996, se aplica al final de cada ciclo educativo, abarcando los
años 5º, 7º y 9º de la Enseñanza Fundamental, además del tercer año de la Enseñanza Media.
Dicho sistema comprende componentes fundamentales, que corresponden a la aplicabilidad de
pruebas que abordan diferentes temas, y cuestiones asociadas a la opinión sobre la escuela, la
vida escolar, la participación de los padres, los hábitos de estudio y lectura, el clima escolar y
otra información básica distribuida a los estudiantes, tutores de los estudiantes y
establecimientos educativos (maestros, coordinadores y directores). Este cuestionario
proporciona información sobre las características individuales, socioeconómica, formación
académica, entre otros.
El desempeño, como traducción de habilidades y competencias en relación con las
habilidades evaluadas, realizadas por el estudiante, es el núcleo del resultado derivado de las
evaluaciones. Esto se entiende de acuerdo con la Matriz de Referencia para la Evaluación de
Matemáticas de la SARESP. Con base en las expectativas de aprendizaje con relación a los
contenidos, competencias y habilidades establecidas para cada año o grado de la disciplina en
el Currículo del Estado de São Paulo, los puntos de la escala SARESP se clasifican en cuatro
niveles: Por debajo de Básico, Básico, Adecuado y Avanzado, como se muestra en el Cuadro 1.
Las indagaciones sobre la escolarización materna, incluyendo la pregunta y sus
alternativas, se muestran cómo se documenta en el Cuadro 2. Durante la etapa de ordenamiento
de las observaciones recolectadas, se decidió eliminar de la muestra a aquellos estudiantes cuyas
madres (o tutores) marcaron la opción (G) en el cuestionario, ya que esta alternativa no permite
conocer la formación académica de la madre del estudiante.
4
El portal de Datos Abiertos sobre Educación, administrado por la Secretaría de Educación del Estado de São
Paulo, proporciona información sobre indicadores educativos, escuelas e inscripciones en la Red Estatal de
Educación.
Escolaridad materna e ingresos familiares:Iimpactos en el nivel de competencia en matemáticas medido desde el SARESP
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Cuadro 1 – Descripción de los niveles de competencia en matemáticas del SARESP
Rangos de
puntuación
Clasificación
Descripción
Menor que 275
Insuficiente
Los estudiantes demuestran un dominio
insuficiente de los contenidos, competencias y
habilidades deseables para el año/grado en el
que se encuentran.
Igual o superior a
275 e inferior a
350
Suficiente
Los estudiantes demuestran un dominio
mínimo de los contenidos, competencias y
habilidades, pero cuentan con las estructuras
necesarias para interactuar con la propuesta
curricular en el siguiente curso/grado.
Igual o superior a
350 e inferior a
400
Los estudiantes demuestran un dominio total
del contenido, las competencias y las
habilidades deseables para el año/grado en el
que se encuentran.
Igual o superior a
400
Avanzado
Los estudiantes demuestran conocimientos y
dominio de contenidos, competencias y
habilidades por encima de lo requerido en el
año/grado en el que se encuentran.
Fuente: Resumen Ejecutivo de la SARESP (BRASIL, 2019, p. 18)
A pesar de que el acceso a bienes y servicios sirve como representativo de la situación
económica en la que vive el estudiante, en esta investigación se optó por utilizar la respuesta
dada a la pregunta sobre el ingreso familiar, presentada en el Cuadro 3. Los estudiantes cuyos
padres (o tutores) marcaron la alternativa (H) fueron excluidos de la muestra analizada porque
no les permitieron conocer el nivel socioeconómico del estudiante.
Cuadro 2 – Pregunta y alternativas asociadas a la escolaridad de la madre.
¿Hasta qué grado/nivel de educación estudió la madre (o tutor)?
(A) Nunca estudió o no completó el 4º grado/5º grado (primaria anterior).
(B) Completó 4º grado/5º grado, pero no completó 8º grado/9º grado (antiguo gimnasio).
(C) Completó el 8º grado/9º grado, pero no completó la escuela secundaria (anteriormente 2º grado).
(D) Haber completado la escuela secundaria pero no haber completado la educación superior.
e) Haber completado la enseñanza superior.
(F) Haber completado un título de posgrado (especialización, maestría o doctorado).
(G) No lo sé.
Fuente: Adaptado de SARESP (BRASIL, 2019)
5
Aproximadamente 1.051.000 estudiantes matriculados en escuelas públicas de São
Paulo participaron en la edición 2019 de SARESP. De este total, 389.660 cursaban el tercer
grado de la Enseñanza Media. Considerando la suficiencia en Matemáticas, se excluyeron de la
base de datos elaborada para el análisis propuesto 76.391 estudiantes, que no realizaron o no
5
Disponible en: https://dados.educacao.sp.gov.br/dataset/question%C3%A1rios-saresp/resource/5498cd0b-f1d5-
494a-9bc3-5aef5a50ccc1. Fecha de acceso: 10 mar. 2023
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI y Alvaro Martim GUEDES
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023149, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.18548 9
obtuvieron competencia en la prueba de Matemáticas. La muestra estuvo constituida por
183.008 estudiantes.
Cuadro 3 – Pregunta sobre los ingresos familiares.
¿Cuál es el ingreso familiar de su hogar? (Marque solo una respuesta)6etiqueta.
A) Hasta un salario mínimo (hasta R$ 998,00).
B) De uno a dos salarios mínimos (de R$ 998,01 a R$ 1.996,00).
C) Dos o tres salarios mínimos (de 1.996,01 a 2.994,00 reales).
D) De tres a cinco salarios mínimos (R$ 2.994,01 a R$ 4.990,00).
E) De cinco a ocho salarios mínimos (R$ 4.990,01 a R$ 7.984,00).
F) De ocho a quince salarios mínimos (R$ 7.984,01 a R$ 14.970,00).
G) Más de quince salarios mínimos (más de R$ 14.970,01).
(H) No sé/no quiero contestar.
Fuente: Adaptado de SARESP (BRASIL, 2019)
7
En la Tabla 1 se muestra el nivel de competencia del estudiante en la asignatura de
Matemática y el nivel de escolaridad de la madre. La organización de los datos, considerando
la escolaridad materna según el nivel de competencia en Matemáticas, revela que en todos los
niveles predomina la escolaridad asociada a la enseñanza media completa, presentada en la
opción (D), como se muestra en el Cuadro 2.
Tabla 1 – Porcentaje de estudiantes según escolaridad materna
Nivel de competencia
Un
B
C
D
E
F
Debajo de lo básico (AB)
8.801
(4,81%)
18.893
(10,32%)
15.381
(8,40%)
28.729
(15,70%)
8.995
(4,92%)
2.249
(1,23%)
Básico (BA)
6.509
(3,56%)
16.092
(8,79%)
14.802
(8,09%)
35.257
(19,27%)
10.030
(5,48%)
3.013
(1,65%)
Adecuado (AD)
689
(0,38%)
1.958
(1,07%)
1.984
(1,08%)
5.879
(3,21%)
1.789
(0,98%)
719
(0,39%)
Avanzado (AV)
59
(0,03%)
160
(0,09%)
184
(0,10%)
529
(0,29%)
222
(0,12%)
85
(0,05%)
Fuente: Elaboración propia.
Para los estudiantes clasificados en el nivel AB, aunque el mayor porcentaje está
asociado a hijos de madres con EM completo, igual al 15,7%, el número de madres que no
completaron la EF es significativo, correspondiendo al 10,3% de la muestra. Aproximadamente
el 5% de los estudiantes en este nivel de competencia tienen madres con ES completo. Este
porcentaje también representa el número de madres que nunca han estudiado o que no han
6
El ingreso familiar mensual corresponde a la suma de los salarios de todas las personas que trabajan y viven en
el mismo hogar.
7
Disponível em: https://dados.educacao.sp.gov.br/dataset/question%C3%A1rios-saresp/resource/5498cd0b-f1d5-
494a-9bc3-5aef5a50ccc1. Acesso em: 10 mar. 2023
Escolaridad materna e ingresos familiares:Iimpactos en el nivel de competencia en matemáticas medido desde el SARESP
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completado el 4º y 5º grado. Del total de 45,38% de los estudiantes del nivel AB, solo el 6,15%
de las madres tienen un título en ES o un posgrado.
Al analizar los porcentajes asociados a los estudiantes que alcanzaron el nivel Básico de
competencia en Matemáticas, las madres con EF incompleta o que estudiaron hasta el 9º grado
de EF suman casi el 17%, cantidad cercana a la observada para las madres con EM completa,
igual al 19,3%. Las madres con SS completas, cuyos hijos pertenecen al nivel de competencia
de BA, suman casi un 5,5%, algo más alto si se compara con el porcentaje asociado al nivel de
BA. En este nivel de competencia, la Tabla 1 muestra que el porcentaje de madres que nunca
han estudiado o que no han completado el 4º grado/5º grado es menor que el observado para
los estudiantes clasificados en el nivel AB, es decir, que no tienen un dominio mínimo de las
habilidades y competencias del grado en el que se encuentran.
Entre los estudiantes que alcanzaron el nivel de AD, aproximadamente 1% son hijos de
madres con ES completo y, en el otro extremo, 0,38% de las madres no completaron el 4º
grado/5º grado. Se observa que este porcentaje es similar al observado para las madres que han
concluido un posgrado, lo que permite concluir que, del total de 7,11% de los estudiantes de
este nivel, mientras que el 4,29% tiene madres con EF o EM completa, el resto se divide en los
niveles educativos más bajos, con un 1,45% con EF incompleta y un 1,37% con estudios de
posgrado completos. También en la Tabla 1, los porcentajes muestran que, del total de 0,68%
de los estudiantes en el nivel de competencia AV, solo el 0,22% de las madres tienen EM menos
que completo. El 0,46% restante se distribuye en programas de EM, ES y Posgrado.
Los valores presentados en la Tabla 1 permiten concluir que cuanto mejor es la
clasificación del estudiante en los niveles de competencia, mayor es el número de años de
estudio de las madres, ya que, a medida que se avanza del nivel AB al AV, disminuyen los
porcentajes de madres que nunca han estudiado o no han completado el 4º grado/5º grado. que
no han completado el 8º grado/9º grado y que tienen una EM incompleta.
Los porcentajes de estudiantes, clasificados según el nivel de competencia obtenido en
la SARESP 2019, se organizan en la Tabla 2, considerando el rango de ingresos salariales de la
familia, informado a través de la respuesta dada a la pregunta mostrada en el Cuadro 3.
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Tabla 2 – Porcentaje de estudiantes en los tramos de ingresos familiares (en salarios
mínimos).
Nivel de competencia
Un
B
C
D
E
F
G
Debajo de lo básico (AB)
19.093
(10,43%)
30.278
(16,54%)
18.600
(10,16%)
10.546
(5,76%)
3.343
(1,83%)
875
(0,48%)
309
(0,17%)
Básico (BA)
12.175
(6,65%)
29.525
(16,13%)
21.991
(12,02%)
15.455
(8,44%)
4.950
(2,70%)
1.301
(0,71%)
306
(0,17%)
Adecuado (AD)
1.112
(0,61%)
3.766
(2,06%)
3.556
(1,94%)
3.114
(1,70%)
1.102
(0,60%)
316
(0,17%)
52
(0,03%)
Avanzado (AV)
94
(0,05%)
325
(0,18%)
313
(0,17%)
322
(0,18%)
138
(0,08%)
44
(0,02%)
3
(0,00%)
Fuente: Elaboración de los autores
Estos valores sugieren que la renta familiar de aproximadamente el 16,5% de los
alumnos que participaron en el SARESP 2019, y que fueron clasificados en el nivel AB, se
concentra en el rango entre 1 y 2 SM, es decir, reciben de R$ 998,01 a R$ 1.996,00, seguido
por el 10,43% con ingresos de hasta 1 SM y el 10,2% con ingresos entre 2 y 3 SM, lo que
equivale a R$ 1.996,01 y R$ 2.994,00. Estos datos muestran que, en este grupo, casi el 27%
tiene un ingreso familiar máximo de dos salarios mínimos, lo que sugiere una posible relación
entre ingresos más bajos y niveles de competencia más bajos.
En el caso de los estudiantes de este nivel de competencia, menos del 6% de los padres
afirmaron tener un ingreso de 3 a 5 SM. Para los estudiantes clasificados en el nivel BA,
prevalece el ingreso familiar de 1 a 2 SM, con el 16% de las familias, seguido por el 12% con
ingresos correspondientes al rango de valores entre R$ 1.996,01 y R$ 2.994,00. En comparación
con los estudiantes AB, el porcentaje de familias con ingresos entre 3 y 5 SM es mayor y
cercano al 8,5%. A nivel de AD se observaron porcentajes cercanos al 2% para rentas entre 1 y
2 SM y entre 2 y 3 SM y para los estudiantes clasificados en el nivel AV de competencia en
Matemáticas, se observaron porcentajes similares para las alternativas (B), (C) y (D), que
representan, respectivamente, los rangos de ingresos de 1 a 2 SM, 2 a 3 SM y 3 a 5 SM.
De acuerdo con la organización de los datos que se muestran en la Tabla 2, hay indicios
de que las familias con ingresos de hasta un salario, uno o dos salarios, o dos o tres salarios,
tienen más probabilidades de que su hijo o familiar se encuentre en el nivel de competencia AB
o BA.
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Modelos y resultados
Con el fin de estimar la influencia que tienen aspectos relacionados con el entorno
familiar en el rendimiento educativo del estudiante, se estructuraron modelos de regresión lineal
asumiendo como variable de respuesta el dominio de las Matemáticas, que se denominó
Profic_mat, y el ingreso familiar y el nivel de escolaridad de la madre, representado por el
Ingreso y Esc_mae, respectivamente, actuaron como covariables.
Los modelos lineales utilizados para estimar el impacto de los ingresos familiares y la
escolaridad materna en el rendimiento de los estudiantes se presentan en las ecuaciones (1), (2)
y (3).
Modelo 1:   (1)
Modelo 2:   (2)
Modelo 3:    (3)
El modelo 1 incluye solo una covariable, representada por el ingreso familiar, para medir
el impacto del contexto familiar en la competencia matemática del estudiante. En este modelo,
el valor estimado para el intercepto, representado por,
0
indica el dominio de la Matemática
alcanzado por el estudiante cuando el ingreso familiar se concentra en el rango salarial más
bajo, es decir, por debajo de R$ 998,00. De igual forma, el Modelo 2 propone, como única
covariable, la escolaridad de la madre, en la que el valor estimado del intercepto
0
asocia la
competencia del estudiante con madres que nunca han estudiado o que no han completado el
4º/5º grado de la Enseñanza Fundamental.
El modelo 3, por su parte, incluye ambas covariables, Ingresos y Esc_mae, con el fin de
estimar el papel de las características familiares en el rendimiento escolar del estudiante. En
este modelo, la estimación del parámetro informa la
0
competencia en Matemática alcanzada
en la edición 2019 del SARESP por el alumno que vive en condiciones más precarias – con
renta familiar inferior a R$ 998,00 – en comparación con otros, y que son hijos de madres que
nunca estudiaron o que no completaron el 4º grado/5º año de la Enseñanza Fundamental.
En los modelos 1, 2 y 3, los valores estimados para los parámetros representados e
1
2
informan el desempeño de las covariables Ingreso y Esc_mae, en este orden, sobre la
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competencia en Matemática de los alumnos matriculados en el tercer año de la enseñanza media
en las escuelas estatales de São Paulo. Para permitir que tanto la variable de respuesta como las
covariables varíen por estudiante, el subíndice i , con ,
1,...iN=
donde N es el número de
estudiantes contenidos en la muestra preparada para este estudio empírico. Las otras covariables
que podrían explicar el desempeño del estudiante y que no están presentes en el modelo
estadístico están contenidas en el término de error representado por
i
.
Como se muestra en los Cuadros 2 y 3, las preguntas sobre el nivel de escolaridad de la
madre y la condición socioeconómica del estudiante se estructuran en alternativas,
caracterizando las variables como cualitativas. Debido a esto, para insertarlos en el modelo
propuesto, es necesario categorizarlos, estableciendo, como base de comparación con las
estimaciones obtenidas para los demás, una de las alternativas disponibles. En el Cuadro 2 se
indican seis alternativas disponibles para la escolarización de la madre en relación con la
cuestión de la escolaridad de la madre. Por lo tanto, se deben establecer cinco categorías para
esta variable. Tomando como base de comparación la alternativa (A), que indica que la madre
del estudiante nunca ha estudiado, las demás se consideran como se muestra en la expresión
(4).





 
(4)
En la expresión (4), EF, EM y ES representan, en este orden, la Enseñanza Fundamental,
la Enseñanza Media y la Educación Superior.
Se sigue un procedimiento análogo para la variable que representa la condición
socioeconómica del estudiante. De acuerdo con el Cuadro 3, existen siete alternativas que
representan el ingreso familiar, establecido en montos de salario mínimo (SM).
Así, es necesario definir seis alternativas, que tendrán las estimaciones obtenidas
comparadas con la respuesta básica. Asumiendo la alternativa (A) como rango de renta base, es
decir, considerando como punto de referencia los ingresos inferiores a R$ 998,00 en
comparación con las demás, las categorías se presentan como en la expresión (5).
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



 
 
(5)
Se utilizaron (para rentas mayores o iguales e inferiores a) los criterios de información
bayesianos (BIC) y Akaike (AIC) para seleccionar el modelo más adecuado para los datos.
Mientras que el BIC, propuesto por Schwarz (1978), es un criterio basado en la evaluación de
modelos definidos en términos de probabilidad a posteriori, el AIC evalúa la calidad del ajuste
del modelo paramétrico, estimado por el método de máxima verosimilitud (BOZDOGAN,
2000).
Se utilizó el software RStudio
8
para estimar los parámetros de los modelos (1), (2) y (3).
Al mismo tiempo, se calcularon los valores BIC y AIC asociados a cada modelo. Estos valores
se muestran en la Tabla 3. Aunque hubo poca diferencia en los valores de BIC y AIC, cuando
se compararon los tres modelos, se observó que los valores más bajos se asociaron con el
modelo 3. De acuerdo con estos criterios de selección, el modelo 3 es el más apropiado para la
muestra considerada en este estudio. Las estimaciones, junto con los errores estándar, entre
paréntesis, obtenidos del software RStudio, para los modelos 1, 2 y 3, se muestran en la Tabla
3, sin embargo, las interpretaciones presentadas a continuación se refieren solo al modelo 3,
que fue seleccionado a partir de los valores BIC y AIC.
Las estimaciones obtenidas para los parámetros
11
,
12
,
13
14
e
15
mostrar que la
competencia en Matemática de los estudiantes con ingresos familiares asignados en los rangos
de 1 a 3 SM, 3 a 5 SM, 5 a 8 SM, 8 a 15 SM y superiores a 15 SM, será superior a la competencia
de los estudiantes que viven por debajo de los ingresos familiares más bajos, es decir, hasta 1
MW. Tal afirmação baseia-se nos valores, positivos e significativos a 1%, estimados para os
parâmetros associados a tal variável. Según estimaciones, a medida que aumenta el ingreso
familiar, también lo hace el rendimiento de los estudiantes, alcanzado en el SARESP 2019.
Mientras que los estudiantes que pertenecen a un rango de ingresos de 1 a 3 SM tienen un
aumento de 13,3 puntos en el dominio de las Matemáticas, en comparación con el de los
estudiantes cuyos ingresos son inferiores a 1 SM, para los estudiantes con ingresos familiares
8
RStudio es una plataforma de desarrollo integrada de código abierto para el lenguaje de programación R,
ampliamente utilizada en el análisis estadístico y la generación de gráficos. Puede encontrar más información en
el enlace https://posit.co/products/open-source/rstudio/.
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI y Alvaro Martim GUEDES
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023149, 2023. e-ISSN: 1982-5587
DOI: https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.18548 15
entre 3 y 5 SM, el aumento es de 23 puntos. Esta puntuación sigue aumentando para los
estudiantes con ingresos entre 5 y 8 SM y entre 8 y 15 MW. Los ingresos superiores a 15 MW
generan aumentos de aproximadamente 13,7 puntos en la competencia en Matemáticas.
Tabla 3 – Estimaciones obtenidas para los parámetros de los modelos propuestos.
Parámetros
Modelo 1
Modelo 2
Modelo 3
0
270,9889
(0,4057)
275,5680
(0,5555)
265,3484
(0,6296)
11
14,7968***
(0,4565)
13,3121***
(0,4601)
12
25,5683***
(0,5639)
23,0481***
(0,5758)
13
28,5450***
(0,7955)
25,5593***
(0,8122)
14
31,2807***
(1,3975)
27,9927***
(1,4117)
15
16,8083***
(2,9059)
13,6979***
(2,9059)
21
4,4767***
(0,6657)
2,8678***
(0,6589)
22
8,3169***
(0,6807)
5,5089***
(0,6758)
23
15,4312***
(0,6128)
11,1167***
(0,6134)
24
13,8891***
(0,7378)
11,5421***
(0,7429)
25
20,8859***
(1,0477)
7,6213***
(1,0625)
AIC
844.741,6
843.346,0
842.791,4
BIC
844.806,7
843.411,1
842.902,9
Fuente: Elaboración propia
Los símbolos *** y * indican, respectivamente, niveles de significación del 1%, 5% y 10% de las
estimaciones.
Además, el análisis de los valores contenidos en la Tabla 3 muestra que la escolaridad
materna es un factor relevante en el dominio de las Matemáticas por parte de los estudiantes.
Dicha relevancia se observa a partir de las estimaciones positivas y significativas al nivel del
1% obtenidas en el software RStudio para los parámetros
21
,
22
,
23
,
24
y
25
, que están
asociados a esta variable. Se observa que, hasta completar la Educación Superior, la escolaridad
materna y el nivel de competencia muestran un patrón de crecimiento, es decir, los hijos de
madres con mayores niveles de escolaridad logran mejores resultados en Matemáticas.
El análisis de las estimaciones obtenidas para los parámetros del modelo propuesto en
la expresión (3) permite concluir que el contexto familiar, en el que se inserta el estudiante, está
conformado por factores que impactan en el rendimiento académico, dada la significancia de
Escolaridad materna e ingresos familiares:Iimpactos en el nivel de competencia en matemáticas medido desde el SARESP
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las variables consideradas en el presente estudio, es decir, el ingreso familiar y el nivel de
escolaridad de la madre.
Se pudo observar que el ingreso familiar, medido en el monto del salario mínimo
percibido por todos los que viven en el mismo hogar, influye en la competencia del estudiante
en Matemáticas, que ocurre de forma creciente hasta el límite de 15 MW. En la misma
dirección, el nivel de educación materna actúa, demostrando que los hijos de madres con más
años de escolaridad lograron mejores rendimientos educativos. Los resultados obtenidos
corroboran los de Riani y Rios-Neto (2008) y Franco y Menezes-Filho (2012), quienes
investigaron el papel de la escolaridad materna en el rendimiento escolar del niño y concluyeron
que los niveles más altos de educación impactan positivamente en los resultados de los
estudiantes.
Al considerar las variables renta familiar y nivel de escolaridad materno en el análisis
de los factores que influyen en el rendimiento escolar del individuo, los resultados mostraron
la presencia de una segmentación educativa en Brasil, ya que la trayectoria académica del
estudiante está estrechamente ligada a su origen social. En el escenario de las políticas públicas, es
fundamental identificar qué factores mitigan la influencia del origen social del estudiante, con el objetivo
de hacer más equitativo el sistema.
Conclusión
En síntesis, este estudio tuvo como objetivo verificar si los factores asociados a la
condición socioeconómica del estudiante y a la escolaridad de la madre generan impactos en el
desempeño en Matemática, obtenido en la SARESP, de los alumnos que cursan el último año
de la Enseñanza Media, en escuelas públicas estatales ubicadas en las regiones del estado de
São Paulo. Para lograr este objetivo, se utilizó una metodología basada en modelos lineales
generalizados que agregan variables categóricas, aplicando datos correlacionados a las
calificaciones obtenidas en las evaluaciones de Matemática del SARESP en 2019. También se
incorporaron al análisis los datos obtenidos a través de un cuestionario socioeconómico.
Teniendo en cuenta el modelo seleccionado por los criterios BIC y AIC, los parámetros
asociados a las variables en cuestión se estimaron utilizando el software RStudio. De acuerdo
con los valores obtenidos, fue posible observar que tanto la renta familiar como la escolaridad
de la madre juegan un papel significativo en los resultados alcanzados por los estudiantes en
competencia matemática, como lo indican los números divulgados por la SARESP en 2019.
Las estimaciones sugieren que los ingresos familiares tienen un impacto cada vez mayor en el
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI y Alvaro Martim GUEDES
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rendimiento de los estudiantes a medida que el nivel socioeconómico alcanza niveles más altos,
medidos en montos de salarios mínimos. Sin embargo, este crecimiento se verifica hasta los
ingresos de 15 SM. El impacto de la escolaridad materna en el desempeño de los estudiantes
mostró un comportamiento similar al observado para el ingreso, como lo muestran las
estimaciones de los parámetros asociados a esta variable. Los valores estimados muestran que
los hijos de madres con mayores niveles de escolaridad obtienen mejores resultados cuando son
evaluados en Matemáticas.
Los resultados obtenidos en el presente estudio siguen la misma dirección que las
conclusiones de Soares (2003), Soares y Mendonça (2003), Alves y Soares (2008), Riani y
Rios-Neto (2008) y Franco y Menezes-Filho (2012). En sus estudios, estos autores pudieron
comprobar que, mientras los estudiantes que viven en entornos familiares con condiciones
económicas más favorables tienen mejores rendimientos escolares, aquellos rodeados de
condiciones precarias, caracterizadas por el bajo monto de salarios mínimos que recibe la
familia, tienen dificultades de aprendizaje, lo que se refleja en peores resultados educativos.
Además, la conclusión de esta investigación corrobora el estudio de Carmignolli et al. (2019),
que afirman que los individuos de las fracciones de clase menos favorecidas no cuentan con el
mismo capital cultural que los demás individuos para un proceso de escolarización exitoso, ya
que el éxito escolar está directamente ligado al capital cultural adquirido en el entorno familiar.
Es relevante destacar el papel fundamental de las políticas públicas para la evaluación
de la educación como una forma de retratar la diversidad que se encuentra en las escuelas de
los más variados lugares de Brasil. La SARESP, en particular, aporta valiosos conocimientos
sobre el Estado de São Paulo, además de ayudar en la construcción de otros importantes índices
educativos, como el IDESP – Índice de Desarrollo de la Educación del Estado de São Paulo.
Se concluye sobre la importancia de los sistemas de evaluación, representados en este
trabajo por la SARESP, como herramienta que permite una evaluación más precisa de la calidad
de la educación ofrecida en la red educativa estatal y, concomitantemente, de los elementos
interconectados a esta calidad.
A través de los cuestionarios y problemas elaborados, es posible categorizar a los
estudiantes y comprender con mayor claridad y confiabilidad cómo es, no solo el sistema
educativo, sino también la realidad de las familias con las que se está trabajando. Los resultados
encontrados en los análisis corroboran la teoría desarrollada por los autores mencionados. De
acuerdo con las investigaciones realizadas, los ingresos familiares y el nivel de educación de la
Escolaridad materna e ingresos familiares:Iimpactos en el nivel de competencia en matemáticas medido desde el SARESP
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madre son motivaciones importantes, aunque no únicas, para el éxito o el fracaso en la búsqueda
de una educación de calidad.
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CRediT Author Statement
Reconhecimentos: No aplicable.
Financiación: No aplicable.
Conflictos de intereses: No hay conflictos de intereses.
Aprobación ética: No aplicable.
Disponibilidad de datos y material: Los autores disponen de todos los datos utilizados en
la investigación.
Contribuciones de los autores: Driely Turi Ursini: revisión bibliográfica, organización del
texto y consideraciones finales. Camila Fernanda Bassetto: organización de datos, análisis
e interpretación de resultados. Álvaro Martim Guedes: análisis e interpretación del texto y
consideraciones finales.
Procesamiento y edición: Editora Iberoamericana de Educación - EIAE.
Corrección, formateo, normalización y traducción.
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MATERNAL EDUCATION AND FAMILY INCOME: IMPACTS ON
MATHEMATIC PROFICIENCY LEVEL AS MEASURED BY SARESP
ESCOLARIDADE MATERNA E RENDA FAMILIAR: IMPACTOS SOBRE O NÍVEL
DE PROFICIÊNCIA EM MATEMÁTICA MEDIDOS A PARTIR DO SARESP
ESCOLARIDAD MATERNA E INGRESOS FAMILIARES: IMPACTOS EN EL NIVEL
DE COMPETENCIA EN MATEMÁTICAS MEDIDO DESDE EL SARESP
Camila Fernanda BASSETTO1
e-mail: camila.bassetto@unesp.br
Driely Turi URSINI2
e-mail: driely.ursini@unesp.br
Alvaro Martim GUEDES3
e-mail: alvaro.guedes@unesp.br
How to reference this article:
BASSETTO, C. F.; URSINI, D. T.; GUEDES, A. M. Maternal
education and family income: Impacts on mathematic proficiency
level as measured by SARESP. Revista Ibero-Americana de
Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023149, 2023. e-
ISSN: 1982-5587. DOI:
https://doi.org/10.21723/riaee.v18i00.18548
| Submitted: 03/08/2023
| Revisions required: 12/10/2023
| Approved: 19/11/2023
| Published: 21/12/2023
Editor:
Prof. Dr. José Luís Bizelli
Deputy Executive Editor:
Prof. Dr. José Anderson Santos Cruz
1
São Paulo State University (UNESP), Araraquara – SP – Brazil. Professor at the Department of Education.
2
São Paulo State University (UNESP), Franca – SP – Brazil. Master's student in Planning and Analysis of Public
Policies.
3
São Paulo State University (UNESP), Araraquara – SP – Brazil. Professor at the Department of Public
Administration.
Maternal education and family income: Impacts on mathematic proficiency level as measured by SARESP
RIAEE – Revista Ibero-Americana de Estudos em Educação, Araraquara, v. 18, n. 00, e023149, 2023. e-ISSN: 1982-5587
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ABSTRACT: The present study consists of an analysis of the characteristics of the family
environment and its relationship with school performance, using information collected by the
School Performance Assessment System of the State of São Paulo (SARESP). The scores selected
here are those obtained by students enrolled in the third year of high school in the state public school
system of the state of São Paulo. The selected data are related to the discipline of Mathematics. The
parental responses from the socioeconomic questionnaire applied by SARESP, referring to the 2019
edition, were also considered. The research observed the variables family income and maternal
education level, to verify their impact on the student's performance. The organization of the data,
associated with the analysis of the results obtained, allowed us to conclude that these family factors
are limiting elements, such as family income in lower ranges, and drivers, revealed by the mother's
higher levels of schooling, on educational performance, in addition to acting on the proficiency in
Mathematics recorded in the aforementioned evaluation.
KEYWORDS: Mathematics Performance. High school. Socioeconomic factors. Categorical
variables. SARESP.
RESUMO: O presente estudo consiste em uma análise das características do ambiente familiar e
sua relação com o desempenho escolar, utilizando informações coletadas pelo Sistema de
Avaliação do Rendimento Escolar do Estado de São Paulo (SARESP). As pontuações aqui
selecionadas são as obtidas por alunos matriculados no terceiro ano do Ensino Médio da rede
pública estadual de ensino do estado de São Paulo. Os dados selecionados são relativos à
disciplina de Matemática. As respostas parentais advindas do questionário socioeconômico
aplicado pelo SARESP, referente à edição de 2019, também foram consideradas. A pesquisa
observou as variáveis renda familiar e nível de instrução materno, para verificar qual o reflexo
destas no desempenho do aluno. A organização dos dados, associada à análise dos resultados
obtidos, permitiu concluir que esses fatores familiares se revelam elementos limitadores, tal como
a renda familiar em faixas inferiores, e impulsionadores, revelados pelos níveis mais altos de
escolaridade da mãe, sobre o desempenho educacional, além de atuar sobre a proficiência em
Matemática registrada na referida avaliação.
PALAVRAS-CHAVE: Desempenho em Matemática. Ensino médio. Fatores socioeconômicos.
Variáveis categóricas. SARESP.
RESUMEN: El presente estudio consiste en un análisis de las características del ambiente familiar
y su relación con el rendimiento escolar, utilizando informaciones recolectadas por el Sistema de
Evaluación del Desempeño Escolar del Estado de São Paulo (SARESP). Los puntajes seleccionados
aquí son los obtenidos por los alumnos matriculados en el tercer año de la enseñanza media en el
sistema de escuelas públicas estatales del estado de São Paulo. Los datos seleccionados están
relacionados con la disciplina de las Matemáticas. También se consideraron las respuestas de los
padres del cuestionario socioeconómico aplicado por SARESP, referente a la edición 2019. La
investigación observó las variables renta familiar y nivel de escolaridad materna, para verificar su
impacto en el desempeño del estudiante. La organización de los datos, asociada al análisis de los
resultados obtenidos, permitió concluir que estos factores familiares son elementos limitantes,
como el ingreso familiar en rangos más bajos, y los impulsores, revelados por los mayores niveles
de escolaridad de la madre, sobre el rendimiento educativo, además de actuar sobre el dominio de
la Matemática registrado en la evaluación mencionada.
PALABRAS CLAVE: Desempeño en Matemáticas. Enseñanza media. Factores socioeconómicos.
Variables categóricas. SARESP.
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI and Alvaro Martim GUEDES
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Introduction
The learning process is long and complex and analyzes of educational systems – which
allow us to better understand this process – have been the object of increasing interest in recent
decades. The significant increase in the investigation of factors that influence student
performance throughout their school career has occurred due to the confirmation that there are
clear influences from both the family environment and the school context.
The influence of families, classmates, schools in which they are enrolled and the classes
in which they are inserted is proven on the student's academic performance. It can therefore be
seen that human, social, cultural, ethical, and methodological aspects, as a whole, provide
information that contributes to improving the quality of teaching.
In this sense, as shown by studies by Ferrão et al. (2001), Soares (2005), Alves and
Soares (2008) and Franco and Menezes-Filho (2012), Moreira, Jacinto and Begolin (2017), the
metric of school performance, from the perspective of educational assessment, is a relevant
indicator of the effectiveness of the educational system, however, must be associated with
aspects that contextualize the student's educational and family environment. As Carmignolli
points out et al. (2019), school conduct and children's attitudes towards school are defined by
the relationship between cultural capital and ethos, since family attitudes are determining
factors for the continuation of studies and, consequently, for academic success of children. In
recent years, literature, including studies by Soares and Mendonça (2003), Jesus and Laros
(2004), Jesus, Laros and Marciano (2010), Moreira, Jacinto and Begolin (2017) and
Carmignolli, Muzzeti and Micheleti (2020), progressively reveals empirical evidence that
supports the understanding that different factors, which include intra-school and extra-school
elements, affect the student's academic performance. In the aforementioned studies, the results
show that, due to the direct link between social inequalities and the educational system, it is
imperative to contextualize the evaluation of student performance.
With the purpose of contributing to the investigation of the elements that shape academic
performance, the present study aims to investigate the relationship between socioeconomic
condition and maternal education on the performance in Mathematics of students who, in 2019,
were enrolled in the last year of High School in state public schools located in different regions
of the state of São Paulo. The methodology adopted is based on generalized linear models –
which incorporate categorical variables, using data correlated to the grades obtained in
Mathematics assessments. In this study, data collected from the SARESP in 2019 were used.
The answers given by the students' parents to questions about family income and maternal
Maternal education and family income: Impacts on mathematic proficiency level as measured by SARESP
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education, contained in the socioeconomic questionnaire applied during the evaluation, are also
incorporated into the analysis. The effects of these variables are estimated using parameters in
the proposed models, whose values are derived using the RStudio software.
This article is structured into distinct sections. The first section offers a synthesis of the
literature related to studies aimed at identifying and understanding the factors, both internal and
external to the school environment, that influence student academic performance. The second
section provides details about the student's classification in the levels of proficiency in
Mathematics, established by SARESP, and the maternal level of education and socioeconomic
condition in the student's family environment. Furthermore, this section reports the distribution
of students into proficiency categories, based on income stratifications and maternal
educational level, all referring to the year 2019. The third section presents the coding of the
qualitative variables, for which data were collected, and statistical models designed to measure
performance in Mathematics. The estimated values for the parameters of the selected model are
commented on in the fourth section and, at the end, the conclusions arising from this research
are presented.
Proficiency in Mathematics and family background
The student learning process is long and complex and the analysis of the educational
system has received emphasis in studies carried out in recent years. There is a growing interest
in investigating the factors that affect student performance as it is proven to be influenced by
multiple aspects arising from both the family context and the school context. During the school
period, the student receives influences from their family, peers, the school they are enrolled in
and the class they are in, which play a relevant role in the individual's teaching and learning
process. In this context, it is of interest to investigate the impacts on students' educational
performance, not only arising from factors associated with the school environment, but also
those inserted in the family environment, such as human and social aspects, cultural and ethical
traditions, in addition to methodological concepts that surround them. The studies, from this
broader perspective, aim to offer diverse means to promote improvements in the quality of
teaching, in addition to the traditional ones focused on conditions relating to the teacher as an
individual.
Thus, with the aim of identifying factors, whether of a human, social, cultural or ethical
nature, that may influence students' academic performance, studies addressing investigations
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI and Alvaro Martim GUEDES
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into how academic performance affects individuals' future earnings, impact assessments of
educational programs and analyzes of determinants of school performance are increasingly
frequent in the literature (FERRÃO et al., 2001; RIANI; RIOS-NETO, 2008; MOREIRA;
JACINTO; BEGOLIN 2017; CARMIGNOLLI; MUZZETI; MICHELETI, 2020). Such studies
aim to propose educational assessment instruments that allow managers and other actors to
verify whether schools are adequately facing the challenges of economic transformations and
the desires of Brazilian society.
To detect the variables that, in some way, affect the student's academic performance, the
educational contexts of which the individual is a part must be considered, with emphasis on the
family environment. The quality of the school infrastructure, with regard to, on the one hand,
the availability of materials and resources that the school has and, on the other, the qualification
of the teaching staff and school management actors – director, coordinator and supervisor, also
characterize factors relevant in this investigation. According to the studies by Soares and
Mendonça (2003), Soares and Collares (2006), Laros, Marciano and Andrade (2010), Riani and
Rios-Neto (2008) and Menezes-Filho (2012), the analysis of the factors that act on student
performance requires the inclusion of variables that reflect different educational contexts, given
that social disparities have immediate impacts on education (CARMIGNOLLI; MUZZETI;
MICHELETI, 2020). Under this situation, as Barbosa and Fernandes (2001) point out, school
performance is influenced by what the student brings with them, as well as by what the school
offers in terms of teaching, infrastructure and teaching staff.
The variables considered in the present study are interpreted as proposed by Barros et
al. (2001), which attribute to per capita household income the sum of income received by all
members of the household, divided by the total number of components thereof, and treat parents'
education as equivalent to the number of complete years of formal education acquired by
parents.
The socioeconomic element resulting from this variable, which covers the income and
level of education of the parents, is proven to be a preponderant factor. This is because the
parents' available financial resources become their children's educational expenses. This
relationship is evidenced by observing that a lower level of education tends to lead to a
socioeconomic condition of greater vulnerability, in a long-term perspective, as pointed out by
Barros et al. (2001). When analyzing the fraction of students whose mothers hold an
undergraduate degree, as a criterion for higher socioeconomic status among the students
assessed, Franco and Menezes-Filho (2012) found the existence of a significantly positive
Maternal education and family income: Impacts on mathematic proficiency level as measured by SARESP
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correlation between this proportion and academic performance. Students from families with
greater financial capacity exhibited higher levels of proficiency, thus reflecting the social
stratification present in those served by the Brazilian educational system. The relationship with
mothers with secondary education, although less pronounced, also pointed to a positive
association with school performance.
Among the authors who addressed this topic, Barros et al. (2001) argue that the
association between the parents' educational level and the student's academic performance is
closer when compared to the relationship between income and performance. This observation
is justified by the variable nature of income in contrast to the nature of the educational
knowledge acquired by parents. Furthermore, the parents' education is the primary factor in
determining family income.
Although the father figure plays a significant role in the child's life, the studies by Rios-
Neto, César and Riani (2002) and Riani and Rios-Neto (2008), which emphasized the mother's
role in the educational performance of their children, served as the basis for this research, given
the concentration on information linked to the mother. The authors investigated the
determinants of educational results at the Elementary and High School levels, incorporating
family aspects, and the results achieved highlighted the notable influence of the mother's level
of education on the indicators that portray the students' school characteristics, thus highlighting
the existence of a segmentation in the Brazilian educational context, where the student's
educational trajectory is closely related to their social origins.
Within the panorama observed by previous studies, the finding stands out that both the
family's socioeconomic condition in which the student lives, and the mother's years of
completed schooling, among other characteristics, influence the income obtained by the student
during the course of basic schooling.
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI and Alvaro Martim GUEDES
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Proficiency in Mathematics: results from SARESP 2019
To achieve the objectives outlined in this study, in addition to the grades obtained in the
performance assessments of the 2019 edition of SARESP, the responses of the students' parents,
given to questions relating to income and maternal education, were also incorporated into the
analysis. The sample used in this research is sourced from Open Education Data
4
.
SARESP, established in 1996, is applied at the end of each educational cycle, covering
the 5th, 7th and 9th years of Elementary School, in addition to the third year of High School.
Such a system comprises fundamental components, which correspond to the applicability of
tests covering different subjects, and questions associated with opinion about the school, school
life, parental participation, study and reading habits, school climate, and other basic information
distributed to students, responsible for students and educational establishments (teachers,
coordinators and directors). This questionnaire provides information on individual
characteristics, socioeconomic status, academic background, among others.
Performance, as a translation of abilities and skills in relation to the assessed skills,
performed by the student, is the core of the result derived from the assessments. This is
understood in accordance with the SARESP Reference Matrix for Mathematics Assessment.
Based on the learning expectations in relation to content, skills and abilities established for each
year or series of the subject in the São Paulo State Curriculum, the points on the SARESP scale
are categorized into four levels: Below Basic, Basic, Adequate and Advanced, as shown in Table
1.
The inquiries regarding maternal education, including the question and its alternatives,
are shown as documented in Table 2. During the stage of arranging the collected observations,
it was decided to eliminate from the prepared sample students whose mothers (or guardians)
selected the option (G) in the questionnaire, since this alternative does not allow knowing the
educational background of the student's mother.
4
The Open Education Data portal, managed by the São Paulo State Department of Education, provides information
on educational indicators, schools and enrollments in the State Education Network.
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Table 1 – Description of SARESP Mathematics proficiency levels
Score Ranges
Classification
Description
Less than 275
Insufficient
Students demonstrate insufficient mastery of
the content, skills and abilities desirable for the
year/grade they are in.
Equal to or above
275 and below 350
Enough
Students demonstrate minimal mastery of
content, skills and abilities, but have the
necessary structures to interact with the
curricular proposal in the subsequent
year/grade.
Equal to or above
350 and below 400
Students demonstrate full mastery of the
content, skills and abilities desirable for the
year/grade in which they are.
Equal to or above
400
Advanced
Students demonstrate knowledge and
mastery of content, skills and abilities above
what is required in the year/grade in which
they are.
Source: SARESP Executive Summary (BRASIL, 2019, p. 18)
Although access to goods and services serves as a representative of the economic
situation in which the student lives, in this research we chose to use the answer given to the
question about family income, presented in Table 3. Students whose parents (or guardians)
indicated alternative (H) were excluded from the analyzed sample because they did not allow
knowing the student's socioeconomic level.
Table 2 – Question and alternatives associated with the mother’s education.
Up to what grade/level of education did the mother (or guardian) study?
(A) Never studied or did not complete the 4th grade/5th year (former primary school).
(B) Completed the 4th grade/5th year, but did not complete the 8th grade/9th year (former high school).
(C) Completed 8th grade/9th year, but did not complete high school (formerly 2nd grade).
(D) Completed high school, but did not complete higher education.
(E) Completed Higher Education.
(F) Completed postgraduate studies (specialization, master's or doctorate).
(G) I don't know.
Source: Adapted from SARESP (BRAZIL, 2019)
5
Approximately 1,051,000 students enrolled in public state schools in São Paulo
participated in the 2019 edition of SARESP. Of this total, 389,660 were attending the third year
of high school. Considering proficiency in Mathematics, 76,391 students were excluded from
the database prepared for the analysis proposed in this study, who did not take or achieved zero
proficiency in the Mathematics test. The sample drawn up included 183,008 students.
5
Available at: https://dados.educacao.sp.gov.br/dataset/question%C3%A1rios-saresp/resource/5498cd0b-f1d5-
494a-9bc3-5aef5a50ccc1. Accessed on: 10 Mar. 2023
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Table 3 – Question about family income.
What is your family income? (Mark only one answer) 6.
(A) Up to one minimum wage (up to R$998.00).
(B) From one to two minimum wages (from R$998.01 to R$1,996.00).
(C) Two to three minimum wages (from R$1,996.01 to R$2,994.00).
(D) Three to five minimum wages (R$2,994.01 to R$4,990.00).
(E) Five to eight minimum wages (R$4,990.01 to R$7,984.00).
(F) From eight to fifteen minimum wages (R$7,984.01 to R$14,970.00).
(G) More than fifteen minimum wages (more than R$14,970.01).
(H) Does not know/does not want to answer.
Source: Adapted from SARESP (BRAZIL, 2019)
7
Table 1 lists the student's level of proficiency in the Mathematics subject and the
mother's level of education. The organization of the data, considering maternal education
according to the level of proficiency in Mathematics, reveals that, at all levels, instruction
associated with complete high school, presented in option (D), as shown in Table 2,
predominates.
Table 1 – Percentage of students, according to maternal education
Proficiency level
A
B
C
D
E
F
Below Basic (AB)
8,801
(4.81%)
18,893
(10.32%)
15,381
(8.40%)
28,729
(15.70%)
8,995
(4.92%)
2,249
(1.23%)
Basic (BA)
6,509
(3.56%)
16,092
(8.79%)
14,802
(8.09%)
35,257
(19.27%)
10,030
(5.48%)
3,013
(1.65%)
Suitable (AD)
689
(0.38%)
1,958
(1.07%)
1984
(1.08%)
5,879
(3.21%)
1,789
(0.98%)
719
(0.39%)
Advanced (AV)
59
(0.03%)
160
(0.09%)
184
(0.10%)
529
(0.29%)
222
(0.12%)
85
(0.05%)
Source: Prepared by the authors
For students classified at the AB level, although the highest percentage is associated
with children of mothers with complete EM, equal to 15.7%, the number of mothers who did
not complete EF is significant, corresponding to 10.3% of the sample. Approximately 5% of
students at this proficiency level have mothers with complete ES. This percentage also
represents the number of mothers who never studied or who did not complete the 4th grade/5th
year. Of the total 45.38% of students at the AB level, only 6.15% of mothers have completed
higher education or postgraduate studies.
6
Monthly family income corresponds to the sum of the salaries of all people who work and live in the same
household.
7
Available at: https://dados.educacao.sp.gov.br/dataset/question%C3%A1rios-saresp/resource/5498cd0b-f1d5-
494a-9bc3-5aef5a50ccc1. Accessed on: 10 Mar. 2023
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When analyzing the percentages associated with students who reached the Basic level
of proficiency in Mathematics, mothers with incomplete EF or who studied up to the 9th year
of PE total almost 17%, a quantity close to that observed for mothers with complete EF, equal
to 19.3%. Mothers with complete ES, whose children belong to the BA level of proficiency,
account for almost 5.5%, somewhat higher when compared to the percentage associated with
the AB level. At this level of proficiency, Table 1 shows that the percentage of mothers who
have never studied or who have not completed the 4th grade/5th year is lower than that observed
for students classified at level AB, that is, who do not have a minimum mastery of the skills
and competencies of the series in which they are found.
Among students who reached the AD level, approximately 1% are children of mothers
with completed higher education and, at the other end, 0.38% of mothers did not complete the
4th grade/5th year. It is observed that this percentage is similar to that observed for mothers
who have completed postgraduate studies, which allows us to conclude that, of the total of
7.11% of students at this level, while 4.29% have mothers with complete EF or EM, the
remainder is divided into the lowest education levels, with 1.45% having incomplete PE and
1.37% having completed postgraduate studies. Still in Table 1, the percentages show that, of
the total 0.68% of students at the AV level of proficiency, only 0.22% of mothers have less than
complete EM education. The remaining 0.46% are distributed across EM, ES and completed
postgraduate courses.
The values presented in Table 1 allow us to conclude that, the better the student's
classification in proficiency levels, the greater the number of years of study of mothers, since,
as one progresses from level AB to AV, they decrease the percentages of mothers who never
studied or did not complete the 4th grade/5th year, who did not complete the 8th grade/9th year
and who have incomplete EM.
The percentages of students, classified according to the level of proficiency obtained in
the 2019 SARESP, are organized in Table 2, considering the family's salary income range,
informed through the answer given to the question shown in Table 3.
Camila Fernanda BASSETTO; Driely Turi URSINI and Alvaro Martim GUEDES
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Table 2 – Percentage of students in family income ranges (in minimum wages [SM or MW]).
Proficiency level
A
B
C
D
E
F
G
Below Basic (AB)
19,093
(10.43%)
30,278
(16.54%)
18,600
(10.16%)
10,546
(5.76%)
3,343
(1.83%)
875
(0.48%)
309
(0.17%)
Basic (BA)
12,175
(6.65%)
29,525
(16.13%)
21,991
(12.02%)
15,455
(8.44%)
4,950
(2.70%)
1,301
(0.71%)
306
(0.17%)
Suitable (AD)
1,112
(0.61%)
3,766
(2.06%)
3,556
(1.94%)
3,114
(1.70%)
1,102
(0.60%)
316
(0.17%)
52
(0.03%)
Advanced (AV)
94
(0.05%)
325
(0.18%)
313
(0.17%)
322
(0.18%)
138
(0.08%)
44
(0.02%)
3
(0.00%)
Source: Prepared by the authors
These values suggest that the family income of approximately 16.5% of students who
participated in the 2019 SARESP, and who classified themselves at the AB level, is
concentrated in the range between 1 and 2 MW, that is, they receive R$998.01 to R$ 1,996.00,
followed by 10.43% with income of up to 1 SM and 10.2% with income between 2 and 3 SM,
which is equivalent to R$ 1,996.01 and R$ 2,994.00. These data show that, in this group, almost
27% have a maximum family income of two minimum wages, suggesting a possible
relationship between lower incomes and a lower level of proficiency.
For students at this proficiency level, less than 6% of parents reported having an income
of 3 to 5 SM. For students classified at the BA level, family income of 1 to 2 MW prevails, with
16% of families, followed by 12% with income corresponding to the range of values between
R$1,996.01 and R$2,994.00. Compared to AB level students, the percentage of families with
incomes between 3 and 5 MW is higher and close to 8.5%. At the AD level, percentages close
to 2% were observed for incomes between 1 and 2 SM and between 2 and 3 SM, and for students
classified at the AV level of proficiency in Mathematics, similar percentages were observed for
alternatives (B), (C) and (D), which represent, respectively, the income ranges of 1 to 2 SM, 2
to 3 SM and 3 to 5 SM.
According to the organization of the data shown in Table 2, there is evidence that
families with an income of up to one salary, one to two salaries or two to three salaries have a
greater chance of having their child or family member at the proficiency level AB or BA.
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Models and results
In order to estimate the influence that aspects related to the family environment have on
the student's educational performance, linear regression models were structured assuming
proficiency in Mathematics as the response variable, which was named Profic_mat, and family
income and level of education, represented by Income and Esc_mae, respectively, acted as
covariates.
The linear models considered to estimate the impact of family income and maternal
education on student performance are given in equations (1), (2) and (3).
Model 1:  (1)
Model 2:  (2)
Model 3:   (3)
Model 1 includes only one covariate, represented by family income, to measure the
impact of the family context on the student's Mathematics proficiency. In this model, the
estimated value for the intercept, represented by
0
, indicates the proficiency in Mathematics
achieved by the student whose family income is concentrated in the lowest salary range, that is,
below R$998.00. Similarly, Model 2 proposes, as the only covariate, the mother's education, in
which the estimated value of the intercept
0
associates the student's proficiency with mothers
who have never studied or who have not completed the 4th grade/5th year of Elementary
School.
Model 3 includes both covariates, Income and Esc_mother, with the aim of estimating
the role of family characteristics on the student's academic performance. In this model, the
parameter estimate
0
informs the proficiency in Mathematics achieved in the 2019 edition of
SARESP by the student who lives under more precarious conditions – with a family income of
less than R$998.00 – compared to others, and who are children of mothers who have never
studied or did not complete the 4th grade/5th year of Elementary School.
In Models 1, 2 and 3, the estimated values for the parameters represented by
1
and
2
inform the performance of the covariates Income and Esc_mae, in that order, on the proficiency
in Mathematics of students enrolled in the third year of high school in state schools in São
Paulo. To allow both the response variable and the covariates to vary per student, the subscript
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i was inserted, with
1,...iN=
N being the number of students contained in the sample prepared
to carry out the present empirical study. The other covariates that could explain the student's
performance and that are not present in the statistical model are contained in the error term
represented by
i
.
As shown in Tables 2 and 3, the questions regarding the mother's level of education and
the student's socioeconomic condition are structured into alternatives, characterizing the
variables as qualitative. Because of this, to insert them into the proposed model, it is necessary
to categorize them, establishing, as a basis for comparison with the estimates obtained for the
others, one of the available alternatives. For the question regarding the mother's education,
Table 2 indicates six available alternatives for answers. Therefore, five categories must be
established for this variable. Taking alternative (A) as a basis for comparison, which indicates
that the student's mother never studied, the others are considered as shown in expression (4).





  (4)
In expression (4), EF, EM and ES represent, in this order, Elementary Education,
Secondary Education and Higher Education.
A similar procedure is followed for the variable that represents the student's
socioeconomic condition. According to Table 3, there are seven alternatives that represent
family income, established in amounts of minimum wages (SM). Therefore, it is necessary to
define six alternatives, which will have the estimates obtained compared to the base response.
Assuming alternative (A) as the base income range, that is, considering income below R$998.00
as a reference point in comparison with the others, the categories are presented as in expression
(5).





 (5)
Akaike (AIC) information criteria were used to select the model best suited to the data.
While the BIC, proposed by Schwarz (1978), is a criterion based on the evaluation of models
Maternal education and family income: Impacts on mathematic proficiency level as measured by SARESP
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defined in terms of posterior probability, the AIC evaluates the quality of adjustment of the
parametric model, estimated by the maximum likelihood method (BOZDOGAN, 2000).
The RStudio software
8
was used to estimate the parameters of Models (1), (2) and (3).
At the same time, the BIC and AIC values associated with each model were calculated. These
values are shown in Table 3. Although there is little difference in the BIC and AIC values, when
comparing the three models, it is observed that the lowest ones are associated with model 3.
According to these selection criteria, the most appropriate to the sample considered in this
research is model 3. The estimates, together with the standard errors, in parentheses, obtained
in the RStudio software, for models 1, 2 and 3, are shown in Table 3, however, the
interpretations presented below refer only to model 3, which was selected based on the BIC and
AIC values.
The estimates obtained for the parameters
11
,
12
,
13
14
and
15
show that the
proficiency in Mathematics of students with family incomes allocated in the ranges of 1 to 3
SM, 3 to 5 SM, 5 to 8 SM, 8 to 15 SM and above 15 SM, will be higher than the student's
proficiency who lives on the lowest family income, that is, up to 1 MW. This statement is based
on the values, positive and significant at 1%, estimated for the parameters associated with that
variable. According to estimates, as family income increases, student performance also
improves, achieved in SARESP 2019. While students who belong to an income range of 1 to 3
MW have an increase of 13.3 points in proficiency in Mathematics, compared to that of the
student whose income is less than 1 SM, for students with family incomes between 3 and 5 SM,
the increase is 23 points. This score continues to increase for students with incomes between 5
and 8 MW and between 8 and 15 MW. Income above 15 MW generates increases of
approximately 13.7 points in proficiency in Mathematics.
8
RStudio is an open source integrated development platform for the R programming language, widely used in
statistical analysis and graph generation. More information can be found at https://posit.co/products/open-
source/rstudio/.
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Table 3 – Estimates obtained for the parameters of the proposed models.
Parameters
Model 1
Model 2
Model 3
0
270.9889 (0.4057)
275.5680 (0.5555)
265.3484 (0.6296)
11
14.7968*** (0.4565)
13.3121*** (0.4601)
12
25.5683*** (0.5639)
23.0481*** (0.5758)
13
28.5450*** (0.7955)
25.5593*** (0.8122)
14
31.2807*** (1.3975)
27.9927*** (1.4117)
15
16.8083*** (2.9059)
13.6979*** (2.9059)
21
4.4767*** (0.6657)
2.8678*** (0.6589)
22
8.3169*** (0.6807)
5.5089*** (0.6758)
23
15.4312*** (0.6128)
11.1167*** (0.6134)
24
13.8891*** (0.7378)
11.5421*** (0.7429)
25
20.8859*** (1.0477)
7.6213*** (1.0625)
AIC
844,741.6
843,346.0
842,791.4
BIC
844,806.7
843,411.1
842,902.9
Source: Prepared by the authors
The symbols ***, ** and * indicate, respectively, significance levels of 1%, 5% and 10% of the estimates
Additionally, the analysis of the values contained in Table 3 shows that maternal
education is a relevant factor in the student's proficiency in Mathematics. This relevance is
observed from the estimates, positive and significant at the 1% level, obtained in the RStudio
software, for the parameters
21
,
22
,
23
,
24
and
25
, which are associated with this variable.
It is observed that, until completing Higher Education, maternal education and proficiency level
show a pattern of growth, that is, children of mothers with higher levels of education achieve
better results in Mathematics.
The analysis of the estimates obtained for the parameters of the model proposed in
expression (3) allows us to conclude that the family context, in which the student is inserted,
consists of factors that impact academic performance, given the significance of the variables
considered in the present study, that is, family income and the mother's level of education.
It was possible to observe that family income, measured in the amount of minimum
wages received by everyone living in the same house, has an influence on the student's
proficiency in Mathematics, which increases up to the limit of 15 MW. In the same direction,
the level of maternal education acts, demonstrating that children of mothers with more years of
study achieved better educational performances. The results obtained corroborate those of Riani
and Rios-Neto (2008) and Franco and Menezes-Filho (2012), who investigated the role of
Maternal education and family income: Impacts on mathematic proficiency level as measured by SARESP
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maternal education on the child's academic performance and concluded that higher levels of
education have a positive impact on student results.
When considering the variables family income and maternal education level in the
analysis of factors that impact an individual's academic performance, the results showed the
presence of an educational segmentation in Brazil, since the student's academic path is closely
linked to their social origin. In the public policy scenario, it is essential to identify which factors
mitigate the influence of the student's social origin, aiming to make the system more equitable.
Conclusion
In summary, this work aimed to verify whether factors associated with the student's
socioeconomic condition and maternal education generate impacts on Mathematics
performance, obtained at SARESP, of students who are attending the last year of high school,
in public state schools located in the regions of the state of São Paulo. In order to achieve this
purpose, a methodology was used based on generalized linear models that add categorical
variables, applying data correlated to the grades obtained in Mathematics assessments at
SARESP in 2019. Data obtained through socioeconomic questionnaire.
Considering the model selected by the BIC and AIC criteria, the parameters associated
with the variables in question were estimated using the RStudio software. According to the
values obtained, it was possible to observe that both family income and the mother's education
play a significant role in the results achieved by students in Mathematics proficiency, as shown
in the numbers released by SARESP in 2019. Estimates suggest that family income has an
increasing impact on student performance, as socioeconomic status reaches higher levels,
measured in amounts of minimum wages. However, this growth is observed up to income of
15 MW. The impact of maternal education on student performance showed similar behavior to
that observed for income, as shown by the estimates of the parameters associated with this
variable. The estimated values show that children of mothers with higher levels of education
achieve better results when assessed in Mathematics.
The results obtained in the present study follow the same direction as the conclusions of
Soares (2003), Soares and Mendonça (2003), Alves and Soares (2008), Riani and Rios-Neto
(2008) and Franco and Menezes-Filho (2012). In their studies, these authors were able to verify
that, while students who live in family environments with more favorable financial conditions
have better academic performances, those surrounded by precarious conditions, characterized
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by the low amount of minimum wages received by the family, have learning difficulties, which
which results in worse educational results. Additionally, the conclusion of this research
corroborates Carmignolli 's study et al. (2019), who state that individuals from less privileged
class groups do not have the same cultural capital as other individuals for a successful schooling
process, as academic success is directly linked to the cultural capital acquired in the family
environment.
It is important to highlight the fundamental role of public policies for evaluating
education as a way of portraying the diversity found in schools in the most varied places in
Brazil. SARESP, in particular, brings valuable knowledge about the State of São Paulo, in
addition to helping in the construction of other important educational indices, such as IDESP –
Education Development Index of the State of São Paulo.
It concludes on the importance of assessment systems, represented in this work by
SARESP, as a tool that allows a more accurate assessment of the quality of education offered
in the state education network and, concomitantly, of the elements linked to this quality.
Through the questionnaires and problems created, it is possible to categorize students
and understand with greater clarity and reliability what is going on, not only the education
system, but also the reality of the families with which we are working. The results found in the
analyzes corroborate the theory developed by the aforementioned authors. According to the
research carried out, family income and the mother's level of education are important, although
not the only, motivations for success or failure in the individual's pursuit of quality education.
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CRediT Author Statement
Acknowledgments: Not applicable.
Financing: Not applicable.
Conflicts of interest: There are no conflicts of interest.
Ethical approval: Not applicable.
Availability of data and material: authors have all the data used in the research.
Author contributions: Driely Turi Ursini: literature review, organization of the text and
final considerations. Camila Fernanda Bassetto: organization of data, analysis and
interpretation of results. Alvaro Martim Guedes: analysis and interpretation of the text and
final considerations.
Processing and editing: Editora Ibero-Americana de Educação.
Review, formatting, standardization, and translation.