Os fatores que tiveram destaque em cada grupo são aqueles que também têm destaque para outras pesquisas em diferentes regiões. A sinalização desses fatores devem ser pontos de atenção para ações de intervenção, na escola e fora da escola, para o alcance de acréscimos na proficiência de matemática. Com a observação do Questionário do Aluno, dividiram-se os grupos de perguntas que na seguinte estrutura:  Na CARACTERIZAÇÃO SOCIODEMOGRÁFICA foram selecionados as perguntas sobre os fatores relacionados às características físicas individuais de cada aluno;  Na CARACTERIZAÇÃO SOCIOECONÔMICA, as perguntas relacionadas à presença de bens ou estrutura física do domicílio do aluno;  Na ESTRUTURA FAMILIAR, estão às perguntas sobre quem é o principal responsável pelo acompanhamento da aprendizagem do aluno e também ao grau de escolaridade desse responsável;  Em HÁBITOS FAMILIARES foram selecionadas as perguntas referentes às intervenções dos responsáveis na vida escolar do aluno e também se esses responsáveis têm uma escolaridade mínima, ou seja são alfabetizados, para conseguir ter uma melhor comunicação com a instituição de ensino;  Em HÁBITOS PESSOAS separou-se as questões sobre o uso do tempo do aluno entre estudo e outras atividades em seu domicílio;  Em TRAJETÓRIA ESCOLAR/PROFISSIONAL estão as perguntas referentes ao sucesso e fracasso escolar, abandono, tipo de escola que estou e se o aluno trabalha e se pretende continuar os estudos; e finalmente,  Em INTERAÇÃO COM A DISCIPLINA estão as perguntas referentes à gostar de matemática, fazer as atividades de casa e atuação do professor para tirar as duvidas do aluno corrigindo as atividades. Esses grupos esboçam um painel das várias facetas da realidade em que aluno está inserido e que estão interligadas. Em seguida, será analisada, mais especificamente, cada uma delas. 4.1. CARACTERIZAÇÃO SOCIODEMOGRÁFICA Em relação à CARACTERIZAÇÃO SOCIODEMOGRÁFICA (QUESTÔES 1 até 4) apenas foram analisadas as perguntas referentes a sexo, sendo que ser do sexo feminino assume o valor 1 e ser do sexo masculino assume o valor 0, e cor ou raça, sendo que se declarar branco ou pardo assume o valor 0 e não se declarar branco ou pardo assume o valor 1. As questões 3 e 4 não foram analisadas porque, na amostra, todos os alunos estavam dentro da faixa etária adequada, nascidos entre os anos de 2002 e 2004. Sendo a regressão representada por: 𝑦 = 266,330 – 13,729𝑞1 – 5,752𝑞2 (1) 𝑞1 : 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑜 𝑎𝑜 𝑠𝑒𝑥𝑜 𝑞2 : 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑜 𝑎 𝑟𝑎ç𝑎 Tabela 04 – Análise de Variância – Variáveis Sociodemográficas q01 1 156475 156475 73,395 0,0000 q02 1 23997 23997 11,256 0,0008 Residuals 3482 7423521 2132 Pelos dados expostos na Tabela 04 podemos concluir que, na regressão proposta, a variável sexo explica 85,69% da nota, enquanto a variável cor explica 13,14% com um resíduo de 1,17%. Essas últimas informações são obtidas, como segue na equação explicada abaixo. Significa, no caso desse exemplo, que 85,69% da variação da nota está associada à variável sexo. 𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑆𝑞 𝑞1 156.475 = = 0,8569 (2) 𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑆𝑞 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 156.475 + 23.997 + 2132 Podemos observar na regressão que ser mulher apresenta um decréscimo médio de 13,792 na nota (p < 0,001). De acordo com a pesquisa de KERSEY, Csumitta e Cantlon (2019) as análises neurais múltiplas mostram que o cérebro de meninos e meninas funciona de forma semelhante durante o processamento matemático, e que as diferenças existentes na adolescência ou na idade adulta mais provavelmente tenham se originado por fortes influências socioculturais que agem desde infância. Para Barbosa (2016) necessitamos desmistificar que meninos são melhores que as meninas, pois discursos como esse podem criar estereótipos que dificultem as possibilidades de aprendizagem de um indivíduo. Em relação à raça/cor, é esperado que os alunos que não se declararam brancos ou pardos apresentam um decréscimo médio na nota de 5,752 (p < 0,001). Outras pesquisas evidenciaram que raça/cor tem impacto relevante na aprovação dos alunos e demonstram a presença de uma estratificação social voltada para esse tema (FRANCESCHINI; RIBEIRO; GOMES, 2016). A pesquisa de Bassetto (2021) também defende que podemos explicar essa diferença pelo fato de essa população que não se declara branca ou parda ainda ter os pais com menores níveis de escolaridade e até mesmo por situações racistas pelas quais esses estudantes passam, afetando a autoestima dos mesmos e trazendo, como consequência, essa desigualdade no sistema de ensino. 4.2. CARACTERIZAÇÃO SOCIOECONÔMICA Quanto à CARACTERIZAÇÃO SOCIOECONÔMICA (QUESTÕES 5 até 17) foi eliminada apenas a questão 16 pois não apresentou representação no estudo. Em relação às variáveis, a presença dos bens citados nas perguntas (televisão, rádio, videocassete e/ou DVD, geladeira, geladeira duplex, freezer, máquina de lavar roupa, carro, computador, banheiro, quarto) assume o valor 1 e a ausência assume o valor 0, e na questão 17, a presença de empregado doméstico assume valor 1 e a ausência assume valor 0. Na regressão abaixo, foram utilizadas, incialmente, todas as variáveis, porém as variáveis relacionadas a questão 6 (presença de rádio, p = 0,67), questão 8 (presença de geladeira comum, p = 0,68), questão 14 (presença de banheiro, p = 0,68) e questão 15 (presença de quarto, p = 0,44) não apresentaram peso significativo dentro da equação de regressão abaixo: 𝑦 = 227,983 + 19,435𝑞5 − 1, 282𝑞6∗ + 2, 280𝑞7 − 7, 608𝑞8∗ + 11,224𝑞9 ∗ − 5,154𝑞10 − 7,532𝑞11 + 2,809𝑞12 + 12,666𝑞13 + 2,202𝑞14 ∗ + 8,062𝑞15 − 8,986𝑞17 (3) 𝑞5 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎 𝑡𝑒𝑙𝑒𝑣𝑖𝑠ã𝑜 𝑞6∗ : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜 𝑟á𝑑𝑖𝑜 𝑞7 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜 𝑣𝑖𝑑𝑒𝑜𝑐𝑎𝑠𝑠𝑒𝑡𝑒 𝑒/𝑜𝑢 𝐷𝑉𝐷 𝑞8∗ : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎 𝑔𝑒𝑙𝑎𝑑𝑒𝑖𝑟𝑎 𝑞9 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎 𝑔𝑒𝑙𝑎𝑑𝑒𝑖𝑟𝑎 𝑑𝑢𝑝𝑙𝑒𝑥 𝑞10 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎 𝑓𝑟𝑒𝑒𝑧𝑒𝑟 𝑞11 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎 𝑚á𝑞𝑢𝑖𝑛𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑣𝑎𝑟 𝑟𝑜𝑢𝑝𝑎 𝑞12 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜 𝑐𝑎𝑟𝑟𝑜 𝑞13 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑢𝑡𝑎𝑑𝑜𝑟 ∗ 𝑞14 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜 𝑏𝑎𝑛ℎ𝑒𝑖𝑟𝑜 ∗ 𝑞15 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜 𝑞𝑢𝑎𝑟𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑑𝑜𝑟𝑚𝑖𝑟 𝑞17 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜 𝑒𝑚𝑝𝑟𝑒𝑔𝑎𝑑𝑜(𝑎) 𝑑𝑜𝑚é𝑠𝑡𝑖𝑐𝑜(𝑎) Uma outra equação de regressão foi proposta, excluindo as variáveis citadas anteriormente: 𝑦 = 230,708 + 18,413𝑞5 + 1, 900𝑞7 + 11,685𝑞9 − 5,059𝑞10 − 7,663𝑞11 + 2,058𝑞12 + 12,801𝑞13 − 9,051𝑞17 (4) Tabela 05 – Análise de Variância – Variáveis Socioeconômicas q05 1 87434 87434 42,7177 0,0000 q07 1 7559 7559 3,6930 0,0547 q09 1 131869 131869 64,4271 0,0000 q10 1 11969 11969 5,8479 0,0156 q11 1 21641 21641 10,5731 0,0012 q12 1 19167 19167 9,3644 0,0022 q13 1 121385 121385 59,3050 0,0000 q17 1 22729 22729 11,1046 0,0008 Residuals 3371 6899731 2047 A variável 𝑞5 (presença de TV em casa) continuou destacando-se entre os outros bens, aumentando seu peso no sistema para 18,413 pontos (p < 0,001). Logo em seguida vem a presença dos bens computador, aumentando 12,801 pontos (p < 0,001), e geladeira duplex com um acréscimo de 11, 685 (p < 0,001). A pesquisa de Palermo, Silva e Novellino (2014), observa que a presença bens aponta uma relação diretamente proporcional com o desempenho do aluno. De acordo com a Tabela 05, espera-se então que condições adequadas ao conforto e acesso às informações aumente o resultado do nível da proficiência de matemática do aluno. Na regressão proposta as variáveis que indicam a presença de TV, de geladeira duplex e de computador, juntas explicam 80% da nota, com um resíduo de 0,48%. Quando a equação foi refeita, a variável 𝑞7 (ter vídeo cassete ou DVD), que antes apresentou um p = 0,042, apresentou uma perda de significância para um p = 0,054. Uma hipótese para esse valor é que essas tecnologias já tinham entrado em relativo desuso e não eram mais um recurso muito utilizado até mesmo pelos alunos que os possuíam. 4.3. ESTRUTURA FAMILIAR Na categoria ESTRUTURA FAMILIAR (QUESTÕES 18, 19, 22 e 23) morar com a mãe, a mãe ter uma escolaridade maior ou igual a do aluno, morar com o pai, o pai ter escolaridade maior ou igual a do aluno, assumem o valor 1. A primeira equação de regressão referente a essas características foi: 𝑦 = 246,649 − 2,824𝑞18 + 14,768𝑞19 + 1,243𝑞22 + 8,182𝑞23 (5) ∗ 𝑞18 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎 𝑚𝑜𝑟𝑎𝑟 𝑐𝑜𝑚 𝑎 𝑚ã𝑒 𝑞19 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 à 𝑚ã𝑒 𝑡𝑒𝑟 𝑒𝑠𝑐𝑜𝑙𝑎𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑖𝑜𝑟 𝑜𝑢 𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙 𝑎 𝑑𝑜 𝑎𝑙𝑢𝑛𝑜 ∗ 𝑞22 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎 𝑚𝑜𝑟𝑎𝑟 𝑐𝑜𝑚 𝑜 𝑝𝑎𝑖 𝑞23 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜 𝑝𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟 𝑒𝑠𝑐𝑜𝑙𝑎𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑖𝑜𝑟 𝑜𝑢 𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙 𝑎 𝑑𝑜 𝑎𝑙𝑢𝑛𝑜 Como as variáveis referentes as questões 18 (p = 0,075) e 22 (p = 0,828) não se mostraram relevantes para a regressão, as mesmas foram retiradas e a nova regressão sugerida foi escrita na forma: 𝑦 = 246,703 + 14,898𝑞19 + 8,204𝑞23 (6) Tabela 06 – Análise de Variância – Variáveis de Estrutura Familiar q19 1 290206 290206 138,117 0,0000 q23 1 44223 44223 21,047 0,0000 Residuals 3568 7496915 2101 Por meio da Tabela 06 podemos concluir que na regressão, a variável que representa a mãe ter escolaridade maior ou igual a do aluno explica 86,23% do modelo, a escolaridade do pai ser maior ou igual a do aluno explica 13,15% e existe um resíduo de 0,62%. A análise mostra que é muito significativo os pais terem uma escolaridade maior ou igual a do aluno. E tendo um peso maior para a escolaridade da mãe, um acréscimo de 14,898 (p < 0,001), do que para a escolaridade do pai, um acréscimo de 8,204 (p < 0,001) na nota da prova de matemática. Em Palermo, Silva e Novellino (2014) também nota-se um maior peso para a escolaridade da mãe, e principalmente para pais com ensino superior. Pais com níveis de escolarização mais altos podem ter uma capacidade maior de assegurar que o ambiente familiar favoreça o desenvolvimento intelectual dos seus filhos, e também suas expectativas em relação à vida escolar dos filhos tendem a ser maiores e, por isso, os estimulam no desenvolvimento de valores e hábitos culturais que colaboram para o sucesso na aprendizagem. Além disso, as mães mais escolarizadas parecem conhecer mais informação sobre o desenvolvimento da aprendizagem do que os pais escolarizados e talvez seja esse um dos fatores que torne sua escolaridade mais significativa. (ALVES et al, 2017) Recentemente, na Escola Evandro Ferreira dos Santos, localizada na periferia de Cabrobó-PE, recebeu indicação para o Prêmio Melhores Escolas do Mundo (World’s Best School Prizes), colocando em prática um projeto pedagógico que, em plena pandemia de covid-19, ensinaram as mães a ler e escrever. (JC, 2022) É esperado que essa ação, de acordo com esse e outros estudos, possa incrementar significativamente a aprendizagem dos alunos, trazendo resultados mais satisfatórios nas próximas avaliações do SAEB. Portanto, projetos como esse devem ser divulgados em mais escolas. 4.4. HÁBITOS FAMILIARES Na categoria HÁBITOS FAMILIARES (QUESTÕES 20, 21, 24 até 31) foi retirada apenas a questão 25 porque é referente à disciplina de Língua Portuguesa. Sendo que a mãe não saber ler e escrever, o filho não ver a mãe lendo, o pai não saber ler e escrever, o filho não ver o pai lendo, os pais irem às reuniões escolares, os pais incentivarem os filhos a estudar, os pais incentivarem os filhos a fazerem os trabalhos escolares, os pais incentivarem os filhos a irem a escola, e os pais conversarem com os filhos sobre assuntos escolares, assumem o valor 1. O modelo, a princípio, foi representado por: 𝑦 = 259,370 − 15,569𝑞20 − 0,057𝑞21 − 8,551𝑞24 − 2,788𝑞26 − 17,420𝑞27 + 0,959𝑞28 − 7,139𝑞30 + 6,087𝑞31 (7) 𝑞20 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 à 𝑚ã𝑒 𝑠𝑎𝑏𝑒𝑟 𝑙𝑒𝑟 𝑒 𝑒𝑠𝑐𝑟𝑒𝑣𝑒𝑟 ∗ 𝑞21 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜 𝑓𝑖𝑙ℎ𝑜 𝑣𝑒𝑟 𝑎 𝑚ã𝑒 𝑙𝑒𝑛𝑑𝑜 𝑞24 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜 𝑝𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑏𝑒𝑟 𝑙𝑒𝑟 𝑒 𝑒𝑠𝑐𝑟𝑒𝑣𝑒𝑟 ∗ 𝑞25 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜 𝑓𝑖𝑙ℎ𝑜 𝑣𝑒𝑟 𝑜 𝑝𝑎𝑖 𝑙𝑒𝑛𝑑𝑜 ∗ 𝑞26 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜𝑠 𝑝𝑎𝑖𝑠 𝑖𝑟𝑒𝑚 à𝑠 𝑟𝑒𝑢𝑛𝑖õ𝑒𝑠 𝑒𝑠𝑐𝑜𝑙𝑎𝑟𝑒𝑠 𝑞27 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜𝑠 𝑝𝑎𝑖𝑠 𝑖𝑛𝑐𝑒𝑛𝑡𝑖𝑣𝑎𝑟𝑒𝑚 𝑜𝑠 𝑓𝑖𝑙ℎ𝑜𝑠 𝑎 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑎𝑟 ∗ 𝑞28 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜𝑠 𝑝𝑎𝑖𝑠 𝑖𝑛𝑐𝑒𝑛𝑡𝑖𝑣𝑎𝑟𝑒𝑚 𝑜𝑠 𝑓𝑖𝑙ℎ𝑜𝑠 𝑎 𝑓𝑎𝑧𝑒𝑟 𝑜𝑠 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑙ℎ𝑜𝑠 𝑒𝑠𝑐𝑜𝑙𝑎𝑟𝑒𝑠 ∗ 𝑞30 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜𝑠 𝑝𝑎𝑖𝑠 𝑖𝑛𝑐𝑒𝑛𝑡𝑖𝑣𝑎𝑟𝑒𝑚 𝑜𝑠 𝑓𝑖𝑙ℎ𝑜𝑠 𝑎 𝑖𝑟𝑒𝑚 𝑎 𝑒𝑠𝑐𝑜𝑙𝑎 𝑞31 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜𝑠 𝑝𝑎𝑖𝑠 𝑐𝑜𝑛𝑣𝑒𝑟𝑠𝑎𝑟𝑒𝑚 𝑐𝑜𝑚 𝑜𝑠 𝑓𝑖𝑙ℎ𝑜𝑠 𝑠𝑜𝑏𝑟𝑒 𝑎 𝑒𝑠𝑐𝑜𝑙𝑎 As variáveis que representa as questões 21 (p = 0,969), 26 (p = 0,175), 28 (p = 0,439) e 30 (p = 0,402) não se mostraram relevantes para o modelo e foram retiradas. Sendo o novo modelo de regressão: 𝑦 = 257,943 − 15,475𝑞20 − 8,868𝑞24 − 19,596𝑞27 + 5,533𝑞31 (8) Tabela 07 – Análise de Variância – Variáveis de Hábitos Familiares q20 1 71124 71124 33,0007 0,0000 q24 1 32797 32797 15,2177 0,0000 q27 1 18055 18055 8,3772 0,0038 q31 1 21722 21722 10,0789 0,0015 Residuals 3492 75266012 2155 Assim como no estudo de Palermo, Silva, Novellino (2014) é visível, através da Tabela 07, que o interesse na educação dos filhos e o direcionamento de sua vida escolar que os pais podem oferecer através de incentivos, presença na escola e conversas com os filhos sobre o cotidiano escolar tem influência sobre o desempenho acadêmico indicado pela proficiência de matemática explicando 27,27% da regressão. Os pais saberem ler e escrever explicam 71,25% da regressão, reforçando o que foi discutido na categoria anterior quanto a importância da escolaridade dos pais. Colli e Luna (2019) relacionaram o fazer atividade de casa com os pais saberem ler e escrever e encontraram que, mesmo para o aluno que sempre faz as tarefas de casa, os pais saberem ler e escrever aumenta a nota média de matemática em 14,46 e se for apenas a mãe também aumenta essa nota média em 13,11. O destaque que se nota para os pais saberem ler e escrever, incentivarem a estudar e se conversarem sobre o que aconteceu na escola, reforça a importância da família no processo motivacional aos estudos. Assim como o que aconteceu na categoria ESTRUTURA FAMILIAR referente à escolaridade dos pais, se a mãe não sabe ler e escrever existe uma queda na nota de 15,475 (p < 0,001) e se o pai não sabe a nota cai em 8,868 (p < 0,001). A ausência do incentivo dos pais reduz a nota em 19,596 pontos (p < 0,01), e se existe diálogo sobre o que acontece na escola a nota aumenta em 5,533 pontos (p < 0,01). 4.5. HÁBITOS PESSOAIS Na categoria HÁBITOS PESSOAIS selecionamos as questões 32 até 44, focamos apenas na questão sobre o tempo livre para estudos e analisamos apenas as questões 43 e 44, referentes ao uso de telas (quanto tempo passa assistindo TV, navegando na internet ou jogos eletrônicos), sendo que fazer isso até duas horas por dia assume o valor 1. O modelo, neste aspecto, ficou da seguinte forma: 𝑦 = 249,22 + 15,68𝑞43 − 5,56𝑞44 (9) 𝑞43 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜 𝑢𝑠𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑒𝑙𝑎𝑠 𝑎𝑡é 2ℎ 𝑝𝑜𝑟𝑑𝑖𝑎 𝑞44 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎 𝑟𝑒𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑟 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑙ℎ𝑜𝑠 𝑑𝑜𝑚é𝑠𝑡𝑖𝑐𝑜𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑎𝑡é 2ℎ 𝑝𝑜𝑟 𝑑𝑖𝑎 Tabela 08 – Análise de Variância – Variáveis de Hábitos Pessoais q43 1 206114 206114 96,921 0,0000 q44 1 24607 24607 11,571 0,0007 Residuals 3492 7604794 2127 Observando a Tabela 08, que houve um acréscimo na nota em 15,68 pontos (p < 0,001) para quem usa até duas horas do dia para TV, internet e jogos eletrônicos. Na regressão proposta, o uso das telas em até 2h por dia, explica 88,52% da nota de matemática. O tempo determinado em até 2h assegura que o adolescente consiga ter uma boa noite de sono, o que é fundamental para aprendizagem (ARANTES JUNIOR et al, 2021). Os celulares e outras mídias estão presentes na escola e na aprendizagem, pesquisar formas de incorporação e de usos intencionais para esse contexto é importante, pois já faz parte dos hábitos e da cultura de discentes e docentes (MARTIN; TOSCHI, 2014). É possível também analisar esse acréscimo na proficiência de matemática, com o uso das telas em até 2h, por algumas características dos jogos eletrônicos tão usados pelos alunos. A satisfação de desejos de forma virtual, a competição e a superação de desafios que desenvolvem a autonomia do aluno favorecendo a aprendizagem, são pontos em comum ao ser proposto um problema matemático. Ao se deparar com uma situação para aplicar conceitos e cálculos matemáticos o aluno recorre à motivação, persistência, curiosidade, atenção e atitude em relação à aprendizagem, como defende Ramos (2015) em sua pesquisa. Houve uma queda de 5,56 pontos (p < 0,001) na nota daqueles alunos que, por dia, usam até duas horas para fazer trabalhos domésticos, esse fator explica 10,57% da nota de proficiência de matemática. O trabalho infantil doméstico é mais comum para o sexo feminino. Pode ser remunerado, realizado em casa de terceiros ou na própria residência; pode ter a caracterização de ajuda, cabendo à criança/adolescente realizar atividades de manutenção na própria casa enquanto os adultos são liberados para realizar trabalhos remunerados; e pode ter apenas o caráter de socialização com atividades que levam menos tempo e que são decorrentes da divisão de tarefas entre os membros da família, mas sempre há grande chance interferir na aprendizagem quando essa se torna uma função prioritária aos estudos. (ALBERTO, et all, 2011) 4.6. TRAJETÓRIA ESCOLAR/ PROFISSIONAL Em TRAJETÓRIA ESCOLAR/ PROFISSIONAL (QUESTÕES 45 até 49 e 57) focamos nas perguntas que tratam sobre a disciplina matemática e os planos e projetos do aluno e eliminamos a questão 46. Para as respostas não trabalhar fora de casa, estudar apenas em escola de administração pública a partir do 6º ano (5ª série), já ter sido reprovado, abandonar a escola, querer continuar estudando após o 9.º ano assumem o valor 1. E o modelo ficou da seguinte forma: 𝑦 = 261,463 + 7,004𝑞45 − 5,112𝑞47 − 21.122𝑞48 − 5,441𝑞49 − 14,857𝑞57 (10) 𝑞45 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑏𝑎𝑙ℎ𝑎𝑟 𝑓𝑜𝑟𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑠𝑎 𝑞47 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑎𝑟 𝑎𝑝𝑒𝑛𝑎𝑠 𝑒𝑚 𝑒𝑠𝑐𝑜𝑙𝑎 𝑝ú𝑏𝑙𝑖𝑐𝑎 𝑎 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑟 𝑑𝑜 6º 𝑎𝑛𝑜 𝑞48 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎 𝑗á 𝑡𝑒𝑟 𝑠𝑖𝑑𝑜 𝑟𝑒𝑝𝑟𝑜𝑣𝑎𝑑𝑜 ∗ 𝑞49 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎 𝑎𝑏𝑎𝑛𝑑𝑜𝑛𝑎𝑟 𝑎 𝑒𝑠𝑐𝑜𝑙𝑎 ∗ 𝑞57 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎 𝑞𝑢𝑒𝑟𝑒𝑟 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑖𝑛𝑢𝑎𝑟 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑎𝑛𝑑𝑜 𝑎𝑝ó𝑠 𝑜 9º 𝑎𝑛𝑜 A variável que representa a questão 49 (p = 0,14087) não apresentou relevância para o modelo e foi retirada. Ao retirá-la, o resultado do p valor da variável que representa a questão 57 (passou de p = 0,00000 para p = 0,16778) não apresentando mais a significância anterior. Fez-se necessário, então, apenas nesse caso, aplicar a correlação de Kendall para verificar associação entre essas duas variáveis. Constatou-se que elas apresentam uma associação irrelevante para o estudo. E seguimos com a nova proposta para o modelo de regressão: 𝑦 = 259,192 + 7,139𝑞45 − 5,16662𝑞47 − 21,899𝑞48 (11) Tabela 09 – Análise de Variância – Variáveis de Trajetória Escolar/ Profissional q45 1 49708 49708 24,2348 0,0000 q47 1 10806 10806 5,2683 0,0217 q48 1 39727 39727 180,2583 0,0000 Residuals 3457 70906647 2051 O aluno que não trabalha apresenta um acréscimo de 7,004 (p < 0,001), o trabalho, principalmente quando não se emprega nenhuma das competências e habilidades propostas pela disciplina, consome o tempo que poderia ser dedicado ao estudo, explicando um pouco desse acréscimo. Segundo Dias e Urbanetz (2019) fica quase restrito para os filhos da população da classe operária se inserir no mercado de trabalho, não como uma escolha, mas como imposição do capitalismo, e aos filhos das elites cabe o dedicar-se aos estudos, preparando para uma educação superior. Analisando a Tabela 09, não trabalhar explica 48,59% da nota. Nos últimos dois anos houve um aumento do número de crianças e adolescentes em trabalho infantil. Enquanto as meninas são mais frequentes no trabalho doméstico, os meninos são a maioria no trabalho infantil fora das residências. As estimativas para os próximos anos não é diferente a não ser que sejam adotadas medidas protetivas como: benefícios para crianças e adolescentes, investimento em educação, promoção de trabalhos adequados para os adultos para que as famílias não tenham que recorres às crianças (UNICEF, 2021). Se o aluno estudou apenas em escola de administração pública diminui sua nota em 5,112 pontos (p < 0,05), mostrando que ainda temos um sistema público educacional fragilizado e inferior quando comparado ao sistema educacional privado. O tipo de escola (pública ou privada) também pode estar relacionado com as condições econômicas do aluno, refletindo, indiretamente, outras situações de fragilidade familiar (MATOS; RODRIGUES; LEITE, 2021). Reprovações anteriores faz com que a nota caia em 21,122 pontos (p < 0,001) explicando 38,84% da nota. Esse item interfere na autoestima do aluno e, consequentemente, na motivação para o estudo (COSTA-LOBO, MATAMÁ, NASCIMENTO, 2020). Alunos que repetiram alguma série percebem a sua capacidade como sendo insuficiente para obtenção do aprendizado (GUERREIRO- CASANOVA; DANTAS; AZZI, 2015). 4.7. INTERAÇÃO COM A DISCIPLINA MATEMÁTICA Sobre a INTERAÇÃO COM A DISCIPLINA MATEMÁTICA (QUESTÕES 53 até 55), nessa categoria que envolve intenções e ações do aluno e do professor. Usamos 1 para não gostar de matemática, não fazer o dever de casa de matemática e para o professor não corrigir o dever de casa. O modelo foi representado por: 𝑦 = 266,922 − 13,226𝑞53 − 10,147𝑞54 − 2,668𝑞55 (12) 𝑞53 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎 𝑔𝑜𝑠𝑡𝑎𝑟 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑚á𝑡𝑖𝑐𝑎 𝑞54 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑓𝑎𝑧𝑒𝑟 𝑜 𝑑𝑒𝑣𝑒𝑟 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑚𝑎𝑡𝑒𝑚á𝑡𝑖𝑐𝑎 ∗ 𝑞55 : 𝑣𝑎𝑟𝑖á𝑣𝑒𝑙 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑎𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑓𝑒𝑠𝑠𝑜𝑟 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑖𝑔𝑖𝑟 𝑜 𝑑𝑒𝑣𝑒𝑟 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑠𝑎 A variável que representa a questão 55 (p = 0,2345) não demonstrou relevância para o modelo e foi retirada. Sendo o novo modelo de regressão: 𝑦 = 266,79 − 13,27𝑞53 − 10,56𝑞54 (13) Tabela 10 – Análise de Variância – Variáveis de Interação com a Disciplina Matemática q53 1 232067 232067 111,668 0,0000 q54 1 838662 838662 40,353 0,0000 Residuals 3479 723001 2078 Não gostar de matemática traz uma queda de 13,27 pontos (p < 0,001), não fazer as atividades de casa uma queda de 10,56 na nota (p < 0,001). Esses resultados trazem para a discursão o aluno ser também protagonista na construção do seu conhecimento, de acordo com as informações da Tabela 10, fazer o dever de casa explica 78,17% da nota. O próprio entendimento da capacidade de aprender, as expectativas desse aluno, pode ser um indicativo de melhor rendimento acadêmico (GUERREIRO-CASANOVA; DANTAS; AZZI, 2015). Uma explicação aceitável em relação ao gostar da disciplina está relacionada com a motivação, os alunos com gosto pelo estudo ou pela escola aproveitam melhor e se envolvem mais nas atividades escolares, obtendo assim um desenvolvimento maior de suas competências do que os alunos que não gostam de estudar e/ou de sua escola e mostram desinteresse por suas tarefas (COSTA- LOBO, MATAMÁ, NASCIMENTO, 2020, apud: LOURENÇO; DE PAIVA, 2010). A matemática é uma disciplina com muitas regras, técnicas, modelos, mas principalmente, reflexão crítica. A autonomia do aluno em estar disposto a tentar é o que constrói a base para esse crescimento (ROSSO; BERTI, 2010). E o papel do professor está tanto em expor os conteúdos como em trabalhar a curiosidade, a busca pelo conhecimento e a motivação do aluno. Paulo Freire (1996) diz que a educação não é uma “experiência fria, sem alma, em que os sentimentos e as emoções, os desejos, os sonhos devem ser reprimidos”.