O PISA (Programa Internacional de Avaliação de Alunos), promovido pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico (OCDE), é o maior estudo internacional comparativo sobre o desempenho dos alunos em idade próxima do final da escolaridade obrigatória. Realizado de três em três anos desde 2000, avalia alunos de 15 anos nos domínios da literacia em leitura, matemática e ciências, incidindo em cada ciclo de forma mais aprofundada sobre um desses domínios.
Embora o PISA seja frequentemente apresentado nos media como um campeonato entre países, o seu objetivo central vai muito além da ordenação de sistemas educativos. O programa foi concebido para analisar como os alunos aplicam conhecimentos e competências a problemas da vida real, e, sobretudo, para identificar fatores associados ao desempenho no teste. Para isso, recolhe informação detalhada através de questionários dirigidos a alunos, famílias, professores, escolas e decisores educativos.
Esta riqueza de dados permite estudar variáveis ao nível do aluno (características individuais, atitudes, comportamentos, estratégias de aprendizagem); da família (estatuto socioeconómico, recursos educativos, expectativas parentais), da escola e sala de aula (ambiente disciplinar, práticas pedagógicas, recursos humanos), do sistema educativo e do contexto social mais amplo.
Uma equipa de investigadores australianos, liderados por Xiaofang Sarah Wang, da Universidade Murdoch, partiu precisamente desta perspetiva: em vez de perguntar «quem está em primeiro lugar?», procurou responder à questão «quais são os fatores que, de forma consistente, explicam melhores ou piores resultados em matemática no PISA?».
Este artigo, publicado após a última edição do estudo PISA, apresenta uma revisão sistemática da literatura — um tipo de estudo que analisa de forma rigorosa e transparente um conjunto de investigações existentes sobre um tema, seguindo critérios explícitos de seleção e síntese da evidência científica apresentada nas investigações revistas — dos fatores associados ao desempenho em matemática no PISA. Foram analisados 156 artigos científicos publicados entre 2011 e 2022, todos em revistas de elevada qualidade científica. A análise é guiada pela teoria ecológica do desenvolvimento humano de Urie Bronfenbrenner, que enfatiza que o desempenho académico resulta da interação entre o indivíduo e múltiplos contextos (família, escola, sistema educativo e sociedade). Com base neste modelo, os autores organizaram os resultados em cinco níveis: 1) fatores do aluno; 2) contexto familiar; 3) comunidade escolar; 4) sistema educativo; 5) contexto macrossocial.
No total, identificaram-se 57 fatores distintos com impacto relevante, embora apenas os mais estudados e consistentes, destacados a seguir, sejam considerados centrais.
Fatores consistentemente associados ao desempenho em matemática
Entre a grande diversidade de resultados analisados, o estudo de Wang e companheiros identifica apenas sete fatores que apresentam associações consistentes com o desempenho em matemática em múltiplos países e estudos. Dois desses fatores estão associados de forma positiva: o ano de escolaridade frequentado, com os alunos em níveis mais avançados a apresentar sistematicamente melhores resultados, e o estatuto socioeconómico global da família, que surge como o preditor mais robusto e universal do desempenho em matemática.
Em sentido oposto, cinco fatores revelam associações negativas consistentes: o absentismo e a falta de pontualidade dos alunos, a retenção e as taxas de abandono escolar, um clima escolar marcado pela indisciplina e por comportamentos problemáticos, a escassez de professores e de pessoal escolar, e o ensino excessivamente centrado no aluno, entendido como práticas pedagógicas pouco estruturadas e com fraca orientação do professor. Este último resultado é particularmente relevante, pois contraria discursos pedagógicos dominantes em vários países, incluindo Portugal.
A revisão sistemática de uma centena e meia de artigos científicos é clara: as abordagens de ensino pouco estruturadas e com reduzida direção docente tendem a associar-se a piores resultados em matemática nos dados do PISA. Vejamos alguns destes fatores em maior detalhe.
Fatores do aluno
Ao nível individual do aluno, Xang e colaboradores mostram que a autoeficácia em matemática está fortemente associada a melhores desempenhos, enquanto a ansiedade matemática apresenta uma associação negativa consistente com os resultados dos alunos. A repetência surge igualmente ligada a desempenhos mais baixos em matemática, mesmo após o controlo de outras variáveis relevantes.
Em contraste, fatores como o género, o estatuto migrante e a língua falada em casa revelam efeitos inconsistentes, variando de forma substancial entre países e contextos educativos.
Assim, muitas das desigualdades observadas entre diferentes grupos de alunos não são universais, mas dependem fortemente das características específicas dos sistemas educativos, das escolas e dos contextos nacionais em que os alunos estão inseridos.
Fatores familiares
O estatuto socioeconómico da família surge como o fator mais robusto na explicação do desempenho dos alunos, influenciando os resultados tanto de forma direta, através do acesso a recursos materiais e culturais, como de forma indireta, ao moldar expectativas parentais, oportunidades de aprendizagem e crenças dos próprios alunos. Entre os seus componentes mais relevantes, destacam-se o nível de escolaridade dos pais, sobretudo quando possuem ensino superior, a disponibilidade de livros e outros recursos educativos em casa e expectativas académicas elevadas por parte da família.
Em contraste, a estrutura familiar em si, como viver em famílias monoparentais ou biparentais, apresenta resultados inconsistentes, sugerindo que são sobretudo as condições sociais associadas, nomeadamente as expectativas dos pais, e não a tipologia da família, que explicam as diferenças no desempenho escolar.
Fatores escolares
Ao nível da escola e da sala de aula, os resultados mais consistentes indicam que um clima disciplinar positivo, uma cobertura adequada do currículo e um tempo efetivo de aprendizagem suficiente estão associados a melhores desempenhos em matemática. É também frequente um efeito positivo da qualificação dos professores, ainda que nem sempre de forma consistente.
Já o efeito da dimensão das turmas apresentou resultados mistos: alguns estudos identificaram uma relação positiva entre o número de alunos por turma e os resultados em matemática no PISA, enquanto outros encontraram o efeito oposto.
Mais do que o número de alunos, as estratégias de ensino e de gestão da sala de aula parecem ser os verdadeiros fatores explicativos. Práticas como o ensino excessivamente centrado no aluno, o uso pouco estruturado das tecnologias digitais e ambientes escolares marcados por elevada indisciplina surgem frequentemente associadas a resultados mais baixos em matemática.
E o ensino centrado no aluno?
Segundo o artigo, os resultados negativos associados ao ensino centrado no aluno não significam que a participação ativa dos alunos seja, em si mesma, prejudicial, mas, sim, que determinadas formas de operacionalização desta abordagem no PISA tendem a ser pouco eficazes em matemática.
Nos estudos mencionados por Wang e colaboradores, o ensino centrado no aluno é frequentemente medido em práticas como trabalho autónomo frequente, descoberta sem orientação explícita, discussão aberta sem forte estrutura conceptual e menor ênfase na explicação direta do professor. De forma consistente, estas práticas aparecem associadas a desempenhos mais baixos, sobretudo quando não são acompanhadas por estrutura clara, sequenciação do conteúdo, feedback frequente e orientação explícita.
Os autores sugerem que a matemática, por exigir forte acumulação conceptual e precisão, sai particularmente beneficiada num ensino estruturado e orientado pelo professor, especialmente em alunos com menores recursos facilitadores de aprendizagem (pais com ensino superior, acesso a livros e recursos educativos, etc.). Além disso, reforçam os autores, práticas centradas no aluno tendem a amplificar desigualdades socioculturais e económicas, favorecendo alunos com maior capital cultural e prejudicando os restantes. Esta associação ajuda a explicar a associação negativa observada de forma transversal nos dados do PISA.
Fatores dos sistemas educativos
Ao nível dos sistemas educativos, surgiram três grandes fatores — recursos financeiros, descentralização e tracking (separação dos alunos por níveis e vias de ensino), com resultados mistos dentro de estudos e entre estudos.
Relativamente aos recursos financeiros, a revisão identificou algumas associações positivas ao desempenho em matemática, mas noutros estudos observaram-se efeitos nulos ou negativos, e vários sugeriram efeitos de limiar, com benefícios sobretudo em países de baixo e médio rendimento e retornos decrescentes nos de maior despesa.
Quanto à descentralização, os resultados também variaram: diferentes dimensões de autonomia escolar (como contratação de professores, currículo, alocação de recursos ou responsabilidade docente) mostraram efeitos positivos, negativos ou nulos, dependendo do país e do grupo de alunos analisado.
Por fim, no que respeita ao tracking, vários estudos revelaram igualmente associações inconsistentes: a maioria apontou efeitos negativos, alguns não encontraram associações significativas e um sugeriu que o impacto dependia da intensidade do tracking.
Fatores do país/macrossociais
Relativamente aos fatores macrossociais, emergiram três grandes dimensões: características socioeconómicas do país, cultura nacional, e imigração e políticas associadas. Contudo, todos estes efeitos revelaram resultados mistos entre estudos.
No plano socioeconómico, o nível socioeconómico do país mostrou-se positivamente associado ao desempenho em matemática em dois estudos, enquanto os subfatores igualdade de género e desenvolvimento económico apresentaram associações inconsistentes, variando segundo indicadores, ciclos do PISA ou nível de riqueza nacional (com possíveis efeitos de limiar nos países mais desenvolvidos).
Quanto à cultura nacional, alguns subfatores (como a cultura confucionista ou a orientação para o longo prazo) surgiram associados positivamente ao desempenho, ao passo que outros (como o individualismo ou a aversão à incerteza) mostraram resultados contraditórios ou nulos.
Por fim, no que respeita à imigração, alguns estudos identificaram efeitos heterogéneos: as concentrações elevadas de imigrantes e as políticas eletivas foram associadas a melhores resultados em alguns países, enquanto as políticas inclusivas não evidenciaram impacto substancial noutros, sugerindo que o efeito da imigração depende dos contextos nacionais e dos seus perfis migratórios distintos.
Quais as recomendações do estudo?
A partir dos resultados da revisão sistemática da literatura selecionada, os autores identificam um conjunto de implicações centrais para a política educativa, organizadas em cinco eixos fundamentais.
Em primeiro lugar, sublinham a necessidade de combater as desigualdades socioeconómicas, uma vez que o estatuto socioeconómico da família é o principal preditor do sucesso em matemática. Defendem, pois, políticas de compensação educativa, apoio precoce e reforço de recursos em contextos socialmente desfavorecidos.
Em segundo lugar, destacam a importância de reduzir o absentismo e a repetência, propondo estratégias de prevenção do abandono e da retenção escolar. Entendem a repetência não como solução pedagógica, mas como sinal de falha do sistema educativo.
Um terceiro eixo centra-se na promoção de ambientes escolares disciplinados e estruturados, salientando que o clima da sala de aula e da escola é decisivo para a aprendizagem, o que exige políticas eficazes de gestão escolar e apoio consistente aos professores.
Em quarto lugar, o estudo defende o reforço da centralidade do professor, questionando abordagens pedagógicas excessivamente centradas no aluno e valorizando práticas estruturadas, com orientação clara, feedback frequente e progressão curricular bem definida.
Por fim, os autores recomendam o desenvolvimento de competências socioemocionais relevantes, destacando que intervenções dirigidas ao aumento da autoeficácia dos alunos e à redução da ansiedade matemática podem ter um impacto significativo no desempenho académico.
Notas finais
A revisão dos 156 artigos científicos sobre a literacia de matemática no PISA, selecionados e analisados segundo critérios rigorosos próprios de uma revisão sistemática da literatura, mostra que o PISA é muito mais do que um simples ranking internacional ou um campeonato entre países. Trata-se de uma poderosa ferramenta de diagnóstico que permite compreender como fatores individuais, familiares, escolares e sistémicos se articulam para produzir sucesso ou insucesso em matemática.
A riqueza dos dados do teste e dos questionários sociodemográficos que o acompanham constitui um manancial de investigação para educadores, famílias, investigadores e decisores políticos. A grande mensagem é que o PISA não é um campeonato internacional, mas um espelho das desigualdades e das escolhas educativas de cada país, e que estas desigualdades podem ser corrigidas com políticas inteligentes, apoio às escolas e estratégias de ensino mais estruturadas.
João Marôco
Fonte: Iniciativa Educação
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