Modelo de previsão do número de alunos em Portugal. Pedro Martins
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- Milena Felgueiras Gil
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1 Modelo de previsão do número de alunos em Portugal Pedro Martins 21 Outubro 2014
2 Introdução Em 1986 a escolaridade obrigatória passou de quatro e três anos (para homens e mulheres, respetivamente) para nove anos, através da lei de bases do sistema educativo. A aprovação da Lei n.º 85/2009, estabeleceu o regime da escolaridade obrigatória para crianças e jovens (dos 6 aos 18 anos) que se encontravam em idade escolar, definindo que esta cessa: 1) Com a obtenção do diploma de curso conferente de nível secundário de habilitação, ou; 2) No momento do ano escolar em que o aluno perfaça 18 anos, Independentemente da obtenção do diploma de qualquer ciclo ou nível de ensino 1
3 Alargamento da escolaridade obrigatória Lei que através de uma disposição transitória, estabelece ainda que: Os alunos que no ano letivo de 2009/10 se matricularam em qualquer dos anos de escolaridade do 1.º ou 2.º ciclos ou no 7.º ano de escolaridade ficaram sujeitos ao limite da escolaridade obrigatória previsto nesta Lei; Os alunos que no ano letivo de 2009/10 se matricularam no 8.º ano de escolaridade e seguintes o limite da escolaridade obrigatória continuou a ser os 15 anos de idade. Em termos práticos, apenas no ano letivo 2014/2015, se irá generalizar na totalidade a escolaridade obrigatória, fazendo com que, nessa altura, todos os jovens, independentemente do nível de escolaridade para o qual se inscreveram, estejam abrangidos pelo 12.º ano de escolaridade ou pelos 18 anos de idade. 2
4 Elementos do modelo de previsão A previsão do número de alunos matriculados em qualquer oferta formativa para jovens em Portugal continental (excluímos as regiões autónomas da Madeira e Açores) tem em conta uma série de fatores determinantes: 1) taxas de conclusão/transição, 2) taxas de retenção, 3) taxas de abandono, 4) idade mínima de permanência no sistema escolar. Procedimentos deste modelo são alicerçados em: 1) Dados censitários das Estatísticas da Educação, 2) Dados mais recentes da distribuição etária em cada ano de escolaridade e em cada oferta formativa. 3) Dados demográficos (nados vivos). 3
5 Evolução do número de nados vivos em Portugal continental por regiões entre 2000 e 2013 Continente Norte Centro Lisboa Alentejo Algarve
6 Evolução do número de nados vivos em Portugal continental por regiões entre 2000 e 2013 Figura 1 - Evolução do número de nados vivos em Portugal continental por regiões Continente Norte Centro Lisboa Alentejo Algarve
7 O modelo de previsão Para a construção do modelo adoptámos a seguinte notação: - representa o total de crianças com 6 anos de idade a 31 de dezembro do ano (onde é medido num referencial de tempo em que o ano mais recente é representado como o ano 0 e pode, por isso, assumir valores inteiros positivos e negativos). - representa o número de jovens com a anos de idade a frequentar o i-ésimo ano de escolaridade da oferta formativa, no ano 0. - representa a previsão para o número de jovens com a anos de idade a frequentar o i-ésimo ano de escolaridade da oferta formativa, no ano. Notando agora que os jovens contabilizados em são, a menos de entradas ou saídas esporádicas do país, um subgrupo das crianças que tinham 6 anos de idade antes do ano a-6 que estamos a considerar como sendo o ano 0, 6
8 O modelo de previsão (cont.) podemos dizer que, nos dá uma estimativa do rácio de um jovem que entrou no 1º ano com 6 anos de idade estar, aos a-6 anos de idade, a frequentar o i-ésimo ano de escolaridade da oferta formativa. Um dos pressupostos do modelo de previsão que adotámos é de que este rácio se manterá constante nos anos futuros sempre que for inferior a 15 anos (idade mínima de escolaridade obrigatória até ao ano letivo de 2008/2009) ou superior a 18 anos (idade a partir da qual a permanência na escola é voluntária de acordo com a nova lei). Note-se que se o aluno completar os 18 anos após o momento da matrícula ainda irá figurar entre os alunos matriculados pelo que, no modelo de previsão, se optou por fazer o devido ajustamento para esta faixa etária. 7
9 O modelo de previsão (cont.) Ao utilizar o rácio acima indicado, evitamos a utilização no modelo de taxas de transição ou de retenção que são sempre condicionais à oferta formativa e ao ano de escolaridade. As variações nessas taxas têm um reflexo direto no maior ou menor número de jovens com idades afastadas da idade modal, num certo ano de escolaridade, pelo que o rácio incorpora todos os fatores aleatórios que levaram a que um jovem com anos de idade esteja a frequentar o i-ésimo ano de escolaridade da oferta formativa. 8
10 . O modelo de previsão (cont.) Para anos, o modelo irá incrementar o valor do rácio de modo a incluir, gradualmente, os alunos que abandonam os estudos com essas idades, utilizando-se para isso como referência as taxas de abandono registadas no ano 0: - taxa de abandono na idade,, no i-ésimo ano de escolaridade da oferta formativa. Por outro lado, como a aplicação do alargamento da escolaridade obrigatória vai abrangendo gradualmente os alunos com idades acima dos 15 anos, é necessário incluir também um parâmetro adequado: - representa a proporção de alunos com anos de idade que, no ano, estão abrangidos pelo alargamento da escolaridade obrigatória. 9
11 O modelo de previsão (cont.) Os dados utilizados como base para o modelo de previsão têm como fonte as Estatísticas da Educação da Direção de Serviços de Estatísticas da Educação (DSEE/DGEEC). A partir desta e das bases de dados dos últimos 15 anos, forma-se o ficheiro com os valores de para. A partir da base de dados mais recente, que define a origem da nossa escala temporal, capturamos o número total de estudantes em cada segmento de idade para o i-ésimo ano escolar da oferta formativa, de acordo com a definição de. As estimativas para as taxas de abandono acima definidas são também apuradas por recurso à informação constante desta base de dados mais recente. 10
12 , O modelo de previsão As previsões são calculadas iterativamente de acordo com as seguintes fórmulas: =, para ;, onde é o número de anos para os quais se pretende obter previsões. =, para, onde =, para, onde 11
13 Previsão do número de alunos de 2011/12 a 2018/19 Aplicação da metodologia já descrita, em dois exercícios anuais, tomando por base os dados das estatísticas da educação 2011/12 e 2012/13; Optámos por uma análise conjunta dos dados do ensino público e privado (uma vez que ainda não é possível apurar as taxas de mobilidade entre os dois sistemas desagregadas por oferta formativa). Optámos ainda por subdividir as diferentes modalidades de oferta formativa para jovens em dois grandes grupos: 1) Os que se enquadram no ensino regular e artístico 2) Os das modalidades de carater vocacional/profissional/tecnológico. 12
14 Diferentes critérios de aplicação do modelo Elemento de aplicação do Modelo Método 1 Método 2 Período de referência 2011/ /13 Rácios Taxas nacionais aplicadas ao Taxas de de cada subregião cálculo das previsões das (NUTS III) aplicadas ao cálculo regiões. das previsões das regiões. O cálculo dos totais do Continente não é a soma das regiões O total para o continente é igual à somas das previsões das regiões Software Microsoft Excel 97 R-Project 13
15 1º Ciclo Ensino Básico (1.º CEB) 2012/13 Ano de Previsões Dados reais Escolaridade 1.º ano º ano º ano º ano Total < > entre os dados reais e as previsões Dados reais 1.º ano º ano º ano º ano Total
16 2º Ciclo Ensino Básico (2.º CEB) 2012/13 Previsões Dados reais 5.º ano º ano Total <> entre os dados reais e as previsões Dados reais 5.º ano º ano Total
17 3ºCiclo Ensino Básico(3.ºCEB) (Regular+Artístico) 2012/13 Previsões Dados reais 7.º ano º ano º ano Total <> entre os dados reais e as previsões Dados reais 7.º ano º ano º ano Total
18 3º Ciclo Ensino Básico (3.º CEB) 2012/13 Previsões Dados reais <> entre os dados reais e as previsões Dados reais
19 Ensino Secundário (Regular+Artístico) Previsões Dados reais 10.º ano º ano º ano Total <> entre os dados reais e as previsões Dados reais 10.º ano º ano º ano Total
20 Ensino Secundário (Outras Modalidades) Previsões Dados reais 10.º ano º ano º ano Total <> entre os dados reais e as previsões Dados reais 10.º ano º ano º ano Total
21 Ensino Secundário Previsões Dados reais <> entre os dados reais e as previsões Dados reais
22 Total de alunos em Portugal Continental Previsões Dados reais <> entre os dados reais e as previsões Dados reais
23 Aplicação do modelo a nível regional (NUTS II) De seguida veremos a aplicação do modelo para o 1º Ciclo do Ensino Básico e Secundário para as regiões Norte e Algarve. Analogamente faremos também a comparação dos dois métodos para estes níveis de ensino. 22
24 1º CEB Região Norte Previsões Dados reais 1.º ano º ano º ano º ano Total <> entre os dados reais e as previsões Dados reais 1.º ano º ano º ano º ano Total
25 Ensino Secundário (Regular + Artístico) Região Norte Previsões Dados reais 10.º ano º ano º ano Total <> entre os dados reais e as previsões Dados reais 10.º ano º ano º ano Total
26 1º CEB Região Algarve Previsões Dados reais 1.º ano º ano º ano º ano Total <> entre os dados reais e as previsões Dados reais 1.º ano º ano º ano º ano Total
27 Ensino Secundário (Regular + Artístico) Região Algarve Previsões Dados reais 10.º ano º ano º ano Total <> entre os dados reais e as previsões Dados reais 10.º ano º ano º ano Total
28 Observações Finais A comparação dos dois métodos torna claro que: 1) a aplicação das percentagens fixas a partir dos rácios do Continente (1º método) conduz a resultados diferentes daqueles obtidos, 2) a partir de rácios para cada uma das regiões e cujo resultado do Continente é a soma de todas as regiões (2º método). As previsões nacionais feitas em 2011/12 revelaram a necessidade de aprofundar o modelo a nível regional, e essas previsões regionais revelaram que os rácios de cada região são elementos fundamentais para obter resultados mais precisos na maioria dos níveis de ensino e numa desagregação regional. Embora no 1º método para o Continente a margem de erro da previsão fosse menor, no 2º método a maior exatidão nos diferentes níveis de ensino permitem melhores previsões dos recursos humanos e financeiros necessários para cada região. A título de exemplo, recentemente aplicou-se o modelo de previsão a pedido do Município da Amadora, sendo os resultados obtidos proporcionais à sua dimensão. É no entanto de realçar que, devido à grande mobilidade entre municípios, a aplicação do modelo é incerta pelo que deve ser apenas feito a pedido dos municípios. Nos próximos anos pretende-se prosseguir com a aplicação deste 2º método, logo após a disponibilização das Estatísticas de Educação de cada ano. 27
29 DGEEC/MEC Av. 24 de Julho, Lisboa Portugal
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