Equity and performance in the National High School Exam: A study on sex and race in Brazilian municipalities

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Abstract

This article discusses equity and inequality of performance for students of public schools, belonging to municipalities between 50 and 500 thousand inhabitants, who applied for ENEM 2017. Analyses segmented by race, sex, maternal education and family income indicated inequality of performance measured by math. For example, there is a better performance for White students, especially male and high-income students, and a strong loss for Black low-income female students. Intramunicipal analyzes are presented with the equity measured obtained through multilevel models (students, schools and municipalities) with random coefficients. Previous contributions, such as Alves et al. (2016), Travitzki et al. (2016) and Travitzki (2017) support this proposal. The results indicated that the majority of the most equitable municipalities in relation to sex and race obtained a lower average performance. On the other hand, the municipalities with less equity are, for the most part, above the average in mathematics. The municipalities that combine quality and equity have a higher family income, a high proportion of White students and a higher average socioeconomic level in the school. Public policies must be proposed in order to enable schools in municipalities with less equity to compensate for differences between social groups.

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How to Cite
Moraes, C. P. de, Peres, R. T., Barbosa, M. T. S., & Pedreira, C. E. (2022). Equity and performance in the National High School Exam: A study on sex and race in Brazilian municipalities. Education Policy Analysis Archives, 30, (68). https://doi.org/10.14507/epaa.30.6971
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Articles
Author Biographies

Caroline Ponce de Moraes, CEFET-RJ

Possui graduação em Estatística pela ENCE (2011), mestrado em Estatística pela UFRJ (2015) e doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação no PESC, UFRJ (2021). Atualmente ela é professora do Departamento de Matemática do CEFET/RJ, campus Maracanã. Tem experiência na área de Estatística Aplicada com ênfase em dados educacionais e Inteligência Computacional.

Rodrigo Tosta Peres, CEFET-RJ

Possui graduação em Licenciatura em Matemática pela UFF (2000), mestrado em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio (2004) e doutorado em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio (2008). Atuou como professor de matemática no Colégio de Aplicação da UERJ entre 2013 e 2014. Atualmente, ele é professor do Departamento de Matemática do CEFET/RJ, campus Maracanã. Tem experiência na área de Inteligência Computacional a Estatística Aplicada a Educação.

Maria Tereza Serrano Barbosa, UNIRIO

Possui graduação em Licenciatura em Matemática (UFPe, 1975), mestrado em Estatística (IMPA, 1979) e doutorado em Saúde Coletiva (UERJ, 2000). Professora titular aposentada da UNIRIO. Principais áreas de interesse: amostragem, modelagem estatística aplicada à saúde e educação estatística.

Carlos Eduardo Pedreira, UFRJ

É professor do Programa de Sistemas e Computação na COPPE/UFRJ. É bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq, nível 1B e Cientista-do-Nosso-Estado da FAPERJ. Obteve o grau de PhD em 1987 pelo Imperial College of Science, Technology and Medicine da Universidade de Londres. Engenheiro, graduado pela PUC-Rio, fez mestrado em Eng. Elétrica (Sistemas) na mesma instituição. É pesquisador visitante na Universidade de Salamanca, Espanha desde 2002. Foi Presidente Fundador da Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional. Recebeu o Prêmio Santander de Ciência e Inovação de 2006. Foi Vencedor do Prêmio Nicola Albano de 2010 (Sociedade Brasileira de Pediatria).