TOWARDS AN OBJECTIVE EVALUATION OF TEACHER PERFORMANCE Página web: http://epaa.asu.edu/ojs/ Artigo recebido: 13/10/2017 Facebook: /EPAAA Revisões recebidas: 29/12/2017 Twitter: @epaa_aape Aceito: 18/03/2018 arquivos analíticos de políticas educativas Revista acadêmica, avaliada por pares, independente, de acesso aberto, e multilíngüe Arizona State University Volume 26 Número 70 11 de junho 2018 ISSN 1068-2341 A Relação entre a Política de Financiamento Estudantil e o Desempenho dos Estudantes de Administração no Enade Márcio Eduardo Garcia Bezerra & Monica Mota Tassigny Universidade de Fortaleza Brasil Citação: Bezerra, M. E. G., & Tassigny, M. M. (2018). A relação entre a política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração no Enade. Arquivos Analíticos de Políticas Educativas, 26(70). http://dx.doi.org/10.14507/epaa.26.3472 Resumo: Os programas de financiamento estudantil Fies e Prouni intensificaram o acesso à educação superior e mobilizaram a criação de cursos, tendo o de administração como um dos mais favorecidos. Contudo, poucos estudos discutiram os aspectos dessa política de fomento ao ensino superior influenciando o desempenho acadêmico dos estudantes. Desta forma, esse artigo objetiva medir, por meio do método dos modelos dependentes de escolha binária (Modelo Probit), a probabilidade de os alunos de administração, participantes nos programas de financiamento, obterem um bom desempenho acadêmico no Enade 2015. Com base nos resultados, concluiu-se que esses programas de financiamento estudantil influenciaram positivamente e significativamente a probabilidade de alunos alcançarem um desempenho acadêmico acima da média dos alunos de administração. As modalidades de custeio dos alunos de administração associadas ao Prouni apresentaram as maiores probabilidades de efeito positivo sobre o desempenho, ao passo que o Fies, embora tenha sido positivo, teve um efeito marginal probabilístico menor em relação ao desempenho acadêmico . Palavras-chave: Enade; Financiamento; Desempenho acadêmico; Administração http://epaa.asu.edu/ojs/ http://dx.doi.org/10.14507/epaa.26.3472 Política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração 2 The relationship between student funding policy and academic achievement of management students in Enade Abstract: Fies and ProUni students financing programs intensified the access to higher education and mobilized the creation of courses, with the management course as one of the most favored. However, few studies have discussed the aspects of this policy to fom ent higher education influencing students' academic performance. In this way, this article aim to measure, through the method of the binary choice dependent models (Probit model), the probability that the management students participating in the financing programs will achieve a good academic performance in Enade 2015. Based on the results, it was concluded that these student funding programs positively and significantly influenced the likelihood of students achieving above - average academic performance of management students. The costing modalities of management students associated with ProUni had the highest probabilities of a positive effect on performance, while Fies, although positive, had a marginal probabilistic marginal effect in relation to academic performance. Keywords: Enade; Financing; Academic performance; Management La relación entre la política de financiación estudiantil y el desempeño de los estudiantes de administración en el Enade Resumen: Los programas de financiación estudiantil Fies y Prouni intensificaron el acceso a la educación superior y movilizaron la creación de cursos, teniendo el de administración como uno de los más favorecidos. Sin embargo, pocos estudios discutieron los aspectos de esta política de fomento a la enseñanza superior influenciando el desempeño académico de los estudiantes. De esta forma, este artículo objetiva medir, por medio del método de los modelos dependientes de elección binaria (Modelo Probit), la probabilidad de que los alumnos de administración, participantes en los programas de financiamiento, obtengan un buen desempeño académico en el Enade 2015. Sobre la base de los resultados , se concluyó que estos programas de financiamiento estudiantil influenciaron positivamente y significativamente la probabilidad de que los alumnos alcanzara un desempeño académico por encima de la media de los alumnos de administración. Las modalidades de costeo de los alumnos de administración asociadas al Prouni presentaron las mayores probabilidades de efecto positivo sobre el d esempeño, mientras que el Fies, aunque fue positivo, tuvo un efecto marginal probabilístico menor en relación al desempeño académico. Palabras-clave: Enade; Financiación; Desempeño académico; La administración A Relação entre a Política de Financiamento Estudantil e o Desempenho dos Estudantes de Administração no Enade Nos anos 2000, a adoção de políticas públicas como instrumento para garantia do acesso à educação superior no país foi intensificada e promoveu um crescimento acelerado, com destaque para o setor privado (Ristoff, 2013; Tachbana, Filho & Komatsu, 2015). Parte desse crescimento, deve-se aos programas de permanência no ensino superior, tais como: o Fundo de Financiamento ao Estudante do Ensino Superior - Fies, o Programa de Apoio a Planos de Reestruturação e Expansão das Universidades Federais – ReUni e o Programa Universidade para Todos – ProUni (Barros, 2015; Corbucci, 2014; Rothen & Barreyro, 2010; Tachbana et al., 2015). O curso de bacharelado em administração, principalmente no ensino particular, foi um dos mais beneficiados por esse crescimento e expansão do sistema de ensino brasileiro (Oliveira & Sauerbronn, 2007; Queiroz et al., 2013; Ristoff, 2013). Em 2015, segundo o Instituto Nacional de Arquivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 70 3 Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (2016), o número de Instituições de Ensino Superior (IES) que ofertaram cursos de graduação voltados para a área de administração chegou a um volume de 1.704 (cerca de 72% do total de IES do país), das quais 213 foram IES públicas e o restante, 1.491, foram IES privadas. Ainda assim, nessas IES, mesmo com encolhimento provocado pela crise no financiamento do Fies e ProUni e também pelo número de vagas ociosas no total de matrículas no ano de 2015 (Barros, 2015; Queiroz et al., 2013), o total de matrículas nos cursos de administração e gerenciamento representou aproximadamente 13% do total de matrículas em todos os cursos no país. Nesse contexto, conforme relataram os estudos de Barros (2015), Bittencourt, Casartelli e Rodrigues (2009), Griboski (2012), Rothen e Barreyro (2010), o governo viu-se obrigado a abrir o mercado para a iniciativa privada, diante da enorme demanda por educação superior, ao mesmo tempo em que se deparou com o problema de cuidar de um amplo sistema educacional e cumprir sua missão constitucional de avaliar a qualidade desse sistema. Para tanto, por meio do Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior (SINAES), o Ministério da Educação (MEC) tem procurado avaliar os três principais pilares do processo educacional, que são a avaliação das instituições, dos cursos e do desempenho dos estudantes, aplicando uma mesma métrica para todas as IES e produzindo conceitos gerais e comparáveis (Bittencourt et al., 2009; Sobrinho, 2010). Entre essas avaliações, umas das mais discutidas é o Exame Nacional de Desempenho de Estudantes (Enade), analisado nesse artigo. Segundo Alcadipani (2011a, 2011b), Paula e Rodrigues (2006), um dos desafios que se apresentam ao ensino superior é a necessidade de conciliar a ampliação do acesso com o controle de um processo de mercantilização do ensino superior. Conforme Alcadipani (2011a, 2011b), Azevedo (2015) e Sguissardi (2015), este crescimento acelerado dos cursos superiores, incluindo os cursos de administração, tem ocorrido sem uma maior garantia sobre a qualidade desses cursos, objetivando mais um processo mercantil do sistema (Azevedo, 2015). De acordo com Azevedo (2015) e Sguissardi (2015), houve uma abertura maior da educação superior a partir da promulgação da Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional, em 1996, e que foi catalisada por programas federais, como o ProUni e Fies, gerando uma massificação do ensino no Brasil. Um dos aspectos a serem questionados não é a expansão do acesso, que é necessária, mas a viabilização deste por meio do uso de recursos públicos escassos (Fies e ProUni) para promover projetos governamentais de incentivo ao financiamento da educação superior sem a busca da excelência do ensino prestado e da promoção de uma educação superior que prime pela excelência da formação dos alunos (Azevedo, 2015; Fabiane & Uem, 2016; Sguissardi, 2015). Mesmo havendo a exigência de aprovação mínima em 75% das disciplinas cursadas, ainda se observam, nos cursos, casos de fraco desempenho de estudantes de ensino superior participantes do Fies e do ProUni (Tribunal de Contas da União, 2009) e uma discrepância enorme entre o número de alunos que entram nas universidades e os que concluem os cursos (Tachbana et al., 2015). Dados do relatório do Tribunal de Contas da União, que avaliou operacionalmente os programas ProUni e Fies (Tribunal de Contas da União, 2009), revelaram que existiam cursos que nunca haviam sido avaliados por meio do Enade e que, dos cursos que participaram da avaliação, 20,9% no ProUni e 24,8% no Fies receberam nota inferior a 3, comprometendo a qualidade da formação dos beneficiários dos dois programas e o alcance de seus objetivos, com o risco de formar uma massa de profissionais com baixa qualificação para o mercado de trabalho brasileiro. Este artigo pretende correlacionar, a partir dos dados dos estudantes de administração no Enade 2015, os mecanismos de financiamento da educação superior em relação ao desempenho acadêmico. Esta política de financiamento baseia-se na promoção do acesso a um maior número possível de estudantes nas IES, fomentando o mercado de ensino com recursos públicos, sem um Política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração 4 critério forçoso de avaliação da eficácia desta política em termos de formação e desempenho acadêmico dos alunos beneficiários. A relevância do artigo está em evidenciar se há necessidade ou não de uma cobrança de critérios mais rígidos em termos de exigência prévia dos ingressantes no ensino superior pela via do financiamento estudantil, considerando a enorme diferença entre o número de alunos que entram nas universidades e os que concluem os cursos, ocasionando vagas ociosas (Tachbana et al., 2015). Também, não obstante o fato de alguns alunos não conseguirem concluir seus cursos superiores por incapacidade financeira, não se deve excluir a possibilidade de que outra grande parte não termina os cursos porque não consegue acompanhar o desenvolvimento educacional do ensino superior (má formação do ensino médio) ou por um fator de baixa qualidade do ensino recebido (Rodriguez, 2012; Silva, 2013; Sobrinho, 2010). Não são encontrados muitos estudos que avaliem aspectos da política de fomento ao ensino influenciando o desempenho acadêmico, como o caso dos mecanismos de financiamento estudantil (Wainer & Melguizo, 2018). A maioria dos estudos abrangendo a avaliação envolve o Enade e se baseia em três principais grupos de fatores que influenciam o desempenho acadêmico dos alunos, que são aqueles relacionados ao corpo discente, ao corpo docente e a infraestrutura das IES (Corbucci, 2007; Costa, Machado, & Neto, 2014; Ferreira, 2015; Glewwe, Hanushek, Humpage, & Ravina, 2013; Hanushek, 2006, 2007; Miranda, Lemos, Oliveira, & Ferreira, 2015). Tendo em vista esse gap de estudos recentes na área de administração que deem conta da correlação dos programas de financiamento estudantil com o desempenho acadêmico dos alunos no Enade, este artigo objetivou medir probabilisticamente os efeitos da participação por parte dos alunos de administração nos programas de financiamento estudantil em relação a um bom ou mau desempenho acadêmico no Enade 2015. Essa medição ocorreu por meio do método dos modelos dependentes, que é o Método Probit (ou de Escolha Binária). A hipótese investigada é se aqueles estudantes beneficiários dos programas de financiamento estudantil possuem mais probabilidades de terem um desempenho acadêmico superior em comparação aos que não receberam ou que receberam outro tipo de benefício. O Desempenho Acadêmico dos Alunos de Ensino Superior e a Política de Financiamento Estudantil do Fies e ProUni A Função de Produção Educacional e os Fatores que Afetam o Desempenho Acadêmico no Ensino Superior, em Administração e Áreas Afins Um dos marcos inicias da teoria da função de produção da educação é o estudo conhecido como “Relatório Coleman” (Coleman et al., 1966), o qual buscou investigar a segregação racial no sistema educacional nos EUA. Para os autores, esperava-se que a grande diferença de desempenho educacional observada entre estudantes brancos e negros seria em razão das diferenças na qualidade da escola frequentada pelos diferentes grupos demográficos. Segundo Hanushek (2007), a maior contribuição do Relatório Coleman foi direcionar a atenção dos estudos subsequentes da teoria das funções de produção da educação para o desempenho dos alunos. O modelo subjacente que evoluiu posteriormente, e que traz como resultado do processo educacional o despenho individual dos estudantes, estaria diretamente relacionado aos insumos que são diretamente controlados pelas decisões políticas (por exemplo, as características das escolas, dos professores, dos currículos e assim por diante) e aqueles não tão controlados, como as famílias e as capacidades de aprendizagem dos alunos. Além disso, esse processo educacional é cumulativo e os insumos aplicados em algum momento no passado afetam os atuais níveis de realização dos estudantes. Arquivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 70 5 Em grande parte dos estudos da teoria da função de produção educacional (Glewwe et al., 2013; Hanushek, 2006, 2007), os insumos relacionados com os antecedentes familiares, geralmente, são caracterizados por características sociodemográficas como educação parental, renda e tamanho da família. Os insumos de pares (outros estudantes), quando incluídos, são tipicamente agregados de características sociodemográficas dos alunos ou para uma escola ou sala de aula. Os insumos da escola incluem o histórico do professor (nível de educação, experiência, sexo, raça, etc), organização escolar (tamanhos das salas de aulas, instalações, despesas administrativas, etc.) e fatores locacionais (por exemplo, níveis médios de despesa da população). As pesquisas em torno da estimativa das funções de produção educacional dizem que atualmente não existe uma relação clara e sistemática entre os recursos e os resultados dos alunos (Hanushek, 2007). De modo geral, pode-se especificar a função de produção educacional como: (01) onde é a performance do estudante i no tempo t, é um vetor de características familiares (cumulativo) do estudante, é um vetor de características da criança (incluindo "habilidade inata"), é um vetor de características escolares (cumulativo), é um vetor de características dos professores, é um vetor de características do pares e é o erro aleatório. Para Waltenberg (2006), inúmeros estudos foram conduzidos para se chegar a essa função e, mesmo assim, não se conseguiu atingir um consenso, sendo o debate ainda marcado por controvérsias, principalmente, no tocante à existência dessa relação direta entre quantidade de insumos e quantidade de produto (desempenho dos alunos nos testes padronizados, por exemplo). Essa controvérsia está baseada de um lado, em como as funções de produção poderiam determinar qual o objetivo de uma IES ou, de modo agregado, de um sistema educativo, isto é, o produto final, e de outro lado, em como estas poderiam combinar e determinar as variáveis explicativas, ou seja, o lado direito da equação, os recursos (inputs- insumos). De maneira propositiva, Waltenberg (2006) vislumbra três caminhos com potencial de evoluir esse debate da função de produção e dirimir essas controvérsias: i) ampliar as funções de produção, incorporando-lhes novos insumos, não exclusivamente monetários, mas também os insumos não monetários ou extramercado; ii) ir além das funções de produção simples e tentar compreender o papel da estrutura de incentivos, das instituições e de características organizacionais dos sistemas educativos, isto é, considerar os custos de transação e não apenas os de produção; iii) aprimorar as técnicas econométricas aplicadas às estimativas de funções de produção de educação, a fim de refinar a distinção entre estudos bem ou mal especificados já realizados e guiar o trabalho empírico futuro. Dentro dessa linha de ampliar a função de produção e compreensão da estrutura de incentivos e de aprimorar as técnicas econométricas é que este artigo se propôs a analisar os fatores relacionados com o mecanismo de incentivo de financiamento dos estudantes dentro do sistema educacional. Sabe-se que há uma riqueza de estudos e uma discussão ainda intensa associando determinantes discente, docente e institucional com desempenho acadêmico, mesmo especificamente para o ensino superior em administração, contudo, nos resultados dos textos trazidos para esse referencial e nas funções de produção conduzidas nesses estudos, fatores relacionados com financiamento dos estudantes foram pouco observados. De acordo com Mushtaq e Khan (2012), existem dois tipos de fatores que afetam o desempenho acadêmico dos alunos, os fatores internos e os externos à sala de aula. Os fatores internos da sala de aula relacionam-se com a competência dos alunos em línguas, horários de aulas, Política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração 6 quantidade de alunos, livros de texto, resultados de testes de classe, instalações de aprendizagem, lição de casa, ambiente da classe, complexidade do material do curso, papel dos professores na classe, tecnologia usada na classe, sistemas de exames etc. Já os fatores externos incluem atividades extracurriculares, problemas familiares e sociais, trabalho, problemas financeiros e outros. Glewwe et al. (2013), ao descreverem os resultados da revisão de literatura de estudos relacionados ao impacto de recursos educacionais sobre o aprendizado e tempo nas escolas em países em desenvolvimento, no período de 1990 a 2010, por qualidade e itens específicos, os autores mostraram que um grupo desses estudos se concentrava na aprendizagem dos alunos medida pelos resultados dos exames e outro grupo relacionado ao tempo dos estudantes nas instituições de ensino, porém em ambos os grupos foram utilizadas como variáveis explicativas aquelas mais tradicionais e relacionadas às instituições, ao corpo docente e ao corpo discente, mas nada diretamente associando financiamento com desempenho. Singh, Malik, e Singh (2016) investigaram os fatores que influenciam o desempenho acadêmico dos alunos na Índia, tentando identificar fatores que não sejam tradicionalmente estudados. O estudo revelou que há um impacto positivo e estatisticamente significativo das facilidades de aprendizagem, comunicação em sala, habilidades e orientação adequada dos pais sobre o desempenho acadêmico dos alunos. Mushtaq e Khan (2012) investigaram os fatores que afetavam o desempenho de um grupo de alunos de faculdades particulares no Paquistão e concluíram que variáveis relacionadas com a comunicação em sala, facilidades de aprendizagem, orientação adequada e estresse familiar afetavam o desempenho acadêmico dos estudantes. Para investigar os fatores associados ao desempenho do aluno nos cursos de administração e contabilidade numa universidade na Turquia, Uyar e Güngörmüş (2011) determinaram oito variáveis que provavelmente teriam impacto no desempenho do aluno. Os resultados indicaram que gênero e pontuação no exame de admissão na universidade não estavam significativamente correlacionados com o desempenho do aluno. A idade do aluno teve influência significativa e negativa no desempenho do aluno. A média de pontuação obtida no ensino médio, o conhecimento prévio, a frequência nas aulas e o grau de matemática estão significativamente relacionados ao desempenho positivo dos alunos no curso de administração e contabilidade financeira. Uma análise dos determinantes da satisfação geral e do desempenho de 1.212 alunos de administração foi realizada por Letcher e Neves (2010), utilizando uma avaliação de conclusão de curso de graduação em administração. Uma análise fatorial das respostas dos alunos resultou na determinação de oito fatores distintos: (a) autoconfiança, (b) satisfação com o currículo, instrução e aulas, (c) satisfação com a qualidade do ensino da matéria, (d) satisfação com atividades extracurriculares e oportunidades de carreira, (e) satisfação com o conselho dos alunos, (f) qualidade do ensino e feedback do instrutor, (g) satisfação com instalações de computação e (h) satisfação com a qualidade e interação dos alunos. Por meio da análise de regressão stepwise, determinou-se a força da relação entre esses fatores e os resultados da regressão, mostrando que o conselho e a qualidade do ensino tiveram pouco ou nenhum efeito sobre a satisfação geral e o desempenho dos estudantes. Autoconfiança, atividades extracurriculares, oportunidades de carreira e qualidade do ensino em geral foram os fatores com maior impacto na satisfação e desempenho. Ferreira (2015) estudou, em sua dissertação de mestrado, os determinantes do desempenho dos alunos de contabilidade em todo o país a partir dos dados do Enade 2012. Para tanto, utilizou um modelo hierárquico linear para avaliar o efeito de cada variável sobre o desempenho acadêmico. Os resultados apontaram que as variáveis mais significativas no nível do aluno para explicar o desempenho foram gênero, estado civil, etnia, bolsa de estudo, forma de ingresso, escolaridade da mãe, a escola onde estudou no ensino médio (pública ou privada), o tipo de ensino médio (tradicional ou profissionalizante), a quantidade de livros, as horas estudadas, a participação em Arquivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 70 7 atividades de iniciação científica, monitoria e extensão. Já no nível da instituição, mostraram-se significativos a categoria administrativa da IES, a região, o número de concluintes participantes no Enade, a nota de ingressantes (Enem) e o percentual de mestres, de infraestrutura e de organização didático-pedagógica. Nesse estudo, as características e atitudes dos alunos responderam por 90% dos determinantes do desempenho, enquanto que as variáveis institucionais (docente e instituição) por apenas 10%. Seguindo o enfoque tradicional dos estudos relacionados ao desempenho dos alunos, mais recentemente, o trabalho de Miranda et al. (2015) identificou variáveis apresentadas na literatura que afetam o desempenho acadêmico no ensino superior na área de negócios. As variáveis encontradas no estudo foram separadas em três grupos: relacionadas ao corpo docente, relacionadas às instituições de ensino e relacionadas ao corpo discente. Como principais resultados, constatou-se que as variáveis relacionadas ao corpo discente foram as que mais fortemente explicaram o desempenho acadêmico, tais como status socioeconômico, absenteísmo, desempenho escolar anterior, conhecimento prévio do conteúdo, área de especialização do discente, horas de estudo, motivação e tipo de aprendizagem. Em segundo lugar, estavam as variáveis relacionadas ao corpo docente, como a estratégia ou método de ensino, experiência profissional do docente e credenciais profissionais. Em outro estudo Ganz, Araújo, Alberton e Kroenke (2016) compararam se o desempenho entre acadêmicos de Administração de IES públicas e privadas se diferenciavam em função da categoria da IES. Para isto, optaram por realizar um estudo descritivo de natureza quantitativa, com levantamento de dados secundários referentes às instituições de ensino superior públicas e privadas que tiveram acadêmicos participantes do ENADE nos anos de 2006, 2009 e 2012. Por meio da análise de correspondências múltiplas, verificou-se que, de uma maneira geral, o desempenho acadêmico das instituições de ensino superior públicas apresentou melhores resultados em relação ao das IES privadas. Nicolini, Andrade, Torres e Calderón (2014), também objetivando verificar a performance dos cursos de bacharelado em administração que vêm sendo ofertados por universidades, centros universitários e faculdades, públicas e privadas, utilizaram como parâmetros os resultados obtidos pelos estudantes nas três edições da prova do Enade de 2006, 2009 e 2012. As conclusões demonstram um aumento de qualidade na história recente deste ensino, especialmente em centros universitários e universidades. As instituições públicas se apresentaram como as melhores opções para o estudante, embora tenha-se constatado nas faculdades públicas uma baixa qualidade no curso ofertado e, por isso, necessidade de maior atenção. Em relação ao setor privado, as melhoras de seu desempenho são significativas e em todos os tipos de organizações. Já para Silva, Sinay, Rezende e Araújo (2015), o crescimento do número de alunos em IES fez com que se despertasse o interesse sobre o estudo dos mecanismos de avaliação de controle da qualidade de ensino dessas instituições. Utilizando a análise fatorial e a regressão múltipla, analisaram os fatores que impactam o desempenho dos estudantes de Administração na nota do Enade. Os resultados encontrados apontaram para a maturidade do aluno e suas bases educacionais como fatores relacionados ao desempenho acadêmico. A Política de Financiamento Estudantil do Fies e ProUni O Fundo de Financiamento Estudantil (Fies) é um programa do Ministério da Educação destinado a financiar a graduação na educação superior de estudantes matriculados em cursos superiores não gratuitos, na forma da Lei 10.260/2001. Podem recorrer ao financiamento os estudantes matriculados em cursos superiores que tenham avaliação positiva nos processos conduzidos pelo Ministério da Educação. Política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração 8 Em 2010, o Fies passou a funcionar em um novo formato: a taxa de juros do financiamento passou a ser de 3,4% a.a., o período de carência passou para 18 meses e o período de amortização para três vezes o período de duração regular do curso mais 12 meses. O Fundo Nacional de Desenvolvimento da Educação (FNDE) passou a ser o agente operador do Programa para contratos formalizados a partir de 2010. Além disso, o percentual de financiamento subiu para até 100% e as inscrições passaram a ser feitas em fluxo contínuo, permitindo ao estudante solicitar o financiamento em qualquer período do ano. Já o Programa Universidade para Todos (ProUni) é um programa do MEC, criado pela Lei nº 11.096, de 13 de janeiro de 2005, que concede bolsas de estudo integrais e parciais de 50% em instituições privadas de educação superior, em cursos de graduação e sequenciais de formação específica, para estudantes brasileiros sem diploma de nível superior. Podem participar do ProUni os estudantes brasileiros que não possuam diploma de curso superior e que atendam a pelo menos uma das condições: i) ter cursado o ensino médio completo em escola da rede pública; ii) ter cursado o ensino médio completo em escola da rede privada, na condição de bolsista integral da própria escola; iii) ter cursado o ensino médio parcialmente em escola da rede pública e parcialmente em escola da rede privada, na condição de bolsista integral da própria escola privada; iv) ser pessoa com deficiência; v) ser professor da rede pública de ensino no efetivo exercício do magistério da educação básica e integrando o quadro de pessoal permanente da instituição pública e concorrer a bolsas exclusivamente nos cursos de licenciatura. Nesses casos, não há requisitos de renda. Para concorrer às bolsas integrais o candidato deve ter renda familiar bruta mensal de até um salário mínimo e meio por pessoa. Para as bolsas parciais de 50%, a renda familiar bruta mensal deve ser de até três salários mínimos por pessoa. No ano de 2014, o MEC, por meio da Portaria Normativa nº 21, de 26 de dezembro (Ministério da Educação, 2014), propôs iniciar uma seleção mais criteriosa dos beneficiários dos programas de financiamento estudantil Fies e ProUni mudando algumas regras para obtenção do benefício. No caso do Fies, os interessados precisariam de uma média mínima de 450 pontos no Enem e a redação não poderia ser zerada. Também foram estabelecidos limites para o reajuste da mensalidade, limites de atendimento de pedidos de contrato de acordo com a nota do curso e redistribuição de contratos para beneficiar regiões que tinham atendimento mais baixo do programa. Já no ProUni, seus interessados deveriam ter realizado o Enem e obtido a pontuação mínima necessária para concorrer ao curso que desejassem. Além disso, a renda familiar não deveria ultrapassar três salários mínimos por pessoa. Nas primeiras edições do programa, os alunos com bolsa parcial ou integral tinham como opção realizarem a matrícula em outro curso ou faculdade e usufruírem do Fies para o pagamento das mensalidades, porém, nas novas regras, isso não será mais permitido. O aluno beneficiado com o ProUni só poderá solicitar o Fies se for beneficiado apenas com a bolsa parcial (50%) e necessitar do financiamento estudantil para custear a outra metade da mensalidade (Ministério da Educação, 2014). Além disso, a partir do segundo semestre de 2015, os financiamentos concedidos com recursos do Fies passaram a ter taxa de juros de 6,5% ao ano com vistas a contribuir para a sustentabilidade do programa. O intuito seria também realizar um realinhamento da taxa de juros às condições existentes no cenário econômico e à necessidade de ajuste fiscal. Contudo, essas medidas geraram descontentamento de entidades representativas do setor de ensino superior privado nacional, que entraram com ações na justiça para tentar barrar as medidas (Tokarnia, 2015), contra argumentando que tal medida prejudicaria, principalmente, o acesso dos alunos mais carentes de escolas públicas. Dada essa discussão em torno da implementação de critérios mais rígidos para obtenção do financiamento estudantil, a avaliação da validade de tais exigências deve ser buscada de maneira a pautar um debate equilibrado em torno do objetivo dos programas, que é de aumentar o acesso ao Arquivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 70 9 ensino superior sem perder de vista a qualidade do ensino ofertado. Ainda no ano de 2014, também foi promulgada a Lei nº 13.005/2014, que aprovou o Plano Nacional de Educação - PNE, com vigência por dez anos, apresentando um conjunto de metas e estratégias para o desenvolvimento da educação nacional na próxima década. De um total de vinte metas traçadas para o plano decenal, as metas 12, 13 e 14 estão associadas ao sistema educacional superior do país e à sua expansão, tendo no financiamento estudantil um importante instrumento estratégico de apoio a essa política. No caso da meta 12, esta busca elevar a taxa bruta de matrícula na educação superior para 50% e a taxa líquida para 33% da população de 18 a 24, assegurada a qualidade da oferta e expansão para, pelo menos, 40% das novas matrículas no segmento público. De maneira a atingir essa meta, os programas de financiamento estudantil Fies e ProUni estão explicitamente citados nas estratégias (12.5, 12.6 e 12.20) que irão compor o conjunto de ações para alcançar esse objetivo. Ressalta-se que com essa política, o financiamento das IES privadas deve continuar a ser expandido, pois estratégias como a 12.6 e 12.20 preveem a expansão do financiamento estudantil por meio do ProUni e do Fies, inclusive dispensando progressivamente a exigência de fiador mediante a constituição de um fundo garantidor do financiamento (Oliveira & Dourado, 2016). Essa expansão e atenção às metas do PNE do ensino superior deverão certamente ser objeto de atenção do setor privado, norteando as ações e planejamento desse setor nos próximos dez anos (Minto, 2015; Oliveira & Dourado, 2016) Mesmo o processo nacional de avaliação das IES tendo revelado um sistema educacional complexo e diversificado de instituições que precisavam se organizar para tentar garantir a qualidade e o aperfeiçoamento de seus processos e os resultados acadêmicos (Sobrinho, 2010), a PNE (2014- 2024) continua a promover a expansão das IES sem debater questões relacionadas ao financiamento estudantil, fomentando esse modelo de sistema de ensino superior e seus resultados. Pouco se debateu, por exemplo, em relação aos resultados do Enade, a eficácia dos programas em termos de desempenho dos alunos beneficiários. Relação entre os Programas Fies e ProUni e o Desempenho Acadêmico Em um estudo relacionado com financiamento, Wainer e Tatiana (2018) compararam as notas obtidas nos Enades de 2012 a 2014 por alunos que entraram no ensino superior via cotas ou que receberam bolsa do ProUni ou empréstimo via Fies com a nota de seus colegas de classe que não receberam o benefício correspondente. A comparação foi feita usando a diferença entre as médias das notas padronizadas dos exames gerais e específicos do Enade. Nos resultados apresentados, os alunos cotistas tiveram desempenho equivalente ao de seus colegas de classe não cotistas, assim como os alunos que receberam empréstimo do Fies. Alunos que receberam bolsa do ProUni tiveram desempenho superior ao dos seus colegas de classe. Esse estudo de Wainer e Melguizo (2018) suscita que o problema pode não ser o aluno que recebe o financiamento, visto que esse aluno, por uma motivação e esforço próprio, compensa o problema de má qualidade de algumas instituições de ensino que recebem alunos beneficiários desses programas de financiamento. Portanto, o foco das novas exigências do MEC pode não ser os alunos, mas as IES. Em outro trabalho, Vilela, Menezes-Filho e Tachibana (2016), utilizando os microdados do Enem e do Censo da Educação Superior, quantificaram e qualificaram estimativas do impacto causado pela política de cotas sobre a distribuição de notas nas universidades, por meio de simulações sobre os efeitos das cotas. Os resultados mostraram que a maior diversidade nas universidades federais introduzida pelas cotas não acarretou ingresso de alunos com notas significativamente menores quando comparado com o cenário sem cotas. Isso ocorre devido à existência de potenciais cotistas no primeiro decil de notas em número suficiente para preencher as vagas reservadas. Política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração 10 Verifica-se, por esses dois últimos trabalhos citados, que o debate não é simples nem encerra questão quanto ao apoio, seja pelas cotas seja por programas de financiamento, em relação ao maior acesso às instituições de ensino e ao desempenho acadêmico. Dessa maneira, a partir das análises dos dados do Enade 2015 dos alunos de Administração, pretende-se contribuir para o enriquecimento dessa discussão, trazendo elementos e aspectos relevantes quanto à avaliação dos programas de financiamento em um curso específico, que foi um dos mais beneficiados pela política e dada a sua abrangência no conjunto de IES. Metodologia Classifica-se esse trabalho como uma pesquisa quantitativa (Malhotra, 2006), visto que busca uma evidência conclusiva, baseada em uma amostra grande e representativa do Exame Nacional de Desempenho de Estudantes 2015, além de permitir uma aplicação de análise estatística. Quando se fala em análise de dados, há três grupos de possibilidades de tratamentos (Silva, Lopes & Junior, 2014), dos quais se utilizou o terceiro grupo de testes, que é dos multivariados e análise de múltiplas variáveis ao mesmo tempo. Nesses métodos, existem os modelos dependentes e os modelos independentes. Nesse trabalho será adotado um método dos modelos dependentes, que é o do Método Probit (ou de Escolha Binária). Banco de Dados O estudo utilizou o banco de dados do Exame Nacional de Desempenho de Estudantes de 2015. Esse exame avalia o rendimento dos concluintes dos cursos de graduação em relação aos conteúdos programáticos, às habilidades e competências adquiridas em sua formação. A primeira aplicação do Enade ocorreu em 2004 e a periodicidade máxima da avaliação é trienal para cada área do conhecimento (INEP, 2015). O recorte foi o dos estudantes dos cursos de administração e de administração pública, cujos códigos são “1” e “100”. Outro critério de seleção foi em relação ao tipo de presença na prova, sendo selecionados apenas aqueles estudantes que estavam com a situação “OK”, código “555”. Também foram eliminadas da amostra as linhas que possuíam “missing” ou cuja resposta foi não concludente. Portanto, ao final, o número de alunos analisados para o curso de administração foi de 123.331 observações. Método de Análise A modelagem proposta para avaliar o desempenho dos estudantes de administração no Enade 2015 que participavam de programas de financiamento estudantil foi a do método probit. Esse modelo é comumente usado no caso de a variável dependente ser qualitativa (Greene, 2003). Quando a variável dependente é do tipo qualitativa dicotômica devem ser adotadas técnicas de regressão binária, cujas principais são as do tipo probit e logit, em que um dos principais objetivos desse tipo de regressão é estimar a probabilidade de ocorrência de determinado evento, interpretando-o em termos probabilísticos (Greene, 2003). Para fazer o processamento das informações e do banco de dados, foi utilizado o software estatístico R (The R Project for Statistical Computing). Com este, foram realizadas as tabulações no banco de dados, a seleção das variáveis do modelo, a montagem dos dados (valores das variáveis), e, por fim, o processamento pelo método probit. Para esse estudo, foi criada, a partir das notas gerais dos alunos de administração no Enade 2015, uma variável qualitativa binária, na qual se atribuiu valor 1 ao fato de o aluno possuir um desempenho acadêmico com uma nota igual ou acima da média geral no curso de administração, que Arquivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 70 11 é de 41,7 (INEP, 2017), e 0 quando o aluno teve um desempenho acadêmico abaixo da média geral no curso de administração. Com base nos estudos de Hanushek (2006, 2007), Corbucci (2007), Glewwe et al. (2011), Glewwe et al. (2013), Miranda et al. (2015), Ferreira (2015) a inferência sobre o desempenho acadêmico dos alunos de administração no Enade foi controlada a partir de determinantes relacionados ao corpo discente, ao corpo docente e à infraestrutura das IES como fatores de controle que influenciariam na probabilidade de o aluno ter ou não um bom desempenho acadêmico no ano de avaliação do exame. Dentro desse grupo de fatores, especificamente, esse artigo está interessado nos efeitos da participação por parte dos alunos nos programas de financiamento estudantil e sua relação com o desempenho acadêmico. As variáveis exógenas estão representadas pelo vetor X, sendo este vetor responsável pela explicação de o estudante estar com bom desempenho ou não (variável dependente Y), ou seja: (02) (03) Sendo a variável dependente qualitativa e a função de distribuição normal, a esperança de é expressa por: (04) ou A estimação dos parâmetros é feita pelo método de máxima verossimilhança, em que cada observação é tratada como sendo retirada de uma distribuição de Bernoulli: (05) aplicando logaritmo  (06) Para testar o método de máxima verossimilhança, é preciso fazer a condição de 1ª ordem e igualar a zero, obedecendo a condição de máximo: (07) onde é a função densidade de probabilidade e é a função distribuição de probabilidade. Devido à função normal não ser linear nos parâmetros, o modelo necessitará de um método interativo para a solução, tais como o de Gauss-Newton, Newton-Raphson, entre outros, para encontrar a solução (Greene, 2003). Efeitos Marginais Os parâmetros do modelo não representam os efeitos marginais na variável dependente, havendo a necessidade de calculá-los. O efeito marginal seria o impacto que uma mudança em probabilidade de um estudante num determinando contexto estar igual ou acima da média de 41,7 na nota geral para administração no Enade probabilidade de um estudante num determinado contexto estar abaixo da média de 41,7 na nota geral para administração no Enade Política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração 12 alguma variável do vetor X teria sobre a probabilidade de 1 i Y . Neste caso, o efeito marginal segue como: (08) em que é a função de distribuição, é a função densidade de probabilidade e β é o parâmetro de interesse. No trabalho, o efeito marginal a ser investigado é o da participação em programas de financiamento estudantil sobre o desempenho acadêmico dos estudantes de administração na prova do Enade 2015. Por exemplo, segundo os critérios vigentes do Fies à época do exame, disposto no capítulo V da Portaria Normativa nº 15, de 08/07/2011, no artigo 23, inciso I, é considerado impedimento à manutenção do financiamento a não obtenção de aproveitamento acadêmico em pelo menos 75% das disciplinas cursadas pelo estudante no último período letivo financiado pelo Fies. Portanto, o fato de participar do programa supõe-se um desempenho acadêmico satisfatório mínimo. A hipótese que se deseja investigar é se os alunos que participam de programas de financiamento estudantil têm tido um bom desempenho acadêmico em comparação aos alunos que não recebem qualquer auxílio financeiro para estudar nos cursos de administração investigados, isto é, se o fato de receberem auxílio contribui positivamente na probabilidade de terem um desempenho igual ou acima da média. Variáveis Utilizadas no Modelo O conjunto de variáveis de controle do modelo seguiu como parâmetro para as classificações propostas nos estudos de Corbucci (2007), Glewwe et al. (2011), Miranda et al. (2015), Ferreira (2015). Em comum, esses estudos agrupam as principais variáveis em três grandes conjuntos de determinantes do desempenho, que são: discente; docente e instituição. A partir desses autores, o desempenho seria dado segundo a função de produção educacional P = f (S, C, Q), na qual P é a probabilidade de um aluno atingir determinado desempenho a partir do grupo de variáveis S, que representa as variáveis da origem socioeconômica do aluno; C, que representa o contexto socioeconômico da IES; e Q seriam a qualidade e os métodos e serviços usados no ensino, incluindo o corpo docente. A tabela 1 traz a descrição e as frequências ou as médias das variáveis escolhidas para o modelo. Tabela 1 Descrição das variáveis, frequências e médias Variáveis Descrição Frequência (dummy)/Média (contínua) Variável Dependente Desempenho (Dummy) =1 nota acima da média 0,51 Variáveis exógenas Aspectos socioeconomicos do aluno Financiamento Fies e/ou Prouni (Dummy) Curso gratuito =1 o aluno em curso gratuito 0,12 Recurso próprio =1 o aluno custeia o curso 0,45 Arquivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 70 13 Tabela 1 (Cont.) Descrição das variáveis, frequências e médias Variáveis Descrição Frequência (dummy)/Média (contínua) ProUni integral =1 o ProUni custeia 100% da mensalidade 0,08 ProUni parcial, apenas =1 o ProUni custeia 50% da mensalidade 0,03 Fies, apenas =1 o aluno é financiado pelo Fies 0,13 ProUni parcial e Fies =1 o ProUni custeia 50% e o Fies 50% 0,01 Bolsa (governo, IES, empresa, etc) =1 recebe bolsa do governo, da IES, etc 0,16 Financiamento bancário ou da IES =1 Financiamento bancário ou da IES 0,02 Aluno trabalha (Dummy) =1 o aluno trabalha 0,76 Sexo (Dummy) =1 masculino 0,42 Idade Variável Contínua 28,34 Cor ou raça (Dummy) Branco =1 branco 0,59 Preto =1 preto 0,07 Pardo =1 pardo 0,31 Amarelo =1 amarelo 0,02 Indígena =1 amarelo 0,005 Escolaridade do pai (Dummy) Sem escolaridade =1 pai não possui escolaridade 0,06 Fundamental incompleto =1 pai estudou no máximo até a 4ª série 0,32 Fundamental completo =1 pai completou ensino fundamental 0,17 Médio completo / Superior incompleto =1 pai completou ensino médio 0,30 Superior completo =1 pai completou ensino superior 0,12 Pós-graduação =1 pai fez pós-graduação 0,04 Escolaridade da mãe (Dummy) Sem escolaridade =1 mãe não possui escolaridade 0,04 Fundamental incompleto =1 mãe estudou no máximo até a 4ª série 0,28 Fundamental completo =1 mãe completou ensino fundamental 0,17 Médio completo / Superior incompleto =1 mãe completou ensino médio 0,33 Superior completo =1 mãe completou ensino superior 0,12 Pós-graduação =1 mãe fez pós-graduação 0,06 Renda média familiar (Dummy) Até 1,5 salário mínimo =1 renda familiar até 1,5 SM 0,10 Política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração 14 Tabela 1 (Cont.) Descrição das variáveis, frequências e médias Variáveis Descrição Frequência (dummy)/Média (contínua) 1,5 até 3,0 salários mínimo =1 renda familiar até 3,0 SM 0,27 3,0 até 4,5 salários mínimo =1 renda familiar até 4,5 SM 0,23 4,5 até 6,0 salários mínimo =1 renda familiar até 6,0 SM 0,15 6,0 até 10,0 salários mínimo =1 renda familiar até 10,0 SM 0,14 Mais de 10,0 salários mínimo =1 renda familiar mais de 10,0 SM 0,11 N° de pessoas no domicílio Variável Contínua 2,57 Escola que estudou ensino médio (Dummy) =1 o aluno cursou escola pública 0,75 Modalidade de ensino médio concluído (Dummy) =1 ensino médio tradicional 0,84 Aspectos motivacionais do aluno Horas dedicadas ao estudo em casa (Dummy) Não estuda =1 o aluno não estuda em casa 0,07 Uma até três horas de estudo =1 o aluno estuda uma até três horas 0,5 Até sete horas de estudo =1 o aluno estuda até sete horas 0,26 Doze ou mais horas de estudos =1 o aluno estuda doze ou mais horas 0,14 Nº de anos entre ensino médio e início do superior Variável Contínua 5,58 Vocação acadêmica (Dummy) =1 o aluno tem vocação 0,08 Motivação para escolha do curso (Dummy) =1 qualidade/reputação do curso 0,34 Aspectos geográficos, organizacionais, infraestrutura e corpo docente das IES Região da IES (Dummy) Norte (NO) =1 IES na região NO 0,04 Nordeste (NE) =1 IES na região NE 0,15 Sudeste (SE) =1 IES na região SE 0,46 Sul (S) =1 IES na região S 0,26 Centro-oeste (CO) =1 IES na região CO 0,09 Rede de ensino (Dummy) =1 IES pública 0,14 Organização Acadêmica (Dummy) Universidade =1 Universidade 0,45 Instituto Federal =1 Instituto Federal 0,004 Centro Federal de Educação Tecnológica =1 Centro Federal 0,001 Faculdade =1 Faculdade 0,40 Centro Universitário =1 Centro Universitário 0,14 Percepção do aluno da Infraestrutura Variável Contínua 4,50 Arquivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 70 15 Tabela 1 (Cont.) Descrição das variáveis, frequências e médias Variáveis Descrição Frequência (dummy)/Média (contínua) Percepção do aluno dos professores Variável Contínua 5,14 % de Professores com doutorado, em regime integral DE ou integral sem DE (em exercício) Variável Contínua 7,54 Nota: Enade 2015, Censo da Educação Superior 2015. Elaboração dos autores. Neste trabalho, o desempenho acadêmico dos estudantes de administração foi medido por meio de uma proxy, uma dummy criada que assumiu valor 1(um) quando o aluno obteve média superior ou igual à média nacional dos estudantes de administração, de 41,7 pontos, na nota geral do Enade 2015 (INEP, 2017), e 0 (zero) quando essa média foi abaixo. De acordo com a tabela 1, de uma amostra de 123.331 alunos de administração que participaram do Enade 2015, 51% obtiveram desempenho igual ou acima da média nacional. No caso da variável de interesse, que trata dos programas de financiamento estudantil, os alunos foram agrupados segundo a forma utilizada para custear todos ou maior parte de seus estudos. Portanto, foram subdivididos em oito categorias, a saber: alunos que estudam em curso gratuito; alunos que custeiam seu curso que é pago; alunos que se beneficiam do ProUni para custear 100% das mensalidades; alunos que se beneficiam do ProUni para custear 50% das mensalidades, sendo o restante com recursos próprios; alunos financiados pelo Fies; alunos que se beneficiam do ProUni para custear 50% das mensalidades e ao mesmo tempo utilizam o Fies para financiar os 50% restantes; alunos que recebem bolsa de estudo do governo ou da própria IES ou de uma empresa etc; e, por fim, alunos que se utilizam do financiamento bancário ou do financiamento da própria IES para pagar seus estudos. Observa-se que, da amostra de alunos de administração, 25% utilizaram os programas do governo de financiamento estudantil ProUni e Fies. A maior parte, 45%, utilizou recursos próprios para estudar em uma IES. Outra forma expressiva de obter recursos foi por meio das bolsas de estudo do governo, das IES, de empresas, etc, das quais 16% dos estudantes que fizeram o Enade foram beneficiados. Em relação aos aspectos socioeconômicos desses estudantes de administração analisados, 76% trabalhavam, 42% eram do sexo masculino, a idade média foi de 28 anos, 59% consideraram-se brancos e apenas 7% negros. Em 55% dos alunos, a escolaridade do pai era até o ensino fundamental ou menos, sendo o maior percentual para os estudantes com pai que estudou até a quarta série (32%). Em relação à escolaridade da mãe, 49% dos alunos possuíam mães que estudaram até o fundamental ou menos, sendo a maior parcela até a quarta série (28%). Para 37%, a renda familiar chegava no máximo a três salários mínimos. O número médio de pessoas residindo no mesmo domicílio dos estudantes foi de cerca de três moradores. A maioria, 75%, é originária do ensino médio de escola pública, tendo a maior parte cursado o ensino médio tradicional, 85%. O restante cursou o ensino profissionalizante técnico, profissionalizante magistério, supletivo e outra modalidade. Ainda no grupo de variáveis do corpo discente, tratando dos aspectos de controle motivacionais, mais de 53% dos estudantes dedicaram de uma até três horas de estudos semanais. A diferença média de anos entre o término do ensino médio e o início do ensino superior foi de cerca de seis anos. Apenas 8% demonstraram vocação acadêmica, isto é, ao longo da trajetória acadêmica Política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração 16 apenas esse percentual de estudantes respondeu ter recebido algum tipo de bolsa acadêmica (iniciação científica, extensão, monitoria/tutoria, PET-Programa de Educação Tutorial ou outro tipo). Quanto à escolha da IES, criou-se uma variável binária na qual foi atribuído valor 1 para o fato de aluno ter escolhido a instituição pelo fator qualidade/reputação e zero para outro motivo (gratuidade, preço da mensalidade, proximidade da residência, etc). Para 34% dos estudantes o fator qualidade/reputação da IES preponderou. Por último, o grupo de variáveis de controle associadas aos aspectos geográficos, organizacionais e de infraestrutura das instituições de ensino superior e o grupo de variáveis relacionadas ao corpo docente. No primeiro grupo, 46 % dos alunos da amostra cursaram administração em uma IES da região sudeste, 26% sul, 15% nordeste, 9% centro-oeste e 4% norte, sendo que 14% desse total estudaram em uma IES pública. Em relação à organização acadêmica da IES, 45% dos estudantes cursaram administração em universidades, 40% em faculdades, 14% em centros universitários e 0,5% nos institutos federais e centros federais de educação tecnológica. Quanto à infraestrutura, foi criado um fator de percepção da qualidade dessa infraestrutura (variável contínua), a partir das respostas 59 a 68 do questionário do estudante 2015 do Enade, nas quais foram somados os valores das respostas e dividido pelo número questões. Cada resposta variava numa escala de 1 (discordo totalmente) a 6 (concordo totalmente), esta última mais favorável às IES. O fator médio foi de 4,5 pontos, portanto, para os alunos, a percepção da qualidade da infraestrutura das IES esteve mais próximo do nível adequado, em média. No grupo de variáveis do corpo docente, também utilizou-se a mesma técnica para criar a variável percepção do aluno sobre o trabalho dos professores. Utilizou-se o grupo de questões 29, 37, 38, 39, 55, 56, 57 e 58 do mesmo questionário de estudante. O fator médio de percepção foi de 5,14, o que denota que a maior parte dos alunos entendeu que os métodos, os conteúdos e as técnicas de ensino utilizadas pelos professores foram, em média, adequados. Ainda no grupo docente, a partir dos dados do censo da educação superior 2015, calculou-se e vinculou-se a cada IES do aluno o percentual de professores doutores, em regime de trabalho de tempo integral com dedicação exclusiva ou integral sem dedicação exclusiva, em situação de exercício, sobre o total de docentes de cada IES em exercício. O percentual médio foi de cerca de 7,5% de docentes com doutorado em regime integral (DE ou sem DE) nas IES que possuem algum curso de administração. Resultados e Discussões Os resultados dispostos na tabela 2 trazem as informações sobre como alterações nas variáveis independentes afetam o desempenho acadêmico dos alunos do curso administração no Enade 2015, isto é, mostram os efeitos marginais, que representam a mudança de probabilidade quando a variável independente aumenta em uma unidade. Para variáveis contínuas, isso representa a mudança instantânea, dado que a unidade pode ser muito pequena. Para variáveis binárias, a mudança é de 0 a 1. Arquivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 70 17 Tabela 2 Efeitos marginais sobre o desempenho acadêmico dos alunos do curso de administração no Enade 2015 Variável Agrupado ProUni e Fies Somente Fies Somente ProUni Efeito Marginal dF/dX P-value Efeito Marginal dF/dX P-value Efeito Marginal dF/dX P-value Aspectos socioeconômicos do aluno Financiamento Fies e/ou ProUni (Dummy) Curso gratuito 0,1997*** 0,0000 0,2013*** 0,0000 0,1964*** 0,0000 Recurso próprio 0,0677*** 0,0000 0,0672*** 0,0000 0,0682*** 0,0000 ProUni integral 0,3771*** 0,0000 - - 0,3747*** 0,0000 ProUni parcial, apenas 0,2373*** 0,0000 - - 0,2341*** 0,0000 Fies, apenas 0,115*** 0,0000 0,1167*** 0,0000 - - ProUni parcial e Fies 0,1927*** 0,0000 - - - - Bolsa (governo, IES, empresa, etc) 0,1189*** 0,0000 0,119*** 0,0000 0,1176*** 0,0000 Aluno trabalha (Dummy) -0,0217*** 0,0000 -0,0203*** 0,0000 -0,0234*** 0,0000 Sexo (Dummy) 0,0531*** 0,0000 0,0502*** 0,0000 0,0525*** 0,0000 Idade -0,0095*** 0,0000 -0,0093*** 0,0000 -0,0094*** 0,0000 Cor ou raça (Dummy) Branco 0,0351 0,1015 0,0197 0,3816 0,0571** 0,0145 Preto 0,0046 0,8360 -0,0143 0,5379 0,0248 0,2995 Pardo 0,0092 0,6676 -0,0069 0,7589 0,032 0,1700 Amarelo 0,002 0,9336 -0,0112 0,6556 0,0318 0,2179 Escolaridade do pai (Dummy) Sem escolaridade -0,0474*** 0,0000 -0,0508*** 0,0000 -0,0496*** 0,0000 Fundamental incompleto -0,0364*** 0,0002 -0,0348*** 0,0004 -0,0353*** 0,0005 Fundamental completo -0,0351*** 0,0003 -0,0353*** 0,0004 -0,0357*** 0,0005 Médio completo / Superior incompleto -0,0379*** 0,0000 -0,0351*** 0,0002 -0,0404*** 0,0000 Superior completo -0,0371*** 0,0001 -0,0362*** 0,0002 -0,0371*** 0,0002 Escolaridade da mãe (Dummy) Sem escolaridade -0,021* 0,0570 -0,0206* 0,0778 -0,022* 0,0653 Fundamental incompleto -0,0008 0,9170 0,0025 0,7637 -0,0015 0,8525 Fundamental completo -0,0074 0,3489 -0,0077 0,3496 -0,0062 0,4544 Médio completo / Superior incompleto -0,0044 0,5397 -0,0051 0,4955 -0,0053 0,4838 Superior completo -0,0002 0,9757 0,0009 0,9102 -0,0014 0,8650 Política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração 18 Tabela 2 (Cont.) Efeitos marginais sobre o desempenho acadêmico dos alunos do curso de administração no Enade 2015 Variável Agrupado ProUni e Fies Somente Fies Somente ProUni Efeito Marginal dF/dX P-value Efeito Marginal dF/dX P-value Efeito Marginal dF/dX P-value Renda média familiar (Dummy) Até 1,5 salário mínimo -0,2276*** 0,0000 -0,2227*** 0,0000 -0,233*** 0,0000 1,5 até 3,0 salários mínimos -0,1598*** 0,0000 -0,1576*** 0,0000 -0,1673*** 0,0000 3,0 até 4,5 salários mínimos -0,107*** 0,0000 -0,1059*** 0,0000 -0,1108*** 0,0000 4,5 até 6,0 salários mínimos -0,0688*** 0,0000 -0,0694*** 0,0000 -0,073*** 0,0000 6,0 até 10,0 salários mínimos -0,0349*** 0,0000 -0,033*** 0,0000 -0,0353*** 0,0000 N° de pessoas no domicílio -0,0156*** 0,0000 -0,0161*** 0,0000 -0,0157*** 0,0000 Escola onde estudou no ensino médio (Dummy) -0,0644*** 0,0000 -0,07*** 0,0000 -0,0615*** 0,0000 Modalidade de ensino médio concluído (Dummy) -0,0197*** 0,0000 -0,0179*** 0,0001 -0,0174*** 0,0002 Aspectos motivacionais do aluno Horas dedicadas ao estudo em casa (Dummy) Não estuda -0,1157*** 0,0000 -0,1178*** 0,0000 -0,1163*** 0,0000 Uma até três horas de estudo -0,0696*** 0,0000 -0,0715*** 0,0000 -0,0718*** 0,0000 Até sete horas de estudo -0,0182*** 0,0003 -0,0186*** 0,0005 -0,0166** 0,0019 Nº de anos entre ensino médio e início do superior 0,0081*** 0,0000 0,0083*** 0,0000 0,008*** 0,0000 Vocação acadêmica (Dummy) 0,0342*** 0,0000 0,0392*** 0,0000 0,0358*** 0,0000 Motivação para escolha do curso (Dummy) 0,0649*** 0,0000 0,0648*** 0,0000 0,0625*** 0,0000 Aspectos geográficos, organizacionais, infraestrutura e corpo docente das IES Região da IES (Dummy) Norte (NO) 0,0564*** 0,0000 0,0469*** 0,0000 0,0557*** 0,0000 Nordeste (NE) 0,0697*** 0,0000 0,0549*** 0,0000 0,0664*** 0,0000 Sudeste (SE) 0,0947*** 0,0000 0,0876*** 0,0000 0,0916*** 0,0000 Sul (S) 0,0655*** 0,0000 0,0633*** 0,0000 0,0617*** 0,0000 Rede de ensino (Dummy) 0,0674*** 0,0000 0,0725*** 0,0000 0,0735*** 0,0000 Arquivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 70 19 Tabela 2 (Cont.) Efeitos marginais sobre o desempenho acadêmico dos alunos do curso de administração no Enade 2015 Variável Agrupado ProUni e Fies Somente Fies Somente ProUni Efeito Marginal dF/dX P- value Efeito Marginal dF/dX P- value Efeito Marginal dF/dX P- value Organização Acadêmica (Dummy) Universidade -0,0297*** 0,0000 -0,0269*** 0,0000 -0,0297*** 0,0000 Instituto Federal 0,0841*** 0,0009 0,0861*** 0,0008 0,0843*** 0,0008 Centro Federal de Educação Tecnológica 0,0954* 0,0663 0,0966* 0,0672 0,0945* 0,0668 Faculdade 0,0319*** 0,0000 0,0343*** 0,0000 0,0413*** 0,0000 Percepção do aluno sobre a Infraestrutura 0,0095*** 0,0000 0,0087*** 0,0004 0,0106*** 0,0000 Percepção do aluno sobre os professores -0,0038 0,1541 -0,0064** 0,0229 -0,0044 0,1213 % de Professores com doutorado, em regime integral DE ou integral sem DE (em exercício) 0,0037*** 0,0000 0,0036*** 0,0000 0,0037*** 0,0000 Número de observações 123.262 108.492 106.333 Missingness 69 62 62 Teste mult. Lagrange LR chi2 -77275,63*** (df=51) -68446,11*** (df=48) -15049,45*** (df=49) Prob > chi2 0,0000 0,0000 0,0000 Nota: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01. Enade 2015, Censo da Educação Superior 2015. Elaboração dos autores. O teste da razão de verossimilhança, ou teste Qui-Quadrado da razão de probabilidade (LR), testou a hipótese nula de que todas as inclinações da regressão são iguais a zero. O resultado foi bastante significativo ao nível de 1% para as três regressões. O pequeno valor p igual 0,0000, Prob> chi2 permitiu concluir que pelo menos um dos coeficientes nas três regressões no modelo não é igual a zero, rejeitando-se H_0 e demonstrando que as variáveis que compõe as regressões são relevantes na explicação do desempenho acadêmico dos estudantes. Ao analisar os efeitos marginais das variáveis nas três regressões, observou-se que as mesmas, em sua maioria, são significativas a 1%. Foram rodadas três regressões, sendo a primeira comparando todos estudantes, a segunda comparando apenas os estudantes que receberam o benefício do Fies com aqueles que não receberam o benefício (exclui o aluno que recebe ProUni) e a terceira comparando apenas os estudantes que receberam o benefício do ProUni (integral e parcial) com aqueles que não receberam o benefício (exclui o aluno que recebe Fies). Esta análise procurou evidenciar a existência ou não de Política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração 20 diferenças, em termos de determinantes do desempenho acadêmico, quando avaliados os dois Programas (Fies e ProUni) separados. A variável de interesse, que traz as formas de financiamento para custear os estudos dos alunos, mostrou significância estatística a 1% nas três regressões. O financiamento por meio bancário ou pela própria IES foi a variável representativa que foi omitida no modelo de regressão probit para efeito de comparação, dada a sua singularidade em termos de probabilidade de efeito negativo maior sobre o desempenho acadêmico dos alunos. Especificamente em relação aos programas de financiamento ProUni e Fies, quando analisados conjuntamente, em todos os alunos do banco de dados que recebiam benefício, isto é, ProUni integral, ProUni parcial, Fies apenas, ProUni parcial junto com Fies, o efeito marginal mostrou que o fato de o aluno receber o benefício gerava um efeito positivo na probabilidade de o mesmo ter obtido um desempenho acadêmico acima da média dos alunos de administração em 0,3771, 0,2373, 0,115 e 0,1927, respectivamente, em comparação ao custeio por financiamento bancário ou pela própria IES. Além disso, os alunos com o benefício do ProUni foram os que obtiveram as maiores probabilidades de efeito positivo sobre o desempenho em relação a todas as demais modalidades, incluindo aqueles que estudavam gratuitamente nos cursos de administração nas universidades públicas. Como bem lembra Sharma (2010), a teoria econômica sugere que os incentivos podem melhorar os resultados acadêmicos, atuando como um subsídio de preço para o esforço acadêmico. No caso deste artigo, o efeito probabilístico positivo dos programas de financiamento estudantil ProUni e Fies corroboram alguns desses trabalhos, como de Wainer & Melguizo (2018), que também encontraram resultados positivos para os alunos que receberam empréstimo do Fies e a bolsa do ProUni frente aos resultados dos seus colegas de classe não beneficiários. Também em Gutterres (2015), num estudo sobre o desempenho de alunos cotistas versus não cotistas, os resultados mostraram que os alunos beneficiários de bolsas de estudo do tipo ProUni, considerando somente universidades privadas, obtiveram uma nota superior aos alunos não bolsistas. Uma possível explicação deve-se as regras mais rígidas do programa, como nota mínima e não reprovação nas disciplinas, além de tempo máximo para finalizar o curso. No estudo de Waltenberg & Carvalho (2012), as IES privadas não registraram fortes hiatos de desempenho entre alunos beneficiários das ações afirmativas e não beneficiários, a não ser em cursos com alto prestígio social. Os resultados desse artigo e dos estudos citados, como destaca Waltenberg & Carvalho (2012), mostram que as diversas políticas de ações afirmativas (cotas, programas de financiamentos etc) têm sido bem-sucedidas no objetivo de proporcionar maior ingresso de alunos nas universidades e uma maior diversidade em termos de representação de grupos menos favorecidos, principalmente em cursos mais numerosos em termos de alunos, como o de Administração, cujos custos de implantação são menores e a oferta de vagas são maiores. Além disso, no caso dos programas de financiamento, estes possibilitam uma regularidade financeira que dá aos estudantes e suas famílias maior tranquilidade em relação aos custos dos estudos, favorecendo o desempenho acadêmico. Porém, algumas medidas que permitem o estudante entrar na universidade e permanecer podem não ser suficientes para compensar o background familiar, a desigualdade educacional e a má qualidade de algumas IES, como também observou Gutterres (2015). Basta ver, na tabela 2, os efeitos probabilísticos de alguns aspectos socioeconômicos dos alunos, aspectos relacionados às características das IES e dos professores sobre o desempenho. Esses efeitos pouco variaram quando se comparou de maneira isolada os alunos beneficiários do Fies e do ProUni em relação aos demais, demonstrando que o perfil dos alunos beneficiários dos dois Programas são semelhantes. Arquivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 70 21 A exceção foi a variável raça ou cor na regressão considerando apenas os beneficiários do ProUni, que se diferenciou do resultado das duas outras regressões (sem diferença significativa) ao apresentar uma probabilidade significativa de alunos brancos alcançando um desempenho superior ao da média dos alunos de administração, em comparação aos alunos omitidos (indígenas) e também superior aos demais grupos (negros, pardos e amarelos). Esse resultado pode ter ocorrido em razão de uma interferência associada à análise agrupada entre os beneficiários do ProUni integral e beneficiários do ProUni parcial, que apresentavam perfis diferentes nesse parâmetro. Por exemplo, dos beneficiários do ProUni parcial, cerca de 55% eram alunos que se consideraram brancos, ao passo que, no perfil dos alunos beneficiários do ProUni integral, 48% eram alunos brancos, uma diferença de 7%. Trabalhar enquanto estuda pode aumentar o tempo de graduação e pode interferir na aprendizagem, embora a experiência de trabalho adquirida também possa melhorar as oportunidades de emprego e aumentar os salários após a formatura, conforme menciona Häkkinen (2006). Quando avaliada a condição de ocupação dos alunos, esta variável indicou que alunos que estudam e trabalham têm uma probabilidade negativa de desempenho inferior de -0,0217 em relação àqueles que somente estudam, confirmando haver uma influência negativa do trabalho nos estudos. No caso do fator gênero, Miranda et al. (2015) apontou que estudos associando o gênero ao desempenho se apresentam como não conclusivos acerca do seu possível efeito, visto que há trabalhos que apontam influência positiva, outros, negativa, e uma grande parte como inconclusivos. Os resultados nas três regressões apontaram que estudantes do sexo masculino tiveram um efeito positivo na probabilidade (0,0531) de se obter um desempenho acadêmico acima da média em termos de desempenho no Enade para administração frente ao desempenho feminino. Esse resultado é semelhante ao trabalho de Ferreira (2015), que também encontrou que o desempenho feminino tendeu a ser menor que o masculino no Enade 2012 para alunos de ciências contábeis. Contudo, Uyar e Güngörmüş (2011) indicaram que gênero não estava significativamente correlacionado com o desempenho dos alunos de administração e contabilidade. Embora controversa, uma explicação pode ser uma tendência dos cursos de administração à quantificação das disciplinas e aos modelos matemáticos para explicar os fenômenos sociais, acentuando uma subrepresentação das mulheres em educação e carreiras de ciência, tecnologia, engenharia e matemática, apesar das conquistas de gênero nessas áreas. Essa afirmação requer uma análise mais aprofundada. Da mesma maneira, a exemplo do que ocorre com gênero, não há um consenso acerca do efeito da idade sobre o desempenho (Ferreira, 2015), embora, para os estudantes de administração do Enade 2015, o resultado tenha sido significativo e o sinal negativo revelado que há uma probabilidade (-0,0095) de que estudantes com idade mais avançada tenham um pior desempenho. Pais que valorizam mais a escolarização dos filhos influenciam numa vida estudantil mais longa e com melhores resultados. O maior grau de escolaridade dos pais influenciou positivamente o desempenho acadêmico, pois todas as variáveis apresentaram valores negativos em comparação à variável omitida (alunos com pai com nível de escolarização de pós-graduação e alunos com mãe com nível de escolarização de pós-graduação), sendo que os alunos que possuíam pais sem escolarização apresentaram a maior probabilidade de desempenho acadêmico ruim (-0,0474 para pai e -0,021 para mãe). Gemeay, Ahmed, Ahmad, & Al-Mahmoud (2015), também associaram desempenho acadêmico positivo com apoio dos pais quando estudaram o efeito da importância que os pais e colegas manifestavam sobre o desempenho acadêmico de estudantes de enfermagem de adolescentes tardios e compararam esse efeito entre estudantes sauditas e egípcios. Em Schwanz, Palm, Hill-Chapman, & Broughton (2014), as relações parentais e o desempenho acadêmico dos estudantes universitários foi examinada em dois estudos, sendo que os resultados do primeiro estudo Política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração 22 indicaram uma correlação positiva significativa entre as pontuações das relações dos pais e os testes de desempenho. A replicação sistemática do estudo em uma universidade de artes liberais nas proximidades produziu conclusões congruentes com a investigação inicial. Na renda familiar, os alunos que possuíam uma renda inferior apresentaram maior probabilidade de obterem resultado ruim no exame do Enade do que aqueles com faixa de renda familiar mais elevada. No que diz respeito ao número de moradores no domicílio do aluno, o efeito é contrário, ou seja, quanto maior esse número maior a probabilidade e a contribuição negativa para o desempenho. Essas duas variáveis demonstram que menos gente competindo pela mesma quantidade de recursos favorece os estudos e, consequentemente, o desempenho acadêmico (Bezerra, Kassouf, & Arends-kuenning, 2009). Ainda em relação ao background do aluno (Miranda et al., 2015), alunos que estudaram o ensino médio em escolas públicas apresentaram uma probabilidade maior de terem um desempenho acadêmico inferior do que aqueles estudantes originários de escolas particulares. Isso está associado ao processo de formação ao longo da carreira estudantil dos alunos avaliados, denotando uma deficiência da escola pública nesse processo (Moraes & Belluzzo, 2014). Já em relação à modalidade de ensino médio na qual o aluno estudou, se tradicional ou não, não teve o sinal esperado, embora tenha sido também significativa. Uma explicação está no fato de a variável agrupar alunos que estudaram em cursos técnicos profissionalizantes, que geralmente têm uma boa avaliação no ensino médio, resultando numa influência positiva na sua vida acadêmica. A motivação dos alunos está entre as variáveis mais importantes entre o grupo de varáveis que impactam o desempenho acadêmico. O fato de os alunos gostarem de estudar e se dedicarem a mais horas de estudos semanais tem um efeito altamente significativo sobre a pontuação obtida no teste do Enade. A variável omitida foi a que sinalizava os alunos que estudavam doze ou mais horas por semana, sendo que as demais tiveram efeito marginal negativo em comparação a essa variável, confirmando que quanto mais horas de estudo melhor o desempenho acadêmico. Ao mesmo tempo, a presença de histórico vocacionado para a atividade acadêmica também conduziram a um efeito favorável no desempenho dos alunos, aumentando probabilisticamente a pontuação a ser alcançada no teste. Esse aspecto motivacional favorável também é encontrado em Miranda et al. (2015). Passando aos resultados das variáveis ligadas à qualidade, à disponibilidade de serviços educacionais, aos aspectos geográficos e organizacionais, observou-se que alunos que cursavam administração nas IES públicas aumentavam probabilisticamente as chances de obtenção de uma nota acima da média nacional. Ganz et al. (2016) também demonstraram que as instituições públicas se apresentaram como as melhores opções para o estudante. Aqui se observa uma inversão na formação dos alunos, na qual aqueles que estudaram no ensino médio em escolas privadas buscam as IES públicas para complementação das suas carreias estudantis, o que implica nesse resultado. Em Silva et al. (2015), a depender da região de localização da IES na qual o aluno cursou administração, esta pode provocar influência negativa no desempenho acadêmico. Na análise do efeito marginal relacionado à localização geográfica das IES, observou-se que, quando a IES era da região Sudeste, isso provocou um efeito positivo na probabilidade de bom desempenho em 0,0947 em relação à região omitida (centro-oeste). Também as regiões Nordeste, Sul e Norte, para os cursos de administração, mostraram efeito marginal positivo e significativo em comparação a essa variável omitida, porém, numa magnitude menor, de 0,0697, 0,0655 e 0,0564, respectivamente, demonstrando que tem diferença de desempenho. É fato que IES que apresentam facilidades de aprendizagem e infraestrutura adequada estão mais aptas a influenciarem positivamente sobre o desempenho acadêmico (Mushtaq & Khan, 2012; Singh et al., 2016). No caso desse trabalho, a percepção do aluno em relação à adequação da infraestrutura das IES para o bom funcionamento da atividade acadêmica apresentou esse efeito positivo. Dentro dessa infraestrutura, estão os professores e a qualidade destes como o principal Arquivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 70 23 condutor do processo de aprendizagem dos alunos. Os resultados mostraram que as IES que demonstraram um quadro de professores mais qualificado impactou positivamente o desempenho dos alunos, sendo que a quantidade de professores com nível de doutorado em regime integral (DE ou sem DE) nas IES aumentou ainda mais a probabilidade de os estudantes obterem uma nota maior no Enade. Contudo, a percepção do aluno em relação aos métodos de ensino dos professores não se mostrou significativa nem a 10% na regressão que analisa em conjunto os Fies e o ProUni e na regressão que compara somente os alunos do ProUni. Já na regressão que compara apenas os beneficiários do Fies, essa variável apresentou um efeito marginal negativo e significativo em relação à percepção dos métodos, dos conteúdos e das técnicas de ensino utilizadas pelos professores. Esse resultado pode estar relacionado ao fato de que mais IES receberam beneficiários do Fies do que do ProUni, sendo que o Fies apresentava critérios menos rigorosos de seleção e manutenção do benefício. Esse aspecto pode ter influenciado algumas instituições a apresentarem deficiências na percepção dos alunos em termos de técnicas e conteúdos abordados pelos professores, ficando mais próximas do modelo de mercantilização do ensino superior argumentada por alguns autores (Sguissardi, 2015). No caso desse artigo, como subsídio para decisão política tanto no curso de administração como em outros cursos com estruturas de custos semelhantes e com perfis de alunos parecidos, os resultados dos efeitos dos Programas ProUni e Fies revelam que o foco das novas exigências e critérios de seleção do MEC não deve ser nos alunos, visto que estes, por uma motivação e esforço próprios, compensam o problema de má qualidade de algumas instituições de ensino (Wainer & Tatiana, 2018). As exigências devem focar prioritariamente na qualidade das IES e do ensino prestados por elas. Os resultados deste artigo não questionam a importância dos mecanismos de financiamento da educação superior em relação ao seu papel de possibilitar o ingresso, a viabilização do estudo e o bom desempenho acadêmico. Os dados mostraram que os alunos beneficiados têm alcançado resultados favoráveis e isso, em parte, reduz aquela necessidade de criação de critérios mais rígidos em termos de exigência prévia com foco apenas nos ingressantes no ensino superior pela via do financiamento estudantil. Contudo, como esta política de financiamento baseia-se na promoção do acesso a um maior número possível de estudantes nas IES, fomentando o mercado de ensino com recursos públicos sem um critério mais rígido e forçoso de avaliação da eficácia desta política em termos de qualidade das IES que prestam esse serviço de ensino, estas acabaram beneficiando-se de um fluxo de caixa que lhes dá sustentação às suas ações. As avaliações, como o Enade, estão mais voltadas para os alunos do que para as IES e seus resultados implicaram em parâmetros que passaram a nortear as ações das IES, principalmente as privadas, pautando-as para atingir as metas estabelecidas por esses indicadores. Para Alcadipani (2011a, pp. 346), as faculdades e universidades brasileiras passaram por um processo de mudança calcado numa justificativa pela necessidade de uma gestão eficiente do ensino superior. Segundo o autor, isso tem gerado “[...] cursos enlatados, esvaziamento da reflexão, ataques à liberdade acadêmica, busca por ensinar aquilo que supostamente funciona, uso desenfreado de apostilas, transformação do aluno em cliente, difusão de formas de avaliação de desempenho de professores similares às de empresas”, sendo este modelo gerencial visto como a solução para os problemas das organizações educacionais, mas que, na prática, tem gerado IES ruins. Política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração 24 Conclusão A proposta deste estudo foi a de verificar a influência dos programas de financiamento estudantil sobre o desempenho acadêmico dos alunos do curso de administração que realizaram o Exame Nacional de Desempenho de Estudantes de 2015. Com o detalhamento das informações no Enade 2015, concluiu-se que os programas de financiamento ProUni e Fies influenciam positivamente e significativamente na probabilidade de alunos do curso de administração obterem um desempenho acadêmico acima da média nacional. Outro aspecto relevante está no fato de as modalidades de custeio dos alunos de administração associadas ao ProUni terem sido as que resultaram nas maiores probabilidades de efeito positivo sobre o desempenho, ao passo que o Fies, embora tenha tido positivo, teve um efeito marginal probabilístico menor em relação ao desempenho acadêmico, perdendo apenas para o custeio próprio. Esses resultados mantiveram-se mesmo comparando os beneficiários dos programas de maneira isolada em relação aos demais alunos não beneficiários. Como subsídio para decisão política, seja para o curso de administração como também outros cursos com perfis de alunos parecidos, os resultados dos efeitos dos programas ProUni e Fies revelam que o foco da política de financiamento promovida pelo MEC e as exigências e novos critérios devem priorizar o processo de seleção das IES, considerando elegíveis, principalmente, aquelas capazes de ofertarem um ensino de qualidade. Há que se ressaltar que essa política de promover o acesso a um maior número possível de estudantes, fomentada com recursos públicos, segundo as estratégias da PNE (2014-2024), deverá continuar ocorrendo, inclusive com a previsão de expansão do financiamento estudantil por meio do ProUni e do Fies, dispensando-se nesse último, progressivamente, a exigência de fiador mediante a constituição de um fundo garantidor do financiamento (Oliveira & Dourado, 2016). Isso é salutar e os resultados aqui não questionam os efeitos da política sobre os alunos, visto que estes, por uma motivação e esforço próprios, compensam o problema de má qualidade de algumas instituições de ensino (Wainer & Melguizo, 2018). O que se questiona é essa expansão de IES sem debater questões relacionadas ao financiamento estudantil fomentando esse modelo de sistema de ensino superior. É importante estabelecer critérios mais rígidos para funcionamento dessas IES e avaliações constantes da eficácia dessa política de financiamento em termos de qualidade das instituições que prestam serviço de ensino superior. Avaliações como o Enade estão mais voltadas para os alunos do que para as IES. No tocante a formulação de políticas públicas voltadas à questão do maior acesso ao ensino superior e, por conseguinte, nos cursos de administração, recomenda-se a continuidade dos programas de financiamento estudantil, porém sugerindo que tais políticas educacionais devam promover condicionantes de melhorias na qualidade da educação oferecida pelas IES, cobrando destas a implementação de rotinas de melhoria dos materiais educativos, com planos de estudo bem elaborados e vocacionados às suas realidades, dirigidos, por exemplo, a alunos que trabalham e estudam e que têm maior dificuldade de uma formação acadêmica adequada, bem como promover ações de acompanhamento periódico do desempenho acadêmico dos alunos, identificando suas dificuldades no aprendizado. Essas melhorias têm de fazer parte do processo de seleção das IES elegíveis a recepcionar os programas de financiamento estudantil. Referências Alcadipani, R. (2011a). Academia e a Fábrica de Sardinhas. 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Mestre em ciências sociais aplicadas – área de concentração: economia aplicada, pela Universidade de São Paulo, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Piracicaba, SP. Mônica Mota Tassigny Universidade de Fortaleza monica.tass@gmail.com Professora do Programa de Pós-graduação em Direito Constitucional e do Programa de Pós- graduação em Administração de Empresas, da Universidade de Fortaleza, Fortaleza, CE. Doutora em Sócio-Economie du développement - Ecole des Hautes Études en Sciences Sociales. Doutora em Educação pela Universidade Federal do Ceará. arquivos analíticos de políticas educativas Volume 26 Número 70 11 de junho 2018 ISSN 1068-2341 O Copyright e retido pelo/a o autor/a (ou primeiro co-autor) que outorga o direito da primeira publicação à revista Arquivos Analíticos de Políticas Educativas. Más informação da licença de Creative Commons encontram-se em http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5. Qualquer outro uso deve ser aprovado em conjunto pelo/s autor/es e por AAPE/EPAA. AAPE/EPAA é publicada por Mary Lou Fulton Institute Teachers College da Arizona State University . Os textos publicados em AAPE são indexados por CIRC (Clasificación Integrada de Revistas Científicas, Espanha) DIALNET (Espanha),Directory of Open Access Journals, Education Full Text (H.W. Wilson), EBSCO Education Research Complete, ERIC, QUALIS A1 (Brasil), SCImago Journal Rank; SCOPUS, SOCOLAR (China). Curta a nossa comunidade EPAA’s Facebook https://www.facebook.com/EPAAAAPE e Twitter feed @epaa_aape. http://www.doaj.org/ http://www.doaj.org/ https://www.facebook.com/EPAAAAPE Política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração 30 arquivos analíticos de políticas educativas conselho editorial Editor Consultor: Gustavo E. Fischman (Arizona State University) Editoras Associadas: Kaizo Iwakami Beltrao, (Brazilian School of Public and Private Management - EBAPE/FGV, Brazil), Geovana Mendonça Lunardi Mendes (Universidade do Estado de Santa Catarina), Gilberto José Miranda, (Universidade Federal de Uberlândia, Brazil), Marcia Pletsch, Sandra Regina Sales (Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro) Almerindo Afonso Universidade do Minho Portugal Alexandre Fernandez Vaz Universidade Federal de Santa Catarina, Brasil José Augusto Pacheco Universidade do Minho, Portugal Rosanna Maria Barros Sá Universidade do Algarve Portugal Regina Célia Linhares Hostins Universidade do Vale do Itajaí, Brasil Jane Paiva Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil Maria Helena Bonilla Universidade Federal da Bahia Brasil Alfredo Macedo Gomes Universidade Federal de Pernambuco Brasil Paulo Alberto Santos Vieira Universidade do Estado de Mato Grosso, Brasil Rosa Maria Bueno Fischer Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brasil Jefferson Mainardes Universidade Estadual de Ponta Grossa, Brasil Fabiany de Cássia Tavares Silva Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Brasil Alice Casimiro Lopes Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil Jader Janer Moreira Lopes Universidade Federal Fluminense e Universidade Federal de Juiz de Fora, Brasil António Teodoro Universidade Lusófona Portugal Suzana Feldens Schwertner Centro Universitário Univates Brasil Debora Nunes Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Brasil Lílian do Valle Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Brasil Flávia Miller Naethe Motta Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Brasil Alda Junqueira Marin Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, Brasil Alfredo Veiga-Neto Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brasil Dalila Andrade Oliveira Universidade Federal de Minas Gerais, Brasil Arquivos Analíticos de Políticas Educativas Vol. 26, No. 70 31 archivos analíticos de políticas educativas consejo editorial Editor Consultor: Gustavo E. Fischman (Arizona State University) Editores Asociados: Armando Alcántara Santuario (Universidad Nacional Autónoma de México), Jason Beech (Universidad de San Andrés), Angelica Buendia (Metropolitan Autonomous University), Ezequiel Gomez Caride (Pontificia Universidad Católica Argentina), Antonio Luzon (Universidad de Granada), José Luis Ramírez Romero (Universidad Autónoma de Sonora, México), Paula Razquin (Universidad de San Andrés) Claudio Almonacid Universidad Metropolitana de Ciencias de la Educación, Chile Ana María García de Fanelli Centro de Estudios de Estado y Sociedad (CEDES) CONICET, Argentina Miriam Rodríguez Vargas Universidad Autónoma de Tamaulipas, México Miguel Ángel Arias Ortega Universidad Autónoma de la Ciudad de México Juan Carlos González Faraco Universidad de Huelva, España José Gregorio Rodríguez Universidad Nacional de Colombia, Colombia Xavier Besalú Costa Universitat de Girona, España María Clemente Linuesa Universidad de Salamanca, España Mario Rueda Beltrán Instituto de Investigaciones sobre la Universidad y la Educación, UNAM, México Xavier Bonal Sarro Universidad Autónoma de Barcelona, España Jaume Martínez Bonafé Universitat de València, España José Luis San Fabián Maroto Universidad de Oviedo, España Antonio Bolívar Boitia Universidad de Granada, España Alejandro Márquez Jiménez Instituto de Investigaciones sobre la Universidad y la Educación, UNAM, México Jurjo Torres Santomé, Universidad de la Coruña, España José Joaquín Brunner Universidad Diego Portales, Chile María Guadalupe Olivier Tellez, Universidad Pedagógica Nacional, México Yengny Marisol Silva Laya Universidad Iberoamericana, México Damián Canales Sánchez Instituto Nacional para la Evaluación de la Educación, México Miguel Pereyra Universidad de Granada, España Ernesto Treviño Ronzón Universidad Veracruzana, México Gabriela de la Cruz Flores Universidad Nacional Autónoma de México Mónica Pini Universidad Nacional de San Martín, Argentina Ernesto Treviño Villarreal Universidad Diego Portales Santiago, Chile Marco Antonio Delgado Fuentes Universidad Iberoamericana, México Omar Orlando Pulido Chaves Instituto para la Investigación Educativa y el Desarrollo Pedagógico (IDEP) Antoni Verger Planells Universidad Autónoma de Barcelona, España Inés Dussel, DIE-CINVESTAV, México José Ignacio Rivas Flores Universidad de Málaga, España Catalina Wainerman Universidad de San Andrés, Argentina Pedro Flores Crespo Universidad Iberoamericana, México Juan Carlos Yáñez Velazco Universidad de Colima, México javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/819') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/820') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/4276') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/1609') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/825') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/797') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/823') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/798') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/555') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/814') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/2703') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/801') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/826') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/802') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/3264') javascript:openRTWindow('http://epaa.asu.edu/ojs/about/editorialTeamBio/804') Política de financiamento estudantil e o desempenho dos estudantes de administração 32 education policy analysis archives editorial board Lead Editor: Audrey Amrein-Beardsley (Arizona State University) Executive Editor: Gustavo E. Fischman (Arizona State University) Associate Editors: David Carlson, Lauren Harris, Eugene Judson, Mirka Koro-Ljungberg, Scott Marley, Molly Ott, Iveta Silova, Maria Teresa Tatto (Arizona State University) Cristina Alfaro San Diego State University Amy Garrett Dikkers University of North Carolina, Wilmington Susan L. Robertson Bristol University, UK Gary Anderson New York University Gene V Glass Arizona State University Gloria M. Rodriguez University of California, Davis Michael W. Apple University of Wisconsin, Madison Ronald Glass University of California, Santa Cruz R. Anthony Rolle University of Houston Jeff Bale OISE, University of Toronto, Canada Jacob P. K. Gross University of Louisville A. G. Rud Washington State University Aaron Bevanot SUNY Albany Eric M. Haas WestEd Patricia Sánchez University of University of Texas, San Antonio David C. Berliner Arizona State University Julian Vasquez Heilig California State University, Sacramento Janelle Scott University of California, Berkeley Henry Braun Boston College Kimberly Kappler Hewitt University of North Carolina Greensboro Jack Schneider College of the Holy Cross Casey Cobb University of Connecticut Aimee Howley Ohio University Noah Sobe Loyola University Arnold Danzig San Jose State University Steve Klees University of Maryland Jaekyung Lee SUNY Buffalo Nelly P. Stromquist University of Maryland Linda Darling-Hammond Stanford University Jessica Nina Lester Indiana University Benjamin Superfine University of Illinois, Chicago Elizabeth H. DeBray University of Georgia Amanda E. Lewis University of Illinois, Chicago Adai Tefera Virginia Commonwealth University Chad d'Entremont Rennie Center for Education Research & Policy Chad R. Lochmiller Indiana University Tina Trujillo University of California, Berkeley John Diamond University of Wisconsin, Madison Christopher Lubienski Indiana University Federico R. Waitoller University of Illinois, Chicago Matthew Di Carlo Albert Shanker Institute Sarah Lubienski Indiana University Larisa Warhol University of Connecticut Sherman Dorn Arizona State University William J. Mathis University of Colorado, Boulder John Weathers University of Colorado, Colorado Springs Michael J. Dumas University of California, Berkeley Michele S. Moses University of Colorado, Boulder Kevin Welner University of Colorado, Boulder Kathy Escamilla University of Colorado, Boulder Julianne Moss Deakin University, Australia Terrence G. Wiley Center for Applied Linguistics Yariv Feniger Ben-Gurion University of the Negev, Israel Sharon Nichols University of Texas, San Antonio John Willinsky Stanford University Melissa Lynn Freeman Adams State College Eric Parsons University of Missouri-Columbia Jennifer R. Wolgemuth University of South Florida Rachael Gabriel University of Connecticut Amanda U. Potterton University of Kentucky Kyo Yamashiro Claremont Graduate University