QUEM SÃO OS FUTUROS PROFESSORES DO BRASIL? O PERFIL SOCIOECONÔMICO DOS CURSOS DE LICENCIATURA DO ENSINO SUPERIOR¹

WHO ARE BRAZIL’S FUTURE TEACHERS? THE SOCIOECONOMIC PROFILE OF HIGHER EDUCATION DEGREE COURSES

Resumo

Este trabalho tem como objetivo analisar o perfil dos estudantes de ensino superior que ingressaram em cursos de licenciatura após seu período de expansão e diversificação no século XXI. Para tal, foi necessário revisar a literatura nacional e internacional, compreender um pouco da história da formação de professores no Brasil e como o crescimento do ensino superior entre 2002 e 2016 influenciou a matrícula de discentes nesses cursos. A partir deste trabalho inicial, foi possível interpretar com mais fundamento os resultados gerados a partir da utilização de modelos multinomiais para a manipulação dos Exames Nacionais de Desempenho dos Estudante (Enade) de 2015, 2016 e 2017. Nesses modelos, foram utilizadas combinações institucionais com grau acadêmico, rede, modalidade como variável dependente, enquanto o nível socioeconômico, a idade e o gênero dos estudantes foram utilizados como variáveis independentes. Os resultados apontam que estudantes de nível socioeconômico baixo, mulheres e indivíduos mais velhos possuem maior probabilidade de estarem em cursos de licenciatura.

Palavras-chave:
Ensino superior; Desigualdades sociais; Estratificação horizontal; Licenciatura; Enade

Abstract

This work aims to analyze the profile of higher education students who entered undergraduate courses after the period of expansion and diversification in the 21st century. To this end, it is necessary to review national and international literature, understand a little about the history of teacher education in Brazil and how the growth of higher education between 2002 and 2016 influenced the enrollment of students in courses. From this initial work, it is possible to interpret the results of the use of multinomial models for the manipulation of the Enades of 2015, 2016 and 2017 with more foundation. In these models, institutions with academic degree, network, modality as a dependent variable are used, while the socioeconomic level, the age and gender of the students were used as independent variables. The results show that students of low socioeconomic level, women and older people are more likely to be in undergraduate courses.

Keywords:
Higher education; Inequalities; Horizontal stratification; Undergraduate courses; Enade

INTRODUÇÃO

Desde o surgimento das primeiras faculdades, no início do século XIX, até a mais recente expansão de vagas, no começo do século XXI, o sistema de ensino superior brasileiro passou por diversas transformações: diferentes possibilidades de controle administrativo das instituições de ensino superior (privadas com e sem lucro, públicas municipais, estaduais e federais), novos cursos, emergência de modalidade que dispensa a frequência 100% presencial, entre outras (De Albuquerque Fávero, 2006; Schwartzman, 1999).

Este trabalho busca dialogar com as tendências apontadas por meio de um foco temporal concentrado entre 2002 e 2016. Por um lado, tem como objetivo avaliar a diversidade institucional do ensino superior após o seu principal período de expansão neste século e, por outro, visa interpretar a alocação de estudantes à diversificação do setor terciário no século XXI. O estudo dá atenção especial aos cursos de licenciatura. Isso se justifica como um fim em si mesmo, devido à evidente importância da formação de professores em qualquer país, assim como é uma janela para entendermos a diversidade do ensino superior no Brasil e sua relação com a desigualdade de oportunidades.

Investigar a diversidade de demanda e oferta do ensino superior no país faz-se relevante na medida em que há heterogeneidade na diversificação institucional do setor, no perfil de estudantes que entram no sistema e nos resultados das credenciais educacionais no mercado de trabalho.

Em função das razões supracitadas, é importante conhecer detalhadamente o perfil dos futuros professores brasileiros. Eles são parecidos ou distintos quando comparados a alunos de outras áreas do ensino superior? As teorias da estratificação educacional, como será mostrado, são particularmente adequadas para responder esse tipo de pergunta. Com inspiração em movimentos contextualmente específicos, porém estruturalmente semelhantes ao caso brasileiro, busca-se entender o padrão de estratificação horizontal das oportunidades no Brasil com especial atenção aos alunos que se inserem nas diversas combinações institucionais dentro das licenciaturas.

ESTRATIFICAÇÃO NO ENSINO SUPERIOR: O CASO DA FORMAÇÃO DE PROFESSORES

O crescimento no número de vagas foi um fenômeno ocorrido em diferentes segmentos dos sistemas educacionais de vários países ao longo do século XX. Esses processos possuíram estímulos distintos, dependendo do contexto nacional. As mais comuns foram a necessidade de capacitação da mão-de-obra, um destaque intrínseco da educação na emancipação e na formação de cidadãos, ou a mobilização por direitos sociais (Stevens et al., 2008). Seja qual for a motivação desse processo, a expansão de um setor de ensino abre a possibilidade de que grupos sociais anteriormente não presentes no sistema ocupem as vagas ofertadas (Gerber & Cheung, 2008).

Em um processo de crescimento do número de vagas, o ensino superior pode ser avaliado pela sua diversidade institucional por meio de características em dado momento. Em contrapartida, a sua diferenciação é observada quando tais aspectos são comparados ao longo do tempo. O desenvolvimento desses atributos organizacionais pelo sistema é chamado, por sua vez, de diversidade (Sampaio, 2014).

A relação entre expansão educacional e seu impacto na estratificação de oportunidades de grupos sociais é foco de trabalhos sociológicos ligados à compreensão da estratificação educacional. Essas pesquisas se preocupam em entender a relação entre características sociodemográficas, étnico-raciais, de gênero e outras que condicionam o acesso de estudantes de diferentes perfis a diferentes setores do sistema educacional ao longo do tempo (Hasenbalg & Silva, 2003). Uma limitação desses estudos costumava ser a negligência em relação às desigualdades internas ao nível de escolaridade alcançado pelos estudantes (Gerber & Cheung, 2008). Diversos trabalhos no Brasil e em outros países chamaram atenção para a necessidade de incorporar não somente a expansão e os padrões de acesso de certos segmentos de ensino, mas também para onde ele se dá (Carvalhaes & Ribeiro, 2019; Ribeiro & Schlegel, 2015). Essa é uma forma de tratar os padrões horizontais da expansão e da desigualdade de oportunidades. A intuição desse conceito é simples: não basta saber, por exemplo, se uma pessoa concluiu o ensino superior; ser uma médica ou uma pedagoga possui consequências no mercado de trabalho em termos de estabilidade de emprego, retornos salariais, prestígio social e outras dimensões da estruturação de resultados socioeconômicos. Sendo assim, incorporar a diversificação institucional do sistema de ensino é um passo conceitual e metodologicamente importante para entender padrões de oferta educacional e demanda de oportunidades educacionais em qualquer país.

A sensibilidade às dimensões vertical e horizontal dos sistemas educacionais chama atenção para possíveis padrões de relação entre a expansão educacional e a desigualdade de oportunidades. A universalização do acesso a determinado setor educacional (redução da desigualdade vertical) pode coexistir com outras formas de desigualdade, internas a um segmento educacional (estabilidade ou aumento da desigualdade horizontal) (Hasenbalg, Silva, 2003). No Brasil, é possível apontar para as diferenças de perfis de escolas públicas e particulares no ensino fundamental e médio, para características distintas do ensino diurno e vespertino quando comparado ao noturno em qualquer nível de ensino, entre outros contrastes existentes.

A atenção a esse padrão de distribuição e ao perfil dos estudantes dentro de segmentos de um sistema educacional, mesmo em contextos de expansão e universalização, foi batizada como o caráter “efetivamente mantido da desigualdade” (Lucas, 2001). Isso porque a equalização de oportunidades de acesso a determinado segmento do sistema educacional pode conviver com a ligação sistemática de determinados perfis da população a certos setores do sistema. Vários estudos mobilizaram esse conceito ao descreverem os padrões horizontais da desigualdade nos sistemas de ensino superior de vários países.

Nos Estados Unidos, Charles e Bradley (2002) apresentaram as primeiras evidências empíricas que apontaram para a relevância heurística da noção de desigualdade horizontal ao avaliar a associação entre gênero e escolhas educacionais. Os resultados das autoras apontam para a vantagem feminina no acesso ao setor terciário norte-americano, padrão que convive com outra evidência sinalizada: a sobrerrepresentação de mulheres em cursos ligados ao cuidado e ao ensino, especializações que têm, em média, menores retornos no mercado de trabalho. Tais conclusões indicam o surgimento de um paradoxo: as mulheres passaram a ter maior longevidade educacional, entrando no ensino superior em maiores taxas do que os homens; contudo, sua entrada se dá de forma desproporcional em cursos de menor prestígio ou com menores retornos no mercado de trabalho, em termos tanto de status quanto salariais. Parte da literatura internacional sobre gênero tem se debruçado sobre esse paradoxo, tentando entender sua estruturação em diferentes contextos, com a mobilização das noções de desigualdade horizontal como um componente conceitual central em suas avaliações (Barone & Assirelli, 2019).

Na Coreia do Sul, Byun e Park (2016) buscaram, por meio do Painel Coreano de Educação e Emprego (KEEP), examinar a entrada de estudantes de diferentes níveis socioeconômicos nos diversos tipos de ensino médio e superior. Os autores encontraram evidências de desigualdade por nível socioeconômico no tipo de ensino superior frequentado pelos estudantes - acadêmico, mais seletivo; e vocacional, menos seletivo.

Pesquisas que buscaram avaliar a estratificação horizontal no ensino superior brasileiro apontam resultados convergentes com a literatura internacional. Ribeiro e Schlegel (2015) apresentaram os padrões de estratificação horizontal no ensino superior entre 1960 e 2010 mobilizando dados dos censos demográficos. Seus resultados encontraram dois movimentos opostos: o aumento de estudantes mulheres no ensino superior em geral, mas a sobrerrepresentação desse grupo em cursos ligados a áreas de conhecimento menos valorizadas no mercado de trabalho - mulheres concentram-se nas áreas de educação, humanidades e saúde, excetuando-se Medicina e Odontologia. Os autores indicam a pertinência de analisar tais fenômenos através de hipóteses que conectem escolhas das carreiras e gênero e afirmam que a socialização dos meninos promove profissões vinculadas ao prestígio e ao sucesso econômico, ao passo que a das meninas influencia na busca por futuros profissionais associados ao ensino e ao cuidado.

Carvalhaes e Ribeiro (2019) focaram-se na disparidade de acesso em termos socioeconômicos (via escolaridade dos pais dos estudantes) e de gênero. Mobilizando dados do Exame Nacional de Desempenho dos Estudante (Enade) de 2007, 2008 e 2009 produzidos pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep), os autores identificaram que homens têm maior probabilidade de ingressarem em cursos de ciências exatas, ao passo que mulheres têm maior probabilidade de acessarem áreas relacionadas ao cuidado e ao ensino. Com relação ao nível socioeconômico, discentes de posição alta (aqueles cujos pais obtiveram diploma do ensino superior) contam com maior probabilidade de ingressarem em cursos de graduação de maior retorno no mercado de trabalho, como Medicina, Odontologia e Engenharias, além de também terem maior probabilidade de acessar instituições de ensino públicas. Também foi apontado que cursos que concentram estudantes de posição socioeconômica desvantajosa são (i) ou cursos diretamente relacionados à formação de professores, como Pedagogia, (ii) ou cursos em que as licenciaturas são uma forma de oferta importante (como vários cursos ligados às ciências humanas, como História e Filosofia).

É justamente esse o foco de um trabalho que combina a noção de estratificação horizontal para estudar a estruturação de oportunidades educacionais em cursos de licenciatura. Gatti (2010) estudou o perfil socioeconômico dos estudantes de Pedagogia e de licenciaturas, como Química e História. Manipulando a base de dados do Enade de 2005, a autora obteve como resultado que cerca de 46% dos estudantes estavam dentro da faixa etária tradicional do ensino superior, de 18 a 24 anos, embora os alunos de licenciatura em Biologia e Física fossem mais frequentemente encontrados nesse intervalo de idade. Quanto ao gênero dos discentes, 75,4% eram mulheres, o que vai ao encontro da literatura sobre a ocupação feminina nesses cursos. Em relação à renda familiar desses estudantes, 41,9% dos que estavam no curso de Pedagogia possuíam ganhos familiares de até três salários mínimos, enquanto 38,1% dos alunos das licenciaturas se enquadravam nessa faixa.

Barbosa (2015) explorou o perfil dos alunos que optam por cursos de orientação vocacional no ensino superior brasileiro. Ao analisar os dados de uma pesquisa realizada com estudantes de Pedagogia da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), a autora indica que os padrões encontrados vão ao encontro de resultados de outros estudos: os discentes vêm de camadas socioeconômicas mais baixas, com maiores índices de estudantes negros (soma de pretos e pardos) do que em cursos de maior rentabilidade no mercado de trabalho e com grande proporção de mulheres. Um dos resultados presentes no estudo indica que, quando se analisam os discursos que explicam a escolha pelo curso de Pedagogia, a maioria dos discentes nega que a baixa relação candidato/vaga tenha sido determinante para a entrada nessa área e afirma que a realização pessoal foi o principal motivo para cursarem Pedagogia, embora esse curso não tenha sido a primeira opção de quase metade dos estudantes (44,6%).

Honorato et al. (2019) estudaram a distribuição de estudantes em cursos de licenciatura após o período mais recente de expansão e diversificação do ensino superior. Por meio do Enade de 2014 e através de estatística descritiva, as autoras avaliaram que há distribuição quase homogênea entre as matrículas das subáreas da educação (Pedagogia, Humanas, Matemática e Linguagens) nas instituições de ensino superior (IES) públicas, mas Pedagogia ocupa quase metade das matrículas no setor privado. Dentre os estudantes de cursos promovidos por IES públicas, as autoras encontraram tendências de manutenção do perfil dos discentes que buscam a formação de professores associadas à posição socioeconômica mais baixa e a mulheres. Nos cursos de Pedagogia, em especial, 31% dos estudantes tinham mais de 37 anos no momento da pesquisa, ao passo que tal índice não atingia 20% nas licenciaturas específicas.

Esses estudos chamam a atenção para o fato de que a estratificação das oportunidades educacionais não se dá somente entre cursos diferentes, mas também em outras dimensões, apontando para a saliência do grau como uma possível forma de estruturação da desigualdade de oportunidades no ensino superior brasileiro. Ao comparar o mesmo curso em graus diferentes (ex.: Física e formação de professor em Física), há sinais de que o perfil dos alunos varia entre os graus de licenciatura e bacharelado.

O fator etário também se mostrou relevante para a compreensão de processos de estratificação no ensino superior. O trabalho de Comin e Barbosa (2011) é elucidativo na medida em que diferencia os estudantes como “trabalhadores que estudam” e “estudantes que trabalham”. Essa caracterização conceitual permite entender o primeiro grupo como formado por pessoas que entraram cedo no mercado de trabalho e, depois de estabelecidas nele, buscaram o ensino superior como meio de aumentar a renda ou mudar de área; enquanto o segundo seria composto por discentes que têm na graduação a sua atividade principal, e o trabalho seria uma forma de manter-se financeiramente enquanto os estudos não são concluídos.

É preciso atentar-se, em paralelo, à diversificação da oferta institucional no ensino superior. Afinal, é por meio dela que estudantes se alocam nessa fase do sistema educacional. Tomás e Silveira (2021) analisaram a expansão do setor terciário por meio de clusters com diversidades institucionais dos cursos, como organização acadêmica, região e grau. Com dados do Enade e do Censo do Ensino Superior para 2013, 2014 e 2015, os autores encontraram ratificação de processos de desigualdade na distribuição dos discentes pelo sistema.

Tanto a literatura internacional quanto nacional citadas acima, apesar de inspiradoras, têm como limitação a insensibilidade à diversificação institucional do sistema de ensino. Seja pelo fato de avaliar países com um sistema de ensino superior pouco diferenciado, seja pelo limite de dados, a literatura estrangeira costuma prestar atenção em apenas dois tipos de características do sistema de ensino: seletividade institucional das instituições de ensino superior e, principalmente, tipos de curso. Raramente essas (ou outras) dimensões são combinadas.

A escassa literatura nacional sobre o tema acompanha esse limite. Adicionalmente, os trabalhos brasileiros também possuem outras limitações. Mesmo abordando a diferenciação institucional produzida no setor terciário (limitando-se tipo de curso e tipo de rede, pública ou privada), os trabalhos não prestam atenção em outras características relevantes da diversidade institucional que marcam a oferta de ensino no país e suas combinações, ou para os efeitos desses fatores na formação de professores. A disponibilidade de dados permite que se preste atenção no setor (público ou privado), na modalidade (presencial ou EAD) e no grau (bacharelado, licenciatura ou tecnológico), assim como na combinação entre eles. Quanto à forma de manipulação dos dados para análise do perfil socioeconômico dos estudantes, alguns trabalhos (Gatti, 2010; Honorato et al., 2019) utilizam apenas estatísticas descritivas, que podem conter distorções em seus resultados, produzidas por variáveis que não estão sendo consideradas pela falta de mobilização de estratégias de modelagem multivariada de dados.

Atento aos limites apontados, este trabalho irá estudar tanto a evolução da diversidade no ensino superior brasileiro de uma forma altamente desagregada, como levará em conta o perfil dos alunos que entraram nesse nível de ensino. Nesse sentido, esta análise visa captar a diferenciação do ensino superior brasileiro em sua heterogeneidade, para o estudo tanto da diversidade quanto da estratificação de oportunidades educacionais em nosso sistema de ensino.

O ENSINO SUPERIOR BRASILEIRO E A LICENCIATURA

O ensino superior brasileiro passou por diversas configurações desde o seu surgimento (De Albuquerque Fávero, 2006). A partir do Golpe Militar de 1964 e da Reforma Universitária de 1968, o setor terciário viveu um processo de expansão atrelado a transformações estruturais que estabeleceram o sistema departamental nos programas das faculdades, vestibular classificatório, entre outras transformações (Cruz, 2011). Além disso, o setor privado consolidou o seu protagonismo nesse período, uma vez que ultrapassou o setor público em número de matriculados em 1970 - 210 mil versus 214 mil estudantes (Schwartzman, 1991). Do ponto de vista da demanda por esse nível de ensino, houve nova tendência de crescimento da quantidade de alunos inscritos a partir de 1993, mais uma vez alavancada pelo setor privado (Schwartzman, 1999). Esse movimento foi causado pelo aumento de diplomações no ensino médio e consequente crescimento de estudantes habilitados a tentar e efetivamente entrar em cursos de graduação (Schwartzman, 2001).

Em meio a essas transformações, vamos direcionar nosso foco para aquelas que afetaram a estruturação de cursos de licenciatura. Para tal, uma inflexão importante é o Golpe Militar de 1964, que modificou as estruturas das Escolas Normais. Elas foram extintas em 1972 e substituídas por uma habilitação específica que fazia parte do então segundo grau. Para estar habilitado à atividade docente nas quatro primeiras séries do ensino básico (atual primeiro ciclo do ensino fundamental), os estudantes deveriam optar pela modalidade com duração de três anos e cursar 2.200 horas; para lecionar nas quatro últimas (atual segundo ciclo de ensino fundamental), seria necessário escolher o curso de quatro anos e 2.900 horas. Dessa forma, a formação de professores para o ensino médio, entre 1968 e 1996, era realizada nos cursos de Pedagogia, ao passo que era necessário apenas concluir um curso Normal para lecionar no ensino fundamental (Saviani, 2009).

A partir da Lei de Diretrizes e Bases (LDB) de 1996, o ensino superior e a formação de professores foram associados definitivamente. A Lei determinou a criação de institutos superiores de educação e de Escolas Normais Superiores, tendo como meta atender a demanda de acesso de professores ao setor terciário para o ciclo básico em cursos de menor duração do que os tradicionais quatro anos da graduação.

Desde a promulgação da Lei, a formação de professores para o ensino fundamental é condicionada à conclusão de algum desses cursos ou os de licenciatura em alguma área do saber, embora seu Art. 62 indique que os cursos normais de nível médio sejam considerados como requisito mínimo para o exercício do magistério até o atual quinto ano do ensino fundamental (Brasil, 1996). Nesse sentido, a LDB/96 trouxe impactos na diversidade do ensino superior, com maior diferenciação dos tipos de cursos disponibilizados pelo setor, que passaram a ser não apenas os cursos de bacharelado e tecnológicos (pouco demandados até recentemente, como destacaremos posteriormente), mas também cursos de licenciatura.

Essa possibilidade de diferenciação institucional passou a conviver com outras transformações do ensino superior brasileiro a partir dos anos 2000. Uma delas é o estímulo explícito ao acesso de estudantes cujo perfil usualmente não se fazia presente em cursos de graduação por meio de políticas públicas promovidas pelo Governo Federal, na oferta direta de ensino através da rede pública e de iniciativas de subsídio, incluindo um novo sistema de financiamento estudantil (Lima, 2015). No setor privado, os dois mecanismos que buscaram estimular a matrícula de novos estudantes foram o Programa Universidade para Todos (Prouni), criado em 2004, no qual o Ministério da Educação concede bolsas integrais e parciais para estudantes oriundos de escolas públicas e com renda abaixo de três salários mínimos; e o Fundo de Financiamento ao Estudante do Ensino Superior (Fies), criado em 2001 e modificado em 2010, que oferece financiamento a alunos matriculados no ensino superior (Barros, 2015).

Em 2008, o Programa de Apoio a Planos de Reestruturação e Expansão das Universidades Federais (Reuni) incluiu o setor público nas iniciativas de ampliação do acesso ao ensino superior, com o principal objetivo de aumentar o acesso e a permanência de discentes em universidades federais por meio da oferta de novos cursos com perfil diferente da capacidade instalada até o período. Como resultado das políticas públicas voltadas ao setor público e privado, a quantidade de vagas mais que duplicou na primeira década do século XXI, saltando de três milhões para quase 6,4 milhões (Barros, 2015).

Outra característica peculiar dessa onda de expansão do ensino superior em comparação às suas antecessoras é o surgimento do ensino à distância (EaD). De acordo com Alonso (2010), em 2003 havia 52 cursos com cerca de 50 mil alunos. Já em 2007, a EaD registrava 97 instituições e 370 mil matrículas, representando aproximadamente 7% do total de matrículas do ensino superior. Não havia, entretanto, dados sobre a distribuição do alunado nas redes pública e privada. Embora a expansão do ensino superior brasileiro tenha apresentado características sociologicamente intrigantes, esse processo encontra-se descrito de forma insuficiente na literatura. Até onde foi possível identificar, não encontramos trabalhos com uma longa série temporal que desagregue o sistema de ensino superior do país em suas diferentes partes, com exceção da pesquisa de Santos et al. (2020). Sendo assim, é difícil identificar qual a importância da diferenciação no processo de expansão e, igualmente importante, como a combinação das características institucionais se comportou ao longo do processo de expansão.

Tendo identificado esse limite da literatura acerca do tema no país, nosso trabalho se divide em duas frentes para tratar tanto o problema do perfil dos alunos no ensino superior brasileiro como os padrões de expansão institucional. Nossos resultados se iniciam pelo segundo problema e respondem à pergunta: como foi a expansão do sistema de ensino superior entre 2002 e 2016 no Brasil? Atentos à diversificação do setor, mobilizamos dados que nos permitem entender qual a evolução da oferta do ensino superior e a proporção de matrículas distribuídas segundo o setor dos cursos (privado ou público), a modalidade de ensino (presencial ou EaD) e o grau (licenciatura, tecnológico ou bacharelado). Respondida essa pergunta, em seguida procuramos responder: qual o perfil dos alunos que frequentam esses segmentos do sistema de ensino brasileiro em termos de nível socioeconômico, sexo e idade?

DADOS E METODOLOGIA

Dados que estruturam o estudo da expansão do ensino superior e metodologia do estudo da expansão

Para identificar a diferenciação do ensino superior brasileiro no século XXI e como esses movimentos afetaram a oferta de formação dos estudantes, serão utilizados os microdados do Censo do Ensino Superior (CES). O período selecionado para as análises, de 2002 a 2016, propicia a observação do crescimento e da diferenciação institucional do ensino superior brasileiro.

A padronização dos microdados para a construção dessa ampla série temporal exigiu a exclusão de linhas do banco de dados que não tinham algumas informações. Primeiramente, para guiar a construção das bases, comparamos, ano a ano, resultados da quantidade de cursos e do número de matrículas produzidos por nós e pelo Inep por meio de suas Sinopses Estatísticas. Para encontrar a equivalência entre os microdados e as sinopses, dois critérios foram aplicados entre 2002 e 2008: exclusão de i) casos que não continham informação sobre a data de início do funcionamento do curso e de ii) cursos de áreas básicas de ingresso (código 010B00 na variável do código de curso segundo o padrão da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico - OCDE). No total, 25 cursos não continham informação sobre a sua data de criação e 24 eram de áreas básicas de ingresso e não tinham a data de criação. Esses cursos não tinham matrículas registradas nos microdados. Todos os 49 foram excluídos.

Um terceiro passo foi necessário, pois não são todos os cursos que contêm informações sobre todas as variáveis que utilizamos; informações sobre a variável de grau também estavam faltantes. Dos 49 cursos relatados anteriormente, 24 estavam na interseção entre falta de informações sobre grau e data de criação e eram de áreas básicas de ingresso. Adicionalmente, 33 cursos não informavam a situação do grau, e outros 19 de área básica não apresentavam informação para grau ou data de criação. Em síntese, no total, 101 cursos não continham informações necessárias para implementação de nossa análise e foram excluídos. Somente casos com informações em todas as variáveis foram considerados válidos para a composição do banco de dados. Aplicados esses filtros, combinamos, quando existentes, as bases de cursos presenciais, sequenciais de formação específica e cursos a distância. Nossa amostra analítica final conteve 401.076 casos; a exclusão representa 0,0002% dos casos, portanto, pôde ser considerada inofensiva para nossa análise.

A base do CES contém a distribuição das matrículas no setor terciário, possibilitando a observação da distribuição dos estudantes nos diferentes setores que compõem o sistema de ensino superior no país. As dimensões utilizadas nas análises para a composição das matrículas são:

• rede, com as categorias público e privado;

• modalidade, com as categorias presencial e EaD;

• grau acadêmico, com as categorias licenciatura, bacharelado, tecnólogo, e bacharelado mais licenciatura (categoria que possibilitava a graduação nas duas opções disponíveis aos estudantes até 2009, seja através de três anos de bacharelado e um de licenciatura, ou pela possibilidade de realizar o curso de licenciatura após graduar-se);

Infelizmente, a base do CES não tem dados compatíveis com o Enade em relação aos cursos, e o Inep não disponibiliza nenhum documento de padronização das variáveis de cursos entre as bases. Portanto, a dimensão de cursos é incorporada somente na análise do Enade.

A Tabela 1 apresenta a quantidade de cursos e matrículas no ensino superior brasileiro de 2002 a 2016. A quantidade de matrículas total é a base para as análises de nossa sessão de resultados, que apresenta apenas porcentagens. O leitor interessado que desejar saber um número específico de matrículas em alguma das combinações pode, portanto, fazer uma multiplicação simples das porcentagens apresentadas e o total de matrículas em qualquer um dos anos e chegar ao número que deseja.

Tabela 1
Número de cursos e matrículas da educação superior, Brasil, 2002-2016

Ano	Cursos	Matrículas
2002	15.000	3.560.865
2003	17.187	3.983.908
2004	19.470	4.271.340
2005	21.313	4.615.190
2006	23.129	4.936.207
2007	24.799	5.295.177
2008	25.876	5.834.587
2009	28.961	5.985.036
2010	29.732	6.391.008
2011	30.613	6.748.410
2012	32.047	7.035.444
2013	32.194	7.299.149
2014	33.007	7.817.445
2015	33.604	8.004.472
2016	34.438	8.020.003

• Fonte: Elaboração própria com base no Inep e nos microdados do CES.

Dados que estruturam o estudo da estratificação horizontal das oportunidades e metodologia para o estudo da desigualdade de oportunidades

O perfil dos alunos do ensino superior brasileiro será estudado por meio da análise dos dados do Exame Nacional de Desemepenho de Estudantes (Enade). Anualmente, esses dados são gerados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) para, entre outros objetivos, mensurar as habilidades acadêmicas dos concluintes de diferentes cursos superiores do país. Os anos² escolhidos das provas foram 2015, 2016 e 2017, que eram os mais recentes disponíveis no momento deste trabalho. Fez-se necessário manipular três anos da base de dados, porque os alunos dos cursos são avaliados em triênios. Os estudantes selecionados para realizarem o exame são aqueles que têm pelo menos 80% da carga horária de seu curso cumprida. Todos os concluintes de todos os cursos de graduação avaliados em cada ano devem fazer o exame, embora nem todos compareçam. Infelizmente, o Inep não disponibiliza um quadro amostral com o subconjunto de estudantes que efetivamente fizeram a prova para comparação. Sendo assim, a premissa deste trabalho é de que o não comparecimento de alunos no exame é aleatório, não associado com nenhuma das variáveis que orientam os modelos adiante. Dessa forma, pressupõe-se que mesmo com taxas variáveis de não comparecimento os dados do Enade sejam uma amostra representativa dos concluintes do ensino superior brasileiro no triênio.

Outra característica dos dados e da elaboração de modelos estatísticos para sua análise é a sua unidade de análise. Nesta pesquisa, que utiliza concluintes, os resultados devem ser interpretados com cautela. Com a estrutura de dados disponível para o ensino superior brasileiro até o momento da escrita deste trabalho, não é possível discernir se os efeitos identificados adiante emergem na escolha dos cursos de ensino superior ou, uma vez escolhido o curso, padrões de evasão operam no sentido de estruturar os resultados. De toda forma, nossos modelos descrevem o padrão de desigualdade horizontal entre os concluintes no ensino superior no país. A explicação do motivo para tal padrão de desigualdade (a composição entre acesso e evasão) ainda não é possível com a estrutura dos dados publicamente disponíveis no país.

Feitas essas ressalvas, é possível reafirmar a relevância deste trabalho ao fazer uma descrição que contempla as combinações de características institucionais mais significativas no panorama de oferta da educação superior no Brasil que associam-se a algumas características dos alunos. Como o objetivo básico de um sistema de ensino superior é a formação de pessoas que detêm determinada credencial educacional, entender o perfil de quem chega nesse estágio do sistema educacional é fundamental. Além disso, supõe-se que esses alunos irão entrar no mercado de trabalho com as credenciais educacionais aqui avaliadas e, se credenciais educacionais com efeitos mais positivos no mercado de trabalho são sistematicamente ocupadas por estudantes em posições privilegiadas, há um mecanismo estruturador da desigualdade, e é importante conhecê-lo por meio de quem efetivamente entra no mercado de trabalho com aquela credencial, não quem apenas acessa o ensino superior.

Tendo esclarecido a construção dos dados e as premissas envolvidas a partir de nossas escolhas, é possível apresentar as variáveis selecionadas para a análise de dados apresentada adiante. As variáveis selecionadas para as análises foram as seguintes:

Variáveis dependentes

A diversidade institucional na qual as vagas são disponíveis no ensino superior. Elas foram utilizadas no modelo a fim de proporcionar uma análise mais desagregada da distribuição dos estudantes no ensino superior. A análise irá utilizar as seguintes variáveis:

1. Grau acadêmico, com as categorias licenciatura, bacharelado e tecnológico. Como essa variável não está presente nesta base de dados, foi necessário trazê-la do CES. A chave de ligação entre as bases foi o código da instituição de ensino superior e o código do curso, variáveis presentes em ambas.

2. Rede, com as categorias público e privado.

3. Modalidade: presencial ou EaD.

Variáveis independentes

Essas variáveis são medidas no nível individual nos microdados do Enade de acordo com as seguintes opções:

1. Idade, categorizada como discentes de até 30 anos de idade e maiores de 31, a fim de identificar a influência etária na alocação dos alunos.

2. Sexo, classificado como homem e mulher, com o objetivo de analisar diferentes padrões de escolha de curso entre eles.

3. Nível socioeconômico, medido pela maior escolaridade entre o pai e a mãe do discente, para estudar se há diferenças de escolhas de cursos entre os indivíduos cujos pais têm mais ou menos anos de ensino no currículo. A variável foi dicotomizada e contrasta entre estudantes com pais que possuem até ensino médio completo como maior escolaridade e discentes que têm no mínimo um pai ou mãe com escolaridade superior completa.

4. Região: as regiões do Brasil - Norte, Nordeste, Sudeste, Centro Oeste e Sul - foram incorporadas nos modelos como variáveis também em forma dicotômica. Para que o número de casos não fosse muito baixo nos modelos, as categorias Norte e Nordeste foram combinadas.

Excluímos os dados faltantes (missing) da análise das variáveis mobilizadas no Enade (Tabela 2).

Tabela 2
A distribuição univariada e bivariada para as variáveis independentes entre 2015 e 2017

Grau, rede e modalidade			N	% Col	Sexo		Idade		Nível Socioeconômico
					Masculino	Feminino	≤ 30	> 30	Baixo	Alto
Bacharelado	Público	Distância	3036	0,3	0,4	0,2	0,2	0,6	0,3	0,2
		Presencial	150827	14,4	17,2	12,6	18,3	5,0	12,9	26,0
	Privado	Distância	51778	4,9	4,5	5,2	3,1	9,3	5,3	2,2
		Presencial	489148	46,6	50,2	44,2	50,3	37,8	45,7	53,3
Subtotal			694789	66,2	72,2	62,3	71,8	52,8	64,2	81,7
Tecnológico	Público	Distância	613	0,1	0,9	1,8	0,7	3,3	1,6	0,7
		Presencial	12630	1,2	6,1	8,5	7,6	7,6	7,9	5,2
	Privado	Distância	35678	3,4	2,2	8,2	2,9	12,8	6,2	2,7
		Presencial	71343	6,8	5,2	9,0	6,9	9,0	8,0	3,9
Subtotal			120264	11,5	14,5	27,5	18,1	32,7	23,6	12,5
Licenciatura	Público	Distância	15606	1,5	0,1	0,0	0,0	0,1	0,1	0,0
		Presencial	79654	7,6	1,8	0,8	1,3	0,9	1,2	1,0
	Privado	Distância	61161	5,8	4,1	2,9	1,9	7,0	3,7	1,4
		Presencial	78721	7,5	7,4	6,4	6,9	6,5	7,2	3,4
Subtotal			235142	22,4	13,3	10,2	10,2	14,5	12,2	5,7
Total			1050195	100,0	100,0	100,0	100,0	100,0	100,0	100,0
Grau, rede e modalidade			N	% Col	Região
					Norte+Nordeste		Sudeste	Sul	Centro-Oeste
Bacharelado	Público	Distância	3036	0,3	0,5		0,2	0,2	0,7
		Presencial	150827	14,4	19,6		12,1	12,9	14,5
	Privado	Distância	51778	4,9	0,5		3,1	12,0	8,7
		Presencial	489148	46,6	45,3		52,4	37,9	42,8
Subtotal			694789	66,2	65,8		67,8	63,0	66,6
Tecnológico	Público	Distância	613	0,1	0,0		0,0	0,1	0,0
		Presencial	12630	1,2	0,8		1,7	0,8	0,9
	Privado	Distância	35678	3,4	0,3		2,0	9,0	5,0
		Presencial	71343	6,8	5,3		8,5	5,7	5,2
Subtotal			120264	11,5	6,4		12,3	15,6	11,1
Licenciatura	Público	Distância	15606	1,5	3,1		0,7	1,6	0,5
		Presencial	79654	7,6	18,1		3,7	3,7	7,5
	Privado	Distância	61161	5,8	1,0		5,8	10,9	6,8
		Presencial	78721	7,5	5,5		9,7	5,2	7,5
Subtotal			235142	22,4	27,8		19,9	21,3	22,2
Total			1050195	100,0	100,0		100,0	100,0	100,0

• Fonte: Elaboração própria com base no Inep e nos microdados do CES.

Estratégia analítica (modelos)

O modelo de regressão utilizado para este trabalho teve as combinações das categorias das variáveis de grau, rede e modalidade, totalizando 12 agrupamentos. A Tabela 3 traz as estatísticas de ajustes de modelo para a adição de cada variável independente, tendo região como ponto de partida. A qualidade do ajuste dos modelos foi medida por meio do critério de informação de Akaike (AIC) e do critério de informação Bayesiano (BIC) e, em ambos os casos, quanto menor é o índice obtido, melhor é o modelo. Percebe-se que os valores de AIC e de BIC são menores com o maior número de variáveis.

Tabela 3
Estatísticas de ajuste do modelo

	mlogit	mlogit	mlogit	mlogit
Graus de liberdade	33	44	55	66
Log-likelihood	−1776000000	−1759000000	−1699000000	−1691000000
Deviance (df=1050151)	3552864165	3.517.721.108	3.398.451.178	3.382.863.252
LR (df=33)	170963304	206.106.360	325.376.290	340.964.217
R2 de McFadden	0.046	0.055	0.087	0.092
R2 de McFadden (ajustado)	0.046	0.055	0.087	0.092
Cox-Snell/ML	0.150	0.178	0.266	0.277
Cragg-Uhler/Nagelkerke	0.155	0.183	0.274	0.285
Count	0.466	0.466	0.470	0.470
AIC	3.552.952.165	3.517.831.108	3.398.583.178	3.383.017.252
AIC dividido por N	3.383	3.350	3.236	3.221
BIC	3.553.474.202	3.518.483.655	3.399.366.234	3.383.930.818

• Fonte: Elaboração própria com base no Inep e nos microdados CES.

Os nossos resultados seguem as estratégias de apresentação baseadas em valores preditos e efeitos marginais (Mize e Long, 2019). Predições são uma forma de entender e ilustrar o resultado de qualquer modelo multivariado. Seguindo, também, o método de exposição de resultados de modelos multivariados para dados categóricos proposta por Trenton Mize e John Scott Long (2019), temos:

$\mathrm{ƞ}\left(\mathrm{x}\right)=\mathrm{G}\left(\mathrm{x\beta }\right)$ (1)

Na equação (1), x é um vetor de variáveis, β é um vetor de coeficientes do modelo - em nosso caso um modelo multinomial - e ƞ é a categoria predita. O termo G(xβ) deixa explícito que a probabilidade da categoria predita é uma função de xβ. No contexto de um modelo multinomial, o que nos interessa são as probabilidades preditas. A partir dos coeficientes ajustados na regressão, a probabilidade de qualquer categoria da variável dependente pode ser calculada com a fórmula $\mathrm{\eta }=\mathrm{Pr}(\mathrm{y}=\text{valor da categoria})=\frac{exp\left(\mathrm{x\beta }\right)}{1+exp\left(x\beta \right)}$. Essa é uma forma de reportar os resultados na métrica da variável dependente: em probabilidades.

A partir das probabilidades preditas, calculamos efeitos marginais (marginal effects - ME). Esses efeitos sintetizam a mudança na probabilidade quando a variável independente focal muda de um valor final para um valor inicial. As outras variáveis são mantidas em seus valores observados. Baseados em Mize e Long (2019: 6), temos:

$\mathrm{Efeitos}{\mathrm{marginais}}_{\mathrm{xik}}=\mathrm{ƞ}(x_{\mathit{k}}=fi{m}_{\mathit{i}},{\mathrm{x}}_{-k}={\mathrm{x}}_{-\mathrm{k},\mathrm{i}})–\mathrm{ƞ}({\mathrm{x}}_{\mathrm{k}}=iníci{o}_{\mathit{i}},{\mathrm{x}}_{-\mathrm{k}}={\mathrm{x}}_{-\mathrm{k},\mathrm{i}})$ (2)

O subscrito i para fim_i e início_i na equação (2) aponta que os valores podem mudar para cada observação. O termo x_{_k} = x_{_k}, i indica que os valores das variáveis de controle são mantidos em seus valores observados. Qualquer valor de interesse substantivo pode ser computado no cálculo desses efeitos. Em nosso caso, o interesse se voltará para as seguintes variáveis independentes (e o efeito das respectivas mudanças em suas categorias): nível socioeconômico (baixo e alto), sexo (homem e mulher) e idade (idade típica para concluinte do ensino superior e idade atípica).

A partir da equação (2), chegamos à equação que guia a produção de nossos resultados. Iremos apresentar a média do efeito marginal (Average Marginal Effect - AME). Para qualquer valor de x_k a média do efeito marginal pode ser calculada com a seguinte fórmula, que significa que nosso interesse recai na média amostral da mudança dos efeitos:

$$\begin{gathered} {\text{Média do efeito marginal}}_{\mathrm{xk}}= \\ \frac{1}{N}\sum _i^N\mathrm{\eta }({\mathrm{x}}_{\mathrm{k}}=fi{m}_{\mathrm{i}},{\mathrm{x}}_{\mathrm{\_k}}={\mathrm{x}}_{\mathrm{\_k},\mathrm{i}})–\mathrm{\eta }({\mathrm{x}}_{\mathrm{k}}={\mathrm{início}}_{\mathrm{i}},{\mathrm{x}}_{\mathrm{\_k}}={\mathrm{x}}_{\mathrm{\_k},\mathrm{i}}) \end{gathered}$$ (3)

Resultados, expansão e ensino superior

Nosso primeiro resultado ilustra a distribuição de matrículas por grau (Tabela 4). Três tendências estão claramente presentes. Primeiramente, há de se destacar a intensa expansão dos cursos tecnológicos no país, que passam de uma presença residual de apenas 2,8% das matrículas para 11,3%. Essa é uma reversão que vai contra o padrão histórico anteriormente identificado de baixa demanda por esses cursos (Neves et al., 2007). O segundo resultado que destacamos é a estabilidade e leve aumento dos bacharelados como o grau predominante entre as matrículas no país, traço presente historicamente em nosso sistema de ensino (Prates & Barbosa, 2015). Combinadas, as duas tendências ajudam a entender que uma terceira tendência - diminuição de 13% da proporção de matrículas em cursos de licenciatura - ocorreu em uma redistribuição das matrículas que não tocou os cursos de bacharelado. Mesmo com a redistribuição de matrículas que surge a partir da extinção do grau bacharelado & licenciatura, a tendência não foi revertida, o que sinaliza que cursos de formação de professores tiveram, proporcionalmente, uma demanda menor quando comparados com cursos de formação de bacharéis e tecnólogos.

Tabela 4
Distribuição de matrículas da educação superior segundo grau acadêmico, Brasil, 2002 e 2016

Ano	Bacharelado	Licenciatura	Tecnológico	Bac&LIC*	Total
2002	66,4%	22,8%	2,8%	8,0%	100,0%
2003	66,0%	22,8%	3,4%	7,8%	100,0%
2004	66,0%	22,2%	4,2%	7,6%	100,0%
2005	65,8%	21,4%	5,4%	7,3%	100,0%
2006	65,0%	21,1%	6,9%	6,9%	100,0%
2007	65,4%	20,4%	8,0%	6,2%	100,0%
2008	65,4%	20,2%	9,0%	5,4%	100,0%
2009	65,5%	19,9%	11,0%	3,6%	100,0%
2010	66,9%	21,2%	11,9%		100,0%
2011	67,4%	20,1%	12,5%		100,0%
2012	67,7%	19,4%	12,9%		100,0%
2013	68,1%	18,8%	13,1%		100,0%
2014	68,6%	18,8%	12,6%		100,0%
2015	69,6%	18,4%	12,0%		100,0%
2016	69,8%	19,0%	11,3%		100,0%

• Fonte: Elaboração própria com base no Inep e nos microdados do CES.
• *Bacharelado & licenciatura

Ao analisarmos a distribuição das matrículas por rede de oferta e grau, presente na Tabela 5, chegamos à conhecida sobrerrepresentação da rede privada na oferta de ensino superior do país (Schwartzman, 1991), que foi ampliada no período analisado, passando de 69,3% para 76,5%, com um crescimento de 10,3% na importância relativa do setor. Em relação aos cursos de licenciatura, nosso foco de interesse, é possível identificar uma estabilidade da proporção de matrículas, indicando que a queda da proporção relativa dos cursos de licenciatura identificada acima se deu fundamentalmente no setor público, que teve uma diminuição de 37% na sua proporção relativa no período. Isso aponta que, se no início de nossa série temporal era possível identificar uma divisão de metade das matrículas das licenciaturas divididas entre cursos públicos (11,3%/22,7% = 49,5%) e privados (11,5%/22,7% = 50,5%), atualmente os futuros professores do país são desproporcionalmente formados no ensino privado, que concentra 62,5% das matrículas, com o ensino público responsável pelos 37,5% restantes. Ainda que tenham diminuído sua importância entre os alunos do ensino superior, somente os cursos de licenciatura públicos mantêm uma certa proporcionalidade na distribuição dos discentes quando comparados com os outros graus do ensino privado. Cursos de bacharelado têm em média uma participação de 78% do setor privado, enquanto entre cursos tecnológicos esse número atinge 84%. Como se vê, esses números são significativamente maiores que os 62,5% representados pelas licenciaturas do setor, equilíbrio relativo gerado pela “compensação” das matrículas de licenciatura no ensino público.

Tabela 5
Distribuição de matrículas da educação superior segundo a categoria administrativa e graus acadêmico, Brasil, 2002 e 2016

Ano	Público				Privado				Total
	Bacharelado	Licenciatura	Tecnológico	Bac&LIC	Bacharelado	Licenciatura	Tecnológico	Bac&LIC
2002	15,0%	11,3%	0,7%	3,7%	51,4%	11,5%	2,1%	4,3%	100,0%
2003	14,4%	10,9%	0,8%	3,6%	51,6%	11,9%	2,6%	4,2%	100,0%
2004	14,0%	10,2%	1,0%	3,4%	51,9%	12,0%	3,2%	4,2%	100,0%
2005	13,7%	9,3%	1,1%	3,2%	52,1%	12,2%	4,3%	4,1%	100,0%
2006	13,0%	8,4%	1,2%	3,1%	52,0%	12,7%	5,7%	3,9%	100,0%
2007	13,7%	7,9%	1,1%	2,8%	51,7%	12,5%	6,9%	3,4%	100,0%
2008	14,9%	8,0%	1,3%	2,5%	50,5%	12,2%	7,7%	2,9%	100,0%
2009	14,9%	7,7%	1,3%	1,6%	50,6%	12,2%	9,7%	2,0%	100,0%
2010	15,2%	8,8%	1,5%	0,0%	51,7%	12,4%	10,4%	0,0%	100,0%
2011	15,8%	8,7%	1,6%	0,0%	51,7%	11,4%	10,9%	0,0%	100,0%
2012	15,1%	8,4%	1,5%	0,0%	52,6%	11,0%	11,4%	0,0%	100,0%
2013	14,9%	8,0%	1,4%	0,0%	53,2%	10,8%	11,6%	0,0%	100,0%
2014	14,4%	7,5%	1,4%	0,0%	54,3%	11,2%	11,2%	0,0%	100,0%
2015	14,5%	7,1%	1,5%	0,0%	55,1%	11,3%	10,5%	0,0%	100,0%
2016	14,8%	7,1%	1,6%	0,0%	55,0%	11,9%	9,6%	0,0%	100,0%

• Fonte: Elaboração própria com base no Inep e nos microdados do CES.

A Tabela 6 apresenta uma outra tendência que marcou a expansão do ensino superior brasileiro entre 2002 e 2016: o crescimento dos cursos de ensino a distância. Em 2016, as matrículas dessa modalidade alcançaram 18,6% do total de matrículas no país. Os resultados apontam uma forte associação entre modalidade de ensino e grau, uma vez que a concentração de matrículas é bastante diferente por grau entre as modalidades. O crescimento de cursos EaD afetou de formas distintas os graus. Os bacharelados seguem majoritariamente compostos pelos cursos presenciais, com 91,5% das matrículas (63,9/[63,9% + 5,9%]). Para cursos tecnológicos e de licenciatura, esse número é menor e tende a se aproximar de uma distribuição de matrículas em que cada tipo de modalidade concentra metade das matrículas. Em 2016, os cursos tecnológicos concentravam 57,7% das matrículas (6,5%/[6,5% + 4,8%]) e os cursos de licenciatura, 57,8% (11%/[11% + 8%]). Sendo assim, é possível afirmar que parte significativa dos professores do país terão sua formação realizada com um vínculo virtual com a sala de aula.

Tabela 6
Distribuição de matrículas da educação superior segundo a modalidade de ensino e grau acadêmico, Brasil, 2002 e 2016

Ano	Presencial				EAD				Total
	Bacharelado	Licenciatura	Tecnológico	Bac&LIC	Bacharelado	Licenciatura	Tecnológico	Bac&LIC
2002	66,4%	21,7%	2,8%	8,0%	0,0%	1,1%	0,0%	0,0%	100,0%
2003	66,0%	21,6%	3,4%	7,8%	0,0%	1,2%	0,0%	0,0%	100,0%
2004	65,9%	21,0%	4,1%	7,6%	0,1%	1,2%	0,1%	0,0%	100,0%
2005	65,5%	19,7%	5,0%	7,3%	0,3%	1,7%	0,5%	0,0%	100,0%
2006	64,8%	18,1%	6,0%	6,9%	0,2%	3,0%	1,0%	0,0%	100,0%
2007	63,7%	16,3%	6,8%	6,2%	1,6%	4,1%	1,2%	0,0%	100,0%
2008	60,9%	14,3%	6,9%	5,4%	4,4%	5,8%	2,1%	0,1%	100,0%
2009	61,8%	12,9%	7,9%	3,4%	3,7%	7,0%	3,1%	0,1%	100,0%
2010	62,6%	14,5%	8,3%	0,0%	4,3%	6,7%	3,6%	0,0%	100,0%
2011	62,9%	13,7%	8,7%	0,0%	4,6%	6,4%	3,8%	0,0%	100,0%
2012	62,4%	13,0%	8,7%	0,0%	5,3%	6,4%	4,2%	0,0%	100,0%
2013	63,0%	12,6%	8,6%	0,0%	5,1%	6,2%	4,5%	0,0%	100,0%
2014	63,2%	11,8%	7,8%	0,0%	5,5%	6,9%	4,8%	0,0%	100,0%
2015	64,0%	11,3%	7,2%	0,0%	5,6%	7,1%	4,8%	0,0%	100,0%
2016	63,9%	11,0%	6,5%	0,0%	5,9%	8,0%	4,8%	0,0%	100,0%

• Fonte: Elaboração própria com base no Inep e nos microdados do CES.

A Tabela 7 combina as características apresentadas nas tabelas anteriores. Atentamos que os 100% agora são somados na direção da coluna e não da linha, como anteriormente. Adicionalmente, as proporções são calculadas dentro de cada ano. Essa tabela nos permite responder uma indagação que surge das análises anteriores. Como vimos, as licenciaturas passaram a ter uma composição majoritária de alunos presentes no ensino privado e uma crescente presença do ensino a distância. Como essa diversidade se combina? A Tabela 7 nos permite responder que as matrículas das formações de professores na modalidade EaD são praticamente exclusivas do setor privado. Na rede privada, as matrículas no ensino a distância (7%) têm maior importância relativa que a modalidade presencial (6,1%). Com efeito, a combinação entre licenciatura, rede privada e modalidade EaD é a mais prevalente entre as licenciaturas, concentrando 37% (7%/[6% + 1% + 5% + 7%]) das matrículas da licenciatura. Isso nos permite afirmar que mais de um terço dos futuros professores do país serão formados no ensino privado a distância.

Tabela 7
Distribuição de matrículas da educação superior por grau acadêmico e modalidade de ensino, segundo a categoria administrativa, Brasil, em 2002 e 2016

		2002			2016
Grau	Modalidade	Público	Privado	Subtotal linha	Público	Privado	Subtotal linha
Bacharelado	Presencial	15%	51%	66%	14%	49%	64%
	EAD	0%	0%	0%	0%	6%	6%
Licenciatura	Presencial	10%	11%	22%	6%	5%	11%
	EAD	1%	0%	1%	1%	7%	8%
Tecnológico	Presencial	1%	2%	3%	1%	5%	6%
	EAD	0%	0%	0%	0%	5%	5%
Bac&Lic	Presencial	4%	4%	8%	0%	0%	0%
Total		31%	69%	100%	24%	76%	100%

• Fonte: Elaboração própria com base no Inep e nos microdados do CES.

Os resultados apresentados na Tabela 7 demonstram mudanças significativas na composição do ensino superior brasileiro, em especial nas licenciaturas. Os matriculados desse grau acadêmico concentraram-se no setor privado, com tendência de intensificação, assim como estão mais presentes na modalidade EaD. A união das variáveis de rede, grau e modalidade mostra como o setor privado observou no ensino à distância uma oportunidade de atrair mais estudantes com menores custos. Adicionalmente, os resultados apontam para uma clara diferença de estratégia da formação de professores no ensino público, que segue privilegiando o ensino presencial, enquanto no setor privado há crescente presença do ensino a distância.

Ainda é preciso, no entanto, entender qual o perfil de discente que acessa essas combinações no ensino superior. Existe distribuição mais homogênea de alunos, baseados em seus perfis socioeconômicos, sexo e idade, nessa nova configuração do setor terciário, ou a diversificação ilustrada reforça desigualdades apontadas por outras pesquisas sobre o ensino superior brasileiro? Na seção seguinte buscamos qualificar a composição dessas combinações a partir da escolaridade dos pais dos estudantes, sexo e grupo etário, o que nos permitirá responder qual é o perfil dos concluintes do ensino superior brasileiro com os dados mais recentes disponíveis.

Resultados: o perfil dos alunos dos cursos por grau, rede e modalidade

Seguimos agora para a apresentação dos resultados da análise multivariada. A variável dependente segue a mesma lógica da última análise que fizemos sobre a expansão. Combinamos as características institucionais de grau, rede e modalidade para operacionalizar uma variável dependente com 12 categorias. Nossos modelos multivariados têm como variáveis independentes focais o nível socioeconômico, sexo e idade dos estudantes.

Os resultados multivariados apontam que, apesar dos bacharelados serem o destino mais comum para todos os estudantes, como mostram as colunas que contêm as probabilidades preditas na Tabela 8, isso é ainda mais forte para aqueles de origem mais privilegiada. A diferença no efeito marginal médio é de 13,7% a favor dos estudantes de origem socioeconômica mais alta. Esse resultado pode ser interpretado como a mudança média na probabilidade de encontrar um estudante no bacharelado quando trocamos seu nível socioeconômico. A coluna “Composição EME” ilustra quais combinações são as mais importantes para a diferença. Dois terços do efeito se devem à sobrerrepresentação de alunos de nível socioeconômico alto em cursos públicos presenciais de bacharelado (66,8%), e 48,8% nos bacharelados privados. Dada a forte associação entre nível socioeconômico e desempenho escolar, a importância do setor público na diferença não é surpreendente, uma vez que as vagas nesse setor têm forte competição e são alocadas de acordo com exames seletivos altamente competitivos (vestibulares e cada vez mais presença do Exame Nacional do Ensino Médio, com o Sistema de Seleção Unificada - Enem-Sisu). Um resultado importante que emerge na tabela é a diferença entre os sinais de todas as combinações do bacharelado e o perfil privado-EaD. Nessa combinação, há sobrerrepresentação de estudantes de nível socioeconômico baixo, um sinal de que a diversificação institucional incorporou desproporcionalmente estudantes de origens sociais mais humildes. O resultado sinaliza para a necessidade de tratar o ensino superior em sua heterogeneidade, dado que a diferença socioeconômica entre os estudantes seria superestimada caso as combinações mobilizadas não fossem implementadas.

Tabela 8
Probabilidade predita e efeitos marginais médios de estudantes de diferentes níveis socioeconômicos estarem em cursos das diferentes combinações institucionais, Brasil, 2015-2017

Grau	Rede	Modalidade	Baixa	Alta	EME	Composição EME
Bacharelado	Pública	Distância	0,3%	0,3%	0,0%	0,0%
		Presencial	13,2%	22,4%	−9,2%	66,8%
	Privada	Distância	5,1%	3,0%	2,1%	−15,6%
		Presencial	46,0%	52,7%	−6,7%	48,8%
	Subtotal		64,7%	78,4%	−13,7%	100,0%
Tecnológico	Pública	Distância	0,1%	0,0%	0,0%	0,2%
		Presencial	1,2%	0,9%	0,3%	5,9%
	Privada	Distância	3,6%	1,9%	1,7%	29,3%
		Presencial	7,2%	3,5%	3,7%	64,6%
	Subtotal		12,1%	6,3%	5,8%	100,0%
Licenciatura	Pública	Distância	1,5%	1,1%	0,4%	5,1%
		Presencial	7,9%	5,3%	2,5%	32,0%
	Privada	Distância	6,0%	4,4%	1,5%	19,1%
		Presencial	7,9%	4,4%	3,5%	43,7%
	Subtotal		23,2%	15,3%	7,9%	100,0%

• Fonte: Elaboração própria com base no Inep e nos microdados do CES.

Os cursos de licenciatura, por sua vez, têm maior presença de estudantes de nível socioeconômico mais baixo, com efeito marginal médio de 7,9%. Aqui, há uma composição mais equilibrada dos perfis institucionais no efeito, com 43,7% do efeito vindo de cursos privados presenciais e 32% de cursos públicos presenciais. Assim como nos bacharelados, os cursos a distância têm uma contribuição não trivial na diferença socioeconômica entre os grupos, com 19,1% do efeito no conjunto de cursos privados e a distância.

A Tabela 9 apresenta a mesma estrutura da descrita anteriormente, mas levando em conta o sexo dos estudantes. Na coluna dos efeitos marginais médios, referente às diferenças entre homens e mulheres na alocação no ensino superior, percebe-se maior probabilidade de presença de pessoas do sexo masculino nos cursos de bacharelado (9,5%) e tecnológicos (3,2%), e do sexo feminino no grau de licenciatura (−12,7%). Quando observamos a coluna “Composição EME”, é possível notar que, dentro do agrupamento institucional encabeçado pelo bacharelado, a sobrerrepresentação de homens ocorre primordialmente na modalidade presencial, tanto na rede pública (46,3%) e privada (59,2%), ao passo que as mulheres têm maiores probabilidades de estarem na composição bacharelado privada a distância (−6,6%). Nos cursos de grau tecnológico, há sobrerrepresentação masculina em todos os agrupamentos institucionais, com destaque para o efeito da rede privada a distância, com 39,6%. Com relação à licenciatura, é preciso atentar-se ao fato de que todas as combinações reportaram maiores probabilidades de mulheres nesses cursos, fazendo com que a divisão entre dois números negativos - nesse caso, de quaisquer agrupamentos pelo subtotal da licenciatura - gere um número positivo. Dessa forma, os números positivos da coluna “Composição EME” referem-se à sobrerrepresentação de mulheres no grau em questão, em especial na composição privada a distância (46,9%). Tais resultados, sobretudo os relacionados à licenciatura, foram na direção esperada, uma vez que a literatura aponta para os estereótipos de gênero como fatores cruciais para a alocação dos indivíduos no ensino superior. No caso das mulheres, a presença em cursos relacionados ao ensino vai ao encontro das conclusões obtidas por pesquisas internacionais (Charles & Bradley, 2002) e nacionais (Carvalhaes & Ribeiro, 2019; Mendes, 2021).

Tabela 9
Probabilidade predita de estudantes de diferentes sexos estarem em cursos das diferentes combinações institucionais, Brasil, 2015-2017

Grau	Rede	Modalidade	Homens	Mulheres	EME	Composição EME
Bacharelado	Pública	Distância	0,4%	0,2%	0,1%	1,2%
		Presencial	17,0%	12,6%	4,4%	46,3%
	Privada	Distância	4,5%	5,2%	−0,6%	−6,6%
		Presencial	50,0%	44,4%	5,6%	59,2%
	Subtotal		71,9%	62,5%	9,5%	100,0%
Tecnológico	Pública	Distância	0,1%	0,0%	0,1%	1,7%
		Presencial	1,7%	0,9%	0,9%	28,0%
	Privada	Distância	4,2%	2,9%	1,3%	39,6%
		Presencial	7,4%	6,4%	1,0%	30,7%
	Subtotal		13,4%	10,2%	3,2%	100,0%
Licenciatura	Pública	Distância	1,0%	1,8%	−0,8%	6,7%
		Presencial	6,3%	8,4%	−2,1%	16,8%
	Privada	Distância	2,2%	8,1%	−5,9%	46,9%
		Presencial	5,2%	9,0%	−3,8%	29,6%
	Subtotal		14,6%	27,3%	−12,7%	100,0%

• Fonte: Elaboração própria com base no Inep e nos microdados do CES.

A Tabela 10 também segue o padrão das analisadas anteriormente e refere-se à idade dos indivíduos. Na coluna “EME”, nota-se que há maior probabilidade de indivíduos de idade regular estarem em cursos de bacharelado (17,4%), ao passo que pessoas mais velhas são sobrerrepresentadas em tecnológico (−3,7%) e licenciatura (−13,8%). Dentro do grau bacharelado, percebe-se que indivíduos de idade regular possuem maior probabilidade de ingressarem em cursos presenciais (72,4% na rede pública e 62,5% na privada), e pessoas mais velhas tendem a alocar-se no ensino a distância (−2,7% na pública e −32,2% na privada), independentemente da rede. Tal tendência repete-se para o grau tecnológico: enquanto estudantes mais novos matriculam-se na modalidade presencial (−10,4% na pública e −15,8% na privada), discentes mais velhos inscrevem-se em EaD (2,2% na pública e 124% na privada) - o que significa que há maior disparidade etária nessa combinação do que no subtotal do tecnológico. Esse cenário estabelecido nos dois graus descritos acima não se mantém por completo na licenciatura. Ainda que a sobrerrepresentação de pessoas mais velhas na modalidade a distância mantenha-se, independentemente da rede (17,9% na pública e 68,5% na privada), esses discentes também possuem maior probabilidade de alocação no agrupamento privada presencial (14,5%). A combinação pública-presencial apresenta equilíbrio etário, com sobrerrepresentação de indivíduos com idade regular (−0,9%). Esses achados ratificam as interpretações apresentadas por Comin e Barbosa (2011) ao sugerirem que a entrada de estudantes mais velhos no ensino superior ocorreria por uma demanda reprimida de gerações passadas, que teriam como objetivo maior qualificação profissional ou mudança de área de atuação. Nesse sentido, os cursos EaD proporcionariam melhor adequação para esses trabalhadores que entraram no ensino superior.

Tabela 10
Probabilidade predita de estudantes de diferentes idades estarem em cursos das diferentes combinações institucionais, Brasil 2015-2017

Grau	Rede	Modalidade	Regular	Não regular	EME	Composição EME
Bacharelado	Pública	Distância	0,2%	0,6%	−0,5%	−2,7%
		Presencial	18,0%	5,4%	12,6%	72,4%
	Privada	Distância	3,2%	8,8%	−5,6%	−32,2%
		Presencial	50,0%	39,1%	10,9%	62,5%
	Subtotal		71,4%	53,9%	17,4%	100,0%
Tecnológico	Pública	Distância	0,0%	0,1%	−0,1%	2,2%
		Presencial	1,3%	0,9%	0,4%	−10,4%
	Privada	Distância	2,0%	6,5%	−4,5%	124,0%
		Presencial	7,0%	6,4%	0,6%	−15,8%
	Subtotal		10,3%	14,0%	−3,7%	100,0%
Licenciatura	Pública	Distância	0,7%	3,2%	−2,5%	17,9%
		Presencial	7,7%	7,5%	0,1%	−0,9%
	Privada	Distância	3,0%	12,4%	−9,4%	68,5%
		Presencial	6,9%	8,9%	−2,0%	14,5%
	Subtotal		18,3%	32,1%	−13,8%	100,0%

• Fonte: Elaboração própria com base no Inep e nos microdados do CES.

CONCLUSÃO E DISCUSSÃO

Os resultados deste trabalho mostram padrões de alocação de estudantes no ensino superior brasileiro pouco explorados na literatura nacional. Ainda que algumas pesquisas tenham encontrado tendências parecidas de destino de discentes no setor terciário, nenhuma esteve tão atenta à diversificação institucional ocorrida neste século e apontou para a relevância de associar tais características no estudo do padrão da alocação de alunos no ensino superior. No caso da licenciatura, em específico, este trabalho deu luz à sua relevância como objeto sociológico na medida em que sua oferta e o perfil de estudantes que a acessa têm particularidades que buscaram ser explicadas neste trabalho. Nesse sentido, esta pesquisa traz resultados relevantes para o entendimento da estratificação dentro do ensino superior, resultados relevantes tanto cientificamente como em termos de políticas públicas.

No século XXI, a expansão do ensino superior mais que duplicou o seu número de matriculados. Em paralelo, o sistema também se diversificou, com o surgimento da modalidade a distância, a consolidação dos cursos tecnológicos e o crescimento proporcional maior da rede privada, em comparação com a pública. Entretanto, quando são analisadas as distribuições de tais aspectos apenas entre os graus, observam-se diferentes padrões: o número de matriculados cresceu em velocidade mais lenta na licenciatura do que no bacharelado e no tecnológico; a ascensão do EaD e da iniciativa privada foi mais intensa na formação de professores do que nos outros graus.

Dado esse novo panorama institucional, faz-se necessário investigar qual o perfil dos alunos que ocuparam o ensino superior. Os dados apontam para uma alocação desigual dentro do ensino superior brasileiro, uma vez que indivíduos de baixo status socioeconômico, estudantes de 31 anos ou mais e mulheres possuem maior probabilidade de acesso às licenciaturas, enquanto pessoas de alto nível socioeconômico, de 30 anos ou menos e homens tendem a ocupar mais o bacharelado, grau de maior status histórico do setor terciário brasileiro. Em adição, também é importante destacar a sobrerrepresentação de mulheres na licenciatura e de indivíduos de idade não regular no ensino superior nos cursos à distância.

Os padrões de alocação de estudantes no ensino superior são resultados de processos que, em parte, são proporcionados por escolhas dos discentes para a sua vida profissional e, também, por oportunidades derivadas de aspectos nos quais os indivíduos não possuem influência direta, como a dinâmica de criação e fechamento de cursos e a regulação e desregulamentação do sistema, que coíbe ou gera novas possibilidades de trajetória, como os cursos a distância. Dessa forma, a estratificação horizontal no ensino superior por gênero, idade e nível socioeconômico é fruto de questões que passam, mas também vão além, do controle dos estudantes e de suas escolhas individuais.

Está exatamente neste último aspecto uma das principais limitações desta pesquisa. Mesmo utilizando bons dados sobre a diversidade do ensino superior e do perfil dos estudantes dentro dele, não há informações sobre a trajetória prévia dos discentes antes de entrar no setor terciário. Essa limitação faz com que o acompanhamento das decisões dos estudantes ao longo do sistema educacional não seja possível. Ou seja, é possível entender o padrão de alocação de estudantes e suas características em um ponto no tempo, mas não é possível entender a trajetória e o processo que estruturam a desigualdade observada.

Também é preciso destacar a ausência de uma análise temporal do objeto, fator crucial para a avaliação do aumento ou da redução da estratificação horizontal. Neste trabalho, analisa-se somente um ponto no tempo, em um período de consolidação da diversificação do ensino superior brasileiro. Ainda assim, foram estabelecidos parâmetros para o entendimento da desigualdade, como grau de licenciatura, bacharelado e tecnológico, modalidade presencial e a distância, rede pública ou privada.

Também deve ser apontada como limitação a ausência da variável de raça no modelo. Essa decisão baseou-se no excesso de grupos na variável dependente, devido à combinação de diferentes variáveis para a sua formulação e a consequente queda do número absoluto dentro de cada categoria, além do alto número de não respostas nas bases do Enade. Essa é uma grande limitação desta pesquisa, especialmente quando considerada a centralidade dessa variável nos resultados de estudos que puderam inclui-la.

Apesar das limitações listadas acima, acredita-se que os resultados apresentados neste trabalho são relevantes por possuírem avanços significativos no que já foi produzido pela literatura, seja da perspectiva de detalhamento da variável dependente, seja por meio de maior sofisticação metodológica ou pela atenção dada à licenciatura. Ressalta-se, por fim, a necessidade de continuar investigando o ensino superior brasileiro nas suas diversas camadas, a fim de entender de forma cada vez mais sofisticada os padrões da estratificação nesse setor.

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• 1
  Este trabalho não existiria sem a contribuição dos pesquisadores envolvidos no Núcleo Interdisciplinar de Estudos da Desigualdade, ligado ao Departamento de Sociologia da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Os pesquisadores Felícia Picanço e Carlos Costa Ribeiro também deram contribuições fundamentais à elaboração do artigo. Diego Nunes da Rocha agradece ao Programa de Pós-Graduação em Sociologia e Antropologia da UFRJ.
• 2
  Cursos analisados por ano de Enade utilizado no trabalho: i) 2015: Administração, Direito, Ciências Econômicas, Psicologia, Ciências Contábeis, Design, Turismo, Secretariado Executivo, Relações Internacionais, Tecnologia em Design de Moda, Tecnologia em Marketing, Tecnologia em Processos Gerenciais, Tecnologia em Gestão de Recursos Humanos, Tecnologia em Gestão Financeira, Tecnologia em Gastronomia, Tecnologia em Gestão Comercial, Tecnologia em Logística, Administração Pública, Teologia, Tecnologia em Comércio Exterior, Tecnologia em Design de Interiores, Tecnologia em Design Gráfico, Tecnologia em Gestão da Qualidade, Tecnologia em Gestão Pública, Jornalismo, Publicidade e Propaganda; ii) 2016: Medicina Veterinária, Odontologia, Medicina, Agronomia, Farmácia, Enfermagem, Fonoaudiologia, Nutrição, Fisioterapia, Serviço Social, Zootecnia, Biomedicina, Tecnologia em Radiologia, Tecnologia em Agronegócios, Tecnologia em Gestão Hospitalar, Tecnologia em Gestão Ambiental, Tecnologia em Estética e Cosmética, Educação Física (Bacharelado); e iii) 2017: Arquitetura e Urbanismo, Engenharia Ambiental, Engenharia Civil, Engenharia de Alimentos, Engenharia de Computação, Engenharia de Controle e Automação, Engenharia de Produção, Engenharia Elétrica, Engenharia Florestal, Engenharia Mecânica, Engenharia Química, Engenharia, Sistemas de Informação, Ciência da Computação, Ciências Biológicas, Ciências Sociais, Filosofia, Física, Geografia, História, Letras-Português, Matemática, Química, Artes Visuais, Educação Física, Letras-Português e Espanhol, Letras-Português e Inglês, Letras-Inglês, Música, Pedagogia, Análise e Desenvolvimento de Sistemas, Gestão da Produção Industrial, Redes de Computadores, Gestão da Tecnologia da Informação.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  02 Jun 2023
• Data do Fascículo
  2023

Histórico

• Recebido
  23 Abr 2021
• Revisado
  15 Abr 2022
• Aceito
  25 Abr 2022