Tougher Educational Exam Leading to Worse Selection

This paper shows a somehow counterintuitive result: an increase in the exam diculty may reduce the average quality (productivity) of selected individuals. Since the exam does not verify all skills, when its standard rises, candidates with relatively low skills emphasized in the test and high skills demanded in the job may no longer qualify. Hence, an increase in the testing standard may be counterproductive. One implication is that policies should emphasize alignment between the skills tested and those required in the actual jobs.school standard, signaling model, cognitive skill, noncog- nitive skill

Higher education: free tuition vs. quotas vs. targeted vouchers

Este trabalho compara, do ponto de vista teórico, três sistemas universitários alternativos: o atual adotado pelo Brasil, no qual os alunos das universidades públicas, que são praticamente gratuitas, são escolhidos através de um processo seletivo; um sistema de quotas nas universidades públicas para beneficiar estudantes de baixa renda; e um sistema de vouchers direcionados para estudantes de baixa renda que podem ser utilizados nas universidades privadas ou públicas. A comparação destes três sistemas indica que o último é o mais eficiente, pois gera: (i) maior qualidade da mão de obra; (ii) alocação mais eficiente dos recursos; e (iii) maior mobilidade social.This paper compares theoretically three alternative university systems: the current one adopted in Brazil, in which students who perform better in the entering exam obtain the right to attend the public university without paying the full tuition; a system of affirmative action quotas in public universities, to benefit low income students; and a targeted vouchers system that can be used either to pay private or public university tuiton. The comparison indicates that the last system leads to: (i) a higher quality of the labor force; (ii) a more efficient allocation of resources; and (iii) a greater social mobility

Effects of the brazilian university policy of targeting the poor

Este trabalho analisa, teoricamente, os efeitos do Programa Universidade para Todos (ProUni), introduzido pelo governo federal do Brasil no ano de 2005, sobre a qualidade da força de trabalho formada nas universidades privadas. Esse programa concede isenção fiscal para as universidades privadas que, em contrapartida, fornecem bolsas de estudo para alunos provenientes de famílias de baixa renda. A análise sugere que a qualidade da força de trabalho pode aumentar ou diminuir dependendo de duas variáveis-chave: o formato da curva de oferta do setor universitário e o nível de preparação para cursar a universidade dos bolsistas vis-à-vis aos não-bolsistas.This paper analyzes theoretically the effects on the quality of the labor force of the introduction of the program called ProUni (Programa Universidade para Todos), adopted by the Brazilian government in 2005. This program consists of giving tax exemptions to private universities that provide scholarships to students coming from low income families. The analysis suggests that the quality of the labor force can either increase or decrease depending on two crucial variables: the shape of the university sector's supply curve and the level of preparation to face university studies of the students who are targeted by the program vis-à-vis the non-targeted ones

Research enchancing the quality of teaching: Econometric evidence from Brazil

Este artigo reporta evidência de que as atividades de pesquisa tendem a melhorar a avaliação recebida dos professores pelos alunos (SET) com uma defasagem temporal. Além disso, os resultados sugerem que as atividades de pesquisa sejam complementares às atividades de ensino. As atividades de pesquisa parecem afetar a qualidade do ensino no momento em que são realizadas, indicando um ganho na realização conjunta das atividades de ensino e pesquisaWe find evidence that the process of doing research increases the professor’sknowledge andenhances thestudent evaluationof teaching (SET) with a lag. Moreover, the results suggest that research activity seems to be complementary to teaching. The research activity seems to increase the quality of teaching at the moment that it is put in place, i.e., both activities can be seen as ’mutually reinforcing

Factors affecting the student evaluation of teaching scores: evidence from panel data estimation

We use a random-effects model to find the factors that affect the student evaluation of teaching (SET) scores. Dataset covers 6 semesters, 496 undergraduate courses related to 101 instructors and 89 disciplines. Our empirical findings are: (i) the class size affects negatively the SET score; (ii) instructors with more experience are better evaluated, but these gains reduce over time; (iii) participating in training programs, designed to improve the quality of teaching, did not increase the SET scores; (iv) instructors seem to be able to marginally 'buy' a better evaluation by inflating students' grade. Finally, there are significant changes in the rankings when we adjust the SET score to eliminate the effects of variables beyond instructors' control. Despite these changes, they are not statistically significant.Este trabalho emprega um modelo de efeitos aleatórios para estimar os principais fatores determinantes na avaliação de professores por estudantes. Os dados compreendem 496 cursos na graduação, relacionados a 101 diferentes professores e 89 disciplinas, durante 6 semestres letivos. Os principais resultados obtidos são: (i) o tamanho das salas de aula afeta negativamente a nota recebida pelo professor; (ii) professores mais experientes são mais bem avaliados, mas estes ganhos são decrescentes ao longo do tempo; (iii) a participação em programas de treinamento, desenhados para melhorar a qualidade do ensino, não afetam as notas recebidas pelos professores; (iv) a avaliação recebida pelos professores é marginalmente influenciada pela nota dada aos alunos durante o curso. Finalmente, os dados mostram mudanças significativas no ranking dos professores, quando são feitos ajustes para eliminar os efeitos de variáveis fora do controle dos professores. Entretanto, estas mudanças não são estatisticamente significativas

Rankings em educação: tipos, problemas, informações e mudanças: análise dos principais rankings oficiais brasileiros

Este trabalho classifica os diferentes tipos existentes de rankings na educação, bem como aponta problemas encontrados e apresenta contribuições para resolução dos mesmos. Sobre os principais rankings oficiais brasileiros conclui-se que: (i) O MEC tem uma política distinta para o ranking no Ensino Superior vis-à-vis ao do Ensino Médio - no primeiro ele estima o valor adicionado e preocupa-se em inibir comportamentos oportunísticos; (ii) foco nos resultados do Enem/Enade pode levar a um alvo diferente da qualidade da educação; (iii) a escolha ad hoc dos pesos componentes do ranking da graduação torna questionável a sua utilização; (iv) é importante o fornecimento dos intervalos de confiança dos valores adicionados estimados.This paper classifies the different types of rankings in education, shows the problems that it has been finding and presents contributions to solve them. About the most important Brazilian official rankings it concludes that: (i) the Brazilian Ministry of Education has a different policy with respect to the higher education ranking vis-à-vis the secondary one - in the latter, it estimates the value added and inhibits opportunistic behavior; (ii) the focus in the Enem/Enade results may not imply greater education quality; (iii) the ad hoc choice of the higher education ranking components weights questions its validity; (iv) it is important to provide the confidence intervals of the estimated value added

Excesso de demanda permanente como estratégia de mercado: uma análise do mercado brasileiro de ensino superior

Muitas Instituições de Ensino Superior (IES) precificam seus cursos abaixo do preço de equilíbrio para gerar excesso de demanda permanente. Neste artigo, primeiramente se adaptam as ideias de Becker (1991) para entender por que as IES precificam seus cursos dessa maneira. O fato de os alunos serem consumidores e insumos no processo de produção de educação gera um equilíbrio de mercado em que algumas firmas cobram preços elevados e têm excesso de demanda por suas vagas, e outras cobram um preço baixo e sobram vagas. Em seguida, analisa-se esse equilíbrio empiricamente. Estima-se a demanda por cursos de graduação em Administração no estado de São Paulo. Os resultados mostram que o preço, a qualidade dos alunos ingressantes e a porcentagem de professores com doutorado são os fatores determinantes na escolha de um estudante. Dado que a qualidade dos estudantes determina a demanda por uma IES, calcula-se qual é o valor, para uma IES, de ter melhores estudantes. Esse valor é igual à receita de que ela abdica para manter excesso de demanda e seleção de alunos. Com respeito ao investimento em seleção de alunos, 39 IES no estado de São Paulo abdicaram de uma receita de aproximadamente R$5 milhões por ano por turma de ingressantes, o que equivale a 7,6$ 5 million (or US$ 3.14 million) in revenue per year per freshman class, which means 7.6% of the revenue coming from a freshman class

The quality of the high school ranking system based on the ENEM is questionable

The findings in this paper question the quality of the high schools’ ranking based on ENEM. Small schools’ test scores tend to: (i) be more extreme; (ii) have larger short runfluctuations; and (iii) have a greater weight of “non-persistent factors” in the decompositionof their scores’ variance. Moreover, the ranking has an important temporarycomponent that tends to disappear in the next edition. Finally, the probability that oneschool maintains, in the future, a given position in the ranking is small. In sum, thequality of the information provided by the ranking is low.Esse trabalho questiona a qualidade do ranking das escolas do ensino médio baseado no ENEM. Escolas menores tendem a apresentar desempenho: (i) mais extremado; (ii) com flutuações de curto prazo mais significativas; e (iii) com maior peso de “fatores não-persistentes” na decomposição da variância da sua nota. O ranking não parece capaz de sumarizar todas as informações relevantes disponíveis de forma eficiente. Por fim, a probabilidade de uma escola manter, no futuro, uma determinada posição no ranking é relativamente baixa. Em suma, a qualidade das informações contida no ranking é baixa