Habilidades de matemática do SAEPE: um estudo à luz da  Análise de Similaridade e da ASI

Quércia Carvalho Eloi; Mickaelle Maria de Almeida Pereira; Sara Larissa Carvalho Eloi; Thiago Vicente Assunção; Leika Irabele Tenório de Santana

doi:10.31416/rsdv.v13i2.1127

Authors

Quércia Carvalho Eloi Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
Mickaelle Maria de Almeida Pereira Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
Sara Larissa Carvalho Eloi Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
Thiago Vicente Assunção Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)
Leika Irabele Tenório de Santana Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)

DOI:

https://doi.org/10.31416/rsdv.v13i2.1127

Keywords:

Skills, SAEPE, Similarity Analysis, ISA

Abstract

The present work aimed to analyze possible relationships between student performance in items related to mathematics skills in the 3rd year of high school included in the Pernambuco Educational Assessment System (SAEPE), considering the results of 139 students from a school located in Southern Agreste of the State in the 2022 edition of this evaluation. The Similarity Analysis and Implicit Statistical Analysis (ISA) framework was adopted as a methodological contribution, through the similarity tree and implicit graphs generated by the Hierarchical, Implicit and Cohesive Classification (CHIC) software. The variables analyzed correspond to the skills considered in the assessment, covering the axes of Geometry, Quantities and Measures, Numbers and operations/Algebra and functions and Statistics, Probability and Combinatorics. The results demonstrated in the similarity tree indicate that, considering the minimum values adopted for the similarity index, that classes are formed, mainly due to the presence of variables related to skills in the Numbers and operations/Algebra and functions axis, associating with variables related both to this axis and to the others. When exploring the implication relationships of the implicit graphs, of the variables that present significant nodes in the similarity tree, we found that the variables related to the Numbers and operations/Algebra and functions axis seem to have a central role in them, considering that they demonstrate to be a consequence of variables, as well as implying others belonging to all the axes considered.

Author Biographies

Quércia Carvalho Eloi, Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)

PhD student and Master in Science Teaching at the Federal Rural University of Pernambuco. She has a degree in Mathematics from the University of Pernambuco. She is currently a Mathematics teacher for the Pernambuco State Department of Education. She is a member of the research group Implicative Statistical Analysis and Other Theoretical and Methodological Approaches to Research in the Teaching of Science and Mathematics. She researches in the area of Mathematics Didactics with a focus on didactic phenomena and in the area of Implicative Statistical Analysis.

Mickaelle Maria de Almeida Pereira, Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)

She holds a degree in Mathematics from the University of Pernambuco (UPE) (2016); a specialization in Mathematics Teaching from the Brazilian Union of Colleges (UNIBF) (2023); a master's degree in Biometrics and Applied Statistics from the Federal Rural University of Pernambuco (2020) and a PhD in Biometrics and Applied Statistics from the Federal Rural University of Pernambuco (2024). She has research experience from the Institutional Program of Scholarships for Teaching Initiation (PIBID/CAPES/UPE), as well as bibliographic productions and participation in several national and international scientific events. She works in the areas of: Applied and Experimental Statistics, Statistical Modeling. She currently teaches in the public school system of the municipality of Garanhuns - PE.

Sara Larissa Carvalho Eloi, Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)

Master's student in Letters from the Profletras Postgraduate Program at the State University of Pernambuco. Postgraduate in Teaching Methodology of Portuguese Language, Literature and English Language (FAVENI, 2020). She has a Full Degree in Letters from the University of Pernambuco (2016 - 2019). She worked as a Portuguese Language teacher at the following institutions: Cônego João Rodrigues de Melo Municipal School (2016 - 2017); Jaula Cursos - Preparatory courses for public exams (2020); José Soares de Almeida Municipal School (2022 - 2024) and Professor Walderes Lima de Brito Full-Time Municipal School (2024). She worked as an author of Portuguese Language teaching material for Editora do Brasil (2023). She works as a language analyst and proofreader for Editora MDTP. He currently carries out research in the area of Psycholinguistics and Education.

Thiago Vicente Assunção, Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)

Master in Science Teaching from the Federal Rural University of Pernambuco (2020). Bachelor in Physics from the Catholic University of Pernambuco (2017). Currently researching in the area of construction of meanings in the process of teaching and learning Physics and curricular guidelines for teaching Sciences.

Leika Irabele Tenório de Santana, Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)

He holds a degree in Mathematics from the University of Pernambuco - Garanhuns Campus (2016), a master's degree in Biometrics and Applied Statistics from the Federal Rural University of Pernambuco (2020) and a doctorate in Biometrics and Applied Statistics from the Federal Rural University of Pernambuco (2024).

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