Análise da Cobertura da Educação Infantil no Brasil (2007–2024)
Autor
Bianca Fialho Salgado Djelberian
1 Introdução e Contexto da Análise
Este estudo investiga a evolução da cobertura da educação infantil no Brasil ao longo de 18 anos (2007-2024), com foco específico na pré-escola para crianças de 4 a 5 anos. A análise busca compreender os padrões de expansão do acesso à educação infantil, identificar desigualdades regionais e avaliar o progresso rumo à universalização prevista na Meta 1 do Plano Nacional de Educação.
A relevância desta análise reside na importância crucial da educação infantil para o desenvolvimento cognitivo e social das crianças, além de representar um indicador fundamental das políticas públicas educacionais. Utilizei fontes oficiais robustas, o Censo Escolar do INEP para dados de matrículas e as estimativas populacionais do DATASUS/IBGE, garantindo confiabilidade e comparabilidade temporal.
2 Metodologia e Processamento de Dados
2.1 Estrutura do Pipeline de Dados
O processo analítico seguiu um fluxo reprodutível em quatro etapas principais:
Extração de Matrículas: Leitura consolidada de 18 arquivos anuais do Censo Escolar (2007-2024)
Obtenção de Dados Populacionais: Processamento das estimativas oficiais de população por município
Integração e Limpeza: Junção das bases via código IBGE e cálculos de cobertura
Agregação e Visualização: Criação de indicadores nacionais e regionais
2.2 Tratamento Estatístico
A taxa de cobertura foi calculada como: Taxa = (Matrículas na Pré-Escola / População 4-5 anos) × 100
As agregações regionais seguiram a divisão oficial do IBGE, permitindo análises comparativas entre as cinco grandes regiões brasileiras.
caminho_dados <-"C:/Users/gabri/Documents/Trab_Bianca_R/dados"# 1. Ver todos os arquivosarquivos <-list.files(caminho_dados)print("TODOS os arquivos na pasta:")
# --- LEITURA CORRIGIDA DA POPULAÇÃO ---caminho_populacao <-file.path(caminho_dados, "ibge_cnv_popsvs2024br223851189_122_186_143.csv")# Ler diretamente pulando as primeiras linhas problemáticaspopulacao_bruta <- readr::read_delim( caminho_populacao,delim =";", skip =4, # Pula mais uma linha para evitar o cabeçalho problemáticocol_names =FALSE,locale =locale(encoding ="latin1"))print("Estrutura do arquivo de população:")
# Verificar quantas colunas temos (cada ano é uma coluna)num_anos <-ncol(populacao_bruta) -1# menos a coluna do municípioprint(paste("Número de anos no arquivo:", num_anos))
[1] "Número de anos no arquivo: 18"
# Criar nomes das colunas: município + anos de 2007 a 2024nomes_colunas <-c("municipio_nome", 2007:(2007+ num_anos -1))names(populacao_bruta) <- nomes_colunas[1:ncol(populacao_bruta)]print("Primeiras linhas com nomes corrigidos:")
O gráfico nacional evidencia um avanço expressivo e contínuo da taxa de cobertura da pré-escola no Brasil entre 2007 e 2024.
O país parte de cerca de 77% de cobertura em 2007 e atinge 94% em 2024, consolidando uma tendência de expansão praticamente ininterrupta.
É possível identificar três fases distintas: um crescimento moderado entre 2007 e 2013, uma aceleração clara entre 2013 e 2018, e uma oscilação conjuntural entre 2019 e 2021, quando há uma leve retração associada aos impactos da pandemia de COVID-19.
A partir de 2022, observa-se uma recuperação vigorosa, culminando em um recorde histórico em 2024, o que demonstra a resiliência das políticas públicas de educação infantil e a eficácia dos esforços nacionais de ampliação do acesso escolar na faixa etária de 4 a 5 anos.
Em síntese, a trajetória revela que o Brasil está muito próximo da universalização da pré-escola, representando um dos avanços sociais mais consistentes das últimas duas décadas.
3.2 Comparativo entre as Grandes Regiões (2007-2024)
O gráfico comparativo revela um panorama de forte convergência regional na cobertura da pré-escola entre 2007 e 2024, ainda que partindo de pontos de partida muito distintos.
Em 2007, o Nordeste e o Sudeste já apresentavam os maiores níveis de cobertura (em torno de 84% a 86%), refletindo sistemas educacionais mais estruturados.
O Sul, por outro lado, registrava um patamar bem inferior, próximo de 60%, mas foi justamente essa região que apresentou a maior taxa de crescimento relativo ao longo da série, superando as demais a partir de 2018 e alcançando cerca de 96% em 2024, tornando-se líder nacional.
O Centro-Oeste seguiu trajetória ascendente estável, saindo de 59% e atingindo cerca de 92% ao final do período, com avanços consistentes após 2012.
Já o Norte, que iniciou com uma das coberturas mais baixas (em torno de 69%), também avançou de modo expressivo, chegando a aproximadamente 90% em 2024, embora ainda permaneça ligeiramente abaixo da média nacional.
O Nordeste, apesar de já ter começado em patamar elevado, manteve crescimento contínuo, chegando próximo de 94% em 2024, enquanto o Sudeste apresentou desempenho estável e consolidado, em torno de 95%.
Todas as regiões sofreram um recuo momentâneo em 2021, claramente associado à pandemia de COVID-19, mas recuperaram rapidamente nos anos seguintes.
Em síntese, o gráfico demonstra que as políticas públicas voltadas à ampliação da educação infantil foram eficazes em reduzir as disparidades regionais: o intervalo entre a região mais e a menos atendida caiu de cerca de 25 pontos percentuais em 2007 para apenas 6 p.p. em 2024, consolidando um cenário de quase universalização nacional com equilíbrio territorial.
4 Conclusões e Implicações
4.1 Principais Achados
A análise evidencia que o Brasil está muito próximo da universalização da educação infantil, com a taxa de cobertura da pré-escola alcançando 94,2% em 2024. O avanço de 17 pontos percentuais ao longo de 18 anos demonstra um esforço contínuo de expansão do direito à educação desde a primeira infância, sustentado por políticas públicas consistentes e progressivas.
A evolução temporal revela uma trajetória de crescimento estável e resiliente, mesmo diante de choques conjunturais, como a pandemia de COVID-19, que provocou uma leve retração em 2021 seguida de recuperação rápida. Além disso, observa-se uma redução substancial das disparidades regionais, com as regiões Sul, Sudeste e Nordeste atingindo níveis próximos de universalização e o Norte apresentando expressiva melhora a partir de uma base historicamente mais baixa. Esse movimento confirma a efetividade das políticas de equalização educacional, ainda que persista a necessidade de atenção diferenciada a territórios específicos.
Entretanto, a expansão quantitativa deve ser acompanhada de uma agenda de qualificação da oferta, de modo a assegurar que o aumento do acesso seja traduzido em melhoria da qualidade pedagógica e na garantia de aprendizagens significativas.
4.2 Recomendações para Políticas Públicas
Focalização finalística: Direcionar esforços para os municípios e comunidades que ainda não atingiram cobertura plena, priorizando contextos de vulnerabilidade social e baixo IDH.
Qualificação da oferta: Consolidar a transição do foco na expansão quantitativa para a melhoria da qualidade pedagógica, com investimento em formação docente, infraestrutura adequada e acompanhamento do desenvolvimento infantil.
Monitoramento contínuo: Manter sistemas robustos de avaliação e acompanhamento, permitindo identificar retrocessos e desigualdades emergentes com base em dados integrados e atualizados.
Integração de políticas públicas: Articular a educação infantil com saúde, assistência social e políticas de desenvolvimento local, garantindo o atendimento integral às crianças e famílias.
O caso brasileiro demonstra que é possível combater desigualdades históricas por meio de políticas educacionais consistentes, intersetoriais e sustentadas no tempo. O sucesso da expansão da pré-escola constitui, portanto, uma referência relevante para outros países em desenvolvimento que buscam equilibrar equidade e eficiência em suas políticas de primeira infância.
5 Aspectos Técnicos e Reprodutibilidade
5.1 Glossário de Variáveis
Variável
Descrição
ano
Ano de referência da observação.
codigo_ibge
Código do município de 7 dígitos.
matriculas_pre_escola
Total de matrículas na pré-escola (4-5 anos).
populacao_4_5
População estimada na faixa etária de 4 a 5 anos.
taxa_cobertura
Razão percentual entre matrículas e população.
5.2 Como Reproduzir
Pré-requisitos:
R (versão 4.3.0 ou superior)
RStudio (versão 2023.12.0 ou superior)
Pacotes: tidyverse, jsonlite, plotly
Execução:
Criar diretório dados com os arquivos do Censo Escolar (salvar apenas os arquivos .csv que o zip fornecer) e população
Executar o script sequencialmente
Os gráficos serão gerados automaticamente
5.3 Divulgação de Uso de IA
Durante o desenvolvimento deste trabalho, utilizei bastante o ChatGPT (OpenAI) como ferramenta de apoio técnico e editorial, com o objetivo de aumentar a clareza, a reprodutibilidade e a qualidade comunicativa do código e das análises. O uso da IA ocorreu de forma complementar e supervisionada, preservando integralmente minha autoria intelectual sobre o problema de pesquisa, as decisões metodológicas, a interpretação dos resultados e as conclusões substantivas.
As interações com a ferramenta concentraram-se em três eixos principais:
Otimização e organização do pipeline de dados, garantindo legibilidade e estrutura lógica;
Diagnóstico e correção de erros técnicos, sem alterar a lógica original do código;
Aprimoramento da comunicação científica, especialmente na redação das interpretações e conclusões.
A seguir, apresento alguns exemplos de prompts efetivamente utilizados durante o processo:
Prompt 1 – Organização e clareza do código
“ChatGPT, me ajuda a deixar meu código mais limpo e organizado, por favor. Quero que ele fique fácil de entender, com as etapas bem divididas e comentadas.”
Prompt 2 – Diagnóstico de erro e depuração
“Meu lindo código é esse, mas ele não consegue pegar os anos de 2019 a 2024 por algum motivo. Me ajude a descobrir por que está dando esse erro, sem mudar o resto do pipeline.”
Prompt 3 – Criação de Gráficos
“O código já está rodando, mas quero ajuda para gerar os gráficos, consegue me auxiliar em transformar os meus dois gráficos existentes em interativos?”