Montes Claros se prepara para avaliação nacional da qualidade de ensino

Na reta final de preparação para as provas do Sistema de Avaliação da Educação Básica – SAEB, que serão aplicadas entre 23 outubro e 10 de novembro deste ano, em todo o Brasil, a Secretaria Municipal de Educação de Montes Claros continua com uma programação intensa de atividades com o objetivo de contribuir com a prática docente em sala de aula, dando subsídios para o desenvolvimento e melhor preparação dos alunos.

Nessa quarta-feira, 13, supervisores do Ensino Fundamental/Anos Finais participam de mais uma formação, desta vez como atividade preparatória para o Simulado Unificado Saeb/2023, que será realizado no dia 30 de setembro, envolvendo cerca de 1500 alunos do nono ano das escolas municipais.

Helen Patrícia Vieira, coordenadora do Ensino Fundamental/Anos Finais, explica que o curso também está sendo uma oportunidade para alinhar as informações sobre o monitoramento da aprendizagem. “Estamos compartilhando orientações sobre a intervenção pedagógica e o reforço escolar, para garantir que nossos alunos estejam preparados para a prova”, completa.

Segundo a coordenadora, a prova do SAEB se configura como uma importante ferramenta norteadora de políticas públicas. “O SAEB permite que as escolas e as redes municipais e estaduais de ensino avaliem a qualidade da educação oferecida aos estudantes. Os resultados da avaliação são um indicativo da qualidade do ensino e oferecem subsídios para a elaboração, o monitoramento e o aprimoramento de políticas educacionais com base em evidências”, avalia.

As avaliações do SAEB são realizadas pelo Ministério da Educação, através do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP), e permitem um diagnóstico da educação básica brasileira e de fatores que podem interferir no desempenho do estudante.

Por meio de testes e questionários, aplicados a cada dois anos na rede pública e em uma amostra da rede privada, o SAEB reflete os níveis de aprendizagem demonstrados pelos estudantes avaliados, explicando esses resultados a partir de uma série de informações contextuais.