Desigualdades na Educação Superior: Perfil dos Cursos da Modalidade de Ensino a Distância

Ângela Barbosa Reis Lúz; Elisa Morandé Sales

DOI: 10.22167/2675-6528-202602674

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

O estudo analisou o panorama da educação superior brasileira, com foco na expansão da modalidade de Ensino a Distância (EaD) e sua relação com as desigualdades de acesso e o perfil institucional. Objetivou-se investigar o perfil dos estudantes dos cursos de graduação em instituições de ensino superior (IES) brasileiras em 2024, considerando variáveis demográficas e características institucionais, para compreender a influência da origem social na modalidade EaD. Utilizaram-se dados do Censo da Educação Superior e aplicaram-se técnicas de Análise de Correspondência Múltipla e modelos de Árvores de Decisão, com as análises realizadas em Python. Os resultados revelaram uma forte segmentação do sistema, onde o setor privado dominou a oferta de EaD (95,9%), especialmente em áreas como Serviços, Computação e Licenciaturas, enquanto a rede pública permaneceu majoritariamente presencial. A análise inferencial indicou que variáveis estruturais, como a organização acadêmica e o perfil etário do curso, foram determinantes na escolha da modalidade. Concluiu-se que a expansão da EaD, embora amplie o número de matrículas, pode estar aprofundando a estratificação educacional ao oferecer trajetórias formativas distintas, condicionadas pela estrutura das instituições e pelo tipo de curso ofertado.

Palavras-chave: Análise Multivariada; Aprendizado de máquina; Desigualdade Educacional; Educação Superior; Ensino a Distância (EaD).

1. Introdução

A expansão da educação superior no Brasil, observada nas últimas três décadas, é caracterizada por um aumento significativo no número de matrículas e de instituições de ensino. Esse crescimento reflete uma demanda crescente por vagas, impulsionada por diversas políticas públicas de inclusão e ações afirmativas que diversificaram o perfil dos discentes. Nesse cenário, o debate sobre a democratização do acesso ao ensino superior, visando à ampliação das oportunidades para setores mais amplos da sociedade, tornou-se central (Peixoto, 2021; Senkevics, 2021a).

A modalidade de Ensino a Distância (EaD) emergiu como um formato educacional relevante nesse contexto. Sua adoção foi fortemente incentivada a partir da promulgação da Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional (LDB), em 1996, com destaque para o setor privado (Borges, 2024; Neto, 2020). A regulamentação do EaD no país progrediu com a elaboração de leis e decretos, como o Decreto nº 2.494 de 1998, que definiu a modalidade, e a Portaria nº 2.253 de 2001, que permitiu a inclusão de parte da carga horária de cursos presenciais em formato não presencial. A discussão sobre a mediação pedagógica e a qualidade da formação no modelo semipresencial intensificou-se com o Decreto nº 5.622 de 2005 (Minosso, 2025).

As metas de expansão do ensino superior, estabelecidas em planos como o Eixo 4 do Plano Nacional de Educação (PNE) 2001-2010 e a Meta 12 do PNE 2014-2024, sinalizaram uma transição de um sistema de elite para um sistema de massas (Senkevics, 2021a). Em 2017, o Decreto nº 9.057/2017 facilitou a abertura de polos de educação a distância, e a flexibilização imposta pela pandemia acelerou ainda mais a expansão dessa modalidade. Mais recentemente, a Portaria nº 378/2025 estabeleceu um novo marco regulatório, buscando qualificar o EaD e alinhá-lo às demandas tecnológicas e sociais.

Contudo, essa expansão não ocorreu sem desafios. Observou-se um aumento expressivo de matrículas em instituições privadas em detrimento das públicas, revelando disparidades no acesso e na qualidade. O crescimento contínuo das matrículas em EaD, acompanhado pelo declínio das matrículas presenciais, foi autorizado e credenciado pelo Ministério da Educação, mas sem o devido acompanhamento das instituições privadas. Esse cenário resultou em formações deficitárias, com impactos na qualidade da Educação Básica brasileira (Minosso, 2025; Senkevics, 2021b). Diante dessa realidade, questiona-se o peso da origem social dos estudantes no acesso e na qualidade do ensino ofertado.

A ampliação das matrículas evidenciou disparidades no perfil dos beneficiários de cada modalidade, tipo de instituição e curso (Senkevics, 2021b). Embora a transição demográfica tenha indicado uma redução da população de 18 a 24 anos e um aumento nas matrículas no ensino superior, representando uma oportunidade para investimento em capital humano (Rigotti, 2012), torna-se crucial avaliar os parâmetros de qualidade do EaD. É fundamental investigar se a expansão do ensino a distância, embora promova a democratização do acesso, contribui para intensificar a estratificação educacional, ou seja, se a origem social do estudante influencia a probabilidade de ingresso em determinadas instituições e cursos.

Nesse sentido, o estudo dos impactos do ensino a distância nas desigualdades educacionais é essencial para subsidiar práticas de gestão e políticas públicas eficazes, permitindo mapear as principais dificuldades dos estudantes com base em seu perfil sociodemográfico. Assim, o objetivo é analisar o perfil dos estudantes dos cursos de graduação em IES brasileiras, em 2024, considerando variáveis demográficas como raça/cor, gênero e idade, além das características das instituições, a fim de investigar o peso da origem social desses discentes na modalidade EaD.

2. Material e Métodos

A presente pesquisa caracterizou-se como um estudo de natureza quantitativa, com abordagem exploratória e preditiva. O objetivo foi analisar o perfil dos estudantes dos cursos de graduação em Instituições de Ensino Superior (IES) brasileiras, em 2024, investigando o peso da origem social desses discentes na modalidade de Ensino a Distância (EaD). Para tanto, foram consideradas variáveis demográficas como raça/cor, gênero e idade, além das características institucionais. A fonte de dados utilizada foram os microdados do Censo da Educação Superior de 2024, disponibilizados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP).

A coleta de dados baseou-se nos microdados do cadastro dos cursos do Censo da Educação Superior, principal fonte de informações sobre as IES, seus cursos, docentes e discentes no Brasil (Brasil, 2025a). Para este estudo, foram utilizados 18 itens provenientes do módulo curso, de um total de 226 variáveis disponíveis. No tratamento dos dados, aplicaram-se critérios de seleção: filtraram-se apenas os cursos de graduação em âmbito nacional com discentes matriculados e descartaram-se variáveis não relacionadas ao tema ou fora da população-alvo.

As variáveis demográficas, como sexo, raça e idade, bem como a variável de financiamento, foram consideradas a partir da quantidade de matrículas em cada curso. Para sua utilização, realizou-se um tratamento específico, transformando-as em variáveis categóricas. A definição das categorias criadas teve como referência os resultados apresentados nas Notas Estatísticas do Censo da Educação Superior (Brasil, 2025b). Ao final, o conjunto de dados compreendeu 23 variáveis finais, totalizando 556.054 cursos analisados.

As análises foram conduzidas utilizando-se a Análise de Correspondência Múltipla (ACM) e os modelos de Árvores de Decisão. A ACM, uma técnica não supervisionada e de caráter exploratório, foi empregada para investigar a associação entre as variáveis qualitativas de perfil dos cursos de graduação e a modalidade de ensino. Essa técnica analisa a relação entre as categorias das variáveis por meio da decomposição da estatística qui-quadrado (Bussab, 2017).

Para verificar a associação, aplicou-se o teste do qui-quadrado de Pearson, com nível de significância de 5%. Calculou-se os resíduos padronizados ajustados, onde valores superiores a 1,96 indicaram associação significativa entre as categorias. A inércia total foi calculada para cada par de variáveis, mensurando a variância e a informação fornecida. Um mapa perceptual foi elaborado para a visualização conjunta das associações entre as categorias das variáveis (Greenacre, 2008).

Os modelos de Árvores de Decisão de classificação foram utilizados para investigar padrões e realizar predições sobre as características dos cursos. Esta técnica de aprendizado de máquina supervisionado empregou a modalidade de ensino (presencial ou a distância) como variável resposta qualitativa, codificada de forma binária (0 para presencial e 1 para a distância).

As variáveis explicativas para o modelo de árvore de decisão foram selecionadas com base em análises exploratórias e nos resultados da ACM. Variáveis como sexo, raça e financiamento estudantil foram excluídas devido à baixa associação. Permaneceram variáveis associadas à organização acadêmica, rede de ensino, área do curso, grau acadêmico, faixa etária dos estudantes e categoria administrativa. As explicativas foram transformadas em numéricas (dummy), e a base de dados foi dividida em 70% para treinamento e 30% para validação.

A estimação da árvore de decisão utilizou o algoritmo de classificação implementado na biblioteca Scikit-Learn, que constrói a árvore a partir da escolha iterativa de divisões que maximizam a homogeneidade dos nós. Para isso, empregaram-se critérios de impureza como o índice de Gini ou a entropia (Fávero; Belfiore, 2024). A técnica de poda por complexidade de custo (ccp_alpha) foi aplicada para controlar o tamanho da árvore, equilibrando a qualidade do ajuste com a complexidade do modelo (Therneau; Atkinson, 2022).

Para aprimorar o desempenho, realizou-se uma otimização de hiperparâmetros via Grid Search com validação cruzada Stratified K-Fold em 10 partições (Géron, 2021). O critério de seleção do melhor modelo foi a Área sob a Curva ROC (AUC). O desempenho dos modelos foi avaliado por métricas calculadas a partir da matriz de confusão, incluindo acurácia, sensibilidade, especificidade e precisão. Todos os procedimentos de análise e modelagem foram realizados utilizando a linguagem de programação Python, na versão 3.12.7.

Em conformidade com a Lei nº 12.527, de 18 de novembro de 2011 (Lei de Acesso à Informação), e a Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais), a análise dos dados foi realizada exclusivamente em nível de IES e cursos. Não foi possível realizar análises em nível do discente, garantindo a privacidade e a proteção dos dados individuais dos estudantes.

3. Resultados e Discussão

A análise do panorama da educação superior brasileira em 2024 revelou uma segmentação acentuada entre as modalidades de ensino presencial e a distância (EaD), com forte influência das características institucionais e do perfil dos cursos. Os achados indicam que a expansão da EaD, embora tenha ampliado o acesso, também consolidou trajetórias acadêmicas distintas, especialmente entre os setores público e privado. A pesquisa buscou compreender a influência da origem social na modalidade EaD, examinando variáveis demográficas e institucionais, e os resultados apontam para uma estratificação educacional condicionada pela estrutura das instituições e pelo tipo de curso ofertado, conforme discutido por Senkevics (2021b).

Inicialmente, a análise descritiva bivariada demonstrou que a modalidade a distância é predominantemente ofertada por instituições da categoria administrativa privada, respondendo por 95,9% dos cursos EaD. Em contraste, as categorias públicas municipal e federal apresentaram uma maior concentração de cursos presenciais, com 93,9% e 70,8%, respectivamente. A rede de ensino pública, de modo geral, concentrou sua oferta em cursos presenciais (58,2%), enquanto a rede privada exibiu uma vasta predominância de cursos EaD, alcançando 95,9% das ofertas. Essa disparidade evidencia o papel central do setor privado na expansão do ensino a distância no país, conforme apontado por Borges (2024).

No que tange ao grau acadêmico, os cursos tecnológicos e de licenciatura se destacaram pela alta prevalência da modalidade EaD, com 98,2% e 95,2% das ofertas, respectivamente. Os cursos de bacharelado também apresentaram uma maioria de ofertas a distância (88,4%), sendo a única categoria com um percentual notável de cursos presenciais, que correspondeu a 11,6%. Essa concentração da EaD em graus tecnológicos e de licenciatura sugere uma formação de profissionais que, em grande parte, atuarão na Educação Básica brasileira, uma etapa fundamental na trajetória escolar, conforme a discussão de Minosso (2025) sobre a qualidade da formação.

A organização acadêmica das Instituições de Ensino Superior (IES) também revelou padrões distintos. Universidades (94,5%), centros universitários (97,0%) e faculdades (55,6%) apresentaram predominância de cursos EaD. Em contrapartida, os institutos federais (79,0%) e os centros federais de educação (96,7%) concentraram a maior parte de seus cursos na modalidade presencial. Esses dados reforçam a ideia de que a estrutura organizacional da IES é um fator determinante na oferta da modalidade de ensino, com instituições públicas federais mantendo um perfil mais tradicional e presencial.

Em relação às áreas gerais dos cursos, a maioria das ofertas ocorreu na modalidade a distância. Os maiores percentuais de EaD foram observados em Serviços (98%), Computação/TIC (96,1%), Negócios, Administração e Direito (95,8%) e Educação (95,5%). Por outro lado, as áreas com percentual de cursos presenciais superior a 10,0% incluíram Programas Básicos (17,1%), Ciências Naturais, Matemática e Estatística (11,6%) e Agricultura, Silvicultura, Pesca e Veterinária (20,1%). Essa distribuição sugere que certas áreas do conhecimento são mais adaptáveis ou preferencialmente ofertadas no formato a distância, enquanto outras mantêm uma forte tradição presencial.

O perfil etário dos discentes também apresentou distinções significativas. Para ambas as faixas etárias analisadas, a maioria dos estudantes estava matriculada em cursos EaD. Contudo, apenas 0,6% das matrículas em cursos presenciais correspondiam a estudantes com mais de 25 anos. Em contraste, os cursos com um perfil majoritariamente jovem (18-24 anos) registraram a maior taxa de ensino presencial entre os perfis demográficos, com 11,2% dos cursos. Isso indica que a modalidade EaD atrai um público mais maduro, enquanto o ensino presencial ainda é predominante entre os jovens, o que pode influenciar a dinâmica do mercado de trabalho para esses grupos (Rigotti, 2012).

Quanto à raça/cor, ambos os grupos (pretos, pardos e indígenas – PPI, e não PPI) demonstraram maior adesão a matrículas em cursos a distância. No entanto, entre os estudantes pretos, pardos e indígenas, observou-se um percentual ligeiramente maior de matrículas presenciais, com 7,5%. A distribuição por sexo dos estudantes matriculados em cursos a distância mostrou-se equilibrada para ambos os gêneros. Independentemente da situação de financiamento, os cursos a distância foram majoritários, mas os cursos presenciais se destacaram entre aqueles predominantemente sem financiamento, com 19,1% das ofertas. Esses dados, embora descritivos, começam a delinear um perfil de acesso que pode estar relacionado à origem social dos estudantes.

A análise regional revelou que a modalidade EaD é hegemônica em todas as regiões do Brasil, com pouca variação, oscilando entre 93,0% no Centro-Oeste e 95,1% no Sul. As maiores concentrações de cursos EaD foram identificadas na Região Sul, em partes da Região Norte e no estado de Mato Grosso. Essa uniformidade na predominância do EaD em todo o território nacional sublinha a abrangência da modalidade, mas também levanta questões sobre a qualidade e o acompanhamento das instituições privadas que a ofertam em larga escala, conforme discutido por Senkevics (2021b).

A Análise de Correspondência Múltipla (ACM) foi aplicada para investigar a associação entre as variáveis e a modalidade de ensino. Os resultados do teste qui-quadrado indicaram que todas as variáveis em análise apresentaram associação significativa com a modalidade de ensino, com um nível de significância de 5%. As variáveis que forneceram maior informação, com base na inércia total, foram a categoria administrativa (0,18), a rede de ensino (0,17) e a organização acadêmica (0,14). Em contrapartida, as variáveis de raça/cor (0,00) e sexo (0,00) apresentaram os menores valores de inércia, sugerindo menor capacidade discriminatória em comparação com as demais variáveis institucionais.

A análise dos resíduos padronizados ajustados, com valores superiores a 1,96 indicando associação significativa, revelou que os cursos a distância estão fortemente associados à categoria administrativa privada, à rede de ensino privada e a organizações acadêmicas como universidades. Além disso, a EaD mostrou associação com cursos de grau tecnológico e licenciatura, e com áreas como artes e humanidades, computação e TIC, educação, negócios, administração e direito, e serviços. O perfil dos matriculados em cursos EaD associou-se a discentes majoritariamente adultos (acima de 24 anos), não PPIs e do sexo masculino, corroborando os padrões observados na análise descritiva.

Em contraste, os cursos presenciais apresentaram associação com categorias administrativas e redes de ensino públicas, bem como com organizações acadêmicas como institutos federais, centros federais de educação e faculdades. As áreas dos cursos presenciais incluíram agricultura, silvicultura, pesca e veterinária, engenharia, produção e construção, e saúde e bem-estar. O perfil dos matriculados em cursos presenciais associou-se a discentes majoritariamente jovens (18 a 24 anos), PPIs e do sexo feminino. Esses achados da ACM reforçam a compreensão de que a modalidade de ensino está intrinsecamente ligada à natureza e estrutura das instituições que a oferecem, bem como ao perfil demográfico dos estudantes.

O mapa perceptual, que visualiza a associação entre as variáveis, destacou que a primeira dimensão estrutura a forma organizacional das IES no Brasil. No lado direito do mapa, agruparam-se as instituições públicas e os cursos presenciais, especialmente aqueles ofertados por instituições federais e municipais. No lado esquerdo, encontram-se as instituições privadas, associadas à modalidade a distância e à predominância de financiamento. Essa dimensão principal evidencia que a estrutura de diferenciação do sistema de ensino superior está fortemente associada às características institucionais, com uma clara dicotomia entre o ensino público presencial e o ensino privado a distância.

A segunda dimensão do mapa perceptual explorou a organização do grau dos cursos. O lado direito foi composto por áreas mais técnicas, como agricultura, ciências naturais e programas básicos, associadas a instituições federais e municipais, e a um perfil estudantil mais jovem. O lado esquerdo, por sua vez, agrupou cursos de licenciatura, como educação, com um perfil de estudantes adultos e majoritariamente femininos. As variáveis sociodemográficas, como sexo, raça e financiamento, situaram-se próximas ao centro do gráfico, indicando menor capacidade discriminatória para estruturar as dimensões principais, em consonância com os baixos valores de inércia observados.

A aplicação de modelos de árvores de decisão de classificação permitiu investigar os padrões nos dados e realizar predições sobre as características dos cursos. O modelo final, selecionado por sua maior capacidade interpretativa, apresentou um desempenho preditivo adequado, com uma Área sob a Curva ROC (AUC) de 0,92, evidenciando forte capacidade de discriminação entre cursos presenciais e a distância. As regras de classificação foram construídas por combinações sucessivas de características institucionais e do perfil dos estudantes, confirmando a relevância dessas variáveis na determinação da modalidade de ensino.

A rede de ensino foi identificada como a principal variável de discriminação, seguida pela organização acadêmica e pelo perfil etário dos estudantes. A área do curso, o grau acadêmico e a categoria administrativa complementaram a classificação, embora com menor peso. Os cursos EaD foram associados a um perfil etário mais adulto, com maior participação de estudantes com mais de 24 anos, e a instituições privadas. Em contrapartida, os cursos presenciais apresentaram maior associação com estudantes mais jovens. Em relação à área do curso, observou-se maior associação de cursos das áreas de exatas e saúde com a modalidade presencial, enquanto cursos das áreas de gestão e educação apresentaram maior associação com a modalidade EaD.

É importante ressaltar que a análise da importância das variáveis confirmou que fatores institucionais, como a rede de ensino e o tipo de organização acadêmica, e demográficos, como o perfil etário, são os principais determinantes da modalidade de ensino. Contudo, a interpretação desses resultados deve considerar a limitação do estudo, onde a unidade de análise foi o curso e não o estudante individualmente. As características demográficas foram agregadas ao nível dos cursos, o que pode reduzir a capacidade de captar as diferenças individuais e as desigualdades associadas ao perfil dos estudantes, conforme apontado por Senkevics (2021b).

Em síntese, os resultados da pesquisa revelaram uma forte segmentação no sistema de educação superior brasileiro, onde a expansão da modalidade EaD é predominantemente impulsionada pelo setor privado e associada a perfis institucionais e de cursos específicos. A análise demonstrou que variáveis estruturais, como a organização acadêmica e a rede de ensino, juntamente com o perfil etário dos estudantes, são determinantes na escolha da modalidade. Essa dinâmica sugere que a ampliação do ensino a distância, embora promova o acesso, pode estar aprofundando a estratificação educacional ao oferecer trajetórias formativas distintas, condicionadas pela estrutura das instituições e pelo tipo de curso ofertado, impactando a democratização do acesso e a qualidade da formação.

4. Conclusão

O presente estudo analisou o perfil dos estudantes dos cursos de graduação em instituições de ensino superior (IES) brasileiras em 2024, considerando variáveis demográficas e características institucionais, com o intuito de investigar a influência da origem social na modalidade de Ensino a Distância (EaD). Verificou-se uma acentuada segmentação no sistema educacional, onde o setor privado dominou a oferta de EaD, respondendo por 95,9% dos cursos, enquanto a rede pública manteve sua predominância em cursos presenciais. Observou-se que a modalidade a distância concentrou-se em graus tecnológicos e de licenciatura, bem como em áreas como Serviços, Computação e Educação, e atraiu um perfil de discentes majoritariamente adultos. A análise inferencial, por meio de Análise de Correspondência Múltipla e modelos de Árvores de Decisão, confirmou que variáveis estruturais, como a rede de ensino e a organização acadêmica, juntamente com o perfil etário dos estudantes, foram os principais determinantes da modalidade de ensino. Esses achados indicam que a expansão da EaD, embora amplie o acesso, pode estar aprofundando a estratificação educacional ao oferecer trajetórias formativas distintas, condicionadas pela estrutura das instituições e pelo tipo de curso ofertado. A principal contribuição do estudo reside em subsidiar práticas de gestão e políticas públicas eficazes, ao mapear as dinâmicas de acesso e as principais dificuldades dos estudantes com base em seu perfil sociodemográfico, evidenciando a necessidade de um olhar atento para a equidade no sistema educacional.

Contudo, o estudo apresentou a limitação de ter a unidade de análise no nível do curso e não do estudante individualmente, o que pode ter reduzido a capacidade de captar as diferenças e desigualdades associadas ao perfil sociodemográfico dos discentes. Variáveis como sexo e raça, por exemplo, apresentaram menor capacidade discriminatória nos modelos, embora a literatura reconheça sua relevância para a compreensão das desigualdades educacionais. Para estudos futuros, sugere-se a inclusão de indicadores de desempenho, como os do ENADE, e avaliações de qualidade institucional. Essa abordagem permitiria verificar se a atual expansão e democratização do acesso se traduzem, efetivamente, em equidade de oportunidades e em uma qualidade pedagógica consistente, aprofundando a compreensão sobre os impactos da EaD na formação dos profissionais e na qualidade da Educação Básica brasileira.

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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