Última atualização: 12/07/2026, às 11:23
Matrículas por escola · ⟪MUN⟫ / RN
Número de alunos (matrículas) das escolas de ⟪MUN⟫, em ⟪REG⟫, por segmento e por série, ao longo do tempo — com leitura demográfica e projeção de tendência.
Fonte: INEP — Microdados do Censo Escolar da Educação Básica (2010–2025) · Total = matrículas na educação básica (QT_MAT_BAS).
Matrículas por escola
Composição por segmento
Mapa das escolas · ⟪MUN⟫ / RN
Localização das escolas da rede. Clique nos pontos.
Evolução das matrículas (2010–2025)
Comparativo com os municípios de ⟪REG⟫
ℹ️ Cobertura por série: para o município, as séries vão de 2010 a 2025 (até 2022 pela Sinopse Estatística/INEP — exceto 2011, ano em que o INEP não publicou o recorte municipal; 2023+ pelos microdados). Para uma escola específica, o INEP só publica série a partir de 2023.
Matrículas por série
O eixo horizontal são as séries; cada linha é um ano (2010–2025) — assim dá para comparar até dezesseis edições. Use as caixas de seleção acima do gráfico para escolher exatamente quais anos exibir. De 2010 a 2022 os dados vêm da Sinopse Estatística/INEP (nível município; 2011 não tem recorte municipal e fica fora); de 2023 em diante, dos microdados por escola — por isso, ao filtrar uma escola específica, as séries aparecem a partir de 2023. Use o filtro de segmento para focar em Anos Iniciais (1º–5º), Anos Finais (6º–9º) ou Médio.
Nascidos vivos em ⟪MUN⟫/RN
Crianças que ingressarão na educação infantil/fundamental nos próximos anos
Pirâmide etária — Censo 2022
População por faixa etária e sexo · IBGE
Análise: potencial de captação e tendência de matrículas
Comparativo de ⟪REG⟫ — média do ENEM por município
Média ENEM por área de conhecimento
Nota de Redação por competência
Média ENEM por ano — ⟪MUN⟫ · ⟪REG⟫ · RN · Brasil
Série histórica 2010–2025 · média geral das 5 áreas (escolas com sede no município)
⟪MUN⟫ vs média de ⟪REG⟫
Escolas de ⟪MUN⟫ no ENEM
IDEB de ⟪REG⟫ — comparativo por município
Tendência do IDEB — ⟪MUN⟫ vs Metas
Posição de ⟪MUN⟫ em ⟪REG⟫
Distribuição por proficiência —
Evolução do aprendizado adequado
Aprendizado adequado por escola (% Proficiente + Avançado · 2023)
| Escola | Ano | Total | Infantil | Anos Iniciais | Anos Finais | Médio |
|---|
Clique em uma linha para ver o histórico completo da escola. Células vazias = a escola não ofertava o segmento (ou ainda não existia) naquele ano.
Mapa das escolas — ⟪MUN⟫
Municipal
Estadual
Privada
Diagnóstico em uma frase
O que os dados mostram — Educação
O que os dados mostram — Contexto
VAAR / FUNDEB — recursos por resultado
Prioridades por prazo (guia geral)
Imediato · 0–6 meses
Recomposição de aprendizagem nas etapas/disciplinas mais defasadas (ver aba Aprendizado/SAEB), com diagnóstico por turma e material estruturado. Busca ativa de alunos em risco de abandono, sobretudo no Ensino Médio.
Curto · 6–18 meses
Formação continuada de professores focada nas lacunas de Matemática e Língua Portuguesa; tutoria e avaliação formativa; uso dos dados deste painel (IDEB, SAEB, ENEM) para intervenção dirigida às escolas mais defasadas.
Médio · 2–4 anos
Planejamento da rede conforme a tendência de matrículas e a dinâmica demográfica (ver aba Demografia). Educação integral e redução de reprovação/distorção idade-série.
Longo · 5+ anos
Consolidar ganhos de fluxo + aprendizagem (que puxam IDEB e IDH-Educação), reduzir desigualdades por renda e raça/cor (VAAR) e ampliar o repasse por resultado do FUNDEB.
Leitura técnica automática a partir dos dados deste painel (INEP) e do IBGE. As prioridades acima são um guia geral aplicável ao município selecionado; não substituem diagnóstico participativo local nem têm caráter vinculante.
Taxa de abandono escolar por nível
Taxa de distorção idade-série por nível
O que é o VAAR (Valor Aluno-Ano por Resultado)
O VAAR é uma complementação financeira da União ao FUNDEB, destinada às redes de ensino públicas que cumprem metas de melhoria de gestão, equidade e resultados educacionais. Os recursos são liberados para os entes que comprovam critérios rigorosos de gestão e reduzem as desigualdades socioeconômicas.
Para que uma rede de ensino (estadual ou municipal) receba essa complementação, ela precisa atender a cinco condicionalidades principais:
- Seleção de Diretores: critérios técnicos de mérito e desempenho para o cargo de diretor escolar, ou escolha com participação da comunidade escolar.
- Participação no SAEB: presença mínima de 80% dos estudantes nas avaliações nacionais (SAEB) em cada ano avaliado.
- Redução de Desigualdades: avanços na equidade educacional, socioeconômica e racial aferidos pelas notas do SAEB.
- ICMS Educacional: legislação estadual que regulamenta a distribuição de parte do ICMS aos municípios baseada em indicadores educacionais.
- Currículo alinhado à BNCC: referenciais curriculares atualizados e aprovados, incluindo orientações sobre educação digital/computação.
Recursos e aplicação: o recurso recebido via VAAR pode ser aplicado em qualquer ação de Manutenção e Desenvolvimento do Ensino (MDE), inclusive na remuneração dos profissionais. Contudo, esse valor não entra no cômputo mínimo de 70% do FUNDEB destinado ao pagamento dos profissionais em efetivo exercício.
Habilitação no VAAR / FUNDEB
As 5 condicionalidades para habilitar (e destravar o repasse por resultado):
- Provimento dos cargos de gestores escolares por critérios técnicos/mérito (não indicação política).
- Programa de alfabetização na idade certa (regime de colaboração).
- Política de formação continuada de profissionais da educação.
- Disponibilização de dados/transparência (SIOPE, prestação de contas em dia).
- Cumprimento das demais regras do FUNDEB e do plano de aplicação dos recursos.
Proficiência em ⟪REG⟫ — VAAR/SAEB 2023
Desigualdade por renda (NSE)
Desigualdade por raça/cor
Prováveis condicionalidades não cumpridas (estimativa pelos dados)
As 5 condicionalidades do VAAR; aqui testamos as 2 que dependem do SAEB (avaliadas pelo INEP). Confirmação oficial: SIMEC/MEC.
PIB per capita — ⟪MUN⟫ vs média de ⟪REG⟫
Composição da economia (VAB por setor)
Crescimento do PIB (índice 100 = ano inicial)
Análise econômica: estrutura, impactos, ações e perspectivas
Taxa de emprego formal — ⟪MUN⟫ vs ⟪REG⟫ vs Brasil (10 anos)
Setores que mais e menos empregaram
Salário médio formal — ⟪MUN⟫ vs ⟪REG⟫ vs Brasil (10 anos)
Empregabilidade: leitura, impactos, decisões, caminhos e investimentos
Setores que mais empregam (vocação/APL)
Agropecuária — principais produções
Comércio exterior
Análise
Educação profissional/técnica — evolução
Escolaridade da população — ⟪MUN⟫ vs ⟪REG⟫
Gap de qualificação — o que o mercado de fato contrata (fluxo CAGED)
Ocupações mais contratadas — quais cursos o SENAI deve priorizar
Ensino Superior no município
Análise
Composição da receita municipal
IDHM e componentes — ⟪MUN⟫ vs ⟪REG⟫
Saneamento e transferências sociais
Bolsa Família — evolução
Análise
Dimensões do desenvolvimento (0–100)
Matriz de priorização · potencial × vulnerabilidade
Educação × Renda — onde ⟪MUN⟫ está entre os 399
Posição de ⟪MUN⟫ no estado — indicadores-chave
Análise
Desempenho acadêmico: leitura, impactos e caminhos
Aberturas × fechamentos de empresas por ano
Saldo líquido de empresas (aberturas − baixas)
Setores das novas empresas
Dinâmica empresarial: leitura, impactos e caminhos
Matrículas por tipo de deficiência
Educação especial por etapa de ensino
Perfil de deficiências — município × estado
Posição no estado
Evolução — alunos e taxa de inclusão
Evolução por tipo de deficiência
Educação especial por escola
Panorama do estado — o gargalo principal de cada município
Gargalos por cidade
Filtre por tipo de gargalo ou busque um município. Clique numa linha para abrir a Síntese Estratégica da cidade.
Tese de desenvolvimento
Maior gargalo
Alavancas — o que fazer
Cinco perguntas de fecho
Oportunidade de parceria público-privada
1 · Fontes de dados (oficiais e públicas)
| Fonte | Arquivos | Granularidade | Uso no painel |
|---|---|---|---|
| Censo Escolar (INEP) | microdados_ed_basica_AAAA; 2025: Tabela_Matricula/Escola_2025 | Escola/ano | Matrículas por escola, segmento e série |
| ENEM (INEP) | MICRODADOS_ENEM_AAAA.csv | Participante | Médias por área, redação, ranking |
| IDEB/SAEB (INEP) | IDEB_2019/2021/2023 | Município/etapa | IDEB, metas, N×P |
| Microdados SAEB (INEP) | microdados_saeb_AAAA + planilhas TS_MUNICIPIO | Aluno/Município | Proficiência por nível (Insuf.→Avançado) |
| VAAR/FUNDEB (INEP/FNDE) | BASE_..._SAEB_2019/2023_..._mask.csv, tabela_entes_2026, tx_aprov_fundeb_2026 | Aluno/Ente | Equidade (renda/raça), habilitação, TAP |
| Rendimento/Distorção (INEP) | Taxas de Rendimento; Distorção Idade-Série | Município/etapa | Abandono e distorção 2010–2025 |
| Demografia (IBGE) | Censo 2022/2010 (SIDRA), Registro Civil | Município | População, pirâmide, nascimentos |
| IDH/Economia (IBGE) | IBGE Cidades | Município | IDHM, PIB per capita, mortalidade infantil |
| PIB dos Municípios (IBGE) | SIDRA 5938; Estimativas de População 6579; IPCA 1737 | Município/UF/Brasil · ano | PIB, per capita (real), composição por setor · 2013–2023 |
| Emprego formal (IBGE/CEMPRE) | SIDRA 6449 (empresas, vínculos, salários) por seção CNAE | Município/UF/Brasil · ano | Taxa de emprego formal, setores, salário médio · 2013–2021 |
2 · Chaves de cruzamento
- Por município: código IBGE de 7 dígitos (
CO_MUNICIPIO,ID_MUNICIPIO,co_ente). do município selecionado (7 dígitos). - Por escola:
CO_ENTIDADE=CO_ESCOLA(8 dígitos). ENEM×Censo por escola só em 2024+. - As escolas do município selecionado (base das abas por escola); os 399 municípios do ⟪REG⟫ para comparação.
- Cuidado: o código do município pode aparecer como substring dentro de
ID_ALUNO— o filtro é sempre pela coluna exata de município.
3 · Regras de cálculo por indicador
- Matrículas: total =
QT_MAT_BAS; segmentos INF/AI/AF/MED; por série só ≥2023. Total do município = soma das matrículas de todas as escolas do município no Censo (varia por município e ano). - IDEB = N (aprendizado, escala 0–10) × P (fluxo). Quando o INEP não divulga o IDEB de uma etapa num ano, a série é recortada no último ano com dado.
- Proficiência SAEB por nível (escala 250/50) → 4 níveis Insuficiente/Básico/Proficiente/Avançado por limiares QEdu. "Adequado" = Proficiente+Avançado.
- ENEM: média geral = média das 5 áreas dos presentes; ⟪REG⟫ = média simples das médias municipais (≥3 participantes), para não ser dominada pelos maiores municípios. MINN=3 no ranking.
- Abandono / Distorção: linha Total/Total do INEP, por nível, 2010–2025.
- VAAR: habilitação = 5 condicionalidades; proficiência ponderada pelo peso do aluno; gap de renda = NSE alto − NSE baixo; gap de raça = brancos − pretos/pardos; compara 2019↔2023. Participação (Cond. II) = válidos ÷ matriculados.
4 · Cruzamentos realizados
- Matrícula × Demografia (demanda futura)
- Aprendizagem × Equidade (SAEB × VAAR renda/raça)
- Fluxo × Aprendizagem (abandono/distorção/TAP)
- VAAR habilitação × Resultado (repasse do FUNDEB)
- Comparativo de ⟪REG⟫ (399 municípios) em cada dimensão
- ENEM × Censo por escola (2024+)
- Economia/Emprego × Educação (PIB, formalização e capital humano)
5 · Limitações e cuidados
- Códigos SAEB mascarados 2013–2023 (usadas planilhas oficiais)
- Série no Censo só a partir de 2023
- Amostras pequenas → gaps são direcionais
- Participação VAAR é estimativa — confirmar no SIMEC
- IDHM não disponível por município na API do IBGE (é do Atlas/PNUD, Censo 2010)
- Comparativo municipal usa índice 100 = ano-base
6 · Dicionário de variáveis
Colunas efetivamente usadas em cada arquivo-fonte.
6.1 Censo Escolar — microdados_ed_basica (nível escola)
| Variável | Descrição | Categorias / unidade |
|---|---|---|
CO_ENTIDADE | Código INEP da escola | 8 dígitos |
CO_MUNICIPIO | Código IBGE do município | 7 dígitos (ex.: Curitiba = 4106902) |
TP_DEPENDENCIA | Dependência administrativa | 1 Federal · 2 Estadual · 3 Municipal · 4 Privada |
QT_MAT_BAS | Matrículas na educação básica (total) | nº de alunos |
QT_MAT_INF / FUND / FUND_AI / FUND_AF / MED | Matrículas por segmento | nº |
QT_MAT_FUND_AI_1..5 / AF_6..9 | Matrículas por série (1º–9º) | nº (só ≥2023) |
NU_LATITUDE / NU_LONGITUDE | Coordenadas da escola | grau decimal |
6.2 ENEM — MICRODADOS_ENEM (nível participante)
| Variável | Descrição | Categorias / unidade |
|---|---|---|
CO_MUNICIPIO_ESC / CO_UF_ESC | Município / UF da escola | IBGE / 27=PR |
CO_ESCOLA | Código da escola (=CO_ENTIDADE) | 8 dígitos (só 2024+) |
TP_PRESENCA_CN/CH/LC/MT | Presença por área | 0 Faltou · 1 Presente · 2 Eliminado |
NU_NOTA_CN/CH/LC/MT | Notas das áreas | 0–1000 |
NU_NOTA_REDACAO · NU_NOTA_COMP1..5 | Redação e competências | 0–1000 · 0–200 |
6.3 Bases SAEB/VAAR (nível aluno — município REAL)
| Variável | Descrição | Categorias |
|---|---|---|
id/co_municipio | Código IBGE do município (real) | ex.: 4106902 = Curitiba |
id_serie | Ano/série | 5=5º · 9=9º · 12/13=Médio |
id_dependencia_adm | Dependência | 2 Estadual · 3 Municipal |
proficiencia_lp/mt_saeb | Proficiência LP / MT | escala SAEB (média 250, desvio 50) |
peso_aluno | Peso amostral | numérico |
ppi | Raça/cor | 0 Branco/amarelo · 1 Preto/pardo/indígena · . s/info |
nse_grupo | Nível socioeconômico | 1 Baixo · 2 Outros · 3 Alto · . s/info |
6.4 VAAR auxiliares · IDEB · Rendimento
| Arquivo · Variável | Descrição | Categorias |
|---|---|---|
tabela_entes · hab_5_cond | Habilitação pelas 5 condicionalidades | Habilitado / Não habilitado |
tx_aprov · TAP_2019/2023 | Taxa de Aprovação ponderada | 0–1 (0,9219 = 92,2%) |
| IDEB · N / P | Aprendizado (0–10) / Fluxo (0–1) | IDEB = N×P |
| Rendimento · Abandono | % que abandonou no ano (Total/Total) | % por etapa |
| Distorção · Idade-Série | % com 2+ anos de atraso | % por etapa |
Documentação, pipeline e scripts de extração na pasta do projeto:
README_PARANÁ.md. Todas as fontes são públicas (INEP, FNDE, IBGE).