Não é segredo que a pandemia da COVID-19 foi um evento sísmico para os estudantes do país.

Mas a perturbação não foi distribuída de forma uniforme. E os estudiosos só agora começam a compreender os efeitos diferenciados.

Sean Reardon, um renomado sociólogo da educação e da desigualdade em Stanford, trouxe um desses padrões para o campus na semana passada: as notas de matemática das meninas sofreram mais do que as dos meninos durante e depois da pandemia, e as meninas de baixa renda agora enfrentam "disparidades de gênero" mais acentuadas em matemática do que aquelas em comunidades mais abastadas, tudo por razões que não são totalmente claras.

O seminário público foi realizado na noite da última terça-feira pelo Centro de Pesquisa de Políticas Educacionais. Foi um retorno para Reardon, que obteve seu mestrado e doutorado na Escola de Pós-Graduação em Educação de Harvard (HGSE) na década de 1990.

Em um auditório lotado no Edifício Longfellow da HGSE, Reardon apresentou resultados inéditos desenvolvidos em conjunto com duas de suas alunas de pós-graduação, Sadie Richardson e Sofia Wilson. Os resultados são baseados em uma análise contínua da recuperação educacional do país após a COVID-19, conduzida no Projeto de Oportunidades Educacionais de Stanford , onde Reardon é diretor do corpo docente.

Esse projeto estabeleceu um centro de informações sobre a educação nos Estados Unidos, abordando temas como segregação e desigualdade de oportunidades, bem como a perda de aprendizado relacionada à COVID-19. E, mesmo com o pico da pandemia ainda recente na memória, a quantidade de dados disponíveis é enorme, observou Reardon, devido à sua granularidade.

Em cada um dos 7.000 distritos escolares em 41 estados, ele disse: "Podemos ter até 336 observações: 14 anos, seis séries, duas disciplinas, dois gêneros [em estudo]". No final, isso significa que a análise considerou aproximadamente 320 milhões de notas de provas no total.

Esses dados — distorcidos por fatores geográficos, tipo de teste e disponibilidade de dados — exigem tratamento estatístico antes que os sociólogos possam fazer comparações justas. Ainda assim, sua escala permite uma análise rigorosa.

Reardon disse: “Sabe aquela velha piada: o casal sai do restaurante e a esposa diz: 'A comida estava horrível!' E o marido responde: 'É, mas pelo menos tinha bastante.' Nossos dados são imperfeitos, mas temos bastante comida.”

A escala permitiu o que Reardon chamou, de forma seca, de “uma análise de diferença-em-diferença-em-diferença-em-diferença… uma interação de quatro vias” entre os efeitos da pandemia, os distritos escolares individuais, o tempo e o gênero.

O modelo de Stanford previu que as notas das meninas em matemática ficariam atrás das dos meninos, como historicamente tem acontecido (embora o oposto seja verdadeiro em leitura). E, após um período de redução dessa diferença, mostrou que a disparidade de gênero em matemática estava possivelmente aumentando novamente, mesmo antes de 2019.

Mas, com os dados mais recentes submetidos a um modelo multivariado amplo e complexo, a conclusão inicial de Reardon é que o retrocesso causado pela pandemia ao desempenho das meninas americanas em matemática foi inesperadamente grande — e difícil de explicar.

Uma hipótese, disse Reardon, é que “esperava-se que as meninas assumissem mais responsabilidades de cuidado durante a pandemia. As crianças mais novas estão em casa, não podem ir para a creche e, portanto, as meninas mais velhas podem ter menos tempo para se dedicar aos estudos”.

Há algumas evidências que sugerem que o aumento desigual das responsabilidades extraescolares foi real para meninas em todo o mundo, mas Reardon observou que, por si só, isso provavelmente não explicaria um declínio relativo em matemática nem afetaria os alunos da terceira à oitava série de forma tão profunda.

O laboratório de Reardon também considerou uma teoria relacionada, de que a pandemia, que alguns argumentam ter causado um retorno aos papéis de gênero tradicionais, fez com que as meninas "recebessem a mensagem de que talvez a matemática não seja tão importante", ou — separadamente — a possibilidade de que as meninas tenham sido mais afetadas pelo impacto psicológico da perda e dos confinamentos.

Embora o modelo de Reardon contasse com milhões de dados, sua equipe também incluiu outras variáveis. Notavelmente, isso incluiu uma série de indicadores socioeconômicos e políticos, desde taxas de pobreza e mortalidade por COVID-19 em um distrito escolar até um índice de "conexão social" derivado de dados do Facebook.

Com a adição desses fatores, as conclusões se tornaram ainda mais surpreendentes, observou Reardon.

Em primeiro lugar, a perturbação real relacionada com a pandemia (tempo gasto em ensino remoto e taxas locais de desemprego temporário ou trabalho remoto) não pareceu afetar a diferença. Mas outras coisas afetaram.

“Antes da pandemia, o padrão era o seguinte: as diferenças de desempenho em matemática favoreciam mais os meninos em locais mais ricos, e essa diferença se invertia em locais mais pobres”, disse Reardon. Mas, neste estudo preliminar, sua equipe descobriu que, entre 2019 e 2024, o padrão se inverteu: as meninas ficaram mais para trás em relação aos meninos em distritos com menos recursos.

E eles definem "recursos" de forma ampla. As disparidades tendiam a aumentar mais em comunidades com baixos níveis de riqueza, altas taxas de mortalidade por COVID, poucos funcionários nas escolas ou baixo capital social.

Em conjunto, a equipe de Reardon propõe que o aumento da disparidade de gênero na matemática parece ter sido impulsionado por fatores "extraescolares".

Reardon concluiu que a ruptura da vida comunitária, os sentimentos de ameaça e o luto que acompanharam a pandemia levaram a "mais isolamento social, mais ansiedade e depressão, talvez um retorno aos papéis de gênero tradicionais... ou mais cuidados", o que, por sua vez, pode ter afetado o progresso das meninas em particular.

A palestra de Reardon deu início à série anual de seminários públicos do CEPR , parte do seu programa de Parcerias em Pesquisa Educacional. O próximo evento está agendado para 2 de dezembro, com o economista da educação Mahounan Yedomiffi.