Nuances: Estudos sobre Educação, Presidente Prudente, v. 36, n. 00, e025008, 2025. e-ISSN: 2236-0441. DOI:

10.32930/nuances.v36i00.11162 1

QUALIDADE AMBIENTAL NO INTERIOR DAS SALAS DE AULA NO 1º CICLO:

REVELANDO AS MELHORIAS QUE PRECISAM DE SER FEITAS!

CALIDAD AMBIENTAL EN EL INTERIOR DE LAS AULAS DE PRIMARIA:

¡REVELANDO LAS MEJORAS QUE ES NECESARIO REALIZAR!

INDOOR ENVIRONMENTAL QUALITY OF PRIMARY SCHOOLS: UNRAVELING

THE IMPROVEMENTS THAT STILL NEED TO BE DONE!

Neuza Sofia Guerreiro PEDRO

e-mail: nspedro@ie.ulisboa.pt

Edson Pinheiro PIMENTEL

e-mail: edson.pimentel@ufabc.edu.br

João PIEDADE

e-mail: jmpiedade@ie.ulisboa.pt

Elisabete CRUZ

e-mail: elisabete.cruz@uevora.pt

Como referenciar este artigo:

PEDRO, N. S. G.; PIMENTEL, E. P.; PIEDADE, J.; CRUZ, E.

Qualidade ambiental no interior das salas de aula no 1º ciclo:

revelando as melhorias que precisam de ser feitas! Nuances:

Estudos sobre Educação, Presidente Prudente, v. 36, n. 00,

e025008, 2025. e-ISSN: 2236-0441. DOI:

10.32930/nuances.v36i00.11162

| Submetido em: 30/05/2025

| Revisões requeridas em: 04/06/2025

| Aprovado em: 24/06/2025

| Publicado em: 21/08/2025

Editor:

Prof. Dr. Rosiane de Fátima Ponce

Editor Adjunto Executivo:

Prof. Dr. José Anderson Santos Cruz

Instituto de Educação, Universidade de Lisboa (UIDEF), Lisboa – Portugal. Professora Associada com

Agregação na área de pesquisa e ensino em Currículo, Formação de Professores e Tecnologias Educacionais.

Universidade Federal do ABC (UFABC), Santo André – SP – Brasil. Docente do Programa de Pós-Graduação

em Ciência da Computação, com atuação em pesquisa sobre Informática Aplicada à Educação. Professora

Associada IV, Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC).

Instituto de Educação, Universidade de Lisboa (UIDEF), Lisboa – Portugal. Professora Assistente na área de

pesquisa e ensino em Currículo, formação de Professores e Tecnologias Educacionais.

Universidade de Évora, Centro de Investigação em Educação e Psicologia (CIEP), Évora – Portugal. Docente e

pesquisadora na área de Ciências da Educação – Didática, Desenvolvimento Curricular e Tecnologias

Educacionais.

Professora Assistente, Departamento de Pedagogia e Educação.

Qualidade ambiental no interior das salas de aula no 1º ciclo: revelando as melhorias que precisam de ser feitas!

Nuances: Estudos sobre Educação, Presidente Prudente, v. 36, n. 00, e025008, 2025. e-ISSN: 2236-0441.

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RESUMO: O estudo foca na análise da Qualidade Ambiental Interna (QAI) de salas de aula do

ensino básico, considerando parâmetros como dióxido de carbono, temperatura, umidade e

iluminância. Os dados foram coletados em quatro salas de aula de um país do sul da Europa,

em maio de 2022. O estudo visa compreender as diferenças na qualidade ambiental interna entre

salas de aula e períodos temporais. Foram utilizadas estatísticas para analisar o Indicador de

Taxa de Conformidade (ITC) para cada parâmetro, assinalando a adesão destes aos níveis

desejáveis de conformidade. Os resultados mostram diferenças significativas entre as salas de

aula, particularmente nos parâmetros temperatura e iluminância. A análise dos diferentes

períodos temporais revela flutuações críticas nos níveis de dióxido de carbono e na iluminância.

Os resultados indicam grande variabilidade nos parâmetros analisados, com uma tendência

severa e instável de agravamento, atingindo índices perigosos.

PALAVRAS-CHAVE: Qualidade Ambiental Interna (QAI). Sala de aula. Edifícios escolares.

Indicador de Taxa de Conformidade.

RESUMEN: El estudio aborda la Calidad Ambiental Interior (CAI) de las salas de clases de

primaria, centrándose en el dióxido de carbono, la temperatura, la humedad y la iluminancia.

Se recopilaron datos de cuatro salas de clases de un país del sur de Europa durante mayo de

2022. El estudio tiene como objetivo comprender las diferencias en el CAI entre salas y

períodos de tiempo. Se utilizaron análisis estadísticos para analizar el indicador de tasa de

cumplimiento (ITC) para cada parámetro, lo que indica el cumplimiento de los niveles

deseables. Los resultados muestran diferencias significativas entre las salas de clases,

particularmente en temperatura e iluminancia. El análisis de períodos de tiempo revela

fluctuaciones críticas en el dióxido de carbono y la iluminancia. Los resultados muestran una

gran variabilidad en los distintos indicadores, con una tendencia severa e inestable de

empeoramiento de los indicadores, alcanzando índices peligrosos.

PALABRAS CLAVE: Calidad ambiental interior. Salón de clases. Edificios escolares.

Indicador de índice de conformidad.

ABSTRACT: The study addresses the Indoor Environmental Quality (IEQ) of primary school

classrooms, with a focus on Carbon dioxide, Temperature, Humidity, and Illuminance. Data

was collected from four classrooms in a Southern European country during May 2022. The

study aims to understand differences in IEQ among classrooms and time periods. Descriptive

statistics, Kruskal-Wallis tests, and pairwise comparisons were used to analyze the Conformity

Rate Indicator (CRI) for each parameter, indicating adherence to desirable IEQ levels. Results

show that CO2 levels are generally acceptable, except for one classroom. Temperature

conforms in two classrooms, while Humidity is consistently above recommended levels.

Significant differences exist among classrooms, particularly in Temperature and Illuminance.

Time-period analysis reveals critical fluctuations in CO2 and Illuminance. Results show great

variability in different indicators, with a severe and unstable trend of worsening indicators

throughout the day, reaching dangerous rates.

KEYWORDS: Indoor Environmental Quality (IEQ). Classroom environment. School buildings.

Conformity Rate Indicator.

Neuza Sofia Guerreiro PEDRO; Edson Pinheiro PIMENTEL; João PIEDADE; Elisabete CRUZ

Nuances: Estudos sobre Educação, Presidente Prudente, v. 36, n. 00, e025008, 2025. e-ISSN: 2236-0441.

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Introdução

A QAI dos edifícios tem recebido atenção crescente no contexto das mudanças

climáticas globais e da necessidade de construções e práticas sociais mais sustentáveis. A

pandemia de covid-19 intensificou as preocupações com a qualidade do ar, reforçando a

necessidade de garantir que os espaços internos sejam seguros e saudáveis, especialmente nas

escolas (Zhong; Yuan; Fleck, 2019).

De acordo com Zomorodian, Tahsildoost e Hafezi (2016), estudantes do ensino

fundamental e médio passam um número significativo de horas nas dependências escolares;

alguns estudos indicam que chegam a passar um terço do dia dentro das escolas (Almeida;

Ramos; De Freitas, 2016). A literatura aponta que as condições ambientais internas influenciam

não apenas o desempenho acadêmico dos alunos, mas também sua saúde e bem-estar (Al Horr

et al., 2016; Castilla et al., 2017; Chatzidiakou; Mumovic; Dockrell, 2014; Griffiths; Eftekhari,

2008; Jain et al., 2020; Mohamed et al., 2021; Moldoveanu, 2015; Roskos; Neuman, 2011;

Schneider, 2003; Yang; Becerik-Gerber; Mino, 2013). A qualidade do ambiente interno é

crucial para a saúde física e mental, o bem-estar, o desempenho cognitivo e a produtividade.

Condições precárias, como baixa qualidade do ar, podem aumentar o absenteísmo (Apte;

Erdmann, 2002; Cheryan et al., 2014; Zhong; Lalanne; Alavi, 2021). No contexto educacional,

esses fatores contribuem para a redução da aprendizagem e do desenvolvimento dos estudantes,

assim como para o desempenho pedagógico dos professores (Al Horr et al., 2016; Griffiths;

Eftekhari, 2008; Mohamed et al., 2021; Yang; Becerik-Gerber; Mino, 2013).

Diversos estudos identificaram uma relação direta entre os resultados acadêmicos e as

características físicas dos edifícios escolares e sua QAI (Castilla et al., 2017; Griffiths;

Eftekhari, 2008; Jain et al., 2020; Lewinski, 2015; Roskos; Neuman, 2011). Fatores como

iluminação (quantidade de luz), conforto térmico (temperatura e umidade), acústica (ruído) e

qualidade do ar interno são elementos essenciais que podem impactar não apenas a saúde e o

bem-estar dos alunos (Castilla et al., 2017; Chatzidiakou; Mumovic; Dockrell, 2014; Lewinski,

2015; Schneider, 2003), mas também o desempenho acadêmico e o desenvolvimento cognitivo,

frequentemente em função do desconforto, de doenças e do consequente absenteísmo

(Chatzidiakou; Mumovic; Dockrell, 2014; JAIN et al., 2020). Além disso, a exposição de

crianças e jovens a agentes biológicos presentes no ar — como bactérias, fungos, mofo, vírus,

poeira e pólen — pode gerar faltas escolares devido a crises de asma, alergias, bronquite e

outras condições respiratórias, afetando diretamente o desempenho acadêmico (Chatzidiakou;

Qualidade ambiental no interior das salas de aula no 1º ciclo: revelando as melhorias que precisam de ser feitas!

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Mumovic; Dockrell, 2014; Jain et al., 2020; Moldoveanu, 2015; Roskos; Neuman, 2011;

Wargocki; Wyon, 2013).

Pesquisas indicam que esses fatores ambientais desempenham papel crucial na criação

de um contexto adequado para o desenvolvimento educacional, influenciando resultados

acadêmicos, saúde e outros aspectos importantes, como comportamento, concentração e

satisfação dos estudantes (Chatzidiakou; Mumovic; Dockrell, 2014; Cheryan et al., 2014; Jain

et al., 2020; Roskos; Neuman, 2011; Yang; Becerik-Gerber; Mino, 2013).

Segundo Wargocki e Wyon (2013), as condições ambientais em escolas primárias,

mesmo em países economicamente desenvolvidos, frequentemente são inadequadas e piores do

que as observadas em ambientes profissionais. Esses autores sugerem que, se condições

ambientais adequadas fossem estabelecidas nas salas de aula, o desempenho dos alunos poderia

melhorar em até 30% (Wargocki; Wyon, 2013, p. 588). Diversos estudos buscaram medir o

impacto de elementos como qualidade do ar, temperatura e iluminação nos ambientes de

aprendizagem, particularmente em salas de aula. Chatzidiakou, Mumovic e Dockrell (2014)

afirmam que baixas taxas de ventilação e, consequentemente, altas concentrações de dióxido

de carbono no interior podem prejudicar a atenção, a concentração e induzir fadiga nos

estudantes. A baixa qualidade do ar interno pode causar diversos problemas de saúde, incluindo

dores de cabeça, cansaço, letargia e arritmias cardíacas, bem como dificuldades de atenção,

memória e em tarefas que exigem maior esforço cognitivo (Apte; Erdmann, 2002; Griffiths;

Eftekhari, 2008; Lewinski, 2015; Portugal, 2013; Wargocki; Wyon, 2013; Yang; Becerik-

Gerber; Mino, 2013). Essa situação também afeta a capacidade de ensino do professor e

aumenta o absenteísmo (Cheryan et al., 2014). O Regulamento 353-A/2013, emitido pelos

Ministérios do Ambiente, Planeamento Territorial e Energia; Saúde; e Solidariedade, Emprego

e Segurança Social de Portugal, estabelece um limite máximo de 1.250 ppm para a concentração

de dióxido de carbono em novos edifícios, com tolerância de 30% para construções existentes

ou sem sistemas de aquecimento, ventilação e ar-condicionado (ACAC) (Portugal, 2013).

O ambiente térmico é determinado pela temperatura do ar, temperatura radiante média,

umidade relativa e velocidade do ar (Chatzidiakou; Mumovic; Dockrell, 2014). O conforto

térmico é influenciado pelas condições hídrico-térmicas do ambiente e pela adaptação

individual de cada pessoa, dependendo ainda de fatores como localização geográfica e estrutura

arquitetônica do edifício, clima, período do ano, características biológicas e físicas dos

indivíduos (sexo, idade etc.) e da atividade realizada (Al Horr et al., 2016; Chatzidiakou;

Mumovic; Dockrell, 2014). Alguns estudos (Earthman, 2004; Liu; Yoshino; Mochida, 2011)

Neuza Sofia Guerreiro PEDRO; Edson Pinheiro PIMENTEL; João PIEDADE; Elisabete CRUZ

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indicam que a temperatura é o atributo mais determinante na percepção da qualidade das salas

de aula pelos alunos (Yang; Becerik-Gerber; Mino, 2013). Vários autores sugerem que a faixa

de temperatura mais adequada para crianças e seu aprendizado situa-se entre 20 °C e 24 °C,

sendo ideal entre 20 °C e 22 °C no inverno e entre 22 °C e 24 °C no verão (Chatzidiakou;

Mumovic; Dockrell, 2014; Cheryan et al., 2014; Earthman, 2002, 2004; Lewinski, 2015).

Earthman (2002) também recomenda 50% de umidade relativa como valor aceitável para salas

de aula. Em Portugal, os níveis de conforto térmico nos edifícios devem variar entre 18 °C e 24

°C no inverno e no verão, considerando um valor médio de umidade relativa entre 35% e 70%

(DGAE, 2004, p. 9).

Além do conforto térmico, pesquisas recentes destacam a importância da iluminação na

criação de ambientes de aprendizagem adequados, estimulantes e mais produtivos (Barkmann;

Wessolowski; Schulte-Markwort, 2012; Samani; Samani, 2012). As condições de iluminação

influenciam a visibilidade das tarefas, o desempenho visual, o conforto e a percepção de

espaços, pessoas e objetos (Boyce, 2014). No contexto português, as normas para edificações

escolares (DGAE, 2004; Parque Escolar, 2017) estipulam que, em uma sala de aula comum, os

níveis de iluminação no plano de trabalho devem variar entre 300 e 500 lux, sendo o intervalo

ideal entre 350 e 400 lux.

Apesar de diversos estudos investigarem o impacto dos indicadores ambientais

escolares sobre a aprendizagem e a saúde, o monitoramento da qualidade ambiental em salas

de aula tem ocorrido de forma esporádica. Os trabalhos disponíveis concentram-se, em sua

maioria, em periódicos voltados ao design e ao ambiente construído (Aguilar et al., 2022;

Almeida; Ramos; De Freitas, 2016; Zhong; Yuan; Fleck, 2019; Zomorodian; Tahsildoost;

Hafezi, 2016), havendo poucos com foco específico em questões educacionais. Além disso,

embora existam normas que estabelecem parâmetros ideais para diversos indicadores de

qualidade ambiental, ainda falta um monitoramento regular desses indicadores que sirva de

base para ações voltadas à melhoria das condições nas escolas, especialmente nas salas de aula.

Nesse sentido, Pulimeno et al. (2020) destacam que diretrizes de diversas organizações,

incluindo a Cátedra Unesco em Educação para a Saúde e o Desenvolvimento Sustentável,

recomendam ações como: (i) informar professores e demais profissionais da escola sobre como

a qualidade do ar interno afeta a saúde e o desempenho acadêmico dos estudantes; (ii) incentivar

a adoção de protocolos e medidas para monitorar a qualidade do ar interno em todas as escolas;

e (iii) garantir que as salas de aula sejam adequadamente ventiladas antes do início das aulas e

durante os intervalos.

Qualidade ambiental no interior das salas de aula no 1º ciclo: revelando as melhorias que precisam de ser feitas!

Nuances: Estudos sobre Educação, Presidente Prudente, v. 36, n. 00, e025008, 2025. e-ISSN: 2236-0441.

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Com base nesse contexto, o presente estudo tem como objetivo apresentar e discutir os

resultados de uma avaliação comparativa da qualidade ambiental interna de quatro salas de aula

do ensino fundamental em Portugal, considerando quatro indicadores: dióxido de carbono,

temperatura, umidade e iluminância. Foram analisados tanto os padrões legalmente

estabelecidos quanto os apontados pela literatura como ideais para cada indicador.

O estudo buscou responder às seguintes questões:

I. Existem diferenças na qualidade ambiental interna entre as salas de aula?

II. Existem diferenças na qualidade ambiental interna das salas de aula em diferentes

períodos do dia?

Materiais e metodologia

Esta seção descreve os procedimentos adotados para a coleta de dados. Primeiro,

apresentam-se as características dos locais de coleta e as especificações dos equipamentos

usados para registrar os parâmetros ambientais. Em seguida, detalha-se a organização dos dados

e os métodos aplicados para análise.

O estudo utilizou exclusivamente medições obtidas por sensores ambientais, sem

recorrer a questionários de autorrelato. Esse aspecto diferencia a pesquisa de outros trabalhos

da área, nos quais o conforto térmico é medido por índices como o Thermal Sensation Vote

(Aguilar et al., 2022) e o Predicted Mean Vote (Brink et al., 2022), considerados menos

confiáveis. Para esta investigação, foi criado o indicador Conformity Rate Indicator (CRI) com

o objetivo de avaliar a qualidade ambiental interna das salas. O CRI é calculado em

porcentagem, com base no número de vezes em que a medição de determinado indicador está

dentro do intervalo de valores desejáveis em um período específico. Os níveis desejáveis estão

apresentados no Quadro 1. Por exemplo, um CRI de 33% para iluminância indica que, em 33%

das medições obtidas em certo período, os valores ficaram entre 300 e 500 lux.

Com base nos limites e valores recomendados pela legislação portuguesa e na análise

da literatura sobre indicadores ambientais, definiram-se, para este estudo, os níveis ideais de

qualidade ambiental interna para salas de aula (Quadro 1), utilizados como referência para as

análises.

Neuza Sofia Guerreiro PEDRO; Edson Pinheiro PIMENTEL; João PIEDADE; Elisabete CRUZ

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Quadro 1 – Níveis desejáveis para os indicadores de QAI em salas de aula

Indicadores

Unidade de

medida

Níveis desejáveis para ambientes internos

Referências

CO2

Ppm

Até 1250 ppm para edifícios novos;

até 1625 ppm para edifícios antigos.

(Portugal, 2013)

Temperatura

°C

Entre 18 °C e 24 °C (verão e inverno).

(DGAE, 2004)

Umidade

% HR

Entre 45% e 55%.

(DGAE, 2004;

Earthman,

2002)

Iluminância

Lux

Entre 300 e 500 lux (no plano de trabalho).

(DGAE, 2004;

Parque Escolar,

2017)

Fonte: elaborado pelos autores.

A pesquisa foi estruturada em duas fases principais: (1) medição das condições

ambientais internas nas salas de aula ao longo do dia, incluindo momentos antes e após as aulas;

e (2) avaliação da qualidade ambiental interna das salas com base nos dados coletados na fase

1 e nos parâmetros definidos para obtenção do CRI de cada indicador por sala, a fim de analisar

a variação ao longo de diferentes períodos. A quantificação dos momentos em que os

indicadores apresentaram valores acima ou abaixo dos níveis desejáveis foi realizada para

subsidiar o planejamento de ações de curto, médio e longo prazo, voltadas a manter os

indicadores dentro dos limites ideais, beneficiando o bem-estar e o desempenho dos envolvidos.

Características das escolas e salas de aula

Os dados analisados neste estudo foram coletados em quatro salas de aula do 3.º ano do

ensino fundamental, localizadas em três escolas distintas da região Norte de Portugal, durante

o mês de maio de 2022. Esse período corresponde ao final da primavera. O clima de Portugal é

classificado como mediterrânico (mediterrânico com verão quente [Csa] no sul e mediterrânico

com verão ameno [Csb] no norte, segundo a classificação climática de Köppen–Geiger), o que

torna o país um dos mais temperados da Europa. De acordo com dados oficiais, maio de 2022

foi considerado extremamente quente e muito seco (IPMA, 2022). A temperatura média

máxima foi de 26 °C e a mínima média de 13,3 °C, tendo sido registrada a máxima absoluta de

32,8 °C no dia 27 de maio.

Qualidade ambiental no interior das salas de aula no 1º ciclo: revelando as melhorias que precisam de ser feitas!

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Tabela 1 – Características das salas de aula

Escola

Sala

Ano de construção

Área da sala

Total de alunos

Taxa média de ocupação

(m²/pessoa*)

1948

~50m

2,6

1930

~50m

2,6

2017

~50m

1,9

2017

~50m

2,0

Fonte: elaborado pelos autores.

Nota: * O número de pessoas considera o total de alunos mais um professor; ** Sala reformada em

2013.

As salas de aula das escolas A e B estão em edifícios antigos, enquanto as salas da escola

C ficam em um edifício recente (construído em 2017). Todas possuem uma única porta de

entrada/saída e janelas com persianas ou cortinas. Nenhuma dispõe de sistemas AVAC. As duas

salas da escola C contam com aquecimento por piso radiante. A iluminação, em todas, é

composta por lâmpadas fluorescentes tubulares (T8 ou T12) acionadas manualmente.

Características e preparação dos dados coletados

As unidades de sensores foram programadas para registrar dados em intervalos

aproximados de 20 a 30 segundos, resultando em um total de 8,391 milhões de registros. Após

a coleta, as informações referentes a dióxido de carbono, temperatura, umidade relativa e

iluminância, obtidas no interior e no exterior das salas, passaram por pré-processamento.

Primeiro, os dados das quatro salas foram padronizados pela conversão para intervalos de um

minuto, calculando-se valores médios, máximos e mínimos. Utilizou-se a linguagem de

programação Python para o pré-processamento e o ambiente Google Colab, também com

Python, para as etapas seguintes.

Para viabilizar comparações, os dados coletados nos dois pontos de medição interna

(frente e fundo) de cada sala foram unificados pela média aritmética simples. Criou-se um novo

atributo para identificar o período de aula correspondente a cada registro (hora e minuto). Foram

definidos cinco períodos de 45 minutos, codificados de 1 a 5, conforme os intervalos

apresentados no Quadro 2. Vale destacar que as escolas públicas (C1 e C2) tinham um horário

levemente diferente das privadas (C3 e C4). Dois intervalos foram considerados: um entre os

períodos 2 e 3 (recreio da manhã) e outro entre os períodos 3 e 4 (almoço). A organização e

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codificação dos dados por períodos permitiram analisar as variações em diferentes momentos

das atividades escolares e facilitaram as comparações entre salas nesses períodos. Para garantir

a homogeneidade do conjunto de dados, foram incluídos apenas os registros coletados entre 17

e 30 de maio de 2022.

Quadro 2 – Características dos períodos de aula

Períodos de Aula

Turnos de Aula

Horários por Sala de Aula

C1 e C2

C3 e C4

Manhã

9:15 h – 9:59 h

09:45 h – 10:29 h

Manhã

10:00 h – 10:44 h

10:30 h – 11:14 h

Almoço

11:15 h – 11:59 h

12:15 h – 12:59 h

Tarde

13:30 h – 14:14 h

14:30 h – 15:14 h

Tarde

14:15 h – 14:59 h

15:15 h – 15:59 h

Fonte: elaborado pelos autores.

Para subsidiar a análise, foram gerados dois tipos distintos de conjuntos de dados. O

primeiro corresponde aos dados brutos, coletados minuto a minuto.

O segundo foi obtido a partir do processamento do conjunto de dados do Tipo 1,

convertendo cada medição interna para o respectivo nível de conformidade descrito no Quadro

3, a saber: (4) nível ótimo, (3) níveis recomendados, (2) fora dos níveis recomendados e (1)

níveis perigosos. Após essa conversão, contabilizou-se, para cada período, a ocorrência dos

níveis 4 e 3, considerados aceitáveis.

Quadro 3 – Faixas de referência para análise dos dados coletados

Dióxido de

Carbono (ppm)

Temperatura (°C ±1)

(verão)

Umidade (%)

Iluminância (lux)

Gama

Nível

Gama

Nível

Gama

Nível

Gama

Nível

<984

<22

<35

<200

>=984,

<=1500

>=22, <=24

>=35, <45

>=200, <300

>1500,

<=1625

>24, <25

>=45, <=49,499

>=300, <400

>1625,

<=2000

>=25

>49,4999, <50,5

>=400, =500

Qualidade ambiental no interior das salas de aula no 1º ciclo: revelando as melhorias que precisam de ser feitas!

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>2000

>=50,5, <=55

>500, <1000

>55;<=70

>=1000

>70

Fonte: elaborado pelos autores.

Os atributos do conjunto de dados do Tipo 2, expressos na unidade CRI, estão

apresentados no Quadro 4. Esse conjunto contém 200 registros, distribuídos igualmente entre

as quatro salas de aula (50 registros por sala).

Quadro 4 – Características dos dados na unidade CRI (Tipo 3)

Atributo

Descrição

Unidade de Medida

Dia

Dia de coleta (1 a 10)

Valores de 1 a 10

Sala

Identificação da sala de

aula

Rótulo (texto)

Período

Períodos de aula (1 a 5)

Valores de 1 a 5

indexCO2

CO₂: percentual de

ocorrências nos níveis 3 ou

Percentual

indexTemp

Temperatura: percentual de

ocorrências nos níveis 3 ou

Percentual

indexHumid

Umidade: percentual de

ocorrências nos níveis 3 ou

Percentual

indexLumin

Iluminância: percentual de

ocorrências nos níveis 3 ou

Percentual

Fonte: elaborado pelos autores.

Este artigo concentra a análise no conjunto de dados do Tipo 3. O outro conjunto foi

utilizado como apoio, seja por meio de estatísticas ou de representações gráficas. Para

selecionar com precisão os dados e definir os testes estatísticos aplicáveis, verificou-se

inicialmente a normalidade do conjunto do Tipo 3 (agregado por sala de aula). As análises

estatísticas foram realizadas no software IBM SPSS, versão 27 (SPSS Corporation, Chicago,

IL, EUA).

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Resultados e Discussão

Esta seção apresenta os resultados obtidos após o processamento dos dados descritos.

Embora o foco principal seja o conjunto de dados do Tipo 3, considera-se necessário apresentar,

primeiro, as estatísticas descritivas e os gráficos comparativos das medições de cada indicador,

para oferecer melhor compreensão das análises posteriores baseadas no CRI.

Medições ambientais por sala de aula

A Tabela 2 apresenta as estatísticas descritivas (mediana, média, desvio padrão, valores

mínimo e máximo), contemplando as médias de cada indicador por sala de aula e por período.

Os resultados obtidos indicam o seguinte:

• Dióxido de carbono: os valores de mediana e média tendem a situar-se dentro dos

valores de referência recomendados (≤ 1625 ppm) em todas as quatro salas de aula;

• Temperatura: os valores de mediana e média tendem a situar-se dentro dos valores de

referência recomendados (≥ 18 e ≤ 25 ºC) nas salas C1 e C2, mas não nas salas C3 e C4;

• Umidade: os valores de mediana e média estão acima dos valores de referência

recomendados (≥ 45 e ≤ 55 %UR) em todas as quatro salas de aula;

• Iluminância: apenas na sala C3 os valores de mediana e média permaneceram dentro

dos valores de referência recomendados (≥ 300 e ≤ 500 lux).

Tabela 2 – Estatísticas descritivas do conjunto de dados Tipo 2 (médias por sala de aula)

Sala de Aula

Estatísticas

Descritivas

Dióxido

Carbono

Temperatura

Umidade

Iluminância

Mediana

1435,627

24,641

58,963

136,722

Média

1437,327

24,661

59,942

194,094

Desvio padrão

411,497

1,150

7,277

118,202

Mínimo

531,606

21,529

40,092

71,500

Máximo

2266,776

27,373

73,343

472,633

Mediana

1291,799

24,166

57,246

185,678

Média

1194,695

24,314

57,811

192,200

Qualidade ambiental no interior das salas de aula no 1º ciclo: revelando as melhorias que precisam de ser feitas!

Nuances: Estudos sobre Educação, Presidente Prudente, v. 36, n. 00, e025008, 2025. e-ISSN: 2236-0441.

DOI: 10.32930/nuances.v36i00. 11162 12

Desvio padrão

552,596

,952

4,939

72,231

Mínimo

245,468

22,789

50,111

18,067

Máximo

2510,838

26,704

67,829

385,133

Mediana

1047,776

26,362

56,522

353,589

Média

1245,535

26,561

55,436

374,111

Desvio padrão

513,273

1,032

7,107

106,732

Mínimo

603,199

24,300

38,038

118,911

Máximo

2496,915

29,750

67,350

575,089

Mediana

1156,727

25,668

56,840

277,500

Média

1325,348

25,780

57,101

276,984

Desvio padrão

507,885

,784

6,875

99,721

Mínimo

588,793

24,249

41,237

91,378

Máximo

2756,866

28,271

68,386

444,700

Fonte: elaborado pelos autores.

A Figura 1 apresenta diagramas de caixa (boxplots) com a distribuição dos dados por

sala de aula, permitindo uma avaliação visual das diferenças e semelhanças para cada indicador.

Por exemplo, no gráfico de Temperatura, observa-se que as salas C1 e C2 diferem das salas C3

e C4, com base na distância entre os limites das caixas. Situação semelhante ocorre no gráfico

de Iluminância, em que as caixas referentes às salas C1 e C2 apresentam distanciamento em

relação à sala C3. A significância estatística dessas diferenças é verificada posteriormente por

meio de testes estatísticos.

Neuza Sofia Guerreiro PEDRO; Edson Pinheiro PIMENTEL; João PIEDADE; Elisabete CRUZ

Nuances: Estudos sobre Educação, Presidente Prudente, v. 36, n. 00, e025008, 2025. e-ISSN: 2236-0441.

DOI: 10.32930/nuances.v36i00. 11162 13

Figura 1 – Diagramas de caixa (boxplots) da distribuição das medições por sala de aula

Fonte: elaborado pelos autores.

Características da distribuição do conjunto de dados de taxas de conformidade

O teste de Kolmogorov-Smirnov, aplicado ao conjunto de dados do Tipo 3, indicou que

a distribuição dos dados para cada sala de aula não apresentou normalidade nos quatro atributos

avaliados (p < 0,001 para α = 0,05). O teste de Shapiro-Wilk apresentou resultados semelhantes,

embora seja mais sensível, especialmente para amostras de tamanho reduzido (Tabela 3).

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Tabela 3 – Teste de normalidade para o conjunto de dados Tipo 3 por sala de aula

Indicadores

Sala de Aula

Kolmogorov-Smirnov

Shapiro-Wilk

Estatística

Sig.

Estatística

Sig.

Dióxido de

carbono

,310

<,001

,755

<,001

,318

<,001

,720

<,001

,342

<,001

,665

<,001

,360

<,001

,654

<,001

Temperatura

,323

<,001

,684

<,001

,416

<,001

,598

<,001

,498

<,001

,267

<,001

,359

<,001

,527

<,001

Umidade

,427

<,001

,580

<,001

,354

<,001

,669

<,001

,372

<,001

,670

<,001

,367

<,001

,658

<,001

Iluminância

,398

<,001

,548

<,001

,486

<,001

,431

<,001

,148

,008

,899

<,001

,216

<,001

,786

<,001

Fonte: elaborado pelos autores.

O teste de homogeneidade de variâncias (Levene) também foi aplicado ao conjunto de

dados do Tipo 3. As variâncias entre as salas mostraram-se homogêneas para Dióxido de

Carbono e Umidade quando analisadas pela mediana, já que os valores de significância foram

superiores a 0,05 (p = 0,319 e p = 0,178, respectivamente). No entanto, considerando as médias,

não houve homogeneidade (p = 0,03 e p < 0,001, respectivamente). Para Temperatura e

Iluminância, as variâncias entre os grupos não se mostraram homogêneas (Tabela 4).

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Tabela 4 – Teste de homogeneidade de variância (teste de Levene)

Teste de

Levene

df1

df2

Sig.

Dióxido de carbono

Com base na

média

3,048

196

,030

Com base na

mediana

1,178

196

,319

Temperatura

Com base na

média

46,502

196

<,001

Com base na

mediana

10,367

196

<,001

Umidade

Com base na

média

8,001

196

<,001

Com base na

mediana

1,658

196

,178

Iluminância

Com base na

média

18,330

196

<,001

Com base na

mediana

16,154

196

<,001

Fonte: elaborado pelos autores.

Considerando os resultados dos testes de normalidade e de homogeneidade de variância,

optou-se pela aplicação de testes não paramétricos.

Estatísticas descritivas do CRI e análise comparativa por sala de aula

A Tabela 5 apresenta as estatísticas descritivas (mediana, média e desvio padrão) do

conjunto de dados Tipo 2, com ênfase na mediana, uma vez que serão utilizados testes

estatísticos não paramétricos. Os valores estão expressos em porcentagem, permitindo observar

o seguinte:

• Dióxido de carbono: as taxas estiveram predominantemente em conformidade com os

valores desejáveis nas quatro salas, sendo a mediana mais baixa observada em C1

(98%);

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• Temperatura: as taxas estiveram em conformidade principalmente em C1 e C2

(medianas de 99% e 100%, respectivamente), mas não em C3 e C4 (mediana = 0,00);

• Umidade: as taxas apresentaram predominância de não conformidade (mediana = 0,00)

nas quatro salas;

• Iluminância: as taxas estiveram moderadamente em conformidade em C3 e C4

(medianas de 62% e 53%, respectivamente), enquanto em C1 e C2 os valores foram

inaceitáveis (mediana = 0,00).

Tabela 5 – Estatísticas descritivas do CRI

Indicadores

Estatísticas

Descritivas

CO2

Mediana

97,778

100,000

Média

64,356

76,844

75,778

75,289

Desvio padrão

41,448

33,114

37,223

38,429

Temperatura

Mediana

98,889

100,000

,000

Média

58,489

73,289

4,889

12,311

Desvio padrão

47,367

42,798

19,636

26,432

Umidade

Mediana

,000

Média

19,556

33,556

37,778

31,289

Desvio padrão

35,863

44,606

46,510

43,694

Iluminância

Mediana

,000

62,222

53,333

Média

19,067

8,089

58,889

51,378

Desvio padrão

36,708

21,577

34,506

43,698

Fonte: elaborado pelos autores.

De maneira geral, todas as salas apresentaram níveis aceitáveis de dióxido de carbono,

sem risco significativo para a qualidade do ambiente de aprendizagem. No entanto, observa-se

que a mediana em C1 é ligeiramente inferior às demais salas, sugerindo possível diferença na

ventilação do ar. Quanto à temperatura, apenas C1 e C2 apresentaram taxas dentro dos níveis

de conformidade, enquanto C3 e C4 não atingiram os padrões desejados. Em relação à umidade,

os níveis registrados em todas as salas permaneceram persistentemente abaixo dos padrões

recomendados. Já quanto à iluminância, os resultados de C1 e C2 foram críticos, enquanto C3

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e C4 apresentaram valores moderadamente alinhados com os padrões desejáveis. Observa-se

ainda que todos os parâmetros ambientais analisados apresentaram altos desvios padrão,

indicando considerável dispersão nos valores registrados.

Para analisar as diferenças do CRI entre salas, aplicou-se o teste de Kruskal–Wallis. Os

resultados não indicaram diferenças estatisticamente significativas entre as salas para dióxido

de carbono [X²(3) = 3,828; p = 0,281] e umidade [X²(3) = 3,662; p = 0,300]. Entretanto, houve

diferenças significativas entre salas quanto à temperatura [X²(3) = 77,730; p < 0,001] e

iluminância [X²(3) = 69,354; p < 0,001]. Em seguida, realizou-se o teste de comparação pareada

com correção de Bonferroni para cada indicador. Os resultados demonstraram que, para

temperatura e iluminância, as diferenças ocorreram entre as salas das escolas privadas (C3 e

C4) e das escolas públicas (C1 e C2), conforme apresentado na Tabela 6.

Tabela 6 – Comparação pareada por sala de aula – Temperatura e Iluminância

Temperatura

Amostra 1-

Amostra 2

Teste

Estatísticas

Teste padrão

Estatísticas

Teste

Estatísticas

Sig.

Adj. Sig.

C3-C4

-16,330

10,508

-1,554

,120

,721

C3-C1

62,000

10,508

5,900

,000

C3-C2

80,590

10,508

7,669

,000

C4-C1

45,670

10,508

4,346

,000

C4-C2

64,260

10,508

6,115

,000

C1-C2

-18,590

10,508

-1,769

,077

,461

Iluminância

Amostra 1-

Amostra 2

Teste

Estatísticas

Teste padrão

Estatísticas

Teste

Estatísticas

Sig.

Adj. Sig.

C2-C1

16,730

10,933

1,530

,126

,756

C2-C4

-61,890

10,933

-5,661

,000

C2-C3

-79,060

10,933

-7,231

,000

C1-C4

-45,160

10,933

-4,131

,000

C1-C3

-62,330

10,933

-5,701

,000

C4-C3

17,170

10,933

1,570

,116

,698

Fonte: elaborado pelos autores.

Qualidade ambiental no interior das salas de aula no 1º ciclo: revelando as melhorias que precisam de ser feitas!

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Cada linha testa a hipótese nula (H₀) de que as distribuições da Amostra 1 e da Amostra

2 são iguais. São apresentadas as significâncias assintóticas (teste bilateral). O nível de

significância adotado é 0,050. Os valores de significância foram ajustados utilizando a correção

de Bonferroni para múltiplos testes.

Os resultados dos testes de Kruskal–Wallis e das comparações pareadas podem ser

visualizados na Figura 2, que apresenta os gráficos de boxplot da distribuição do CRI por sala

de aula para dióxido de carbono, temperatura, umidade e iluminância. Os gráficos à direita

(temperatura e iluminância) evidenciam claramente as diferenças entre C1–C2 e C3–C4. Por

exemplo, no gráfico de temperatura, C3 e C4 apresentam uma distribuição significativamente

distinta de C1 e C2. O mesmo ocorre no gráfico de iluminância, porém na direção oposta à

tendência observada para a temperatura.

Comparação do CRI por período de aula

Os gráficos da Figura 2 mostram as variações de dióxido de carbono, temperatura,

umidade e iluminância ao longo do período considerado para esta análise (10 dias) nas quatro

salas de aula, agora categorizadas por períodos de aula (eixo X).

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Figura 2 – Gráficos de boxplot da distribuição de níveis de taxa aceitável por sala de aula

Fonte: elaborado pelos autores.

As linhas verticais tracejadas em vermelho destacam dois intervalos: R1 – recreio do

meio da manhã; R2 – segundo recreio ou intervalo para almoço, períodos em que os alunos

estão fora das salas. As linhas verticais tracejadas em preto delimitam os períodos B1/B2 e

B4/B5. Analisando a Figura 3, podem-se destacar as seguintes observações sobre os CRIs

detectados para cada indicador:

• Dióxido de carbono (linha verde): na sala de aula C1, a taxa inicia em 100% no período

B1 e cai para 40% ao final do período 2, indicando que os níveis de dióxido de carbono

se deterioram significativamente ao longo do dia. Após R1, no início do período 3, a

taxa inicia em 90% e reduz para 60% após 45 minutos. Também, após R2, no início do

período 4, a taxa começa em 90% e diminui para 20% ao final do período 5. O

comportamento desse parâmetro em C2 é semelhante. Nas salas C3 e C4, que pertencem

à mesma escola, as taxas de dióxido de carbono apresentam comportamento diferente

em relação a C1 e C2. Elas iniciam entre 40% e 50% (período B1) e melhoram até o

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final do período 2. Tanto em C3 quanto em C4, a taxa melhora após o período 3 e

continua aumentando à tarde, durante os períodos 4 e 5. Esse comportamento é

considerado associado à abertura das portas e janelas das salas de aula;

Figura 3 – CRI por período de aula (média por sala ao longo dos 10 dias analisados)

Fonte: elaborado pelos autores.

• Temperatura (linha azul): na sala C1, a taxa inicia em 90% no período 1 e cai para 40%

ao final do período 2, indicando que os níveis de temperatura se afastam dos valores

aceitáveis. No período 3, as taxas permanecem em torno de 50%, e no início do período

4 aproximam-se de 60%, caindo ligeiramente ao final do período 5. Na sala C2, as taxas

começam em 80% no período 1 e permanecem relativamente estáveis até o final do

período 3. À tarde, o período 4 inicia com taxa de 70% e cai para 60%. Nas salas C3 e

C4, as taxas de níveis aceitáveis de temperatura começam com valores baixos, entre 0

e 10%, apresentando melhora ao longo do dia, devido à orientação do edifício voltada

para o sul;

• Iluminância (linha laranja): na sala C1, a taxa mantém-se em torno de 45% nos períodos

1 e 2, e cai para níveis próximos de zero a partir do período 3. O comportamento é

semelhante em C2, porém com valores abaixo de 20% a partir do período B1. Em C3 e

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C4, os valores permanecem acima de 50% até a metade do período 2. Em C4, a taxa cai

abaixo de 30% no período B3. Em ambas as salas, as taxas sobem acima de 60% no

período 4 e começam a cair novamente ao final do período 5.

As diferenças entre os CRIs em relação aos períodos também foram examinadas por

meio do teste de Kruskal–Wallis. Considerando o conjunto completo de dados, sem separação

por sala, os resultados não indicaram diferenças significativas entre os períodos para todos os

indicadores (p > 0.05): (i) Dióxido de carbono [X²(4) = 8,084; p = 0,089]; (ii) Temperatura

[X²(4) = 3,271; p = 0,514]; (iii) Umidade [X²(4) = 6.925; p = 0.140]; (iv) Iluminância [X²(4) =

6,764; p = 0,149]. Considerando a divisão por sala, como mostrado na Tabela 7, foram

encontradas diferenças significativas em relação à variável “Período de Aula”, exceto para a

Temperatura.

Tabela 7 – Indicadores com diferenças no teste de Kruskal–Wallis em relação ao período de

aula

Sala

Indicator

Sig.

a,b

CO2

<0.001

Iluminância

0.007

Umidade

0.037

CO2

0.006

Iluminância

0.024

CO2

<0.001

Iluminância

0.049

Fonte: elaborado pelos autores.

Nota: Variável: a = nível de significância = 0,050; b = significância assintótica apresentada.

Com base nos resultados da Tabela 7, aplicou-se o teste de comparações múltiplas

(pairwise) com correção de Bonferroni, revelando o seguinte:

• Dióxido de carbono: foram identificadas diferenças estatisticamente significativas entre

os períodos 1 e 5 na sala C1 (Adj. Sig. < 0,001) e na sala C3 (Adj. Sig. = 0,008). Na sala

C4, as diferenças ocorreram entre os períodos 1 e 4 (Adj. Sig. = 0,004), 1 e 5 (Adj. Sig.

= 0,016), 2 e 3 (Adj. Sig. = 0,048), 2 e 4 (Adj. Sig. = 0,003) e 2 e 5 (Adj. Sig. = 0,015).

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A Figura 4 permite observar as diferenças entre os períodos na sala C1. Nota-se que, no

gráfico do período 1, os pontos verdes permanecem predominantemente abaixo de 1.500

ppm durante os 10 dias, enquanto no período 5 (final do dia), esses pontos estão

majoritariamente acima de 1.500 ppm, atingindo valores críticos;

Figura 4 – Comparação do dióxido de carbono na sala C1 nos períodos 1 e 5

Fonte: elaborado pelos autores.

• Umidade: as diferenças são estatisticamente significativas apenas na sala C2, entre os

períodos 1 e 4 (p = 0,019), 2 e 4 (p = 0,034), 1 e 5 (p = 0,020) e 2 e 5 (p = 0,036), ou

seja, entre os períodos da manhã e da tarde, indicando uma queda significativa ao longo

do dia;

• Iluminância: as diferenças são estatisticamente significativas na sala C1 entre os

períodos 1 e 5 (Adj. Sig. = 0,030), evidenciando uma queda considerável, e na sala C4,

entre os períodos 3 e 4 (Adj. Sig. = 0,039), indicando uma melhora substancial.

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Figura 5 – Mapa de calor dos indicadores por período de aula (por sala)

Fonte: elaborado pelos autores.

A Figura 5 apresenta gráficos em formato de mapa de calor para cada uma das quatro

salas (C1 a C4), utilizando uma escala de cinco cores que representa o quanto os índices

permaneceram dentro dos parâmetros desejáveis durante cada um dos cinco períodos ao longo

de dez dias. Considerando os quatro indicadores, observa-se que: (i) a sala C2 apresenta o maior

índice favorável (CRI ≥ 60%), concentrado principalmente nos indicadores de dióxido de

carbono e temperatura; (ii) tanto em C1 quanto em C2, quase todos os indicadores de umidade

e iluminância estão abaixo do intervalo desejável (CRI ≥ 60%); (iii) as salas C3 e C4 apresentam

valores de CRI inferiores a 60% nos indicadores de temperatura e umidade.

Considerações finais

Numerosos estudos indicam que o desempenho acadêmico é influenciado pela QAI dos

edifícios escolares, a qual se apresenta positivamente correlacionada com a aprendizagem, o

comportamento, a satisfação e o rendimento dos alunos. Considerando que estudantes do ensino

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fundamental passam várias horas em sala de aula, torna-se essencial que as escolas monitorem

constantemente a qualidade ambiental interna desses espaços, utilizando essas informações para

garantir um ambiente de aprendizagem limpo, saudável e produtivo (Brink et al., 2022). Essa

abordagem proativa pode contribuir para a melhoria da experiência educacional, reduzir a

incidência de problemas de saúde induzidos pelo ambiente e maximizar o potencial de

aprendizagem dos alunos, bem como a atividade pedagógica e o bem-estar dos professores.

No entanto pesquisas indicam que a avaliação da qualidade ambiental das salas de aula

enfrenta limitações significativas: (i) tende a ocorrer de forma esporádica e episódica; (ii) é

predominantemente realizada por pesquisadores de outras áreas científicas, sem foco nas

ciências da educação; (iii) raramente coleta parâmetros reais, valendo-se principalmente de

questionários de satisfação dos usuários.

Para contornar essas limitações, o presente estudo examinou a qualidade ambiental

interna de quatro salas de aula do ensino fundamental, coletando dados sobre dióxido de

carbono, temperatura, umidade e iluminância. O objetivo foi verificar até que ponto esses

indicadores permaneciam em conformidade com os parâmetros desejáveis estabelecidos. Por

meio do cálculo do CRI, buscou-se determinar se existiam diferenças significativas nas taxas

de conformidade entre as quatro salas de aula portuguesas e entre os diferentes períodos do dia.

Os resultados demonstraram que, de maneira geral, com base nos valores médios

calculados, os níveis de dióxido de carbono tendem a situar-se dentro dos valores de referência

recomendados nas quatro salas. A temperatura encontra-se dentro dos valores de referência

apenas em duas das quatro salas (C1 e C2). Os níveis de umidade apresentaram-se acima dos

valores de referência em todas as salas, enquanto a iluminância apresentou valores dentro dos

parâmetros recomendados apenas em uma sala (C3).

Esses resultados indicam que, de forma geral, todas as salas apresentam alguns valores

ambientais preocupantes, uma vez que eles podem ter consequências adversas sobre o conforto,

o bem-estar e a produtividade de alunos e professores. Torna-se necessária investigação

adicional para identificar as causas e implementar medidas corretivas adequadas.

Além disso, os resultados evidenciaram diferenças significativas na qualidade ambiental

entre as quatro salas, especificamente nos indicadores de temperatura e iluminância. Esses

indicadores apresentaram valores marcadamente distintos entre as salas situadas em escolas

públicas, localizadas em edifícios históricos, e as duas salas de uma escola privada, situada em

um edifício mais moderno. Os valores de iluminância foram mais favoráveis nas salas da escola

privada. Contrariando expectativas, as salas das escolas públicas apresentaram valores térmicos

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mais aceitáveis. É importante destacar que, conforme os resultados deste estudo, as diferenças

significativas frequentemente observadas internacionalmente entre edifícios e condições de

trabalho de escolas privadas e públicas não se verificam no sistema educacional português.

Outro achado relevante refere-se à análise dos valores registrados para os indicadores

de qualidade ambiental em diferentes períodos do dia escolar. Os resultados mostram que,

quando analisados de forma coletiva, os indicadores tendem a apresentar valores aceitáveis.

Entretanto, ao serem analisados separadamente para os cinco períodos considerados, foram

detectadas variações críticas.

Na comparação entre os períodos, em cada sala analisada, os resultados indicaram

diferenças significativas nas variações das taxas de dióxido de carbono e iluminância em três

das quatro salas, e de umidade em uma delas. Alguns períodos apresentaram grande

variabilidade entre os indicadores, com tendência severa e instável de piora ao longo do dia,

atingindo níveis perigosos em determinados momentos. Resultados similares foram

encontrados em outros estudos (Catalina et al., 2022; Tran et al., 2023). As razões para essa

elevada variação precisam ser exploradas e mitigadas em estudos futuros.

A principal contribuição deste estudo reside na investigação da variação temporal da

QAI em salas de aula, com foco no cálculo do Indicador de Taxa de Conformidade,

considerando os valores desejáveis. Diferentemente de estudos baseados em opiniões, que

podem ser influenciados por vieses subjetivos, os indicadores ambientais utilizados neste

estudo fornecem informações derivadas de medições confiáveis, reduzindo a possibilidade de

distorções nas conclusões (Aguilar et al., 2022; Brink et al., 2022). Adicionalmente, o

procedimento de análise de dados adotado constitui uma contribuição relevante para pesquisas

sobre o tema, considerando que: (i) foram analisadas as taxas de conformidade dos indicadores

monitorados em relação aos valores estabelecidos como desejáveis pela legislação e pela

literatura pertinente; (ii) a coleta contínua e transversal dos dados ao longo de diversos dias de

trabalho foi realizada, superando a simples medição episódica de indicadores ambientais. Essa

relação entre medições contínuas e valores de referência permitiu uma análise mais profunda e

abrangente da qualidade ambiental interna das salas, impactando potencialmente a efetividade

dos processos de aprendizagem e seus resultados.

Por fim, com base nos resultados obtidos, são feitas as seguintes recomendações,

voltadas principalmente a professores e conselhos escolares: (i) promover a conscientização da

comunidade escolar sobre a importância do monitoramento frequente e contínuo dos

indicadores de QAI nas salas de aula; (ii) realizar estudos-piloto envolvendo professores na

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coleta de dados (possivelmente iniciando com um único indicador e, posteriormente,

expandindo) e envolvendo também os alunos no processamento dos dados, integrando-o como

projeto curricular; (iii) discutir os resultados com o corpo docente, considerando ainda os

benefícios de estender essa discussão a outros usuários dos espaços internos das escolas,

incluindo alunos e demais partes interessadas; (iv) identificar ações práticas para a melhoria

dos indicadores; (v) elaborar planos de intervenção nos edifícios para aprimorar a qualidade

ambiental das salas de aula e demais espaços de trabalho; (vi) desenvolver projetos de

financiamento que viabilizem a aquisição e implementação de sistemas de monitoramento

automático e de controle inteligente da qualidade ambiental. Essas recomendações básicas

podem contribuir significativamente para a conscientização de todos os atores da educação

sobre o desenvolvimento sustentável no interior das escolas e, ao mesmo tempo, incentivar a

adoção de medidas relacionadas à eficiência energética e à sustentabilidade dos edifícios

escolares (Nakaoka et al., 2022).

Especificamente para as quatro salas de aula monitoradas neste estudo, recomenda-se a

instalação de sistemas inteligentes ACAC, a fim de reduzir a amplitude das variações das

condições internas. Caso a instalação desses sistemas não seja viável, recomenda-se a realização

de monitoramentos periódicos, por exemplo, em diferentes períodos, para orientar a abertura

regular de portas e janelas. Para salas com indicadores de iluminação inadequados, recomenda-

se fortemente a revisão do sistema de iluminação, garantindo um equilíbrio adequado em toda

a área de trabalho para alunos e professores.

No que se refere à melhoria da QAI, algumas intervenções que poderiam ser

consideradas incluem: a redução do número de alunos por sala; a isolação térmica de paredes e

janelas para reduzir a transferência indesejada de calor; a instalação de termostatos inteligentes

capazes de controlar a temperatura e garantir conforto; a instalação de sistemas de ventilação

para renovação adequada do ar; e a instalação de sistemas de iluminação reguláveis em

intensidade, adaptando-se às condições do ambiente. Considerando a conservação de energia,

também seria relevante estudar: o uso de termostatos com ajuste automático de temperatura

baseado nos horários de ocupação; alertas para abertura de janelas ou portas quando os

indicadores estiverem insatisfatórios; utilização de sensores e sistemas de controle

automatizado para ajustar a ventilação conforme a necessidade real de ocupação, evitando

desperdício de energia em áreas não utilizadas; e priorização do uso de luz natural para reduzir

a dependência de iluminação artificial durante o dia, especialmente considerando a incidência

solar disponível no país.

Neuza Sofia Guerreiro PEDRO; Edson Pinheiro PIMENTEL; João PIEDADE; Elisabete CRUZ

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Como continuidade deste trabalho, que faz parte de um projeto em andamento voltado

à melhoria das salas analisadas (Pedro et al., 2023), os planos futuros incluem a realização de

novas medições após a implementação de estratégias para aprimorar ventilação, resfriamento e

iluminação, garantindo que as crianças aprendam em um ambiente seguro e saudável. Um

sistema inteligente será empregado para reagir prontamente sempre que os indicadores

estiverem fora dos parâmetros recomendados. Adicionalmente, pretende-se correlacionar os

dados sobre os fatores de qualidade ambiental coletados com as percepções de alunos e

professores em relação ao conforto ambiental e ao desempenho acadêmico.

Limitações

Embora este estudo tenha alcançado resultados significativos e extraído conclusões

essenciais para orientar possíveis ações de melhoria dos ambientes de aprendizagem, é

fundamental reconhecer certas limitações no processo de coleta de dados, bem como nas

decisões adotadas para seu pré-processamento e análise.

Em primeiro lugar, destaca-se o tamanho limitado da amostra utilizada, o que afeta a

representatividade dos resultados. Os dados foram coletados em um número restrito de salas

durante um período específico, em escolas com localização, arquitetura e instalações

particulares. Esse escopo limitado impede a generalização dos resultados mesmo para outras

salas do mesmo país, devido à variabilidade significativa das características dos edifícios do

ensino fundamental. Embora o estudo tenha considerado escolas privadas e públicas, não foi

adotada uma abordagem comparativa, considerando que, em Portugal, não se observam

diferenças relevantes na qualidade dos edifícios escolares entre os dois subsistemas. Outro

aspecto crítico refere-se ao fato de que o estudo considerou apenas escolas da região norte de

Portugal; portanto, não abordou variações climáticas em diferentes regiões do país. De forma

similar, os dados não foram coletados em diferentes períodos do ano, o que limitaria a análise

de variações sazonais. Tais elementos devem ser considerados em pesquisas futuras.

Adicionalmente, é importante reconhecer que nem todos os parâmetros de QAI foram

considerados. Este estudo não analisou velocidade do ar, temperatura radiante, partículas

químicas ou biológicas, ruído, níveis de vibração, entre outros.

Por fim, embora o estudo tenha se concentrado na análise dos períodos de ocupação das

salas (períodos letivos), é relevante considerar que a quantificação e análise dos períodos de

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não ocupação poderiam fornecer insights sobre variações nesse intervalo de tempo,

potencialmente aprimorando a eficácia das ações voltadas à melhoria da QAI e da eficiência

energética nesses períodos.

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DOI: 10.32930/nuances.v36i00. 11162 32

CRediT Author Statement

 Reconhecimento: Nenhum.

 Financiamento: Este trabalho foi financiado por fundos nacionais, através da Fundação

para a Ciência e a Tecnologia (FCT), I.P., no âmbito da Unidade de Investigação e

Desenvolvimento em Educação e Formação (UIDB/04107/2020,

https://doi.org/10.54499/UIDB/04107/2020). O estudo insere-se no projeto de investigação

“Classroom 4.0 – well-being resources: research and development of school furniture

solutions that influence and monitor students’ well-being and health in the classroom,

promoting conditions for superior academic performance” (Ref. POCI-01-0247-FEDER-

047130/LISBOA-01-0247-FEDER-047130), cofinanciado pelo Lisboa 2020, COMPETE

2020, Portugal 2020 e pela União Europeia (FEDER).

 Conflitos de interesse: Não há conflitos de interesse a declarar.

 Aprovação ética: O estudo decorreu no âmbito do projeto acima referido, tendo sido

submetido ao Comitê de Ética do Instituto de Educação da Universidade de Lisboa, que

emitiu parecer favorável.

 Disponibilidade de dados e material: Material suplementar disponível.

 Contribuições dos autores: Neuza Pedro: contribuiu para o planejamento da recolha de

dados e para a gestão geral do projeto que viabilizou essa etapa; supervisionou a análise dos

dados e a produção dos resultados; participou da elaboração das conclusões; selecionou

elementos-chave para a revisão da literatura; fez a revisão final do manuscrito e a adaptação

às normas da revista. Edson Pimentel: foi responsável pela preparação dos dados, realização

das análises e apresentação dos resultados; estruturou os pontos centrais do enquadramento

e redigiu a versão preliminar das conclusões. Demais autores: colaboraram em diferentes

fases do desenvolvimento do estudo e da redação do artigo, especialmente na concepção,

definição metodológica, interpretação e discussão dos resultados, além da revisão geral da

versão final.

Processamento e editoração: Editora Ibero-Americana de Educação

Revisão, formatação, normalização e tradução

Nuances: Estudos sobre Educação, Presidente Prudente, v. 36, n. 00, e025008, 2025. e-ISSN: 2236-0441.

DOI: 10.32930/nuances.v36i00.11162 1

INDOOR ENVIRONMENTAL QUALITY OF PRIMARY SCHOOLS: UNRAVELING

THE IMPROVEMENTS THAT STILL NEED TO BE DONE!

QUALIDADE AMBIENTAL NO INTERIOR DAS SALAS DE AULA NO 1º CICLO:

REVELANDO AS MELHORIAS QUE PRECISAM DE SER FEITAS!

CALIDAD AMBIENTAL INTERIOR DE LAS ESCUELAS PRIMARIAS:

DESENTRAÑANDO LOS CAMBIOS DINÁMICOS ENTRE LAS AULAS Y LOS

PERÍODOS DE TIEMPO

Neuza Sofia Guerreiro PEDRO

e-mail: nspedro@ie.ulisboa.pt

Edson Pinheiro PIMENTEL

e-mail: edson.pimentel@ufabc.edu.br

João PIEDADE

e-mail: jmpiedade@ie.ulisboa.pt

Elisabete CRUZ

e-mail: elisabete.cruz@uevora.pt

How to reference this paper:

PEDRO, N. S. G.; PIMENTEL, E. P.; PIEDADE, J.; CRUZ, E.

Indoor environmental quality of primary schools: unraveling the

improvements that still need to be done! Nuances: Estudos sobre

Educação, Presidente Prudente, v. 36, n. 00, e025008, 2025. e-

ISSN: 2236-0441. DOI: 10.32930/nuances.v36i00.11162

| Submitted: 30/05/2025

| Revisions required: 04/06/2025

| Approved: 24/06/2025

| Published: 21/08/2025

Editor:

Prof. Dr. Rosiane de Fátima Ponce

Deputy Executive Editor:

Prof. Dr. José Anderson Santos Cruz

Institute of Education, University of Lisbon (UIDEF), Lisbon – Portugal. Associate Professor with Aggregation

in the research and teaching area of Curriculum, Teacher Education, and Technology.

Federal University of ABC (UFABC), Santo André – SP – Brazil. Faculty member of the Graduate Program in

Computer Science with research in Applied Informatics in Education. Associate Professor IV, Center for

Mathematics, Computing, and Cognition (CMCC).

Institute of Education, University of Lisbon (UIDEF), Lisbon – Portugal. Assistant Professor in the research and

teaching area of Curriculum, Teacher Education, and Technology.

University of Évora, Research Center in Education and Psychology (CIEP), Évora – Portugal. Faculty member

and Researcher in the area of Educational Sciences – Didactics, Curriculum Development, and Educational

Technologies. Assistant Professor, Department of Pedagogy and Education.

Indoor environmental quality of primary schools: unraveling the improvements that still need to be done!

Nuances: Estudos sobre Educação, Presidente Prudente, v. 36, n. 00, e025008, 2025. e-ISSN: 2236-0441.

DOI: 10.32930/nuances.v36i00.11162 2