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Tipo: Dissertação
Título: Um modelo para apoiar a gestão educacional das IES com descoberta de conhecimento baseado no processo de autoavaliação institucional (SINAES)
Título(s) alternativo(s): A model to support the educational management of institutions of higher education with knowledge discovery based on institutional self-evaluation process (SINAES)
Autor(es): Oliveira, Leopoldo Ramos de
Primeiro Orientador: Brito, Patrick Henrique da Silva
Primeiro Membro da Banca: Costa, Fábio Paraguaçu Duarte da
Segundo Membro da Banca: Santos, José Osman dos
Resumo: A Autoavaliação institucional é uma questão atual e de grande relevância no contexto da educação superior do Brasil. O problema desta pesquisa investigou como ajudar os gestores das IES a detectar as fragilidades na autoavaliação, tendo em vista o grande volume de dados oriundos dos formulários da avaliação do SINAES. A análise destas informações visa a apoiar a tomada de decisão por parte dos gestores. Na tentativa de responder tal questionamento, o objetivo precípuo deste trabalho é elaborar um modelo para viabilizar a aplicação sistemática da política do Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior (SINAES). Na elaboração do referencial teórico desta pesquisa, procurou-se contextualizar a política definida pelo SINAES para implementar a autoavaliação e mostrar como os recursos da Estatística aliada ao Processo de Descoberta de Conhecimento (KDD) para coleta, análise e descobertas de novos conhecimentos podem contribuir no processo avaliativo das IES. A Metodologia utilizada consistiu na construção de instrumentos de avaliação para os discentes e gestores a fim de gerar as estatísticas e obter informações implícitas utilizando mineração de dados. A mineração de dados foi utilizada principalmente para obter a relevância dos atributos da base através do software Rapid Miner. O passo seguinte foi a elaboração da relevância dos atributos da base por um especialista em avaliação institucional, tendo como base documentos oficiais da IES. Os resultados obtidos nas três avaliações (discentes, gestores e especialista) foram consolidados num gráfico para análise das divergências e identificação de problemas para gerar um modelo de apoio à gestão visando a minimizar os pontos frágeis detectados. Em seguida foi realizado um seminário com o colégio de dirigentes da IES para avaliar os impactos na gestão face ao novo conhecimento obtido através da Mineração dos dados e estes consideraram os novos conhecimentos importantes como ferramenta de apoio à tomada de decisão da IES.
Abstract: The Institutional Self-evaluation is a matter of great current relevance in the context of higher education in Brazil. The problem investigated in this research: How to help managers IES Detecting weaknesses in promoting self-assessment and corrective actions in the short, medium and long term. In attempting to answer this question the ultimate goal of this work is to develop a model to enable the systematic application of the policy of the National Assessment of Higher Education (SINAES). In developing the theoretical framework of this research sought to contextualize the policy defined by SINAES to implement self-evaluation and show how the combined resources of Statistical Process Knowledge Discovery (KDD) for collection, analysis and discovery of new knowledge can contribute to the process IES.A of evaluative methodology used was the construction of assessment tools for learners and managers to generate statistics and through this database to perform these mining and obtain the relevance of the attributes of a database by the software Rapid miner. The next step was the elaboration of the relevance of the attributes of the base by a specialist in institutional assessment based on official documents IES.Os results of the three assessments (students, managers and specialist) were consolidated in a graphic for analysis and identification of differences of problems to generate a model of recommendation to minimize the weaknesses detected. After that a seminar was held with the leaders of the college of IES to assess impacts in managing against the new knowledge obtained through data mining and new knowledge they considered important as a tool to support decision making of IES.
Palavras-chave: Mineração de dados (Computação)
Sistemas de suporte de decisão
Data mining (computing)
Decision support systems
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Alagoas
Sigla da Instituição: UFAL
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento
Citação: OLIVEIRA, Leopoldo Ramos de. Um modelo para apoiar a gestão educacional das IES com descoberta de conhecimento baseado no processo de autoavaliação institucional (SINAES). 2012. 126 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento) - Instituto de Computação, Programa de Pós Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2012.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/2116
Data do documento: 20-Dez-2012
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