Avaliação de desempenho da educação superior brasileira por análise envoltória de dados e conceito de porte relativo
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/47541 |
Resumo: | Este estudo propõe novas abordagens de avaliação de desempenho tendo como base a Análise Envoltória de Dados (DEA) para que agências governamentais possam avaliar a eficiência do ensino superior brasileiro. Para ilustrar a aplicação foram utilizados dados de Instituições Federais de Ensino Superior (IFES) que obtiveram notas no ENADE em todos os anos no período de 2013 a 2016, o que totalizou 70 intuições distribuídas em todas as macrorregiões do país. Políticas públicas recentes promoveram uma expansão significativa do número de câmpus em todo o país. Uma vez que recursos públicos estão envolvidos, é importante verificar se as IFES podem fornecer serviços de qualidade correspondente aos investimentos realizados. O porte relativo é uma análise baseada na distância e advém da evolução das modelagens de supereficiência e pesos comuns da DEA para indicar qual DMU possui a combinação dos maiores inputs e outputs. Além da aplicação destas modelagens de DEA, este estudo também faz uso do DEA dinâmico (DDEA) e das modelagens clássicas, ambas considerando retornos constantes de escala e retornos variáveis de escala. Além disso o Índice Malmquist é utilizado para observar a evolução entre os períodos complementando a análise. O processo educacional é avaliado a partir da interação entre três variáveis insumos (quantidades de professores, pessoal administrativo e de matrículas), um produto intermediário (novas vagas) e dois produtos (número de alunos certificados e a média das notas do Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes - ENADE). A análise abrangeu duas perspectivas: os desempenhos anuais e os desempenhos globais dos triênios de 2013 a 2015 e 2014 a 2016 que podem ser avaliados pela modelagem DDEA. A perspectiva global permite observar o desempenho das instituições com relação ao ciclo trienal do ENADE que a cada ano engloba uma das três áreas do conhecimento: Humanas, Saúde e Tecnológica. Assim, a melhor adequação da modelagem DDEA é verificada devido a esta especificidade do sistema de avaliação do ensino superior brasileiro. Além disso, através da implementação do benchmark são indicadas as metas a serem alcançadas, auxiliando na promoção de uma cultura de melhoria contínua. Este estudo amplia a discussão sobre o melhor método de avaliação educacional, uma vez que traz duas vertentes distintas, o porte e a avaliação trienal, necessária no caso específico brasileiro. Entretanto, estes modelos têm potencial para serem aplicados em outros sistemas educacionais, inclusive, em outros países. Novas variáveis também podem ser incluídas no modelo proposto. |
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Para ilustrar a aplicação foram utilizados dados de Instituições Federais de Ensino Superior (IFES) que obtiveram notas no ENADE em todos os anos no período de 2013 a 2016, o que totalizou 70 intuições distribuídas em todas as macrorregiões do país. Políticas públicas recentes promoveram uma expansão significativa do número de câmpus em todo o país. Uma vez que recursos públicos estão envolvidos, é importante verificar se as IFES podem fornecer serviços de qualidade correspondente aos investimentos realizados. O porte relativo é uma análise baseada na distância e advém da evolução das modelagens de supereficiência e pesos comuns da DEA para indicar qual DMU possui a combinação dos maiores inputs e outputs. Além da aplicação destas modelagens de DEA, este estudo também faz uso do DEA dinâmico (DDEA) e das modelagens clássicas, ambas considerando retornos constantes de escala e retornos variáveis de escala. Além disso o Índice Malmquist é utilizado para observar a evolução entre os períodos complementando a análise. O processo educacional é avaliado a partir da interação entre três variáveis insumos (quantidades de professores, pessoal administrativo e de matrículas), um produto intermediário (novas vagas) e dois produtos (número de alunos certificados e a média das notas do Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes - ENADE). A análise abrangeu duas perspectivas: os desempenhos anuais e os desempenhos globais dos triênios de 2013 a 2015 e 2014 a 2016 que podem ser avaliados pela modelagem DDEA. A perspectiva global permite observar o desempenho das instituições com relação ao ciclo trienal do ENADE que a cada ano engloba uma das três áreas do conhecimento: Humanas, Saúde e Tecnológica. Assim, a melhor adequação da modelagem DDEA é verificada devido a esta especificidade do sistema de avaliação do ensino superior brasileiro. Além disso, através da implementação do benchmark são indicadas as metas a serem alcançadas, auxiliando na promoção de uma cultura de melhoria contínua. Este estudo amplia a discussão sobre o melhor método de avaliação educacional, uma vez que traz duas vertentes distintas, o porte e a avaliação trienal, necessária no caso específico brasileiro. Entretanto, estes modelos têm potencial para serem aplicados em outros sistemas educacionais, inclusive, em outros países. Novas variáveis também podem ser incluídas no modelo proposto.This study aims to propose new approaches to performance evaluation based on Data Envelopment Analysis (DEA) so that government agencies can evaluate Brazilian higher education efficiency. Data from the Federal Institutions of Higher Education that obtained ENADE grades in every year from 2013 to 2016 were used to illustrate the application, which totaled 70 institutions distributed in all macroregions of the country. Recent public policies promoted a significant campuses expansion over the country. Since public resources are involved, it is important to verify if those institutions can provide a quality service corresponding to the investments made. The Relative Size concept is a distance-based analysis that comes from the evolution of the Superefficiency DEA with the common weights model to indicate which DMU has the largest combination of inputs and outputs. In addition to these models, the Dynamic DEA (DDEA) and classical models are applied, all considering both constant returns to scale and variable returns to scale. Malmquist Index is also used to observe the evolution between periods completing the analysis. The educational process is evaluated through the interaction between three input variables (quantities of teachers, administrative staff and enrollments), an intermediate product (new admissions) and two outputs (number of students awarded certificates, and the average grades of the National Student Performance Exam - ENADE). The analysis covered two perspectives: annual and global performances. The second ones can be obtained by the DDEA model and it covers two triennial periods: from 2013 to 2015, and from 2014 to 2016. The global perspective allows us to observe DMUs performance in relation to ENADE’s triennial cycle, which each year encompasses one of the three knowledge areas: Humanities, Health and Technology. Thus, the dynamic modeling fitting is verified due to this specificity of the Brazilian higher education evaluation system. In addition, goals to be achieved by each institution are indicated through benchmark implementation, helping to promote a culture of continuous improvement. This study broadens the discussion about the best educational evaluation method, since it has two distinct aspects, the relative size and the triennial evaluation, which is necessary in the Brazilian case. However, these models have the potential to be applied in other educational systems, even in other countries. New variables can also be included in the proposed model.Universidade Federal do Rio Grande do NortePROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃOUFRNBrasilAvaliação do ensino superiorAnálise de desempenhoDDEAÍndice MalmquistAvaliação de desempenho da educação superior brasileira por análise envoltória de dados e conceito de porte relativoBrazilian higher education performance evaluation by data envelopment analysis and the relative size conceptinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALAvaliacaodesempenhoeducacao_Leal_2018.pdfapplication/pdf2752376https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/47541/1/Avaliacaodesempenhoeducacao_Leal_2018.pdf99240b27c5e684d2aa35b95b64f1a91dMD51123456789/475412022-06-03 20:44:12.961oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/47541Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-06-03T23:44:12Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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