Institutional self-evaluation in a non-profit private university and its potential use for decision-making by the institution
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Data de Publicação: | 2022 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista de Gestão e Avaliação Educacional |
Texto Completo: | http://periodicos.ufsm.br/regae/article/view/69550 |
Resumo: | The article aimed to analyze the importance of using the institutional self-evaluation results for the University’s decision-making processes and propose a simplified data analysis. It is known that the evaluation process produces a massive number of data, which many times is hard to analyze, therefore we presented an example of analysis, using factor analysis, to make easier the use of evaluation results for studies, follow-ups, and monitoring the results for decision-making processes. Using the results from the 2018 self-evaluation process, we concluded that the use of the factor analysis contributed to a simpler comprehension of the student’s answers. Using forty-two variables, six factors were created representing the Sinaes’ axis. Those factors allowed us to analyze the correlation among the different axis and left open different possibilities for analyses, for example, how each axle relates to the institutional structure, such as the relationship by departments, institutes, courses, and campus, and also analysis by individual’s characteristics. |
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Institutional self-evaluation in a non-profit private university and its potential use for decision-making by the institutionA autoavaliação institucional numa instituição de ensino superior comunitária e seu potencial de uso para gestão universitáriaSinaesAutoavaliação Institucional do corpo discenteGestão universitáriaAnálise fatorialThe article aimed to analyze the importance of using the institutional self-evaluation results for the University’s decision-making processes and propose a simplified data analysis. It is known that the evaluation process produces a massive number of data, which many times is hard to analyze, therefore we presented an example of analysis, using factor analysis, to make easier the use of evaluation results for studies, follow-ups, and monitoring the results for decision-making processes. Using the results from the 2018 self-evaluation process, we concluded that the use of the factor analysis contributed to a simpler comprehension of the student’s answers. Using forty-two variables, six factors were created representing the Sinaes’ axis. Those factors allowed us to analyze the correlation among the different axis and left open different possibilities for analyses, for example, how each axle relates to the institutional structure, such as the relationship by departments, institutes, courses, and campus, and also analysis by individual’s characteristics.Neste texto, apresentam-se resultados de um trabalho que teve por objetivo analisar a importância do uso dos resultados da autoavaliação institucional para a gestão de uma IES. Sabemos que, ao final do processo de avaliação, tem-se uma quantidade grande de dados, muitas vezes difíceis de serem interpretados e usados, por isso, apresentamos um exemplo de tratamento de dados, através da análise fatorial, para tornar viável o uso dos resultados da autoavaliação institucional para estudos, acompanhamento e monitoramento da autoavaliação institucional para a gestão da IES. A partir de resultados obtidos no processo realizado em 2018, pôde-se concluir que o uso da técnica de análise fatorial contribuiu para uma leitura mais simplificada e criteriosa dos resultados obtidos a partir das respostas dos alunos na autoavaliação institucional. Foram criados seis fatores que representam eixos do Sinaes com quarenta e duas variáveis. Os fatores possibilitaram uma análise de correlação entre eles e abriu um leque de possibilidades de análises, como, por exemplo, cada eixo se comporta com relação aos aspectos relacionados à estrutura institucional como departamentos, institutos, faculdades, cursos, campus e unidades educacionais, bem como por critérios relacionados aos sujeitos da pesquisa.Universidade Federal de Santa Maria2022-07-02info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://periodicos.ufsm.br/regae/article/view/6955010.5902/2318133869550Regae: Revista de Gestão e Avaliação Educacional; v. 11, n. 20, 2022, publicação contínua; e69550, p. 1-24Revista de Gestão e Avaliação Educacional; v. 11, n. 20, 2022, publicação contínua; e69550, p. 1-242318-13382176-2171reponame:Revista de Gestão e Avaliação Educacionalinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSMporhttp://periodicos.ufsm.br/regae/article/view/69550/48135Copyright (c) 2022 Revista de Gestão e Avaliação Educacionalinfo:eu-repo/semantics/openAccessCardoso, Marisaura dos SantosD’Albuquerque, Raquel WanderleyTomás, Maria Carolina2022-09-29T13:42:10Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/69550Revistahttps://periodicos.ufsm.br/regaePUBhttp://cascavel.ufsm.br/revistas/ojs-2.2.2/index.php/regae/oai||revistaregae@gmail.com2318-13382176-2171opendoar:2022-09-29T13:42:10Revista de Gestão e Avaliação Educacional - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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The article aimed to analyze the importance of using the institutional self-evaluation results for the University’s decision-making processes and propose a simplified data analysis. It is known that the evaluation process produces a massive number of data, which many times is hard to analyze, therefore we presented an example of analysis, using factor analysis, to make easier the use of evaluation results for studies, follow-ups, and monitoring the results for decision-making processes. Using the results from the 2018 self-evaluation process, we concluded that the use of the factor analysis contributed to a simpler comprehension of the student’s answers. Using forty-two variables, six factors were created representing the Sinaes’ axis. Those factors allowed us to analyze the correlation among the different axis and left open different possibilities for analyses, for example, how each axle relates to the institutional structure, such as the relationship by departments, institutes, courses, and campus, and also analysis by individual’s characteristics. |
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