Banca de QUALIFICAÇÃO: MANOEL ISAC MAIA JUNIOR

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MANOEL ISAC MAIA JUNIOR
DATA : 30/04/2019
HORA: 10:30
LOCAL: Sala 222
TÍTULO:

ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS DE RANKINGS UNIVERSITÁRIOS UTILIZANDO REDES NEURAIS.

PALAVRAS-CHAVES:

Medição de Desempenho. Análise de dados. Mapas Auto Organizáveis. Análise de Agrupamentos. Instituições de Ensino Superior.

PÁGINAS: 45
RESUMO:

O mundo vive a era do conhecimento, das novas tecnologias e dos avanços científicos, e, em decorrência de um cenário em mudanças, países veem na universidade a possibilidade de estarem incluídos no circuito mundial de conhecimento e de competências. A avaliação de universidades e cursos de nível superior tem sido foco de vários rankings em todo mundo, incluindo o Times High Education (THE) e o Ranking Universitário da Folha (RUF). Os rankings são um exemplo de influência na mudança de paradigma das universidades, pois os resultados positivos advindos do processo de avaliação proporcionam a essas instituições reputação e prestígio social e acadêmico. Em geral, informações sobre ensino, pesquisa e extensão, atividades de internacionalização e avaliação de mercado são combinadas para gerar uma nota em que são atribuídos escalas e pesos para cada dimensão. Os rankings servem a vários propósitos, incluindo um benchmark para as instituições acerca dos serviços e práticas prestados além dos pontos fortes e fracos de cada curso/universidade. Os mapas auto organizáveis (SOM) são modelos de redes neurais competitivas. Através de aprendizado não supervisionado, realizam um mapeamento entre dados de dimensão elevada para um display, em geral bidimensional, que aproxima a densidade original das informações, sendo uma técnica extensivamente utilizada em áreas como análise de dados e reconhecimento de padrões. Com uso de técnicas de pós-processamento, como agrupamento dos neurônios, é possível gerar regiões associadas aos agrupamentos originais dos dados. Este trabalho apresenta uma análise espaço-temporal de dados das universidades brasileiras através do treinamento de mapas com dados do Ranking Universitário Folha de 2014 e 2018. A partir dos perfis dos agrupamentos, após a segmentação dos mapas treinados, será possível identificar os pontos positivos e negativos de cada agrupamento. Com a identificação das Instituições de Ensino Superior (IES) nestes diferentes anos, será realizada uma análise das transições entre 2014 e 2018. São mostrados os perfis dos agrupamentos objetivando caracterizar o comportamento dos agrupamentos e das organizações acadêmicas, no período analisado. Sendo uma nova alternativa de análise dos dados de desempenho das IES, o estudo permite também verificar disparidades existentes entre as regiões do Brasil e discute algumas possíveis oportunidades de melhoria para as instituições.

MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - 346605 - GUTEMBERGUE SOARES DA SILVA
Interno - 1229030 - HELIO ROBERTO HEKIS
Presidente - 1142787 - JOSE ALFREDO FERREIRA COSTA