Publicação:
Gestão de riscos na avaliação de programas de pós-graduação : estratégias para estimar o potencial de sucesso de cursos novos, com base em propostas apresentadas à CAPES

dc.contributor.advisorAntonio Lassance
dc.contributor.authorBrasil, André
dc.contributor.otherCoordenação de Pós-Graduação e Capacitação - COPGC
dc.contributor.scholarAndré Brasil
dc.contributor.thesiscommiteeAntonio Lassance
dc.contributor.thesiscommiteeJucá, José Fernando Thomé
dc.coverage.spatialBrasil
dc.date.accessioned2025-09-25T13:33:38Z
dc.date.available2025-09-25T13:33:38Z
dc.date.issued2018
dc.date.portal2018
dc.date.submitted2018-03-05
dc.degree.levelMestrado
dc.description.abstractO presente trabalho visa investigar a aplicação de processos de gestão de riscos na avaliação da pós-graduação brasileira, em especial na análise de propostas de cursos novos. Considerando o crescimento contínuo no número de mestrados e doutorados no país, assim como a necessidade de minimizar prejuízos decorrentes do insucesso observado em alguns deles, a gestão de riscos é proposta como ferramenta para identificar obstáculos para o desenvolvimento dos programas. A partir disso, acredita-se ser possível não só compreender e monitorar riscos mapeados nos cursos de pós-graduação, mas também prover informações relevantes para as coordenações competentes na CAPES, de forma que elas desempenhem um papel na mitigação dos riscos em cada programa. Para dar conta da tarefa, a proposta deste trabalho foi a de observar os resultados considerados indesejados na recente Avaliação Quadrienal de cursos de pós-graduação, em 2017: estagnação, involução e descontinuidade. Partindo dessas observações, selecionamos indicadores relevantes para investigar a possibilidade de identificar o risco por uma análise quantitativa. Para isso, foram obtidos dados da CAPES, MEC, INEP, IBGE, PNUD e CGEE, sendo utilizados o pacote estatístico R e o Tableau Desktop para seu tratamento e exploração. Contando com os dados compilados, uma análise mais complexa foi efetuada mediante utilização de técnicas estatísticas e de Machine Learning, incluindo algoritmos Naive Bayes, Regressões Logísticas e Árvores de Regressão e Classificação. Os resultados obtidos mostraram ser necessário aliar a análise de risco com métodos qualitativos para obter resultados adequados. A partir do observado, propomos, então, uma metodologia para criar um registro de riscos a partir da análise de propostas de cursos novos por comissões de especialistas ad hoc. Com isso, esperamos que um ciclo de identificação, mapeamento e registro de riscos, seguido de acompanhamento dos programas e monitoramento dos resultados, tenha um papel relevante para prover melhores condições de sucesso para programas que venham a fazer parte do Sistema Nacional de Pós-Graduação (SNPG).
dc.description.abstractalternativeThis dissertation aims to investigate the application of risk management practices on the evaluation of Brazilian graduate programs, notably for the accreditation process adopted to assess new course proposals. Considering the growth in the number of master's and doctoral courses in the country, as well as the need to minimize losses due to the failure witnessed in some of them, risk management is proposed as a tool to identify obstacles to the development of such courses. Based on this, we believe it is possible to understand and monitor risks in graduate courses, providing the Brazilian Federal Agency for Support and Evaluation of Graduate Education (CAPES) with ma terial information to help mitigate risks in these programs. To achieve that goal, this research analyzed unwanted results from the recent Quadrennial Evaluation of gradu ate courses, which took place in 2017: stagnation, involution, and discontinuity of grad uate programs. Based on these observations, we have selected relevant indicators to investigate the possibility of identifying risks by a quantitative analysis. For this, data were obtained from sources such as CAPES, MEC, INEP, IBGE, PNUD, and CGEE. To clean and explore such data, the statistical package R and Tableau Desktop soft ware were used, also allowing a complex analysis through the application of statistical and Machine Learning techniques, which included Naive Bayes algorithms, Logistic Regression, and Classification and Regression Trees. From such investigation, we identified the need to combine quantitative risk analysis with qualitative methods to obtain reliable results. Therefore, we propose a methodology to develop a risk register from the analysis of new course proposals, which is usually performed by committees of ad hoc consultants. With this, we hope that a cycle of identification, mapping, and recording of risks, followed by proper monitoring of graduate programs, will play a rel evant role in providing better conditions for the continuous success of the Brazilian System of Graduate Courses (SNPG).
dc.description.graduateprogramPrograma de Pós-Graduação em Políticas Públicas e Desenvolvimento
dc.description.serieMestrado Profissional em Políticas Públicas e Desenvolvimento - Segunda Turma
dc.format.extent235
dc.identifier.citationPinto, André. Gestão de riscos na avaliação de programas de pós-graduação: estratégias para estimar o potencial de sucesso de cursos novos, com base em propostas apresentadas à CAPES. 235 f. Dissertação (Mestrado em Políticas Públicas e Desenvolvimento) – Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, Brasília, 2018.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/19165
dc.language.isopor
dc.location.cityBrasília
dc.location.countryBR
dc.publisherIpea
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rights.holderInstituto de Pesquisa Econômica Aplicada
dc.rights.licenseÉ permitida a reprodução deste texto e dos dados nele contidos, desde que citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas.
dc.rights.typeLicença Padrão Ipea
dc.source.urlsourcehttps://www.ipea.gov.br/portal/dissertacoes-apresentadas
dc.subject.keywordBrasil. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes)
dc.subject.keywordSistema Nacional de Pós-Graduação (SNPG)
dc.subject.keywordGestão de riscos
dc.subject.keywordNaive Bayes
dc.subject.keywordMachine Learning
dc.subject.keywordEconometria
dc.subject.otherlanguagesRisk management
dc.subject.otherlanguagesMachine learning
dc.subject.otherlanguagesNaive bayes
dc.subject.vcipeaEnsino Superior
dc.subject.vcipeaPós-Graduação
dc.titleGestão de riscos na avaliação de programas de pós-graduação : estratégias para estimar o potencial de sucesso de cursos novos, com base em propostas apresentadas à CAPES
dc.title.scholarGestão de riscos na avaliação de programas de pós-graduação: estratégias para estimar o potencial de sucesso de cursos novos, com base em propostas apresentadas à CAPES
dspace.entity.typePublication
ipea.descriptionColeção: Educação Coleção: Administração Pública. Governo. Estado
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