[en] USE OF FUZZY LOGIC IN META-EVALUATION: AN ALTERNATIVE APPROACH

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: ANA CAROLINA LETICHEVSKY
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] AVALIACAO; [pt] AVALIACAO DE PROGRAMAS; [pt] META-AVALIACAO; [pt] AVALIACAO DE PROJETO; [pt] LOGICA FUZZY; [en] EVALUATION; [en] PROGRAM EVALUATION; [en] META-EVALUATION; [en] PROJECT EVALUATION; [en] FUZZY LOGIC
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8159&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8159&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8159

[pt] Assegurar a qualidade de uma avaliação é um grande desafio para os avaliadores. A avaliação de um processo avaliativo denomina-se meta-avaliação. No Brasil já existe uma grande preocupação com a qualidade da avaliação, contudo o conceito de meta-avaliação ainda é uma novidade. Os profissionais discutem quais são os critérios de excelência que uma verdadeira avaliação deve atender tendo como base os padrões definidos pelo Joint Committee on Standards for Educational Evaluation (1994), que estão agrupados em quatro grandes categorias: utilidade, viabilidade, ética e precisão. Este trabalho propõe uma nova metodologia para meta-avaliação utilizando os conceitos de conjuntos fuzzy e da lógica fuzzy. A metodologia é composta por um instrumental de coleta de dados (lista de checagem para meta-avaliação de programas/projetos) e por um sistema de inferência fuzzy hierárquico para o tratamento de dados referentes à metaavaliação de programas/projetos. As principais vantagens de um sistema desse tipo são: (i) a possibilidade de trabalhar com regras lingüísticas; (ii) a utilização de ferramentas adequadas para trabalhar com a imprecisão intrínseca que existe em problemas complexos, como é o caso de processos de meta- avaliação; (iii) a incorporação de conhecimento subjetivo (de especialistas); (iv) a adaptabilidade do processo de inferência a situações específicas. A metodologia ora proposta utiliza um sistema hierárquico composto por trinta e seis bases de regras organizadas em três níveis: padrão (nível 1), categoria (nível 2), e meta-avaliação (nível 3). As principais características da metodologia desenvolvida são: (i) o instrumento de coleta de dados, que permite respostas intermediárias; (ii) a capacidade de adaptação do sistema de inferência fuzzy a necessidades específicas; (iii) a transparência obtida pela utilização de regras lingüísticas, o que facilita a discussão e o entendimento de todo o processo. Acredita-se que esta metodologia facilitará os processos de meta-avaliação. Este estudo pretende ser uma contribuição para a área da avaliação e para a prática da meta-avaliação.