Avaliação de desempenho acadêmico utilizando redes neurais: uma análise exploratória de dados de rankings universitários - Maia Júnior, Manoel Isac (2020)
O mundo vive a era do conhecimento e, em decorrência de um cenário em mudanças, países veem nas universidades a possibilidade de estarem incluídos no circuito mundial de conhecimento e de competências. A avaliação universitária tem sido foco de vários rankings em todo mundo e 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, prestígio social e acadêmico, além de um benchmark entre as instituições acerca dos serviços e práticas prestados além dos pontos fortes e fracos de cada curso/universidade. Em geral, informações sobre ensino, pesquisa e atividades de internacionalização são combinadas para gerar uma nota empregada em uma ordem de classificação. Este método é amplamente criticado por não apresentar uma unanimidade na formulação de seus indicadores e por relacionar o desempenho de uma instituição a apenas um número. Frente ao exposto, esta dissertação propôs um meio alternativo ao ranqueamento acadêmico, a utilização de técnicas de agrupamento com redes neurais. Os mapas auto organizáveis (SOM) são modelos de redes neurais competitivas. Através de aprendizado não supervisionado, realizam um mapeamento entre dados multidimensionais para, em geral bidimensionais, que aproxima a densidade original das informações, sendo uma técnica bastante utilizada em áreas como análise de dados e reconhecimento de padrões. Este trabalho apresenta uma análise de corte transversal de dados das universidades brasileiras através do treinamento de mapas com dados do Ranking Universitário Folha de 2014 e 2019. A partir dos perfis dos agrupamentos, após a segmentação dos mapas treinados, é possível identificar os pontos positivos e negativos de cada agrupamento. Com a identificação das Instituições de Ensino Superior (IES) nestes diferentes anos, foi realizada uma análise das transições entre os agrupamentos nos anos de 2014 e 2019. São mostradas comparações dos perfis dos agrupamentos objetivando caracterizar seu comportamento no período analisado e se mostrando uma nova alternativa de análise dos dados de desempenho das IES, o estudo permite também verificar disparidades existentes entre as regiões do Brasil.