Multi-modelo de referência para planejamento em espectro de alta complexidade

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Oliveira, Selma Regina Martins
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18140/tde-29062009-090203/
Resumo: A presente tese tem por propósito contribuir para uma política de planejamento no campo da educação a distância (EAD). Para isto concebe uma proposta multi-modelo de referência lastreada na definição de estratégias em espectro de alta complexidade, que considera uma seqüência de procedimentos sistematizados nas seguintes fases: (i) Determinação das necessidades de informação, em duas etapas: (a) identificação dos fatores críticos de sucesso (FCS) e (b) identificação das áreas de informação; (ii) Determinação das competências, em três etapas: (a) determinação dos conhecimentos, (b) determinação das habilidades, e (c) determinação das atitudes; (iii) Determinação dos graus de avaliação de competências; (iv) Determinação das estratégias em redes de conhecimentos. Evidencia-se a aplicação a um estudo de caso nas concessões rodoviárias no Brasil, na perspectiva das parcerias público-privadas (PPPs). A consecução da pesquisa foi por meio da intervenção de especialistas e um grupo pequeno de estudantes de um programa de EAD (MBA) aplicado às PPPs. A coleta de dados foi por meio de um formulário semi-estruturado, do tipo escalar, em uma matriz de julgamento, com a intervenção de especialistas. Vários instrumentos de apoio foram utilizados na elaboração da modelagem, com vistas a reduzir a subjetividade dos resultados alcançados: escalagem psicométrica - Lei dos Julgamentos Categóricos de Thurstone (LJC), Multicriteriais-Compromise Programinng, Electre III, e Promethee II; Análise Multivariada; Krigagem, Redes Neurais Artificiais (RNA); Redes Neurofuzzy. Os resultados produzidos mostraram-se satisfatórios, validando o procedimento proposto para EAD. Procedimento este, fundamental na definição de programas destinados para planejar a capacitação de recursos humanos a distância, bem como para a constituição de outros elementos do capital intelectual em políticas de EAD.