Ranking de universidades no Brasil: um estudo de predição com machine learning

Autores

  • Cleverson Tabajara Vianna IFSC INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE SANTA CATARINA http://orcid.org/0000-0001-6646-8392
  • Sergio Nicolau Silva IFSC INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE SANTA CATARINA
  • Fernando Alvaro O. Gauthier UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA
  • Antônio Pereira Cândido IFSC INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE SANTA CATARINA

Resumo

A qualidade da educação superior, é preocupação de toda a sociedade. No Brasil, conforme estabelece o Sistema Nacional de Avaliação do Ensino Superior (SINAES), a acreditação das Instituições de Ensino Superior (IES) é atribuição exclusiva do Estado. Não havendo distinção formal entre as IES, visto que todas têm obrigatoriamente autorização prévia para funcionar, o Ranking Universitário da Folha (RUF), através do DATAFOLHA (instituto de dados do Jornal Folha de São Paulo) estabelece anualmente as 195 melhores universidades (públicas e privadas) do Brasil. Para tal atividade, milhares de ações são efetuadas em bancos de dados, questionários e entrevistas. Este trabalho, dada a relevância do tema, tem o objetivo de estabelecer uma predição do RUF com base unicamente nos dados de pós-graduação. Estes dados são fornecidos em dados abertos pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), e determinando sua representatividade através de uma matriz de confusão. É uma pesquisa básica e ao mesmo tempo aplicada, ao produzir resultados imediatos. Utilizou-se de banco de dados PostgreSQL e WEKA, com algoritmo Naïve Bayes para a predição. Os resultados despertam o interesse ao indicar ser possível esta predição, aperfeiçoando-se os agrupamentos e estabelecendo novos critérios discretos de decisão.

Downloads

Publicado

2017-12-05

Edição

v. 1 n. 1 (2017): Anais do Seminário Universidades Corporativas e Escolas de Governo

Seção

SUCEG - Artigos

Licença

TERMO DE AUTORIA E CESSÃO DOS DIREITOS AUTORAIS

Pelo presente instrumento, o(s) autor(es), na qualidade de titular(es) dos direitos de autor sob este artigo submetido e publicado nos Anais do I Seminário Universidades Corporativas e Escolas de Governo - SUCEG 2017, cedo(emos) permanentemente os direitos relativos à edição, publicação e distribuição desse trabalho, de forma impressa, bem como sua veiculação em mídia digital ou eletrônica, a inclusão no ambiente de Bibliotecas e a divulgação por meio da rede mundial de computadores (internet), tanto no Brasil como no exterior, da íntegra ou de parte das obras.

  1. Declaro que este trabalho foi integralmente produzido por mim (nós), exceto nas partes claramente identificadas e devidamente referenciadas. Estou (amos) ciente (s) que a utilização de material de terceiros sem a devida citação da fonte é considerada plágio e, portanto, sujeita às sanções e punições legais, no que tange a cópia parcial ou total de obra intelectual.
  2. Declaro(amos) ser responsável(is) pelo conteúdo apresentado no texto, que as opiniões emitidas são de exclusiva responsabilidade do(s) autor(es) e que a publicação não viola direitos de terceiros.
  3. Declaro(amos) que a elaboração dos Anais tem caráter público e, portanto, renuncio(amos) ao recebimento de qualquer remuneração pertinente aos direitos cedidos.