Quem vai mudar o jogo?

Para quem tirou alguns dias para descansar uma dica é um filme que tem tudo a ver com o que discutimos aqui neste espaço: O Homem que Mudou o Jogo.

Baseado em fatos reais, conta a história de Billy Beane, um dirigente do Oakland Athletics (ou A’s), time de baseball da cidade de Oakland (CA) que disputa a Major League Baseball (MLB). Ele utilizou dados e estatísticas de jogadores para montar uma equipe excelente, mesmo com um orçamento baixo.

Estes números foram organizados pelo economista David DePodesta. O trabalho levou em conta décadas de dados individuais de jogadores com resultados que não poderiam ser considerados a partir de um olhar intuitivo dos caça-talentos. Eles tinham conhecimento e experiência, mas não conseguiam fazer análises complexas porque não tinham os dados históricos organizados em indicadores e assim, não podiam estabelecer correlações aprofundadas a partir de números. Os olheiros trabalhavam praticamente com crenças sobre perfis de atletas que em muitos casos não correspondiam às expectativas dos treinadores. Erravam muito ou pagavam muito caro para acertar mais. Aliás, o filme mostra um caso assim.

Mas o que determinou a implantação de uma cultura de gestão guiada por dados nas equipes de baseball da MLB?

Bom... primeiro... foi acreditar que estavam no caminho certo. Parece estranho dizer isso, mas eles simplesmente acreditaram nos números. Segundo... é que eles utilizaram os dados para incrementar o processo reduzindo os riscos e não para acabar com o emprego dos olheiros dos times. E terceiro... o recrutamento apoiado por dados (sabermetrics) ganhou força e superou a resistência dos olheiros quando os A’s ganharam 20 jogos seguidos – a primeira equipe em 100 anos a fazer isso. A partir deste feito, a MLB passou a utilizar dados e estatísticas em tudo e Billy Beane virou uma referência para o baseball americano: O homem que mudou o jogo.

Está bem. Agora já podemos reconstruir este roteiro para a realidade das instituições de ensino superior. Quem vai mudar o jogo? Feliz jogo novo!

Wille Muriel

Quer melhorar a captação, retenção e engajamento dos seus acadêmicos?

Então você precisa conhecer o KDD!

O termo KDD (Knowledge Discovery in Databases) foi criado por Gregory Piatetsky-Shapiro, um pesquisador de inteligência artificial, em 1989. Ele foi o primeiro a documentar o processo de descoberta de conhecimento em bases de dados. Piatetsky-Shapiro também foi pioneiro na criação de um workshop de mineração de dados em 1989, que posteriormente se tornou o KDD - Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.

O Processo KDD, ou Descoberta de Conhecimento em Base de Dados é um processo que busca extrair informações significativas e úteis de grandes conjuntos de dados. Consiste em um conjunto de tarefas e operações, que incluem a seleção, limpeza, mineração e visualização de dados para uma melhor interpretação dos resultados.

Existem várias aplicações práticas do Processo KDD. Por exemplo, ele pode ser usado para descobrir padrões em dados médicos, para prever o comportamento do mercado financeiro ou para detectar fraudes em transações bancárias. Outras aplicações incluem a classificação de texto, a detecção de anomalias ou a classificação de imagens.

O Processo KDD pode ser usado para captar e manter alunos nos cursos de graduação de várias maneiras. Por exemplo, ele pode ser usado para analisar os dados das matrículas dos alunos e identificar padrões nos perfis dos alunos que se inscrevem em cursos específicos. Isso pode ajudar as universidades a direcionar sua publicidade para os alunos mais propensos a se matricular em seu curso.

Além disso, o Processo KDD também pode ajudar a prever quais alunos estão mais propensos a se desligar do curso, permitindo que as universidades tomem medidas para prevenir desistências. Outra maneira de usar o Processo KDD para captar e manter alunos é analisar os dados históricos de sucesso acadêmico dos alunos para definir as melhores estratégias para alavancar seus indicadores de qualidade.

Quando as organizações percebem o verdadeiro valor de seus dados, todos — seja você um Reitor, Coordenador ou Professor — podem tomar as melhores decisões, todos os dias. Chegou a vez do Ensino Superior conhecer seus dados!!!

E A SUA IES? O que está esperando para implantar a gestão de cursos baseada em dados?

Marcos Rosa

Qual o "melhor" curso de graduação no período pré-pandemia?

Vamos analisar uma série histórica de 6 anos, entre 2014 e 2019, para tentar responder essa pergunta. Mas, antes de continuarmos, é importante entender qual critério vamos usar para buscar o "melhor" curso.

Considerando que o valor agregado pelo processo formativo oferecido pelo curso, mensurado a partir dos valores do Indicador de Diferença entre os Desempenhos Observado e Esperado (IDD), representa 35,0% do CPC, este será nosso critério. Ou, como costumo "brincar" com os colegas, o "ilustre desconhecido".

Apesar de ser o componente com maior peso no CPC e medir o valor agregado pelo curso ao desenvolvimento dos estudantes concluintes, a maioria não o conhece. Muitos gestores de IES sequer ouviram falar do IDD, nem sabem que (sim), é possível fazer gestão sobre seu resultado, desenvolver estratégias para aplicar em seus cursos e estudantes visando melhorar o resultado do IDD e, consequentemente, do CPC.

Para facilitar o entendimento, vou exemplificar de uma forma bem simplista: imagine que seu estudante esteja disputando uma corrida (a prova do ENADE) e que nos treinos (a prova do ENEM) o melhor resultado que ele conseguiu foi chagar em 100º lugar na área de avaliação a qual ele pertence. Ao terminar a graduação se ele terminar essa "corrida" em uma posição melhor, significa que o processo formativo agregou algo à formação daquele estudante (quando comparado com seus pares, claro). Caso contrário, o valor agregado ficou abaixo dos demais "corredores".

Não vamos "ranquear" ninguém, pois não faremos comparações entre este ou aquele curso. Apenas vamos identificar o que alcançou o melhor resultado no IDD no período selecionado (escolhido em função da mudança no cálculo e dos resultados já publicados).

Então, sem mais rodeios, o "melhor" cursos de graduação da série analisada foi o de ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO, da Universidade Federal de São Paulo, em 2017. Muitos poderão pensar que o excelente resultado (a Nota Bruta no IDD foi de 29,1654) se deu em função do nível dos seus estudantes ingressantes, uma vez que o processo seletivo seria bem rigoroso, mas, não é bem assim (basta pesquisar os resultados do ITA).

Marcos Rosa