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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.18.2009.tde-29062009-090203
Documento
Autor
Nome completo
Selma Regina Martins Oliveira
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2009
Orientador
Banca examinadora
Cazarini, Edson Walmir (Presidente)
Nagano, Marcelo Seido
Pulino Filho, Athail Rangel
Rivas, Noeli Prestes Padilha
Silva, Ivan Nunes da
Título em português
Multi-modelo de referência para planejamento em espectro de alta complexidade
Palavras-chave em português
Educação a distância
Multi-modelo de referência
Parcerias público-privadas (PPPs)
Planejamento
Resumo em português
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.
Título em inglês
A multi-model reference for planning high complexity spectrum
Palavras-chave em inglês
Distance education
Multi-model reference
Planning
Public-private partnerships (PPPs)
Resumo em inglês
This thesis intends to contribute to the planning guidelines in the field of distance education (DE). Thus, it develops a multi-model reference proposal supported by the definition of a highly complex spectrum of strategies that considers a sequence of systematic procedures in the following phases: (i) Determining the information needs in two stages: (a) identification of the critical success factors (CSF), and (b) identification of the information areas; (ii) Determination of competences in three stages, determining: (a) knowledge, (b) skills, and (c) attitudes; (iii) Determination of the degree of competence evaluation; and (iv) Determination of strategies in knowledge networks. There is the application to a case study of the road concessions in Brazil, within the perspective of public-private partnerships (PPPs). The research was achieved through the intervention of specialists and a small group of students from a DE program (MBA) applied to the PPPs. The data collection was conducted by means of a semi-structured form, the scalar type in a trial matrix, to which experts ascribed their assessments. Several support instruments were used in the modeling elaboration in order to reduce subjectivity in the results: psychometric scales - Thurstones Law of Comparative Judgment (LCJ), Multi-criteria Compromise Programming, Electre III, and Promethee II; Multivariate Analysis; Krigage, Artificial Neural Networking (ANN); Neuro-fuzzy networks. The results produced are satisfactory, validating the proposed procedure for DE. This is an essential procedure for the definition of programs designed to plan the training of human resources at a distance, as well as to establish other elements of intellectual capital for DE guidelines.
 
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Data de Publicação
2009-07-17
 
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