Aprimorando Seleções Acadêmicas com Técnicas de Entropia e Método AHP-TOPSIS-2N

Autores

DOI:

https://doi.org/10.22279/navus.v14.1894

Resumo

Este artigo explora a otimização de processos seletivos acadêmicos com o apoio de métodos tradicionais e técnicas de modelagem matemática e análise de dados. Através desses métodos e técnicas, esta pesquisa tem como objetivo desenvolver um processo que melhore a seleção de candidatos, respeitando suas singularidades e subjetividades. O estudo adota uma abordagem exploratória e aplicada, com foco na coleta de dados de processos seletivos de pós-graduação e na implementação de um modelo a ser replicado em outras seleções e em contextos diversos. A metodologia inclui a identificação de critérios relevantes usando o método de entropia, a raspagem automatizada de dados em documentos e a aplicação do método multicritério AHP-TOPSIS-2N. Ao combinar o processo de hierarquização do AHP e a técnica de classificação do TOPSIS, esse método multicritério permite uma análise detalhada e uma classificação justa das alternativas. Os resultados obtidos evidenciam a eficácia desses métodos em todo o processo de classificação dos candidatos, com uma avaliação holística e equilibrada. Com a análise de entropia, a qualidade da escrita nas cartas de intenção e nos currículos Lattes foram indicadores cruciais para a aprovação de candidatos, sublinhando a necessidade de critérios rigorosos de avaliação nestes aspectos. O estudo conclui que a integração de técnicas avançadas com métodos tradicionais permite uma avaliação mais holística e precisa dos candidatos, potencializando o processo seletivo em instituições de ensino superior.

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Biografia do Autor

Daniel Soares de Souza, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Brasília

Mestre em Gestão Pública. Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Brasília (IFB).

Pedro Carvalho Brom, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Brasília

Mestre em Estatística. Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Brasília (IFB).

Lucas Santos de Oliveira, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Brasília

Especialista em Estatística Aplicada. Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Brasília (IFB).

André Araújo Luchine, Universidade de Brasília

Bacharel em Ciências Econômicas. Universidade de Brasília (UnB).

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Publicado

2024-06-17

Edição

Seção

Artigos