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Presentation Transcript

  1. Universidade Metodista de Piracicaba Projeto de Avaliação Institucional da UNIMEP (Proposta elaborada pela CPA) Profa. Dra. Kátia Sgrillo ksgrillo@unimep.br Novembro, 2007

  2. Por que avaliar ?? avaliação avaliação institucional é uma excelente ferramenta de diagnósticoe de correção de rumos. A avaliação institucional quando aplicada às Instituições de Ensino Superior - IES, é um processode regulação do ensino superior, dentro de uma abordagem construtiva e dialógica. Não é possível melhorar o que não se conhece…

  3. O que significa SINAES ?? É o Sistema Nacional de Avaliação de Educação Superior !! A Comissão Especial de Avaliação apresentou a proposta original do SINAES ao MEC em 27 de agosto de 2003. Após amplo debate nos fóruns de reitores e pró-reitores, nos sindicatos, nas sociedades científicas, na mídia, na academia, no parlamento e na sociedade em geral, surgiram contribuições que alteraram a proposta original, convergindo ao texto da Lei no 10.861 de 14 de abril de 2004, aprovado na Câmara do Deputados e no Senado. Lei no 10.861 Institui o Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior – SINAES e dá outrasprovidencias

  4. Como funciona o SINAES ?? CAPES (PG) Auto-Avaliação Avaliação dos Cursos Avaliação Externa ENADE SINAES

  5. Processo de Avaliação Institucional

  6. Quem faz a auto-avalição ?? TODA comunidade acadêmica, coordenada pela CPA – Comissão Própria de Avaliação. Membros da CPA (Lei 10.861 de 14 de abril de 2004) : “Colegiado de atuação autônoma em relação aos conselhos e demais colegiados e órgãos da Universidade, com representação de todos os segmentos da comunidade universitária, vedada a composição que privilegie a maioria absoluta de um dos segmentos”

  7. O que será avaliado ?? as 10 Dimensões dos SINAES na IES 1. A Missão e o Plano de Desenvolvimento Institucional (PDI) 2. O Ensino (Graduação e Pós-graduação), a Pesquisa e a Extensão 3. Responsabilidade Social (inclusão social) 4. Comunicação com a sociedade 5. Pessoal 6. Organização e Gestão da Instituição 7. Infra-estrutura 8. Planejamento e Avaliação 9. Atendimento aos Egressos 10. Sustentabilidade Financeira (Lei 10.861)

  8. Proposta de Projeto de Auto-Avaliação Institucional O que o MEC / Conaes pergunta? Que dados devem ser coletados para suportar as respostas? princípio usado Relatório Que análise e crítica dos dados devem ser feitas para responder ao MEC/Conaes?

  9. Instrumentos de Coleta de Dados 1 2 Dados institucionais Questionários 3 4 Entrevistas Reuniões com grupos focais

  10. 1 vez por ano (em várias partes) pela internet Questionários das 10 Dimensões

  11. 1 vez por semestre 2/3 pela internet Questionário Ensino-Aprendizagem

  12. O número de pessoas que responderão aos questionários Será adotado o critério de amostragem: … 1 população indefinida … 2 população definida Onde: Z = abscissa da curva normal padrão fixado um nível de confiança; p = estimativa da verdadeira proporção de um dos níveis da variável escolhida; q = 1 – p; N = tamanho da população; e = erro amostral, que e a diferença admitida entre a verdadeira população e a proporção calculada a partir da amostra.

  13. Exemplo: Z = 1,96 (nível de confiança de 95%) p = 0,7 (70% dos alunos satisfeitos com a IES) q = 1 – 0,7 = 0,3 (30% dos alunos insatisfeitos com a IES) N = 1600 alunos na IES e = 5% = 0,05 Portanto, utilizando a equação 2, tem-se: alunos Logo é preciso entrevistar uma amostra de 270 alunos para representar o grau de satisfação dos 1600 alunos da instituição, considerando um nível de confiança de 95%. TOTAL anonimato GARANTIDO !!

  14. Acompanhamento do nº de respondentes pelo Setor de Avaliação Institucional

  15. Entrevistas e Reuniões com Grupos Focais • Dirigentes • Coordenadores de Cursos • Professores • Representates de alunos entrevistas com: Também serão realizadas reuniões envolvendo grupos específicos para tratar de temas específicos, de acordo com os comentários obtidos nos Questionários. Durante o período de coleta de dados diversas entrevistas serão realizadas com objetivo de complementar a coleta de dados.

  16. Exemplo: Sub-Sistema Dimensão Ensino

  17. Dimensão Ensino

  18. Dimensão Ensino

  19. Dimensão Ensino Os dados da PG também serão coletados de forma similar.

  20. Exemplo Organização e Gestão Dimensão: (e fluxograma)

  21. Fluxogramas de Processos representação dos processos nas instâncias acadêmicas como nas administrativas e ainda nos Órgãos Colegiados da IES. Inicio do processo 3 dias 20 dias ? 2 meses arquivo Setor X análise e decisão superior s/ prazo def.

  22. Será possível: • 1) conscientizar, tanto o funcionário como o Setor envolvido, sobre sua responsabilidade; • 2) identificar duplicação de documentos arquivados; • 3) identificara re-coleta de dados; • 4) simplificar processos; • 5) identificar a necessidade de informatização de processos; • 6) identificar a necessidade de capacitação de pessoas ou realocação de pessoas; • 7) melhorar a qualidade dos serviços devido a maior confiabilidade e unicidade de dados; • 8) melhorar da gestão, devido ao acesso mais rápido a informação.

  23. Análise Crítica dos Dados

  24. Análise dos Dados Os dados obtidos através de TODOS os instrumentos (questionários, do preenchimento das tabelas, entrevistas e reuniões com grupos focais) serão a base para análise quantitativa e qualitativa. Inicialmente os dados serão organizados numa base de dados relacional desenvolvida para este fim.

  25. Questionários Pesos atribuídos para cada tipo de resposta dos questionários Notas Índices Peso 1 Nunca/insuficiente (I) 2 Raramente/regular (II) ...3 3 As vezes/médio (III) 4 Quase sempre/bom (IV) ...4 5 Sempre/excelente (V)

  26. Questionários

  27. ? Exemplo (hipotético) de comentários obtidos nas perguntas dos Questionários. Sub-Sistema Análise Questionários. Exemplo de análise gráfica obtida a partir de dados obtidos com o Sub-Sistema Análise Ensino. Avalia a evolução no número de cursos autorizados pelo MEC ao longo do tempo.

  28. Exemplo:

  29. Exemplo

  30. Critérios Descrição Insuficiente não foi implantado ou não coincide com o PDI (Política correspondente). Regular foi implantado mais diverge, de forma negativa, grandemente do PDI (Política correspondente). Médio foi implantado recentemente, ainda sem resultados demonstrados. Bom foi implantado a um certo tempo, podendo melhorar devido ao seu potencial. Ótimo foi implantado, coincide fortemente com o PDI ou não era previsto no PDI (Política correspondente), mas apresenta excelentes resultados. entrevistas e reuniões com grupos focais Dados das Tabelas (Sub-Sistemas) A análise deverá ter por princípio a comparação com o PDI (Políticas Institucionais) da UNIMEP e a utilização da seguinte tabela:

  31. índices específicos Complementarmente serão calculados índices específicos, tais como índice de formação, índice de retenção e índice de evasão, usados para avaliar a evolução do alunado em cada curso de graduação e pós-graduação oferecido pela UNIMEP. Exemplos …6 …7 …8

  32. Análise Gráfica também será utilizada para complementar as discussões e conclusões. Por exemplo, serão construídos gráficos de barra para avaliar a evolução do número de cursos oferecidos pela UNIMEP. Outros gráficos que serão construídos referem-se a proporção entre o número de alunos matriculados e a evasão por curso; o número de salas disponíveis por curso; o número de alunos por turma; o número de laboratórios por curso; etc., podendo variar o tipo de gráfico (pizza, barras, linhas, etc.) escolhendo-se aquele que melhor visualize o parâmetro em estudo. Para que se possa adotar medidas corretivas na Instituição, estes dados (na forma de gráficos) não poderão ser utilizados de forma isolada e sim de forma holística. Isto é, será necessário avaliar a influência relativa de parâmetros específicos neste sistema que tem gerado estas respostas.

  33. Coincide com o PDI - 1 % Conhecem, mas difere do PDI 9 % Desconhecem 90 % Exemplo de análise gráfica, gerada a partir de dados fictícios no Sub-Sistema Análise.

  34. Titulação do Corpo Docente Doutores Mestres Especialistas Graduados Exemplo de análise gráfica, gerada a partir de dados fictícios no Sub-Sistema Análise.

  35. Exemplo de análise gráfica

  36. UNIMEP Sua opinião é muito importante! Envie suas sugestões para: avalia@unimep.br Participe do processo de Avaliação Institucional Texto completo do Projeto disponível em: http:\\www.unimep.br\avaliacao