Descrição
A DEA application is presented to the evaluation of graduation programs in order to simplify the quantitative
stage of the process. A product-oriented CCR model is applied with a Warranty Region that implements restriction
to the weights to the products, in two stages, with two products (outputs): titled and scientific production.
And an input: faculty, by using Mechanical Engineering and Production Engineering program data. The
results suggest that Mechanical Engineering and Production Engineering are distinct groups. The two-stage
analysis was useful to identify “outstanding” programs that can be related to grade 6 or 7, in order to identify
the potential programs for grade 5, as well as to relate the “benchmarks” to continuous improvement of the
programs having inferior performance. The Pearson’s correlation analysis between scores and grades resulted
in statistically significant values (0.01) of 0.630 to the program set and of 0.857 to Mechanical Engineering.
As a main conclusion, the results suggest that the adoption of DEA, with the adopted formulation, produces a
simplification in a quantitative part of the current evaluation.
Keywords: DEA; Data Envelopment Analysis; Performance in Education.||Apresenta-se uma aplicação da metodologia DEA (Data Envelopment Analysis – Análise de Envoltória de dados)
à avaliação de programas de pós-graduação, para simplificar a etapa quantitativa do processo. Aplica-se
um modelo CCR, orientado a produto com Região de Garantia, que implementa restrição aos pesos para os
produtos, em dois estágios, com dois produtos (outputs), titulados e produção científica e um insumo (input),
docentes, utilizando dados de programas de Engenharia de Produção e Engenharia Mecânica. Os resultados
sugerem que Engenharia Mecânica e Engenharia de Produção são grupos distintos. A análise em dois estágios
mostrou-se útil em identificar programas “outstandings”, que podem ser relacionados para nota 6 ou 7, para
identificar os potenciais programas para nota 5, assim como para relacionar os “benchmarks” para melhoria
contínua dos programas com desempenho inferior. A análise de correlação de Pearson entre escores e notas
resultou em valores estatisticamente significantes (0,01) de 0,630 para o conjunto dos programas e de 0,857
para Engenharia Mecânica. Como principal conclusão, os resultados sugerem que a adoção de DEA, com a
formulação adotada, produz uma simplificação da parte quantitativa da avaliação atual.
Palavras-chave: DEA, Análise de Envoltória de Dados, Desempenho em Educação.
