Rita de Fátima Muniz, Wagner Bandeira Andriola, Sheila Maria Muniz
{"title":"COVID-19大流行对高等教育的影响:采用数据包络分析的纵向分析","authors":"Rita de Fátima Muniz, Wagner Bandeira Andriola, Sheila Maria Muniz","doi":"10.1590/scielopreprints.7324","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"O presente trabalho objetivou avaliar os impactos da Pandemia da Covid-19 sobre os cursos de graduação. Para tanto, empregou-se a metodologia quantitativa denominada Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis – DEA), na modelagem BCC, orientada aos outputs. Trata-se de um modelo matemático que possibilita estimar a eficiência relativa das unidades em análise, neste caso, os cursos de graduação da Universidade Federal do Ceará (UFC). Pesquisa longitudinal de natureza ex-ante (2018-2019) e ex-post-facto (2020-2021), evidenciou sutil aumento na eficiência relativa das unidades analisadas no ano em que a Sars-CoV-2 foi decretada como Pandemia (2020). Por outro lado, no primeiro semestre do ano de 2021 a eficiência relativa caiu consideravelmente, voltando a reerguer-se no semestre seguinte. Os resultados apontaram que a UFC conseguiu “driblar” os efeitos nefastos da Pandemia, e, em decorrência, suas unidades acadêmicas conseguiram índices de eficiência relativa aproximados e em alguns casos superiores ao período que antecedeu a Covid-19.","PeriodicalId":493131,"journal":{"name":"SciELO (SciELO Preprints)","volume":"101 46","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-11-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"IMPACTOS DA PANDEMIA DA COVID-19 NO ENSINO SUPERIOR: ANÁLISE LONGITUDINAL EMPREGANDO-SE O DATA ENVELOPMENT ANALYSIS\",\"authors\":\"Rita de Fátima Muniz, Wagner Bandeira Andriola, Sheila Maria Muniz\",\"doi\":\"10.1590/scielopreprints.7324\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"O presente trabalho objetivou avaliar os impactos da Pandemia da Covid-19 sobre os cursos de graduação. Para tanto, empregou-se a metodologia quantitativa denominada Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis – DEA), na modelagem BCC, orientada aos outputs. Trata-se de um modelo matemático que possibilita estimar a eficiência relativa das unidades em análise, neste caso, os cursos de graduação da Universidade Federal do Ceará (UFC). Pesquisa longitudinal de natureza ex-ante (2018-2019) e ex-post-facto (2020-2021), evidenciou sutil aumento na eficiência relativa das unidades analisadas no ano em que a Sars-CoV-2 foi decretada como Pandemia (2020). Por outro lado, no primeiro semestre do ano de 2021 a eficiência relativa caiu consideravelmente, voltando a reerguer-se no semestre seguinte. Os resultados apontaram que a UFC conseguiu “driblar” os efeitos nefastos da Pandemia, e, em decorrência, suas unidades acadêmicas conseguiram índices de eficiência relativa aproximados e em alguns casos superiores ao período que antecedeu a Covid-19.\",\"PeriodicalId\":493131,\"journal\":{\"name\":\"SciELO (SciELO Preprints)\",\"volume\":\"101 46\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-11-10\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"SciELO (SciELO Preprints)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.1590/scielopreprints.7324\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"SciELO (SciELO Preprints)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.1590/scielopreprints.7324","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
IMPACTOS DA PANDEMIA DA COVID-19 NO ENSINO SUPERIOR: ANÁLISE LONGITUDINAL EMPREGANDO-SE O DATA ENVELOPMENT ANALYSIS
O presente trabalho objetivou avaliar os impactos da Pandemia da Covid-19 sobre os cursos de graduação. Para tanto, empregou-se a metodologia quantitativa denominada Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis – DEA), na modelagem BCC, orientada aos outputs. Trata-se de um modelo matemático que possibilita estimar a eficiência relativa das unidades em análise, neste caso, os cursos de graduação da Universidade Federal do Ceará (UFC). Pesquisa longitudinal de natureza ex-ante (2018-2019) e ex-post-facto (2020-2021), evidenciou sutil aumento na eficiência relativa das unidades analisadas no ano em que a Sars-CoV-2 foi decretada como Pandemia (2020). Por outro lado, no primeiro semestre do ano de 2021 a eficiência relativa caiu consideravelmente, voltando a reerguer-se no semestre seguinte. Os resultados apontaram que a UFC conseguiu “driblar” os efeitos nefastos da Pandemia, e, em decorrência, suas unidades acadêmicas conseguiram índices de eficiência relativa aproximados e em alguns casos superiores ao período que antecedeu a Covid-19.