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

Rita de Fátima Muniz, Wagner Bandeira Andriola, Sheila Maria Muniz
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摘要

本研究旨在评估Covid-19大流行对本科课程的影响。为此,我们在BCC模型中采用了一种名为数据包络分析(DEA)的定量方法,以产出为导向。这是一个数学模型,可以估计分析单位的相对效率,在这种情况下,联邦大学ceara (UFC)的本科课程。事前(2018-2019年)和事后(2020-2021年)的纵向研究表明,在Sars-CoV-2被宣布为大流行的那一年(2020年),分析单位的相对效率略有提高。另一方面,相对效率在2021年上半年大幅下降,并在接下来的半年再次上升。结果表明,UFC成功地“避开”了大流行的有害影响,因此,其学术单位的相对效率指数接近,在某些情况下高于Covid-19之前的时期。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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.
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