Incorporando julgamentos de especialistas em educação na avaliação da eficiência de cursos de graduação: uma abordagem por data envelopment analysis

Estudos recentes têm utilizado modelos clássicos de Data Envelopment Analysis (DEA) para avaliar a eficiência de cursos de graduação. Uma particularidade dos modelos clássicos de DEA é a atribuição de pesos aos inputs e outputs de acordo com a melhor contribuição que estes possam oferecer. Esta flexibilidade faz com que pesos baixos sejam atribuídos às variáveis nas quais as DMUs tenham pior desempenho, mesmo que estas sejam importantes segundo o julgamento de especialistas da área. Assim, o objetivo deste artigo foi desenvolver um modelo DEA que na avaliação da eficiência de cursos de graduação incorpora os julgamentos de especialistas em educação. Para isso, através de restrições aos pesos, incorporaram-se a um modelo DEA clássico os julgamentos de especialistas em educação sobre a importância dos outputs e inputs usados para calcular o Conceito Preliminar de Curso (CPC), o indicador oficial de qualidade dos cursos brasileiros de graduação. A seguir, usou-se o modelo para avaliar a eficiência de 26 cursos de graduação em Administração Pública em 2015. Verificou-se que o modelo proposto classificou três daqueles cursos como eficientes enquanto que o modelo DEA clássico classificou 14. Ou seja, o modelo proposto evitou equívocos na avaliação ao impedir que cursos, a priori, ineficientes fossem classificados como eficientes. Apurou-se ainda que tenderam a ser eficientes os cursos ofertados por instituições federais e com maiores CPC e número de alunos.