A contribuição do business intelligence & analytics no processo de tomada de decisão no contexto da evasão do ensino a distância (EaD) em uma universidade privada brasileira

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Bassi, Nilton Galli
• Orientador(a): Yoshikuni, Adilson Carlos
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por; eng
• Palavras-chave em Português: business intelligence; analytics; RBT; evasão em EaD; tomada de decisão
• Link de acesso: https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/33851

Objetivo – Enfrentar o fenômeno da evasão em cursos de Ensino a Distância (EaD) tem sido um dos grandes desafios das Instituições de Ensino Superior (IES) brasileiras. Este estudo examinou a natureza do problema sob uma perspectiva multidimensional que transcende questões financeiras, abordando os diversos aspectos da vida pessoal e acadêmica dos estudantes que podem levar a uma maior ou menor propensão ao abandono do curso. No contexto de uma IES privada brasileira, foi realizada uma pesquisa intervencionista com o objetivo de avaliar se a implantação de uma aplicação baseada em Business Intelligence & Analytics (BIA) é uma alternativa para contribuir na capacidade da tomada de decisão no contexto de EaD. Metodologia/Abordagem – Optou-se pela abordagem qualitativa, por meio de um estudo de caso, utilizando a metodologia Canonical Action Research (CAR). A metodologia CAR revelou-se particularmente pertinente para o contexto desta investigação, uma vez que seu principal enfoque reside na resolução de desafios organizacionais através de uma intervenção direta e efetiva, ao mesmo tempo em que contribuiu para a ampliação do corpus de conhecimento no domínio acadêmico em questão. A aplicação foi construída com base em um framework alicerçado na Resource Based Theory (RBT) e com uso de modelos preditivos que incluíram os diversos fatores que pudessem levar a evasão, sendo essa avaliada por meio de diagnósticos antes e após a intervenção. Resultados - O estudo contribuiu para a literatura ao relacionar a teoria RBT, o uso de BIA e a cultura orientada a dados para aprimorar a capacidade analítica. Os resultados indicaram melhorias na capacidade de tomada de decisão, viabilizando a tomada de ações preditivas, preventivas e corretivas sobre potenciais estudantes insatisfeitos, antes do abandono de curso. Implicações práticas – A implantação do artefato tecnológico viabilizou uma maior qualidade da informação, bem como facilitou a7 interpretação dos dados e geração de insights. A equipe qualificouse em termos técnicos e de negócio e introduziu-se a cultura orientada a dados. Desta forma, concluiuse que a implantação de uma aplicação baseada em BIA é realmente uma alternativa para contribuir na capacidade da tomada de decisão no contexto de EaD. Originalidade – Diversos estudos têm abordado, de maneira isolada, as temáticas relativas aos fatores determinantes da desistência em cursos de EaD, à tecnologia de BIA e à teoria RBT. Contudo, observouse uma lacuna na literatura no que tange à sinergia entre estes componentes. Para cobrir esta lacuna, investigou-se a viabilidade da aplicação da RBT, por meio do uso da tecnologia BIA em sinergia com os recursos humanos e uma cultura organizacional voltada para a análise de dados, na efetivação do tratamento e exame das informações a fim de identificar estudantes com propensão à evasão ou à perseverança nos cursos EaD. Contribuições – Melhorou-se a capacidade analítica do setor de EaD da IES, possibilitando a geração de insights que viabilizaram uma tomada de decisão mais assertiva por meio de ações preditivas, preventivas e corretivas que visem a redução dos índices de evasão. Além disso, recomendou-se a implementação de novos processos, com o objetivo de otimizar o acolhimento acadêmico e social dos discentes. A possibilidade de futuramente replicar a intervenção em outras unidades acadêmicas da IES poderá propiciar um aumento da visão no processo de tomada de decisão, melhorando o resultado financeiro da IES. Limitações da Pesquisa – Por tratar-se de centrado somente no setor de EaD de uma única IES que pode ter uma realidade distinta de outras instituições. Neste sentido a aplicabilidade dos resultados pode ser limitada, não sendo possível fazer generalizações.