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
| dc.contributor.advisor | Yoshikuni, Adilson Carlos | |
| dc.contributor.author | Bassi, Nilton Galli | |
| dc.date.accessioned | 2024-02-27T23:23:00Z | |
| dc.date.available | 2024-02-27T23:23:00Z | |
| dc.date.issued | 2024-02-05 | |
| dc.description.abstract | 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. | |
| dc.description.sponsorship | IPM - Instituto Presbiteriano Mackenzie | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/33851 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.subject | business intelligence | |
| dc.subject | analytics | |
| dc.subject | RBT | |
| dc.subject | evasão em EaD | |
| dc.subject | tomada de decisão | |
| dc.title | 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 | |
| dc.type | Tese | |
| local.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/6436446845747176 | |
| local.contributor.advisorOrcid | https://orcid.org/0000-0003-4611-6933 | |
| local.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/0020140258291769 | |
| local.contributor.board1 | Vallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiar | |
| local.contributor.board1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2511892257148568 | |
| local.contributor.board1Orcid | https://orcid.org/0000-0003-4100-4975 | |
| local.contributor.board2 | Favaretto, José Eduardo Ricciardi | |
| local.contributor.board2Lattes | http://lattes.cnpq.br/3790103269421610 | |
| local.contributor.board2Orcid | https://orcid.org/0000-0002-0143-0809 | |
| local.contributor.board3 | Lima , Ronaldo Gomes Dultra de | |
| local.contributor.board3Lattes | http://lattes.cnpq.br/2612427384247044 | |
| local.contributor.board3Orcid | https://orcid.org/0000-0001-8009-0963 | |
| local.contributor.board4 | Galegale, Napoleão Verardi | |
| local.contributor.board4Lattes | https://orcid.org/0000-0003-2228-9151 | |
| local.description.abstracten | Objective – Addressing the phenomenon of dropout in Distance Learning (EaD) courses has been one of the great challenges of Brazilian Higher Education Institutions (HEIs). This study examined the nature of the problem from a multidimensional perspective that transcends financial issues, addressing the different aspects of students' personal and academic lives that can lead to a greater or lesser propensity to drop out of the course. In the context of a private Brazilian HEI, interventionist research was carried out with the objective of evaluating whether the implementation of an application based on Business Intelligence & Analytics (BIA) is an alternative to contribute to decision-making capacity in the context of distance learning. Methodology/Approach – A qualitative approach was chosen, through a case study, using the Canonical Action Research (CAR) methodology. The CAR methodology proved to be particularly pertinent to the context of this investigation, since its main focus lies in resolving organizational challenges through direct and effective intervention, at the same time that it contributed to the expansion of the corpus of knowledge in the academic domain in question. The application was built based on a framework based on Resource Based Theory (RBT) and using predictive models that included the various factors that could lead to evasion, which was assessed through diagnoses before and after the intervention. Results - The study contributed to the literature by relating RBT theory, the use of BIA and data-driven culture to improve analytical capacity. The results indicated improvements in decision-making capacity, enabling the taking of predictive, preventive, and corrective actions on potential dissatisfied students, before abandoning the course. Practical implications – The implementation of the technological artifact enabled a higher quality of information, as well as greater ease of interpreting data and generating insights. The team was qualified in technical and business terms and a data-oriented culture was introduced. In this way, it was concluded that the implementation of an application based on BIA is really an alternative to contribute to decisionmaking capacity in the context of distance learning. Originality – Several studies have addressed, in isolation, themes relating to the factors determining dropout in distance learning courses, BIA technology and RBT theory. However, a gap was observed in the literature regarding the synergy between these components. To cover this gap, the feasibility of applying RBT was investigated, through the use of BIA technology in synergy with human resources and an organizational culture focused on data analysis, in carrying out the processing and examination of information in order to identify students prone to evasion or perseverance in distance learning courses. Contributions – The analytical capacity of the HEI's distance learning sector was improved, enabling the generation of insights that enabled more assertive decision-making through predictive, preventive and corrective actions aimed at reducing dropout rates. Furthermore, the implementation of new processes was recommended, with the aim of optimizing the academic and social reception of students. The possibility of replicating the intervention in other academic units of the HEI in the future may provide greater insight into the decision-making process, improving the financial result of the HEI. Research Limitations – Because it focuses only on the distance learning sector of a single HEI, which may have a different reality from other institutions. In this sense, the applicability of the results may be limited, making it not possible to make generalizations. | |
| local.keywords | business intelligence | |
| local.keywords | analytics | |
| local.keywords | RBT | |
| local.keywords | dropout in distance learning | |
| local.keywords | decision making | |
| local.publisher.department | Centro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA) | |
| local.publisher.program | Controladoria e Finanças Empresariais | |
| local.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE EMPRESAS |