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| Título: |
UTILIZAÇÃO DA LÓGICA FUZZY NA META-AVALIAÇÃO: UMA ABORDAGEM ALTERNATIVA |
| Instituição: |
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO |
| Autor(es): |
ANA CAROLINA LETICHEVSKY
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| Colaborador(es): |
MARLEY M B REBUZZI VELLASCO - Orientador
RICARDO TANSCHEIT - Coorientador
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| Catalogação: |
20/04/2006 |
| Tipo: |
TESE
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Idioma(s): |
PORTUGUÊS - BRASIL
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| Referência [pt]: |
http://www.maxwell.lambda.ele.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=8159@1 |
| Referência [en]: |
http://www.maxwell.lambda.ele.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=8159@2 |
| Resumo: |
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Assegurar a qualidade de uma avaliação é um grande desafio
para os
avaliadores. A avaliação de um processo avaliativo
denomina-se meta-avaliação.
No Brasil já existe uma grande preocupação com a qualidade
da avaliação,
contudo o conceito de meta-avaliação ainda é uma novidade.
Os profissionais
discutem quais são os critérios de excelência que uma
verdadeira avaliação deve
atender tendo como base os padrões definidos pelo Joint
Committee on Standards
for Educational Evaluation (1994), que estão agrupados em
quatro grandes
categorias: utilidade, viabilidade, ética e precisão. Este
trabalho propõe uma nova
metodologia para meta-avaliação utilizando os conceitos de
conjuntos fuzzy e da
lógica fuzzy. A metodologia é composta por um instrumental
de coleta de dados
(lista de checagem para meta-avaliação de
programas/projetos) e por um sistema
de inferência fuzzy hierárquico para o tratamento de dados
referentes à metaavaliação
de programas/projetos. As principais vantagens de um
sistema desse
tipo são: (i) a possibilidade de trabalhar com regras
lingüísticas; (ii) a utilização de
ferramentas adequadas para trabalhar com a imprecisão
intrínseca que existe em
problemas complexos, como é o caso de processos de meta-
avaliação; (iii) a
incorporação de conhecimento subjetivo (de especialistas);
(iv) a adaptabilidade
do processo de inferência a situações específicas. A
metodologia ora proposta
utiliza um sistema hierárquico composto por trinta e seis
bases de regras
organizadas em três níveis: padrão (nível 1), categoria
(nível 2), e meta-avaliação
(nível 3). As principais características da metodologia
desenvolvida são: (i) o
instrumento de coleta de dados, que permite respostas
intermediárias; (ii) a
capacidade de adaptação do sistema de inferência fuzzy a
necessidades
específicas; (iii) a transparência obtida pela utilização
de regras lingüísticas, o que
facilita a discussão e o entendimento de todo o processo.
Acredita-se que esta
metodologia facilitará os processos de meta-avaliação.
Este estudo pretende ser
uma contribuição para a área da avaliação e para a prática
da meta-avaliação.
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