Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina. Programa de Pós-Graduação de Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2013-07-16T01:11:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1
224929.pdf: 3271607 bytes, checksum: 36c75285989898980b2259d7d98cd715 (MD5) / A inexistência de um Sistema de Informação Gerencial eficiente e a dificuldade em buscar informações em uma base de dados/cadastro de professores, de forma a permitir análises estratégicas, pode comprometer o processo decisório de uma instituição de ensino superior, principalmente para os profissionais que atuam diretamente com a formação continuada e qualificação dos docentes. Novas tecnologias envolvendo recursos de inteligência artificial e análises estatísticas, entre elas o Data Mining, vem de encontro às necessidades atuais das grandes organizações em obter informações que podem gerar um grande diferencial, numa velocidade maior do que as formas tradicionais, com o objetivo de encontrar facilidades na hora de utilizar estes dados na tomada de decisões. Um dos propósitos deste trabalho é o estudo sobre o processo de descoberta de conhecimento em uma base de dados, pelo desenvolvimento e implementação de um Sistema de Informação Gerencial que serve de suporte à tomada de decisões no processo de identificação e diagnóstico do perfil dos professores de graduação da Universidade Regional de Blumenau. A busca de novos padrões e relacionamento entre diferentes variáveis através da aplicação de técnicas de mineração de dados, mais especificamente algoritmos de árvores de decisão, demonstra que estas ferramentas são de grande utilidade na prospecção do conhecimento, comprovando sua importância na administração do ensino superior.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/102531 |
| Date | January 2005 |
| Creators | Schenatz, Biancca Nardelli |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Maia, Luiz Fernando Jacintho |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 102 f.| il., grafs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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