Os dados são agora a força motriz das economias modernas do mundo. Alimentam a inovação em grandes e pequenas organizações.
As comunidades podem se tornar mais justas e menos desiguais se puderem usar os dados de maneira eficaz.
Ter pessoas que desenvolvem as habilidades de dados (data skills) oferece benefícios em todos os níveis.
Os indivíduos alfabetizados em dados têm mais probabilidade de se beneficiarem e contribuírem para os ambientes cada vez mais ricos em dados em que vivem e trabalham.
Ao mesmo tempo, as organizações públicas e privadas orientadas por dados podem oferecer benefícios de produtividade significativos para suas atividades e para a sociedade em geral.
Não existe uma definição amplamente aceita sobre o que são as habilidades em dados. Aqui usamos o termo amplamente para cobrir toda a gama de habilidades básicas, técnicas, de governança e outras - incluindo gerenciamento de projetos, governança e solução de problemas -, necessárias aos profissionais para maximizar a utilidade dos dados.
As habilidades técnicas exigidas variam de programação, visualização de dados, análise e gerenciamento de banco de dados, até habilidades essenciais, como resolução de problemas, gerenciamento de projetos e comunicação.
O planejamento e a entrega de dados com a qualidade certa requerem uma ampla gama de habilidades que às vezes são subestimadas. A garantia de dados requer pessoas familiarizadas com as leis de dados e supervisão ética.
Habilidades de processamento e análise de dados, usadas para transformar dados em informações úteis, abrangem uma ampla gama de recursos que abrangem habilidades técnicas e sociais.
A alfabetização básica em dados requer algum conhecimento dos usos dos dados, alguma habilidade para avaliar a qualidade dos dados e sua aplicação e as habilidades para conduzir análises básicas.
Márcio Alexandre Freire e Rafael Rondina são dois mestrandos em Administração da Universidade de São Caetano do Sul (SP) que desenvolvem suas pesquisas com ênfase quantitativa e aplicam metodologias afeitas à Ciência de Dados para analisarem alguns aspectos da educação brasileira. Mais interessante ainda é que fazem isso utilizando dados secundários, disponíveis ao público.
Data-driven decisions in education
Recentemente, analisaram a evasão no ensino superior a partir das relações que se estabelecem entre a satisfação dos estudantes e o suporte financeiro que estes podem contar. Foram cruzados dados do INEP/MEC, tais como o Censo do Ensino Superior 2019 e os microdados do ENADE.
A amostra se delimitou aos três cursos com mais alunos concluintes e participantes do Enade em instituições de ensino superior (IES) do Estado de São Paulo, em 2019 – Engenharia Civil, Enfermagem e Educação Física (bacharelado) -, onde verificou-se que menos da metade dos estudantes, aproximadamente 44%, concluíram sua formação no prazo esperado de integralização.
Destacaram que o suporte financeiro é o principal elemento dentro da análise para a formação dentro do prazo previsto, verificando-se que quanto menor a renda média dos estudantes, menor é a taxa de sucesso na graduação.
A análise dos parâmetros de suporte financeiro e trabalho não apontaram uma direção única, embora a maior representatividade apareça na questão sobre trabalho, em que a faixa de maior sucesso na formação de estudantes mostra que os mais bem-sucedidos na conclusão de seus estudos trabalham, em tempo parcial ou integral.
Foi possível ainda inferir que existe uma correlação, mesmo que fraca ou moderada, entre a taxa de sucesso do curso da instituição e a qualidade percebida pelo estudante quanto a seu processo formativo.
Quanto melhor a percepção do estudante quanto aos componentes de avaliação (didático-pedagógico, infraestrutura e oportunidades de ampliação da formação acadêmica e profissional oferecidas pelas IES), maior é a taxa de sucesso da instituição.
Os autores do estudo que ora destaco aqui publicarão, em breve, um artigo com a íntegra do estudo.