ANÁLISE DOS RESULTADOS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) EM PROFISSIONAIS BRASILEIROS, COM USO DE DATA MINING

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1 CENTRO FEDERAL DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA DE MINAS GERAIS Mestrado em Educação Tecnológica Leandro Libério da Silva ANÁLISE DOS RESULTADOS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) EM PROFISSIONAIS BRASILEIROS, COM USO DE DATA MINING Belo Horizonte - MG 2010

2 Leandro Libério da Silva ANÁLISE DOS RESULTADOS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) EM PROFISSIONAIS BRASILEIROS, COM USO DE DATA MINING Dissertação apresentada ao curso de Mestrado em Educação Tecnológica do Programa de Pós- Graduação Stricto Sensu do Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais CEFET-MG, como requisito parcial à obtenção do título de Mestre em Educação Tecnológica. Área de Concentração: Educação Tecnológica Linha de Pesquisa: Tecnologia da Informação e Educação Orientador: Prof. Dr. Heitor Garcia de Carvalho Belo Horizonte - MG 2010

3 SILVA, Leandro Libério da Análise dos Resultados da Avaliação de Potencial e Perfil (APP) em profissionais brasileiros com uso de Data Mining/ Leandro Libério da Silva.- - Belo Horizonte: CEFET/MG, DPPG, x, 95 f. : il. ; xx cm. Orientador: Heitor Garcia de Carvalho Dissertação (mestrado) Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, CEFET-MG, Programa de Pós Graduação em Educação Tecnológica, Referências bibliográficas: f Tecnologia Educacional. 2. Sistemas de Informação. 3. Área de concentração: Educação Tecnológica Dissertação. I. Carvalho, Heitor Garcia de. II. Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, Programa de Pós-Graduação Mestrado em Educação Tecnológica de Minas Gerias III.Título.

4 Mestrado em Educação Tecnológica Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais CEFET- MG, Dissertação intitulada Análise dos resultados da avaliação de potencial e perfil (APP) em profissionais brasileiros, com uso de data mining, de autoria do mestrando Leandro Libério da Silva, aprovada pela Banca Examinadora constituída pelos seguintes professores: Prof. Dr. Heitor Garcia de Carvalho - CEFET/MG - Orientador Prof. Dr. Allan Claudius Queiroz Barbosa UFMG/MG Prof. Dr. George Leal Jamil FUMEC/MG Prof a. Dr a. Márcia Gorett Ribeiro Grossi - CEFET/MG Belo Horizonte, 18 de agosto de 2010

5 Dedico esta dissertação aos meus pais, João e Lenir, pelo amor, fé e incentivo. Que este trabalho seja um brinde à dedicação que vocês sempre tiveram por mim.

6 AGRADECIMENTOS Agradeço a Deus por tudo nessa vida, e por agir por meio das seguintes pessoas: Ao Prof. Dr. Heitor Garcia de Carvalho, por ter acreditado, orientado e incomodado positivamente minha carreira de mestrando. Tornou-se um amigo e, com seu brilhantismo e humildade, transformou-me como educando. À amiga e autora da APP, Maria Lúcia Rodrigues Corrêa, que proporcionou condições para o desenvolvimento deste trabalho. Uma amizade intensa, que, além de me transformar como pessoa, mostrou-me novos rumos. Ao Prof. Allan Claudius Queiroz Barbosa, pela disponibilidade e interesse na avaliação do meu trabalho. Ao Prof. George Leal Jamil, que me honra em ter avaliado meu trabalho. À Profa. Márcia Gorett Ribeiro Grossi, pelas suas contribuições e por ter avaliado este trabalho. À minha querida família: a meus irmãos Iêda, Edna, Neilon, Renato e Adelson; a meus sobrinhos, em especial ao meu afilhado Davi; a meus cunhados José Adelson, Júnior, Íris, Bruna e Angelita, sempre compreensivos com meus períodos de ausência. Aos amigos Adriana Tonini, Fernando Zaidan, Héder Henrique, Gláucia Roberta e Nesley Daher, pelo apoio e motivação nas horas difíceis. Aos professores, colegas e funcionários do CEFET-MG, em especial aos Profs. Drs. Jerônimo Coura-Sobrinho e José Wilson; Rodrigo Nogueira e Fábio Vasconcelos. Nesta trajetória desses anos de estudos, várias pessoas contribuíram de alguma forma com este trabalho. A todos, com quem dialoguei e troquei informações, o meu muito obrigado.

7 "Somos todos anjos de uma asa só, e só podemos voar... quando abraçados uns aos outros" (Autor desconhecido) Se eu deixasse algum presente a você deixaria aceso o sentimento de amar a vida dos seres humanos. A consciência de aprender tudo o que foi ensinado pelo tempo afora. Lembraria os erros que foram cometidos para que não mais se repetissem. Deixaria para você, se houvesse, o respeito àquilo que é indispensável: Além do pão, o trabalho. Além do trabalho, a ação. E quando tudo mais faltasse, um segredo: o de buscar no interior de si mesmo a resposta e a força para encontrar a saída. (Mahatma Gandhi)

8 RESUMO Utilizaram-se algoritmos de clusterização para descoberta de conhecimento em base de dados (KDD) a partir de investigação exploratória com a ferramenta open source Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA). O objetivo do trabalho foi investigar o perfil de profissionais brasileiros com base nos resultados da Avaliação de Potencial e Perfil (APP). A APP, autoavaliação para mapear vinte fatores profissionais e comportamentais, foi utilizada em milhares de profissionais brasileiros desde Este instrumento é uma versão brasileira desenvolvida pela psicóloga Maria Lúcia Rodrigues Corrêa, baseada no inventário construído na década de sessenta, pelo Dr. Max Kostick, do State College of Boston. Foi gerada uma amostra significativa a partir da base de dados analítica de resultados produzidos entre os anos de 2000 a Os resultados apoiados nos dados elicitaram conhecimento anteriormente implícito sobre quatro grupos de respondentes. Foram indicados três fatores com maior interesse de discriminação em relação ao conjunto de dados completo. Para conclusões, além dessas diferenças, as similaridades dos demais fatores também foram confrontadas com as premissas teóricas da APP, a fim de definir potenciais características autopercebidas dos respondentes brasileiros quanto ao seu comportamento nas relações de trabalho. Palavras-chave: Autoavaliação. Avaliação de potencial e perfil. Clusterização. Descoberta de conhecimento. Mineração de dados.

9 ABSTRACT Clustering algorithms were used for knowledge discovery in databases (KDD) from the exploratory research with the open source tool called Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA). The objective was to investigate the profile of Brazilian professionals based on the results of the Assessment Potential and Profile (APP). The APP, self-assessment to map twenty factors professionals and behavioral, was used in thousands of Brazilian professionals since This instrument is a Brazilian version developed by psychologist Maria Lucia Rodrigues Corrêa that was based on the inventory built in the sixties by Dr Max Kostick, of State College of Boston. It generated a significant sample from the analytical database of 8832 results produced between the years 2000 to The results supported the data previously elicit implicit knowledge about four groups of respondents. Indicated three factors with the greatest interest of discrimination against the full data set. In conclusion, besides these differences, the similarities of the other factors were also confronted with the theoretical premises of the APP, in order to define potential characteristics self-perceived by Brazilian respondents about their behavior in work relations. Keywords: Self-assessment. Assessment potential and profile. Custering. Knowledge discovery. Data mining.

10 LISTA DE FIGURAS FIGURA 1 EXEMPLO DA HIERARQUIA ENTRE DADO, INFORMAÇÃO E CONHECIMENTO NO PROCESSO DE KDD FIGURA 2 FLUXOGRAMA DO ALGORITMO K-MEANS FIGURA 3 ESQUEMA ESTRELA COMO REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DO PARTICIONAMENTO DE TRÊS CLUSTERS FIGURA 4 TELA DA FERRAMENTA WEKA FIGURA 5 ESQUEMA CIRCULAR DO PAPI FIGURA 6 FRAMEWORK DE EDUCAÇÃO CONTINUADA - APP FIGURA 7 RECORTE DA TELA DE CADASTRO DO INVENTÁRIO ON-LINE DA APP FIGURA 8 RECORTE DO EXEMPLO DE RELATÓRIO INDIVIDUAL VERSÃO COACHING COM 3 FATORES DA APP FIGURA 9 GRÁFICO DE FREQUÊNCIA DO EXEMPLO DE RELATÓRIO INDIVIDUAL VERSÃO COACHING FIGURA 10 CLASSIFICAÇÃO DAS FAIXAS DE ESCORE DOS FATORES DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) EM RELAÇÃO AO POTENCIAL INDIVIDUAL FIGURA 11 GRÁFICO DE BARRAS DO EXEMPLO DE RELATÓRIO INDIVIDUAL FIGURA 12 GRÁFICO DE PIZZA DO EXEMPLO DE RELATÓRIO COLETIVO FATOR PLANEJAMENTO DA APP FIGURA 13 - RELATÓRIO DE RESULTADO DA TAREFA DE CLUSTERIZAÇÃO WEKA 20 FATORES DA APP... 78

11 LISTA DE GRÁFICOS GRÁFICO 1 DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA POR REGIÃO DAS RESPOSTAS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) PERÍODO 2009 A GRÁFICO 2 DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA POR FAIXA ETÁRIA E SEXO NAS RESPOSTAS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) PERÍODO DE 2000 A GRÁFICO 3 DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA POR ANO (APLICAÇÃO) E SEXO (RESPONDENTES) NAS RESPOSTAS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) PERÍODO DE 2000 A GRÁFICO 4 DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA POR ANO CARGO DAS RESPOSTAS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) PERÍODO DE 2000 A GRÁFICO 5 MAPA COMPARATIVO ENTRE VALOR IDEAL E O ESCORE DE MAIOR FREQUÊNCIA DOS FATORES PROFISSIONAIS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) - PERÍODO DE 2000 A GRÁFICO 6 MAPA COMPARATIVO ENTRE VALOR IDEAL E O ESCORE DE MAIOR FREQUÊNCIA DOS FATORES COMPORTAMENTAIS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) - PERÍODO DE 2000 A GRÁFICO 7 PORCENTAGEM DE RESPONDENTES COM POTENCIAL IDEAL NOS FATORES DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) - PERÍODO DE 2000 A GRÁFICO 8 PORCENTAGEM DE RESPONDENTES COM POTENCIAL INSUFICIENTE NOS FATORES DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) - PERÍODO DE 2000 A GRÁFICO 9 PORCENTAGEM DE RESPONDENTES COM POTENCIAL EXCEDENTE NOS FATORES DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) - PERÍODO DE 2000 A

12 GRÁFICO 10 COMPARATIVO DOS FATORES DE MAIOR COEFICIENTE DE VARIAÇÃO ENTRE OS 4 CLUSTERS E O CONJUNTO FULL DATA DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) PERÍODO DE 2000 A GRÁFICO 11 POTENCIAL DO FATOR TEMPO DE EXECUÇÃO DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) QUE CARACTERIZOU OS 4 CLUSTERS IDENTIFICADOS NA AMOSTRA PERÍODO DE 2000 A GRÁFICO 12 POTENCIAL DO FATOR ORGANIZAÇÃO DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) QUE CARACTERIZOU OS 4 CLUSTERS IDENTIFICADOS NA AMOSTRA PERÍODO DE 2000 A GRÁFICO 13 POTENCIAL DO FATOR INTENSIDADE OPERACIONAL DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) QUE CARACTERIZOU OS 4 CLUSTERS IDENTIFICADOS NA AMOSTRA PERÍODO DE 2000 A

13 LISTA DE QUADROS QUADRO 1 FATORES DO INVENTÁRIO PAPI QUADRO 2 FATORES DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) QUADRO 3 EXEMPLO DA RELAÇÃO ITEM E FATOR DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) QUADRO 4 MATRIZ DE CONVERSÃO DAS NOTAS DA APP DO FATOR PLANEJAMENTO DA VERSÃO COACHING PARA BASE QUADRO 5 CRITÉRIOS DE INTERPRETAÇÃO COLETIVA DOS ESCORES DOS FATORES PROFISSIONAIS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP): PLANEJAMENTO, ORGANIZAÇÃO, ACOMPANHAMENTO, LIDERANÇA E COMUNICAÇÃO QUADRO 6 CRITÉRIOS DE INTERPRETAÇÃO DOS ESCORES DOS FATORES PROFISSIONAIS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP): DECISÃO, DETALHISMO/DELEGAÇÃO, INTENSIDADE OPERACIONAL E PERCEPÇÃO/PRIORIZAÇÃO QUADRO 7 CRITÉRIOS DE INTERPRETAÇÃO DOS ESCORES DOS FATORES COMPORTAMENTAIS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP): FLEXIBILIDADE/CRIATIVIDADE, ADAPTABILIDADE A MUDANÇAS, RELAÇÃO COM AUTORIDADE E CONTROLE EMOCIONAL QUADRO 8 CRITÉRIOS DE INTERPRETAÇÃO DOS ESCORES DOS FATORES COMPORTAMENTAIS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP): AFETIVIDADE, SOCIABILIDADE, AUTOIMAGEM, ENERGIA VITAL E REALIZAÇÃO QUADRO 9 CARACTERÍSTICAS DOS 4 CLUSTERS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) A PARTIR DE DADOS DICOTÔMICOS QUADRO 10 CARACTERÍSTICAS DOS 4 CLUSTERS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) A PARTIR DA BASE ANALÍTICA... 86

14 LISTA DE TABELAS TABELA 1 DISTRIBUIÇÃO DA FREQUÊNCIA DE RESPOSTAS (EM %) POR SEXO E FAIXA ETÁRIA DOS RESPONDENTES DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) TABELA 2 DISTRIBUIÇÃO DA FREQUÊNCIA DE RESPOSTAS (EM %) POR ANO DE APLICAÇÃO E SEXO DOS RESPONDENTES DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP) PERÍODO DE 2000 A TABELA 3 FATORES ORDENADOS PELO COEFICIENTE DE VARIAÇÃO DOS 4 CLUSTERS DA AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL (APP)... 79

15 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS APP - Avaliação de Potencial e Perfil ARFF - Attribute-Relation File Format CEFET-MG - Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais CSV - Comma Separate Values DDD - Discagem Direta à Distância DBSCAN - Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise DM - Data Mining EM - Expectation Maximinization INPI - Instituto Nacional de Propriedade Industrial JVM - Java Virtual Machine KDD - Knowledge Discovery in Databases OLAP - On-line Analytical Processing OPTICS - Ordering Points To Identify the Clustering Structure PAPI - Personality and Preference Inventory PDI - Plano (ou Programa) de Desenvolvimento Individual PDG - Plano (ou Programa) de Desenvolvimento Gerencial PHP - PHP: Hypertext Preprocessor PTC - Psychological Testing Centre RH - Recursos Humanos SGBDs - Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados SIOP - Society for Industrial and Organizational Psychology SPSS - Statistical Package for the Social Sciences TICs - Tecnologias da Informação e da Comunicação WEKA - Waikato Environment for Knowledge Analysis WHOQOL - World Health Organization quality of life assessment instrument XMEANS - Extending K-means

16 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO PROBLEMA JUSTIFICATIVA ALINHAMENTO À LINHA DE PESQUISA OBJETIVO GERAL OBJETIVOS ESPECÍFICOS DELIMITAÇÃO E ASPECTOS RESTRITIVOS TRABALHOS RELACIONADOS ESTRUTURA DO TRABALHO REFERENCIAL TEÓRICO DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM BASE DE DADOS AVALIAÇÃO DE POTENCIAL E PERFIL SÍNTESE DAS CONTRIBUIÇÕES TEÓRICAS METODOLOGIA ABORDAGEM METODOLÓGICA OBJETO DE PESQUISA COLETA DE DADOS DA APP SUJEITOS PROCEDIMENTOS ESTRATÉGIAS DE MINERAÇÃO DE DADOS APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS PERFIL DOS RESPONDENTES RESULTADOS DA APP POTENCIAL IDEAL POTENCIAL INSUFICIENTE POTENCIAL EXCEDENTE ANÁLISE COM USO DE DATA MINING POTENCIAL DOS RESPONDENTES IDENTIFICADOS NOS CLUSTERS CONCLUSÃO DIREÇÕES FUTURAS REFERÊNCIAS ANEXO A NOTAS SOBRE A VALIDADE DO PAPI ANEXO B NOTAS SOBRE O AMBIENTE COMPUTACIONAL... 95

17 16 1 INTRODUÇÃO Segundo Laudon e Laudon (2007), o uso convencional de banco de dados permite consultas estruturadas que respondem quantitativamente sobre os dados. Um método mais sofisticado seria o processamento analítico on-line (OLAP), possibilitando uma análise multidimensional que permitiria, por exemplo, comparar os respondentes com posições de liderança com aqueles com cargos subordinados, numa perspectiva de tempo (ano) e espaço (região). Nestes dois casos, os usuários precisam ter uma noção do que estão buscando. Com a descoberta de conhecimento em base de dados, ou, em inglês, Knowledge Discovery in Databases (KDD), pretende-se encontrar percepções distintas dos métodos mais tradicionais, ao descobrir novos padrões: relacionamentos atualmente ocultados por grandes volumes de dados. Para Goldschimidt e Passos (2005), a técnica de data mining (DM), ou, em português, mineração ou garimpagem de dados, é uma etapa do KDD que auxilia, de forma automatizada, a tarefa humana do tratamento de grandes volumes de dados, com operações sofisticadas, tais como o uso de redes neurais, algoritmos genéticos e de lógica difusa (fuzzy). No contexto da Sociedade da Informação, as organizações têm se apresentado com estruturas cada vez mais horizontais, progressivamente gerando redes de trabalho (CASTELLS, 2000). Essas redes exigem um novo estilo profissional, capaz de tomar decisões, de usar e aplicar intensivamente informação e conhecimento, além de colaborar com as mudanças (flexibilidade) e estratégias organizacionais. Em função disso, os indivíduos passam a ter um importante papel e a assumir a responsabilidade por seu desenvolvimento contínuo. Assim, percebe-se que o capital humano das empresas é dotado de habilidades, conhecimentos, atitudes e objetivos pessoais, tornando a formação geral do indivíduo uma estratégia

18 17 organizacional, de acordo com Fleury (2002). O investimento em desenvolvimento seria o meio mais utilizado no processo de aprendizagem e disseminação de novas competências. Atualmente, o estudo e o uso de instrumentos de diagnóstico e gestão providos pela área de psicologia organizacional (SIQUEIRA, 2008) têm sido muito demandados pelos gestores de pessoas. Estes estudos tiveram seus primeiros trabalhos desenvolvidos na Inglaterra e Estados Unidos, ainda na década de sessenta. A Avaliação de Potencial e Perfil (APP) é um recurso de autoavaliação que pontua, com escores de zero a dez, 20 fatores profissionais e comportamentais do indivíduo. Conforme (CORRÊA, 2009), esse diagnóstico usa um formulário de resposta forçada, composto de 100 pares de frases, apoiado na base teórica de um inventário desenvolvido, na década de 60, pelo psicólogo Dr. Max Kostick, apresentado no referencial teórico desta dissertação. No Brasil, esses estudos datam da década de setenta e, segundo APP (2003), os gestores de pessoas utilizam essas ferramentas para auxiliar a tomada de decisão em processos de recrutamento e seleção, treinamento e desenvolvimento de equipes, acompanhamento profissional (coaching), entre outras atividades ligadas à área de Recursos Humanos (RH). A aplicação desse instrumento por CORRÊA (2009), em milhares de profissionais, propiciou a geração de um banco de dados eletrônico de uma amostra genuinamente brasileira, composta de relatórios individuais, coletada no período compreendido entre os anos de 2000 e Portanto, o objetivo desta pesquisa foi investigar o perfil desses profissionais brasileiros com base nos resultados da Avaliação de Potencial e Perfil (APP), utilizando essa amostra. E, com os recursos das tecnologias da informação e comunicação (TICs), buscar aferir novos conhecimentos a partir dessa massa de dados.

19 18 Esta investigação situou-se nas fronteiras das áreas da educação, administração, psicologia e computação. Na próxima seção, é apresentada a problematização deste estudo. 1.1 Problema Albuquerque e Fischer (2004) apud Comini, Konuma e Santos (2008), realizaram um estudo exploratório numa amostra de profissionais que ocupavam cargos de gestão em áreas de RH de empresas que, em 2002, figuraram em revistas como as Maiores Empresas e Melhores Empresas para se Trabalhar ; professores e consultores reconhecidos em RH. Os autores observaram que, em média, 60% das avaliações individuais, sejam elas de desempenho, desenvolvimento ou de resultado, geravam planos de desenvolvimento individual (PDI). Para Pacheco et al. (2009), o processo de avaliação do plano de desenvolvimento de pessoas é um componente fundamental e a escolha do seu modelo deve ser bem criteriosa. Um modelo a ser utilizado é o autodiagnóstico da APP, cujo conjunto de dados é muito volumoso para uma análise de padrões de similaridade e, ou, diferenciação por processos convencionais. Isso torna complexa a obtenção de subsídios de tomada de decisão, por meio dos dados da APP, armazenados ao longo do tempo. Uma alternativa seria avaliar a aplicação do processo de KDD como recurso para tratamento das massas de dados e para evidenciar informações relevantes às tomadas de decisão que estejam implícitas ou pouco destacadas. Essa proposição sugere as seguintes questões norteadoras dessa pesquisa: que informações relevantes e, atualmente, implícitas, estão disponíveis na base de resultados da APP? Além disso, que perfil profissional é autopercebido pelos seus respondentes?

20 Justificativa A escassez de relatos de pesquisa, que utilizam técnicas de data mining em dados coletados a partir de instrumentos de autopercepção das características profissionais, é uma das principais razões de se empreender o presente trabalho. Torna-se relevante que os gestores e colaboradores da empresa sejam capazes de praticar sua autoavaliação visando tanto ao seu crescimento individual quanto ao do seu grupo e da sociedade, com a obtenção de novas referências (inputs) para tal desenvolvimento. Atualmente, o desenvolvimento do indivíduo, dentro ou fora da escola, precisa ser entendido dentro do contexto em que ele se dá (GRINSPUN, 2002). Com base nisso, é importante considerarmos que os indivíduos necessitam, cada vez mais, de aprimorar o uso desse tipo de informação. Além disso, das formas de aprendizagem propostas por Antonello (2004), que propiciam o desenvolvimento de competências do indivíduo, é a autoavaliação. Dentro dessa realidade, as autoavaliações, tais como a APP, utilizam as TICs com o objetivo de promover o aprender a se conhecer. A busca por aprimorar esta proposta de autoconhecimento, quando bem planejada e incorporada, possivelmente, resultará na construção de indivíduos mais autônomos, aptos a exercerem sua cidadania, contribuindo para uma verdadeira sociedade da informação, como idealiza Takarashi (2000). A APP foi escolhida por ser um instrumento que avalia vinte fatores profissionais e comportamentais, utilizado por diversas organizações em todo o Brasil, e que possibilita a análise de diversos aspectos inerentes ao desenvolvimento de pessoas. Além disso, essa ferramenta possui uma base de dados bruta, em formato digital, com histórico dos últimos dez anos.

21 20 Jamil (2005) ressalta que a gestão da informação e do conhecimento não são um mero modismo, mas um campo aberto à pesquisa interdisciplinar, permitindo a contribuição de várias correntes e formas de pensamento, tais como a administração e ciência da computação. O processo de KDD, como estratégia metodológica de análise, por se tratar de uma área da Inteligência Artificial, permite uma pesquisa exploratória de dados com vistas a descobrir conhecimento implícito em banco de dados, e que pode contribuir para diagnóstico e tomadas de decisões de gestores de pessoas, no contexto da educação ou do trabalho. Com base nisso, a relevância desta pesquisa consiste em apresentar para as organizações e comunidade acadêmica a importância da análise das informações coletadas por instrumentos de avaliação de pessoas com vistas ao aprimoramento dos planos de desenvolvimento individual e coletivo.. Por fim, o autor desta dissertação possui um histórico pessoal e profissional que serviu de background para a construção e transmissão de novos conhecimentos sobre a questão da autoavaliação em contextos da educação e do trabalho. A sua experiência agrega tanto a vivência no ensino e pesquisa na educação profissional e tecnológica, desde 2002, quanto as responsabilidades da gestão de dados da APP, que teve início em Alinhamento à linha de pesquisa A análise dos resultados da APP promove o avanço das pesquisas do Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG), em especial a linha de Tecnologias da Informação e Educação, obedecendo a seus critérios de excelência e tradição.

22 21 Segundo o CEFET-MG (2010) 1, a pesquisa em Tecnologias da Informação e Educação investiga o suporte das TICs recentes nos âmbitos da Educação Presencial e a Distância. Por sua vez, a educação no contexto das organizações, pode ser promovida pelos planos de desenvolvimento de pessoas. As ferramentas que subsidiam a concepção destes planos empregam diversas tecnologias, dentre elas a internet, gerando um volume de informações que pode ser tratado por mecanismos de inteligência artificial, tais como a mineração de dados. Portanto, percebe-se a sinergia com a situação apresentada por esta dissertação ao investigar, com o uso de data mining, um instrumento de avaliação de pessoas com vistas à coleta de dados para subsidiar a concepção de planos de treinamento e desenvolvimento de pessoas como é o caso da APP. 1.4 Objetivo geral Investigar o perfil dos profissionais brasileiros com base nos resultados da Avaliação de Potencial e Perfil (APP), por meio do aprofundamento nos estudos do processo de descoberta de conhecimento em bases de diagnóstico de desenvolvimento de pessoas. 1.5 Objetivos específicos Apresentar os princípios teóricos que originaram o instrumento de autoavaliação APP, descrevendo o processo atual da APP e a forma de mensuração do nível de potencial e do perfil dos profissionais. 1 <http://www.et.cefetmg.br/site/sobre/pesquisa.html>. Acesso em 10 jan

23 22 Avaliar os resultados da APP, examinando as características identitárias (sexo, idade e cargo) dos respondentes. Demonstrar os fatores multidimensionais do instrumento, sob a perspectiva de análise coletiva dos profissionais brasileiros. Explorar os bancos de dados de respostas da APP, criando uma base de dados analítica e investigando os resultados da APP, com uso de data mining. Confrontar as perspectivas da teoria proposta pela APP e os resultados demonstrados pelo processo de KDD. 1.6 Delimitação e aspectos restritivos A pesquisa se restringirá ao exame do conjunto de dados acumulados e disponíveis, em função das aplicações do questionário no período de 2000 a Há categorias de colaboradores em que houve mais frequência de autoavaliações e há outras com poucos respondentes. Houve diferentes proporções dos tipos de empresas e áreas de atuação. As conclusões e generalizações terão, por consequência, restrições e limitações compatíveis com as características desse banco de dados e com a ótica da autopercepção de seus respondentes. 1.7 Trabalhos relacionados Nesta seção, buscou-se indicar trabalhos que tratam da aplicação de análise exploratória com data mining em dados de inventários de recursos humanos.

24 23 No primeiro trabalho em que se percebeu maior aproximação dos assuntos tratados nesta dissertação, Santos (2007) realizou um estudo de caso com universitários de uma instituição pública com o instrumento World Health Organization quality of life assessment instrument (WHOQOL), que avalia a qualidade de vida dos indivíduos. De acordo com Santos (2007) tomaram-se as técnicas de Regras de Associação em mineração de dados como abordagem para o processo de descoberta de conhecimento implícito na base de dados do WHOQOL. Tal tarefa visou auxiliar o gestor de empresas, em suas tomadas de decisões, para melhoria do estado de qualidade de vida das pessoas. Outro trabalho que colaborou com o entendimento dos princípios de construção da Avaliação de Potencial e Perfil (APP) foi a dissertação de Welter (2007), que se propôs a identificar evidências de validade e confiança do instrumento Humanguide. Segundo Welter (2007) Humanguide é um instrumento de avaliação psicológica, que é administrado via internet e utiliza um formulário ipsativo, que objetiva, no contexto organizacional, apreender o perfil motivacional de adultos 1.8 Estrutura do trabalho Este trabalho de pesquisa tem sua estrutura construída por cinco capítulos. Este capítulo introdutório é dedicado à problematização e à definição dos objetivos da pesquisa. Em sequência, o referencial teórico está dividido em duas partes. Na primeira parte são conceituados os processos de descoberta de conhecimento em base de dados, a mineração de dados, a tarefa de agrupamentos (clusterização). Subsequentemente são descritas a origem e características da Avaliação de Potencial e Perfil, que são objeto deste estudo.

25 24 O processo metodológico, apresentado no terceiro capítulo, relata a abordagem metodológica, o objeto de pesquisa, a coleta de dados e as estratégias de mineração de dados utilizadas para as atividades descritivas e exploratórias deste trabalho. O quarto capítulo objetivou a apresentação e discussões dos resultados. São demonstrados o perfil dos respondentes e alguns dados coletados, para, posteriormente, os resultados serem investigados e discutidos sob a perspectiva convencional e a de data mining. Finalmente, as conclusões são realizadas no quinto capítulo, onde se apontam os aprendizados alcançados nesta pesquisa, indicam-se as limitações de análise e fazem-se sugestões para continuidade dos estudos.

26 25 2 REFERENCIAL TEÓRICO Neste capítulo, são apresentados os principais conceitos para fundamentar o objetivo deste estudo, à luz da literatura das ciências sociais e das ciências exatas. A revisão bibliográfica descreve o processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados (KDD), tal como utilizado na análise e auxílio de tomadas de decisão em diversas áreas. Após a descrição do processo de KDD, são apresentadas a base teórica e origem do instrumento de autoavaliação e as características da Avaliação de Potencial e Perfil. 2.1 Descoberta de Conhecimento em Base de Dados O desenvolvimento das TICs propiciou às organizações diversas ferramentas e mecanismos de coleta e armazenamento de dados. Os sistemas gerenciadores de banco de dados (SGBDs) têm sido utilizados amplamente por empresas e universidades que pretendem organizar e se desenvolver em suas áreas de atuação. Motivadas pela busca constante por inovação e sobrevivência, aprofundam suas pesquisas e interligam o seu conhecimento tecnológico às técnicas de tratamento desses dados armazenados (TAN; STEINBACH; KUMAR, 2009). Daí parte o empreendimento de esforços para se implementar o processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados.

27 26 Para (FAYYAD et al., 1996, p. 6), KDD é por definição um processo não-trivial, interativo e iterativo de identificação de padrões de dados novos e válidos, com potencial de utilidade e compreensão. É importante clarificar as ambiguidades entre os termos dados, informação e conhecimento no processo de KDD, bem como a abordagem técnica do conceito de conhecimento frente à literatura da Ciência da Computação. A FIG. 1 demonstra uma hierarquia entre os termos para facilitar o seu entendimento na computação. FIGURA 1 Exemplo da hierarquia entre dado, informação e conhecimento no processo de KDD. Fonte: GOLDSCHIMIT; PASSOS, Em seu exemplo, Goldschimit e Passos (2005) apresentam os dados como elementos coletados e armazenados em sua forma bruta, tais como os valores da renda e despesas mensais de clientes de uma aplicação financeira suportada pelas TICs. No mesmo exemplo, a informação ( capacidade mensal de endividamento ) estaria no nível intermediário, onde os dados seriam associados a significados. Essa informação, nessa aplicação financeira (contexto), serviria para indicar quanto um cliente poderia tomar emprestado em relação à sua renda do mês.

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