ANÁLISE MULTICRITÉRIO E OS NOVOS INDICADORES DE AVALIAÇÃO DAS INSTITUIÇÕES FEDERAIS DE ENSINO SUPERIOR

Autores

DOI:

https://doi.org/10.19123/REixo.v15.n2.02


Palavras-chave:

Avaliação; Indicadores; AHP

Resumo

O objetivo deste artigo é propor um modelo multicritério para avaliar o desempenho de instituições federais de ensino superior do Brasil, baseado no método AHP e nas novas recomendações estabelecidas no Acórdão n.º 461/2022 do Tribunal de Contas 
da União (TCU). Para desenvolver o modelo, foi realizada uma revisão da literatura com vistas a identificar trabalhos que propuseram sistemas de avaliações de desempenho no contexto de organizações públicas. Foi realizado também um levantamento documental, no qual foram identificados indicadores e o embasamento legal. O modelo proposto foi aplicado em uma instituição federal de ensino superior e considerou 6 critérios: Graduação, Pós-Graduação, Pesquisa, Extensão, Assistência Estudantil e Inovação; e 30 subcritérios 
para um espaço de alternativa de 11 centros de ensino. Observou-se que os critérios que obtiveram ótimo desempenho foram Graduação, seguido de Pesquisa, Pós-Graduação e Extensão. No entanto, esse desempenho foi bastante desigual entre os 11 centros acadêmicos, onde apenas cinco obtiveram boa avaliação. Nos critérios de Inovação e Assistência Estudantil, os resultados são desagradáveis, nestes apenas três centros obtiveram resultados bons. Espera-se que os resultados deste trabalho possam apoiar os gestores das Instituições Federais de Ensino Superior na tomada de decisão de forma a melhorar a eficiência dos centros de ensino, considerando as dimensões estratégicas da instituição.

Biografia do Autor

  • Dilma Silva Santos, Universidade Federal de Campina Grande

    Mestra em Administração pela Universidade Federal de Campina Grande (2023), Especialista em Política e Gestão Pública também pela Universidade Federal de Campina Grande (2014), Bacharel em Ciências Contábeis pela Universidade de Fortaleza (2007), Licenciatura em Pedagogia pela Universidade Estadual da Paraíba (2004). Servidora Pública Federal no cargo de contador na UFCG desde 2010. Possui experiência em contabilidade pública, finanças públicas, especialmente em execução da Despesa Pública.

  • Fernando Schrammf, Universidade Federal de Campina Grande

    Atualmente é Professor Associado da Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) com atuação no curso de graduação em Engenharia de Produção e no Programa de Pós-Graduação em Administração (PPGA/UFCG). É o atual coordenador institucional dos Programas de Iniciação Científica e Desenvolvimento Tecnológico e Inovação da UFCG junto ao CNPq e a FAPESQ-PB. É fundador e líder do grupo de pesquisa e do laboratório Desenvolvimento de Sistemas de Apoio à Decisões Sustentáveis (DeSiDeS/UFCG) que está associado ao INCT-INSID; doutor e mestre em Engenharia de Produção pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE); especialista em Gestão da Produção pelo Departamento de Engenharia de Produção da UFPE; e graduado em Administração de Empresas pela Universidade Tiradentes (UNIT). Atua na linha de pesquisa de Organizações, Desenvolvimento Sustentável e Indicadores de Sustentabilidade com ênfase nos temas Estruturação de Problemas Complexos, Apoio a decisão multicritério, Apoio a decisão em grupo e Negociação e Resolução de conflitos. Como Membro de Corpo Editorial, colabora com o Humanities and Social Sciences Communications journal (desde 2025). Como revisor, colabora com os seguintes periódicos científicos: Journal of Cleaner Production (desde 2019); Revista Pesquisa Operacional (desde 2019); Mathematical Problems in Engineering (desde 2020); Computational and Applied Mathematics (desde 2020); Artificial Intelligence Review (desde 2022) e BAR. Brazilian Administration Review (desde 2022). 

  • Vanessa Batista Schramm, Universidade Federal de Campina Grande

    Atualmente é Professora Associada da Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) da área de Pesquisa Operacional e atua no curso de graduação em Engenharia de Produção e no Programa de Pós-Graduação em Administração da UFCG. É fundadora e coordenadora do DeSiDeS (Desenvolvimento de Sistemas de Apoio à Decisões Sustentáveis - www.desides.org), laboratório associado ao INCT-INSID (www.insid.org.br). Além das atividades acadêmicas, Vanessa é membro do Comitê Executivo do IEEE R9 (América Latina e Caribe) e chair do IEEE Women in Engineering Seção Nordeste Brasil. Doutora em Engenharia de Produção pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Federal de Pernambuco (PPGEP/UFPE); Mestra em Engenharia de Produção pelo PPGEP/UFPE; possui especialização em Engenharia de Software pelo Centro de Informática da UFPE (CIn/UFPE); e graduação em Engenharia Elétrica com ênfase em Controle e Automação pela UFCG. Como revisora, colabora com os seguintes periódicos científicos: Journal of Environmental Management (desde 2011); Revista Produção (desde 2013); Mathematical Problems in Engineering (desde 2016); IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics (desde 2017), Systemic Practice and Action Research (desde 2021) eIEEE Transactions of Fuzzy Systems. Atua na linha de Pesquisa Operacional com ênfase nos temas Decisão em Grupo, Negociação e Apoio a Decisão Multicritério. IEEE Senior Member. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9276-5251Links para outros currículos: ResearcherID: http://www.researcherid.com/rid/I-9083-2012; Scopus: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=56300750600.

Referências

ANDERSON, P., WEBB, P., & GROVES, S. (2017). Prioritisation of specialist health care services; not NICE, not easy but it can be done. Health Policy, 121(9), 978–985.

ARBOLINO, R et al. (2020). The evaluation of sustainable tourism policymaking: a comparison between multicriteria and multi-objective optimisation techniques. Journal of Sustainable Tourism, 29(6), 1000–1019.

ARBOLINO, R. et al, (2021). Multi-objective optimization technique: A novel approach in tourism sustainability planning. Journal of Environmental Management, 285, 112016.

BANA E COSTA, C. A., et al. (2014). A Socio-technical Approach for Group Decision Support in Public Strategic Planning: The Pernambuco PPA Case. Group Decision and Negotiation, 23(1), 5–29.

BRASIL. TRIBUNAL DE CONTAS DA UNIÃO. (2022). Acórdão N°461/2022(2022). Plenário. Relator: Ministro Walton Alencar Rodrigues. Processo: no TC 026.147/2020-3. Ata n° 8/2022 – Plenário. Brasília, DF, Sessão: 9/3/2022 – Telepresencial.

CRESWELL, J. W. (2010). Projeto de pesquisa: métodos qualitativo, quantitativo e misto.

CRISTÓBAL, J. et al. (2021). Unraveling the links between public spending and Sustainable Development Goals: Insights from data envelopment analysis. Science of The Total Environment, v. 786, p. 147459, set.

FERNANDES, K. et al, (2021). Utilização da análise multicritério para divisão de recursos financeiros em universidades públicas. Revista de Gestão e Avaliação Educacional, 10(19), e48510.

FLICK, U. Introdução à Metodologia da Pesquisa: um guia para iniciantes, 2013.

DOUMPOS, M., & COHEN, S. (2014). Applying data envelopment analysis on accounting data to assess and optimize the efficiency of Greek local governments. Omega, 46, 74–85.

FRANCO, L. A., & MONTIBELLER, G. (2011). Problem Structuring for Multicriteria Decision Analysis Interventions. Wiley Encyclopedia of Operations Research and Management Science.

GOMEZ, J., RIOS INSUA, D., & ALFARO, C. (2016). A participatory budget model under uncertainty. European Journal of Operational Research, 249(1), 351–358.

GUO, H., ZHAO, Y., NIU, T., & TSUI, K.-L. (2017a). Hong Kong Hospital Authority resource efficiency evaluation: Via a novel DEA-Malmquist model and Tobit regression model.

HU, J., HOMEM-DE-MELO, T., & MEHROTRA, S. (2011). Risk Adjusted Budget Allocation Models with Application in.

JANNUZZI, P. DE M., DE MIRANDA, W. L., & DA SILVA, D. S. G. (2009). Análise Multicritério e Tomada de Decisão em Políticas Públicas: Aspectos Metodológicos, Aplicativo Operacional e Aplicações. Artigo Informática Pública Ano, 11(1), 69–87.

JARAMILLO, H. E. C., GOETGHEBEUR, M., & MORENO-MATTAR, O. (2016). Testing Multi-Criteria Decision Analysis for more transparent resource-allocation decision making in Colombia. International Journal of Technology Assessment in Health Care, 32(4), 307–314.

JIAN HU, T. H.-M. & S. M. (2011). Risk-adjusted budget allocation models with application in homeland security. February 2014, 37–41.

JIANG, W. (2016). Limited public resources allocation model based on social fairness using an extended VIKOR method. In Kybernetes (Vol. 45, Issue 7, pp. 998–1012).

MAR-MOLINERO, C. et al, (2017). On centralized resource utilization and its reallocation by using DEA. Annals of Operations Research, 221(1), 273–283.

MARESOVA, P.; KUCA, K. (2019). Are the current methods for the distribution of public funds in secondary education effective? Multiple criteria model in the Czech Republic. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, v. 32, n. 1, p. 1869–1882, 1 jan.

MARTINS, C. L., TEIXEIRA DE ALMEIDA, A., & MORAIS, D. C. (2019). Design of a Decision Support System for Resource Allocation in Brazil Public Universities. International Journal of Decision Support System Technology, 11(1), 20–34.

MEC. (2006). A Coleta de dados das IFES para Alocação de Recursos Orçamentários.

MEC, S. de E. S. (2019). Análise crítica sobre os Indicadores de Gestão das Instituições Federais de Ensino Superior 2016 - Acórdãos no. 1.043/2006-TCU-Plenário e no 2.167/2006-TCU-Plenário. 61, 1–20.

Mitton, C., et al, (2019). Health Technology Assessment as Part of a Broader Process for Priority Setting and Resource Allocation. Applied Health Economics and Health Policy, 17(5), 573–576.

MOU, H., ATKINSON, M. M., & MARSHALL, J. (2019). Budgeting for efficiency? A case study of the public K-12 education systems of Canada. Applied Economics, 51(34), 3740–3757.

NESTICÒ, A., MORANO, P., & SICA, F. (2018). A model to support the public administration decisions for the investments selection on historic buildings. Journal of Cultural Heritage, 33, 201–207.

PORTULHAK, H., RAFFAELLI, S., & SCARPIN, J. (2018). A Eficiência da Aplicação de Recursos Voltada à Saúde Pública nos Municípios Brasileiros Resource Efficiency in Public Health in Brazilian Municipalities. Revista Contabilidade, Gestão e Governança, 21(1), 21–39.

REIS, C. Z. T. et al. (2014). Variáveis Discriminantes do Nível de Institucionalização do Modelo Orçamentário nas Universidades Federais. Revista de Ciências da Administração, p. 83–100, 15 ago.

REIS, C. Z. T. et al. (2017). Modelo orçamentário das universidades federais: fatores motivadores e inibidores de sua institucionalização. Revista de Administração Da UFSM, 10(6), 1081–1100.

SAXENA, M., CHOTIA, V., & RAO, N. V. M. (2018). Estimating the Efficiency of Public Infrastructure Investment: A State-wise Analysis. Global Business Review, 19(4), 1037–1049.

SHAVERDI, M., & YAGHOUBI, S. (2021). A technology portfolio optimization model considering staged financing and moratorium period under uncertainty. RAIRO - Operations Research, 55, S1487–S1513.

SAATY, R. W. (1987). The analytic hierarchy process-what it is and how it is used. Mathematical Modelling, 9(3–5), 161–176.

Saaty, T. L. (1990). How to make a decision: The analytic hierarchy process. European Journal of Operational Research, 48(1), 9–26.

SILVA, V. B. S., MORAIS, D. C., & ALMEIDA, A. T. (2010). A Multicriteria Group Decision Model to Support Watershed Committees in Brazil. Water Resources Management, 24(14), 4075–4091.

SILVA FILHO, G. da et al. (2016). Análise da Eficiência nos Gastos Públicos com Educação Fundamental nos Colégios Militares do Exército Em 2014. In Investigação Científica nas Ciências Humanas e Sociais Aplicadas 2 (pp. 10–26).

TRIANTAPHYLLOU, E., & SÁNCHEZ, A. (1997). A Sensitivity Analysis Approach for Some Deterministic Multi-Criteria Decision-Making Methods *. I, 151–194.

SIMON, H. A. (1960). The New Science of Management Decision.

XU, X., ZHOU, L., ANTWI, H. A., & CHEN, X. (2018). Evaluation of health resource utilization efficiency in community health centers of Jiangsu Province, China. Human Resources for Health, 16(1), 1–12.

Yusefzadeh, H. et al (2013). The efficiency and budgeting of public hospitals: Case study of Iran. Iranian Red Crescent Medical Journal, 15(5), 393–399.

ZHANG, C. (2021). Factors Influencing the Allocation of Regional Sci-Tech Financial Resources Based on the Multiple Regression Model. Mathematical Problems in Engineering.

ZHANG, G., WU, J., & ZHU, Q. (2020). Performance evaluation and enrollment quota allocation for higher education institutions in China. Evaluation and Program Planning, 81, 101821.

ZHU, T. T., ZHANG, Y. J., & WANG, K. (2018). The allocation of PhD enrolment quotas in China’s research-oriented universities based on equity and efficiency principles. Applied Economics, 50(37), 3992–4004.

Downloads

Publicado

2026-08-04

Declaração de Disponibilidade de Dados

Sim

http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/33200

Edição

v. 15 n. 2 (2026): Revista Eixo

Seção

Multidisciplinar

Categorias

Como Citar

SANTOS, Dilma Silva; SCHRAMMF, Fernando; SCHRAMM, Vanessa Batista. ANÁLISE MULTICRITÉRIO E OS NOVOS INDICADORES DE AVALIAÇÃO DAS INSTITUIÇÕES FEDERAIS DE ENSINO SUPERIOR. Revista Eixo, Brasília, v. 15, n. 2, p. e02, 2026. DOI: 10.19123/REixo.v15.n2.02. Disponível em: https://revistaeixo.ifb.edu.br/index.php/revistaeixo/article/view/287.. Acesso em: 4 ago. 2026.

Licença

Copyright (c) 2026 Dilma Silva Santos, Fernando Schrammf, Vanessa Batista Schramm (Autor)

Creative Commons License

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Nos seguintes termos:

  1. Atribuição - Você deve dar o crédito apropriado , fornecer um link para a licença e indicar se as alterações foram feitas . Você pode fazê-lo de qualquer maneira razoável, mas não de qualquer forma que sugira que o licenciante endossa você ou seu uso.
  2. Não Comercial - Você não pode usar o material para fins comerciais .
  3. ShareAlike - Se você remixar, transformar ou construir sobre o material, você deve distribuir suas contribuições sob a mesma licença que o original.
  4. Sem restrições adicionais - Você não pode aplicar termos legais ou medidas tecnológicas que restrinjam legalmente outros de fazer qualquer coisa que a licença permita.

Artigos Semelhantes

1-10 de 15

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.