Aprimorando seleções acadêmicas com técnicas de entropia e método AHP-TOPSIS-2N

Abstract

Este trabalho investiga a otimização de processos seletivos acadêmicos, integrando métodos tradicionais e técnicas avançadas como modelagem matemática e análise de dados. O objetivo é desenvolver um processo que melhore a seleção de candidatos, respeitando suas singularidades e subjetividades, através da integração de técnicas de modelagem matemática em processos seletivos acadêmicos. O estudo adota uma abordagem exploratória e aplicada, com foco na coleta de dados de processos seletivos de pós-graduação e na implementação de um modelo a ser replicado em outras seleções e em contextos diversos. A metodologia inclui a identificação de critérios relevantes usando o método de entropia, a raspagem automatizada de dados em documentos PDF via Python e a aplicação do método multicritério AHP-TOPSIS-2N. Este método combina o processo de hierarquização do AHP com a técnica de classificação do TOPSIS, permitindo uma análise detalhada e uma classificação justa das alternativas com base em múltiplos critérios. O estudo utiliza também a ferramenta computacional Web 3DM para facilitar a implementação e análise dos dados. Os resultados revelam a eficácia dos métodos aplicados em todo o processo na classificação dos candidatos, com uma avaliação holística e equilibrada, permitindo uma tomada de decisão multicritério eficiente e bem fundamentada. A análise de entropia compreende a qualidade da escrita nas cartas de intenção e nos currículos Lattes como indicadores cruciais para a aprovação de candidatos, sublinhando a necessidade de critérios rigorosos de avaliação nestes aspectos. O estudo conclui que a integração de técnicas avançadas com métodos tradicionais permite uma avaliação mais holística e precisa dos candidatos, potencializando o processo seletivo em instituições de ensino superior.