Perfil de Entrada no MSIAD

Já estava na altura de tornar pública a minha interpretação/descodificação do modelo de classificação dos candidatos ao MSIAD. De facto, este modelo já tinha sido partilhado no inicio de Outubro com a Profª e com os meus ilustríssimos colegas de grupo. Partilhei-o com a Fernanda, após ter sido lançado o desafio de fazermos evoluir as nossas soluções individuais para um modelo mais robusto e que permita tratar vários objectos (i.e., várias candidaturas) em simultâneo.



Ora cá vai um print screen do interface de input/output, que este mundo dos blogs limita um bocado a partilha completa do que andamos a fazer:

Esta solução foi construida na perspectiva do Avaliador, que após a recepção das candidaturas e realização da entrevista, estará nas devidas condições de avaliar - quantitativa e qualitativamente - cada um dos candidatos (no entanto, como aluna do MSIAD 07/08, sinto-me orgulhosa em fazer parte da amostra de teste que vai ser usada para o aperfeiçoamento da solução, através da minha auto-avaliação). Eis as regras resumidas de funcionamento deste DSS* :

Inputs

- O Avaliador deve atribuir uma nota de 0 a 4 (0 - Nulo a 4 - Especialista) ao Nível de Conhecimento (Académico) por ramo científico, decorrente da análise do CV+Certificado de Habilitações+Ficha de candidatura.

- O Avaliador deve preencher com Sim ou Não outros itens de avaliação, que devem complementar o perfil do candidato, numa óptica qualitativa.


Outputs

O output final é composto por 3 grandes resultados, de forma a que o Avaliador tenha uma visão rápida do Perfil completo do candidato:

- a prevalência das áreas de formação no percurso académico do candidato, que vai ser traduzida nas várias combinações possíveis entre Gestão, Informática e Mét. quantitativos, que designei Perfil de Entrada (passadas 2 semanas e meia, já discordo com esta designação);

- o nível de conhecimento Global do candidato, que pode ter 1 de 5 valores possíveis (de Nulo a Especialista);

- as considerações adicionais ao perfil, neste caso entendidas como o suporte da candidatura por outros factores.


Modelo (... UAU!!...)

Ora bem, na worksheet REGRAS_DE_CLASSIFICACAO descreve-se o funcionamento do modelo. Resumidamente:

- o modelo assume que o nível de conhecimento Global do candidato deve ser obtido a partir do nível de conhecimento associado a cada uma das 3 grandes Áreas. Assim:

- primeiro calcula-se a média simples de cada uma das 3 grandes áreas de conhecimento; obtemos assim o nível médio de conhecimento por Área.

- o nível de conhecimento Global obtém-se fazendo a média simples do nível de conhecimento obtido nas 3 áreas. O output Nivel Global categoriza este valor.

(nota: não foram consideradas ponderações por não terem sido explicitadas importâncias relativas de disciplinas/áreas no enunciado do problema)

- As médias obtidas permitem criar um ranking das áreas, ou seja, hierarquizam-se as áreas por nível de conhecimento;

- O ranking das áreas permite classificar o candidato nas diversas combinações possiveis entre as classes Gestor/Matemático/Informático

(nota: se determinada área tem uma classificação final Nula ou Básica, é desprezada na combinação, e.g., Gestão = Nível Nulo, Informático = Nível Intermédio, Met. Quant. = nível Básico => Perfil Entrada = Informático)

- Para obter um perfil mais completo do candidato, teve-se ainda em conta a presença/ausência de 4 indicadores (avaliados com SIM/NÃO) e com o mesmo peso. Classifica-se assim o candidato com base no suporte da candidatura por outros factores, com 4 níveis - Nulo, Fraco, Bom, Excelente.

Se houver interessados no ficheiro original, deixem um comment e email para onde devo enviar. Se não estiverem interessados e quiserem apenas tecer algumas considerações sobre esta solução, deixem um comment na mesma.

*******************************************************************

* Fazendo uma leitura desta proposta à luz do que é um DSS, conseguimos ver reflectidas as seguintes caracteríticas:

- um contexto de decisão semi-estruturado (ok, pretende classificar-se o candidato de acordo com o seu perfil de entrada e decidir se determinado candidato é apto ou inapto, mas existem n alternativas para o decisor basear a sua decisão: a quantificação da experiência adquirida no percurso profissional, como associar essa aprendizagem, que é tipicamente multidisciplinar e de alto nível, a uma das disciplinas da listagem inicial ...)

- suporta o decisor, não o substituindo - permite a visão global do candidato e sustenta uma decisão, mas a palavra final é sempre do decisor, que terá de combinar os 3 grandes resultados para uma decisão final;

- suporta todas as fases do processo de tomada de decisão (invocando Simon, Intelligence, Design and Choice - não obstante o nível básico em que esta (amostra) de sistema ainda se concontra);

- foca-se sobretudo na eficácia do processo de tomada de decisão;(é atribuida uma classificação que se pretende com o minimo de erro, não é?)

- o utilizador controla o sistema (as regras de classificação estão disponiveis para consulta e alteração);

- usa dados e modelos (ok, desta não há como discordar);

- é interactiva e user-friendly (digam-me de vossa justiça, construi-a com esses dois objectivos em mente);

- resulta de um processo evolutivo e iterativo (a primeira versão tinha pouco a ver com esta, e esta ainda tem um enorme potencial de melhoria);

- permite suportar todos os níveis de gestão (no limite, os serviços de apoio ao Mestrado podiam começar por usar o sistema para uma primeira fase de filtragem dos candidatos, assim a Profª Trigueiros não teria de perder tempo a ler CV's inadequados neste contexto ...);

- permite suportar decisões independentes ou interdependentes (por exemplo, decidir com base no nível académico e/ou outros factores);

- permite suporte para tomada de decisões multi-contexto: individual e grupo/equipa (bem, neste momento só permite tomar decisões individuo a individuo mas a turma está a tratar do resto, apoiada na versão da Fernanda e nos contributos de todos ...)