Public policy analysis for higher education in Brazil: a systems dynamics application

Este trabalho elaborou um modelo computacional representativo das relações entre os componentes determinantes do comportamento do sistema de ensino superior que permitiu a execução de simulações de diferentes cenários para avaliação da adoção de políticas públicas. Utilizando a metodologia de Dinâmica de Sistemas e abordando o ensino superior como um sistema complexo, utilizou-se um paralelo da qualidade da educação sob a ótica da gestão de operações que utiliza o grau de atendimento das demandas do cliente como parâmetro. Para levantamento das características do ensino superior brasileiro foi realizada uma revisão da literatura, seguida de uma série de entrevistas com profissionais ligados ao ensino superior, incluindo gestores de instituições de ensino superior, coordenadores de cursos de graduação, especialistas em educação e especialistas em pesquisa, englobando instituições públicas e privadas de três regiões do país: sul, sudeste e nordeste. Foram identificados três principais clientes que tiveram suas demandas do ensino superior representadas no modelo: estudantes, empregadores e a sociedade. Adotando a habilitação financeira de estudantes a partir de financiamentos, bolsas ou vagas em instituições públicas como o principal fator foco de políticas públicas, foram realizadas simulações de nove diferentes cenários futuros até 2060. Foram considerados três níveis distintos de ofertas de educação superior, com os cenários distribuindo os focos da habilitação financeira de formas diferentes entre eles. Além disso, as simulações também consideraram a variação na demanda por profissionais formados nestes três níveis. Os resultados demonstraram cenários que variaram entre pouco efeito na produtividade, um ganho maior no curto prazo e um ganho maior no longo prazo. As simulações permitiram também identificar uma forte demanda pelo ensino superior no Brasil, sendo que o fator limitante para ingresso se demonstrou ser puramente a questão financeira, não havendo barreira para entrada em função de baixa qualidade da formação anterior dos estudantes. Como contribuições teóricas o processo de modelagem estabeleceu um modelo de estratificação do ensino superior que permite avaliar o seu desempenho de forma desagregada. Como contribuições práticas, o modelo gerado pode ser utilizado para aprendizado e testes de ações de forma a auxiliar no processo de tomada de decisão por gestores públicos. Finalmente o modelo sugere alguns aspectos que foram desconsiderados na modelagem como focos de estudos futuros.This study developed a computational model representing the relations between the behavior determinants of the higher education system that was used to run different simulation scenarios in order to evaluate the adoption of public policies. Using Systems Dynamics and approaching higher education as a complex system, the analisys used the quality perspective from operations management that uses satisfaction of customers needs as a parameter for quality. A literature review was carried out to survey the characteristics of Brazilian higher education, followed by a series of interviews with professionals related to higher education, including managers of higher education institutions, coordinators of undergraduate courses, education specialists and research specialists, including public and private institutions in three regions of the country: South, Southeast and Northeast. Three main clients were identified who had their higher education needs represented in the model: students, employers and society. Adopting the financial enabling of students from financing, scholarships or acceptance in public institutions as the main focus of public policies, simulations of nine different future scenarios were carried out until 2060. Three distinct levels of offerings of higher education were considered, with the scenarios distributing the foci of financial enablement in different proportions among them. The simulations also considered the variation in demand for professionals educated at these three different levels. The results showed scenarios that varied between little effect on productivity, a greater gain in the short term and a greater gain in the long term. The simulations also demonstrated a strong demand for higher education in Brazil, and the limiting factor for admission was shown to be purely financial reasons, with no barrier to entry due to poor quality of the students\' previous education. As theoretical contributions, the modeling process established a stratification model of higher education that allows its performance evaluation in a disaggregated way. As a practical contribution, the generated model can be used for learning and testing of actions in order to assist in the decision making process by public managers. Finally the model suggests some aspects that were disregarded in the modeling as possible foci for future studies