2-VERSO-DIMENSIONAMENTO-CAPITO-POO

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DIMENSIONAMENTO DOCENTE DO CAMPUS DE 
CAPITÃO POÇO COM BASE NAS DIMENSÕES 
ENSINO, PESQUISA E EXTENSÃO 
 
2ª VERSÃO ATUALIZADA DO RELATÓRIO DE 
DIMENSIONAMENTO FEITO PELA CPPD 
 
ANTÔNIO CORDEIRO DE SANTANA 
HERDJANIA VERAS DE LIMA 
RAYKLEISON IGOR DOS REIS MORAES 
 
Belém, Novembro de 2018 
 2 
EQUIPE TÉCNICA DA CPPD 
PROFESSORES 
• Representante da Classe A - Raimunda Macilena da Silva 
• Representante da Classe B - Marco Aurélio leal Alves do Ó 
• Representante da Classe C - Raykleison Igor dos Reis Moraes (Vice-Presidente da CPPD) 
• Representante da Classe D - Herdjania Veras de Lima (Presidente da CPPD) 
• Representante da Classe E - Antônio Cordeiro de Santana 
 
TÉCNICOS ADMINISTRATIVOS 
• Joaquim Maduro Leão 
• Luiz Guilherme Santos Moraes 
• Neyla Maria de Oliveira Lima 
 
 
SUMÁRIO 
 
1. INTRODUÇÃO .............................................................................................................................. 4 
2. METODOLOGIA ............................................................................................................................ 5 
2.1 Estimação da matriz de pesos ............................................................................................... 7 
2.2 Definição da alocação docente nas Unidades de Gestão ..................................................... 8 
3. ANÁLISE DOS RESULTADOS DO CAMPUS PB ............................................................................... 9 
3.2 Resultados do Campus Capitão Poço .................................................................................... 9 
3.1.1 Índice de desempenho docente do Campus Capitão Poço ......................................... 10 
3.2 Análise sistêmica dos resultados ......................................................................................... 11 
4. CONSIDERAÇÃO FINAL .............................................................................................................. 13 
REFERÊNCIAS ................................................................................................................................. 14 
APÊNDICE A – DEFINIÇÃO DAS VARIÁVEIS EXPLANATÓRIAS ........................................................ 15 
 
 
 
 
 4 
1. INTRODUÇÃO 
O desempenho competitivo das Instituições Federais de Ensino Superior (IFES), no 
contexto da Indústria da Educação (SANTANA et al., 2002; SANTANA, 2013; SANTANA, 2014) 
deve ser avaliado em consonância com os instrumentos utilizados por empresas de referência na 
formação de capital humano para os mercados de trabalho públicos e privados, com vistas a dar 
o retorno social esperado pela população que paga imposto no Brasil. Este fundamento básico 
deve estar atrelado a estratégias de gestão capazes de maximizar o valor dos indicadores de 
eficiência e eficácia das IFES, por seguirem um modelo calcado em rotinas de atividades sob o 
controle e regulação do Ministério da Educação (MEC). 
O modelo de gestão implementado nas IFES e controlado pelo MEC visa padronizar o 
fluxo da produção acadêmica das IFES de tal forma a contribuir efetivamente com o 
desenvolvimento sustentável, mesmo sem considerar formalmente as assimetrias culturais e de 
escala das universidades situadas nas regiões Norte e Nordeste. Este modelo, condiciona as IFES 
das regiões periféricas e que operam na franja da Industria da Educação, a trabalharem muito 
mais para se manter no mesmo nível e, portanto, com a mesma participação nos recursos da 
educação. Portanto, a uniformização de resultados sem considerar as características e 
competências regionais diferenciadas, tende a manter permanentemente de fora o estádio de 
subdesenvolvimento das IFES localizadas na periferia. 
Esse padrão de gestão cartesiano centralizado que, per si, tende a manter tais IFES nos 
níveis já esperados de desempenho, em função de limitações rígidas e definidas ex-ante, com 
baixos graus de liberdade para o uso eficiente dos recursos escassos físicos, monetários e 
humanos nas alternativas mais competitivas locais. Desta forma, o desempenho institucional 
tende a se manter abaixo da média nacional pela ineficiência gerada a parir da acomodação das 
IFES ao assumirem as regras do MEC como o único caminho. Contudo, pode-se melhorar o grau 
de eficiência e eficácia na alocação dos escassos e limitados recursos com a utilização de 
metodologias de gestão mais aderentes à realidade das IFES, em complemento aos métodos 
utilizados pelo MEC para a alocação de vagas e de recursos nas IFES, e fazer aflorar neste 
ambiente controlado o efetivo desempenho da UFRA. 
Sendo assim, para fundamentar o processo de gestão competitiva da UFRA e viabilizar 
seus pleitos junto ao MEC e ao Ministério do Planejamento, Desenvolvimento e Gestão (MP), a 
Comissão de Permanente de Pessoal Docente da UFRA (CPPD) propõe o desenvolvimento de 
uma metodologia para fazer o dimensionamento de docentes nas Unidades de Gestão da UFRA 
de modo a aumentar a eficiência e eficácia do planejamento e gestão institucional. Para tanto, 
elabora-se um Índice de Desempenho Docente (IDD) a partir das variáveis que representam as 
atividades docentes desenvolvidas na UFRA e configuram as dimensões Ensino, Pesquisa e 
Extensão. Este indicador é gerado e aplicado a cada Unidade de Gestão (Instituto e Campus) 
como instrumento a ser utilizado na alocação de docentes e na definição de estratégias 
competitivas sustentáveis, sobretudo para romper a inércia geral da gestão institucional que 
passivamente segue os controles e regulações do MEC. 
Na UFRA, o IDD apresenta o desempenho real dos docentes do Instituto ou Campus, 
permite visualizar o resultado de cada unidade e fazer a comparação com o índice Médio de 
Desempenho UFRA (IMDUFRA). Dessa forma, tem-se uma visão holística de cada Unidade de 
Gestão (UG = Capanema – CA, Capitão Poço – CP, Paragominas – PG, Parauapebas – PB, Tomé-
Açu – TA, Instituto de Ciências Agrárias – ICA, Instituto Ciberespacial – ICIBE, Instituto 
Socioambiental e dos Recursos Hídricos – ISARH, Instituto de Saúde e Produção Animal – ISPA), 
o que facilita o planejamento no sentido de desenvolver estratégias de gestão para melhorar o 
desempenho acadêmico local e impulsionar o desenvolvimento da Instituição como um todo. 
 5 
Com isso, a CPPD contribui com a gestão superior da UFRA para construir uma nova trajetória de 
desenvolvimento, cuja dinâmica evolutiva pode ser alimentada pelos ganhos de eficiência e 
eficácia no desempenho individual de cada docente, conforme vai sendo revelado ao longo do 
tempo. Também ajuda a fundamentar tecnicamente os Planejamentos Tático e Operacional das 
UG, assim como os pleitos da UFRA junto ao MEC e/ou MP. 
Portanto, o objetivo da CPPD é propor e aplicar um modelo matemático operacional para 
o dimensionamento docente das Unidades de Gestão UG da UFRA e contribuir para orientar o 
planejamento e a alocação de vagas, de modo a aumentar a produtividade acadêmica, a 
eficiência e a eficácia na gestão do capital humano da instituição. 
No caso deste relatório, a análise é parcial e específica do Campus Capitão Poço, como 
uma maneira de disponibilizar a informação em tempo para que a diretoria do Campus inicie seu 
Planejamento Tático e Operacional com vistas a melhorar a eficiência e eficácia da gestão. 
2. METODOLOGIA 
Esta iniciativa pioneira da CPPD tem o propósito de apresentar um modelo matemático 
para apoiar as decisões no âmbito do planejamento estratégico institucional, em atendimento 
às demandas das Unidades de Gestão, no que tange à alocação dos docentes para gerar maior 
grau de eficiência e eficácia do desempenho da UFRA. O modelo segue na linha complementar 
aos estudos da ANDIFES (2005), BRASIL (2007; 2010), Reis et al. (2011) Embiruçu et al. (2013) e 
Santana e Nogueira (2014), adotando o princípio da parcimônia metodológica ao focar nas 
variáveis relevantes com fácil acesso e maior poder explicativo do comportamento das 
dimensões Ensino, Pesquisa e Extensãoda UFRA. Portanto, a CPPD propõe a construção de um 
Índice de Desempenho Docente (IDD) por meio de um modelo matemático multivariado que 
capta os efeitos das atividades docentes no exercício de atender ao princípio constitucional da 
indissociabilidade entre as dimensões de Ensino, Pesquisa e Extensão da UFRA, cujo resultado 
cria uma barreira técnica em proteção à atuação intempestiva de ações internas e externas 
contra a Instituição. 
A área de abrangência do estudo engloba todos os Institutos e Campi, que são a fonte 
dos dados sobre as atividades de ensino, pesquisa e extensão desenvolvidas pelos docentes, 
centrada no período-base mais recente (semestres 2017.2 e 2018.1), simplesmente por 
contemplar todos os docentes efetivos e substitutos regulares da UFRA, após às últimas 
incorporações e em função do fornecimento dos dados em tempo pelos Campi Parauapebas, 
Capitão Poço, Paragominas e pelo Instituto ISARH. 
O modelo foi especificado por um conjunto de nove variáveis explanatórias, eleitas como 
relevantes, para configurar as três dimensões fundamentais de atuação das IFES: Ensino, 
Pesquisa e Extensão, e uma variável para captar a interação sistêmica da qualidade intelectual 
dos docentes em cada Unidade de Gestão. A descrição das variáveis consta na Tabela 1, com a 
respectiva estrutura de pesos. A base de dados utilizada na definição das variáveis da Dimensão 
Ensino pode ser fornecida pela Pró-reitoria de Ensino (PROEN) e/ou pelos institutos e campi. As 
informações das Dimensões Pesquisa e Extensão podem ser fornecidas, respectivamente, pelas 
Pró-reitorias de Pesquisa e Desenvolvimento Tecnológico (PROPED) e de Extensão (PROEX) e/ou 
pelos institutos e campi. Para aferição do efetivo total dos docentes, a fonte dos dados é a Pró-
reitoria de Gestão (PROGEP). As informações foram solicitadas a todas as fontes possíveis, para 
efeito de análise crítica da consistência das informações e maior chance de sucesso na obtenção 
das informações. Além disso, os dados sobre as variáveis das dimensões Pesquisa e Extensão 
foram aferidas a partir do currículo lattes dos docentes. 
 6 
O modelo matemático foi especificado por meio de uma média ponderada, em que os 
pesos associados a cada variável explanatória foi definido com base na distribuição da carga 
horaria do docente informada nos RADOCs e revelada nos dados do Sistema Integrado de Gestão 
de Atividades Acadêmicas (SIGAA), de modo a distribuir a CH nas dimensões Ensino, Pesquisa, 
Extensão e na dimensão Qualidade Intelectual dos Docentes (Tabela 1). Esses pesos, para refletir 
adequadamente o balanço das atividades desenvolvidas pelos docentes nas UG da UFRA nos 
semestres 2017.2 e 2018.1, devem ser estimados para cada Unidade e para a UFRA como um 
todo. Portanto, diferente da metodologia adotada pelo MEC e algumas IFES, gera-se a estrutura 
real dos pesos definidos em cada UG, para que os resultados revelem o desempenho do período 
da análise e que sirva de base para apoiar o desenvolvimento de estratégias para aumentar a 
eficiência e a eficácia da gestão. Assim, pode-se observar as assimetrias afloradas por cada 
variável nas UG e orientar o planejamento e a alocação dos docentes nas atividades de acordo 
com os objetivos e metas macro e micro estabelecidas nos Planejamentos Tático e Operacional 
dos Institutos e Campi. 
Portanto, ao invés de se utilizar o vetor dos pesos definidos para a UFRA como um todo, 
da mesma forma que faz o MEC para todas as IFES, gera-se uma matriz de pesos formada pelos 
vetores de pesos de cada UG, de modo a considerar os fatores positivos e negativos ponderados 
de acordo com a realidade individual para que não superestime as UG de menor desempenho e 
subestime as UG de maior eficiência para acomodar todos na média. Ou seja, reproduzir e/ou 
orientar a ineficiência e a ineficácia da gestão, podendo agravar substancialmente se forem 
incluídas práticas de gestão sem levar em conta o desempenho técnico demonstrado por cada 
UG. 
Tabela 1. Dimensões, variáveis e pesos utilizados na especificação do modelo de dimensionamento 
docente. 
DIMENSÃO NOME DA VARIÁVEL SIGLA PESO 
Ensino 
Carga horária didática do docente na G e PG por semana CHDk b1k 
Número de alunos efetivos na disciplina por docente NAEDk b2k 
Hora-aula efetiva por aluno e docente HAALk b3k 
Número de disciplinas Lecionadas por docente NDLk b4k 
Pesquisa 
Número total de publicações por docente NTPk b5k 
Número de projetos de pesquisa por docente NPPk b6k 
Número de orientações concluídas por docente NOCk b7k 
Extensão 
Número de projetos de extensão por docente NPEXk b8k 
Número de publicações e atividades por docente NPAXk b9k 
Qualificação Índice de qualificação docente [IQD=(5D+4M+3E+G)/ND] IQDk b10k 
Fonte: Elaboração CPPD. (Unidade Zk = CA, CP, PG, PB, TA, ICA, ICI, ISA, ISP, UFRA). 
 
Assim, o modelo matemático proposto para estimar o desempenho docente de cada 
Unidade de Gestão e de toda UFRA, pode ser estrito como na equação 1. 
𝐼𝐷𝐷𝑘 = 𝐵
𝑇𝑋 = ∑ 𝑏𝑘
𝑇𝑋𝑘
10
𝑘=1
 (1) 
 7 
𝑏𝑇𝑏 = ∑ 𝑏𝑘 = 1
10
𝑘=1
 
em que X é o vetor das 10 variáveis explanatórias: Xk = (CHDk, NAEDk, HAALk, NDLk, NTPk, NPPk, 
NOCk, NPEXk, NPAXk, IQDk)T (Tabela 1), B é o vetor de pesos associada às variáveis do vetor X, 
definido para as k UG (k = CA, CP, PG, PB, TA, ICA, ICI, ISA, ISP, UFRA) e da UFRA. Os valores dos pesos 
ai foram determinados utilizando-se análise de componentes principais, conforme Santana e 
Santana (2004) e Santana e Nogueira (2014), descrito a seguir. 
2.1 Estimação da matriz de pesos 
A matriz B de pesos associados ao vetor X das variáveis explanatórias das dimensões 
Ensino, Pesquisa e Extensão das UG e da UFRA foi estruturada e estimada pela técnica 
multivariada da Análise de Componentes Principais (ACP). A técnica de ACP representa a máxima 
variância da combinação linear de um vetor de variáveis explanatórias ou descritoras de uma 
dada população (PRESS, 2005; JOHNSON; WICHERN, 2007). No caso, a matriz de dimensões é 
definida pela combinação linear dessas variáveis. Neste trabalho, a ACP foi aplicada a uma nuvem 
de dados para estimar os pesos associados a cada atributo ou variável descritora, utilizada na 
definição das dimensões Ensino, Educação e Extensão para estimar o desempenho docente de 
cada UG da UFRA. 
Assumindo o vetor de variáveis descritoras para uma unidade de gestão da população 
estudada, dado por X(10x1) = (X1, X2, ..., X10), com média   E(X), variância   var(X) e o vetor 
de pesos associados a cada atributo de X definido por a  (ak), tem-se que a componente 
principal de Zk (Z representa o fator latente atribuído a cada variável X) é o escalar que resulta 
da combinação linear entre os atributos e os pesos da Unidade de Gestão Zk, conforme Santana 
e Nogueira (2015): 
𝑍𝑘 = 𝑎
𝑇𝑋 = ∑ 𝑎𝑘𝑋𝑘
10
𝑘=1
 (2) 
Na condição de que aTa = 1, a solução do modelo é obtida pela maximização da var(zk). 
Como Zk = aTX, a var(Zk) = aTa, a função lagrangeana pode ser escrita como a seguir (RENKER, 
2002; SANTANA; SANTANA, 2004; SANTANA, 2005): 
L = aT a -  (aTa - 1) (3) 
Derivando a equação 3 e igualando o resultado a zero, tem-se a condição de primeira 
ordem para um máximo, como na equação 4. 
( - I)a = 0 (4) 
Sendo a ≠ 0 e I a matriz identidade, a solução é dada por | - I| = 0. Assim,  é uma raiz 
latente de  e a é um vetor latente de . Logo, pré-multiplicando (4) por aT, tem-se aTa = aTa 
=  = var(zk). Assim, substituindo-se o valor de  na equação 4, obtém-se o vetor a. 
O modelo geral para a k-ésima componente de X, relativo à UG Zk, é dada por: 
𝑍𝑘 = 𝑎𝑘
𝑇𝑋𝑘; 𝑣𝑎𝑟(𝑧𝑘) = 𝜆𝑘 (5) 
A técnica, conforme Santana e Santana (2006), pode ser aplicada para uma UG, 
considerando um número de 10 componentes. Assim, o vetor b de pesos associados a cada 
 8 
componente das UG, como especificado na equação 1 e estimado com a aplicação do software 
SPSS18, é obtido da seguinte forma: 
a) estima-se o vetorcom a participação relativa dos autovalores  (kj/k); 
b) estimam-se os coeficientes da matriz de valores absolutos (akj) dos autovetores de cada 
componentes transformados; 
c) estimam-se os coeficientes relativos da matriz de autovetores (akj/ak); 
d) define-se a combinação linear das variáveis descritoras do Índice de Desempenho 
Docente (IDDk) e faz-se a multiplicação matricial para estimar os pesos b como na equação 
6. 
 
𝑏𝑘(10𝑥1) = (
𝑎𝑘𝑗
∑ 𝑎𝑘
)
(10𝑥10)
. (
𝜆𝑘
∑ 𝜆𝑘
)
(10𝑥1)
; com b1 + b2 + ... + b10 = 1. 
(6) 
Portanto, tem-se o modelo matemático que se propõe para estimar os pesos associados 
às variáveis descritoras das dimensões Ensino, Pesquisa e Extensão de cada UG, o que faz toda a 
diferença para o planejamento e tomada de decisões para a alocação eficiente dos docentes e 
contribuir para aumentar a eficácia da gestão institucional. 
2.2 Definição da alocação docente nas Unidades de Gestão 
Uma vez estimados os pesos b de cada UG, aplica-se a equação 1 para gerar o Índice de 
Desempenho Docente (IDD) para o Campus PB da seguinte forma: 
IDDCP = b1 CHDCP + b2 NAEDCP + b3 HAALCP + b4 NDLCP + b5 NTPCP + b6 NPPCP + b7 NOCCP + 
 + a8 NPEXCP + b9 NPAXCP + b10 IQDCP 
 
Com isto, obtém-se o valor do IDD de cada UG que pode ser comparado ao valor médio 
global do IDD para toda UFRA, uma vez que as as variáveis foram definidas em termos do 
desempenho individual dos docentes que desenvolveram atividades no período analisado. Ou 
seja, foram excluídos os professores afastados e/ou por qualquer natureza legal não atuou nos 
semestres 2017.2 e 2018.1. Esta forma de especificar o IDD é importante porque o Instituto ou 
Campus pode comparar seu desempenho em relação a seus pares e à UFRA. Assim, para que se 
determine o número estimado de docentes que, em tese, maximize os indicadores de eficiência 
e eficácia no desenvolvimento das dimensões de Ensino, Pesquisa e Extensão, aplica-se a 
seguinte equação: 
𝑁𝑇𝐷𝑘 = (
𝐼𝐷𝐷𝑘
∑ 𝐼𝐷𝐷𝑘
9
𝑘=1
𝑁𝑇𝐷𝑈𝐹𝑅𝐴) (7) 
em que NTDk é o número total de docentes efetivos da unidade de gestão considerado como 
adequado e NTDUFRA é o número total de docentes efetivos da UFRA. Este resultado será 
conhecido após a entrega dos dados por parte de todas as Unidades de Gestão. 
O importante é que o critério é técnico e revela a realidade do planejamento e decisões 
da gestão das UG no que tange à alocação dos docentes. 
 9 
3. ANÁLISE DOS RESULTADOS DO CAMPUS PB 
Os resultados são apresentados, de forma individual para cada Unidade de Gestão e 
depois se faz uma análise conjunta para uma visão holística da diversidade das UG, para que se 
tenha uma ligeira visualização ampla do comportamento e controle das 10 variáveis relevantes, 
definidas com base na factibilidade das informações existentes e disponibilidade por parte dos 
gestores, com o objetivo de tornar público os resultados gerados e atender aos requisitos 
dispostos nos Arts. 3o e 4o da Lei no 12.527 de 18/11/2011, popularizada como Lei da 
Transparência. Estes dados definem as variáveis que explicam as dimensões Ensino, Pesquisa e 
Extensão, e que representam e validam o princípio da indissociabilidade entre estas dimensões 
por parte das IFES. Isto pode ser representado pelo Índice de Desempenho Docente (IDD), 
metodologia tecnicamente gerada pela CPPD, mas que deve ser adotada por todas as UG da 
UFRA. Inicialmente, fez-se o enquadramento dos valores médios das variáveis em cinco faixa de 
variação da carga horária semanal do docente, principal variável, por ser definida em Lei e agora 
auditada pelas IFES, com vistas a avaliar o atendimento de requisito legal da atividade docente 
em sala de aula, além de observar excesso de carga horária. Diante da assimetria de 
comportamento na ocupação das vagas de docentes, pode-se desenvolver estratégias para 
realocação e/ou contratação de novos docentes para integrar a equipe das UG e contribuir 
para a formação de profissionais competitivos para o mercado de trabalho. Portanto, os 
resultados do Campus Capitão Poço serão apresentados nos itens seguintes. 
3.2 Resultados do Campus Capitão Poço 
Na Tabela 1, apresentam-se os dados das variáveis utilizadas no dimensionamento 
docente do Campus Capitão Poço (CP). Observa-se que, nos semestres de 2017.2 e 2018.1, cinco 
docentes apresentaram CH semanal de apenas 5,60 horas, bem abaixo das oito horas mínimas 
exigidas pela Lei no 9.394 de 20/12/1996, Art. 57. Por outro lado, oito docentes estão com CH 
semanal acima de 12 horas. Na média geral do Campus CP, a CH semanal de aula foi de 9,72 
horas por semana. Portanto, é possível corrigir esse desequilíbrio por meio de uma alocação 
interna e/ou com o compartilhamento de atividades com outras UG, conforme as áreas de 
competência dos docentes. 
 
Tabela 1. Variáveis explanatórias das dimensões Ensino, Pesquisa e Extensão do Campus Capitão 
Poço, período 2017.2 e 2018.1. 
CH Semanal 
No 
Docente 
CHS 
Média 
No 
Aluno 
No 
Disciplina 
No 
Publicação 
Projeto 
Pesquisa 
No 
Orientado 
Projeto 
Extensão 
Menos de 8h 5 5,60 37,17 2,40 2,13 0,00 2,13 0,13 
De 8 a < 10h 13 8,73 36,59 4,46 2,92 0,62 1,03 0,15 
De 10 a < de 12h 9 10,64 33,73 5,22 3,19 0,96 2,00 0,15 
De 12 a < de 16h 8 12,87 33,20 7,75 1,33 0,17 1,17 0,08 
Total 35 9,72 35,16 5,11 2,51 0,51 1,47 0,13 
Fonte: Elaboração CPPD. CHS = Carga Horária Semanal do docente. 
 
Do conjunto dos professores, 20,0% não têm projetos de pesquisa, 22,86% não publicou 
neste período, 37,14% não estão orientando estudantes de graduação e/ou de pós-graduação e 
65,71% não desenvolveram atividades de extensão. 
Com relação aos docentes com baixa CH, no período analisado, talvez seja necessário o 
compartilhamento de atividades com outras UG, dada a grande afinidade de conhecimentos 
 10 
desses professores com as disciplinas ofertadas. No âmbito interno da UG, uma saída a curto 
prazo seria o oferecimento de disciplinas especiais e/ou eletivas. 
O número médio de alunos por turma e professor foi de 37 e o número médio de 
disciplinas lecionadas anualmente por cada docente foi de cinco, com exceção dos cinco que não 
apresentaram CH mínima. Além da atividade de ensino, os professores do Campus CP estão 
desenvolvendo atividades de pesquisa e extensão, o que revela o empenho para ministrar 
conteúdos técnicos, científicos e de extensão para apoiar o compartilhamento de conhecimentos 
com a sociedade e contribuir para oferecer uma formação de qualidade aos estudantes. Com 
isto, o Campus CP está praticando efetivamente o princípio constitucional da indissociabilidade 
entre as atividades de Ensino, Pesquisa e Extensão e atendendo à missão da UFRA. 
Um resultado de alerta à gestão do Campus CP, diz respeito aos cinco docentes com CH 
semanal abaixo de 8 horas por semana. As consequências é que estes docentes, mesmo 
desenvolvendo atividades de pesquisa e extensão não vão conseguir progredir na carreira do 
magistério. Em consonância a este resultado, a Auditoria Interna (AUDIN) fez em sua iniciativa 
de auditagem das atividades docentes, detectou que muitos docentes não estão atendendo ao 
que define o Art. 57 da Lei no 9.394 de 20/12/1996. Portanto, esforço deve ser feito para que 
os docentes não tenham problemas com o Tribunal de Contas da União (TCU). 
O leitor deve ter cautela ao analisar estes resultados de CP, uma vez que não foram 
disponibilizadas as informações sobre a atuação de 22 docentes que constam, no mesmo 
período da análise, no cadastro da PROGEP. A CPPD aguarda essas informações para gerar o 
relatório final. 
3.1.1 Índice de desempenho docente do Campus Capitão Poço 
O IDD médio do Campus CP foi de 7,274, considerado adequado e competitivo com os 
IDDs das demais UG, que devem apresentar valores superiores a 7,0 para o período analisado. 
Por isso, a sua posição competitiva deve ser avaliada em comparação com as demais UG. A partir 
dessa análise, deve-se desenvolver estratégias de planejamento para elevaro nível do 
desempenho individual do docente. 
Para uma análise didática, apresenta-se o resultado do IDD em faixa de desempenho, 
associando à distribuição da CH semanal do docente com a métrica da avaliação da produtividade 
e qualidade do docente, assim como com a proposta de avaliação dos servidores públicos 
aprovada como Projeto de Lei na Comissão de Constituição, Justiça e Cidadania (CCJ) no 116/2017 
do Senado Federal para a demissão do servidor por insuficiência de desempenho. Assim, a escala 
comum para a correlação entre o requisito legal, o indicador de desempenho docente e a 
proposta de avaliação potencial da CCJ, foi definida no quadro abaixo, para uma compreensão 
rápida de como estamos e o que, como e quando vamos fazer para superar o quadro de 
insuficiência apresentado: 
Carga Horária Semanal Conceito Desempenho produtivo do docente 
Menos de 8 H Insuficiente IDD menor de 5 pontos 
De 8 a menos de 10 H Adequado IDD > ou = 5 e menor que 7 
De 10 a menos de 14 H Superior IDD > ou = 7 e menor que 9 
De 14 a mais horas Excepcional IDD > ou = 9 e menor que 10 
 
Os resultados enquadrados na classificação do quadro acima podem ser observados na 
Figura 1. Antes da análise, cabe informar que a CH Semanal é uma exigência definida em Lei e a 
métrica da CCJ, embora não explicitamente direcionada aos docentes, visa quebrar a estabilidade 
do funcionalismo público para viabilizar a demissão do servidor público por insuficiência de 
 11 
desempenho. Neste ponto, o IDD pode servir de alternativa metodológica para a métrica da CCJ 
porque foca na produtividade, qualidade e interface social ao atender ao princípio constitucional 
da articulação entre as dimensões Ensino, Pesquisa e Extensão. 
As UG devem observar que existe um forte desequilíbrio na alocação da CH Semanal dos 
docentes, gerando uma polarização para aspectos indesejáveis das atividades docentes, aflorado 
nos extremos: Insuficiente e Excepcional. O caminho é avançar para a categoria Adequado, 
reduzir a categoria Superior e eliminar os extremos. Veja que a única categoria em que os 
conceitos andam juntos são as categorias Insuficiente e Adequado. O Excepcional é considerada 
Excessiva, mesmo para os que não desenvolvem atividades de pesquisa e extensão e 
extraordinário para a métrica da CCJ. Todavia, a UG deve focar seu esforço para corrigir o 
problema enquadrado na categoria Insuficiente, porque torna o servidor extremamente 
vulnerável por ambas as métricas. Com relação ao desempenho, todos os docentes atingiram o 
mínimo de pontuação superior a cinco. Todavia, cinco não atingiram a CH Semanal exigida por 
Lei. 
 
Figura 1. CH Semanal e IDD dos docentes do Campus CP do Interior, para o período 2017.2 e 2018.1. 
 
Fonte: Elaboração da CPPD. 
 
3.2 Análise sistêmica dos resultados 
Os resultados obtidos para o Campus CP, com o total de 35 docentes efetivos e que 
exerceram atividades de ensino, pesquisa e/ou extensão nos semestres 2017.2 e 2018.1, estão 
na Figura 2. Cabe informar que, pelos dados da PROGEP, o número de docentes de CP é de 57 
docentes. Portanto, aguardamos os dados enviados pela diretoria do Campus CP para 
finalização do dimensionamento. Os resultados revelam os efeitos do Ensino, Pesquisa e 
Extensão, com os pesos definidos com a aplicação da técnica Análise de Componentes Principais. 
Assim, os pesos apresentaram os seguintes valores: Ensino (49,4%); Pesquisa (35,6%); Extensão 
(8,0%) e Qualificação Profissional (7,0%). Portanto, observa-se, que o Campus CP apresentou 
peso mais alto para a dimensão Ensino, em função do número de disciplinas e de cursos de 
graduação e um curso de pós-graduação. Na pesquisa, o número de publicações e projetos de 
pesquisa apresentaram maior participação relativa, o que põe em destaque os docentes 
engajados em ensino e pesquisa. Contudo, esta é uma análise limitada que a CPPD lança, dada 
a sua função de apenas assessorar a gestão superior, apenas como uma contribuição para que 
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0
0 5 10 15 20 25
Excepcional
Superior
Adequado
Insuficiente
Desempenho do docente
CH Semanal
 12 
as UG possam utilizar no desenvolvimento de suas estratégias e tornarem a gestão mais 
eficiente. 
Além das três dimensões que representam o núcleo das atividades docentes na UFRA e 
de todas as IFES, incluiu-se o índice que define a qualidade do corpo docente, composto a partir 
do grau de qualificação em doutorado, mestrado, especialização e graduação. Os resultados 
revelaram que o Campus analisado apresentou um percentual de mestre e doutores superior a 
90%, ou seja, acima da exigência do MEC que é de 75%. O IQD do Campus CP é considerado 
elevado, em função da maior proporção de doutores. Isto serve de sinal para os demais Campi 
considerarem no Planejamento Tático esta variável. 
Na Figura 2, tem-se o comportamento dos pesos e do valor das variáveis utilizadas na 
estimação do IDD. Com relação à distribuição dos pesos, o valor é mais alto para as variáveis 
Número de Alunos Efetivos por Disciplina e a CH docente, que apresentaram maior poder 
explicativo para a dimensão Ensino. Na dimensão Pesquisa, os maiores pesos estão associados 
às variáveis Número de Projetos, Número de Publicação e Número de Orientações, indicando 
equilíbrio na gestão destas variáveis, porém o valor das variáveis é relativamente baixo e devem 
ser melhorados se a gestão quiser aumentar a produtividade dos docentes. 
 
Figura 2. Distribuição de pesos e valor das variáveis que explicam as dimensões Ensino, Pesquisa, Extensão 
e Qualificação do Campus CP da UFRA, 2017.2 e 2018.1. 
 
Fonte: Elaboração CPPD. 
 
A Dimensão Extensão ainda é pouco estimulada na UFRA, por isso, em CP embora o peso 
sendo alto, o valor da variável ainda é muito baixo. Como a dimensão Ensino é o núcleo que 
condensa o maior esforço da atividade docente nas IFES, seguido das dimensões Pesquisa e 
Extensão, pode-se inferir, mesmo que de forma restrita, que a estratégia de gestão do Campus 
CP necessita de ajustes. A variável HAAL, justifica o peso dado na elaboração dos RADOCs, 
12,60
12,40
12,10
12,30
12,30
11,70
11,60
8,00
7,00
9,72
35,16
1,67
5,11
2,51
0,51
1,47
0,13
4,39
7,274
00 10 20 30 40
Carga horária didática na G e PG por
semana
Número de alunos efetivos na disciplina por
docente
Hora-aula efetiva por aluno e docente
Número de disciplinas Lecionadas
Número total de publicações
Número de projetos de pesquisa
Número de orientações concluídas
Número de projetos de extensão
Índice de qualificação docente
ÍNDICE DE DESEMPENHO DOCENTE - IDD
Valor da Variável
Peso da Variável
 13 
quando se atribui duas horas de trabalho com as atividades que complementam cada hora de 
aula ministrada em sala. 
É importante focar no comportamento da variável número de alunos por disciplina. O 
ideal é atingido quando a evasão e/ou retenção estão dentro dos limites técnicos aceitáveis. É 
importante que o número de alunos por disciplina atinja pelo menos 75% das vagas ofertadas. 
No caso, com raras exceções, o número de alunos efetivos é menor do que o número de vagas 
ofertadas. Quanto menor o número de alunos por disciplina, aumenta-se o efeito econômico e 
social dos recursos públicos alocados na educação. Por isso, é importante que esta variável seja 
observada quando da oferta de disciplinas eletivas e disciplinas especiais. 
4. CONSIDERAÇÃO FINAL 
Os resultados apresentados neste Relatório Parcial, contemplando apenas o Campus 
Capitão Paço, foram fundamentais para validar a metodologia proposta pela CPPD para o 
dimensionamento dos docentes nas Unidades de Gestão da UFRA. Esta metodologia, com 
pequenos ajustes na definição das variáveis, pode ser diretamente aplicada ao dimensionamento 
de técnicos-administrativos, assim como na alocação equitativa dos recursos repassados pelo 
MEC à UFRA entre as UG. 
Como é uma iniciativa pioneira na UFRA, a CPPD demonstra a importância e necessidade 
de se adotar critérios para a racionalidade da gestão por competência,em busca de aumentar a 
eficiência e a eficácia das atividades dos docentes e, por sua vez, alcançar toda UFRA. Acredita-
se, portanto, que essa UG deve iniciar uma avaliação geral dos pontos fracos e ameaças e 
desenvolver estratégias para otimizar os pontos fortes e aproveitar as oportunidades que as 
dimensões avaliadas oferecem. 
Dessa forma, deve-se refletir sobre o comportamento das variáveis que apresentaram 
assimetrias significativas e focar no aumento da produtividade docente a partir do 
compartilhamento das suas experiências de gestão com outras UG da UFRA e/ou de outras IFES 
e adequar à sua realidade. Este exercício cria a expectativa para que, após a revelação do estudo 
completo com todas as UG aflorarem as assimetrias dentro e entre as UG que estão definindo o 
grau de desempenho da UFRA. Ou seja, gera-se um quadro útil para a análise de resultados que, 
de imediato, expõe à comunidade interna e à sociedade quem se destacou no atendimento ao 
desenvolvimento sustentável da Instituição. A incorporação da metodologia como rotina de 
gestão permite-se observar, no futuro, a trajetória percorrida por cada UG. 
Os dados utilizados na elaboração do relatório e estimação do IDD serão disponibilizados 
para UG, para que identifique de forma individualizada por docente seu desempenho e facilite o 
planejamento e tomada de decisão para melhorar os resultados. Todavia, ressaltamos que esse 
resultado não reflete a realidade da UG, uma vez que não foram disponibilizadas as 
informações de 18 docentes pelos dados fornecidos pela PROPLADI e 22 docentes pelos dados 
fornecidos pela PROGEP. 
Caso haja interesse, a CPPD pode ministrar treinamento para repassar a metodologia 
de construção do IDD às Unidades de Gestão, que também pode ser utilizada no 
dimensionamento de técnicos-administrativos e na alocação de recursos, assim como para 
orientar na elaboração dos relatórios técnicos de gestão e na fundamentação de seus pleitos, 
referentes à alocação de vagas para docentes. 
 14 
 
REFERÊNCIAS 
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BRASIL. Ministério da Educação e Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão. Portaria 
Normativa Interministerial n° 22, de 30 de abril de 2007. Diário Oficial da República Federativa 
do Brasil, Brasília, DF, 02 maio 2007. 
BRASIL. Ministério da Educação e Ministério. Portaria no 7.233 de 19 de julho de 2010. Diário 
Oficial da União, Brasília, 20 julho de 2010. 
EMBIRUÇU, M.; FONRTES, C. H.; KALID, R., A. Um modelo para o dimensionamento do corpo 
docente para o apoio à tomada de decisão no planejamento de instituições de ensino superior. 
Produção, v.23, n.1, p.189-204, jan./mar. 2013. 
JOHNSON, R. A.; WICHERN, D. W. Applied multivariate statistical analysis. New Jersey: Prentice-
Hall, 2007. 773p. 
PRESS, S. J. Applied multivariate analysis: using bayesian and frequentist methods of inference. 
New York: Mineola, 2005. 671p. 
REIS, C. Z. T.; FREITAS, A. M. R.; OLIVEIRA, A. R. Modelos de alocação de vagas docentes em uma 
instituição federal de ensino. RBPAE, v.27, n.2, p.223-245, maio/ago. 2011. 
RENCHER, A. C. Methods of multivariate analysis. River Street: John Wiley & Sons, 2002. 708p. 
SANTANA, A. C. Elementos de economia, agronegócio e desenvolvimento local. Belém, PA: 
UFRA, 2005. 
SANTANA, A. C. Estratégias para o desenvolvimento sustentável da UFRA Multicampi na 
Amazônia. Belém: Propladi, 2013. (www.propladi.ufra.edu.br) 
SANTANA, A. C. Planejamento estratégico institucional da UFRA: 2014-2024. Belém: UFRA, 
2014. 119p. http://www.portal.ufra.edu.br/ 
SANTANA, A. C.; GOMES, S. C.; FERNANDES, A. R.; BOTELHO, M. N. Perfil do profissional de 
ciências agrárias formado na Universidade Federal Rural da Amazônia: empregadores, 
graduados e instituições correlatas. Belém: UFRA, 2002. 
SANTANA, A. C.; NOGUEIRA, A. K. M. Relatório de autoavaliação institucional: 2013-2014. 
Belém: UFRA, 2015. 67p. Disponível em: <http://www.propladi.ufra.edu.br/>. Acesso em: 18 fev. 
2017. 
SANTANA, A. C.; SANTANA, A. L. Mapeamento e análise de arranjos produtivos locais na 
Amazônia. Teoria e Evidencia Econômica, v.12, n.1, p.9-34, 2004. 
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Planejamento estratégico de uma universidade federal da Amazônia: aplicação da análise 
fatorial. Revista de Estudos Sociais, v.32, n.2, p.183-204, 2014. 
SANTANA, A. C.; LIMA, H., V.; MORAES, R., I., R. Dimensionamento docente por instituto e 
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http://www.propladi.ufra.edu.br/
http://www.portal.ufra.edu.br/
http://www.propladi.ufra.edu.br/
 15 
APÊNDICE A – DEFINIÇÃO DAS VARIÁVEIS EXPLANATÓRIAS 
 
Tabela A. Equações utilizadas na definição das variáveis explanatórias utilizadas na estimativa do IDD dos 
Institutos e Campi da UFRA, 2017.2 e 2018.1. 
VARIÁVEL EQUAÇÃO 
Carga horária didática do docente na G e PG por semana 𝐶𝐻𝐷𝑘 = (
𝐶𝐻𝐷𝐺𝑘 + 𝐶𝐻𝐷𝑃𝐺𝑘
𝑁𝐷𝑘
) 
Número de alunos efetivos na disciplina por docente 𝑁𝐴𝐸𝐷𝑘 = (
𝑁𝐴𝐿𝑈𝐸𝐹𝐸𝑇𝑘
𝑁𝐷𝑘
) 
Hora-aula efetiva por aluno e docente 𝐻𝐴𝐴𝐿𝑘 = (
𝐶𝐻𝑘
𝑁𝐷𝑘
) 
Número de disciplinas Lecionadas por docente 𝑁𝐷𝐿𝑘 = (
𝑁𝐷𝐼𝑆𝐶𝐿𝐸𝐶𝑘
𝑁𝐷𝑘
) 
Número total de publicações por docente 𝑁𝑇𝑃𝑘 = (
𝑁𝑇𝑃𝑈𝐵𝐿𝑘
𝑁𝐷𝑘
) 
Número de projetos de pesquisa por docente 𝑁𝑃𝑃𝑘 = (
𝑃𝑃𝐸𝑆𝑄𝑘
𝑁𝐷𝑘
) 
Número de orientações concluídas por docente 𝑁𝑂𝐶𝑘 = (
𝑁𝑂𝑅𝐼𝐸𝑁𝑇𝑘
𝑁𝐷𝑘
) 
Número de projetos de extensão por docente 𝑁𝑂𝐶𝑘 = (
𝑁𝑃𝐸𝑋𝑇𝑘
𝑁𝐷𝑘
) 
Número de publicações e atividades por docente 𝑁𝑃𝐸𝑋𝑘 = (
𝑁𝑃𝐸𝑋𝑇𝑘
𝑁𝐷𝑘
) 
Índice de qualificação docente 𝐼𝑄𝐷𝑘 = (
(5𝐷 + 4𝑀 + 3𝐸 + 𝐺)𝑖
(𝐷 + 𝑀 + 𝐸 + 𝐺)𝑖
) 
Fonte: Elaboração CPPD. D = Doutor; M = Mestre; E = Especialista; G = Graduado.