Método de Avaliação do Risco de Falha na Aprendizagem Baseada em Projetos via AHP e BBN com vista à melhoria da Qualidade do Ensino da Engenharia

Authors

DOI:

https://doi.org/10.1590/1982-57652025v30id291247

Keywords:

aprendizagem ativa, educação em engenharia, avaliação de riscos

Abstract

A aprendizagem baseada em projetos (PBL) tornou-se uma abordagem proeminente no ensino de engenharia, promovendo o conhecimento profissional dos alunos. No entanto, as universidades geralmente encontram desafios imprevistos com a PBL, o que leva a um retorno aos métodos de ensino convencionais. As complexidades da PBL introduzem inúmeras variáveis, aumentando o risco de fracasso. Este estudo propõe um método para identificar fatores de risco no emprego da PBL para o ensino de alunos de engenharia. Ele envolve a avaliação da probabilidade e do impacto do risco para obter pontuações globais de risco, utilizando a Rede de Crença Bayesiana (BBN) e elaborando respostas para os riscos de alta pontuação. Um estudo de caso validou o método, reunindo dados de várias fontes. Os fatores de risco foram identificados, categorizados e avaliados por meio de uma pesquisa e do Analytic Hierarchy Process (AHP). O BBN e a análise de sensibilidade identificaram riscos de alta probabilidade, permitindo a formulação de ações de resposta. O método proposto aprimora o processo de PBL, oferecendo um processo proativo de mitigação de riscos e percepções sobre o setor educacional que beneficiam professores, alunos e tomadores de decisão

Author Biographies

  • Thiago Piantino da Camara, Catholic University of Petrópolis

    Graduado em Engenharia Civil pela Universidade Católica de Petrópolis (2018); Especialização em Engenharia de Segurança do Trabalho (2022) pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC-MG); Mestrado em andamento de Gestão de Sistemas de Engenharia pela Universidade Católica de Petrópolis (UCP). Atualmente sendo Assessor da Direção Acadêmica das Ciências Humanas e Tecnológica no Centro Universitário Serra dos Órgãos

  • Jose Cristiano Pereira, Catholic University of Petrópolis

    Graduado em Engenharia Mecanica pela Universidade Católica de Petrópolis em 2005. MBA em Gerenciamento de Projetos pela FGV em 2009. Especialização em Engenharia de Produção pela UFJF em 2011. Mestrado em Sistemas de Gestão pela Universidade Federal Fluminense (UFF) em 2012. Doutorado em Engenharia de Produção pela UFF em 2014. Pos doutorado (em curso) no LNCC (Laboratorio Nacional de Computação Científica) e na Universidade de Aveiro (Portugal). Certificações Internacionais: PMP (Project Management Professional) pelo PMI (Project Management Institute), RMP (Risk Management Professional) pelo PMI (Project Management Institute), CQE (Certified Quality Engineer) pela ASQ (American Society for Quality), Proficiency in English pelas Universidades de Cambridge, Michigan e Oxford, DSQR (Designated Supplier Quality Representative) pela GE, DMIR (Designated Manufacturing Inspector Representative) pelo FAA (USA), RCI ( Regulatory Compliance Inspetor) pela GE Aviation (USA). Certificações Nacionais: SPR (Supervisor de Proteção Radiológica) pela CNEN (Comissão Nacional de Energia Nuclear). Desempenhou as funções de Supervisor de Proteção Radiológica, Engenheiro de Qualidade, Coordenador e Gerente da Qualidade na GE Aviation durante 33 anos. Professor nos cursos de Graduação e Mestrado em Engenharia na Universidade Católica de Petropolis (UCP) nas disciplinas Gestão da Qualidade, Gestão de Operações, Gestão de Riscos/Confiabilidade e Técnicas de Otimização. Revisor do Journal of Aerospace Engineering. Revisor do International Journal of Intelligent Systems Technologies and Applications (IJISTA). Revisor do congresso ENEGEP. ORCID: https://orcid.org/my-orcidResearch Gate: https://www.researchgate.net/profile/Jose_Cristiano_Pereira

  • Ercilia de Stefano, Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Federal University

    Professora do quadro permanente no Programa de Pós-graduação em Ambiente Construído - UFJF. Supervisora de alunos de pós-doutorado. Líder do Núcleo de Inteligência Artificial, Tecnologias, Inovação e Empreendedorismo - IA InovA, certificado no CNPq. Professora Adjunta na UFJF. Professora-pesquisadora no NGIME - UFJF. Pesquisadora ad-doc FACEPE. Pós-doutora em Engenharia Civil - UFRJ - COPPE com ênfase em Inteligência Artificial Pós-doutora em Sistemas de Gestão Sustentáveis - UFF. Doutora em Engenharia de Transportes - UFRJ - COPPE com ênfase em Inteligência Artificial. Mestre em Engenharia de Sistemas - UFRJ - COPPE, com ênfase em Inteligência Artificial. MBA em Gestão Estratégica em Comércio Exterior. Especialista Lato Sensu em Gestão Estratégica Pública. Especialista Lato Sensu em Machine Learning e Inteligência Artificial. Especialista Lato Sensu em Direito Administrativo e Gestão de Pessoas no Setor Público .Especialista Lato Sensu em Neuropsicopedagogia. Especialista Lato Sensu em Gerência e Desenvolvimento de Sistemas Orientado a Objetos. Graduada em Matemática. Advogada. Pedagoga. Revisora de revistas e periódicos nacionais e internacionais. Especialista em metodologias ativas de ensino. Principais áreas de atuação: Inovação; Empreendedorismo, Inteligência Artificial; Tecnologias da Informação; IoT; Smart Cities; Urbanismo; Sistemas Inteligentes e Autônomos. 

  • Ana Carolina Rios Coelho, Fluminense Federal University

    Possui graduação em Engenharia Mecânica pelo Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) em 2007 e mestrado e doutorado em Modelagem Computacional pela mesma instituição, respectivamente em 2009 e 2011. Foi professora da Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA), lotada no Instituto de Engenharia e Geociências (IEG) de fevereiro de 2012 à março de 2021. Coordenadora do curso de Engenharia Física do IEG de fevereiro de 2014 a dezembro de 2014. Tutora do Grupo PET do IEG de Maio de 2014 à Setembro de 2017. Desde março de 2021 é Professora Associada no Departamento de Engenharia de Produção de Petrópolis da Universidade Federal Fluminense (UFF). Atualmente, é coordenado do curso de Engenharia de Produção da UFF campus Petrópolis.Tem atuado em Otimização, principalmente nos seguintes temas: criação e modificação de metaheurísticas e otimização de problemas de engenharia. 

  • Natália Fernandes da Motta, Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)Federal University

    Mestranda do Programa de Pós-graduação em Ambiente Construído da Universidade Federal de Juiz de Fora (PROAC-UFJF). Possui graduação em Direito pelo Centro Universitário Serra dos Órgãos - UNIFESO (2019) e pós graduação latu sensu em: (1) Direito Empresarial e (2) Advocacia Extrajudicial. Pós graduanda em (1) LGPD e (2) Direito Civil e Direito Processual Civil. Advogada atuante em Assessoria Jurídica Empresarial e em outras áreas do Direito. Pesquisadora do Núcleo de Inteligência Artificial, Tecnologias, Inovação e Metaverso - IA InovA, certificado pela Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF). Possui interesse em Direito Empresarial, Direito Preventivo e na interface entre o Direito e inovações tecnológicas. 

Published

2025-10-10

Issue

Vol. 30 (2025)

Section

Artigo

License

Copyright (c) 2025 Thiago Piantino da Camara, Jose Cristiano Pereira, Ercilia Stefano, Ana Carolina Rios Coelho, Natália Fernandes da Motta

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How to Cite

Método de Avaliação do Risco de Falha na Aprendizagem Baseada em Projetos via AHP e BBN com vista à melhoria da Qualidade do Ensino da Engenharia. Avaliação: Revista da Avaliação da Educação Superior, Campinas; Sorocaba, SP, v. 30, p. e0250, 2025. DOI: 10.1590/1982-57652025v30id291247. Disponível em: https://submission.scielo.br/index.php/aval/article/view/291247. Acesso em: 19 oct. 2025.