ÁLGEBRA LINEAR NUMÉRICA ALEATORIZADA PARA A DETECÇÃO COMPUTACIONAL DE FALHAS NA AVALIAÇÃO EXTERNA DE INSTITUIÇÕES DE ENSINO SUPERIOR DE ANGOLA: ALGORITMOS EM PYTHON DE AUTORIA PRÓPRIA E UM MÉTODO EXPERIMENTAL ORIGINAL EM APOIO AO INAAREES
DOI:
https://doi.org/10.63330/sasciencesv6n2-226Palavras-chave:
Álgebra linear numérica aleatorizada, Angola, Avaliação externa, Detecção de anomalias, Ensino de engenharia, Ensino superior, Garantia da qualidade, INAAREES, PythonResumo
O desafio educacional da África deslocou-se da questão quantitativa para uma crise aguda de qualidade. Em Angola, o Instituto Nacional de Avaliação, Acreditação e Reconhecimento de Estudos do Ensino Superior (INAAREES) realizou, entre 2023 e 2026, cinco ciclos de avaliação externa abrangendo 671 programas de estudo; destes, 253 (37,7%) não obtiveram acreditação — uma evidência empírica do déficit de qualidade do subsistema. No entanto, o crescente volume de indicadores coletados em cada ciclo de avaliação torna a análise puramente manual lenta, dispendiosa e sujeita a erros. Este artigo propõe, pela primeira vez em Angola, a aplicação da álgebra linear numérica aleatorizada (RandNLA) para a detecção computacional de falhas em avaliações externas do ensino superior. Apresentamos um modelo matricial original de avaliação externa (programas × indicadores), quatro algoritmos em Python desenvolvidos pelos autores — SRVD, RSDF, DICA-R e um Índice de Risco de Falha (IRF) — e um método experimental próprio utilizando uma matriz sintética de 671 × 14, calibrada com dados agregados oficiais do INAAREES e contendo 60 falhas inseridas artificialmente (conhecidas a priori). Os resultados demonstram que o SRVD iguala o ótimo de Eckart-Young (desvio máximo de 0,003 pontos percentuais) com acelerações de até 37,9 vezes em matrizes grandes; o detector híbrido RSDF+DICA-R identificou todas as 60 falhas no corte dos 60 primeiros resultados (precisão de 100%; AUC-PR = 0,976); e o IRF apresenta uma correlação de r = 0,633 com a taxa real de falha institucional. Uma análise específica dos programas de engenharia — a área avaliada na fase STEM (4ª fase) — evidencia a robustez do sistema nacional de garantia da qualidade. A aleatorização oferece, assim, um instrumento de triagem viável, escalável e auditável para as comissões de avaliação externa.
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