MÉTODOS DE PREVISÃO PARA INSERÇÃO DE ALUNOS NO COMPLEXO ESCOLAR EVANGÉLICO Nº62M REVERENDO EDUARDO MOREIRA KUENYE, MOÇÂMEDES-ANGOLA
DOI:
https://doi.org/10.47820/recima21.v6i1.6889Palavras-chave:
Métodos. Previsão. Métodos De Previsão. Inserção De Alunos.Resumo
O presente artigo tem como tema: Métodos de previsão para inserção de alunos no Complexo Escolar Evangélico Nº62M “Reverendo Eduardo Moreira Kuenye; Moçamedes-Angola”. A previsão constitui o ponto de partida para o processo de planeamento de toda a actividade futura, tomada de decisão e controlo em qualquer organização. A investigação foi desenvolvida no Complexo Escolar Evangélico Nº62M “Reverendo Eduardo Moreira Kuenye”, cujo objectivo geral foi desenvolver e implementar um método de previsão eficaz e equitativo que optimize a alocação de alunos. Para o alcance do objectivo geral, propõem-se os seguintes objectivos específicos: Colectar e analisar dados históricos relacionados à procura de alunos, matriculas anteriores e padrões de admissão para identificar tendências e padrões; Identificar as variaveis-chave que afectam a inserção de alunos, como localização, desempenho académico, necessidades especiais e preferencia dos pais; Utilizar o modelo para optimizar a inserção de alunos em salas de aulas e turmas, considerando a capacidade das instalações e disponibilidade de recurso, e fazer uma proposta de metodologia para aperfeiçoar o processo de previsão para a inserção dos alunos nas classes de entrada. Os resultados apresentados ressaltam a necessidade de se trabalhar nos métodos de previsão para inserção de alunos, isto servirá de grande importancia para as escolas. A metodologia da pesquisa é de caracter descritivo e exploratório e aprofundamentos bibliográficos.
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Referências
ALMEIDA, P. A previsão como ferramenta de adaptação pedagógica nas escolas. São Paulo: Editora Educacional, 2020.
ALMEIDA, S. A. A eficácia dos métodos de ensino e sua influência no aprendizado. São Paulo: Editora Acadêmica, 2016.
ANDRADE, R.. A importância da previsão educacional no contexto escolar. Educação e Gestão, 2017.
BISHT, Dinesh C. S.; RAM, Mangey. Recent Advances in Time Series Forecasting, London: CRC Press, 2022. DOI: https://doi.org/10.1201/9781003102281
BOX, E.; JENKINS, M.; REINSEL, C. Time series analysis: forecasting and control. 3. ed. Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1994.
BOX, G. E. P.; JENKINS, G. M.; REINSEL, G. C.; LJUNG, G. M. Time series analysis: Forecasting and control. 5. ed. [S. l.]: Wiley, 2015.
BROCKWELL, P. J.; DAVIS, R. A. Time series: Theory and methods. 2. Ed. [S. l]: Springer, 1991. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-0320-4
CAIADO, J. Métodos de Previsão em Gestão Com Aplicações em Excel. Lisboa: Edições Sílabos, Lda, 2011.
CARDOSO, L. Previsão educacional e o planeamento escolar. Revista Brasileira de Educação, 2015.
CARVALHO, M. M. Gestão da cadeia de suprimentos: Conceitos, estratégias, práticas e casos. São Paulo: Atlas, 2012.
CERVO, A. L. Metodologia científica. 5. ed. São Paulo: Prentice Hall, 2012.
CHAVES, M. Métodos de previsão e a tomada de decisões no setor público e privado. Gestão & Políticas Públicas, 2012.
CORRAR, L. J.; THEÓFILO, C. R. Análise multivariada para os cursos de administração, ciências contábeis e economia. São Paulo: Atlas, 2004.
CORRÊA, H. L.; GIANESI, I. G. N.; CAON, M. Planeamento, programação e controle da produção: MRP II/ERP: Conceitos, uso e implementação. 5. Ed. São Paulo: Atlas, 2006.
COSTA, J. Desafios na implementação de métodos de previsão no contexto angolano. Estudos Angolanos de Educação, 2020.
CRESWELL, J. W. Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches. 4. Ed. New York: SAGE Publications, 2014.
DAVIS, M. M.; AQUILANO, N. J.; CHASE, R. B. Fundamentals of operations management. 4. Ed. New York: McGraw-Hill, 2001.
ESTEVES, T. Modelos de previsão de carga de curto prazo. 2003. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Elétrica) – Faculdade de Engenharia de Elétrica, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2003.
FERNANDES, C. Incerteza e erros nos métodos de previsão em Angola. Economia & Previsão, 2019.
FOGLIATTO, S. Previsão da procura. Porto Alegre: UFRGS, 2003. p. 01-62. Disponível em: http://www.producao.ufrgs.br/.
FREITAS, A. R. A comunicação transparente na educação: Elementos fundamentais para a confiança e apoio familiar. São Paulo: Editora da Universidade, 2021.
FUSCO, J. P. A.; SACOMANO, J. B. Planeamento e controlo da produção: Teoria e prática. Porto Alegre: Cengage Learning, 2007.
GIL, A. C. A análise percentual em pesquisas educacionais. São Paulo: Atlas, 2017.
GIL, A. C. Métodos e técnicas de pesquisa social. 6. Ed. São Paulo: Atlas, 2008.
GILLILAND, M. Is forecasting a waste of time. [S. l.: s. n.], 2017.
GOMES, M. Alto custo e complexidade dos métodos de previsão em Angola. Revista de Infraestrutura e Transporte, 2020.
HANKE, E.; WICHERN, W.; REITSCH, G. Business forecasting. 7. Ed. New York: Prentice Hall, 2001.
HANKE, J. E.; WICHERN, D. W. Business forecasting. 9. Ed.). São Paulo: Pearson, 2009.
HYNDMAN, R. J.; ATHANASOPOULOS, G. Forecasting: principles and practice. 3rd ed. [S. l.: s. n.], 2021.
KOTLER, P. Administração de marketing. 10 Ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2000.
KUSTERS, D. Analise preditiva e previsão da demanda. São Paulo: Editora Senac, 2023.
LAKATOS, E. M., & MARCONI, M. A. Fundamentos de metodologia científica. 7. Ed. São Paulo: Atlas, 2010.
LAKATOS, E. M.; MARCONI, M. A. Fundamentos de metodologia científica. 5. Ed. São Paulo: Atlas, 2001.
LAKATOS, E. M.; MARCONI, M. A. Fundamentos de metodologia científica. 6. Ed. São Paulo: Atlas, 2010.
LEVINE, R. A.; MARKMAN, E. M.; HOLLAN, D. W. Data-driven decision making in educational settings. New York: Springer, 2020.
LIBÂNEO, J. C. Didática. 3. Ed. Rio de Janeiro: Cortez, 2013.
LIMA, M. C. Transparência nos processos pedagógicos e administrativos. São Paulo: Editora Educativa, 2013.
MARCONI, A.; LAKATOS, M.. Metodologia científica. 4. Ed. São Paulo: Atlas, 2004.
MELO, A. O papel dos métodos de previsão no planeamento educacional em Angola. Educação em Foco, 2018.
MONTGOMERY, D. C.; PECK, E. A.; VINING, G. G. Introduction to linear regression analysis. 5. Ed. [S. l.]: Wiley, 2012.
MORETTIN, A.; TOLOI, M. (2004). Análise de séries temporais. São Paulo: Edgard Blücher, 2004.
NEUMAN, W. L. Social research methods: Qualitative and quantitative approaches. 8. Ed. São Paulo: Pearson, 2019.
NEVES, J. Investigação científica. São Paulo: Atlas, 2006.
NUNES, A. B.; PEREIRA, S. R.; SILVA, J. A. Analise e previsão de séries temporais: Métodos e aplicações. São Paulo: Atlas, 2009.
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