Análise, otimização e acompanhamento de um serviço de psicologia universitário: uma abordagem baseada em ciência de dados

Autores

  • Fabio Lobato Universidade Federal do Oeste do Pará
  • Milena Poça Universidade Federal do Oeste do Pará
  • Viviane Canto Universidade Federal do Oeste do Pará

DOI:

https://doi.org/10.36428/revistadacgu.v15i27.561

Palavras-chave:

Serviço de Psicologia, Gestão Pública, Ciência de Dados, Mineração de Textos, Psicologia Educacional

Resumo

É inegável a correlação positiva entre saúde mental e desempenho acadêmico. Apesar disso, é patente a escassez de recursos destinados à promoção da saúde mental, sobretudo no contexto universitário.. Destarte, faz-se imperativo a otimização dos parcos recursos a fim de potencializar o impacto das ações neste cenário. Considerando que a Universidade Federal do Oeste do Pará é exemplo desta problemática, com duas psicólogas de referência à frente do Núcleo de Psicologia (NUPSI) da instituição, responsável pela promoção de saúde mental para um público de mais de 8.000 usuários, entre estudantes da graduação e pós graduação; o presente estudo reporta o uso de ciência de dados para otimizar as ações do setor, definindo políticas públicas estudantis mais adequadas para uma Universidade multicampi, localizada no interior da Amazônia, especificamente nas regiões do baixo Amazonas e Tapajós. Usando uma abordagem similar à pesquisa-ação, com fases diagnóstica, prescritiva e segmental, sendo que em todas, foram utilizadas técnicas de análise exploratória e visualização de dados, bem como mineração de textos. Os resultados alcançados, tangíveis e intangíveis, geraram impacto positivo, não só no NUPSI, mas extrapolando para outros setores da instituição. O método de trabalho reportado é escalável, pode ser aplicado a outras Universidades.

Downloads

Os dados de download ainda não estão disponíveis.

Biografia do Autor

  • Fabio Lobato, Universidade Federal do Oeste do Pará

    Fábio Manoel França Lobato, Professor Adjunto no Instituto de Engenharia e Geociências (IEG) da Universidade Federal do Oeste do Pará (Ufopa). Possui graduação em Engenharia da Computação (2010), mestrado (2011) e doutorado (2016) em Engenharia Elétrica com ênfase em Computação Aplicada pela Universidade Federal do Pará. No doutorado, fez estágio sanduíche na University of Kent (Reino Unido). Realizou pesquisas de pós-doutoramento na Universidad Del País Vasco (2018. Tem experiência de pesquisa, desenvolvimento tecnológico e inovação na área de Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: Inteligência Artificial, Análise de Redes Sociais, Gestão de Relacionamento com Clientes e Tecnologias Sociais. Coordena o Laboratório de Computação Aplicada (http://laca-ufopa.com.br/) e é líder do Grupo de Estudo e Pesquisa em Computação Aplicada (GREP.ComPA-UFOPA).

  • Milena Poça, Universidade Federal do Oeste do Pará

    Possui graduação em Psicologia (2014) e aprimoramento Profissional em Psicologia Clínica - Abordagem Psicanálise (2015) pela Universidade da Amazônia - UNAMA,  especialização em Gestão Pública com Ênfase em Desenvolvimento de Pessoas (2017) pelo Instituto de Formação Profissional e Superior da Escola de Governança Pública do Estado do Pará - ISEG/EGPA, Formação Clínica na Abordagem sócio-histórica (em andamento) pelo Instituto de Psicologia sócio-histórica de Natal/RN - IPSH, Atualmente é Psicóloga de referência do Núcleo de Psicologia da Universidade Federal do Oeste do Pará - UFOPA. Tem especial interesse em Psicologia Educacional Escolar, Psicologia Sócio-Histórica e gestão, avaliação e monitoramento de políticas públicas.

  • Viviane Canto, Universidade Federal do Oeste do Pará

    Possui graduação em Psicologia (2012) com ênfase em Psicologia Clínica, Especialista em Psicopedagogia Clínica e Institucional (2016), com interesse em Psicologia Educacional Escolar e Psicologia Sócio-Histórica, Formação Clínica na Abordagem sócio-histórica (em andamento) pelo Instituto de Psicologia sócio-histórica de Natal/RN - IPSH, Atualmente é Psicóloga de referência do Núcleo de Psicologia da Universidade Federal do Oeste do Pará - UFOPA.

Referências

ANDIFES. V Pesquisa Nacional de Perfil Socioeconômico e Cultural dos (as) Graduandos (as) das IFES - 2018. Brasília, DF: ANDIFES, 2019. Disponível em: https://www.andifes.org.br/wp-content/uploads/2019/05/V-Pesquisa-Nacional-de-Perfil-Socioeconomico-e-Cultural-dos-as-Graduandos-as-das-IFES-2018.pdf. Acesso em: 18 jul. 2022.

BAAYEN, R. H. Word frequency distributions. Springer Science & Business Media, 2001.

BIRD, S; KLEIN, E; LOPER, E. Natural language processing with Python: analyzing text with the natural language toolkit. " O'Reilly Media, Inc.", 2009.

BLEI, D. M; NG, A. Y; JORDAN, M. I. Latent dirichlet allocation. Journal of machine Learning research, v. 3, n. Jan, p. 993-1022, 2003.

EVANS, T. M. et al. Evidence for a mental health crisis in graduate education. Nature biotechnology, v. 36, n. 3, p. 282-284, 2018.

PARK, K. O; WILSON, M, G; LEE, M. S. Effects of social support at work on depression and organizational productivity. American journal of health behavior, v. 28, n. 5, p. 444-455, 2004.

TALEVI, D. et al. Mental health outcomes of the CoViD-19 pandemic. Rivista di psichiatria, v. 55, n. 3, p. 137-144, 2020.

WIRTH, R; HIPP, J. CRISP-DM: Towards a standard process model for data mining. In: Proceedings of the 4th international conference on the practical applications of knowledge discovery and data mining. 2000. p. 29-39.

XIONG, J. et al. Impact of COVID-19 pandemic on mental health in the general population: A systematic review. Journal of affective disorders, v. 277, p. 55-64, 2020.

Downloads

Publicado

07/07/2023

Edição

v. 15 n. 27 (2023): Revista da CGU, 27,jan-jun/2023

Seção

Ciência de Dados na Administração Pública: Desafios e Oportunidades (compl.)

Licença

Copyright (c) 2023 Revista da CGU

Creative Commons License
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.

A Revista da CGU segue a  uma Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY), que permite o uso e compartilhamento dos trabalhos publicados, desde que se atribua crédito aos autores e fontes. Os conteúdos publicados até 2019 contam com permissão genérica para uso e compartilhamento com indicação obrigatória de autoria e fonte.

Ressaltamos alguns pontos essenciais e não exaustivos relacionados:

  • A submissão da contribuição implica compromisso de não a submeter a outro periódico e autoriza, caso aprovado, a sua publicação.
  • A submissão da contribuição implica também que os autores concordam com a publicação, sem que disso resulte remuneração, reembolso ou compensação de qualquer natureza.
  • Os trabalhos publicados são de responsabilidade dos autores, não representando, necessariamente, a opinião da Revista da CGU.
  • A responsabilidade por eventuais plágios, fraudes ou imprecisões são de responsabilidade dos autores.
  • O responsável pela submissão declara, sob as penas da Lei, que a informação sobre a autoria do trabalho é absolutamente completa e verdadeira.

Destacam-se, ainda, os demais itens relacionados às Políticas Editoriais, em especial sobre a Missão e Escopo, Ética da Publicação, Processo de Avaliação pelos Pares e Política de Acesso Livre.

Como Citar

Análise, otimização e acompanhamento de um serviço de psicologia universitário: uma abordagem baseada em ciência de dados. Revista da CGU, [S. l.], v. 15, n. 27, 2023. DOI: 10.36428/revistadacgu.v15i27.561. Disponível em: https://revista.cgu.gov.br/Revista_da_CGU/article/view/561.. Acesso em: 3 maio. 2024.

Artigos Semelhantes

1-10 de 227

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)