Modelo matemático para avaliação de campus sustentável e inteligente
Carregando...
Data
2021-12-21
Autores
Francisco, Ana Carolina Camargo
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Este trabalho apresenta uma metodologia para avaliação de campus sustentáveis e inteligentes, elaborada a partir de sistemas de inferência fuzzy. A abordagem matemática adotada paratem se mostrado muito pertinente para tratar problemas complexos envolvendo informações subjetivas e/ou imprecisas além de, poder trabalhar de forma conjunta com valores quantitativos e qualitativos. Inicialmente é apresentada uma breve introdução sobre o problema, sua motivação e metodologia de pesquisa. Um estudo bibliométrico e uma revisão sistemática do conceito de smart campus, possibilitaram identificar usos e características do termo e áreas às quais está relacionado. Em seguida é apresentada uma definição para smart campus, passando a entendê-lo como campus sustentável e inteligente, que serviu como ponto de partida para a proposta de um conjunto de 91 indicadores, categorizados em nove dimensões e desenvolvidos a partir da revisão da literatura e consultas a especialistas. Um estudo da aderência desses indicadores com os objetivos de desenvolvimento sustentável propostos na Agenda 2030 também foi realizado. Na sequência, é proposto um modelo matemático para o cálculo de um índice, correspondente ao nível de implementação da sustentabilidade e inteligência no campus. O modelo também contempla a geração de índices parciais, um para cada uma das nove dimensões selecionadas. Para levantamento dos dados necessários foi desenvolvido um questionário a ser disponibilizado às universidades que desejem aplicá-lo. O desempenho do modelo foi analisado por meio de um estudo de caso numa Instituição de Ensino Superior particular, localizada no estado de São Paulo. Os resultados mostraram que o modelo proposto possibilita classificar o campus quanto a performance em operar de forma sustentável e inteligente em diferentes dimensões, de forma que uma análise qualitativa de suas ações possa ser realizada e a constante busca pelo aperfeiçoamento possa ser direcionada, se mostrando uma ferramenta eficaz de gerenciamento.
This work provides a methodology for evaluating sustainable and smart campuses. The proposal is based on the fact that fuzzy systems allow a mathematical approach to complex problems involving subjective and/or imprecise information. In addition to being able to work together with quantitative and qualitative values. Initially, a brief introduction about the problem, its motivation, and research methodology is presented. A bibliometric study and a systematic review of the smart campus concept made it possible to identify applications and characteristics of the term and areas to which it is related. Then, a definition for smart campus is presented, coming to understand it as a sustainable and smart campus, which served as a starting point for the proposal of a set of 91 indicators, categorized into nine dimensions and developed from the literature review and experts reviews. A study of the adherence of these indicators to the sustainable development goals proposed in the 2030 Agenda was also carried out. Next, a mathematical model is proposed for calculating an index, corresponding to the level of implementation of sustainability and intelligence on campus. The model also includes the generation of partial indices, one for each of the nine selected dimensions. To collect the necessary data, a questionnaire was developed to be made available for universities that wish to apply it. The performance of the model was analyzed through a case study in a private Higher Education Institution, located in the state of São Paulo. The results showed that the proposed model makes it possible to classify the campus in terms of performance in operating sustainably and intelligently in different dimensions, so that a qualitative analysis of its actions can be carried out and the constant search for improvement can be directed, proving to be an effective management tool.
This work provides a methodology for evaluating sustainable and smart campuses. The proposal is based on the fact that fuzzy systems allow a mathematical approach to complex problems involving subjective and/or imprecise information. In addition to being able to work together with quantitative and qualitative values. Initially, a brief introduction about the problem, its motivation, and research methodology is presented. A bibliometric study and a systematic review of the smart campus concept made it possible to identify applications and characteristics of the term and areas to which it is related. Then, a definition for smart campus is presented, coming to understand it as a sustainable and smart campus, which served as a starting point for the proposal of a set of 91 indicators, categorized into nine dimensions and developed from the literature review and experts reviews. A study of the adherence of these indicators to the sustainable development goals proposed in the 2030 Agenda was also carried out. Next, a mathematical model is proposed for calculating an index, corresponding to the level of implementation of sustainability and intelligence on campus. The model also includes the generation of partial indices, one for each of the nine selected dimensions. To collect the necessary data, a questionnaire was developed to be made available for universities that wish to apply it. The performance of the model was analyzed through a case study in a private Higher Education Institution, located in the state of São Paulo. The results showed that the proposed model makes it possible to classify the campus in terms of performance in operating sustainably and intelligently in different dimensions, so that a qualitative analysis of its actions can be carried out and the constant search for improvement can be directed, proving to be an effective management tool.
Descrição
Palavras-chave
Smart Campus, Desenvolvimento Sustentável, Sistemas de Inferência Fuzzy, Sustainable development, Indicadores biológicos, Indicators (Biology)