
Profissionalização do serviço público: análise dos concursos públicos para servidores técnico-administrativos dos institutos federais
Author(s) -
Débora Bruna Alves Almeida,
Thales Fabrício da Costa e Silva,
Jacyara Farias Souza Marques
Publication year - 2020
Publication title -
revista brasileira de administração científica
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
ISSN - 2179-684X
DOI - 10.6008/cbpc2179-684x.2020.003.0014
Subject(s) - political science , humanities , philosophy
O processo de seleção de profissionais para a ocupação dos cargos públicos necessários ao funcionamento das organizações públicas se constitui como um passo fundamental para a adequada prestação dos serviços ofertados por estas instituições, visto que a atuação de profissionais capacitados constitui uma variável fundamental para que a organização alcance sua missão. Assim, é de suma importância a realização de pesquisas que investiguem se as seleções empregadas pelas instituições estão realmente possibilitando a escolha dos melhores profissionais. Neste sentido, este trabalho objetiva verificar de que forma são realizados os concursos públicos dos Institutos Federais de Educação, Ciência e Tecnologia (IFs) para provimento dos cargos da carreira Técnico-Administrativa em Educação (TAE), quanto às fases de realização e às áreas de conhecimento exigidas nas provas. Para tanto, compararam-se os concursos de IFs de sete estados do Nordeste (Ceará, Maranhão, Paraíba, Pernambuco, Piauí, Rio Grande do Norte e Sergipe) realizados entre os anos 2015 e 2018. Através de uma pesquisa documental, foram identificadas as principais diferenças e semelhanças nos concursos públicos realizados por estas instituições e discutiu-se os possíveis impactos deste cenário. Os resultados apontam que a maioria dos IFs apresenta modelos de seleção de servidores TAE com características similares, o que reforça a ideia de rede de ensino e de melhor fluxo de servidores entre as instituições. No entanto, isso não pode ser considerado um padrão, pois alguns IFs utilizam modelos de seleção destoantes dos principais modelos adotados.