Suporte à Elaboração de Matriz Curricular e Disciplinas com Inteligência Artificial Generativa e Grafos para Cursos de Graduação - Fernandes, Néfi de Medeiros; Batista, Maria da Conceição Moraes; Gouveia, Roberta Macedo Marques; Mello, Rafael Ferreira; Alves, Gabriel (Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2025)
Este trabalho propõe um método para suporte à elaboração de matrizes curriculares, integrando técnicas de Inteligência Artificial Generativa (IAGen), Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Análise de Grafos. A abordagem utiliza embeddings e similaridade de cosseno para identificar disciplinas semelhantes em matrizes universitárias heterogêneas, gerar novas disciplinas por fusão de conteúdos e estruturar o currículo com base em métricas de centralidade (Grau, Betweenness, Closeness). Os resultados demonstram alta similaridade entre disciplinas criadas e as disciplinas originais, com similaridade média de 0,91 e eficácia na integração interdisciplinar. A matriz gerada no estudo de caso para um curso de Ciência de Dados respeitando as diretrizes da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e matrizes existentes de universidades (UFC/UFPB), além de uma estrutura pedagógica coerente, validada por uma estrutura de grafo curricular com 40 disciplinas e 311 conexões, e pela validação das relações entre as disciplinas na matriz.