StudyPlan: um software para recomendação personalizada de planos de estudo
Resumen
No cenário da educação superior em Ciência da Computação, discentes enfrentam desafios, como a sobrecarga de atividades extracurriculares, que podem prejudicar o desempenho acadêmico. Neste trabalho, propomos o StudyPlan, um software que recomenda planos de estudo personalizados, considerando o perfil do estudante, visando o sucesso acadêmico. Para avaliar o software, realizamos um estudo empírico, comparando a recomendação gerada por especialistas com a gerada pelo StudyPlan. Como resultado, a mediana das acurácias dos cinco cenários foi de 0,7 e a mediana das precisões 0,9. Assim, há evidências de que o StudyPlan é capaz de recomendar corretamente disciplinas, mesmo que não recomende todas as possíveis.
Citas
Coutinho, E., Bezerra, J., Bezerra, C. I. M., and Moreira, L. O. (2018). Uma análise da evasão em cursos de graduação apoiado por métricas e visualização de dados. In Anais do XXIV Workshop de Informática na Escola, pages 31–40. SBC.
Engestrom, Y., Miettinen, R., and Punamaki, R.-L. (1999). Perspectives on activity theory. Cambridge University Press.
Hamim, T., Benabbou, F., and Sael, N. (2021). Survey of machine learning techniques for student profile modeling. iJET, 16(4):136–151.
Henderson, A. (2002). Interaction design: Beyond human-computer interaction. Ubiquity, 2002(March).
Inep, Diretoria de Estatísticas Educacionais, C.-G. d. C. d. Q. e. T. d. I. (2023). Painel de estatísticas do censo da educação superior. [link].
James, G. (2013). An introduction to statistical learning.
Morrow, T., Hurson, A. R., and Sarvestani, S. S. (2017). A multi-stage approach to personalized course selection and scheduling. In 2017 IEEE IRI conference, pages 253–262. IEEE.
Paz, F. and Cazella, S. (2017). Identificando o perfil de evasão de alunos de graduação através da mineração de dados educacionais: um estudo de caso de uma universidade comunitária. In Anais dos Workshops do CBIE, volume 6, page 624.
Prodanov, Cleber Cristiano de Freitas, E. C. (2013). Metodologia do trabalho científico: métodos e técnicas da pesquisa e do trabalho acadêmico-2ª Edição . Editora Feevale
SBC (2021). Educação Superior em Computação - Estatísticas – 2021. Disponível em: [link].
Seabra, R. D. and Mattedi, A. P. (2017). Levantamento do perfil de estudantes ingressantes nos cursos de computação da universidade federal de itajubá: um estudo socioeconômico e cultural. Revista de Sistemas e Computação-RSC , 7(1).
Skiena, S. S. (2008). The Algorithm Design Manual. Springer, second edition.
Susmaga, R. (2004). Confusion matrix visualization. In Intelligent Information Processing and Web Mining: Proceedings of the International IIS: IIPWM ‘04 Conference held in Zakopane, Poland, May 17–20, 2004, pages 107–116. Springer.
Valente, M. T. (2020). Engenharia de Software Moderna: Princípios e Práticas para Desenvolvimento de Software com Produtividade.
Walker, M., Takayama, L., Landay, J., and Leila (2002). High-fidelity or low-fidelity, paper or computer choosing attributes when testing web prototypes. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, 46.
Êrica Carmo, Isabela Gasparini, E. O. (2022). Identificação de trajetórias de aprendizagem em um curso de graduação e sua relação com a evasão escolar. In Anais do XXXIII SBIE, pages 323–333, Porto Alegre. SBC.
