Uma Abordagem para Orquestração do Conhecimento como Suporte ao Planejamento Curricular em Ciência da Computação
Resumo
Este artigo apresenta uma abordagem para Orquestração do Conhecimento Curricular em Ciência da Computação baseado nas matérias (Categorias de Conhecimento) do Currículo Referência para a Ciência da Computação e em estruturas curriculares de cursos de graduação. Para isso, de forma semiautomática, as disciplinas das estruturas curriculares são categorizadas em uma das Categorias de Conhecimento, com isso é possível mensurar a representatividade de cada Categoria e identificar as possíveis relações de dependências entre elas. Um estudo de caso foi realizado com 457 disciplinas, possibilitando identificar, no contexto dos 7 cursos de bacharelado em Ciência da Computação utilizados, a representatividade das Categorias de Conhecimento e, além disso, as relações de dependência entre elas.
Referências
Barbosa, A. F. (2016). Uma abordagem para orquestração do conhecimento com suporte ao planejamento e avaliação curricular em ciência da computação. Dissertação de Mestrado, Universidade Federal de Campina Grande.
da Silva, P. A. Cavalcante, P. S. (2016). Orquestrando processos didáticos com design thinking. In Anais dos Workshops do V Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE). Uberlândia, Minas Gerais.
Feldman, R. Sanger, J. (2007). Text Mining Handbook: Advanced Acpproaches in Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press, New York, NY, USA.
Filatro, A. (2008). Design Instrucioinal na Prática. Pearson Education do Brasil, 1a edição.
INEP (2014). Portaria inep no 238, de 02 de junho de 2014. Disponível em: [link]. Acessado: 31 mar. 2018.
Joint Task Force on Computing Curricula, A. f. C. M. A. Society, I. C. (2013). Computer Science Curricula 2013: Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Computer Science. ACM, New York, NY, USA. 999133.
Marshall, L. (2014). A grapf-based framework for comparing curricula. Dissertação de Mestrado, University of Pretoria. Disponível em: [link]. Acessado em 30 mar. 2018.
Oliveira, I. V. P. D., Gomes, A. S., Brito, J. A., Filho, I. J. M. (2017). Learning orchestration in distributed learning environments scenarios. In 2017 12th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), pages 1–4.
SBC (2005). Currículo de referência da SBC para cursos de graduação em bacharelado em ciência da computação e engenharia de computação. Disponível em: [link]. Acessado: 31 mar. 2018.
Witten, I. H. Frank, E. (2005). Data mining : practical machine learning tools and techniques. Elservier, San Francisco, CA.
