Uma Análise Comparativa dos Perfis Feminino e Masculino nos Cursos de Computação do Brasil

• Alice Barbosa IFCE
• Helen Abdala IFCE
• Érica Gallindo IFCE
• Reinaldo Braga IFCE
• Carina Oliveira IFCE

DOI: https://doi.org/10.5753/wics.2021.15962

Resumo

Nos últimos anos, o percentual de matrículas de estudantes do sexo feminino no ensino superior se manteve levemente superior ao do sexo masculino. Porém, o cenário é diferente quando se analisa somente as matrículas em cursos de computação: as matrículas de estudantes do sexo feminino são bem inferiores às do masculino. Buscando evidenciar nuances da questão abordada, este trabalho realiza uma análise do conjunto de ingressantes em cursos de computação no Brasil no período de 2010 a 2017. O propósito é comparar, sob vários aspectos, o perfil feminino e masculino, como o ingresso por ano, situação de matrícula, etnia e distribuição regional. As disparidades de gênero apontadas reforçam a necessidade de mais ações e discussões na temática.

Palavras-chave: Perfil, Análise, Ciência da Computação

Referências

Faceli, K., Lorena, A. C., Gama, J., and de Carvalho, A. C. P. L. F. (2011). Inteligência Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. Rio de Janeiro: LTC.

Gallindo, d. L. (2016). IFCE em Números: Ferramenta para Suporte às Ações de Permanência e Êxito Discente. https://www.cgu.gov.br/sobre/institucional/concursos/concurso-de-boas-praticas/praticas/tp-03-ifce.pdf. [Acesso em: 17-Mar-2021].

IFCE (2017). Plano Estratégico para Permanência e Êxito dos Estudantes do IFCE. https://ifce.edu.br/proen/ensino/plano-de-permanencia-e-exito.pdf. [Acesso em: 18-Mar-2021].

INEP (2017). Metodologia de Cálculo dos Indicadores de Fluxo da Educação Superior. Disponível em [link]. Acesso em: 17-Mar-2021.

INEP (2019). Censo da educação superior 2019. Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Nacionais Anísio Teixeira (INEP).[link][Acesso em:2-Abr-2021].

LinkedIn (2020). Emerging Jobs Report Brazil. https://business.linkedin.com/content/dam/me/business/en-us/talent-solutions/emerging-jobs-report/Emerging_Jobs_Report_Brazil.pdf. [Acesso em: 2-Abr-2021].

NCWIT (2021). National Center for Women & Information Technology. Disponível em <https://www.ncwit.org/resources/numbers>. [Acesso em: 03-Abr-2021].

Oliveira, C., Oliveira, K., Barbosa, A., Ferreira, H., and Neta, M. L. (2019). Projeto DIVAS: desenvolvimento de ações socioeducativas para inclusão, desmistificação e empoderamento da mulher em tecnologias da informação e comunicação. Conexões - Ciência e Tecnologia, 13(5):44–54.

Toasa, R., Maximiano, M., Reis, C., and Guevara, D. (2018). Data visualization techniques for real-time information — a custom and dynamic dashboard for analyzing surveys’ results. In Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI).