Análise do Comportamento Histórico do Perfil de Gênero em Cursos de Computação na UFSC
Resumo
Este trabalho analisa o perfil de estudantes de cursos de computação na UFSC, comparando com os comportamentos reportados de inversão de maioria de gênero feminino em outros cursos de computação e com dados gerais de estudantes na área no Brasil. Além disso, são discutidos aspectos relacionados a raça nos cursos avaliados. O mapeamento do perfil de estudantes na instituição alvo permite planejar ações e politicas mais eficientes para aumentar a inclusão feminina na área de tecnologia da informação.
Palavras-chave:
Mulheres, Tecnologia, Sistemas de Informação, Ciências da Computação
Referências
Cursino, A. and Martinez, J. (2021). Análise estatística descritiva e regressão da inserção das mulheres nos cursos de ti nos anos de 2009 a 2018. In Anais do XV Women in Information Technology, pages 21–30, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.
Fayyad, U. M., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., and Uthurusamy, R., editors (1996). Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. American Association for Artificial Intelligence, USA.
SAAD (2017). Gênero na instituição-anônima: Dados da comunidade universitária, [Online; accessed 28-agosto-2021].
Santos, C. M. (2018). Por que as mulheres “desapareceram” dos cursos de computação? [link]. [Online; accessed 31-maio-2021].
Steiner, M. T. A., Soma, N. Y., Shimizu, T., Nievola, J. C., and Neto, P. J. S. (2006). Abordagem de um problema médico por meio do processo de KDD com ênfase à análise exploratória dos dados. Gestão & Produção, 13(2):325–337.
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Steiner, M. T. A., Soma, N. Y., Shimizu, T., Nievola, J. C., and Neto, P. J. S. (2006). Abordagem de um problema médico por meio do processo de KDD com ênfase à análise exploratória dos dados. Gestão & Produção, 13(2):325–337.
Publicado
31/07/2022
Como Citar
SELL, Lígia; MEINHARDT, Cristina.
Análise do Comportamento Histórico do Perfil de Gênero em Cursos de Computação na UFSC. In: WOMEN IN INFORMATION TECHNOLOGY (WIT), 16. , 2022, Niterói.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2022
.
p. 179-184.
ISSN 2763-8626.
DOI: https://doi.org/10.5753/wit.2022.222847.
