Análise visual dos dados educacionais voltada para o estudo de gênero nos cursos de Computação da Universidade de Brasília

Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018.O número de mulheres em cursos de tecnologia vem diminuindo com o passar dos anos, chegando em 2016 a menos de 20% do total do corpo estudantil do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Brasília. A utilização de visualizações auxilia na tomada de decisão para promover a entrada e a permanência de alunas nos cursos e, consequentemente, aumentar o número de mulheres no mercado de trabalho em áreas de tecnologia. Este trabalho emprega técnicas de visualização para analisar e identificar padrões no perfil de meninas nos cursos de graduação da área de tecnologia. Por isso,foram utilizadas técnicas de redução de dimensionalidade (PCA e t-SNE), Mapas de Calor e Gráficos de Coordenadas Paralelas para o processo de análise visual de dados, considerando a situação das estudantes em relação à UnB (ativas, desligadas ou graduadas). As visualizações obtidas revelaram que os dados possuem natureza não linear, sendo possível agrupar as meninas de acordo com a forma de saída. Neste trabalho, foi evidenciada a correlação existente entre as variáveis, sendo analisada mais profundamente a associação entre os períodos de entrada e de saída na Universidade, e a forma de saída desta.The number of women in technology courses has been decreasing over the years, reaching less than 20% of the total student body of the Department of Computer Science of the University of Brasília in the year of 2016. The use of visualization helps in the decision making, to promote the entrance and the permanency of female students in courses, thus increasing the number of women in the labor market in technology areas. This work uses visualization techniques to analyze and identify profile patterns in girls of undergraduate courses in the technology field. Dimensionality reduction tech- niques (PCA and t-SNE), HeatMap and Parallel Coordinates Graphics were used for the visual data analysis process, considering the students situation in relation to UnB (active, disconnected or graduated). The visualizations obtained revealed that the data have a non-linear nature, making it possible to join girls in groups according to their form of leaving the university. In this work, the existing correlations between variables were ev- idenced, being deeper analyzed the association between periods of entrance and leaving in the university and the way of leaving

Desenvolvimento de Módulo de Reconhecimento Facial para Sistema de Informação Acadêmica / Development of Facial Recognition Module for Academic Information System

O reconhecimento facial é uma técnica de biometria baseado na extração das características da face humana buscando nos detalhes as diferenças entre as pessoas. Aplicando a identificação facial em sistemas acadêmicos é possível garantir mais agilidade e segurança. A proposta tem como objetivo concreto o estudo, a definição do modelo e a implementação de um protótipo de identicação facial que auxilia no atendimento a comunidade acadêmica e tem aplicação tanto na Universidade de Brasília quanto em outras universidades. O protótipo visa automatizar o atendimento nas secretarias auxiliando todas as entidades envolvidas, mas principalmente os alunos e funcionários

Análise visual de dados educacionais : um estudo de caso das disciplinas introdutórias de programação da UnB

Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2021.As técnicas de visualização auxiliam na análise e na compreensão de conjuntos de dados, de forma a evidenciar características e padrões de informações. Na literatura, a análise de dados educacionais é empregada em tarefas como predição de performance e identificação de perfis dos estudantes e monitoramento de sistemas educacionais com o objetivo de contribuir para a melhoria da qualidade de ensino. Nas disciplinas introdutórias de computação, evidencia-se o alto número de reprovação e abandono de alunos, o que caracteriza um cenário apropriado para estudo e investigação utilizando técnicas de análise e visualização de dados. Este trabalho estuda e avalia os algoritmos de visualização para que professores e gestores educacionais possam tomar decisões. Os algoritmos foram aplicados em um estudo de caso de três disciplinas introdutórias de computação da UnB, levando em consideração fatores sociais e acadêmicos dos alunos. As visualizações foram avaliadas a partir de um questionário aplicado a professores e gestores educacionais. A partir do resultado, observou-se que os questionados se sentiram mais seguros ao utilizar algoritmos já conhecidos, como o gráfico de pizza e o gráfico de barras. Dentre os selecionados, o diagrama de sankey, o treemap e o gráfico de violino eram os menos conhecidos pelos questionados. Ademais, o gráfico de barras foi o algoritmo em que as informações foram identificadas de forma mais rápida e correta. Por fim, de forma a extrair conhecimento das visualizações selecionadas, foram utilizados os dados dos alunos referentes ao gênero, à forma de entrada no curso e à disciplina cursada.Data visualization techniques supports analysis and understanding of datasets, which emphasize the observation of characteristics and patterns. In the literature, the analysis of educational data is used in tasks such as performance prediction and identification of student profiles, as also monitoring educational systems in order to improve the quality of education. In introductory computing subjects, there is a high number of students who fail and dropout the courses, which makes it an appropriate scenario for using data analysis and visualization techniques. This paper studies visualization algorithms in order to help teachers and educational managers to make decisions that support the learning. The algorithms were applied in a case study of three introductory computing subjects at UnB and were evaluated through a questionnaire applied to teachers and educational managers. The results show that the respondents felt more secure when using familiar algorithms, such as pie chart and bar chart. Among the selected visualization, sankey chart, treemap, and violin chart were the least known by the respondents. Furthermore, the bar chart was the algorithm where the information was identified quickly and correctly most of the time. Finally, in order to extract knowledge from the selected visualizations, student data regarding gender, entrance form to university and subject studied were analysed