PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA (PPGI)

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA

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Banca de DEFESA: IGOR NÓBREGA DOS SANTOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: IGOR NÓBREGA DOS SANTOS
DATA: 13/12/2019
HORA: 17:00
LOCAL: Auditório
TÍTULO: Proposta de um recomendador de fluxograma personalizado com visualização gráfica das dificuldades das disciplinas baseado em filtragem colaborativa
PALAVRAS-CHAVES: Sistemas de Recomendação, Sistemas de E-learning, Filtragem Colaborativa, Previsão de Notas, Fluxograma
PÁGINAS: 65
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO: Os fluxogramas são construídos com base no Núcleo Docente Estruturante (NDE) que é responsável pela concepção do projeto pedagógico de um curso e podem variar dependendo da aprovação ou reprovação do próprio NDE que utiliza critérios como: a quantidade mínima de créditos por período, a duração do curso, as dependências entre disciplinas. A etapa de construção do fluxograma é de fundamental importância, pois fluxogramas mal formulados podem conter disciplinas mal distribuídas, aumentando o tempo de conclusão do curso, acarretando em maiores gastos financeiros para as universidades. Alunos têm incertezas na escolha de um conjunto de disciplinas ideal em um período, uma vez que eles não sabem, a priori, as dificuldades que enfrentarão em cada uma delas. Diante disso, surge a necessidade do desenvolvimento de sistemas de recomendação de fluxograma personalizados. O presente trabalho propõe o desenvolvimento de um recomendador de fluxograma personalizado utilizando a técnica de filtragem colaborativa com a visualização gráfica do fluxograma. Foram utilizadas cores representativas que alertarão o estudante sobre o nível de dificuldade de cada disciplina. Dessa forma, foi possível fazer uma associação entre as previsões de notas e os níveis de dificuldades para cada uma delas. Foram utilizados os parâmetros: Raiz do Erro Quadrático Médio (Root Mean Square Error, RMSE), Erro Médio Absoluto (Mean Absolute Error, MAE) e a análise da matriz de confusão para testar a eficiência do recomendador. O recomendador de fluxograma foi testado com um conjunto de 298 alunos ativos, do curso de Engenharia de Computação da UFPB, realizando recomendações de disciplinas para todos os períodos do curso, resultando em uma previsão de nota com RMSE de 1,74 e o MAE de 1,33. Além disso, foram obtidos 88,71% de acurácia, 98,52% de especificidade e 54% de sensibilidade. Como possíveis resultados da presente proposta, espera-se a diminuição do risco de reprovação nas disciplinas, uma vez que o aluno terá, de forma antecipada, informações do fluxograma com visualização gráfica sobre as dificuldades das disciplinas através de um fluxograma colorido, podendo assim, planejar melhor a sua dedicação para cada uma delas.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1743917 - THAIS GAUDENCIO DO REGO
Externo ao Programa - 1095991 - DANIELLE ROUSY DIAS DA SILVA
Externo ao Programa - 1971919 - EUDISLEY GOMES DOS ANJOS
Externo ao Programa - 1716289 - JOSE JORGE LIMA DIAS JUNIOR