Divulgação - Defesa Nº 190
Aluno: Weverton Fernandes de Medeiros Melo
Título: “Desenvolvimento de um Modelo de Análise de Desempenho Acadêmico em Relação a Atitude em STEM”.
Orientador: Prof. Alexandre Magno Andrade Maciel
Coorientador: Prof. Rodrigo Lins Rodrigues
Data-hora: 07/Março/2019 (14:00h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – SALA I-5
Resumo:
“A ciência possui um papel fundamental na sociedade moderna principalmente devido a sua contribuição para o crescimento econômico e desenvolvimento tecnológico. Países com grande influência econômica, como é o caso dos Estados Unidos da América (EUA), investem fortemente em ciência e tecnologia, possibilitando grandes avanços dos quais são improváveis por países que não investem com a mesma finalidade. Essa forte relação de investimento acaba se tornando mais evidente pois, atualmente, presenciamos países regredindo em seus níveis de evolução científica devido à falta de capital destinado para investimento. Dentre as várias razões para preocupação com as condições da ciência está na inadequação que a educação em STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) se encontra, principalmente nas relações entre quantidade e qualidade, e desigualdade na distribuição nos níveis sociais. A realidade do Brasil é bastante preocupante, pois quando comparado a outros países desenvolvidos, este não apresenta bons indicadores de formação de STEM. Se aprofundarmos esta realidade ao estado de Pernambuco encontramos uma situação ainda mais alarmante, e.g. entre 2005 e 2015, as notas em matemática e português só aumentaram 8% e 11%, respectivamente. Ainda neste contexto, é possível apontar uma piora quando constatado uma alta demanda no setor de STEM seguido de uma baixa formação de cientistas, principalmente de qualidade. Quando busca-se mensurar a atitude de estudantes com relação a área de STEM, encontram-se uma escassez de instrumentos. Portanto, este trabalho possui como objetivo propor um modelo de análise de desempenho acadêmico de estudantes em áreas STEM, baseando-se nas atitudes e vivência do aluno, logo após entrar na universidade, buscando entender as causas de uma performance acadêmica positiva ou negativa. Para isso, foram criadas bases de dados relacionadas as disciplinas com indicadores STEM, e estas foram submetidas a análises com algoritmos de Inteligência Computacional (IC). Os algoritmos selecionados foram Árvore de Decisão, Random Forest e Regressão Logística. Os resultados obtidos são satisfatórios e dão indícios que a atitude em relação à STEM, mensurada através da escala pode refletir em um possível despenho acadêmico futuro.”
O Programa
