Curso de Sistemas de Informação - CUNTINS
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Navegando Curso de Sistemas de Informação - CUNTINS por Orientador "SIQUEIRA, Elton Sarmanho"
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Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Análise do impacto socioeconômico no desempenho acadêmico de alunos da UFPA Campus de Cametá do curso de Bacharelado de Sistemas de Informação(2026-02-12) LEÃO, Edilson de Leal; SIQUEIRA, Elton Sarmanho; https://lattes.cnpq.br/6836143760585970; https://orcid.org/0000-0002-2199-1910Este estudo investiga como variáveis socioeconômicas influenciam o desempenho acadêmico de estudantes do curso de Bacharelado em Sistemas de Informação da Universidade Federal do Pará (UFPA), considerando os polos de Cametá, Limoeiro e Oeiras. O objetivo principal consistiu no desenvolvimento de um dashboard educacional interativo que integrasse dados socioeconômicos, coletados por meio de questionário, e registros institucionais obtidos a partir de registros institucionais, possibilitando análises exploratórias e a identificação de padrões relevantes para a gestão acadêmica, Adotou-se uma abordagem quantitativa aplicada, envolvendo a coleta de dados por formulário online, o tratamento e a consolidação das informações utilizando a linguagem de programação Python e a biblioteca pandas, o desenvolvimento do dashboard com o framework Streamlit e a realização de análises descritivas e inferenciais, incluindo correlação de Pearson e comparações por polo, gênero e período letivo. Os indicadores de desempenho acadêmico utilizados foram o Coeficiente de Rendimento Geral (CRG) e o Coeficiente de Rendimento Parcial por Período Letivo (CRPL), calculados de acordo com as normas institucionais da UFPA. Os resultados indicam a existência de relações entre a renda familiar e os indicadores de desempenho acadêmico, bem como variações significativas entre polos e grupos de gênero, além de evidências de maior propensão à desistência associada a dificuldades financeiras. O dashboard mostrou-se uma boa ferramenta de apoio `a tomada de decisão, permitindo a identificação de grupos de estudantes em situação de risco e subsidiando intervenções institucionais. Como contribuição, o estudo apresenta um caso prático de integração entre dados socioeconômicos e acadêmicos em um contexto regional, oferecendo subsídios para o aprimoramento de políticas de permanência e apoio estudantil em instituições públicas de ensino superior.Trabalho de Curso - Graduação - Artigo Acesso aberto (Open Access) Assistente de ensino baseado em um modelo de linguagem de grande escala brasileiro(2024-11-27) MORAES, Augusto Nonato; SIQUEIRA, Elton Sarmanho; http://lattes.cnpq.br/6836143760585970; https://orcid.org/0000-0002-2199-1910Contexto: O uso de Assistentes de Ensino em IA (AE-IA) no contexto educacional visa apoiar aprendizado de estudantes em disciplinas complexas, em que existe dificuldade de assimilação de conceitos interdisciplinares e necessidade de respostas rápidas e precisas. Problema: Estudantes enfrentam barreiras ao estudar disciplinas que exigem conhecimento prévio em múltiplas áreas, resultando em dificuldades de compreensão, afetando negativamente no percurso acadêmico dos alunos. Solução Proposta: Propõe-se um AE-IA baseado no modelo de linguagem brasileiro Sabiá 2.0, com mecanismos de Verificação Rápida, Expansão e Correção de Erros, para aprimorar sistema de perguntas e respostas. Teoria de SI: Este trabalho fundamenta-se na Teoria da Aprendizagem Social, que explora como indivíduos adquirem conhecimento em contextos de interação mediada por tecnologias. Essa teoria é aplicável ao uso de AE-IA, que funcionam como mediadores do aprendizado, promovendo a aquisição de conhecimento e facilitando a compreensão de conceitos complexos. Método: A metodologia é Design Science Research, com abordagem descritiva e análise quantitativa, realizando prova de conceito e avaliação prática com usuários. O sistema foi implementado em um ambiente educacional e testado quanto ao desempenho e a satisfação dos alunos. Sumarização dos Resultados: O sistema apresentou alta taxa de satisfação na qualidade das respostas, porém revelou limitações em tempo de resposta para consultas usando modelo, sugerindo melhorias na otimização da API. Contribuições e Impacto na área de SI: Este estudo contribui para área de SI ao demonstrar como modelos de IA podem melhorar ensino e suporte ao aluno, propondo uma solução robusta e adaptável para ambientes de aprendizado.