Sistema de Orientação Vocacional Automatizado e Inteligente com Base na Análise dos Microdados do POSCOMP
Desempenho no POSCOMP, Sistema de Orientação Vocacional, processo KDD, Análise Exploratório dos Dados
Os progressos da tecnologia da informação têm o potencial de transformar significativamente a educação, oferecendo metodologias inovadoras que aprimoram o processo de ensino e aprendizagem. No entanto, acompanhar o desenvolvimento dos discentes em sala de aula ou durante o processo acadêmico torna-se uma tarefa desafiadora para instituições de ensino superior. Nesse contexto, o Exame Nacional para Ingresso na Pós-Graduação em Computação (POSCOMP) é uma ferramenta que avalia o conhecimento de candidatos e discentes dos cursos na área da computação, sendo utilizado como critério de avaliação para a admissão em programas de mestrado e doutorado. É fundamental mencionar que os dados do POSCOMP revelam quais áreas de conhecimento do exame os participantes possuem melhor desempenho e quais especialidades são mais comuns para o desenvolvimento de pesquisas na pós-graduação. Estas descobertas colaboram e modernizam os Programas de Pós-Graduação (PPG) em todos os aspectos, além de contribuir para atrair mais alunos qualificados. Além disso, o desempenho do candidato na prova pode revelar um perfil característico de um pesquisador de uma determinada especialidade. Por esse motivo, este trabalho analisa os microdados do POSCOMP, entre 2016 a 2019, por meio de análises estatísticas descritivas e tecnologias do processo de descoberta do conhecimento, para desenvolver um sistema de orientação vocacional automatizado e inteligente capaz de sugerir a especialidade de um participante com base nas notas obtidas em cada área de conhecimento do exame.