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Desenvolvimento do Banco de Preços e Análise Estatística no Projeto CÉOS
No full textSeminário de Iniciação Científica e Tecnológica.
Universidade Federal de Santa Catarina.
Centro Tecnológico.
Departamento de Informática e estatísticas.Fruto de uma colaboração com o Ministério Público de Santa Catarina (MPSC), o Projeto CÉOS foi idealizado para enfrentar o desafio de gerenciar e analisar um vasto e crescente volume de dados sobre licitações, serviços e processos. A missão do projeto é otimizar a gestão interna e, principalmente, identificar e mitigar potenciais irregularidades através da aplicação de análise de dados, modelos de linguagem (LLMs) e Inteligência Artificial.
Na iniciativa existe o desenvolvimento do módulo do Banco de Preços, um módulo analítico integrado. Esta ferramenta oferece uma visão clara sobre o valor atual de mercado de produtos e seu comportamento histórico. Foi projetada para funcionar como um mecanismo de comparação, permitindo que gestores identifiquem padrões, monitorem flutuações de preços e, consequentemente, detectem sinais de sobrepreço ou fraude em processos licitatórios. As funcionalidades implementadas incluem a exibição de estatísticas descritivas e a representação gráfica da série histórica de valores.
Outra frente de atuação do projeto consiste na extração estruturada de informações de notas fiscais. Essa atividade é estratégica para a construção de um dataset ouro, destinado ao treinamento de um LLM para automatizar a coleta de dados futuramente. O trabalho inicial concentrou-se na categoria de medicamentos, com a extração manual e assistida por regex de campos essenciais como princípio ativo, concentração, quantidade, volume e tipo.
Para alimentar o Banco de Preços com dados acionáveis, foram implementados códigos para o cálculo de estatísticas descritivas básicas (média, valores máximo e mínimo) sobre os dados extraídos. Essas estatísticas, apuradas em janelas temporais de 6 e 12 meses, fornecem uma base quantitativa essencial para as análises comparativas do módulo
Análise de perfil, desempenho e provas do ENADE do curso de Sistemas de Informação da UFSC
Get PDFTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Sistemas de Informação.O Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes (ENADE) é obrigatório para concluintes a cada três anos e serve como uma ferramenta crucial para avaliar a qualidade das instituições de ensino superior. Ele fornece base para o cálculo de outros indicadores importantes para o Ministério da Educação (MEC) avaliar a qualidade do ensino, bem como para mostrar a qualidade dos cursos à sociedade. Este estudo tem como foco o perfil dos concluintes do curso de Sistemas de Informação (SIN) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) que participaram do ENADE nos anos de 2008, 2011, 2014, 2017 e 2021, com ênfase em variáveis como gênero, raça/cor, idade e uso de políticas de ação afirmativa. Adicionalmente, analisa o desempenho do curso nesses anos e identifica os principais temas abordados nos exames, relacionando-os ao currículo do SIN. Os resultados indicam um perfil predominantemente masculino, branco e jovem, sugerindo menor adesão às políticas de inclusão. O desempenho médio do curso permanece próximo à média nacional, sendo Banco de Dados, Engenharia de Software e Redes de Computadores as disciplinas mais comuns no campo de conhecimento específico. A análise revela a interconexão entre os objetos de conhecimento e o currículo do curso, bem como tópicos como Ciência, Tecnologia e Sociedade; Ética, Democracia e Cidadania; e Relações de Trabalho no componente de educação geral. A maioria das disciplinas do currículo está vinculada a pelo menos um objeto de conhecimento abordado nas provas, e aquelas que não estão diretamente relacionadas são, em sua maioria, do componente de educação geral e estão presentes na vida universitária por meio de atividades extracurriculares ou como tópicos de pesquisa e estudo dentro das disciplinas do curso. Considerando que a UFSC é uma universidade de excelência, priorizando educação de qualidade e diversidade, e precisando tomar decisões informadas com base em dados, esta análise serve como uma ferramenta para gerar conhecimento que pode ser usado por autoridades competentes. Ela também fornece uma base para discutir tópicos e conduzir reflexões aprofundadas sobre seus resultados.The National Student Performance Exam (ENADE) is mandatory for graduating students every three years and serves as a crucial tool for assessing the quality of higher education institutions. It provides a basis for calculating other indicators that are important for the Ministry of Education (MEC) to evaluate teaching quality, as well as for showcasing the quality of courses to society. This study focuses on the profile of graduating students in the Information Systems (SIN) course at the Federal University of Santa Catarina (UFSC) who participated in ENADE in the years 2008, 2011, 2014, 2017, and 2021, with an emphasis on variables such as gender, race/color, age, and the use of affirmative action policies. Additionally, it analyzes the course’s performance in these years and identifies the main topics covered in the exams, relating them to the SIN curriculum. The results indicate a predominantly male, white, and young profile, suggesting lower adherence to inclusion policies. The course’s average performance remains close to the national average, with Database, Software Engineering, and Computer Networks being the most common subjects in the specific knowledge field. The analysis reveals the interconnectedness between the knowledge objects and the course curriculum, as well as topics such as Science, Technology, and Society; Ethics, Democracy, and Citizenship; and Labor Relations in the general education component. Most of the curriculum subjects are linked to at least one knowledge object covered in the exams, and those that are not directly related are mostly from the general education component and are present in university life through extracurricular activities or as research and study topics within course subjects. Considering that UFSC is a university of excellence, prioritizing quality education and diversity, and needing to make informed decisions based on data, this analysis serves as a tool for generating knowledge that can be used by relevant authorities. It also provides a basis for discussing topics and conducting in-depth reflections on its results
Desempenho no SISU por Gênero em cursos de computação: O que revelam os dados?
Get PDFTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Sistemas de Informação.Ao longo da existência dos cursos de computação da UFSC, observou-se uma baixa representatividade feminina. Esse fator motivou esta pesquisa, cujo propósito foi utilizar metodologias de análise de dados para compreender padrões relacionados ao gênero e ingresso em cursos de computação em escala nacional. Utilizando dados do Sistema de Seleção Unificada (SISU) de 2018 a 2023, o trabalho examinou o perfil de candidatos e aprovados nesses cursos, além de investigar os padrões de migração entre estados e o impacto de políticas afirmativas no ingresso de mulheres. O estudo explorou os perfis tanto dos candidatos aprovados quanto daqueles que não obtiveram acesso, destacando variáveis como gênero, região de origem e os efeitos da migração na busca por ingresso no ensino superior.
Os resultados revelaram um panorama ainda predominantemente masculino nos cursos de Ciência da Computação, Engenharia de Computação e Sistemas de Informação, mas com sinais consistentes de ampliação da presença feminina. A proporção de mulheres entre os candidatos cresceu de 21,65% para 24,87% no período analisado, representando um crescimento de 3,22 pontos percentuais, enquanto entre os aprovados o aumento foi ainda mais pronunciado, saltando de 16,62% para 21,45% com crescimento de 4,83 pontos percentuais. A análise das políticas afirmativas demonstrou que o sistema de cotas consolidou-se como principal mecanismo de diversidade, representando 55,38% das aprovações contra 44,62% da ampla concorrência, com taxa de conversão superior de 9,42% comparada aos 9,07% da ampla concorrência e maior proporção feminina de 19,17% contra 16,77% na ampla concorrência.
Quanto à mobilidade estudantil, identificou-se que 23,6% dos aprovados estudam fora do estado de origem, com mulheres apresentando taxa ligeiramente superior de 25,0% comparada aos 23,3% dos homens, diferença de 1,6 pontos percentuais. O desempenho no ENEM confirmou diferenças de gênero consistentes mas moderadas, com hiato médio de 27,6 pontos favorável aos homens, apresentando variação temporal entre 18,4 pontos em 2023 e 33,9 pontos em 2019, com tendência de redução de 13,3 pontos entre 2018 e 2023. A análise regional evidenciou disparidades estruturais marcantes, com as notas mais altas concentradas no Sudeste com média de 597,7 pontos e Sul com 587,4 pontos, enquanto o Norte registrou 564,0 pontos e o Nordeste 569,9 pontos. O gap de gênero mostrou-se mais acentuado em regiões de menor IDH com diferença de 25,4 pontos comparado aos 21,3 pontos em regiões de IDH alto.
O estudo forneceu uma visão atualizada sobre a participação feminina nesses cursos, contribuindo para comparações regionais e evidenciando que as desigualdades observadas são fundamentalmente estruturais, relacionadas à qualidade diferenciada da educação básica e à distribuição desigual das oportunidades educacionais entre regiões do país. Os achados subsidiam o desenvolvimento de políticas que promovam a diversidade e incentivem a representatividade de gênero, com especial atenção às disparidades regionais identificadas na análise
Dados e Diversidade: Análise Estatística das Questões Raciais nos Cursos de Sistemas de informação e Ciência da Computação da UFSC
Get PDFTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Sistemas de Informação.A diversidade racial no ensino superior brasileiro tem sido impulsionada por políticas
públicas de inclusão, como o sistema de cotas, mas ainda enfrenta desafios significati-
vos relacionados à permanência e à conclusão de estudantes negros, especialmente
em cursos da área tecnológica. Este trabalho investiga os fatores que influenciam a
trajetória acadêmica de estudantes negros nos cursos de Sistemas de Informação e
Ciência da Computação da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), com base
em dados do Relatório de Monitoramento e Avaliação da Política de Enfrentamento
ao Racismo, elaborado pela Pró-Reitoria de Ações Afirmativas e Equidade (PROAFE).
A pesquisa adota uma metodologia quantitativa fundamentada no processo de Kno-
wledge Discovery in Databases (KDD), que compreende as etapas de coleta, limpeza,
transformação e exploração dos dados institucionais. As análises foram conduzidas
com o uso das bibliotecas Pandas, NumPy e Matplotlib em ambiente Python, permi-
tindo a criação de gráficos e tabelas que descrevem padrões de ingresso, permanência
e conclusão. Foram aplicados testes estatísticos, como Shapiro-Wilk, Kruskal–Wallis
e Post-hoc de Dunn a fim de verificar diferenças significativas entre grupos raciais e
cursos em variáveis como idade média de ingresso, gênero, categoria de ingresso,
origem geográfica, situação de matrícula e tempo médio de formação. Os resultados e
discussões revelam assimetrias expressivas entre estudantes brancos, pretos e pardos,
tanto em termos de ingresso quanto de trajetória acadêmica. Identificou-se uma con-
centração menor de estudantes negros nos cursos analisados e taxas mais elevadas
de evasão, associadas a fatores socioeconômicos e institucionais. Ao articular esses
achados às políticas afirmativas e às ações institucionais da universidade, o estudo
contribui para o aprimoramento das estratégias de inclusão, permanência e equidade
racial nos cursos de tecnologia da UFSC.Racial diversity in Brazilian higher education has been driven by public inclusion poli-
cies, such as the quota system, yet it still faces significant challenges related to the
retention and graduation of Black students, particularly in technology programs. This
study investigates the factors that influence the academic trajectories of Black students
in the Information Systems and Computer Science programs at UFSC, based on data
from the Monitoring and Evaluation Report of the Policy to Combat Racism, developed
by PROAFE. The research adopts a quantitative methodology grounded in the Knowl-
edge Discovery in Databases (KDD) process, comprising the stages of data collection,
cleaning, transformation, and exploration. Analyses were conducted using Python and
its Pandas, NumPy, and Matplotlib libraries, enabling the creation of graphs and tables
that describe patterns of admission, persistence, and completion. Statistical tests such
as Shapiro-Wilk, Kruskal–Wallis and Dunn Post-hoc were applied to verify significant
differences between racial groups and courses in variables such as average admission
age, gender, admission category, geographic origin, enrollment status, and average
completion time. The results and discussions reveal marked asymmetries between
White, Black, and Brown students, both in terms of access and academic trajectories.
The findings indicate a lower concentration of Black students in the analyzed programs
and higher dropout rates associated with socioeconomic and institutional factors. By
articulating these results with the university’s affirmative action policies and institutional
initiatives, the study contributes to improving strategies for inclusion, retention, and
racial equity in UFSC’s technology programs
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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