Desempenho acadêmico e sistema de cotas : um estudo sobre o rendimento dos alunos cotistas e não cotistas da Universidade Federal do Espirito Santo

A adoção da ação afirmativa denominada cotas nas universidades federais - reserva de vagas para estudantes que tenham cursado integralmente o ensino médio em escolas públicas - continua sendo polêmica, mesmo após a sanção da Lei nº.12.711 de 2012, o que torna oportuna a contribuição aos estudos a respeito da utilização desse sistema nas universidades públicas brasileiras. Este trabalho teve por objetivo estudar o desempenho acadêmico de alunos cotistas do Centro de Ciências Jurídicas e Econômicas e do Centro Tecnológico da Universidade Federal do Espírito Santo – UFES, no período de 2008 a 2013, considerando as duas entradas anuais nos referidos cursos. O presente estudo analisou o aproveitamento acadêmico dos alunos de 15 cursos de graduação ofertados pelos Centros nominados buscando saber em quais cursos e disciplinas existem diferenças significativas de desempenho, a partir do coeficiente de rendimento acadêmico (CRA) e da média final das disciplinas cursadas por alunos cotistas e não cotistas, visando a propor ações institucionais para a redução dessas diferenças. Na pesquisa, de caráter quantitativo, utilizou-se o método estatístico de análise de variância ANOVA. A partir das análises realizadas foi possível inferir a existência de diferenças de rendimento nos cursos de engenharia,principalmente em disciplinas de cálculo e álgebra. O curso de Direito, por sua vez, apresentou diferença significativa de desempenho, não obstante as médias não estarem abaixo do índice necessário para a aprovação. Quando a comparação é feita considerando o sexo, verificou-se no curso de Ciências Econômicas e Ciências da Computação uma disparidade significativa de rendimento em favor dos alunos do sexo feminino cotistas em detrimento dos não cotistas do mesmo sexo.

Roteamento sensível ao contexto em redes de sensores sem fio : uma abordagem baseada em regras de aplicação para o Protocolo RPL

Este trabalho apresenta um serviço de reconfiguração dinâmica para Redes de Sensores sem Fio. O trabalho inclui o projeto e a definição de uma arquitetura conceitual que suporta a coleta de uma variedade de informações contextuais e provê uma abstração alto nível para especificação de roteamento sensível ao contexto através de reconfiguração de métricas de roteamento e parâmetros de comunicação. O objetivo da infraestrutura proposta é possibilitar a criação de regras que adaptem o comportamento da rede em tempo de execução, em função dessas informações contextuais. Uma implementação da arquitetura para o protocolo RPL e o sistema operacional Contiki foi realizada, mostrando a viabilidade da abordagem proposta.

iMap : um mecanismo de inferência para mapas conceituais

Mapas Conceituais são representações gráficas do conhecimento de uma pessoa num dado momento e área de conhecimento. Por sua natureza investigativa, são utilizados como ferramentas de apoio em abordagens pedagógicas que objetivam promover a aprendizagem significativa. No entanto, o processo de avaliação de um mapa tende a ser custoso pois acarreta uma pesada carga de processamento cognitivo por parte do avaliador, já que este precisa mapear os conceitos e relações em busca de nuances de conhecimento alí presentes. Essa pesquisa tem por objetivo aumentar o nível de abstração nas interações entre o avaliador e os mapas conceituais fornecendo uma camada intermediária de inteligência computacional que favoreça a comunicação por meio de perguntas e respostas em linguagem natural, fornecendo ao avaliador ferramentas que lhe permita examinar o conteúdo do mapa conceitual sem exigir deste o mapeamento visual dos conceitos e relações presentes nos mapas avaliados. Uma ferramenta é prototipada e uma prova de conceito apresentada. A análise da arquitetura proposta permitiu definir uma arquitetura final com características que permitem potencializar o uso de mapas conceituais e facilitar diversas operações pedagógicas com estes. Essa pesquisa situa-se na área de investigação de sistemas de perguntas e resposta, aplicando técnicas de processamento de linguagem natural para análise da pergunta e interpretação do mapa conceitual e aplica técnica de inteligência artificial para inferir respostas às perguntas.