Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques

A conquista da igualdade de genero esta diretamente atrelada ao empoderamento da mulher, que, por sua vez, caminha ao lado da educacao formal e consequente profissionalizacao. Para tanto, deve-se investir na adesao feminina em todos os campos do saber, sendo maior o desafio da inclusao na area de Tecnologia da Informacao e Comunicacao (TIC), desmistificando o tradicional pensamento que costuma associar a area de ciencias exatas a uma suposta "vocacao masculina". Neste contexto, este trabalho tem como objetivo principal apresentar o projeto "DesenvolvImento de acoes socioeducatiVas para inclusao, desmistificAcao e empoderamento da mulher em tecnologiaS da informacao e comunicacao" (DIVAS), que atua em duas linhas principais: (i) desmistificando as TICs para estudantes de ensino fundamental, medio e superior da regiao de Aracati-CE; (ii) combatendo a evasao e retencao de mulheres no curso de Bacharelado em Ciencia da Computacao do IFCE Campus Aracati. Inicialmente, sao apresentados dados quantitativos e qualitativos que contextualizam a relevância da proposta. Em seguida, e apresentada a metodologia detalhada do projeto, para que possa auxiliar professores, pesquisadores, instituicoes de educacao ou financiadores interessados em realizar iniciativas semelhantes. Os resultados do presente artigo fortalecem as instituicoes (educacionais, governamentais etc) e contribuem para a mudanca na percepcao do papel da mulher na sociedade, incentivando e promovendo projetos educacionais, sociais, de direitos humanos e/ou de justica com foco no empoderamento da mulher dentro e fora das TICs.

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Projeto divas: desenvolvimento de ações socioeducativas para inclusão, desmistificação e empoderamento da mulher em tecnologias da informação e comunicação

This article presents a case study that sought to identify profiles of students with potential for evasion in a community university through the application of the Knowledge Discovery in Database (DCBD) process. The data were collected and refer to undergraduate students enrolled in the second semester of 2016. Data were mined applying the data classification task, using the J48 algorithm and the decision tree technique. The results obtained showed an accuracy of 90%, and it is possible to identify profiles of students evading the Higher Education Institution (HEI) in their campuses and courses. Resumo: Este artigo apresenta um estudo de caso que buscou identificar perfis de alunos com potencial de evasão em uma universidade comunitária através da aplicação do processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados(DCBD). Os dados analisados foram coletados e referem-se a alunos de graduação regularmente matriculados no segundo semestre de 2016. O dados foram minerados aplicando a tarefa de classificação de dados, utilizando a técnica de árvores de decisão através do algoritmo J48. Os resultados alcançados apresentaram acurácia de 90%, sendo possível identificar perfis de alunos evasores da Instituição de Nível Superior (IES) em seus campi e cursos. 1 Introdução A evasão escolar é um tema complexo e que está interferindo na gestão universitária por todo o Brasil, principalmente em Instituições de Nível Superior (IES) privadas e comunitárias (RIBEIRO, 2015). Corroborando Costa et al. (2015), afirmam que um grave problema enfrentado pelas universidades brasileiras é o aumento da Evasão escolar. Nesse sentido, este artigo aborda está temática que segundo diversos estudos (JOHANN, 2012; COSTA et al., 2015; RIBEIRO, 2015; FIGUEIREDO E SALLES, 2017), é um grande desafio a ser superado na Educação Universitária. Para auxiliar as IES a superar este desafio, técnicas de mineração de dados Educacionais foram utilizadas em vários estudos (MANHÃES et al., 2011; COSTA et al., 2015; PRABHA, SHANAVAS, 2014) permitindo identificar níveis e grupos de alunos, além de perfis de alunos evasores, gerando informação para apoio para gestores destas instituições (PRABHA, SHANAVAS, 2014). DOI: 10.5753/cbie.wcbie.2017.624 624 Anais dos Workshops do VI Congresso Brasileiro de Informática na Educação (WCBIE 2017) VI Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE 2017)

Identificando o perfil de evasão de alunos de graduação através da Mineração de dados Educacionais: um estudo de caso de uma Universidade Comunitária

Meaningful work that gives one a sense of purpose is of great importance to young people who are entering the workforce, especially women. They are even willing to earn less money, provided that they work at a meaningful job. Only 17.9% of computer science graduates are female. More women might enter this field if they are made aware of the meaningful nature of the work. Computer science is an ideal major for students who want to improve the world and make it a better place. The authors examine the literature, and demonstrate how numerous areas including health care, education, the military, environmental studies, and crime prevention are being transformed by technology, especially newer technologies such as artificial intelligence and machine learning.

Machine Learning and Meaningful Careers: Increasing the Number of Women in STEM

Studies have reported that there is a gender disparity wherein women do not study equally to men in bachelor’s degrees in science, technology, engineering, and math (STEM) areas, although they lead the race of having a better terminal efficiency rate in higher education. This research explores engineering students’ math anxiety and math self-efficacy levels, aiming to determine if there is a gender gap for this specific population. Data were collected from 498 students using adapted items from existing surveys. These items were translated to Spanish, and validity tests were used to establish content validity and reliability. A multivariate analysis of variance (MANOVA) was used to determine possible differences between male and female math anxiety and math self-efficacy levels. Male engineering students reported higher self-efficacy and lower math anxiety levels, and this difference was shown to be significant according to the MANOVA results. Findings of this research could help engineering educators to better understand how their students feel when they are practicing and performing math-related activities and what type of strategies could be designed when aiming to ameliorate female students’ math anxiety feelings.

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Mathematics Anxiety and Self-Efficacy of Mexican Engineering Students: Is There Gender Gap?

O alto indice de evasao em cursos de tecnologia e um desafio enfrentado por muitas instituicoes de ensino. Por isso, identificar os estudantes em situacao de risco de evasao e relevante para que possam ser realizadas acoes de incentivo a permanencia e exito. Este trabalho apresenta uma proposta para predicao de evasao considerando informacoes academicas e socioeconomicas de estudantes. Em particular, uma das etapas da proposta engloba a aplicacao de algoritmos de Aprendizagem de Maquina. Um estudo de caso e apresentado considerando uma base de dados de 8 anos de um curso Tecnico em Informatica do IFCE. Os resultados demonstram a eficacia da proposta, alcancando 97,97% de taxa de acerto na previsao da situacao dos estudantes.

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Uma proposta para predição de risco de evasão de estudantes em um curso técnico em informática

Emotions influence all aspects of human behavior. All of these aspects shape people's lives, directly impacting their ways of life. Some diseases are directly linked to emotions. Among them, depression is one of the diseases with the greatest impact on society. Hence, faced with this problem, the objective of this study is to present a context-aware solution based on text mining for gestational depression prevention. This system uses text mining to analyze documents filled from pregnant women in order to identify their feelings through natural language processing techniques and probabilistic algorithms. As a case study, the analyzed texts were obtained from forms answered by pregnant women. The model performance is evaluated using metrics associated with the confusion matrix. The results show that the proposed model has achieved a reliable performance in all metrics, mainly when classifying new cases. Thus, the results obtained by the model can be used as support to health professionals in monitoring high-risk pregnancies.

Recommender System for Postpartum Depression Monitoring based on Sentiment Analysis

In the early 1990s, cyberfeminism emerged as an area of knowledge to discuss the connection between gender and technology. According to UNESCO, women are underrepresented in the field of science, technology, engineering, and mathematics and less than a third of women worldwide work in scientific research and development. However, this number has grown and this reality is constantly changing. In this context, using business intelligence techniques, this study analyzes data from the computer and information and communication technology market to characterize the impact of the performance of women in these areas. It is expected to show that this performance in the highlighted fields is still a challenge in Brazil. Based on this hypothesis, results indicates that public policies must be focused on the base, i.e., to encourage young women to work in STEM areas. This study could encourage policymakers to find solutions to the challenges presented in this research.

Critical Examination Using Business Intelligence on the Gender Gap in Information Technology in Brazil

Nos últimos anos, o percentual de matrículas de estudantes do sexo feminino no ensino superior se manteve levemente superior ao do sexo masculino. Porém, o cenário é diferente quando se analisa somente as matrículas em cursos de computação: as matrículas de estudantes do sexo feminino são bem inferiores às do masculino. Buscando evidenciar nuances da questão abordada, este trabalho realiza uma análise do conjunto de ingressantes em cursos de computação no Brasil no período de 2010 a 2017. O propósito é comparar, sob vários aspectos, o perfil feminino e masculino, como o ingresso por ano, situação de matrícula, etnia e distribuição regional. As disparidades de gênero apontadas reforçam a necessidade de mais ações e discussões na temática.

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Uma Análise Comparativa dos Perfis Feminino e Masculino nos Cursos de Computação do Brasil

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Erica L. Gallindo

Papers

Uma proposta para predição de risco de evasão de estudantes em um curso técnico em informática

Recommender System for Postpartum Depression Monitoring based on Sentiment Analysis

Critical Examination Using Business Intelligence on the Gender Gap in Information Technology in Brazil

Uma Análise Comparativa dos Perfis Feminino e Masculino nos Cursos de Computação do Brasil

Critical Examination using Business Intelligence on the Gender Gap in Information Technology in Brazil