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Tipo: Dissertação
Título: Análise de dados e de sentimentos para melhoria de resultados em Sistemas de Avaliação Institucional
Autor(es): Gustavo Kataoka
Primeiro orientador: Amaury Antonio de Castro Junior
Resumo: Este trabalho tem como objetivo desenvolver melhorias no Sistema de Avaliação Institucional da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Para isso, foi realizado um levantamento junto aos seus utilizadores com o intuito de descobrir as necessidades e oportunidades de melhoria a serem implementadas no sistema. O levantamento revelou duas necessidades, sendo a primeira a automação de um relatório que é realizado com uso de planilha, e a segunda a implementação de um classificador de respostas textuais fornecidas por respondentes do sistema. Além da reunião com os utilizadores, uma revisão sistemática da literatura foi realizada para investigar se as melhorias desejadas são comuns a outras instituições e quais foram as técnicas e métodos empregados na sua resolução. A pesquisa bibliográfica revelou que, nas análises textuais, algumas instituições utilizam inteligência artificial e técnicas de aprendizagem de máquina. Este trabalho, por sua vez, apresenta, como melhoria para o sistema, o desenvolvimento do Relatório de Ações e o analisador de sentimentos utilizando o BERT. Um relatório de Séries Temporais descoberto na RSL foi incluído como melhoria desenvolvida neste trabalho. Com a implementação destas melhorias no sistema espera-se tornar a rotina de trabalho dos seus utilizadores mais eficiente e produtiva, auxiliando-os na tomada de decisão.
Abstract: This work aims to develop improvements in the Institutional Assessment System of the Federal University of Mato Grosso do Sul. To this end, a survey was carried out among its users with the aim of discovering the needs and opportunities for improvement to be implemented in the system. The survey revealed two needs, the first being the automation of a report that is carried out using a spreadsheet, and the second the implementation of a classifier of textual responses provided by system respondents. In addition to the meeting with users, a systematic literature review was carried out to investigate whether the desired improvements were common to other institutions and what techniques and methods were used to resolve them. The bibliographical research revealed that, in textual analysis, some institutions use artificial intelligence and machine learning techniques. This work, in turn, presents, as an improvement to the system, the development of the Action Report and the sentiment analyzer using BERT. A Time Series report discovered in RSL was included as an improvement developed in this work. With the implementation of these improvements in the system, it is expected to make the work routine of its users more efficient and productive, helping them in decision making.
Palavras-chave: Sistemas de Avaliação Institucional
País: Brasil
Editor: Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Sigla da Instituição: UFMS
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8647
Data do documento: 2024
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