Modelagem matemática para recomendação de orientadores em programas de pós-graduação stricto sensu: uma abordagem baseada na análise de métricas acadêmicas e científicas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Martins, Radi Melo
Orientador(a): Frantz, Fabricia Carneiro Roos
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul
Ijuí
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Orientação Acadêmica; Chatbot; Seleção de Orientadores; Programas de Pós-Graduação; Inteligência Artificial; Modelo Matemático; Sistema de Recomendação; Plataforma Lattes; Análise de Dados Acadêmicos; Escolha Acadêmica; Academic Advising; Chatbot; Advisor Selection; Graduate Programs; Artificial Intelligence; Mathematical Model; Recommendation System; Lattes Platform; Academic Data Analysis; Academic Choice
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11612/7963
Resumo: A escolha de orientadores e programas de pós-graduação stricto sensu é um processo cada vez mais complexo e essencial para o sucesso dos estudantes, exigindo a análise de um vasto volume de dados relacionados a programas, grupos de pesquisa, linhas de investigação, além de fatores como compatibilidade acadêmica, reputação do orientador, produção científica e redes de colaboração. Tradicionalmente, essa decisão é tomada de forma manual e frequentemente baseada em percepções subjetivas e aconselhamentos informais, o que pode resultar em escolhas pouco fundamentadas e desalinhadas com os objetivos acadêmicos e profissionais dos estudantes. Para dar suporte a essa problemática, este trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo matemático e computacional que integra técnicas de ciência de dados para calcular um Índice de Recomendação baseado em indicadores acadêmicos extraídos de currículos da Plataforma Lattes e de outras bases de dados internacionais. Este modelo visa oferecer recomendações objetivas, considerando critérios como produtividade científica, experiência em orientação e alinhamento de áreas de pesquisa. A avaliação do modelo foi realizada por meio de análises estatísticas aplicadas a currículos de docentes, extraídos da Plataforma Lattes, incluindo testes de completude de dados, análise descritiva das métricas, identificação de outliers e avaliação da consistência e robustez dos resultados. Dessa forma, a abordagem proposta busca promover um processo de escolha de orientadores em programas de pós-graduação mais objetivo, fundamentado e alinhado aos objetivos individuais dos estudantes.
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Tradicionalmente, essa decisão é tomada de forma manual e frequentemente baseada em percepções subjetivas e aconselhamentos informais, o que pode resultar em escolhas pouco fundamentadas e desalinhadas com os objetivos acadêmicos e profissionais dos estudantes. Para dar suporte a essa problemática, este trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo matemático e computacional que integra técnicas de ciência de dados para calcular um Índice de Recomendação baseado em indicadores acadêmicos extraídos de currículos da Plataforma Lattes e de outras bases de dados internacionais. Este modelo visa oferecer recomendações objetivas, considerando critérios como produtividade científica, experiência em orientação e alinhamento de áreas de pesquisa. A avaliação do modelo foi realizada por meio de análises estatísticas aplicadas a currículos de docentes, extraídos da Plataforma Lattes, incluindo testes de completude de dados, análise descritiva das métricas, identificação de outliers e avaliação da consistência e robustez dos resultados. Dessa forma, a abordagem proposta busca promover um processo de escolha de orientadores em programas de pós-graduação mais objetivo, fundamentado e alinhado aos objetivos individuais dos estudantes.The selection of academic advisors and stricto sensu graduate programs is an increasingly complex and crucial process for students, requiring the analysis of a vast amount of data related to programs, research groups, research lines, as well as factors such as academic compatibility, advisor reputation, scientific production, and collaboration networks. Traditionally, this decision is made manually and often based on subjective perceptions and informal advice, which can lead to poorly grounded choices misaligned with students’ academic and professional goals. To support this challenge, this project proposes the development of a mathematical and computational model that integrates data science techniques to calculate a Recommendation Index (Índice de Recomendação (IR)) based on academic indicators extracted from Lattes Platform curricula and other international databases. This model aims to provide objective recommendations, considering criteria such as scientific productivity, mentoring experience, and research area alignment. The model validation was conducted through statistical analyses applied to faculty curricula extracted from the Lattes Platform, including data completeness tests, descriptive analysis of metrics, identification of outliers, and evaluation of the consistency and robustness of the results. Thus, the proposed approach seeks to foster a more objective, well-founded, and individualized process for selecting academic advisors and graduate programs.Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do SulIjuíPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e ComputacionalBrasilCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRAOrientação Acadêmica; Chatbot; Seleção de Orientadores; Programas de Pós-Graduação; Inteligência Artificial; Modelo Matemático; Sistema de Recomendação; Plataforma Lattes; Análise de Dados Acadêmicos; Escolha Acadêmica; Academic Advising; Chatbot; Advisor Selection; Graduate Programs; Artificial Intelligence; Mathematical Model; Recommendation System; Lattes Platform; Academic Data Analysis; Academic ChoiceModelagem matemática para recomendação de orientadores em programas de pós-graduação stricto sensu: uma abordagem baseada na análise de métricas acadêmicas e científicasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFTinstname:Universidade Federal do Tocantins (UFT)instacron:UFTORIGINALTese Radi.pdfTese Radi.pdfapplication/pdf3176956http://repositorio.uft.edu.br/bitstream/11612/7963/1/Tese%20Radi.pdfee6ca96f46ad3717b56a11af543efb8cMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.uft.edu.br/bitstream/11612/7963/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTTese Radi.pdf.txtTese Radi.pdf.txtExtracted texttext/plain390084http://repositorio.uft.edu.br/bitstream/11612/7963/3/Tese%20Radi.pdf.txt8a449d47149c75513376addfec64d420MD53THUMBNAILTese Radi.pdf.jpgTese Radi.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1566http://repositorio.uft.edu.br/bitstream/11612/7963/4/Tese%20Radi.pdf.jpgcc9d3ac9c1f90e51383c7a2ebee912acMD5411612/79632025-10-03 08:37:13.41oai:repositorio.uft.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.uft.edu.br/oai/requestcoordbiblio@uft.edu.br||biblioarraias@uft.edu.br || bibliogpi@uft.edu.br || bibliomira@uft.edu.br || bibliopalmas@uft.edu.br || biblioporto@uft.edu.br || biblioarag@uft.edu.br || dirbib@ufnt.edu.br || bibliocca@uft.edu.br || bibliotoc@uft.edu.bropendoar:2025-10-03T11:37:13Repositório Institucional da UFT - Universidade Federal do Tocantins (UFT)false
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