Um módulo de recomendação de projetos baseado em machine learning para o Sistema de Gestão de TCCs do INE

Abstract

Os alunos dos cursos de Sistemas de informação ou Ciências da Computação da Universidade Federal de Santa Catarina realizam um Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) obrigatório como requisito para a obtenção do diploma. Atualmente o Sistema de Gestão de TCCs do INE/CTC/UFSC proporciona ao aluno de Sistemas de informação ou Ciências da Computação uma busca rápida de possíveis orientadores e seus respectivos interesses em áreas e temas de pesquisa. Apesar dessa possibilidade de busca por parte dos alunos, geralmente os temas propostos são apresentados de forma genérica e abrangente, não permitindo ao aluno saber exatamente o que poderia ser desenvolvido no seu TCC. Alguns professores fazem uso de outras ferramentas, como vídeos e links, explicando e demonstrando os temas de forma mais específica. Por sua vez, para o aluno, há pouco suporte da ferramenta de gestão de TCCs na escolha de um tema para o trabalho. A apresentação mais detalhada de temas por parte dos professores, bem como a possibilidade de uma recomendação de tema ou área, para os alunos, de acordo com as possíveis aptidões e afinidades apresentadas durante o curso de graduação, poderiam facilitar a escolha do tema do TCC e possivelmente melhorar o resultado ao final do TCC. Assim, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um módulo de recomendação de projetos baseado em Machine Learning para o sistema de gerenciamento de TCCs do INE/CTC/UFSC. Um dataset é desenvolvido a partir dos dados de dois diferentes sistemas, o CAGR e o Sistema de Gestão de TCCs do INE, sendo extraídos através de query e logs e organizado manualmente, de acordo com a necessidade. O modelo de Machine Learning é implementado utilizando linguagem de código Phyton em um Jupyter Notebook no ambiente do Google Colab. O módulo é modelado e desenvolvido utilizando, entre outras, a biblioteca FastAi, que facilita a implementação do modelo e integrado ao sistema de TCCs. Uma avaliação inicial do módulo desenvolvido levantou indícios de que o novo módulo é muito útil para os alunos, além de ter uma boa usabilidade e funcionalidade, sendo fácil de usar.