A professora Patrícia Takaki Neves, da Universidade Estadual de Montes Claros (Unimontes), concluiu o curso de especialização em Computação Aplicada à Educação, oferecido pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP) em São Carlos (SP), na modalidade a distância. O Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) desenvolvido por ela recebeu o Prêmio de Menção Honrosa, entregue pela instituição promotora a especialização.
O Trabalho de Conclusão de Curso de Patrícia Takaki teve como tema “Predição de reprovação na educação a distância: um estudo comparativo”. O curso foi coordenado pelo professor Seiji Isotani, um expoente pesquisador com reconhecimento internacional por suas pesquisas em Inteligência Artificial Aplicada à Educação, Mineração de Dados Educacionais, Gamificação na Educação, Ontologias, Dados Abertos, entre outras temáticas.
“Esta premiação foi um importante reconhecimento da qualidade da pesquisa desenvolvida e um grande incentivo para dar prosseguimento aos estudos sobre a Mineração de Dados Educacionais. Foi uma experiência muito prazerosa, desafiadora e reveladora das potencialidades desta área de pesquisa”, afirma a professora Patrícia Takaki Neves. “As ferramentas computacionais têm o potencial de apoiar as decisões educacionais de diversas formas”, completa.
Graduada nos cursos de Ciências da Computação e Biologia da Universidade Estadual de Montes Claros, a professora Patrícia Takaki é vinculada ao Departamento de Ciências da Computação da Unimontes, onde atua como docente dos cursos de graduação de Administraçao, Medicina e Sistemas de Informação e do Centro de Centro de Educação a Distância (CEAD). Mestre em Computação pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) , atualmente, ela cursa doutorado na Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).
A especialista e mestre destaca também a importância da premiação do seu TCC para os avanços da educação a distância na Unimontes. “Considero que a Unimontes como um todo, especialmente o Centro de Educação a Distância (CEAD), tem muito a avançar nessa direção e este parece ser um importante passo nessa busca. Aplicar as técnicas de machine learning sobre a grande quantidade de dados educacionais disponíveis digitalmente pode favorecer sobremaneira processo de tomada de decisão no âmbito educacional. É preciso desenvolver essa expertise institucionalmente para dar sentido aos dados acumulados e assim extrair conhecimento a partir deles”, comenta.
O TRABALHO PREMIADO NA USP
Conforme explica a professora Patrícia Takaki Neves, o TCC “Predição de reprovação na educação a distância: um estudo comparativo” teve como avaliar e levantar dificuldades enfrentadas pelo alunos curso superior a distância, com tendência de leva-los à reprovação, a fim de viabilizar intervenções pedagógicas com antecedência, visando a aprovação.
“A computação aplicada à educação tem o potencial de contribuir para a integração de diferentes áreas do conhecimento na construção de soluções computacionais para as demandas educacionais.Para fazer frente ao desafio constante de ensinar e aprender em um mundo cada vez mais dinâmico e moderno, a comunidade científica têm se apropriado de um novo paradigma tecnológico e desenvolvido pesquisas teóricas e empíricas nesta interface interdisciplinar que se forma entre a computação e a educação”, diz a apresentação do TCC.
