Um modelo para recomendação de cursos de especialização baseado no perfil profissional do candidato

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Souza, Antonio Eduardo Rodrigues de
• Orientador(a): Stump, Sandra Maria Dotto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• Palavras-chave em Português: sistemas de recomendação; mineração de dados; aprendizagem de máquina; árvores de decisão; aconselhamento acadêmico
• Palavras-chave em Inglês: recommender systems; data mining; learning machine; decision trees; academic counseling
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24347

A globalização da economia tornou os mercados de produtos e serviços mais competitivos, demandando uma melhor qualificação da mão-de-obra. Consequentemente, as empresas têm necessitado de profissionais mais bem qualificados para atender a demandas específicas. Neste contexto, os cursos de especialização têm sido opções procuradas por profissionais para adquirir e atualizar o conhecimento. Contudo, a diversificação de cursos, oferecidos por diversas instituições de ensino, nas mais variadas áreas, direcionados a públicos específicos ou gerais, ou a falta de informações objetivas, dificultam a compreensão de fatores importantes na decisão a ser tomada por um candidato. Uma opção mal escolhida pode incorrer em fatores que podem desencadear a mudança ou até mesmo a desistência do curso. O tema é atual e relevante para as Instituições de Ensino Superior (IES), mostrando a importância de se ofertar cursos de especialização que estejam alinhados às competências das instituições de ensino e aos interesses de capacitação e requalificação do profissional. Portanto, o presente trabalho propõe estudar as características profissionais que influenciam os candidatos na escolha de um curso, e desenvolver um modelo de recomendação, utilizando-se técnicas de inteligência artificial, para uso prático nas IES, que auxilie os candidatos na escolha dos cursos, assim como sirva de apoio aos coordenadores na orientação e seleção dos candidatos. Será aplicada uma metodologia baseada nos processos Knowledge Discovery in Databases (KDD) e CRoss-Industry Standard Process for Data Mining (CRISPDM) para análise e avaliação dos dados históricos de candidatos ingressantes em uma universidade particular, na cidade de São Paulo, e proposto um modelo de recomendação, que identificará o curso mais adequado ao perfil de um candidato, utilizando-se uma técnica de mineração de dados baseada em árvores de decisão para a descoberta de conhecimento relevante do banco de dados. A conclusão do projeto permitiu propor cursos que seriam mais adequados aos perfis profissionais dos candidatos, tomando-se como base as informações do histórico profissional e educacional que foram consideradas mais importantes para a seleção dos candidatos. Espera-se, com isso, tornar mais preciso o serviço de aconselhamento de cursos, e mais ágil a seleção de candidatos, contribuindo para a redução do número de abandonos, desistências ou mudanças nos cursos de especialização oferecidos pela universidade estudada.