| Título: | Análise dos dados do desempenho acadêmico nas matérias de programação no Departamento de Ciência da Computação durante a pandemia |
| Autor(es): | Zhou, Tong |
| Orientador(es): | Holanda, Maristela Terto de |
| Assunto: | Ensino Remoto Emergencial (ERE)
Evasão universitária
Pandemia
Ensino superior - evasão |
| Data de apresentação: | 14-Fev-2023 |
| Data de publicação: | 6-Out-2023 |
| Referência: | ZHOU, Tong . Análise dos dados do desempenho acadêmico nas matérias de programação no Departamento de Ciência da Computação durante a pandemia. 2023. 27 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Ciência da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. |
| Resumo: | Com o primeiro caso de novo coronavírus no Brasil confirmado em fevereiro de 2020,
várias mudanças foram implementadas no modo de ensino de universidades de todo o
mundo, entre elas a mudança do ensino presencial ao ensino remoto. Neste contexto,
este estudo busca analisar o impacto da pandemia do SARS-Cov2 no rendimento e na
aprovação dos alunos das disciplinas introdutórias de Ciência da Computação e Licen-
ciatura da Computação da Universidade de Brasília, uma vez que é um fator importante
para a permanência destes em seus respectivos cursos. Utilizando dados quantitativos de
registros acadêmicos de ambos os cursos, os dados dos alunos durante a pandemia são
comparados com os dos semestres anteriores por meio de gráficos. Os resultados deste es-
tudo de caso mostram um aumento considerável na média do desempenho acadêmico dos
alunos e um leve aumento no número absoluto dos aprovados em disciplinas de primeiro
ano e uma leve diminuição na disciplina de segundo ano. |
| Abstract: | With the first case of the new coronavirus in Brazil confirmed in February 2020, several
changes were implemented in the teaching methods at universities around the world, in-
cluding the change from the face-to-face teaching to the remote teaching. In this context,
this study seeks to analyze the impact of the SARS-Cov2 pandemic on the performance
and approval of students in the introductory disciplines of Computer Science and Com-
puter Science Education at the University of Brasilia, since it is an important factor
for their permanence in their respective courses. Using quantitative data from academic
records of both courses, student data during the pandemic is compared with that of
previous semesters through graphs. The results of this case study shows a considerable
increase in the average academic performance of students and a slight increase in the ab-
solute number of those approved in first-year subjects and a slight decrease in second-year
subjects. |
| Informações adicionais: | Trabalho de conclusão de curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023. |
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| Aparece na Coleção: | Ciência da Computação
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