Este trabalho apresenta um Mapeamento Sistemático da Literatura sobre a evasão estudantil, a partir do qual buscou-se responder à seguinte questão de pesquisa: quais ferramentas, técnicas de aprendizado de máquina, fatores indutores, bases de dados abertas e métricas de avaliação de algoritmos têm sido utilizados para identificar as causas da evasão estudantil? O protocolo do mapeamento foi elaborado com base nas diretrizes apresentadas por Petersen (2008) e Kitchenham (2004). Portanto, ele consistiu na definição de questões de pesquisa, critérios de seleção, definição de strings de busca, definição das fontes de busca, entre outros elementos. Entre os resultados ressalta-se que a ferramenta R foi a mais utilizada, a classificação obteve destaque entre as técnicas de aprendizagem de máquina e os principais trabalhos da área se concentraram em estudar fatores relacionados às características individuais do aluno. Adicionalmente, foram encontradas 15 bases bases de dados abertas. Por fim, às métricas de avaliação de algoritmos que se destacaram são: Recall, Accuracy e Precision. Os resultados deste mapeamento fornecem uma visão abrangente do estado da arte da pesquisa em evasão estudantil, incluindo as ferramentas e técnicas mais populares e os fatores indutores mais investigados. Pesquisadores podem utilizar os resultados deste trabalho para direcionar esforços de pesquisa para a criação de modelos utilizando os três tipos de fatores indutores e disponibilização de bases abertas.

A Evasão Escolar no Ensino Superior: Um Estudo de Caso do Curso de Ciência da Computação da UFERSA / School Evasion in Higher Education: A Case Study of the Computer Science Course at UFERSA

recommender systems (RS) have emerged as essential tools in the digital age, mitigating information overload through personalized recommendations. This tertiary study conducts a systematic mapping of scientific production on RS over the last five years, focusing on the main approaches used, the contexts in which they are applied, and the ongoing challenges. A review of 58 secondary studies identified eight predominant approaches: Collaborative Filtering, Content-Based Filtering, Deep Learning, Graph Neural Networks, Knowledge Graph Embeddings, Reinforcement Learning, Large Language Models, and Hybrid Methods. The results reveal that, despite the increasing adoption of advanced techniques such as GNNs and LLMs, traditional methods, including KNN, SVD, and MF, remain widely used. Furthermore, a lack of systematic comparative studies evaluating the effectiveness of techniques in different contexts was observed. This work contributes to the identification of gaps and to guiding future studies on recommender systems, and presents a taxonomy of the identified approaches, highlighting their respective strengths and limitations.

A indústria de software desempenha papel central no desenvolvimento tecnológico, mas ainda enfrenta desafios relacionados à equidade de gênero. Esta pesquisa objetiva diagnosticar os principais obstáculos enfrentados por mulheres no setor por meio de uma Revisão Sistemática da Literatura com 36 estudos primários. Os resultados indicam segregação vertical e horizontal, baixa presença em cargos de liderança e concentração em funções de suporte, além de isolamento profissional, vieses técnicos e ausência de pertencimento. Conclui-se que são necessárias intervenções estruturais para promover inclusão na indústria de software.

In Brazil, there is the Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM), which allows people to enter the University to complete their graduation course. It is a selection that takes place throughout Brazil and is the main way for a student to enter the University. Understanding the candidates' profiles is interesting to know if there is a pattern: Which courses are most chosen by women, for example, or if the North Region has a different interest than the South Region. Understanding education throughout the national territory becomes important and necessary. The main objective of this study is to verify if there are relations between some characteristics of the candidates and their performance in the ENEM. With the help of the Python language and its libraries, it was possible to find some factors that influence the performance of the exam participants and categorize some characteristics of their profiles. In general terms, it was noticed that both age and gender of the participants are not deterministic factors for their performance; that the candidates from private schools obtained higher results in all ENEM tests; that the schooling of the parents of the participants tends to influence the result obtained in the grades, among other conclusions.

Este trabalho aborda a importância da educação financeira na formação de crianças, visando prepará-las para lidar com questões financeiras desde cedo. O projeto propõe a criação de um jogo educativo de tabuleiro que ensina conceitos básicos de finanças pessoais, como orçamento, consumo consciente, poupança e investimento. O jogo foi desenvolvido com base em pesquisas sobre métodos lúdicos de ensino, buscando tornar o aprendizado mais dinâmico e envolvente. Através de mecânicas de jogo que incentivam a tomada de decisões financeiras, os participantes têm a oportunidade de vivenciar situações cotidianas que exigem escolhas financeiras. Além disso, o jogo foi testado em grupos de crianças, permitindo observar a interação entre os jogadores e a eficácia do aprendizado. Os resultados demonstraram que a utilização de jogos como ferramenta pedagógica facilita a compreensão de conceitos financeiros, promovendo o interesse das crianças sobre o tema. O trabalho conclui que a implementação de jogos educativos pode ser uma estratégia eficaz para introduzir a educação financeira nas escolas, contribuindo para a formação de cidadãos mais conscientes e preparados para o futuro econômico