Relação automática de tecnologias cadastradas na Vitrine Tecnológica da UERN com esta classificação.
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Programa de Computador
O Guia do/a Estudante da FAEN/UERN é um aplicativo desenvolvido em React Native com Expo e TypeScript com o objetivo de auxiliar discentes da Faculdade de Enfermagem da UERN a conhecerem a Faculdade de Enfermagem. O aplicativo reúne informações essenciais sobre a universidade e fornece suporte aos estudantes desde o primeiro contato com a instituição.
Programa de Computador
O Guia do/a Estudante da FAEN/UERN é um aplicativo desenvolvido em React Native com Expo e TypeScript com o objetivo de auxiliar discentes da Faculdade de Enfermagem da Universidade do Estado do Rio Grande do Norte a conhecerem a Faculdade de Enfermagem. Pensado para ser um guia completo, o aplicativo reúne informações essenciais sobre a universidade, fornecendo suporte aos estudantes desde o primeiro contato com a instituição. Através do referido Guia, os discentes podem acessar rapidamente informações sobre a universidade, seu curso, seus direitos e deveres, bem como conhecer o corpo docente e contato direto e fácil à gestão do curso, docentes e orientação acadêmica. Além disso, o aplicativo disponibiliza informações sobre os espaços físicos, como prédios, salas, laboratórios e bibliotecas, garantindo que os alunos saibam onde encontrar os recursos necessários para sua jornada acadêmica. Também são apresentados detalhes sobre bolsas, auxílios estudantis e projetos de extensão, incentivando a participação ativa dos estudantes em programas e projetos de ensino, pesquisa e extensão. Com um design intuitivo e acessível, o Guia funciona como um verdadeiro aliado, proporcionando um acolhimento digital eficiente e centralizando as principais dúvidas e informações que podem surgir durante o ingresso e a permanência na universidade. Seu propósito é democratizar o acesso à informação, por meio de uma experiência mais fluida e integrada, permitindo que se sintam pertencentes e informados desde o início da caminhada acadêmica.
Programa de Computador
Sistema desenvolvido em Python que utiliza um modelo de Machine Learning baseado em Random Forest para prever a probabilidade de evasão universitária. A solução inclui um dashboard interativo em Streamlit que processa questionários, analisa fatores de risco com NLP e gera relatórios personalizados. O sistema atende estudantes, oferecendo análises individuais com percentuais de risco e recomendações, e gestores acadêmicos, que acessam um painel com dados agregados e métricas institucionais. A arquitetura possui autenticação por perfis, armazenamento em PostgreSQL e processamento automatizado de respostas textuais. O modelo preditivo foi treinado com dados reais de pesquisa institucional. O sistema utiliza PyCaret para ML, Pandas para manipulação de dados e streamlit-authenticator para controle de acesso, servindo como ferramenta de apoio para identificar riscos e orientar ações preventivas de retenção estudantil.
