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Diferentemente das pesquisas que analisam dados educacionais de cursos superiores, que visam, sobretudo, o estudo de evasão, este trabalho se propõe a analisar dados acerca de percursos curriculares realizados por alunos que concluíram o curso de Ciência da Computação em uma instituição superior pública. O estudo tem como objetivo identificar melhorias no projeto pedagógico do curso e para o seu desenvolvimento foram definidas questões a responder, a base de dados utilizada para respondê-las e as ferramentas que deram suporte a construção das análises dos dados. Assim foram desenvolvidas análises que responderam as questões e trouxeram informação efetiva para o curso, como os índices de alunos que cursam as disciplinas no semestre recomendado pela matriz curricular, as distribuições das disciplinas por semestres diferentes do recomendado e as taxas de situações obtidas pelos alunos em suas matrículas nas disciplinas. Com essas análises foi possível identificar possíveis pontos de melhoria no projeto pedagógico do curso.

Em países Europeus e também nos Estados Unidos a inserção do ensino de linguagem de programação nos currículos escolares tem se tornado comum, o que se dá, principalmente, pelos grandes avanços tecnológicos que se tem vivenciado e pelas perspectivas existentes para o campo da computação. No Brasil, apesar de apresentar-se de forma mais branda, esse processo também pode ser observado por meio de algumas iniciativas como a Escola de Hackers, em Passo Fundo/RS, que proporciona o ensino de programação a alunos de escolas públicas e ainda escolas particulares que incluem essas aulas de maneira extracurricular no seu meio. Além disso, a Sociedade Brasileira de Computação promove uma competição à nível nacional, a Olimpíada Brasileira de Informática (OBI). A OBI é uma competição de raciocínio lógico e programação voltada para alunos de ensino fundamental, médio e superior. Em João Pessoa/PB nota-se algum investimento de escolas, principalmente particulares, para preparar alunos para tal competição. Desse modo, o projeto de extensão “Curso Preparatório para a Olimpíada Brasileira de Informática” do Centro de Informática da Universidade Federal da Paraíba, vem sendo executado por um grupo de professores e extensionistas desde 2008, com o intuito de preparar alunos, tanto de escolas públicas quanto privadas, para participar da OBI. No ano de 2017, o foco principal da execução do projeto foi na melhoria do material didático, na captação de novas escolas participantes e no início de novas turmas.

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Due to the increasing use of artificial intelligence for decision making and the observation of biased decisions in many applications, researchers are investigating solutions that attempt to build fairer models that do not reproduce discrimination. Some of the explored strategies are based on adversarial learning to achieve fairness in machine learning by encoding fairness constraints through an adversarial model. Moreover, it is usual for each proposal to assess its model with a specific metric, making comparing current approaches a complex task. In that sense, we defined a utility and fairness trade-off metric. We assessed 15 fair model implementations and a baseline model using this metric, providing a systemically comparative ruler for other approaches.