Resumo A extração do conhecimento, também conhecida como processo KDD (Knowledge Discovery in Databases), é um conjunto de técnicas (Seleção, Pré-processamento, Tratamento, Mineração e Interpretação de Dados) que tem como objetivo analisar e extrair padrões e informações potencialmente úteis de grandes bases de dados. A avaliação da qualidade dos cursos de graduação no Brasil é feita por meio do Conceito Preliminar de Cursos (CPC), que é um indicador de qualidade que avalia esses cursos. Portanto, a presente pesquisa insere-se no discutido contexto, buscando utilizar técnicas de mineração de dados para extrair conhecimento das avaliações do CPC dos anos de 2014 e 2017 e identificar os principais critérios e resultados da avaliação dos cursos de graduação em Licenciatura, fazendo uma análise dos dados da Rede Federal de todo o Brasil. Para isso, utilizou-se a base de dados disponibilizada no portal do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) e foram utilizadas as etapas do processo KDD, com foco na mineração de dados para extração de conhecimento da base. Os resultados permitiram realizar a identificação dos critérios de avaliação com maior impacto para a avaliação do CPC dos cursos de Licenciatura, além de uma comparação entre a avaliação de 2014 e 2017. Espera-se que as informações extraídas a partir do presente trabalho possam ser úteis e subsidiar a gestão educacional, além de serem utilizadas para o aprimoramento dos cursos de graduação.

Abstract Knowledge extraction, also known as the KDD (Knowledge Discovery in Databases) process, is a set of techniques (Selection, Pre-processing, Treatment, Data Mining and Data Interpretation) that aims to analyze and extract potentially useful patterns and information from large databases. The evaluation of the quality of undergraduate courses in Brazil is done through the Preliminary Concept of Courses (PCC), which is a quality index that evaluates these courses. Therefore, this research is part of the context presented here, seeking to use data mining techniques to extract knowledge from the PCC evaluations of the years 2014 and 2017 and to identify the main criteria and results of the evaluation of Teaching Certification programs, making an analysis of data from Federal Schools all over Brazil. In order to do that, the database available on the website of INEP (National Institute for Educational Studies and Research) and the KDD process steps were used, focusing on Data Mining to extract knowledge from the database. The results enabled the identification of the evaluation criteria with the greatest impact on the evaluation of the PCC of Teaching Certification programs, in addition to a comparison between the evaluation of 2014 and 2017. The information extracted from the present work will hopefully be useful and may subsidize educational management, in addition to being used to improve undergraduate courses.

Resumo Problemas relacionados à especificação de requisitos, tais como ambiguidade e incompletude, ainda são recorrentes nos processos de desenvolvimento de sistemas de informação. O reúso de requisitos é um dos mecanismos que podem auxiliar na redução desses contratempos. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é propor um método para a criação e para a publicação de tesauros semânticos de requisitos para reúso, utilizando tecnologias e padrões da Web Semântica e de acordo com os princípios Linked Data. Para descrição formal desses tesauros, a ontologia central utilizada é a Simple Knowledge Organization System. Esse modelo ontológico fornece um conjunto de axiomas e de propriedades voltados para criação de tesauros, permitindo documentar de forma precisa e fidedigna, em um grafo de conhecimento, a definição, a hierarquia e outros inter-relacionamentos entre os requisitos de um sistema. Também é apresentado um protótipo de Web service que funciona como repositório para reúso e demonstra o método na prática. É descrito um estudo sobre a viabilidade da implementação da proposta realizado com profissionais, em que foram promovidos uma discussão em grupo e um posterior preenchimento individual de um questionário de avaliação. O estudo obteve resultados favoráveis, em sua maioria, e algumas sugestões de melhoria foram apontadas. Os participantes consideraram a proposta relevante para a Engenharia de Requisitos e com potencial de expansão, uma vez que as diretrizes apresentadas permitem a criação de novos tipos de inferência e navegabilidade sobre os requisitos armazenados.

Abstract Problems related to requirements specification, such as ambiguity and incompleteness, are still recurrent within information system development processes. Reusing requirements is one of the mechanisms that can help reduce these setbacks. In this sense, this paper aims to propose a method for creating and publishing reuse-oriented semantic thesauri of requirements, using the Semantic Web’s technologies and standards, and following the principles of Linked Data. The central ontology used for a formal description of these thesauri is the Simple Knowledge Organization System. This ontological model provides a set of thesaurus-creating axioms and properties, allowing accurate and reliable documentation of the definition, hierarchy, and other interrelationships among a system’s requirements, in a knowledge graph. We present a prototypical Web service that functions as a repository for reuse and demonstrates the method in practice. We also describe a study about the feasibility of the proposal, which was carried out with professionals and included a group discussion and later, the completion of individual evaluation questionnaires. The study’s results were mostly favorable, and some suggestions for improvement were appointed. The participants considered the proposal relevant to Requirements Engineering and with potential for expansion, since the guidelines presented allow the creation of new kinds of inference and navigability over the stored requirements.