Banca de DEFESA: IURI CABRAL PAIVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : IURI CABRAL PAIVA
DATA : 22/12/2023
HORA: 10:00
LOCAL: Online: https://meet.google.com/zuo-xokx-ucd
TÍTULO:

Explorando padrões de empréstimos: uma perspectiva preditiva na biblioteca universitária Zila Mamede


PALAVRAS-CHAVES:

Biblioteca universitária; Empréstimos de livros; Predição de empréstimos


PÁGINAS: 95
RESUMO:

A biblioteca universitária, ao longo dos anos, consolidou-se como uma instituição fundamental dentro das universidades, desempenhando um papel crucial no apoio ao processo de ensino-aprendizagem, pesquisa e extensão universitária. Um dos aspectos mais significativos dessa instituição é a concessão de empréstimos de materiais informacionais, especialmente de livros, aos seus usuários. Compreender o perfil dos usuários que realizam esses empréstimos e contextualizar suas necessidades é essencial para o planejamento eficaz e a gestão otimizada dos recursos das bibliotecas. Deste modo, este trabalho se propõe a investigar a dinâmica dos empréstimos de livros do acervo circulante da Biblioteca Central Zila Mamede (BCZM), visando antecipar as demandas dos usuários por meio da análise de dados históricos de empréstimos. Inicialmente, foi realizada a Análise Exploratória dos Dados para compreender aspectos relevantes da interação entre os discentes e a biblioteca, utilizando dados de empréstimos e informações associadas à vida acadêmica dos estudantes. A clusterização, realizada através dos algoritmos de KNN e Clusterização Hierárquica, permitiu a identificação de perfis distintos de discentes, enriquecendo a compreensão das necessidades específicas de cada grupo. Finalmente, foram empregados os modelos Random Forest e SARIMA na predição de empréstimos para o ano de 2019, utilizando dados agrupados de forma semanal e mensal. Os resultados obtidos indicam que os discentes que utilizam os serviços de empréstimo tendem a apresentar maior taxa de conclusão acadêmica e menor incidência de trancamentos e cancelamentos de matrícula. Quanto aos modelos de predição, tanto o SARIMA quanto o Random Forest demonstraram ser promissores na identificação de padrões de tendência nos empréstimos, destacando sua aplicabilidade para a Biblioteca Central Zila Mamede. Portanto, este estudo não apenas contribui para a compreensão mais aprofundada da dinâmica dos empréstimos de livros, mas também fornece subsídios valiosos para que a biblioteca possa antecipar-se às necessidades dos usuários de maneira proativa, melhorando assim a eficácia de suas operações.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1669545 - DANIEL SABINO AMORIM DE ARAUJO
Interno - 4351681 - JOAO CARLOS XAVIER JUNIOR
Externa ao Programa - 1362181 - ISMENIA BLAVATSKY DE MAGALHÃES - UFRNExterno à Instituição - ARAKEN DE MEDEIROS SANTOS - UFERSA
Notícia cadastrada em: 22/12/2023 12:15
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