Automação do processo de aprovação de estágios no Instituto de Computação da UFRJ: uma abordagem de modernização administrativa utilizando modelagem de processos e ferramentas low-code

Moura, Victor da Silva

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			http://hdl.handle.net/11422/29126

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	França, Juliana Baptista dos Santos	-
dc.contributor.author	Moura, Victor da Silva	-
dc.date.accessioned	2026-05-04T12:47:22Z	-
dc.date.available	2026-05-16T03:09:01Z	-
dc.date.issued	2025-12-18	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/29126	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Automação de processos	pt_BR
dc.subject	Gestão de processos de negócio	pt_BR
dc.subject	Ferramentas low-code	pt_BR
dc.subject	Gestão universitária	pt_BR
dc.subject	Process automation	pt_BR
dc.subject	University management	pt_BR
dc.title	Automação do processo de aprovação de estágios no Instituto de Computação da UFRJ: uma abordagem de modernização administrativa utilizando modelagem de processos e ferramentas low-code	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.referee1	Marques Júnior, Paulo Roberto Mann	-
dc.contributor.referee2	Silva, João Carlos Pereira da	-
dc.description.resumo	A gestão de processos administrativos em instituições de ensino superior enfrenta desafios críticos relacionados à burocracia, fragmentação da informação e dependência de tarefas manuais repetitivas. No Instituto de Computação da Universidade Federal do Rio de Janeiro (IC/UFRJ), o fluxo de aprovação de estágios apresentava gargalos na triagem de documentos acadêmicos e na comunicação descentralizada. Este trabalho objetiva automatizar esse fluxo utilizando a metodologia de Gestão de Processos de Negócio (BPM) e ferramentas low-code do ecossistema Google Workspace (Google Apps Script, Sheets e Forms). A solução centraliza-se no desenvolvimento de uma API em Python que utiliza a biblioteca pdfplumber para a extração determinística de dados diretamente de arquivos PDF (Boletim Acadêmico e BOA). Diferente de abordagens probabilísticas baseadas em Inteligência Artificial, esta implementação utiliza regras explícitas de parsing e expressões regulares para identificar requisitos de elegibilidade, como Coeficiente de Rendimento (CR) e integralização de créditos. Essa escolha técnica garante maior previsibilidade, auditabilidade e conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), uma vez que o processamento ocorre sem o envio de informações sensíveis para serviços externos. Os resultados demonstram uma redução drástica na carga cognitiva da Comissão de Estágio, eliminando redundâncias e estabelecendo um rastro de auditoria confiável através de notificações automáticas e interfaces de decisão estruturadas. Conclui-se que a integração entre modelagem rigorosa e automação leve constitui um vetor eficaz para a modernização da gestão universitária.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Computação	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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