Integralizei UNB

Uma ferramenta pensada para acabar com o "achismo" no momento mais crucial do semestre: a matrícula. Utilizando uma base de dados com informações de alunos que já cursaram essa mesma disciplina, em vez de ansiedade, você terá o poder dos dados para planejar seu semestre com mais confiança e tranquilidade.

Contextualização do Problema

A época de matrícula na Universidade de Brasília (UnB) é historicamente um momento de grande expectativa e, frequentemente, de angústia e decepção para os estudantes. A incerteza sobre conseguir vagas com professores específicos gera dúvidas constantes, como "Será que eu consigo com ele?" ou "E se eu não passar e ficar sem a vaga?". Esse cenário leva muitos alunos a tomarem decisões baseadas em "achismo" ou a escolherem professores "mais fáceis" apenas para garantir a matrícula.

Motivação

A motivação para o desenvolvimento do Integralizei UnB nasceu da experiência pessoal dos membros da equipe, que conhecem de perto o nervosismo de atualizar a página do SIGAA torcendo por um resultado positivo. O objetivo é substituir a ansiedade pelo poder dos dados, permitindo que o aluno planeje seu semestre com confiança e tranquilidade.

Objetivos do Projeto

Objetivo Geral

Criar uma ferramenta central para o planejamento de matrícula na UnB, reduzindo a incerteza dos estudantes através de análise de dados.

Objetivos Específicos

Apoio à Decisão: Fornecer análises que ajudem a tomar decisões estratégicas sobre quais turmas cursar.
Previsibilidade: Analisar e prever a chance aproximada de garantir uma vaga com determinado professor utilizando dados históricos.
Qualidade de Produto: Construir um produto de alta qualidade para a disciplina de Métodos de Desenvolvimento de Software (MDS).
Engajamento: Alcançar um alto número de usuários ativos a cada semestre.

Escopo Inicial Definido

O escopo do projeto foi estruturado em torno de quatro pilares fundamentais no backend: Coleta, Extração, Armazenamento e Lógica de Análise. As principais funcionalidades definidas foram:

Análise de Histórico Pessoal: Upload de PDF, extração via IA e geração de dashboard com IRA e progresso.
Calculadora de Simulação: Ferramenta interativa para simular grades futuras e verificar o impacto na integralização em tempo real.
Pesquisa e Comparativo: Mecanismo de busca para explorar dados históricos de turmas e comparar perfis de alunos (IRA, integralização).
UnBot: Assistente virtual para tirar dúvidas sobre regras acadêmicas.

Ver Requisitos do Projeto

Consulte os requisitos funcionais e não funcionais que guiam nosso desenvolvimento.

Acessar Requisitos

Como Funciona o Nosso Backend?

Para criar o INTEGRALIZEI UNB, nosso backend foi construído com quatro conceitos fundamentais. Acesse os links abaixo para ler os detalhes técnicos.

1. Coleta de Dados

Entenda como coletamos os históricos acadêmicos de forma segura e anônima.

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2. Extração com IA

Veja como usamos IA para ler os PDFs e extrair as informações de forma precisa.

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3. Armazenamento

Aprenda como organizamos e armazenamos os dados extraídos em nosso banco de dados.

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4. Lógica de Análise

Descubra a lógica e os cálculos que usamos para gerar a análise de integralização e o IRA.

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2. Visão Geral do Produto / Solução

2.1 Descrição Técnica da Solução Desenvolvida

O Integralizei UnB é uma Single-Page Application (SPA) que permite aos estudantes interagir com todo o sistema sem recarregar páginas, proporcionando uma experiência fluida e responsiva.

Fluxo de dados principal:
1. Upload do histórico acadêmico pelo usuário na SPA.
2. Processamento pelo History Extractor Service para organizar os dados.
3. Cálculo da integralização pelo Ranking & Analysis Service, que identifica disciplinas concluídas e pendentes.
4. Resultados exibidos na interface para análise e simulação do progresso acadêmico.
5. Suporte via Chatbot UnBot, que utiliza Google Gemini API de forma segura, sem acessar dados sensíveis do aluno.

2.2 Principais Usuários e Necessidades

Persona / Usuário	Necessidade	Como o Integralizei UnB atende
Estudante que busca matrícula em disciplinas concorridas	Saber as chances de conseguir vaga	Estimativa probabilística via Ranking & Analysis Service
Estudante que quer planejar a integralização	Visualizar o progresso em relação às disciplinas pendentes	Simulações em tempo real na SPA
Estudante com dúvidas sobre regras	Suporte rápido e confiável	Chatbot UnBot, integrado à Google Gemini API

2.3 Arquitetura Geral do Sistema (Containers)

Container	Tecnologias	Função	Comunicação
SPA	Next.js, React, TypeScript	Interface do usuário e upload de históricos	JSON/HTTPS com Backend API
Backend API	Node.js, Next.js API Routes	Orquestra serviços e cálculos da integralização	JSON/HTTPS
Banco de Dados	PostgreSQL	Persistência de históricos anonimizados e resultados de análise	SQL
Sistema Externo 1	Google Gemini API	Fornece respostas contextuais ao Chatbot	HTTPS
Sistema Externo 2	API Sua Grade UnB	Dados oficiais do catálogo de disciplinas da UnB	HTTPS

2.4 Tecnologias Utilizadas (Justificadas)

Categoria	Tecnologia	Justificativa Técnica
Front-end	Next.js / React	Permite criar SPAs rápidas, interativas e responsivas, melhorando a experiência do usuário e facilitando a renderização dinâmica de dados da integralização.
Linguagem	TypeScript	Tipagem estática garante maior robustez do código, reduz erros em tempo de execução e facilita manutenção colaborativa em equipe.
Banco de Dados	PostgreSQL	SGBD relacional confiável, capaz de armazenar históricos anonimizados com integridade, suportando consultas complexas e cálculos do serviço de ranking.
Back-end	Node.js	Suporta operações assíncronas com alta performance, ideal para processamento de dados e comunicação com APIs externas em tempo real.
Ferramentas de Desenvolvimento	VS Code / Figma	VS Code para desenvolvimento colaborativo e manutenção de código, Figma para prototipagem visual, garantindo consistência na interface e na experiência do usuário.
Chatbot	Google Gemini API	Oferece respostas contextuais confiáveis aos usuários, garantindo suporte rápido sem comprometer dados sensíveis.

A Equipe Por Trás do Projeto

Este projeto foi desenvolvido por estudantes da disciplina de Métodos de Desenvolvimento de Software.

Ana Beatriz Souza

Desenvolvedor
Ana Caroline Dantas

Desenvolvedor
Carolina Becker

Desenvolvedor
Enzo Menali Vettorato

Desenvolvedor
Gustavo Gomes

Scrum Master
Paulo Vitor Gomes

Product Owner