DESENVOLVIMENTO DE CHATBOT PARA CONSULTA DE INFORMAÇÕES ACADÊMICAS DO ALUNO

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47820/recima21.v3i12.2364

Palavras-chave:

Chatbot, Instituição de Ensino, Aluno, Telegram, Python

Resumo

O chatbot é um programa de computador que interage com usuários por meio da linguagem natural, processando palavras, textos e comandos. No âmbito acadêmico, o ecossistema de consulta de informações de alunos entre centros de ensino é bastante similar, neles são disponibilizados portais em que o aluno pode realizar consultas de dados acadêmicos, tais como, boletim escolar, disciplinas matriculadas e telefones úteis. O objetivo deste artigo é desenvolver um chatbot baseado em regras para auxiliar os alunos na consulta dessas informações. O software foi desenvolvido utilizando Banco de Dados, API, Linguagem de programação Python, Visual Studio Code e o aplicativo de mensagens Telegram. Dentre as conclusões, se aponta a vantagem de disponibilizar um novo portal utilizando chatbot para consultar informações do aluno, sendo uma plataforma de fácil e rápido acesso, trazendo informações atualizadas a cada linha de texto digitada.

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Biografias do Autor

  • Celso Gil Larussa Filho

    Graduando Bacharel em Sistemas de Informação pela Universidade de Araraquara - Uniara

  • João Henrique Gião Borges

    Licenciado em Computação pelo Centro Universitário Claretiano. Bacharel em Química pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, mestre em Química pela Universidade Federal de São Carlos e doutor em Química Orgânica pela Universidade de São Paulo. Docente Curso de Sistemas de Informação da Universidade de Araraquara - UNIARA. Araraquara-SP.

  • Carlos Henrique Macias Porta
    Bacharel em Sistemas de Informação com ênfase em Data Science e Gestão de Negócios. idealizado, desenvolveu e executou projetos empresariais nas áreas de marketing e tecnologia da informação. Sólidos conhecimentos dos sistemas operacionais Linux e Android. Experiência em desenvolvimento e manutenção de aplicativos nativos para Android e aplicativos híbridos para Android, iOS, Linux e Windows. Bons conhecimentos de Python e compreensão intermediária de R, Dax, Power Query, Power BI e técnicas de Machine Learning. Entendendo Caffe Framework, Pandas, Anaconda, SQL e NO-SQL. Inglês avançado e francês básico.
  • Fabiana Florian

    Graduada em Ciências Econômicas, Mestre em Desenvolvimento Territorial e Meio Ambiente pela Universidade de Araraquara (UNIARA). Doutora em Alimentos e Nutrição pela Faculdade de Ciências Farmacêuticas da Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (FCFAR/UNESP) Bolsista Capes. Coordenadora de Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) das Engenharias Elétrica, Civil, Computação e Sistemas de Informação.

Referências

FASTAPI. FastAPI docs. 2022. Disponível em: https://fastapi.tiangolo.com/pt/. Acesso em: 26 de maio de 2022.

KHAN, Rashid; DAS, Anik. Build Better Chatbots: A Complete Guide to Getting Started with Chatbots. Bangalore: Apress, 2018. p. 9.

KREIBICH, Jay A. Using SQLite. O’Reilly Media, Inc, ago. 2010. Disponível em: https://www.oreilly.com/library/view/using-sqlite/9781449394592/. Acesso em 16 de novembro de 2022.

PAIVA, Fernando. Mensageria no Brasil Fevereiro de 2022. Mobile time. p. 4-5, fev. 2022. Disponível em: https://www.mobiletime.com.br/pesquisas/mensageria-no-brasil-fevereiro-de-2022/. Acesso em: 10 de abril de 2022.

PAIVA, Fernando. Mapa do Ecossistema Brasileiro de Bots 2021. Mobile Time. p. 3-5, ago. 2021. Disponível em: https://www.mobiletime.com.br/pesquisas/mapa-do-ecossistema-brasileiro-de-bots-2021/. Acesso em: 01 de maio de 2022.

RUBABE, Sabanova. ORM for Python. Medium, out. 2020. Disponível em: https://medium.com/pragmatech/orm-for-python-b63cfbc39e7f. Acesso em 16 de novembro de 2022.

SOUZA, LS d; MORAES, Silvia Maria Wanderley. Construção automática de uma base AIML para chatbot: um estudo baseado na extração de informações a partir de FAQs. Anais do XII ENIAC, p. 137-141, 2015.

SCHLICHT, Matt. The Complete Beginner’s Guide to Chatbots: Everything you need to know. 2016. Disponível em: https://chatbotsmagazine.com/the-complete-beginner-s-guide-to-chatbots-8280b7b906ca. Acesso em: 12 de abril de 2022.

SHAWAR, B. A.; ATWELL, E. (2007). Chatbots: are they really use-ful? Journal for Language Technology and Computational Linguistics, 22:29–49. Disponível em: http://jlcl.org/content/5-allissues/19-Heft1-2007/Bayan_Abu-Shawar_and_Eric_Atwell.pdf.

SWAGGER, OpenAPI Specification. 2022. Disponível em: https://swagger.io/specification/. Acesso em 10 de outubro de 2022.

SQLite. About SQLite. 2022. Disponível em https://www.sqlite.org/about.html. Acesso em 11 de outubro de 2022.

SQLModel, SQLModel. 2022. Disponível em https://sqlmodel.tiangolo.com. Acesso em 14 de outubro de 2022.

TELEGRAM. Telegram FAQ. 2022. Disponível em: https://telegram.org/faq. Acesso em: 15 de maio de 2022.

TURING, A. M. Maquinário computacional e inteligência. In: L. Bonjour; A. Baker (Org.) Filosofia: textos fundamentais comentados. São Paulo: Artmed, 2010. p. 227-231.

WEIZENBAUM, Joseph; ELIZA, Mdash. a Computer Program for the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine. Commun ACM, New York, v. 9, n. 1, p. 36–45, Jan. 1966. Disponível em: http://doi.acm.org/10.1145/365153.365168.

ZEMČÍK, Tomáš. A Brief History of Chatbots. DEStech Transactions on Computer Science and Engineering. 2019. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/336734161_A_Brief_History_of_Chatbots.

Publicado

12/12/2022

Como Citar

DESENVOLVIMENTO DE CHATBOT PARA CONSULTA DE INFORMAÇÕES ACADÊMICAS DO ALUNO. (2022). RECIMA21 -Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218, 3(12), e3122364. https://doi.org/10.47820/recima21.v3i12.2364