Análise Descritiva do Perfil dos Alunos do Bacharelado em Física Médica e em Física da Universidade Federal do Rio de Janeiro

Abstract

Este trabalho tem o objetivo de analisar o perfil dos alunos dos cursos de Bacharelado em Física e em Física Médica do Instituto de Física da Universidade Federal do Rio de Janeiro. O período analisado foi de 2011 até 2018, em função de variáveis como: sexo, cor, notas das provas de seleção (ENEM) para entrar na universidade, categoria de entrada (ampla concorrência ou cota), Coeficiente de Rendimento Acumulado (CRA) e notas em Física I, Física II, Cálculo I e Cálculo II. As médias das notas do ENEM para acesso ao curso são diferentes entre dos alunos de Física e de Física Médica (valor p < 2,20e-16), bem como as médias dos CRAs dos alunos ativos dos dois cursos (valor p = 7,47e-8). No entanto, essas diferenças desaparecem entre os alunos que concluíram o curso (valor p = 0,38). Cálculo I e Física I são as disciplinas nas quais os alunos de Física Médica têm desempenho mais baixo, podendo ser um dos fatores que contribuem para a diferença das médias de CRA entre os alunos ativos dos dois cursos. Essa diferença desaparece em Cálculo II e Física II.

The perceptions of medical physicists towards relevance and impact of artificial intelligence

“…European Federation of Organisations For Medical Physics (EFOMP) white paper proposed that training and education programs are needed to prepare the medical physicist for this revolutionary transformation in healthcare and medicine [11]. Based on this white paper, the curriculum has been discussed, aiming its expansion to include AI for the education and training of European medical physicists, based on their needs [12,13] The practice and daily routine of medical physicists were also affected by AI [2]. Big data and deep learning will profoundly change the profession in general and future research [11].…”