UniFood : uma plataforma para avaliação de restaurantes universitários

Abstract

O funcionamento dos Restaurantes Universitários (RUs) desempenha um papel essencial na rotina acadêmica, atendendo diariamente um grande volume de estudantes, professores e funcionários. Apesar de sua relevância, a avaliação da qualidade desses serviços ainda depende de iniciativas pontuais que pouco consideram a opinião dos frequentadores destes estabelecimentos. Embora existam formulários institucionais e ferramentas isoladas de coleta de opinião, essas soluções não oferecem um espaço unificado em que feedbacks possam ser registrados, consultados e comparados ao longo do tempo. Essa limitação compromete a transparência e impede que o público tenha uma visão clara da percepção dos frequentadores sobre cada RU. Diante desse cenário, este trabalho apresenta o desenvolvimento da UniFood, uma plataforma web voltada à centralização das avaliações de Restaurantes Universitários em um ambiente acessível a todos e a qualquer momento. A solução reúne funcionalidades como submissão de avaliações, a visualização de médias por RU e segmentação de avaliações por critérios de pesquisa e filtros.

The operation of University Restaurants (UR) plays an essential role in academic life, serving many students, faculty, and staff daily. Despite their importance, the evaluation of these services still relies on occasional initiatives that do not sufficiently consider the opinions of their frequent users. Although institutional forms and isolated feedback tools exist, they do not provide a unified space where evaluations can be recorded, accessed, and compared over time. This limitation reduces transparency and prevents the community from gaining a clear understanding of how each UR is perceived by its users. In this context, this work presents the development of UniFood, a web platform designed to centralize evaluations of University Restaurants in an environment that is accessible to everyone at any time. The solution offers features such as review submission, visualization of average scores per UR, and filtering options to segment reviews according to different search criteria.