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A análise de sentimento, ou mineração de opiniões, vem sendo utilizada em diversas áreas de conhecimento para extrair significado das opiniões expressas pelas pessoas na Web. A aplicação desta técnica da área de processamento de linguagem natural visa a entender a subjetividade inerente a uma opinião emitida. Este trabalho tem como objetivo aplicar a análise de sentimento às expectativas expressas por alunos ingressantes do IFPB campus Cajazeiras, no período de pandemia de COVID-19. Espera-se, a partir dos resultados obtidos, dar maior visibilidade aos sentimentos dos estudantes durante o período de ensino remoto, produzindo, assim, embasamento para a criação de possíveis estratégias de atendimento às necessidades descobertas. A pesquisa encontra-se em andamento e os resultados parciais da classificação de polaridade produzida pela aplicação da ferramenta TextBlob em 189 relatos são: 148 relatos positivos (78,3%), 38 relatos negativos (20,1%) e 3 relatos neutros (1.6%). Observa-se que os relatos negativos são sensivelmente altos, indicando atenção. Palavras com alta frequência encontrada nos textos incluem "dificuldade", "pandemia" e "expecativa".