Dissertações em Computação Aplicada (Mestrado) - PPCA/NDAE/Tucuruí

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Acesso aberto (Open Access)
Aplicação de estratégias de gamificação personalizadas no ensino de algoritmos e programação em curso introdutório de computação
(Universidade Federal do Pará, 2025-04-16) DINIZ, Patrícia Pinto; PORTELA, Carlos dos Santos; http://lattes.cnpq.br/7707594869367480; MERLIN, Bruno; http://lattes.cnpq.br/7336467549495208; https://orcid.org/0000-0001-7327-9960
Esta dissertação, estruturada no formato de coletânea, investiga o uso de estratégias de gamificação personalizadas no ensino de programação, com foco na adequação pedagógica aos perfis motivacionais e estilos de aprendizagem dos estudantes. O trabalho é composto por três artigos interdependentes que abordam, de forma complementar, como personalizar o ensino de algoritmos e programação para promover maior engajamento, motivação e desempenho acadêmico. O primeiro artigo, intitulado “Estratégias de Gamificação Personalizadas no Ensino de Programação: Uma Revisão Sistemática da Literatura”, publicado nos anais do SBIE 2024, apresenta uma revisão sistemática da literatura que analisou 45 estudos publicados entre 2019 e 2023. O objetivo foi identificar os efeitos de elementos de competição, cooperação e abordagens híbridas da gamificação no ensino de programação. Os resultados revelaram padrões relevantes sobre o impacto dessas estratégias no engajamento discente e apontaram lacunas quanto à personalização e ao uso de feedback adaptativo, fornecendo base teórica para as aplicações práticas desenvolvidas nos estudos seguintes. O segundo artigo, “Gamificação Personalizada no Ensino de Programação: Relato de Experiência com Feedback Adaptativo”, premiado no EDUCOMP 2025, relata a aplicação de uma metodologia pedagógica baseada nos modelos HEXAD (perfis motivacionais) e GRSLSS (estilos de aprendizagem). A proposta foi implementada em uma turma de curso técnico em informática, onde os alunos foram classificados em perfis específicos e receberam atividades gamificadas alinhadas a essas características. A experiência evidenciou ganhos em engajamento, autonomia e participação ativa nas atividades propostas. O terceiro artigo, “Aplicação de Estratégias de Gamificação Personalizadas no Ensino de Algoritmos e Programação em Curso Introdutório de Computação”, representa a etapa final do projeto e foi apresentado à banca de defesa. Ele descreve a aplicação de duas atividades principais: a primeira voltada à lógica de programação (Duelo dos Animais) e a segunda baseada em Programação Orientada a Objetos (POO), planejada a partir do feedback adaptativo coletado na etapa anterior. A personalização das tarefas e o uso de feedback individualizado resultaram em melhorias significativas no desempenho acadêmico, compreensão dos conteúdos e motivação dos estudantes. De forma geral, os três artigos demonstram que a gamificação personalizada, aliada ao feedback adaptativo, é uma estratégia eficaz para tornar o ensino de programação mais inclusivo e centrado no estudante. A dissertação oferece contribuições relevantes à área da Educação em Computação, apresentando evidências empíricas e práticas pedagógicas replicáveis em diferentes contextos educacionais.
Acesso aberto (Open Access)
Clusterização de padrões espaço-temporais de precipitação na Amazônia via deep convolutional autoencoder
(Universidade Federal do Pará, 2023-07-07) SILVA, Vander Augusto Oliveira da; TEIXEIRA, Raphael Barros; http://lattes.cnpq.br/4902824086591521; https://orcid.org/0000-0003-2993-802X
Estudos utilizando diferentes métodos de aprendizado de máquina para descoberta de conhecimento e reconhecimento de padrões em séries temporais de precipitação são cada vez mais frequentes na literatura. Identificar e analisar padrões em séries temporais de precipitação em uma determinada região é fundamental para seu desenvolvimento socioeconômico. Logo, pode-se afirmar que o conhecimento e compreensão das características pluviométricas das regiões são importantes para viabilizar o planejamento do uso, manejo e conservação dos recursos hídricos. O fenômeno natural da precipitação é um processo fundamental de impacto direto nas bacias hidrográficas e no desenvolvimento humano e ambiental. A variabilidade desse fenômeno produz implicações importantes na navegabilidade dos rios, sobre a abundância do indivíduo e a riqueza das espécies. Nos últimos anos muitos estudos com essa abordagem foram realizados no Brasil, principalmente na região amazônica. Esta pesquisa teve como objetivo desenvolvimento de um método computacional para análise de séries temporais de precipitação utilizando técnicas de machine learning com aprendizado não supervisionado, afim de propor um método capaz de realizar a extração de características complexas dos dados, obtendo um mapa de atributos em baixa dimensionalidade para reconhecimento de padrões, descoberta de regiões homogêneas com relação à precipitação e reconstrução aproximada de séries temporais de precipitação da Amazônia Legal. O modelo de rede neural de aprendizado profundo proposto é treinado para aprender as principais e mais complexas características dos dados originais e apresentá-los em baixa dimensionalidade no espaço latente. Após o treinamento os resultados se mostram promissores, as observações dos dados reconstruídos apresentaram um bom desempenho conforme avaliação da métrica de RMSE e NRMSE com valores resultantes iguais a 0.06610 e 0.3355 respectivamente. A análise da representação dos dados em baixa dimensão foi aplicada e analisada por uma estrutura de clustering usando aglomerativo hierárquico com método de Ward. Essa metodologia também apresentou bons resultados, pois realizou agrupamentos consistentes caracterizando regiões homogêneas com relação aos dados de precipitação. Desta forma, demonstrando que a representação em baixa dimensionalidade carregava as características principais das séries temporais dos dados analisados. Destaca-se que o método desenvolvido nesse estudo pode ser aplicado não apenas na região amazônica, mas também em outras áreas com desafios semelhantes relacionados à análise de séries temporais.
Acesso aberto (Open Access)
A comunicabilidade da interação do usuário idoso com o aplicativo WhatsApp
(Universidade Federal do Pará, 2021-10-25) OLIVEIRA, Regina Mares de Souza; FÜLBER, Heleno; http://lattes.cnpq.br/5018616409948511; MERLIN, Bruno; http://lattes.cnpq.br/7336467549495208; https://orcid.org/0000-0001-7327-9960
Os avanços das tecnologias digitais e a ampla utilização de smartphones mudaram bastante o modo de comunicação das pessoas, principalmente, através das plataformas sociais. Ao mesmo tempo, o crescimento acentuado da população idosa levanta a questão sobre a relação dos idosos e os novos meios de comunicação digital, sobretudo, com a pandemia da Covid-19 que condicionou ao isolamento social. Esta pesquisa propõe-se a investigar a comunicabilidade da interação de usuários idosos com o aplicativo WhatsApp. Metodologicamente, iniciou-se com a realização de uma revisão sistemática da literatura, posteriormente, realizou-se um estudo de caso com um grupo de 10 idosos, que aplicou o Método de Avaliação da Comunicabilidade da Engenharia Semiótica com o objetivo de conhecer e explicar as problemáticas comunicativas de uso e relacioná-las às características dos idosos. Os resultados apontaram problemas de interação relacionados à atribuição de significado, percepção, reconhecimento de ícones; indicaram as rupturas de comunicabilidade mais frequentes; indicaram a baixa visão como mudança mais comum do envelhecimento; apresentaram relatos das experiências de uso dos idosos e também quanto à satisfação e classificação do serviço.
Acesso aberto (Open Access)
Software educacional como ferramenta para o desenvolvimento motor fino em crianças com síndrome de Down
(Universidade Federal do Pará, 2021-12-17) FERRAZ, Daniel de Oliveira; MERLIN, Bruno; http://lattes.cnpq.br/7336467549495208; HTTPS://ORCID.ORG/0000-0001-7327-9960; FÜLBER, Heleno; http://lattes.cnpq.br/5018616409948511
Observando o contexto social e educacional, e tendo em vista que as crianças com síndrome de down estão sendo inseridas no ensino regular de escolas públicas e privadas, este trabalho buscou identificar e aplicar uma ferramenta que ajude o professor a trabalhar a melhoria no movimento motor fino do aluno, almejando um ganho no processo de aprendizagem da escrita motora. Assim, foi selecionada uma ferramenta e aplicado um estudo de caso para avaliar as possibilidades deste ganho. Durante a pesquisa, utilizou-se como parâmetro de avaliação as considerações feitas por uma psicopedagoga que acompanhou o processo de intervenção e avaliou as mudanças observadas ao final do processo. Com isso, observou-se que o emprego de softwares educacionais como ferramenta de ensino, possibilitou um ganho no desenvolvimento da coordenação motora e do senso de lateralidade, levando a concluir-se que pode auxiliar no processo de alfabetização de crianças com síndrome de down.
Acesso aberto (Open Access)
Trabalho remoto no pós-pandemia: benefícios e desafios no setor de TI do estado do Pará
(Universidade Federal do Pará, 2025-04-11) COELHO, Eliezer Miranda; PEREIRA, Rodrigo Lisbôa; http://lattes.cnpq.br/0961152700140103; https://orcid.org/0000-0001-5217-908X; PORTELA, Carlos dos Santos; http://lattes.cnpq.br/7707594869367480
A adoção do trabalho remoto possibilitou que empresas e profissionais se ajustassem às exigências do distanciamento social, ao mesmo tempo em que trouxe benefícios como economia de tempo, redução de custos com deslocamento e melhoria na qualidade de vida. No entanto, essa transição também impôs desafios significativos, como dificuldades na comunicação, na colaboração entre equipes e na manutenção do bem-estar dos trabalhadores. Esta dissertação de mestrado investiga os benefícios e desafios no período pós-pandemia da Covid-19, por meio de um Mapeamento Sistemático da Literatura (MSL) e um estudo empírico no setor de Tecnologia da Informação (TI) do estado do Pará. O MSL analisou 13 estudos de quatro bases de dados, indicando aumento da produtividade e desafios como o equilíbrio entre vida profissional e pessoal. O estudo empírico com gestores e colaboradores, revelou que a flexibilidade e a economia de tempo foram os principais benefícios, enquanto o isolamento social e a adaptação às novas formas de gestão foram os desafios mais citados. Os achados oferecem insights para futuras investigações sobre modelos híbridos e políticas organizacionais para o setor de TI.

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