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

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Acesso aberto (Open Access)
Uma abordagem sistêmica para apoio à realização de diagnóstico inicial de avaliação do MPS.BR
(Universidade Federal do Pará, 2018-12-17) BRABO, Silvia Mariana Furtado; OLIVEIRA, Sandro Ronaldo Bezerra; http://lattes.cnpq.br/2080791630485427
As organizações que desenvolvem software no Brasil investem cada vez mais na melhoria de seus processos. Na atualidade, as iniciativas de melhoria são recorrentes, sendo o modelo MPS.BR uma opção economicamente viável para médias e pequenas empresas. Dentro desse contexto, esta dissertação de mestrado apresenta uma ferramenta de software a ser utilizada na fase anterior a uma avaliação oficial do modelo MPS.BR, com o intuito de auxiliar a empresa a mensurar o atendimento de conformidades antes de uma avaliação oficial e leva em conta as características consideradas fundamentais à interpretação dos dados feitas a partir de artigos, guias, manuais disponibilizados pela SOFTEX a respeito do modelo MPS.BR. A pesquisa procura entender quais as métricas utilizadas pelos avaliadores para definir a conclusão de uma tarefa, atingir os resultados esperados e aplicar procedimentos automáticos capazes de tornar perceptível à empresa avaliada qual a próxima fase do processo. A ferramenta traz uma interface intuitiva e de fácil utilização, auxilia em uma análise quantitativa quanto ao atendimento do modelo MPS.BR, a qual poderá auxiliar tanto o avaliador quanto a empresa avaliada a organizar e disponibilizar a documentação comprobatória em uma avaliação oficial MPS.BR para software e possibilitar que a organização utilize a ferramenta durante uma avaliação, visto que a documentação a ser avaliada ficaria organizada dentro do sistema, deixando o processo avaliativo mais rápido e possivelmente mais barato.
Acesso aberto (Open Access)
Alcance da qualidade do produto a partir da qualidade do processo: análise da implementação integrada das práticas do CMMI-DEV com os resultados esperados do Certics
(Universidade Federal do Pará, 2018-12-17) SÁ, Marcelo Rocha de; OLIVEIRA, Sandro Ronaldo Bezerra; http://lattes.cnpq.br/2080791630485427
Esta dissertação aborda os aspectos relacionados à busca pela certificação da qualidade de produto de software a partir da implantação de modelo de maturidade de processo de software no contexto de uma empresa de software que na jornada de desenvolvimento de um de seus produtos obteve a certificação CMMI-Dev 2 e iniciou a respectiva certificação CERTICS deste. Descreve-se na pesquisa a experiência na busca pela certificação do produto PAGETO (Passive Agile Software Management Tool) a partir das práticas do CERTICS em consonância com a avaliação da maturidade do processo de software pelo CMMI-DEV. Os resultados alcançados dizem respeito à identificação de pontos de harmonização entre estes dois modelos e de estratégias e atividades complementares, visando garantir a superação de divergências entre os modelos. Estes resultados foram obtidos a partir de uma revisão por pares realizada com um especialista nos modelos envolvidos nesta pesquisa.
Acesso aberto (Open Access)
Algoritmos para seleção de metodologias de avaliação de softwares educacionais
(Universidade Federal do Pará, 2023-09-26) CASTILHO, Janize Monteiro de; FARIAS, Fabricio de Souza; http://lattes.cnpq.br/1521079293982268; https://orcid.org/0000-0003-4344-6953
Com o propósito de auxiliar nos processos de ensino-aprendizagem, muitos professores têm decidido utilizar Software Educacional (SE) em suas aulas. No entanto, para escolher um SE como recurso didático é fundamental avaliar a metodologia empregada pelo professor, uma vez que esta precisa ser pedagogicamente e funcionalmente apropriada para suprir as necessidades e objetivos presentes em sala de aula. Além disso, é necessário fazer uso de mecanismos que avaliem o SE para verificar sua adequação aos objetivos do professor. Atualmente, verifica-se que existem diversas técnicas e metodologias disponíveis na literatura para avaliação de SE, no entanto ainda não há uma solução para tomada de decisão e escolha de um SE que atenda plenamente os perfis de usuários e suas diferentes necessidades a serem atendidas por determinada aplicação metodológica, o que gera a demanda oriunda do desenvolvimento de soluções feitas sob demanda e com baixa capacidade de generalização em termos de aplicação prática. Desta forma, são disponibilizadas soluções sem padronização e que diversas vezes não levam em consideração critérios relativos à qualidade, escalas de mensuração e procedimentos de verificação do SE. Essa heterogeneidade dificulta muito a avaliação de um SE, uma vez que a subjetividade na escolha da metodologia de avaliação de SE pode produzir resultados inconclusivos. Diante deste contexto, esse trabalho criou um modelo de qualidade que considera 24 metodologias de avaliação de SE disponíveis na literatura e objetiva automatizar a escolha da metodologia de avaliação de SE a partir da aplicação de algoritmos de inteligência artificial (IA), reduzindo a possibilidade de subjetividade no processo de escolha. Durante a investigação foram utilizados processamento de linguagem natural (PLN), Random Forest, k-Nearest Neighbors e Redes Neurais Artificiais. Em todos os cenários de pesquisa, o processamento de linguagem natural foi combinado com os demais algoritmos, oferecendo uma solução baseada na aplicação de algoritmos de IA híbridos e fracamente acoplados, com vistas na melhoria dos resultados. Deste modo, sendo realizadas simulações considerando PLN+Random Forest, PLN+k-Nearest Neighbors e PLN+Redes Neurais Artificiais. Após as simulações, os resultados indicam que é possível determinar a melhor metodologia de avaliação de SE utilizando algoritmos de IA, sendo obtido os melhores resultados com a combinação de PLN+Random Forest.
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)
Aplicação e avaliação de um jogo sério como alternativa metodológica para ensino de frações para alunos com TDAH
(Universidade Federal do Pará, 2025-04-30) ALVES JÚNIOR, Fernando Cesar Chaves; MERLIN, Bruno; http://lattes.cnpq.br/7336467549495208; HTTPS://ORCID.ORG/0000-0001-7327-9960; FÜLBER, Heleno; http://lattes.cnpq.br/5018616409948511
Introdução: Este artigo descreve os resultados obtidos em uma pesquisa-ação sobre a aplicabilidade de um jogo sério com realidade virtual no processo de ensino e aprendizagem do conteúdo de frações para alunos com TDAH. São descritas as estratégias de desenvolvimento e suas implicações práticas observadas na utilização do software. Objetivo: Aplicar e avaliar a contribuição do jogo no processo de aprendizagem do conteúdo de frações para alunos com TDAH do 6º e 7º anos do ensino fundamental. Metodologia ou Etapas: Apresentação do jogo para orientadores, professores e pais de alunos; avaliação da aprendizagem do conteúdo de frações; utilização do jogo pelos alunos; reavaliação da aprendizagem do conteúdo. Resultados: Destaca-se a possibilidade de utilização do jogo como alternativa didática por professores para o ensino de frações, melhorando a aprendizagem do conteúdo por parte dos alunos.
Acesso aberto (Open Access)
Aplicação e comparação de técnicas de classificação automática de documentos: um estudo de caso com o dataset do domínio jurídico “Victor”
(Universidade Federal do Pará, 2024-02-01) MARTINS, Victor Simões; SILVA, Cleison Daniel; http://lattes.cnpq.br/1445401605385329; https://orcid.org/0000-0001-8280-2928
A aplicação do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Inteligência Artifical (IA) no contexto jurídico brasileiro é uma área em franco crescimento, que pode alterar o modo e rotina de trabalho dos profissionais da área, dada a quantidade de texto gerada. Dentre as possibilidades de aplicação da PLN e IA há a classificação automática de documentos, que dentre outras, pode ser empregada na automatização do processo de digitalização de Processos Judiciais que ainda estão apenas em meio físico. Assim, este trabalho aplica e compara algoritmos de IA para a classificação de documentos jurídicos. Os algoritmos são divididos em duas Abordagens diferentes, a primeira (I) separa o processo representação computacional do texto do treinamento do classificador em si aplicando SVM e Regressão Logística em conjunto com representações computacionais baseadas em: TF-IDF, Word2Vec, FastText e BERT. A segunda Abordagem (II) realiza em conjunto a representação computacional dos documentos e o treinamento do classificador, e para tal são aplicados algoritmos de Deep Learning baseados em redes neurais recorrentes, especificamente o ULMFiT (Universal Language Model Fine-tuning) e HAN (Hierarchical Attention Networks). O Dataset estudado é denominado VICTOR, composto por documentos do Supremo Tribunal Federal (STF) do Brasil. A pesquisa conclui pela possibilidade de aplicação de ambas abordagens para a classificação de documentos jurídicos do Dataset empregado, bem como, apesar de menos custosos computacionalmente, os pipelines de classificação da Abordagem I que empregam a representação computacional do documento com TF-IDF apresentam resultados equivalentes aos pipelines que empregam Deep Learning. Além disso, a especialização da representação computacional dos documentos com os dados do dataset em estudo, melhoram o desempenho dos pipelines que empregam Word2Vec, FastText e ULMFiT, quando comparados aos pipelines que aplicam as representações genéricas desses, ou seja, modelos pré-treinados com dados do contexto geral.
Acesso aberto (Open Access)
Aprendizado em conjunto aplicado à classificação da imagética motora
(Universidade Federal do Pará, 2025-01-20) JORGE, Vitor da Silva; SILVA, Cleison Daniel; http://lattes.cnpq.br/1445401605385329; https://orcid.org/0000-0001-8280-2928
Acesso aberto (Open Access)
AutoBCI: interface cérebro-máquina com configuração hiperparamétrica automatizada
(Universidade Federal do Pará, 2021-03-11) VILAS BOAS, Vitor Mendes; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760; SILVA, Cleison Daniel; http://lattes.cnpq.br/1445401605385329; https://orcid.org/0000-0001-8280-2928
Interfaces Cérebro-Máquina baseadas em Imagética Motora (ICM-IM) permitem o controle de dispositivos independente do uso de nervos e músculos periféricos, a partir da modulação voluntária da atividade eletrofisiológica do cérebro. O desafio imposto à ICM-IM não invasivas típicas é extrair padrões que descrevam a intenção motora nos sinais coletados por eletroencefalografia (EEG) e classificá-los a fim de se gerar comandos confiáveis à aplicação. Para tanto a seleção de técnicas de processamento adequadas assim como a parametrização correta do sistema são fundamentais no ajuste de modelos de classificação eficazes. A configuração dos múltiplos hiperparâmetros na cadeia de processamento, comumente realizada de forma manual e inespecífica do usuário, tende a gerar modelos rígidos e incapazes de generalizar bem em diferentes indivíduos, em especial pela alta variabilidade dos padrões de IM observada entre eles. O uso de estratégias para estimativa desses hiperparâmetros conforme as especificidades do sujeito apresenta-se como uma abordagem mais eficaz e tem sido explorada em estudos recentes. Este trabalho propõe uma estrutura baseada em aprendizado Bayesiano para configuração automática de hiperparâmetros incorporada à uma nova plataforma computacional ICM-IM de código aberto. O sistema integra todas as etapas básicas da arquitetura de ICM-IM de sub-bandas, desde a aquisição até o controle de uma aplicação virtual. Múltiplas técnicas de processamento compõem um amplo espaço de configuração para busca de instâncias hiperparamétricas particulares que maximizam a performance do sistema e abstraem do usuário a tarefa de ajuste manual. Dados de 72 sujeitos em três conjuntos públicos de EEG foram usados em simulações off-line e on-line cujo intuito foi validar o funcionamento dos módulos implementados e investigar os efeitos da configuração automática no desempenho de classificação e no controle efetivo da aplicação. Uma melhora expressiva na acurácia de classificação foi observada ao usar modelos provenientes da configuração automática do sistema em comparação à modelos gerados a partir de configurações frequentes na literatura. Os resultados sugerem que a otimização dos hiperparâmetros produz modelos mais assertivos na classificação dos padrões de IM de diferentes usuários e tende a contribuir para um controle mais eficaz da aplicação. Conclui-se que este estudo contribui com o projeto de ICM-IM mais eficazes no reconhecimento dos padrões de IM particulares do usuário ao fornecer um ambiente experimental completo, personalizável e de uso descomplicado pela configuração automatizada. A opção por técnicas mais eficientes no processamento dos sinais também mostrou-se viável e também são consideradas contribuições deste trabalho.
Acesso aberto (Open Access)
Avaliação do impacto de ambientes gamificados no processo de ensino-aprendizagem da lógica de programação de computadores: uma comparação entre elementos monousuário e multiusuários
(Universidade Federal do Pará, 2019) RIBEIRO, Fabrício de Sousa; FÜLBER, Heleno; http://lattes.cnpq.br/5018616409948511; MERLIN, Bruno; http://lattes.cnpq.br/7336467549495208
Nos cursos de Tecnologia que possuem em sua matriz curricular disciplinas relacionadas ao desenvolvimento de softwares (como Fundamentos de Programação), tem-se por parte dos discentes, dificuldades de aprendizagem do desenvolvimento de algoritmos. Consequentemente, faz-se necessário uma metodologia que fuja dos métodos tradicionais de ensino-aprendizagem, uma vez que os discentes precisam de estratégias diferenciadas que possam aumentar o engajamento destes. Nesse sentido, o uso de técnicas de gamificação apresenta-se como uma alternativa promissora frente aos resultados positivos de sua aplicação em várias áreas, inclusive em educação. Nesse cenário, os jogos digitais se destacam. Estes podem ser classificados em jogos monousuário e multiusuários. Diante do exposto, este trabalho tem como objetivo comparar o impacto do uso de ambientes gamificados no processo de ensino-aprendizagem da lógica de programação de computadores entre contexto de elementos monousuário e multiusuários. Os procedimentos de estudo foram divididos em três momentos: revisão sistemática da literatura, preparação do ambiente experimental e realização dos experimentos. O ambiente selecionado corresponde ao jogo Code Combat, com uma versão alterada para integrar os recursos multiusuários. Os experimentos foram realizados com 38 alunos de um curso técnico integrado ao Ensino Médio. Os dados sugerirem um aumento do engajamento dos alunos que fizeram uso do ambiente gamificado que utiliza os recursos multiusuário, porém estatisticamente, não foram identificadas diferenças significativas de aprendizado entre o uso dos dois tipos de recursos.
Acesso aberto (Open Access)
Bengala inteligente: um modelo para apoio à navegação de deficientes visuais baseado em reconhecimento de cores.
(Universidade Federal do Pará, 2019-05-28) BARBOSA, Luiz Carlos de Souza; MERLIN, Bruno; http://lattes.cnpq.br/7336467549495208
Este trabalho apresenta o projeto de desenvolvimento de um sistema de apoio à navegação para deficientes visuais baseado na proposta de utilização de uma bengala com dispositivos eletrônicos e um dispositivo móvel, visando auxiliar o deficiente visual a encontrar setores e se locomover de forma autônoma em um ambiente mapeado. O mapeamento dá-se através da implantação de faixas com cores diferentes em pontos estratégicos onde cada grupo de cor identifica o setor em que for implantado. Uma vez mapeado, será possível percorrer o ambiente com o apoio da bengala equipada com um sensor RGB para coleta das cores, um motor de vibração para realizar um feedback tátil, e um microcontrolador com módulo Wi-Fi para se conectar ao dispositivo móvel. De acordo com o respectivo conjunto de cores capturado pelo sensor, o usuário recebe uma informação correspondente a um local, percurso ou objeto através de voz. Para verificar a aplicabilidade, foram implantados dois mapas, um em ambiente interno e outro externo. As avaliações de funcionalidades foram realizadas com o apoio de um grupo de voluntários que realizaram o percurso utilizando o dispositivo. Como resultados foram apresentados dados qualitativos das funcionalidades do sistema, coletados durante os experimentos, através da observação do comportamento do sistema e aplicação de questionários aos usuários.
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)
Definição e instanciação de um processo híbrido Scrum e RUP aderente ao ciclo PDCA
(Universidade Federal do Pará, 2022-12-21) SILVA, Sabrina da; PEREIRA, Rodrigo Lisbôa; http://lattes.cnpq.br/0961152700140103; HTTPS://ORCID.ORG/0000-0001-5217-908X; PORTELA, Carlos dos Santos; http://lattes.cnpq.br/7707594869367480
Uma das principais maneiras de lidar com problemas recorrentes em projetos de software consiste na adoção de frameworks de gestão de processo. No entanto, há projetos que são mais adequados às metodologias tradicionais e outros às metodologias ágeis. Algumas empresas têm combinado práticas tradicionais e ágeis em modelos híbridos de gestão de projetos. Neste contexto, este artigo apresenta uma pesquisa-ação que resultou na definição e instanciação de um processo híbrido constituído de práticas provenientes dos frameworks SCRUM e RUP em um projeto real de desenvolvimento de software. Esse processo foi avaliado através da técnica de revisão por pares, demonstrando-se satisfatório no seguimento das premissas de ambos os frameworks, na gestão do projeto e no atendimento do ciclo Plan, Do, Check e Act (PDCA). Por fim, foi feita a análise SWOT do processo pela equipe que seguiu suas atividades no projeto-alvo da pesquisa.
Acesso aberto (Open Access)
Desenvolvimento de um sistema web para auxílio do processo de ensino-aprendizagem de lógica de programação aplicado ao novo ensino médio
(Universidade Federal do Pará, 2024-06-28) MEDEIROS, Ederson José Andrade; ALVES, Elton Rafael; http://lattes.cnpq.br/8408339809247090; https://orcid.org/0000-0003-2148-8941
As tecnologias educacionais têm desempenhado um papel fundamental no aprimoramento do processo de ensino-aprendizagem, proporcionando soluções inovadoras que contribuem para uma educação mais dinâmica e eficaz. Apesar do desenvolvimento de várias ferramentas voltadas para diferentes áreas do conhecimento, ainda existem lacunas em determinadas disciplinas, como a lógica de programação no contexto do Novo Ensino Médio. Este trabalho propõe a criação de um sistema web para o ensino e aprendizado de lógica de programação, voltado especificamente para alunos do Novo Ensino Médio. O sistema foi projetado para ser uma ferramenta eficiente e acessível, capaz de facilitar a compreensão de conceitos complexos de programação. Com base em um levantamento de requisitos educacionais e em testes de usabilidade, a plataforma foi desenvolvida para atender às necessidades dos alunos, proporcionando uma experiência de aprendizado intuitiva e interativa. Este estudo foi realizado na cidade de Belém do Pará. Os resultados obtidos em relação ao uso da aplicação pelos participantes, evidenciam nível considerável de satisfação (mais de 60%), possibilitando ainda que a mesma possa ser utilizada por qualquer aluno que queira aprender lógica de programação dentro e fora do ambiente escolar.
Acesso aberto (Open Access)
Estimativa da produção de uma lavoura através de imagens digitais capturadas por veículo aéreo não tripulado (VANT)
(Universidade Federal do Pará, 2018-10-08) SEREJO, Gerson Lima; GOMES, Ana Claudia da Silva; http://lattes.cnpq.br/9898138854277399; SANTOS, Viviane Almeida dos; http://lattes.cnpq.br/1489376127395764
A utilização de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) está se tornando uma ferramenta acessível importante para agronegócios de pequeno e médio porte. A sua aplicação favorece a execução de atividades complexas e trabalhosas, assim como promove novos estudos e desafios para o campo para auxiliar na tomada decisão do produtor rural. O Município de Tucuruí, no Estado do Pará do Brasil, faz parte de uma região que concentra uma grande quantidade de propriedades rurais caracterizadas por serem de agricultura familiar. O objetivo deste trabalho é apresentar um estudo exploratório da aplicação de etapas de Processamento Digital de Imagens (PDI) e Visão Computacional (VC) em imagens capturadas por um VANT para se obter a quantificação de plantas de mandioca e, consequentemente, gerar a estimativa da colheita desta cultura em uma fazenda do município. A contribuição científica deste estudo corresponde aos resultados obtidos da aplicação de 4 índices de vegetação: ExG, ExR, (ExG-ExR) e MaxG. O índice MaxG apresentou o melhor resultado, contando 91% das mudas, no melhor caso, com uma acurácia de 70%. O índice ExR mostrou-se mais apropriado para a contagem das plantas em estágios iniciais de germinação. O índice (ExG-ExR) possibilitou a estimativa com limiarização não supervisionada, o que favorece o desenvolvimento de sistemas de VC para este fim. Já o índice ExG nos surpreendeu apresentando o menor desempenho para o contexto estudado, contando 58% das mudas, no pior caso, com acurácia de 73%. Como contribuições práticas para o agricultor, este estudo possibilitou a conscientização da importância de prever a estimativa da colheita para melhor planejar a negociação da produção, os plantios posteriores e a busca por recursos para aumentar a área mecanizada da cultura. Pesquisas futuras mais aprofundadas precisam ser conduzidas para confirmarem estas conclusões.
Acesso aberto (Open Access)
Experiência na implementação de um modelo de gestão de PD&I em um grupo de empresas paraenses com o uso de ferramentas digitais e práticas ágeis
(Universidade Federal do Pará, 2024-08-05) OLIVEIRA, Aline Santos de; COSTA, Anderson Jorge Serra da; http://lattes.cnpq.br/7707885586024191; REIS, Rodrigo Quites; http://lattes.cnpq.br/9839778710074372; https://orcid.org/0000-0002-3657-4175
Esta dissertação explora a implementação de um modelo de gestão da inovação em um grupo de empresas paraenses por meio do uso de ferramentas digitais e práticas ágeis. O objetivo da pesquisa é avaliar a eficácia dessas abordagens na melhoria dos processos de inovação, um fator essencial para o crescimento econômico e a competitividade das organizações. O estudo centrou-se na aplicação de metodologia aderente ao Modelo de Gestão da Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (MGPDI) da SoftSul em três empresas selecionadas por meio de um edital de um Parque de Ciência e Tecnologia. A metodologia de pesquisa incluiu uma revisão sistemática da literatura, estudo de caso, reuniões com líderes de projetos, além de uma análise qualitativa dos dados coletados. Os resultados revelam que a adoção de ferramentas digitais como Trello, Jira, Ocomon e Taiga, aliadas às práticas ágeis, proporcionam benefícios como maior adaptabilidade, melhor colaboração, maior transparência e redução de custos operacionais. No entanto, deve-se ressaltar que a implementação desse modelo de gestão traz desafios, como a resistência organizacional à mudança e a necessidade de capacitação contínua das equipes. Portanto, deve-se partir do pressuposto de que a integração de ferramentas digitais e práticas ágeis na gestão de PD&I pode melhorar consideravelmente a capacidade de inovação das empresas, fomentando uma cultura organizacional de adaptabilidade e resiliência. Assim, as recomendações geradas por esta pesquisa possibilitaram a elaboração de um resumo executivo, descrevendo como a implementação do MGPDI contribui para a sustentabilidade e competitividade no contexto empresarial do Pará.
Acesso aberto (Open Access)
Fatores críticos para a implantação de melhorias de serviço de TI: um estudo em instituições públicas de ensino superior
(Universidade Federal do Pará, 2020-12-14) MENEZES, Gilberto Fabricio Malheiros; SANTOS, Viviane Almeida dos; http://lattes.cnpq.br/1489376127395764; REIS, Rodrigo Quites; http://lattes.cnpq.br/9839778710074372; https://orcid.org/0000-0002-3657-4175
A presente pesquisa se dedicou à área da Gestão de Serviços de Tecnologia da Informação (GSTI), mais especificamente no estudo sobre os fatores que influenciam o processo de implantação de melhorias em processos de serviços de TI, diante do crescimento da área de gestão de serviços baseados em Tecnologia da Informação (TI). Hoje é exigida das organizações a contínua busca pela melhoria dos serviços de TI, de modo a fornecê-los com qualidade, e para atender às necessidades internas e externas. Pelo exposto, os objetivos deste estudo são: 1) diagnosticar quais fatores críticos de sucesso (FCS) e de resistência (FCR) são determinantes para a implantação de melhorias de serviços de TI; 2) identificar o grau de relevância dos FCS e FCR dentro das Instituições de Ensino Superior (IES) públicas; 3) definir estratégias para a superação e/ou potencialização dos FCS e FCR. A fim de atingir tais objetivos, foi desenvolvida uma pesquisa de três etapas. A primeira buscou, por meio da realização de um mapeamento sistemático da literatura, identificar quais são estes FCS e FCR. Como resultado foram identificados 41 FCS e 13 FCR. Na segunda etapa foram realizados surveys com 110 profissionais de TI de 24 IES públicas do estado do Pará e da Rede de Cooperação com a Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Os resultados reafirmaram a relevância dos fatores: apoio da Alta Administração (FCS1); alinhamento entre TI e negócio (FCS9); processos bem definidos (FCS2); falta de recurso técnicos e de apoio (FCR2); falta de conhecimento e habilidades (FCR3). A terceira etapa coletou dados por meio de entrevistas com 11 gestores e ex-gestores de TI de IES públicas da região Norte do Brasil para estabelecer quais ações podem ser desenvolvidas ou aprimoradas para enfrentamento dos fatores. Todas as descobertas feitas pelo autor resultaram na escrita de três artigos, cujos resultados, resumidamente, apontam para uma percepção comum dentro das IES públicas sobre a importância dos fatores críticos e que os enfrentar é possível na medida em que são adotadas estratégias que combinam elementos como: sensibilização da alta gestão por intermédio da exposição dos benefícios; realização de atividades de capacitação e de qualificação; cultivo de relacionamentos interpessoais saudáveis; mapeamento de processos; administração adequada dos recursos; uso de ferramentas específicas; implementação de técnicas gerenciais.
Acesso aberto (Open Access)
Ferramenta baseada em cuckoo filter para remoção de redundância em dados de sequenciadores de segunda geração (NGS - next generation sequencing)
(Universidade Federal do Pará, 2019-12-02) GAIA, Antonio Sérgio Cruz; VERAS, Adonney Allan de Oliveira; http://lattes.cnpq.br/2201652617167877; https://orcid.org/0000-0002-7227-0590
As plataformas de sequenciamento de segunda geração também conhecidas como NGS – Next Generation Sequencing produzem grande volume de dados, o que demanda alta complexidade e custo computacional no processamento destes dados. Essas plataformas geram leituras duplicadas que surgem na preparação da biblioteca genômica e são introduzidas na etapa de amplificação por PCR (Polymerase Chain Reaction). Essa redundância de leituras pode aumentar os requisitos computacionais e tempo de processamento de análises subsequentes (por exemplo, a montagem de novo). Para reduzir o custo computacional dessas análises é necessário realizar a remoção dessas leituras do conjunto de dados do organismo sequenciado. Neste trabalho apresentamos o NGSReadsTreatment uma ferramenta computacional para a remoção de leituras duplicadas em conjuntos de dados pareados ou fragmentos. A entrada de dados para o NGSReadsTreatment consiste em leituras oriundas de qualquer plataforma de sequenciamento com o mesmo ou diferentes comprimentos. A sua engine utiliza a estrutura probabilística Cuckoo Filter para identificar e remover as leituras redundantes, a identificação é feita comparando as leituras entre si, assim, nenhum pré-requisito é necessário além do conjunto de leituras. A validação da ferramenta foi realizada utilizando-se conjuntos de dados reais e simulados. Para aferir a eficiência da ferramenta, a mesma foi comparada com outras ferramentas de remoção de redundância. Os resultados indicam a eficiência do NGSReadsTreatment, pois obteve-se melhor resultado, tanto na quantidade de redundâncias removidas quanto no uso de memória em todos os testes realizados. Desenvolvido em JAVA, o NGSReadsTreatment é compatível com os sistemas operacionais UNIX/Linux e Windows e dispoẽ de uma versão com interface gráfica para facilitar seu uso.
Acesso aberto (Open Access)
GAIN: um guia para avaliação da interface de aplicativos para atividades físicas
(Universidade Federal do Pará, 2023-01-19) FERREIRA, Josué Viana; SANTOS, Viviane Almeida dos; http://lattes.cnpq.br/1489376127395764; PORTELA, Carlos dos Santos; http://lattes.cnpq.br/7707594869367480
Durante o período da pandemia da COVID-19, diversos personal trainers indicaram aplicativos aos seus alunos para que pudessem realizar atividades físicas em suas casas. No entanto, interfaces mal projetadas podem fazer com que os usuários não executem seus treinos de forma adequada. Este artigo apresenta um guia que disponibiliza um conjunto de recomendações para que o personal trainer possa avaliar se um aplicativo é adequado para auxiliar nos treinos de seus alunos. Inicialmente, selecionaram-se métodos de avaliação de usabilidade que foram aplicados a fim de identificar critérios de usabilidade que foram a base para as recomendações do guia. Posteriormente, identificou-se a persona do personal trainer e realizou-se a avaliação do guia a partir da análise SWOT. O resultado foi a identificação de 10 (dez) recomendações que podem ser usadas tanto para os usuários avaliarem seus aplicativos quanto para os projetistas de interface desenvolverem ferramentas que atendam às particularidades dessa categoria de software.
Acesso aberto (Open Access)
Um guia de requisitos de softwares educativos para mulheres
(Universidade Federal do Pará, 2025-06-25) DIOGO, Carla Braga; SANTOS, Viviane Almeida dos; http://lattes.cnpq.br/1489376127395764
As tecnologias de informação e comunicação (TICs) têm demonstrado um papel crucial para possibilitar a igualdade de gênero, sendo também um dos objetivos da Organização das Nações Unidas (ONU). Este trabalho apresenta um guia de recomendações para orientar desenvolvedores(as) no processo de especificação de softwares educativos para o público feminino, sendo assim, facilitar o levantamento de requisitos para este público. O guia foi feito com base na abordagem de Design Thinking e por meio da Empatia utilizou uma técnica baseada em Personas através de um estudo de caso de mulheres autônomas da Região do Lago de Tucuruí. Estima-se que através da adoção deste guia exista maior facilidade na definição de requisitos e incentivo na criação de aplicações educacionais para mulheres.