| Identificação de cultivares do gênero Brachiaria e Panicum utilizando aprendizado profundo |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
01/11/2024 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
- Sanzio Carvalho Lima Barrios
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| Orientando(s) |
- Leonardo Lazarino Crivellaro
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| Banca |
- Edson Takashi Matsubara
- Jonathan de Andrade Silva
- Sanzio Carvalho Lima Barrios
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| Resumo |
Forrageiras tropicais são plantas que cobrem o solo das pastagens e são a principal fonte de nutrição para bovinos criados em pastos, regime responsável por 81,8% da produção da carne bovina brasileira em 2023. Cada variedade de forrageira, chamada cultivar, possui qualidades nutricionais distintas e exigências de clima, solo e manejo específico. Para assegurar que a pastagem está coberta por forrageiras com valores nutritivos, potencial produtivo e finalidades de uso adequadas e apropriadas às condições regionais, é fundamental identificar corretamente o gênero, a espécie e a cultivar da planta. No entanto, a identificação automatizada e precisa de cultivares forrageiras ainda é um desafio não superado, embora modelos de redes neurais já apresentem bons resultados no reconhecimento de gêneros e espécies. Este trabalho apresenta uma abordagem baseada no uso de modelos de aprendizado profundo para a identificação de cultivares Brachiaria e Panicum maximum, utilizando imagens coletadas em diferentes estádios de desenvolvimento das plantas afim de aproveitar-se de características morfológicas distintas na diferentes fases de desenvolvimento de planta. A pesquisa foi realizada em uma área experimental da Embrapa Gado de Corte, onde foram plantadas 18 cultivares cujas imagens foram capturadas durante seus primeiros 8 meses de crescimento. As redes neurais analisadas e testadas foram a MobileNet v3 e a MobileVIT pois era pré-requisito o baixo custo computacional para execução, afim de integrar essa tecnologia ao aplicativo para dispositivos móveis Pasto Certo®. As redes foram testadas em diferentes combinações de conjuntos por período de crescimento das plantas, os melhores resultados foram no estádio reprodutivo das plantas por meio de diferenças na inflorescência, onde a arquitetura MobileNet v3 apresentou acurácia 82% e a Mobile VIT, 87%, com a última possuindo um melhor grau de generalização. Os datasets construídos apresentam uma contribuição para estudos na área, enquanto os modelos treinados possuem o potencial de se tornar uma ferramenta importante para auxiliar produtores e técnicos na gestão de pastagens. |
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| Avaliação da Tecnologia Lora em Cenários de IoT na Suplementação de Bovinos de Corte |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
21/10/2024 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Ricardo Ribeiro dos Santos
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Camilo Carromeu
- Guilherme Augusto Defalque
- Hana Karina Salles Rubinsztejn
- Ricardo Ribeiro dos Santos
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| Resumo |
Com o aumento da demanda por recursos e alimentos e diante de problemas como as mudanças climáticas que impactam a produção, as tecnologias de Internet das Coisas (IoT) e redes sem fio de baixa potência e longa distância surgiram como ferramentas tecnológicas que podem auxiliar no atendimento dessas demandas. Na pecuária de precisão, os dispositivos IoT possuem várias aplicações: rastreamento, estimativas de peso, bem-estar animal e alimentação. A atividade de suplementação (parte das atividades de alimentação do gado) consiste em fornecer suplementos alimentares além da forragem disponível para o rebanho. A suplementação é uma atividade crucial para atingir as metas de qualidade e produtividade. Existem alimentadores automáticos programáveis (Programmable Automatic Feeders - PAFs) que proporcionam uma suplementação mais assertiva e com pouca intervenção humana. Estas máquinas contam com recursos tecnológicos para distribuir os suplementos, adquirir, processar e enviar dados. Esta dissertação de mestrado apresenta o trabalho sobre simulação com experimentos de cenários de suplementação pecuária bovina para poder entender limitações da tecnologia e projetar sua expansão no futuro. A simulação foi realizada usando o software Network Simulator (NS-3) para avaliar o desempenho e escalabilidade da tecnologia LoRaWAN, que é usada nos PAFs. |
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| Desafios na Segurança de Avaliações on-line em Ambientes Virtuais de Aprendizado: um Estudo de Caso no AVA-UFMS |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
07/10/2024 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Marcelo Augusto Santos Turine
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Anderson Vicoso de Araujo
- Marcelo Augusto Santos Turine
- Marcos Paulo Moro
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| Resumo |
Atualmente, há um crescente aumento de cursos na modalidade de ensino de Educação à Distância - EaD nas Instituições de Ensino Superior - IES, impulsionadas pela pandemia da Covid-19 e pelas novas tecnologias de informação e comunicação. Esse cenário apresenta desafios, especialmente relacionados à segurança e integridade das avaliações de aprendizagem online. O presente trabalho tem como objetivo principal investigar, desenvolver e propor um método sistemático para assegurar a segurança e a integridade das avaliações online no Ambiente Virtual de Aprendizagem - AVA da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul - UFMS, intitulado AVA-UFMS. Para alcançar este objetivo, foi realizada uma revisão da literatura com o intuito de identificar os mecanismos e as práticas de segurança já implementados em AVAs disponíveis nacional e internacionalmente. Com base nesta revisão, foi proposto um modelo adaptável, desenhado para integrar e atender às necessidades específicas da UFMS e potencialmente aplicável a outras IES que utilizem plataformas similares. Espera-se como resultado a elaboração de um modelo integrado ao AVA-UFMS que incorpore soluções de software livre, visando garantir a realização de avaliações online de forma segura e eficiente. Após os estudos de caso monitorados no AVA-UFMS, foi proposto um modelo integrado a fim de combinar ferramentas de supervisão acadêmica online com práticas inovadoras de segurança digital, estabelecendo um equilíbrio entre a integridade das avaliações e a flexibilidade requerida pelo ensino à distância. A implementação deste modelo servirá como referência para outras instituições que enfrentam desafios similares, promovendo um ambiente de aprendizagem online mais seguro e confiável. |
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| ReGammend V2: Um sistema de recomendação baseado em evidências para personalizar sistemas gamificados. |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
25/09/2024 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
- Wilk Oliveira dos Santos
- Amaury Antonio de Castro Junior
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| Orientando(s) |
- Anderson dos Santos Ferreira
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Anderson Correa de Lima
- Rodrigo Silva Duran
- Valeria Quadros dos Reis
- Wilk Oliveira dos Santos
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| Resumo |
A gamificação tem sido utilizada para otimizar a experiência dos usuários. No entanto, os efeitos negativos associados a essa abordagem desencadearam a necessidade da utilização da personalização, ajustando os designs e elementos de jogo às preferências e características individuais dos usuários.
Nos últimos anos, estudos têm destacado os desafios de adaptar a gamificação às características individuais dos usuários, propondo soluções personalizadas e enfatizando a importância de ajustes específicos para cada perfil. Contudo, a maioria dessas pesquisas não explorou a automatização na personalização, evidenciando a necessidade de implementar recursos que automatizem as recomendações em sistemas gamificados.
Para enfrentar esse desafio, desenvolvemos um sistema de recomendação baseado em evidências para sistemas gamificados, capaz de fornecer recomendações automatizadas de design de gamificação, permitindo ao gerente configurar diferentes parâmetros, como a tipologia de usuário, a taxonomia dos elementos de jogos e os dados demográficos a serem utilizados na geração das recomendações.
Com suas funções de recomendação, gestão e visualização, o sistema permite a personalização em tempo real de sistemas gamificados, ajustando automaticamente os designs com base nas preferências dos usuários. Isso facilita a recomendação dos elementos de jogos para diferentes perfis, garantindo uma experiência mais relevante e envolvente, sem exigir esforço manual contínuo dos administradores.
O sistema proposto contribui ao automatizar a personalização da gamificação, tornando o processo mais eficiente. Ele possibilita a criação de experiências gamificadas sob medida para cada usuário, melhorando o engajamento e a motivação. Além disso, sua estrutura flexível e configurável pode ser utilizada em futuras pesquisas. |
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| Ferramenta de Detecção de Focos de Incêndios via Deep Learning em Imagens Orbitais |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
08/08/2024 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Jonathan de Andrade Silva
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Ana Paula Marques Ramos
- Jonathan de Andrade Silva
- Jose Marcato Junior
- Wesley Nunes Goncalves
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| Resumo |
Incêndios florestais têm causado grandes perdas ecológicas e econômicas
no Brasil. Quando há uma baixa umidade relativa do ar, ou até mesmo um
calor excessivo, uma pequena faísca de fogo, levada pelo vento, pode se tornar
um estopim para queimadas em ambientes abertos, como reservas ambientais
e fazendas. Este trabalho faz uso de recursos computacionais e técnicas de
reconhecimento de objetos em imagens adquiridas por sensores embarcados
em satélites visando fornecer informações de uma forma eficiente que auxiliem
na identificação de áreas sob incêndios e, com isso, auxiliar na tomada de
decisão.
Um campo da computação que se mostra promissor são as pesquisas com
Redes Neurais Convolucionais (RNC) que vem aumentando com o surgimento
de inúmeros algoritmos de detecção de objetos e que aqui é usando para detecção
de fogo.
Desta maneira, o presente trabalho desenvolveu ferramentas que faz uso
de modelos deep learning (DL) e Application Programming Interface (API) para
auxiliar na identificação de focos de incêndios e queimadas, ferramentas no
qual consiste em um software coletor de imagens oriundas de três satélites e,
centraliza os dados coletados em nuvem e distribuindo-as em uma API para
acesso aos dados coletados.
Treinamos seis modelos usando o framework MMDection, do qual obtemos
modelos robustos para uma variedade de três sensores, por fim uma
ferramenta Web com o mapa interativo da região do Pantanal apontando os
possíveis focos de incêndio e suas coordenadas para consulta de resultados.
Neste estudo, apresentamos modelos recentes no estado da arte treinados,
previamente escolhidos com o melhor resultado para o grupo de satélite
na identificação de fogo, no presente momento, estamos trabalhando com os
sensores dos satélites CBERS04, CBERS04A e Amazonia 1. Com isso desenvolvemos
um conjunto de ferramenta que acreditamos que possa ser efetiva
na ajuda ao combate a queimadas e incêndios.
Disponibilizamos também uma base de dados centralizada e pública que
pode ser consultada por outros pesquisadores. Este estudo pode indicar um
rumo para futuras pesquisas nesta área, podemos comprovar que modelos de
deep learning obtém bons resultados para os sensores escolhidos na detecção
de fogo em campo aberto, além de fornecer mais uma ferramenta para
brigadas de combate ao fogo, fazendeiros e comunidade. |
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| The Effects of Ecological Gamification on Learners’ Engagement |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
21/06/2024 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
- Wilk Oliveira dos Santos
- Amaury Antonio de Castro Junior
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Anderson Correa de Lima
- Debora Maria Barroso Paiva
- Marcela Sávia Picanço Pessoa
- Wilk Oliveira dos Santos
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| Resumo |
A personalização de ambientes gamificados, como ambientes de aprendizagem baseados em jogos e gamificação, tem atraído atenção significativa no discurso contemporâneo. No entanto, os resultados permanecem inconsistentes, exibindo efeitos positivos, negativos ou nulos. Ao mesmo tempo, a maioria das pesquisas tem se limitado ao uso de estratégias tradicionais de gamificação (por exemplo, aquelas envolvendo pontos, medalhas e rankings). Para abordar essa questão, examinamos como a gamificação ecológica (ou seja, uma estratégia de design de gamificação nova baseada nos elementos de gamificação: chance, escolha imposta, economia, raridade e pressão do tempo) influencia o engajamento dos alunos (ou seja, atenção focada, usabilidade percebida, apelo estético e recompensa), de acordo com seus perfis de gamificação (ou seja, Filantropo, Socializador, Espírito Livre, Conquistador, Jogador e Disruptor). Uma investigação quase-experimental foi realizada com 104 participantes utilizando uma plataforma de aprendizagem gamificada, com dados analisados por meio de modelagem de equações estruturais de mínimos quadrados parciais. Notavelmente, nossos achados foram duplos, revelando que i) a gamificação ecológica teve um impacto benéfico na percepção de usabilidade dos Disruptores e ii) aumentou a sensação de recompensa dos Jogadores. Com base nos resultados, também indicamos uma série de implicações práticas e fornecemos várias recomendações para estudos futuros. Essas percepções contribuem para a tecnologia de aprendizagem e aprendizagem gamificada, lançando luz sobre a personalização detalhada de sistemas educacionais gamificados. |
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| Asimov: Um Laboratório Remoto para Ensino Experimental de Robótica |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
20/06/2024 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Amaury Antonio de Castro Junior
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| Coorientador(es) |
- Anderson Correa de Lima
- Marcos Pinheiro Vilhanueva
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Anderson Correa de Lima
- CINTIA KIMIE AIHARA NICOLETTI
- Dionisio Machado Leite Filho
- Eduardo Bento Pereira
- Marcos Pinheiro Vilhanueva
- Rafael Vidal Aroca
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| Resumo |
Este artigo aborda o desenvolvimento, teste e avaliação do sistema do Asimov - Laboratório Remoto de Robótica. Trata-se de um ambiente de experimentação remota que permite que pessoas, em qualquer lugar do mundo, realizem experimentos práticos de programação em robôs ou dispositivos micro controlados a distância. O sistema foi testado na prática a partir da aplicação de um curso básico de programação e robótica inteiramente à distância em formato assíncrono, onde a parte prática ocorreu por meio do sistema desenvolvido. Por fim, foi realizado uma avaliação de usabilidade do sistema a partir da percepção do usuário em relação a utilidade, facilidade de uso, interface gráfica e ensino. |
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| A Iniciativa Botsu: Promovendo a Educação em Robótica e Sustentabilidade por Meio do Lixo Reciclável |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
16/05/2024 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
- Amaury Antonio de Castro Junior
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| Orientando(s) |
- José Vieira dos Santos Neto
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Anderson Correa de Lima
- Dionisio Machado Leite Filho
- Douglas Goncalves da Silva
- Sarah Thomaz de Sá Rossiter
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| Resumo |
Em meio às demandas cotidianas, a robótica emerge como uma ferramenta
crucial para simplificar a vida humana nas cidades. Em cidades consideradas
sustentáveis e inteligentes, o ensino de robótica na educação infantil tem sido
estimulado em uma tendência crescente. No entanto, no cenário educacional
brasileiro, a aquisição de recursos, tanto físicos quanto lógicos, para o ensino
de robótica representa um desafio substancial. Adicionalmente, a falta
de capacitação de professores do ensino básico no Brasil em robótica intensifica
esse desafio. Diante desse panorama, este trabalho tem como objetivo
o desenvolvimento da versão inicial de uma plataforma web chamada Botsu.
Essa plataforma visa fornecer, por meio de vídeos e tutoriais, um guia passo a
passo para a criação de protótipos robóticos construídos utilizando materiais
recicláveis, para diminuição de custos. Os protótipos foram projetados para
abordar soluções para problemas reais em cidades. Além disso espera-se que
o Botsu se torne um aliado valioso no ensino, capacitando crianças não apenas
a absorver conhecimento, mas também a se familiarizarem com o futuro
das cidades inteligentes e a ligação delas com a robótica. |
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| Dispositivo para Aquisição de ECG e Transmissão via BLE |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
10/05/2024 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Fabio Iaione
- Francisco Eloi Soares de Araujo
- Hana Karina Salles Rubinsztejn
- Luiz Eduardo Schardong Spalding
- Marcelo Trindade Rebonatto
- Victor Leonardo Yoshimura
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| Resumo |
O monitoramento constante de parâmetros fisiológicos desempenha um papel crucial no setor de saúde, resultando em uma crescente demanda por equipamentos especializados. O monitor multiparamétrico, um equipamento eletromédico, destaca-se ao fornecer informações em tempo real sobre diversos parâmetros fisiológicos, incluindo o eletrocardiograma. Além das pesquisas acadêmicas, no Brasil, observa-se o desenvolvimento de trabalhos no setor industrial voltados para aprimorar os monitores multiparamétricos. Um exemplo é o monitor desenvolvido
por uma empresa nacional, que monitora, entre outros parâmetros, o eletrocardiograma de maneira convencional, utilizando eletrodos na superfície do corpo conectados por meio de cabos. Contudo, essa abordagem apresenta diversos inconvenientes, como desconforto para o paciente, artefatos de movimento no sinal registrado, desconexões acidentais entre cabos e eletrodos, e possíveis danos nos cabos após meses ou anos de uso. Diante desses desafios, o objetivo desse trabalho foi projetar e construir um dispositivo eficiente, com baixo consumo de energia,
destinado à captação do sinal de eletrocardiograma e à sua transmissão via Bluetooth Low Energy para o monitor desenvolvido pela empresa, contribuindo para o progresso tecnológico da indústria brasileira. |
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| Análise de dados e de sentimentos para melhoria de resultados em Sistemas de Avaliação Institucional |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
02/04/2024 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Amaury Antonio de Castro Junior
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Anderson Correa de Lima
- Caroline Pauletto Spanhol
- Hana Karina Salles Rubinsztejn
- Luciano Gonda
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| Resumo |
Este trabalho tem como objetivo desenvolver melhorias no Sistema de Avaliação Institucional da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Para isso, foi realizado um levantamento junto aos seus utilizadores com o intuito de descobrir as necessidades e oportunidades de melhoria a serem implementadas no sistema. O levantamento revelou duas necessidades, sendo a primeira a automação de um relatório que é realizado com uso de planilha, e a segunda a implementação de um classificador de respostas textuais fornecidas por respondentes do sistema. Além da reunião com os utilizadores, uma revisão sistemática da literatura foi realizada para investigar se as melhorias desejadas são comuns a outras instituições e quais foram as técnicas e métodos empregados na sua resolução. A pesquisa bibliográfica revelou que, nas análises textuais, algumas instituições utilizam inteligência artificial e técnicas de aprendizagem de máquina. Este trabalho, por sua vez, apresenta, como melhoria para o sistema, o desenvolvimento do Relatório de Ações e o analisador de sentimentos utilizando o BERT. Um relatório de Séries Temporais descoberto na RSL foi incluído como melhoria desenvolvida neste trabalho. Com a implementação destas melhorias no sistema espera-se tornar a rotina de trabalho dos seus utilizadores mais eficiente e produtiva, auxiliando-os na tomada de decisão. |
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| Sincronização na Nuvem de Dados Sensoriais de Pecuária |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
07/03/2024 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Hana Karina Salles Rubinsztejn
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Thiago de Oliveira Soares
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| Banca |
- Camilo Carromeu
- Hana Karina Salles Rubinsztejn
- Luciano Gonda
- Renato Porfirio Ishii
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| Resumo |
A pecuária bovina desempenha um papel crucial na economia brasileira, sendo essencial para o Produto Interno Bruto (PIB) do país. A eficiência e sustentabilidade deste setor são, portanto, fundamentais para manter sua competitividade. Neste contexto, inovações tecnológicas representam ferramentas indispensáveis para aprimorar o monitoramento e a gestão da produção pecuária. A plataforma e-Cattle surgiu como uma solução integrada para a pecuária de precisão, oferecendo recursos avançados para o monitoramento efetivo do rebanho e suporte à tomada de decisão baseada em dados. Este trabalho foca no desenvolvimento de dois componentes críticos para a plataforma e-Cattle: o primeiro direcionado à sincronização de dados sensoriais coletados localmente com a nuvem, garantindo a uniformidade e a integridade das informações essenciais para análises precisas e decisões informadas. O segundo componente visa a implementação de um gerenciador de memória dedicado, projetado para prevenir a acumulação excessiva de dados, assegurando a continuidade e a eficiência operacional da plataforma. Ambas as inovações são fundamentais para otimizar a gestão da pecuária bovina, representando passos significativos em direção a uma produção mais inteligente e sustentável. |
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| Criação de um Framework para desenvolvimento de aplicações descentralizadas baseadas em redes Blockchain |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
29/02/2024 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Dionisio Machado Leite Filho
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| Coorientador(es) |
- Carlos Henrique Gomes Ferreira
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| Orientando(s) |
- Frank Castilio Pinheiro de Alencar
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| Banca |
- Bruno Guazzelli Batista
- Debora Maria Barroso Paiva
- Dionisio Machado Leite Filho
- Jonathan de Andrade Silva
- Leonardo Souza Silva
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| Resumo |
Baseadas em redes Blockchain as aplicações descentralizadas (DApp) estão em expansão. Pesquisas demonstram que estas aplicações vêm sendo criadas sem seguirem critérios metodológicos para desenvolvimento de software, desse modo, é importante que se sistematize sua construção para que o desenvolvedor possa focar em seu problema de pesquisa. A falta de diretrizes claras para a criação de DApps é um desafio, e dificulta a entrada de novos pesquisadores e desenvolvedores nesse campo. As pesquisas que tentam preencher essa lacuna geralmente abordam questões específicas do processo de desenvolvimento de DApps. Assim, este trabalho baseou-se em uma revisão sistemática da literatura (RSL) e criou um framework para auxiliar no desenvolvimento de DAPPs, mais especificamente na tomada de decisão sobre qual plataforma descentralizada utilizar para hospedar sua aplicação, conceituando e debatendo a respeito das tecnologias utilizadas em cada etapa deste processo. A RSL revelou a ausência de uma estrutura semelhante à que foi desenvolvida neste trabalho, o framework fornece orientações para seleção da plataforma descentralizada de acordo com os requisitos da DApp. |
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| Explorando o Uso de Competição eCooperação na Experiência deEstudantes de Computação deAcordo com seu Gamification UserType |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
08/12/2023 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Wellington Santos Martins
- Wilk Oliveira dos Santos
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Anderson Correa de Lima
- Claudio Zarate Sanavria
- Valeria Quadros dos Reis
- Wilk Oliveira dos Santos
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| Resumo |
A gamificação tem sido utilizada nos últimos anos como alternativa para melhorar o ensino de computação. No entanto, a maioria dos estudos concentra-se no uso de abordagens clássicas de gamificação (e.g, com base em pontos, distintivos e rankings) sem considerar aspectos individuais dos alunos. Preenchendo essa lacuna, exploramos (durante quatro semanas) o uso de uma abordagem inovadora de gamificação baseada na competição e cooperação (em conjunto) na percepção de estudantes de graduação de acordo com seu tipo de usuário de gamificação. Os resultados do estudo qualitativo (N = 15) baseado na análise temática mostram que i) a competição foi mais percebida pelos alunos (independentemente do tipo de usuário de gamificação), ii) os alunos demonstraram mais disposição estar em primeiro lugar no ranking (competição) e iii) não foram percebidas mudanças significativas na percepção dos alunos ao longo das três semanas. Nosso estudo contribui especialmente para as áreas de Educação em Computação e Gamificação, por meio de insights relacionados ao design de aulas gamificadas baseadas na competição e na cooperação. |
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| Ambientes de Realidade Virtual direcionados para a Educação Patrimonial: um Estudo de Caso aplicado na Virtualização do Museu de Arqueologia da UFMS |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
29/09/2023 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Amaury Antonio de Castro Junior
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| Coorientador(es) |
- Lia Raquel Toledo Brambilla Gasques
- Anderson Correa de Lima
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| Orientando(s) |
- Carlos Henrique da Costa Silva
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Anderson Correa de Lima
- Anderson Vicoso de Araujo
- Claudio Zarate Sanavria
- Lia Raquel Toledo Brambilla Gasques
- Maria Istela Cagnin Machado
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| Resumo |
Com o avanço das tecnologias de Realidade Virtual, diversas instituições e empresas estão explorando novos conceitos para enriquecer suas atividades cotidianas e desenvolver novos produtos. Nesse contexto, os museus também têm buscado inovações tecnológicas para proporcionar experiências diferenciadas aos visitantes. Pensando no potencial de aplicação da Realidade Virtual e na busca dos museus por novas tecnologias, este trabalho teve como objetivo a criação de ambientes de visitação virtuais voltados para museus, tendo o Museu de Arqueologia da UFMS como estudo de caso. Para o desenvolvimento desses ambientes virtuais, foram empregadas ferramentas de desenvolvimento web, como o VueJS, A-Frame e Strapi. A combinação dessas tecnologias permitiu a construção de ambientes virtuais imersivos, possibilitando aos visitantes explorar o museu e seus acervos de forma virtual. Por meio dessas tecnologias, foi desenvolvido um software baseado em código aberto, que é executado diretamente na web, podendo ser acessado de forma conveniente em diferentes dispositivos. Desse modo, o software teve a missão de democratizar o acesso à cultura e promover a Educação Patrimonial, quebrando barreiras geográficas e socioeconômicas, que muitas vezes afetam a população de forma abrangente. Além do mais, o software pode ser utilizado como uma ferramenta educacional destinada a transformar a abordagem convencional do ensino e enriquecer a experiência de aprendizado dos alunos. Tendo isso em vista, pode-se afirmar que o software em questão proporciona uma solução para as necessidades do estudo de caso, abrindo caminho para novas possibilidades de aplicação da Realidade Virtual em museus e outras instituições culturais. |
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| DESENVOLVIMENTO E IMPLANTAÇÃO DE SALA DE SITUAÇÃO EM UNIDADE DE ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
13/09/2023 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Andrea Teresa Riccio Barbosa
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Andrea Teresa Riccio Barbosa
- Fabio Iaione
- Jefferson Luiz Brum Marques
- Mayk Penze Cardoso
- Milton Ernesto Romero Romero
- Raquel Luciana Angela Marques Tauro
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| Resumo |
O Acidente Vascular Cerebral (AVC) é uma das principais causas de morte no mundo, acometendo, aproximadamente, 15 milhões de pessoas por ano. O AVC é uma doença que decorre de uma lesão vascular do Sistema Nervoso Central (SNC), sendo classificada como uma deficiência ou disfunção neurológica. O monitoramento de indicadores desta doença é de suma importância para o apoio na tomada de decisões e uma ferramenta que pode auxiliar nisso é a Sala de Situação em Saúde (SSS) que permite realizar o monitoramento de informações como para apoiar na tomada de decisão clínica e de gestão. A SSS é um ambiente virtual que disponibiliza um conjunto de dados agrupados por planilhas ou sistemas, onde é possível obter informações e monitorar indicadores, caracterizando, medindo e explicando o perfil de saúde-doença de uma população, incluindo os agravos e problemas de saúde, assim como seus determinantes. Com o objetivo de assegurar a conformidade de uma Unidade de Acidente Vascular Cerebral (UAVC) do Hospital Universitário (HU) de Campo Grande/MS, com a portaria 665 de 12 de abril de 2012 do Ministério da Saúde, este estudo realizou o desenvolvimento e implantação da SSS neste setor deste hospital público. A pesquisa se desenvolveu em etapas: levantamento de requisitos, modelagem dos casos de uso, definição da plataforma de baixo-código (low-code), definição de perfis e do painel da SSS e produção do protótipo final. Os resultados demonstraram que a avaliação do sistema teve uma boa aceitação pela equipe assistencial com média de 4,83, de um máximo de 5,00, realizado com o sistema implantado e disponibilizados os indicadores com formulário de entrada de dados padronizados; conexão com o banco de dados do sistema de informações hospitalares do HU para buscas de pacientes; cadastro de pacientes no período; e, disponibilização do painel da SSS. Este trabalho desenvolveu e implantou com sucesso uma SSS em um hospital público, com potencial de ser adotada por outras unidades hospitalares, que prestem atendimento a pacientes acometidos por AVC. |
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| Locomotomic: aplicativo de anatomia humana para o ensino através da realidade virtual |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
12/09/2023 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Andrea Teresa Riccio Barbosa
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Kauane Lysien Costa Ferreira
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| Banca |
- Andrea Teresa Riccio Barbosa
- Carla Adriana Barvinski
- Fabio Iaione
- Hana Karina Salles Rubinsztejn
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| Resumo |
Esta pesquisa apresenta o trabalho de desenvolvimento de um aplicativo de
Realidade Virtual (RV) voltado à educação em anatomia humana chamado
Locomotomic. Entende-se que a necessidade de inovar no campo da educação é uma
questão urgente. Nesse sentido, o desenvolvimento de tecnologias que proporcionem
novos meios de aprendizado se torna cada vez mais relevante, especialmente em
situações em que o ensino prático presencial se mostra inviável. A solução proposta
consiste na criação de um laboratório virtual de anatomia humana de baixo custo, que
permita simular a experiência de aulas práticas. Para alcançar esse objetivo, foram
conduzidas pesquisas para identificar as características desejáveis em um laboratório
virtual de anatomia na área da saúde. Além disso, utilizou-se uma abordagem
descritiva para estabelecer o conteúdo adequado a ser abordado no laboratório virtual,
focado no aparelho locomotor humano. A implementação do laboratório virtual foi
realizada com base na linguagem de programação JavaScript e na plataforma
Kodular. Os resultados demonstram que a implantação de um laboratório de RV não
imersivo para o ensino de anatomia pode gerar economias significativas em
infraestrutura em universidades públicas. Além disso, o aplicativo desenvolvido
contribuirá para democratizar o acesso à informação, tornando o trabalho mais
acessível a um maior número de usuários. Adicionalmente, haverá benefícios na
redução dos custos associados à aquisição de cadáveres para laboratórios e à
manutenção de instalações físicas em instituições públicas de ensino. No âmbito
social, essa pesquisa proporcionará um impacto positivo, democratizando o acesso ao
conhecimento e facilitando o trabalho de estudantes da área da saúde. Além disso, os
estudantes terão a oportunidade de explorar as vantagens e potencialidades da RV no
ensino, enriquecendo significativamente o processo de aprendizado. Dessa forma, o
trabalho contribuirá para avanços no campo de informática aplicados à educação,
oferecendo uma alternativa eficiente e acessível para o ensino de anatomia humana. |
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| G-Thinking: Metodologia para o Desenvolvimento de Jogos Educacionais em Escola da Autoria - Promovendo Protagonismo Juvenil e a Cultura Maker |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
28/08/2023 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Anderson Correa de Lima
- Carla Adriana Barvinski
- Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura
- Yorah Bosse
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| Resumo |
O Protagonismo Juvenil reconhece os estudantes como autores do seu próprio desenvolvimento e aprendizagem. A abordagem da Cultura Maker expande essa ideia, permitindo que os estudantes desenvolvam as próprias tecnologias, dispositivos e ferramentas. A integração do Protagonismo Juvenil com a Cultura Maker em escolas permite que os educadores promovam um ambiente de aprendizagem mais dinâmico, inclusivo e relevante. Juntas, essas abordagens capacitam os estudantes a serem participantes ativos, autônomos e criativos em sua jornada educacional. No Brasil, Escolas da Autoria vivenciam essa realidade. Neste contexto, este artigo apresenta uma metodologia chamada G-Thinking para o desenvolvimento de jogos educacionais. Estruturada no Design Thinking e na Aprendizagem Baseada em Projetos, essa abordagem foi aplicada em oficinas de uma Escola da Autoria para alunos do ensino médio. Teve-se como foco o desenvolvimento do Protagonismo Juvenil, associado às práticas makers e explorando temas da Cultura Digital. Para integração das etapas da metodologia, foi desenvolvido o jogo digital "Conect.@Mente", que aborda diretamente elementos da cultura digital e, de forma indireta, fomenta habilidades do pensamento computacional. Tem-se como resultados o desenvolvimento de habilidades protagonistas e a imersão e percepção acerca dos temas da Cultura Digital, em ambas as etapas, por parte dos estudantes. |
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| Ambiente em nuvem para a plataforma e-Cattle utilizando multi-tenant |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
28/08/2023 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Hana Karina Salles Rubinsztejn
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Camilo Carromeu
- Hana Karina Salles Rubinsztejn
- Irineu Sotoma
- Renato Porfirio Ishii
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| Resumo |
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um ambiente em nuvem para a sincronização de dados da plataforma e-Cattle. O e-Cattle é uma plataforma criada para propriedades produtoras de carne bovina, que agrega dados de diferentes dispositivos IoT gerenciados através de um middleware intitulado BigBoxx. O ambiente em nuvem foi projetado com foco em oferecer suporte à plataforma e-Cattle, permitindo a integração com a infraestrutura existente. Para alcançar a sincronização de dados de maneira eficiente, foi adotada a
arquitetura de multi-tenant, com o objetivo de isolar os dados e serviços de cada propriedade rural, criando um ambiente com maior segurança e escalabilidade. Ademais, esta pesquisa proporcionou a sincronização de múltiplos BigBoxx para uma fazenda, uma atualização importante para o e-Cattle. O ambiente em nuvem desenvolvido demonstrou ser uma solução para a sincronização de dados de uma plataforma IoT já existente. A adoção de tecnologias modernas, escaláveis e multi-tenant possibilitou uma gestão otimizada dos recursos, resultando em um ambiente preparado para lidar com o crescente volume de dados gerado pelos múltiplos dispositivos presentes no e-Cattle. |
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| Aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para classificação da qualidade das carcaças dos lotes de bovinos abatidos: um estudo de caso nos dados do programa Precoce MS |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
21/08/2023 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Rafael Rodrigues Marquesi
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Jonathan de Andrade Silva
- Rafael Geraldeli Rossi
- Ricardo Marcondes Marcacini
- Thaís Basso Amaral
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| Resumo |
Visando incentivar a produção de carne bovina de qualidade superior e buscando atender a critérios de um mercado cada vez mais exigente, o Governo do Mato Grosso do Sul provém incentivos fiscais, por meio do programa Precoce MS, para produtores que abatem animais com carcaça de qualidade superior e em idade jovem. O programa Precoce MS disponibiliza um conjunto de dados com informações relacionadas a características dos bovinos, sistemas de produção, e a qualidade da carcaça dos animais abatidos. Porém, a análise manual dos dados para encontrar fatores que podem estar relacionados à produção de uma carcaça de qualidade superior pode ser inviável. Neste cenário, técnicas de Mineração de Dados podem ser aplicadas para extrair conhecimento útil e construir modelos para predição da qualidade da carcaça. Trabalhos anteriores já aplicaram técnicas de Mineração de Dados no conjunto de dados do programa Precoce MS. No entanto, a performance de classificação era incerta em dados atuais, não foram utilizados algoritmos estado-da-arte para dados tabulares, não se tinha a utilização de animais separados em lote, e não foram utilizados outros atributos potencialmente importantes para predição da qualidade da carcaça, como atributos climáticos, nutricionais, e relacionados ao preço de commodities. Dado isso, o presente trabalho teve por objetivo utilizar técnicas de Mineração de Dados, mais especificamente, algoritmos para a construção de modelos de classificação para predição da qualidade do lote de carcaças, considerando: algoritmos estado-da-arte, de diferentes paradigmas e com diferentes conjuntos de parâmetros. Além disso, foram considerados os dados mais atuais do programa Precoce-MS (até a data de execução deste trabalho) e o conjunto de dados enriquecido com atributos meteorológicos, nutricionais e de precificação de commodities. Os resultados demonstraram que o algoritmo Random Forest Classifier apresentou a melhor performance de classificação (72.63% de Acurácia). Por fim, utilizando o melhor modelo, foi desenvolvida uma API REST para realizar a classificação do lote de bovinos a serem abatidos. |
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| MAPEAMENTO DE POSTES POR IMAGENS RGB DE NÍVEL DE RUA UTILIZANDO MÉTODOS DE DETECÇÃO DE OBJETOS: UM ESTUDO DE CASO NA CIDADE DE CAMPO GRANDE, MS |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
14/08/2023 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Jonathan de Andrade Silva
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- Anderson do Espirito Santo da Silva
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| Banca |
- Jonathan de Andrade Silva
- Jose Marcato Junior
- Wesley Nunes Goncalves
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| Resumo |
A presente dissertação tem por propósito desenvolver e aplicar métodos robustos para
a detecção e classificação de objetos, com foco específico nos postes elétricos presentes em
imagens RGB da malha elétrica coletadas na cidade de Campo Grande, Mato Grosso do Sul.
O objetivo central é demonstrar a utilidade desses métodos no contexto do setor de energia
elétrica, destacando a capacidade de identificar necessidades de manutenção em que a identificação precisa de postes elétricos em imagens da malha elétrica
desempenha um papel crítico na melhoria do setor de energia elétrica. Tal identificação
eficiente é crucial para avaliar demandas de manutenção e para detectar falhas estruturais,
contribuindo assim para aprimorar a gestão da infraestrutura elétrica. A metodologia adotada
compreende a construção de um banco de imagens anotado, no qual os postes elétricos e
outros elementos da malha elétrica são identificados e delimitados manualmente. Essas
imagens anotadas são usadas para treinar os métodos de detecção de objetos, abrangendo
abordagens como algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais convolucionais, e
através de experimentos, os métodos são avaliados e comparados em termos de precisão,
velocidade de processamento e generalização. Os experimentos conduzidos produzem
resultados que evidenciam a eficácia dos métodos desenvolvidos para a detecção e
classificação de postes elétricos em imagens RGB da malha elétrica. A análise comparativa
dos modelos testados permite identificar o método mais adequado para a aplicação em
questão. Com essas contribuições, a dissertação busca otimizar a gestão da infraestrutura
elétrica, tornando os processos de manutenção mais eficazes e melhorando a eficiência do
fornecimento de energia elétrica.
Palavras-chave: Classificação de objetos, Detecção de objetos, Energia elétrica, Imagens
RGB, Malha elétrica. |
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