| Desenvolvimento de Firmware para Detecção de Anomalias no ECG em Monitor Multiparâmetros |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
27/02/2026 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
- Luiz Eduardo Schardong Spalding
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| Orientando(s) |
- Claudinei Pereira de Moraes
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| Banca |
- Fabio Iaione
- Luiz Eduardo Schardong Spalding
- Marcelo Trindade Rebonatto
- Milton Ernesto Romero Romero
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| Resumo |
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| Dispositivo para Medição da Temperatura Corporal por Meio de Sensor BLE |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
26/02/2026 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
- Luiz Eduardo Schardong Spalding
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Fabio Iaione
- Luiz Eduardo Schardong Spalding
- Mauro Conti Pereira
- Ricardo Ribeiro dos Santos
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| Resumo |
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| ANÁLISE DO PERFIL DAS VÍTIMAS DE ACIDENTES FATAIS POR QUEDAS DE ALTURA DE 1996 A 2023 |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
23/02/2026 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Dionisio Machado Leite Filho
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
- FABRICIO RODRIGUES DE SOUZA
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| Banca |
- Bruno Guazzelli Batista
- Dionisio Machado Leite Filho
- Jonathan de Andrade Silva
- Leonardo Souza Silva
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| Resumo |
As quedas em altura representam um grave problema de saúde pública no Brasil, extrapolando os limites do trabalho formal e exigindo estratégias baseadas em evidências. Este estudo caracterizou perfis de vulnerabilidade em óbitos por quedas de escada de mão (W11), andaimes (W12) e edifícios (W13), utilizando dados do DATASUS (1996-2023). Aplicou-se a mineração de dados (K-Means) para segmentação por sexo, idade e escolaridade, validada pelos métodos cotovelo e silhueta. Os resultados revelaram um núcleo de vulnerabilidade crítica composto predominantemente por homens (50-59 anos) em todas as categorias, destacando-se idosos (60-69 anos) nas quedas de escada de mão. Nos grupos de maior risco, predominou a escolaridade de 4 a 7 anos(fundamental incompleto). Conclui-se que o K-Means isolou eficazmente padrões de risco, evidenciando que a fatalidade atinge severamente trabalhadores em envelhecimento e baixa instrução, em contextos laborais e informais. |
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| Infraestrutura de Blockchain para Aplicações da Plataforma Pecuária de Baixo Carbono da Embrapa |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
05/09/2025 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Dionisio Machado Leite Filho
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| Coorientador(es) |
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Bruno Guazzelli Batista
- Camilo Carromeu
- Carlos Alberto da Silva
- Dionisio Machado Leite Filho
- Jonathan de Andrade Silva
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| Resumo |
A pecuária é uma das principais atividades econômicas do Brasil. Diante das crescentes preocupações globais com as mudanças climáticas, a Embrapa tem lançado marcas-conceito que funcionam como selos de qualidade para incentivar a adoção de práticas mais sustentáveis no setor. Este trabalho teve como objetivo desenvolver e avaliar uma infraestrutura de blockchain, como prova de conceito, para aplicações descentralizadas voltadas à certificação de produtos das marcas-conceito da Plataforma de Pecuária de Baixo Carbono (PBC) da Embrapa. A infraestrutura foi implementada com o \textit{framework} Hyperledger Fabric em um conjunto de máquinas virtuais hospedadas na Amazon Web Services (AWS). Sua performance foi avaliada por meio da Hyperledger Caliper, considerando cenários com diferentes volumes e tamanhos de transações, além de variações no mecanismo de ordenação da rede. Os resultados indicaram que a infraestrutura suporta de forma estável uma taxa contínua de escrita de 2250 KB/s. Por outro lado, taxas médias de 4500 KB/s excedem a capacidade da rede, resultando em acúmulo de transações pendentes. A granularidade das transações não apresentou impacto significativo no desempenho, enquanto o aumento no número de nós de ordenação reduziu de forma expressiva a performance. Conclui-se que a infraestrutura proposta é tecnicamente viável para sustentar aplicações de certificação vinculadas às marcas da PBC, oferecendo potencial para contribuir com a rastreabilidade e a confiabilidade de dados na cadeia produtiva da pecuária sustentável. |
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| "Projeto ConsciêncIA: Uma Plataforma para Auxílio no Ensino de Inteligência Artificial na Educação Básica” |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
08/08/2025 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Valeria Quadros dos Reis
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| Orientando(s) |
- Jorge Emilio da Costa Walder
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Anderson Correa de Lima
- Esdras Lins Bispo Junior
- Graziela Ferreira Guarda
- Valeria Quadros dos Reis
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| Resumo |
A Inteligência Artificial (IA) tem promovido mudanças em diversos
setores da sociedade, exigindo novas competências, especialmente no campo
educacional. No Brasil, ainda são escassas as iniciativas voltadas ao letramento
em IA na Educação Básica, especialmente na formação de professores.
Para contribuir com essa lacuna, foi desenvolvida a plataforma educacional
web Projeto ConsciêncIA, concebida no âmbito de um projeto de extensão da
Faculdade de Computação da UFMS. A plataforma é voltada à formação inicial
de docentes, oferecendo um minicurso interativo sobre fundamentos da IA. Este
estudo apresenta três etapas: uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL),
que embasa teoricamente a proposta; o desenvolvimento da plataforma; e sua
aplicação com 148 estudantes de cursos de licenciatura. Os dados coletados
apontam que os participantes apresentaram concepções equivocadas sobre IA,
indicando a importância de iniciativas educativas introdutórias. Após a realização
do minicurso, relataram maior compreensão sobre conceitos básicos da
área e demonstraram mais confiança para abordar o tema em sua futura prática
docente. O trabalho contribui como uma experiência inicial no desenvolvimento
de materiais educativos sobre IA voltados à formação docente no Brasil. |
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| MODELO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA IDENTIFICAR MEDICAMENTOS EM PROCESSOS DE JUDICIALIZAÇÃO NO TRIBUNAL DE JUSTIÇA DO ESTADO DE MATO GROSSO DO SUL |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
18/06/2025 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Marcelo Augusto Santos Turine
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| Coorientador(es) |
- Joseliza Alessandra Vanzela Turine
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| Orientando(s) |
- Liriane Aparecida da Silva Nogueira
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| Banca |
- Bruno Magalhaes Nogueira
- Joseliza Alessandra Vanzela Turine
- Marcelo Augusto Santos Turine
- Odemilson Roberto Castro Fassa
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| Resumo |
A judicialização da saúde no Brasil tem gerado desafios significativos para o Sistema Único de Saúde (SUS), especialmente em relação ao fornecimento de medicamentos. No Tribunal de Justiça do Estado de Mato Grosso do Sul (TJMS), o crescente volume de processos relacionados a demandas por medicamentos impacta as políticas públicas e exige soluções tecnológicas inovadoras. Com a consolidação do processo judicial eletrônico, há muitas informações a serem exploradas nos textos processuais que, ao serem extraídas e organizadas, tornam uma poderosa ferramenta de gestão e governança. Este trabalho tem como objetivo aplicar um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de identificar automaticamente os medicamentos mencionados nas petições iniciais de processos judiciais, utilizando técnicas de mineração de textos e aprendizado de máquina com foco em documentos de processos judiciais redigidos em língua portuguesa. O modelo foi treinado com algoritmos baseados em transformers, em especial o BioBERTpt. Após gerar os dados, foi implementada uma plataforma computacional interativa intitulada MED-SUS-MS, que visualiza os dados da judicialização da saúde no TJMS a fim de contribuir para tomada de decisão nas políticas públicas de fornecimento de medicamentos no Estado de Mato Grosso do Sul. A metodologia envolveu a construção de um dataset anonimizado, a aplicação de técnicas de reconhecimento de entidades nomeadas (Named Entity Recognition – NER) e a avaliação do desempenho do modelo por meio de métricas como precisão, recall e F1-score. Os resultados demonstram a viabilidade técnica e a relevância institucional do modelo proposto, permitindo maior transparência, agilidade e fundamentação na formulação de políticas públicas de saúde. O modelo está alinhado às diretrizes e às resoluções do CNJ e TJMS, promovendo governança ética e segura no Judiciário, contribuindo diretamente para os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) 3 - Saúde e Bem-Estar e 16 - Instituições Eficazes. A pesquisa reforça o potencial da Inteligência Artificial como ferramenta estratégica para a desjudicialização da saúde, ao transformar dados judiciais em insumos qualificados para a gestão e governança pública.
Palavras-chave: inteligência artificial, reconhecimento de entidade nomeada, mineração de medicamentos, judicialização da saúde e sistema único de saúde. |
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| Análise da Compreensão dos Professores dos Institutos Federais sobre a Gamificação e sua Modalidade Desplugada |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
12/06/2025 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
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| Coorientador(es) |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Graziela Santos de Araujo
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| Orientando(s) |
- Alyce dos Santos Marculino
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| Banca |
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Anderson Correa de Lima
- Graziela Santos de Araujo
- Luciana Montera Cheung
- Luciene Clea da Silva
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| Resumo |
Embora a Gamificação seja cada vez mais pesquisada no contexto educacional, ainda são poucos os estudos que investigam a visão do docente sobre o assunto. Além disso, os poucos trabalhos abordando o tema descrevem iniciativas específicas para a formação docente com o uso da Gamificação em diferentes disciplinas. Para enfrentar esse desafio e para identificar a percepção docente sobre a Gamificação, conduzimos um estudo quantitativo com docentes de IFs de todas as regiões do país. No estudo, mapeamos as práticas pedagógicas, que envolvem a Gamificação, e identificamos que apenas 17,58\% dos entrevistados conhecem os conceitos atuais relacionados à Gamificação, com e sem uso de tecnologia, constatando que os temas ainda são pouco conhecidos. |
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| Criação de uma abordagem de reuso de artefatos de software baseado em Micro-Frontends para Internet das Coisas na Pecuária Digital |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
22/05/2025 |
| 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
- Debora Maria Barroso Paiva
- Evandro Mazina Martins
- Hana Karina Salles Rubinsztejn
- Marcio Aparecido Inacio da Silva
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| Resumo |
Ao longo dos anos, a pecuária de corte brasileira tem se destacado no mercado mundial de carne bovina. Dada a importância do setor para a economia nacional, criar e aperfeiçoar os recursos adotados na cadeia de produção de gado de corte é fundamental para ampliar seu potencial produtivo, diminuir os custos e garantir o progresso contínuo imposto pelo mercado. Neste domínio, ter acesso aos dados coletados na propriedade produtora de carne bovina contribui para o monitoramento, gestão e tomada de decisões. A parceria entre a FACOM/UFMS e a Embrapa Gado de Corte resulta em diversas pesquisas e projetos alinhados à pecuária de precisão, como a plataforma e-Cattle. Este trabalho teve por objetivo a produção de uma ferramenta , via CLI, para automatizar a criação de aplicações frontend para a plataforma e-Cattle. Dessa forma, foi realizado um estudo de caso pautado em uma arquitetura de micro-frontends integrada com os recursos de aplicação web progressiva (PWA). A partir desse estudo, foram criados modelos padronizados baseados em uma abordagem de reuso de artefatos de software para serem utilizados pela CLI criada. |
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| Quando a Acessibilidade Linguística encontra a Inteligência Artificial: Desenvolvimento de Catálogo de Tecnologias Assistivas para Educação de Surdos |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
21/05/2025 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Amaury Antonio de Castro Junior
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| Coorientador(es) |
- Anderson Correa de Lima
- Shirley Vilhalva
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Albert Schiaveto de Souza
- Amaury Antonio de Castro Junior
- Anderson Correa de Lima
- Claudio Zarate Sanavria
- Debora Maria Barroso Paiva
- Dionisio Machado Leite Filho
- Shirley Vilhalva
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| Resumo |
O presente trabalho descreve o desenvolvimento de um catálogo online de Tecnologias Assistivas (TA) para acessibilidade linguística de estudantes surdos, usando Inteligência Artificial (IA) para categorização e criação de conteúdo. O estudo apresenta o desenvolvimento de uma plataforma web, com dados de TAs coletadas em sites, repositórios e artigos científicos. A classificação e descrição das tecnologias foi realizada com IA. O resultado é um catálogo informativo com dezenas de TAs e orientações sobre o uso em sala de aula. Conclui-se que o catálogo permite descobrir TAs e como utilizá-las, auxiliando na promoção de uma educação mais inclusiva. Futuras etapas incluem a sua validação por profissionais da educação, e melhorias técnicas no site. |
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| Sala de Situação da Educação: Uma Plataforma de Visualização de Dados para Gestão Pedagógica e Administrativa de Cursos a Distância |
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| Curso |
Mestrado em Computação Aplicada |
| Tipo |
Dissertação |
| Data |
21/05/2025 |
| Área |
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Orientador(es) |
- Marcelo Augusto Santos Turine
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| Coorientador(es) |
- Amaury Antonio de Castro Junior
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| Orientando(s) |
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| Banca |
- Alexandre Martins dos Anjos
- Daiani Damm Tonetto Riedner
- Marcelo Augusto Santos Turine
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| Resumo |
Novos modelos de transformação digital integrados às estratégias de gestão, governança, monitoramento e avaliação pedagógica e administrativa da Educação a Distância (EaD) estão sendo desenvolvidos para garantir o processo de institucionalização e qualidade da Educação Superior no Brasil. A EaD na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul – UFMS tem vivenciado significativa expansão, impulsionada pela consolidação do Programa UFMS Digital e pela crescente demanda por cursos acessíveis, de qualidade e baseados em tecnologias digitais. Essa expansão, no entanto, revelou desafios substanciais no acompanhamento pedagógico, na gestão da aprendizagem e na articulação entre os Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA) e os Sistemas Acadêmicos da instituição. Neste contexto, motivado pela crescente demanda de ferramentas de aprendizagem, este trabalho tem como objetivo desenvolver e implementar a “Sala de Situação da Educação”, uma plataforma de visualização de dados composta por painéis interativos voltados a diferentes públicos (tutores, coordenadores de tutoria e gestores institucionais) a fim de fortalecer a governança educacional dos cursos na modalidade a distância. Entre suas funcionalidades destacam-se o monitoramento de pendências de avaliação, o acompanhamento do progresso dos estudantes, a análise de feedbacks das disciplinas, a verificação de atividades e avaliações, além da gestão da integração de notas e frequências entre os sistemas acadêmicos institucionais. O trabalho utiliza uma abordagem aplicada e exploratória, com base em tecnologias de Business Intelligence (BI) e no Google Looker Studio para integrar dados extraídos do AVA UFMS, do Sistema Acadêmico (SISCAD) e do Sistema de Gestão da Pós-Graduação (SIGPOS). Os resultados obtidos demonstram significativa melhoria na eficiência da gestão e governança pedagógica e administrativa dos cursos EaD da UFMS, especialmente no que se refere à tomada de decisão baseada em dados, à identificação de situações críticas e à redução da sobrecarga operacional e administrativa dos tutores e coordenadores. Enfim, a proposta da Sala de Situação contribui para a institucionalização de práticas de monitoramento e gestão contínua da Ead na UFMS, favorecendo a equidade, a permanência estudantil e a qualidade educacional das políticas públicas desenvolvidas pela instituição. |
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| 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
|
| 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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