Mestrado em Computação Aplicada

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TRABALHO Ações
Ferramenta de Detecção de Focos de Incêndios via Deep Learning em Imagens Orbitais
Curso Mestrado em Computação Aplicada
Tipo Dissertação
Data 08/08/2024
Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Orientador(es)
  • Jonathan de Andrade Silva
Coorientador(es)
  • Jose Marcato Junior
Orientando(s)
  • David dos Santos Turati
Banca
  • Ana Paula Marques Ramos
  • Jonathan de Andrade Silva
  • Jose Marcato Junior
  • Wesley Nunes Goncalves
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.
The Effects of Ecological Gamification on Learners’ Engagement
Curso Mestrado em Computação Aplicada
Tipo Dissertação
Data 21/06/2024
Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Orientador(es)
  • Anderson Correa de Lima
Coorientador(es)
  • Wilk Oliveira dos Santos
  • Amaury Antonio de Castro Junior
Orientando(s)
  • Lucas Fellipe dos Santos
Banca
  • Amaury Antonio de Castro Junior
  • Anderson Correa de Lima
  • Debora Maria Barroso Paiva
  • Marcela Sávia Picanço Pessoa
  • Wilk Oliveira dos Santos
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
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
Orientando(s)
  • Gustavo Yoshio Maruyama
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
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
Curso Mestrado em Computação Aplicada
Tipo Dissertação
Data 16/05/2024
Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Orientador(es)
  • Anderson Correa de Lima
Coorientador(es)
  • Amaury Antonio de Castro Junior
Orientando(s)
  • José Vieira dos Santos Neto
Banca
  • Amaury Antonio de Castro Junior
  • Anderson Correa de Lima
  • Dionisio Machado Leite Filho
  • Douglas Goncalves da Silva
  • Sarah Thomaz de Sá Rossiter
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
Curso Mestrado em Computação Aplicada
Tipo Dissertação
Data 10/05/2024
Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Orientador(es)
  • Fabio Iaione
Coorientador(es)
  • Oneide Jorge Paixão
Orientando(s)
  • Laudiel Soares de Arruda
Banca
  • Fabio Iaione
  • Francisco Eloi Soares de Araujo
  • Hana Karina Salles Rubinsztejn
  • Luiz Eduardo Schardong Spalding
  • Marcelo Trindade Rebonatto
  • Victor Leonardo Yoshimura
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
Curso Mestrado em Computação Aplicada
Tipo Dissertação
Data 02/04/2024
Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Orientador(es)
  • Amaury Antonio de Castro Junior
Coorientador(es)
    Orientando(s)
    • Gustavo Kataoka
    Banca
    • Amaury Antonio de Castro Junior
    • Anderson Correa de Lima
    • Caroline Pauletto Spanhol
    • Hana Karina Salles Rubinsztejn
    • Luciano Gonda
    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.
    Sincronização na Nuvem de Dados Sensoriais de Pecuária
    Curso Mestrado em Computação Aplicada
    Tipo Dissertação
    Data 07/03/2024
    Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
    Orientador(es)
    • Hana Karina Salles Rubinsztejn
    Coorientador(es)
      Orientando(s)
      • Thiago de Oliveira Soares
      Banca
      • Camilo Carromeu
      • Hana Karina Salles Rubinsztejn
      • Luciano Gonda
      • Renato Porfirio Ishii
      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.
      Criação de um Framework para desenvolvimento de aplicações descentralizadas baseadas em redes Blockchain
      Curso Mestrado em Computação Aplicada
      Tipo Dissertação
      Data 29/02/2024
      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
      Orientador(es)
      • Dionisio Machado Leite Filho
      Coorientador(es)
      • Carlos Henrique Gomes Ferreira
      Orientando(s)
      • Frank Castilio Pinheiro de Alencar
      Banca
      • Bruno Guazzelli Batista
      • Debora Maria Barroso Paiva
      • Dionisio Machado Leite Filho
      • Jonathan de Andrade Silva
      • Leonardo Souza Silva
      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.
      Explorando o Uso de Competição eCooperação na Experiência deEstudantes de Computação deAcordo com seu Gamification UserType
      Curso Mestrado em Computação Aplicada
      Tipo Dissertação
      Data 08/12/2023
      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
      Orientador(es)
      • Anderson Correa de Lima
      Coorientador(es)
      • Amaury Antonio de Castro Junior
      • Wellington Santos Martins
      • Wilk Oliveira dos Santos
      Orientando(s)
      • Felipe Pereira Perez
      Banca
      • Amaury Antonio de Castro Junior
      • Anderson Correa de Lima
      • Claudio Zarate Sanavria
      • Valeria Quadros dos Reis
      • Wilk Oliveira dos Santos
      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
      Curso Mestrado em Computação Aplicada
      Tipo Dissertação
      Data 29/09/2023
      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
      Orientador(es)
      • Amaury Antonio de Castro Junior
      Coorientador(es)
      • Lia Raquel Toledo Brambilla Gasques
      • Anderson Correa de Lima
      Orientando(s)
      • Carlos Henrique da Costa Silva
      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
      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
      Curso Mestrado em Computação Aplicada
      Tipo Dissertação
      Data 13/09/2023
      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
      Orientador(es)
      • Andrea Teresa Riccio Barbosa
      Coorientador(es)
        Orientando(s)
        • Geyson Pereira Santana
        Banca
        • Andrea Teresa Riccio Barbosa
        • Fabio Iaione
        • Jefferson Luiz Brum Marques
        • Mayk Penze Cardoso
        • Milton Ernesto Romero Romero
        • Raquel Luciana Angela Marques Tauro
        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
        Curso Mestrado em Computação Aplicada
        Tipo Dissertação
        Data 12/09/2023
        Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
        Orientador(es)
        • Andrea Teresa Riccio Barbosa
        Coorientador(es)
          Orientando(s)
          • Kauane Lysien Costa Ferreira
          Banca
          • Andrea Teresa Riccio Barbosa
          • Carla Adriana Barvinski
          • Fabio Iaione
          • Hana Karina Salles Rubinsztejn
          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
          Curso Mestrado em Computação Aplicada
          Tipo Dissertação
          Data 28/08/2023
          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
          Orientador(es)
          • Anderson Correa de Lima
          Coorientador(es)
          • Amaury Antonio de Castro Junior
          • Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura
          Orientando(s)
          • Kennedy dos Santos Silva
          Banca
          • Amaury Antonio de Castro Junior
          • Anderson Correa de Lima
          • Carla Adriana Barvinski
          • Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura
          • Yorah Bosse
          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
          Curso Mestrado em Computação Aplicada
          Tipo Dissertação
          Data 28/08/2023
          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
          Orientador(es)
          • Hana Karina Salles Rubinsztejn
          Coorientador(es)
            Orientando(s)
            • Ygo Aquino Brito
            Banca
            • Camilo Carromeu
            • Hana Karina Salles Rubinsztejn
            • Irineu Sotoma
            • Renato Porfirio Ishii
            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.
            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
            Curso Mestrado em Computação Aplicada
            Tipo Dissertação
            Data 21/08/2023
            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
            Orientador(es)
            • Rafael Geraldeli Rossi
            Coorientador(es)
            • Thaís Basso Amaral
            Orientando(s)
            • Rafael Rodrigues Marquesi
            Banca
            • Amaury Antonio de Castro Junior
            • Bruno Magalhaes Nogueira
            • Jonathan de Andrade Silva
            • Rafael Geraldeli Rossi
            • Ricardo Marcondes Marcacini
            • Thaís Basso Amaral
            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
            Curso Mestrado em Computação Aplicada
            Tipo Dissertação
            Data 14/08/2023
            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
            Orientador(es)
            • Jonathan de Andrade Silva
            Coorientador(es)
            • Jose Marcato Junior
            Orientando(s)
            • Anderson do Espirito Santo da Silva
            Banca
            • Jonathan de Andrade Silva
            • Jose Marcato Junior
            • Wesley Nunes Goncalves
            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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            Aplicação de Mineração de Dados para Extração de Conhecimento de Crimes de Violência Doméstica: um Estudo de Caso na Cidade de Campo Grande (MS)
            Curso Mestrado em Computação Aplicada
            Tipo Dissertação
            Data 04/07/2023
            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
            Orientador(es)
            • Rafael Geraldeli Rossi
            Coorientador(es)
            • Silvano Ferreira de Araújo
            Orientando(s)
            • WESLEY FABRICIO SOUZA SILVA
            Banca
            • Amaury Antonio de Castro Junior
            • Jonathan de Andrade Silva
            • Rafael Geraldeli Rossi
            • Ricardo Marcondes Marcacini
            • Roberta Akemi Sinoara
            • Silvano Ferreira de Araújo
            Resumo A quantidade de dados gerados e armazenados vem crescendo juntamente
            com o aumento do poder computacional para guardá-los. A fim de que esses
            dados se tornem informações úteis e possam ser utilizados por empresas e
            pessoas na tomada de decisões, técnicas de mineração de dados podem ser
            aplicadas. Por meio delas, é possível encontrar informações, associações e
            padrões sobre os dados analisados, os quais podem servir tanto para extrair
            o conhecimento presente neles quanto para fazer previsões. Com isso, os
            órgãos da administração pública responsáveis pela segurança da população
            podem se beneficiar da mineração de dados para tornar suas ações de combate e prevenção ao crime mais eficientes, como pode-se notar em diversos
            lugares do mundo. No estado de Mato Grosso do Sul, os dados sobre ocorrências policiais são armazenados no Sistema Integrado de Gestão Operacional
            (SIGO). Porém, estes ainda não têm sido explorados para auxiliar na extração
            de conhecimento de crimes, bem como no auxílio para a tomada de decisões
            mais efetivas. Posto isso, o objetivo deste trabalho é o emprego de técnicas de
            mineração de dados para extração de conhecimento, considerando as informações armazenadas no SIGO, mais especificamente, os dados de crimes de
            violência doméstica registrados na cidade de Campo Grande (MS). Além disso,
            por questões de explicabilidade e interpretabilidade dos resultados para os
            tomadores de decisão, foram utilizados algoritmos de mineração de dados do
            tipo simbólico: regras de associação e regras de classificação. Com isso, foi
            possível extrair conhecimento interessante e inovador por meio das regras de
            associação. Por exemplo, analisando-se o fato injúria, pôde-se perceber que
            ele mais frequentemente ocorre com as vítimas de escolaridade superior. Já
            para as regras de classificação, foi obtida uma acurácia de 84%, permitindo
            a extração de conhecimentos como: vítimas com idade menor ou igual a 23
            anos de idade registram de 1 a 3 boletins de ocorrência contra o mesmo autor.
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            HíbriDoC: Método para a Classificação de Atividades de Computação Desplugada para uso no Ensino Híbrido
            Curso Mestrado em Computação Aplicada
            Tipo Dissertação
            Data 27/06/2023
            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
            Orientador(es)
            • Anderson Correa de Lima
            Coorientador(es)
              Orientando(s)
              • Quésia de Araujo Santos
              Banca
              • Amaury Antonio de Castro Junior
              • Anderson Correa de Lima
              • Marcia Elena Jochims Kniphoff da Cruz
              • Rodrigo Silva Duran
              • Wilk Oliveira dos Santos
              Resumo A Computação Desplugada é uma técnica que consiste em ensinar conceitos e problemas de Ciência da Computação, por meio de uma coleção de atividades presenciais, sem o uso do computador (convencionalmente chamadas de desplugadas). Tais atividades têm despertado o interesse de professores e pesquisadores, e tem sido empregada em diversos países ao redor do mundo, podendo ser utilizada do ensino básico ao superior. Entretanto, assim como em outras áreas, o recente cenário de pandemia de Covid-19 afetou o envolvimento nas atividades de aprendizagem devido às mudanças nas formas de contato entre estudantes e docentes, e, também, pela opção pelo ensino remoto nas atividades de ensino. Este novo contexto trouxe consigo desafios para a utilização da Computação Desplugada, como por exemplo, sua utilização no ensino remoto ou híbrido. Para enfrentar esse desafio, este trabalho propõe um método para classificar atividades de Computação Desplugada, a fim de permitir que se possa identificar quais atividades são mais adequadas para o ensino remoto e híbrido. Os resultados de nossos estudos demonstram que o instrumento é adequado para a classificação das atividades. O estudo contribui especialmente para a área de Ensino de Computação, fornecendo um instrumento capaz de ser usado para classificar atividades de Computação Desplugada para serem usadas no ensino remoto ou híbrido.
              Mensuração da carga cognitiva em um curso de programação introdutória para crianças
              Curso Mestrado em Computação Aplicada
              Tipo Dissertação
              Data 22/06/2023
              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
              Orientador(es)
              • Amaury Antonio de Castro Junior
              Coorientador(es)
              • Anderson Correa de Lima
              Orientando(s)
              • Esteic Janaína Santos Batista
              Banca
              • Amaury Antonio de Castro Junior
              • Anderson Correa de Lima
              • Claudio Zarate Sanavria
              • Graziela Santos de Araujo
              • Ismar Frango Silveira
              • Luciana Montera Cheung
              Resumo A capacidade de aprendizado de um aluno está diretamente relacionada à quantidade de carga cognitiva utilizada para compreender o material. A Teoria da Carga Cognitiva (TCC) explica como o aprendizado de uma pessoa é prejudicado quando a capacidade limitada da memória de trabalho é excedida durante o processo. Portanto, o uso de instrumentos para medir a carga cognitiva em sala de aula é essencial. Este estudo apresenta e discute um curso de programação introdutória planejado com base nas recomendações pedagógicas da TCC e Aprendizagem por Andaimes (Scaffolding Learning). Além disso, um instrumento desenvolvido anteriormente para medir a carga cognitiva foi adaptado para atender às atualizações da TCC e à faixa etária do público-alvo do curso. Os resultados mostram que a avaliação da carga cognitiva é uma ferramenta valiosa para entender a dificuldade percebida pelos alunos em atividades de programação introdutória. A trilha de aprendizagem proposta se mostrou eficaz na redução da carga cognitiva percebida pelos alunos, resultando em uma melhor compreensão dos conceitos abordados no curso.
              Plataforma para gerenciamento e visualização de dados agropecuários: um estudo de caso sobre a ferramenta Cria Certo
              Curso Mestrado em Computação Aplicada
              Tipo Dissertação
              Data 14/03/2023
              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
              Orientador(es)
              • Dionisio Machado Leite Filho
              Coorientador(es)
              • Thaís Basso Amaral
              Orientando(s)
              • Wagner Vieira Freiria
              Banca
              • Camilo Carromeu
              • Dionisio Machado Leite Filho
              • EDVARD MARTINS DE OLIVEIRA
              Resumo Com o crescimento da pecuária de corte, novas estratégias reprodutivas na bovinocultura surgiram para otimizar a reprodução animal. Em pouco tempo, o gerenciamento dessas técnicas tornou-se complexo de realizar sem o auxílio de algum sistema específico. Com base nesse cenário, foi desenvolvido, pela Embrapa em parceria com a Universidade Federal do Mato Grosso do Sul (UFMS), o aplicativo Cria Certo para auxiliar os técnicos e produtores rurais a simular custos e benefícios dos sistemas de reprodução existentes. Apesar das suas diversas contribuições, o aplicativo apresenta a necessidade de ferramentas para complementá-lo. Assim, o presente trabalho propõe o desenvolvimento da plataforma Cria Certo Manager, que dentre outras funcionalidades, propõe o uso de dashboards possibilitando aos pesquisadores visualizarem, de forma mais clara e acessível, padrões nas simulações realizadas pelos usuários do aplicativo. Além disso, o Cria Certo Manager contribui para o gerenciamento, sem modificação de código, de parâmetros que antes eram fixos no aplicativo Cria Certo.
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