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A vida através de cada bloco: ensino de programação para estudantes universitários através de jogo educativo
(2023-09-08) Andrade, Alcides Cunha de; Melo, Jeane Cecília Bezerra de; http://lattes.cnpq.br/8499459630583005; http://lattes.cnpq.br/9676781312898621
O problema da alta evasão em cursos superiores de computação é um tema recorrente na literatura científica, a qual indica dificuldades no processo de ensino-aprendizagem de programação como um dos principais fatores para esse índice. Um outro fator detectado por esses estudos é que tais dificuldades ocorrem, em sua maioria, quando os estudantes têm um primeiro contato com programação. Para esse problema, diferentes soluções têm sido propostas. Dentre as abordagens mais promissoras, Game-based Learning (GBL) tem se mostrado uma metodologia eficaz. Adicionalmente, em termos de linguagem de programação, um paradigma recorrente para auxiliar na aprendizagem de estudantes iniciantes, é o uso de Programação Visual em Blocos. Assim, neste trabalho, a partir de uma revisão da literatura sobre o uso de GBL para o ensino de programação, é apresentado um jogo, chamado ”A vida através de cada bloco”. O jogo propõe desafios aos estudantes, os quais precisam ser resolvidos dentro de um limite de tempo pré-determinado. Portanto, o presente trabalho consiste em utilizar GBL, em conjunto com Programação Visual em Blocos, objetivando propor um jogo que auxilie no processo de aprendizagem de programação, voltado para estudantes ingressantes em cursos superiores de computação. Para ilustrar a proposta, um Produto Mínimo Viável, Minimum Viable Product (MVP), foi desenvolvido, contendo uma fase baseada em eventos que remetem a situações que podem ser vivenciadas por esse público alvo.
Análise de dados de coinfecção tuberculose/HIV disponíveis no SINAN utilizando o banco de dados Neo4J
(2023-04-27) Dias Neto, José Bartolomeu Alheiros; Melo, Jeane Cecília Bezerra de; Freitas, Nara Suzy Aguiar de; http://lattes.cnpq.br/6891650997818766; http://lattes.cnpq.br/8499459630583005; http://lattes.cnpq.br/5415193488789338
Pesquisas realizadas nas últimas décadas, indicam a necessidade de investigação de processos de infecção por múltiplos patógenos, denominados processos de coinfecção. Algumas coinfecções têm alcance mundial, envolvendo doenças tais como: HIV, malária, hepatite, dengue e, mais recentemente, COVID-19. Em um estudo realizado com 500 voluntários portadores do vírus HIV (Human Immunodeficiency Virus), observou-se que a coinfecção entre o vírus HIV e a MTB (Mycobacterium tuberculosis), bactéria causadora da tuberculose, produziu um aumento de chance de haver morte em 4.07 vezes, quando comparada com outros tipos de coinfecção. O panorama apresentado indica a necessidade de realização de estudos que permitam identificar ocorrências, mapear sua incidência em termos geográficos, e mesmo incluir aspectos que favoreçam a compreensão dos mecanismos biológicos envolvidos em processos de coinfecção, quer seja para prevenção, diagnóstico ou tratamento. No Brasil, um instrumento que auxilia no planejamento da saúde, definindo e avaliando o impacto das intervenções, é o Sistema de Informação de Agravos de Notificação – SINAN, disponibilizado pelo Departamento de Informática do SUS (DATASUS). A utilização efetiva destes bancos possibilita uma identificação da realidade epidemiológica de determinada área geográfica. O livre acesso a todos os profissionais da área de saúde, corrobora com a democratização de acesso à informação, permitindo que estas sejam disponibilizadas para a comunidade. Neste trabalho foi realizada uma análise exploratória dos dados relativos a processos de coinfecção de TB e HIV, advindos do SINAN, com o objetivo de propor métodos que facilitem a utilização dos dados desse sistema por profissionais da área de saúde, que não tenham formação técnica em computação. Considerando que tal aplicação é fortemente embasada no relacionamento de dados, optou-se por propor um mapeamento dos dados em bancos não convencionais, orientados a grafos, como o Neo4J. Assim, além de simplificar a modelagem, as aplicações desse tipo costumam ser mais rápidas, quando comparadas a aplicações tradicionais (utilizando bancos de dados relacionais). Portanto, o mapeamento de dados disponíveis no SINAN para o Neo4J, permitiu uma visualização mais perceptível das correlações, possibilitando uma análise de múltiplos fatores e características de processos de coinfecção, potencializando as informações obtidas a partir das bases do SINAN e do Sistema de Tabulação de Dados disponibilizada pelo órgão, o TABNET.
Aplicativos educacionais para dispositivos móveis
(Universidade Federal Rural de Pernambuco (SEDE); Departamento de Estatística e Informática, 2011) Melo, Jeane Cecília Bezerra de
Aprendizagem de programação através de nanolearning: o caso do TikTok no ensino superior
(2024-10-02) Pereira, Nicole Maria do Nascimento; Melo, Jeane Cecília Bezerra de; http://lattes.cnpq.br/8499459630583005; http://lattes.cnpq.br/4615907372122566
Computação, Bacharelado em Sistemas de Informação e Licenciatura em Computação da UFRPE, campus Sede, localizado em Recife, em relação ao uso do TikTok como uma ferramenta educacional para favorecer a aprendizagem de programação na era digital. O estudo se fundamenta no nanolearning, que prioriza a entrega de conteúdos curtos e objetivos, propícios para um consumo ágil de informações. Os métodos tradicionais, os quais frequentemente utilizam materiais estáticos, apresentam limitações na eficácia do ensino de programação, que se refletem nos altos índices de reprovação nesta disciplina. Assim, o presente estudo de caso tem como objetivo compreender a relevância do TikTok como recurso educacional complementar. Como instrumento de pesquisa, um questionário foi desenvolvido e aplicado a estudantes dos referidos cursos, onde os principais resultados indicam uma aceitação positiva em relação ao uso do TikTok como ferramenta educacional complementar para a aprendizagem de programação. Dos 142 participantes, 67,6% têm entre 19 e 24 anos, faixa etária que os alinha diretamente ao público majoritário do TikTok. Um ponto significativo é que 48,6% dos estudantes demonstraram interesse em métodos inovadores de aprendizado, como o TikTok, e 33,1% já utilizaram a plataforma para fins educativos. No entanto, 40,8% afirmaram nunca ter utilizado o TikTok como método de estudo de programação, o que sugere que o uso da plataforma como recurso educacional pode ser ampliado. Conclui-se que o TikTok apresenta um potencial promissor no processo de aprendizagem de programação, com sinais claros de aceitação pelos estudantes.
Interação entre patógenos: abordagens computacionais na busca por padrões em genomas filogeneticamente distantes
(2019) Silva, Leonardo Figueirôa e; Melo, Jeane Cecília Bezerra de; Freitas, Nara Suzy Aguiar de; http://lattes.cnpq.br/6891650997818766; http://lattes.cnpq.br/8499459630583005; http://lattes.cnpq.br/3580125507460293
Considerada uma área emergente, o estudo da Interação Entre Patógenos (PPI — Pathogen-Pathogen Interaction, em inglês) tem recebido considerável atenção devido às implicações de saúde que ela representa para a população humana. No início do desenvolvimento desta pesquisa, biólogos do Departamento de Biologia da Universidade Federal Rural de Pernambuco realizaram análises nos genes e proteínas do Papilomavírus humanotipo 16 (HPV 16) contido sem bancos de dados de sequências do NCBI —National Center for Biotechnology Information. Essas análises iniciais resultaram em alinhamentos similares e em sintenia com o genoma da Chlamydia trachomatis. Como esses patógenos estão distantes filogeneticamente, pouco se sabe sobre seu histórico de interação e evolução a nível genético. Portanto, uma pesquisa que avalie as similaridades entre os genomas desses organismos poderia contribuir para uma melhor compreensão do processo de interação entre eles, estabelecendo uma relação ecológicae de padrões evolutivos que podem contribuir para a magnitude da infeção causada por esses agentes.Analisar eventos evolutivos entre genomas filogeneticamente distantes envolve procurar por padrões que apriori não são conhecidos em regiões conservadas dos genomas, levando em consideração suas características específicas. Tendo em vista a não disponibilidade de métodos computacionais para tratar deste problema e suas especificidades, o presente trabalho se propôs realizar estudo sobre abordagens atuais para problemas deste tipo e a implementar uma heurística, utilizando métodos computacionais clássicos de busca por padrões em sequências e conhecimentos biológicos especificos, afim de investigar possíveis relações evolutivas e interações entre as espécies Alpha papilomavirus 9 e Chlamydia trachomatis através da aplicação detécnicas computacionais e genômica comparativa.A implementação da heurística envolveu gerar informações sobre homogeneização dos genomas, uso de códon, propriedades físico-químicas dos aminoácidos e descoberta demotifs comuns às sequências, através da busca exaustiva. Como os resultados resultados obtidos foram volumosos, eles foram agrupados utilizando o método estatístico de análise de correspondência para fins de uma melhor visualização das relações entre as diferentes variáveis de análise e os resultados. O agrupamento final trouxe indícios que suportam a hipótese inicialmente levantada pelos biólogos, dando margens para novas interpretações sobre como esses organismos serelacionam.
Métodos computacionais para a análise de dados de expressão gênica provenientes de uma análise de microarray utilizada para teste farmacológico
(2023-04-28) Costa, Allan Mesquita da; Melo, Jeane Cecília Bezerra de; Costa, Luciana Amaral de Mascena; http://lattes.cnpq.br/2352032088330896; http://lattes.cnpq.br/8499459630583005; http://lattes.cnpq.br/2703136397519338
O advento do Projeto Genoma Humano (PGH), finalizado em outubro de 2003, impulsionou o desenvolvimento de técnicas para obtenção e análise de dados biológicos. A necessidade de gerenciar o grande volume de dados do genoma digital foi um fator determinante no crescimento de uma área de conhecimento multidisciplinar, a Biologia Computacional. Nas duas décadas subsequentes à finalização do PGH, genomas de diferentes organismos foram obtidos. Em relação aos mamíferos, projetos tais como o 1000 Genomes Project e o Cancer Genome Atlas (TCGA) ilustraram o avanço de conhecimento na análise de dados complexos. Dentre as técnicas mais recentes, destacamos os Microarrays. Estes fornecem uma quantidade significativa de dados em um único experimento, permitindo a comparação de genomas completos. A análise de dados de Microarray é relativamente complexa e demanda por protocolos que tornem esta análise mais simples, produzindo informações mais compreensíveis. O presente estudo compreende a utilização de métodos computacionais para analisar dados de expressão de gênica obtidos de um experimento de Microarray utilizado para teste farmacológico relativos ao câncer de mama. Para o processamento dos dados brutos, obtidos de uma planilha contendo mais de 3216 genes resultantes de uma análise de Microarray, foi desenvolvido um script visando facilitar a extração de informação a partir destes dados e posterior seleção dos genes de interesse. O programa possibilitou a busca dos genes envolvidos nos processos de morte celular (apoptose, necrose e autofagia), os quais são fatores determinantes na análise de sucesso do fármaco testado. Para a categorização dos genes envolvidos na cascata de morte apoptótica, necrótica e autofágica, foram construídos heatmaps a partir dos valores dos níveis de expressão chamados de fold-change diferença da expressão gênica para os valores antes e depois do tratamento das células cancerígenas com o composto mesoiônico), utilizando técnicas de clusterização k-means e clusterização hierárquica disponibilizadas no programa Heatmapper. Como resultados do foi desenvolvido um script no programa R que resultou na separação de 20 genes envolvidos na cascata de morte de morte apoptótica, seis envolvidos na morte autofágica e 7 envolvidos na morte necrótica, além do desenvolvimento de 3 Heatmaps, contribuindo para a análise biológica dos dados, além de tornar mais acessível o processamento dos dados de Microarray.