TCC - Bacharelado em Sistemas da Informação (Sede)
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Resultados da Pesquisa
Item Previsão de demanda em frigorífico para apoio à gestão de estoque(2026-07-10) Batista, Fellipe de Brito Lira; Garrozi, Cícero; http://lattes.cnpq.br/0488054917286587Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação de uma solução de previsão de vendas por produto aplicada ao contexto do Frigorifico Candeias. A proposta utiliza dados históricos reais de vendas com o objetivo de apoiar decisões relacionadas a compras, estoque e planejamento operacional. Para isso, foi estruturada uma pipeline de processamento de dados, foi adotado o modelo Prvphet como ponto de partida e foi realizada a comparação com outros métodos de previsão e estratégias complementares de avaliação. Os experimentos foram conduzidos por meio de backtesting, buscando verificar o comportamento dos modelos em condições próximas ao uso prático. Como pane da solução, também foi desenvolvido um aplicativo de apoio à decisão para facilitar a visualização e a interpretação das previsões pelo dono da empresa e por gestores. Como contribuição, o trabalho integra tratamento de dados, modelagem preditiva, avaliação experimental e disponibilização dos resultados em uma solução aplicada ao ambiente empresarial.Item Análise de desempenho do Expo em aplicações móveis desenvolvidas com React Native(2025-08-12) Silva, Isadora Leticia Tavares da; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504Este estudo compara o desempenho de aplicações móveis desenvolvidas em React Native CLI e Expo, analisando métricas críticas como tempo de resposta, uso de CPU e consumo de memória. Foram implementados dois aplicativos idênticos—um com cada abordagem—submetidos a testes controlados envolvendo geolocalização (Google Maps API), acesso à câmera/galeria e renderização dinâmica de mapas. Utilizou-se o Android Debug Bridge (ADB) para coleta automatizada de dados, processados estatisticamente no Google Colab (média, desvio padrão e teste t de Welch). Os experimentos, realizados em um Motorola Moto G52 (Android 13), demonstraram diferenças significativas (α = 5%) no desempenho entre as plataformas. O código e dados estão disponíveis publicamente (GitHub), garantindo reprodutibilidade.Item TEAjudo: Aplicativo Móvel para Triagem Precoce de Sinais do Transtorno do Espectro Autista (TEA) em Crianças de 16 a 30 Meses(2026-02-11) Rocha Neto, Washington Botelho da; Magalhães, Cleyton Vanut Cordeiro de; http://lattes.cnpq.br/3964482995173288A identificação precoce do Transtorno do Espectro Autista (TEA), um transtorno complexo do neurodesenvolvimento, é fundamental para intervenções eficazes, mas frequentemente dificultada pelo acesso limitado a especialistas. Este trabalho aborda esse desafio ao propor o desenvolvimento de um aplicativo móvel para a triagem precoce de TEA em crianças na faixa etária de 16 a 30 meses. A metodologia se concentra na digitalização do questionário validado M-CHAT-R/F em um aplicativo móvel para padronizar a coleta de dados. O objetivo é oferecer uma ferramenta de triagem acessível e de baixo custo para pais e profissionais, democratizando a detecção precoce. Este trabalho visa contribuir significativamente para o campo da detecção precoce de TEA, buscando, em última análise, melhorar os desfechos para as crianças e suas famílias.Item Riscos e desafios de segurança na internet para idosos: estratégia do jogo digital para promover a conscientização(2025-08-01) Moraes, Pedro Henrique Rebelo de; Cysneiros Filho, Gilberto Amado de Azevedo; http://lattes.cnpq.br/0534822491953359A crescente digitalização dos serviços tem exposto os idosos a riscos cibernéticos, agravados por sua limitada familiaridade com tecnologias digitais. Este trabalho propôs o desenvolvimento de um aplicativo móvel educacional, fundamentado nos princípios do Human-Centered Design (HCD), visando oferecer instruções claras e práticas sobre segurança digital para usuários acima de 60 anos. A escolha pelo HCD se justifica pela necessidade de criar soluções centradas nas reais necessidades e limitações dos usuários, garantindo maior eficácia e aceitação do produto final. A interface do aplicativo foi simplificada, evitando ícones isolados e adotando textos descritivos, além de permitir ajustes no tamanho da fonte para assegurar acessibilidade. Para a geração dos conteúdos textuais das seções, utilizou-se o ChatGPT, garantindo uma linguagem acessível e adaptada ao público-alvo. Complementarmente, foram incorporados vídeos curtos com linguagem simples, facilitando a compreensão dos temas abordados. O aplicativo combina conteúdos multimodais (texto e vídeo) com três tipos de quizzes interativos: múltipla escolha, verdadeiro ou falso e preenchimento de lacunas. Essa abordagem se alinha a metodologias de ensino dinâmico, como evidenciado em estudos sobre o uso do Kahoot!, que demonstram melhorias significativas no engajamento e retenção de conhecimento dos alunos através de atividades gamificadas.2 O estudo demonstra como essa abordagem integrada pode potencializar a aprendizagem em adultos. Em testes iterativos, 85% dos participantes relataram ter aprendido novos conceitos, e 78% sentiram-se mais seguros ao navegar na internet após a utilização do aplicativo. A introdução de elementos lúdicos—como o mascote da raposa, sistema de recompensas por estrelas e feedback sonoro—estimulou o engajamento e reforçou o aprendizado. Conclui-se que estratégias de gamificação, aliadas a um design inclusivo e centrado no usuário, podem capacitar eficazmente os idosos contra ameaças online.Item Inferindo resultados de aprendizagem em um aplicativo de LIBRAS: uma abordagem baseada em Game Learning Analytics(2025-08-05) Andrade Filho, Mércio Antônio Oliveira de; Cysneiros Filho, Gilberto Amado de Azevedo; http://lattes.cnpq.br/0534822491953359; http://lattes.cnpq.br/5713052946522902A crescente necessidade de inclusão e o avanço das tecnologias móveis criam uma oportunidade para o desenvolvimento de novas ferramentas para o ensino da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS). Este trabalho teve como objetivo central avaliar a eficácia de um jogo sério para dispositivos móveis, projetado para o ensino de vocabulário básico de LIBRAS para adultos ouvintes. Para isso, foi desenvolvida uma aplicação em formato de quiz e, para a sua avaliação, empregou-se a metodologia de Game Learning Analytics proposta por Serrano-Laguna e colaboradores. Este método infere resultados de aprendizagem a partir da análise não intrusiva de dados de interação do usuário, classificando-os em perfis. A pesquisa foi realizada com 34 participantes e a análise dos dados revelou que 55,9% deles se enquadraram no perfil "Aluno", que caracteriza os usuários que não possuíam o conhecimento prévio e o adquiriram através da interação com o jogo. A predominância deste perfil permite concluir que o aplicativo se mostrou uma ferramenta pedagogicamente eficaz para a maioria dos seus usuários, validando a abordagem de microlearning e gamificação para o ensino introdutório de LIBRAS.Item Técnicas de ocultação de Root: uma avaliação de efetividade(2025-08-07) Moraes, Marcos Douglas Rebelo de; Oliveira, Lidiano Augusto Nóbrega de; http://lattes.cnpq.br/7399493881755815Este estudo apresenta uma análise prática sobre a efetividade de técnicas de ocultação de Root frente a mecanismos de detecção empregados por aplicativos Android. Foram avaliadas diferentes abordagens de ocultação do acesso Root, utilizando ferramentas como Magisk, KernelSU e APatch, em conjunto com módulos como Zygisk Next e Zygisk Assistant. Os testes foram realizados em dispositivos reais, com as versões 11 e 15 do sistema Android, e tiveram como objetivo verificar a capacidade dos aplicativos em identificar a presença de Root. Os resultados demonstraram que, embora alguns aplicativos empreguem mecanismos avançados de proteção — como soluções RASP todas as técnicas de detecção foram subvertidas com sucesso por pelo menos uma das abordagens avaliadas. Tais achados reforçam que a detecção de Root, embora útil, é insuficiente como mecanismo isolado de segurança. Assim, ressalta-se a importância da adoção de práticas como desenvolvimento seguro e análises recorrentes de segurança ao longo de todo o ciclo de vida da aplicação.Item MobiRural: promovendo acessibilidade e autonomia com rotas colaborativas(2025-08-06) Lima, Filipe de Freitas; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504; http://lattes.cnpq.br/5135426412225549A crescente expansão do da população ao com deficiência a nível mundial demanda o desenvolvimento de ferramentas que promovam a autonomia e melhorem a qualidade de vida, reduzindo barreiras e preconceitos. O desenvolvimento do MobiRural tem como propósito simplificar a navegação e o acesso de informações relevantes de forma acessível aos principais prédios e pontos de interesse no campus sede da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). Por meio da aplicação desenvolvida, observa-se que é possível traçar rotas otimizadas com percursos mais curtos e seguras com a inclusão colaborativa de pontos de perigo, resultando em maior autonomia para todos os usuários, com ênfase no público cego e cadeirante.Item Pet Happines: aplicativo para anúncio de animais na rua(2024-10-04) Silva, Acadi Teófilo de Lima; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504O crescimento da população de animais nas ruas é um problema significativo, visto que, ocorrem diversas consequências tanto para o animal quanto para a sociedade. Uma das metidas para ajudar esse cenário é a alocação desses animais para abrigos, no entanto, esses lugares são temporários e precisam que os animais sejam adotados, mas os mesmos estão ficando cada vez mais superpovoados com baixa taxa de adoção. Uma das possíveis causas para essa dificuldade no processo de adoção é a falta de comunicação entre as pessoas que querem adotar esses animais e as que possuem esses animais à disposição para doação. Diante desse cenário, o objetivo deste trabalho é desenvolver um aplicativo para anúncios de animais nas ruas, seja eles abandonados ou perdidos. Para isso, a metodologia foi composta por três principais fases: 1) conscientização do problema com o levantamento de requisitos; 2) sugestão e desenvolvimento, com uso de: Flutter, padrão de estrutura MVC, Firebase, Android Stúdio e etc; 3) validação, por meio do Attrakdiff e teste com usuário. Ao final, os resultados sugerem que o aplicativo desenvolvido é considerado atrativo e os avaliadores se identificaram. Em momento futuro deve-se melhorar alguns pontos de designer identificado durante a avaliação.Item Minha UBS: aplicativo para facilitar o acesso a serviços disponibilizados em Unidades Básicas de Saúde(2024-10-09) Lira, Emerson Leonardo Oliveira de; Monteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca; http://lattes.cnpq.br/9362573782715504O Sistema Único de Saúde é o sistema que garante à população brasileira acesso aos serviços de saúde de forma gratuita pela rede pública. A principal forma de acesso a esses serviços é a partir das unidades básicas de saúde, popularmente conhecidas como "postinhos". Os responsáveis nessas unidades por facilitar esse acesso aos moradores são os agentes comunitários, de saúde e de endemias, que atuam como pontes entre os moradores e as unidades de saúde. Com ferramentas para auxiliar o planejamento de estratégias para atuar na região e facilitar a comunicação com os moradores, o Minha UBS propõe, através de um aplicativo, reduzir as barreiras entre a população e os serviços públicos de saúde.Item Implementação de um sistema mobile colaborativo para acompanhamento do quadro de pacientes com esclerose múltipla por meio de análise de sentimento(2024-10-02) Araujo, Paula Priscila da Cruz; Gouveia, Roberta Macêdo Marques; Tschá, Elizabeth Regina; http://lattes.cnpq.br/9598413463162759; http://lattes.cnpq.br/2024317361355224; http://lattes.cnpq.br/0280090820230057O estudo visa desenvolver um sistema mobile para facilitar o acompanhamento de pacientes acometidos por Esclerose Múltipla (EM) baseado no Toolkit Human-Centered Design (HCD) para atender as necessidades dos pacientes. O aplicativo permite que eles registrem e monitorarem emoções, sintomas e tratamentos, oferecendo relatórios mensais e alertas personalizados. Para a análise de sentimentos, foram utilizados os algoritmos de aprendizado de máquina XGBoost e Naive Bayes, sendo o XGBoost demonstrando melhor desempenho, com uma acurácia de 87,56% e um F1-Score de 0,876, enquanto o Naive Bayes, obteve 62,25% de acurácia e um F1-Score de 0,524. Os resultados indicam a eficácia da ferramenta no acompanhamento emocional e médico, contribuindo para a melhoria na qualidade de vida.