TCC - Bacharelado em Sistemas da Informação (Sede)
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Resultados da Pesquisa
Item Ancoragem curricular via RAG: um middleware para mitigação de alucinações na geração de questões alinhadas à BNCC(2026-07-06) Cavalcante, Eduardo Estevão Nunes; Garrozi, Cícero; http://lattes.cnpq.br/0488054917286587; http://lattes.cnpq.br/8347468440096771A elaboração de avaliações alinhadas à Base Nacional Comum Curricular (BNCC) é um processo complexo e custoso para educadores e empresas de tecnologia educacional (EdTechs). Embora os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) apresentem potencial para a Geração Automática de Questões (AQG), sua aplicação direta no domínio normativo brasileiro esbarra em dois obstáculos, a alucinação de dados estruturados, em que o modelo inventa ou associa de forma incorreta códigos curriculares, e a transferência da complexidade da Engenharia de Prompt para o usuário final. Este trabalho apresenta a concepção e a implementação de um middleware de ancoragem curricular baseado no paradigma Retrieval-Augmented Generation (RAG) para o ecossistema educacional Gradepen, da Machlev Smart Applications. A solução atua como uma camada de abstração no backend, que infere a intenção do usuário, realiza uma recuperação determinística sobre a hierarquia curricular oficial modelada em JSON e orquestra a construção de um prompt enriquecido em XML. Esse prompt incorpora exemplos Few-Shot, o nível cognitivo da Taxonomia de Bloom Revisada e regras psicométricas para a formulação de distratores, antes de consultar uma API de LLM de propósito geral. Diferentemente da formulação mais difundida de RAG, a recuperação é determinística, baseada em correspondência exata sobre o vocabulário fechado e padronizado da BNCC. Implantada em ambiente de homologação, a solução opera de forma nativa no backend, o que dispensa serviços externos e reduz a complexidade e o custo computacional da operação. A abordagem busca assegurar que os códigos e os conteúdos curriculares das questões geradas existam, de fato, na base oficial, reduzindo a incidência de alucinações normativas e tornando os recursos de IA acessíveis a docentes sem exigir conhecimento técnico especializado, ainda que a revisão docente permaneça como etapa do fluxo.Item Testes automatizados de acessibilidade com LLMS: uma análise de estratégias de prompt em portais governamentais(2026-06-30) Medeiros, Gabriele Monteiro de; Magalhães, Cleyton Vanut Cordeiro de; http://lattes.cnpq.br/3964482995173288; http://lattes.cnpq.br/6251069313764782A utilização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) tem aumentado as possibilidades de aplicação da Inteligência Artificial em diferentes atividades da Engenharia de Software, incluindo a geração automatizada de artefatos de teste. Nesse contexto, este trabalho apresenta um estudo comparativo sobre a influência da Engenharia de Prompt na geração de scripts de teste automatizados de acessibilidade para plataformas web do Governo de Pernambuco. A pesquisa teve como objetivo avaliar a capacidade do modelo Gemini 3 Flash (Tier Pago) em elaborar scripts automatizados referentes a cenários reais de teste, considerando funcionalidades de acessibilidade presentes no Portal da Transparência de Pernambuco e no Portal do Governo de Pernambuco. Inicialmente, foram elaborados scripts manuais de referência utilizando Cypress, JavaScript, Cucumber, Gherkin e o padrão Page Object Model. Em seguida, foram desenvolvidas e refinadas estratégias de Engenharia de Prompt para a geração automática dos scripts pela LLM. Os artefatos produzidos foram analisados com base em critérios relacionados à legibilidade, facilidade de manutenção, quantidade de ajustes manuais necessários, utilização de seletores corretos, validação das funcionalidades de acessibilidade e tempo de execução. Os resultados demonstraram queo refinamento dos prompts contribuiu para a melhoria da qualidade dos scripts gerados, especialmente em aspectos relacionados à organização do código, utilização de seletores mais adequados e aderência aos fluxos de teste definidos. Entretanto, foi possível observar que os scripts gerados demandaram intervenções humanas para correções de lógica, ajustes de configuração e adequação de validações específicas do contexto analisado. A Engenharia de Prompt possui potencial para apoiar atividades de automação de testes, reduzindo parte do esforço de implementação, mas não elimina a necessidade da atuação de profissionais de QA na validação e adaptação dos artefatos produzidos.Item Análise de Viés no Modelo BERTimbau para detecção de discurso de ódio em Português Brasileiro(2026-02-12) Oliveira Filho, José Fernando de; Gouveia, Roberta Macedo Marques; http://lattes.cnpq.br/2024317361355224A expansão das redes sociais intensificou a circulação de discursos de ódio online, gerando desafios à convivência democrática e à proteção de grupos minoritários. Diante da inviabilidade da moderação manual, este trabalho aplica técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Aprendizado de Máquina (ML) para a identificação de conteúdo ofensivo em português brasileiro. O estudo investiga o viés algorítmico do modelo BERTimbau, ajustado via fine-tuning e treinado sobre as bases anotadas ToLD-BR e Tupy-E. A avaliação considera métricas tradicionais de desempenho (precisão, recall, F1-score) e de equidade (Paridade Demográfica), com o objetivo de examinar possíveis associações indevidas entre termos de identidade social e discurso de ódio, contribuindo para o debate sobre justiça algorítmica. Os resultados evidenciaram padrões estruturados de viés do BERTimbau entre os eixos de gênero, raça e orientação sexual, bem como entre grupos específicos dentro de cada eixo (por exemplo, mulheres, pessoas bissexuais, gays e pardas), mostrando que o modelo tende a associar esses termos de identidade ao discurso de ódio com maior frequência do que seus grupos de referência, mesmo em contextos neutros ou positivos.Item Navegando pelas emoções: aplicando modelos de linguagem de grande escala para auxiliar crianças no processamento de eventos pessoais(2025-08-08) Silva Filho, Aurineque da Costa; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340Nos dias atuais, diversos modelos de LLM têm sido aplicados em uma ampla gama de áreas, evidenciando o potencial dessas tecnologias para resolver desafios complexos. Nesse contexto, o Fafabot surge como uma iniciativa que visa apoiar o desenvolvimento emocional infantil, uma área essencial para a formação de habilidades sociais e o bem-estar das crianças. Existem avanços promissores identificados em estudos laboratoriais recentes, dos quais demonstram que é possível criar um ambiente onde a criança possa se sentir segura para não só compartilhar experiências sobre eventos pessoais, como também incentivar elas a entender as possíveis emoções associadas. Contudo ainda há uma lacuna significativa na aplicação dessas soluções em contextos cotidianos e também o campo cultural e econômico aplicado a outras realidades como o Brasil. Alguns Estudos reforçam que o desenvolvimento emocional é algo que deve ser trabalhado desde a infância, pois nesta fase as crianças possuem dificuldade de compreender e expressar o que estão sentindo. O Fafabot propõe utilizar Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para criar um ambiente seguro, culturalmente sensível e acolhedor, onde as crianças possam compreender e expressar suas emoções de forma natural, além de auxiliá-las com estratégias de enfrentamento para emoções negativas que possam indicar quadros de ansiedade e tristeza, sugerindo a busca de um profissional da mente quando necessário e sempre incentivando a criança a compartilhar estes sentimentos com seus pais. Verificando as implicações deste tipo de tecnologia em crianças entre 8 e 12 anos na cidade de Olinda-PE.Item Detecção de fake news: uma abordagem baseada em Large Language Models e Prompt Engineering(2025-03-20) Fonseca, Pablo Weslley Silva da; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340; http://lattes.cnpq.br/6258598537884813Este trabalho aborda o uso de Large Language Models (LLMs) para a detecção de fake news ou notícias falsas no idioma inglês e português. As notícias falsas têm gerado impactos negativos, como desinformação e conflitos sociais, sendo amplamente disseminadas pelas redes sociais. Embora métodos tradicionais de verificação sejam eficazes, como checagem manual e agências de verificação de fatos, a aplicação de algoritmos de machine learning e deep learning trouxe avanços importantes. No entanto, esses modelos apresentam limitações, como perda de contexto semântico e custos de treinamento. A introdução da arquitetura Transformers possibilitou avanços significativos com LLMs, como BERT, GPT e T5, devido à sua capacidade de compreender padrões linguísticos complexos. Este trabalho propõe uma abordagem de detecção de notícias falsas a partir recuperações de informações pela Web e o modelo Qwen2.5-7B-Instruct, comparando o desempenho com propostas que combina recuperação de informações com modelos tradicionais e LLMs. Os resultados destacam vantagens e desvantagens, contribuindo para futuras melhorias em sistemas automatizados de detecção de notícias falsas.Item Geração aumentada para recuperação de dados urbanos integrados: consolidando dados do IBGE, Censo, CNEFE e OSM para a otimização do planejamento urbano(2025-03-21) Conceição, Keyson Raphael Acioli da; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340; http://lattes.cnpq.br/3198610477751043Nos últimos anos, os campos da Inteligência Artificial (IA) e do aprendizado de máquina (AM) revolucionaram o domínio do planejamento urbano, pois permitem que volumes substanciais de dados sejam analisados de forma eficaz, incentivando melhor alocação de recursos e entregas de serviços públicos. Para atingir este objetivo, o agente inteligente proposto neste trabalho reúne dados de várias fontes, incluindo Censo Demográfico, Cadastro Nacional de Endereços para Fins Estatísticos - CNEFE, e OpenStreetMap (OSM) para oferecer respostas baseadas em contexto relacionadas à distribuição da população e acesso a diferentes serviços urbanos. A abordagem proposta inclui um pipeline de processamento que implementa normalização, indexação vetorial das informações e representação semântica para tornar as consultas mais eficazes. Para avaliar o sistema proposto, foi conduzido um experimento com especialistas em planejamento urbano e analisamos a relevância, clareza e utilidade das respostas geradas pelo sistema. Tais resultados mostram que o agente é capaz de detectar áreas com pouca cobertura de serviços necessários, indicando uma alocação adequada. No entanto, outros desafios, tais como a necessidade de melhor clarificação das respostas e ampliação da cobertura espacial, foram reconhecidos como oportunidades para trabalho futuro.Item Implementação de um agente inteligente para atendimento automatizado de dúvidas acadêmicas na UFRPE(2025-03-31) Silva, Evelyn Mylena Bezerra e; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/5200293461568988Este trabalho teve como objetivo principal desenvolver e validar um agente inteligente baseado em técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Recuperação de Informação, voltado ao suporte acadêmico no curso de Bacharelado em Sistemas de Informação (BSI) da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). O sistema foi projetado para oferecer respostas rápidas, relevantes e contextualizadas a perguntas frequentes relacionadas à vida acadêmica dos estudantes, como carga horária, disciplinas, matrículas e procedimentos administrativos. A implementação envolveu a coleta e estruturação de documentos institucionais, a construção de um modelo vetorial para recuperação semântica de respostas e a integração com um módulo de memória conversacional. Para a validação, as respostas do agente inteligente foram comparadas com um FAQ do curso de BSI, utilizando como métrica a similaridade do cosseno, aplicada ao conteúdo semântico das respostas. Os resultados indicaram uma média de similaridade de aproximadamente 0,6396, com mediana de 0,6548 e baixa dispersão. A maioria das respostas apresentou alto ou médio grau de alinhamento semântico com o conteúdo oficial, sendo classificadas como semanticamente adequadas. Casos de baixa similaridade representaram uma minoria e estiveram, em geral, relacionados a perguntas de cunho prático-operacional não abordadas na base de dados do sistema. Em contrapartida, observou-se que, em alguns contextos, o agente inteligente forneceu respostas mais completas e fundamentadas do que aquelas presentes no próprio FAQ. Conclui-se que o sistema desenvolvido apresenta desempenho satisfatório e demonstra potencial para expansão como ferramenta institucional de apoio ao estudante, promovendo maior autonomia, agilidade e acessibilidade no acesso a informação acadêmica.Item Predição de popularidade de podcasts através de características textuais(2019) Santana Júnior, Bernardo de Moraes; Cabral, Giordano Ribeiro Eulalio; http://lattes.cnpq.br/6045470959652684; http://lattes.cnpq.br/9948081717430490Com o tremendo crescimento dos Podcast se profissionalização de seus criadores,ao ponto de redes de notícias chamarem esse momento como ”era de ouro”para os Podcasts, novas ferramentas surgiram para auxiliar esses produtores na construção emanutenção de seus canais. Nesse contexto encontrar características nos episódios produzidos que proporcionem um alcance maior ao público alvo é de grande valor tantopara os criadores quanto para os ouvintes, permitindo que canais permaneçam ativospor mais tempo e ofereçam uma melhor qualidade de conteúdo.Assim, este trabalho propõe um estudo de análise de popularidade dosPodcastsna-cionais, utilizando uma ferramenta de análise da audiência dos Podcasts em um dos agregadores de canais e episódios mais utilizados do mundo, oiTunes. Através de ferramentas deWeb Scraping para a coleta das informações disponíveis e necessárias,de ferramentas para transcrições dos áudios dos episódios para a obtenção do que foidito e o calculo de métricas para medir precisão do modelo gerado, assim fazer uma análise de quais informações são relevantes para a predição de popularidade de um canal.Resultados obtidos foram favoráveis na correlação entre as categorias analisadas de forma individual e texto dos episódios nelas contidos, enquanto em uma análise em que categorias não são descriminadas há uma baixa relação entre texto e popularidade, demonstrando que a categoria de determinado canal tem um papel importante na análise de sua popularidade.