Bacharelado em Ciência da Computação (Sede)
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TCC - Trabalho de Conclusão de Curso
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Item Percepções dos alunos sobre o impacto do ChatGPT na educação: um estudo de caso na Região Metropolitana do Recife(2025-03-13) Miranda, Augusto Cezar de Souza; Falcão, Taciana Pontual da Rocha; http://lattes.cnpq.br/5706959249737319O ChatGPT, ferramenta baseada em inteligência artificial, tem revolucionado o ambiente educacional ao oferecer suporte personalizado, feedback imediato e auxílio no entendimento de conceitos complexos. Apesar de suas vantagens, como aumento da produtividade e agilidade na resolução de tarefas, a tecnologia também levanta preocupações, incluindo o risco de dependência, impacto na autonomia intelectual e possíveis práticas antiéticas, como a trapaça acadêmica. Este estudo investiga as percepções de alunos do Ensino Médio sobre o uso do ChatGPT, explorando como a ferramenta influencia o aprendizado, o desenvolvimento crítico e a autonomia. O estudo revela que a maioria dos alunos já utiliza o ChatGPT, principalmente para pesquisas e explicações de conceitos complexos. No entanto, as percepções sobre seu impacto na aprendizagem e no desenvolvimento crítico são ambíguas, com alguns alunos vendo benefícios e outros não observando mudanças significativas. Esses resultados destacam a necessidade de uma integração cuidadosa da ferramenta, com foco no estímulo ao pensamento crítico e à autonomia dos estudantes.Item Consumo de skins no jogo League of Legends por universitários: um estudo de caso sobre identidade e experiência de jogo(2025-03-21) Guedes, Yank Alex Sander Melo; Falcão, Carolina Cavalcanti; http://lattes.cnpq.br/9887570122994623Este trabalho tem como objetivo investigar o consumo de skins no jogo League of Legends (LoL) entre universitários brasileiros, analisando as motivações, influências sociais e impactos na experiência de jogo. Por meio de uma pesquisa exploratória e descritiva, foram coletados dados de 200 jogadores universitários ativos de LoL. Os resultados indicam que a personalização através das skins tem um impacto significativo na imersão e fidelização dos jogadores, sendo um elemento central na expressão de identidade e status dentro da comunidade. Embora as influências sociais, como amigos e influenciadores digitais, tenham um impacto moderado nas decisões de compra, o principal motivador para a aquisição de skins é a possibilidade de personalizar o personagem e aumentar a conexão emocional com o jogo. A aceitação da monetização por meio de skins é majoritariamente positiva, com ressalvas quanto ao preço dos itens, que muitas vezes impede a compra. Este estudo contribui para uma compreensão mais aprofundada do comportamento de consumo no ambiente dos eSports e do papel das skins na construção da identidade digital dos jogadores.Item Instanciação do processo de gestão de riscos de segurança da informação da ISO 27005 em organizações públicas(2025-03-19) Vasconcelos, Vinícius Nário; Lins, Fernando Antonio Aires; http://lattes.cnpq.br/2475965771605110; http://lattes.cnpq.br/0725286320889804O aumento dos ataques cibernéticos elevou o interesse por segurança da informação. Uma das áreas mais importantes da segurança atualmente é a gestão de riscos, onde notadamente se evidencia a identificação de vulnerabilidades e riscos como uma atividade essencial. Neste contexto, a ISO 27005 oferece diretrizes para esse processo, mas há uma lacuna sobre como instanciá-la de forma detalhada e repetível. Este trabalho apresenta uma instanciação prática, baseada em Business Process Management (BPM), deste processo em uma organização pública, detalhando atividades essenciais e também possibilitando a sua replicação por outras organizações interessadas. Os resultados mostram que o uso de BPM facilitou a implantação e ajudou a evidenciar atividades muitas vezes subestimadas, como definição de contexto e aceitação de riscos, aprimorando a gestão de riscos de Segurança da Informação.Item A modeling-based approach for dependability analysis of a constellation of satellites(2024-02-28) Farias, Daniel Castro de; Andrade, Ermeson Carneiro de; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972; http://lattes.cnpq.br/5992660907313176Satellite constellations play critical roles across various sectors, encompassing communication, Earth observation, and space exploration. Ensuring the dependable operation of these constellations is of utmost importance. This paper introduces a dependability modeling approach using stochastic Petri nets to analyze satellite constellations. The primary focus is on improving operational efficiency through the assessment of availability, reliability, and maintainability. The approach helps satellite designers make informed decisions when selecting constellation configurations by assessing various dependability metrics. Using a global navigation satellite system as a case study, we conduct extensive numerical experiments to evaluate the feasibility of our approach. The results demonstrate quantitatively the significant impact of redundant components on both reliability and availability. They also illustrate how utilizing satellites in repair and operational orbits can influence these metrics and highlight the direct correlation between reliability and maintainability.Item Detecção de Code Smells em ambientes de nuvem(2025-02-24) Amorim, João Victor Silva de; Sousa, Erica Teixeira Gomes de; http://lattes.cnpq.br/9899077867723655; http://lattes.cnpq.br/2962216276431331Code smells são características do código que indicam possíveis problemas no design estrutural do software. Embora essas questões não causem falhas imediatas na funcionalidade do sistema, podem comprometer aspectos cruciais, como desempenho, escalabilidade, manutenibilidade e confiabilidade, especialmente em projetos de grande escala. Este trabalho apresenta uma ferramenta desenvolvida para detectar code smells em plataformas de computação em nuvem. A ferramenta foi projetada para identificar code smells relacionados a código repetitivo, código morto e funções contendo múltiplas instruções de retorno. A ferramenta proposta detectou nove tipos de code smells, analisando mais de 1.200 arquivos de código em Python e Java. No OpenStack, o código repetitivo foi o problema mais prevalente, representando 65,7% dos casos, enquanto no CloudStack, classes e métodos longos foram os mais recorrentes, totalizando 39,5% do total. Além disso, o code smell proposto, número mágico, se destacou ao representar 6,1% do total de code smells no CloudStack e 8,4% no OpenStack, evidenciando sua relevância para a legibilidade e manutenibilidade do código. A análise da detecção de code smells demonstra a importância da ferramenta NimbusScan, pois não apenas acelera o processo de revisão de código, mas também promove a modularidade e a clareza necessárias em sistemas complexos e dinâmicos. Essa análise conclui que soluções como a apresentada são essenciais para o desenvolvimento de software robusto e eficiente, capaz de atender às crescentes demandas do mercado de computação em nuvem, desempenhando um papel fundamental na melhoria contínua da qualidade do código e na longevidade dos sistemas.Item Ferramenta educacional para avaliação e melhoria do nível de conscientização em segurança da informação(2025-03-18) Fialho, Fernanda Lemos; Lins, Fernando Antonio Aires; http://lattes.cnpq.br/2475965771605110Através do avanço da tecnologia na comunicação, também foram aprimoradas as maneiras para roubar dados sensíveis por meio de golpes cibernéticos. Neste contexto, este artigo descreve o De Olho na Isca, um website desenvolvido para conscientizar e avaliar o nível de conhecimento da população brasileira em relação a ataques envolvendo Engenharia Social nos mais diversos cenários digitais. Os resultados obtidos a partir das respostas de 70 participantes destacam positivamente um bom conhecimento dos usuários acerca do tema. Porém, o estudo também demonstra pontos que devem ser melhor esclarecidos para a população, como o cenário de golpes via contas falsas em redes sociais.Item Information retrieval on public notices for medicines' purchasing: a comparison between an ad hoc approach and the GPT-4 LLM(2024-09-24) Silva, Arthur Lima; Cabral, George Gomes; http://lattes.cnpq.br/8227256452129177; http://lattes.cnpq.br/3041910100835045A auditoria é uma tarefa essencial no que se refere ao controle de despesas públicas. Apesar de sua importância, frequentemente tais esforços priorizam poucos alvos por conta da falta de recursos. A auditoria da compra pública de medicamentos pode identificar subpreços e necessidade de ajustes em editais, por exemplo. Esse trabalho introduz um novo método para a identificação precisa de medicamentos dadas descrições não padronizadas em editais. Experimentos mostraram que a abordagem proposta é, em média, 2.85 vezes mais efetiva que um assistente usando o ChatGPT-4o utilizando os mesmos dados. Não obstante, a abordagem proposta não sofre de problemas como alucinação, inerentes a modelos LLM.Item Desenvolvimento de jogos: Uma Abordagem Prática com Unity e Scrum(2025-03-21) Silva, Cleydson Paes da; Araújo, Julian; Ricardo, Danilo; Andrade, Ermeson Carneiro de; http://lattes.cnpq.br/2466077615273972Este trabalho apresenta um relato de experiência sobre o desenvolvimento de um jogo de survival horror utilizando a engine Unity, explorando os desafios técnicos e práticos encontrados no processo. O projeto combina conhecimentos téoricos e práticos da Ciência da Computação em diversas áreas, desde programação e design até gerenciamento de projetos. A metodologia Scrum foi adotada para organizar as tarefas, e ferramentas como Blender, GIMP, Audacity e Jira foram utilizadas em conjunto com a Unity. O artigo discute as principais dificuldades enfrentadas, as soluções implementadas e os aprendizados adquiridos, oferecendo uma referência valiosa para estudantes e futuros desenvolvedores de jogos.Item Comparative Analysis of Data Augmentation Techniques in Hand Gesture Recognition(2025-03-18) Souza, Diego Rafael Ferreira de; Macario Filho, Valmir; http://lattes.cnpq.br/4346898674852080; http://lattes.cnpq.br/0925751641833600Hand gesture recognition has gained significant attention due to its widespread applications in human-computer interaction, virtual reality, and assistive technologies. However, the scarcity of large, labeled datasets poses challenges such as overfitting and limited model generalization. To address this, we systematically evaluate 13 classical and six state-of-the-art (SOTA) data augmentation techniques for hand gesture recognition, conducting experiments on HGR1, OUHANDS, LIBRASUEFS, and EgoHands using the HGR-Net CNN architecture. Our results show that contrast-based augmentations (e.g., Solarize, Invert) improved accuracy by up to 21.16%, while mixing-based methods (e.g., MixUp, CutMix) often reduced performance, likely due to excessive distortion of gesture structures. Additionally, combining the best-performing augmentations was critical for maximizing accuracy across all datasets. However, these combinations did not always produce additive improvements, underscoring the importance of dataset-specific augmentation strategies for achieving optimal model performance.Item Modelos de recomendação sensível ao contexto em ambientes de comunicação aumentativa alternativa: naive bayes, redes neurais e aprendizagem federada(2025-03-19) Nascimento, Fabio Augusto Souza do; Nascimento, André Câmara Alves do; http://lattes.cnpq.br/0622594061462533; http://lattes.cnpq.br/2170186670973508A inteligência artificial (IA) está presente em diversos setores da sociedade, promovendo constantes avanços tecnológicos e sociais. Um dos subconjuntos da IA é a aprendizagem de máquina (AM), que possibilita aos computadores aprenderem e evoluírem com base em dados. O conhecimento obtido por meio desse processo auxilia em diferentes áreas, desde a análise e interpretação de informações até a usabilidade de aplicativos. Compreender o funcionamento e as possibilidades dessa ferramenta pode ser um ativo valioso. Entre as múltiplas aplicações possíveis, a AM desempenha um papel importante na comunicação aumentativa e alternativa (CAA), auxiliando indivíduos que apresentam dificuldades nessas interações por meio de aplicativos. Essas aplicações estão em constante evolução e, com as inovações tecnológicas, possibilitam o desenvolvimento de sistemas capazes de compreender o ambiente em que uma pessoa está inserida e oferecer recomendações personalizadas aos usuários. Este trabalho investiga o uso dos Sistemas de Recomendação Sensível ao Contexto (SRSC) em aplicações da CAA, considerando as características individuais dos usuários com base em seus dados e contexto. São utilizados modelos de IA, tais como Naïve Bayes (NB), Redes Neurais Artificiais (RNA) e Aprendizagem Federada (AF), para comparar diferentes abordagens e avaliar sua capacidade de fornecer resultados relevantes. A partir dos experimentos realizados, foi possível verificar que modelos personalizados demonstram melhor desempenho em relação a abordagens globais, oferecendo recomendações mais relevantes aos usuários finais. Nesse sentido, a personalização e o uso de variáveis contextuais podem melhorar significativamente a experiência de pessoas que dependem de CAA, aumentando a agilidade e a assertividade da comunicação.