Bacharelado em Ciência da Computação (Sede)
URI permanente desta comunidadehttps://arandu.ufrpe.br/handle/123456789/6
Siglas das Coleções:
APP - Artigo Publicado em Periódico
TAE - Trabalho Apresentado em Evento
TCC - Trabalho de Conclusão de Curso
Navegar
16 resultados
Resultados da Pesquisa
Item Classificação multi-rótulo para análise de qualidade de feedback(2025-08-06T03:00:00Z) Batista, Hyan Hugo Noá; Mello, Rafael Ferreira de Leite; http://lattes.cnpq.br/6190254569597745; http://lattes.cnpq.br/4262454011553103O feedback é um fator muito importante no processo de ensino-aprendizagem e crucial na Educação a Distância, pois, como professores e alunos estão separados no espaço e/ou tempo, é através do feedback que o aluno vai entender como está o seu desempenho na disciplina e quais são os próximos passos do aprendizado. Existem na literatura modelos de feedback que ajudam o professor a estruturar e fornecer um feedback de qualidade ao aluno. Nesse trabalho utilizamos o conceituado modelo de feedback de Hattie e Timperley que divide o feedback em categorias (tarefa, processamento da tarefa, regulação e pessoal). É possível encontrar na literatura trabalhos que analisam feedback automaticamente com base nesse modelo. Contudo, esses trabalhos utilizam algoritmos tradicionais de aprendizagem de máquina e treinam classificadores binários para cada nível de feedback. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo utilizar algoritmos de deep learning para classificação multi-classe de feedback com base no modelo de Hattie e Timperley.Item Aprendizagem de máquina para classificação de tipos textuais: estudo de caso em textos escritos em português brasileiro(2025-07-30T03:00:00Z) Barbosa, Gabriel Augusto; Miranda, Péricles Barbosa Cunha de; http://lattes.cnpq.br/8649204954287770; http://lattes.cnpq.br/7161363389816372A classificação de textos considerando tipos textuais é de suma importância para algumas aplicações de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Nos últimos anos, algoritmos de aprendizado de máquina têm obtido bons resultados nesta tarefa considerando textos em inglês. No entanto, pesquisas voltadas para a detecção de tipos textuais escritos em português ainda são escassas, e ainda há muito a ser estudado e descoberto nesse contexto. Assim, este artigo propõe um estudo experimental que investiga o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para classificar textos em português considerando tipos textuais. Para isso, propomos um novo corpus composto por textos em português de dois tipos textuais: narrativo e dissertativo. Três algoritmos de aprendizado de máquina tiveram seu desempenho avaliado no corpus criado em termos de precisão, revocação e pontuação F1. Além disso, também foi realizada uma análise dos atributos envolvidos no processo para identificar quais características textuais são mais importantes na tarefa atual. Os resultados mostraram que é possível alcançar altos níveis de precisão e rememoração na classificação de textos narrativos e dissertativos. Os algoritmos obtiveram níveis de métricas semelhantes, demonstrando a qualidade das características extraídas.Item Recomendação sensível ao contexto para comunicação aumentativa e alternativa baseada em aprendizagem de máquina(2024-02-23T03:00:00Z) Silva, Ulisses Chaves; Nascimento, André Câmara Alves do; http://lattes.cnpq.br/0622594061462533; http://lattes.cnpq.br/8993061329549653Comumente, observa-se a adoção de novas técnicas baseadas em inteligência artificial e aprendizagem de máquina (AM) em diversos contextos. Com o avanço das redes neurais artificiais, que possibilitam a representação de diversos tipos de dados e a compreensão das complexas relações entre eles, essa tendência foi ainda mais impulsionada. No entanto, a literatura atual mostra-se escassa ao tentar encontrar estudos atualizados que relacionem essas tecnologias a metodologias pedagógicas para resolver os diversos problemas sociais e promover a inclusão. Este trabalho propõe abordagens atuais utilizadas em AM para a recomendação de pictogramas em um sistema de Comunicação Aumentativa e Alternativa (AAC). Diante da complexidade das necessidades de usuários de AAC, neste trabalho dois modelos neurais sensíveis ao contexto são apresentados e comparados. Esses modelos utilizam técnicas de aprendizagem de máquina para considerar o contexto dinâmico do usuário para gerar recomendações, adaptando-se à localização e ao tempo específicos desse usuário que possui alguma deficiência na comunicação. Adicionalmente, são destacados outros trabalhos que foram usados como base para a criação dessa solução para o problema de recomendação de pictogramas existente na aplicação móvel Livox.Item Xphide: um sistema especialista para a detecção de phishing(2023-08-25T03:00:00Z) Barros, Mateus Lins e Silva Duque de; Miranda, Péricles Barbosa da Cunha; http://lattes.cnpq.br/6425827511465244Phishing é um tipo de crime cibernético que visa o roubo de dados pessoais do usuário por meios de disfarces e enganação. Este artigo propõe o Xphide, um sistema especialista para a detecção de páginas maliciosas. A base da construção do sistema foi feita através de uma análise aprofundada a respeito de atributos relevantes para descrição de páginas web. Esta análise serviu de insumo para a elaboração das regras do processo decisório do Xphide, que foram separadas em 3 categorias: estáticas, de lista e dinâmicas. O sistema proposto foi avaliado em três diferentes bases de dados, extraídas de repositórios públicos, sendo 2 de phishing válidos, e 1 de phishing inválidos. Os resultados mostraram que o Xphide superou algoritmos de classificação tradicionais em termos de precisão e revocação, se mostrando uma alternativa promissora para a classificação de página web.Item The digital behavior of voters in interactions with the social media posts of candidates running for elections(2022-10-06T03:00:00Z) Silva Filho, Heriberto Alexandre da; Brito, Kellyton dos Santos; http://lattes.cnpq.br/8750956715158540; http://lattes.cnpq.br/6181814500468590The extensive use of digital tools and digital marketing strategies over the last few years has become increasingly more frequent and characteristic in political campaigns Within this scenario, this study aims to investigate the use of SM in contemporary political communication, seeking to understand the features that influence the engagement of voters in posts by politicians on their social media profiles. As a case study, we have focused on the Brazilian presidential election in 2018. The investigation was based on an analysis of politicians’ posts on Instagram, Twitter, and Facebook (N = 1319) in the last two weeks before the elections, which investigated features such as functional approach, the Aristotelian rhetoric adopted, and the type of content, among others, and established relationships between these features and user engagement. This study also proposes to investigate the feasibility of using machine learning models to predict the level of engagement of the candidate's posts. Finally, another objective of this paper is to find similarities or differences between the digital campaign strategies, and their impacts on the level of engagement, of the two candidates with the best electoral results. Our main results indicate that the platform with the highest level of engagement was Instagram, together with polarized discourses that presented speeches of attack and defense or emotionally charged topics tended to engage more. Regarding the predictions, the Gradient Boosting model proved to be efficient, R² =0.77, to make the predictions. Regarding the digital campaign strategies, although the two candidates are from opposite political sides, it was possible to find more similarities, such as: functional approach, content structure, and content type, and others...than differences. However the few differences found also represent a valuable result for the understanding of the political landscape, there were divergences for example in Aristotelian rhetoric, content type, and rhetorical device. All these results helped to understand how the electorate interacts with the candidates' speeches in a new era of digital campaigning.Item Comparative Analysis of Data Augmentation Techniques in Hand Gesture Recognition(2025-03-18T03:00:00Z) 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(2025-03-19T03:00:00Z) 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.Item Sistema de suporte à criação de modelos de classificação para a previsão de evasão no ensino superior(2024-03-08T03:00:00Z) Costa, Tarcísio Barbosa da; Alencar, Andrêza Leite de; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/6060587704569605; http://lattes.cnpq.br/6560255346406064A evasão estudantil é um dos maiores desafios a serem enfrentados por Instituições de Ensino Superior. A fim de mitigá-la, as instituições elaboram ferramentas para monitoramento e análise deste fenômeno. Uma das metodologias existentes para tal é a identificação de características de estudantes que levam à evasão, e uma das ferramentas construídas é o SABIA: um dashboard virtual responsável por dar suporte à gestão baseada em evidências, aliado a conceitos de Learning/Academic Analytics e Business Intelligence. Este trabalho expande o SABIA através de uma nova página capaz criar modelos de aprendizado supervisionado personalizáveis pelo usuário, oferecendo análises de características estudantis e realizando previsões da situação final do discente baseadas nas mesmas. As informações obtidas pelos modelos proporcionam a identificação de fatores de risco em perfis discentes e auxiliam os gestores da instituição no desenvolvimento de diretrizes para a adoção de medidas contra a evasão.Item Análise da evasão no ensino superior: predição e prevenção por meio da mineração de dados educacionais(2024-03-05T03:00:00Z) Ferreira, Rodolfo André Barbosa; Mello, Rafael Ferreira Leite de; http://lattes.cnpq.br/6190254569597745; http://lattes.cnpq.br/2982020271806247Tendo em vista que a evasão ocorre por abandono, transferência ou desistência do curso; quando o aluno se desliga da instituição que está matriculado ou quando o aluno abandona definitivamente ou não o curso superior, este artigo busca identificar métodos e técnicas automáticas para auxiliar os gestores a prevenir casos de evasão por meio das predições. Para realizar o estudo foi utilizada a Mineração de Dados Educacionais (MDE), que aplica técnicas de mineração de dados, tais como banco de dados, estatísticas e aprendizado de máquina nas áreas da educação. Foram empre- gues dados de 5144 alunos com características relacionadas ao curso, semestre e demografia constantes no banco de dados fornecido pelo Sistema de Informações e Gestão Acadêmica (SIGA) da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) para os cursos de Zootecnia, Engenharia de Pesca e Agronomia. Os dados, exceto aqueles que são informações pessoais, restritas e sensíveis, foram separados em Ca- racterísticas Acadêmicas por Semestre, Acadêmicas Gerais, dos Cursos, Demográficas e Característica alvo. O estudo usa o algoritmo de aprendizado de máquina LSTM e os otimizadores SGD e Adam, explorando diferentes valores para os parâmetros de taxa de aprendizagem, momentum, tamanho de lotes e número de épocas.Item Uma metodologia para a avaliação de desempenho e custos do treinamento de redes neurais em ambientes de nuvem(2024-03-07T03:00:00Z) Moura Filho, Cláudio Márcio de Araújo; Sousa, Érica Teixeira Gomes de; http://lattes.cnpq.br/9899077867723655; http://lattes.cnpq.br/8143173691280119Redes neurais profundas são soluções para problemas que envolvem reconhecimento de padrões e diversos trabalhos tentam encontrar maneiras de otimizar o desempenho dessas redes. Essa otimização necessita de hardware adequado para ser implementada, hardware esse que pode ser muito custoso para pequenas e médias organizações. O objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para avaliar o desempenho e custo do treinamento de redes neurais, considerando os fatores mais impactantes no tempo de treinamento e avaliar o custo financeiro total do ambiente para essa tarefa. Nesse sentido, observou-se que fatores como o tamanho da imagem de entrada e a arquitetura da rede tem grande impacto na métrica de tempo de treinamento e por consequência no custo total.