Bacharelado em Ciência da Computação (Sede)
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Item Tutoria: Plataforma para suporte à correção de atividades e envio de feedback personalizado(2023-04-19T03:00:00Z) Lima Neto, José Rodrigues de; Mello, Rafael Ferreira Leite de; http://lattes.cnpq.br/6190254569597745; http://lattes.cnpq.br/7813436627139390O feedback dado por professores a estudantes sobre atividades avaliativas é fundamental para a construção do conhecimento e compreensão acerca de sua trajetória de aprendizagem. Entretanto, frequentemente professores não conseguem fornecer feedback de qualidade e em tempo hábil, devido à sobrecarga de trabalho e à falta de tempo, gerando frustração para todos os envolvidos. Neste contexto, a plataforma Tutoria tem o objetivo de apoiar professores na correção de atividades avaliativas de maneira mais rápida, mantendo a qualidade e a personalização. Para isso, Tutoria utiliza técnicas de inteligência artificial para dar suporte na correção de questões discursivas, priorizando a usabilidade.Item Comparação de modelos de ia para extração de dados em glicosímetros(2024-09-25T03:00:00Z) Carmo, Genivaldo Braynner Teixeira do; Correia, Julyanne Maria dos Santos; Silva Filho, Ronaldo Rodrigues da; Sampaio, Pablo Azevedo; Medeiros, Robson Wagner Albuquerque deA diabetes é uma condição crônica que requer monitoramento constante dos níveis de glicose no sangue, sendo essencial o uso de glicosímetros para a obtenção dessas informações. Este trabalho tem como objetivo comparar três modelos de Inteligência Artificial, Gemini, GPT-4o e Llava 1.5, para identificar qual deles extrai, de forma mais eficaz, os dados de glicose, data e hora dos glicos´ımetros. Utilizando técnicas de engenharia de prompt, busca-se aprimorar a precisão e eficiência na extração desses dados, otimizando o monitoramento e contribuindo para a melhor gestão da saúde de pacientes diabéticos.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 Percepções dos alunos sobre o impacto do ChatGPT na educação: um estudo de caso na Região Metropolitana do Recife(2025-03-13T03:00:00Z) 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 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 Análise de mensagens de Commit com IA: uma nova perspectiva para o algoritmo SZZ(2025-03-17T03:00:00Z) Souza, Camila Nunes de Paula; Cabral, George Gomes; http://lattes.cnpq.br/8227256452129177; http://lattes.cnpq.br/8347479672060133Este trabalho propõe uma abordagem inovadora para aprimorar o algoritmo SZZ utilizado na identificação de commits que introduzem defeitos em sistemas de software. A metodologia proposta envolve o uso do ChatGPT, para realizar uma análise semântica das mensagens de commit, classificando-as em duas categorias: ”introduz bug”e ”não introduz bug”. O objetivo é melhorar a confiabilidade das classificações geradas pelo SZZ, reduzindo falsos positivos e melhorando a qualidade dos dados utilizados para a geração de modelos preditivos de detecção de defeitos. Para validar a abordagem, foram realizados experimentos com duas bases de dados (Neutron e Nova), utilizando os classificadores Random Forest e SVC, além de técnicas de balanceamento como oversampling e undersampling. Os resultados demonstram que a integração do ChatGPT ao SZZ resultou em uma redução significativa de commits erroneamente classificados como introdução de bugs, além de melhorar o desempenho dos classificadores, especialmente o Random Forest. Conclui-se que a utilização de LLMs pode aprimorar a eficácia do SZZ, contribuindo para a melhoria da qualidade de software e a eficiência na detecção de defeitos.Item Utilização do ChatGPT para auxiliar no desenvolvimento de sites mais acessíveis(2025-03-21T03:00:00Z) Wei, Mateus Anderson da Silva; Falcão, Taciana Pontual da Rocha; http://lattes.cnpq.br/5706959249737319; http://lattes.cnpq.br/6635792553693298A acessibilidade digital é um fator essencial para garantir a inclusão de pessoas com deficiência no ambiente online. No entanto, a baixa adoção de boas práticas de acessibilidade ainda é um problema significativo, especialmente no desenvolvimento de websites, onde são comuns falhas como baixo contraste de cores, ausência de textos alternativos em imagens e estrutura semântica inadequada do HTML, o que pode comprometer o funcionamento de tecnologias assistivas. Este estudo investiga como o ChatGPT pode auxiliar desenvolvedores na criação de sites acessíveis, fornecendo recomendações e melhorias com base nas diretrizes do WCAG (Web Content Accessibility Guidelines). Para isso, foi conduzida uma análise das principais dificuldades enfrentadas no desenvolvimento de sites acessíveis e um experimento prático no qual um site foi desenvolvido utilizando sugestões do ChatGPT. Os resultados foram validados por meio da ferramenta ASES e do modelo de acessibilidade eMAG, evidenciando que, embora o ChatGPT seja uma ferramenta útil para identificar e corrigir barreiras de acessibilidade, a verificação humana continua sendo indispensável para garantir um alto nível de acessibilidade.Item Um estudo de caso para previsão de partidas de futebol utilizando o ChatGPT(2024-10-01T03:00:00Z) Silva, Thiago Luiz Barbosa da; Nascimento, Leandro Marques do; http://lattes.cnpq.br/9163931285515006O presente trabalho tem como objetivo desenvolver e testar uma ferramenta de previsão de resultados de partidas de futebol, utilizando o modelo de linguagem ChatGPT. A pesquisa explora o potencial dessa tecnologia para processar dados de partidas e gerar previsões, comparando seu desempenho com as probabilidades oferecidas por casas de apostas. O método utilizado inclui a coleta de dados por meio de web scraping em fontes como Placar de Futebol e FBref, o que possibilitou a criação de uma base de dados rica em informações sobre equipes, campeonatos e estatísticas detalhadas. A partir dessa base, a ferramenta foi criada dentro do projeto Arena Sport Club, que possui funcionalidades sobre visualização de resultados e informações sobre futebol. Diferentes estratégias de geração de prompts foram implementadas na ferramenta para verificar a melhor maneira de instruir o modelo a fornecer previsões precisas. Os resultados mostraram que o modelo tem potencial para realizar previsões de resultados de futebol de maneira eficaz, aproximando-se das taxas de acerto das casas de apostas. Entretanto, o trabalho identificou desafios, como o alto custo financeiro e a necessidade de ajustes contínuos para lidar com a complexidade das partidas e as variáveis envolvidas. A conclusão sugere que, embora o ChatGPT ofereça uma ferramenta promissora para previsões esportivas, é necessário otimizar seu uso em contextos reais. Futuras pesquisas podem aprimorar a aplicação dessa tecnologia, reduzindo custos e melhorando a precisão em longo prazo.Item Geração automática de sistemas backend com o suporte de IA generativa seguindo a arquitetura limpa(2024-03-06T03:00:00Z) Costa, Henrique Sabino da; Burégio, Vanilson André de Arruda; http://lattes.cnpq.br/3518416272921878; http://lattes.cnpq.br/5381537544189009Neste trabalho, investigou-se a potencial contribuição das tecnologias de Síntese Automática de Código, particularmente o GPT-4 da OpenAI, para a manutenção e aderência às boas práticas de arquitetura de software em startups. Dada a característica dessas empresas de operarem em ambientes de rápida mudança e inovação, mas com recursos limitados, práticas como testes unitários e documentação muitas vezes são negligenciadas. Contrariamente, enfatizamos a importância de tais práticas pela sua contribuição à manutenibilidade e escalabilidade das aplicações. Como meio de conciliar o ritmo acelerado de desenvolvimento com a necessidade de boas práticas, propusemos o uso de modelos de linguagem generativos (MLG), especificamente o GPT-4, para a geração de código seguindo os princípios da arquitetura limpa, um conjunto de conceitos definidos por Robert C. Martin para o desenvolvimento de projetos escaláveis e de boa manutenibilidade. A abordagem metodológica foi uma combinação de análise qualitativa e quantitativa, focada na exploração e adaptação de prompts para a geração de código e no desenvolvimento de exemplificações práticas em diversas linguagens de programação. Destaca-se a produção de três projetos em C#, JavaScript e Python, os quais foram avaliados segundo métricas de abstração, instabilidade, e aderência à Sequência Principal - conceitos chave na manutenção de uma arquitetura limpa. Os resultados indicaram que, apesar do potencial da tecnologia proposta para acelerar o desenvolvimento e promover a aderência às boas práticas através da automação, existem lacunas significativas na capacidade do GPT-4 de gerar código totalmente alinhado à arquitetura limpa e executável sem intervenção manual. Problemas relacionados à inconsistência na estrutura do projeto e na integridade do código gerado foram observados, sugerindo que, enquanto a ferramenta oferece uma base promissora para a potencialização da eficiência em projetos de menor complexidade, sua aplicabilidade em contextos complexos e diversificados ainda apresenta desafios. Portanto, conclui-se que o emprego de MLGs como o GPT-4, na geração automática de código representam uma ferramenta auxiliar valiosa para startups no desenvolvimento de software. No entanto, a necessidade de ajustes manuais no código e a garantia de aderência completa às práticas recomendadas de arquitetura de software reforçam a ideia de que tais tecnologias devem ser vistas como complementares ao trabalho humano e não como substitutas completas. Para futuros trabalhos, recomenda-se o aprofundamento na investigação de MLGs especializados em geração de código e a expansão dos experimentos para abarcar uma gama maior de linguagens de programação e frameworks, visando maximizar a aplicabilidade e eficácia dessa abordagem inovadora.Item Coh-Metrix PT-BR: uma API web de análise textual para à educação(2021-03-02T03:00:00Z) Salhab, Raissa Camelo; Mello, Rafael Ferreira Leite de; http://lattes.cnpq.br/6190254569597745; http://lattes.cnpq.br/6761163457130594O CohMetrix é um sistema computacional que provê diferentes medidas de análise textual incluindo legibilidade, coerência e coesão textual. Essas medidas permitem uma análise mais profunda de diferentes tipos de textos educacionais como redações, respostas de perguntas abertas e mensagens em fóruns educacionais. Este artigo apresenta o protótipo, site e API, com a adaptação das medidas do CohMetrix para a língua portuguesa do Brasil.