Bacharelado em Ciência da Computação (Sede)
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Resultados da Pesquisa
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 Escrita colaborativa no ensino da computação: o uso da Wikiversidade como estratégia de aprendizagem(2022-10-07) Souza Júnior, Givanildo Alfeu de; Araújo, Carlos Julian Menezes; http://lattes.cnpq.br/3156174527107999; http://lattes.cnpq.br/4907081036880936Com os avanços tecnológicos e toda a sua modernidade, algumas instituições educacionais ainda continuam usando, essencialmente, as mesmas estratégias de ensino e aprendizagem parar tentar engajar os estudantes no processo formação. Sabemos que não se trata de ignorar as nossas estruturas e meios de ensino já existente, mas sim que podemos inserir e adaptar diferentes formas de aprender, de forma flexível e de partilha de conhecimento. Em contextos educacionais, o trabalho com a plataforma Wikiversidade possibilita a produção colaborativa de recursos educacionais entre professores e estudantes, disseminando conhecimento e pesquisa de forma acessível e livre. O objetivo do trabalho foi investigar que, ao utilizar da escrita colaborativa na Wikiversidade, é possível disponibilizar informações gerando recursos educacionais abertos, bem como utilizar essa atividade como ferramenta para ensino e aprendizagem. Diante disso, resolvemos fazer o relato de uma experiência com um grupo de estudantes na unidade curricular Educação à Distância nos cursos de Licenciatura e Bacharelado em Computação da Universidade Federal Rural de Pernambuco. Os encontros aconteceram remotamente devido a pandemia da Covid-19, onde traçávamos as metas. Durante estes, houve interação com as ferramentas da plataforma, discussões das contribuições que o grupo esperava fazer e elaboração de escrita colaborativa na Wikiversidade. Ao final da disciplina foi possível perceber que a Wikiversidade pode ser usada como uma ferramenta de ensino com um diferencial através da escrita colaborativa. Concluímos esta fase de ação de pesquisa refletindo sobre os temas envolvidos e os processos que a desencadearam.Item Aligning expectations about the adoption of learning analytics in a brazilian higher education institution(2021-03-01) Garcia, Samantha Millena Costa; Falcão, Taciana Pontual da Rocha; http://lattes.cnpq.br/5706959249737319; http://lattes.cnpq.br/7221410090403436Item Estudo de viabilidade de sistemas de detecção de armamentos em tempo real em linhas de ônibus urbanos(2021-12-09) Lima Junior, Cícero Pereira de; Silva, Douglas Véras e; http://lattes.cnpq.br/2969243668455081; http://lattes.cnpq.br/9901763283774954Sistemas de monitoramento são parte fundamental na prevenção de assaltos a mão armada dentro dos ônibus. Entretanto, a utilização desses sistemas demanda quantidade irreal de pessoas para que seja operado em tempo real. O uso de técnicas de visão computacional e aprendizagem profunda surgem como forma de automatizar partes ou até todo o processo de monitoramento, desde a detecção dos armamentos ao disparo de alarmes. Para que este processo seja realizado de maneira eficiente, permitindo ações efetivas por parte das autoridades, é preciso que o sistema seja capaz de atender em tempo real uma demanda crescente de câmeras de segurança. Desta forma, este trabalho teve como objetivo analisar a viabilidade de um sistema de detecção de armamentos em uma rede de ônibus. Através de simulação, avaliou-se o desempenho do algoritmo YOLO, em sua quarta versão, em um modelo cliente-servidor sob uma demanda crescente de câmeras de segurança. O servidor dispunha de uma GPU Tesla V80 com 12GB de memória, processador Intel Xeon dual core, 61GB de memória RAM e 200GB de espaço em disco. Por fim, a partir dos resultados obtidos, observou-se que a aplicação apresenta aumento no tempo de detecção após introduzir 16 usuários virtuais (câmeras) e seu tempo médio não pode ser considerado como tempo real, dentro do contexto de segurança de ônibus.Item Um guia para a criação de jogos digitais para aprender inglês(2019) Silva, Yuri do Nascimento Farias da; Falcão, Taciana Pontual da Rocha; Marinho, Marcelo Luiz Monteiro; http://lattes.cnpq.br/3362360567612060; http://lattes.cnpq.br/5706959249737319; http://lattes.cnpq.br/1494750866798901Os jogos digitais, sejam eles educacionais ou comerciais, têm alcançado cada vez mais um papel educacional de destaque, sendo estudados de diversas formas quanto aos seus efeitos no aprendizado. Na última década, o aprendizado de línguas tem despertado bastante interesse quanto aos ganhos advindos da utilização de jogos digitais. Neste estudo, realizamos uma pesquisa na literatura para mapear estudos que analisaram características de jogos digitais benéficas ao aprendizado de inglês. Foram identificados 32estudos e levantadas 20características. Estas características foram então analisadas e consolidadas para propor um conjunto de diretrizes para o desenvolvimento de jogos digitais para o aprendizado de inglês, a fim de melhorar sua qualidade enquanto jogo e objeto de aprendizado.Item Gerenciamento de custo e desempenho de composição de serviços(2019) Oliveira, Inês Alves Lima de; Medeiros, Robson Wagner Albuquerque de; http://lattes.cnpq.br/3169193612606500; http://lattes.cnpq.br/8406459471271857Estudar e analisar atributos de qualidade é cada dia mais importante para quem está numa constante busca pela satisfação dos clientes e uma contínua evolução dos produtos e serviços oferecidos. Custo e Desempenho são atributos de qualidades importantes para qualquer aplicação e quando se trata de serviços web, ou melhor, da composição desses serviços também, pois, a partir do planejamento das escolhas dos serviços é que se pode encontrar o melhor para a composição, no caso do presente trabalho ter um baixo custo e baixo tempo de resposta (desempenho). Este trabalho tem como objetivo propôr uma maneira de gerenciar custo financeiro e desempenho através de técnicas que são usadas, no ciclo de vida da composição, mais precisamente na fase de planejamento, para isso foi analisada as técnicas relativas ao gerenciamento da composição e adaptado um algoritmo que calcula custo financeiro e desempenho.Após esse cálculo, é possível saber qual melhor serviço para ser usado na composição de acordo com os atributos escolhidos, facilitando assim o gerenciamento de atributos numa composição de Serviços.Item Análise de desempenho e de disponibilidade do Ambiente Virtual de Aprendizagem na Nuvem Privada Apache CloudStack(2019) Silva, Alison Vinicius Gomes da; Callou, Gustavo Rau de Almeida; http://lattes.cnpq.br/3146558967986940; http://lattes.cnpq.br/8010059314855618A computação em nuvem é um paradigma que oferece recursos computacionais deforma dinâmica por meio da Internet. As universidades e escolas vêm adotando cada vez mais os ambientes virtuais de aprendizagem para facilitar a comunicação entre alunos e professores e, assim, existe uma necessidade de uma avaliação de desempenho do ambiente virtual de aprendizagem em softwares de computação em nuvem.Este trabalho realiza a avaliação de desempenho do Ambiente Virtual de Aprendizagem Moodle em nuvem privada. Foi proposta uma metodologia para a realização das medições e modelagem do sistema. Essa metodologia faz uso do modelo de desempenho proposto em rede de Petri estocástica para avaliar métricas de tempo de resposta e vazão. Além dos modelos de desempenho, modelos de disponibilidade foram feito sem diagrama de blocos de confiabilidade e em rede de Petri estocástica. Este trabalho apresenta quatro estudos de casos realizados para ilustrar a aplicabilidade da metodologia e dos modelos propostos em um ambiente real, montado em laboratório, com o Moodle configurado em uma nuvem privada com Apache CloudStack. O primeiro estudo de caso avalia a capacidade do sistema utilizando as métricas de vazão e tempo de resposta em uma máquina virtual com duas configurações distintas. O segundo estudo de caso avalia as medições das métricas de utilização de CPU, utilização de memória e taxa de escrita do HD para observação do comportamento do sistema durante os testes. O terceiro estudo de caso valida o modelo de desempenho em SPN.E o último estudo de caso avalia o impacto da disponibilidade no modelo de desempenho. Os resultados mostram que o modelo de desempenho foi prático e eficiente para quantificar as métricas de interesse.Item Avaliação de algoritmos baseados em Deep Learning para Localizar placas veiculares brasileiras em ambientes complexos(2019) Marques, Bruno Henrique Pereira; Macário Filho, Valmir; http://lattes.cnpq.br/4346898674852080; http://lattes.cnpq.br/3847789259699701Com o aumento da quantidade de veículos particulares, nota-se o crescimento do número de violações das leis de trânsito, roubo de veículos e assim, se faz necessário uma melhor gestão e fiscalização do tráfego. Um veículo e seu proprietário são reconhecidos através da placa veicular (PV) única e obrigatória, e para que sejam fiscalizados e terem dados extraídos com maior eficiência, é recomendável a utilização de sistemas automatizados para detecção e reconhecimento de placas veiculares. Este trabalho apresenta um estudo e avaliação de algoritmos baseados em Aprendizagem Profunda para localizar PV brasileiras em ambientes complexos. Para a realização dos experimentos, foi criado um banco de imagens de PV brasileiras baseada em problemas como imagens com resolução, qualidade, iluminação e perspectiva de cena diferentes. Foram utilizados os algoritmos de Aprendizagem Profunda YOLOv2 e YOLOv3, o qual ainda não foi estudado para o melhor do nosso conhecimento, neste contexto. Além disso, foi utilizado o algoritmo Tree-structured Parzen Estimator (TPE) para realizar a otimização de hiperparâmetros e maximizar o desempenho das redes neurais convolucionais selecionadas. Para a avaliação, foram utilizadas as métricas de desempenho: tempo de predição, Intersection over Union (IoU) e taxa de confiança. O resultado dos experimentos mostrou que o YOLOv3 apresentou melhor desempenho, obtendo 99.3% de detecção das placas veiculares.