02.1 - Graduação (UAEADTec)
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Resultados da Pesquisa
Item Transformação digital na educação pública : explorando o impacto da inteligência artificial e do big data nas escolas integrais no município de Pesqueira-PE(2024-12-03) Maciel, Paulo Ricardo Torres; Correia Neto, Jorge da Silva; http://lattes.cnpq.br/6369240444943934A integração da IA e do big data na educação é amplamente reconhecida como uma ferramenta capaz de não só personalizar o ensino, adaptando-o às necessidades de cada aluno, como também otimizar os processos administrativos, promovendo decisões mais eficazes e transparentes no ambiente escolar. A partir da percepção dos profissionais de educação sobre o uso da inteligência artificial e do big data nas escolas integrais estaduais de Pesqueira-PE, este estudo buscou avaliar como essas tecnologias podem otimizar os processos educacionais e administrativos.Com uma abordagem quali-quantitativa, exploratória e descritiva, a pesquisa utilizou questionários aplicados a diversos membros da comunidade escolar. Os resultados indicam que, embora os profissionais reconheçam o potencial da IA para personalizar o ensino e melhorar a eficiência administrativa, ainda há incertezas sobre seu impacto concreto no desempenho acadêmico dos alunos e desafios relacionados à infraestrutura e capacitação técnica. A implementação do big data foi vista como positiva para a gestão escolar, mas as preocupações com a segurança dos dados e a falta de políticas claras ainda representam barreiras. Conclui-se que, apesar das limitações identificadas, a adoção dessas tecnologias pode trazer benefícios significativos para a educação de PesqueiraPE, desde que acompanhada de investimentos em formação e políticas de uso ético. Pesquisas futuras devem explorar estratégias de capacitação e os efeitos de longo prazo dessas inovações no contexto escolar.Item Avaliação de algoritmos multi-classe para classificação de solicitações enviadas a Ouvidoria Geral do Estado de Pernambuco(2021-03-29) Carvalho, Luiz Henrique Teixeira; Ferreira, Jeneffer Cristine; http://lattes.cnpq.br/3000364145302421A Ouvidoria Geral é um órgão público que abrange todo o estado de Pernambuco e todos os dias recebe diversas solicitações com os mais variados temas envolvendo todos os outros órgãos do estado, com isso em determinadas épocas do ano, essas solicitações podem chegar a onerar os recursos do estado. O objetivo principal desse trabalho é aplicar os algoritmos de classificação multi-classe nos dados obtidos a partir do portal da transparência, e tentar prever as solicitações enviadas a Ouvidoria Geral do Estado de Pernambuco Para obtenção dos dados da Ouvidoria Geral do Estado de Pernambuco, foi executada uma raspagem de dados no Portal da Transparência de Pernambuco. Foram obtidos os dados dos anos de 2017, 2018 e 2019. Foi aplicado nos dados da ouvidoria os algoritmos de Arvore de Decisões(Decision Tree), Floresta Aleatoria(Random Forest), Bagging e kNN. Os resultados mostraram que os algoritmos de classificação automática de dados, particularmente os algoritmos de Decision Tree(Arvore de decisões), Random Forest (Floresta Aleatória) e Bagging conseguiram de 55 por cento e 32 por cento nas classes de tipo e órgão respectivamente, tendo um aproveitamento de um acerto a cada duas tentativas na classe de tipo e de um acerto a cada três tentativas na classe de órgão. Os algoritmos também foram avaliados acerca de seu desempenho em tempo de criação e treinamento do modelo, tendo o algoritmo de Decision Tree(Arvore de decisões) como o mais performático.Item A importância dos Dados Estruturados, Não Estruturados e Semiestruturados os desafios da sua utilização nas organizações brasileiras(2022-02-18) Simões, Rachel Albuquerque Mangueira; França, Sônia Virginia Alves; http://lattes.cnpq.br/6477581135066258; http://lattes.cnpq.br/1476668673947358Devido ao avanço contínuo do Big Data e a necessidade cada vez mais de alcançar vantagem competitiva no mercado, as organizações estão se deparando com os novos desafios desta nova realidade e acompanhando a importância dos dados estruturados e não estruturados no mercado. Os dados são os atores principais no papel do desenvolvimento de softwares, são capazes de identificar padrões comportamentais de acordo com os diferentes nichos de clientes, insights e identificação de novas oportunidades a partir de sua análise. Desta forma, neste trabalho acadêmico foram levantados as vantagens e desvantagens, importância e desafios, baseada em pesquisas observacionais científicas participante de forma natural, onde a coleta de dados foi necessária para conseguir as informações, utilizando aspectos, analisando fatos e fenômenos do objeto de estudo em questão, participando efetivamente das atividades com finalidade de destacar os pontos de maior relevância para as organizações e sociedade no geral.