01. Universidade Federal Rural de Pernambuco - UFRPE (Sede)
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Resultados da Pesquisa
Item Riscos e desafios de segurança na internet para idosos: estratégia do jogo digital para promover a conscientização(2025-08-01) Moraes, Pedro Henrique Rebelo de; Cysneiros Filho, Gilberto Amado de Azevedo; http://lattes.cnpq.br/0534822491953359A crescente digitalização dos serviços tem exposto os idosos a riscos cibernéticos, agravados por sua limitada familiaridade com tecnologias digitais. Este trabalho propôs o desenvolvimento de um aplicativo móvel educacional, fundamentado nos princípios do Human-Centered Design (HCD), visando oferecer instruções claras e práticas sobre segurança digital para usuários acima de 60 anos. A escolha pelo HCD se justifica pela necessidade de criar soluções centradas nas reais necessidades e limitações dos usuários, garantindo maior eficácia e aceitação do produto final. A interface do aplicativo foi simplificada, evitando ícones isolados e adotando textos descritivos, além de permitir ajustes no tamanho da fonte para assegurar acessibilidade. Para a geração dos conteúdos textuais das seções, utilizou-se o ChatGPT, garantindo uma linguagem acessível e adaptada ao público-alvo. Complementarmente, foram incorporados vídeos curtos com linguagem simples, facilitando a compreensão dos temas abordados. O aplicativo combina conteúdos multimodais (texto e vídeo) com três tipos de quizzes interativos: múltipla escolha, verdadeiro ou falso e preenchimento de lacunas. Essa abordagem se alinha a metodologias de ensino dinâmico, como evidenciado em estudos sobre o uso do Kahoot!, que demonstram melhorias significativas no engajamento e retenção de conhecimento dos alunos através de atividades gamificadas.2 O estudo demonstra como essa abordagem integrada pode potencializar a aprendizagem em adultos. Em testes iterativos, 85% dos participantes relataram ter aprendido novos conceitos, e 78% sentiram-se mais seguros ao navegar na internet após a utilização do aplicativo. A introdução de elementos lúdicos—como o mascote da raposa, sistema de recompensas por estrelas e feedback sonoro—estimulou o engajamento e reforçou o aprendizado. Conclui-se que estratégias de gamificação, aliadas a um design inclusivo e centrado no usuário, podem capacitar eficazmente os idosos contra ameaças online.Item Comparação de técnicas de redução de dimensionalidade aplicadas à clusterização de dados do censo da educação superior(2025-08-08) Mercês, Thamires Lopes das; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/8266687622316308A grande quantidade de informações coletadas em censos da educação e avaliações nacionais demanda métodos eficientes para extração de conhecimento, permitindo identificar padrões e tendências relevantes. Nesse contexto, a clusterização se destaca como uma ótima técnica para segmentar e interpretar grandes volumes de dados educacionais, sendo o K-Means um dos algoritmos mais utilizados devido à sua simplicidade e eficiência. No entanto, quando aplicado a conjuntos de dados de alta dimensionalidade, seu desempenho pode ser comprometido, tornando necessário o uso de técnicas de redução de dimensionalidade como Principal Component Analysis (PCA), t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) e Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP). Este trabalho investiga o impacto dessas técnicas na qualidade dos agrupamentos gerados pelo K-Means em uma base de dados composta pela junção dos Microdados do Censo da Educação Superior de 2022 e os indicadores de qualidade educacional Conceito Enade e CPC. A análise é realizada utilizando o índice de silhueta como métrica de avaliação e comparando o tempo de execução de cada método. Com dois componentes, o PCA superou o t-SNE e o UMAP na maioria dos testes. Com três componentes, o PCA teve melhor desempenho que o t-SNE em todos os testes, mas ficou equilibrado com o UMAP, onde foi superior em cinco dos nove cenários. Observou-se, ainda, que a quantidade de clusters teve influência relevante nos resultados, especialmente no desempenho crescente do UMAP à medida que se aumentava o número de clusters. O UMAP e o t-SNE mostraram resultados equilibrados com dois componentes. Porém, com três componentes, o UMAP se mostrou melhor em todos os cenários. Além disso, o PCA foi a técnica mais rápida em todos os cenários avaliados, superando tanto o t-SNE quanto o UMAP em termos de tempo de execução.Item Inferindo resultados de aprendizagem em um aplicativo de LIBRAS: uma abordagem baseada em Game Learning Analytics(2025-08-05) Andrade Filho, Mércio Antônio Oliveira de; Cysneiros Filho, Gilberto Amado de Azevedo; http://lattes.cnpq.br/0534822491953359; http://lattes.cnpq.br/5713052946522902A crescente necessidade de inclusão e o avanço das tecnologias móveis criam uma oportunidade para o desenvolvimento de novas ferramentas para o ensino da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS). Este trabalho teve como objetivo central avaliar a eficácia de um jogo sério para dispositivos móveis, projetado para o ensino de vocabulário básico de LIBRAS para adultos ouvintes. Para isso, foi desenvolvida uma aplicação em formato de quiz e, para a sua avaliação, empregou-se a metodologia de Game Learning Analytics proposta por Serrano-Laguna e colaboradores. Este método infere resultados de aprendizagem a partir da análise não intrusiva de dados de interação do usuário, classificando-os em perfis. A pesquisa foi realizada com 34 participantes e a análise dos dados revelou que 55,9% deles se enquadraram no perfil "Aluno", que caracteriza os usuários que não possuíam o conhecimento prévio e o adquiriram através da interação com o jogo. A predominância deste perfil permite concluir que o aplicativo se mostrou uma ferramenta pedagogicamente eficaz para a maioria dos seus usuários, validando a abordagem de microlearning e gamificação para o ensino introdutório de LIBRAS.Item Navegando pelas emoções: aplicando modelos de linguagem de grande escala para auxiliar crianças no processamento de eventos pessoais(2025-08-08) Silva Filho, Aurineque da Costa; Lima, Rinaldo José de; http://lattes.cnpq.br/7645118086647340Nos dias atuais, diversos modelos de LLM têm sido aplicados em uma ampla gama de áreas, evidenciando o potencial dessas tecnologias para resolver desafios complexos. Nesse contexto, o Fafabot surge como uma iniciativa que visa apoiar o desenvolvimento emocional infantil, uma área essencial para a formação de habilidades sociais e o bem-estar das crianças. Existem avanços promissores identificados em estudos laboratoriais recentes, dos quais demonstram que é possível criar um ambiente onde a criança possa se sentir segura para não só compartilhar experiências sobre eventos pessoais, como também incentivar elas a entender as possíveis emoções associadas. Contudo ainda há uma lacuna significativa na aplicação dessas soluções em contextos cotidianos e também o campo cultural e econômico aplicado a outras realidades como o Brasil. Alguns Estudos reforçam que o desenvolvimento emocional é algo que deve ser trabalhado desde a infância, pois nesta fase as crianças possuem dificuldade de compreender e expressar o que estão sentindo. O Fafabot propõe utilizar Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) para criar um ambiente seguro, culturalmente sensível e acolhedor, onde as crianças possam compreender e expressar suas emoções de forma natural, além de auxiliá-las com estratégias de enfrentamento para emoções negativas que possam indicar quadros de ansiedade e tristeza, sugerindo a busca de um profissional da mente quando necessário e sempre incentivando a criança a compartilhar estes sentimentos com seus pais. Verificando as implicações deste tipo de tecnologia em crianças entre 8 e 12 anos na cidade de Olinda-PE.Item Diagramas interativos para análise de risco de alagamentos na região urbana do Recife(2025-08-13) Moura, Rafaella Bezerra de; Bocanegra, Silvana; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863; http://lattes.cnpq.br/1151058671965715Neste trabalho é apresentado um modelo geométrico para avaliar a evolução de risco de alagamentos em áreas da Região Metropolitana do Recife. A metodologia emprega uma adaptação dos diagramas de risco, desenvolvidos pelo IRRD (Instituto para Redução de Riscos e Desastres de Pernambuco) em parceria com a UPC (Universidade Politécnica da Catalunha) para avaliar a propagação da COVID-19 durante a crise pandêmica. Aqui, são utilizados dados pluviométricos e de altura de maré para estimar os índices usados na construção dos diagramas. Para validação, o modelo foi aplicado em maio de 2025. Como resultado prático, foi desenvolvida e publicada uma aplicação web interativa que automatiza a análise e a geração dos diagramas de risco. Este protótipo inicial representa uni avanço na forma de comunicar o risco, ao implementar com sucesso funcionalidades como a interatividade e a automação, e tem potencial para se tornar uma ferramenta prática para gestão de risco e conscientização da população.Item Incêndios florestais: uso de visualização geométrica para análise de risco(2025-08-15) Ramos, Raffael Vieira; Bocanegra, Silvana; Alves, Rayanna Barroso de Oliveira; http://lattes.cnpq.br/4596111202208863; http://lattes.cnpq.br/9128046332218001Este trabalho apresenta um modelo de diagrama voltado à avaliação do risco de incêndios florestais em diferentes municípios brasileiros, utilizando uma metodologia empírica de visualização geométrica que possibilita o monitoramento temporal do risco e potencializa ações de prevenção, tomada de decisão e resposta rápida pelos órgãos responsáveis. Para tanto, foi adaptado um modelo originalmente proposto pela Universidade Politécnica da Catalunya e utilizado em parceria com o Instituto de Redução de Riscos e Desastres de Pernambuco (IRRD-PE) para a COVID-19. Os resultados evidenciam que o modelo identifica períodos críticos e áreas prioritárias, comprovando sua aplicabilidade na gestão do risco de incêndios florestais.Item Reestruturação ética na mineração de dados educacionais superiores: conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados(2025-08-12) Vasconcelos, Taciana dos Santos; Gouveia, Roberta Macêdo Marques; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/2024317361355224; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/8691839294756407Este estudo aborda a reestruturação dos dados públicos educacionais do Ensino Superior promovida pelo INEP, alinhada à LGPD. Inspirado pelo estudo conduzido por Rodrigues (2021), que analisou concluintes de graduação, visando à construção de modelos de classificação utilizando fatores socioeconômicos e tempo estimado para conclusão da graduação em IES públicas. Este trabalho examina como as mudanças na configuração dos dados do ENADE e do Censo da Educação Superior afetam a realização de pesquisas científicas. Em resposta às mudanças nos microdados efetuadas pelo INEP, que impossibilitam a reprodução de trabalhos com finalidade de análise individual de discentes, este estudo direcionou seu enfoque para as informações dos cursos e tempo de graduação dos discentes nesses cursos, considerando medidas de tendência central. Consideraram-se os anos de 2016 a 2018 para dados do ENADE e 2018 para Censo da Educação Superior. Utilizou-se o processo de Knowledge Discovery in Database (KDD) ao longo do trabalho, desde a seleção até a interpretação de dados. Usando 5.170 registros de cursos, técnicas do Aprendizado de Máquina Supervisionado foram empregadas para construção de modelos de regressão e classificação. Essa abordagem visa superar os desafios éticos e metodológicos da reestruturação dos dados, garantindo a utilidade dos dados para fins de pesquisa científica. Resultados mostram que as mudanças permitiram o uso eficaz de modelos de Aprendizado de Máquina. O estudo destaca a importância da ética nos dados educacionais e na inteligência artificial, garantindo a proteção da privacidade e a responsabilidade na utilização dos dados para tomada de decisões futuras.Item Técnicas de ocultação de Root: uma avaliação de efetividade(2025-08-07) Moraes, Marcos Douglas Rebelo de; Oliveira, Lidiano Augusto Nóbrega de; http://lattes.cnpq.br/7399493881755815Este estudo apresenta uma análise prática sobre a efetividade de técnicas de ocultação de Root frente a mecanismos de detecção empregados por aplicativos Android. Foram avaliadas diferentes abordagens de ocultação do acesso Root, utilizando ferramentas como Magisk, KernelSU e APatch, em conjunto com módulos como Zygisk Next e Zygisk Assistant. Os testes foram realizados em dispositivos reais, com as versões 11 e 15 do sistema Android, e tiveram como objetivo verificar a capacidade dos aplicativos em identificar a presença de Root. Os resultados demonstraram que, embora alguns aplicativos empreguem mecanismos avançados de proteção — como soluções RASP todas as técnicas de detecção foram subvertidas com sucesso por pelo menos uma das abordagens avaliadas. Tais achados reforçam que a detecção de Root, embora útil, é insuficiente como mecanismo isolado de segurança. Assim, ressalta-se a importância da adoção de práticas como desenvolvimento seguro e análises recorrentes de segurança ao longo de todo o ciclo de vida da aplicação.Item Utilização ao de IA generativa para a geração e validação ao de questões com base na teoria da resposta ao item(2025-08-08) Souza, Jéssica Alves de; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/3448543860376528Este trabalho teve como objetivo investigar a utilização da IA generativa na geração de exercícios educacionais e na simulação de respostas de estudantes, com o intuito de aplicar a Teoria de Resposta ao Item (TRI) aos resultados da simulação e verificar se os exercícios gerados correspondem ao nível de dificuldade solicitado, calibrando o simulador. Para isso, foi desenvolvida uma arquitetura de serviços web em FastAPI que orquestra chamadas a Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) por meio de templates de prompts contextualizados, permitindo a criação de questões objetivas e dissertativas no estilo ENEM, além da simulação de respostas de mil estudantes fictícios cujas habilidades foram amostradas a partir de uma distribuição gaussiana. A reestimação dos parâmetros a, b e c do modelo logístico de três parâmetros (ML-3P) via bootstrap foi avaliada quantitativamente por meio de métricas de erro. Qualitativamente, as questões produzidas seguiram o padrão ENEM e atenderam às regras predefinidas. No teste quantitativo de seis questões com o prompt A para determinar sua dificuldade, obteve-se 50 % de acerto. Nas classificações incorretas, as estimativas permaneceram coerentes com a faixa correta, com valores próximos aos seus limites. Por fim, a simulação de respostas forneceu subsídios quantitativos valiosos para aprimorar os prompts e a aplicação dos modelos, aproximando mais os resultados dos dados reais.Item Aplicação web para detecção automática de URLs maliciosas com aprendizado de máquina(2025-08-08) Souza, Celso Soares Cassiano de; Oliveira, Lidiano Augusto Nóbrega de; http://lattes.cnpq.br/7399493881755815A segurança cibernética tem se tornado uma das principais preocupações da era digital, impulsionada pelo crescimento acelerado da internet e pela proliferação de ameaças como phishing, malware e roubo de dados. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para classificar URLs como legítimas ou maliciosas, utilizando um conjunto abrangente de atributos extraídos diretamente das URLs e de fontes complementares, como registros WHOIS e informações de rede. Foram aplicados e analisados algoritmos como Random Forest, SVM e XGBoost sobre um conjunto de dados coletado de fontes confiáveis, como PhishTank e Kaggle. As características consideradas englobam aspectos léxicos, informações de rede, conexão e reputação. A avaliação dos modelos foi conduzida por meio de métricas como acurácia, precisão, recall e F1-score, evidenciando um desempenho satisfatório na detecção de sites maliciosos. Como aplicação prática, foi desenvolvida uma plataforma interativa com Streamlit, permitindo que qualquer usuário insira urna URL e receba uma análise imediata sobre sua legitimidade. A análise de importância das variáveis forneceu insights valiosos sobre os fatores mais influentes no processo de classificação, contribuindo tanto para a transparência quanto para a evolução futura do sistema.