Lista Pública de Trabalhos Acadêmicos

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Resumo Nota-se que a educação atual se encontra em constante transformação. Cada vez mais a atenção de professores e demais envolvidos na gestão escolar é captada por ferramentas midiáticas. Sendo assim, o presente Trabalho de Conclusão de Curso busca seu foco na utilização de vídeos do site YouTube enquanto ferramenta didático-pedagógica, a qual vem analisar sua interação com a prática educacional. Para tanto, será realizado um levantamento bibliográfico, que busca analisar esta ferramenta como auxílio didático pedagógico em aulas vídeo-expositivas.

Ano 2021

Orientador REGINA MARIA MACIEL BRAGA VILLELA Co-Orientador Palavras-chave youtube. sala de aula. autonomia.

Resumo O projeto analisa o fortalecimento da formação de conceitos dos conteúdos da matemática básica, a partir de uma proposta desenvolvida no contexto da educação à distância. Buscou-se usufruir dos benefícios das ferramentas tecnológicas para criar um ambiente onde professores e alunos mantivessem a troca entre o ensinar e aprender por meio de diferentes estratégias. As ações foram embasadas e fundamentadas nas defasagens dos pré-requisitos exigidos para o avanço e melhoria do desempenho em matemática no ensino médio. Todo desenvolvimento do trabalho ficou delegada a comissão #Math UP, formada pelos professores da Escola Estadual Francisco Bernardino, na cidade de Juiz de Fora-MG. O trabalho apresenta ainda, as experiências realizadas com os alunos ingressantes no primeiro ano do ensino médio da referida escola, e as análises da validade do uso das ferramentas da EAD no auxílio à recuperação dos conteúdos do ensino fundamental, considerados importantes na aprendizagem da matemática do ensino médio e consequente progresso discente.

Ano 2021

Orientador VICTOR STROELE DE ANDRADE MENEZES Co-Orientador Palavras-chave Matemática Básica, Educação a Distância, Aprendizagem

Resumo O formato de vídeo é adotado no aprendizado online. A segmentação temporal em tópicos ajuda a buscar um momento específico onde um assunto é abordado. Entretanto a segmentação manual não é viável e a segmentação automática tem sido um desafio na área de multimídia, possuindo algumas propostas na literatura. O projeto EasyTopic propõe uma solução de segmentação automática, permitindo a execução de algoritmos de segmentação variados. Porém, a arquitetura atual é pouco flexível, dificultando o reuso e a adição de novos algoritmos e recursos. Neste trabalho, são propostas e implementadas melhorias na arquitetura, as quais permitem maior flexibilidade e facilidade de uso, além de adicionar novos recursos ao projeto.

Ano 2021

Orientador EDUARDO BARRERE Co-Orientador Palavras-chave Videoaula, Educação, Segmentação em Tópicos

Resumo O Reconhecimento de Atividade Humana (RAH) é um problema promissor e aplicável em diversas situações reais, como na assistência médica remota ou em casas inteligentes. Sua solução, entretanto, apresenta algumas dificuldades, como o grande volume de dados e características disponíveis, associadas à coleta de dados, em geral, por sensores. Uma maneira para tratar o problema é através de modelos de aprendizado de máquina, como Redes Neurais Artificiais Evoluídas pela Programação Genética Cartesiana (CGPANN), mas esta abordagem é computacionalmente cara. Sendo assim, este trabalho propõe o desenvolvimento de técnicas de computação de alto desempenho sobre a CGPANN, assim como sua aplicação no treinamento de modelos para o problema de RAH. Para isso, a arquitetura de Unidades de Processamento Gráfico (GPU) é utilizada e diferentes estruturas de dados para a CGPANN são analisadas quanto ao tempo de execução do algoritmo na GPU e, posteriormente, quanto a qualidade dos modelos em relação ao erro de classificação para o problema de reconhecimento de atividades. Os resultados obtidos apontam uma redução no tempo de execução pela utilização de abordagens paralelas em relação ao algoritmo sequencial, além de indicarem que os modelos da CGPANN para o RAH são promissores em relação àqueles da literatura.

Ano 2021

Orientador HEDER SOARES BERNARDINO Co-Orientador Palavras-chave Reconhecimento de Atividade Humana, Aprendizado de Máquina, Programação Genética Cartesiana, Redes Neurais Artificiais

Resumo A base de dados do Exame Nacional do Ensino médio - ENEM - fornecida pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira, consiste de uma fonte rica de informações sobre o processo seletivo mais importante do Brasil. Apesar do ENEM não ser um exame da qualidade da educação, compreender os diversos fatores que interferem nos desempenhos dos alunos permite a gestores de educação elaborem de politicas públicas de acesso ao ensino superior. O presente trabalho apresenta o uso de técnicas de Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina, com foco na discussão das desigualdades sociais que afetam o do desempenho dos estudantes concluintes do ensino médio que prestaram ENEM no ano 2019. Múltiplas técnicas foram utilizadas, como algoritmos de seleção de atributos, classificação, clusterização e mineração de regras de associação. Além de uma análise dos resultados a partir de estatística descritiva. A seleção de atributos apontou que características como tipo administrativo da escola, renda familiar, escolaridade dos pais e se alunos possuem um computador são as mais relacionadas com o desempenho de um candidato no exame. A análise dos resultados dos algoritmos evidencia que alunos com características socioeconômicas similares tendem a ter desempenho equivalente no exame.

Ano 2021

Orientador LORENZA LEAO OLIVEIRA MORENO Co-Orientador LUCIANA BRUGIOLO GONCALVES Palavras-chave Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina, ENEM, Educação

Resumo As tecnologias de informação estão presentes em grande escala e em diversos contextos da sociedade. De forma que são altos o consumo, geração e compartilhamento de dados, sendo necessárias soluções de interoperabilidade para apoiar a troca desses dados. A Interoperabilidade Social é apresentada como um tipo de interoperabilidade que abrange os fatores sociais dos dados trocados com o objetivo de promover uma interoperabilidade mais eficiente e eficaz a partir da compreensão do contexto social dos dados envolvidos. Entretanto, tal tipo de interoperabilidade ainda é pouco explorado. Sendo assim, este Trabalho de Conclusão de Curso tem como objetivo investigar a Interoperabilidade Social, de modo a explorar abordagens já existentes, e a partir dessa exploração definir e aplicar seus conceitos. Para tanto, este trabalho realiza um Mapeamento Sistemático da Literatura, e investiga cenários e implementações que necessitam de um suporte para a interoperabilidade social. A partir das abordagens encontradas e analisadas, são consensualizados elementos comuns às soluções de interoperabilidade social, de modo a permitir a sua definição. E a partir dessa definição propor uma solução que apoie a interoperabilidade social entre duas aplicações que analisam redes sociais.

Ano 2021

Orientador JOSE MARIA NAZAR DAVID Co-Orientador Palavras-chave interoperabilidade, interoperabilidade social, dados, informações, contexto.

Resumo Em problemas que envolvem aprendizado de máquina existe um fator que deve ser levado em conta quando o objetivo é encontrar a melhor solução possível com a melhor acurácia possível. Faz-se necessário aplicar técnicas que, conhecidamente, podem trazer melhora na performance do classificador. Em problemas de classificação multiclasse, uma das soluções possíveis é realizar uma seleção de características de forma a reduzir a dimensionalidade do conjunto de dados utilizado para treinamento e, como consequência, aumentar a acurácia da solução e diminuir a quantidade de características necessárias pra se realizar a classificação. Foi proposto para tal, uma seleção de características baseada em classificadores de larga margem, aplicando a mesma ao problema de classificação multiclasse.

Ano 2021

Orientador SAULO MORAES VILLELA Co-Orientador Palavras-chave Seleção de características. Classificação multiclasse. Machine learning. Classificadores de larga margem. Classificação.

Resumo Dial-a-ride (DAR) é um modelo de serviço de transporte que consiste no compartilhamento de viagens por um conjunto de usuários que especificam suas origens, destinos e horários em que desejam ser atendidos. Tal serviço é realizado por uma frota de veículos que partem inicialmente de uma garagem de origem e, ao final do expediente, retornam a uma garagem de destino. O problema dial-a-ride (DARP), que é NP-difícil, consiste em obter um conjunto de rotas de custo mínimo que satisfaçam restrições operacionais. Este trabalho propõe, para o DARP, duas abordagens heurísticas diferentes (GRASP e ILS) que realizam a distribuição dos usuários e a programação dos veículos, visando minimizar uma função objetivo que consiste na distância total percorrida por todos os veículos. Experimentos computacionais foram realizados sobre um conjunto de instâncias da literatura, afim de avaliar a qualidade das abordagens propostas em termos de qualidade da solução e de tempo de computação.

Ano 2021

Orientador LUCIANA BRUGIOLO GONCALVES Co-Orientador STENIO SA ROSARIO FURTADO SOARES Palavras-chave Dial-a-Ride Problem, GRASP, ILS, Metaheurística.

Resumo Diante da grande ascensão das tecnologias em redes de computadores na busca de um melhor desempenho das aplicações, e também da evolução dos paradigmas de virtualização das funções de rede e de redes definidas por software, neste trabalho buscamos uma técnica para aperfeiçoar o balanceamento do tráfego e a escalabilidade de funções virtuais de rede. Assim, implementamos uma função virtual de rede através de regras distribuídas entre comutadores SDN programáveis, o que possibilita a adoção eficiente do NFV em cenários que necessitem de processamento escalável de pacotes. Nesse sentido, propomos dois mecanismo para gerência dinâmica da VNF: um mecanismo de escalabilidade do plano de dados e um mecanismo de balanceamento de carga. O primeiro monitora os recursos e ajusta o número de comutadores de acordo com a demanda da rede. Já o mecanismo de balanceamento identifica os novos tráfegos e instala as regras de fluxos nos comutadores adequados. Avaliamos o mecanismo de balanceamento experimentalmente, e os resultados mostraram um aumento de aproximadamente 27% quando comparado com uma política simples. Já o mecanismo de escalabilidade foi avaliado por meio de simulações, sendo que os resultados mostram como a combinação desses mecanismos permite otimizar o uso dos recursos e atender toda a demanda da rede com qualidade e eficiência.

Ano 2021

Orientador LUCIANO JEREZ CHAVES Co-Orientador ALEX BORGES VIEIRA Palavras-chave Redes de Computadores, Software Defined Network, roteamento de dados, virtualização.

Resumo Atualmente, tecnologias interativas de Realidade Virtual e Realidade Aumentada se fazem cada vez mais presentes na vida das pessoas. Elas estão inseridas em equipamentos mais simples, sendo possível acessá-las em aplicações de diversos ramos do conhecimento. Na Educação, apesar do forte crescimento de uso, sua implementação na educação básica para auxiliar a aprendizagem ainda é precária em países como o Brasil. Seu acesso é dificultado seja para quem desconhece essas tecnologias ou para aqueles que acreditam na necessidade de muitos recursos ou em um elevado custo de aquisição. Dada essa realidade, neste trabalho, foi elaborada a plataforma VRTools com o objetivo de complementar o ensino tradicional e possibilitar que pessoas possam conhecer essas tecnologias por meio de algumas aplicações educacionais. Dessa forma, foi elaborado um estudo qualitativo com 21 participantes sobre a validade de plataformas de Realidade Virtual e Aumentada e seu potencial adicional à Educação. Os resultados se mostraram satisfatórios, pois as evidências coletadas apontam para o potencial da plataforma em influenciar positivamente na motivação e no interesse dos estudantes pelos conteúdos apresentados em processos de ensino-aprendizagem, além de estabelecer contatos iniciais com essas tecnologias.

Ano 2021

Orientador RODRIGO LUIS DE SOUZA DA SILVA Co-Orientador Palavras-chave Plataforma Educacional, Realidade Virtual, Realidade Aumentada.

Resumo O aprendizado de máquina profundo, conhecido como deep learning, tem sido cada vez mais utilizado com o intuito de obter soluções em várias áreas da computação moderna, em especial, por sua utilidade e complexidade, a visão computacional. O presente trabalho busca estudar as técnicas existentes de aprendizado profundo conhecidas para realizar a estimativa de idade facial utilizando fotografias faciais. As principais técnicas analisadas consistem na utilização de florestas residuais de árvores de decisão neurais e na utilização de redes neurais convolucionais que produzem previsões classificadas de forma consistente. Aqui, um novo e estratificado conjunto de divisões do conjunto de dados escolhido e a utilização da técnica de fusão tardia entre os modelos analisados são propostos com o objetivo de reduzir o erro médio das previsões.

Ano 2021

Orientador SAULO MORAES VILLELA Co-Orientador MARCELO BERNARDES VIEIRA Palavras-chave aprendizado profundo, visão computacional, idade facial, fusão tardia

Resumo A geração de Sequências Curriculares Adaptativas (SCAs) compreende uma abordagem presente no campo da aprendizagem adaptativa, que visa orientar o aluno a seguir o melhor caminho de aprendizagem, de forma a maximizar a compreensão e a eficiência na aprendizagem. Essa abordagem, baseada nos dados dos alunos e no repositório de materiais didáticos, equivale a gerar uma sequência de materiais para cada aluno, a qual é adaptada aos seus objetivos e peculiaridades. Porém, apesar dos benefícios, alguns problemas podem ser destacados, como a restrição dos alunos aos materiais do repositório e a dificuldade em conhecer as lacunas que precisam ser preenchidas no repositório para que ele possa atender melhor os alunos. Portanto, este trabalho se propõe, além de atender aos objetivos traçados com a geração de SCAs, auxiliar os gestores de repositórios de materiais educacionais a conhecer suas necessidades. Para tanto, propõe-se a utilização de abordagens de otimização, como GRASP e Simulated Annealing, para gerar novas possibilidades de materiais que podem melhorar a recomendação feita pelo SCA, auxiliar os professores na montagem destes e consequentemente melhorar a satisfação do aluno. Os resultados obtidos são promisores e indicam que a utilização do GRASP para a escolha dos conceitos cobertos pelos materiais e força bruta para as outras características com menos opções de escolha conseguem gerar bons direcionamentos na criação dos materiais.

Ano 2021

Orientador JAIRO FRANCISCO DE SOUZA Co-Orientador Palavras-chave Repositório de Objetos de Aprendizagem, Repositórios de Materiais Didáticos, Sequências Curriculares Adaptativas, Perfil dos Alunos.

Resumo O crescente número de informações falsas circulando nas redes sociais tem criado uma demanda cada vez maior por soluções eficientes para combatê-las. A verificação de informações (fact-checking) é uma técnica muito utilizada no jornalismo, e tem sido utilizada para realizar esse combate. Entretanto, mesmo feito por profissionais, tende a ser algo custos e com escalabilidade desafiadora. Por isso, tem surgido cada vez mais métodos para automatizar esse processo. Porém, esses métodos tem sido criados com arquiteturas monolíticas, não fazendo uso de partes já prontas, além de serem mais difíceis de serem compreendidos por outras pessoas. Este trabalho tem o objetivo de propor um framework, onde o desenvolvimento dos métodos pode ser feito de forma modular, criando pipelines baseados em etapas-chave que podem ser encadeadas para gerar a classificação da entrada. Para isso, foi realizado um estudo da literatura para identificar as principais etapas de processamento dos métodos, buscando desenvolver uma solução que garantisse flexibilidade de execução e interoperabilidade entre os diferentes componentes de processamento. Com isso, o processo de verificação automática foi descrito em um conjunto limitado de etapas que podem ser realizadas, criando componentes independentes que implementam cada uma delas, com um núcleo que gerencia a execução desses componentes. O framework faz uso de uma ontologia de proveniência de dados proposta, a FC_Ontology, para mapear todos os dados gerados durante a execução sob um vocabulário unificado, facilitando a comunicação entre esses componentes independentes. A aplicabilidade das soluções criadas foram verificadas através de provas de conceito, mostrando que é possível aplicá-las a trabalhos já existentes, assim como modificações e extensões dos trabalhos podem ser facilitadas pelo uso do framework.

Ano 2021

Orientador JAIRO FRANCISCO DE SOUZA Co-Orientador FABRICIO MARTINS MENDONCA Palavras-chave fact checking, fake news, framework, ontologia

Resumo Métodos que buscam a redução de erros numéricos são de grande valia para o contexto de simulações. No entanto, o desenvolvimento e emprego destes métodos possuem um grande custo computacional, além da complexidade dos problemas em que são aplicados. Este trabalho tem como proposta o desenvolvimento de um método meta-heurístico baseado em Simulated Annealing para gerar campos tensoriais positivos definidos. O campo tensorial gerado visa a redução do resíduo numérico proveniente da resolução da decomposição anisotrópica de Helmholtz e, com isso, reduzir o divergente do campo vetorial resultante deste processo. A partir disso, é definido um conjunto de métricas para comparação entre o método proposto e a decomposição isotrópica equivalente. Por fim, é realizada uma análise de desempenho da redução do divergente obtido pelo método, e são discutidos os pontos que, se aprimorados, podem melhorar o resultado obtido.

Ano 2021

Orientador MARCELO BERNARDES VIEIRA Co-Orientador Gilson Antonio Giraldi Palavras-chave Simulated Annealing, Campos Tensoriais, Decomposição Anisotrópica de Helmholtz.

Resumo A integração de dados abertos governamentais e seu uso como ferramenta de análise é um problema cuja complexidade aumenta muito com banco de dados de grandes volumes. Anualmente os orgãos públicos brasileiros geram um grande conjunto de informações que podem ser utilizadas para análise pelos cidadãos. Apesar disso, os formatos de distribuição são heterogêneos, não padronizados segundo normas de publicação (por exemplo, do consórcio W3C) e a descentralização dos dados dificulta sua utilização. Além disso, a maior parte da população não possui conhecimentos básicos em Informática para acessar os dados publicados. Neste trabalho propomos uma solução de Business Intelligence (BI) com dados abertos governamentais na área eleitoral. O sistema web proposto é composto por um servidor, banco de dados, bibliotecas e ferramentas visuais de dados. A aplicação foi criada a partir da construção de um Data Warehouse (DW) extraído de dados governamentais públicos em formato CSV de repositórios de dados eleitorais do Tribunal Superior Eleitoral. A partir da construção do DW, foram aplicadas técnicas de Data Analytics com o objetivo de integrar os dados dos repositórios de dados eleitorais do Tribunal Superior Eleitoral (TSE) com o estudo de Espectro Político e, na sequência, gerar Dashboards como modelos visuais que facilitam a análise dessas informações. O resultado esperado com essa proposta é permitir aos cidadãos brasileiros terem maior capacidade de utilização das informações públicas na área eleitoral.

Ano 2021

Orientador FABRICIO MARTINS MENDONCA Co-Orientador Palavras-chave Business Intelligence, Data Warehouse, ETL, Dados Abertos Governamentais, Dados Eleitorais

Trabalho	Autor	PDF	Extras
APLICAÇÕES DO YOUTUBE COMO FERRAMENTA PEDAGÓGICA	NATALI ROSSI D´AMICO
A MATEMÁTICA BÁSICA PELOS CAMINHOS DA EAD	PITER GABRIEL DE LIMA
EasyTopic: Uma arquitetura para extração de dados e segmentação semântica de vídeos educacionais	MAXWELL SOUZA DE CARVALHO
Programação Genética Cartesiana Paralela na Geração de Redes Neuronais Artificiais para o Reconhecimento de Atividade Humana	BRUNO MARCOS PINHEIRO DA SILVA
Uso de aprendizado de máquina para identificar desigualdades sociais na base de dados do ENEM	VINICIUS ALBERTO ALVES DA SILVA
Uma Abordagem de Interoperabilidade Social Aplicada a Análise de Redes Sociais	RIAN DAS DORES ALVES
Seleção de características baseada em classificadores de larga margem aplicada no problema de classificação multiclasse	JÔNATAS SOUSA DE FARIA ANDRÉ
Heuristic Approaches to the Dial-a-Ride Problem	DIEGO PAIVA E SILVA
Virtualização de funções de redes para processamentos de pacotes em comutadores OpenFlow heterogêneos	JOÃO VICTOR GUIMARÃES DE OLIVEIRA
VRTools - Uma plataforma de aplicações de Realidade Virtual e Aumentada na Web	LUCAS DINIZ DA COSTA
Aplicação de técnicas de aprendizado profundo no problema de estimativa de idade facial	MARCELO ROSSINI CASTRO
Improving Learning Material Repositories Using Student Profiles	NATALIE FERRAZ SILVA BRAVO
Framework para fact-checking automático	JOÃO VICTOR DE SOUZA
Geração de campos tensoriais anisotrópicos para projeção de Helmholtz através de Simulated Annealing	ARTHUR GONZE MACHADO
Sistema Web para Visualização e Análise de Dados Abertos Governamentais sobre Eleições no Brasil	ANA CAROLINA FIDELIS GONÇALVES

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