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Titulo: FACTORES QUE INFLUYEN EN LA SATISFACCIÓN DE ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS DE GRADO AL HACER USO DEL ENTORNO VIRTUAL DE APRENDIZAJE SAKAI. ANÁLISIS UTILIZANDO EL MODELO DE ACEPTACIÓN TECNOLÓGICA TAM EXTENDIDO
Código artigo: Artículo Corto nº 19 Autores: Antonio Paños Álvarez y Carolina López Nicolás |
Resumo:
El estudio analiza la influencia del apoyo técnico, la utilidad percibida, la facilidad de uso y la interrelación con los contenidos digitales, como determinantes del desempeño percibido (rendimiento) de alumnos universitarios de Grado de la asignatura de Administración de Empresas al utilizar el entorno virtual de aprendizaje SAKAI como herramienta de innovación docente y de mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje de dichos alumnos. En el estudio realizado sólo 3 factores afectan positiva y significativamente el rendimiento, siendo el más influyente la utilidad percibida. La interrelación con los contenidos digitales no resultó significativa.
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Titulo: ARQUITETURA E DESENVOLVIMENTO DE UM SOFTWARE EDUCATIVO PARA O ENSINO DE PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA
Código artigo: Artigo Curto nº 29 Autores: Rafael Dornelles Lima, Cristiane de Fatima Budek Dias, Guataçara dos Santos Junior, Cristina Maria Mesquita Gomes e Rui Pedro Sanches de Castro Lopes |
Resumo:
O presente artigo tem como objetivo apresentar a arquitetura de um Ambiente Virtual de Aprendizagem para o ensino de Probabilidade e Estatística, o Stat1, desenvolvido em uma pesquisa de Mestrado em Ensino de Ciência e Tecnologia da Universidade Tecnológica Federal do Paraná – UTFPR, Brasil. O Stat1 foi desenvolvido com aporte na metodologia Ágil, com enfoque em alguns artefatos do framework Scrum e a arquitetura seguiu o modelo REST (Representational State Transfer). Com isso, foi possível que os professores participassem ativamente do processo de construção e que o ambiente tenha possibilidades de complementação e melhorias, as quais poderão ser realizadas de acordo com as necessidades dos usuários e dos pesquisadores da Educação Estatística, ou de outras linhas de pesquisa e áreas do conhecimento. O Stat1 contempla as ferramentas: Conceitos; Pesquisa; Blog; Plano de aula; Leitura e Fórum. Tais ferramentas podem constituir-se em espaços para a interação entre professores e alunos; alunos e alunos; professores e professores; entre escolas; e entre escola e sociedade.
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Titulo: O TEU MESTRE- PLATAFORMA DE ENSINO À DISTÂNCIA
Código artigo: Artigo Longo nº 35 Autores: Daniel Azevedo e Paula Morais |
Resumo:
Os processos de ensino e de aprendizagem estão em fase de mudança. Nas últimas três décadas, tem-se assistido à criação e crescimento de uma geração digital em que o uso e constante evolução das tecnologias de informação e dos recursos educativos digitais a elas associados têm vindo a transformar todo o processo educacional. De facto, os recursos educativos digitais (RED) têm tido um impacto positivo nas aprendizagens dos alunos em diversas disciplinas nomeadamente na matemática, fortalecendo a criatividade, o pensamento crítico e permitindo o ensino na sala de aula e fora dela. Neste contexto, o objetivo principal deste trabalho é propor um modelo de um RED que suporte e potencie a aprendizagem da Matemática, não só aos alunos do ensino regular, mas também aos que se encontram hospitalizados e/ou impedidos de estarem presentes na sala de aula. O modelo proposto foi validado através de um estudo de caso desenvolvido durante o 2º e 3º períodos do ano letivo 2014/2015, envolvendo alunos de ensino especial, em contexto hospitalar, alunos de uma turma de Matemática A do 12º ano de uma escola do Porto e professores de Matemática do ensino secundário.
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Titulo: PROJETO DE LINKS DE FIBRAS ÓPTICAS USANDO TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Código artigo: Artigo Longo nº 38 Autores: Bruno Cesar dos Santos Lima, Israel Avanci Marques, Nizam Omar e Rafael Euzébio Pereira de Oliveira |
Resumo:
A comunicação digital em nossa sociedade é fortemente baseada em redes interconectadas usando fibras ópticas. Este cenário exige redes melhores com alto desempenho e baixo custo tanto na operação como no projeto da rede. Efeitos lineares e não lineares afetam o desempenho da comunicação em links ópticos e devem ser levados em consideração no projeto do enlace. O presente trabalho propõe a utilização de algoritmos de inteligência artificial (IA) para prever distorções de atenuação, dispersão e efeitos não-lineares em projetos de links ópticos, garantindo sua otimização autônoma. Propomos o uso de IA para o projeto de um enlace de fibra óptica dados a distância, taxa de operação e taxa de erro de bits (BER) requerida. Comparamos a performance de 4 algoritmos de IA (redes Bayesianas, redes neurais perceptron (MLP), KNN, e Deep Learning) e obtivemos acurácias de até 99% e previsão de enlaces otimizados em recursos de amplificação e compensação de dispersão dentro dos parâmetros estabelecidos com a abordagem Deep Learning e KNN.
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Titulo: UM ESTUDO SOBRE ANÁLISE, REPRESENTAÇÃO E DETECÇÃO DE INTENÇÕES DE CRIMINOSOS EM POSTAGENS EM MÍDIA SOCIAL
Código artigo: ArtigoLongo nº 58 Autores: Ricardo Resende de Mendonça, Ferrucio de Franco Rosa e Rodrigo Bonacin |
Resumo:
As mídias sociais se transformaram em um instrumento de comunicação entre criminosos, para planejamento e execução de crimes, bem como para recrutar novos membros. Eles utilizam diferentes estratégias de comunicação, tais como linguagens cifradas e gírias restritas a grupos ou facções para burlar investigações. A pesquisa por ferramentas e técnicas para apoiar a atividade investigativa e o processo de prevenção de crimes são de extrema importância; particularmente, a análise e detecção de intenções relacionadas a crimes. Os aspectos tecnológicos, humanos e sociais relacionados a este problema, torna-o um campo rico de estudo, envolvendo a interação entre IHC (Interação Humano-Computador) com diversas áreas de pesquisa. Pesquisas ligadas às áreas de segurança de informação, linguística, aprendizagem de máquina e processamento de linguagem natural, têm contribuído para o avanço na análise e detecção de intenções em mídia social. Este artigo apresenta uma revisão quasi-sistemática da literatura sobre análise, representação e detecção de intenções de criminosos em postagens em mídia social. 27 estudos foram analisados de acordo com as abordagens utilizadas (ex.: técnicas de aprendizagem de máquina), bem como seus fundamentos em aspectos linguísticos, ontologias, semiótica e teoria dos atos da fala. Os resultados apontam avanços na solução do problema e questões de pesquisas em aberto para a área de IHC e relacionadas.
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Titulo: ANÁLISE DO IMPACTO DAS TÉCNICAS ANTI-FORENSE E HARDENING NO SISTEMA OPERACIONAL WINDOWS 10 EM UMA ANÁLISE FORENSE, OBJETIVANDO O AUMENTO DE SEGURANÇA EM NOTEBOOKS
Código artigo: Artigo de Reflexão nº 99 Autores: Lucas Maurício Alves Zigunow, Georges Daniel Amvame-Nze, Rafael Timóteo de Sousa Júnior e William Ferreira Giozza |
Resumo:
Nos dias atuais, a segurança da informação tem sido abordada cada vez mais nos meios acadêmicos e civis, objetivando à proteção de dados contra ataques cibernéticos realizados explorando vulnerabilidades encontradas em sistemas operacionais ou em aplicações, configurações mal feitas ou até ações tomadas por usuários que possam permitir a um invasor obter acesso e controle de um computador. Poucos assuntos abordam e definem métodos que possam ser utilizados para proteger computadores e os dados armazenados em disco e memória em caso de perda ou roubo. Visando o aumento da segurança nos computadores contra acessos indevidos, neste trabalho serão utilizadas de maneira conjugada e especializada, técnicas anti-forense e hardening do sistema operacional Microsoft Windows 10 com intuito de aumentar a segurança dos computadores.
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Titulo: UTILIZAÇÃO DE ALGORITMOS GENÉTICOS EM GERAÇÕES DE DADOS DE TESTE DE SOFTWARE COM AGRUPAMENTO DE GENES E REDUÇÃO DE ESPAÇO DE BUSCA Código artigo: Artigo Longo nº 120 Autores: Francisco Vitor Lopes da Frota, Walter Lucas Monteiro de Mendonça, Daniel Alves da Silva, Márcio A. de Souza Fernandes, Nilton Freitas Barbosa e Edna Dias Canedo |
Resumo:
Uma das tarefas mais importantes para o desenvolvimento de software é a realização de testes que em boa parte das vezes é feita manualmente pelo testador ou desenvolvedor. O processo de teste pode ser facilitado por meio de automação sem a necessidade de intervenção humana e agilizando as tarefas de teste com a geração de dados automatizados. No entanto, a geração de dados de teste de forma automática pode dificultar esse processo em relação a criação e validação que podem necessitar de recursos externos e sobrecarregar o software. Este artigo apresenta uma solução simples utilizando algoritmo genético para a criação de dados com baixo número de gerações e com maior qualidade. A solução também mostrou eficiência em relação a não utilização de recursos externos e validação dos dados de teste gerados. A proposta supera algumas abordagens exploradas anteriormente.