Navegando por Assunto "Sistemas de suporte de decisão"

Agora exibindo 1 - 2 de 2

O mapa da inclusão: um sistema de apoio à decisão para análise da inclusão escolar no estado de Pernambuco
(2019) Maia, Davi José Mendes; Souza, Ellen Polliana Ramos; http://lattes.cnpq.br/6593918610781356; http://lattes.cnpq.br/6070011163968954
Introdução: Inclusão escolar é o processo de inserção, manutenção e apoio à Pessoa com Deficiência (PcD) em salas de ensino regular. O esforço pela inclusão social e escolar de PcD no Brasil é a resposta para uma situação que perpetuava a segregação e cerceava o pleno desenvolvimento destas pessoas. Com a instituição da Lei Brasileira de Inclusão, em 2015, torna-se obrigatória a matrícula de educandos com deficiência em salas de ensino regular e se iniciam discussões sobre o processo inclusivo. Para auxiliar as discussões sobre essas questões, duas importantes tecnologias podem ser enumeradas: Os Dados Abertos e os Sistemas de Apoio à Decisão. No contexto de dados abertos, a publicação desses dados propicia entender como esses dados impactam na vida cotidiana e como a disseminação dos mesmos pode auxiliar no processo de construção de políticas que melhorem a qualidade de vida da população. Devido o grande volume de dados apresentados nessas bases o uso de Sistemas de Apoio à Decisão pode otimizar o uso dessas bases, principalmente por possibilitar que as informações estejam disponíveis de forma consistente e imediata. Objetivo: Nesse sentido, o objetivo do presente trabalho é construir um Sistema de Apoio à Decisão para acompanhamento de matrículas de educandos com deficiência, instituições de ensino e indicadores educacionais do estado de Pernambuco através dos microdados do Censo Escolar. Método: Para isto, foi utilizado um método de desenvolvimento que seguirá a abordagem bottom-up e compreendendo sete etapas: planejamento, levantamento de necessidades, modelagem dimensional, projeto físico dos BD’s, projeto de ETC, desenvolvimento de aplicações, validação e teste. O método acima citado utilizou como fonte de dados os microdados do Censo Escolar do período de 2010 à 2018. A construção do mesmo utilizou as ferramentas: Pentaho Business Inteligence, Microsoft Power BI e PostgreSQL. Resultados: Resultados mostram redução nas matrículas de alunos com algum tipo de deficiência em salas de aula especiais e aumento das mesmas em salas regulares. Com relação a etapa de ensino ocorreu redução nas matrículas de educandos com deficiência na educação infantil, o ensino fundamental é o maior detentor de matrículas destes educandos, com relação ao ensino médio ocorreu redução nas matrículas destes alunos com relação as matrículas típicas. Com relação a acessibilidade os indicadores mostraram que grande parte das escolas do estado ainda não dispõe desses recursos. Os indicadores educacionais apresentaram que a grande maioria dos municípios apresenta índices abaixo do recomendado.
Suporte à decisão multicritério em aplicativos de saúde sob demanda
(2019) Pereira, Gustavo Magalhães; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; Falcão, Taciana Pontual da Rocha; http://lattes.cnpq.br/5706959249737319; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/6456769669695121
Os aplicativos de saúde sob demanda tem o objetivo principal encontrar um médico e levá-lo até sua casa para prestar assistência domiciliar para aqueles que tem dificuldade de locomoção e buscam um serviço médico mais cômodo, que não querem enfrentar filas de espera e que desejam evitar se deslocar até um hospital para tratar enfermidades básicas. O avanço tecnológico tem transformado a forma como serviços tradicionais são ofertados sob demanda, que está cada vez mais popular no Brasil. O Conselho Federal de Medicina (CRM), sabendo do impacto do avanço tecnológico no exercício da medicina, publicou a resolução nº 2.178/2017, que busca regulamentar o funcionamento de aplicativos que oferecem consulta médica em domicílio. De acordo com a resolução, todos os aplicativos que oferecem esse serviço são obrigados a disponibilizar uma listagem de médicos disponíveis para o paciente escolher o melhor médico para cuidar do seu caso, mas os aplicativos não oferecem auxílio ao paciente na decisão e e carece de uma solução computacional. Neste trabalho foi realizado o planejamento e desenvolvimento de um sistema de recomendação utilizando a metodologia da análise de decisão de múltiplos critérios. Foi utilizado como estudo de caso o aplicativo Clinio, um produto de saúde sob demanda desenvolvido pela Epitrack. A solução aplicada para recomendar os melhores médicos tem objetivo de auxiliar os usuários do aplicativo na escolha do profissional que mais se enquadra nas suas necessidades e preferências. Para isso, foram utilizados algoritmos de recomendação para selecionar médicos com base nos sintomas e na geolocalização e o Processo Analítico Hierárquico (AHP), tendo como critérios de classificação: valor da consulta, distância entre o médico e paciente e idade do médico. O sistema foi implementado e testado usando uma base de dados de 143 médicos de Pernambuco que atuam em 10 casos clínicos. Através dos testes realizados foi observado na recomendação obtida pelos usuários que o sistema auxilia no processo de escolha do melhor profissional para um caso através das definições das preferências.