TCC - Bacharelado em Sistemas da Informação (Sede)
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Item A utilização de Game Learning Analytics em um Serious Game voltado ao turismo(2020-11-05) Spinelli, Christian Rabelo do Nascimento; Cysneiros Filho, Gilberto Amado de Azevedo; http://lattes.cnpq.br/0534822491953359; http://lattes.cnpq.br/7006082986551649O mercado de jogos digitais vem se consolidando no Brasil e o seu poder de capturar a atenção dos jogadores possibilita que jogos sejam utilizados de forma educacional, com o desenvolvimento de Serious Games. Serious Games são jogos que não têm apenas o objetivo de entreter, mas também de ensinar o jogador, inclusive com relação ao turismo. Que tem como objetivo ensinar características e costumes de lugares para seus habitantes e turistas. O objetivo do Game Learning Analytics é obter informações e analisar dados dos Serious Games com a finalidade de melhorar sua funcionalidade e medir o aprendizado. Existem várias formas de aplicar Game learning Analytics em um Serious Games e uma dessas formas é a utilização de quizzes e mini-games em paralelo ao jogo principal, dentro dessa abordagem o jogador deve ter uma missão principal no jogo que o estimule a jogar e obter recursos para progredir no jogo, em decorrência disso ter acesso aos mecanismos de aprendizagem. A partir dessa abordagem, neste trabalho descrevo o desenvolvimento de um Serious Games voltado ao turismo com a utilização de Game Learning Analytics.Item Planejador de roteiros turísticos: uma aplicação do Problema do Caixeiro Viajante na cidade do Recife(2018) Bispo, Rodolfo César; Cysneiros Filho, Gilberto Amado de Azevedo; http://lattes.cnpq.br/0534822491953359Um aplicativo móvel (prova de conceito) foi desenvolvido fornecendo recomendações de rota para turistas que visitam Recife a pé. O turista seleciona os pontos de interesse (POI) que ele deseja visitar e a aplicação recomenda uma rota. O turista pode escolher os pontos de interesse de uma lista de pontos e visualiza-los em um mapa. A aplicação também fornece informações detalhadas sobre os pontos de interesse para auxiliar na escolha. Três algoritmos foram implementados para recomendação da rota. Os algoritmos Força Bruta, Vizinho Mais Próximo e Vizinho Mais Próximo combinado com 2-OPT foram comparados em termos de tempo de execução, impacto no tamanho total do percurso gerado, uso de memória e CPU. O algoritmo da Força Bruta apresentou um tempo de execução hábil em até 8 pontos escolhidos. O Vizinho Mais Próximo afastou-se cada vez mais do roteiro ótimo a medida que a quantidade de pontos aumentava, enquanto que sua combinação com o 2-OPT resultou em uma otimização de até 50 minutos na duração do roteiro.