01.1 - Graduação (Sede)
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Resultados da Pesquisa
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 Desenvolvimento de compostos de coordenação platínicos com atividade biológica(2023-02-09) Silva, Raiane Alves da; Belian, Mônica Freire; Silva, Wagner Eduardo da; http://lattes.cnpq.br/8612340815622413; http://lattes.cnpq.br/2626644337183959; http://lattes.cnpq.br/6179013671754081O câncer é uma das doenças que mais causam mortes no mundo,e existem diversos tratamentos que podem ser aplicados dependendo do estado de avanço em que essa doença se encontra. Um desses tratamentos se dá através da administração de quimioterápicos antineoplásicos, sendo um dos mais conhecidos a cisplatina, o primeiro quimioterápico a base de platina sintetizado e aprovado como um fármaco antitumoral. Contudo a cisplatina causa nos pacientes diversos efeitos colaterais como náuseas, vômitos, resistência celular, entre outros. Com isso se faz necessário o estudo para o desenvolvimento de fármacos que apresentem menos efeitos colaterais, visando a melhoria da qualidade de vida dos pacientes pré e pós-tratamento. Sendo assim, neste trabalho fez-se necessário a recuperação de rejeitos de platina provenientes de sínteses feitas no laboratório, de modo que foi possível sintetizar o hexacloplatinato de potássio com rendimento de 71% e o tetracloroplatinato de potássio com rendimento de 89%, que são os precursores para a síntese de diversos compostos de coordenação de platina, evitando-se o descarte de metais pesados no meio ambiente e diminuindo os custos da síntese desses fármacos, visto que atualmente cada grama do tetracloroplatinato de potássio tem o custo de em média 160 dólares. A partir desses complexos foi possível sintetizar a Cisplatina com rendimento de 81% e a Oxaliplatina com rendimento de 75,51%, ambos mundialmente utilizados atualmente, devido a suas ações antitumorais, e foram também caracterizados através da difratometria de raio-X, espectroscopia na região do infravermelho e espectroscopia de absorção eletrônica. Esses compostos foram incorporados em uma matriz de levana (polissacarídeo) que também apresenta funções antitumorais, de modo que fosse alcançado um efeito sinérgico, diminuindo assim os efeitos colaterais causados pelos compostos de platina em pacientes em tratamento contra o câncer, os compostos resultantes foram caracterizados através de espectroscopia na região do infravermelho, espectroscopia de absorção eletrônica e RMN, que mostrou a eficiência das técnicas utilizadas para sintetizar, contudo não foi possível realizar os ensaios biológicos com os complexos sintetizados.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.Item Análise de desempenho do Gemini na estimativa de peso de alimentos por imagem(2025-08-06) Silva, Carlos Gabriel Farias da; Garrozi, Cícero; http://lattes.cnpq.br/0488054917286587Com o avanço das inteligências artificiais multimodais, cresce o interesse em sua aplicação na área da saúde para facilitar a análise nutricional e auxiliar no combate à obesidade. No entanto, a confiabilidade desses modelos para identificar alimentos e estimar porções a partir de imagens ainda é incerta, sendo fundamental mensurar seu desempenho de forma objetiva. Este trabalho avalia a capacidade do modelo Gemini de classificar ingredientes e estimar seus respectivos pesos (em gramas) a partir de fotografias de refeições. Para isso, foi desenvolvido um sistema automatizado que envia requisições à API do Gemini, utilizando um prompt textual padronizado, elaborado com técnicas de engenharia de prompt, e uma lista de ingredientes de referência. As respostas do modelo, obtidas em formato JSON, foram comparadas com dados reais para análise de desempenho. Os resultados obtidos nos experimentos indicaram um baixo desempenho geral. Na classificação de ingredientes, o modelo apresentou baixa precisão e sensibilidade (recall), com dificuldade em detectar itens como temperos e condimentos (por exemplo, azeite e sal) que estavam misturados a outros alimentos, embora tenha obtido altas taxas de aceno para ingredientes visualmente distintos, como morangos e ovos mexidos. Na estimativa de peso, o desempenho também foi insatisfatório, com altos valores de erro (MAE e RMSE) e coeficiente de determinação (R2) negativo, evidenciando tendência à superestimação e desempenho inferior a uma simples predição pela média.