01. Universidade Federal Rural de Pernambuco - UFRPE (Sede)
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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 Implementação de um agente inteligente para atendimento automatizado de dúvidas acadêmicas na UFRPE(2025-03-31) Silva, Evelyn Mylena Bezerra e; Albuquerque Júnior, Gabriel Alves de; http://lattes.cnpq.br/1399502815770584; http://lattes.cnpq.br/5200293461568988Este trabalho teve como objetivo principal desenvolver e validar um agente inteligente baseado em técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Recuperação de Informação, voltado ao suporte acadêmico no curso de Bacharelado em Sistemas de Informação (BSI) da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE). O sistema foi projetado para oferecer respostas rápidas, relevantes e contextualizadas a perguntas frequentes relacionadas à vida acadêmica dos estudantes, como carga horária, disciplinas, matrículas e procedimentos administrativos. A implementação envolveu a coleta e estruturação de documentos institucionais, a construção de um modelo vetorial para recuperação semântica de respostas e a integração com um módulo de memória conversacional. Para a validação, as respostas do agente inteligente foram comparadas com um FAQ do curso de BSI, utilizando como métrica a similaridade do cosseno, aplicada ao conteúdo semântico das respostas. Os resultados indicaram uma média de similaridade de aproximadamente 0,6396, com mediana de 0,6548 e baixa dispersão. A maioria das respostas apresentou alto ou médio grau de alinhamento semântico com o conteúdo oficial, sendo classificadas como semanticamente adequadas. Casos de baixa similaridade representaram uma minoria e estiveram, em geral, relacionados a perguntas de cunho prático-operacional não abordadas na base de dados do sistema. Em contrapartida, observou-se que, em alguns contextos, o agente inteligente forneceu respostas mais completas e fundamentadas do que aquelas presentes no próprio FAQ. Conclui-se que o sistema desenvolvido apresenta desempenho satisfatório e demonstra potencial para expansão como ferramenta institucional de apoio ao estudante, promovendo maior autonomia, agilidade e acessibilidade no acesso a informação acadêmica.