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Submitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2022-11-29T16:53:08Z No. of bitstreams: 1 Leandro_Massetti.pdf: 1387963 bytes, checksum: 008d7727d567705ea9c079f7106ab33c (MD5) Made available in DSpace on 2022-11-29T16:53:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leandro_Massetti.pdf: 1387963 bytes, checksum: 008d7727d567705ea9c079f7106ab33c (MD5) Previous issue date: 2022-09-16 FAPEMA A Learning Object (LO) is a digital resource that can be used and reused or referenced during a process of technological support for teaching and learning. Despite being mostly multimedia, with audio, video, text and images synchronized with each other, some digital education resources have texts as one of their main elements in the teaching process, such as websites, texts, video classes, seminars, and the summarization of these texts can be a way of composing multimedia LOs. However, text summarization is a costly process in time and effort, creating the need to seek new ways to generate this content. The present work show a solution for the composition of multimedia LOs through automatic text summarizers based on Deep Learning Transformers models from two experiments: The first one composing LOs from educational texts in Portuguese using translators and text summarizers, in this experiment the results presented were positive and allow comparing the performance of summaries as generators of LO in text format; The second experiment presents an educational video summarization solution using the same Deep Learning models for subtitle summarization, the tests were performed using the EDUVSUM dataset in which it was possible to improve the results of the original article reaching 26.53% accuracy in a multi-class problem and average absolute error of 1.49 per video frame and 1.45 per video segment. Um Objeto de Aprendizagem (OA) é um recurso digital, que pode ser utilizado e reutilizado ou referenciado durante um processo de suporte tecnológico ao ensino e aprendizagem. Apesar de serem principalmente multimídia, com áudio, vídeo, texto e imagens sincronizados entre si, alguns recursos digitais de educação possuem textos como um de seus elementos principais no processo de ensino, como sites, textos, vídeo aulas, seminários, e a sumarização desses textos podem ser uma forma de composição de OAs multimídia. No entanto, a sumarização de textos é um processo oneroso em tempo e esforço, gerando a necessidade de buscar novas formas de gerar esse conteúdo. Este trabalho apresenta uma solução para a composição de OAs multimídia através de sumarizadores automáticos de texto baseados em modelos Deep Learning Transformers a partir de dois experimentos: O primeiro fazendo a composição de OAs a partir de textos educacionais na língua portuguesa utilizando tradutores e sumarizadores de texto, neste experimento os resultados apresentados foram positivos e permitem comparar o desempenho dos resumos como geradores de OA em formato de texto; O segundo experimento apresenta uma solução de sumarização de vídeos educacionais utilizando os mesmos modelos de Deep Learning para a sumarização da legenda, os testes foram realizados utilizando o dataset EDUVSUM no qual foi possível melhorar os resultados do artigo original alcançando 26,53% de acurácia em um problema multi-classe e erro absoluto médio de 1,49 por frame do vídeo e 1,45 por segmento de vídeo.

Submitted by Sheila MONTEIRO (sheila.monteiro@ufma.br) on 2022-04-27T14:04:53Z No. of bitstreams: 1 DJEFFERSON - MARANHÃO.pdf: 2467082 bytes, checksum: f1aea56190f28c8be1407ebf6abd36d7 (MD5) Made available in DSpace on 2022-04-27T14:04:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DJEFFERSON - MARANHÃO.pdf: 2467082 bytes, checksum: f1aea56190f28c8be1407ebf6abd36d7 (MD5) Previous issue date: 2021-06-23 Typically, algorithm teachers are responsible for presenting real-world computational problems to their students, encouraging the resolution of similar problems. This, of course, requires precious time from teachers, as it requires the selection and ordering of problems. However, the effort required by this task of organizing problems often ends up making it impractical. In this scenario, this planning stage is seen as a sequential decision-making process, in which the teacher is an agent responsible for monitoring the solutions submitted by students and presenting new problems. In particular, we have that teachers can only make assumptions about the cognitive gain provided by solving a certain problem, but they cannot measure it accurately. As a result, the present work aims to evaluate the use of POMDP models for the sequencing of computational problems, providing a more agile, dynamic and individualized form of teaching. As a way of evaluating the proposed model, randomly generated sequencing policies are compared against policies produced by specific algorithms, such as QMDP, FIB, SARSOP, POMCP and POMCPOW. The results show that the specific planning algorithms converge to very close values in terms of average discounted reward. They also indicate that a random policy always converges to a value lower than that of specific algorithms with respect to the average discounted reward. Regarding the execution time, the FIB algorithm presents the best results. The main contributions of this work are the development of a model capable of representing the pedagogical decision-making process that can be used in Intelligent Tutoring Systems (STI) aimed at learning programming; as well as the demonstration, through simulation, that planning algorithms can be applied satisfactorily to the sequencing of computational problems, surpassing the results of random policies. Os professores de algoritmos são responsáveis por apresentar problemas computacionais do mundo real aos seus alunos, incentivando a resolução de problemas similares. Naturalmente, isso demanda um tempo precioso dos professores, pois requer a seleção e a ordenação dos problemas. Porém, o esforço exigido por essa tarefa de organização dos problemas acaba, muitas vezes, por torná-la impraticável. Nesse cenário, encara-se essa etapa de planejamento como um processo de tomada de decisão sequencial, em que o professor é um agente responsável por monitorar as soluções submetidas pelos alunos e apresentar novos problemas. Em específico, tem-se que os professores conseguem apenas fazer suposições quanto ao ganho cognitivo proporcionado pela resolução de um determinado problema, mas não conseguem mensurá-lo com exatidão. Em virtude disso, o presente trabalho tem o objetivo de avaliar o emprego de modelos POMDP para o sequenciamento de problemas computacionais, propiciando uma forma mais ágil, dinâmica e individualizada de ensino. Como forma de avaliar o modelo proposto, são comparadas políticas de sequenciamento geradas de forma aleatória contra políticas produzidas por algoritmos específicos, tais como QMDP, FIB, SARSOP, POMCP e POMCPOW. Os resultados mostram que os algoritmos de planejamento específicos convergem para valores muito próximos em termos de recompensa descontada média. Também indicam que uma política aleatória sempre converge para um valor inferior ao dos algoritmos específicos com relação à recompensa descontada média. No que concerne ao tempo de execução, o algoritmo FIB apresenta os melhores resultados. As principais contribuições deste trabalho são o desevolvimento de um modelo capaz de representar o processo de tomada de decisões pedagógicas que pode ser empregado em Sistemas Tutores Inteligentes (STI) voltados ao aprendizado de programação; assim como a demonstração, por meio de simulação, de que algoritmos de planejamento podem ser aplicados de forma satisfatória ao sequenciamento de problemas computacionais, superando os resultados de políticas aleatórias.

Submitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2021-02-21T01:07:33Z No. of bitstreams: 1 MarcioCampos.pdf: 1584888 bytes, checksum: 241d042f494dd9ecc346e6e6502be462 (MD5) Made available in DSpace on 2021-02-21T01:07:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarcioCampos.pdf: 1584888 bytes, checksum: 241d042f494dd9ecc346e6e6502be462 (MD5) Previous issue date: 2020-11-04 Currently, the great challenge for educators is, at the same time, to use the new educational technologies and make students interested in the content that is being exposed. Gamification is often used as an auxiliary tool for teachers to make teaching content more motivating, engaging and creative. However, gamification must be applied with criteria so that it has the desired effects and considering the differences between students. This work aims to analyze the influence of the student’s player profile on the performance of gamified tools through the implementation of a gamification tool that fits the player profile in the teachinglearning process of undergraduate courses in the field of Computing. The tool was applied in three classes at the Federal Institute of Maranhão, in the Information Systems course, in the disciplines of Operating Systems, Computer Networks I and Computer Networks II. The results showed that when offering the most appropriate mechanics according to the student’s player profile, there was a positive influence of around 60% with regard to the mechanics available, thus increasing motivation and engagement in the teaching-learning process. Atualmente, o grande desafio dos educadores é ao mesmo tempo, usar as novas tecnologias educacionais e fazer com que os alunos estejam interessados no conteúdo que está sendo exposto. A Gamificação é utilizada com frequência como ferramenta auxiliar para o docente tornar o conteúdo pedagógico mais motivante, engajante e criativo. Porém, a gamificação deve ser aplicada com critérios para que tenha os efeitos desejados e considerando as diferenças entre os alunos. Este trabalho tem como objetivo a análise da influência do perfil de jogador do aluno no desempenho de ferramentas gamificadas através da implementação de uma ferramenta de gamificação que se adequa ao perfil de jogador no processo ensino-aprendizagem de disciplinas de graduação na área da Computação. A aplicação da ferramenta foi realizada em três turmas do Instituto Federal do Maranhão, no curso de Sistemas de Informação, nas disciplinas de Sistemas Operacionais, Redes de Computadores I e Redes de Computadores II. Os resultados mostraram que ao se oferecer as mecânicas mais adequadas de acordo com o perfil de jogador do aluno houve influência positiva em torno de 60% no que se refere às mecânicas disponibilizadas, aumentando assim a motivação e engajamento no processo ensino-aprendizagem.

Submitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2021-02-21T00:06:26Z No. of bitstreams: 1 EvaldoAndrade.pdf: 2941435 bytes, checksum: 7abefa47bdc8219af5bf3fb3bfe01a3b (MD5) Made available in DSpace on 2021-02-21T00:06:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EvaldoAndrade.pdf: 2941435 bytes, checksum: 7abefa47bdc8219af5bf3fb3bfe01a3b (MD5) Previous issue date: 2020-09-24 Indoor space representation models can provide important information about architectural and semantic aspects of a given building. Which enables the use of this information to encourage the development of applications aimed at navigation and positioning within this type of environment, applications that are supported through indoor positioning systems that appear to optimize navigation, or even increase productivity, or aid people with disabilities, among other solutions. However, information about the environment and tools that enable the elaboration of the indoor environment representation model that contain the information that can be used to feed the navigation and positioning systems within those environments are not always available. Either when available they become prohibitive due to the logistical apparatus necessary for the design of the model, or they demand a significant effort through editing tools that combine geographic and architectural information through manual and repetitive editing of primitives that make up this environment, making the task become quite error prone. Therefore, this work presents the proposal of creating indoor space representation through Domain Specific Language, that through a graphical syntax with aspects of the domain, provides the possibility of indoor environment modeling at a high level of abstraction in order to enable users with none or regular knowledge about the domain to create their own models and perform transformations between different models. Therefore its development takes place within the scope of INavigS, a software infrastructure focused on indoor positioning and navigation. Despite providing numerous features, still presents some gaps, as in the case of the elaboration of the indoor space representation model. When applying the language in the context of INavigS, feedback is obtained from users regarding the use of language, identifying it as a satisfactory tool for maps creation which may represent the indoor environment. Modelos de representação do espaço indoor podem fornecer importantes informações sobre os aspectos arquiteturais e semânticos de um dado prédio. O que viabiliza o uso dessas informações para fomentar o desenvolvimento de aplicações voltadas a navegação e posicionamento dentro desse tipo de ambiente, aplicações que são suportadas por meio de sistemas de posicionamento indoor que surgem visando otimizar a navegação, ou mesmo aumentar a produtividade, ou auxiliar pessoas com deficiência, dentre outras soluções. No entanto, informações acerca do ambiente e ferramentas que possibilitem a elaboração do modelo de representação do ambiente indoor que contenham as informações que possam ser utilizadas para alimentar os sistemas de navegação e posicionamento dentro desses ambientes nem sempre se encontram disponíveis. Ou quando disponíveis se tornam proibitivas em virtude do aparato logístico necessário para a concepção do modelo por meio da utilização de diversos sensores e robôs, ou demandam um esforço significativo através de ferramentas de edição que unem informações geográficas e informações arquiteturais por meio da edição manual e repetitiva de primitivas que compõe esse ambiente, fazendo com que a tarefa seja bastante propensa a erros. Diante disso, este trabalho apresenta a proposta de criação do modelo de representação do espaço indoor através de uma Domain Specific Language (DSL), que por meio de uma sintaxe gráfica com aspectos do domínio, fornece a possibilidade de modelagem do ambiente indoor em um nível de abstração elevado com a finalidade de possibilitar que usuários com nenhum ou pouco conhecimento sobre o domínio possam criar seus próprios modelos e realizar transformações entre diferentes modelos. Sendo assim, seu desenvolvimento se dá no escopo da INavigS, uma infraestrutura de software voltada a posicionamento e navegação indoor. Que apesar de prover inúmeras funcionalidades, ainda apresenta algumas lacunas, como no caso da elaboração do modelo de representação do espaço indoor. Ao se aplicar a linguagem no contexto do INavigS, é obtido o feedback dos usuários quanto ao uso da linguagem, identificando-a como uma ferramenta satisfatória para a criação dos mapas que possam vir a representar o ambiente indoor.

Submitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2021-02-20T23:06:10Z No. of bitstreams: 1 AntonioRaposo.pdf: 1090076 bytes, checksum: 9ec5de7dc06c9376670e2a24a78258e5 (MD5) Made available in DSpace on 2021-02-20T23:06:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AntonioRaposo.pdf: 1090076 bytes, checksum: 9ec5de7dc06c9376670e2a24a78258e5 (MD5) Previous issue date: 2020-03-11 Learning algorithms requires knowledge of fundamentals such as abstraction, decomposition and pattern identification. The learning process is modular with steps that are well defined and prerequisites for each other, which makes it difficult for the teacher to identify the student’s needs. In addition, a manual correction of students’ tasks is prohibitive for the teacher because of time restrictions. These problems are maximized for the class with many students. An alternative to alleviate such problems is the use of Intelligent Tutoring Systems. The modeling and prediction of knowledge is a fundamental part of an intelligent tutor, since it is through this information that the tutor makes his decisions and adapts the students’ learning process. This work proposes to present a qualitative analysis between the knowledge models of students in the domain of programming aiming to identify the best approaches for modeling and the peculiarities of the domain. One of the contributions of this work was the collection of data in the programming domain for the creation of the COSMODS database. In addition, an analysis of the learning curve and predictive capacity of the models generated through the proposed methodology was made. The analysis showed that the compilation errors directly influence the representation of students’ knowledge and predictive capacity of the models. Finally, there was a discussion of the impacts that compilation errors have on the generated models. Aprender algoritmos requer o conhecimento de fundamentos como abstração, decomposição e identificação de padrões. O processo de aprendizagem é modular com etapas que são bem definidas e pré-requisitos uma das outras, o que faz com que seja difícil para o professor identificar as necessidades do aluno. Além disso, a correção manual das tarefas dos alunos acaba sendo proibitiva do ponto de vista do tempo para os professores. Estes problemas são maximizados ao se ter uma turma com muitos alunos. Uma alternativa para amenizar tais problemas é o uso de Sistemas Tutores Inteligentes. A modelagem e predição do conhecimento é parte fundamental de um tutor inteligente, visto que é através dessas informações que o tutor toma suas decisões e adapta o ensino dos alunos. Este trabalho propõe-se a apresentar uma análise qualitativa entre os modelos de conhecimento de alunos no domínio da programação visando identificar as melhores abordagens para a modelagem e as peculiaridades do domínio. Uma das contribuições deste trabalho foi a coleta de dados no domínio da programação para a criação da base de dados COSMODS. Além disso, foi feita uma análise da curva de aprendizagem e capacidade preditiva dos modelos gerados através da metodologia proposta. A análise mostrou que os erros de compilação influenciam diretamente na representação do conhecimento dos alunos e capacidade preditiva dos modelos. Por fim, foi feita uma discussão dos impactos que os erros de compilação têm sobre os modelos gerados.

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Esta dissertação apresenta a pesquisa sobre a utilização de Estilos de Aprendizagem como critérios primários para a construção de um sistema de recomendação de Objetos de Aprendizagem. São identificadas as principais características necessárias para a criação de tal sistema, assim como quais passos são necessários para se utilizar Estilos de Aprendizagem durante um processo de recomendação. É proposta uma função utilidade para o processo de recomendação que faz uso de uma Rede Neural Artificial. Para a realização de testes, foram criadas bases de dados sintéticas de alunos baseadas no modelo de estilos de aprendizagem Felder & Silverman e de objetos de aprendizagem baseados no IEEE-LOM. Os resultados demonstram possíveis limitações inerentes do método de Anitha e Deisy para a classificação de objetos de aprendizagem para o modelo Felder & Silverman assim como da capacidade de utilização de estilos de aprendizagem como principais e únicos fatores para a recomendação de conteúdo educacional. Das conclusões tiradas, é visto que a adição de mais elementos pertinentes ao processo de educação e o maior estudo sobre a implementação e treino da rede neural podem ser o caminho necessário para suprimir e superar as limitações encontradas, que são o uso do método de Anitha e Deisy para converter objetos de aprendizagem do IEEE-LOM para o FSLSM e o uso exclusivo de estilos de aprendizagem como critério de recomendação. This master thesis presents a research about the utilization of Learning Styles as the primary criteria for the construction of a recommender a system for Learning Objects. The primary needed characteristics for the creation of such system are identified, along with which steps are necessary for the usage of Learning Styles during the recommendation process. It is proposed a utility function for the recommendation process that utilizes Artificial Neural Networks. So as to carry these tests, synthetic data databases containing students based on the Felder & Silverman model and learning objects on the IEEE-LOM model were created. The results show possible inherent limitations on the method of Anitha and Deisy for the classification of learning objects to the Felder & Silverman model and also to the capacity of learning styles to be used as the main and only factor for the recommendation of learning material. From the conclusions it is seen that the addition of more elements beyond the learning styles that are also pertinent to the learning process and a bigger study about the implementation and training of the neural network could lead to the necessary path to suppress and even overcome the aforementioned limitations, which are the usage of the method proposed by Anitha and Deisy for converting IEEE-LOM learning objects to the FSLSM and the exclusive usage of learning styles as criteria of recommendation.

Submitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2020-12-29T12:58:21Z No. of bitstreams: 1 IvanRodriguesdeMoura.pdf: 1958798 bytes, checksum: a6b5038957059c953810e3a6b4dedae1 (MD5) Made available in DSpace on 2020-12-29T12:58:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IvanRodriguesdeMoura.pdf: 1958798 bytes, checksum: a6b5038957059c953810e3a6b4dedae1 (MD5) Previous issue date: 2020-02-10 Traditionally, the monitoring of individuals with mental disorders is conducted through face-to-face meetings with professionals specialized in mental health. Today, however, computational methods can use ubiquitous devices (e.g., smartphones and wearable technologies) to monitor social behaviors related to mental health rather than relying on self-reports. These devices represent a valuable source of contextual data that allows the identification of the social activities experienced by individuals in their daily routine. Therefore, the use of these technologies to identify social activities habit enables the recognition of abnormal social behaviors that may be mental disorders indicative. For this reason, this study presents a new approach to monitoring mental health through social situation awareness. This work introduces an algorithm capable of detecting sociability patterns, i.e., it characterizes the periods of the day when the individual socializes habitually. The recognition of social routine is performed under different context conditions (e.g., workday and weekend), which allows differentiating abnormal social behaviors from changes in social habits expected in certain situations. The solution presented is also able to identify changes in social patterns that may be indicative of mental disorders presence. The implementation of the proposed algorithm used the combination of the Frequent Patterns Mining approach with the Complex Events Processing, which allows the realization of the continuous social data stream processing. The evaluation performed demonstrated that context-based recognition provides a better understanding of the social routine, also indicating that the proposed solution is capable of detecting sociability patterns similar to a batch algorithm. Additionally, it was validated the performance of the social behavior change detection mechanism. Tradicionalmente, o monitoramento de indivíduos com transtornos mentais é realizado por meio de reuniões presenciais com profissionais especializados em saúde mental. Hoje, no entanto, os métodos computacionais podem usar dispositivos ubíquos (e.g., smartphones e tecnologias vestíveis) para monitorar comportamentos sociais relacionados à saúde mental, em vez de depender de autorrelatos. Esses dispositivos representam uma fonte valiosa de dados contextuais que permitem a identificação das atividades sociais vivenciadas pelos indivíduos em sua rotina diária. Portanto, o uso dessas tecnologias para identificar o hábito de atividades sociais permite o reconhecimento de comportamentos sociais anormais que podem ser indicativos de transtornos mentais. Por esse motivo, este estudo apresenta uma nova abordagem para monitorar a saúde mental por meio da conscientização da situação social. Este trabalho apresenta um algoritmo capaz de detectar padrões de sociabilidade, ou seja, caracteriza os períodos do dia em que o indivíduo se socializa habitualmente. O reconhecimento da rotina social é realizado sob diferentes condições de contexto (e.g., dia útil e fim de semana), o que permite diferenciar comportamentos sociais anormais das mudanças nos hábitos sociais esperadas em determinadas situações. A solução apresentada também é capaz de identificar mudanças nos padrões sociais que podem ser indicativos da presença de transtornos mentais. A implementação do algoritmo proposto utilizou a combinação da abordagem de Mineração de Padrões Frequentes com o Processamento de Eventos Complexos, o que permite a realização do processamento contínuo do fluxo de dados sociais. A avaliação realizada demonstrou que o reconhecimento baseado em contexto fornece uma melhor compreensão da rotina social, indicando também que a solução proposta é capaz de detectar padrões de sociabilidade semelhantes a um algoritmo em lote. Além disso, foi validado o desempenho do mecanismo de detecção de mudanças no comportamento social.

Submitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2019-08-06T16:24:29Z No. of bitstreams: 1 DanielMoraes.pdf: 3625522 bytes, checksum: 69aac8227d321dd92a443e80114a44f2 (MD5) Made available in DSpace on 2019-08-06T16:24:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DanielMoraes.pdf: 3625522 bytes, checksum: 69aac8227d321dd92a443e80114a44f2 (MD5) Previous issue date: 2019-07-19 FAPEMA Demotivation and lack of engagement have been one of the main factors for avoidance and dropout in higher education courses, especially among the exact sciences courses. In Computer Science courses the scenario does not differ from the others, placing it among the ones with the highest evasion rates. With the change in the teaching-learning process caused by the introduction of technologies, one of the alternatives to alleviate problems in the motivation and engagement of students is the use of game elements, a technique known as gamification. This work aims to present an evaluation of the employment and implementation of gamification, elaborated considering Bartle’s player profiles and aiming to promote the students’ engagement and motivation, in a virtual learning environment, the Cosmo, focused on the teaching of algorithms. Through a controlled experiment of use of the environment and a motivation assessment questionnaire, it is observed that the selected and applied gamification elements show promising results in the comprehensiveness of the profiles and in the promotion of the participants’ engagement and motivation. In addition, the questionnaire results show good acceptance of the use of gamification in the teaching of the algoorithm discipline, with over 90% of participating students agreeing that the subject with gamification is more motivating, fun and interesting. A desmotivação e falta de engajamento tem sido um dos principais fatores para a evasão e desistência em cursos do ensino superior, principalmente entre os cursos de ciências exatas. Nos cursos de Ciência da Computação o cenário não difere dos demais, colocando-o entre os com maiores índices de evasão. Com a mudança no processo ensino-aprendizagem ocasionada pela introdução das tecnologias, uma das alternativas para amenizar os problemas na motivação e engajamento dos alunos é a utilização de elementos de jogos, técnica conhecida como gamificação. Este trabalho propõe-se a apresentar uma avaliação do emprego e implementação da gamificação, elaborada considerando os perfis de jogadores de Bartle e visando promover o engajamento e motivação dos alunos, em um ambiente virtual de aprendizado, o Cosmo, voltado para o ensino de algoritmos. Através de um experimento controlado de utilização do ambiente e com um questionário de avaliação de motivação, observa-se que os elementos de gamificação selecionados e aplicados mostram resultados promissores na abrangência dos perfis e na promoção do engajamento e motivação nos participantes. Além disso, os resultados do questionário mostram boa aceitação da utilização de gamificação no ensino da disciplina de algoritmos, com mais de 90% dos alunos participantes concordando que a disciplina com gamificação é mais motivante, divertida e interessante.

Submitted by Sheila MONTEIRO (sheila.monteiro@ufma.br) on 2019-09-09T19:46:00Z No. of bitstreams: 1 ALDREA-RABELO.pdf: 3299869 bytes, checksum: a522c16d121e68a815407ec86fe9ed0d (MD5) Made available in DSpace on 2019-09-09T19:46:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ALDREA-RABELO.pdf: 3299869 bytes, checksum: a522c16d121e68a815407ec86fe9ed0d (MD5) Previous issue date: 2019-07-16 The distance education (DE), have been suffering some problems that are commonly experienced by face-to-face teachings, such as the high rate of dropout of students, caused by factors like lack of adaptation to the modality, learning difficulties and others. To support decision making, it is possible to use a dashboard displaying academic indexes that represent information directly and succinctly. Virtual Learning Environments (VLEs) are sources of data for the analysis of information in the academic field, such as student learning, grades, frequencies and other information. The application of control panel acting on this data comes to provide effectiveness in the organizational process and efficiency in the information visualization. This paper presents a proposal for a control panel development process, based on a survey done by Systematic Literature Review (SLR) and research with groups of tutors being applied techniques of the Participatory Design (PD) methodology, such as Focal Group, Card Sorting, Paper Prototyping and applied the questionnaire System Usability Scale (SUS). O ensino a distância (EaD) vem sofrendo alguns problemas que são comumente vivenciados pelo ensino presencial, entre eles o alto índice de evasão dos alunos, ocasionado por fatores como a falta de adaptação à modalidade, dificuldades na aprendizagem e outros. Para servir de suporte à tomada de decisão, é possível fazer uso de um painel de controle (dashboard) na apresentação de índices acadêmicos que emblemam informações de forma direta e sucinta. Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) são fontes de dados para a análise de informações no âmbito acadêmico, como por exemplo, no aprendizado dos alunos, notas, frequências e outras informações. A aplicação de painel de controle atuando sobre esses dados, vem proporcionar a eficácia no processo organizacional e eficiência na visualização das informações. Este trabalho apresenta uma proposta de processo de desenvolvimento de painel de controle, a partir de um levantamento feito por Revisão Sistemática de Literatura (RSL) e de uma pesquisa com grupos de tutores sendo aplicadas técnicas da metodologia de Design Participativo (DP), como o Grupo Focal, Card Sorting, Prototipagem em Papel e a aplicação do questionário de Nível de Usabilidade de Sistema (SUS).

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2018-08-29T14:11:00Z No. of bitstreams: 1 Danne Makleyston.pdf: 2471735 bytes, checksum: cbdd2e1fee2217877670e499ec6a1527 (MD5) Made available in DSpace on 2018-08-29T14:11:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Danne Makleyston.pdf: 2471735 bytes, checksum: cbdd2e1fee2217877670e499ec6a1527 (MD5) Previous issue date: 2018-06-27 In comparison to the conventional TV, Digital TV allows not only a better image and sound quality but also interactivity and the offering of new services to viewers. On the other hand, the Internet of Things (IoT) is a combination of ubiquitous computing and the Internet, in which IoT devices (e.g., smart objects) can get and exchange data, cooperating with people and the environment in which they are. Many smart objects located in a home can offer features that can be explored to enrich the experience of watching television. However, the convergence between IoT devices and TV applications has several challenges, such as the dynamic discovery of smart objects and the services they provide; the support for the heterogeneity of communication protocols used by smart objects; the identification of viewers and their profiles; the synchronization of the playing media with the smart objects actuators provided in the physical environment; and the need of providing programming abstractions for the development of TV applications that are aware of the smart objects deployed in the physical environment. This work proposes a software architecture, based on a middleware perspective, which allows TV applications to be aware of the physical environment context and interact with it. It also allows the identification of the viewers and their profiles, also providing multi-modal interactions with them and the application running in the digital TV. The proposed software architecture is based on a conceptual model called IoTTV-Ont, also developed as part of this work, that allows the description of a household with smart objects and the people present in it. A prototype that uses a particular implementation of the proposed software architecture was evaluated through use cases, exploring all the requirements specified in this work. A TV digital permite, além de uma qualidade de imagem e som muito superior à televisão convencional, a possibilidade de interatividade e o oferecimento de novos serviços aos telespectadores. Por outro lado, a Internet das Coisas (IoT) é uma combinação entre a computação ubíqua e a Internet, na qual os dispositivos da IoT (e. g., smart objects) podem coletar e trocar dados, cooperando com pessoas e o ambiente no qual se encontram. Muitos smart objects presentes em uma casa podem oferecer recursos que somados à reprodução de um conteúdo apresentado na TV pode enriquecer a experiência de se assistir conteúdo televisivo. Contudo, essa convergência entre dispositivos de IoT e aplicações de TV possui diversos desafios, tais como: a descoberta dinâmica de smart objects e dos serviços que eles disponibilizam; o suporte à heterogeneidade dos protocolos de comunicação utilizados pelos smart objects; a identificação dos telespectadores e seus perfis; a sincronização da mídia em reprodução com os smart objects presentes no ambiente físico; e abstrações de programação para o desenvolvimento de aplicações de TV que sejam integradas aos smart objects presentes no espaço físico de apresentação. Diante disso, este trabalho propõe uma arquitetura de software, baseada na perspectiva de middleware de IoT e de TV digital, que permite às aplicações de TV estarem ciente do contexto do ambiente físico no qual a TV se encontra e alterarem aspectos físicos do mesmo, além de identificarem os telespectadores presentes e receberem interações multimodais realizadas por eles. A arquitetura proposta faz uso do modelo conceitual IoTTV-Ont, também desenvolvido neste trabalho, capaz de descrever um domicílio com os smart objects e as pessoas presentes. Foi desenvolvido um protótipo que implementa uma materialização concreta da arquitetura proposta e o mesmo foi exposto a uma avaliação por meio de casos de uso, através da qual foi possível observar como os objetivos e os requisitos especificados nesse trabalho foram contemplados.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2018-08-09T14:08:25Z No. of bitstreams: 1 Leanjoelson Souza.pdf: 3009374 bytes, checksum: d70354b5a3aa859afad391901f876392 (MD5) Made available in DSpace on 2018-08-09T14:08:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leanjoelson Souza.pdf: 3009374 bytes, checksum: d70354b5a3aa859afad391901f876392 (MD5) Previous issue date: 2018-05-30 Recommender Systems are software tools that provide suggestions for items that may be useful to the user. These systems create a profile for storing usage data, which is used to indicate new products. Recommender Systems are present in virtual stores, streaming services, travel websites, among others. This dissertation aims to investigate and present interaction patterns for recommender systems. To achieve this goal the study was divided into three stages. In the first phase, a systematic review was carried out to identify research related to interaction elements of the recommender systems. Then, thirteen digital platforms were selected that adopt recommender systems and the Cognitive Walkthrough was carried out to map the interaction elements. With the collected data it was possible to elaborate interaction patterns that could help designers and developers in future projects of recommender systems. Sistemas de recomendação são ferramentas de softwares que fornecem sugestões de itens que possam ser úteis para o usuário. Esses sistemas criam um perfil para armazenar os dados de uso, que são utilizados para indicar novos produtos. Os Sistemas de recomendação estão presentes em lojas virtuais, serviços de streaming, sites de viagens, entre outros. Esta dissertação tem como objetivo investigar e apresentar padrões de interação para sistemas de recomendação. Para alcançar esse objetivo o trabalho foi dividido em três etapas. Na primeira fase, foi realizada uma revisão sistemática para identificar pesquisas relacionadas a elementos de interação dos sistemas de recomendação. Em seguida, foram selecionadas treze plataformas digitais que adotam sistemas de recomendação e realizado o Percurso Cognitivo para mapear os elementos de interação. Com os dados coletados foi possível elaborar padrões de interação que poderão auxiliar designers e desenvolvedores em projetos futuros de sistemas de recomendação.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-10-16T09:53:54Z No. of bitstreams: 0 Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-10-16T13:57:46Z (GMT) No. of bitstreams: 0 Made available in DSpace on 2017-10-16T13:57:46Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2017-08-25 Em meio à diversidade de veículos de comunicação atuais, as mídias Out-of-Home vêm desempenhando um papel de destaque tanto em espaços públicos quanto privados, ao permitir a difusão de informações de cunho coletivo a um grande número de pessoas. No que diz respeito à autoria de conteúdos multimídia nesse meio, grande parte do ferramental existente ou faz uso de linguagens de domínios distintos, ou faz uso de abstrações gráficas que facilitam a autoria, porém, utilizam-se de linguagens para representação hiper/multimídia com conceitos distantes aos utilizados nessas abstrações. Portanto, a representação desses documentos se torna complexa, fazendo uso ainda de linguagens de scripts que são ilegíveis aos autores não-programadores e de difícil extração automatizada de informações. Com o foco nessa etapa, este trabalho elabora um modelo conceitual hipermídia com entidades de alto nível de abstração que busca se aproximar dos conceitos encontrados na indústria audiovisual, tais como cenas, trilhas e mídias. A partir desse modelo é criada uma linguagem declarativa em XML, utilizada para representar o conteúdo multimídia e, como consequência, permitir sua autoria textual. Essa linguagem procura tratar questões relativas às disposições espaciais, sincronização dos objetos de mídias, adaptação de conteúdos, além da interatividade e algumas de suas múltiplas modalidades de interação, como gestos e voz. Como resultado, alguns casos de uso são tratados por meio da criação de conteúdos DOOH utilizando-se da linguagem multimídia proposta e, em seguida, uma execução em um player de prova de conceito é realizada. Além disso, o trabalho propõe um pré-processamento específico, aplicado a cada instância do modelo, com o objetivo de otimizar a transmissão do conteúdo em arquiteturas broadcast e multicast, como IPTV. Esse pré-processamento aborda a renderização sucessiva de partes determinísticas da instância, de modo a facilitar o sincronismo do conteúdo entre terminais, reduzir a carga de processamento nestes e reduzir o uso de recursos da rede. Among the variety of current social communication vehicles, Digital Out-of Home (DOOH) media have been playing a remarkable role in both public and private spaces, by allowing for the rapid dissemination of collective information to a large number of people. Regarding multimedia content authoring for this vehicle, much of the existing toolkits either makes use of languages from other domains or makes use of graphic abstractions that ease the authoring process, but making use of hyper/multimedia representation languages with distant concepts to those used in these abstractions. Therefore, document representation becomes complex, sometimes makes use of scripting languages, and therefore is illegible by authors and even difficult for automated information extraction. Focusing on this step, this paper develops a conceptual hypermedia model with high-level entities of abstraction which seek to approach the concepts found in the audiovisual industry, such as scenes, tracks and media. From that model a XML declarative language is created, used to represent the multimedia content and, as a result, allow its textual authorship. This language seeks to deal with matters relating to spatial arrangements, synchronizing media objects, content adaptation, in addition to the interactivity and some of its multiple modalities of interaction, gesture and voice. As a result, some use cases are handled by creating DOOH content using the proposed multimedia language, and then an execution in a proof-of-concept player is performed. In addition, this paper proposes an improvement applied to the STorML instance with the aim to optimize the transmission of content in broadcast and multicast architectures, such as IPTV. This improvement covers subsequent rendering of deterministic parts of the instance to facilitate content timing between terminals, reducing the processing in the terminals and decreasing the use of network resources.

Atualmente o conteúdo hipermídia pode ser entregue utilizando diferentes tecnologias de rede, como a TV Digital terrestre por satélite, IPTV e Web. Por isso, as máquinas de apresentação hipermídia devem levar em conta as especificidades dessas redes suportadas, de modo a prover os níveis de QoS/QoE esperados pelo usuário do conteúdo. Máquinas de apresentação avançadas podem empregar também a análise de conteúdo para auxiliar na tarefa de manutenção dos níveis de QoE. De modo especial, quando o conteúdo hipermídia inclui dados enviados por pull, as máquinas de apresentação podem criar um Plano de Pré- Busca baseado no comportamento da apresentação extraído da especificação do conteúdo. Entretanto, quando o conteúdo hipermídia inclui dados enviados por push, a análise do conteúdo deve ser transferida para o lado do servidor e se basear na construção de um Plano de Transmissão de Conteúdo. O Plano de Transmissão de Conteúdo é uma estrutura de dados que prevê os instantes em que objetos de mídia devem ser transmitidos, e por quanto tempo, para otimizar o uso de recursos fim-a-fim como largura de banda e espaço de armazenamento nos receptores. Este trabalho propõe um framework para gerenciamento da entrega de conteúdo hipermídia em modo push. O framework é genérico o suficiente para ser adaptável a diferentes cenários de entrega de conteúdo que podem empregar diferentes protocolos e técnicas de gerenciamento. Alguns cenários de instanciação do framework e seus respectivos resultados são discutidos nesta dissertação. Nowadays hypermedia content may be delivered using different networking technolo- gies, such as terrestrial broadcasting, satellite, IPTV and the Web. Therefore hypermedia presentation engines must be designed taking into consideration the specificities of their supported networks, in order to provide the expected QoS/QoE levels. Advanced pre sentation engines should also employ hypermedia content analysis to help on the task of maintaining QoE levels. Specifically, when the hypermedia content includes pulled data, presentation engines may create a Content Prefetching Plan based on the presentation behavior learned from the specification of that content. However, when the hypermedia content includes pushed data, this content analysis should be transferred to the server side and be taken as a basis for building the so-called Content Transmission Plan. The Content Transmission Plan is a data structure that predicts the time when media objects should start to be transmitted and for how long, in order to optimize end-to-end resource usage such as communication bandwidth and storage space in receivers. This work pro poses a framework for managing the push-mode delivery of hypermedia content. The framework is generic enough to be instantiated over different content delivery scenarios that may employ different protocols and management techniques. Several instantiation scenarios and their respective results are also discussed in this dissertation.

O uso de dispositivos m oveis v^em aumentando signi cativamente nos ultimos anos. Outra tend^encia e a consolida c~ao no uso Tecnologias Digitais da Informa c~ao e Comunica c~ao para ns educacionais. Estes cen arios juntos possibilitam novas formas de comunica c~ao entre professores e alunos, como, por exemplo, a recomenda c~ao de conte udos educacionais e colabora c~ao utilizando dispositivos m oveis. Este trabalho mostra uma arquitetura, chamada CALearning, que re une as principais caracter sticas para um sistema de aprendizado m ovel, como promover a colabora c~ao (recomenda c~ao e avalia c~ao de conte udos) entre os alunos e fazer a recomenda c~ao de conte udos de acordo com o estilo de aprendizagem e prefer^encias do usu ario. A arquitetura tamb em faz uso de informa c~oes de contexto para recomendar conte udos adaptados de acordo com as caracter sticas de acesso a Internet (taxa de transmiss~ao) e deslocamento do aluno durante sua intera c~ao com o aplicativo. Como prova de conceito foi desenvolvido tr^es sistemas chamados CALearningDroid, CALearningWeb e CALearningWS, baseado na arquitetura proposta The use of mobile devices have increased signi cantly in recent years. Another trend is the consolidation in using Digital Technologies of Information and Communication for educational purposes. These scenarios together enable new forms of communication between teachers and students, for example, the recommendation of educational content and collaboration using mobile devices. This work shows an architecture called CALearning, which brings together the main features for a mobile learning system as promote collaboration (recommendation and content evaluation) among students and to do the content recommendation according to the learning style and user's preferences. The architecture also does use of context information to recommend content tailored according to the Internet access features (transmission rate) and displacement of the learner during their interaction with the application. As proof of concept, was developed three systems called CALearningDroid, CALearningWeb and CALearningWS, based in the proposed architecture.