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Ciência da Computação promove defesas de dissertação e de tese nesta semana

As defesas acontecem on-line, via Google Meet

O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação realiza, nesta semana, duas defesas, uma de dissertação de mestrado e outra de tese de doutorado. Na quinta-feira (quinta-feira (28) às 8h30, o doutorando Marcio Alexandre Pereira da Silva vai apresentar sua tese, via Google Meet. Os interessados em assistir devem entrar em contato com o aluno através do e-mail maps3@cin.ufpe.br. É recomendado aos que se entre na sala virtual com o microfone e câmera desligados.

Intitulada “Uma Arquitetura de Software Adaptativa baseada em Arquétipo OpenEHR para Sistemas de Informação em Saúde”, a tese teve a orientação da professora Valéria Cesário Times e coorientação do professor Paulo Caetano da Silva (Unifacs/Núcleo de pesquisa em Redes e Computação). A banca examinadora conta com os professores Vinícius Cardoso Garcia (UFPE/Centro de Informática), Luciano de Andrade Barbosa (UFPE/Centro de Informática), Ricardo João Cruz Correia (Universidade do Porto/Departamento de Medicina), Claudia Maria Cabral Moro Barra (PUC-PR/Programa de Pós-Graduação em Tecnologia em Saúde) e Gustavo Henrique Matos Bezerra Motta (UFPB/Departamento de Informática).

Às 15h, haverá a defesa da dissertação de mestrado de Davi José Mendes Maia, também via Google Meet. Os interessados em assistir devem entrar em contato com o aluno através do e-mail djmm@cin.ufpe.br. É recomendado aos que se entre na sala virtual com o microfone e câmera desligados.

Intitulada “Revelando Competências no PBL Aplicado ao Ensino de Computação: Uma Solução Baseada em IA para Alinhamento Construtivo entre Objetivos Educacionais e Feedbacks dos Estudantes”, a dissertação teve a orientação da professora Simone Cristiane dos Santos Lima. A banca examinadora é composta pelos professores Veronica Teichrieb (UFPE/Centro de Informática), Eduardo Henrique da Silva Aranha (UFRN/Departamento de Informática e Matemática Aplicada), e Simone Cristiane dos Santos Lima (UFPE/Centro de Informática).

Resumo 1

A adaptabilidade de software confere, aos sistemas de informação, a capacidade de ajustar o seu comportamento ou estrutura, mediante mudanças tanto em seu ambiente de execução, como em seus requisitos de software. É uma abordagem eficaz para lidar com ambientes dinâmicos e mutáveis, como o ambiente no qual estão inseridos os sistemas de informação em saúde (SIS) que utilizam arquétipo, um padrão openEHR. Um arquétipo pode ser definido como uma expressão computacional representada por restrições de domínio, que modelam os atributos de dados e dão significado semântico aos registros eletrônicos de saúde. Nesse contexto de ambientes mutáveis, os ajustes manuais (na implementação, nos testes e na implantação), efetuados nos SIS com o intuito de deixá-los em conformidade com novas demandas, significam um prejuízo bilionário. Por outro lado, adicionar recurso de adaptabilidade de software a esses SIS também complica significativamente a fase de implementação e traz grandes desafios às práticas de Engenharia de Software. Desta forma, esta tese apresenta uma solução que fornece um mecanismo de adaptabilidade aos SIS que utilizam arquétipos. Essa solução é uma arquitetura de software que adapta seus componentes, em tempo de execução, conforme os arquétipos utilizados no SIS. Essa arquitetura tem quatro camadas: modelo de dados, interface do usuário, adaptação em tempo de execução e serviço CRUD. A camada modelo de dados contém o artefato computacional utilizado para representar o RES, isto é, arquétipos. A camada interface do usuário interage com o utilizador do software e possui dois módulos: formulário com arquétipo e controlador. A camada adaptação em tempo de execução tem dois módulos: sensor e adaptador, com os quais os componentes da arquitetura são adaptados ao SIS, conforme os arquétipos utilizados na interface do usuário. A camada serviço CRUD contém um conjunto do módulo serviço CRUD de um arquétipo, o qual executa operações de escrita, leitura, atualização e exclusão de dados. Além disso, a ferramenta AdaptiveHIS foi desenvolvida para avaliação experimental da adaptabilidade da solução proposta nessa tese. Essa ferramenta permite construir uma aplicação de SIS com base na arquitetura proposta. Nessa avaliação, comparou-se a arquitetura proposta com outras arquiteturas construídas por cinco ferramentas do estado da arte: EhrScape, EhrBase, MARCIA, Template4EHR e Microservice4EHR. Também, mensurou-se o quão adaptável essas arquiteturas são em um ambiente mutável. Como resultado, a arquitetura apresentada nesta tese aumenta em até 62% a adaptabilidade dos SIS. Por fim, esta proposta permite que SIS sejam adaptáveis em ambientes dinâmicos e mutáveis, tornando menos dispendiosa a manutenção desses softwares, uma vez que não há necessidade de alocação de recursos manuais para adequar o software às novas demandas.

Resumo 2

Existe um movimento crescente na educação superior em computação para mudar um paradigma educacional que vai além da educação baseada no conhecimento. Por isso, metodologias ativas de aprendizagem baseadas em experiências práticas, como o PBL, têm se tornado cada vez mais populares para desenvolver conhecimentos técnicos, habilidades e atitudes do aluno, capacitando-o para um melhor desempenho profissional. Todos esses elementos envolvem interações que precisam ser mapeadas e acompanhadas continuamente por meio de um modelo abrangente de avaliação de diferentes aspectos e perspectivas. Nesse contexto, surge a educação baseada em competências como uma abordagem pedagógica que envolve a redefinição do objetivo do programa, da sala de aula e da educação, tendo como referência o desenvolvimento de competências nos alunos. Neste estudo, o termo “competência” é definido por três atributos: conhecimento, habilidades e atitudes. Assim, é necessário monitorar esses atributos nos alunos, considerando esse modelo de ensino. Com essa motivação, este trabalho defende a Teoria do Alinhamento Construtivo de Biggs como forma de acompanhamento de competências profissionais. Essa teoria sugere o alinhamento entre os resultados da aprendizagem na perspectiva do aluno e os objetivos educacionais definidos pelo professor no planejamento do curso. Esse acompanhamento pode ser feito de várias maneiras e incluir muitas fontes de dados, como os questionários de feedback dos alunos, aplicados pelos professores ao longo do curso/disciplina. Entretanto, esse acompanhamento exige muito esforço do professor ou da equipe pedagógica, pois o professor precisa adotar um modelo de avaliação contínua que capte vários aspectos subjetivos desses feedbacks, geralmente numerosos. Assim, processar feedbacks pessoais, alinhando-os com o desenvolvimento de competências para melhorar a aprendizagem, envolve dificuldades relacionadas ao esforço, carga de trabalho e tempo gasto para fazer melhorias. Considerando os desafios encontrados e o contexto da educação baseada em competências, esta pesquisa se propõe a responder a seguinte questão: como acompanhar competências profissionais dos alunos de forma automatizada, tendo como referência a Teoria do Alinhamento Construtivo e o planejamento do curso? Para responder a essa pergunta, este estudo propõe a criação e aplicação de uma solução baseada em IA para processamento dos feedbacks dos alunos que auxiliará o professor no acompanhamento de competências, considerando os objetivos educacionais planejados. O método Design Science Research foi utilizado para construir a SkillSight em ciclos, por meio de técnicas de mineração de texto como modelagem de tópicos e reconhecimento de entidades nomeadas, utilizando as bibliotecas BERTopic e Spacy. Como resultados, um protótipo funcional da SkillSight foi construído e avaliado por professores e especialistas, mostrando uma boa aceitação da ferramenta e evidências iniciais de sua utilidade no processo de acompanhamento de competências, auxiliando o professor no processamento de feedbacks.

Date of last modification: 26/07/2022, 16:33