Anais da Escola Regional de Informática de Mato Grosso (ERI-MT)
Sociedade Brasileira de Computação - SBC
ALGONAI: Aplicativo mobile para Redução da Evasão em Cursos de Computação
A evasão nos cursos de Computação é um problema significativo no Brasil, inclusive no Instituto Federal de Mato Grosso, onde a evasão média é de 23,38%, chegando a 30,93% no Campus de Rondonópolis em 2022. O objetivo deste estudo foi desenvolver um aplicativo pedagógico móvel que proporcionasse aos alunos uma nova opção de aprendizagem do conteúdo da disciplina de algoritmos e lógica de programação. A pesquisa foi conduzida por meio de uma abordagem exploratória, bibliográfica e aplicada. Foi realizada uma sessão de brainstorming para elicitação de requisitos, seguida da técnica Brain Draw. Utilizando a ferramenta Figma, foi possível construir um protótipo de alta fidelidade e posteriormente realizar testes de usabilidade com usuários. Os resultados obtidos corroboram a viabilidade positiva da posterior implementação do artefato.
Classificação de Eletrocardiograma com Integração de Modelos de Linguagem Grande e Técnicas de Geração Aumentada de Recuperação para Suporte à Decisão Médica
Um dos maiores fatores de morte do planeta são as enfermidades cardiovasculares, e os prognósticos mais precisos dependem da detecção precoce. As Técnicas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM) oferecem suporte ao diagnóstico, aprimorando a detecção de enfermidades cardíacas. Para classificar ECGs e relatórios médicos, o sistema incorpora modelos TensorFlow Keras, auxiliando profissionais de saúde na análise de dados complexos. A combinação de análises automatizadas com histórico-clínico fornece uma ferramenta diagnóstica abrangente e precisa.
Makiphone: um Aplicativo em React Native com o uso de WebRTC e Asterisk
WebRTC é uma tecnologia emergente que utiliza conexões peer-to-peer (P2P) em tempo real para transmissão de mídia. Este artigo apresenta o Makiphone, um aplicativo móvel desenvolvido em React Native, que integra WebRTC com o protocolo SIP para chamadas de áudio e vídeo. A solução utiliza um servidor Asterisk para gerenciar as mídias, implantado em uma plataforma Amazon Web Services (AWS), o que permite uma infraestrutura escalável, estável e intuitiva. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade e eficiência da integração dessas tecnologias em ambientes de comunicação em tempo real.
Classificação De Espécies De Arroz Utilizando Inteligência Artificial
O objetivo deste artigo é classificar espécies de arroz utilizando Inteligência Artificial e avaliar o método utilizado. O estudo foi baseado em um banco de dados contendo 75.000 imagens de grãos de arroz, divididas em cinco variedades. O modelo utilizado foi uma Rede Neural Convolucional (CNN) pré-treinada DenseNet169, a qual foram adicionadas camadas adicionais para ajustar a rede ao problema específico. O treinamento foi realizado utilizando o Google Colaboratory, e os resultados mostraram uma acurácia de 96,77% no treinamento e 94,29% nos testes, com algumas dificuldades na generalização para a variedade Arborio. O estudo destaca a importância de ajustar o modelo para melhorar a generalização e sugere trabalhos futuros.
Uma Ferramenta Baseada em Redes Neurais da Família ART para Predição de Epítopos Lineares de Células B
O sistema público de saúde é dependente do uso de vacinas para imunizar a população de uma série de doenças infecciosas. Para desenvolvê-las e monitorar essas doenças utiliza-se métodos de diagnóstico precisos, que identificam regiões imunogênicas dentro de uma proteína. Esse processo é extremamente exigente e crucial, o que torna oportuno desenvolver ferramentas que possam o auxiliar. A presente proposta utiliza a Rede Neural Artificial (RNA) ARTMAP-FUZZY, treinada com epítopos anotados de sequências de aminoácidos de proteína, disponíveis no IEDB. Os dados foram pré-processados utilizando a escala de propensão de aminoácidos e sua proporção em epítopos positivos e negativos. Para o treinamento e teste, foi utilizado validação cruzada quíntupla e a área sob a curva (AUC) ROC para avaliar os resultados, atingindo um valor de 0,9289.
Avaliação do modelo de previsão Prophet como ferramenta para preenchimento de falha de dados em séries climáticas
O desenvolvimento de sistemas de previsão enfrenta o desafio de lidar com dados climáticos inconsistentes e ausentes, resultantes de diversas causas, como falhas em sensores. Dois modelos de previsão foram comparados neste estudo: o Prophet (Facebook) e o Long Short Term-Memory (LSTM). Ambos foram aplicados a dados meteorológicos diários reais (temperatura, precipitação e umidade) de estações brasileiras (INMET). Embora o Prophet tenha se destacado pela simplicidade e rapidez na análise de grandes volumes de dados, os resultados demonstraram que o LSTM apresentou melhor desempenho em preencher lacunas em alguns cenários. A escolha do modelo depende de um equilíbrio entre aplicabilidade e eficiência.
Implantação de um sistema de gerenciamento de eventos e informações de segurança em uma Universidade Pública
O número de ataques cibernéticos tem aumentado significativamente no mundo, fazendo com que as organizações devam enfrentar uma ampla gama de riscos, desde ataques de phishing, negação de serviços, ransomwares e outras formas de malware. Incidentes de cibersegurança são muitas vezes resultado de vulnerabilidades em sistemas e falta de monitoramento. Neste cenário é crucial que as instituições invistam em tecnologias de segurança avançadas. Entretanto, as universidades públicas vem sofrendo cortes de investimentos que também impactam nas medidas de proteção. O presente artigo relata a implantação de um sistema de gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM) baseado em software livre e uma unidade de cibersegurança em uma universidade pública federal. O SIEM detectou 782 eventos que resultaram em mudanças de configurações e políticas de uso, visando a proteção da infraestrutura e sistemas.
Implementação de software desktop em Python
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um software para uso em desktop voltado para a geração de etiquetas, utilizando Python como linguagem principal. A aplicação busca otimizar e automatizar o processo de criação e impressão de etiquetas, facilitando a gestão e controle de produtos. O software utiliza uma interface gráfica e gerador de executável, desenvolvida com bibliotecas como CustomTkinter e Pyinstaller, que permite a criação de interfaces gráficas e a geração do arquivo executável . Além disso, a solução conta com recursos de uso de API Web com foco em automação, integrando dados de sistemas ERP como a BLING para agilizar o preenchimento e a formatação das etiquetas, minimizando erros e economizando tempo.
Minha Missa Core: uma solução tecnológica para apoiar na divulgação de eventos católicos
A Igreja Católica de Rondonópolis-MT divulga eventos em redes sociais e missas, mas isso tem sido ineficiente, pois apenas os presentes nas missas recebem as informações. Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma Application Programming Interface (API) para melhorar essa divulgação, utilizando entrevistas para elicitar requisitos e o framework Scrum para o gerenciamento e colaboração da equipe. A API foi desenvolvida com ASP.NET Core, Entity Framework Core e Swashbuckle (Swagger), conectada a um banco de dados SQL Server atingindo as expectativas de um Mínimo Produto Viável (MVP). A API visa facilitar a publicação de eventos católicos na cidade.
Adaptação do Algoritmo Ferret/WebFerret para Detecção de Plágio em Textos em Português: Desafios com Textos Gerados por IA
Este estudo examina a adaptação do algoritmo Ferret/WebFerret para a detecção de plágio em textos em língua portuguesa, com ênfase nos desafios impostos por textos gerados por Inteligência Artificial (IA). A implementação realizada efetua a análise de similaridade em nível de frases, utilizando trigramas e a API do Google para a busca de fontes. Nos testes realizados com textos classificados como plágio por mosaico, o algoritmo demonstrou eficiência na detecção, porém apresentou limitações na identificação da origem de textos gerados por IA. Os resultados indicam a necessidade de desenvolvimento de novos algoritmos baseados em IA para essa finalidade.
A Relação Entre Incidentes de Segurança da Informação, Reputação de Marca e Propriedade Intelectual: Um Mapeamento Bibliográfico
O objetivo deste trabalho é apresentar uma revisão bibliográfica de como incidentes de segurança da informação podem impactar a reputação de uma marca e a propriedade intelectual. Os artigos foram selecionados a partir de um mapeamento bibliográfico aplicando a técnica de snowballing. Como resultado obteve-se os principais impactos causados em uma marca e em sua propriedade intelectual, as principais medidas adotadas pelas corporações após um incidente de segurança e quais recursos computacionais podem atuar na prevenção deste cenário.
Definição de padrão convexo na alteração de imagens digitais
Para este trabalho é aplicado método em geometria computacional com o objetivo em detectar graficamente alterações numéricas e visuais contidas em imagens digitais adulteradas. Os dados de imagem são obtidos a partir de matriz numérica que são convertidos em lista de valores e informação. Através do processamento por otimização convexa são definidas poligonais que contém valores numéricos de perímetro. Sendo que ao final são elaboradas equações polinomiais de contorno, definindo padrões em curva de função para distorção visual.
Comparativo de Algoritmos de Aprendizado de Máquina para a Classificação de Notícias sobre a Politec em Mato Grosso
Este trabalho teve como objetivo a aplicação de cinco algoritmos de aprendizado de máquina para classificar e avaliar manchetes de notícias sobre a Politec de Mato Grosso. Para cada técnica utilizada foi feito um comparativo usando duas ferramentas de extração de características (BoW e TF-IDF) e três métodos de balanceamento de classes (Random Oversampling, SMOTE e SMOTE + Tomek Links). Os resultados obtidos mostram a eficiência dos métodos de balanceamento de classes e dentre as cinco técnicas de aprendizado de máquina, destaca-se a técnica de Multinomial Naive Bayes que obteve os melhores desempenhos de acurácia de manchetes em um conjunto de notícias que os modelos não tiveram acesso prévio.
Ceres: Um plugin QGIS para automatização do cálculo do NDVI
A criação de mapas de Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) em Sistemas de Informação Geográfica (SIG) pode ser complexa e trabalhosa, devido à necessidade de várias ferramentas e processos, como recortes e cálculos estatísticos. Para facilitar esse processo, foi desenvolvido o plugin Ceres para o QGIS, que automatiza a obtenção de imagens espectrais (satélite), o recorte da área de estudo, a geração do mapa NDVI e o cálculo de estatísticas zonais. O objetivo é tornar a produção de mapas NDVI mais eficiente e acessível para monitoramento ambiental e gestão de recursos naturais.
Levantamento de artes para práticas educativas sobre vida, morte e legado digital do repositório "DAVI na Escola"
A arte é uma aliada na criação de práticas educativas para reflexões sobre vida, morte e legado digital, que visam a diminuição dos tabus em torno da temática. Assim sendo, o objetivo deste artigo é analisar os conteúdos sobre artes contidas no repositório digital da plataforma “DAVI na Escola”, relacionando Educação e Computação. Em termos metodológicos, este é um estudo descritivo, com abordagem qualitativa, utilizando a pesquisa bibliográfica e o levantamento exploratório na Web como métodos de pesquisa. Ainda que o projeto esteja em andamento, as práticas elaboradas com o auxílio das artes estão sendo testadas com estudantes da Educação Básica e Superior, o que comprova a sua potencialidade.
Aplicabilidade da arquitetura de Micro-Frontends - Estudo de caso de uma aplicação de venda de ingressos
Este trabalho busca avaliar a aplicabilidade da arquitetura de micro-frontends em conjunto com a construção de aplicações web progressivas, utilizando como exemplo uma plataforma de venda de ingressos. A arquitetura promove o desacoplamento do código, dividindo a aplicação em partes menores. Um protótipo foi implementado para demonstrar os principais recursos dessa abordagem. A partir disso, foram analisadas suas vantagens e desafios, oferecendo uma introdução ao tema para auxiliar na tomada de decisões sobre arquitetura de software, servindo de referência para o desenvolvimento de futuros projetos.
Onde Estão as Mulheres? Uma Investigação sobre a Presença Feminina nas Comissões Organizadoras de Eventos de Computação no CSBC
Apesar da relevância histórica das mulheres na computação, sua representação continua sendo minoritária em diversos aspectos, incluindo a participação em comissões organizadoras de eventos. Este estudo investiga a disparidade de gênero na composição das comissões organizadoras de eventos do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Por meio de análises de dados, o estudo revela uma clara predominância masculina na composição dessas comissões na maioria dos eventos, salvo o Women in Information Technology, evento voltado para promoção e inclusão de pessoas do gênero feminino na Computação, evidenciando a necessidade de medidas para promover uma participação mais equitativa das mulheres não apenas em um evento voltado para essa pauta, visando fortalecer a representatividade de gênero e a inserção em todos os campos da computação.
Integração de Inteligência Artificial e Clonagem de Voz para Manter a Autenticidade e Aperfeiçoar a Interação do Robô Otto com Crianças com TEA
A clonagem de voz por Inteligência Artificial (IA) tem apresentado avanços significativos, com diversas aplicações nas áreas de entretenimento, tecnologias assistivas e educação. Este estudo, em particular, foca no uso da clonagem de voz como ferramenta para melhorar a interação e reabilitação de crianças com Transtorno do Espectro Autista (TEA). O objetivo foi explorar como essa tecnologia pode ser utilizada para expandir o vocabulário do robô terapêutico Otto, através de softwares como Eleven Labs e Audacity, que permitem a criação de vozes naturais. Utilizando técnicas de IA, a voz de um menino foi recriada de forma a manter a naturalidade e adequação dos áudios, resultando em uma interação vocal mais rica e promovendo avanços significativos no tratamento das crianças.
Percepções da Inteligência Artificial Generativa na educação: Um estudo sobre o uso entre universitários
O avanço da Inteligência Artificial (IA) tem transformado diversos setores, e no ensino superior não é diferente, onde acesso a ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, ganham destaque. Elas não apenas ampliam o acesso a recursos de apoio ao aprendizado, mas suscitam novas discussões sobre seu impacto na autonomia estudantil e na ética acadêmica. Dista disto, este estudo explora o uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) generativa, como o ChatGPT, no ensino superior de Barra do Garças-MT. A metodologia adotada foi uma pesquisa exploratória e descritiva com questionários quantitativos e qualitativos. Os resultados mostram que 92,7% dos estudantes utilizaram IA, destacando-se o ChatGPT, com benefícios como economia de tempo, mas também desafios relacionados à verificação de informações e ética acadêmica.
A Inserção Feminina no Campo da Tecnologia da Informação: O Projeto Meninas Tecnológicas, em Cuiabá
Este trabalho relata a experiência do projeto Meninas Tecnológicas, que promove a inclusão de alunas do ensino médio de Cuiabá na Tecnologia da Informação. Através de aulas práticas de programação e organização de computadores, o projeto utiliza uma metodologia híbrida e hands-on para desconstruir estereótipos de gênero e incentivar a participação feminina em Engenharia e Tecnologia. O estudo destaca a baixa representação feminina em setores dominados por homens e a importância da educação inclusiva para reverter essa realidade. Iniciativas como o Meninas Tecnológicas são fundamentais para permitir que meninas explorem a tecnologia sem estigmas de gênero, contribuindo para a redução da desigualdade na área.
Métodos Ensemble Online para Classificação Binária
Em Big Data, a análise de grandes volumes de dados em tempo real é crucial para obter insights rapidamente. A classificação de dados é desafiadora, mas o aprendizado de máquina online oferece uma solução mais eficaz para lidar com mudanças contínuas em comparação aos métodos tradicionais de aprendizado em lote. Este trabalho propõe quatro métodos ensemble para classificação binária de fluxos de dados online, combinando modelos heterogêneos de aprendizado de máquina. Experimentos em oito datasets demonstraram a viabilidade e o potencial desses métodos.
Classificação dos Principais Gêneros de Orquídeas de Chapada dos Guimarães
Esse trabalho aborda a identificação automática de algumas espécies de orquídeas da região de Chapada dos Guimarães, utilizando técnicas de classificação de imagens com Inteligência Artificial, especificamente Deep Learning. Para isso, foi criada uma base de dados com imagens coletadas da internet. A técnica de data augmentation foi aplicada para enriquecer o conjunto de treinamento e evitar overfitting. Dentre os modelos testados, uma rede neural convolucional com arquitetura 32-6416-64 atingiu uma acurácia de cerca de 65% para os dados de teste, um resultado promissor para esse tipo de problema.
Drones como Ferramenta da Agricultura de Precisão na Gestão Agrícola: Uma Análise das Percepções em Campos de Júlio-MT
A agricultura de precisão envolve tecnologias para otimizar a produção agrícola, e os drones se destacam como ferramentas valiosas na gestão de lavouras. Em Campos de Júlio-MT, foi investigada a percepção de produtores e gestores sobre o uso de drones, visando avaliar o potencial de adoção dessa tecnologia. A pesquisa, realizada em oito propriedades rurais, utilizou um questionário fechado para coletar dados qualitativos. Os resultados mostram que, apesar do conhecimento sobre drones, seu uso ainda é limitado na região, embora os produtores reconheçam seu potencial para melhorar a produtividade agrícola.
Interfaces Acessíveis para Pessoas com Deficiência Visual: Desafios e Soluções em UI/UX
A acessibilidade digital é essencial para garantir uma experiência inclusiva em sites, especialmente para os 18,6 milhões de brasileiros que possuem alguma deficiência. Apesar das normas do W3C e da Lei Brasileira da Inclusão (Lei nº 13.146/2015), muitos sites não atendem aos padrões mínimos, prejudicando esses usuários. A adoção de práticas de design inclusivo, como descrições textuais e adaptações de cores, é fundamental para facilitar a navegação, além disso, a implementação dessas práticas não apenas melhora a experiência do usuário, mas também reforça o compromisso ético das organizações com a inclusão.
Robótica Educacional: relato comparativo da formação acadêmica e da atuação profissional
Este artigo apresenta a experiência de uma profissional atuante em robótica educacional (RE), estabelecendo um paralelo com sua formação em um curso de graduação na área de computação. As vivências destacam a importância de alinhar a formação dos profissionais de RE aos aspectos técnicos da disciplina, ao mesmo tempo em que ressaltam a necessidade de uma sólida preparação pedagógica, que não é contemplada nos cursos de bacharelado.
Mariana Arfux Pereira Cavalcante de Castro
Aplicativo Móvel para Organização de Atividades Acadêmicas: Um Modelo de Desenvolvimento com Design Thinking e Gestão de Tarefas com Kanban
Este artigo apresenta o desenvolvimento de um aplicativo móvel para organizar atividades acadêmicas, utilizando Design Thinking como metodologia de desenvolvimento e Kanban como técnica de gestão de tarefas. O objetivo é fornecer uma ferramenta que facilite o planejamento de estudos, integrando dados do Moodle e permitindo que os usuários insiram suas próprias tarefas. A metodologia envolveu entrevistas com estudantes e professores para entender suas necessidades, seguido de prototipagem e testes. Os resultados mostram melhorias na organização dos usuários, com alta aprovação na usabilidade do aplicativo, indicando que a ferramenta pode aprimorar a produtividade e o planejamento acadêmico.
Proposta de Desenvolvimento de Aplicativo Móvel para Auxílio na Resolução de Problemas Urbanos por meio de Crowdsourcing
Este estudo visa desenvolver um protótipo de aplicativo que utiliza crowdsourcing para permitir que cidadãos colaborem com autoridades públicas na identificação e resolução de problemas urbanos em Rondonópolis, MT. A pesquisa foi realizada com 45 moradores, envolvendo 8 perguntas (5 quantitativas e 3 qualitativas). Os resultados revelaram que os principais problemas identificados incluem infraestrutura das ruas e fiscalização do trânsito, mencionados 14 vezes, seguidos por questões de saúde, apontadas por 11 participantes. Uma pergunta crítica avaliou se os moradores já haviam relatado problemas aos órgãos públicos, revelando uma baixa taxa de relatos e sugerindo falta de motivação ou empoderamento. Além disso, é importante verificar se as autoridades têm canais adequados para receber as reclamações, pois a falta de conhecimento ou dispersão em diferentes setores pode dificultar o registro. Essas descobertas ressaltam a necessidade urgente de um aplicativo que facilite a comunicação, promovendo uma interação mais eficaz entre cidadãos e autoridades, melhorando a gestão urbana e incentivando a participação da comunidade.
SIGLA: proposta de um software integrado para apoiar o gerenciamento de laboratórios
O Instituto Federal de Mato Grosso - campus Rondonópolis oferece diversos cursos e laboratórios para práticas acadêmicas. Contudo, as características e métodos de agendamento dos laboratórios variam, dificultando seu uso eficiente. Este projeto visa desenvolver um software integrado para unificar os processos de agendamento. Para avaliar a viabilidade e elicitar requisitos, foi realizado um levantamento com os servidores. A partir dos dados coletados, foram elaborados protótipos de baixa e alta fidelidade, utilizando papel e a ferramenta FIGMA. Os resultados fornecerão uma base sólida para a implementação do software, melhorando a gestão dos agendamentos e a experiência de uso dos laboratórios.
AIPE: Ambiente Institucional Prático Estudantil para Aprimorar a Comunicação no Contexto Acadêmico
Estudantes do Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT) - Campus Rondonópolis propuseram um aplicativo para enfrentar desafios na liberação de alunos nos contra-turnos e na comunicação com os servidores, visando aprimorar a vida acadêmica. Uma pesquisa realizada revelou dificuldades, como atrasos na liberação e falta de comunicação com o Núcleo de Apoio Psicopedagógico (NAPP). Os resultados indicaram interesse em um aplicativo que permita comunicação eficiente e solicitação de serviços, ressaltando a viabilidade do projeto e a necessidade de uma solução integrada para os desafios dos usuários.
O problema da regulamentação de Base de Dados no Brasil
O artigo analisa a regulamentação das bases de dados no Brasil, destacando os desafios gerados pela ausência de uma legislação específica. Com o crescimento do mercado de dados, a proteção de direitos sobre essas informações torna-se essencial. A pesquisa utiliza métodos históricos e comparativos para analisar as implicações da falta de proteção legal, considerando a Lei de Direito Autoral e tratados internacionais, além de comparar o cenário brasileiro com legislações de países como a União Europeia e os Estados Unidos. A conclusão destaca a necessidade de regulamentação para estimular inovação e investimentos, equilibrando o acesso aos dados e a proteção de direitos.
SEGVIA: proposta de sistema integrado para emissão de segunda via de documentos
Atualmente, os cidadãos que tiveram seus documentos extraviados, furtados ou roubados enfrentam uma série de procedimentos complexos para solicitar a segunda via de suas certidões, o que pode gerar estresse e dificuldades. Este projeto propõe uma solução que reduz o trabalho manual, por meio de integrações entre diferentes sistemas, visando agilizar o processo de emissão de documentos a partir do Registro de Boletim de Ocorrência. Com isso, pretende-se oferecer um atendimento mais rápido e acessível aos cidadãos.
O uso da Taxonomia de Bloom no Ensino de Língua e Tecnologia no Curso de Letras
Este artigo explora a aplicação da Taxonomia de Bloom no ensino de Língua e Tecnologia no curso de Letras. Através de uma análise da taxonomia como ferramenta pedagógica, discute-se como ela pode facilitar o desenvolvimento de habilidades cognitivas em estudantes, promovendo níveis mais elevados de pensamento crítico e engajamento na aprendizagem. O artigo ainda investiga como essa metodologia pode ser integrada com o uso da tecnologia no ensino de línguas, preparando os alunos para os desafios acadêmicos e profissionais.
Cifra de César e a frequência das letras: Uma solução estatística
Este trabalho explora o uso da análise de frequência de letras na resolução de cifras de substituição, utilizando a cifra de César como base do estudo. Utilizando uma combinação de textos literários e letras musicais, foi desenvolvido um algoritmo para normalizar caracteres e calcular as frequências de cada letra. A partir da comparação entre a frequência observada em um texto cifrado e as frequências esperadas, foi possível decifrar a mensagem por aproximação estatística. Os resultados demonstram que a análise estatística é uma solução eficiente e prática para quebrar cifras simples.
Proposta de Desenvolvimento de Plataforma de Crowdsourcing para Comparação de Preços de Supermercados
A concorrência entre supermercados e a dificuldade de comparação de preços prejudicam a experiência do consumidor. Este estudo desenvolve uma plataforma interativa para facilitar essa comparação em Rondonópolis, MT, utilizando pesquisa qualitativa com entrevistas e protótipos interativos. Os achados indicam forte interesse dos consumidores em um aplicativo que permita comparar e compartilhar ofertas, especialmente em contextos que demandam transparência e eficiência. Os resultados destacam a viabilidade do projeto e a necessidade de uma solução para os consumidores.
Guilherme Henrique Rodrigues de Oliveira
Virtual PadLock: um sistema de controle de acesso remoto para portas
O crescimento da automação residencial impulsiona a busca por soluções práticas e acessíveis. O projeto Virtual PadLock tem o objetivo de desenvolver um sistema de controle de acesso remoto para portas, utilizando a plataforma Arduino. O dispositivo visa solucionar problemas relacionados à entrega e gestão de chaves em propriedades alugadas, oferecendo uma alternativa digital e de baixo custo para proprietários que residem longe de seus imóveis. Com funcionalidades de autenticação segura e integração com smartphones, o Virtual PadLock busca otimizar processos e proporcionar mais segurança e comodidade no gerenciamento de propriedades.
DecIFre: proposta de uma rede social acadêmica para o IFMT - Campus Rondonópolis
O projeto DecIFre é uma rede social acadêmica para estudantes do IFMT – Campus Rondonópolis, que está atualmente em desenvolvimento como parte da disciplina de Projeto Integrador. O ambiente visa auxiliar os estudantes na resolução de dúvidas sobre conteúdos técnicos, facilitando a comunicação entre eles. O projeto, inspirado em outras plataformas semelhantes, está sendo desenvolvido seguindo metodologias, como brainstorming, pesquisa qualitativa, elaboração de documentos, desenvolvimento de protótipos e implementação. Os testes parciais de usabilidade do protótipo apresentam resultados positivos quanto à aceitabilidade. Embora existam outras plataformas de aprendizagem colaborativa, o DecIFre se destaca por ser direcionado especificamente nas disciplinas dos cursos técnicos do IFMT.
Considerações iniciais acerca dos cuidados na construção de sites acessíveis para pessoas com Deficiência Visual
Este artigo discute a importância da acessibilidade web para a inclusão de pessoas com deficiência visual nos meios digitais. A partir de pesquisas bibliográficas, análise de conteúdo e uso de ferramentas de teste de acessibilidade, são apresentados os principais conceitos de inclusão digital e técnicas de desenvolvimento web acessíveis. São abordadas tecnologias assistivas e práticas recomendadas conforme as diretrizes da W3C. A metodologia inclui a criação de uma página web, seguida por testes de acessibilidade e correção de erros, visando auxiliar desenvolvedores na promoção da acessibilidade digital. O estudo destaca a viabilidade de utilizar ferramentas simples e gratuitas para tornar sites mais acessíveis, reforçando a importância da acessibilidade na inclusão digital de pessoas com deficiência visual.
Ferramentas de Baixo Custo para Integração e Geração de Dashboards de Visualização de Dados
O volume crescente de dados gerado pelas políticas de Governo Aberto demanda o desenvolvimento de ferramentas eficazes para tratamento e extração de informações dessas fontes massivas de dados. Este artigo propõe uma metodologia que utiliza interfaces de software acessíveis para integrar dados e gerar dashboards de visualização interativos. Com base nos microdados da UNEMAT disponíveis no INEP-CENSUP, desenvolvemos um processo que inclui a seleção de funcionalidades, procedimentos de tratamento, scripts de automação e criação de gráficos interativos. As ferramentas utilizadas demonstraram ser viáveis com qualidade de visualização e performance satisfatória.
Roteiro de estudos para avançar na Programação: Sugestões iniciais voltadas a Microserviços
Este artigo apresenta uma proposta de roteiro de estudos destinada a auxiliar estudantes e futuros profissionais na carreira de programação. Com base em pesquisas iniciais, buscamos desenvolver um guia fundamentado em referências bibliográficas e na análise de roteiros apresentados pelo Roadmap.sh, aplicando essas diretrizes para fins didáticos, com foco em microserviços. O estudo aborda os principais conceitos essenciais para o aprendizado de programação, destacando ferramentas e práticas recomendadas que seguem diretrizes de órgãos como a ACM (Association for Computing Machinery) e a IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers). Propomos um roteiro simples, mas potencialmente eficaz, no processo de ensino-aprendizagem, enfatizando a relevância da área de programação no contexto atual.
Design de UX e Prototipagem: Moldando as Escolhas do Usuário
A maneira como o usuário interage com cada etapa de um produto é fundamental para seu sucesso. No cenário atual, o Design de Experiência do Usuário (UX) tem se tornado cada vez mais relevante. Nesta oficina, exploraremos como a psicologia aplicada ao design e à Interação Humano-Computador influencia as escolhas dos usuários e como isso pode ajudar a criar produtos mais intuitivos, fáceis de aprender e capazes de atrair mais usuários finais. Utilizando a ferramenta Figma, desenvolveremos protótipos interativos e aprenderemos sobre psicologia das cores, as Heurísticas de Nielsen, além de criar personas e wireframes que orientam a construção de interfaces eficientes.
Uma introdução à análise de dados usando pandas, matplotlib e seaborn
Com a digitalização acelerada, a Ciência de Dados evoluiu ao combinar estatística e programação, permitindo análises complexas de grandes volumes de dados. Ferramentas como Python e R, junto a bibliotecas específicas, facilitam o uso de técnicas de análise de dados e a construção de modelos preditivos aplicáveis em diversas áreas, como por exemplo, educação e saúde. Na educação, a análise de dados é usada para personalizar o ensino e identificar alunos em risco de evasão, enquanto na saúde foi fundamental para monitorar e conter a Covid-19. Esta oficina oferece uma introdução a essas ferramentas e métodos, capacitando os alunos a realizar análises iniciais e comunicar insights relevantes.
LGPD Aplicada ao Agronegócio - Desafios e Estratégias de Adequação
A adequação à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) é um passo crucial para o agronegócio, um setor fundamental da economia brasileira que depende cada vez mais de tecnologias digitais e do uso intensivo de dados. Este artigo discute a importância da LGPD, a necessidade de conformidade e a relevância de ferramentas como o Inventário de Dados Pessoais (IDP) e o Relatório de Impacto à Proteção de Dados Pessoais (RIPD) para garantir uma gestão segura e responsável das informações. O agronegócio enfrenta desafios significativos para atender às exigências da LGPD, devido à complexidade de suas operações e ao grande volume de dados gerados. No entanto, com a implementação de um framework robusto de governança de dados, o setor pode superar essas barreiras, assegurando a conformidade legal e fortalecendo a segurança das informações. Além de evitar penalidades e proteger sua reputação, a adoção de boas práticas de proteção de dados pode resultar em eficiência operacional e competitividade global. A conformidade com a LGPD não apenas garante o alinhamento legal, mas também promove transparência, sustentabilidade e confiança no agronegócio.