Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI)
Sociedade Brasileira de Computação (SBC)
Este documento traz o front matter dos Anais Estendidos do SBSI 2025.
A comprehensive exploitation of instance selection methods for automatic text classification
Progress in Natural Language Processing (NLP) has been dictated by the rule of more: more data, more computing power and more complexity, best exemplified by the Large Language Models. However, training (or fine-tuning) large dense models for specific applications usually requires significant amounts of computing resources. This Ph.D. dissertation focuses on an under-investigated NLP data engineering technique, whose potential is enormous in the current scenario known as Instance Selection (IS). The IS goal is to reduce the training set size by removing noisy or redundant instances while maintaining the effectiveness of the trained models and reducing the training process cost. We provide a comprehensive and scientifically sound comparison of IS methods applied to an essential NLP task – Automatic Text Classification (ATC), considering several classification solutions and many datasets. Our findings reveal a significant untapped potential for IS solutions. We also propose two novel IS solutions that are noise-oriented and redundancy-aware, specifically designed for large datasets and transformer architectures. Our final solution achieved an average reduction of 41% in training sets, while maintaining the same levels of effectiveness in all datasets. Importantly, our solutions demonstrated speedup improvements of 1.67x (up to 2.46x), making them scalable for datasets with hundreds of thousands of documents. This thesis falls under the Information Systems and Artificial Intelligence (Generative, LLM, NLP, among others) topic of the SBSI-CTDGSI call for papers.
Um Método para Apoiar a Gerência de Mudanças de Requisitos em Ecossistemas de Software Baseado em Inovação Aberta e CrowdRE
Ecossistemas de software (ECOS) tornam a gerência de mudanças de requisitos mais complexa devido à sua natureza dinâmica e colaborativa. Este trabalho propõe o método SECO-RCI, que auxilia na identificação de mudanças de requisitos em ECOS, combinando inovação aberta e feedback da multidão. O método foi desenvolvido com base na Design Science, sua aceitação foi avaliada por meio de um grupo focal e sua viabilidade por meio de um estudo de caso em um ECOS real. Os resultados indicam uma aceitação positiva e a necessidade de suporte ferramental para sua aplicação prática. O método SECO-RCI contribui para a compreensão dos ECOS e se alinha aos pilares dos sistemas de informação: pessoas (multidão), processos (gerência de mudanças de requisitos) e tecnologia (ECOS).
Um estudo meta-científico da ética através das redes e da cultura acadêmica-científica computacional brasileira
Esta pesquisa investiga a ética, computacional e em pesquisa, no contexto acadêmico-científico computacional brasileiro, destacando a crescente relevância de questões éticas e morais diante do avanço tecnológico. O trabalho se divide em duas partes, uma de revisão sistemática e outra de interação com especialistas, por questionário e entrevistas. Há um cenário de escassez e deficiência de ética, embora a importância da ética seja reconhecida. Propus ações para fomentar o avanço ético ou moral, como maior envolvimento da SBC, elaboração de materiais instrucionais e integração com CEPs. A ignorância e a falta de instrução são os principais obstáculos.
Um Modelo de Participação para Planejamento Urbano em Cidades de Pequeno e Médio Porte
A expansão das tecnologias digitais, como a internet e redes sociais, ampliou as oportunidades de participação cidadã, mas sua integração aos processos participativos ainda enfrenta desafios. Para superar essas barreiras, esta pesquisa, fundamentada na Design Science Research, propõe um modelo para apoiar a formulação de estratégias de engajamento em planos de desenvolvimento urbano de cidades de pequeno e médio porte. Desenvolvido e refinado ao longo de três ciclos iterativos, o modelo foi avaliado por meio de análise qualitativa e aplicação em casos reais. Os resultados demonstram sua replicabilidade e adaptabilidade a diferentes contextos urbanos, oferecendo subsídios para aprimorar políticas públicas.
Sociotechnical Vision of Education in Information Systems: Equity and Self-Directed Learning from the Global South
Information System Education (ISE) concerns the reflection of equitable variables like gender, race/ethnicity, socioeconomic status and culture. However, addressing how to balance different sources of inequities is still an open challenge. Active learning and Self-Directed Learning (SDL) have the potential to create a more equitable educational environment, promoting more autonomy and crucial soft skills for students in our complex society. Understanding better how SDL effectively occurs in ISE students can also contribute to comprehending the potential of active learning in terms of capabilities approach (CA), a solid equity theory. Thus, this doctoral research investigated how ISE students conduct their SDL in developing countries from the CA lens. The results are structured over the perceptions of two ISE Brazilian undergraduates about their SDL trajectories, being each one from the lowest and highest socioeconomic status of their class, respectively. Interviews and other data sources helped to better situate the findings. The doctoral contributions were in (i) the use of CA as an equity theoretical framework in computing research, and computing education (including ISE), (ii) the proposition of a new concept called SDL capabilities, and (iii) a pragmatic instantiation of equity discussions in ISE (beyond other scientific contributions to Computing and Education in a general way).
Uma Abordagem Baseada em Cenários para Extração de Requisitos de Tolerância a Falhas de Sistemas-de-Sistemas a partir de Processos-de-Processos de Negócios
Falhas podem ocorrer durante a interoperabilidade de Sistemas-de-Sistemas (SoS) afetando o seu funcionamento e confiabilidade. Este trabalho define uma abordagem baseada em cenários na notação BPMN (Business Process Model and Notation) para extrair, de maneira sistemática e automática, requisitos de tolerância a falhas de SoS durante a interoperabilidade entre os seus sistemas constituintes, a partir de informação útil de Processos-de-Processos de Negócio (PoP) de alianças de organizações. Com isso, é possível alcançar alinhamento entre os níveis técnico e de negócio, podendo favorecer a competitividade e lucratividade de alianças de organizações.
A Conceptual Model for Describing and Classifying Interoperability Types - Extended Abstract – CTDGSI 2025
Interoperability is critical to modern information systems, enabling collaboration and data exchange across different software and domains. This master’s thesis reviews 37 secondary studies (2012–2023), identifying 36 types of interoperability, 117 definitions, 13 models, and six frameworks, highlighting a shift from technical to socio-technical issues. To address challenges related to this requirement fulliment, a conceptual model with two diagrams was proposed and evaluated, achieving 87.9% acceptance for the classification diagram and 78.8% for the description diagram. The research aims to improve the understanding of interoperability requirements and contribute to the challenges of the GrandSI-BR 2016–2026 roadmap.
A self-adaptive IoT architecture to support computational resource allocation in an e-health environment Extended Abstract – CTDSI/2025
Intelligent environments are complex interaction spaces between people, sensors, devices, and systems. Software Engineering must tackle the intrinsic characteristics of devices and sensors and complex interactions in intelligent environments to consolidate development practices. This work aims to present a self-adaptive IoT architecture in an intelligent environment and evaluate an information system developed based on the architecture. The proposal concerns how the architecture modules work to develop new information systems. The work was developed through a real-world case study in an intelligent e-health environment. The results showed how a self-adaptive architecture using artificial intelligence can support the development of an information system to manage intelligent e-health spaces.
CarbOnto: Data Integration Towards Net Zero - Extended Abstract – CTDGSI 2025
Este trabalho apresenta uma arquitetura, chamada CarboFarm, que engloba uma ontologia, para integração sintática e semântica de bancos de dados heterogêneos relacionados a dados agrícolas. Com a ontologia, pretendemos contribuir para a padronização e interpretação de conceitos do domínio, adicionando informações semânticas para suporte à geração de inventários de GEE (Gases de Efeito Estufa) em fazendas. Um componente de Inteligência Artificial (IA) processa os dados integrados para derivar informações de GEE. Os inventários podem identificar desequilíbrios entre emissões e estoques de gases, auxiliando na busca de soluções para neutralizar as emissões. Realizamos um estudo de caso, mostrando que o uso da CarboFarm pode dar suporte ao balanceamento dos gases.
Ambidestria em TI nas Instituições Públicas Federais Brasileiras
Empresas têm adotado jornadas de Transformação Digital (TD) para permanecerem competitivas na dinâmica atual do mercado. A ambidestria e a Governança de TI podem auxiliá-las, mas não há estudos abordando a situação no cenário público brasileiro, que conta com aspectos culturais específicos e forte ambiente político. Este estudo investiga a situação da Governança de TI, Ambidestria em TI e TD nas Instituições Públicas Federais Brasileiras e propõe um framework que combina arquétipos de Ambidestria em TI com mecanismos de Governança de TI; e um instrumento para escolha do melhor modelo. O resultado também auxilia a organizar o conhecimento sobre Governança de TI e Ambidestria em TI, bem como as organizações a executar iniciativas de TD.
Evaluating how different balancing data techniques impact on prediction of premature birth - Extended Abstract – CTDGSI 2025
Este artigo não possui um resumo.
Data Privacy in Educational Contexts: Analyzing Perceptions, Practices and Challenges in Personal Data Protection - Extended Abstract CTDGSI 2025
This extended abstract presents a study on personal data privacy in educational contexts. Combining a survey and a systematic literature review, it analyzes perceptions, practices, and challenges in protecting student and teacher data. The findings reveal significant gaps in the privacy Brazilian law LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais) knowledge, inadequate training, and insufficient data security measures across institutions. In addition, discrepancies in data handling practices between professors and students are highlighted, emphasizing the need for clearer policies and improved transparency. Finally, the research contributes suggestions for future work aimed at enhancing regulatory compliance and fostering a culture of privacy in education.
Overcoming Obstacles: Challenges of Gender Inequality in Undergraduate ICT Programs Extended Abstract – CTDGSI 2025
Gender inequality in Information and Communication Technology (ICT) programs is a persistent issue, particularly in Brazil, where women represent less than 18% of ICT students. This study explores the perceptions of 402 women enrolled in ICT undergraduate programs across 18 Brazilian states. Using a mixed-method approach, we identify key challenges such as discriminatory practices, gender stereotypes, and lack of representation, which undermine women’s confidence and participation. Findings reveal that women face interruptions, isolation, and mistrust in academic settings, often leading to course discontinuation. Strategies to improve women’s confidence and retention include increasing representation, fostering supportive environments, and raising awareness about gender biases.
Avalia: Ferramenta Baseada Em Inteligência Artificial E Dados Do Enade Para Análise Curricular Do Curso De Sistemas De Informação Da Faculdade Metodista Granbery
O estudo apresenta a ferramenta “Avalia”, que utiliza um Large Language Model (LLM) para analisar dados do ENADE do curso de Sistemas de Informação da Faculdade Metodista Granbery. A ferramenta correlaciona questões do exame, disciplinas e resultados dos alunos para identificar lacunas de conhecimento e subsidiar revisões curriculares. Foram processados dados do ENADE 2021 por meio de uma abordagem híbrida que combina similaridade de cosseno e LLM, com geração de relatórios e um chatbot interativo para consultas em linguagem natural. Os resultados atingiram 90,9% de acurácia, evidenciando a viabilidade dos LLMs na análise educacional. Esses achados incentivam a ampliação do uso de ferramentas baseadas em LLM em ambientes acadêmicos e a expansão para outros cursos.
Prediction of Gain or Loss of Function in Missense Variants
Variantes missense alteram um único aminoácido em proteínas e podem causar perda de função (LOF) ou ganho de função (GOF). A classificação precisa desses efeitos é fundamental para compreender doenças genéticas e adaptar abordagens da medicina de precisão. Propõe-se então o Gain and Loss of Function Dataset (GLOF), o primeiro conjunto de dados contendo variantes LOF, GOF e Neutras anotado por especialistas, curado junto a um dos maiores laboratórios de diagnóstico genético da América Latina. Utilizando embeddings do modelo ESM-1v, nosso modelo Random Forest obtém resultados do estado da arte sem necessidade de engenharia complexa de atributos ou alinhamento de sequências. Espera-se que o conjunto de dados GLOF estimule mais pesquisas sobre a previsão de LOF/GOF em genômica personalizada.
Automação de Processos de Negócios no Setor Cultural: Uma Experiência do Programa Cientista Chefe da Cultura
Este estudo apresenta a ferramenta Mirante Digital, desenvolvida no âmbito do programa Cientista Chefe da Cultura, com o objetivo de automatizar os processos administrativos e operacionais do Instituto Mirante. A ferramenta busca otimizar a gestão cultural, integrando o Instituto com a Secretaria da Cultura do Estado do Ceará. Com uma abordagem iterativa e incremental, o projeto utiliza tecnologias modernas e metodologias ágeis para criar soluções digitais que melhoram a eficiência e a transparência nas operações do Instituto.
Avaliação Automática da Qualidade das Respostas para Reclamações no Setor de Telefonia no Brasil
As plataformas de reclamações no Brasil influenciam como consumidores observam opiniões para tomarem suas decisões de compra, especialmente no setor de telecomunicações, onde as respostas das empresas podem atrair ou afastar clientes. Muitas dessas enfrentam dificuldades em oferecer respostas eficazes, perdendo vantagens competitivas. Este artigo propõe um modelo de IA para classificar a satisfação dos clientes com base nas respostas às reclamações. Foram utilizados métodos de representação textual, como TF-IDF, BoW e BERT, e aprendizado de máquina com ajustes de hiperparâmetros para otimizar o desempenho dos modelos treinados. Os resultados mostraram que remover a classe neutra das avaliações e ajustar o BERT aumentaram a precisão, destacando sua importância na análise de opiniões e no aprimoramento do atendimento ao cliente, com a implementação de uma API para uso comercial.
Transforming Public Administration: AI-Driven Tools for Summarizing Corruption Cases in Federal Education
The fight against corruption in public institutions, particularly in universities and federal institutes, requires efficient tools for auditing and monitoring administrative processes. This paper presents a tool designed to analyze corruption cases by identifying key elements within these processes, such as classification, damage, and motivation, while observing recurring patterns. The tool leverages Natural Language Processing (NLP) techniques and Large Language Models (LLMs) to automate the extraction and analysis of relevant information. The results demonstrate that the solution can significantly reduce the time required for audits while enhancing accuracy in detecting irregularities.
Preservação da memória com acessibilidade digital: um plugin para descrição de imagens com IA generativa
Este artigo descreve o desenvolvimento de um plugin que utiliza Inteligéncia Artificial (IA) generativa para melhorar a acessibilidade em sistemas de catalogação de acervos históricos, especialmente para usuários com deficiência visual. Desenvolvido com instruções genéricas e um modelo gratuito da Google, o plugin foi testado por usuários habituais, atingindo alta satisfação (91.36 no System Usability Scale). O plugin foi aprimorado com o feedback dos usuários e continua em evolução, planejando-se ajustes nas instruções e testes com especialistas em audiodescrição e pessoas com deficiência visual.
Plataforma Digital Inteligente para Integração de P&D em Projetos Colaborativos entre Industria, Academia e Governo
As colaborações entre a indústria, o governo e a academia têm sido cada vez mais fundamentais para impulsionar transformações digitais, tanto no desenvolvimento de produtos de software quanto na pesquisa e inovação de novas tecnologias aplicadas. O objetivo desta iniciativa é fortalecer essas parcerias e promover a integração desses setores por meio da inteligência artificial, utilizando tecnologias como Large Language Models (LLM) e aprendizado de máquina. Atualmente, dispomos de duas versões do MVP da plataforma proposta, que busca oferecer funcionalidades voltadas para diferentes públicos, como Empresas, Pesquisadores e ICTs.
Colhe aí: Aplicação para Sistema de controle de irrigação e Monitoramento do Solo
Estima-se que 70% de toda a água utilizada na agricultura é desperdiçada devido à falta de controle sobre sua quantidade de uso. Nesse cenário, a agricultura inteligente busca auxiliar os agricultores na avaliação das condições de produção. O presente trabalho tem como objetivo apresentar o Colhe aíum sistema de auxílio de irrigação para agricultores a partir de uma aplicação e um sistema embarcado para a gestão do solo e seus recursos.
Instrumento de Avaliação de Governança de Tecnologia de Informação em Orgãos Públicos
A governança de Tecnologia da Informação (TI) desempenha um papel crucial na atual era digital, onde a dependência de sistemas e dados é ubíqua. Ela refere-se ao conjunto de práticas e políticas que garantem que os recursos de TI estejam alinhados aos objetivos estratégicos da organização, otimizando processos, mitigando riscos e impulsionando a inovação. Este trabalho apresenta uma proposta de desenvolvimento de um instrumento de avaliação para a governança de TI. Este instrumento não só alinha os processos de TI com as necessidades estratégicas das organizações públicas, mas também facilita a conformidade regulatória e a eficiência operacional. Os resultados sugerem que a adoção do COBIT 2019 pode significativamente aprimorar as práticas de governança de TI, promovendo uma maior transparência, responsabilidade e inovação no setor público.
Ecograd: Uma ferramenta analítica para a gestão fundamentada em evidências nas IFES brasileiras
Nosso levantamento com 65 IFES brasileiras revelou que 73,8% não possuem uma estratégia clara para o uso de dados na gestão da graduação e 66,2% carecem de uma plataforma adequada para visualização de indicadores. Para enfrentar esses desafios, foi desenvolvido o Ecograd1, um sistema analítico que integra diferentes conjuntos de dados e fornece informações organizadas, de forma ágil, para os gestores acadêmicos. Utilizando dados abertos, a plataforma é composta por 27 painéis sobre ocupação, evasão, formação, indicadores de qualidade, empregabilidade etc., permitindo benchmarking, comparação de indicadores entre instituições e identificação de melhores práticas na gestão da graduação. Atualmente, a plataforma vem sendo utilizada regularmente por 54 IFES.
Design Ético na Educação Básica – Adequando Sistemas de Informação às Necessidades de Crianças e Adolescentes
O avanço das Big Techs na educação promove um cenário de plataformização, com práticas de vigilância e extração de dados. Este estudo, uma parceria da UFRPE com o Instituto Alana, propõe um guia de design ético para a softwares na educação. A metodologia adotada envolveu fases de análise de literatura cinza, categorização de práticas e refinamento conjunto com especialistas. Como resultado, houve a definição de 78 práticas organizadas em 10 categorias, como governança, proteção de dados e inteligência artificial. Esta pesquisa busca fortalecer a proteção infantil e promover soluções educacionais responsáveis no mercado de tecnologia.
Towards Sustainable Fishing: Enhancing Data Management in the Araguaia-Tocantins Basin with AI Technologies
The Araguaia-Tocantins basin, essential for riverine communities due to its importance in artisanal fishing, faces a substantial lack of information, preventing the formulation of effective policies. Although the Fishery Statistics System (SIEPE) exists as a traditional information system, the proposed integration with Artificial Intelligence (AI) platforms allows the formulation of natural language queries that are converted into Structured Query Language (SQL) commands, thereby increasing the accessibility of the available data. This innovation has the potential to improve the management of artisanal fishing and create new business opportunities, focusing on sustainability and the preservation of natural resources.
Big Data no Setor Cultural: Uma Abordagem Inicial para a Gestão Pública no Ceará
Este trabalho apresenta uma iniciativa para a aplicação de Big Data na gestão cultural do Ceará. A solução proposta busca integrar e analisar dados de diversas fontes públicas para apoiar a formulação de políticas culturais. O projeto já realizou um levantamento do estado da arte e implementou um pipeline de coleta e processamento de dados, estruturado em camadas. Os resultados preliminares incluem análises exploratórias e o desenvolvimento de um dashboard interativo para visualização dinâmica.
Climate Dataset Analyzer: Ferramenta para Extrair, Processar e Comparar Dados de Modelos e Estações Climáticas
A proliferação e a nova geração de modelos climáticos ampliam significativamente as possibilidades de análise dos impactos das mudanças climáticas, tanto para os setores público quanto privado, em escalas regional e local. Contudo, dada a grande quantidade de modelos disponíveis, cada um com seus vieses, a seleção do modelo mais adequado para referência em uma pesquisa ou iniciativa torna-se uma questão desafiadora. Nesse contexto, a ferramenta desenvolvida CDA (Climate Dataset Analyzer) se apresenta como uma solução inovadora, uma vez que facilitará a escolha do modelo mais apropriado ao integrar algoritmos capazes de comparar dados coletados localmente com aqueles derivados de modelagens climáticas.
SIAC: Sistema de Apoio ao Calouro com Integração ao Chatbot MICA (Módulo Interativo de Conteúdos Acadêmicos)
O primeiro contato do calouro com a universidade apresenta desafios que podem impactar seu desempenho acadêmico e até mesmo levar à evasão. Diante disso, este trabalho propõe desenvolver uma plataforma web de apoio ao calouro, integrada a um chatbot, para auxiliar estudantes ingressantes em suas dúvidas sobre o curso e a universidade. A plataforma centralizará informações essenciais, orientará o aluno sobre conteúdos e disponibilizará recursos de aprendizagem ao longo do curso. O chatbot é uma ferramenta importante para responder dúvidas e será alimentado com informações dos coordenadores dos cursos. Espera-se que essa abordagem contribua para a adaptação dos calouros, reduzindo dificuldades iniciais e fortalecendo o vínculo entre os estudantes e a instituição, promovendo maior sucesso acadêmico e menor evasão.
Governança Descentralizada em Ecossistemas de Inovação Social para Mitigação das Emissões de Gases de Efeito Estufa
O aquecimento global é o maior desafio da humanidade e a ciência da computação tem papel central na escalabilidade de soluções de impacto social. Organizações autônomas descentralizadas (do inglês, decentralized autonomous organization or DAO) se refere a um tema emergente que vem ganhando destaque devido ao crescimento de iniciativas colaborativas. Este trabalho propõe a investigação de governança descentralizada em ecossistemas de inovação social, com objetivo de acelerar a mitigação das emissões de gases de efeito estufa por meio da participação social. Potenciais modelos como artefatos resultantes podem estabelecer diretrizes e expressar relacionamentos entre os envolvidos para orquestrar diferentes interações por meio das DAO.
Sistemas de Reconhecimento Facial para Diversidade no Contexto Brasileiro
Sistemas de reconhecimento facial são amplamente adotados, impactando segurança, transporte e serviços. No Brasil, há desafios como viés algorítmico e falta de regulamentação. Esta pesquisa adota uma abordagem ad hoc para analisar a literatura sobre reconhecimento facial e diversidade, permitindo uma investigação flexível e exploratória do tema. Os resultados destacam lacunas na regulamentação e na representatividade dos dados, sugerindo como trabalho futuro uma Revisão Sistemática da Literatura com análise temática para aprofundar a compreensão dos impactos sociais e éticos dessa tecnologia. Essa pesquisa é uma instância do tema emergente: Diversidade, equidade e inclusão.
Generative AI’s Disruption on Intellectual Property Landscape in Brazil: A Sociotechnical and McLuhan tetrad Analysis
Generative AI (GenAI) introduces transformative challenges and opportunities to Intellectual Property (IP) processes in countries like Brazil, where existing laws, such as Copyright and IP Laws, do not explicitly account for AI-generated nuances. This paper explores the emerging idea behind GenAI’s impact and disruptive potential on the current Brazilian IP landscape. Using a qualitative approach, we apply McLuhan’s tetrad analysis, informed by Sociotechnical Theory, to identify potential enhancements, obsolescence, retrievals, and reversals that GenAI can bring to IP management in Brazil. Our contributions include advancing the understanding of the influence of GenAI on IP and offering preliminary insights for stakeholders to address emerging challenges and optimize opportunities in Brazil’s evolving IP scenario.
Integração, Desenvolvimento e Ensino de Inteligência Artificial na Segurança Pública (IDEIA-SP)
Este artigo tem o foco de apresentar um modelo integrado para a capacitação e implementação de Inteligência Artificial (IA) na Segurança Pública. A iniciativa, denominada IDEIA-SP (Integração, Desenvolvimento e Ensino de Inteligência Artificial na Segurança Pública), engloba três pilares: integração de iniciativas de IA por meio de uma infraestrutura padronizada; desenvolvimento de sistemas, parcerias e produção científica conjunta; e ensino de conhecimentos práticos sobre IA. O IDEIA-SP tem como expectativa contribuir para a melhoria da análise de dados operacionais e administrativos, redução de tempo na resolução de incidentes e otimização dos processos.
NN-DataHub: Base de Dados para Monitoramento Neurológico e Correlação Multimodal em Neonatologia
O presente trabalho propõe o desenvolvimento de uma base de dados estruturada para o armazenamento e análise de dados biomédicos de recém-nascidos em unidades de terapia intensiva neonatais (UTIN), com ênfase em sinais neurofisiológicos como a eletroencefalografia (EEG) e espectroscopia do infravermelho próximo (NIRS). Junto ao EEG/NIRS, a base de dados será projetada para integrar outros parâmetros fisiológicos como frequências cardíaca e respiratória, oximetria periférica e comportamento motor e reflexos além de dados clínicos/laboratoriais, permitindo a correlação entre diferentes variáveis e a identificação precoce de lesões neurológicas neonatais. O sistema proposto é direcionado ao uso clínico, mas poderá ser uma ferramenta importante na pesquisa, promovendo uma abordagem mais integrada e preditiva para o monitoramento neonatal.
Política Pública Baseada em Dados: o Caso do Sistema Nacional de Informações sobre Irrigação
Este artigo aborda a criação do Sistema Nacional de Informações sobre Irrigação (SisNIR), resultado de parceria entre o Ministério da Integração e do Desenvolvimento Regional (MIDR) e a Universidade Federal de Lavras (UFLA), com o objetivo de subsidiar o planejamento e as ações da Política Nacional de Irrigação. O método consistiu na realização de jornadas de inovação, estruturação de dados, projeto e desenvolvimento de componentes de software para o SisNIR. Entre os principais resultados, destaca-se a modelagem de um novo indicador para análise de infraestrutura para irrigação no território brasileiro, seguindo uma estratégia de análise multicritério.
Proposta de Framework de Intervenção Gamificada para o Combate à Procrastinação
A procrastinação é um comportamento persistente e prejudicial que impacta negativamente diversos aspectos da vida pessoal, acadêmica e profissional. Devido à sua complexidade, superar esse hábito representa um grande desafio. Tecnologias digitais, especialmente sistemas de informação e aplicativos persuasivos com elementos de gamificação, têm se mostrado alternativas promissoras para auxiliar no combate à procrastinação. Esta pesquisa propõe um framework para o desenvolvimento de sistemas de informação gamificados voltados à autorregulação e ao aumento da produtividade. O objetivo é fornecer uma estrutura de apoio para desenvolvedores, facilitando a criação de soluções eficazes e alinhadas às necessidades e expectativas dos usuários. Espera-se que esse framework contribua para a disseminação de intervenções tecnológicas mais acessíveis e motivadoras, promovendo mudanças comportamentais sustentáveis.
Estruturação da documentação de software em uma equipe de desenvolvimento low-code
Este artigo apresenta os resultados emergentes de um estudo focado na estruturação da documentação de software em equipes de desenvolvimento low-code, utilizando a Microsoft Power Platform como estudo de caso. A pesquisa aborda a problemática da falta de processos estruturados de documentação em ambientes de desenvolvimento de baixo-código, destacando os impactos negativos na colaboração, manutenção e escalabilidade das soluções. O trabalho propõe uma abordagem centralizada e automatizada para a documentação, utilizando ferramentas como SharePoint, Power Apps e Power Automate. Os resultados demonstram melhorias significativas na eficiência, rastreabilidade e integração de novos membros na equipe, alinhando-se às tendências contemporâneas de documentação automatizada e colaborativa. O estudo contribui para a área de Gestão de Processos e Sistemas de Informação Organizacionais, oferecendo um modelo replicável para outras plataformas low-code.
Um mapeamento sistemático sobre gestão interorganizacional e colaboração no contexto de TI
Contexto: É sabido que as organizações estabelecem parcerias e colaboram entre si de diferentes maneiras para manterem-se competitivas. Porém, os últimos anos foram bem desafiadores devido ao período de confinamento durante a pandemia de COVID-19. Problema: O estudo busca identificar o que vem sendo discutido e desenvolvido no contexto da gestão de relacionamentos interorganizacionais nos últimos anos. Motivação: Esta pesquisa traz um panorama referente aos projetos de pesquisas realizados e quais os trabalhos ainda necessitam ser desenvolvidos na área. Solução: Foi realizado um mapeamento sistemático com intuito de revisitar a área de gestão de relacionamentos interorganizacionais e como tais organizações colaboram no contexto de TIC a partir da reexecução do mapeamento sistemático realizado em trabalhos anteriores. Resultados: Durante a coleta dos dados foram encontrados 132 resultados inicialmente, dos quais 14 publicações serviram como base para as conclusões obtidas.
hansen.app: Simplified Neurological Assessment Form Application for Data Collection to Support Hansen’s disease Treatment
This study addresses the challenge of improving Hansen’s disease understating and monitoring in Brazil’s public healthcare system (SUS) through the development of a digital record system rooted in Soft Systems Methodology (SSM). The proposed solution, the hansen.app, integrates participatory cycles with real stakeholders to adapt and digitize the Simplified Neurological Assessment (from Portuguese ANS) form, ensuring data fidelity and enhanced usability for healthcare professionals and patients. Hence, data modeling and the prototype aim to reduce the complexity of Hansen’s disease care and monitoring by delivering more essential data to improve the knowledge capacity of the healthcare system.
Análise do Uso de IA Generativa na Criação de Narrativas Gamificadas para o Ensino de Engenharia de Software
Este estudo investiga o uso de Inteligência Artificial (IA) generativa como suporte para professores de Engenharia de Software instanciarem gamificação narrativa em seus planos de aula. Adotando uma abordagem de pesquisa-ação com métodos qualitativos e quantitativos, a pesquisa explora o potencial do ChatGPT para personalizar o ensino e otimizar o planejamento de atividades gamificadas. Os resultados mostram que a IA contribui significativamente para a criação de narrativas envolventes, reduzindo o tempo e o esforço docente, mas ainda exige intervenção humana para ajustes pedagógicos.
Proposing a Tool to Monitor Smart Contract Execution in Integration Processes
Smart cities take advantage of digital services to enhance citizens’ experiences. Integration processes facilitate interactions between these services, providing or improving functionalities. The integration can operate under specific restrictions, which can be represented through smart contracts deployed in a blockchain. Monitoring systems track interactions between integration processes and digital services by recording events from communication ports. In this paper, we argue that current monitoring tools lack the ability to observe these ports or invoke smart contracts. We propose a monitoring system to track integration processes, capture port-reported events, and invoke smart contracts on a blockchain platform.
Integração estratégica da inteligência artificial generativa na ideação de artefatos de design: proposta de um framework estruturado
Este artigo propõe um framework estruturado para integrar estrategicamente a Inteligência Artificial Generativa (IAG) ao processo de ideação em design, visando otimizar a criação de artefatos visuais e preservar a autonomia criativa dos profissionais. Baseado na metodologia Design Science Research (DSR), o framework foi validado por meio de um quasi-experimento controlado. Os resultados quantitativos apontaram uma redução média de 40% no tempo dedicado à ideação e um aumento significativo de 60% na diversidade estilística das soluções produzidas. A análise qualitativa confirmou a boa aceitação do framework pelos participantes, enfatizando sua flexibilidade e facilidade de personalização. Contudo, surgiram desafios relacionados à necessidade inicial de treinamento dos usuários e à preocupação com a originalidade e implicações éticas das gerações produzidas pela IA.
A aplicação da prática técnica de Gerenciamento de Infraestrutura do ITIL 4 em um modelo customizado para Administração Pública Municipal
Este trabalho propõe um modelo de processo customizado baseado na prática técnica de Gerenciamento de Infraestrutura e Plataforma do ITIL 4 para implantação em um município de médio porte. Para a construção do modelo, foi utilizada a abordagem Design Science Research (DSR), seguindo suas etapas metodológicas. A demonstração do modelo foi realizada por meio de uma pesquisa quantitativa com profissionais experientes em TIC. Antes da futura implantação, o nível atual de maturidade do município estudado foi avaliado através de um questionário diagnóstico. O objetivo do modelo é melhorar a qualidade e eficiência da gestão da infraestrutura de TIC, promovendo melhorias contínuas e maior entrega de valor público
Identificando Divergências Jurisprudenciais com Técnicas de Inteligência Artificial para Apoio de Sistemas de Informação Judiciais
Este trabalho investiga a aplicação de técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para apontar divergências jurisprudenciais, contribuindo para a segurança jurídica. A metodologia adotada envolve a extração de 3.163 acórdãos do Tribunal de Justiça de Minas Gerais, o pré-processamento dos textos, a geração de embeddings por meio da técnica Word2Vec e a utilização do algoritmo K-Means para agrupar decisões com base em suas semelhanças e divergências semânticas. São apresentados exemplos de decisões discrepantes, demonstrando o potencial da proposta na promoção da uniformização jurisprudencial. Os resultados podem apoiar o desenvolvimento de sistemas de informação que apoiem a interpretação do direito e promovam segurança jurídica através da previsibilidade das decisões para uma sociedade mais justa, com maior equidade, inclusão e diversidade.
JASI: Um Guia Educacional para Apoiar a Jornada de Alunas de um Curso de Sistemas de Informação
Este artigo apresenta o processo de desenvolvimento e avaliação do Guia JASI (Jornada da Aluna de Sistemas de Informação), uma ferramenta educacional web para apoiar alunas do curso de Sistemas de Informação. O guia disponibiliza informações sobre a grade curricular do curso, laboratórios de pesquisa e materiais de estudo, organizados em um formato mais atrativo. A pesquisa seguiu uma abordagem quali-quanti, na qual foram realizadas entrevistas semiestruturadas com dez alunas, para identificar os desafios acadêmicos enfrentados. Em seguida, a avaliação de usabilidade foi efetuada por meio do questionário System Usability Scale (SUS), que permitiu analisar o potencial da ferramenta para promover a inclusão e a diversidade no ambiente acadêmico.
Operationalizing sustainable transparency in software ecosystems portals
Transparency is a key element in software ecosystems (SECO) and promotes trust, collaboration, and accountability. However, current transparency measures focus mainly on technical aspects, such as code openness or Application Programming Interface (API) accessibility, while focusing less on social, organizational, and economic characteristics. This paper introduces a Key Performance Indicator (KPI) framework to operationalize sustainable transparency in SECO portals. Our mixed method begins with a longitudinal review of previous research and proceeds to define KPI aligned with measurable goals. Expert evaluations will be conducted, through structured interviews, to assess the feasibility of the proposed KPI. In addition, a feasibility study in a representative SECO setting will explore how this framework can strengthen existing transparency efforts and inform continuous improvements in ecosystem management. The goal of this research is to contribute to the field of information systems by providing actionable data-driven insights that can enable SECO management teams to monitor and improve transparency across multiple characteristics and thus support the long-term sustainability of digital platforms.
Diretrizes para a Extração Sistemática de Requisitos de Tolerância a Falhas de Sistemas-de-Sistemas a partir de Processos-de-Processos de Negócios
Este artigo apresenta um conjunto de diretrizes para a extração e especificação sistemática de requisitos de tolerância a falhas em Sistemas-de-Sistemas (SoS), com base em modelos de Processos-de-Processos de Negócios (PoP) em BPMN. Os requisitos extraídos visam alcançar confiabilidade durante a interoperabilidade do SoS, que automatiza o PoP correspondente, e o alinhamento entre os níveis técnico e de negócio. As diretrizes foram avaliadas por meio de um estudo de caso. Os resultados apontam que as diretrizes apoiam a extração sistemática dos requisitos de tolerância a falhas a partir de informações relevantes do nível de negócio.
A Delphi Study on the Adaptation of SCRUM Practices to Remote Work
Este estudo explora como as práticas do Scrum foram ajustadas para o trabalho remoto e híbrido durante e após a pandemia de COVID-19, utilizando o método Delphi para coletar percepções de Scrum Masters. Os resultados preliminares destacam a comunicação como o principal desafio, levando a ajustes na estrutura das reuniões, nas práticas de compartilhamento de informações e nas ferramentas de colaboração. As equipes reestruturaram cerimônias, introduziram novas reuniões e implementaram mecanismos persistentes de compartilhamento de informações para melhorar o trabalho.
Intelligent Platform for Industry-Academia Collaboration in Research Project and Researcher Prospecting
One of the main factors influencing the adoption of new technologies in industry and government is the collaboration between Industry, Academia, and Government. Through Research and Development, it is possible to drive digital transformations and create new applied technologies. This paper proposes conducting Systematic Literature Reviews (SLR) and developing an intelligent platform that uses Natural Language Processing techniques and Large Language Models to enhance these collaborations. So far, we have completed two comprehensive SLR, developed two versions of a project prototype, and the goal is to enable information sharing and interconnection with institutions and researchers.
Automatização de Testes de Aplicativos Móveis com Aprendizado de Máquina por Reforço Utilizando Requisitos em Histórias de Usuário
Os sistemas de informação são acessados principalmente via aplicativos móveis. Garantir a qualidade deles é crucial, por isso, testes de software são essenciais. Porém, a criação e execução de testes manuais demandam grande esforço. Este estudo investiga a automação da geração de testes para aplicativos Android, combinando a ferramenta de aprendizado de máquina por reforço DRL-MOBTest com modelos de linguagem para interpretar e estruturar requisitos extraídos de histórias de usuário escritas em Gherkin. Nos experimentos realizados com 10 aplicativos, os resultados indicaram uma cobertura média de requisitos de 81,41%. Apesar dos bons resultados, a solução possui limitações em cenários com mais interações sequenciais. Estes achados contribuem para pesquisas em validação de aplicações usando inteligência artificial.
O Papel da Inteligência Artificial na Promoção da Paz, Justiça e Instituições Eficazes no Brasil: Oportunidades, Desafios e Riscos
A Inteligência Artificial (IA) desempenha um papel fundamental no avanço do desenvolvimento social, oferecendo oportunidades, mas também riscos significativos. Este estudo examina o duplo papel da IA no apoio ao ODS 16 — Paz, Justiça e Instituições Eficazes — com foco especial nas particularidades do cenário sociopolítico e tecnológico do Brasil. Por meio de revisão de literatura, a pesquisa busca destacar de que forma as aplicações de IA podem melhorar a eficiência, a transparência e a prevenção de crimes, ao mesmo tempo em que levantam desafios como vieses, erosão da privacidade e aumento das desigualdades.
A Conceptual Framework to Support Organizational Knowledge Transfer Evaluation
Evaluating Knowledge Transfer (KT) is critical for driving organizational learning, optimizing operational efficiency, and fostering innovation. However, knowledge on this topic remains unsystematized, existing solutions lack empirical validation, and standardized approaches are not widely adopted. This paper proposes an approach to support KT evaluation. To this end, a rapid review was conducted, and the Design Science Research Methodology was employed to model the approach. Given the impact of KT on organizational information flows and decision support systems, we present an overview of the systematization of knowledge on KT evaluation and the structure of its key processes and elements.
Implementação e Validação de um Sistema Protótipo para a Detecção de Discurso de Ódio Usando Inteligência Artificial
Este estudo propõe um sistema protótipo usando o modelo BERTimbau para detectar discurso de ódio em conversas de chat, especificamente adaptado as características linguísticas e contextuais do português brasileiro. Dessa forma, é analisado como os sistemas de moderação automatizados podem ser integrados em ambientes digitais para aprimorar interações sociais. Um sistema protótipo foi desenvolvido e avaliado usando uma abordagem quantitativa descritiva, alcançando métricas de desempenho satisfatórias na identificação de linguagem ofensiva e demonstrando tempos de resposta eficientes. O estudo destaca o potencial de modelos NLP para melhorar a moderação de conteúdo em português, oferecendo resultados adequados para a academia e o setor privado quer permitam fortalecer estratégias de segurança digital.
Automatic Information Extraction from Neurological Assessment Records for Leprosy Cases Using AI
Leprosy is a chronic infectious disease that continues to be present in more than 120 countries. In 2023, over 20,000 new cases were reported in Brazil, making it the second most endemic country in the world. The development of new information systems that utilize available clinical records is essential to support decision-making during the treatment of this highly stigmatizing disease. In this study, we present preliminary results demonstrating the feasibility of using YOLO for the automatic recognition of non-textual data from neurological assessments of patients undergoing treatment. Our approach achieved an accuracy of 97.5% in recognizing sensory assessment records used in the Brazilian healthcare system.
Práticas de Gestão de Dívida Técnica no Desenvolvimento Ágil: resultados de um projeto de iniciação científica
A natureza iterativa e incremental dos métodos ágeis pode criar um ambiente propício para o acúmulo de Dívida Técnica (DT). Perante esses desafios, destaca-se a importância de pesquisas acadêmicas na resolução desses problemas, impulsionando melhorias na qualidade do software. Este estudo visa aprimorar o gerenciamento de DT nos métodos ágeis, para isso, um briefing de evidências obtidas por meio de um survey desenvolvido em um projeto de iniciação científica foi construído. Dentre os resultados, identificamos a pressão de cronograma como causa para ocorrência de DT.
Fortalecendo a Privacidade na Autenticação em Redes Virtuais Privadas: Uma Proposta de Pesquisa explorando Blockchain e Prova de Conhecimento Zero
Com o avanço dos Sistemas de Informação, a privacidade de dados tornou-se uma preocupação central. As Redes Virtuais Privadas (em inglês, Virtual Private Networks ou VPNs), embora amplamente utilizadas, apresentam vulnerabilidades relacionadas à autenticação tradicional (usuário e senha) e ao uso de meios de pagamento rastreáveis, como cartões de crédito. Esta pesquisa em andamento propõe uma arquitetura de autenticação anônima para VPNs baseada em blockchain e Prova de Conhecimento Zero (ZKP), que permite validar a identidade do usuário sem expô-la, enquanto pagamentos com criptomoedas eliminam dados identificáveis. A solução busca oferecer maior segurança, privacidade e anonimato, sendo relevante, por exemplo, para cidadãos em contextos de vigilância e censura.
Uma Abordagem Baseada em Modelos SSN para Análise da Saúde e Qualidade de Ecossistemas de Software
Este trabalho propõe uma abordagem baseada em modelos Software Supply Network (SSN) para a análise da saúde e qualidade de Ecossistemas de Software (ECOS). A proposta busca preencher lacunas na literatura, fornecendo um processo estruturado que abrange desde a identificação da necessidade de análise até a compilação de resultados. A abordagem inclui a modelagem SSN, definição de indicadores de qualidade e aplicação de análises estatísticas e qualitativas. Como um estudo emergente, espera-se que os resultados contribuam para o desenvolvimento de métodos eficazes para avaliar e aprimorar a sustentabilidade e resiliência de ECOS.
Jogando pela Inclusão: Gamificação como Ferramenta para Ensinar os ODS a Crianças Autistas
O Transtorno do Espectro Autista é caracterizado por déficits persistentes na comunicação social e na interação, o que impõe desafios significativos ao processo de ensino e aprendizado. Nesse cenário, as Metodologias Ativas de Aprendizagem, como a gamificação, emergem como alternativas eficazes para promover a inclusão e o desenvolvimento de habilidades. Este estudo explora a gamificação, por meio de um jogo educativo, para ensinar os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável a crianças autistas. Aplicando a metodologia Design Thinking e o modelo do Diamante Duplo, a proposta do jogo é para crianças autistas, de 6 a 10 anos. Espera-se que a abordagem interativa aumente o engajamento e facilite o aprendizado das crianças.
DEAF: Uma Ferramenta para Consulta e Análise de Dados no SAMU
Este artigo apresenta o Data Extraction and Analysis Framework (DEAF), uma API desenvolvida para automatizar a extração e análise de dados no Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU). O sistema e-SUS SAMU apresenta limitações, como consultas manuais e inconsistências nos relatórios, dificultando a tomada de decisões. O DEAF soluciona essas questões com consultas dinâmicas, geração automatizada de relatórios e maior segurança. Este estudo descreve o funcionamento, implementação e benefícios da ferramenta, evidenciando seu impacto na eficiência operacional e transparência na gestão de dados do SAMU na cidade de Marabá-PA.
Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina para Avaliar Políticas de Privacidade em um Contexto de Desenvolvimento de Sistemas de Informação com Privacidade por design
A adoção da ”Privacidade por Design”tornou-se essencial no desenvolvimento de sistemas de informação devido à LGPD, exigindo a incorporação da privacidade desde as fases iniciais do desenvolvimento. No entanto, as políticas de privacidade costumam ser extensas e complexas, dificultando sua compreensão e aplicação prática, o que pode comprometer a conformidade legal. Para solucionar esse problema, este estudo propõe uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para avaliar e melhorar a transparência dessas políticas. A metodologia incluiu a análise de 23 políticas e a aplicação de diferentes algoritmos para avaliar sua clareza e adequação legal. O melhor algoritmo apresentou 81% de eficácia, enquanto a ferramenta desenvolvida atingiu 72,7% na avaliação das políticas em conformidade com ”Privacidade por Design”. Os resultados mostram que a ferramenta pode auxiliar desenvolvedores na implementação de requisitos de privacidade desde o início dos projetos. Assim, este estudo reforça o uso de aprendizado de máquina para integrar privacidade ao ciclo de vida do software.
Aprendizagem em Blocos para auxiliar a Rotina Diária de Crianças Autistas
O autismo, ou Transtorno do Espectro Autista (TEA), é um transtorno do desenvolvimento neurológico que prejudica a capacidade de expressar muitas emoções, pensamentos e sentimentos. Esta pesquisa visa desenvolver uma plataforma web interativa "Sequência Mágica" para crianças com TEA de 2 a 4 anos, a fim de apoiá-las na aprendizagem de sequências e rotinas diárias a partir de recursos visuais e interativos. Com base em uma análise qualitativa dos dados, bem como na observação do contexto educacional, espera-se que esta pesquisa ajude tanto educadores quanto famílias no uso de tecnologias acessíveis e adaptadas.
Integração e Visualização de Dados de Saúde Materna e Infantil: Uma Arquitetura Computacional para Análise e Suporte à Tomada de Decisão
O crescente volume de dados gerados por sistemas de informação em saúde exige novas abordagens para análise e visualização, especialmente no contexto da saúde pública. Este artigo propõe a criação de uma arquitetura computacional para integrar dados de três importantes Sistemas de Informação em Saúde (SIS) brasileiros: SIM (Sistema de Informação sobre Mortalidade), SINASC (Sistema de Informação sobre Nascidos Vivos) e SIH (Sistema de Informação Hospitalar). O objetivo principal é facilitar a análise e visualização dos dados de forma integrada, permitindo a extração de insights para apoiar a formulação de políticas públicas. Resultados parciais mostram a efetividade da proposta a partir da extração e integração das bases em uma base unificada, a qual permite recortes temporais, regionais e de variados contextos sociais.
FakeCheck: Explorando a Comunicabilidade de uma Ferramenta de Detecção de Fake News
A disseminação de fake news impacta a sociedade, e ferramentas de detecção têm sido desenvolvidas para mitigar seus efeitos. O FakeCheck é uma dessas soluções, mas sua interface precisa ser clara e intuitiva para garantir boa usabilidade e maior eficácia no combate à desinformação. Este estudo avalia a comunicabilidade da interface do FakeCheck sob a perspectiva da Engenharia Semiótica. Os resultados revelam barreiras na comunicação do designer, afetando a interação usuário-sistema, como a falta de clareza nas instruções e nos resultados da verificação. Com base nisso, são sugeridas melhorias para tornar a interface mais acessível e confiável.