MENU

Projetos de Pesquisa

 

Filtrar Limpar Filtros
Foto de perfil

Patricia Alejandra Behar

Ciências Humanas

Educação
E-mail Currículo
  • competências socioafetivas para a educação: um olhar a partir dos ambientes virtuais de aprendizagem
  • As mudanças impulsionadas pela Pandemia em nível educacional estabeleceram uma nova relação social e afetiva entre professores e alunos com o ensino e a aprendizagem em meio digital. À medida que essas transformações vêm acontecendo, exige-se um conjunto de competências socioafetivas (CSA) para apoiar as necessidades advindas do uso de ambientes virtuais de aprendizagem nas modalidades EaD e Híbrida. O objetivo deste estudo é investigar quais CSA podem ser identificadas nesses ambientes. Para isso, é preciso identificar os cenários socioafetivos evidenciados em um ambiente virtual de aprendizagem e, a partir deles, mapear as CSA dos estudantes. Desse modo, será possível (1) categorizar cada uma das CSA a partir do seus elementos: Conhecimentos, Habilidades e Atitudes, e (2) definir estratégias pedagógicas que podem ser recomendadas aos docentes para auxiliar na construção dessas competências. Acredita-se que a identificação das CSA e o apontamento de estratégias pedagógicas vinculadas a elas poderá apoiar a proposição de possíveis soluções no âmbito das políticas públicas educacionais. Essas soluções partem do enfrentamento de problemas advindos do impacto das tecnologias na educação e dos desafios inerentes às modalidades EaD e Híbrida quanto à evasão, desmotivação e desistência da aprendizagem. A pesquisa é caracterizada como teórico-prática a partir de estudo de casos múltiplos. Os sujeitos serão docentes e estudantes de diferentes níveis de ensino e contará com oito etapas de desenvolvimento: Etapa 1 - Conceituação e delineamento do referencial teórico; Etapa 2 – Identificação dos cenários socioafetivos no ambiente virtual de aprendizagem; Etapa 3 – Mapeamento das competências socioafetivas; Etapa 4 – Construção de estratégias pedagógicas; Etapa 5 – Implementação de recursos tecnológicos; Etapa 6 – Aplicação dos recursos tecnológicos para coleta de dados; Etapa 7 - análise e interpretação dos dados coletados; e Etapa 8 – Publicação dos resultados
  • Universidade Federal do Rio Grande do Sul - RS - Brasil
  • 15/12/2022-28/02/2026
Foto de perfil

Patrícia Araújo de Oliveira

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
E-mail Currículo
  • pythonisa: solução baseada em machine learning para predição de chegada e tempo espera de transporte coletivo via sistema cftv
  • O conceito de cidades inteligentes tem assumido centralidade estratégica no debate público, e a incorporação de Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) como ferramentas para auxiliar em propostas de soluções que visem melhorar a qualidade de vida da população vem ganhando destaque. Os problemas relacionados ao transporte público podem ser mitigados com a utilização de TICs para monitoramento de veículos e vias em tempo real. Algumas soluções para transporte público, principalmente para ônibus, vêm sendo propostas, porém, essas soluções possuem limitações relacionadas à dependência de obtenção das informações, seja por parte das empresas de transporte, seja por depender da utilização e obtenção de informações geradas pelos usuários. A utilização de um sistema CFTV aliado a técnicas de inteligência artificial poderá auxiliar na obtenção dessas informações necessárias tanto para os passageiros de transporte coletivo, quanto para a gestão municipal e o apoio à tomada de decisão, possibilitando a disponibilização de informações em tempo real, o armazenamento de dados referentes às rotas de ônibus, aos veículos, aos passageiros e aos pontos de parada, e a possibilidade oferecer predições aos usuários e aos gestores. O projeto Pythonisa visa desenvolver e disponibilizar uma solução baseada em Machine Learning para predição de chegada e tempo de espera por ônibus na cidade de Macapá, no estado do Amapá. O projeto utilizará o sistema de câmeras presente na cidade, como também analisará a necessidade de inclusão de câmeras de monitoramento em pontos estratégicos, para que seja possível oferecer informações sobre as rotas das frotas de ônibus da cidade. Como resultado, espera-se auxiliar tanto à gestão pública na tomada de decisões, quanto aos passageiros com informações disponibilizadas que poderão ser acessadas por smartphones e por dispositivos IoT que serão construídos a partir de lixo eletrônico e serão implantados nos pontos de ônibus.
  • Universidade Federal do Amapá - AP - Brasil
  • 07/12/2022-31/12/2025
Página 1905 de 2.508
2 Itens por página
Mostrando 3.809 - 3.810 de 5.016 resultados.