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Um modelo para acompanhamento ubíquo de grupos de aprendizes usando histórico dos contextosNóbrega, Arnóbio Ferreira da 30 March 2016 (has links)
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Previous issue date: 2016-03-30 / IFRR - Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Roraima / A cada dia cresce o número de alunos que procuram uma profissionalização com formação técnica, mas há um grande desafio enfrentado pelos dirigentes, reduzir os índices de evasão dos alunos nos cursos técnicos de nível médio. Neste contexto, em parceria, pedagogos e professores têm buscado instrumentos para coletar informações que contribuam para reduzir o índice de evasão escolar. Tal atividade, contudo é bastante trabalhosa para os professores. Consequentemente, esses instrumentos de diagnóstico não costumam alcançar os objetivos para os quais foram elaborados. Neste cenário, esta dissertação propõe a extensão de um modelo de recomendação ubíqua de conteúdo para grupos de aprendizes. O modelo permite o acompanhamento ubíquo de grupos de aprendizes fazendo um registro de histórico dos contextos, a partir de informações provenientes dos temas e tópicos do plano de ensino, dos perfis individuais e de grupos dos alunos, durante a entrada e a saída desses grupos no contexto onde estes se inserem. Nesse trabalho, o EduTrail foi modelado usando a metodologia Prometheus. Ainda neste trabalho, relata-se como os agentes foram implementados no modelo. Com base em um estudo de caso foi possível montar um cenário de teste para avaliação correspondente em aulas utilizando o modelo expandido EduTrail, seguindo os mesmos procedimentos de teste usados para avaliação do UbiGroup. Ao final do teste foi aplicado um questionário entre os participantes, cujos resultados da análise apontam a viabilidade do modelo, além de estimular o uso do EduTrail como instrumento para auxílio aos pedagogos, no acompanhamento ubíquo de grupos de aprendizes registrando histórico dos contextos para trabalhos futuros com o intuito de contribuir com a redução da evasão escolar proporcionando à diminuição das altas taxas de índices. / Each day, a growing number of students seek professional training along with technical education, but there is a major challenge faced by education managers: to reduce student dropout rates in technical courses in high school. In this context, educationalists in partnership with teachers have sought instruments to collect information, which helps to reduce the dropout rate. However, such action is a hardworking task for teachers. Consequently, these diagnostic tools do not often achieve the goals they were designed for. In this scenario, this work proposes the extension of a ubiquitous recommendation of model content for learners groups. The model allows a ubiquitous monitoring of learners groups through a historical record of contexts, coming out of information from the themes and topics of the syllabus, the individual profiles and student groups during the entry and exit of these groups in the context they belong to. In this work, the EduTrail was designed by using the Prometheus methodology. This work also reports how the agents were implemented in the model. Based on a case study, it was possible to set a test scenario to corresponding ratings in class by using the expanded model EduTrail, following the same test procedures used to evaluate the Ubigroup. In the end, a test questionnaire was applied among participants. The analyzed results show the feasibility of the model as well as stimulate the use of EduTrail as a practical tool to help educationalists in the ubiquitous monitoring of learners groups by registering historical contexts and for future work in order to contribute to the reduction of the dropout, collaborating to decrease the high rate indices.
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Um modelo para gerenciamento de históricos de contextos fisiológicosOliveira, George Almeida de 21 March 2016 (has links)
Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2016-07-14T12:32:09Z
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Previous issue date: 2016-03-21 / Nenhuma / Com a popularização no mercado de consumo de wearables, ou dispositivos vestíveis, a computação móvel e ubíqua vem se tornando presente em diversas áreas como educação, comércio e entretenimento. Na área da saúde estes dispositivos têm um importante papel, pois contam com sensores para captura de sinais fisiológicos, como por exemplo, medir a temperatura corporal e batimentos cardíacos do usuário. Em muitos casos não há qualquer padronização ou comunicação entre os diferentes sistemas de cuidados ubíquos que administram os dados fisiológicos do usuário. Esse trabalho apresenta uma proposta para gerenciamento de históricos de contextos fisiológicos através de um modelo denominado GECONFI. O modelo suporta a coleta de dados através de aplicações que utilizam dispositivos e sensores de monitoramento, também define uma ontologia para o domínio de contextos fisiológicos. Esse trabalho apresenta o uso de três aplicações integradas ao GECONFI que permitiram avaliar e testar os serviços disponibilizados pelo modelo. A primeira aplicação chamada SiCuide foi aplicada com treze pacientes e um enfermeiro, que apresentaram pareceres positivos em relação a sua utilidade para o monitoramento fisiológico dos usuários. Os outros dois sistemas denominados FitBurn e Heart-Control foram aplicados em um cenário baseado em sensibilidade a contexto permitindo o acesso compartilhado de uma mesma trilha. Os resultados obtidos mostraram a viabilidade para que outros sistemas realizem a administração de históricos contextuais de maneira genérica através do modelo proposto. / With the popularization in wearables market, or wearable devices, the mobile and ubiquitous computing is becoming present in areas such as education, commerce and entertainment. In healthcare these devices have an important role, as have sensors for capturing physiological signals, such as measuring the body temperature and heart rate of the user. In many cases there´s no standardization or communication between different Ubiquitous care systems that manage the physiological user data. This work presents a proposal for historical contexts of physiological management through a model called GECONFI. The model supports data collection through applications that use devices and monitoring sensors, defines an ontology for the domain of physiological contexts. This work presents the use of three integrated applications to GECONFI, that allowed evaluate and test the services provided by the model. The first application called SiCuide was applied with thirteen patients and a nurse, who showed positive opinions regarding its usefulness for physiological monitoring of users. The other two systems called FitBurn and Heart-Control were applied in a scenario based on sensitivity to context allowing shared access to the same track. The results showed the feasibility for other systems to perform the administration of contextual historical generically through the proposed model.
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