Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2016-06-13T18:17:55Z No. of bitstreams: 1 Milene Martini Petry_.pdf: 1260504 bytes, checksum: 1fec3855497e4548d9954d1fcc13e6ae (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-13T18:17:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Milene Martini Petry_.pdf: 1260504 bytes, checksum: 1fec3855497e4548d9954d1fcc13e6ae (MD5) Previous issue date: 2016-03-31 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Atualmente o mundo globalizado vem mudando a rotina das pessoas de um modo geral. Cada vez mais elas têm uma vida estressante, sofrendo inúmeras pressões e desenvolvendo angústias. Com isso, muitas delas acabam desenvolvendo transtornos mentais como, por exemplo, depressão. Nos dias de hoje já existem várias pesquisas e aplicativos disponíveis para auxiliar pessoas que sofrem ou já sofreram de depressão. O diferencial deste trabalho é identificar em ações diárias e nas interações sociais do usuário, ações semelhantes às de crises anteriores através dos diversos dispositivos que o mesmo utiliza. Através da coleta de informações de utilização de e-mails, redes sociais e da localização do usuário, a fim de identificar se o mesmo está desenvolvendo novamente características de seu próprio perfil depressivo. Ele realiza o monitoramento das interações dos usuários que já sofreram da doença e identifica padrões semelhantes às crises anteriores. Sempre que um padrão de ações for identificado algum familiar ou amigo indicado pelo usuário, aqui chamados de auxiliares, e o médico responsável, caso haja, serão avisados, evitando assim a reincidência de uma crise. Outro diferencial do trabalho é que as informações são coletadas sem que ocorra intervenção do usuário. O usuário apenas aceita que haja o monitoramento e as interações são coletadas e avaliadas. Dentre as pesquisas encontradas, a maioria realiza testes ou iterações nas quais o usuário pode abstrair alguns dados, como por exemplo, sintomas e fatos importantes para a detecção de um sintoma relevante da doença. Hígia propõe a não intervenção do usuário, pois desta forma, não há abstração de informações. Além disso, envolve dados de interações sociais que ainda não foram muito exploradas em conjunto. Hígia tem como objetivo constituir trilhas usuais para identificar possíveis sinais depressivos semelhantes aos vividos em momentos anteriores pelo usuário e avisar pessoas vinculadas o quanto antes, a fim de que providências possam ser tomadas. Isso é feito através da avaliação constante de características do usuário em redes sociais, e-mails e interações com o smartphone, o computador ou outros dispositivos, além de sua localização. Foi implementado um protótipo da solução desenhada. Participaram da avaliação sete pessoas que utilizaram o protótipo para que as trilhas fossem formadas. A utilização do protótipo se deu por um período de sete dias e gerou uma análise baseada no comportamento do protótipo, nas trilhas geradas e nas comparações realizadas. Também foram questionados profissionais da área da psicologia e sua opinião sobre a utilidade das trilhas geradas para ajudar em diagnósticos futuros. Sobre os resultados com os usuários os percentuais tiveram resultados bastante positivos. Os usuários foram confiantes em relação ao uso do Hígia e entenderam a necessidade e as funcionalidades da aplicação. Sobre os resultados do trabalho relatados pelos médicos e especialistas todos disseram que a aplicação poderia trazer benefícios para o tratamento e para os pacientes. / The globalized world is changing people's routine of life. Increasingly, they have a stressful life, suffering numerous pressures and developing anxieties. Thereby, much of them, develop mental diseases like depression for example. Nowadays, there are several researches and applications available to assist people who suffer or have suffered from depression. This essay aims to identify users’ daily actions and social interactions, similar to those already identified of previous crises through via various devices it them might uses. Through the collection of e-mail usage information, social networks and the user's location, this model intends to identify whether the user is developing again features of its own depressive profile. The proposed model performs monitoring of user interactions that have already suffered the disease and identifies similar patterns of previous crises. Whenever a pattern of actions is identified, a family member or friend indicated by the user, here called auxiliary, and the doctor in charge, if any, will be notified, thus avoiding the recurrence of a crisis. The model created proposes that the information is collected without user intervention. They just have to accept that there will be monitoring and their interactions will be recorded and evaluated. In the related studies found, most of the interactions with the users might lead them to manipulate the results, such as symptoms and facts to detect a significant symptom of the disease. Hígia proposes no user intervention, because this way, there is no abstraction of information. Furthermore, it analysis social data interactions. These set of features have not been explored together related work researched. Hígia aims to build usual trails to identify possible depressive signs similar to those experienced in previous times by the user and warn related people as soon as possible so that arrangements can be made. This is done through constant evaluation of user characteristics on social networks, e-mails and interactions with your its smartphone, computer or other devices, as well as its location. A prototype of the designed solution was implemented. In order to evaluate the results, seven people were invited to use the prototype, for the period of seven days. Assessment attended seven people who used the prototype for the tracks were formed. The use of the prototype is given for a period of seven days and generated based on an analysis prototype behavior in the generated track, and the comparisons made. Professional psychology area and their opinion on the usefulness of tracks generated to aid in future diagnosis were also questioned. The summary of the results evaluated was presented to some psychologists and their teams, in order to identify the usefulness of tracks generated to help in future diagnosis. Regarding the results with the users, there were a high percentage of positive feedbacks. Users were confident about the use of the application and model and understand the importance of the application functionality. In the feedback received by doctors and specialists all said that the application could be beneficial for the treatment and for patients.

Submitted by Maicon Juliano Schmidt (maicons) on 2015-04-28T19:02:32Z No. of bitstreams: 1 Agnaldo Martins Rodrigues.pdf: 3935190 bytes, checksum: 46b1f019444554c37a2d064289176869 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-28T19:02:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Agnaldo Martins Rodrigues.pdf: 3935190 bytes, checksum: 46b1f019444554c37a2d064289176869 (MD5) Previous issue date: 2014-01-31 / Nenhuma / Com o uso crescentedas tecnologias de informação e comunicação na área educacional, torna-se cada vez mais necessária a criação de ferramentas de apoio ao professor, capazes de auxiliá-lo no planejamento e execução das aulas, bem como no acompanhamento do processo de ensino-aprendizagem. Em alguns casos, o acesso a essas tecnologias, aliado ao conhecimento técnico limitado por parte dos docentes, pode comprometera maneira com que os conteúdos são desenvolvidos e utilizados pelos alunos. Essa é a principal área de pesquisa da presente dissertação, que se propõe a ajudar a tornar mais proficiente esse processo, pelo menos no contexto do ensino de dedução natural na disciplina de Lógica, através da criação de uma ferramenta inteligente de autoria e acompanhamento de uso de materiais educacionais, na forma de objetos de aprendizagem. A ferramenta, denominada SAAPIEnS,torna possível que o professor elabore objetos de aprendizagem customizáveis no domínio específico de dedução natural na lógica proposicional. Com base em um conjunto de ações, regradas por estratégias de ensino, almeja-se também instrumentalizar o docente no acompanhamento das atividades realizadas pelos alunos no ambiente computacional, apoiando o processo de avaliação do nível dedesempenho alcançado pelos alunos. Isso é feito por meio de um subsistema que oferece serviços de visualização e análise de dos conjuntos de interações dos alunos com os objetos de aprendizagem. A ferramenta é disponibilizada tanto via Web quanto via local (desktop), visando a uma maior flexibilidade para professor e alunos. Os possíveis impactos dessa ferramenta foram avaliados através de cenários hipotéticos de uso, que ilustram as principais contribuições possíveis para esse tipo de ferramenta. / With the increasing use of information and communication technologies in education, it becomes necessary to create supporting tools which can assist teachers in planning and implementing lessons as well as monitoring the process of teaching and learning. In some cases, access to these technologies, coupled with limited technical knowledge on the part of teachers, can compromise the way the contents are developed and used by students. This is the main research area of this dissertation, which aims to make this process more proficient, at least in the context of teaching natural deduction in the discipline of logic, through the creation of an intelligent authoring tool of learning objects, which also allows the teacher to follows the use of these educational materials by students. The tool, called SAAPIEnS, makes it possible for the teacher to prepare customizable learning objects in the specific domain of natural deduction in propositional logic. Based on a set of actions, regulated by a set of teaching strategies, the goal is to help teachers to monitor the activities performed by students in the computing environment, supporting the process of assessing the level of performance achieved by the students. This is done by means of a subsystem, which offers visualization and analysis service of the sets of interactions of students with learning objects. The tool supports Web and local (desktop) interfaces, giving greater flexibility for teachers and students. The possible impacts of this tool were evaluated through hypothetical usage scenarios that illustrate the main possible contributions to this type of tool.