Uma revisão dos algoritmos e conjuntos de instâncias presentes na literatura do Problema da Mochila com Repetições (PMR) é apresentada nessa dissertação de mestrado. Os algoritmos e conjuntos de instâncias usados são brevemente descritos nesse trabalho, afim de que o leitor tenha base para entender as discussões. Algumas propriedades bem conhecidas e específicas do PMR, como a dominância e a periodicidade, são explicadas com detalhes. O PMR é também superficialmente estudado no contexto de problemas de avaliação gerados pela abordagem de geração de colunas aplicada na relaxação contínua do Bin Packing Problem (BPP) e o Cutting Stock Problem (CSP). Múltiplos experimentos computacionais e comparações são realizadas. Para os conjuntos de instâncias artificiais mais recentes da literatura, um simples algoritmo de programação dinâmica, e uma variante do mesmo, parecem superar o desempenho do resto dos algoritmos, incluindo aquele que era estado-da-arte. O modo que relações de dominância é aplicado por esses algoritmos de programação dinâmica têm algumas implicações para as relações de dominância previamente estudadas na literatura. O autor dessa dissertação defende a tese de que a escolha dos conjuntos de instâncias artificiais definiu o que foi considerado o melhor algoritmo nos trabalhos anteriores. O autor dessa dissertação disponibilizou publicamente todos os códigos e conjuntos de instâncias referenciados nesse trabalho. / A review of the algorithms and datasets in the literature of the Unbounded Knapsack Problem (UKP) is presented in this master's thesis. The algorithms and datasets used are brie y described in this work to provide the reader with basis for understanding the discussions. Some well-known UKP-speci c properties, such as dominance and periodicity, are described. The UKP is also super cially studied in the context of pricing problems generated by the column generation approach applied to the continuous relaxation of the Bin Packing Problem (BPP) and Cutting Stock Problem (CSP). Multiple computational experiments and comparisons are performed. For the most recent arti cial datasets in the literature, a simple dynamic programming algorithm, and its variant, seems to outperform the remaining algorithms, including the previous state-of-the-art algorithm. The way dominance is applied by these dynamic programming algorithms has some implications for the dominance relations previously studied in the literature. In this master's thesis we defend that choosing sets of arti cial instances has de ned what was considered the best algorithm in previous works. We made available all codes and datasets referenced in this master's thesis.

Esta tese apresenta uma pesquisa para detectar os alunos que evidenciam sinais de frustração em atividades de ensino e de aprendizagem na área de Algoritmos, para então, auxiliá-los com ações proativas de apoio. A motivação para o desenvolvimento deste trabalho advém da dificuldade dos alunos na aprendizagem dos conceitos e técnicas de construção de Algoritmos, que se constitui num dos principais fatores que levam os cursos de formação em Computação a atingir altas taxas de evasão. Na busca por diminuir tal evasão, esta pesquisa destaca a importância de considerar os estados afetivos dos alunos, procurando motivá-los a estudar e resolver suas dificuldades de entendimento da resolução de problemas usando como suporte os sistemas computacionais. Para fins de validação da pesquisa foi construída uma ferramenta para: a) inferir o estado afetivo de frustração do aluno durante a resolução dos exercícios de Algoritmos, b) ao detectar sinais associados à frustração, apresentar recursos de apoio ao aprendizado do aluno. A inferência da frustração ocorre a partir da análise das variáveis comportamentais produzidas pelas interações dos alunos com a ferramenta. O apoio consiste na exibição de um tutorial com a resolução passo a passo do exercício no qual o aluno apresenta dificuldades e na recomendação de um novo exercício com níveis de complexidade mais lineares aos conceitos trabalhados até aquele ponto da disciplina. A partir destas ações, pretende-se auxiliar a fazer com que a frustração do aluno possa ser transformada em uma oportunidade de aprendizado. Estudos de Caso foram realizados com alunos de Algoritmos do curso de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Faculdade de Tecnologia Senac Pelotas durante os anos de 2011 e 2012. Para identificar os padrões de comportamento dos alunos foram utilizadas técnicas de Mineração de Dados. Os resultados dos experimentos demonstraram que evidências como, o alto número de tentativas de compilação de um programa sem sucesso, o grande número de erros em um mesmo programa ou a quantidade de tempo gasto na tentativa de resolver um algoritmo, podem estar relacionadas ao estado de frustração do aluno. Além disso, em um dos experimentos foi realizado um comparativo de pré e pós-teste que demonstrou importantes avanços no aprendizado dos alunos participantes da pesquisa. / This thesis presents a research work on the detection of students who show signs of frustration in learning activities in the area of algorithms, to then assist them with proactive support actions. Our motivation for the development of this work comes from students' difficulty in learning the concepts and techniques for building algorithms, which constitutes one of the main factors for the high dropout rates of computing courses. With the intent of giving a contribution to the reduction of such evasion, this research highlights the importance of considering students' affective states, trying to motivate them to study and work out their difficulties, with the assistance of computer systems. For research validation purposes, a tool was built to: a) infer the student’s affective state of frustration while solving exercises of algorithms; b) detect signs associated with frustration, to provide resources to support student learning. The inference of frustration comes from the analysis of behavioral variables produced by the interactions of students with the tool. The support consists in displaying a tutorial with a step by step solution for the exercise in which the student shows difficulties, and the recommendation of a new exercise with more linear levels of complexity than the concepts worked until that point in the course. With these actions, our intention is to turn student's frustration into a learning opportunity. Case studies were conducted with students of Algorithms at the Faculty of Technology Senac Pelotas, in 2011 and 2012. Data mining techniques were used to identify patterns of student behavior. The experiment results showed that evidence such as the high number of attempts to compile a program without success, the large number of errors in a program or even the amount of time spent trying to solve an algorithm, might be related to the student’s frustration state. Additionally, a pre and post-test comparison showed significant progress in students' learning.

Algoritmos meméticos são meta-heurísticas evolutivas voltadas intrinsecamente à exploração e incorporação de conhecimentos relacionados ao problema em estudo. Nesta dissertação, foi proposto um algoritmo memético multi populacional baseado em conhecimento para lidar com o problema de predição de estruturas tridimensionais de proteínas voltado à modelagem de estruturas livres de similaridades conformacionais com estruturas de proteínas determinadas experimentalmente. O algoritmo em questão, foi estruturado em duas etapas principais de processamento: (i) amostragem e inicialização de soluções; e (ii) otimização dos modelos estruturais provenientes da etapa anterior. A etapa I objetiva a geração e classificação de diversas soluções, a partir da estratégia Lista de Probabilidades Angulares, buscando a definição de diferentes grupos estruturais e a criação de melhores estruturas a serem incorporadas à meta-heurística como soluções iniciais das multi populações. A segunda etapa consiste no processo de otimização das estruturas oriundas da etapa I, realizado por meio da aplicação do algoritmo memético de otimização, o qual é fundamentado na organização da população de indivíduos em uma estrutura em árvore, onde cada nodo pode ser interpretado como uma subpopulação independente, que ao longo do processo interage com outros nodos por meio de operações de busca global voltadas a características do problema, visando o compartilhamento de informações, a diversificação da população de indivíduos, e a exploração mais eficaz do espaço de busca multimodal do problema O algoritmo engloba ainda uma implementação do algoritmo colônia artificial de abelhas, com o propósito de ser utilizado como uma técnica de busca local a ser aplicada em cada nodo da árvore. O algoritmo proposto foi testado em um conjunto de 24 sequências de aminoácidos, assim como comparado a dois métodos de referência na área de predição de estruturas tridimensionais de proteínas, Rosetta e QUARK. Os resultados obtidos mostraram a capacidade do método em predizer estruturas tridimensionais de proteínas com conformações similares a estruturas determinadas experimentalmente, em termos das métricas de avaliação estrutural Root-Mean-Square Deviation e Global Distance Total Score Test. Verificou-se que o algoritmo desenvolvido também foi capaz de atingir resultados comparáveis ao Rosetta e ao QUARK, sendo que em alguns casos, os superou. Corroborando assim, a eficácia do método. / Memetic algorithms are evolutionary metaheuristics intrinsically concerned with the exploiting and incorporation of all available knowledge about the problem under study. In this dissertation, we present a knowledge-based memetic algorithm to tackle the threedimensional protein structure prediction problem without the explicit use of template experimentally determined structures. The algorithm was divided into two main steps of processing: (i) sampling and initialization of the algorithm solutions; and (ii) optimization of the structural models from the previous stage. The first step aims to generate and classify several structural models for a determined target protein, by the use of the strategy Angle Probability List, aiming the definition of different structural groups and the creation of better structures to initialize the initial individuals of the memetic algorithm. The Angle Probability List takes advantage of structural knowledge stored in the Protein Data Bank in order to reduce the complexity of the conformational search space. The second step of the method consists in the optimization process of the structures generated in the first stage, through the applying of the proposed memetic algorithm, which uses a tree-structured population, where each node can be seen as an independent subpopulation that interacts with others, over global search operations, aiming at information sharing, population diversity, and better exploration of the multimodal search space of the problem The method also encompasses ad-hoc global search operators, whose objective is to increase the exploration capacity of the method turning to the characteristics of the protein structure prediction problem, combined with the Artificial Bee Colony algorithm to be used as a local search technique applied to each node of the tree. The proposed algorithm was tested on a set of 24 amino acid sequences, as well as compared with two reference methods in the protein structure prediction area, Rosetta and QUARK. The results show the ability of the method to predict three-dimensional protein structures with similar foldings to the experimentally determined protein structures, regarding the structural metrics Root-Mean-Square Deviation and Global Distance Total Score Test. We also show that our method was able to reach comparable results to Rosetta and QUARK, and in some cases, it outperformed them, corroborating the effectiveness of our proposal.

Uma revisão dos algoritmos e conjuntos de instâncias presentes na literatura do Problema da Mochila com Repetições (PMR) é apresentada nessa dissertação de mestrado. Os algoritmos e conjuntos de instâncias usados são brevemente descritos nesse trabalho, afim de que o leitor tenha base para entender as discussões. Algumas propriedades bem conhecidas e específicas do PMR, como a dominância e a periodicidade, são explicadas com detalhes. O PMR é também superficialmente estudado no contexto de problemas de avaliação gerados pela abordagem de geração de colunas aplicada na relaxação contínua do Bin Packing Problem (BPP) e o Cutting Stock Problem (CSP). Múltiplos experimentos computacionais e comparações são realizadas. Para os conjuntos de instâncias artificiais mais recentes da literatura, um simples algoritmo de programação dinâmica, e uma variante do mesmo, parecem superar o desempenho do resto dos algoritmos, incluindo aquele que era estado-da-arte. O modo que relações de dominância é aplicado por esses algoritmos de programação dinâmica têm algumas implicações para as relações de dominância previamente estudadas na literatura. O autor dessa dissertação defende a tese de que a escolha dos conjuntos de instâncias artificiais definiu o que foi considerado o melhor algoritmo nos trabalhos anteriores. O autor dessa dissertação disponibilizou publicamente todos os códigos e conjuntos de instâncias referenciados nesse trabalho. / A review of the algorithms and datasets in the literature of the Unbounded Knapsack Problem (UKP) is presented in this master's thesis. The algorithms and datasets used are brie y described in this work to provide the reader with basis for understanding the discussions. Some well-known UKP-speci c properties, such as dominance and periodicity, are described. The UKP is also super cially studied in the context of pricing problems generated by the column generation approach applied to the continuous relaxation of the Bin Packing Problem (BPP) and Cutting Stock Problem (CSP). Multiple computational experiments and comparisons are performed. For the most recent arti cial datasets in the literature, a simple dynamic programming algorithm, and its variant, seems to outperform the remaining algorithms, including the previous state-of-the-art algorithm. The way dominance is applied by these dynamic programming algorithms has some implications for the dominance relations previously studied in the literature. In this master's thesis we defend that choosing sets of arti cial instances has de ned what was considered the best algorithm in previous works. We made available all codes and datasets referenced in this master's thesis.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:34:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3943.pdf: 3672997 bytes, checksum: 976906627d883988e6f1df73a31d7614 (MD5) Previous issue date: 2011-11-24 / Financiadora de Estudos e Projetos / This work highlights the implementation, development and application of the Ultrafast Nuclear Magnetic Resonance (UFNMR) technique, proposed by Frydman and co-workers. Through this technique, it is possible to perform multidimensional experiments in a single scan, thus reducing the experiment time drastically, which can be a fraction of second. This study shows a practical protocol, which was optimized for the implementation of the first ultrafast 2D NMR COSY and HSQC experiments performed in Brazil and, to our knowledge, in the southern hemisphere. This process involves the setting of several parameters from the initial calibration of encoding gradients and pulses, to the setting of a specific acquisition scheme required by the technique. Furthermore, some important operational aspects are discussed in order to contribute, even more, to future implementations to be carried out safely and efficiently. Also, as part of this study, a software in C language was developed to obtain the real-time processing (1 second) of the UF-NMR data, and this was incorporated in the Bruker software for the acquisition and processing of NMR data - TopSpin® version 3.0. Finally, two studies were also performed using the UF-NMR experiments. The first one was the real-time identification of a mixture of flavonoids (epicatechin, naringenin and naringin), which underwent on-flow chromatographic separation, in a commercial HPLC-NMR system. UF-COSY experiments were performed during the chromatographic run, so that it was possible to obtain the 2D NMR spectra related to each flavonoid and to successfully follow their separation over the course of time. The second application was the monitoring of the hydrolysis reaction of the 2-(4-nitrophenyl)-1,3-dioxolane acetal. The hemiacetal intermediate of this reaction has a short lifetime, being difficult to identify by conventional NMR. Therefore, HSQC-UR experiments were performed during the reaction development, thus, it was possible to characterize the presence of the hemiacetal intermediate. This assignment was confirmed by quantum calculation of 1H and 13C NMR chemical shifts and of the NBOs (Natural Bonding Orbital). / O trabalho em questão destaca a implementação, desenvolvimento e aplicação da técnica de Ressonância Magnética Nuclear Ultrarrápida (RMN-UR), proposta por Frydman e colaboradores. Por meio desta técnica, é possível realizar experimentos multidimensionais numa única varredura, reduzindo dessa forma, drasticamente, o tempo de aquisição, que pode durar uma fração de segundo. É apresentado um protocolo prático, que foi otimizado para implementação dos primeiros experimentos de RMN 2D COSY e HSQC ultrarrápidos realizados no Brasil, e ao que se sabe no hemisfério Sul. Este processo envolve desde a calibração de pulsos e gradientes, até a configuração do esquema específico de aquisição relativo a esta técnica. Além disso, alguns aspectos operacionais importantes são discutidos visando contribuir ainda mais para que futuras implementações sejam realizadas de maneira segura e eficiente. Também como parte deste estudo foi desenvolvido um programa em linguagem de programação C, para o processamento em tempo real (1 segundo) dos dados de RMN-UR, e este foi incorporado ao programa computacional de aquisição e processamento dos dados de RMN da empresa Bruker - TopSpin® versão 3.0. Foram realizados ainda dois estudos aplicando os experimentos de RMN-UR. O primeiro trata-se da identificação em tempo real de uma mistura de 3 flavonoides (epicatequina, naringenina e naringina) submetida à separação cromatográfica, num sistema CLAE-RMN no modo fluxo contínuo. Experimentos de COSY-UR foram realizados ao longo de toda corrida cromatográfica, sendo possível obter os espectros 2D correspondentes de cada flavonoide e acompanhar com sucesso a separação destes no decorrer do tempo. A segunda aplicação foi o monitoramento da reação de hidrólise do acetal 2-(4-nitrofenil)-1,3-dioxolano. O intermediário hemiacetal desta reação possui curta duração, sendo portanto de difícil identificação via RMN tradicional. Por isso, foram realizados experimentos de HSQC-UR durante todo o desenvolvimento da reação e, por meio destes, foi possível caracterizar a presença do intermediário hemiacetal. A correlação atribuída a este foi confirmada através de cálculos quânticos de deslocamento químico de RMN de 1H e 13C e dos NBOs (Natural Bonding Orbital).

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissFCB.pdf: 1374305 bytes, checksum: cba6e7a987e007ee1406a780864f550d (MD5) Previous issue date: 2005-08-26 / The Quality of Service (QoS) available in the network is the most important parameter for the guarantee of the success in a multimedia transmission [Dressler 2003a]. In the current context of multimedia systems, handle systems to QoS control are essential to the applications have the desired quality in the service accomplishment. The human user of a multimedia application is the initial point of all the considerations regarding QoS, having this that worry about the perceivable effect to this user. Usually, users are not aware on how to specify low-level parameters, such bandwidth, not even to understand numerical values related to measurements of these. Thus, it is necessary that the system provides an abstraction level, so that the user can understand which is the quality of service which the network can offer in a certain instant. Then, the user can decide if he will place the application in execution or not. This work presents a new method to express the Quality of Service (QoS) in a multimedia connection. This method uses discrete values of QoS parameters, establishing a relationship among them through the use of a Fuzzy Genetic Rule-Based System (FGRBS) to obtain a single value that expresses the QoS of the connection. This final value is classified within a predefined QoS specification standard consisting of three sets: Optimal, Acceptable and Unacceptable, resulting in a definition of the Quality of Service in a user-level language. / A Qualidade de Serviço (QoS) disponível na rede é o principal fator para a garantia do sucesso em uma transmissão multimídia [Dressler 2003a]. No contexto atual dos sistemas multimídia, mostra-se imprescindível sistemas que dêem suporte ao controle de QoS, de forma que as aplicações tenham a qualidade desejada na efetivação do serviço. O usuário humano de uma aplicação multimídia é o ponto inicial de todas as considerações a respeito de QoS, tendo esta que se preocupar com os efeitos perceptíveis a esse usuário. Sabe-se que ele normalmente não tem condições de especificar parâmetros de baixo nível, como largura de banda, nem mesmo de entender valores numéricos relativos a medições dos mesmos. Assim sendo, é necessário que o sistema forneça um nível de abstração para que o usuário compreenda qual a qualidade de serviço que a rede pode oferecer em um determinado instante. Cabe ao usuário, então, decidir se colocará sua aplicação em execução ou não. Este trabalho apresenta um novo método para avaliação de QoS em uma conexão multimídia. Esse método utiliza valores discretos dos parâmetros de QoS estabelecendo uma relação entre eles, pelo uso de um Sistema Genético Nebuloso Baseado em Regras, de forma a obter um único valor resultante que expresse o nível de QoS da conexão. Este valor final é classificado dentro de um padrão de especificação de QoS pré-definido, que inclui três conjuntos: Ótimo, Aceitável e Não Tolerado; tendo como resultante deste processo uma definição da Qualidade de Serviço em uma linguagem em nível de usuário.

Algoritmos meméticos são meta-heurísticas evolutivas voltadas intrinsecamente à exploração e incorporação de conhecimentos relacionados ao problema em estudo. Nesta dissertação, foi proposto um algoritmo memético multi populacional baseado em conhecimento para lidar com o problema de predição de estruturas tridimensionais de proteínas voltado à modelagem de estruturas livres de similaridades conformacionais com estruturas de proteínas determinadas experimentalmente. O algoritmo em questão, foi estruturado em duas etapas principais de processamento: (i) amostragem e inicialização de soluções; e (ii) otimização dos modelos estruturais provenientes da etapa anterior. A etapa I objetiva a geração e classificação de diversas soluções, a partir da estratégia Lista de Probabilidades Angulares, buscando a definição de diferentes grupos estruturais e a criação de melhores estruturas a serem incorporadas à meta-heurística como soluções iniciais das multi populações. A segunda etapa consiste no processo de otimização das estruturas oriundas da etapa I, realizado por meio da aplicação do algoritmo memético de otimização, o qual é fundamentado na organização da população de indivíduos em uma estrutura em árvore, onde cada nodo pode ser interpretado como uma subpopulação independente, que ao longo do processo interage com outros nodos por meio de operações de busca global voltadas a características do problema, visando o compartilhamento de informações, a diversificação da população de indivíduos, e a exploração mais eficaz do espaço de busca multimodal do problema O algoritmo engloba ainda uma implementação do algoritmo colônia artificial de abelhas, com o propósito de ser utilizado como uma técnica de busca local a ser aplicada em cada nodo da árvore. O algoritmo proposto foi testado em um conjunto de 24 sequências de aminoácidos, assim como comparado a dois métodos de referência na área de predição de estruturas tridimensionais de proteínas, Rosetta e QUARK. Os resultados obtidos mostraram a capacidade do método em predizer estruturas tridimensionais de proteínas com conformações similares a estruturas determinadas experimentalmente, em termos das métricas de avaliação estrutural Root-Mean-Square Deviation e Global Distance Total Score Test. Verificou-se que o algoritmo desenvolvido também foi capaz de atingir resultados comparáveis ao Rosetta e ao QUARK, sendo que em alguns casos, os superou. Corroborando assim, a eficácia do método. / Memetic algorithms are evolutionary metaheuristics intrinsically concerned with the exploiting and incorporation of all available knowledge about the problem under study. In this dissertation, we present a knowledge-based memetic algorithm to tackle the threedimensional protein structure prediction problem without the explicit use of template experimentally determined structures. The algorithm was divided into two main steps of processing: (i) sampling and initialization of the algorithm solutions; and (ii) optimization of the structural models from the previous stage. The first step aims to generate and classify several structural models for a determined target protein, by the use of the strategy Angle Probability List, aiming the definition of different structural groups and the creation of better structures to initialize the initial individuals of the memetic algorithm. The Angle Probability List takes advantage of structural knowledge stored in the Protein Data Bank in order to reduce the complexity of the conformational search space. The second step of the method consists in the optimization process of the structures generated in the first stage, through the applying of the proposed memetic algorithm, which uses a tree-structured population, where each node can be seen as an independent subpopulation that interacts with others, over global search operations, aiming at information sharing, population diversity, and better exploration of the multimodal search space of the problem The method also encompasses ad-hoc global search operators, whose objective is to increase the exploration capacity of the method turning to the characteristics of the protein structure prediction problem, combined with the Artificial Bee Colony algorithm to be used as a local search technique applied to each node of the tree. The proposed algorithm was tested on a set of 24 amino acid sequences, as well as compared with two reference methods in the protein structure prediction area, Rosetta and QUARK. The results show the ability of the method to predict three-dimensional protein structures with similar foldings to the experimentally determined protein structures, regarding the structural metrics Root-Mean-Square Deviation and Global Distance Total Score Test. We also show that our method was able to reach comparable results to Rosetta and QUARK, and in some cases, it outperformed them, corroborating the effectiveness of our proposal.

Uma revisão dos algoritmos e conjuntos de instâncias presentes na literatura do Problema da Mochila com Repetições (PMR) é apresentada nessa dissertação de mestrado. Os algoritmos e conjuntos de instâncias usados são brevemente descritos nesse trabalho, afim de que o leitor tenha base para entender as discussões. Algumas propriedades bem conhecidas e específicas do PMR, como a dominância e a periodicidade, são explicadas com detalhes. O PMR é também superficialmente estudado no contexto de problemas de avaliação gerados pela abordagem de geração de colunas aplicada na relaxação contínua do Bin Packing Problem (BPP) e o Cutting Stock Problem (CSP). Múltiplos experimentos computacionais e comparações são realizadas. Para os conjuntos de instâncias artificiais mais recentes da literatura, um simples algoritmo de programação dinâmica, e uma variante do mesmo, parecem superar o desempenho do resto dos algoritmos, incluindo aquele que era estado-da-arte. O modo que relações de dominância é aplicado por esses algoritmos de programação dinâmica têm algumas implicações para as relações de dominância previamente estudadas na literatura. O autor dessa dissertação defende a tese de que a escolha dos conjuntos de instâncias artificiais definiu o que foi considerado o melhor algoritmo nos trabalhos anteriores. O autor dessa dissertação disponibilizou publicamente todos os códigos e conjuntos de instâncias referenciados nesse trabalho. / A review of the algorithms and datasets in the literature of the Unbounded Knapsack Problem (UKP) is presented in this master's thesis. The algorithms and datasets used are brie y described in this work to provide the reader with basis for understanding the discussions. Some well-known UKP-speci c properties, such as dominance and periodicity, are described. The UKP is also super cially studied in the context of pricing problems generated by the column generation approach applied to the continuous relaxation of the Bin Packing Problem (BPP) and Cutting Stock Problem (CSP). Multiple computational experiments and comparisons are performed. For the most recent arti cial datasets in the literature, a simple dynamic programming algorithm, and its variant, seems to outperform the remaining algorithms, including the previous state-of-the-art algorithm. The way dominance is applied by these dynamic programming algorithms has some implications for the dominance relations previously studied in the literature. In this master's thesis we defend that choosing sets of arti cial instances has de ned what was considered the best algorithm in previous works. We made available all codes and datasets referenced in this master's thesis.

Esta tese apresenta uma pesquisa para detectar os alunos que evidenciam sinais de frustração em atividades de ensino e de aprendizagem na área de Algoritmos, para então, auxiliá-los com ações proativas de apoio. A motivação para o desenvolvimento deste trabalho advém da dificuldade dos alunos na aprendizagem dos conceitos e técnicas de construção de Algoritmos, que se constitui num dos principais fatores que levam os cursos de formação em Computação a atingir altas taxas de evasão. Na busca por diminuir tal evasão, esta pesquisa destaca a importância de considerar os estados afetivos dos alunos, procurando motivá-los a estudar e resolver suas dificuldades de entendimento da resolução de problemas usando como suporte os sistemas computacionais. Para fins de validação da pesquisa foi construída uma ferramenta para: a) inferir o estado afetivo de frustração do aluno durante a resolução dos exercícios de Algoritmos, b) ao detectar sinais associados à frustração, apresentar recursos de apoio ao aprendizado do aluno. A inferência da frustração ocorre a partir da análise das variáveis comportamentais produzidas pelas interações dos alunos com a ferramenta. O apoio consiste na exibição de um tutorial com a resolução passo a passo do exercício no qual o aluno apresenta dificuldades e na recomendação de um novo exercício com níveis de complexidade mais lineares aos conceitos trabalhados até aquele ponto da disciplina. A partir destas ações, pretende-se auxiliar a fazer com que a frustração do aluno possa ser transformada em uma oportunidade de aprendizado. Estudos de Caso foram realizados com alunos de Algoritmos do curso de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Faculdade de Tecnologia Senac Pelotas durante os anos de 2011 e 2012. Para identificar os padrões de comportamento dos alunos foram utilizadas técnicas de Mineração de Dados. Os resultados dos experimentos demonstraram que evidências como, o alto número de tentativas de compilação de um programa sem sucesso, o grande número de erros em um mesmo programa ou a quantidade de tempo gasto na tentativa de resolver um algoritmo, podem estar relacionadas ao estado de frustração do aluno. Além disso, em um dos experimentos foi realizado um comparativo de pré e pós-teste que demonstrou importantes avanços no aprendizado dos alunos participantes da pesquisa. / This thesis presents a research work on the detection of students who show signs of frustration in learning activities in the area of algorithms, to then assist them with proactive support actions. Our motivation for the development of this work comes from students' difficulty in learning the concepts and techniques for building algorithms, which constitutes one of the main factors for the high dropout rates of computing courses. With the intent of giving a contribution to the reduction of such evasion, this research highlights the importance of considering students' affective states, trying to motivate them to study and work out their difficulties, with the assistance of computer systems. For research validation purposes, a tool was built to: a) infer the student’s affective state of frustration while solving exercises of algorithms; b) detect signs associated with frustration, to provide resources to support student learning. The inference of frustration comes from the analysis of behavioral variables produced by the interactions of students with the tool. The support consists in displaying a tutorial with a step by step solution for the exercise in which the student shows difficulties, and the recommendation of a new exercise with more linear levels of complexity than the concepts worked until that point in the course. With these actions, our intention is to turn student's frustration into a learning opportunity. Case studies were conducted with students of Algorithms at the Faculty of Technology Senac Pelotas, in 2011 and 2012. Data mining techniques were used to identify patterns of student behavior. The experiment results showed that evidence such as the high number of attempts to compile a program without success, the large number of errors in a program or even the amount of time spent trying to solve an algorithm, might be related to the student’s frustration state. Additionally, a pre and post-test comparison showed significant progress in students' learning.

Esta tese apresenta uma pesquisa para detectar os alunos que evidenciam sinais de frustração em atividades de ensino e de aprendizagem na área de Algoritmos, para então, auxiliá-los com ações proativas de apoio. A motivação para o desenvolvimento deste trabalho advém da dificuldade dos alunos na aprendizagem dos conceitos e técnicas de construção de Algoritmos, que se constitui num dos principais fatores que levam os cursos de formação em Computação a atingir altas taxas de evasão. Na busca por diminuir tal evasão, esta pesquisa destaca a importância de considerar os estados afetivos dos alunos, procurando motivá-los a estudar e resolver suas dificuldades de entendimento da resolução de problemas usando como suporte os sistemas computacionais. Para fins de validação da pesquisa foi construída uma ferramenta para: a) inferir o estado afetivo de frustração do aluno durante a resolução dos exercícios de Algoritmos, b) ao detectar sinais associados à frustração, apresentar recursos de apoio ao aprendizado do aluno. A inferência da frustração ocorre a partir da análise das variáveis comportamentais produzidas pelas interações dos alunos com a ferramenta. O apoio consiste na exibição de um tutorial com a resolução passo a passo do exercício no qual o aluno apresenta dificuldades e na recomendação de um novo exercício com níveis de complexidade mais lineares aos conceitos trabalhados até aquele ponto da disciplina. A partir destas ações, pretende-se auxiliar a fazer com que a frustração do aluno possa ser transformada em uma oportunidade de aprendizado. Estudos de Caso foram realizados com alunos de Algoritmos do curso de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Faculdade de Tecnologia Senac Pelotas durante os anos de 2011 e 2012. Para identificar os padrões de comportamento dos alunos foram utilizadas técnicas de Mineração de Dados. Os resultados dos experimentos demonstraram que evidências como, o alto número de tentativas de compilação de um programa sem sucesso, o grande número de erros em um mesmo programa ou a quantidade de tempo gasto na tentativa de resolver um algoritmo, podem estar relacionadas ao estado de frustração do aluno. Além disso, em um dos experimentos foi realizado um comparativo de pré e pós-teste que demonstrou importantes avanços no aprendizado dos alunos participantes da pesquisa. / This thesis presents a research work on the detection of students who show signs of frustration in learning activities in the area of algorithms, to then assist them with proactive support actions. Our motivation for the development of this work comes from students' difficulty in learning the concepts and techniques for building algorithms, which constitutes one of the main factors for the high dropout rates of computing courses. With the intent of giving a contribution to the reduction of such evasion, this research highlights the importance of considering students' affective states, trying to motivate them to study and work out their difficulties, with the assistance of computer systems. For research validation purposes, a tool was built to: a) infer the student’s affective state of frustration while solving exercises of algorithms; b) detect signs associated with frustration, to provide resources to support student learning. The inference of frustration comes from the analysis of behavioral variables produced by the interactions of students with the tool. The support consists in displaying a tutorial with a step by step solution for the exercise in which the student shows difficulties, and the recommendation of a new exercise with more linear levels of complexity than the concepts worked until that point in the course. With these actions, our intention is to turn student's frustration into a learning opportunity. Case studies were conducted with students of Algorithms at the Faculty of Technology Senac Pelotas, in 2011 and 2012. Data mining techniques were used to identify patterns of student behavior. The experiment results showed that evidence such as the high number of attempts to compile a program without success, the large number of errors in a program or even the amount of time spent trying to solve an algorithm, might be related to the student’s frustration state. Additionally, a pre and post-test comparison showed significant progress in students' learning.