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A Evasão Escolar no Ensino Superior: Um Estudo de Caso do Curso de Ciência da Computação da UFERSA / School Evasion in Higher Education: A Case Study of the Computer Science Course at UFERSA
A evasão acadêmica é um problema importante e complexo enfrentado por muitas instituições de ensino superior. Nesse contexto, este estudo desvenda suas causas no curso de Ciência da Computação em UFERSA. Em especial, utilizamos uma técnica de agrupamento sobre um banco de dados extraído do Sistema de Gestão Integrado de Atividades Acadêmicas. São dois clusters: um para representar as características dos alunos evadidos e outro dos alunos que concluíram o curso. As principais características do segundo grupo são: residir em moradia acadêmica, ter experiência anterior na área antes do início do curso, ser branco e outras privilégios (pais não divorciados, ensino médio particular, renda mensal elevada)
Modelos de aprendizagem de máquina para a gestão estratégica de bicicletas compartilhadas / Machine learning models for shared bicycle strategic management
Os Sistemas de Bicicletas Compartilhadas são cada vez mais comuns nas cidades, evidenciando a relevância de abordagens que auxiliem na tomada de decisão e gestão estratégica das empresas responsáveis por esses sistemas. Neste trabalho, é apresentado uma versão estendida de um estudo de caso no sistema Capital BikeShare (Washington, D.C.) com o objetivo de realizar uma análise estatística para identificar a relação entre o clima e o serviço de aluguel de bicicletas, além de aplicar algoritmos de aprendizagem de máquina para classificar a quantidade de aluguéis. Como adicional desta versão, apresenta-se uma abordagem de agrupamentos das estações de aluguéis, que resultou em uma acurácia de 94,7%, maior do que a obtida anteriormente. Os resultados apresentados evidenciam que o agrupamento das estações, além de aumentar a acurácia dos modelos preditivos, também facilitam a aplicação desses modelos preditivos na prática. Dessa forma, os modelos preditivos apresentados são mecanismos eficientes que permitem gerenciar esses sistemas, adotando estratégias de negócios baseadas na previsão do tempo e nas estações do ano.
A model-based approach to support the validation of physico-cybernetic medical systems.
Sistemas Médicos Físico-Cibernéticos (SMFC) são sistemas críticos cientes de contexto
que têm a segurança do paciente como principal requisito, demandando processos rigorosos de validação para garantir a conformidade com os requisitos do usuário e a corretude orientada à especificação. Neste trabalho é proposta uma arquitetura baseada
em modelos para validação de SMFC, focando em promover a reúso e a produtividade.
Tal abordagem permite que desenvolvedores de sistemas construam modelos formais
de SMFC baseados em uma biblioteca de modelos de pacientes e dispositivos médicos,
bem como simular o SMFC para identificar comportamentos indesejados em tempo de projeto. A abordagem proposta foi aplicada a três diferentes cenários clínicos para
avaliar seu potencial de reúso para diferentes contextos. A abordagem foi também validada por meio de uma avaliação empírica com desenvolvedores para avaliar o reúso e
a produtividade. Finalmente, os modelos foram formalmente verificados considerando
os requisitos funcionais e de segurança, além da cobertura dos modelos.Medical Cyber-Physical Systems (MCPS) are context-aware, life-critical systems with
patient safety as the main concern, demanding rigorous processes for validation to
guarantee user requirement compliance and specification-oriented correctness. In this
article, we propose a model-based approach for early validation of MCPS, focusing on
promoting reusability and productivity. It enables system developers to build MCPS
formal models based on a library of patient and medical device models, and simulate
the MCPS to identify undesirable behaviors at design time. Our approach has been
applied to three different clinical scenarios to evaluate its reusability potential for different context. We have also validated our approach through an empirical evaluation with developers to assess productivity and reusability. Finally, our models have been
formally verified considering functional and safety requirements and model coverage.Cape
Coloured Petri Nets-Based Modeling and Validation of Insulin Infusion Pump Systems
Safety and effectiveness are crucial quality attributes for insulin infusion pump systems. Therefore, regulatory agencies require the quality evaluation and approval of such systems before the market to decrease the risk of harm, motivating the usage of a formal Model-Based Approach (MBA) to improve quality. Nevertheless, using a formal MBA increases costs and development time because it requires expert knowledge and thorough analyses of behaviors. We aim to assist the quality evaluation of such systems in a cost-effective and time-efficient manner, providing re-usable project artifacts by applying our proposed approach (named MBA with CPN—MBA/CPN). We defined a Coloured Petri nets MBA and a case study on a commercial insulin infusion pump system to verify and validate a reference model (as a component of MBA/CPN), describing quality assessment scenarios. We also conducted an empirical evaluation to verify the productivity and reusability of modelers when using the reference model. Such a model is relevant to reason about behaviors and quality evaluation of such concurrent and complex systems. During the empirical evaluation, using the reference model, 66.7% of the 12 interviewed modelers stated no effort, while 8.3% stated low effort, 16.7% medium effort, and 8.3% considerable effort. Based on the modelers’ knowledge, we implemented a web-based application to assist them in re-using our proposed approach, enabling simulation-based training. Although a reduced number of modelers experimented with our approach, such an evaluation provided insights to improve the MBA/CPN. Given the empirical evaluation and the case study results, MBA/CPN showed to be relevant to assess the quality of insulin infusion pump systems