Uma abordagem interativa de aprendizado baseado nas plataformas Curumim e Android

A partir da identificação da crescente necessidade de profissionais criativos e inovadores no mercado, este trabalho propõe uma abordagem educacional que mistura robótica, museus interativos e o estilo de competição da Olimpíada de Jogos Digitais e Educação. A abordagem proposta envolve a interação dos alunos com um robô controlado remotamente e, portanto, a equipe optou por desenvolver um aplicativo Android que pudesse controlar esse robô a distância, bem como apresentar em tela o vídeo por ele capturado, em tempo real. Como plataforma robótica, foi escolhido o Curumim, da XBot, por possuir rodas e uma câmera acoplada. O trabalho foi validado em um ambiente que simula uma competição entre estudantes. O robô Curumim move-se por um labirinto e, ao encontrar um QR Code, envia o conteúdo e os questionamentos acerca desse conteúdo para a tela do smartphone que o controla

Temporal and Spatiotemporal Arboviruses Forecasting by Machine Learning: A Systematic Review

Arboviruses are a group of diseases that are transmitted by an arthropod vector. Since they are part of the Neglected Tropical Diseases that pose several public health challenges for countries around the world. The arboviruses' dynamics are governed by a combination of climatic, environmental, and human mobility factors. Arboviruses prediction models can be a support tool for decision-making by public health agents. In this study, we propose a systematic literature review to identify arboviruses prediction models, as well as models for their transmitter vector dynamics. To carry out this review, we searched reputable scientific bases such as IEE Xplore, PubMed, Science Direct, Springer Link, and Scopus. We search for studies published between the years 2015 and 2020, using a search string. A total of 429 articles were returned, however, after filtering by exclusion and inclusion criteria, 139 were included. Through this systematic review, it was possible to identify the challenges present in the construction of arboviruses prediction models, as well as the existing gap in the construction of spatiotemporal models