Escritório de Projetos: uma abordagem geral

Este artigo apresenta a prática de gerenciamento de projetos denominada de Escritório de Projetos. São abordadas as principais contribuições que esta prática pode oferecer, as atividades desenvolvidas e os tipo existentes de Escritórios de Projetos. São relatados casos de empresas que utilizam esta técnica de Escritório de Projetos, bem como os benefícios alcançados com a mesma

PANORAMA ATUAL DO SOCIAL COMMERCE NO BRASIL

As redes sociais explodiram nos últimos anos, cerca de um bilhão de pessoas estão inseridas nesse ambiente. O comércio eletrônico também se difundiu de forma acelerada na última década. Percebeu-se um campo altamente lucrativo e estratégico nas redes sociais e, portanto, a necessidade de unir o comércio eletrônico com esse ambiente rico em informações. O presente trabalho abordará os conceitos dessa vertente do comércio eletrônico, sua formação e os formatos encontrados na rede. Abordar-se-á os tipos de ações realizadas no campo do comércio eletrônico com base na interação entre as pessoas, bem como exemplos encontrados na Internet

Utilização de Redes Neurais e Regressão Linear na Predição de Resultados de Jogos do Novo Basquete Brasil (NBB)

A utilização de aprendizado de máquina para análises esportivas tem se tornado um importante aliado aos clubes, técnicos e atletas de diversas modalidades. A predição de resultados, além de ser um instrumento para análise técnica, pode ser utilizada com fins estratégicos por dirigentes e até apostadores. Nesse contexto, esse estudo faz comparações entre a utilização de redes neurais e regressão linear, a partir das estatísticas relacionadas aos jogos (scouts) de temporadas do NBB (Novo Basquete Brasil), a fim de identificar qual a técnica que permite maior acurácia sobre a assertividade de resultados em comparação a embates já ocorridos. A partir de testes gerados, foi identificado que a técnica regressão linear se mostrou a mais eficiente, permitindo índice de assertividade superior a 75% sobre os dados de testes. Para validação foram geradas duas simulações a partir deste método, compreendendo jogos de uma nova temporada da liga NBB, cujos resultados chegaram a mais de 68% de assertividade.Palavras-chave: Predição, Inteligência Artificial, Basquetebol

Utilização de Redes Neurais e Regressão Linear na Predição de Resultados de Jogos do Novo Basquete Brasil (NBB)

A utilização de aprendizado de máquina para análises esportivas tem se tornado um importante aliado aos clubes, técnicos e atletas de diversas modalidades. A predição de resultados, além de ser um instrumento para análise técnica, pode ser utilizada com fins estratégicos por dirigentes e até apostadores. Nesse contexto, esse estudo faz comparações entre a utilização de redes neurais e regressão linear, a partir das estatísticas relacionadas aos jogos (scouts) de temporadas do NBB (Novo Basquete Brasil), a fim de identificar qual a técnica que permite maior acurácia sobre a assertividade de resultados em comparação a embates já ocorridos. A partir de testes gerados, foi identificado que a técnica regressão linear se mostrou a mais eficiente, permitindo índice de assertividade superior a 75% sobre os dados de testes. Para validação foram geradas duas simulações a partir deste método, compreendendo jogos de uma nova temporada da liga NBB, cujos resultados chegaram a mais de 68% de assertividade.Palavras-chave: Predição, Inteligência Artificial, Basquetebol

UM EXPERIMENTO DO USO DE CODING DOJO NA APRENDIZAGEM DE PROGRAMAÇÃO ORIENTADA A OBJETOS

Aumentar o interesse e aprendizado dos alunos nas disciplinas de programação e capacitar equipes de desenvolvimento de software são objetivos que tem motivado a academia e a indústria a encontrar alternativas mais eficientes para a fixação e aplicação de conceitos. Este trabalho apresenta a técnica de Dojos de programação ou coding dojo (em inglês) como uma alternativa para alcançar este objetivo, por meio de uma atividade dinâmica e colaborativa que permite maior integração entre os estudantes, compartilhamento de conhecimento e aprendizado. O trabalho relata um experimento que compara o desempenho de um grupo de controle, o qual foi exposto a uma abordagem mais tradicional de aula expositiva, com um grupo que foi exposto ao Dojo de programação. Foram aplicados pré e pós-testes para 30 alunos de um curso técnico em Eletrotécnica e Informática, no conteúdo de programação orientada a objetos. A partir das avaliações e tratamento estatístico das notas, percebeu-se que a média do grupo que participou do Dojo de programação foram significativamente maiores do que a média do grupo de controle

Pesquisa de Características de Empresas de Desenvolvimento de Software do Alto Vale do Itajaí (SC) Relacionadas à Melhoria de Processo

Esse artigo mostra uma síntese dos resultados descritivos de uma pesquisa, em forma de survey, realizada com 32 empresas de desenvolvimento de software da região do Alto Vale do Itajaí (SC), procurando identificar fatores que afetam na melhoria de processo das organizações. Para isso, foram mapeadas características agrupadas em seis grupos: organizacionais, recursos humanos, projetos, processo, produto/serviço e melhoria de processo. O artigo apresenta um resumo dos resultados obtidos para cada um dos grupos citados

Comparação de Ferramentas BPMN para Modelagem e Execução do Processo de Desenvolvimento de Software

A melhoria de processo é algo cada vez mais buscado pelas empresas de desenvolvimento de software, objetivando melhorar a qualidade de seus produtos e atividades internas. Para isso, é importante que os processos sejam definidos e que seja garantida a sua execução. Apesar de existirem notações específicas para a modelagem de processo de desenvolvimento de software, como a SPEM (Software Process Engineering Metamodel), alguns trabalhos têm questionado a utilização dessas notações frente à utilização de BPMN (Business Process Modeling Notation), que permite a integração com demais processos da empresa, entendimento por pessoas alheias à area de software e possui suporte para linguagens de execução do processo. Esse artigo aborda a utilização de BMPN para o processo de desenvolvimento de software, avaliando e comparando, nesse contexto, ferramentas disponíveis no mercado.Palavras-chave: Processo de software. BPMN. BPMS. PSEE

Introductory programming: a systematic literature review

As computing becomes a mainstream discipline embedded in the school curriculum and acts as an enabler for an increasing range of academic disciplines in higher education, the literature on introductory programming is growing. Although there have been several reviews that focus on specific aspects of introductory programming, there has been no broad overview of the literature exploring recent trends across the breadth of introductory programming. This paper is the report of an ITiCSE working group that conducted a systematic review in order to gain an overview of the introductory programming literature. Partitioning the literature into papers addressing the student, teaching, the curriculum, and assessment, we explore trends, highlight advances in knowledge over the past 15 years, and indicate possible directions for future research

A method to predict at-risk students in introductory computing courses based on motivation

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2019.Apesar de ser um problema relatado há muito tempo, o alto índice de evasão e reprovações em cursos de computação continua sendo um problema para a área. Nesse contexto, as disciplinas introdutórias de programação estão entre as que mais reprovam, gerando os maiores índices de evasão nos primeiros semestres do curso. Diversos estudos descrevem estratégias para tentar melhorar o ensino de programação e reter mais alunos, assim como outros estudos tentam identificar fatores que estão relacionados com o sucesso ou retenção dos estudantes. Uma das estratégias para intervir no processo de ensino-aprendizagem é identificar previamente os estudantes em risco. Apesar de existir uma forte relação entre a motivação e o resultado dos estudantes, poucos trabalhos utilizam a motivação como um fator para identificar estudantes em risco. Esse trabalho apresenta e avalia um método para identificar características que permitam prever com antecedência estudantes em risco em disciplinas introdutórias de Computação, baseado em quatro componentes principais: fatores pré-universitários, motivação inicial, motivação ao longo da disciplina e percepção do professor. Além disso, é proposto um instrumento para avaliar fatores educacionais que impactam na motivação. O método é baseado em questionários, cujos resultados de validação da confiabilidade e validade, por meio do coeficiente alpha de Cronbach, coeficiente ômega e análise fatorial, mostraram-se satisfatórios. A partir do método criado, nomeado de EMMECS, foram realizados estudos de caso com 173 estudantes de diferentes cursos na área de computação em quatro diferentes universidades no sul do Brasil. Foram então realizadas diversas simulações de predição, utilizando dez diferentes algoritmos de classificação e diferentes configurações de datasets. Como resultado, os melhores cenários, utilizando os algoritmos support vector machine e Adaboost M1, identificou, em média, mais de 80% dos estudantes que seriam reprovados, desde a primeira semana de aula. Os resultados mostram então que o método proposto é eficaz comparado com trabalhos correlatos e tem como vantagens o fato de ser independente de conteúdo programático, de avaliações específicas, de interação com sistemas de aprendizagem e de permitir a identificação semanal, com bons resultados desde as primeiras semanas.Abstract: Despite being a problem reported in a long time, the high rate of dropout and failure in computing courses remains a problem for the area. In this context, the introductory programming courses are among the worst, generating the highest rates of dropout in the first semesters of the program. Several studies describe pedagogical strategies that try to improve teaching programming and retain more students. Other studies try to identify factors that are related to the success or retention of students. One of the strategies to support the teaching-learning process is to identify students at risk in advance. Although there is a strong relationship between the motivation and the students? outcome, few works use the motivation as a factor to identify students at risk. This work presents and evaluates a method to identify features that allow predicting at-risk students in introductory computing courses, based on four main components: pre-university factors, initial motivation, motivation through the course, and professor perception. In addition, it is proposed an instrument to assess educational factors that impact on motivation. The method is based on questionnaires, and the results were validated regarding reliability and validity by the Cronbach's alpha coefficient, omega coefficient, and factor analysis, which we proved to be satisfactory. Using the method created, named EMMECS, case studies with 173 students from different courses in computer science in four different universities in southern Brazil were conducted. We carried out several simulations of prediction, using ten different classification algorithms and different datasets. As a result, the best-case scenarios, using support vector machine and AdaBoostM1 algorithms, we identified on average more than 80% of students that would fail, since the first week of the study. The results show that the proposed method is effective compared with related works and it has as advantages its independence of programmatic content, specific assessments, grades, and interaction with learning systems. Furthermore, the method allows the weekly prediction, with good results since the first few weeks

Editorial REAVI Vol.2 Nº 2

Editorial da quarta edição da revista REAV