Eventos
Divulgação - Defesa Nº 178
Aluno: Daniel Ferreira da Silva
Título: “Aplicando Gamificação na Priorização de Requisitos em Projetos Ágeis”.
Orientador: Profa. Maria Lencastre P. Menezes e Cruz
Co-Orientador: Prof. João Henrique Correia Pimentel
Data-hora: 29/agosto/2018 (15:30h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – SALA I-5
Resumo:
“Nos últimos anos, metodologias de desenvolvimento ágil de software têm sido amplamente utilizadas devido aos seus inúmeros benefícios, como o foco explícito na tarefa de criar valor de negócio e a potencial diminuição do risco do projeto. Softwares que não atendem às necessidades ou não agregam valor aos seus usuários tendem a enfrentar dificuldades no mercado. Sendo assim, as tarefas da Engenharia de Requisitos que envolvem elicitar, priorizar e gerenciar corretamente os requisitos, durante o desenvolvimento de software, são tarefas cruciais para o seu sucesso. Uma característica importante das metodologias ágeis é que a priorização dos requisitos é feita de maneira contínua e cíclica. Como ao final de cada iteração, o conjunto de requisitos entregue precisa agregar valor ao cliente, a entrega realizada é, na verdade, um conjunto de decisões a cerca dos requisitos e sua prioridade. Entretanto, motivar os stakeholders a participar voluntariamente e contribuir para a priorização de requisitos ainda é um problema em aberto. Apesar dos vários benefícios conhecidos das mais diversas técnicas de priorização de requisitos existentes, não se encontram na literatura abordagens com foco em atrair a atenção dos stakeholders para que elas sejam utilizadas efetivamente dentro das organizações. A gamificação (do inglês, gamification), é um conceito que surge como uma oportunidade de suprir essa carência. Um dos principais propósitos da gamificação é aumentar a motivação e engajamento dos usuários na execução de determinadas tarefas, deixando a competência de cada um emergir. Esta pesquisa tem como principal objetivo propor a utilização de gamificação dentro da tarefa de priorização de requisitos em projetos que utilizam metodologias ágeis. Seguindo os passos recomendados por um framework de gamificação já existente na literatura, este trabalho combina a técnica de priorização de requisitos Matriz de Wiegers com os alguns elementos de jogos. Para avaliar a proposta, uma ferramenta de apoio que permite a priorização colaborativa de estórias do usuário foi construída e utilizada em um experimento com dois grupos distintos de usuários. Um dos grupos utilizou a proposta com a camada de gamificação ativa, enquanto o outro grupo realizou a priorização sem esta camada. Os resultados encontrados sugerem que a abordagem proposta apresenta impactos positivos em alguns aspectos de engajamento na tarefa de priorização.”
Divulgação - Defesa Nº 177
Aluno: Rafaella Leandra Souza do Nascimento
Título: “Combinação de Regressores no Contexto de Mineração de Dados: Uma Aplicação Stacking”.
Orientadora: Profa. Roberta Andrade de Araújo Fagundes
Data-hora: 22/agosto/2018 (14:30h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – SALA I-5
Resumo:
“Na área de Aprendizagem de Máquina os métodos de combinação de modelos consistem em poderosas técnicas e ganharam grande popularidade devido aos seus excelentes desempenhos de generalização. Os modelos combinados geralmente resultam em um desempenho muito melhor do que as técnicas base que os compõem. Diferentes modelos combinados no contexto de Mineração de Dados têm sido aplicados na predição de variáveis nas mais diferentes áreas de estudo utilizando técnicas de classificação e regressão. Dito isto, o presente estudo descreve as etapas de uma metodologia de Mineração de Dados para a construção de modelos combinados. Foi realizado o desenvolvimento de um modelo de regressão Stacking (ou empilhamento de modelos) de forma que os resultados obtidos e analisados ajudem a ratificar sua eficiência na predição de variáveis de conjuntos de dados reais. Técnicas de regressão paramétricas (modelos lineares) e não-paramétricas (Support Vector Regression) foram consideradas na aplicação. Para avaliar o modelo proposto criou-se um ambiente experimental, utilizando bases de dados reais e simuladas. O desempenho do modelo foi medido pelo erro de predição, aplicando simulações Monte Carlo.”
Divulgação - Defesa Nº 176
Aluno: Crystiano José Richard Machado
Título: “Uma abordagem para Análise de Relevância Temática aplicada à Contribuições Textuais em Fóruns de Discussão”.
Orientador: Prof. Alexandre Magno Andrade Maciel
Co-Orientador: Prof. Ronaldo Parente Menezes
Data-hora: 17/agosto/2018 (10:00h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – SALA I-4
Resumo:
A Educação a Distância (EAD) tem se tornado cada vez mais presente no cotidiano acadêmico de alunos e professores, o que pode ser observado pelos elevados índices de crescimento registrados ao longo dos anos. Nesta modalidade de ensino, o processo de ensino e aprendizagem tem sido favorecido pela utilização de Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA). Estes ambientes oferecem diversos recursos e ferramentas, capazes de promover a comunicação e entre os participantes de cursos a distância. Um destes recursos é o fórum de discussão. Neles, os estudantes podem interagir por meio de postagens de modo a contribuir para a prática do aprendizado colaborativo, trocando ideias e esclarecendo dúvidas sobre o assunto da discussão. Do ponto de vista pedagógico, através da análise dos conteúdos inseridos pelos alunos, o professor pode diagnosticar aqueles que possam estar apresentando dificuldades de aprendizado em relação a assuntos específicos. No entanto, avaliar o aprendizado dos estudantes tem se tornado uma tarefa cada vez mais desafiadora para professores e tutores, uma vez que existe um aumento no volume de dados que são registrados nestes ambientes. Neste contexto, este trabalho teve como objetivo propor a modelagem e o desenvolvimento de uma solução tecnológica que possibilite a análise de relevância temática das postagens feitas por estudantes em fóruns de discussão em ambientes de EAD, como forma de analisar o conteúdo gerado individualmente pelos participantes e avaliá-los em relação ao tema sugerido na abertura do fórum. Para isto, utilizou-se a Mineração Textual e a Ciência das Redes para o processamento e extração de características dos textos. Em seguida, as postagens processadas foram classificadas quanto a sua relevância temática, através de algoritmos de aprendizagem supervisionada. Os resultados mostram que a utilização apropriada destas técnicas podem gerar indicadores potencialmente úteis por professores e tutores na melhoria da prática pedagógica, no sentido de identificar precocemente postagens que possivelmente estejam fora do contexto da discussão."
O Programa
