Desenvolvimento de um modelo de avaliação da originalidade de aplicativos móveis usando técnicas de machine learning
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dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Wangenheim, Christiane Gresse von |
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dc.contributor.author |
Rosa, Marcos Vinicios Ferreira |
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dc.date.accessioned |
2021-08-23T10:35:55Z |
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dc.date.available |
2021-08-23T10:35:55Z |
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dc.date.issued |
2021-08-21 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/226289 |
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dc.description |
Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica
Universidade Federal de Santa Catarina
CFM
Matemática |
pt_BR |
dc.description.abstract |
O cotidiano da sociedade moderna encontra-se fortemente atrelado à tecnologia de informação e comunicação. Enquanto nota-se a transformação de muitas profissões por meio da automação de serviços, o conceito de sociedade criativa aparece em evidência por meio da constante geração de inovações. Em um mundo permeado de inovações tecnológicas é imprescindível ter uma compreensão clara não apenas dos princípios e práticas da computação, mas também de como apropriar-se da tecnologia para criar produtos originais e úteis para resolver problemas na comunidade. Neste contexto, uma das formas de preparar já os alunos da Educação Básica para esses desafios é por meio do ensino de computação, disso surgem propostas para o desenvolvimento da criatividade por meio da criação de aplicativos móveis. Considerando a importância de avaliar esses aplicativos para o desenvolvimento progressivo do aluno, essa pesquisa busca propor um modelo de avaliação da criatividade por meio da originalidade de aplicativos móveis, usando técnicas de Machine Learning. A pesquisa foi desenvolvida sistematicamente, incluindo a análise do estado da arte, criação e análise do conjunto de dados e definição, avaliação e teste do modelo. Como resultados foi desenvolvido um modelo de avaliação utilizando duas abordagens. Para a abordagem por medidas de similaridade/distância os resultados indicam que a representação via vetor de features binário usando tanto cosseno quanto distância euclidiana apresenta bons resultados e pode ajudar na avaliação dos alunos, os resultados relacionados a abordagem por clustering ainda não são bons, contudo já indicam que neste caso o vetor de features TF-IDF conduz aos melhores resultados. Além disso, foi elaborado um relatório técnico e um artigo submetido. |
pt_BR |
dc.format.extent |
Resumo + Vídeo |
pt_BR |
dc.language.iso |
pt_BR |
pt_BR |
dc.publisher |
Florianópolis |
pt_BR |
dc.subject |
Machine learning |
pt_BR |
dc.subject |
App Inventor |
pt_BR |
dc.subject |
Avaliação |
pt_BR |
dc.subject |
Criatividade |
pt_BR |
dc.title |
Desenvolvimento de um modelo de avaliação da originalidade de aplicativos móveis usando técnicas de machine learning |
pt_BR |
dc.type |
Video |
pt_BR |
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