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Cristiane Soares Ramos

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Iniciação Científica

Trabalho de conclusão de curso

  1. Allan Nobre, Utilização de Learning Analytics e Educational Data Mining no apoio a decisões pedagógicas durante a aplicação da metodologia TBL . Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB, 2023 Orientador(es): Cristiane Ramos . Tags: Análise da Aprendizagem, Educação .
  2. Gabriel Silva Helena Gourlat, Requisitos não-funcionais no desenvolvimento de jogos sérios para pessoas com TDAH . Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB, 2023 Orientador(es): Cristiane Ramos . Tags: Engenharia de Requisitos, Educação .
  3. Ícaro Oliveira Augusto Silva, Extração de informações sobre usabilidade a partir de comentários dos aplicativos feitos na Play Store . Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB, 2023 Orientador(es): Cristiane Ramos . Tags: Processamento de Linguagem Natural, Qualidade de Software .
  4. Amanda Emilly Muniz de Menezes, Identificação de fatores que afetam a Evasão no Ensino Superior . Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB, 2022 Orientador(es): Cristiane Ramos, Sergio Freitas . Tags: Educação, Análise da Aprendizagem .
    A identificação de fatores que influenciam a evasão acadêmica é vital para que as coordenações possam tomar medidas preventivas contra a desistência estudantil. Esta monografia tem como objetivo explorar o estado atual da pesquisa na área, buscando compreender os principais fatores associados à evasão acadêmica e sua aplicabilidade em modelos preditivos de evasão. Realizou-se uma pesquisa quantitativa, exploratória e explicativa de caráter aplicado, utilizando técnicas de estudo de caso e revisão bibliográfica. A análise sistemática da literatura indicou que a evasão pode ser prevista por meio de fatores acadêmicos, demográficos e de aprendizagem. Utilizando esses fatores, modelos preditivos foram desenvolvidos com o auxílio de algoritmos de aprendizado de máquina, cujas previsões se mostraram sensíveis às alterações no fluxo dos cursos. Conclui-se que os fatores acadêmicos, demográficos e de aprendizagem são eficazes na predição de evasão, sendo importante a seleção e o modo de aplicação desses fatores para alcançar resultados preditivos precisos. Além disso, a aplicação de fatores acadêmicos em modelos preditivos exige consideração do contexto específico dos dados analisados.
  5. Ateldy Brasil Filho, Avaliação de gamificação - uma aplicação prática em uma empresa júnior . Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB, 2022 Orientador(es): Cristiane Ramos . Tags: Gamificação, Educação .
  6. Filipe Silva, Estado da prática da manutenção de software no contexto de startups de software em early stage . Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB, 2022 Orientador(es): Cristiane Ramos . Tags: Arquitetura de Software, Transformação Digital .
  7. Letícia Karla Soares Rodrigues de Araújo, Identificação de fatores que afetam a Evasão no Ensino Superior . Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB, 2022 Orientador(es): Cristiane Ramos, Sergio Freitas . Tags: Educação, Análise da Aprendizagem .
    A identificação de fatores que influenciam a evasão acadêmica é vital para que as coordenações possam tomar medidas preventivas contra a desistência estudantil. Esta monografia tem como objetivo explorar o estado atual da pesquisa na área, buscando compreender os principais fatores associados à evasão acadêmica e sua aplicabilidade em modelos preditivos de evasão. Realizou-se uma pesquisa quantitativa, exploratória e explicativa de caráter aplicado, utilizando técnicas de estudo de caso e revisão bibliográfica. A análise sistemática da literatura indicou que a evasão pode ser prevista por meio de fatores acadêmicos, demográficos e de aprendizagem. Utilizando esses fatores, modelos preditivos foram desenvolvidos com o auxílio de algoritmos de aprendizado de máquina, cujas previsões se mostraram sensíveis às alterações no fluxo dos cursos. Conclui-se que os fatores acadêmicos, demográficos e de aprendizagem são eficazes na predição de evasão, sendo importante a seleção e o modo de aplicação desses fatores para alcançar resultados preditivos precisos. Além disso, a aplicação de fatores acadêmicos em modelos preditivos exige consideração do contexto específico dos dados analisados.
  8. Sannya Arvelos, Planejamento de melhoria de processo de software baseado em análise de issues . Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB, 2022 Orientador(es): Cristiane Ramos . Tags: Engenharia de Requisitos, Verificação, Validação e Testes .
  9. Victor Deon, PGTBL - plataforma de gerenciamento de Team-Based Learning . Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB, 2020 Orientador(es): Cristiane Ramos . Tags: Trabalho em Equipe, Aprendizagem Ativa .
  10. Antonio Silva Júnior, Apoio ferramental ao processo de garantia da qualidade - QUASAR – Qualidade de Software e Avaliação de Resultados . Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB, 2013 Orientador(es): Cristiane Ramos . Tags: Qualidade de Software, Verificação, Validação e Testes .
  11. Giulia Lobo Barros, Melhoria de um processo de engenharia de requisitos de software . Bacharelado em Engenharia de Software - UnB, 2023 Orientador(es): Cristiane Ramos, Ricardo Ajax . Tags: Engenharia de Requisitos .
  12. Ricardo de Castro Loureiro, Tecnologias para a inclusão: Métricas para avaliação da acessibilidade de páginas web para pessoas com deficiência visual . Bacharelado em Engenharia de Software - UnB, 2023 Orientador(es): Cristiane Ramos, Ricardo Ajax . Tags: Qualidade de Software .
  13. Nathalia Lorena Cardoso Dias, Por que processos de melhoria de software já definidos não estão sendo utilizados pelas empresas? Uma revisão da literatura . Bacharelado em Engenharia de Software - UnB, 2024 Orientador(es): Cristiane Ramos, Fabiana Mendes . Tags: Qualidade de Software .

Publicações (14)

  1. MARSICANO, G. C.,CANEDO, EDNA,RAMOS, C. S.,FIGUEIREDO, R. M. C.,PEDROSA, G. V., Digital Transformation of Public Services in a Startup-Based Environment: Job Perceptions, Relationships, Potentialities and Restrictions , JOURNAL OF UNIVERSAL COMPUTER SCIENCE , 30(6)(720-757), 2024 . DOI: 10.3897/jucs.106979 . Tags: Transformação Digital .
  2. Sergio Antônio Andrade Freitas,Cristiane S. Ramos,Eduardo Bessa Pereira da Silva,Marcia Renata Mortari,Dianne Magalhaes Viana, Implementing Neuroscientific Principles in Gamified Software Engineering Courses , in Frontiers in Education 2024 , pTo appear, 2024 . Tags: Aprendizagem Ativa, Análise da Aprendizagem, Gamificação .
  3. Sergio Antônio Andrade Freitas,Mylena Angélica S. Farias,Cristiane S. Ramos,Marcus Vinícius Paiva Martins,Juan Mangueira Alves,Leda Cardoso S. Pinto, Crafting Personalized Learning Environments Through Motivational Profiling , in Frontiers in Education 2024 , pTo appear, 2024 . Tags: Aprendizagem Ativa, Gamificação .
  4. Cristiane S. Ramos,Mylena Angélica S. Farias,Sergio Antônio Andrade Freitas,Marcus Vinícius Paiva Martins,Juan Mangueira Alves,Leda Cardoso S. Pinto, A Process to Identify Players’ Motivational Profiles for Designing a Gamification Project , in 24th International Conference on Computational Science and Its Applications - ICCSA 2024 , p49-67, 2024 . DOI: 10.1007/978-3-031-64608-9_4 . Tags: Aprendizagem Ativa, Gamificação .
    Este artigo apresenta um processo inovador para identificar os perfis motivacionais de um público-alvo específico utilizando três estratégias distintas: avaliação por juízes, aplicação de dinâmicas de jogo e o questionário Intrinsic Motivation Inventory (IMI). Cada estratégia visa alinhar-se com o framework Octalysis, enfatizando a importância da personalização e adaptabilidade na gamificação. O processo é testado em um projeto de gamificação dentro de um portal do governo brasileiro para disseminação científica, com foco em engajar estudantes brasileiros na ciência. A análise revela diferenças nos resultados das estratégias, destacando a necessidade de uma abordagem multifacetada para capturar com precisão os perfis motivacionais do público-alvo e melhorar a eficácia da gamificação.
  5. Cristiane S. Ramos,Dianne M. Viana,Eduardo Bessa,Márcia R. Mortari,Sergio Antônio Andrade Freitas, Learning Indicators as Tools for Continuous Improvement in the Educational Environment , in PAEE/ALE 2024 - International Conference on Active Learning in Engineering Education , p245-254, 2024 . DOI: 2183-1378 . Tags: Aprendizagem Ativa .
    No mundo acelerado de hoje, caracterizado pela rápida evolução do conhecimento e pela crescente valorização da informação, o setor educacional enfrenta desafios sem precedentes. Esses desafios exigem um compromisso contínuo com a avaliação e aprimoramento das práticas pedagógicas, adaptando-as às necessidades e desafios emergentes. Nesse contexto, os indicadores de aprendizagem emergem como instrumentos fundamentais, oferecendo insights detalhados sobre a eficiência dos métodos e estratégias de aprendizagem ativa e o progresso dos estudantes no desenvolvimento de competências essenciais. Este artigo é dedicado a explorar a implementação de dois indicadores chave no ambiente educacional, visando otimizar a qualidade do ensino e aprendizagem nas disciplinas de cursos de engenharia. O primeiro indicador analisado foca na identificação do conhecimento prévio dos estudantes e na assimilação de novos conceitos, fundamentais para a aprendizagem significativa. O segundo indicador busca avaliar a consolidação de engramas, isto é, a formação e reforço de memórias relacionadas aos conceitos aprendidos, permitindo a identificação de lacunas no processo de ensino-aprendizagem. Argumenta-se que a adoção desses indicadores, entre outros, é necessária para uma gestão educacional eficaz, permitindo não apenas o monitoramento e avaliação das práticas pedagógicas, mas também o planejamento de intervenções precisas e bem fundamentadas para estabelecer um ambiente de aprendizagem inclusivo, eficiente e motivador.
  6. LACERDA, A. R. T.,FREITAS, S. A. A.,RAMOS, C. S., Gamified Chatbot Management Process: A way to build gamified chatbots , in 10th Intelligent Systems Conference , 2024 . DOI: 10.1007/978-3-031-66428-1_2 . Tags: Gamificação, Aprendizado de Máquina .
    Este artigo propõe a incorporação de gamificação com aprendizado de máquina para o desenvolvimento de chatbots. O Processo de Desenvolvimento de Chatbots Gamificados (GCMP) é um processo para o desenvolvimento de chatbots gamificados, compreendendo oito atividades, organizadas em quatro etapas, com ênfase na implementação da gamificação. Este processo inclui planejamento da gamificação, gestão da gamificação, atualização do conteúdo do chatbot, implementação do comportamento do chatbot, validação do comportamento do chatbot, análise do comportamento do chatbot, entrega do chatbot e análise do uso do chatbot. O GCMP fornece um guia claro e estruturado, permitindo flexibilidade para acomodar os requisitos específicos de cada projeto. Este artigo descreve a metodologia empregada, que inclui a aplicação de um experimento com estudantes de engenharia de software. O experimento é conduzido por meio do fornecimento de documentos, realização de reuniões semanais e coleta de dados pertinentes. A aplicabilidade do GCMP em projetos de chatbots gamificados é examinada, e uma nova versão do processo é proposta para resolver as lacunas encontradas, com conclusões baseadas nos experimentos realizados.
  7. RAMOS, C. S.,VIANNA, D. M.,BESSA, E.,MORTARI, M. R.,FREITAS, S. A. A., Indicadores de aprendizagem , Biblioteca Central da Universidade de Brasília, 2023 . Tags: Análise da Aprendizagem, Aprendizagem Ativa .
  8. MARSICANO, GEORGE,CANEDO, EDNA,PEDROSA, GLAUCO,RAMOS, CRISTIANE,FIGUEIREDO, REJANE, Digital Transformation of Public Services from the Perception of ICT Practitioners in a Startup-Based Environment , in 25th International Conference on Enterprise Information Systems , p490, 2023 . DOI: 10.5220/0011826600003467 . Tags: Transformação Digital .
  9. SILVA, E. C.,FREITAS, S. A. A.,RAMOS, C. S.,MENEZES, A. E. M.,ARAUJO, L. K. S. R., A systematic review of the factors that impact the prediction of retention and dropout in higher education , in 56th Hawaii International Conference on System Science , 2023 . Tags: Análise da Aprendizagem, Aprendizado de Máquina .
  10. CALAZANS, Angelica Toffano Seidel,MASSON, E.,SOUZA, M.,BRITO, I.,PALDES, R.,KOSLOSKI, RICARDO AJAX DIAS,RAMOS, C. S.,GUIMARAES, F., Ensino SUPERIOR com metodologias ativas: na prática, como se faz , Clube dos autores, 2019 . DOI: 10.29327/57070 . Tags: Aprendizagem Ativa .
  11. KOSLOSKI, RICARDO AJAX DIAS,RAMOS, CRISTIANE SOARES,CANEDO, E. D.,GOULART, H. B., Aprendizagem baseada em projetos aplicada em uma disciplina de integração de Engenharias: desafios e benefícios , in Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE) , 2019 . DOI: 10.5753/cbie.sbie.2019.89 . Tags: Aprendizagem Ativa .
  12. RAMOS, CRISTIANE SOARES,KOSLOSKI, Ricardo Ajax Dias,VENSON, ELAINE,DA COSTA FIGUEIREDO, REJANE M.,DEON, VICTOR HUGO A., TBL as an active learning-teaching methodology for software engineering courses , in the XXXII Brazilian Symposium , p289, 2018 . DOI: 10.1145/3266237.3266253 . Tags: Aprendizagem Ativa .
  13. RAMOS, C. S.,OLIVEIRA, K. M.,ROCHA, A. R. C., Critical issues in SPI Programs: A Holistic View , in The First International Conference on Advances and Trends in Software Engineering , p60-66, 2015 .
  14. RAMOS, C. S.,OLIVEIRA, K. M.,ROCHA, A. R. C., Planejamento de Programa de Melhoria Abordagem Multimodelo , in Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software , p79-93, 2015 . DOI: 10.5753/sbqs.2015.15215 . Tags: Arquitetura de Software .

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