LAURA DE OLIVEIRA FERNANDES MORAES

Laura O. Moraes é professora adjunta A da Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO). Possui mestrado e doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ, na linha de inteligência artificial. Graduou-se em Engenharia Eletrônica e de Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro, período em que atuou como engenheira de software na colaboração UFRJ-CERN. De 2011 a 2021, foi sócia co-fundadora da start-up de ciência de dados Twist Systems. Em 2018, participou do programa Data Science for Social Good da Universidade de Chicago, onde desenvolveu um modelo preditivo para identificar indivíduos com alto risco de desemprego de longa duração. Em 2019, foi finalista 2nd EPFL Engineering PhD Summit, sendo convidada a apresentar sua pesquisa de doutorado na École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), na Suíça. Atuou como professora no MBA em Big Data & Analytics da Fundação Getúlio Vargas em 2019 e 2020 e como professora do ensino básico técnico e tecnológico no Colégio Pedro II.

Informações coletadas do Lattes em 03/08/2023

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação

2016 - 2021

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Unsupervised concept extraction on an introduction to programming course
Carlos Eduardo Pedreira. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação

2013 - 2016

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Classificação de Linfomas utilizando uma abordagem baseada em Árvores de Decisão
, Ano de Obtenção: 2016.Carlos Eduardo Pedreira.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Árvores de Decisão; Classificação Supervisionada; Citometria de Fluxo; Inteligência Artificial; Machine Learning.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística / Especialidade: Análise de Dados.

Graduação em Engenharia Eletrônica e de Computação

2006 - 2012

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Sistema de apoio a usuários dos softwares de gestão descentralizada em uma colaboração de grande porte
Orientador: Carmen Lucia Lodi Maidantchik

Curso técnico/profissionalizante em Técnico em Eletrônica

2003 - 2006

Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca

Formação complementar

2018 - 2018

Data Science for Social Good. (Carga horária: 540h). , Nova School of Business and Economics, NOVA SBE, Portugal.

2013 - 2013

Conjuntos e Lógica Fuzzy. (Carga horária: 6h). , Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.

2002 - 2002

Webdesigner. (Carga horária: 63h). , SOS Computadores, SOS COMPUTADORES, Brasil.

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Espanhol

Compreende Razoavelmente, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.

Francês

Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Razoavelmente.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística/Especialidade: Análise de Dados.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Engenharia de Software.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Eletrônica e Computação.

Participação em eventos

XXVII Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web.Supporting Decisions Using Educational Data Analysis. 2021. (Simpósio).

4th Educational Data Mining in Computer Science Education (CSEDM), 2020, Virtual Conference.. Designing an Intelligent Tutoring System Across Multiple Classes. 2020. (Congresso).

2nd EPFL Engineering PhD Summit.A framework to support teachers in identifying knowledge gaps. 2019. (Simpósio).

XXXV Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Artística e Cultural.SISTEMA DE APOIO A USUÁRIOS DOS SOFTWARES DE GESTÃO DESCENTRALIZADA EM UMA COLABORAÇÃO DE GRANDE PORTE. 2013. (Outra).

XXXIV Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Artística e Cultural.Sistema SUPPORT de Gerencia de Requisitos dos Usuarios do Experimento ATLAS. 2012. (Outra).

XXXIII Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Artística e Cultural.Sistema de Gerenciamento de Publicação de Artigos do ATLAS. 2011. (Outra).

Computing in High Energy Physics. Glance Information System for ATLAS Management. 2010. (Congresso).

XXXII Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Artística e Cultural.Sistema de Nomeação de Palestrantes do ATLAS para Conferências Internacionais. 2010. (Outra).

XXXI Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Artística e Cultural.Sistema unificado de gerenciamento de pacientes com tuberculose (TB). 2009. (Outra).

XXX Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Artística e Cultural.Sistema NeuralTB de apoio ao diagnóstico de tuberculose pulmonar paucibacilar. 2008. (Outra).

XVIII Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Artística e Cultural da UFRJ.Filtros Ativos para Aquisição de Descargas Parciais. 2006. (Outra).

Participação em bancas

Aluno: Láyla Advincula Candido de Azevedo

LYRA, A. R.; MELLO, C. E. R.; ALVIM, L. G. M.;MORAES, L.O.. Estudo da metodologia de data analytics aplicada em pesquisas sobre o fenômeno da evasão no ensino superior utilizando a estrutura da Design Science Research. 2022. Dissertação (Mestrado em PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO INTERDISCIPLINAR EM HUMANIDADES DIGITAIS) - Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro.

Aluno: Raul Gabrich Moreira de Freitas

MENASCHE, D. S.; DELGADO, C. A. D. M.;MORAES, L.O.; PAIXAO, J. A. R.; MARCELINO, C. G.; SIQUEIRA, S. W. M.. Um classificador automático de questões de prova na língua portuguesa segundo a taxonomia de Bloom. 2021. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: GABRIEL MONTEIRO DE CASTRO XARA WANDERLEY

FARIAS, C. M.;MORAES, L.O.; XEXEO, G. B.; OLIVEIRA, T. C.. Arquitetura resiliente e escalável para um sistema de execução de código remoto. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: João Pedro Porto Campos

SANTOS, P. S. M.; SILVA, J. L. M.; RIBEIRO, T. V.;MORAES, L.O.. Um modelo para definição de Trilhas de Aprendizagem aplicado ao ensino de Computação. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro.

Aluno: Bruno Hryniewicz Santos Cruz e Fernando da Silva França

PAIXAO, J. A. R.;MORAES, L O F; VALERIO, J. V.; SILVA, J. V. O.. Biblioteca para exemplificação de álgebra linear EasyLinalg. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Felipe da Silva Lancelotte e Caio Eppenstein de Carvalho

LANCELOTTE, F. S.; CARVALHO, C. E.; SANTOS, P. S. M.; CLASSE, T. M.; CASTRO, R. M.;MORAES, L.O.. Eureka Game ? concepção de um jogo digital educacional para extração e visualização de dados educacionais. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro.

Aluno: Gabriel Matos Cardoso Leite

Geraldo Xexéo;PEDREIRA, C. E.MORAES, L.O.; Geraldo ZImbrão. Técnica de Redução de Comparações em Classificadores Multiclasse. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Orientou

GABRIEL MONTEIRO DE CASTRO XARA WANDERLEY

A definir; Início: 2023; Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro; (Orientador);

HENRIQUE SOARES RODRIGUES

A definir; Início: 2023; Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro; (Orientador);

Juliana Barros de Sousa

Agrupamento de código e construção de feedback; Início: 2023; Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Eletrônica e de Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);

Arthur Mendonça Sasse

Clusterização de código; Início: 2022; Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);

João Pedro Matos Freire

Dropout and performance prediction; Início: 2023; Iniciação científica (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);

Hugo Folloni Guarilha

Machine Teaching; Início: 2022; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Instituto Reditus; (Orientador);

PEDRO HENRIQUE LIMA DE ASSIS

ANÁLISE COMPARATIVA DE CLUSTERIZAÇÃO ENTRE A CURVA DEAVANÇO DA COVID-19 E FATORES SOCIOECONÔMICOS; ; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA Executivo emBusiness Analytics e Big Data) - Fundação Getúlio Vargas; Orientador: Laura de Oliveira Fernandes Moraes;

Miguel Angelo Magalhães Galiza Junior

DESENVOLVIMENTO DE SOLUÇÃO PARA ANÁLISE DE MERCADO UTI-LIZANDO A METODOLOGIA CRISP-DM EM UMA EMPRESA DE SERVIÇOS DOSETOR DE ÓLEO E GÁS; ; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA Executivo emBusiness Analytics e Big Data) - Fundação Getúlio Vargas; Orientador: Laura de Oliveira Fernandes Moraes;

Vinícius Machado Vieira

PREVISÃO DO RESULTADO DE PARTIDAS DA NBA COM OS QUATROFATORES DE SUCESSO NO BASQUETE; ; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA Executivo emBusiness Analytics e Big Data) - Fundação Getúlio Vargas; Orientador: Laura de Oliveira Fernandes Moraes;

Marcus Vinicius Oliveira Santos

SEGMENTAÇÃO DE CLIENTES DO MERCADO IMOBILIÁRIO; 2019; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA Executivo emBusiness Analytics e Big Data) - Fundação Getúlio Vargas; Orientador: Laura de Oliveira Fernandes Moraes;

IRANI BARBOSA JUNIOR

UM SÓ DEUS; 2019; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA Executivo emBusiness Analytics e Big Data) - Fundação Getúlio Vargas; Orientador: Laura de Oliveira Fernandes Moraes;

Mayra de Macedo Afonso

Análise Preditiva - Risco de Multa layout S2200 admissão eSocial; 2019; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MBA Executivo emBusiness Analytics e Big Data) - Fundação Getúlio Vargas; Orientador: Laura de Oliveira Fernandes Moraes;

GABRIEL MONTEIRO DE CASTRO XARA WANDERLEY

Arquitetura resiliente e escalável para um sistema de execução de código remoto; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Laura de Oliveira Fernandes Moraes;

BRUNO HRYNIEWICZ SANTOS CRUZ

BIBLIOTECA PARA EXEMPLIFICAÇÃO DE ÁLGEBRA LINEAR EASYLINALG; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Laura de Oliveira Fernandes Moraes;

FERNANDO DA SILVA FRANÇA

Gabriel Matos Cardoso Leite

Técnica de Redução de Comparações em Classificadores Multiclasse; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Laura de Oliveira Fernandes Moraes;

GABRIEL MONTEIRO DE CASTRO XARA WANDERLEY

Machine Teaching; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Laura de Oliveira Fernandes Moraes;

João Pedro Matos Freire

Seviços Inteligente e Colaboração na WEB; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Laura de Oliveira Fernandes Moraes;

Produções bibliográficas

MORAES, LAURA OLIVEIRA ; PEDREIRA, CARLOS EDUARDO . Clustering Introductory Computer Science Exercises Using Topic Modeling Methods. IEEE Transactions on Learning Technologies , v. 14, p. 42-54, 2021.
MORAES, L.O. ; PEDREIRA, C.E. ; BARRENA, S. ; LOPEZ, A. ; ORFAO, A. . A Decision-Tree Approach for the Differential Diagnosis of Chronic Lymphoid Leukemias and Peripheral B-cell Lymphomas. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE , v. 178, p. 85-90, 2019.
MORAES, L O F ; GRAEL, F F ; NESSI, M ; MORAES, L O F ; MAIDANTCHIK, C ; POMMES, K ; KARAM, K ; EVORA, L H R A ; CIRILLI, M . Glance Information System for ATLAS Management. JOURNAL OF PHYSICS. CONFERENCE SERIES (ONLINE) , v. 331, p. 082004, 2011.
MORAES, LAURA O. ; DELGADO, CARLA A. D. M. ; FREIRE, JOÃO PEDRO ; PEDREIRA, CARLOS EDUARDO . Machine Teaching: uma ferramenta didática e de análise de dados para suporte a cursos introdutórios de programação. In: Simpósio Brasileiro de Educação em Computação, 2022, Brasil. Anais do II Simpósio Brasileiro de Educação em Computação (EDUCOMP 2022), 2022. p. 213.
MORAES, LAURA O. ; PEDREIRA, CARLOS EDUARDO ; DELGADO, CARLA ; FREIRE, JOÃO PEDRO . Supporting Decisions Using Educational Data Analysis. In: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web, 2021, Brasil. Anais Estendidos do XXVII Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (WebMedia 2021). p. 99.
WANG, CHUNPAI ; SAHEBI, SHAGHAYEGH ; ZHAO, SIQIAN ; BRUSILOVSKY, PETER ; MORAES, LAURA O. . Knowledge Tracing for Complex Problem Solving: Granular Rank-Based Tensor Factorization. In: UMAP '21: 29th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization, 2021, Utrecht Netherlands. Proceedings of the 29th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization. New York: ACM, 2021. p. 179.
Louis-Martin Losier ; Felipe Grael ; Etienne Desgagné ; MORAES, L.O. . Cloud-Based Alert System for Aggressive Natural Disasters. In: 15th Pan-American Conference on Soil Mechanics and Geotechnical Engineering, 2015, Buenos Aires. Proceedings of the 15th Pan-American Conference on Soil Mechanics and Geotechnical Engineering, 15?18 November 2015, Buenos Aires, Argentina, 2015.
MAIDANTCHIK, C. ; MORAES, L O F ; KARAM, K. ; GRAEL, F. F. ; EVORA, L. H. R. A. . Web Systems to support the publication of the ATLAS data analysis paper. In: XXXII Encontro Nacional de Física de Partículas e Campo, 2011, Foz do Iguaçu. XXXII Encontro Nacional de Física de Partículas e Campo, 2011.
MAIDANTCHIK, C. ; GRAEL, F. F. ; EVORA, L. H. R. A. ; MORAES, L O F ; SEIXAS, J. M. . Sistemas de Gerência de Equipamentos, Artigos e Colaboradores do ATLAS. In: XXXI Encontro Nacional de Física de Partículas e Campo, 2010, Passa Quatro. XXXI Encontro Nacional de Física de Partículas e Campo, 2010.
MAIDANTCHIK, C. ; GRAEL, F. F. ; EVORA, L. H. R. A. ; MORAES, L O F ; SEIXAS, J. M. . Sistemas de Gerenciamento de Equipamentos do ATLAS. In: XXXI Encontro Nacional de Física de Partículas e Campo, 2010, Passa Quatro. XXXI Encontro Nacional de Física de Partículas e Campo, 2010.
MORAES, L.O. ; PEDREIRA, C. E. . Designing an Intelligent Tutoring System Across Multiple Classes. In: 4th Educational Data Mining in Computer Science Education (CSEDM) Workshop, 2020, Virtual. Proceedings of 4th Educational Data Mining in Computer Science Education (CSEDM) Workshop co-located with the 13th Educational Data Mining Conference (EDM 2020), 2020. v. 2734.
GUARILHA, H. F. ; DELGADO, C. A. D. M. ; MORAES, L O F . Implementação de testes automatizados no desenvolvimento de software do sistema machine teaching. In: 12a. Semana de Integração Acadêmica da UFRJ, 2023, Rio de Janeiro. Anais da 12a. Semana de Integração Acadêmica da UFRJ, 2023.
FREIRE, J. P. M. ; MORAES, L O F ; PEDREIRA, C. E. ; DELGADO, C. A. D. M. . Modelos de machine learning para previsão de abandono e desempenho de alunos em cursos introdutórios de programação. In: 12a. Semana de Integração Acadêmica da UFRJ, 2023, Rio de Janeiro. Anais da 12a. Semana de Integração Acadêmica da UFRJ, 2023.
SASSE, A. M. ; MORAES, L O F ; DELGADO, C. A. D. M. . Escalando feedbacks no ensino de programação através da comparação de códigos de alunos. In: 12a. Semana de Integração Acadêmica da UFRJ, 2023, Rio de Janeiro. Anais da 12a. Semana de Integração Acadêmica da UFRJ, 2023.
FREIRE, J. P. M. ; DELGADO, C. A. D. M. ; MORAES, L O F . Análise de dados educacionais para tomada de decisões. In: 11a. Semana de Integração Acadêmica da UFRJ, 2022, Rio de Janeiro. Anais da 11a. Semana de Integração Acadêmica da UFRJ, 2022.
SOUSA, R. F. S. E. ; CRUZ, B. H. S. ; FRANCA, F. S. ; CARVALHO, C. H. A. ; MORAES, L O F ; PAIXAO, J. A. R. . Biblioteca de álgebra linear e suas aplicações em Julia para apoiar o ensino. In: 11a. Semana de Integração Acadêmica da UFRJ, 2022, Rio de Janeiro. Anais da 11a. Semana de Integração Acadêmica da UFRJ, 2022.
FREIRE, J. P. M. ; MORAES, L O F ; DELGADO, C. A. D. M. ; PEDREIRA, C. E. . Machine Teaching: uma ferramenta didática e de análise de dados para suporte a cursos introdutórios de programação.. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
C. Wang ; S. Sahebi ; S. Zhao ; P. Brusilovsky ; MORAES, L.O. . Knowledge Tracing for Complex Problem Solving: Granular Rank-Based Tensor Factorization. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
MORAES, L.O. ; PEDREIRA, C.E. ; FREIRE, J. P. M. ; DELGADO, C. A. D. M. . Supporting Decisions Using Educational Data Analysis. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
MORAES, L O F . Interpretabilidade dos modelos: o que são? Onde vivem? Do que se alimentam?. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
MORAES, L O F . Como a análise de dados educacionais pode melhorar a educação?. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
MORAES, L.O. ; PEDREIRA, C. E. . Designing an Intelligent Tutoring System Across Multiple Classes. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
MORAES, L.O. ; PEDREIRA, C. E. . A framework to support teachers in identifying knowledge gaps. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
RITUERTO, I. M. ; CHEN, R. ; MORAES, L.O. ; BAJAJ, P. ; KUPERSMITH, J. ; GHANI, R. ; BRAS, N. ; ZEJNILOVIC, L. . Predicting, explaining, and understanding risk of long-term unemployment. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
MORAES, L O F . Uma experiencia em Ciencia de Dados aplicada a Projetos Sociais. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
MAIDANTCHIK, C ; POMMES, K ; FRIAS, L. C. P. ; MORAES, L O F ; KARAM, K ; GRAEL, F F ; EVORA, L H R A ; RAMOS, B. L. . Implementation of Glance Tracking Tool for ATLAS Analysis Approvals. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
MORAES, L O F ; MAIDANTCHIK, C. ; GRAEL, F. F. ; KARAM, K. ; EVORA, L. H. R. A. ; POMMES, K. ; NESSI, M. ; CIRILLI, M. . Glance Information System for ATLAS Management. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Outras produções

MORAES, L.O. . Machine Teaching. 2019.

MORAES, L O F . Membro de Comitê de Programa do ICALT 2023. 2023.

MORAES, L O F . Avaliador externo de ações de extensão do IF Baiano. 2023.

MORAES, L O F . Membro de Comitê de Programa do MetaACES2022. 2022.

MORAES, L O F . Membro de Comitê de Programa do ICALT 2022. 2022.

MORAES, L O F . Membro de Comitê de Programa do MetaACES2022Nov. 2022.

MORAES, L O F . Roda de Conversa: Os impactos da Inteligência Artificial na Educação. 2020. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

MORAES, L O F ; ADDOBBATI, A. ; CARDEMAN, A. ; SARVAT, P. ; SIQUEIRA, J. . Diálogos da Inovação: O impacto social dos dados. 2019. (Programa de rádio ou TV/Mesa redonda).

Projetos de pesquisa

2022 - Atual

MACHINE TEACHING: UM AMBIENTE VIRTUAL DE APRENDIZAGEM PERSONALIZADO, Descrição: Em salas de aula presenciais e em turmas com um número razoável de alunos, os professores conseguem extrair informações sobre o conhecimento do aluno observando seu comportamento e como eles respondem às atividades didáticas e avaliativas. No caso de turmas com muitos alunos, principalmente no ensino remoto, essa observação fica bastante limitada, precisando de ferramentas para dar suporte a essa tarefa. Uma alternativa é utilizar ambientes de aprendizado online e analisar as interações dos alunos com o ambiente. Nesse contexto, este projeto objetiva aprimorar a inovação do ambiente de aprendizado Machine Teaching, um ambiente de aprendizado online utilizado desde 2018 em cursos de introdução a programação, tendo sido usado por mais de 100 turmas, 3200 alunos e 40 professores, somando mais de 484k interações em sua base de dados. No entanto, a maioria de suas funcionalidades atuais se baseia no desempenho geral da turma, oferecendo poucas percepções individualizadas. Este projeto visa agregar funcionalidades para personalização da experiência baseadas no histórico de interação do aluno com o ambiente. Como principais metas, propomos a criação de modelos de previsão de abandono e desempenho dos alunos, a geração de feedbacks automatizados a partir da clusterização de códigos e visualizações que permitam um melhor entendimento do aluno e do professor da situação do curso, aprimorando a consciência situacional em sala de aula. O projeto segue a metodologia CRISP-DM para desenvolvimento de projetos em Ciência de Dados e a metodologia ágil para desenvolvimento de software, sendo esperado que os modelos resultantes estejam implementados e validados no sistema final.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Laura de Oliveira Fernandes Moraes - Coordenador / Carlos Eduardo Pedreira - Integrante / Carla Amor Divino Moreira Delgado - Integrante / FREIRE, JOÃO PEDRO - Integrante / Arthur Mendonca Sasse - Integrante / GABRIEL MONTEIRO DE CASTRO XARA WANDERLEY - Integrante / Hugo Folloni Guarilha - Integrante., Financiador(es): Instituto Reditus - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 5 / Número de orientações: 3
2020 - 2022

Serviços Inteligentes e Colaboração na WEB, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Laura de Oliveira Fernandes Moraes - Integrante / Carlar Amor Divino Moreira Delgado - Coordenador / João Pedro Matos Freire - Integrante., Número de produções C, T & A: 1
2019 - 2022

Machine Teaching, Descrição: Em salas de aula presenciais e em turmas com um número razoável de alunos, os professores conseguem extrair informações sobre o conhecimento do aluno observando seu comportamento e como eles respondem às atividades didáticas e avaliativas. No caso de turmas com muitos alunos, principalmente no ensino remoto, essa observação fica bastante limitada, precisando de ferramentas para dar suporte a essa tarefa. Uma alternativa é utilizar ambientes de aprendizado online e analisar as interações dos alunos com o ambiente. Nesse contexto, este projeto objetiva aprimorar a inovação do ambiente de aprendizado Machine Teaching, um ambiente de aprendizado online utilizado desde 2018 em cursos de introdução a programação, tendo sido usado por mais de 100 turmas, 3200 alunos e 40 professores, somando mais de 484k interações em sua base de dados. No entanto, a maioria de suas funcionalidades atuais se baseia no desempenho geral da turma, oferecendo poucas percepções individualizadas. Este projeto visa agregar funcionalidades para personalização da experiência baseadas no histórico de interação do aluno com o ambiente. Como principais metas, propomos a criação de modelos de previsão de abandono e desempenho dos alunos, a geração de feedbacks automatizados a partir da clusterização de códigos e visualizações que permitam um melhor entendimento do aluno e do professor da situação do curso, aprimorando a consciência situacional em sala de aula. O projeto segue a metodologia CRISP-DM para desenvolvimento de projetos em Ciência de Dados e a metodologia ágil para desenvolvimento de software, sendo esperado que os modelos resultantes estejam implementados e validados no sistema final.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Laura de Oliveira Fernandes Moraes - Coordenador / PEDREIRA, CARLOS EDUARDO - Integrante / Carla Amor Divino Moreira Delgado - Integrante / João Pedro Matos Freire - Integrante., Financiador(es): Instituto Reditus - Outra / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 13

Prêmios

2021

Menção Honrosa, XXVII Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web.

2019

2nd EPFL Engineering PhD Summit (finalist), EPFL.

Histórico profissional

Endereço profissional

Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Reitoria, Centro de Ciências Exatas e Tecnologia (CCET). , Avenida Pasteur, 458, Urca, 22290255 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil, Telefone: (21) 38736400, URL da Homepage:

Experiência profissional

2022 - Atual

Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto A, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

03/2023
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Técnicas de Programação II, Estrutura de Dados II
11/2022
Conselhos, Comissões e Consultoria, Reitoria, Pró-Reitoria de Pós-Graduação, Pesquisa e Extensão.,Cargo ou função, Membro da Câmara de Pesquisa.

2018 - Atual

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Colaboradora voluntária

2016 - 2021

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Doutoranda

2016 - 2017

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor substituto, Carga horária: 20

2008 - 2013

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Aluno de Iniciação Científica, Carga horária: 20

2007 - 2007

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Monitoria, Carga horária: 20

2006 - 2006

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: estudante, Enquadramento Funcional: Estagiária, Carga horária: 20

Atividades

02/2021
Pesquisa e desenvolvimento, Instituto de Matemática, Departamento de Ciência da Computação.,Linhas de pesquisa
03/2016 - 02/2021
Pesquisa e desenvolvimento, Programa de Engenharia de Sistemas e Computação.,Linhas de pesquisa
04/2008 - 06/2009
Pesquisa e desenvolvimento, Laboratório de Processamento de Sinais.,Linhas de pesquisa
03/2007 - 12/2007
Ensino, Programação I, Nível: Outro,Disciplinas ministradas, Programação I

2021 - 2022

Colégio Pedro II

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor EBTT, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2011 - 2021

TWIST Systems

Vínculo: Sócio, Enquadramento Funcional: Co-fundadora, coordenadora

Atividades

05/2013 - 08/2021
Pesquisa e desenvolvimento, Departamento de P&D.,Linhas de pesquisa

2019 - 2021

Fundação Getúlio Vargas

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Colaborador, Carga horária: 0

2013 - 2013

Organização Européia para Pesquisa Nuclear

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Engenheira, Carga horária: 8

2011 - 2013

Organização Européia para Pesquisa Nuclear

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Desenvolvimento de Software, Carga horária: 20

2010 - 2011

Organização Européia para Pesquisa Nuclear

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Desenvolvimento de software, Carga horária: 40

2015 - 2016

Fundação Flora de Apoio à Botânica

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor de Sistemas

Outras informações:
Desenvolvimento de sistemas e visualizações para análise de informações pertinentes aos analistas, biólogos e geógrafos com a finalidade de criar uma lista com espécies em extinçao.