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Mineração de dados em sinais cerebrais : uma análise baseada na neurociência e no pensamento computacional no ensino fundamental

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Silva, Max Marcell Oliveira da
Orientador(a): Adamatti, Diana Francisca
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Pensamento Computacional
Mineração de Dados
Descoberta de Conhecimento
Interface Cérebro-Computador
Neurociência Computacional
Computational Thinking
Data Mining
Knowledge Discovery in Databases
Brain-Computer Interface
Computational Neuroscience
Link de acesso: https://repositorio.furg.br/handle/123456789/12065
Resumo: Dissertação (mestrado)
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spelling Silva, Max Marcell Oliveira daAdamatti, Diana Francisca2025-01-20T18:32:08Z2025-01-20T18:32:08Z2020SILVA, Max Marcell Oliveira da. Mineração de dados em sinais cerebrais : uma análise baseada na neurociência e no pensamento computacional no ensino fundamental. 2020. 148f. Dissertação (mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, Instituto de Matemática, Estatística e Física, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2020.https://repositorio.furg.br/handle/123456789/12065Dissertação (mestrado)Este trabalho tem um cunho interdisciplinar, abordando as áreas da Neurociência e da Educação, utilizando um Sistema BCI (Brain Computer Interface), uma interface entre o cérebro e um computador via coleta de sinais cerebrais por ferramenta EEG (eletroencefalograma). Neste estudo, utilizou-se a ferramenta actiCHamp, em um processo não invasivo, tendo por finalidade amplificar os sinais cerebrais, possibilitando realizar a coleta da atividade elétrica do cérebro dos sujeitos da pesquisa. Como foco da pesquisa, um grupo de alunos do ensino fundamental foi introduzido ao Pensamento Computacional, via o ambiente educacional interativo Kturtle. O pensamento computacional é importante, pois traz como benefício o desenvolvimento de habilidades como o raciocínio lógico, a colaboração e o trabalho em equipe, a criatividade, a capacidade para estruturar problemas e propor soluções para resolvê-los. De forma a analisar os dados, foram utilizados três algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado: J48, Random Tree e Random Forest. WEKA foi ferramenta escolhida para a mineração de dados. Toda análise foi embasada na Neurociência e os resultados obtidos são promissores para a mineração de sinais cerebrais, tanto do ponto de vista de acurácia quanto de velocidade de execução. Dos testes realizados, o algoritmo J48 apresentou maior velocidade na tarefa de classificação com satisfatória acurácia, mas com taxa de acerto menor que o algoritmo Random Forest, que foi mais lento, mas com o melhor resultado entre os três algoritmos estudados.This work has an interdisciplinary nature, addressing the areas of Neuroscience and Education, using a BCI System (Brain Computer Interface), an interface between the brain and a computer via the collection of brain signals by EEG tool (electroencephalogram). In this study, the actiCHamp tool was used, in a non-invasive process, with the purpose of amplifying brain signals, making it possible to collect the electrical activity of the brain of the research subjects. As a focus of the research, a group of elementary school students was introduced to Computational Thinking, via the interactive educational environment Kturtle. Computational thinking is important, as it benefits the development of skills such as logical reasoning, collaboration and teamwork, creativity, the ability to structure problems and propose solutions to solve them. In order to analyze the data, three supervised machine learning algorithms were used: J48, Random Tree and Random Forest. WEKA was the tool of choice for data mining. All analysis was based on Neuroscience and the results obtained are promising for the mining of brain signals, both from the point of view of accuracy and speed of execution. Of the tests carried out, the J48 algorithm showed higher speed in the classification task with satisfactory accuracy, but with a lower success rate than the Random Forest algorithm, which was slower, but with the best result among the three studied algorithms.porPensamento ComputacionalMineração de DadosDescoberta de ConhecimentoInterface Cérebro-ComputadorNeurociência ComputacionalComputational ThinkingData MiningKnowledge Discovery in DatabasesBrain-Computer InterfaceComputational NeuroscienceMineração de dados em sinais cerebrais : uma análise baseada na neurociência e no pensamento computacional no ensino fundamentalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGORIGINALMAX MARCELL.pdfMAX MARCELL.pdfDissertação (mestrado)application/pdf27699999https://repositorio.furg.br/bitstreams/46fa6330-d47b-4de3-b4bb-e3c782fc22d6/download85bac08bf5595e52e96cc45cad028522MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.furg.br/bitstreams/3b70a2bf-c488-4a43-a382-c2fd72e24efe/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseAnonymousREADTEXTMAX MARCELL.pdf.txtMAX MARCELL.pdf.txtExtracted texttext/plain102484https://repositorio.furg.br/bitstreams/947eed11-7b4f-47de-b0a6-2c9645c1a52f/download4cb9c04aae482268fb5f7064be5bccd4MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILMAX MARCELL.pdf.jpgMAX MARCELL.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2671https://repositorio.furg.br/bitstreams/4defa284-ed9b-47b5-ae5d-1632c73f4d78/downloadb89bd2973b8842ee3993d28c510fd25eMD54falseAnonymousREAD123456789/120652025-12-10 00:42:10.023open.accessoai:repositorio.furg.br:123456789/12065https://repositorio.furg.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestrepositorio@furg.br||sib.bdtd@furg.bropendoar:2025-12-10T03:42:10Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)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