No dia 28 de julho de 2023, ocorreu a defesa da dissertação de Flávio Garcia Praciano no Programa de Pós-Graduação Profissional em Engenharia Elétrica (PPEE) da Universidade de Brasília (UnB). A dissertação, com o título “Análise de Integridade de Dados e Desempenho em Cursos Online Utilizando Métodos de Aprendizado de Máquina”, foi o foco desse evento acadêmico.
A banca examinadora foi composta pelos seguintes docentes: Dr. Daniel Alves da Silva (Presidente/Universidade de Brasília), Dra. Edna Dias Canedo (Examinadora Interna/Universidade de Brasília) e Dr. Gilmar dos Santos Marques (Examinador Externo/Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal). Os membros da banca conduziram uma avaliação rigorosa da dissertação e reconheceram a relevância das pesquisas conduzidas pelo discente.
Além da defesa da dissertação, Flávio Praciano teve seu artigo intitulado “Integrity of Training Data for Federal Civil Employees in Brazil” publicado no IEEE Xplore – Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos, e também participou da 17ª Conferência Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação (CISTI) na Universidade Politécnica de Madrid (UPM), Espanha, em 2022.
Para Flávio, sua jornada no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPEE) foi pautada pela concentração na área de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. A dissertação explorou a aplicação de técnicas avançadas de aprendizado de máquina para avaliar a integridade dos dados coletados em ambientes de cursos online, buscando simultaneamente otimizar o desempenho global dessas plataformas educacionais.
Ele compartilha que os impactos de sua dissertação transcendem o meio acadêmico, impactando a sociedade em larga escala. Devido à crescente adoção da educação online, a qualidade e confiabilidade dos dados tornaram-se cruciais para o êxito do processo educacional. As abordagens inovadoras propostas para analisar a integridade dos dados e melhorar o desempenho em plataformas de cursos online contribuíram para uma educação mais personalizada, adaptativa e de excelência.
Quanto às técnicas de aprendizado de máquina, Flávio enfatiza que essas possibilitaram a detecção de padrões ocultos nos dados, permitindo intervenções proativas e eficazes para aprimorar a experiência de aprendizado dos estudantes.
Ele conclui afirmando: “A pesquisa desempenhou um papel crucial no avanço da educação online, influenciando positivamente a sociedade ao promover uma aprendizagem mais inclusiva, eficiente e eficaz. Agradeço profundamente todo o apoio oferecido pelos professores, técnicos e colaboradores do PPEE.”
