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https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/4487| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Ferramenta web gamificada para o estudo introdutório de análise de dados |
| Autor(es): | FONSECA, José Antônio Bellato |
| Primeiro Orientador: | SEABRA, Rodrigo Duarte |
| metadata.dc.contributor.advisor-co1: | PAULA, Melise Maria Veiga de |
| metadata.dc.contributor.referee1: | SEABRA, Rodrigo Duarte |
| metadata.dc.contributor.referee2: | PAULA, Melise Maria Veiga de |
| metadata.dc.contributor.referee3: | CAETANO, Bárbara Pimenta |
| metadata.dc.contributor.referee4: | RODRIGUEZ, Lina Maria Garcez |
| Resumo: | O crescente volume de dados gerado globalmente pelas mais diversas atividades é acompanhado por uma demanda igualmente crescente por sua interpretação, visando a extração de informações valiosas. Nesse cenário, a análise de dados, um componente essencial no domínio da Ciência de Dados, viabiliza esse processo, transformando dados brutos em conhecimento útil para a tomada de decisões. No entanto, no processo de desenvolvimento de habilidades analíticas, os estudantes se deparam com desafios, tais como a interpretação subjetiva de visualizações, a alta dimensionalidade dos dados, a necessidade de compreender conceitos estatísticos, por vezes abstratos, e a necessidade de proficiência em ferramentas computacionais específicas. Esses fatores apontam para a necessidade de metodologias e ferramentas que auxiliem os professores e contribuam para motivar os estudantes no processo de estudo da área. Nesse contexto, esta pesquisa propõe o desenvolvimento de uma ferramenta web gamificada para apoiar o estudo introdutório de análise de dados. A ferramenta tem como finalidade possibilitar o estudo de conceitos e técnicas de análise de dados por meio de uma solução que inclui elementos de jogos e foi avaliada por estudantes voluntários de cursos de computação da Universidade Federal de Itajubá. Por meio da avaliação, foram captadas as percepções dos discentes sobre a ferramenta desenvolvida, sob múltiplas perspectivas. Os resultados dessa avaliação indicaram elevados índices de usabilidade, de aceitação e de satisfação. |
| Abstract: | The growing volume of data generated globally across diverse activities is accompanied by an equally increasing demand to interpret it and extract valuable information. In this scenario, data analysis, an essential component of the Data Science domain, enables this process by transforming raw data into useful knowledge for decision-making. However, as students develop analytical skills, they face challenges such as subjective interpretation of visualizations, high-dimensional data, the need to understand sometimes abstract statistical concepts, and the required proficiency with specific computational tools. These factors point to the need for methodologies and tools that can support teachers and motivate students in this field. In this context, the research proposes developing a gamified web tool to support introductory data analysis. The tool aims to facilitate the study of concepts and data analysis techniques through a solution that incorporates game elements and was evaluated by volunteer students in computer science courses at the Federal University of Itajubá. The evaluation captured students’ perceptions of the developed tool from multiple perspectives. The results of this evaluation indicated high rates of usability, acceptance, and satisfaction. |
| Palavras-chave: | Análise de dados Ciência de dados Informática na educação Gamificação Learn data |
| CNPq: | CNPQ::CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA::CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Itajubá |
| Sigla da Instituição: | UNIFEI |
| metadata.dc.publisher.department: | Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação - Mestrado - Ciência e Tecnologia da Computação |
| Citação: | FONSECA, José Antônio Bellato. Ferramenta web gamificada para o estudo introdutório de análise de dados. 2026. 156 f. Dissertação (Mestrado em Ciência e Tecnologia da Computação) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2026. |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/4487 |
| Data do documento: | 11-Ago-2026 |
| Aparece nas coleções: | Dissertações |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| Dissertação_2026120.pdf | 4,92 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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