Baiuka: jogos de lendas amazônicas para avaliação de inteligências múltiplas

BAIUKA é um jogo educativo voltado para despertar a consciência ecológica baseado em lendas amazônicas. Este trabalho teve como objetivo central construir um jogo educativo infantil baseado nas Inteligências Múltiplas, voltado para a cultura amazônica, gerando automaticamente avaliações sobre o comportamento do jogador, a partir de agentes autônomos, auxiliando o professor em sala de aula. Teve como objetivos específicos oferecer um instrumento de motivação da aprendizagem a partir do uso de jogos educativos na web, além de desenvolver um modelo para avaliar jogos educacionais. A caminhada metodológica teve como principal base de análise a metodologia qualitativa e envolveu, além de pesquisas documentais e bibliográficas, a pesquisa de campo na Escola Ipiranga, com aplicação de um checklist a professores devidamente selecionados, assim como especialistas que, de alguma forma, atuam nessa realidade. Os resultados da pesquisa indicam a boa aceitação por parte dos professores de proporcionar momentos de atividade lúdica para as crianças. Infelizmente, também constatamos a dificuldade em se criar um jogo educacional que seja interessante ao jovem, aliando metodologias pedagógicas ao poder dos jogos computacionais. Porém, não obstante essa triste constatação, a pesquisa aponta com esperança que os jogos computadorizados possam ser considerados o estado da arte para o desenvolvimento de ambientes de aprendizagem motivadores. A produção desta nova geração de jogos didáticos requer times interdisciplinares, criativos e capazes de trabalharem cooperativamente.

Classificação automática de cobertura vegetal em imagens aéreas e orbitais para uso em planejamento energético

Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.