Transcrição Automatizada de Algoritmos Manuscritos: Reduzindo Esforços com Inteligência Artificial

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dc.contributor.advisorDoutor Ângelo Magno de Jesus
dc.contributor.authorJosé, Lucas Gabriel de Resende
dc.date.accessioned2025-05-13T11:24:29Z
dc.date.available2025-05-13T11:24:29Z
dc.date.issued2025-02-18
dc.description.abstractA tecnologia tem transformado o contexto educacional, facilitando a vida de jovens, servidores e professores. No que diz respeito à aprendizagem, a escrita potencializa a retenção de informações e aprimora a memorização. Entretanto, na área de tecnologia da informação, a programação exige que os códigos sejam digitados e testados em compiladores e tradutores, o que pode comprometer a eficiência de estudantes ao transpor algoritmos escritos à mão para o ambiente digital. Neste contexto, vale exemplificar as atividades que exigem escrita manual de códigos ou rascunhos, seja por questões preferenciais ou limitações de recursos computacionais, são desafiadoras para os docentes, que necessitam corrigi-las manualmente. Estas atividades demandam esforço cognitivo significativo ou testando suas soluções rascunhadas, assim, para solucionar este problema, apresentamos este estudo como uma ferramenta computacional baseada em Aprendizado de Máquina visando facilitar e automatizar o processo de transcrição de algoritmos manuscritos em código executável. Esta ferramenta facilita a correção de atividades, reduz o esforço de correção de provas por parte dos professores e promove a exploração prática de ideias no desenvolvimento de algoritmos.
dc.description.abstract1Technology has transformed the educational context, making life easier for young people, civil servants, and teachers. When it comes to learning, writing enhances information retention and improves memorization. However, in the area of information technology, programming requires codes to be typed and tested in compilers and translators, which can compromise the efficiency of students when transposing handwritten algorithms to the digital environment. In this context, it is worth mentioning activities that require manual writing of codes or drafts, whether due to preference or limitations of computational resources, which are challenging for teachers, who need to correct them manually. These activities require significant cognitive effort or testing of their drafted solutions. Therefore, to solve this problem, we present this study as a computational tool based on Machine Learning aimed at facilitating and automating the process of transcribing handwritten algorithms into executable code. This tool facilitates the correction of activities, reduces the effort of correcting tests by teachers, and promotes the practical exploration of ideas in the development of algorithms.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14387/2313
dc.language.isoPortuguês
dc.publisher.campiOuro Branco
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.institutionInstituto Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso aberto
dc.subject.keywordTranscrição de Manuscritos
dc.subject.keywordAprendizado de Algoritmos
dc.subject.keywordInteligência Artificial
dc.titleTranscrição Automatizada de Algoritmos Manuscritos: Reduzindo Esforços com Inteligência Artificial
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso
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