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https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/5502| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | APOIANDO A GESTÃO DE PROJETOS DE SOFTWARE EM EDUCAÇÃO: UMA ABORDAGEM COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL |
| Autor(es): | Nogueira, Luiz Guilherme Curcino |
| Primeiro Orientador: | Francisco, Rodrigo Elias |
| Resumo: | Esta Monografia propõe o desenvolvimento de um sistema API Web de gestão de projetos voltado para o ambiente educacional, com o objetivo de auxiliar os professores na formação de equipes de alunos com base em metodologias ágeis, especialmente o Scrum. O sistema utiliza Algoritmo Genético como uma das técnicas de Inteligência Artificial para otimizar a composição das equipes, considerando o perfil profissional dos estudantes, suas preferências e os requisitos dos projetos de software. Para validar a eficácia do Algoritmo Genético em formar essas equipes, foi utilizado um método de Força Bruta para realizar todas as combinações possíveis de estudantes, encontrando a solução ideal para o desenvolvimento desses projetos. Além disso, foram realizados testes comparativos entre diferentes abordagens de formação de equipes de estudantes, e os resultados indicaram que o tempo de execução da Força Bruta é significativamente superior ao do Algoritmo Genético. Com isso, o Algoritmo Genético se mostrou uma solução mais eficiente e adequada para o uso educacional, proporcionando agilidade e praticidade para os professores em ambientes de ensino baseados em projetos. |
| Abstract: | This monograph proposes the development of a project management Web API system aimed at the educational environment, with the goal of assisting teachers in forming student teams based on agile methodologies, especially Scrum. The system uses Genetic Algorithms as the main Artificial Intelligence technique to optimize team composition, considering the students’ professional profiles, their preferences, and the requirements of software projects. To validate the effectiveness of the Genetic Algorithm in forming these teams, a brute-force method was used to generate all possible student combinations, identifying the optimal solution for project development. Additionally, comparative tests were conducted between different team formation approaches, and the results indicated that the brute-force execution time is significantly higher than that of the Genetic Algorithm. As a result, the Genetic Algorithm proved to be a more efficient and suitable solution for educational use, providing agility and practicality for teachers in project-based learning environments. |
| Palavras-chave: | Gestão de projetos educacionais Inteligência Artificial Algoritmo Genético Formação de equipes |
| Área do CNPq: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| Pais: | Brasil |
| Editor: | Instituto Federal Goiano |
| Sigla da Instituição: | IF Goiano |
| Campus: | Campus Morrinhos |
| URI: | https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/5502 |
| Data do documento: | 4-Jun-2025 |
| Aparece nas coleções: | Bacharelado em Ciência da Computação |
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