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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Francisco, Rodrigo Elias-
dc.creatorNogueira, Luiz Guilherme Curcino-
dc.date.accessioned2025-06-13T18:36:07Z-
dc.date.available2025-06-13T18:36:07Z-
dc.date.issued2025-06-04-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/5502-
dc.description.abstractThis 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.pt_BR
dc.description.resumoEsta 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.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Luiz Guilherme Curcino Nogueira (luiz.curcino@estudante.ifgoiano.edu.br) on 2025-06-13T18:18:00Z No. of bitstreams: 1 tcc_Luiz Guilherme.pdf: 2045313 bytes, checksum: 9c718e5cdba9245b340635fe3244a9e2 (MD5)en
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dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Johnathan Diniz (johnathan.diniz@ifgoiano.edu.br) on 2025-06-13T18:36:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tcc_Luiz Guilherme.pdf: 2045313 bytes, checksum: 9c718e5cdba9245b340635fe3244a9e2 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-06-13T18:36:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tcc_Luiz Guilherme.pdf: 2045313 bytes, checksum: 9c718e5cdba9245b340635fe3244a9e2 (MD5) Previous issue date: 2025-06-04en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal Goianopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Morrinhospt_BR
dc.publisher.initialsIF Goianopt_BR
dc.subjectGestão de projetos educacionaispt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectAlgoritmo Genéticopt_BR
dc.subjectFormação de equipespt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleAPOIANDO A GESTÃO DE PROJETOS DE SOFTWARE EM EDUCAÇÃO: UMA ABORDAGEM COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIALpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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