https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/13765 Faculdade de Tecnologia de Carapicuíba (Carapicuíba) 2026-05-24T22:28:12Z https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/44175 Title: Reuse: criando conexões sustentáveis para a reciclagem e reutilização de materiais descartados Authors: HINA, Bruno Yoshihiro de Oliveira; RODRIGUES, Cristiano Cruz; SOUSA, Lucas Nery de; SILVA, Luis Henrique da Abstract: O presente trabalho propõe a criação de uma plataforma virtual que conecta pessoas interessadas em reciclar materiais descartados com pessoas ou organizações que desejam dar uma nova utilidade a esses materiais. A plataforma busca promover a reutilização de produtos, contribuindo para a sustentabilidade e o enfrentamento das mudanças climáticas. A plataforma será desenvolvida com tecnologias acessíveis e intuitivas, visando facilitar o uso por qualquer pessoa. Além da conexão entre os usuários, a plataforma oferecerá recursos adicionais, como fóruns de discussão e tutoriais de reciclagem, para incentivar a participação e a troca de conhecimentos. Existe a necessidade de aumentar a reciclagem no Brasil, onde apenas 4% dos resíduos sólidos urbanos foram reciclados em 2021. Essa plataforma, além promover a troca de conhecimentos e incentivar a conscientização sobre a importância da reciclagem e reutilização, visa facilitar a identificação de recicladores e promover a economia circular, reduzindo a quantidade de resíduos destinados a aterros sanitários e gerando empregos e renda para os recicladores locais. Assim, a criação dessa plataforma se mostra uma solução viável para melhorar o processo de reciclagem, reduzir o impacto ambiental dos resíduos e promover o desenvolvimento socioeconômico, contribuindo para um ambiente mais saudável e sustentável.; This work proposes the creation of a virtual platform that connects people interested in recycling discarded materials with individuals or organizations that wish to give these materials a new purpose. The platform aims to promote the reuse of products, contributing to sustainability and addressing climate change. The platform will be developed with accessible and intuitive technologies, aiming to facilitate its use by anyone. In addition to connecting users, the platform will offer additional resources, such as discussion forums and recycling tutorials, to encourage participation and the exchange of knowledge. There is a need to increase recycling in Brazil, where only 4% of urban solid waste was recycled in 2021. This platform, in addition to promoting the exchange of knowledge and encouraging awareness of the importance of recycling and reuse, aims to facilitate the identification of recyclers and promote the circular economy, reducing the amount of waste destined for landfills and generating jobs and income for local recyclers. Thus, the creation of this platform proves to be a viable solution to improve the recycling process, reduce the environmental impact of waste, and promote socioeconomic development, contributing to a healthier and more sustainable environment. 2025-12-04T00:00:00Z https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/44173 Title: Análise comparativa de algoritmos de machine learning na classificação de objetivos educacionais pela taxonomia de Bloom Authors: FERRAZ, Raul Otavio de Oliveira Abstract: A Taxonomia de Bloom é um pilar da educação para a classificação da complexidade cognitiva de objetivos de aprendizagem, mas sua aplicação manual é subjetiva e ineficiente em larga escala. Diante do volume crescente de conteúdo digital, este estudo propõe a classificação automática de sentenças de objetivos educacionais nos seis níveis da taxonomia revisada, tratando o desafio como um problema de classificação binária para cada nível. O objetivo principal é avaliar e comparar a performance de três algoritmos de Machine Learning de alto desempenho: Random Forest, XGBoost e LightGBM. O estudo utilizou um corpus público de 21.380 objetivos previamente rotulados e aplicou um pipeline de Processamento de Linguagem Natural (PLN) baseado em TF-IDF, N-gramas e o Índice de Legibilidade Automatizada (ARI) para vetorização dos textos. A classificação foi realizada utilizando a estratégia Um Contra Todos (OVR), e a performance foi avaliada pelo F1-Score devido ao significativo desbalanceamento das classes. Os resultados demonstraram que o algoritmo LightGBM apresentou a melhor performance preditiva na maioria das categorias e obteve a maior média de F1-Score (0,870), superando ligeiramente o XGBoost (0,864) e o Random Forest (0,862). Confirma-se, assim, a hipótese de que a otimização de boosting do LightGBM oferece a maior eficácia na classificação de textos educacionais. As limitações do estudo residem na incapacidade inerente dos modelos de ensemble em compreender nuances contextuais complexas. O LightGBM emerge como a solução mais eficiente para padronizar a curadoria pedagógica em sistemas de apoio tecnológico.; Bloom's Taxonomy is a cornerstone of education for classifying the cognitive complexity of learning objectives, but its manual application is subjective and inefficient on a large scale. Given the increasing volume of digital content, this study proposes the automatic classification of sentences from educational objectives into the six levels of the revised taxonomy, treating the challenge as a binary classification problem for each level. The main objective is to evaluate and compare the performance of three high-performance Machine Learning algorithms: Random Forest, XGBoost, and LightGBM. The study used a public corpus of 21,380 previously labeled objectives and applied a Natural Language Processing (NLP) pipeline based on TF-IDF, N-grams, and the Automated Readability Index (ARI) for text vectorization. Classification was performed using the One Against All (OVR) strategy, and performance was evaluated using the F1-Score due to the significant imbalance of classes. The results demonstrated that the LightGBM algorithm showed the best predictive performance in most categories and obtained the highest average F1-Score (0.870), slightly surpassing XGBoost (0.864) and Random Forest (0.862). This confirms the hypothesis that LightGBM's boosting optimization offers the highest effectiveness in classifying educational texts. The study's limitations lie in the inherent inability of ensemble models to understand complex contextual nuances. LightGBM emerges as the most efficient solution for standardizing pedagogical curation in technological support systems. Description: Artigo apresentado no XVIII Simgetec Web (Simpósio de Gestão e Tecnologia das Faculdades de Tecnologia do Centro Paula Souza, 2025. Faculdade de Tecnologia de Carapicuíba, Carapicuíba). (Curso Superior de Tecnologia em Logística). Análise comparativa de algoritmos de machine learning na classificação de objetivos educacionais pela taxonomia de Bloom. 2025-12-05T00:00:00Z https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/44034 Title: Sistema de teste vocacional para escolha de curso superior na FATEC Authors: CAVALCANTE, Alexandre Araujo; ROLLI, Leonardo da Costa Abstract: A escolha de um curso superior constitui uma decisão estratégica e determinante para o desenvolvimento da trajetória profissional de um indivíduo. Entretanto, observa-se que muitos estudantes ingressam no ensino superior sem realizar uma investigação aprofundada sobre a natureza dos conteúdos curriculares, as competências requeridas e as possibilidades de atuação decorrentes da formação escolhida. Tal lacuna informacional pode resultar em desmotivação, insatisfação e, em casos mais críticos, na evasão antes da conclusão do curso. Diante desse cenário, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de orientação vocacional direcionado aos estudantes das Faculdades de Tecnologia (Fatecs) do Centro Paula Souza, com ênfase nos cursos pertencentes à área de Tecnologia da Informação. O objetivo central da ferramenta é subsidiar o processo decisório dos discentes. O sistema fundamenta-se na aplicação de um questionário estruturado, composto por itens elaborados a partir das matrizes curriculares dos cursos e das competências individuais dos estudantes. A partir das respostas fornecidas, o modelo realiza uma análise de adequação, identificando o curso cujo perfil formativo apresenta maior consonância com as afinidades, interesses e habilidades do usuário, além de sinalizar demandas cognitivas e técnicas relevantes à formação em TI nas Fatecs. A ferramenta busca atender tanto estudantes ingressantes quanto aqueles que já se encontram matriculados, mas que manifestam dúvidas quanto à adequação da sua escolha original.; Choosing a higher education course is a strategic and crucial decision for the development of an individual's professional trajectory. However, it is observed that many students enter higher education without conducting in-depth research into the nature of the curricular content, the required skills, and the career possibilities arising from the chosen training. This informational gap can result in demotivation, dissatisfaction, and, in more critical cases, dropout before course completion. Given this scenario, this work proposes the development of a vocational guidance system aimed at students of the Technology Colleges (Fatecs) of the Centro Paula Souza, with an emphasis on courses in the Information Technology area. The central objective of the tool is to support the students' decision-making process. The system is based on the application of a structured questionnaire, composed of items developed from the curricular matrices of the courses and the individual competencies of the students. Based on the responses provided, the model performs a suitability analysis, identifying the course whose training profile is most aligned with the user's affinities, interests, and skills, as well as highlighting cognitive and technical demands relevant to IT training at Fatecs. The tool aims to serve both incoming students and those who are already enrolled but have doubts about the suitability of their original choice. 2025-12-12T00:00:00Z https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/44030 Title: Sistema de gestão de oficinas mecânicas: registro de peças e serviços Authors: SANTOS, Patrik Pereira dos; CALIXTO, Thiago; ANDRADE, Vanderlei de Santana de Abstract: O presente artigo descreve o desenvolvimento de um Sistema de Gestão de Veículos voltado a oficinas mecânicas, com foco no registro de peças, serviços e acompanhamento de ordens de serviço. O estudo objetivou centralizar a informação operacional, aprimorar a rastreabilidade e apoiar a tomada de decisão gerencial. A metodologia, de natureza aplicada com abordagem qualitativa e objetivos exploratórios, emprega a pesquisa bibliográfica e a análise documental como procedimentos técnicos. Implementou- se o sistema com Python, FastAPI, SQLite e Angular. Os resultados indicam ganho em organização, rastreabilidade e geração de relatórios, apesar de apontar a ausência de controle de estoque em tempo real e a necessidade de validação prática. Como consideração final, recomenda-se a integração de controle de estoque, o desenvolvimento de uma versão móvel e a realização de testes de campo para avaliar o impacto operacional.; This article describes the development of a Vehicle Management System aimed at mechanical workshops, focusing on the registration of parts, services, and monitoring of work orders. The study aimed to centralize operational information, improve traceability, and support managerial decision-making. The methodology, of an applied nature with a qualitative approach and exploratory objectives, employs bibliographic research and document analysis as technical procedures. The system was implemented using Python, FastAPI, SQLite, and Angular. The results indicate gains in organization, traceability, and report generation, although they point to the absence of real-time inventory control and the need for practical validation. As a final consideration, the integration of inventory control, the development of a mobile version, and the performance of field tests to evaluate the operational impact are recommended. Description: Artigo apresentado no XVIII Simgetec Web (Simpósio de Gestão e Tecnologia das Faculdades de Tecnologia do Centro Paula Souza, 2025. Faculdade de Tecnologia de Carapicuíba, Carapicuíba). (Curso Superior de Tecnologia em Logística). Sistema de gestão de oficinas mecânicas: registro de peças e serviços. 2025-12-05T00:00:00Z