The present article analyzes the teaching experience in undergraduate degree in Computing of the University of Pernambuco (UPE) -Campus Garanhuns, in the final years of elementary education, in the teaching of the discipline of Educational Computing. The purpose was to implement an educational training with young people, applying the axes: computational thinking, the world and digital culture, articulating this knowledge with students of the 6th grade B, Elementary School, School of Application Professor Ivonita Alves Guerra in Garanhuns / PE, using as a means of learning leisure activities and software. It was verified that the pedagogical action promoted a greater understanding of the students on the proposed contents. Resumo. O presente artigo analisa a experiência docente em curso deLicenciatura em Computação da Universidade de Pernambuco (UPE) -Campus Garanhuns, nos anos finais do ensino fundamental, no ensino da disciplina de Computação Educacional. A finalidade foi implementar uma formação educativa com jovens, aplicando os eixos: pensamento computacional, mundo e cultura digital, articulando este conhecimento com educandos do 6º ano B, do Ensino Fundamental, da Escola de Aplicação Professora Ivonita Alves Guerra em Garanhuns/PE, utilizando como meio de aprendizagem atividades e softwares lúdicos. Constatou-se que a ação pedagógica promoveu um maior entendimento dos educandos sobre os conteúdos propostos.

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Music therapy is an effective tool to slow down the progress of dementia since interaction with music may evoke emotions that stimulates brain areas responsible for memory. This therapy is most successful when therapists provide adequate and personalized stimuli for each patient. This personalization is often hard. Thus, Artificial Intelligence (AI) methods may help in this task. This paper brings a systematic review of the literature in the field of affective computing in the context of music therapy. We particularly aim to assess AI methods to perform automatic emotion recognition applied to Human-Machine Musical Interfaces (HMMI). To perform the review, we conducted an automatic search in five of the main scientific databases on the fields of intelligent computing, engineering, and medicine. We search all papers released from 2016 and 2020, whose metadata, title or abstract contains the terms defined in the search string. The systematic review protocol resulted in the inclusion of 144 works from the 290 publications returned from the search. Through this review of the state-of-the-art, it was possible to list the current challenges in the automatic recognition of emotions. It was also possible to realize the potential of automatic emotion recognition to build non-invasive assistive solutions based on human-machine musical interfaces, as well as the artificial intelligence techniques in use in emotion recognition from multimodality data. Thus, machine learning for recognition of emotions from different data sources can be an important approach to optimize the clinical goals to be achieved through music therapy.

O desenvolvimento de software está se tornando cada vez mais abrangente e as empresas estão aderindo a distribuição de suas equipes de desenvolvimento. Para a operacionalização eficaz dos processos de desenvolvimento de software, práticas de comunicação devem ser bem estabelecidas para não haver confronto de ideias, conflitos e falta de colaboração entre os envolvidos. Na literatura, é evidenciado que a comunicação das equipes no contexto distribuído é um dos desafios prevalentes para os gestores de projetos. Nesse cenário, este artigo apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) que abrangeu 18 bases de dados e teve como objetivo identificar práticas que influenciam diretamente na comunicação de equipes de desenvolvimento de software distribuído (DDS). Como resultados, apresentamos 37 práticas que são recomendadas para obtenção de um melhor fluxo de comunicação nas equipes de DDS.