Abstract. Talking through mobile apps has become common nowadays and something essential and the WhatsApp is one of this

Autism Spectrum Disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder that can impair, to some extent, communication, socialization and also present stereotyped and restricted behaviors. The objective of this article was to present test results from the ACA (Learning with Alternative Communication) application, which uses the images of the Daily Life Activities to teach naming of objects, alphabet, syllables, and words, and to verify if there was vocabulary gain and literacy aid growth, as well as its usability and gamification issues. The tests were carried out with 28 children diagnosed with mild and moderate ASD. The results showed that such App is effective in its performance, since children have gained vocabulary.Resumo. Transtorno do Espectro Autismo (TEA) é um distúrbio de neurodesenvolvimento que pode comprometer, em algum grau, a comunicação, socialização e apresentar comportamentos estereotipados e restritos. O objetivo deste artigo foi apresentar resultados dos testes do aplicativo ACA (Aprendendo com Comunicação Alternativa), que utiliza imagens de Atividades de Vida Diária para ensinar a nomeação de objetos, alfabeto, sílabas e palavras, e verificar se ocorreu ganho de vocabulário e auxílio à alfabetização, como também questões de usabilidade e gamificação. Os testes foram feitos com 28 crianças diagnosticadas com TEA de graus leve e moderado. Os resultados mostraram que tal aplicativo é eficaz no que promete, visto que as crianças ganharam vocabulário. IntroduçãoDe acordo com Ramdoos et al. (2011), o Transtorno do Espectro Autista (TEA) é um distúrbio do desenvolvimento neurológico de início precoce, caracterizado por comprometer a comunicação, habilidades sociais e comportamentos estereotipados ou

Automatic Short Answer Grading is the study field that addresses the assessment of students' answers to questions in natural language. Besides length, it differs from automatic essay grading by focusing on the evaluation of content instead of answer's style. The grading of the answers is generally seen as a typical classification supervised learning. Many works have been recently developed, but most of them deal with data in the English language. In this paper, we present a new Portuguese dataset and system for automatic short answer grading. The data was collected with the participation of 13 teachers, 12 undergraduate students and 245 elementary school students. Results achieved 69% accuracy in four-class classification and 85% on binary classification.

No abstract

No abstract

No abstract

O uso de ferramentas de ensino tornou-se uma alternativa para complementar a aprendizagem do conteúdo escolar. Este artigo faz uma panorâmica de aspectos da Compilação e análise de desempenho das ferramentas computacionais GALS, Grammophone, The Context Grammar Free Checker, Verto e Parsing Simulator que foram desenvolvidas para suporte ao processo de compilação e têm como objetivo o apoio ao aprendizado da disciplina de Compiladores. Há várias ferramentas conhecidas, porém só algumas foram construídas para fins acadêmicos e serão apresentadas neste trabalho, bem como foram testadas com alunos na disciplina de Compiladores do curso de Graduação e também no Mestrado em Ciência da Computação de uma Universidade Pública Brasileira no Paraná para analisar hipóteses, auxiliar na verificação de exemplos de parsing e trocar experiências sobre essas ferramentas de Compilação. As fases de análise léxica e principalmente sintática tornaram-se mais didáticas e atraentes aos alunos, ficando fácil de entender suas funcionalidades e implementação de um compilador como um todo. GALS se mostrou ser uma boa opção com uma simples interface, trabalhando análise léxica e sintática para mais de uma linguagem (Java, C++ e Delphi). Estudos de Gramáticas Livres de Contexto no formato LL(1), LR(0) e LR(1) podem ser favorecidos não só com GALS, mas também com as ferramentas Grammophone e The Context Grammar Free Checker. Já o Verto trabalha de forma didática não só as etapas de análise léxica e sintática (essa também com Parser LR(1)), mas também a geração de códigos. Parsing Simulator se mostrou uma ferramenta intuitiva e também apresenta um acervo extenso de opções de análise sintática exibindo o passo a passo das tabelas de análise LL(1) e LR(K) promovendo o ensino-aprendizagem em Compiladores.

The presence of technologies in the agronomic field has the purpose of proposing the best solutions to the challenges found in agriculture, especially to the problems that affect cultivars. One of the obstacles found is to apply the use of your own language in applications that interact with the user in Brazilian Agribusiness. Therefore, this work uses Natural Language Processing techniques for the development of an automatic and effective computer system to interact with the user and assist in the identification of pests and diseases in soybean crop, stored in a non-relational database repository to provide accurate diagnostics to simplify the work of the farmer and the agricultural stakeholders who deal with a lot of information. In order to build dialogues and provide rich consultations, from agriculture manuals, a data structure with 108 pests and diseases with their information on the soybean cultivar and through the spaCy tool, it was possible to pre-process the texts, recognize the entities and support the requirements for the development of the conversacional system.