A pandemia de coronavírus que atingiu o mundo no final de 2019 segue batendo recordes de novos casos e óbitos relacionados à doença. As orientações para o manejo clínico dos pacientes infectados e a prevenção de novos casos estão centradas nas medidas de controle dos sintomas, hábitos de higiene, isolamento social e diminuição da aglomeração de pessoas. Tal fato forçou uma mudança no modo como os serviços de saúde prestam cuidados, protagonizando a incorporação de novas tecnologias em saúde. Assim, este Ensaio objetiva compilar e analisar algumas experiências de uso das tecnologias digitais em saúde, para minimizar os impactos da COVID-19. Identificou-se o desenvolvimento de soluções tecnológicas de manejo clínico do paciente, diagnóstico por imagem, uso de inteligência artificial para análise de riscos, aplicativos de geolocalização, ferramentas para análise de dados e relatórios, autodiagnóstico e, inclusive, de orientação à tomada de decisão. A grande maioria das iniciativas listadas tem sido eficaz na minimização dos impactos da COVID-19 nos sistemas de saúde, de modo que visa à diminuição da aglomeração de pessoas e assim facilita o acesso aos serviços, bem como contribui para a incorporação de novas práticas e modos de cuidar, em saúde.
Abstract. This paper presents a systematic literature review (SLR) about algorithms and programming teaching for beginner students in Brazilian higher education. Those courses are called CS1 (Computer Science 1) for short. The review was conducted on papers published in the following Brazilian conferences: SBIE, WIE, WEI and WAAAP between the years 2001 and 2014. This work searches for empirical evidences about the artefacts that influence success/failure rates in CS1 courses. Furthermore, the results of this review are compared to international results. From 394 papers selected 49 where analysed, but only 7 presented failure rates before and after experimentation. The failure rate on those papers was observed to be reduced from 45.6 to 32.6% after experimentation.Resumo. Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura (RSL) sobre o ensino de programação e algoritmos para alunos iniciantes do ensino superior brasileiro, chamados CS1 (Computer Science 1). A RSL foi realizadà a partir da revisão dos artigos publicados nos eventos SBIE, WIE, WEI e WA-AAP entre os anos de 2001 a 2014. Este trabalho busca evidências empíricas dos artefatos que influenciam as taxas de sucesso/reprovação nos cursos CS1. Além disso, procurou-se comparar resultados desta revisão com os resultados apresentados internacionalmente. Do total de 394 artigos pré-selecionados, restaram 49, dos quais apenas 7 artigos apresentam taxas de reprovação de alunos antes e depois da realização do(s) experimento(s), reduzindo essa taxa, em média, de 45,6% para 32,6%.
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