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This article presents the SASys architecture, which main goal is to identify the student's emotional profile through the use of FrameNet Brasil to establish the author's feeling in texts. A recommendation system, based on the student's emotional profile and learning style, sends motivational messages to mitigate school dropout. The proposal was evaluated by a case study with students of the Methodology of Scientific and Educational Research class of a learning distance course. The results point to the feasibility of the proposal for the assertiveness of the student's emotional profile during the class and detection of students' risk of dropout.Resumo. Este artigo apresenta a arquitetura SASys, cujo objetivo principal é identificar o estado emocional do aluno, através do uso da FrameNet Brasil para determinar o sentimento do autor em textos. Um sistema de recomendação, baseado no estado emocional do aluno e do seu estilo de aprendizagem, envia mensagens motivacionais para mitigar a evasão. A proposta foi avaliada com a condução de um estudo de caso com alunos da disciplina de Metodologia de Pesquisa Científica e Educacional de um curso à Distância. Os resultados apontam para a viabilidade da proposta para a assertividade do estado emocional do aluno ao longo da disciplina e detecção de alunos com risco de evasão.

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Digital transformation in e-health is a well-known challenge problem reported from several studies and from several dimensions. In addition, it has been verified a gap in the utilization of new technologies as differential tool in the war against the Covid-19 pandemic. In this paper, we present an ongoing research effort which is characterized for supporting a digital transformation gap found in a public primary healthcare system. Therefore, it can be seen as an interesting case study approach to tackle some challenges found in Covid-19. Utilizing smart bands by groups of different type of voluntaries, where vital signals were collected in a digital data fashion and then evaluated in public health unit. A recommendation system (RS) algorithm was also developed to understand users´ behaviors, based upon their vital signals. In addition, we utilized a simulator software to highlight people movement and predictable scenarios of Covid-19 contamination. This last effort provides a visualization on how the proposal could also help in a real ordinary monitoring scenario. Initial results from this research work indicates a differentiated approach to tackle challenges in digital transformation in a public health scenario, especially in a pandemic. In addition, our experiments illustrate that the adoption of some computational technologies require mainly changes on the present behavior, from governments and people, to be successful approaches to individual protection inside public environments.

Abstract. This paper presents a proposal that seeks to generate individualized educational recommendations, using information generated spontaneously in IntroduçãoNos últimos anos nota-se um aumento na busca por informações através da Internet. Essa busca tem ocorrido tanto através de cursos formais, nas modalidades à distância e semipresenciais, quanto na procura informal por conteúdos de interesse. Existem inúmeros recursos educacionais distribuídos em diferentes repositórios, que abordam um conjunto amplo de assuntos e que possuem objetivos educacionais distintos. Em virtude disso, a escolha adequada desses recursos é um desafio para os educadores e para os próprios alunos.Nesse cenário, um sistema de recomendação (SR) tem um papel importante para auxiliar educadores e alunos a encontrarem recursos educacionais relevantes e pertinentes aos seus perfis e ao contexto em que estão inseridos. Segundo Burke (2002), um SR pode ser "qualquer sistema que produza recomendações individualizadas ou que tenha o efeito de guiar o usuário de forma personalizada para objetos do seu interesse ou que lhes sejam úteis dentre diversas opções possíveis".Para que se torne possível gerar recomendações personalizadas, observa-se a necessidade de informações que ajudem a definir o perfil do usuário e auxiliem na identificação de suas necessidades e interesses. Por outro lado, observam-se alguns sistemas que capturam, espontaneamente, uma grande quantidade de dados dos usuários, bem como a interação entre eles, evidenciando, muitas vezes, suas preferências III Congresso Brasileiro de Informática na Educação (CBIE 2014) XXV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2014) _______________________________________________________________________ 506

Sistemas de recomendação têm atraído a atenção de acadêmicos e profissionais. O grande desafio é a escolha adequada de recursos educacionais distribuídos em diferentes repositórios. Considerando que os alunos representam grupos de usuários com características comuns, apresenta-se um mapeamento sistemático, onde foram identificados 166 artigos de pesquisa sobre sistemas de recomendação para grupos de usuário em redes sociais, com foco na recomendação de recursos educacionais, publicados entre 2004 e 2014. O objetivo é identificar tendências em pesquisas e características para grupos de usuários em redes sociais.