291 XXXI MOSTRA UNISINOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA De 28/10/2024 a 01/11/2024 Unisinos São Leopoldo Ciências Exatas e da Terra - PPG em Computação Aplicada Autor(a): Betina Elisa de Mello Modalidade de Bolsa: Unisinos PROBITI/Fapergs Coautor(es): Fernanda Monmany Jobim Orientador(a): Prof. Dr. Gabriel de Oliveira Ramos PLATAFORMA DE ROTULAÇÃO DE IMAGENS PARA OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE EXERCÍCIOS ACADÊMICOS INTRODUÇÃO: Oprojeto visa o desenvolvimento de umsoftware para rotulação de imagens com o objetivo específico de auxiliar na avaliação de alunos de medicina. O sistema proposto tem como função inicial permitir que os alunos classifiquem imagens médicas, com as correções dessas classificações sendo realizadas manualmente para treinar ummodelo de aprendizado de máquina. Uma vez que o modelo esteja treinado, ele será utilizado para corrigir automaticamente as classificações em exercícios futuros, tornando o processo de avaliação mais eficiente. OBJETIVO: O projeto visa automatizar a correção de rotulações feitas por alunos em exercícios práticos, reduzindo a carga de trabalho e erros associados à correção manual. Ao automatizar esse processo com ummodelo treinado, buscamos melhorar a eficiência e a precisão da avaliação, beneficiando tanto educadores quanto alunos. Hipótese: A implementação de um software de rotulação de imagens usando tecnologias avançadas como Python, Flask, NextJs, ReactJs, Javascript, MongoDB, GridFS e Docker pode transformar o processo de avaliação acadêmica. A hipótese é que, ao permitir a criação e gestão de datasets e exercícios pelos professores e a resolução e feedback pelos alunos, o sistema: - Aumentará a eficiência: Automatizando a correção e supervisão dos exercícios, o sistema reduzirá o tempo e esforço para a avaliação, facilitando a gestão de datasets e exercícios. - Garantirá precisão e consistência: Um modelo inicialmente treinado com correção manual permitirá correções automáticas futuras, assegurando precisão e consistência nas avaliações. - Facilitará a interação e o aprendizado: O sistema permitirá que professores monitorem o progresso dos alunos e que estes recebam feedback detalhado, promovendo uma experiência de aprendizado mais eficaz.
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