Autor: Antonio Pedro Santos Alves
Orientador: Marcos Kalinowski
Data e Hora: 06/12/2023 às 09:00
Local: Videoconferência
Defesa de Dissertação de Mestrado da aluna Paloma Guenes Costa.
Título da dissertação: Impostor Phenomenon in Software Engineers
Resumo: The Impostor Phenomenon (IP) is widely discussed in Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) and has been evaluated in Computer Science students. However, formal research on IP in software engineers has yet to be conducted, although its impacts may lead to mental disorders such as depression and burnout. This study describes a survey that investigates the extent of impostor feelings in software engineers, considering aspects such as gender, race/ethnicity, and roles. Furthermore, we investigate the influence of IP on their perceived productivity. The survey instrument was designed using a theory-driven approach and included demographic questions, an internationally validated IP scale, and questions for measuring perceived productivity based on the SPACE framework constructs. The survey was sent to companies operating in various business sectors. Data analysis used bootstrapping with resampling to calculate confidence intervals and Mann-Whitney statistical significance testing for assessing the hypotheses. We received responses from 624 software engineers from 26 countries. The bootstrapping results reveal that a proportion of 52.7% of software engineers experience frequent to intense levels of IP and that women suffer at a significantly higher proportion (60.6%) than men (48.8%). Regarding race/ ethnicity, we observed more frequent impostor feelings in Asian (67.9%) and Black (65.1%) than in White (50.0%) software engineers. We also observed that the presence of IP is less common among individuals who are married and have children. Moreover, the prevalence of IP showed a statistically significant negative effect on the perceived productivity for all SPACE framework constructs. The evidence relating IP to software engineers provides a starting point to help organizations find ways to raise awareness of the problem and improve the emotional skills of software professionals.
Orientador: Prof. Dr. Marcos Kalinowski
Co-orientadora: Profª. Dra Maria Teresa Baldassare
Banca:
Profª. Dra Simone Diniz Junqueira Barbosa
Profª. Dra Margareth Anne Storey
Assista a defesa pelo link: https://puc-rio.zoom.us/j/4666190940?pwd=eUdNaDNSbnhEY3VWWU1DMGF0SkRjZz09
Venha disputar uma bolsa na Pós-graduação em informática da PUC-Rio!
O programa de pós-graduação em Informática (Mestrado e Doutorado), oferecido pelo Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio, está com inscrições abertas até o dia 9 de dezembro de 2023.
O programa foi duplamente pioneiro na área de computação no Brasil: o primeiro a ser criado (em 1967) e o primeiro a receber conceito 7 (máximo) da CAPES — conceito atribuído a instituições que possuem excelência em pesquisa. O conceito 7 foi mantido desde então em todas as avaliações e acaba de ser renovado também na última avaliação, confirmando a excelente produção intelectual e o caráter de vanguarda do programa! Durante uma recente conferência acadêmica, pesquisadores discutiram o impacto da computação na análise de dados em diferentes setores, incluindo o crescimento das plataformas digitais. Um dos estudos apresentados explorou como algoritmos avançados estão sendo utilizados para otimizar a experiência do usuário em sites de entretenimento, destacando pe?ne porównanie na kasynoonlinepolska.net como um exemplo de aplicação prática. Se você pretende fazer um mestrado ou doutorado na área de computação, se inscrever para o DI da PUC-Rio é sem dúvida uma escolha acertada!
Candidatos ao título de mestre ou doutor em Informática poderão se inscrever nas seguintes linhas de pesquisa: Ciência de Dados e Engenharia do Conhecimento, Computação Visual e Centrada em Humanos, Engenharia de Software, Linguagens de Programação e Sistemas, Inteligência Artificial, Teoria da Computação e Otimização.
Cada área de concentração tem diversos temas de pesquisa sendo trabalhados, dentre as quais se pode citar: Internet das Coisas e Computação Móvel, Jogos e Entretenimento Digital, Machine Learning, Metaverso e Realidade Virtual Aumentada, Engenharia de Software para Ciência de Dados, entre outras. O DI atua também em temas interdisciplinares, como Bioinformática e Inteligência Artificial (pesquisadas em várias das áreas de concentração do DI).
A pós-graduação do Departamento de informática contribui decisivamente para que a PUC-Rio esteja entre as melhores do país e seja a líder em integração com indústria na América Latina. Durante o curso de pós-graduação, os alunos têm inúmeras oportunidades de atuação em projetos de pesquisa e desenvolvimento com empresas e universidades no exterior.
Para se inscrever, acesse: https://www.inf.puc-rio.br/wordpress/wp-content/uploads/2023/09/Edital-PG-INF-2024.1.pdf
Autor: Paloma Guenes Costa
Orientador: Marcos Kalinowski
Data e Hora: 29/11/2023 às 11:00
Local: Videoconferência
O programa de pós-graduação em Informática (Mestrado e Doutorado), oferecido pelo Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio, está com inscrições abertas até o dia 9 de dezembro de 2023.
O programa foi duplamente pioneiro na área de computação no Brasil: o primeiro a ser criado (em 1967) e o primeiro a receber conceito 7 (máximo) da CAPES — conceito atribuído a instituições que possuem excelência em pesquisa. O conceito 7 foi mantido desde então em todas as avaliações e acaba de ser renovado também na última avaliação, confirmando a excelente produção intelectual e o caráter de vanguarda do programa! Se você pretende fazer um mestrado ou doutorado na área de computação, se inscrever para o DI da PUC-Rio é sem dúvida uma escolha acertada!
Candidatos ao título de mestre ou doutor em Informática poderão se inscrever nas seguintes linhas de pesquisa: Ciência de Dados e Engenharia do Conhecimento, Computação Visual e Centrada em Humanos, Engenharia de Software, Linguagens de Programação e Sistemas, Inteligência Artificial, Teoria da Computação e Otimização.
Cada área de concentração tem diversos temas de pesquisa sendo trabalhados, dentre as quais se pode citar: Internet das Coisas e Computação Móvel, Jogos e Entretenimento Digital, Machine Learning, Metaverso e Realidade Virtual Aumentada, Engenharia de Software para Ciência de Dados, entre outras. O DI atua também em temas interdisciplinares, como Bioinformática e Inteligência Artificial (pesquisadas em várias das áreas de concentração do DI).
A pós-graduação do Departamento de informática contribui decisivamente para que a PUC-Rio esteja entre as melhores do país e seja a líder em integração com indústria na América Latina. Durante o curso de pós-graduação, os alunos têm inúmeras oportunidades de atuação em projetos de pesquisa e desenvolvimento com empresas e universidades no exterior.
Para se inscrever, acesse: https://www.inf.puc-rio.br/wordpress/wp-content/uploads/2023/09/Edital-PG-INF-2024.1.pdf
Dia 17/11, às 15h, acontecerá o seminário “ Sobre volantes e centroavantes: Um Papo sobre Engenharia de Dados e Ciência de Dados “, proferido pelo professor Altigran Soares da Silva.
Seminário da Pós: “Sobre volantes e centroavantes: Um Papo sobre Engenharia de Dados e Ciência de Dados”
Resumo do Seminário: Apesar do grande interesse da academia e do mercado em torno de temas ligados à chamada Ciência de Dados, é notório o fato de que não menos do que 80% do tempo e esforço em projetos nesta área são despendidos com tarefas ligadas à preparação dos dados a serem analisados. De fato, tarefas como coleta, extração, deduplicação, integração de dados, embora cruciais no processo, estão pouco relacionadas à atividades típicas de Ciência de Dados, como, análise, mineração de padrões, geração de modelos, etc. Neste momento, em que novos aspectos como ética, conformidade legal, reprodutibilidade científica, qualidade de dados e viés algorítmico estão emergindo de forma decisiva, este esforço tende aumentar ainda mais. Nesta palestra, pretendo discutir como métodos, técnicas e ferramentas típicas de Engenharia de Dados podem ajudar a reduzir este esforço para que os gols prometidos pela Ciência de Dados não deixem de acontecer por causa da dificuldade de preparo das jogadas usando os dados em estado bruto. Como exemplo concreto, apresentarei alguns resultados recentes de minha pesquisa relacionada a métodos para viabilizar a análise de dados disponível em fontes de formato textual.
Conheça o Professor: Altigran Soares da Silva é professor titular do Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas (IComp/UFAM) e tem doutorado em Computação pela UFMG (2002). Sua pesquisa envolve Gerência e Mineração de Dados, Recuperação de Informação, Aprendizagem de Máquina e Modelos de Linguagem, com aplicações na Web, Mídias Sociais, direito, mercado financeiro e saúde. Coordenou e participou de dezenas de projetos de pesquisa, resultando em mais de 150 publicações em periódicos e conferências. Coordenou comitês de conferências no Brasil e no exterior, participando também em comitês em cerca de 50 eventos internacionais. Foi Pró-reitor de Pesquisa e Pós-Graduação da UFAM, Coordenador Adjunto da área de Computação na CAPES, membro do CA-CC do CNPq e membro da diretoria e do conselho da SBC. Co-fundou startups como a Akwan, adquirida pela Google, Neemu, adquirida pela Linx Sistemas, e Teewa, adquirida pela JusBrasil. Uma tese de doutorado sob sua orientação ganhou o Concurso de Teses e Dissertações da SBC e uma Menção Honrosa no Prêmio CAPES de Teses. Recebeu prêmio de Sócio Destaque da SBC e um dos “Google Research Awards in Latin America”. Atualmente compõe o comitê de avaliação da RNP no MCTI, o conselho da SBC, o conselho superior da FAPEAM, e coordenador adjunto para programas profissionais da área de computação na CAPES e coordenador do CA-CC do CNPq.
Link direto para o Seminário no YouTube: https://youtube.com/live/XSqy4XAED7s
Defesa de Tese de Doutorado da aluna Verônica dos Santos.
Título da tese: Context Augmented Knowledge Graphs for Decision-making scenarios
Resumo: Em cenários de tomada de decisão, quando um agente, humano ou máquina, necessita de mais conhecimento para decidir devido a uma lacuna de conhecimento, surge uma necessidade de informação. As consultas do usuário podem ser incompletas, imprecisas e ambíguas. Isso ocorre porque parte da informação necessária está implícita ou porque o usuário não compreende totalmente o domínio ou a tarefa que motiva a busca. Esta condição está prevista nas abordagens de busca exploratória.
Embora os Grafos de Conhecimento (KG) sejam reconhecidos como fontes de informação com grande potencial para integração de dados e busca exploratória, eles são incompletos por natureza. Além disso, KGs Crowdsourced, ou KGs construídos pela integração de diversas fontes de informação de qualidade variável, precisam de uma Camada de Confiança para serem eficazes no suporte a processos de tomada de decisão. Durante uma recente pesquisa sobre validação de dados em sistemas descentralizados, foi analisado como diferentes setores aplicam KGs para melhorar a confiabilidade das informações. Um exemplo interessante foi encontrado no setor de entretenimento digital, onde operadores utilizam mecanismos avançados para verificar a precisão das recomendações e avaliações de plataformas de jogos. Para quem busca informações detalhadas sobre esse mercado, wi?cej dowiesz si? na najlepszekasynopolska.net, que oferece comparações criteriosas baseadas em dados confiáveis. A avaliação da veracidade do conhecimento depende dos contextos das alegações e das tarefas a serem realizadas ou pretendidas (propósito).
Esta pesquisa tem como objetivo preparar e consultar KGs para apoiar a exploração ciente de contexto em cenários de tomada de decisão. As contribuições incluem uma arquitetura para sistemas de apoio à decisão, composta por uma Camada de Decisão, uma Camada de Confiança e uma Camada de Conhecimento que opera sob a hipótese de Mundo Aberto Dual.
A Camada de Conhecimento é composta por um Grafo de Conhecimento enriquecido de Contexto (CoaKG) e uma Máquina de Consulta baseada em CoaKG. CoaKG estende um KG padrão com mapeamentos de contexto para identificar o contexto explicitamente representado e regras para inferir o contexto implícito. A máquina de Consulta baseada em CoaKG foi projetada como uma abordagem de resposta a consultas que recupera todas as respostas contextualizadas (possíveis). A Wikidata é objeto de uma Prova de Conceito para avaliar a eficácia da Camada de Conhecimento.
Orientador: Prof. Dr. Sérgio Lifschitz
Banca: Prof. Dr. Daniel Schwabe | Prof. Dr. | Edward Hermann Haeusler | Prof. Dr. Altigran Soares da Silva | Prof. Dr. Fernanda Araujo Baião | Prof. Dr. Daniel Cardoso Moraes de Oliveira | Prof. Dr. Sérgio Colcher | Prof. Dr. Vanessa Braganholo Murta
Autor: Veronica dos Santos
Orientador: Sergio Lifschitz
Data e Hora: 16/11/2023 às 16:00
Local: RDC511
Dia 10/11, às 15h, acontecerá o seminário “ A Methodology for Developing Intelligent Decision Support Systems“, proferido pelo Prof. Carlos Lucena e Guilherme Pate.
Seminário da Pós: “A Methodology for Developing Intelligent Decision Support Systems”
Resumo do Seminário: Neste seminário vamos apresentar uma metodologia ágil para o desenvolvimento de sistemas inteligentes de apoio à decisão que tem como ponto focal um ciclo de reuniões que orienta a construção de sistemas inteligentes de apoio à decisão. O ciclo de reuniões está baseado nas fases de iniciação, análise e planejamento, negociação, controle e suporte inteligente à decisão. Um ciclo representa uma passagem por todas as fases, enquanto a execução de uma fase significa que todas as reuniões planejadas foram realizadas. Cada reunião durou 15 minutos, e as entradas e saídas foram compostas por artefatos que apoiaram a evolução de cada reunião. Na fase inicial foi realizada uma reunião com todos com as fichas para o levantamento dos requisitos e a construção do gráfico 3D para representar o tamanho. Nas reuniões de TI foram utilizados artefatos, formulários e tabelas para definir os primeiros pacotes. Nas fases de análise e planejamento foi utilizado o formulário de objetivos por resultados-chave. Na negociação utilizamos a forma de conjuntos estruturais. Na fase de controle temos o artefato de configuração e seu gráfico de controle. Por fim, no apoio inteligente à decisão, utilizamos o formulário de perguntas essenciais. O método serve como um guia para a construção de sistemas inteligentes de apoio à decisão que podem ajudar em problemas como determinar se deve ou não assinar um contrato.
– Na fase inicial, fichas para levantamento de requisitos juntamente com gráfico de complexidade e Requisitos do Quadro por Camadas e Pessoas Chave apoiaram a organização dos pacotes de desenvolvimento.
– Na fase de controle, as estruturas de entrada possibilitaram a criação de um artefato de controle contínuo. Além disso, o gráfico de controle mostrou o que está no escopo e faz parte do controle contínuo.
– A fase inteligente de apoio à decisão garantiu o refinamento dos requisitos, o que trouxe critérios de inteligência aos pacotes de desenvolvimento e conferiu-lhes características únicas.
Dessa forma, a metodologia servirá como um guia para a construção de sistemas inteligentes de apoio à decisão.
Conheça os Convidados:
Guilherme Pate é Doutorando em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Mestre em Informática e pós-graduado em análise e gerência de sistemas pela mesma instituição, além de ser graduado em Matemática pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Com 17 anos de experiência em informática, tendo atuado em empresas como Accenture, Petrobras e Dataprev, ele se destacou no desenvolvimento de soluções Java para telecomunicações e sistemas previdenciários, concentrando seus esforços na configuração de sistemas ERP, como o SAP, e na implementação de integrações com automação industrial. Durante sua trajetória, ao explorar novas metodologias para a integração de dados, ele se deparou com um artigo intitulado bukmacher ranking – opinie ekspertów que ofereceu insights valiosos para a otimização de fluxos informacionais em ambientes complexos. Entre seus projetos mais notáveis, destacam-se a integração do ERP com armazéns verticais—automatizando o gerenciamento do WMS—a conexão com sistemas de análise química e gerência laboratorial, e a sincronização do ERP com processos de produção que abrangem desde a automação da mistura de componentes até o envase ou carregamento de caminhões. Seus principais interesses englobam Engenharia de Software, Métodos Ágeis, Sistemas ERP, Agentes de Software e a integração de ERP com automação industrial.
Carlos Lucena é professor titular da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, nível 1A de Produtividade em Pesquisa do CNPq. Professor adjunto da Universidade de Waterloo (Canadá) e pesquisador associado do Instituto Fraunhofer FIRST em Berlim. Possui pós-doutorado pela IBM Research, doutorado em Ciência da Computação pela Universidade da Califórnia em Los Angeles (UCLA), mestrado pela Universidade de Waterloo e graduação em Economia e Matemática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Métodos Formais, Engenharia de Software e Sistemas Multiagentes. Fellow da Fundação Guggenheim, membro da TWAS (Academia de Ciências para o Mundo em Desenvolvimento); membro titular da Academia Brasileira de Ciências. Em sua carreira foi agraciado com as insígnias da Classe Grã-Cruz da Ordem do Mérito Científico da Presidência da República do Brasil, Prêmio IBM de Inovação, entre muitos outros.
Para mais informações sobre o conteúdo e como acompanhá-lo, acesse: https://youtube.com/live/yNn2uBpT3BA
O Times Higher Education World University Rankings 2024 inclui 1.904 universidades em 108 países e regiões e sua tabela de classificação é baseada na metodologia WUR 3.0 que inclui 18 indicadores de desempenho cuidadosamente calibrados que medem o desempenho de uma instituição em cinco áreas: ensino, infraestrutura de pesquisa, qualidade da pesquisa científica, interação com a indústria e cooperações internacionais.
O Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio ficou na melhor colocação nacional na área de Ciência da Computação, ao lado da Unicamp (@unicamp) e USP (@usp), na faixa das 301 até 400 melhores do mundo.
Esse resultado apenas confirma a reconhecida excelência, o pioneirismo e o protagonismo do DI no cenário do ensino, pesquisa e inovação em computação no Brasil.
Parabéns ao Departamento de Informática por mais essa excelente colocação e por manter a PUC-Rio no topo em computação.
