Mineração de dados em sinais cerebrais : uma análise baseada na neurociência e no pensamento computacional no ensino fundamental
Autor: Max Marcell Oliveira da Silva (Currículo Lattes)
Resumo
Este trabalho tem um cunho interdisciplinar, abordando as áreas da Neurociência e da Educação, utilizando um Sistema BCI (Brain Computer Interface), uma interface entre o cérebro e um computador via coleta de sinais cerebrais por ferramenta EEG (eletroencefalograma). Neste estudo, utilizou-se a ferramenta actiCHamp, em um processo não invasivo, tendo por finalidade amplificar os sinais cerebrais, possibilitando realizar a coleta da atividade elétrica do cérebro dos sujeitos da pesquisa. Como foco da pesquisa, um grupo de alunos do ensino fundamental foi introduzido ao Pensamento Computacional, via o ambiente educacional interativo Kturtle. O pensamento computacional é importante, pois traz como benefício o desenvolvimento de habilidades como o raciocínio lógico, a colaboração e o trabalho em equipe, a criatividade, a capacidade para estruturar problemas e propor soluções para resolvê-los. De forma a analisar os dados, foram utilizados três algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado: J48, Random Tree e Random Forest. WEKA foi ferramenta escolhida para a mineração de dados. Toda análise foi embasada na Neurociência e os resultados obtidos são promissores para a mineração de sinais cerebrais, tanto do ponto de vista de acurácia quanto de velocidade de execução. Dos testes realizados, o algoritmo J48 apresentou maior velocidade na tarefa de classificação com satisfatória acurácia, mas com taxa de acerto menor que o algoritmo Random Forest, que foi mais lento, mas com o melhor resultado entre os três algoritmos estudados.