Pesquisa Científica
Investigações de Doutorado, Inteligência Artificial e publicações
Linhas de Investigação
Atualmente conduzo pesquisas no Doutorado em Ciência da Computação (UFPel) focadas na intersecção entre Inteligência Artificial e Educação, abordando principalmente:
- ■Modelagem do Estudante com IA: Predição de desempenho, evasão e gargalos de aprendizado usando representações latentes.
- ■Sistemas de Recomendação Educacionais: Adaptação dinâmica de caminhos de estudo orientados por Large Language Models (LLMs) e SLMs locais.
Publicações Acadêmicas
Evaluating SLMs for Predicting Tabular Data: An Essay on Higher Education Dropout
Scaglioni, F. G., Aguiar, M., and Mattos, J. C. B.
Avalia Small Language Models (SLMs) de 7 a 14 bilhões de parâmetros, ajustados por Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT), na predição de evasão no ensino superior, em comparação com modelos especializados em dados tabulares. Com um conjunto de 6.011 registros da UFPel, foram testadas três representações dos dados (numérica, discretizada e narrativa) inferidas pelos modelos Phi-4, Qwen2.5-7B e Mitra. O modelo tabular especializado superou os modelos de linguagem (80,30% de acurácia e F1 de 0,8203, contra 72,07% e 0,7176 do melhor SLM), e as representações narrativas não trouxeram ganho preditivo: sob restrição computacional, classificadores baseados em árvores e modelos tabulares seguem sendo a arquitetura mais eficaz.
Acessar DOI da Publicação Acessar nos Anais da SBC (SOL)Commit2GemPress: Automatização da Comunicação de Engenharia de Software para a Comunidade Acadêmica via Large Language Models
Scaglioni, F. G., Noguez, J. H. S., Ávila, C. M. O., and Roque, P. T. N. M.
Apresenta o Commit2GemPress, ferramenta que integra a API do GitLab, o modelo Gemini 2.0 Flash e o WordPress para converter mensagens de commits em publicações acessíveis a públicos não-técnicos. O estudo de caso indica que o uso de LLMs reduz silos de comunicação e amplia a transparência institucional sem onerar o fluxo de trabalho dos desenvolvedores.
Acessar Publicação no RepositórioEffectiveness of an app-delivered, self-management exercise program in public safety workers with chronic low back pain: a randomized controlled trial
Marins, E. F., Primo, T. T., Vasconcelos, B. B., Carvalho, M. T. X., Oppelt, L. L., Pinheiro, V. H. G., Scaglioni, F. G., et al.
Investiga a eficácia de uma intervenção de saúde móvel (m-health) no tratamento de trabalhadores da segurança pública com dor lombar crônica. O aplicativo desenvolvido (My Safe Back) serviu como suporte clínico para o protocolo de exercícios e educação em dor estruturado.
Acessar DOI da PublicaçãoEnrollment Recommendation System based on Student Profile and Progress
Scaglioni, F., Aguiar, M., and Mattos, J. C. B.
Sistema de recomendação de matrículas baseado no perfil e progresso do estudante, utilizando técnicas de inteligência artificial para sugerir disciplinas alinhadas ao histórico acadêmico, ritmo de aprendizado e trajetória curricular no contexto de Campus Inteligente.
Acessar DOI da PublicaçãoEffectiveness of m-health-based core strengthening exercise and health education for public safety workers with chronic non-specific low back pain: study protocol for a superiority randomized controlled trial (SAFEBACK)
Marins, E. F., Caputo, E. L., Krüger, V. L., Junior, D. M., Scaglioni, F. G., Del Vecchio, F. B., Primo, T. T., and Alberton, C. L.
Protocolo de ensaio clínico randomizado controlado que investiga a efetividade de um programa de exercícios de fortalecimento do core baseado em m-health combinado com educação em saúde, comparado à educação em saúde isolada, em trabalhadores da segurança pública com dor lombar crônica inespecífica.
Acessar DOI da PublicaçãoPlataforma de Interação Digital no Contexto de Campus Inteligente
Scaglioni, F. G., Aguiar, M., and Mattos, J. C. B.
Este trabalho propõe uma plataforma de interação digital baseada no conceito de Campus Inteligente para otimizar o atendimento à comunidade acadêmica da UFPel. A solução utiliza recursos de Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural (PLN), como chatbots e assistentes virtuais, para fornecer serviços escaláveis e modulares, incluindo recomendações de matrícula e consultas frequentes (FAQ), visando melhorar a eficiência dos processos acadêmicos e a experiência do usuário institucional.
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