Resultados para “'Challenge Based Learning'”

Jefferson Treml

docente IFSC - Câmpus Canoinhas

Possui graduação em Administração pela Fundação Municipal Centro Universitário de União da Vitória (1994), especialização em Administração Empresarial pela Universidade Federal do Paraná (1997), especialização em Tecnologias de Desenvolvimento de Sistemas pela Fundação Universidade Regional de Blumenau (2000) e mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (2001). Atualmente é professor do Instituto Federal de Santa Catarina. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Informática na Educação, atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizagem baseada em problemas, ambientes colaborativos de aprendizagem, curso de qualidade dos cursos de computação e info, e-learning e learning based problem, Sistemas de Informação (Data Mining, Text Mining), Administração, Empreendedorismo, Economia Solidária.

Joice Barbosa Mendes

docente IFSP - Campus Campinas

Doutoranda em Educação pela Faculdade de Educação da Unicamp, pelo grupo de pesquisa LANTEC - Laboratório de Inovação Tecnológica Aplicada. Pesquisa na área de PBL (Problem based learning) com foco no design de problemas.Mestre em Ciências em Ciência e Tecnologia da Computação pela Universidade Federal de Itajubá - UNIFEI (2012) com ênfase em Inteligencia Artificial e Sistemas Tutores Inteligentes, com a utilização de Raciocínio Baseado em Casos (RBC). Graduada em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Itajubá - UNIFEI (2009).Professora efetiva no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo - IFSP, câmpus Campinas, atuando na área de Informática - Programação e Banco de Dados.

Lucas Miguel Hallmann

docente IFRS - Campus Vacaria

Possui formação em Técnico em Informática pelo Colégio Luterano Concórdia (2005), graduação como Tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (2018), Especialização (Lato Sensu) em Ciência de Dados e Big Data Analytics pela Universidade Estácio de Sá (2019) e Mestrado em Engenharia de Minas, Metalúrgica e de Materiais na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2023). Trabalha como docente em Informática Geral no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul. Tem experiência na área de tecnologia, com ênfase em sistemas de informação e ciência de dados. Atua principalmente nos seguintes temas: Linux, redes, desenvolvimento, machine learning, python, ensino e aprendizagem.

Bruno Pereira Garcês

docente IFTM - Campus Uberaba

Graduado em Química Industrial e Mestre em Química pela Universidade Federal de Uberlândia, Doutor em Química pelo instituto de Química de São Carlos. Atualmente é Professor de Ensino Básico, Técnico e Tecnológico do Instituto Federal do Triângulo Mineiro - Campus Uberaba. Tem experiência na área de Educação, Ensino de Ciências e Química atuando principalmente em projetos de metodologias de ensino, tecnologias digitais, desenvolvimento de soft skills e jogos didáticos. Um dos selecionados do programa ''Professores para o Futuro'' para capacitação pedagógica na Finlândia durante 5 meses nas áreas de Metodologias Colaborativas, Project-based Learning, Problem-based Learning, Inovação na Educação e Interação Empresa-Escola. Um dos 20 integrantes do Programa FiTT - Finnish Train the Trainers. Trabalho premiado quatro vezes no Congresso Brasileiro de Química da Associação Brasileira de Química (2008, 2009, 2010, 2012). Possui experiência em gestão educacional, atuando na coordenação de cursos técnicos, coordenação de cursos superiores, coordenação geral de ensino e Diretoria de Ensino.

Amauri Holanda De Souza Júnior

docente IFCE - Campus Maracanaú

I am a professor at the Department of Computer Science of the Federal Institute of Ceara (IFCE). Previously, I was a postdoc at Cornell University (USA) under Kilian Weinberger and at Aalto University (Finland) under Vikas Garg and Samuel Kaski. Over the past years, I have been interested in advancing machine learning to deal with structured data (e.g., graphs and sequences) appearing in several application domains, such as recommender systems, computational social science, computational finance, and drug discovery. My research is primarily methodological and covers a wide range of topics, including topological geometric deep learning, explainable AI, temporal graph learning, simulation-based inference, generative modeling (GFlowNets), and graph neural networks. My recent works have been published in some of the most prestigious venues in machine learning (e.g., ICML, AISTATS, NeurIPS, and JMLR).

Liduina Kenya Fernandes Januário

docente IFRO - campus Ariquemes

Possui graduação em SISTEMAS DE INFORMAÇÃO - Faculdades Associadas de Ariquemes (2004). Atualmente é coord. de curso mediotec tec. seg. trabalho do Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Rondônia. , atuando principalmente nos seguintes temas: human learning, nets artificial neural e processes of learning of ann´s.

Victor Anderson Veríssimo De Oliveira

docente IFRN - Campus Natal - Central

Possui graduação em licenciatura em química pela Universidade Potiguar (2002), mestrado em PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM QUÍMICA pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2012) e doutorado em Ciência e Engenharia de Polímeros e Compósitos pela Universidade do Minho (2021). Atualmente é professor de química do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte. , atuando principalmente nos seguintes temas: bentonite, rheology, hybrid carrageenan e water-based drilling fluid.

Ederson Naves Fernandes Gonçalves Júnior

docente IFMG - Campus Ouro Branco

Ederson Naves Fernandes Gonçalves Júnior possui formação técnica em Mecânica pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG) - Campus Congonhas (2021). É graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP - 2025). Atualmente, cursa o mestrado em Ciência da Computação na Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP) e é Professor Substituto no IFMG - Campus Ouro Branco. Durante a graduação, fez parte do Laboratório de Computação de Sistemas Inteligentes (CSI-Lab), onde trabalhou com a Identificação de Tumores Cerebrais. Atualmente trabalha com Machine Learning aplicado em cima de Eletroencefalograma (EEG). Seus interesses englobam as áreas de Aprendizado de Máquina, Deep Learning e Reconhecimento de Padrões. Além disso, participou da Empresa Júnior Voluta Soluções Digitais, englobando áreas de criação de aplicativos e sites.

Gilberto De Melo Júnior

docente IFB - Campus Samambaia

Professor at the Federal Institute of Education, Science and Technology of Brasília (IFB) at the Samambaia Campus since 2025, in the area of Computer Science and PhD student in the Electrical and Computer Engineering Program at the Federal University of Goiás (2024-). He has a bachelor's degree in Computer Networks Technology from the State University of Goiás (UEG, 2008-2010) and in Control and Automation Engineering from the Federal Institute of Goiás (IFG, 2011-2017), with a sandwich period at the Technische Hochschule Deggendorf - Germany (THD, 2015-2016). He also completed the Latu Sensu postgraduate degree in Higher Education Teaching from the Cândido Mendes University (2019) and a master's degree in Electrical and Computer Engineering with an emphasis in Computer Engineering from the Federal University of Goiás (UFG, 2020), where he is currently pursuing a doctorate in the same program. He was a substitute professor at the Federal Institute of Goiás (IFG, 2018 - 2020) and was a full professor at the Federal Institute of Pará (IFPA, 2020 - 2024). Interest in the areas of Machine Learning, Deep Learning, Biomedical Signals, Automation and Programming Languages (C, MATLAB, Python and R).

Dory Gonzaga Rodrigues

docente IFG - Campus Goiânia

Possui o título de Tecnólogo em Processamento de Dados - Faculdades Objetivo (1997), certificados de especialização em Informática na Agropecuária - Universidade Federal de Lavras (1999) e Governança de TI - SENAC (2014) e o título de Mestre em Gestão do Conhecimento e da Tecnologia da Informação - Universidade Católica de Brasília (2003). Professor Efetivo da carreira EBTT, desde 1998, no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás - IFGoiás e ocupante do cargo de Técnico Judiciário - área especializada de programação de sistemas, desde 2001, no Tribunal Regional Eleitoral de Goiás - TRE-GO. No IFGoiás, atua nas áreas de desenvolvimento de sistemas web e banco de dados. No TRE-GO, atualmente é o titular da Secretaria de Tecnologia da Informação.

Suenny Mascarenhas Souza

docente

Possui bacharelado em Engenharia de Computação pela Universidade Estadual de Feira de Santana (2017) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Feira de Santana (2021). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Educação em Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: algoritmos e programação, ambientes lúdicos, playful learning.

Diego Fernandes De Araújo

docente IFPB - Campus Santa Luzia

Possui graduação em Licenciatura Plena em Computação pela Universidade Estadual da Paraíba (2011), Especialização em Educação a Distância pela Universidade Norte do Paraná (2016) e Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (2019). Atualmente é professor dos cursos técnicos de Informática do Instituto Federal da Paraíba no campus Sousa. Tem experiência na área de Ciência da Computação com interesse nos seguintes temas: Entity Matching, Active Learning, Ensino de Programação, Educação a Distância, Aplicação de Informática a Processos Educativos e Soluções Tecnológicas Assistivas.

Tony Alexandre Medeiros Da Silva

docente IFGoiano - Campus Ipameri

Graduação: Bacharelado em Ciência da Computação - Centro Universitário do Triângulo (2002).Especialização: Banco de dados - Centro Universitário do Triângulo (2009).Mestrado: Engenharia Elétrica - Universidade Federal de Uberlândia (2016).Doutorado: Engenharia Biomédica - Universidade de Brasília (2023).Especialização: Formação Pedagógica para Educação Profissional - IF Goiano (2023).Ocupação: Professor do Instituto Federal Goiano - Campus IpameriÁreas de ensino: i) programação (estrutura de dados, laboratório de programação, programação imperativa, busca, pesquisa e ordenação); ii) Banco de Dados; iii) Inteligência Artificial; iv) Processamento Digital de Imagens; e v) Gerência de Projetos.Linhas de pesquisa: i) Processamento Digital de Imagens Médicas; ii) Inteligência Artificial (Machine Learning, Deep Learning e Educação); iii) Visão computacional e iv) Extração de características.

Suzana Viana Mota

docente IFNMG - Campus Almenara

Professora do Instituto Federal do Norte de Minas Gerais - Campus Almenara, mestra em Engenharia Elétrica pela Unicamp, graduada em Sistemas de Informação pela PUC - Campinas. Possui experiência na área de Computação, principalmente na área de Inteligência Artificial, nas subáreas de: Visão Computacional, Deep Learning e Machine Learning. É coordenadora da comunidade AIGirls, uma comunidade feminina nacional que promove a participação e inclusão de mulheres nas áreas de Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Também coordena o projeto Tech Ladies - IFNMG que visa a permanência, êxito e inclusão de alunas nos cursos de Tecnologia do IFNMG. Mais informações www.suzanamota.com.br

Thiago Barbosa Silva

docente IFC - Campus Videira

Doutorando e Mestre em Educação pela UFPR, licenciado em Letras com habilitação em Português e Inglês e também licenciado e Bacharel em Pedagogia. Após a graduação, foi professor pesquisador participando de projetos como PIBID. Sua experiência docente é composta por importantes instituições particulares e públicas do Rio de Janeiro e Curitiba. Atualmente dedica-se a estudar as áreas de metodologias de ensino inovadores na Educação Básica e na Educação de Jovens e Adultos (EJA) atualmente participa em grupos de pesquisa na Universidade Federal do Paraná, onde participa de eventos acadêmicos como simpósios nacionais e internacionais. Ocupa o cargo de professor efetivo do Instituto Federal Catarinense como professor de Língua portuguesa e inglesa no campus Videira e coordena um grupo de pesquisa sobre a Educação de Jovens e Adultos na instituição.

Thiago Santi Bressan

docente IFFar - Campus Jaguari

Professor and researcher graduated in Informatics, graduated in formation of teachers for Technical and Technological Education and graduated in Big Data and Analytical Intelligence, Master in Geomatics and Doctorate in Geology. I have experience in the following areas: Database, Front-end Programming and Web with Free Software (JAVA, JSP, PHP and Python) and GIS (Geographic Information Systems), working in the field of data science (Machine Learning) and Geosciences with Python and R. Professor at the Federal Institute of Education, Science and Technology Farroupilha (IFFar Campus Jaguari).