Resultados para “'Teaching-Learning Sequences'”

Nayara Nunes Salbego

docente IFSC - Câmpus Araranguá

Professora de Inglês no IFSC Câmpus Araranguá. Doutora e Mestra em Inglês pelo Programa de Pós-Graduação em Inglês: Estudos Linguísticos e Literários da UFSC. Especialista em Tecnologias da Informação e da Comunicação aplicadas à Educação pela UFSM e Graduada em Letras Inglês também pela UFSM. Possui o TESOL Certificate pelo Northern Virginia Community College (Woodbridge, VA, EUA) e o TESOL Certificate with Specialization in Teaching Business English pelo Oxford Seminars (St. John College, New York).Atua como coordenadora do Grupo de Pesquisa Estudos em Arte e Linguagem IFSC Araranguá, certificado pelo CNPq. Seus principais interesses de pesquisa e atuação incluem: inteligência artificial aplicada ao ensino e aprendizagem de línguas; ensino de Inglês mediado por recursos digitais; metodologias ativas; intercâmbio virtual e interculturalidade. Também investiga temas como educação a distância para o ensino de línguas e o ensino de Inglês em diferentes contextos da Educação Profissional, Científica e Tecnológica (EPCT), tais como: Licenciatura em Física, cursos técnicos integrados de Eletromecânica, Têxtil e Produção de Moda, bem como na Educação de Jovens e Adultos (EJA).

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).

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).

Jean Francisco Gomes Da Silva

docente IFRN - Campus Natal - Cidade Alta

Possui graduação em Letras pela Universidade do Estado do Rio Grande do Norte (2000). Atualmente é efetivo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte. , atuando principalmente nos seguintes temas: english - teaching - learning - identity.

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.

Luís Fernando Lopes Grim

docente IFSP - Campus Piracicaba

Doutor (2024) e Mestre em Tecnologia (2018) pela Universidade Estadual de Campinas, também possui Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação pela Universidade Federal do ABC (2013) e graduação em Tecnologia em Processamento de Dados pela Faculdade de Tecnologia de Americana (2010). Já atuou como instrutor de informática, técnico de informática e analista de sistemas em empresas e órgãos públicos, também foi professor temporário na ETEC Dep. Ary de Camargo Pedroso. Atualmente é professor efetivo do Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de São Paulo em Piracicaba, tendo atuado também no campus Hortolândia. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Arquitetura de Sistemas de Computação, Inteligência Artificial, Aprendizado Profundo, Aprendizado de Máquina, Computação de Alto Desempenho, Programação, e Redes de Computadores.

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.

Priscila Ferreira De Oliveira

docente

Doutora em Ciência e Tecnologia de Polímeros pelo pelo Instituto de Macromoléculas Professora Eloísa Mano da Universidade Federal do Rio de Janeiro (IMA-UFRJ) (Conceito CAPES 7) , com atuação, principalmente, na área de obtenção de compósitos reforçados com celuloses microfibriladas obtidas de fibras vegetais quimicamente tratadas. Mestrado: Ciência e Tecnologia de Polímeros (IMA-UFRJ). Graduada em Química - Licenciatura- pela Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ). Pós-doutorado no Programa de Pós-graduação em Estado e Sociedade da Universidade Federal do Sul da Bahia (em andamento). Atuou como docente de química no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Baiano- IF Baiano, campus Teixeira de Freitas, onde, também, foi coordenadora do Núcleo de Estudos Afro-brasileiro e Indígenas (NEABI) e Coordenadora de pesquisa (COPES). Atualmente é docente no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia- IFBA, campus Porto Seguro.

Vanessa Faria De Souza

docente IFRS - Campus Vacaria

Doutora pelo Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação (PPGIE) da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Mestre em Informática pelo Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), na área de Computação Aplicada, e com ênfase em Engenharia de Software. Possui Especialização em Educação Especial Inclusiva, com ênfase em Tecnologias Assistivas pela Universidade Estadual do Norte do Paraná (UENP). É graduada em Sistemas de Informação também pela UENP - Bacharel em Sistemas de Informação e Licenciada em Computação. Também Completou a Licenciatura em Matemática no Programa de Formação Pedagógica, pela UTFPR. Atualmente é docente dedicação exclusiva no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) no Campus Ibirubá. Ministra aulas nos Cursos de Ciência da Computação, Técnico em Informática Integrado do Ensino Médio, Licenciatura em Matemática e Especialização em Ensino de Linguagens e suas Tecnologias. É membro do Grupo de Pesquisa Computação Interdisciplinar Alto Jacuí. Tem interesse nas áreas de Mineração de Dados Educacionais, Learning Analytics, Inteligência Artificial - Machine Learning e Deep Leaning, Sistemas Digitais e Robótica Educacional.

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 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).

Marlon Cesar De Alcantara

docente IFSudesteMG - Campus Juiz de Fora

Doutor em Ciência, Tecnologia e Educação e Mestre em Ensino de Ciências e Matemática pelo CEFET/RJ, graduado em Licenciatura em Física pela Universidade Federal de Juiz de Fora. Pesquisador visitante no Huygens Instituut voor Nederlandse Geschiedenis (2017). Realizou estudos de pós-doutorado como pesquisador visitante na Faculty of Education da University of Cambridge (2026). É professor efetivo do Instituto Federal do Sudeste de Minas Gerais, campus Juiz de Fora. Atuou como professor Colaborador no Centro de Ciências da UFJF. Atua como docente no MNPEF (Polo 24 UFJF/IF Sudeste MG). Editor-executivo da revista A Física na Escola; Editor Associado de Epistemologia e História da Ciência e Astronomia da Revista Brasileira de Ensino de Física. Membro da Sociedade Brasileira de Física e do International History, Philosophy, and Science Teaching (IHPST) Group. Desenvolve trabalhos em Redes Históricas; História, Filosofia e Sociologia da Ciência no Ensino; Questões sociocientíficas; Decolonialismo, Análise Textual e Ciência e Arte.

Miguel Pedro Alves Da Paz

tecnico IFRJ - Campus Duque de Caxias

Mestrando em Propriedade Intelectual e Inovação no Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI). Advogado, graduado em Direito pela Faculdade Nacional de Direito da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), onde foi monitor voluntário de Direito da Proteção de Dados. É Especialista (Pós Graduado) em Docência para a Educação Profissional e Tecnológica e Técnico em Química pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio de Janeiro (IFRJ). Atua como Técnico de Laboratório no IFRJ, onde desenvolve capacitações para alunos de ensino técnico. Foi estagiário de Direito em Contencioso Cível no Almeida Advogados. Atuou como estagiário no setor jurídico da Eleva Educação S/A.

Daniel Vitor De Lucena

docente IFG - Campus Luziânia

Pesquisador em Inteligência Artificial aplicada a Saúde e professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás (IFG). Doutor e Mestre em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Goiás, Especialista em Qualidade e Gestão de Software pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás e Especialista em Processamento de Linguagem Natural pela UFG, Bacharel em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica de Goiás. Sólida experiência profissional em Engenharia de Software nas funções de CTO, Gerente de Projetos, Arquiteto de Software, Gerente de Processo, Implementador do modelo MPS.BR. Consultor em P,DI com participação em projetos de inovação da Saúde preventiva, medicina baseada em evidência e automação de protocolos clínicos por IA. Experiência acadêmica em computação científica aplicada desde 2003 empregando conceitos como Machine Learning e Deep Learning, Imagem Hiperespectral, Computação Evolutiva, Otimização Multiobjetivo, Análise Multivariada e inferência estatística em projetos de P,DI.