@PHDTHESIS{ 2024:1019499799,
 	title = {Avaliação inteligente de usabilidade em um laboratório remoto utilizando neuro-fuzzy},
 	year = {2024},
 	url = "http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/3614",
 	abstract = "Ao longo da última década, diversos estudos descreveram tentativas de mensuração automatizada da usabilidade com diferentes dados e técnicas. No entanto, até o momento, as propostas não apresentaram conclusões relevantes. Em estudo anterior, foi proposta uma metodologia para mensuração da usabilidade e da experiência do usuário (UX) no Laboratório Remoto de Microcontroladores da Uninove (LRM-U9), que obteve resultados promissores, porém de forma onerosa. O LRM-U9 é um laboratório remoto (LR) que permite a realização de experimentos para o aprendizado à distância em Internet das Coisas (IoT), viabilizando o envio de comandos para um equipamento real composto por um Raspberry Pi conectado a dois Arduinos, que, por sua vez, possuem componentes como LEDs, sensores, motor de passo e servo motor. O comportamento desses componentes pode ser observado por meio de uma câmera. O presente estudo propôs uma metodologia inteligente para avaliação do LRM-U9, para isso foram convidados desenvolvedores de software e alunos de disciplinas relacionadas à Engenharia Elétrica para realizarem experimentos no LRM-U9. Os participantes seguiram os roteiros preestabelecidos e, ao final, responderam a um questionário que contemplava questões do System Usability Scale (SUS), do Usability Metrics for User Experience (UMUX) e perguntas descritivas. Além disso, foi desenvolvido um Sistema Adaptativo Neuro-Fuzzy (ANFIS), no qual as pontuações obtidas pelos questionários foram utilizadas como valores-alvo, enquanto os dados de uso e navegação serviram para o treinamento do modelo ANFIS. No total, foram coletadas 39 amostras com 49 atributos, sendo 33 utilizadas para treinamento e 6 para validação. Os resultados obtidos foram considerados satisfatórios: 78% dos respondentes relataram que o LRM-U9 contribuiu para o aprendizado, e 63% destacaram sua utilidade como no ensino/aprendizagem. Os questionários SUS e UMUX indicaram usabilidade e UX pouco acima da média, com pontuações de 72,5 e 76,6, respectivamente. O modelo ANFIS apresentou RMSE (Root Mean Square Error) de 4,6486, resultando em valores muito próximos aos reais. A metodologia demonstrou potencial para aplicação em outros contextos e públicos.",
 	publisher = {Universidade Nove de Julho},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Informática e Gestão do Conhecimento},
 	note = {Informática}
}