Equipe do Pará é única finalista do Brasil em competição internacional de software

Alunos de Ciência da Computação da Universidade Federal do Pará (UFPA) são os únicos finalistas do Brasil na Conferência Internacional sobre Engenharia de Software 2021 (ICSE), que incentiva o desenvolvimento de softwares. Durante o evento, os competidores são avaliados por profissionais especializados e pesquisadores nacionais e internacionais que levam em consideração não apenas a qualidade do software desenvolvido, mas também a sofisticação de técnicas e métodos utilizados. 

No Pará, os representantes são os estudantes Aian Shay, Arthur Takeshi, Felipe de Melo, Isabela Batista, João Canavarro, Pedro Victor, Renan Cunha e Vitor Cantão, que integram a equipe Jambu Overflow. Eles são orientados pelo professor, também da UFPA, Cleidson de Souza. O trabalho foi desenvolvido em disciplina ministrada pelos professores Cleidson e Victor Hugo Pinto.

Equipe finalista do Pará representa o Brasil (Divulgação)

A final do evento está marcada para o dia 25 de maio, quando os vencedores serão anunciados.

O PROJETO FINALISTA

A equipe 'Jambu Overflow' desenvolveu, por dois meses, o projeto que agora apresenta à conferência internacional. Segundo Isabela Batista, uma das participantes do grupo, a equipe da UFPA trabalha em cima da aplicação referente ao projeto LEPIC, "que visa apoiar a avaliação e gestão da fluência de leitura e tem como objetivo auxiliar tanto os profissionais que trabalham com a alfabetização de alunos quanto os familiares de crianças que estão aprendendo a ler". 

"Nossos clientes queriam ter o Lepic como um aplicativo (app) móvel. O principal caso de uso deste aplicativo é permitir a gravação de um aluno lendo um texto encontrado no aplicativo, para que um profissional (por exemplo, professor, fonoaudiólogo, etc) possa ouvir as gravações e indicar manualmente as palavras que foram lidas incorretamente", explica a equipe, acrescentando que, com essa informações, "o aplicativo pode gerar diferentes estatísticas sobre o desempenho do aluno (por exemplo, número de palavras corretas lidas por minuto, tempo de leitura, etc)". "Esses dados podem ser usados ​​por profissionais para fornecer ajuda de leitura personalizada ao aluno", completa.