Search

Aparicio, J. T., Pereira, S., Aparicio, M., & Costa, C. J. (2019). Learning programming using educational robotics. In R. Goncalves, I. Pedrosa, M. P. Cota, & A. Rocha (Eds.), 2019 14th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) [8760709] (Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI; Vol. 2019-June). IEEE Computer Society. https://doi.org/10.23919/CISTI.2019.8760709 Research reported in this paper fits into the generic problem of programming learning. In this context, the primary research objective of this study is to analyze if robotics facilitates programming learning. To tackle the problem, we developed a robotic kit and a small course. The robotic kit used Arduino platform and was presented in the context of this course. The course consisted of programming concepts. This course was taught to higher education students, with no previous programming knowledge. In the end, we analyzed the impact of the course. Results demonstrate that students showed interest in using robotics to learn computer programming. Results also showed the main adoption determinants of the robotic kit. Enjoyment is the most relevant to the robotic kit intention to use. However, perceived ease is the dimension that has more impact on robotic kit usage. authorsversion published

Os ERP (Enterprise Resource Planning) são importantes ferramentas de software que integram todas as áreas funcionais de uma organização. Assumem perante a organização um papel preponderante quer no apoio aos níveis de gestão estratégico, tático e operacional. Dada a sua complexidade, o sucesso deste sistema depende de vários fatores. A investigação aqui reportada foca-se no impacto do suporte da gestão de topo e da formação dos utilizadores sobre a adoção e sucesso dos sistemas de informação. Para tal foi desenvolvido um modelo e em seguida realizado estudo empírico para respetiva validação. Os resultados deste estudo mostram como o suporte da gestão de topo e da formação dos utilizadores podem ser determinantes na avaliação de sucesso dos ERP. info:eu-repo/semantics/acceptedVersion

Trabalho apresentado em CISTI'2019 - 14ª Conferência Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, Junho 2019, Coimbra, Portugal A inteligência artificial (IA) tem nos últimos tempos assumido um papel relevante nos mais diversos setores da nossa sociedade. Estamos num ponto sem retorno, e o nosso futuro passará naturalmente pela incorporação da inteligência artificial, na nossa vida diária, seja profissional, seja pessoal. A ideia da existência de máquinas “pensantes” e que tomem decisões pelos Humanos levanta uma série de questões éticas que devem estar presentes aquando do desenvolvimento e incorporação da inteligência artificial nos mais diversos setores da sociedade. É fundamental estudar e investigar as melhores abordagens à sua integração. O presente estudo identifica, os principais princípios orientadores da ética, na área da informática e sistemas de informação, em contexto de uso de sistemas inteligentes e autónomos. Apresenta também os resultados de um estudo bibliométrico, no qual são identificados os principais grupos de assuntos estudados e publicados na ACM e IEEE pela comunidade científica. Artificial intelligence (AI) has in recent times assumed a relevant role in the most diverse sectors of our society. We are at a no return point, and our future will incorporate artificial intelligence into our everyday life, professional or personal. The idea of "thinking" machines existence, making decisions by Humans raises several ethical questions. It is fundamental to study and investigate the best approaches to their integration. This article identifies the guiding principles of ethics in the context of using intelligent and autonomous systems. Here we present a bibliometric study, reporting the main ACM and IEEE studies on Ethics and AI. Our results indicate various clusters of Ethics and AI, that the scientific community has been focused on. N/A

This study has the primary goal to analyze the growth of data science through the main search trends. This study was conducted by defining in high level the concept of data science as well as its main components. Supported in those elements, we identified the main trends. We used mainly data from google trends to determine the evolution of search by topics., research area, or simple expressions. It allowed us to reckon that artificial intelligence (AI)suffered a lack of interest until 2012. Then it became an increasingly popular field since 2014. This is due to the progression of machine learning and data science. Results show a cumulative search of data science since 2012. info:eu-repo/semantics/acceptedVersion