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A autenticação de usuários em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) geralmente exige uma senha para conexão. Tal método é incapaz de garantir a autenticidade de cada atividade do usuário após a autenticação. Para mitigar esse problema, Cruz et al. propôs um mecanismo de autenticação periódica de usuários em AVAs [1]. Foram aplicadas técnicas de aprendizado de máquina para construir modelos de reconhecimento baseados na dinâmica da digitação dos usuários. Para demonstrar sua viabilidade em um cenário real, com um grande número de usuários, este trabalho conduziu um estudo de caso aplicado, usando o Moodle, a um grupo de 307 usuários, produzindo um total de 4.829 palavras avaliadas. Cerca de 89% dos modelos de reconhecimento atingiram pelo menos 80% de acurácia, indicando a eficácia do mecanismo na identificação de autorias suspeitas.

The use of computers as teaching and learning tools plays a particularly important role in modern society. Within this scenario, Brazil launched its own version of the 'One Laptop per Child' (OLPC) program, and this initiative, termed PROUCA, has already distributed hundreds of low-cost laptops for educational purposes in many Brazilian schools. However in spite of the numerous studies conducted in the country since PROUCA was launched, Brazil shows a lack of proficiency in basic information crucial for managing and improving any OLPC initiative (e.g., number of effectively used laptops, use time and distribution per subject, use location and school performance of users, and others). Therefore, the focus of this article is to introduce MEMORE, a computational environment for longitudinal on-line data collection, integration and an analysis of how PROUCA laptops are used by schools. Technical details about MEMORE's architecture, database and functional models are supplied and the results from real data collected from Brazilian public schools are presented and analyzed. They elucidate how MEMORE can be a valuable management tool in OLPC contexts.