аЯрЁБс>ўџ )+ўџџџ(џџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџьЅСq`№П“bjbjqPqP8::“ џџџџџџЄЖЖЖЖЖЖЖЪ2222F Ъyю^^^^^^^^јњњњњњњ$g hЯ Ж^^^^^ЖЖ^^3ььь^:Ж^Ж^ˆpь^јььЖЖь^R аI"е2˜.ьtI0yьс Цс ьь,с Ж\^^ь^^^^^ж^^^y^^^^ЪЪЪD$ЪЪЪЪЪЪЖЖЖЖЖЖџџџџ Resumo A reduчуo das habilidades cognitivas щ uma aчуo natural do processo de envelhecimento. O treinamento cognitivo computadorizado щ um dos recursos utilizados por pesquisadores da сrea da saњde para melhorar as capacidades cognitivas de idosos. Aplicaчѕes na сrea da ciъncia da vida geralmente envolvem um volume considerсvel de dados de vсrios tipos e uma diversidade de ferramentas para gerenciс-los, analisс-los e interpretс-los. Existem muitos problemas desafiadores no processamento de tais dados, requerendo apoio efetivo de teorias, mщtodos e tecnologias inovadoras. Neste contexto, esta dissertaчуo busca gerar soluчѕes e contribuiчѕes em 3 сreas de conhecimento: captura e organizaчуo do conhecimento, modelagem do conhecimento e por fim extraчуo do conhecimento. O objetivo norteador da pesquisa щ investigar se o uso combinado de tщcnicas de visualizaчуo de dados, anсlise e mineraчуo de dados pode ser um recurso њtil que auxilie os pesquisadores da сrea de saњde a extraэrem padrѕes que melhor orientem e personalizem o treinamento cognitivo computadorizado com idosos. Esta pesquisa foi desenvolvida com base em estudo de caso do projeto de pesquisa Treinamento Cerebral Computadorizado para Idosos (Academia do Cщrebro) junto ao Serviчo de Psicologia Aplicada (SPA) da PUC-Rio. Apѓs criar os modelos conceitual e fэsico do treinamento cognitivo computadorizado, utilizamos tщcnicas de mineraчуo de dados (algortimo k-means) para extraчуo dos padrѕes. Os resultados experimentais obtidos demonstraram a eficсcia do treinamento com idosos, principalmente para os jogos que exploram habilidades de memѓria, atenчуo e velocidade de processamento, e apontaram caminhos a serem explorados em novos treinamentos. Palavras-chave: jogos cognitivos computadorizados, idosos, mineraчуo de dados, proveniъncia, modelagem conceitual. Abstract The reduction of cognitive abilities is a natural action of the aging process. Computerized cognitive training is one of the resources used by healthcare researchers to improve the cognitive abilities of the elderly. Applications in the field of life science generally involve a considerable amount of data from different types and a variety of tools to manage, analyze and interpret them. There are many challenging problems in health data processing that require effective support of innovative theories, methods, and technologies. In this context, this dissertation seeks to generate solutions and contributions in three areas of knowledge: capture and organization, knowledge modeling and finally extraction of knowledge. As a main objective, this research provides an investigation of how the combined use of statistical analysis, data mining and visualization techniques can help healthcare researchers to extract patterns that can better guide the cognitive training of the elderly. This research was developed based on a case study of the Brain Academy Research Project, together with the Applied Psychology Service (SPA) of PUC-Rio. After creating the conceptual and physical models of computerized cognitive training, we applied data mining techniques (k-means algorithm) to extract the patterns. The experimental results demonstrated the efficacy of training with older adults mainly in games that explore memory skills, attention and processing speed and pointed out ways to be explored in new training. Keywords: computerized cognitive games, elderly people, data mining, provenance, conceptual modeling. A B МНЬЭ/15=>?-6ьлЪМЪЋ—ЋЪМ‚jUCU+.hѕ`Вh85CJOJQJ\^JaJmH sH "h#HCJOJQJ^JaJmH sH (hѕ`Вh8CJOJQJ^JaJmH sH .h#Hh85CJOJQJ\^JaJmH sH (h#H5CJOJQJ\^JaJmH sH &h/3Yh85CJOJQJ\^JaJ h/3Yh8CJOJQJ^JaJh8CJOJQJ^JaJ hЅ~ah8CJOJQJ^JaJ h#Hh#HCJOJQJ^JaJ&h#Hh85CJOJQJ\^JaJН01234?-“їїяяїїїїїч$a$gdgS$a$gd/3Y$a$gdЅ~a “§6“ы(hѕ`Вh8CJOJQJ^JaJmH sH 61hP:p8А‚. АЦA!АЅ"АЅ#‰$‰%ААФАФ Ф†œ˜žžžžžžžž666666666vvvvvvvvv666666>666666666666666666666666666Ј6666666666И666666666666hH66666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666А6R@ёџR Normal dЄ  CJPJ^J_HaJmHsHtH >AђџЁ> 0Fonte parсg. padrуoTiѓџГT 0 Tabela normalі4ж l4жaі ,kєџС, 0 Sem lista “ џџџџН01234?- • ˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€˜0€€• Kˆ0Ш06“ “ “ ™šЁ?B• ‹Œ?Žw‡• 3• ?B• Ѓ| VЄ| VЃ| VЅ| VЃ| Vх8Јe.Z_)#HЫH6Ÿ@8Ф7CgS/3YЅ~a„Ig ”№sЁѕ`ВУgх{ю- • џџ__Grammarly_42____iHџ–__Grammarly_42___1H,–4H4sIAAAAAAAEAKtWckksSQxILCpxzi/NK1GyMqwFAAEhoTITAAAATH4sIAAAAAAAEAKtWcslP9kxRslIyNDa0MDMwNzM3NDIxN7E0NrJQ0lEKTi0uzszPAykwrAUA4mBQLywAAAA=џ@€?? ZП??“ @@џџUnknownџџџџџџџџџџџџGџ:рAxР џTimes New Roman5€Symbol3& џ:рCxР џArial7&џрџЌ@ŸCalibri"Aˆ№ФЉ‘тs‡хkv‡u u Q№Ѕ‰ДД24  №ќџ(№џ$Pџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџ/3Y2џџaTэtulo: Identificaчуo de Padrѕes de Interaчуo no Treinamento Cognitivo Computadorizado com IdososLeonardo NardiHelioўџр…ŸђљOhЋ‘+'Гй0а˜(4@P `l Œ ˜ ЄАИРШфdTэtulo: Identificaчуo de Padrѕes de Interaчуo no Treinamento Cognitivo Computadorizado com IdososLeonardo NardiNormalHelio3Microsoft Office Word@FУ#@ЎЕ†hхд@ю›ќ"еu ўџеЭеœ.“—+,љЎ0L hp|„Œ” œЄЌД М *ф ц bTэtulo: Identificaчуo de Padrѕes de Interaчуo no Treinamento Cognitivo Computadorizado com Idosos Tэtulo ўџџџўџџџўџџџ!"#$%&'ўџџџ§џџџ*ўџџџўџџџўџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџRoot Entryџџџџџџџџ РF€й‡"е,€1TableџџџџџџџџWordDocumentџџџџџџџџ8SummaryInformation(џџџџDocumentSummaryInformation8џџџџџџџџџџџџ CompObjџџџџџџџџџџџџuџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџўџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџџўџ џџџџ РF#Documento do Microsoft Office Word MSWordDocWord.Document.8є9Вq