concluído

2019-1-PT01- KA202-060782 •
beeP Foster for beekeeping bridges through innovative and participative training

Membros da Equipa do CISeD:
Valter Alves
Rui Pedro Duarte

Duração: 2019 – 2022

Entidades financiadoras:
Programa ERASMUS + – KA2 – Cooperation for innovation and the exchange of good practices; KA202 – Strategic Partnerships for vocational education and training
→ site do projeto

O projeto “beeB – Foster for beekeeping bridges through innovative and participative training” conta com a contribuição de seis países europeus (Portugal, Espanha, Itália, Croácia, Noruega e Estónia) para desenvolver ferramentas que permitam aos apicultores familiares, ou a quaisquer outros apicultores não profissionais, adquirir competências nesta área, utilizando formas de formação inovadoras e adaptativas, baseadas em práticas apícolas ecológicas e de boa qualidade.

C644867037-00000013-9/15 • GA_RV/RA GREENAUTO: Sistema de orientação do operador por RV/RA

Investigador Responsável:
Serafim Oliveira

Duração: 2022 – 2025

Membros da equipa do CISeD
José Luís Silva
Rui Pedro Duarte
João Menoita Henriques
Paulo Vaz
Daniel Albuquerque
Ricardo Gama

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Este projeto propõe inovações impactantes nos processos de controlo de qualidade através do desenvolvimento de um sistema de orientação de operadores auxiliado por realidade virtual e aumentada, esperando-se que aborde a digitalização aplicada a tarefas realizadas por operadores suportados por formação em realidade virtual e realidade aumentada. A criação de um sistema que combine esses componentes acelerará a curva de aprendizagem de novos operadores e evitará fatores críticos e erros operacionais.

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PIDI/CISeD/2023/011 • Modelos de Inteligência Artificial para Deteção de Stress Crónico e Padrões de Movimento em Ambientes de Atividades da Vida Diária

Investigador Responsável:
Rui Pedro Duarte
Duração: 2022 – 2024

Membros da equipa do CISeD
Carlos Augusto da Silva Cunha

Por muito tempo, o stress foi considerado um importante fator de saúde que afeta a qualidade de vida. Diversos estudos indicam que o stress excessivo e contínuo pode desencadear ou agravar diversas doenças, como o cancro e doenças cardiovasculares. O stress é uma resposta a um stressor, ou seja, um estímulo ou condição externa que causa uma mudança emocional, física ou psicológica no indivíduo. No entanto, embora o stress momentâneo possa ser facilmente identificado, é difícil para as pessoas reconhecerem que estão vivendo uma vida stressante. Com estes problemas em vista, as respostas a algumas questões críticas precisam de ser obtidas: Quais são os biomarcadores relevantes para identificar o stress contínuo? Eles são confiáveis? A medição destes são intrusivas?
Assim, é vital medir o stress e identificar os seus tipos, para monitorizar e ajudar as pessoas a lidar com as suas manifestações. Torna-se crucial identificar o stress contínuo, pois há estudos que indicam que este tem um impacto negativo, enquanto uma situação isolada de stress pode até ser benéfica. O processo de monitorização desse stress contínuo precisa ser automatizado e com baixa intrusão no utilizador, para que não tenha efeitos negativos no seu estilo de vida. Para isso, existem vários biomarcadores para identificar o stress nas pessoas, porém nem todos são recomendados. Os biomarcadores mais indicados são a frequência cardíaca (FC) e a condutividade elétrica, que podem ser monitoradas por dispositivos como relógios inteligentes. Com isso, é possível treinar modelos de inteligência artificial para criar uma solução para detetar o stress de longa duração, não interferindo no dia a dia das pessoas e permite melhorar a sua qualidade de vida.

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2021-1-TR01-KA220-HED-000027617 • EARLY DISTANCE LEARNING MODEL REINFORCED WITH ROBOTICS FOR 3-7 YEARS OLD CHILDREN

Duration: 2022 – 2024

CISeD Team members
Valter Alves

Funding:
Erasmus+

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The aim of this Erasmus + EARLY project is to raise awareness and skills of pre-service and in-service preschool teachers of 3-7 year old children about distance education for Early Childhood Education, by developing resources, like, a manual for early education online labs including dynamic content which is linked to a distance learning module and enriched with robotics to practice in classrooms as well as in distance learning. The project will also assist preschool teachers to improve their professional profiles by giving hands-on training supported with digital teaching tools and robots. The project will also provide a higher education modular course curriculum, using open-source coding tools and various robotics kits tested for those age-groups. The process wil be developed as a design-based research process, including several contributions from stakeholders and experts.

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POCH-02-53I2-FSE-000014 • IPV Inova e Inclui

Duração: 2022 – 2023

Membros da equipa do CISeD
António Pinto
Bruno Ferreira
Carlos Quental
Cristina Romão
Daniel Azevedo
Filipe Caldeira
Isabel Brás
Isabel Martins
Luísa Augusto
Maria Antunes
Steven Abrantes

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