@MASTERSTHESIS{ 2025:2067046315,
 	title = {An?lise do foco atencional do usu?rio em ambientes computacionais por meio de dados multimodais e visualiza??o},
 	year = {2025},
 	url = "https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/11667",
 	abstract = "A manuten??o do foco atencional do usu?rio tornou-se uma preocupa??o recorrente nos ?ltimos anos. Isso se deve a consolida??o dos modelos remotos e h?bridos, ap?s serem amplamente experienciados durante o per?odo de distanciamento social causado pela Covid-19. Essa transi??o repentina para ambientes virtuais trouxe ? tona novos desafios, como a dificuldade de manter o foco em tarefas pessoais, profissionais e acad?micas. Independentemente do contexto, a aten??o ? essencial para o sucesso dessas atividades, especialmente nesses ambientes, mais propensos a distra??es, o que pode impactar na gest?o do tempo e afetar o equil?brio entre as tarefas, prejudicando o bem-estar geral. Isso ressalta a import?ncia de se compreenderem os fatores que influenciam a aten??o e se desenvolverem estrat?gias que auxiliem os indiv?duos a mitig?-los. Assim, este estudo prop?e apoiar a an?lise do foco atencional em ambientes computacionais, por meio do monitoramento cont?nuo do comportamento do usu?rio, utilizando dados multimodais e visualiza??o. Para isso, foi conduzida uma revis?o da literatura com foco nos estudos que utilizam dados capturados por webcam, dispositivo promissor para investiga??es comportamentais, a fim de mapear o estado da arte e identificar lacunas e oportunidades de pesquisa. Os achados deste estudo foram organizados e disponibilizados em um formato visual e interativo por meio da ferramenta AttentionVis Browser. Com base nas necessidades levantadas, propomos um modelo para an?lise atencional, considerando os tipos de dados mais relevantes para esse tipo de estudo e as principais ferramentas open source para extra??o de caracter?sticas. Para analisar essa abordagem, desenvolvemos o AttentionVis Dashboard, um prot?tipo capaz de identificar momentos de aten??o e distra??o, bem como os diferentes tipos de aten??o, com o intuito de apoiar a autoregula??o. Testes foram conduzidos em um ambiente controlado e seguiram um roteiro estruturado para avaliar a coer?ncia dos resultados. Os achados indicam que o prot?tipo, baseado no modelo, ? capaz de distinguir padr?es atencionais de forma consistente. No entanto, tamb?m evidenciaram algumas limita??es, apontando aspectos que podem ser aprimorados em futuras itera??es",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}