{"id":31720594,"url":"https://github.com/analara-silva/v.o.c.e","last_synced_at":"2026-04-08T20:03:07.815Z","repository":{"id":318651781,"uuid":"1069359693","full_name":"analara-silva/V.O.C.E","owner":"analara-silva","description":"Uma plataforma completa de monitoramento escolar que ajuda professores a acompanhar a navegação dos alunos em tempo 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Estudantil\n\n![Versão](https://img.shields.io/badge/version-1.1-blue)\n![Status](https://img.shields.io/badge/status-desenvolvimento-green)\n![Licença](https://img.shields.io/badge/license-ISC-blue)\n\n---\n\n## 📌 Visão Geral\n\nO **V.O.C.E (Visualização e Observação do Comportamento Estudantil)** é um projeto de conclusão de curso desenvolvido no **SENAI-SP**, com o objetivo de apoiar professores no acompanhamento e análise do uso da internet por alunos em ambientes educacionais.\n\nA plataforma realiza a coleta de dados de navegação, a classificação automática dos acessos por categoria e a visualização dessas informações por meio de um **dashboard interativo**, auxiliando na análise pedagógica e na tomada de decisões educacionais.\n\n---\n## 📸 Demonstração Visual do Sistema\n\nA seguir, são apresentadas algumas telas do **dashboard do professor**, destacando as principais funcionalidades do sistema V.O.C.E.\n\n### 📊 Relatórios e Monitoramento de Atividades\nVisualização dos dados de navegação dos alunos, com filtros por turma, categoria e período, além da exportação de relatórios.\n\n![Relatórios e Monitoramento](imagens/dashboard.png)\n\n---\n\n### 👥 Gestão de Turmas e Alunos\nInterface destinada à administração de turmas, permitindo adicionar, editar ou remover alunos de forma prática.\n\n![Gestão de Turmas](imagens/gerencimento%20de%20salas.png)\n\n---\n\n### 📈 Análise Visual dos Dados\nGráficos interativos que apresentam os sites mais acessados, auxiliando na análise do comportamento de navegação.\n\n![Análise Visual](imagens/graficos.png)\n\n---\n\n### 👤 Perfil do Usuário\nTela de gerenciamento do perfil do professor, incluindo atualização de dados pessoais e alteração de senha.\n\n![Perfil do Usuário](imagens/perfil.png)\n\n---\n\n## 🎓 Contexto Acadêmico\n\n- **Tipo de Projeto:** Trabalho de Conclusão de Curso (TCC)  \n- **Instituição:** SENAI-SP  \n- **Curso:** Técnico em Desenvolvimento de Sistemas  \n\n### 👥 Autores\n- Ana Lara Fernandes da Silva  \n- Gustavo Emanuel Alves  \n- Sidney da Silva Paulino  \n\n### 👨‍🏫 Orientadores\n- Leonardo Gomes  \n- Anderson Roberto  \n\n---\n\n## 👩‍💻 Contribuição Individual\n\nNeste projeto, minha atuação concentrou-se principalmente em:\n\n- Desenvolvimento do **backend** utilizando Node.js e Express.js  \n- Implementação da **lógica de negócio** e das rotas da aplicação  \n- Integração do sistema com o **banco de dados MySQL/MariaDB**  \n- Apoio na comunicação em tempo real entre backend e dashboard  \n- Participação no planejamento e estruturação geral da solução  \n\n---\n\n## 🧩 Descrição Funcional do Sistema\n\nO sistema é composto por três componentes principais:\n\n1. **Extensão de Navegador**  \n   Responsável pela coleta dos dados de navegação dos alunos.\n\n2. **Servidor Backend**  \n   Centraliza o processamento das informações, comunicação em tempo real e persistência dos dados.\n\n3. **Dashboard Web**  \n   Interface utilizada pelos professores para visualização de relatórios, logs e métricas de navegação.\n\n---\n\n### 🎥 Demonstração em Vídeo\n\nPara facilitar a compreensão prática do funcionamento do sistema, foi disponibilizado um vídeo demonstrativo apresentando o **dashboard do professor**, incluindo a visualização dos dados de navegação, categorização dos acessos e atualização em tempo real.\n\n📌 **Vídeo de demonstração (Canva):**  \n👉 https://www.canva.com/design/DAG4nJSdVzM/OmZGjSj9r-_h916IGkD6Fw/watch?authuser=0\n\n\u003e ℹ️ *O vídeo está hospedado no Canva e pode solicitar login para visualização, dependendo da configuração de acesso do usuário.*\n\nO vídeo apresenta o fluxo completo da aplicação, desde o acesso ao dashboard até a análise das informações coletadas, proporcionando uma visão clara da solução desenvolvida.\n\n---\n\n## 🚀 Arquitetura e Destaques Técnicos\n\nO V.O.C.E foi desenvolvido com uma arquitetura **Full Stack**, integrando diferentes tecnologias para garantir desempenho, segurança e escalabilidade.\n\n### 1. Classificação Inteligente de URLs\n\n- Implementação de um modelo de **Deep Learning** utilizando **TensorFlow** e **Keras**.  \n- Utilização de uma **CNN híbrida**, analisando URLs em nível de caracteres e palavras.  \n- Classificação automática dos acessos em categorias como educacional, redes sociais e entretenimento.  \n- Implementação de um **mecanismo de fallback**, garantindo funcionamento mesmo em cenários de falha do modelo principal.\n\n### 2. Comunicação e Processamento em Tempo Real\n\n- Atualização instantânea do dashboard por meio de **Socket.IO (WebSockets)**.  \n- Comunicação segura entre a extensão do navegador e o sistema operacional via **Native Messaging**, implementado em Python.  \n- Utilização de **processamento em lote (batch processing)** para otimização do tráfego de dados.\n\n---\n\n## 🛠️ Tecnologias Utilizadas\n\n| Camada | Tecnologias |\n|------|------------|\n| **Backend** | Node.js, Express.js, Socket.IO |\n| **Inteligência Artificial** | Python, TensorFlow, Keras, scikit-learn |\n| **Banco de Dados** | MySQL / MariaDB |\n| **Frontend** | EJS (SSR), Tailwind CSS |\n| **Extensão de Navegador** | Manifest V3, Native Messaging |\n\n---\n\n## 🔒 Segurança e Proteção de Dados\n\nO desenvolvimento do V.O.C.E seguiu boas práticas de segurança da informação e princípios alinhados à **Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)**.\n\n### Medidas adotadas\n\n- **Anonimização:** Utilização de identificadores técnicos no lugar de dados pessoais sensíveis.  \n- **Criptografia de Senhas:** Armazenamento seguro utilizando **bcrypt**.  \n- **SQL Parametrizado:** Prevenção contra ataques de **SQL Injection**.  \n- **Isolamento de Dados:** Garantia de que cada professor tenha acesso apenas às informações de suas turmas.\n\n---\n\n## 📦 Recursos de Terceiros\n\nPara o treinamento do modelo de classificação de URLs, foi utilizado o conjunto de vetores pré-treinados:\n\n- **GloVe (glove6b100.txt)**  \n  Recurso público amplamente utilizado em aplicações de Processamento de Linguagem Natural.  \n  🔗 https://nlp.stanford.edu/projects/glove/\n\n---\n\n## 🛠️ Instalação e Execução\n\n### Pré-requisitos\n- Node.js (v18 ou superior)  \n- Python (v3.8 ou superior)  \n- MySQL ou MariaDB  \n- npm e pip  \n\n### Backend\n```bash\ncd V.O.C.E-main/monitor-backend\nnpm install\npip install -r requirements.txt\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fanalara-silva%2Fv.o.c.e","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fanalara-silva%2Fv.o.c.e","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fanalara-silva%2Fv.o.c.e/lists"}