http://repositorio.unb.br/handle/10482/54705| Arquivo | Tamanho | Formato | |
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| LuisMarcosMartinsDoNascimento_DISSERT.pdf | 2,19 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título: | Automação segura no moodle : integração com bancos institucionais e fortalecimento da governança digital |
| Autor(es): | Nascimento, Luis Marcos Martins do |
| Orientador(es): | Cafe, Daniel Chaves |
| Assunto: | Moodle Automação de processo Segurança da informação |
| Data de publicação: | 10-Jun-2026 |
| Data de defesa: | 17-Dez-2025 |
| Referência: | NASCIMENTO, Luis Marcos Martins do. Automação segura no moodle : integração com bancos institucionais e fortalecimento da governança digital. 2025. 46 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. |
| Resumo: | Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a implementação de um sistema automatizado e seguro para o gerenciamento de usuários e disciplinas no ambiente Moodle da Universidade de Brasília (UnB). O estudo aborda limitações estruturais do processamento manual, como inconsistências de dados, vulnerabilidades de segurança e alta carga operacional. Para superar esses desafios, foi criada a ferramenta institucional PRP01 (Palton’s Robot in Python), desenvolvida em Python e integrada a sistemas acadêmicos oficiais por meio de automação web, validação cruzada e transmissão segura de informações. O sistema realiza validações automáticas de dados, garante conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e reduz erros humanos, além de aplicar controles de segurança, como autenticação institucional e rejeição automática de dados inconsistentes. Os resultados demonstram redução superior a 90% no tempo de processamento, aumento da escalabilidade operacional, eliminação de incidentes de segurança e maior satisfação dos usuários. Conclui-se que a automação segura aprimora a governança digital e fortalece a confiabilidade dos processos acadêmicos, sendo um modelo replicável para outras instituições de ensino. |
| Abstract: | Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a implementação de um sistema automatizado e seguro para o gerenciamento de usuários e disciplinas no ambiente Moodle da Universidade de Brasília (UnB). O estudo aborda limitações estruturais do processamento manual, como inconsistências de dados, vulnerabilidades de segurança e alta carga operacional. Para superar esses desafios, foi criada a ferramenta institucional PRP01 (Palton’s Robot in Python), desenvolvida em Python e integrada a sistemas acadêmicos oficiais por meio de automação web, validação cruzada e transmissão segura de informações. O sistema realiza validações automáticas de dados, garante conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e reduz erros humanos, além de aplicar controles de segurança, como autenticação institucional e rejeição automática de dados inconsistentes. Os resultados demonstram redução superior a 90% no tempo de processamento, aumento da escalabilidade operacional, eliminação de incidentes de segurança e maior satisfação dos usuários. Conclui-se que a automação segura aprimora a governança digital e fortalece a confiabilidade dos processos acadêmicos, sendo um modelo replicável para outras instituições de ensino. |
| Unidade Acadêmica: | Faculdade de Tecnologia (FT) Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE) |
| Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| Licença: | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. |
| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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