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a) (..) nas palavras: expansão e detecção – há o mesmo número de letras e de fonemas.
b) (..) “É como se não existissem variações. Ou você é branco ou você é negro. Mas nós sabemos que isso não representa países como o Brasil.” – o termo ou funciona como conjunção coordenativa aditiva.
c) (..) Em “Os resultados revelaram desigualdades profundas nos processos de detecção facial” – o termo desigualdades apresenta derivação prefixal.
d) (..) Em “Prestes a completar 31 anos, Nina da Hora se tornou uma das vozes mais conhecidas da discussão sobre tecnologia e racismo algorítmico no país. Colunista da MIT Technology Review Brasil, pesquisadora do Centro de Tecnologia e Sociedade da Fundação Getúlio Vargas (FGV)” – os termos colunista e pesquisadora marcam, respectivamente, coesão pronominal e coesão por elipse.
e) (..) Em “Da Hora propõe o conceito de “epistemicídio computacional”, - o termo computacional funciona como adjetivo.
Assinale a sequência CORRETA.
Fragmento
“A pesquisadora auditou arquiteturas de detecção facial utilizando uma base criada pela Meta, dona do Facebook, do Instagram e do WhatsApp, a partir de vídeos enviados por pessoas de países como Brasil, Índia, Síria e Indonésia. Os resultados revelaram desigualdades profundas nos processos de detecção facial. “O dano já começa antes, quando o sistema sequer detecta aquele rosto como um rosto válido”, explica”.
I. No fragmento textual, a palavra quando funciona como uma locução adjetiva.
II. Em “Os resultados revelaram desigualdades profundas nos processos de detecção facial” há um verbo de ligação.
III. Em “Os resultados revelaram desigualdades profundas nos processos de detecção facial” a expressão em destaque funciona como objeto indireto.
IV. Em “O dano já começa antes, quando o sistema sequer detecta aquele rosto como um rosto válido” há uma oração subordinada adverbial temporal.
TEXTO 1
Texto-base para a questão
UNIVERSIDADES BRASILEIRAS
DISCUTEM REGRAS DE USO DE
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Diante de incertezas por parte de estudantes e pesquisadores, instituições debatem quais seriam os limites éticos do uso dessas ferramentas na escrita e na pesquisa científica.
Sarah Schmidt, Revista Pesquisa FAPESP | 11 set 2024 - Edição 342.
Instituições científicas e de ensino superior do Brasil começam a formular recomendações para o uso de inteligência artificial (IA), especialmente a generativa, no ensino, na pesquisa e na extensão. A popularização de softwares como o ChatGPT, capazes de gerar texto, imagens e dados, tem levantado dúvidas sobre limites éticos no uso dessas tecnologias, principalmente na escrita acadêmica. Professores têm procurado novas formas de avaliar trabalhos de alunos, tentando contornar os riscos de uso indevido de IA. De maneira geral, as orientações pedem que seu uso seja transparente e alertam para o perigo de ferir direitos autorais, praticar plágio, gerar desinformação e replicar vieses discriminatórios que essas ferramentas podem reproduzir.
Em fevereiro, o centro universitário Senai Cimatec, na Bahia, publicou um guia para orientar sua comunidade acadêmica quanto à IA generativa. Ele segue três princípios: transparência; “centralidade na pessoa humana”, ou seja, que o controle humano seja preservado sobre as informações geradas por IA, já que ela deve ser usada de forma benéfica à sociedade; e atenção à privacidade de dados, sobretudo em atividades que envolvam contratos com empresas por meio de parcerias para desenvolvimento e transferência de tecnologias. Ocorre que as informações compartilhadas em plataformas de IA podem ser armazenadas pela ferramenta, quebrando o sigilo de dados. “Não podemos nos esquecer de que, se nós aprendemos com essas ferramentas, elas também aprendem com a gente”, ressalta a engenheira civil Tatiana Ferraz, pró-reitora administrativo-financeira do Senai Cimatec e coordenadora do guia. Uma atualização do regulamento disciplinar da instituição passou a prever punições para estudantes que quebrarem as regras.
O guia autoriza professores a usarem softwares de detecção de plágio quando julgarem necessário, embora não sejam 100% precisos ao indicar conteúdo produzido por IA. As ferramentas não podem ser citadas como coautoras de trabalhos acadêmicos, mas sua aplicação para auxiliar processos de pesquisa e ajustes de escrita acadêmica é permitida. Para isso, todos os comandos utilizados – as perguntas e direcionamentos dados à ferramenta, também chamados de prompts– e as informações originais geradas por IA devem ser descritos na metodologia do trabalho e anexados como material suplementar.
Outras instituições brasileiras seguem por esse caminho. “A universidade não deve proibir, mas criar orientações para utilização responsável dessas ferramentas”, observa o cientista da computação Virgílio Almeida, coordenador de uma comissão da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), que propôs recomendações para o uso de tecnologias de IA na instituição, apresentadas à comunidade acadêmica em maio. As sugestões devem servir de base para a criação de uma política institucional com regras e normas e de um comitê de governança permanente.
Elas passam pelas áreas de ensino, pesquisa, extensão e administração e têm como princípios a transparência no uso dessas ferramentas, atenção à proteção e privacidade de dados, à desinformação e aos vieses discriminatórios que essas tecnologias podem reproduzir. “Uma das propostas é que a universidade invista em cursos de letramento em IA para professores, pesquisadores, funcionários e alunos”, explica Almeida. No ensino, uma das indicações é que as ementas das disciplinas de graduação e de pósgraduação da UFMG devem informar o que é permitido fazer com essas tecnologias. Na pesquisa, a ênfase está na transparência: é preciso detalhar como a IA foi usada no processo científico e quais vieses pode trazer a ele. A análise cuidadosa dos resultados gerados por IA, para que se evitem dados falsos, é outro ponto recomendado. A Universidade de São Paulo (USP) publicou um dossiê da Revista USP sobre inteligência artificial na pesquisa científica em maio e tem realizado encontros e debates sobre o assunto. “A sugestão geral é estudar como incorporar esse uso no ensino e na pesquisa e verificar quais seriam suas limitações éticas e seus potenciais”, observa a advogada Cristina Godoy, da Faculdade de Direito de Ribeirão Preto (FDRP-USP), integrante de um grupo de pesquisadores que elaborou propostas para a universidade, como a necessidade de criar guias de orientação na graduação e pós-graduação. Há alertas para o cuidado com a privacidade de dados sensíveis ou inéditos de pesquisa, como teses e dissertações, e para a necessidade de buscar novas maneiras de avaliar os trabalhos em sala de aula. As recomendações foram feitas durante um evento em março de 2023 e estão sob análise de um grupo de trabalho.
O uso de IA na pesquisa não é novo. Ferramentas de aprendizado de máquina e de processamento de linguagem natural já são usadas para analisar padrões em meio a grandes volumes de dados. Mas, com o avanço das plataformas que usam IA generativa, diversas universidades dos Estados Unidos e da Europa criaram instruções sobre o assunto, que serviram de inspiração para instituições brasileiras. No Senai Cimatec, os guias das universidades de Utah, nos Estados Unidos, de julho de 2023, e de Toronto, no Canadá, ainda preliminar, serviram de norte para o grupo de trabalho, assim como o guia rápido ChatGPT e a inteligência artificial na educação superior da Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura (Unesco), de abril de 2023.
Nesse cenário, há casos de professores que passaram a pedir aos alunos que fizessem apresentações orais, trabalhos dentro da sala de aula ou mesmo feitos à mão, no papel. Godoy, da USP, que costumava pedir trabalhos escritos sobre artigos estudados, passou a exigir que os alunos apresentassem esquemas com mapas mentais que mostrem as conexões entre os textos estudados em aula.
Em 2024, ela desenvolveu uma atividade de pesquisa no âmbito do Centro de Inteligência Artificial (C4AI) da USP, apoiado por IBM e FAPESP, com alunos de iniciação científica, mestrado e doutorado em computação, ciência política e direito em que eles precisaram desenvolver prompts no ChatGPT para realizar a análise de sentimentos – técnica que classifica opiniões como positivas, negativas ou neutras – de usuários do X (ex-Twitter) sobre IA. Os dados vão integrar um artigo em processo de escrita. Parte do trabalho será detalhar a metodologia e os prompts usados. Por não ser preciso criar um algoritmo específico para a atividade, a ferramenta acelerou o processo de análise dos dados – segundo Godoy, caso precisassem fazer tudo do zero, o trabalho levaria oito meses, mas com o ChatGPT levou dois meses.
Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/universidadesbrasileiras-discutem-regras-de-uso-de-inteligencia-artificial/. Acesso em 18/05/2026.
“Não podemos nos esquecer de que, se nós aprendemos com essas ferramentas, elas também aprendem com a gente”, ressalta a engenheira civil Tatiana Ferraz, pró-reitora administrativo-financeira do Senai Cimatec e coordenadora do guia”.
No trecho em destaque, identifica-se qual figura de linguagem?
TEXTO 1
Texto-base para a questão
UNIVERSIDADES BRASILEIRAS
DISCUTEM REGRAS DE USO DE
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Diante de incertezas por parte de estudantes e pesquisadores, instituições debatem quais seriam os limites éticos do uso dessas ferramentas na escrita e na pesquisa científica.
Sarah Schmidt, Revista Pesquisa FAPESP | 11 set 2024 - Edição 342.
Instituições científicas e de ensino superior do Brasil começam a formular recomendações para o uso de inteligência artificial (IA), especialmente a generativa, no ensino, na pesquisa e na extensão. A popularização de softwares como o ChatGPT, capazes de gerar texto, imagens e dados, tem levantado dúvidas sobre limites éticos no uso dessas tecnologias, principalmente na escrita acadêmica. Professores têm procurado novas formas de avaliar trabalhos de alunos, tentando contornar os riscos de uso indevido de IA. De maneira geral, as orientações pedem que seu uso seja transparente e alertam para o perigo de ferir direitos autorais, praticar plágio, gerar desinformação e replicar vieses discriminatórios que essas ferramentas podem reproduzir.
Em fevereiro, o centro universitário Senai Cimatec, na Bahia, publicou um guia para orientar sua comunidade acadêmica quanto à IA generativa. Ele segue três princípios: transparência; “centralidade na pessoa humana”, ou seja, que o controle humano seja preservado sobre as informações geradas por IA, já que ela deve ser usada de forma benéfica à sociedade; e atenção à privacidade de dados, sobretudo em atividades que envolvam contratos com empresas por meio de parcerias para desenvolvimento e transferência de tecnologias. Ocorre que as informações compartilhadas em plataformas de IA podem ser armazenadas pela ferramenta, quebrando o sigilo de dados. “Não podemos nos esquecer de que, se nós aprendemos com essas ferramentas, elas também aprendem com a gente”, ressalta a engenheira civil Tatiana Ferraz, pró-reitora administrativo-financeira do Senai Cimatec e coordenadora do guia. Uma atualização do regulamento disciplinar da instituição passou a prever punições para estudantes que quebrarem as regras.
O guia autoriza professores a usarem softwares de detecção de plágio quando julgarem necessário, embora não sejam 100% precisos ao indicar conteúdo produzido por IA. As ferramentas não podem ser citadas como coautoras de trabalhos acadêmicos, mas sua aplicação para auxiliar processos de pesquisa e ajustes de escrita acadêmica é permitida. Para isso, todos os comandos utilizados – as perguntas e direcionamentos dados à ferramenta, também chamados de prompts– e as informações originais geradas por IA devem ser descritos na metodologia do trabalho e anexados como material suplementar.
Outras instituições brasileiras seguem por esse caminho. “A universidade não deve proibir, mas criar orientações para utilização responsável dessas ferramentas”, observa o cientista da computação Virgílio Almeida, coordenador de uma comissão da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), que propôs recomendações para o uso de tecnologias de IA na instituição, apresentadas à comunidade acadêmica em maio. As sugestões devem servir de base para a criação de uma política institucional com regras e normas e de um comitê de governança permanente.
Elas passam pelas áreas de ensino, pesquisa, extensão e administração e têm como princípios a transparência no uso dessas ferramentas, atenção à proteção e privacidade de dados, à desinformação e aos vieses discriminatórios que essas tecnologias podem reproduzir. “Uma das propostas é que a universidade invista em cursos de letramento em IA para professores, pesquisadores, funcionários e alunos”, explica Almeida. No ensino, uma das indicações é que as ementas das disciplinas de graduação e de pósgraduação da UFMG devem informar o que é permitido fazer com essas tecnologias. Na pesquisa, a ênfase está na transparência: é preciso detalhar como a IA foi usada no processo científico e quais vieses pode trazer a ele. A análise cuidadosa dos resultados gerados por IA, para que se evitem dados falsos, é outro ponto recomendado. A Universidade de São Paulo (USP) publicou um dossiê da Revista USP sobre inteligência artificial na pesquisa científica em maio e tem realizado encontros e debates sobre o assunto. “A sugestão geral é estudar como incorporar esse uso no ensino e na pesquisa e verificar quais seriam suas limitações éticas e seus potenciais”, observa a advogada Cristina Godoy, da Faculdade de Direito de Ribeirão Preto (FDRP-USP), integrante de um grupo de pesquisadores que elaborou propostas para a universidade, como a necessidade de criar guias de orientação na graduação e pós-graduação. Há alertas para o cuidado com a privacidade de dados sensíveis ou inéditos de pesquisa, como teses e dissertações, e para a necessidade de buscar novas maneiras de avaliar os trabalhos em sala de aula. As recomendações foram feitas durante um evento em março de 2023 e estão sob análise de um grupo de trabalho.
O uso de IA na pesquisa não é novo. Ferramentas de aprendizado de máquina e de processamento de linguagem natural já são usadas para analisar padrões em meio a grandes volumes de dados. Mas, com o avanço das plataformas que usam IA generativa, diversas universidades dos Estados Unidos e da Europa criaram instruções sobre o assunto, que serviram de inspiração para instituições brasileiras. No Senai Cimatec, os guias das universidades de Utah, nos Estados Unidos, de julho de 2023, e de Toronto, no Canadá, ainda preliminar, serviram de norte para o grupo de trabalho, assim como o guia rápido ChatGPT e a inteligência artificial na educação superior da Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura (Unesco), de abril de 2023.
Nesse cenário, há casos de professores que passaram a pedir aos alunos que fizessem apresentações orais, trabalhos dentro da sala de aula ou mesmo feitos à mão, no papel. Godoy, da USP, que costumava pedir trabalhos escritos sobre artigos estudados, passou a exigir que os alunos apresentassem esquemas com mapas mentais que mostrem as conexões entre os textos estudados em aula.
Em 2024, ela desenvolveu uma atividade de pesquisa no âmbito do Centro de Inteligência Artificial (C4AI) da USP, apoiado por IBM e FAPESP, com alunos de iniciação científica, mestrado e doutorado em computação, ciência política e direito em que eles precisaram desenvolver prompts no ChatGPT para realizar a análise de sentimentos – técnica que classifica opiniões como positivas, negativas ou neutras – de usuários do X (ex-Twitter) sobre IA. Os dados vão integrar um artigo em processo de escrita. Parte do trabalho será detalhar a metodologia e os prompts usados. Por não ser preciso criar um algoritmo específico para a atividade, a ferramenta acelerou o processo de análise dos dados – segundo Godoy, caso precisassem fazer tudo do zero, o trabalho levaria oito meses, mas com o ChatGPT levou dois meses.
Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/universidadesbrasileiras-discutem-regras-de-uso-de-inteligencia-artificial/. Acesso em 18/05/2026.
“Em fevereiro, o centro universitário Senai Cimatec, na Bahia, publicou um guia para orientar sua comunidade acadêmica quanto à IA generativa. Ele segue três princípios: transparência; “centralidade na pessoa humana”, ou seja, que o controle humano seja preservado sobre as informações geradas por IA, já que ela deve ser usada de forma benéfica à sociedade; e atenção à privacidade de dados, sobretudo em atividades que envolvam contratos com empresas por meio de parcerias para desenvolvimento e transferência de tecnologias. Ocorre que as informações compartilhadas em plataformas de IA podem ser armazenadas pela ferramenta, quebrando o sigilo de dados”.
TEXTO 1
Texto-base para a questão
UNIVERSIDADES BRASILEIRAS
DISCUTEM REGRAS DE USO DE
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Diante de incertezas por parte de estudantes e pesquisadores, instituições debatem quais seriam os limites éticos do uso dessas ferramentas na escrita e na pesquisa científica.
Sarah Schmidt, Revista Pesquisa FAPESP | 11 set 2024 - Edição 342.
Instituições científicas e de ensino superior do Brasil começam a formular recomendações para o uso de inteligência artificial (IA), especialmente a generativa, no ensino, na pesquisa e na extensão. A popularização de softwares como o ChatGPT, capazes de gerar texto, imagens e dados, tem levantado dúvidas sobre limites éticos no uso dessas tecnologias, principalmente na escrita acadêmica. Professores têm procurado novas formas de avaliar trabalhos de alunos, tentando contornar os riscos de uso indevido de IA. De maneira geral, as orientações pedem que seu uso seja transparente e alertam para o perigo de ferir direitos autorais, praticar plágio, gerar desinformação e replicar vieses discriminatórios que essas ferramentas podem reproduzir.
Em fevereiro, o centro universitário Senai Cimatec, na Bahia, publicou um guia para orientar sua comunidade acadêmica quanto à IA generativa. Ele segue três princípios: transparência; “centralidade na pessoa humana”, ou seja, que o controle humano seja preservado sobre as informações geradas por IA, já que ela deve ser usada de forma benéfica à sociedade; e atenção à privacidade de dados, sobretudo em atividades que envolvam contratos com empresas por meio de parcerias para desenvolvimento e transferência de tecnologias. Ocorre que as informações compartilhadas em plataformas de IA podem ser armazenadas pela ferramenta, quebrando o sigilo de dados. “Não podemos nos esquecer de que, se nós aprendemos com essas ferramentas, elas também aprendem com a gente”, ressalta a engenheira civil Tatiana Ferraz, pró-reitora administrativo-financeira do Senai Cimatec e coordenadora do guia. Uma atualização do regulamento disciplinar da instituição passou a prever punições para estudantes que quebrarem as regras.
O guia autoriza professores a usarem softwares de detecção de plágio quando julgarem necessário, embora não sejam 100% precisos ao indicar conteúdo produzido por IA. As ferramentas não podem ser citadas como coautoras de trabalhos acadêmicos, mas sua aplicação para auxiliar processos de pesquisa e ajustes de escrita acadêmica é permitida. Para isso, todos os comandos utilizados – as perguntas e direcionamentos dados à ferramenta, também chamados de prompts– e as informações originais geradas por IA devem ser descritos na metodologia do trabalho e anexados como material suplementar.
Outras instituições brasileiras seguem por esse caminho. “A universidade não deve proibir, mas criar orientações para utilização responsável dessas ferramentas”, observa o cientista da computação Virgílio Almeida, coordenador de uma comissão da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), que propôs recomendações para o uso de tecnologias de IA na instituição, apresentadas à comunidade acadêmica em maio. As sugestões devem servir de base para a criação de uma política institucional com regras e normas e de um comitê de governança permanente.
Elas passam pelas áreas de ensino, pesquisa, extensão e administração e têm como princípios a transparência no uso dessas ferramentas, atenção à proteção e privacidade de dados, à desinformação e aos vieses discriminatórios que essas tecnologias podem reproduzir. “Uma das propostas é que a universidade invista em cursos de letramento em IA para professores, pesquisadores, funcionários e alunos”, explica Almeida. No ensino, uma das indicações é que as ementas das disciplinas de graduação e de pósgraduação da UFMG devem informar o que é permitido fazer com essas tecnologias. Na pesquisa, a ênfase está na transparência: é preciso detalhar como a IA foi usada no processo científico e quais vieses pode trazer a ele. A análise cuidadosa dos resultados gerados por IA, para que se evitem dados falsos, é outro ponto recomendado. A Universidade de São Paulo (USP) publicou um dossiê da Revista USP sobre inteligência artificial na pesquisa científica em maio e tem realizado encontros e debates sobre o assunto. “A sugestão geral é estudar como incorporar esse uso no ensino e na pesquisa e verificar quais seriam suas limitações éticas e seus potenciais”, observa a advogada Cristina Godoy, da Faculdade de Direito de Ribeirão Preto (FDRP-USP), integrante de um grupo de pesquisadores que elaborou propostas para a universidade, como a necessidade de criar guias de orientação na graduação e pós-graduação. Há alertas para o cuidado com a privacidade de dados sensíveis ou inéditos de pesquisa, como teses e dissertações, e para a necessidade de buscar novas maneiras de avaliar os trabalhos em sala de aula. As recomendações foram feitas durante um evento em março de 2023 e estão sob análise de um grupo de trabalho.
O uso de IA na pesquisa não é novo. Ferramentas de aprendizado de máquina e de processamento de linguagem natural já são usadas para analisar padrões em meio a grandes volumes de dados. Mas, com o avanço das plataformas que usam IA generativa, diversas universidades dos Estados Unidos e da Europa criaram instruções sobre o assunto, que serviram de inspiração para instituições brasileiras. No Senai Cimatec, os guias das universidades de Utah, nos Estados Unidos, de julho de 2023, e de Toronto, no Canadá, ainda preliminar, serviram de norte para o grupo de trabalho, assim como o guia rápido ChatGPT e a inteligência artificial na educação superior da Organização das Nações Unidas para a Educação, a Ciência e a Cultura (Unesco), de abril de 2023.
Nesse cenário, há casos de professores que passaram a pedir aos alunos que fizessem apresentações orais, trabalhos dentro da sala de aula ou mesmo feitos à mão, no papel. Godoy, da USP, que costumava pedir trabalhos escritos sobre artigos estudados, passou a exigir que os alunos apresentassem esquemas com mapas mentais que mostrem as conexões entre os textos estudados em aula.
Em 2024, ela desenvolveu uma atividade de pesquisa no âmbito do Centro de Inteligência Artificial (C4AI) da USP, apoiado por IBM e FAPESP, com alunos de iniciação científica, mestrado e doutorado em computação, ciência política e direito em que eles precisaram desenvolver prompts no ChatGPT para realizar a análise de sentimentos – técnica que classifica opiniões como positivas, negativas ou neutras – de usuários do X (ex-Twitter) sobre IA. Os dados vão integrar um artigo em processo de escrita. Parte do trabalho será detalhar a metodologia e os prompts usados. Por não ser preciso criar um algoritmo específico para a atividade, a ferramenta acelerou o processo de análise dos dados – segundo Godoy, caso precisassem fazer tudo do zero, o trabalho levaria oito meses, mas com o ChatGPT levou dois meses.
Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/universidadesbrasileiras-discutem-regras-de-uso-de-inteligencia-artificial/. Acesso em 18/05/2026.
I. Trata-se de um artigo científico que apresenta orientações e discussões a respeito do combate às práticas de plágio em textos acadêmicos, com o auxílio de ferramentas de inteligência artificial.
II. O texto pode ser classificado como editorial, pois explica do ponto de vista argumentativo, os benefícios da inteligência artificial para a produção acadêmica.
III. Trata-se de uma notícia que informa sobre a seguinte temática: inteligência artificial e racismo algorítmico.
IV. Trata-se de uma reportagem que informa sobre ações que instituições de ensino superior e centros de pesquisa desenvolveram para orientar alunos e pesquisadores sobre o uso de inteligência artificial em produções acadêmicas.
Sobre os impactos dessas transformações no mercado de trabalho contemporâneo, assinale a alternativa CORRETA.
Sobre a relação entre desinformação e defesa das instituições democráticas, assinale a alternativa INCORRETA.
Considerando os princípios do Código de Defesa do Consumidor e a função reguladora do Estado em atividades econômicas de risco social, assinale a alternativa CORRETA.
Nesse contexto, assinale a alternativa CORRETA quanto a um efeito geoestratégico decorrente do conflito:
Sobre esse cenário internacional de regulamentação da IA, assinale a alternativa CORRETA.
I- Em processos de ETL, a etapa de transformação pode envolver padronização de formatos, tratamento de valores ausentes, remoção de duplicações, conversão de tipos, aplicação de regras de negócio e conformidade entre dimensões oriundas de fontes distintas.
II- A qualidade dos dados em ambientes analíticos depende exclusivamente da ferramenta de visualização utilizada, pois inconsistências de origem, duplicidades, ausência de chaves de integração e divergências semânticas são corrigidas automaticamente durante a renderização dos dashboards.
III- Técnicas de Data Mining podem ser utilizadas para identificar padrões, associações, agrupamentos, classificações ou tendências em grandes conjuntos de dados, mas seus resultados exigem interpretação crítica, validação e atenção a vieses, qualidade da amostra e pertinência do modelo.
IV- A carga incremental em um Data Warehouse elimina a necessidade de controle temporal dos dados, pois qualquer alteração em sistemas de origem deve sobrescrever integralmente os registros históricos para preservar apenas o estado atual das informações.
Analisadas as sentenças, estão CORRETAS apenas:
I- Em uma arquitetura de Business Intelligence, um Data Warehouse deve substituir integralmente os sistemas transacionais da organização ao registrar operações diárias com alto volume de inserções, atualizações e exclusões em tempo real.
PORQUE
II- Em modelagem dimensional, tabelas fato armazenam exclusivamente descrições textuais de entidades de negócio, enquanto tabelas dimensão concentram medidas quantitativas, chaves de transações e valores numéricos agregáveis utilizados nas consultas OLAP.
Analisadas as sentenças, é CORRETO afirmar que:
I- Em ferramentas de teste como NUnit, testes unitários substituem a necessidade de versionamento de código-fonte, pois a rastreabilidade das alterações passa a ser garantida exclusivamente pelo histórico de execução dos testes.
II- Em TDD, a sequência clássica envolve escrever inicialmente um teste automatizado que falha, implementar o código mínimo para fazê-lo passar e, em seguida, refatorar preservando o comportamento verificado pelos testes.
III- No Domain-Driven Design, a adoção de uma linguagem ubíqua dispensa a delimitação de bounded contexts, pois um único vocabulário de domínio deve ser compartilhado integralmente por todos os módulos, subsistemas e equipes da organização.
IV- No Scrum, o incremento produzido ao final de uma Sprint deve estar potencialmente utilizável quando atende à Definition of Done, mas isso não significa que cada incremento precise ser obrigatoriamente implantado em produção ao término de toda Sprint.
Analisadas as sentenças, estão CORRETAS apenas:
I- A UML não define um único diagrama capaz de representar integralmente todos os aspectos de um sistema de software, de modo que diferentes tipos de diagramas podem ser empregados para modelar perspectivas estruturais e comportamentais distintas do sistema.
PORQUE
II- O diagrama de classes é classificado como diagrama comportamental, pois seu objetivo principal é representar a ordem temporal das mensagens trocadas entre objetos durante a execução de um cenário de uso.
Analisadas as sentenças, é CORRETO afirmar que:
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