Título: | IA-QVT : ferramenta para coleta e tratamento de dados sobre qualidade de vida no trabalho, com foco em usabilidade e acessibilidade |
Autor(es): | Carvalho, Gabriel de Jesus |
Orientador(es): | Mendes, Fabiana Freitas |
Assunto: | Qualidade de vida no trabalho Software - desenvolvimento Acessibilidade |
Data de apresentação: | 5-Out-2022 |
Data de publicação: | 28-Fev-2023 |
Referência: | CARVALHO, Gabriel de Jesus. IA-QVT: ferramenta para coleta e tratamento de dados sobre qualidade de vida no trabalho, com foco em usabilidade e acessibilidade. 2022. 110 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. |
Resumo: | Contexto - Qualidade de vida no trabalho é um conceito estudado há muito tempo, mas nos últimos anos, o tema tornou-se ainda mais relevante devido as mudanças nas dinâmicas de trabalho e o aumento de problemas físicos e psicológicos provocados por más condições de trabalho. Nesse contexto, foi criado o Inventário de Avaliação da Qualidade de Vida no Trabalho (IA-QVT), um instrumento quanti-qualitativo que permite conhecer, com rigor científico, o que pensam os respondentes sobre a Qualidade de Vida no Trabalho (QVT) em uma dada organização. Objetivo - O objetivo deste projeto é desenvolver uma ferramenta web, com foco em usabilidade e acessibilidade para coleta e tratamento de dados sobre QVT. Método - Foram realizados estudos iniciais sobre QVT e interação humano-computador e um planejamento para a elaboração do trabalho. Após esta etapa, utilizou-se o Lean Inception para compreender as características da ferramenta a ser desenvolvida e o Product Backlog Building (PBB) para refinar essas características. A partir da compreensão das características da ferramenta, elaborou-se um protótipo da interface da ferramenta, tendo como foco usabilidade e acessibilidade. O passo seguinte foi a definição da arquitetura e das tecnologias escolhidas e, posteriormente, procedeu-se com o desenvolvimento e com a validação da ferramenta. Resultados - A compreensão das características da ferramenta possibilitou a elaboração e validação de um protótipo de alta fidelidade que viabilizou o desenvolvimento da ferramenta web do IA-QVT. Conclusão - O trajeto metodológico percorrido possibilitou o desenvolvimento do produto viável mínimo do IA-QVT e documentação das definições dos próximos passos. |
Abstract: | Context - Quality of work life is a concept that has been studied for a long time, but in recent years, the topic has become even more relevant. In this context, the IA-QVT was created, an instrument that can be used to better understand the problems and difficulties of workers. Objective - The objective of this project was to develop a web tool, focusing on usability and accessibility for collecting and processing data about quality of work life. Methods - Initial studies were carried out on quality of life at work and humancomputer interaction and a planning for the elaboration of the work. After that, Lean Inception was used to understand the characteristics of the tool to be developed and the Product Backlog Building (PBB) to refine these characteristics. With the characteristics of the tool, a prototype of the tool’s interface was developed, focusing on usability and accessibility. As a next step, the architecture and technologies used were defined and, later, the development and validation of the tool was carried out. Results - At the end of the application of the methodology, it was possible to obtain the characteristics for the development of the tool, a high-fidelity prototype of the interface and the planning for the development of the tool.As a next step, the architecture and technologies used were defined and the development and validation of the tool was carried out. Conclusion - It was possible to develop the minimum viable product of the IA-QVT and leave the possible next steps defined and documented. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Engenharia de Software, 2022. |
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