Formação de Formadores e Educação Superior na cibercultura: itinerâncias de Grupos de Pesquisa no Facebook

Esta tese origina-se da pesquisa de doutoramento na Universidade do Estado do Rio de Janeiro UERJ - Proped e tem como objetivo compreender a formação do formador no contexto da cibercultura e como este vem estruturando sua atuação na docência universitária. Este trabalho faz parte do eixo 2 da Pesquisa Institucional A cibercultura na era das redes sociais e da mobilidade: novas potencialidades para a formação de professores. O campo da pesquisa foi a rede social Facebook. Constituíram-se praticantes da pesquisa seis professores-formadores do ProPEd e seus orientandos. A pertinência desta pesquisa inscreveu-se num amplo movimento da perspectiva epistemológica da multirreferencialidade com os cotidianos e pelo método atualizado da pesquisa-formação. A intenção primeira deste trabalho consistiu em mapear as experiências e itinerâncias do formador em suas práticas cotidianas nos espaçostempos da cibercultura. Tencionamos que a sistematização de ambiências formativas articulando o espaço da universidade e das redes sociais criou redes de docência e aprendizagem. Como dispositivos de pesquisa, lançamos mão de oficinas, interações nas redes sociais, conversas, participação nos grupos de pesquisa. A tese revela que a formação do formador na cibercultura forja outros espaçostempos de pesquisa acadêmica e de criação de dispositivos online. Revela também que os usos do digital em rede pelos praticantes da pesquisa fizeram emergir processos de orientação coletiva, de experiências formadoras e de articulação da interface cidadeuniversidade, estabelecendo outros sentidos para a prática pedagógica e para a pesquisa acadêmica

Filtragem adaptativa aplicada à redução de desvios em séries temporais de previsão numérica climática.

Esta dissertação apresenta resultados da aplicação de filtros adaptativos, utilizando os algoritmos NLMS (Normalized Least Mean Square) e RLS (Recursive Least Square), para a redução de desvios em previsões climáticas. As discrepâncias existentes entre o estado real da atmosfera e o previsto por um modelo numérico tendem a aumentar ao longo do período de integração. O modelo atmosférico Eta é utilizado operacionalmente para previsão numérica no CPTEC/INPE e como outros modelos atmosféricos, apresenta imprecisão nas previsões climáticas. Existem pesquisas que visam introduzir melhorias no modelo atmosférico Eta e outras que avaliam as previsões e identificam os erros do modelo para que seus produtos sejam utilizados de forma adequada. Dessa forma, neste trabalho pretende-se filtrar os dados provenientes do modelo Eta e ajustá-los, de modo a minimizar os erros entre os resultados fornecidos pelo modelo Eta e as reanálises do NCEP. Assim, empregamos técnicas de processamento digital de sinais e imagens com o intuito de reduzir os erros das previsões climáticas do modelo Eta. Os filtros adaptativos nesta dissertação ajustarão as séries ao longo do tempo de previsão. Para treinar os filtros foram utilizadas técnicas de agrupamento de regiões, como por exemplo o algoritmo de clusterização k-means, de modo a selecionar séries climáticas que apresentem comportamentos semelhantes entre si. As variáveis climáticas estudadas são o vento meridional e a altura geopotencial na região coberta pelo modelo de previsão atmosférica Eta com resolução de 40 km, a um nível de pressão de 250 hPa. Por fim, os resultados obtidos mostram que o filtro com 4 coeficientes, adaptado pelo algoritmo RLS em conjunto com o critério de seleção de regiões por meio do algoritmo k-means apresenta o melhor desempenho ao reduzir o erro médio e a dispersão do erro, tanto para a variável vento meridional quanto para a variável altura geopotencial.