Interpretando dados do cotidiano: o ensino de Estatística na educação básica

A estatística é uma ciência com seus conceitos e métodos de coleta, organização e analise de informações que fazem parte dos currículos escolares da educação básica, na prática dos professores de matemática, para que os alunos compreendam, analisem e formem opinião crítica em relação às questões econômicas e sociais. A presente pesquisa buscou refletir sobre as práticas pedagógicas do professor de matemática no ensino de estatística no ensino médio, tendo como base as orientações para o ensino de estatísticas nas propostas dos Parâmetros Curriculares do Ensino Médio, as contribuições da aprendizagem significativa no ensino de estatística, com o uso das tecnologias na educação, através da proposta de planos de trabalho que abordem os conteúdos do ensino de estatística e a utilização do software livreCalc. Em relação aos caminhos metodológicos foi realizada uma pesquisa bibliográfica, utilizando o método de abordagem dedutivo, através de documentação indireta tendo como fonte de pesquisa os trabalhos científicos com foco no ensino e na aprendizagem da Estatística e da Probabilidade na Educação Básica. O desenvolvimento desta pesquisa possibilitou evidenciar caminhos metodológicos a serem desenvolvidos por professores de matemática na educação básica que contribuam na interpretação de dados do cotidiano a partir de análise de tabelas, análise de gráficos, medidas de posição, medidas de dispersão e linhas de tendência, utilizando como ferramentas as Tecnologias da Informação e Comunicação tendo como fundamentação teórica as contribuições de David Ausubel o conceito de aprendizagem significativa.

Otimização computacional e estudo comparativo das técnicas de extração de conhecimento de grandes repositórios de dados.

Ao se realizar estudo em qualquer área do conhecimento, quanto mais dados se dispuser, maior a dificuldade de se extrair conhecimento útil deste banco de dados. A finalidade deste trabalho é apresentar algumas ferramentas ditas inteligentes, de extração de conhecimento destes grandes repositórios de dados. Apesar de ter várias conotações, neste trabalho, irá se entender extração de conhecimento dos repositórios de dados a ocorrência combinada de alguns dados com freqüência e confiabilidade que se consideram interessantes, ou seja, na medida e que determinado dado ou conjunto de dados aparece no repositório de dados, em freqüência considerada razoável, outro dado ou conjunto de dados irá aparecer. Executada sobre repositórios de dados referentes a informações georreferenciadas dos alunos da UERJ (Universidade do Estado do Rio de Janeiro), irá se analisar os resultados de duas ferramentas de extração de dados, bem como apresentar possibilidades de otimização computacional destas ferramentas.

Inovação tecnológica: análise comparativa entre dois métodos de coleta de dados sobre riscos e danos em enfermagem

Estudo de comparação entre dois métodos de coleta de dados, através da aplicação de um software, para avaliação dos fatores de risco e danos no trabalho de enfermagem em hospital. Objetiva analisar o uso do software (eletrônico) em comparação com o uso do instrumento impresso. Trata-se de um estudo estatístico, descritivo com abordagem quantitativa, desenvolvido nas enfermarias dos Serviços de Internações Clínicas e Serviços de Internações Cirúrgicas de um Hospital Universitário, no estado do Rio de Janeiro. A população do estudo foram os trabalhadores de enfermagem das unidades. A amostra foi definida por meio de amostragem não-probabilística e alocação da amostra ocorreu de forma aleatória em dois grupos, denominados grupo impresso e grupo eletrônico, com 52 participantes cada. Previamente a coleta de dados foram implementadas estratégias de pesquisa denominada teaser, através da comunicação digital aos trabalhadores. Posteriormente, foi ofertado aos participantes do formato impresso o questionário impresso, e os participantes do formato eletrônico receberam um link de acesso a home page. Os dados foram analisados através da estatística descritiva simples. Após a aplicação do questionário nos dois formatos, obteve-se resposta de 47 trabalhadores do grupo impresso (90,3%), e 17 trabalhadores do grupo eletrônico (32,7%). A aplicação do questionário impresso revelou algumas vantagens como o número de pessoas atingidas pela pesquisa, maior interação pesquisador e participante, taxa de retorno mais alta, e quanto às desvantagens a demanda maior de tempo, erros de transcrição, formulação de banco de dados, possibilidades de resposta em branco e erros de preenchimento. No formato eletrônico as vantagens incluem a facilidade de tabulação e análise dos dados, impossibilidade de não resposta, metodologia limpa e rápida, e como desvantagens, o acesso à internet no período de coleta de dados, saber usar o computador e menor taxa de resposta. Ambos os grupos observaram que o questionário possui boas instruções e fácil compreensão, além de curto tempo para resposta. Os trabalhadores perceberam a existência dos riscos ocupacionais, principalmente os ergonômicos, biológicos e de acidentes. Os principais danos à saúde provocados ou agravos pelo trabalho percebidos pelos trabalhadores foram os problemas osteomusculares, estresse, transtornos do sono, mudanças de humor e alterações de comportamento e varizes. Pode-se afirmar que não ocorreram diferenças acentuadas de percentual ao comparar a percepção dos trabalhadores do grupo impresso e do grupo eletrônico frente aos riscos e danos à saúde. Conclui-se que os dois processos de coleta de dados tiveram boa aceitação, no entanto, deve ser indicada a aplicação do questionário eletrônico junto com a ferramenta de acesso, no caso o computador, tablet.

Estudo de pressão de poros a partir de dados de poços no Terciário da Bacia de Campos

O trabalho aqui apresentado teve como objetivo, avaliar o método de Eaton (1975) aplicado ao cálculo de pressão de poros das formações rochosas em subsuperfície, utilizando dados de perfis de poços no que diz respeito a porosidade, tais como, o Tempo de Transito da onda compressional, Resistividade, Densidade e Neutrão. Posteriormente foi avaliado o resultado alcançado por esta técnica e confrontado com o dado obtido pelo registro de pressão real da formação, adquirido pela ferramenta de perfilagem MDT. Distribuídos em 6 poços perfurados na porção sul da Bacia de Campos, o intervalo cronoestratigráfico estudado está compreendido no período geológico Terciário, e os registros de pressão real da formação foram adquiridos nos reservatórios turbidíticos da Formação Carapebus (Eoceno). Apesar de existir um mecanismo causador de anomalia de pressão na bacia (Desequilíbrio de Compactação Difícil migração dos fluidos ao longo do tempo geológico) devido ao forte aporte sedimentar sustentado pelo soerguimento da Serra do Mar no Eoceno, os resultados encontrados não apontaram qualquer tipo de alteração nas respostas dos perfis utilizados, onde a referência foi a assinatura do perfil sônico em um trend normal de compactação compreendido por rochas argilosas dentro do intervalo cronoestratigráfico estudado. O presente trabalho atesta que a boa calibração do trend de ompactação normal em rochas argilosas, juntamente com a similaridade entre o resultado obtido pelo cálculo da pressão de poros a partir do perfil sônico, e os valores reais registrados diretamente na formação, pela ferramenta de registro de pressões (MDT), comprovam a aplicabilidade do método de Eaton (1975) para o cálculo de geopressões a partir de um conjunto básico de perfis de poços tais como: Raios Gama, Resistividade, Velocidade Acústica, Densidade e Neutrão

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.

Mineração de dados para previsão de eventos extremos de precipitação

No presente trabalho foram desenvolvidos modelos de classificação aplicados à mineração de dados climáticos para a previsão de eventos extremos de precipitação com uma hora de antecedência. Mais especificamente, foram utilizados dados observacionais registrados pela estação meteorológica de superfície localizada no Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro em Nova Friburgo RJ, durante o período de 2008 a 2012. A partir desses dados foi aplicado o processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD Knowledge Discovery in Databases), composto das etapas de preparação, mineração e pós processamento dos dados. Com base no uso de algoritmos de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão para a extração de padrões que indicassem um acúmulo de precipitação maior que 10 mm na hora posterior à medição das variáveis climáticas, pôde-se notar que a utilização da observação meteorológica de micro escala para previsões de curto prazo é suscetível a altas taxas de alarmes falsos (falsos positivos). Para contornar este problema, foram utilizados dados históricos de previsões realizadas pelo Modelo Eta com resolução de 15 km, disponibilizados pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais CPTEC/INPE. De posse desses dados, foi possível calcular os índices de instabilidade relacionados à formação de situação convectiva severa na região de Nova Friburgo e então armazená-los de maneira estruturada em um banco de dados, realizando a união entre os registros de micro e meso escala. Os resultados demonstraram que a união entre as bases de dados foi de extrema importância para a redução dos índices de falsos positivos, sendo essa uma importante contribuição aos estudos meteorológicos realizados em estações meteorológicas de superfície. Por fim, o modelo com maior precisão foi utilizado para o desenvolvimento de um sistema de alertas em tempo real, que verifica, para a região estudada, a possibilidade de chuva maior que 10 mm na próxima hora.