A língua portuguesa no vestibular: ensino, leitura e conhecimento prévio

Esta tese objetiva a análise de provas discursivas de Língua Portuguesa de vestibulares, na perspectiva da leitura, focando a compreensão de texto, suas estratégias e os conhecimentos prévios necessários ao egresso do Ensino Médio. São analisadas as provas discursivas de Língua Portuguesa da UERJ, UNIRIO, UFF e UFRJ, realizadas nos vestibulares 2006, 2007 e 2008. Parte-se das seguintes hipóteses: as provas solicitam conhecimentos prévios baseados nos programas, habilidades e competências a serem desenvolvidos no nível médio; a dificuldade apresentada na realização das questões está relacionada não só ao conhecimento disciplinar de língua portuguesa, mas também à capacidade/estratégia de leitura dos enunciados e à dificuldade de seleção e interação de diferentes conhecimentos específicos relacionados ao seu uso pragmático. A partir de tais hipóteses, propõem-se os seguintes objetivos: levantar os conhecimentos específicos relativos ao ensino de língua portuguesa; compreender a relação do processo de leitura na ativação do conhecimento prévio; relacionar o processo de avaliação do vestibular ao contexto da educação básica; buscar explicação para as questões com nota média baixa. Para atingir os objetivos, contextualiza-se o ensino de Língua Portuguesa no Ensino Médio; aborda-se a leitura, no viés da compreensão de texto, focalizando principalmente conhecimentos prévios e inferências; faz-se uma breve história do vestibular, seus objetivos e seu papel; a seguir, analisam-se as provas indicadas, levantando-se conhecimento prévio, habilidades e competências envolvidas no processo de compreensão de texto. As principais conclusões são: as questões das provas analisadas estão de acordo com os programas publicados pelas universidades e com os PCNs; o nível de exigência é graduado, conforme as competências e habilidades variadas; o conhecimento prévio organizado e esquematizado é fundamental para a realização de inferências adequadas

A narrativa na e sobre a clínica na atenção primária: uma reflexão sobre o modo pensar e agir dirigido ao diálogo, à integralidade e ao cuidado em saúde

A incorporação do sujeito que adoece e suas expectativas de cuidado é um apelo que acompanha as propostas de mudança da prática clínica no campo da APS. Esta perspectiva implica em um novo modo de ver o processo de adoecimento que procura romper com o reducionismo biomédico onde a clínica e sua ação são, praticamente, independentes do discurso do paciente. Este trabalho usou a narrativa, aplicada como uma ferramenta conceitual e prática na clínica na APS, para investigar as possibilidades de ampliar o universo discursivo e interpretativo, isto é, a competência narrativa do médico, para além de um modelo biomédico restritivo. Foi realizada uma busca, não sistemática, na literatura médica e de ciências sociais procurando identificar os aspectos conceituais, significados e perspectivas que podem ser assumidos para substantivar a narrativa como um conceito/idéia e suas possíveis interfaces e aplicações na clínica. Esta apropriação da narrativa instrumentalizou a observação participante nos módulos do Programa Médico de Família de Niterói, assim como a realização e análise dos resultados de entrevistas semi-estruturadas com seus médicos. Observou-se que a formação da identidade e da legitimidade profissionais do médico de família é dirigida, principalmente, pelo arranjo organizacional promovido pelo modelo de atenção e não pelo desenvolvimento de um saber que o diferencie e qualifique. Identificou-se que as capacidades dialógicas desenvolvidas nas experiências com a clínica na APS eram compreendidas e assumidas pelos médicos como habilidades pessoais e/ou como aspectos morais. Percebeu-se que este modo de pensar dá margem a uma tensão, externada por um discurso ambíguo e fragmentado, entre a proximidade, o vínculo e o diálogo com o paciente e a estruturação do saber e da prática clínica. A limitação dos médicos em incorporar novos saberes a partir de suas vivências, associada à forma como a racionalidade biomédica dirige a clínica, se constituem como obstáculos epistemológicos e práticos para a ampliação da competência narrativa e interpretativa médica. Estas são condições que dificultam o desenvolvimento de um estilo de pensamento médico que reflita, desenvolva e integre o saber prático e os saberes não biomédicos como algo legítimo, sistematizável, avaliável e reprodutível no âmbito da clínica.

Um estudo sobre a construção do diagnóstico de autismo nas comunidades da rede de relacionamento do Orkut no Brasil

O processo de construção de diagnósticos na contemporaneidade vem sofrendo modificações, constituindo novo foco de trabalho no campo da sociologia médica. O surgimento de grupos de reivindicação de direitos de pacientes e familiares, no final do século XX, determina um novo elemento na criação de categorias diagnósticas. Ao divulgar conhecimento sobre a experiência do doente, e reivindicar tratamentos, esses grupos desafiam a noção de exclusividade do conhecimento médico sobre os diagnósticos. Nesse sentido, a Internet se mostra um terreno fértil de propagação de conhecimento e de mobilização social, tanto de contestação quanto de afirmação do saber médico. Este trabalho faz uma análise do conteúdo de seis comunidades brasileiras de autismo da rede de relacionamentos do Orkut. Alguns resultados são apresentados em relação à divulgação de modelos teóricos, conhecimento baseado no cotidiano de pacientes e formas de ativismo em saúde nessas comunidades virtuais.

Uma proposta metodológica de integração de técnicas de análise espectral e de inteligência computacional, baseadas em conhecimento, para o reconhecimento de padrões em imagens multiespectrais

Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto- Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani). Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé) nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação, provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa médio de 0,86.