Análise de processos de aprendizagem do tipo bottom-up e seus resultados nas organizações

Com este estudo procurou se identificar os resultados produzidos pela aprendizagem do tipo Bottom-Up (BU) em organizações, tendo-se em vista que as variáveis Cultura Organizacional de Aprendizagem (COA), Mecanismos de Coordenação e Integração (MCI) e Liderança (LID) podem interferir na relação entre o método de aprendizagem e os resultados obtidos pela organização. Para se compreender o fenômeno, após uma pesquisa bibliográfica, foi desenvolvido um estudo multicaso pela metodologia proposta por Yin (2009). Foram pesquisadas quatro organizações atuantes em segmentos distintos, nomeadas neste estudo como \"Empresa X\" (setor farmacêutico), \"Empresa Y\" (setor alimentício/franquia), \"Empresa Z\" (indústria e comércio de calçados) e \"Empresa W\" (setor farmacêutico). Nestas empresas foram inquiridos o Diretor, o Vendedor e os responsáveis pelo setor da inovação, produção, comercial, financeiro e RH. Os respondentes foram entrevistados e preencheram um questionário, além de ter existido coleta prévia de dados secundários para maior compreensão dos fatos relacionados às empresas. Como resultado, constatou-se que nos casos analisados, aparentemente existe uma combinação entre o fator MCI e os constructos LID e COA, que possibilita a existência da aprendizagem do tipo BU. Os resultados provenientes desta combinação tendem a se manifestar em termos financeiros, competitivos e mercadológicos. A combinação do fator e os constructos não necessariamente conduzem à inovatividade da organização.

O efeito da estimulação top-down e bottom-up no potencial evocado auditivo de tronco encefálico com estímulo complexo

Introdução: Crianças com transtorno fonológico (TF) apresentam dificuldade na percepção de fala, em processar estímulos acústicos quando apresentados de forma rápida e em sequência. A percepção dos sons complexos da fala, dependem da integridade no processo de codificação analisado pelo Sistema Nervoso Auditivo. Por meio do Potencial Evocado Auditivo de Tronco Encefálico com estímulo complexo (PEATEc) é possível investigar a representação neural dos sons em níveis corticais e obter informações diretas sobre como a estrutura do som da sílaba falada é codificada no sistema auditivo. Porém, acredita-se que esse potencial sofre interferências tanto de processos bottom-up quanto top-down, o que não se sabe é quanto e como cada um desses processos modifica as respostas do PEATEc. Uma das formas de investigar a real influência dos aspectos top-down e bottom-up nos resultados do PEATEc é estimulando separadamente esses dois processos por meio do treinamento auditivo e da terapia fonoaudiológica. Objetivo: Verificar o impacto da estimulação sensorial (processamento bottom-up) e cognitiva (processamento top-down), separadamente, nos diferentes domínios da resposta eletrofisiológica do PEATEc. Método: Participaram deste estudo 11 crianças diagnosticadas com TF, com idades entre 7 e 10:11, submetidas a avaliação comportamental e eletrofisiológica e então dividas nos grupos Bottom-up (B-U) (N=6) e Top-down T-D (N=5). A estimulação bottom-up foi voltada ao treinamento das habilidades sensoriais, através de softwares de computador. A estimulação top-down foi realizada por meio de tarefas para estimular as habilidades cognitiva por meio do Programa de Estimulação Fonoaudiológica (PEF). Ambas as estimulações foram aplicadas uma vez por semana, num período de aproximadamente 45 minutos por 12 semanas. Resultados: O grupo B-U apresentou melhoras em relação aos domínios onset e harmônicos e no valor da pontuação do escore após ser submetido à estimulação bottom-up. Por sua vez, após serem submetidos à estimulação top-down, o grupo T-D apresentou melhoras em relação aos domínios onset, espectro-temporal, fronteiras do envelope e harmônicos e para os valores da pontuação do escore. Conclusão: Diante dos resultados obtidos neste estudo, foi possível observar que a estimulação sensorial (processamento bottom-up) e a estimulação cognitiva (processamento top-down) mostraram impactar de forma diferente a resposta eletrofisiológica do PEATEc

Extração de casos de teste utilizando Redes de Petri hierárquicas e validação de resultados utilizando OWL.

Este trabalho propõe dois métodos para teste de sistemas de software: o primeiro extrai ideias de teste de um modelo desenvolvido em rede de Petri hierárquica e o segundo valida os resultados após a realização dos testes utilizando um modelo em OWL-S. Estes processos aumentam a qualidade do sistema desenvolvido ao reduzir o risco de uma cobertura insuficiente ou teste incompleto de uma funcionalidade. A primeira técnica apresentada consiste de cinco etapas: i) avaliação do sistema e identificação dos módulos e entidades separáveis, ii) levantamento dos estados e transições, iii) modelagem do sistema (bottom-up), iv) validação do modelo criado avaliando o fluxo de cada funcionalidade e v) extração dos casos de teste usando uma das três coberturas de teste apresentada. O segundo método deve ser aplicado após a realização dos testes e possui cinco passos: i) primeiro constrói-se um modelo em OWL (Web Ontology Language) do sistema contendo todas as informações significativas sobre as regras de negócio da aplicação, identificando as classes, propriedades e axiomas que o regem; ii) em seguida o status inicial antes da execução é representado no modelo através da inserção das instâncias (indivíduos) presentes; iii) após a execução dos casos de testes, a situação do modelo deve ser atualizada inserindo (sem apagar as instâncias já existentes) as instâncias que representam a nova situação da aplicação; iv) próximo passo consiste em utilizar um reasoner para fazer as inferências do modelo OWL verificando se o modelo mantém a consistência, ou seja, se não existem erros na aplicação; v) finalmente, as instâncias do status inicial são comparadas com as instâncias do status final, verificando se os elementos foram alterados, criados ou apagados corretamente. O processo proposto é indicado principalmente para testes funcionais de caixa-preta, mas pode ser facilmente adaptado para testes em caixa branca. Obtiveram-se casos de testes semelhantes aos que seriam obtidos em uma análise manual mantendo a mesma cobertura do sistema. A validação provou-se condizente com os resultados esperados, bem como o modelo ontológico mostrouse bem fácil e intuitivo para aplicar manutenções.