Formação continuada e profissionalização docente na Rede Municipal de São Paulo

Essa pesquisa situa-se no âmbito da problemática da formação continuada de professores da educação básica, especialmente daqueles que trabalham nas séries iniciais do ensino fundamental. Considerando a importância da educação continuada e a diversidade de modelos e espaços de formação de professores, que são oferecidos pela Secretaria Municipal de Educação de São Paulo, a pesquisa propõe-se a investigar experiências diversas que nesse sentido foram desenvolvidas no período pós LDBEN 9394/96, tendo por objetivo principal compreender a contribuição de tais cursos para a profissionalização e a melhoria da competência docente. A metodologia é de natureza qualitativa, envolvendo dois tipos de coleta de dados: (a) documentais: textos oficiais e outros produzidos no âmbito dos programas analisados; e (b) depoimentos orais colhidos por meio de entrevistas gravadas com um grupo de 5 professoras polivalentes do Ensino Fundamental I da rede municipal de ensino de São Paulo. A análise dos dados se respalda em vários autores que sob diferentes enfoques têm teorizado sobre o trabalho e a profissão docente, dentre os quais, Nóvoa, Dubar, Tardif, Bourdoncle e Popkewitz. A articulação entre os dados empíricos e o referencial teórico foi feita por meio dos principais conceitos que orientam a investigação: profissão, profissionalização, desenvolvimento profissional, competência e saberes docente. A expectativa é a de poder contribuir com elementos novos a propósito da questão da formação continuada de professores e, também, sobre os diferentes modelos de formação propostos para a profissionalização docente, identificando as concepções que têm se incorporado à prática dos professores por meio desse processo. As análises permitiram concluir que a educação continuada pode ser um dos elementos constitutivos do processo de profissionalização docente, no entanto, sem outras ações conjuntas torna-se inviável a sua efetivação, pois esse processo está intimamente relacionado a uma gama de fatores sociais, econômicos e políticos e a níveis elevados de rigorosidade correlacionados à formação, organização e prestígio.

Hybrid convex combinations for IIR system identification.

The low complexity of IIR adaptive filters (AFs) is specially appealing to realtime applications but some drawbacks have been preventing their widespread use so far. For gradient based IIR AFs, adverse operational conditions cause convergence problems in system identification scenarios: underdamped and clustered poles, undermodelling or non-white input signals lead to error surfaces where the adaptation nearly stops on large plateaus or get stuck at sub-optimal local minima that can not be identified as such a priori. Furthermore, the non-stationarity in the input regressor brought by the filter recursivity and the approximations made by the update rules of the stochastic gradient algorithms constrain the learning step size to small values, causing slow convergence. In this work, we propose IIR performance enhancement strategies based on hybrid combinations of AFs that achieve higher convergence rates than ordinary IIR AFs while keeping the stability.