Tipologia e freqüência de métodos de ensino em disciplinas de formação profissionalizante em engenharia de produção

A globalização dos mercados trouxe, para o cenário brasileiro, impactos políticos, socioecônomicos e culturais enfatizando a figura de um homem, denominado cidadão do mundo. Devido às próprias limitações humanas, em um mundo em que as mudanças são constantes, esse cidadão tem como característica ser um eterno aprendiz. A universidade, locus de produção de identidade do país e cuja função social é formar indivíduos neste novo contexto global, se encontra em um dilema existencial: pesquisa e ensino; a superação dessa dicotomia poderá derivar de novas relações humanas na formação do sujeito-coletivo que constrói sua identidade através das possibilidades de diversidades do mundo que o circunda. Estando na aprendizagem, para a aquisição de conhecimentos ou o desenvolvimento de habilidades e atitudes pelas experiências educativas, o papel do docente como mediador em organizar estratégias (métodos e técnicas de ensino) para que o discente conheça e crie a cultura. O objetivo desta pesquisa é mapear a tipologia e freqüência de métodos de ensino em disciplinas de formação profissionalizante em engenharia de produção. Identificar, através de um estudo teórico e revisão bibliográfica, os tipos e métodos mais utilizados no ensino superior do curso de engenharia de produção, bem como as vantagens, limitações e habilidades desenvolvidas segundo a utilização adequada dessas técnicas. No estudo de caso, se analisam os métodos de ensino e as competências necessárias nas disciplinas profissionalizantes do curso de engenharia de produção mecânica da escola de engenharia de São Carlos cujos métodos de coleta foram através de questionário para os discentes e entrevistas junto aos docentes. Embora haja uma variedade de técnicas socializantes que deveriam atender aos objetivos específicos de cada disciplina, os avanços tornam-se despercebidos pela descrição da técnica. Ao menosprezar a conduta e observação docente (dimensão técnica/ética/política), durante o processo, o docente abdica de sua autoridade no processo de ensino/aprendizagem; as limitações, como a aula expositiva tradicional (centrando o conhecimento no professor), têm se tornado fonte de estagnação, desfavorecendo a amplitude do desenvolvimento do potencial humano e fazendo com que o discente não se torne co-autor de seu processo de aprender a aprender, pois limita sua fonte de investigação, criatividade e anseio de desafio.

Koala: sistema para integração de métodos de predição e análise de estruturas de proteína

A Biologia Computacional tem desenvolvido algoritmos aplicados a problemas relevantes da Biologia. Um desses problemas é a Protein Structure Prediction (PSP). Vários métodos têm sido desenvolvidos na literatura para lidar com esse problema. Porém a reprodução de resultados e a comparação dos mesmos não têm sido uma tarefa fácil. Nesse sentido, o Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP), busca entre seus objetivos, realizar tais comparações. Além disso, os sistemas desenvolvidos para esse problema em geral não possuem interface amigável, não favorecendo o uso por não especialistas da computação. Buscando reduzir essas dificuldades, este trabalho propões o Koala, um sistema baseado em uma plataforma web, que integra vários métodos de predição e análises de estruturas de proteínas, possibilitando a execução de experimentos complexos com o uso de fluxos de trabalhos. Os métodos de predição disponíveis podem ser integrados para a realização de análises dos resultados, usando as métricas RMSD, GDT-TS ou TM-Score. Além disso, o método Sort by front dominance (baseado no critério de optimalidade de Pareto), proposto nesse trabalho, consegue avaliar predições sem uma estrutura de referência. Os resultados obtidos, usando proteínas alvo de artigos recentes e do CASP11, indicam que o Koala tem capacidade de realizar um conjunto relativamente grande de experimentos estruturados, beneficiando a determinação de melhores estruturas de proteínas, bem como o desenvolvimento de novas abordagens para predição e análise por meio de fluxos de trabalho.