Estudo comparativo de professores de ensino regular e educação especial em escolas públicas portuguesas: stresse, bem estar, suporte social e burnout

Sendo a docência umas das profissões onde existem elevados níveis de stresse e burnout, este estudo objetivou comparar estes níveis em professores de ensino regular que trabalham com alunos com Necessidades Educativas Especiais e professores de educação especial. Estudou-se também o bem-estar psicológico manifestado por este grupo, bem como a percepção do suporte social, o qual tem um efeito direto positivo sobre o burnout. Os resultados revelam que, relativamente ao stresse, no grupo de ensino regular são os homens que manifestam um nível mais elevado, enquanto que no grupo de educação especial, são as mulheres. Foram identificadas também diferenças no bem-estar e percepção do suporte social, tendo estes resultados sido obtidos para os docentes de educação especial, homens e mulheres, respetivamente. No que concerne ao burnout, foram observadas diferenças em função do género e habilitações literárias, tendo estas sido verificadas no grupo de professoras de ensino regular que possuem o bacharelato e professores que possuem mestrado e doutoramento. No grupo de educação especial, as diferenças foram obtidas nas professoras com doutoramento e nos homens que possuem a licenciatura; Comparative study of regular education teachers and special education in Portuguese public schools: stress, welfare, social support and burnout Abstract: Being a teaching professions where there are high levels of stress and burnout, this study aimed to compare these levels in regular education teachers who work with students with special educational needs and special education teachers. It is also studied the psychological well-being manifested by this group, as well as the perception of social support, which has a positive direct effect on burnout. The results show that for the stress in the regular education group are men who express a higher level, while the special education group, are women. They were also identified differences in well-being and perceived social support, and these results have been obtained for special education teachers, men and women, respectively. Regarding the burnout, differences were observed in gender and qualifications, and these were verified on the regular education teachers group who have a bachelor's degree and teachers who hold master's and doctorate. In the special education group, the differences were obtained in teachers with doctoral and men who have a degree.

Inteligência emocional, resilência e bem-estar: um estudo comparativo entre alunos do ensino secundário regular e profissional

Esta investigação teve como principal objetivo estudar a relação entre os constructos Inteligência Emocional, Resiliência e Bem-estar Psicológico em jovens de ensino secundário, em vias distintas de ensino. Participaram no estudo 245 jovens, com idades entre 15 e 23 anos, – 155 inseridos no ensino regular e 90 no ensino profissional –, pertencentes ao Agrupamento de Escolas nº 4 de Évora, que responderam a um Questionário Sóciodemográfico, ao Questionário de Inteligência Emocional traço (TEIQue-SF), à Escala de Resiliência de Wagnil e Young (ER) e à Escala de Medida de Manifestação de Bem-Estar Psicológico (EMMBEP). Os principais resultados encontrados sugerem que os jovens do ensino profissional apresentam níveis mais elevados de inteligência emocional traço, resiliência e bemestar psicológico e apontam para a existência de uma relação positiva entre os três constructos; Emotional Intelligence, Resilience and Well-Being: A comparative study between regular high school and vocational route students Abstract: The primary goal of this investigation was to study the relationship between Trait Emotional Intelligence, Resilience and Psychological Well-Being in young people in distinct routes of education. The participants were 245 boys and girls, between the ages of 15 to 23, 155 of which in regular high school and the remain 90 in vocational routes, that responded to a Sociodemographic Questionnaire, to Trait Emotional Intelligence Questionnaire (TEIQue-SF), to Wagnil and Young´s Resilience Scale (ER) and to the Échelle de Mesure des Manifestations de Bien-Être Psychologique. They all belonged to de school’s cluster nº4, in Évora. The main results found suggest that vocational route students present higher levels of trait emotional intelligence, resilience and psychological well-being and point out to the existence of a positive relationship between the three constructs.

Normalização automática de descrições de hotéis

As descrições de produtos turísticos na área da hotelaria, aviação, rent-a-car e pacotes de férias baseiam-se sobretudo em descrições textuais em língua natural muito heterogénea com estilos, apresentações e conteúdos muito diferentes entre si. Uma vez que o sector do turismo é bastante dinâmico e que os seus produtos e ofertas estão constantemente em alteração, o tratamento manual de normalização de toda essa informação não é possível. Neste trabalho construiu-se um protótipo que permite a classificação e extracção automática de informação a partir de descrições de produtos de turismo. Inicialmente a informação é classificada quanto ao tipo. Seguidamente são extraídos os elementos relevantes de cada tipo e gerados objectos facilmente computáveis. Sobre os objectos extraídos, o protótipo com recurso a modelos de textos e imagens gera automaticamente descrições normalizadas e orientadas a um determinado mercado. Esta versatilidade permite um novo conjunto de serviços na promoção e venda dos produtos que seria impossível implementar com a informação original. Este protótipo, embora possa ser aplicado a outros domínios, foi avaliado na normalização da descrição de hotéis. As frases descritivas do hotel são classificadas consoante o seu tipo (Local, Serviços e/ou Equipamento) através de um algoritmo de aprendizagem automática que obtém valores médios de cobertura de 96% e precisão de 72%. A cobertura foi considerada a medida mais importante uma vez que a sua maximização permite que não se percam frases para processamentos posteriores. Este trabalho permitiu também a construção e população de uma base de dados de hotéis que possibilita a pesquisa de hotéis pelas suas características. Esta funcionalidade não seria possível utilizando os conteúdos originais. ABSTRACT: The description of tourism products, like hotel, aviation, rent-a-car and holiday packages, is strongly supported on natural language expressions. Due to the extent of tourism offers and considering the high dynamics in the tourism sector, manual data management is not a reliable or scalable solution. Offer descriptions - in the order of thousands - are structured in different ways, possibly comprising different languages, complementing and/or overlap one another. This work aims at creating a prototype for the automatic classification and extraction of relevant knowledge from tourism-related text expressions. Captured knowledge is represented in a normalized/standard format to enable new services based on this information in order to promote and sale tourism products that would be impossible to implement with the raw information. Although it could be applied to other areas, this prototype was evaluated in the normalization of hotel descriptions. Hotels descriptive sentences are classified according their type (Location, Services and/or Equipment) using a machine learning algorithm. The built setting obtained an average recall of 96% and precision of 72%. Recall considered the most important measure of performance since its maximization allows that sentences were not lost in further processes. As a side product a database of hotels was built and populated with search facilities on its characteristics. This ability would not be possible using the original contents.