U-TRACER® - the use of communication technology in higher education - an information visualization tool for the context of Portuguese public higher education

Information Visualization is gradually emerging to assist the representation and comprehension of large datasets about Higher Education Institutions, making the data more easily understood. The importance of gaining insights and knowledge regarding higher education institutions is little disputed. Within this knowledge, the emerging and urging area in need of a systematic understanding is the use of communication technologies, area that is having a transformative impact on educational practices worldwide. This study focused on the need to visually represent a dataset about how Portuguese Public Higher Education Institutions are using Communication Technologies as a support to teaching and learning processes. Project TRACER identified this need, regarding the Portuguese public higher education context, and carried out a national data collection. This study was developed within project TRACER, and worked with the dataset collected in order to conceptualize an information visualization tool U-TRACER®. The main goals of this study related to: conceptualization of the information visualization tool U-TRACER®, to represent the data collected by project TRACER; understand higher education decision makers perception of usefulness regarding the tool. The goals allowed us to contextualize the phenomenon of information visualization tools regarding higher education data, realizing the existing trends. The research undertaken was of qualitative nature, and followed the method of case study with four moments of data collection.The first moment regarded the conceptualization of the U-TRACER®, with two focus group sessions with Higher Education professionals, with the aim of defining the interaction features the U-TRACER® should offer. The second data collection moment involved the proposal of the graphical displays that would represent the dataset, which reading effectiveness was tested by end-users. The third moment involved the development of a usability test to the UTRACER ® performed by higher education professionals and which resulted in the proposal of improvements to the final prototype of the tool. The fourth moment of data collection involved conducting exploratory, semi-structured interviews, to the institutional decision makers regarding their perceived usefulness of the U-TRACER®. We consider that the results of this study contribute towards two moments of reflection. The challenges of involving end-users in the conceptualization of an information visualization tool; the relevance of effective visual displays for an effective communication of the data and information. The second relates to the reflection about how the higher education decision makers, stakeholders of the U-TRACER® tool, perceive usefulness of the tool, both for communicating their institutions data and for benchmarking exercises, as well as a support for decision processes. Also to reflect on the main concerns about opening up data about higher education institutions in a global market.

O problema da árvore de suporte de custo mínimo com restrições de peso

Nesta tese abordam-se várias formulações e diferentes métodos para resolver o Problema da Árvore de Suporte de Custo Mínimo com Restrições de Peso (WMST – Weight-constrained Minimum Spanning Tree Problem). Este problema, com aplicações no desenho de redes de comunicações e telecomunicações, é um problema de Otimização Combinatória NP-difícil. O Problema WMST consiste em determinar, numa rede com custos e pesos associados às arestas, uma árvore de suporte de custo mínimo de tal forma que o seu peso total não exceda um dado limite especificado. Apresentam-se e comparam-se várias formulações para o problema. Uma delas é usada para desenvolver um procedimento com introdução de cortes baseado em separação e que se tornou bastante útil na obtenção de soluções para o problema. Tendo como propósito fortalecer as formulações apresentadas, introduzem-se novas classes de desigualdades válidas que foram adaptadas das conhecidas desigualdades de cobertura, desigualdades de cobertura estendida e desigualdades de cobertura levantada. As novas desigualdades incorporam a informação de dois conjuntos de soluções: o conjunto das árvores de suporte e o conjunto saco-mochila. Apresentam-se diversos algoritmos heurísticos de separação que nos permitem usar as desigualdades válidas propostas de forma eficiente. Com base na decomposição Lagrangeana, apresentam-se e comparam-se algoritmos simples, mas eficientes, que podem ser usados para calcular limites inferiores e superiores para o valor ótimo do WMST. Entre eles encontram-se dois novos algoritmos: um baseado na convexidade da função Lagrangeana e outro que faz uso da inclusão de desigualdades válidas. Com o objetivo de obter soluções aproximadas para o Problema WMST usam-se métodos heurísticos para encontrar uma solução inteira admissível. Os métodos heurísticos apresentados são baseados nas estratégias Feasibility Pump e Local Branching. Apresentam-se resultados computacionais usando todos os métodos apresentados. Os resultados mostram que os diferentes métodos apresentados são bastante eficientes para encontrar soluções para o Problema WMST.