A aprendizagem pela reflexão em ensino clínico : estudo qualitativo na formação inicial em enfermagem

ENQUADRAMENTO: A prestação de cuidados de saúde coloca osenfermeiros face a situações complexas, exigindo a mobilização de umconjunto de saberes própriosque lhes permita responder de modo criativo e adequado à diversidade e singularidade dos problemas com que se deparam.Com o ensino clínico pretende-se assegurar a aquisição/construção de conhecimentos, aptidões e atitudes necessárias às intervenções autónomas e interdependentes do exercício profissional de enfermagem. Para isso o valor da reflexão na e sobre a acçãocomo elemento facilitador da aprendizagem do estudante em contextos clínicos tem sido demonstrado sabendo-se quequando a reflexão é intencionalmente realizada conduz à construção do saber e sendo teórica e metodologicamente enquadrada permite a emancipaçãoprofissional, o aprender a aprender e a consciência da tomada de decisão. Desconhecem-se, contudo, as potencialidades da reflexão sistemática e continuada em ensino clínico na aprendizagem e desenvolvimento dosestudantes de enfermagem OBJECTIVO: Analisar criticamente as potencialidades da construção denarrativas reflexivas e metareflexões no processo de aprendizagem edesenvolvimento do estudante de enfermagem, em contexto de ensino clínicode enfermagem, potencialidades encaradas enquanto força catalisadora epromotora de construção de saberes experienciais e de aquisição edesenvolvimento de competências pessoais e profissionais por partedos estudantes de enfermagem em ensino clínico METODO: Realizámos um estudo de caso com abordagem qualitativa com recurso à investigação narrativa e fenomenográfica. Ao longo de um anolectivo foi implementado um programa educacional em ensino clínico promotor de processos reflexivos. 189 Estudantes realizaram narrativas reflexivas sobreas suas práticas de cuidados de modo sistemático e continuado, dos quaisrecolhemos 50 narrativas reflexivas e 10 metareflexões de dez estudantesseleccionados aleatoriamente. Aquela informação foi submetida a análisequalitativa, com critérios dehermenêutica interpretativa, com recurso ao programa NUD*IST QSR N6. Os resultadosdas narrativas foram submetidos a matrizes de intersecção no sentido de identificar elementos devariabilidade entre estudantes, contexto e continuidade na construção narrativa. RESULTADOSe DISCUSSÃO: Seis temas emergiram da análise dasnarrativas: i) Situações significativas de cuidados; ii) Modos de Interacçãoafectiva, cognitiva e comportamental com as situações significativas; iii) Modos de resposta activados; iv) Aquisição e construção de conhecimento; v)Aquisição e desenvolvimento de competências; e vi) Concepções acerca doprocesso reflexivo. Nas metareflexões foram identificadas as percepções dos estudantes sobre os processos reflexivos realizados que convergem com osresultados emergentes da análise das narrativas. O cruzamento dos resultadoscom referenciais teóricos permite afirmar que a aprendizagem edesenvolvimento dos estudantes se expressana confluência da aprendizagem significativa, potenciada por factores de mediação e construída na transição ecológica pela reflexividade. RELEVÂNCIA PARA A DIDÁCTICA DA ENFERMAGEM: A utilização deenquadramentos para a reflexão usados de modo sistemático e continuado nos ensinos clínicos acompanhados de metareflexões finais têm expressãopositiva no processo de aprendizagem e desenvolvimento pessoal eprofissional do estudante de enfermagem, pelo que se recomenda a suaimplementação no processo na aprendizagem clínica dos estudantes.

Contributions to the theory of maximum entropy estimation for ill-posed models

As técnicas estatísticas são fundamentais em ciência e a análise de regressão linear é, quiçá, uma das metodologias mais usadas. É bem conhecido da literatura que, sob determinadas condições, a regressão linear é uma ferramenta estatística poderosíssima. Infelizmente, na prática, algumas dessas condições raramente são satisfeitas e os modelos de regressão tornam-se mal-postos, inviabilizando, assim, a aplicação dos tradicionais métodos de estimação. Este trabalho apresenta algumas contribuições para a teoria de máxima entropia na estimação de modelos mal-postos, em particular na estimação de modelos de regressão linear com pequenas amostras, afetados por colinearidade e outliers. A investigação é desenvolvida em três vertentes, nomeadamente na estimação de eficiência técnica com fronteiras de produção condicionadas a estados contingentes, na estimação do parâmetro ridge em regressão ridge e, por último, em novos desenvolvimentos na estimação com máxima entropia. Na estimação de eficiência técnica com fronteiras de produção condicionadas a estados contingentes, o trabalho desenvolvido evidencia um melhor desempenho dos estimadores de máxima entropia em relação ao estimador de máxima verosimilhança. Este bom desempenho é notório em modelos com poucas observações por estado e em modelos com um grande número de estados, os quais são comummente afetados por colinearidade. Espera-se que a utilização de estimadores de máxima entropia contribua para o tão desejado aumento de trabalho empírico com estas fronteiras de produção. Em regressão ridge o maior desafio é a estimação do parâmetro ridge. Embora existam inúmeros procedimentos disponíveis na literatura, a verdade é que não existe nenhum que supere todos os outros. Neste trabalho é proposto um novo estimador do parâmetro ridge, que combina a análise do traço ridge e a estimação com máxima entropia. Os resultados obtidos nos estudos de simulação sugerem que este novo estimador é um dos melhores procedimentos existentes na literatura para a estimação do parâmetro ridge. O estimador de máxima entropia de Leuven é baseado no método dos mínimos quadrados, na entropia de Shannon e em conceitos da eletrodinâmica quântica. Este estimador suplanta a principal crítica apontada ao estimador de máxima entropia generalizada, uma vez que prescinde dos suportes para os parâmetros e erros do modelo de regressão. Neste trabalho são apresentadas novas contribuições para a teoria de máxima entropia na estimação de modelos mal-postos, tendo por base o estimador de máxima entropia de Leuven, a teoria da informação e a regressão robusta. Os estimadores desenvolvidos revelam um bom desempenho em modelos de regressão linear com pequenas amostras, afetados por colinearidade e outliers. Por último, são apresentados alguns códigos computacionais para estimação com máxima entropia, contribuindo, deste modo, para um aumento dos escassos recursos computacionais atualmente disponíveis.