Rede social de leitores e escritores juniores: portal Biblon: a integração social on-line como catalisador da leitura, criação, expressão e partilha

Com enquadramento nas áreas de Ciência da Informação, Tecnologias de Informação e Comunicação e Educação, o estudo em voga visa formular propostas para o uso de rede social on-line de literatura infantil, em torno da biblioteca, para a educação básica, fundamentadas na teoria de comunidades de prática. O estudo de caso recaiu sobre quatro escolas, do 1º ciclo, da Educação Básica, do Agrupamento de Escolas de Aveiro-Portugal, tendo como instrumento para o experimento o Portal Biblon. A análise dos dados permite afirmar que a leitura de livros on-line não está inclusa nas atividades habituais da comunidade escolar pesquisada e, assim, o aluno encontra-se sem referencial para inserir esta prática cultural em suas rotinas e momentos de ócio. O cenário escolar atual não estimula a confluências da prática da leitura literária e da escrita dos alunos com as redes sociais on-line. O estudo aponta que, em uma rede social on-line, o livro de literatura infantil tem o papel de interagente, agregando leitores, em interação, em torno de si e que nas redes sociais on-line tem-se a presença dos “mediadores sociais centrais” que propiciam reforço e sustentação das práticas de leitura, através do contágio e da influência social e são propulsionadores da estrutura e do dinamismo da rede. Como conclusão geral tem-se que os utilizadores do Biblon desenvolvem experiências de leituras e escritas através da interação social, por meio de práticas, rotinas, diálogos e atividades comuns construídas na rede. A interação dentro da rede influencia o uso das ferramentas e o aprendizado para manuseá-las ocorre com as práticas. Assim, os laços associativos e as reações individuais envolvendo a leitura conduzem à formação de rede social em torno dos livros e os comportamentos e as preferências dos atores motivam a leitura e a escrita. Dessa forma, o Portal Biblon configura-se como um instrumento para formação de rede social on-line em torno da literatura infantil.

Phase transitions and nonlinear phenomena in neuronal network models

Communication and cooperation between billions of neurons underlie the power of the brain. How do complex functions of the brain arise from its cellular constituents? How do groups of neurons self-organize into patterns of activity? These are crucial questions in neuroscience. In order to answer them, it is necessary to have solid theoretical understanding of how single neurons communicate at the microscopic level, and how cooperative activity emerges. In this thesis we aim to understand how complex collective phenomena can arise in a simple model of neuronal networks. We use a model with balanced excitation and inhibition and complex network architecture, and we develop analytical and numerical methods for describing its neuronal dynamics. We study how interaction between neurons generates various collective phenomena, such as spontaneous appearance of network oscillations and seizures, and early warnings of these transitions in neuronal networks. Within our model, we show that phase transitions separate various dynamical regimes, and we investigate the corresponding bifurcations and critical phenomena. It permits us to suggest a qualitative explanation of the Berger effect, and to investigate phenomena such as avalanches, band-pass filter, and stochastic resonance. The role of modular structure in the detection of weak signals is also discussed. Moreover, we find nonlinear excitations that can describe paroxysmal spikes observed in electroencephalograms from epileptic brains. It allows us to propose a method to predict epileptic seizures. Memory and learning are key functions of the brain. There are evidences that these processes result from dynamical changes in the structure of the brain. At the microscopic level, synaptic connections are plastic and are modified according to the dynamics of neurons. Thus, we generalize our cortical model to take into account synaptic plasticity and we show that the repertoire of dynamical regimes becomes richer. In particular, we find mixed-mode oscillations and a chaotic regime in neuronal network dynamics.