A relação com a escrita extra-escolar e escolar : um estudo no ensino básico

Enquadrado numa perspectiva sociocultural da investigação em Didáctica de Línguas, assumindo quer a singularidade da relação do sujeito com o saber quer as dimensões cognitivas, pessoais e sociais da linguagem escrita, este trabalho baseia-se no pressuposto de que deve estar subjacente ao processo de aprender e ensinar a escrever, numa perspectiva multifuncional e processual, o conhecimento sobre a relação dos alunos – sujeitos – com a escrita, em contextos escolares e extra-escolares. Partindo de uma reconfiguração do modelo de análise da relação com a escrita, desenvolvemos um projecto de investigação que compreende uma fase extensiva e outra intensiva. Na primeira, recolhemos dados que nos conduziram a constatações sobre a escrita extra-escolar e escolar de alunos do 2º e 3º ciclos do Ensino Básico, em escolas do distrito de Aveiro. Na segunda, empreendemos um estudo de caso, com uma turma de 7º ano, que nos permitiu conhecer a relação com a escrita dos sujeitos e, em função disso, conceber uma oficina sobre a escrita, implementada com os sujeitos de investigação, em contexto escolar. A descrição de dimensões que configuram a complexidade de relações com a escrita dos sujeitos levou-nos à conceptualização de três ideais-tipo de relação com a escrita, que se constituem em modos de interpretar este fenómeno pluridimensional e instável. Os resultados também evidenciam a existência de representações-obstáculo sobre a escrita em clara ligação às práticas escriturais escolares. Encontrámos, porém, indícios de evolução de uma relação mais positiva com o (saber) escrever; estes sugerem que dispositivos didácticos que não ignorem a perspectiva identitária de adesão à escrita, conciliando-a com uma perspectiva epistémica, serão mais consequentes para uma melhoria das aprendizagens escriturais, de que a relação pessoal com a escrita é inalienável.

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.