Web 2.0, PC e EFA: impactes de uma oficina de formação de professores

As competências em Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) e o Pensamento Crítico (PC) são duas das linhas orientadoras da Aprendizagem ao Longo da Vida (ALV) que reconhecendo que todos os contextos (informais, não-formais e formais) podem ser de aprendizagem, assumiram no quadro da Educação e Formação de Adultos (EFA), em Portugal, uma expressividade plasmada no Referencial de Competências-Chave de Educação e Formação de Adultos, nível secundário (EFA-NS). Contudo a orientação PC/TIC não tem sido explicitamente conciliada nas práticas de educação e formação de adultos. Neste contexto desenvolveu-se uma Oficina de Formação para professores/formadores de cursos EFA-NS, na qual se trabalhou a integração de ferramentas da Web 2.0 com a infusão de PC em materiais/atividades para cursos EFA-NS. No desenvolvimento da Oficina foram consideradas três vertentes. Primeira, conceções dos professores sobre EFA/TIC e EFA/PC. Segunda, a formação sobre PC/TIC. Terceira, produção e implementação de materiais/atividades com orientação PC/TIC. A componente de trabalho autónomo da Oficina passou essencialmente pela dinâmica de uma comunidade online de nome EF@. O grupo de formação era constituído por 17 professores do ensino secundário, e pela investigadora/formadora, autora deste estudo. Acrescente-se que no conjunto das 10 sessões de trabalho presencial a investigadora/formadora foi coadjuvada por mais três formadores. Estudar os impactes da Oficina no desenvolvimento profissional dos professores, conjuntamente com a avaliação da influência dos materiais/atividades produzidos (na Oficina) no nível de PC dos alunos, assumiram-se como as duas questões de investigação a que este estudo pretendeu dar resposta. Neste sentido estudámos o grupo de professores em formação – estudo de caso – e o grupo de alunos – plano quasi experimental do tipo grupo de controlo/experimental, pré/pós-teste, pelo que o enquadramento da metodologia num estudo misto, predominantemente de natureza qualitativa, foi a adotada. A recolha e o tratamento de dados foram feitos mediante várias técnicas – observação, inquérito, análise e testagem – associadas a diferentes instrumentos: dois questionários, diário de investigador e Teste de Pensamento Crítico – Cornell (Nível X). A análise dos dados recolhidos possibilitou a compreensão de como a Oficina contribui para a reflexão: (i) nas práticas anteriores dos professores; (ii) nas competências adquiridas na Oficina e (iii) nas práticas implementadas. Ao nível do PC dos alunos, podemos dizer que os materiais/atividades produzidos na Oficina influenciaram o nível de PC dos alunos, já que os resultados da média do PC do pós-teste foram estatisticamente significativos para o grupo experimental, quando comparado com a média do PC no grupo de controlo.

Caracterização experimental e modelação numérica de espumas metálicas

As espumas de alumínio são materiais ultraleves, o que as torna atractivas para um largo espectro de aplicações comerciais na área da defesa, na indústria automóvel e aeroespacial, entre outras. Actualmente, há um grande interesse na utilização de espumas de alumínio em componentes estruturais ultraleves, incorporados em sistemas de absorção de energia para protecção contra o impacto. O recurso à simulação numérica para resolver problemas de engenharia em várias áreas é cada vez mais comum. A modelação numérica dos materiais assume vital importância quando o problema envolve a análise de processos tecnológicos como, por exemplo, a conformação plástica de materiais, ou a análise de estruturas. Deste modo, torna-se imprescindível garantir que a modelação dos materiais é de tal forma rigorosa que permite simular o melhor possível o seu comportamento real nas condições concretas da análise a realizar. A forma mais comum de garantir o rigor dos modelos utilizados é a validação dos modelos numéricos tendo por base resultados experimentais. Neste trabalho, fez-se a caracterização do comportamento mecânico das espumas de alumínio com nome comercial ALPORAS!, obtidas pelo processo de fabrico denominado expansão directa do metal fundido por adição de um agente expansor. Esta caracterização consistiu num conjunto de ensaios experimentais quer no regime quasi-estático, quer no regime dinâmico. No regime quasi-estático realizaram-se ensaios de compressão uniaxial e de compressão multiaxial. Para a caracterização no regime dinâmico foram realizados ensaios em barras de Hopkinson de polimetil-metacrilato (PMMA). Com base nos resultados experimentais obtidos determinaram-se os parâmetros dos dois modelos constitutivos para espumas metálicas implementados no programa comercial Abaqus™/Explicit. Estes modelos, e os respectivos parâmetros determinados, foram validados reproduzindo numericamente alguns ensaios experimentais quasi-estáticos e dinâmicos. Assim, verificou-se a adequabilidade dos modelos em diversas condições quer em termos de esforços quer em termos de regime de taxa de deformação Por último, desenvolveu-se uma estrutura inovadora para absorção de energia durante um impacto, constituída por componentes perfilados em liga de alumínio e por componentes em espumas de alumínio. Esta estrutura foi testada exclusivamente com recurso à simulação numérica, utilizando os modelos constitutivos validados anteriormente.

Mining biomedical information from scientific literature

The rapid evolution and proliferation of a world-wide computerized network, the Internet, resulted in an overwhelming and constantly growing amount of publicly available data and information, a fact that was also verified in biomedicine. However, the lack of structure of textual data inhibits its direct processing by computational solutions. Information extraction is the task of text mining that intends to automatically collect information from unstructured text data sources. The goal of the work described in this thesis was to build innovative solutions for biomedical information extraction from scientific literature, through the development of simple software artifacts for developers and biocurators, delivering more accurate, usable and faster results. We started by tackling named entity recognition - a crucial initial task - with the development of Gimli, a machine-learning-based solution that follows an incremental approach to optimize extracted linguistic characteristics for each concept type. Afterwards, Totum was built to harmonize concept names provided by heterogeneous systems, delivering a robust solution with improved performance results. Such approach takes advantage of heterogenous corpora to deliver cross-corpus harmonization that is not constrained to specific characteristics. Since previous solutions do not provide links to knowledge bases, Neji was built to streamline the development of complex and custom solutions for biomedical concept name recognition and normalization. This was achieved through a modular and flexible framework focused on speed and performance, integrating a large amount of processing modules optimized for the biomedical domain. To offer on-demand heterogenous biomedical concept identification, we developed BeCAS, a web application, service and widget. We also tackled relation mining by developing TrigNER, a machine-learning-based solution for biomedical event trigger recognition, which applies an automatic algorithm to obtain the best linguistic features and model parameters for each event type. Finally, in order to assist biocurators, Egas was developed to support rapid, interactive and real-time collaborative curation of biomedical documents, through manual and automatic in-line annotation of concepts and relations. Overall, the research work presented in this thesis contributed to a more accurate update of current biomedical knowledge bases, towards improved hypothesis generation and knowledge discovery.