Psicomotricidade e resiliência em crianças brasileiras e portuguesas: um estudo comparativo para a melhoria no ensino-aprendizagem

O presente trabalho tem como objetivo avaliar a eficácia da aplicação de um programa que visa o desenvolvimento psicomotor e a resiliência em crianças brasileiras (de classes desfavorecidas) e portuguesas (meio rural). Foram implementados 3 estudos: no primeiro, exploratório, foi realizado um programa de intervenção na área da resiliência com 76 crianças portuguesas e 151 crianças brasileiras com idades entre os 3 e os 5 anos de idade, divididas em Grupo Experimental (submetido ao programa de intervenção Strong Start Pré- K, da Universidade do Oregon, adaptado às realidades portuguesa e brasileira) e Grupo Controlo (sem intervenção),avaliadas pelo questionário WeBeST (Well-Being Screening Tool) antes e depois da intervenção. O segundo estudo realizado numa ONG brasileira pretende avaliar o efeito da psicomotricidade e foi dividido em duas fases: fase A, que contou 32 crianças brasileiras de 5 anos de idade, que frequentam a Instituição em período integral e 28 crianças que frequentam em meio período. Na fase B foi aplicado um programa de intervenção (nas 28 crianças da fase A) para se avaliar o efeito dessa intervenção. O instrumento de avaliação utilizado na área foi o Inventário Portage, adaptado e operacionalizado para a população brasileira, que consta de 580 itens divididos em seis áreas (Autocuidados, Cognição, Desenvolvimento Motor, Estimulação Infantil, Linguagem e Socialização). O terceiro estudo avaliou apenas nas crianças de 5 anos, os efeitos da resiliência e psicomotricidade nas 28 crianças brasileiras da fase A e B (do estudo 2) e em 35 crianças portuguesas (do estudo 1). Pudemos constatar no primeiro estudo que quer as crianças portuguesas, quer as brasileiras submetidas ao programa de intervenção na área da resiliência obtiveram melhores resultados que as não submetidas ao mesmo programa. Quanto aos resultados obtidos na fase A do segundo estudo na área da psicomotricidade, as crianças da ONG brasileira, que frequentavam o período integral obtiveram melhores resultados que as não requentavam. Já na fase B, estas ao serem submetidas ao programa de intervenção específico, obtiveram resultados significativos, o que sugere que o Programa de intervenção foi eficaz, quer para as crianças que o tiveram anteriormente no período integral, quer para as que foram submetidas a ele na fase posterior. No último estudo, as crianças brasileiras apresentaram melhores resultados que as portuguesas. Não foi possível fazer um estudo comparativo entre Portugal e Brasil, relativamente à área da psicomotricidade, visto que na realidade portuguesa, desde os anos 70 é obrigatória na educação pré-escolar a psicomotricidade. São referidas algumas implicações psicopedagógicas resultantes deste tipo de intervenção, perspetivando a melhoria da qualidade de ensino e aprendizagem e o desenvolvimento de personalidades resilientes das crianças.

Optimal alarms systems and its application to financial time series

This thesis focuses on the application of optimal alarm systems to non linear time series models. The most common classes of models in the analysis of real-valued and integer-valued time series are described. The construction of optimal alarm systems is covered and its applications explored. Considering models with conditional heteroscedasticity, particular attention is given to the Fractionally Integrated Asymmetric Power ARCH, FIAPARCH(p; d; q) model and an optimal alarm system is implemented, following both classical and Bayesian methodologies. Taking into consideration the particular characteristics of the APARCH(p; q) representation for financial time series, the introduction of a possible counterpart for modelling time series of counts is proposed: the INteger-valued Asymmetric Power ARCH, INAPARCH(p; q). The probabilistic properties of the INAPARCH(1; 1) model are comprehensively studied, the conditional maximum likelihood (ML) estimation method is applied and the asymptotic properties of the conditional ML estimator are obtained. The final part of the work consists on the implementation of an optimal alarm system to the INAPARCH(1; 1) model. An application is presented to real data series.