A construção escolar do plano nacional de leitura: um estudo num agrupamento de escolas do ensino básico

As medidas políticas tornam-se palco dos processos de apropriação e recepção que se desenvolvem a vários níveis, especificamente, na escola, na sociedade civil e na comunidade científica. A escola apresenta-se, neste processo, como um dos cenários em que alunos, pais e, em especial, os professores surgem como actores que reinterpretam o discurso oficial, reconhecendo nele potencialidades e limites, em face das suas expectativas, concepções e práticas, e que procedem à sua transposição pedagógica, através dos objectivos que seleccionam, dos objectos que lêem, das actividades e dos recursos mobilizados. A relevância social da leitura, a sua centralidade e transversalidade curriculares, assim como o investimento político no domínio da promoção leitora, na escola, através da criação do Plano Nacional de Leitura, fazem desta medida política, um campo privilegiado para a análise dos modos de recepção desenvolvidos pelos professores. Enquadrado numa perspectiva descritiva e interpretativa da investigação em Didáctica, assumindo a importância da construção pessoal e colectiva da leitura e dos leitores num quadro escolar, este estudo baseia-se no pressuposto de que a promoção da leitura, na escola, tendo como referência o PNL, terá de se ancorar no conhecimento sobre os modos de recepção desta medida política. Partindo de um desenho metodológico assente num estudo de caso, recolhemos dados, de natureza qualitativa e quantitativa, que nos permitem conhecer e interpretar a relação de um agrupamento de escolas do ensino básico com as práticas de leitura realizadas no âmbito do PNL. O percurso de análise e reflexão que construímos durante este estudo permitiu-nos sobretudo evidenciar a receptividade às propostas políticas, de nível global, actualizadas numa lógica de especificidade local. Constituem lugares de maior adesão, por parte dos professores, o reconhecimento das potencialidades do PNL, especificamente, o alargamento do fundo bibliográfico, o aumento das práticas de leitura, o maior conhecimento de diferentes géneros textuais e a possibilidade de integrar o livro nas práticas de leitura. O processo de interpretação destas propostas aparece contudo atravessado por tensões e ambiguidades. Entre os lugares de resistência, verifica-se uma certa dificuldade em desenvolver competências de leitura, de diversificação de textos e de modos de os ler. O estudo pretende constituir um contributo para o alargamento do conhecimento sobre os processos de construção escolar da leitura, de recepção desenvolvidos pelos professores, no âmbito do PNL, apresentando igualmente pistas para a avaliação das possibilidades de desenvolvimento e consecução desta medida política, assim como para a definição de políticas de formação contínua de professores.

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.