18 resultados para Active learning methods
Resumo:
Resumo I (Prática Pedagógica) - Nesta seção do relatório de estágio pretende-se caraterizar e apresentar todos os elementos referentes à prática pedagógica, que fizeram parte do estágio do ensino especializado da música, realizado na Escola de Música do Orfeão de Leiria no ano letivo de 2013/2014. De uma forma geral, o relatório de estágio pretende colocar em evidência aspetos pedagógicos como metodologias de ensino, questões motivacionais, estilos de aprendizagem, entre outros. Durante um ano letivo completo foram analisados, com especial atenção, três alunos que foram envolvidos no estágio, construindo e modelando os seus processos de aprendizagem. Para cada um deles foi realizado, ao longo do ano letivo, 30 planos de aula, uma planificação anual e três gravações vídeo/áudio em contexto de aula. Não foi uma tarefa nada fácil de realizar, mas que trouxe inúmeros conhecimentos não só de caráter pedagógico mas também de caráter pessoal. A parte inicial desta seção será dedicada à descrição e caraterização da escola onde foi realizado o estágio, a Escola de Música do Orfeão de Leiria/Conservatório de Artes. Será feita uma pequena abordagem histórica da instituição, bem como do seu projeto educativo, dacomunidade escolar, do seu contexto sociocultural e da classe de saxofone. Será apresentada também uma caraterização dos alunos, segundo vários parâmetros. Posteriormente, serão descritas algumas das práticas educativas desenvolvidas, com os alunos, em contexto de estágio. Para tal, serão utilizados como instrumentos, não só a experiência ativa do docente/estagiário, mas também todas as gravações, planos de aulas e planificações anuais, realizados em contexto de estágio do ensino especializado. Por fim, será realizada uma reflexão crítica do desempenho como docente de saxofone no âmbito do estágio e uma conclusão de toda a seção da prática pedagógica.
Resumo:
Two series of new diorganotin(IV) cycloalkylhydroxamate complexes with different ring sizes (cyclopropyl, cyclobutyl, cyclopentyl and cyclohexyl), formulated as the mononuclear [R2Sn(HL)(2)] (1:2) (a, R=Bu-n and Ph) and the polymeric [R2SnL](n) (1:1) (b, R=Bu-n) compounds, were prepared and fully characterized. Single crystal X-ray diffraction for [(Bu2Sn)-Bu-n{C5H9C(O)NHO}(2)] (3a) discloses the cis geometry and strong intermolecular NH center dot center dot center dot O interactions. The in vitro cytotoxic activities of the complexes were evaluated against HL-60, Bel-7402, BGC-823 and KB human tumour cell lines, the greater activity concerning [(Bu2Sn)-Bu-n(HL)(2)] [HL=C3H5C(O)NHO (1a), C6H11C(O)NHO (4a)] towards BGC-823. The complexes undergo, by cyclic voltammetry and controlled-potential electrolysis, one irreversible overall two-electron cathodic process at a reduction potential that does not appear to correlate with the antitumour activity. The electrochemical behaviour of [R2Sn(C5H9C(O)NHO)(2)] [R=Bu-n (3a), Ph (7a)] was also investigated using density functional theory (DFT) methods, showing that the ultimate complex structure and the mechanism of its formation are R dependent: for the aromatic (R = Ph) complex, the initial reduction step is centred on the phenyl ligands and at the metal, being followed by a second reduction with Sn-O and Sn-C ruptures, whereas for the alkyl (R=Bu-n) complex the first reduction step is centred on one of the hydroxamate ligands and is followed by a second reduction with Sn-O bond cleavages and preservation of the alkyl ligands. In both cases, the final complexes are highly coordinative unsaturated Sn-II species with the cis geometry, features that can be of biological significance.
Resumo:
This paper addresses the estimation of surfaces from a set of 3D points using the unified framework described in [1]. This framework proposes the use of competitive learning for curve estimation, i.e., a set of points is defined on a deformable curve and they all compete to represent the available data. This paper extends the use of the unified framework to surface estimation. It o shown that competitive learning performes better than snakes, improving the model performance in the presence of concavities and allowing to desciminate close surfaces. The proposed model is evaluated in this paper using syntheticdata and medical images (MRI and ultrasound images).