Prática de ensino supervisionado no 1.º e 2.º ciclo do ensino básico: a importância das atividades práticas no processo de ensino e aprendizagem do Estudo do Meio Social (1.º CEB)

Relatório de Estágio apresentado à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Ensino do 1.º e 2.º ciclo do Ensino Básico

O processo ensino-aprendizagem: relatório de estágio

I - Inserido no Concelho de Odivelas, cuja realidade e contexto sócio cultural realçam a problemática da diversidade cultural, colocando ao professor dúvidas e dificuldades emrelação às suas práticas educativas, o Conservatório de Música D. Dinis é a escola na qual leciono desde 1993. É também local de reflexão permanente quanto aos critérios e condições que devem nortear a prática pedagógica contemporânea na área da música, cujo objetivo assenta na formação integral do aluno através da utilização de estratégias de ensino que o responsabilizem na própria aprendizagem. Considerando estes desafios, o seguinte trabalho será realizado no contexto da minha classe de violino e incidirá sobre três alunos em particular, que frequentam os seguintes graus, a saber: 1 - Iniciação (1º ciclo do ensino básico); 2 - 2º grau (2º ciclo do ensino básico); 3 - 5º grau (3º ciclo do ensino básico). Apesar de acreditar nas suas capacidades de aprendizagem e ter um cuidado especial sobre as minhas ações e os efeitos destas na aprendizagem académica e social dos meus alunos, os resultados finais são reveladores da importância da motivação, do apoio parental e da responsabilidade dos alunos na obtenção do seu próprio sucesso escolar.

O papel da autoavaliação como processo integrante da autorregulação na aprendizagem

Relatório Final apresentado à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Ensino no 1.º e 2.º ciclo do Ensino Básico

Learning and Knowledge in the Context of Absorptive Capacity

Develop a new model of Absorptive Capacity taking into account two variables namely Learning and knowledge to explain how companies transform information into knowledge

Conceito de volume

Este estudo analisa o modo como se desenvolve a aprendizagem do conceito de volume nos alunos do 6º ano de escolaridade, no quadro de uma proposta pedagógica que dá ênfase a actividades que apelam à visualização e ao raciocínio espacial. O seu objectivo principal foi o de compreender as ideias que os alunos do 6.º ano têm sobre volume e perceber como se desenvolvem quando são envolvidos numa experiência de ensino, tendo por base uma cadeia de tarefas que apelam à visualização e ao raciocínio espacial. O estudo seguiu uma metodologia de investigação qualitativa baseada em estudos de caso. A proposta pedagógica foi desenvolvida em quatro aulas; três de noventa minutos e uma de quarenta e cinco minutos, durante os 2º e 3º períodos do ano lectivo de 2009/2010. A recolha de dados envolveu a realização de gravações áudio, em ambiente de sala de aula, dos alunos que constituíram os estudos de caso, registo de observações do desempenho dos alunos e os documentos produzidos por estes. Os resultados mostram que, ao longo da proposta pedagógica, os alunos adquiriram estratégias de contagem que lhes permitiram criar estruturas, para compreender a organização dos paralelepípedos e desenvolver o conceito de volume. iii ABSTRACT This study examines how 6th graders’ students develop the concept of volume in a learning experience context which emphasizes the visualization and spatial reasoning. The main objective of this study is to understand the ideas of 6th grade students about volume and see how they develop them when they are involved in a learning experience, based on a sequence of tasks that call for visualization and spatial reasoning. The study followed a qualitative research methodology based on case studies. The learning experience was developed in four classes, three ninety minutes period and one forty-five minutes, during the 2nd and 3rd terms of the school year 2009/2010. Data collection involved the use of audio recordings in the classroom environment, recording observations of student performance and the documents produced by them. The results showed that, over the learning experience, students acquired counting strategies that allowed them to create structures for understanding the organization of cubes arrays and develop the concept of volume.

(Virtual) Agents for running electricity markets

This paper describes a multi-agent based simulation (MABS) framework to construct an artificial electric power market populated with learning agents. The artificial market, named TEMMAS (The Electricity Market Multi-Agent Simulator), explores the integration of two design constructs: (i) the specification of the environmental physical market properties and (ii) the specification of the decision-making (deliberative) and reactive agents. TEMMAS is materialized in an experimental setup involving distinct power generator companies that operate in the market and search for the trading strategies that best exploit their generating units' resources. The experimental results show a coherent market behavior that emerges from the overall simulated environment.

Investigation on the development of bidding strategies for a wind farm owner

In this paper, the development of bidding strategies is investigated for a wind farm owner. The optimization model is characterized by making the analysis of scenarios. The proposed approach allows evaluating alternative production strategies in order to submit bids to the electricity market with the goal of maximizing profits. The problem is formulated as a linear programming problem. An application to a case study is presented

Learning dependent sources using mixtures of Dirichlet: applications on hyperspectral unmixing

This paper is an elaboration of the DECA algorithm [1] to blindly unmix hyperspectral data. The underlying mixing model is linear, meaning that each pixel is a linear mixture of the endmembers signatures weighted by the correspondent abundance fractions. The proposed method, as DECA, is tailored to highly mixed mixtures in which the geometric based approaches fail to identify the simplex of minimum volume enclosing the observed spectral vectors. We resort then to a statitistical framework, where the abundance fractions are modeled as mixtures of Dirichlet densities, thus enforcing the constraints on abundance fractions imposed by the acquisition process, namely non-negativity and constant sum. With respect to DECA, we introduce two improvements: 1) the number of Dirichlet modes are inferred based on the minimum description length (MDL) principle; 2) The generalized expectation maximization (GEM) algorithm we adopt to infer the model parameters is improved by using alternating minimization and augmented Lagrangian methods to compute the mixing matrix. The effectiveness of the proposed algorithm is illustrated with simulated and read data.

Statistical motion learning for improved transform domain Wyner-Ziv video coding

Wyner - Ziv (WZ) video coding is a particular case of distributed video coding (DVC), the recent video coding paradigm based on the Slepian - Wolf and Wyner - Ziv theorems which exploits the source temporal correlation at the decoder and not at the encoder as in predictive video coding. Although some progress has been made in the last years, WZ video coding is still far from the compression performance of predictive video coding, especially for high and complex motion contents. The WZ video codec adopted in this study is based on a transform domain WZ video coding architecture with feedback channel-driven rate control, whose modules have been improved with some recent coding tools. This study proposes a novel motion learning approach to successively improve the rate-distortion (RD) performance of the WZ video codec as the decoding proceeds, making use of the already decoded transform bands to improve the decoding process for the remaining transform bands. The results obtained reveal gains up to 2.3 dB in the RD curves against the performance for the same codec without the proposed motion learning approach for high motion sequences and long group of pictures (GOP) sizes.

Learning techniques for automatic email message tagging

A organização automática de mensagens de correio electrónico é um desafio actual na área da aprendizagem automática. O número excessivo de mensagens afecta cada vez mais utilizadores, especialmente os que usam o correio electrónico como ferramenta de comunicação e trabalho. Esta tese aborda o problema da organização automática de mensagens de correio electrónico propondo uma solução que tem como objectivo a etiquetagem automática de mensagens. A etiquetagem automática é feita com recurso às pastas de correio electrónico anteriormente criadas pelos utilizadores, tratando-as como etiquetas, e à sugestão de múltiplas etiquetas para cada mensagem (top-N). São estudadas várias técnicas de aprendizagem e os vários campos que compõe uma mensagem de correio electrónico são analisados de forma a determinar a sua adequação como elementos de classificação. O foco deste trabalho recai sobre os campos textuais (o assunto e o corpo das mensagens), estudando-se diferentes formas de representação, selecção de características e algoritmos de classificação. É ainda efectuada a avaliação dos campos de participantes através de algoritmos de classificação que os representam usando o modelo vectorial ou como um grafo. Os vários campos são combinados para classificação utilizando a técnica de combinação de classificadores Votação por Maioria. Os testes são efectuados com um subconjunto de mensagens de correio electrónico da Enron e um conjunto de dados privados disponibilizados pelo Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication (INSTICC). Estes conjuntos são analisados de forma a perceber as características dos dados. A avaliação do sistema é realizada através da percentagem de acerto dos classificadores. Os resultados obtidos apresentam melhorias significativas em comparação com os trabalhos relacionados.