Relatório de estágio

I (Prática Pedagógica) - O estágio foi realizado na Academia de Música de Almada (AMA) com três alunos de níveis diferentes: Aluno x, Iniciação Musical; Aluna y, 2º grau; e Aluna z, 5º grau. A planificação do trabalho foi feita com a colaboração do professor Vasco Broco e sob a supervisão do professor Pedro Saglimbeni Muñoz, tendo por base o programa da AMA e procurando corresponder às necessidades individuais de cada aluno, bem como respeitar os diferentes ritmos de aprendizagem. Dadas as diferenças de idade e de nível, os objectivos que procurei atingir com cada aluno durante o ano lectivo são naturalmente díspares, bem como a perspectiva de cada um em relação ao próprio instrumento e ao ensino da música. Enquanto que os mais novos encaram a aprendizagem musical como uma actividade meramente recreativa, pelo menos por enquanto, a Aluna z ambiciona fazer uma carreira como instrumentista. Mesmo entre os mais novos há diferenças, pois apesar de o Aluno x ainda estar a frequentar a Iniciação Musical, já iniciou a sua aprendizagem há mais tempo do que a Aluna y, encarando o ensino com mais seriedade. A AMA tem a vantagem de ter um pianista acompanhador disponível para cada dia da semana, o que tornou possível desenvolver um trabalho consistente com os alunos em termos de ensaios e audições. As audições e momentos de avaliação foram marcados em reuniões de Departamento Curricular, à excepção da calendarização das Provas Globais que foi feita em reunião de Conselho Pedagógico. O aproveitamento foi positivo para os três alunos no final do estágio, tendo todos transitado para o nível de ensino seguinte.

Paired indices for clustering evaluation correction for agreement by chance

In the present paper we focus on the performance of clustering algorithms using indices of paired agreement to measure the accordance between clusters and an a priori known structure. We specifically propose a method to correct all indices considered for agreement by chance - the adjusted indices are meant to provide a realistic measure of clustering performance. The proposed method enables the correction of virtually any index - overcoming previous limitations known in the literature - and provides very precise results. We use simulated datasets under diverse scenarios and discuss the pertinence of our proposal which is particularly relevant when poorly separated clusters are considered. Finally we compare the performance of EM and KMeans algorithms, within each of the simulated scenarios and generally conclude that EM generally yields best results.

Desenho universal para a aprendizagem: construindo práticas pedagógicas inclusivas

O presente artigo tem como objetivo apresentar uma grelha de planificação da intervenção facilitadora do desenvolvimento de práticas pedagógicas inclusivas. Para o efeito, procedeu-se a uma revisão da literatura centrada nos conceitos de Educação Inclusiva e de Desenho Universal para a Aprendizagem (Universal Design for Learning), a qual permitiu identificar e fundamentar a pertinência das dimensões a considerar na planificação da intervenção pedagógica, de modo a assegurar o acesso, a participação e o sucesso de todos os alunos. Com a apresentação da grelha de planificação da intervenção pedagógica pretende-se, em última análise, sublinhar a necessidade e a importância de desenvolver processos de planificação que disponibilizem formas diversificadas de motivação e envolvimento dos alunos, que equacionem múltiplos processos de apresentação dos conteúdos a aprender e, por último, que possibilitem a utilização de diversas formas de ação e expressão por parte dos alunos.

O teatro de revista no Estado Novo: a década de 30 do século XX: dissertação

Dissertação submetida ao departamento de Teatro da Escola Superior de Teatro e Cinema para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Teatro - especialização em Artes Performativas vertente Teatro-Música.

Comparing clustering solutions: the use of adjusted paired indices

In the present paper we compare clustering solutions using indices of paired agreement. We propose a new method - IADJUST - to correct indices of paired agreement, excluding agreement by chance. This new method overcomes previous limitations known in the literature as it permits the correction of any index. We illustrate its use in external clustering validation, to measure the accordance between clusters and an a priori known structure. The adjusted indices are intended to provide a realistic measure of clustering performance that excludes agreement by chance with ground truth. We use simulated data sets, under a range of scenarios - considering diverse numbers of clusters, clusters overlaps and balances - to discuss the pertinence and the precision of our proposal. Precision is established based on comparisons with the analytical approach for correction specific indices that can be corrected in this way are used for this purpose. The pertinence of the proposed correction is discussed when making a detailed comparison between the performance of two classical clustering approaches, namely Expectation-Maximization (EM) and K-Means (KM) algorithms. Eight indices of paired agreement are studied and new corrected indices are obtained.