A área curricular de matemática nos programas educativos individuais

Em acordo com o Dec. Lei nº 3/2008 de 7 de janeiro e para alunos com necessidades educativas especiais a medida currículo específico individual é considerada a mais restritiva de todas as medidas educativas. A área disciplinar da matemática, pela sua aplicabilidade no quotidiano, assume primordial importância no Programa Educativo Individual (PEI) destes alunos. Assim, o presente estudo visa analisar a área curricular de matemática dos PEI de alunos a frequentar o 2º e 3º ciclo de ensino básico ao abrigo da medida educativa currículo específico individual (CEI); visa igualmente constatar que seleção de conteúdos programáticos são percecionados como prioritários para a equipa que elabora o PEI. Em suma, o estudo visa compreender alguns aspetos que, de forma direta ou indireta, interagem com a elaboração do currículo. Tem, ainda, um caráter exploratório e está apoiado numa metodologia de natureza qualitativa e quantitativa (numa dimensão descritiva) que procede à análise documental de excertos (área curricular de matemática) dos Programas Educativos Individuais (PEI). Para o efeito foram analisados 50 PEI que identificaram regularidades relativas aos diferentes conteúdos e à extensão de cada conteúdo. Os resultados evidenciam uma escolha maioritária de conteúdos matemáticos associados ao programa do 1º ano do 1º ciclo do ensino básico e, simultaneamente, de descritores associados aos números e operações. Os resultados permitem extrapolar acerca da interação entre níveis de programação e de funcionalidade dos alunos em CEI e requerem mais estudos que sustentem aquelas evidências e clarifiquem variáveis que interagem na elaboração do currículo.

ViDi Stat

A tese desenvolvida tem como foco fornecer os meios necessários para extrair conhecimento contidos no histórico académico da instituição transformando a informação em algo simples e de fácil leitura para qualquer utilizador. Com o progresso da sociedade, as escolas recebem milhares de alunos todos os anos que terão de ser orientados e monitorizados pelos dirigentes das instituições académicas de forma a garantir programas eficientes e adequados para o progresso educacional de todos os alunos. Atribuir a um docente a responsabilidade de actuar segundo o historial académico dos seus alunos não é plausível uma vez que um aluno consegue produzir milhares de registos para análise. O paradigma de mineração de dados na educação surge com a necessidade de otimizar os recursos disponíveis expondo conclusões que não se encontram visiveis sem uma análise acentuada e cuidada. Este paradigma expõe de forma clara e sucinta os dados estatísticos analisados por computador oferecendo a possibilidade de melhorar as lacunas na qualidade de ensino das instituições. Esta dissertação detalha o desenvolvimento de uma ferramente de inteligência de negócio capaz de, através de mineração de dados, analisar e apresentar conclusões pertinentes de forma legível ao utilizador.

ViDi Stat

A tese desenvolvida tem como foco fornecer os meios necessários para extrair conhecimento contidos no histórico académico da instituição transformando a informação em algo simples e de fácil leitura para qualquer utilizador. Com o progresso da sociedade, as escolas recebem milhares de alunos todos os anos que terão de ser orientados e monitorizados pelos dirigentes das instituições académicas de forma a garantir programas eficientes e adequados para o progresso educacional de todos os alunos. Atribuir a um docente a responsabilidade de actuar segundo o historial académico dos seus alunos não é plausível uma vez que um aluno consegue produzir milhares de registos para análise. O paradigma de mineração de dados na educação surge com a necessidade de otimizar os recursos disponíveis expondo conclusões que não se encontram visiveis sem uma análise acentuada e cuidada. Este paradigma expõe de forma clara e sucinta os dados estatísticos analisados por computador oferecendo a possibilidade de melhorar as lacunas na qualidade de ensino das instituições. Esta dissertação detalha o desenvolvimento de uma ferramente de inteligência de negócio capaz de, através de mineração de dados, analisar e apresentar conclusões pertinentes de forma legível ao utilizador.