146 resultados para learning organisation
Resumo:
Electrical activity is extremely broad and distinct, requiring by one hand, a deep knowledge on rules, regulations, materials, equipments, technical solutions and technologies and assistance in several areas, as electrical equipment, telecommunications, security and efficiency and rational use of energy, on the other hand, also requires other skills, depending on the specific projects to be implemented, being this knowledge a characteristic that belongs to the professionals with relevant experience, in terms of complexity and specific projects that were made.
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The Information and Communication Technology (ICT) provide new strategies for disseminating information and new communication models in order to change attitudes and human behaviour concerning to education. Nowadays the internet is crucial as a means of communication and information sharing. To education or tutorship will be required to use ICT, supported on the internet, to establish the communication of teacher-student and student-student, disseminating the content of the subjects, and as a way of teaching and learning process. This paper presents an intelligent tutor that aims to be a tool to support teaching and learning in the field of the electrical engineering project.
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The aim of this paper is presenting the modules of the Adaptive Educational Hypermedia System PCMAT, responsible for the recommendation of learning objects. PCMAT is an online collaborative learning platform with a constructivist approach, which assesses the user’s knowledge and presents contents and activities adapted to the characteristics and learning style of students of mathematics in basic schools. The recommendation module and search and retrieval module choose the most adequate learning object, based on the user's characteristics and performance, and in this way contribute to the system’s adaptability.
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The scheduling problem is considered in complexity theory as a NP-hard combinatorial optimization problem. Meta-heuristics proved to be very useful in the resolution of this class of problems. However, these techniques require parameter tuning which is a very hard task to perform. A Case-based Reasoning module is proposed in order to solve the parameter tuning problem in a Multi-Agent Scheduling System. A computational study is performed in order to evaluate the proposed CBR module performance.
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In this paper, we foresee the use of Multi-Agent Systems for supporting dynamic and distributed scheduling in Manufacturing Systems. We also envisage the use of Autonomic properties in order to reduce the complexity of managing systems and human interference. By combining Multi-Agent Systems, Autonomic Computing, and Nature Inspired Techniques we propose an approach for the resolution of dynamic scheduling problem, with Case-based Reasoning Learning capabilities. The objective is to permit a system to be able to automatically adopt/select a Meta-heuristic and respective parameterization considering scheduling characteristics. From the comparison of the obtained results with previous results, we conclude about the benefits of its use.
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This paper is about PCMAT, an adaptive learning platform for Mathematics in Basic Education schools. Based on a constructivist approach, PCMAT aims at verifying how techniques from adaptive hypermedia systems can improve e-learning based systems. To achieve this goal, PCMAT includes a Pedagogical Model that contains a set of adaptation rules that influence the student-platform interaction. PCMAT was subject to a preliminary testing with students aged between 12 and 14 years old on the subject of direct proportionality. The results from this preliminary test are quite promising as they seem to demonstrate the validity of our proposal.
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The aim of this paper is to present an adaptation model for an Adaptive Educational Hypermedia System, PCMAT. The adaptation of the application is based on progressive self-assessment (exercises, tasks, and so on) and applies the constructivist learning theory and the learning styles theory. Our objective is the creation of a better, more adequate adaptation model that takes into account the complexities of different users.
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The objective of this paper is to review and discuss the literature about volunteers’ motivations to donate their time to NGOs (Non Governmental Organisations). According to Parboteeah, Cullenb & Lim (2004) management research has not paid much attention to voluntarism, however, voluntarism is a substantial part of productive work for many societies. Wilson & Pimm (1996) show that in Great Britain about 39% of the adult population has been involved in some volunteer activity for some period of time. In the U.S.A. these values reach 50% (Wilson & Pimm, 1996). Considering the benefits that voluntarism can bring to an organisation, we understand that more attention must be devoted to this phenomenon. The more an organisation knows volunteers, the better this organisation will be able to meet the needs and expectations of these individuals. We present a literature review that illustrates and compares the different motivations associated with volunteer work. The paper includes a bibliographical databases search in specialised journals. The search used the key words “motivations” and “voluntarism” (in the heading and text body) and covered all numbers between 2000 and 2007. We identify the existence of repeated motivations (Holmberg & Söderlung, 2005; Prouteau & Wolff, 2008; Soupourmas & Ironmonger, 2001; Yavas & Riecken, 1997), which allow the establishment of a typology of volunteers’ motivations, based on four categories: altruism, social needs, self-esteem, learning and self-development. Finally we identify three main gaps in the literature that justify further research. First, research focusing on the differences between motivations related to volunteers’ "Attraction" versus "Retention" in NGO’s is nil. Second, the great majority of the studies rely on north American (USA and Canada) and Australian context, which demands for further research in European countries. Third, the majority of NGOs researched are related to sport, art or the environment, and it would be interesting to explore the relationship between motivation and NGO type. These questions may obtain interesting answers for NGO management, in particular with regard to volunteer attraction and retention.
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Este trabalho revê e discute a literatura sobre as motivações dos voluntários para doarem o seu tempo às ONG’s. Quanto melhor uma organização conhecer os voluntários, mais essa organização poderá ir de encontro às necessidades e expectativas desses mesmos indivíduos. Por isso, compreender as motivações que podem levar um indivíduo a doar o seu tempo a uma determinada organização é relevante na gestão das ONG’s. Primeiro, o artigo discute o estado da arte do voluntariado formal e as motivações dos indivíduos voluntários não dirigentes. Apresenta-se uma pesquisa a bases de dados bibliográficas, que inclui revistas especializadas na investigação de voluntariado. Depois, o artigo mostra e compara os diferentes tipos de motivações associadas ao trabalho voluntário e propõe uma tipologia que agrupa as motivações dos voluntários em quatro tipos: altruísmo, pertença, ego e reconhecimento social e aprendizagem e desenvolvimento. Por fim, efectua-se uma análise que indica três lacunas na literatura das motivações dos voluntários que justificam investigação adicional: (i) a omissão de diferenças entre as motivações relacionadas com a “Atracção” versus a “Retenção” dos voluntários; (ii) a focalização das investigações no contexto norte-americano e australiano; e (iii) a ausência de análises comparativas que relacionem as motivações por tipos de ONG’s.
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Introduction: A major focus of data mining process - especially machine learning researches - is to automatically learn to recognize complex patterns and help to take the adequate decisions strictly based on the acquired data. Since imaging techniques like MPI – Myocardial Perfusion Imaging on Nuclear Cardiology, can implicate a huge part of the daily workflow and generate gigabytes of data, there could be advantages on Computerized Analysis of data over Human Analysis: shorter time, homogeneity and consistency, automatic recording of analysis results, relatively inexpensive, etc.Objectives: The aim of this study relates with the evaluation of the efficacy of this methodology on the evaluation of MPI Stress studies and the process of decision taking concerning the continuation – or not – of the evaluation of each patient. It has been pursued has an objective to automatically classify a patient test in one of three groups: “Positive”, “Negative” and “Indeterminate”. “Positive” would directly follow to the Rest test part of the exam, the “Negative” would be directly exempted from continuation and only the “Indeterminate” group would deserve the clinician analysis, so allowing economy of clinician’s effort, increasing workflow fluidity at the technologist’s level and probably sparing time to patients. Methods: WEKA v3.6.2 open source software was used to make a comparative analysis of three WEKA algorithms (“OneR”, “J48” and “Naïve Bayes”) - on a retrospective study using the comparison with correspondent clinical results as reference, signed by nuclear cardiologist experts - on “SPECT Heart Dataset”, available on University of California – Irvine, at the Machine Learning Repository. For evaluation purposes, criteria as “Precision”, “Incorrectly Classified Instances” and “Receiver Operating Characteristics (ROC) Areas” were considered. Results: The interpretation of the data suggests that the Naïve Bayes algorithm has the best performance among the three previously selected algorithms. Conclusions: It is believed - and apparently supported by the findings - that machine learning algorithms could significantly assist, at an intermediary level, on the analysis of scintigraphic data obtained on MPI, namely after Stress acquisition, so eventually increasing efficiency of the entire system and potentially easing both roles of Technologists and Nuclear Cardiologists. In the actual continuation of this study, it is planned to use more patient information and significantly increase the population under study, in order to allow improving system accuracy.
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As more and more digital resources are available, finding the appropriate document becomes harder. Thus, a new kind of tools, able to recommend the more appropriated resources according the user needs, becomes even more necessary. The current project implements an intelligent recommendation system for elearning platforms. The recommendations are based on one hand, the performance of the user during the training process and on the other hand, the requests made by the user in the form of search queries. All information necessary for decision-making process of recommendation will be represented in the user model. This model will be updated throughout the target user interaction with the platform.
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O aumento do número de recursos digitais disponíveis dificulta a tarefa de pesquisa dos recursos mais relevantes, no sentido de se obter o que é mais relevante. Assim sendo, um novo tipo de ferramentas, capaz de recomendar os recursos mais apropriados às necessidades do utilizador, torna-se cada vez mais necessário. O objetivo deste trabalho de I&D é o de implementar um módulo de recomendação inteligente para plataformas de e-learning. As recomendações baseiam-se, por um lado, no perfil do utilizador durante o processo de formação e, por outro lado, nos pedidos efetuados pelo utilizador, através de pesquisas [Tavares, Faria e Martins, 2012]. O e-learning 3.0 é um projeto QREN desenvolvido por um conjunto de organizações e tem com objetivo principal implementar uma plataforma de e-learning. Este trabalho encontra-se inserido no projeto e-learning 3.0 e consiste no desenvolvimento de um módulo de recomendação inteligente (MRI). O MRI utiliza diferentes técnicas de recomendação já aplicadas noutros sistemas de recomendação. Estas técnicas são utilizadas para criar um sistema de recomendação híbrido direcionado para a plataforma de e-learning. Para representar a informação relevante, sobre cada utilizador, foi construído um modelo de utilizador. Toda a informação necessária para efetuar a recomendação será representada no modelo do utilizador, sendo este modelo atualizado sempre que necessário. Os dados existentes no modelo de utilizador serão utilizados para personalizar as recomendações produzidas. As recomendações estão divididas em dois tipos, a formal e a não formal. Na recomendação formal o objetivo é fazer sugestões relacionadas a um curso específico. Na recomendação não-formal, o objetivo é fazer sugestões mais abrangentes onde as recomendações não estão associadas a nenhum curso. O sistema proposto é capaz de sugerir recursos de aprendizagem, com base no perfil do utilizador, através da combinação de técnicas de similaridade de palavras, um algoritmo de clustering e técnicas de filtragem [Tavares, Faria e Martins, 2012].
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Não é recente a contribuição das tecnologias de informação e comunicação em processos de ensino/aprendizagem, no sentido da proliferação de conhecimento, de forma fácil e rápida. Com a contínua evolução tecnológica, surgem novos conceitos relativamente a processos de ensino/aprendizagem assentes nessas tecnologias. A aprendizagem por meio de dispositivos móveis, o m-Learning, é um exemplo, sendo um campo de investigação educacional em franca evolução, que explora essencialmente a mobilidade e a interactividade. No âmbito desta dissertação, pretende-se analisar a tecnologia m-Learning, fazendo referência as principais vantagens e desvantagens desta tecnologia. Neste sentido, e por pretendermos dar o nosso contributo ao ensino cabo-verdiano, onde a utilização de tal tecnologia é ainda inexistente, desenvolveu-se a aplicação CV Learning Mobile, um software educativo sobre a “Organização Administrativa de Cabo Verde”, como resultado do estudo efectuado.
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Com o crescimento das Tecnologias de Informação e Comunicação os métodos de ensino também foram evoluindo, verificando-se assim mudanças bastante significativas na forma como se adquire o conhecimento. O aparecimento do ensino à distância aliado aos meios digitais, que estão cada vez mais disponíveis e acessíveis, tanto a alunos como a professores, são um excelente complemento à actividade lectiva. Exemplo disso é mesmo o caso do e-learning que veio revolucionar todo o processo de aquisição de conhecimento, deixando para segundo plano pormenores como o local ou a hora de aquisição do conhecimento. Entre muitos tipos de recursos disponíveis, os OA’s (Objecto de Aprendizagem) têm uma utilização cada vez mais frequente. No levantamento do estado da arte e no estudo dos recursos educativos utilizados actualmente na Medicina Dentária, foi assinalado a utilização recorrente dos OA’s, que basicamente são pequenos pedaços de informação que podem ser reutilizados ou referenciados tecnologicamente. Seguidamente, iniciou-se a realização de um OA que pudesse servir de apoio ao ensino da Medicina Dentária, focando-se concretamente na higiene oral para as crianças entre os 7 e 12 anos. Finalmente, procedeu-se à sua validação conclui-se que no futuro será possível a sua reutilização em diferentes contextos de ensino e aprendizagem na área.