A aprendizagem cooperativa no ensino de português (língua materna) e de espanhol (língua estrangeira): uma proposta motivadora de dinamização e enriquecimento do trabalho em sala de aula

A sociedade portuguesa e o seu ensino em particular enfrentam múltiplos desafios, entre os quais se encontram a promoção da interculturalidade e a formação de cidadãos para o século XXI. Este relatório pretende apontar a aprendizagem cooperativa como uma resposta a estas questões, para além de tentar demonstrar que a utilização desta metodologia de ensino/aprendizagem em sala de aula promove o aumento da motivação dos alunos pela dinamização e enriquecimento das atividades escolares. No primeiro capítulo é feita a apresentação teórica da aprendizagem cooperativa por meio de uma breve perspetiva histórica acerca da presença da cooperação no ensino, da sua definição e de uma exposição das suas vantagens em vários domínios. São ainda destacados os fatores a ter em conta para que a sua implementação obtenha resultados positivos. No segundo capítulo caracteriza-se a escola onde teve lugar a componente prática do estágio e a turma para a qual foram desenvolvidas sequências didáticas relacionadas com o tema deste relatório. No último capítulo, descreve-se a experiência relativa à referida componente prática, que contempla a observação de aulas, a produção de atividades cooperativas nas disciplinas de Português e de Espanhol, segundo os fundamentos expostos na primeira parte deste trabalho, e uma reflexão acerca dos resultados obtidos.

Protecção de crianças e jovens em Portugal

The causes of children rights and youth rights have been the focus of our attention. The ideals of freedom and justice accompany us in our daily lives and, as such, this thesis aims to study the questions of major importance in the field of children and youth protection in Portugal which deserve deep and serious reflection. We shall start with a brief theoretical framework of the evolution of the rights of children and youth in Portugal, defining some concepts. This will be followed by an analysis of all relevant Portuguese legislation, which will set out its fields of application, measures, objectives and underlying principles. There are multiple reasons to raise awareness to the importance of the topics that will be treated and to the necessity and urgency of thinking about an effective promotion and protection of children and youth in Portugal. Keywords: children,

A utilidade da aprendizagem criativa na aula de língua estrangeira

Este relatório surge no âmbito da minha Prática do Ensino Supervisionada e representa uma reflexão sobre a minha iniciação como professora de Inglês e de Francês no 3º ciclo do Ensino Básico e no Ensino Secundário. A reflexão teve como objeto o conceito de ‘aprendizagem criativa’ na teoria do ensino da língua estrangeira e a sua aplicação na prática letiva, nas duas escolas onde desenvolvi o meu estágio, a Escola Secundária de Sebastião da Gama e a Escola Básica do 2º e 3º Ciclos de Aranguez, ambas em Setúbal. Para além de uma tentativa de sistematização das abordagens teóricos, de modo a tornar a noção de ‘criatividade’ mais aplicável na prática da docência da língua estrangeira, a nossa reflexão procura evidenciar como e em que situações a aprendizagem se revela criativa e demonstra a sua utilidade para a aula de língua estrangeira.

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.

Aprendizagem, mobilidade e convergência digital no ambiente formativo da Portugal Telecom

Com o desenvolvimento das Tecnologias de Informação e Comunicação, as mesmas têm permitido dotar as pessoas de conhecimentos, através de formas mais rápidas e eficientes como é o caso da formação em e-learning. O número de organizações a apostar na formação em e-learning é cada vez maior, tornando-se importante perceber em que medida é que o método é eficaz e quais as vantagens que proporciona à organização, bem como o seu impacto no capital humano. Assim e visando averiguar como esta situação é vivenciada na prática decidiu-se pela realização de um estágio, na PT PRO pertencente Grupo Portugal Telecom. Para a construção deste relatório de estágio foi preciso para além da consulta e análise documental de aquivos internos e intranet, reuniões tidas com os elementos do departamento da Gestão de Formação, onde decorreu o estágio, visando dar uma resposta mais cabal à questão de partida que norteia o estágio: “Qual o impacto gerado pelas ações de e-learning, sua aplicabilidade e satisfação dos colaboradores face às mesmas na PT PRO?” O método utilizado neste estudo foi do tipo quantitativo, tendo sido aplicado um inquérito por questionário construído para o efeito. Face aos resultados obtidos, concluímos que na PT PRO, os colaboradores encontram-se globalmente satisfeitos com o conhecimento gerado e acima de tudo com a aplicabilidade do mesmo nas suas funções de trabalho.

Previsão da estrutura temporal da taxa de juro na zona Euro : aproximação paramétrica e por métodos de aprendizagem automática

A estrutura temporal das taxas de juro, também conhecida por yield curve ou curva de rendimentos define a relação entre as taxas de juros e o prazo de vencimento (ou maturidades) dos investimentos feitos. Assim, o desenvolvimento de modelos que possibilitem a obtenção de previsões precisas sobre a estrutura temporal das taxas de juro e que permitam estudar a dinâmica da evolução das taxas de juro é de crucial importância em diversas áreas de financiamento. Neste estudo investigou-se a performance de diferentes métodos de previsão para obter a estrutura temporal das taxas de juro da Zona Euro, considerando o período entre 2009 e 2015. Em termos mais específicos, foi analisada a capacidade preditiva do modelo de Nelson-Siegel & Svensson assumindo que os parâmetros resultantes da estimação da especificação paramétrica podem ser modelizados através de métodos de séries temporais univariados (modelos ARIMA, Random walk) e multivariados (modelos VAR) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) individuais e conjuntas. Os resultados deste estudo mostram que (i) as RNA com a previsão dos parâmetros em simultâneo exibem os valores de erro mais baixos para as maturidades de curto e médio prazo (3 meses a 5 anos); (ii) As RNAs individuais são melhores para prever as taxas de juro nas maturidades compreendidas entre os 7 e os 10 anos, e que (iii) para as maturidades de longo e muito longo prazo (15 e 30 anos respetivamente) deverá ser escolhido o modelo VAR(1). Estes resultados são robustos e consistentes para todos os horizontes de previsão analisados (1,2 e 3 meses). Contudo, no período analisado nenhum dos modelos testados apresenta valores de erro inferiores aos obtidos com o modelo Random Walk.