228 resultados para Aprendizagem em redes interorganizacionais
Resumo:
Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Doutor em Ciências da Educação, Especialidade de Tecnologias, Redes e Multimédia na Educação e Formação
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A investigação realizada integra-se num estudo no âmbito das redes neuronais artificiais (RNA), previamente iniciado em diferentes ETAR do Grupo Águas de Portugal. O trabalho executado centrou-se em dois casos de estudo diferentes, um localizado na ETAR do Seixal e outro situado na ETAR de Sesimbra. O principal alvo da investigação efetuada na ETAR do Seixal foi gerar RNA com capacidade de prever valores de condutividade existentes no caudal total afluente à ETAR, de modo a adicionar este parâmetro a um conjunto de variáveis pré-existente e estudar a sua influência no processo de digestão anaeróbia. Na ETAR de Sesimbra o foco do estudo foi a criação de um conjunto de variáveis afeto ao mesmo processo de tratamento e com base no potencial de aprendizagem das RNA, estimar valores de biogás gerado. Concluída a investigação em cada ETAR, criou-se um modelo comum aos dois casos de estudo com o objetivo de prever valores de biogás gerado. As RNA foram produzidas com recurso a um programa de computador denominado NeuralTools®. As séries de dados das diferentes variáveis constituíam a base de informação das RNA e a sua construção e preparação foi um aspeto fundamental no trabalho realizado. A análise estatística foi o principal suporte do tratamento de dados efetuado em ambos os casos de estudo. Foram produzidas bastantes RNA e em diferentes condições, de forma a gerar os melhores resultados possíveis. Na investigação concretizada na ETAR do Seixal não se produziram bons resultados, por insuficiência do conhecimento da relação entre o funcionamento do processo de digestão anaeróbia e os valores de condutividade registados. Na ETAR de Sesimbra, a melhor RNA foi produzida com base nas séries de dados que evidenciaram um maior coeficiente de correlação com a série de dados de caudal de biogás. Os resultados gerados na ETAR de Sesimbra foram satisfatórios, tal como também foram os resultados dos testes realizados com o modelo global. O principal obstáculo na produção de melhores resultados advém da elevada variabilidade de valores existente nas séries de dados relacionadas com o funcionamento do processo de digestão anaeróbia.
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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.
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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.
Aprendizagem da geometria em ambientes computacionais dinâmicos: um estudo no 9º ano de escolaridade
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Dissertação de mestrado em Ciências da Educação: área de Educação e Desenvolvimento
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Dissertação de mestrado em Ciências da Educação: área de Educação e Desenvolvimento
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Dissertação de mestrado em Ciências da Educação: área de Educação e Desenvolvimento
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Dissertação de mestrado em Ciências da Educação: área de Educação e Desenvolvimento
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Dissertação de mestrado em Ciências da Educação: área de Educação e Desenvolvimento
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Este estudo procura compreender a relação entre trabalho experimental de investigação e O desenvolvimento de competências científicas nos alunos. Foram os seguintes objectivos que nortearam este trabalho de investigação: analisar/compreender as vantagens e dificuldades apresentadas pelos alunos ao realizarem trabalho experimental de investigação em laboratório. Compreender se o trabalho experimental de investigação em laboratório leva ao desenvolvimento de competências científicas. Propor novas abordagens na utilizaçáo do trabalho experimental no ensino da Biologia. Desenvolve-se na primeira parte deste estudo uma reflexão sobre o papel do trabalho experimental de investigação no ensino/aprendizagem da Ciência. Na segunda parte explicitamos o caminho heurístico por nós percorrido. Optamos por uma metodologia interpretativa/compreesiva recorrendo a uma abordagem multimetodológica.
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Dissertação de mestrado em Ciências da Educação: área de Educação e Desenvolvimento
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Dissertação de mestrado em Ciências da Educação: área de Educação e Desenvolvimento
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Dissertação de mestrado em Ciências da Educação: área de Educação e Desenvolvimento
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Tese de doutoramento em Ciências da Educação
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Tese de doutoramento em Ciências da Educação