As redes que se tecem nas escolas públicas de ensino médio de Porto Alegre : o uso das tecnologias digitais e a construção de indicadores de fluência digital a partir de uma abordagem sociotécnica

Há diferenças significativas nos níveis de fluência digital entre os alunos da Rede Pública de Ensino de Porto Alegre em função de suas diferentes condições de acesso e utilização de computadores, conectividade e sociabilidade. Utilizamos uma amostra de 430 casos obtidos em 19 escolas da Rede Pública de Ensino com o objetivo de mapear as relações tecidas na rede de interações entre agentes humanos e não-humanos que compõem o entorno das Escolas Estaduais de Ensino Médio. Para reconstituirmos as múltiplas relações que se estabelecem no processo de produção do conhecimento, utilizamos a idéia de rede sociotécnica, principalmente, no que se refere a interesses políticos, econômicos e sociais dos grupos envolvidos, evitando, sobretudo, à luz de tal abordagem, a dimensão meramente instrumental da ciência. Trabalhamos com métodos estatísticos para o estabelecimento de indicadores de acessibilidade, usabilidade, interconectividade, sociabilidade e fluência no uso do suporte informático. O conceito weberiano de tipo ideal serviu de subsídio à construção de parâmetros de análise. Com o uso deste aporte metodológico-conceitual estabelecemos distâncias existentes entre os diferentes pontos dessa rede de interações. Os indicadores permitiram identificar sete níveis distintos de fluência digital entre os alunos, sendo dois relacionados à acessibilidade (Não Fluentes I e II), dois à usabilidade do suporte e da Internet (Não Fluentes III e IV) e três relativos ao nível de domínio que estes possuem com relação à utilização do suporte informático (Fluente no Suporte Informático; Fluente Potencial; Fluente no Uso do Suporte Informático e das Tecnologias da Informação e Comunicação).

Estudo associativo do nível socioeconômico com os hábitos de vida, indicadores de crescimento e aptidão física relacionados à saúde

O objetivo deste trabalho foi associar o nível socioeconômico com os hábitos de vida, indicadores de crescimento e aptidão física relacionada à saúde em estudantes das redes Privada e Pública de Ensino de Porto Alegre (RS). A amostra foi constituída de 1566 estudantes com idades entre 7 e 14 anos, sendo 871 do gênero masculino e 695 do feminino. A coleta de informações referente aos hábitos de vida utilizou o inventário EVIA (Sobral, 1992) adaptado por Torres e Gaya (1997). Os indicadores de crescimento foram determinados a partir das medidas de estatura e massa corporal. A aptidão física relacionada à saúde foi determinada pela medida de IMC e pelos testes de corrida/caminhada 9 minutos, sentar e alcançar (sit and reach) e abdominais (sit up’s). A análise dos dados utilizou a estatística descritiva (valores absolutos, percentuais, média, desvio-padrão) e inferencial (Qui-quadrado). Os dados foram tratados no programa estatístico SPSS 10.0. Para todas as análises, adotou-se o nível de significância de 0,05. Os resultados indicaram que existem diferenças estatisticamente significativas com relação aos hábitos de vida, em termos de organização do cotidiano e prática desportiva, a favor do nível socioeconômico mais privilegiado independentemente do gênero. Os indicadores de crescimento apresentaram índices superiores aos de referência NCHS, independentemente do gênero, a favor do nível socioeconômico mais elevado Em relação a aptidão física relacionada à saúde: as medidas de IMC indicaram diferenças estatisticamente significativas para o gênero masculino a favor do nível socioeconômico mais privilegiado; o teste de capacidade aeróbia apresentou associação estatisticamente significativa para o gênero masculino a favor do nível socioeconômico baixo e, para o gênero feminino, a favor do nível socioeconômico mais privilegiado; o teste de sentar e alcançar (sit and reach) apontou associação estatisticamente significativa a favor do nível socioeconômico mais privilegiado para os dois gêneros; o teste de força/resistência abdominal (sit up’s) apresentou associação estatisticamente significativa a favor do nível socioeconômico baixo para o gênero masculino.

Caracterização de microorganismos aquáticos por processamento digital de imagens e redes neurais artificiais

A identificação e o monitoramento de microorganismos aquáticos, como bactérias e microalgas, tem sido uma tarefa árdua e morosa. Técnicas convencionais, com uso de microscópios e corantes, são complexas, exigindo um grande esforço por parte dos técnicos e pesquisadores. Uma das maiores dificuldades nos processos convencionais de identificação via microscopia é o elevado número de diferentes espécies e variantes existentes nos ambientes aquáticos, muitas com semelhança de forma e textura. O presente trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para a caracterização e classificação de microorganismos aquáticos (bactérias e microalgas), bem como a determinação de características cinemáticas, através do estudo da mobilidade de microalgas que possuem estruturas que permitem a natação (flagelos). Para caracterização e reconhecimento de padrões as metodologias empregadas foram: o processamento digital de imagens e redes neurais artificiais (RNA). Para a determinação da mobilidade dos microorganismos foram empregadas técnicas de velocimetria por processamento de imagens de partículas em movimento (Particle Tracking Velocimetry - PTV). O trabalho está dividido em duas partes: 1) caracterização e contagem de microalgas e bactérias aquáticas em amostras e 2) medição da velocidade de movimentação das microalgas em lâminas de microscópio. A primeira parte envolve a aquisição e processamento digital de imagens de microalgas, a partir de um microscópio ótico, sua caracterização e determinação da densidade de cada espécie contida em amostras. Por meio de um microscópio epifluorescente, foi possível, ainda, acompanhar o crescimento de bactérias aquáticas e efetuar a sua medição por operadores morfológicos. A segunda parte constitui-se na medição da velocidade de movimentação de microalgas, cujo parâmetro pode ser utilizado como um indicador para se avaliar o efeito de substâncias tóxicas ou fatores de estresse sobre as microalgas. O trabalho em desenvolvimento contribuirá para o projeto "Produção do Camarão Marinho Penaeus Paulensis no Sul do Brasil: Cultivo em estruturas Alternativas" em andamento na Estação Marinha de Aquacultura - EMA e para pesquisas no Laboratório de Ecologia do Fitoplâncton e de Microorganismos Marinhos do Departamento de Oceanografia da FURG. O trabalho propõe a utilização dos níveis de intensidade da imagem em padrão RGB e oito grandezas geométricas como características para reconhecimento de padrões das microalgas O conjunto proposto de características das microalgas, do ponto de vista de grandezas geométricas e da cor (nível de intensidade da imagem e transformadas Fourier e Radon), levou à geração de indicadores que permitiram o reconhecimento de padrões. As redes neurais artificiais desenvolvidas com topologia de rede multinível totalmente conectada, supervisionada, e com algoritmo de retropropagação, atingiram as metas de erro máximo estipuladas entre os neurônios de saída desejados e os obtidos, permitindo a caracterização das microalgas.

Indicadores que promovem a aceitação do aluno com Síndrome de Down no ensino regular

Partindo do pressuposto que cada vez mais alunos com Síndrome de Down estão sendo incluídos nas classes regulares de ensino, procuramos através deste estudo apontar os indicadores que promovem a aceitação dos alunos com Síndrome de Down nas classes regulares de ensino. Esta investigação desenvolveu-se dentro de um modelo qualitativo de investigação, através do estudo de caso, com amostra constituída por três alunos (dois de terceira série e um de segunda série , do ensino fundamental), três professoras (duas de terceira e uma de segunda) e membros da equipe diretiva de uma escola da rede particular de ensino da cidade de Porto Alegre. Os instrumentos utilizados para a coleta dos dados foram: a) entrevista semi-estruturada com a equipe diretiva e com as professoras envolvidas na investigação; b) observações em dois momentos distintos: em situação de sala de aula e em situações extraclasse; c) análise do conteúdo da Proposta Pedagógica da escola e dos relatos dos alunos a partir de uma atividade pedagógica. Constatou-se após a análise dos dados a relevância das ações, a seguir pontuadas, como promovedoras de aceitação: a metodologia utilizada pelos professores nas suas práticas pedagógicas; a filosofia inclusivista da escola; a promoção dos relacionamentos sociais e a forma como são construídas as redes de relações; a participação da família e, em especial, o reconhecimento das possibilidades individuais, respeitando as diferenças. As ações anteriormente citadas, acrescidas de outras peculiaridades da instituição investigada, bem como a promoção das interações sociais, sinalizam para os indicadores de aceitação do aluno incluído por seus pares nas classes regulares de ensino.

Fatores que influenciam a performance de redes de pequenas e médias empresas

A formação de redes de empresas tornou-se uma alternativa plausível para as empresas que possuem limitações de recursos, como as pequenas e médias empresas (PMEs). Entretanto, o gerenciamento das redes, por sua vez, é complexo e possui riscos referentes ao relacionamento e formação de interdependência entre empresas, o que torna a taxa de mortalidade dessas redes expressiva. Para diminuir essa taxa de mortalidade, é importante identificar quais os fatores que podem afetar a performance dessas redes, permitindo aos participantes de redes maior conhecimento sobre essa alternativa estratégica. Realizou-se, portanto, esta pesquisa, com o propósito de identificação desses fatores e verificação percepção de importância dos mesmos nas redes de PMEs do Rio Grande do Sul, estimuladas pela SEDAI ou SEBRAE. Após revisão de literatura e fase qualitativa, 55 fatores que podem afetar a performance das redes, vinculados a 10 fatores críticos de sucesso foram identificados. Além dos fatores, identificou-se 18 indicadores para medida de performance das redes. Aplicou-se, então, uma survey, que questionou a importância e a satisfação quanto aos indicadores de performance e a importância dada aos fatores previamente identificados. A amostra final estudada constou de respostas de 49 participantes de 20 redes de empresas do Rio Grande do Sul, e de respostas de 5 consultores para comparação de percepções. Entre os fatores considerados mais importantes pelos respondentes, pode-se citar a consciência da importância da cooperação e a presença de critérios claros para a seleção de novos associados. Outros aspectos foram considerados durante a análise de dados, comparando-se as diferenças de percepção dos participantes das redes, conforme sua relação com a rede, o ano de fundação e o número de participantes da rede.

Modelagem da composição química do leite através de indicadores metabólicos em vacas leiteiras de alta produção

A lactação é um processo fisiológico complexo que ainda não foi compreendido na sua totalidade. Inúmeros fatores intervêm na síntese e secreção do leite, sendo os mais importantes a nutrição e o metabolismo endógeno dos nutrientes. A qualidade do leite é valorizada tanto pela sua composição química, como pelo conteúdo de células somáticas. No entanto, visando a comercialização do leite, as maiores mudanças e melhoras na qualidade podem ser atingidas através da manipulação da dieta dos animais, em especial em vacas leiteiras de alta produção. Avaliar os processos de absorção de alimentos, bem como o metabolismo catabólico e anabólico direcionado para a síntese do leite, têm sido uma grande preocupação na pesquisa de nutrição e bioquímica da produção animal. O principal objetivo da presente pesquisa foi gerar modelos matemáticos que pudessem explicar a participação de diferentes metabólitos sobre a composição química do leite. Neste intuito foram coletadas amostras de fluído ruminal, sangue, urina e leite de 140 vacas da raça Holandesa nas primeiras semanas de lactação e mantidas sob sistema semi-intensivo de produção e dieta controlada. Os animais foram selecionados de sistemas de produção no ecossistema do Planalto Médio de Rio Grande do Sul e foram amostrados em dois períodos climáticos críticos. No fluido ruminal foram avaliados o pH e o tempo de redução do azul de metileno. No sangue foram determinados os metabólitos: glicose, colesterol, β-hidroxibutirato (BHB), triglicerídeos, fructosamina, ácidos graxos não esterificados (NEFA), proteínas totais, albumina, globulina, uréia, creatinina, cálcio, fósforo e magnésio. As enzimas: aspartato amino transferase (AST), gama glutamil transferase (GGT) e creatina kinase (CK). Os hormônios: cortisol, insulina, triiodotironina (T3), tiroxina (T4), e leptina. Foi efetuado hemograma, para conhecer: hematócrito, hemoglobina, e contagem total e diferencial de células brancas. Na urina foram dosados: corpos cetônicos, pH e densidade. No leite foi determinada: proteína, gordura, lactose, sólidos totais, sólidos não gordurosos, contagem de células somáticas e uréia. Para a determinação de cada um dos metabólitos ou compostos foram usadas técnicas específicas validadas internacionalmente. Os diferentes valores obtidos constituíram os parâmetros básicos de entrada para a construção dos diversos modelos matemáticos executados para predizer a composição do leite. Mediante procedimentos de regressão linear múltipla algoritmo Stepwise, procedimentos de correlação linear simples de Pearson e procedimentos de análise computacional através de redes neurais, foram gerados diferentes modelos para identificar os parâmetros endógenos de maior relevância na predição dos diferentes componentes do leite. A parametrização das principais rotas bioquímicas, do controle endócrino, do estado de funcionamento hepático, da dinâmica ruminal e da excreção de corpos cetônicos aportou informação suficiente para predizer com diferente grau de precisão o conteúdo dos diferentes sólidos no leite. O presente trabalho é apresentado na forma de quatro artigos correspondentes aos parâmetros energéticos, de controle endócrino, modelagem matemática linear múltipla e predição através de Artificial Neural Networks (ANN).