Panorama da educação fundamental e média no Brasil: o modelo da aprendizagem baseada em problemas como experiência na prática docente

O presente documento atualiza os dados que revelam o perfil atual do ensino fundamental e médio no Brasil, re-visitando os bancos de dados de instituições oficiais (INEP e IBGE). Nós encontramos coincidências suspeitas que relacionam concentração de renda e abstinência educacional, como combustíveis que realimentam o ciclo da miséria em nosso país. Aspectos qualitativos da escola brasileira também foram levantados para que pudéssemos compreender as dificuldades do fazer educacional no Brasil e acenar com possibilidades concretas de mudança. Nós também investigamos, através da metodologia de estudo de caso, dois cursos de férias para implementar e avaliar a Aprendizagem Baseada em Problemas (ABP). As aulas foram direcionadas a professores e alunos do Ensino Médio. Através da observação direta e de inferências obtidas a partir de questionários aplicados a alunos e professores, antes e depois de cada um dos cursos (em 2004 e 2005), mediu-se o impacto da ABP sobre alunos e professores. Os resultados revelaram várias dificuldades e perplexidades demonstradas por professores e alunos, tais como a dificuldade em relacionar experimentos e conteúdos dos livros didáticos, a abstinência quase completa em experimentação e sua relação com o Método Científico, dificuldades de discernir entre hipótese e fato, etc. A Aprendizagem Baseada em Problemas foi aceita por todos (estudantes e professores) como uma possível maneira de mudar as aulas de Ciências e a Biologia. Contudo, sua ampla disseminação vai exigir capacitação em larga escala, gestão e liderança para iniciar o processo de mudança, aumentos de salários, e melhor infra-estrutura das escolas para experimentação. Utilizando metodologias semelhantes à ABP, como alternativa para capacitação, as universidades que desenvolvem atividades de pesquisa precisam ser diretamente envolvidas no processo através de fomento dirigido para a renovação. Um pacto educacional precisa ser construído para reformar o fazer educacional, e essa ação deve incluir Administradores e Professores das escolas de ensino fundamental e médio, Secretários de Educação (do Estado e do Município), Governos de Estado e do Município, Ministérios da Educação e da Ciência e Tecnologia, Universidades e Agências de Fomento para que o esforço possa ganhar dimensões nacionais.

Abordagem para o desenvolvimento de um etiquetador de alta acurácia para o Português do Brasil

A etiquetagem morfossintática é uma tarefa básica requerida por muitas aplicações de processamento de linguagem natural, tais como análise gramatical e tradução automática, e por aplicações de processamento de fala, por exemplo, síntese de fala. Essa tarefa consiste em etiquetar palavras em uma sentença com as suas categorias gramaticais. Apesar dessas aplicações requererem etiquetadores que demandem maior precisão, os etiquetadores do estado da arte ainda alcançam acurácia de 96 a 97%. Nesta tese, são investigados recursos de corpus e de software para o desenvolvimento de um etiquetador com acurácia superior à do estado da arte para o português brasileiro. Centrada em uma solução híbrida que combina etiquetagem probabilística com etiquetagem baseada em regras, a proposta de tese se concentra em um estudo exploratório sobre o método de etiquetagem, o tamanho, a qualidade, o conjunto de etiquetas e o gênero dos corpora de treinamento e teste, além de avaliar a desambiguização de palavras novas ou desconhecidas presentes nos textos a serem etiquetados. Quatro corpora foram usados nos experimentos: CETENFolha, Bosque CF 7.4, Mac-Morpho e Selva Científica. O modelo de etiquetagem proposto partiu do uso do método de aprendizado baseado em transformação(TBL) ao qual foram adicionadas três estratégias, combinadas em uma arquitetura que integra as saídas (textos etiquetados) de duas ferramentas de uso livre, o TreeTagger e o -TBL, com os módulos adicionados ao modelo. No modelo de etiquetador treinado com o corpus Mac-Morpho, de gênero jornalístico, foram obtidas taxas de acurácia de 98,05% na etiquetagem de textos do Mac-Morpho e 98,27% em textos do Bosque CF 7.4, ambos de gênero jornalístico. Avaliou-se também o desempenho do modelo de etiquetador híbrido proposto na etiquetagem de textos do corpus Selva Científica, de gênero científico. Foram identificadas necessidades de ajustes no etiquetador e nos corpora e, como resultado, foram alcançadas taxas de acurácia de 98,07% no Selva Científica, 98,06% no conjunto de teste do Mac-Morpho e 98,30% em textos do Bosque CF 7.4. Esses resultados são significativos, pois as taxas de acurácia alcançadas são superiores às do estado da arte, validando o modelo proposto em busca de um etiquetador morfossintático mais confiável.