999 resultados para Aprendizagem Baseada em Problemas


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Human beings' motor capacity development is essential, because it facilitates movement, enabling the performance of motor activities and others. In pre-school, boys and girls acquire the motor capacity development considered basic that, through several factors such as neurological maturation, which is in charge of providing more complete movements, and body growth, which has the goal of a better body domain, makes them improve individually the performance of motor abilities, but it can minimize them if laterality does not develop spontaneously. There by, this study focused on assessing the neurological development between genders of students engaging in fundamental school. Forty-three children of both genders at age six took part in this study. The evaluation occurred through the LEFÉVRE protocol (1976), which aims at assessing the maturity and development of the Nervous System through tests of the Evolutionary Neurological Exam (ENE), which comprises a series of tests involving specific tasks, regarding age in the static balance items, dynamic balance, appendicular coordination, trunk-member coordination, motor persistency, sensibility and synkinesis. Neurological development comparisons were performed between boys and girls for each item of the battery of tests. The results of the motor persistency and sensitiveness and sensorial activity tests were below the average for six-year-old children, but there was not any difference in gender comparison for each item of the battery of tests, only a small tendency for one of the genders, but meaningless, having a variance in only two tests of the synkinesis exam (Foot-hand and paper ball with the dominant hand), in which boys had a bigger percentage of synkinesis presence than girls did. The results also showed that the majority of the children assessed, both boys and girls have a right manual and pedal preference and the ocular laterality is approximately the same for left and right-handers. It was..

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É crescente a utilização dos dispositivos móveis com ecrãs maiores e melhores, mais memória, maiores capacidades multimédia e métodos mais refinados para introduzir dados. Dispositivos que integram comunicações, acesso à internet e diversos tipos de sensores possibilitarão, seguramente, abordagens inovadoras e criativas em atividades pedagógicas, em contraste com as utilizações atuais nos computadores pessoais. A análise das aplicações que atualmente integram os módulos do Moodle nos dispositivos móveis mostra que existe ainda um longo caminho a percorrer. As aplicações existentes têm, quase na sua totalidade, como objetivo adaptar o interface aos dispositivos móveis, o que é apenas o primeiro passo no sentido de aproveitar todas as potencialidades destes dispositivos. É, pois, possível imaginar um futuro próximo, onde as potencialidades dos dispositivos móveis darão origem a aplicações com um enorme potencial de aprendizagem, que advém do facto de os estudantes encontrarem conexões entre as suas vidas e a sua educação, através da realização de atividades em contexto no dispositivo móvel, sempre omnipresente. Com este trabalho de investigação e desenvolvimento pretende-se: a) avaliar o estado da arte do mobile learning, na área dos Learning Management System (LMS); b) refletir sobre as funcionalidades que deve oferecer uma aplicação para dispositivos móveis, com enfoque no sistema operativo Android, que permita a gestão e atualização dos fóruns e ficheiros do Moodle; c) conceber e produzir a referida aplicação, de acordo com as especificações consideradas relevantes; d) avaliar o seu impacto educativo e funcional. É demonstrado neste estudo que o recurso a dispositivos móveis potencia a aprendizagem baseada em LMS (Learning Management System), identificando-se as vantagens da sua utilização. São também apresentadas as funcionalidades da aplicação Mais(f), desenvolvida no âmbito da investigação, a avaliação da mesma pelos participantes no estudo, bem como as perspectivas futuras de utilização da aplicação Mais(f).

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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Programa de Pós-Graducação em Informática, 2016.

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The concept of human capital is associated mainly with the Nobel Laureate Gary Becker and, in his usage, has a clear conceptual basis as investment in the costs of formal education. By contrast, this paper suggests that ‘intellectual capital’ is a re-branding of knowledge, skills and experience rather than re-conceptualisation of resource based learning. Becker also chose not to include informal knowledge, skills or experience within his concept of human capital, which remains limited by its constrained premises. This paper submits that both human capital and intellectual capital advocates fail to identify or measure the tacit knowledge and implicit learning which increasingly is recognised as a key to the competitive advantage of organisations. It first focuses on the conceptual basis of claims made for human capital and intellectual capital, outlines limits in their methodology, and contrasts these with insights from theories of tacit knowledge and implicit learning and the central role within them of informal or non-formal skill acquisition. It develops and illustrates instances of interfacing tacit and explicit knowledge before introducing a methodology for profiling the acquisition of knowledge, ability and skills. It does so by introducing the concepts of non-formal learningfrom- work (LfW) and informal learning-from-life (LfL), with evidence from a four country EU case study commissioned within the lifelong learning remit of the Lisbon Agenda.

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A pesquisa tem como objetivo desenvolver uma estrutura de controle preditivo neural, com o intuito de controlar um processo de pH, caracterizado por ser um sistema SISO (Single Input - Single Output). O controle de pH é um processo de grande importância na indústria petroquímica, onde se deseja manter constante o nível de acidez de um produto ou neutralizar o afluente de uma planta de tratamento de fluidos. O processo de controle de pH exige robustez do sistema de controle, pois este processo pode ter ganho estático e dinâmica nãolineares. O controlador preditivo neural envolve duas outras teorias para o seu desenvolvimento, a primeira referente ao controle preditivo e a outra a redes neurais artificiais (RNA s). Este controlador pode ser dividido em dois blocos, um responsável pela identificação e outro pelo o cálculo do sinal de controle. Para realizar a identificação neural é utilizada uma RNA com arquitetura feedforward multicamadas com aprendizagem baseada na metodologia da Propagação Retroativa do Erro (Error Back Propagation). A partir de dados de entrada e saída da planta é iniciado o treinamento offline da rede. Dessa forma, os pesos sinápticos são ajustados e a rede está apta para representar o sistema com a máxima precisão possível. O modelo neural gerado é usado para predizer as saídas futuras do sistema, com isso o otimizador calcula uma série de ações de controle, através da minimização de uma função objetivo quadrática, fazendo com que a saída do processo siga um sinal de referência desejado. Foram desenvolvidos dois aplicativos, ambos na plataforma Builder C++, o primeiro realiza a identificação, via redes neurais e o segundo é responsável pelo controle do processo. As ferramentas aqui implementadas e aplicadas são genéricas, ambas permitem a aplicação da estrutura de controle a qualquer novo processo

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Ao me ter sido apresentado o tema focado neste trabalho, a curiosidade apoderou-se de mim para tentar perceber o que eram os algoritmos genéticos, a aprendizagem automática e a aplicação dos algoritmos genéticos sobre este tipo de aprendizagem e onde é que estas técnicas podiam ser aplicadas. Assim, neste trabalho é realizado um estudo destes temas relativamente ao seu funcionamento, aplicabilidade, problemas e soluções existentes, bem como, a comparação entre duas das mais conhecidas abordagens ao nível da aprendizagem automática baseada em algoritmos genéticos. São no fim apresentados programas exemplificativos de implementações de aplicação de algoritmos genéticos a problemas de optimização/descoberta e de aprendizagem automática. Este texto está organizado em cinco capítulos, sendo o primeiro a introdução, o segundo é uma apresentação dos algoritmos genéticos, no terceiro capítulo é apresentada a técnica de aprendizagem automática baseada em algoritmos genéticos, as suas diferentes abordagens e implementações, aplicabilidade e comparação entre abordagens. No quarto capítulo são apresentados alguns exemplos práticos que pretendem demonstrar a forma como se implementam algumas das abordagens referidas nos capítulos anteriores com o intuito de ver o seu funcionamento na prática e comparar diferentes algoritmos no mesmo problema.

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Relatório de estágio de mestrado em Ensino do 1.º e 2.º Ciclo do Ensino Básico

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Mestrado (PES II), Educação Pré-Escolar e Ensino do 1º Ciclo do Ensino Básico, 27 de Junho de 2014, Universidade dos Açores (Relatório de Estágio).

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Mestrado (PES II), Educação Pré-Escolar e Ensino do 1º Ciclo do Ensino Básico, 1 de Julho de 2014, Universidade dos Açores.

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Educação Médica, 1993; 4(3): 169-173.

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Acta Médica Portuguesa 1995, 8: 459-462

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A otimização nos sistemas de suporte à decisão atuais assume um carácter fortemente interdisciplinar relacionando-se com a necessidade de integração de diferentes técnicas e paradigmas na resolução de problemas reais complexos, sendo que a computação de soluções ótimas em muitos destes problemas é intratável. Os métodos de pesquisa heurística são conhecidos por permitir obter bons resultados num intervalo temporal aceitável. Muitas vezes, necessitam que a parametrização seja ajustada de forma a permitir obter bons resultados. Neste sentido, as estratégias de aprendizagem podem incrementar o desempenho de um sistema, dotando-o com a capacidade de aprendizagem, por exemplo, qual a técnica de otimização mais adequada para a resolução de uma classe particular de problemas, ou qual a parametrização mais adequada de um dado algoritmo num determinado cenário. Alguns dos métodos de otimização mais usados para a resolução de problemas do mundo real resultaram da adaptação de ideias de várias áreas de investigação, principalmente com inspiração na natureza - Meta-heurísticas. O processo de seleção de uma Meta-heurística para a resolução de um dado problema é em si um problema de otimização. As Híper-heurísticas surgem neste contexto como metodologias eficientes para selecionar ou gerar heurísticas (ou Meta-heurísticas) na resolução de problemas de otimização NP-difícil. Nesta dissertação pretende-se dar uma contribuição para o problema de seleção de Metaheurísticas respetiva parametrização. Neste sentido é descrita a especificação de uma Híperheurística para a seleção de técnicas baseadas na natureza, na resolução do problema de escalonamento de tarefas em sistemas de fabrico, com base em experiência anterior. O módulo de Híper-heurística desenvolvido utiliza um algoritmo de aprendizagem por reforço (QLearning), que permite dotar o sistema da capacidade de seleção automática da Metaheurística a usar no processo de otimização, assim como a respetiva parametrização. Finalmente, procede-se à realização de testes computacionais para avaliar a influência da Híper- Heurística no desempenho do sistema de escalonamento AutoDynAgents. Como conclusão genérica, é possível afirmar que, dos resultados obtidos é possível concluir existir vantagem significativa no desempenho do sistema quando introduzida a Híper-heurística baseada em QLearning.

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Relatório de estágio de mestrado em Educação Pré-Escolar e Ensino do 1.º Ciclo do Ensino Básico