Implementação da estratégia Atenção Integrada às Doenças Prevalentes na Infância no Nordeste, Brasil

OBJETIVO: A maioria das mortes em crianças é evitável. A estratégia Atenção Integrada às Doenças Prevalentes na Infância, desenvolvida pela Organização Mundial da Saúde e Fundo das Nações Unidas para a Infância, pretende reduzir a mortalidade infantil por meio de ações para melhorar o desempenho dos profissionais de saúde, a organização do sistema de saúde e as práticas da família e da comunidade. O artigo teve por objetivo descrever fatores associados à implementação dessa estratégia em três estados do Nordeste do Brasil. MÉTODOS: Estudo ecológico realizado em 443 municípios do Ceará, Paraíba e Pernambuco, em 2006. A distribuição de variáveis independentes econômicas, geográficas, ambientais, nutricionais, organização do serviço de saúde e mortalidade infantil foram comparadas entre os municípios com e sem a estratégia. Esses fatores foram avaliados por meio de modelo hierárquico utilizando regressão de Poisson para o cálculo de razões de prevalências após ajuste para fatores de confusão. RESULTADOS: Dos municípios estudados, 54% possuíam a estratégia: Ceará (65 com e 43 sem), Paraíba (27 com e 21 sem) e Pernambuco (147 com e 140 sem). Após controle para fatores de confusão, os fatores significativamente associados com a ausência da estratégia, foram: menor índice de desenvolvimento humano, menor população e maior distância da capital. CONCLUSÕES: Houve iniqüidade no desenvolvimento da estratégia, pois municípios de maior risco para a saúde infantil apresentaram menores taxas de aplicação de suas ações. São necessárias políticas de saúde que reforcem sua consolidação nos municípios de maior risco de mortalidade infantil.

Organização do espaço da sala e aprendizagem da língua da Educação Pré-Escolar e no 1.º Ciclo do Ensino Básico

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XI Encuentros Internacionales de Filosofía en el Camino de Santiago: Cultura, Educación e Innovación. Santiago de Compostela 13, 14 e 15 de Setembro de 2012.

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Explorar e aprender : os materiais didáticos no contexto da aprendizagem da Matemática na Educação Pré-escolar e no 1.º Ciclo do Ensino Básico

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Tese de Doutoramento, Educação (Psicologia Educacional), 9 de Dezembro de 2013, Universidade dos Açores.

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Mestrado (PES II), Educação Pré-Escolar e Ensino do 1.º Ciclo do Ensino Básico, 24 de Junho de 2015, Universidade dos Açores.

Abordagens transversais no ensino-aprendizagem da língua na educação pré-escolar e no 1.º ciclo do ensino básico

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O currículo nos processos de ensino-aprendizagem e procedimentos de avaliação dos alunos na Educação Pré-Escolar e no 1.º Ciclo do Ensino Básico

Dissertação de Mestrado, Educação Pré-Escolar e Ensino do 1.º Ciclo do Ensino Básico, 15 de Junho de 2015, Universidade dos Açores.

Uma abordagem comunicativa à aprendizagem da língua em contexto educativo pré-escolar e escolar (1.º ciclo do Ensino Básico)

Mestrado, Educação Pré-Escolar e Ensino do 1.º Ciclo do Ensino Básico, 19 de Junho 2015, Universidade dos Açores.

Dificuldades inerentes à aprendizagem da língua Portuguesa na Educação Pré-escolar e do 1.º Ciclo do Ensino Básico

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Envolvimento do aluno na escola e sua relação com a aprendizagem : um estudo em escolas da ilha de S. Miguel

1º Congresso Internacional de Psicologia, Educação e Cultura. Desafios Sociais e Educação: Culturas e Práticas. Vila Nova de Gaia, 28 e 29 de Junho.

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Projeto de Intervenção apresentado à Escola Superior de Educação de Lisboa para a obtenção de grau de Mestre em Didática da Língua Portuguesa no 1º e 2º CEB

Aspectos de aprendizagem em optimização

A optimização e a aprendizagem em Sistemas Multi-Agente são consideradas duas áreas promissoras mas relativamente pouco exploradas. A optimização nestes ambientes deve ser capaz de lidar com o dinamismo. Os agentes podem alterar o seu comportamento baseando-se em aprendizagem recente ou em objectivos de optimização. As estratégias de aprendizagem podem melhorar o desempenho do sistema, dotando os agentes da capacidade de aprender, por exemplo, qual a técnica de optimização é mais adequada para a resolução de uma classe particular de problemas, ou qual a parametrização é mais adequada em determinado cenário. Nesta dissertação são estudadas algumas técnicas de resolução de problemas de Optimização Combinatória, sobretudo as Meta-heurísticas, e é efectuada uma revisão do estado da arte de Aprendizagem em Sistemas Multi-Agente. É também proposto um módulo de aprendizagem para a resolução de novos problemas de escalonamento, com base em experiência anterior. O módulo de Auto-Optimização desenvolvido, inspirado na Computação Autónoma, permite ao sistema a selecção automática da Meta-heurística a usar no processo de optimização, assim como a respectiva parametrização. Para tal, recorreu-se à utilização de Raciocínio baseado em Casos de modo que o sistema resultante seja capaz de aprender com a experiência adquirida na resolução de problemas similares. Dos resultados obtidos é possível concluir da vantagem da sua utilização e respectiva capacidade de adaptação a novos e eventuais cenários.