Classificação das tendencias da educação fisica : uma abordagem filosofica-educacional e ideologica

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física

Resource use pattern analysis for predicting resource availability in opportunistic grids

This work presents a method for predicting resource availability in opportunistic grids by means of use pattern analysis (UPA), a technique based on non-supervised learning methods. This prediction method is based on the assumption of the existence of several classes of computational resource use patterns, which can be used to predict the resource availability. Trace-driven simulations validate this basic assumptions, which also provide the parameter settings for the accurate learning of resource use patterns. Experiments made with an implementation of the UPA method show the feasibility of its use in the scheduling of grid tasks with very little overhead. The experiments also demonstrate the method`s superiority over other predictive and non-predictive methods. An adaptative prediction method is suggested to deal with the lack of training data at initialization. Further adaptative behaviour is motivated by experiments which show that, in some special environments, reliable resource use patterns may not always be detected. Copyright (C) 2009 John Wiley & Sons, Ltd.

Hyperplane navigation: A method to set individual scores in fMRI group datasets

Recent studies have demonstrated that spatial patterns of fMRI BOLD activity distribution over the brain may be used to classify different groups or mental states. These studies are based on the application of advanced pattern recognition approaches and multivariate statistical classifiers. Most published articles in this field are focused on improving the accuracy rates and many approaches have been proposed to accomplish this task. Nevertheless, a point inherent to most machine learning methods (and still relatively unexplored in neuroimaging) is how the discriminative information can be used to characterize groups and their differences. In this work, we introduce the Maximum Uncertainty Linear Discrimination Analysis (MLDA) and show how it can be applied to infer groups` patterns by discriminant hyperplane navigation. In addition, we show that it naturally defines a behavioral score, i.e., an index quantifying the distance between the states of a subject from predefined groups. We validate and illustrate this approach using a motor block design fMRI experiment data with 35 subjects. (C) 2008 Elsevier Inc. All rights reserved.

Plano de implementa????o do projeto de desenvolvimento de capacidade de governan??a

Desde a d??cada de 1990, o Governo Federal brasileiro vem implementando uma agenda ambiciosa de reformas do Estado, centradas na redu????o da pobreza e na melhoria da efici??ncia dos servi??os p??blicos. As principais prioridades, conforme previstas no Plano Plurianual (PPA) para o per??odo 2003-2007, s??o as seguintes: inclus??o social e redu????o da desigualdade; crescimento econ??mico com gera????o de emprego; distribui????o de renda e respeito ao meio ambiente; promo????o e amplia????o dos direitos de cidadania; e fortalecimento da democracia. No in??cio de 2006, o Governo criou a Pol??tica Nacional de Desenvolvimento de Pessoal (Decreto 5.707), com o objetivo de melhorar e aumentar a efici??ncia e a efic??cia na presta????o de servi??os p??blicos. No marco dessa pol??tica recente, as escolas de administra????o p??blica desempenham um papel fundamental na identifica????o das compet??ncias que precisam ser desenvolvidas nas institui????es do governo, bem como na implementa????o de pol??ticas de capacita????o para os servidores p??blicos, diretamente e/ou em parceria com escolas de governo nos n??veis federal, estadual ou local. O Canad?? tamb??m est?? criando uma estrutura para levantar as compet??ncias necess??rias para os servidores p??blicos e desenvolv??-las como um componente da Renova????o do Servi??o P??blico em todo o governo. Como institui????es l??deres no desenvolvimento de compet??ncias de servidores p??blicos, a Canada School of Public Service (CSPS) e a Escola Nacional de Administra????o P??blica (ENAP) firmaram uma parceria para implementar o Projeto de Desenvolvimento de Capacidade de Governan??a no Brasil. A finalidade do Projeto ?? melhorar a capacidade de servidores p??blicos federais, estaduais e municipais do Brasil para desenvolver e implementar programas de capacita????o e gerenciar pol??ticas p??blicas descentralizadas. Espera-se que essa parceria e o resultante compartilhamento de experi??ncias em capacita????o para governan??a efetiva contribuam para a redu????o da pobreza e das desigualdades no Brasil, por meio do desenvolvimento de compet??ncias de servidores na presta????o de servi??os p??blicos eficazes e eficientes, voltados para o cidad??o. O Projeto re??ne, al??m das duas principais Escolas de Governo no Canad?? e no Brasil, seis Escolas Brasileiras de Administra????o P??blica regionais e duas renomadas Institui????es Acad??micas Canadenses ??? a Queen???s University e a Western Ontario University. O Minist??rio do Desenvolvimento Social e Combate ?? Fome (MDS) e tr??s Secretarias Especiais do Governo Federal ??? Ra??a (SEPPIR), Direitos Humanos (SEDH) e Pol??ticas para as Mulheres (SPM) ??? tamb??m se envolver??o nas atividades de compartilhamento de conhecimentos com o Human Resources and Skills Development Canada (HRSDC) e a Canada Public Service Agency (CPSA). A CIDA fornecer?? CND$1.700.000 por meio do Programa Brasil-Canad?? de Interc??mbio de Conhecimentos para a Promo????o da Equidade (PIPE). A contribui????o da ENAP ser?? de CND$1.069.707 em esp??cie. A CSPS contribuir?? com cursos, al??m de conhecimentos e suporte t??cnicos, avaliados em CND$1.000.000. Aproveitando a parceria entre a CSPS e a ENAP, que resultou na transfer??ncia e na adapta????o bem sucedidas de cursos e metodologias canadenses, o novo projeto extrapola o n??cleo do servi??o p??blico em Bras??lia, alcan??ando escolas de governo em regi??es brasileiras em situa????o de desvantagem. ?? semelhan??a do papel da CSPS no primeiro projeto, a ENAP fortalecer?? a capacidade das escolas parceiras regionais para capacitar servidores p??blicos envolvidos na presta????o de servi??os aos brasileiros. O interc??mbio estruturado entre Minist??rios dos Governos canadense e brasileiro tamb??m aplicar?? a aprendizagem mais diretamente a quest??es de pol??ticas e programas sociais do Brasil. O desafio assumido neste Projeto ?? a adapta????o de conhecimentos e aprendizagem, com vistas a melhorar a implementa????o de pol??ticas e programas sociais. Para tanto, a CSPS e a ENAP introduzir??o novos cursos nos curr??culos das escolas parceiras e incorporar??o novos m??todos e tecnologias de aprendizagem como, por exemplo, comunidades de pr??tica virtuais e um componente de tutoria (mentoring) envolvendo o Human Resources and Skills Development Canada e o Minist??rio do Desenvolvimento Social e Combate ?? Fome do Brasil. Seis institui????es da Rede Nacional de Escolas de Governo do Brasil e do Programa de Parceria da ENAP foram selecionadas e convidadas a se unir ?? CSPS e ?? ENAP nesse novo Projeto: a Universidade Federal do Par?? (UFPA), de Bel??m (estado do Par?? ??? regi??o Norte); a Funda????o Joaquim Nabuco (FUNDAJ), de Recife (Pernambuco ??? Nordeste); a Universidade Corporativa do Servi??o P??blico / Secretaria de Administra????o do Estado da Bahia (UCS/SAEB), Salvador (Bahia ??? Nordeste); a Escola de Governo do Mato Grosso do Sul (ESCOLAGOV), Campo Grande (estado do Mato Grosso do Sul ??? Centro-Oeste); a Escola Nacional de Ci??ncias Estat??sticas / Instituto Brasileiro de Geografia e Estat??stica (ENCE/IBGE), Rio de Janeiro (estado do Rio de Janeiro ??? Sudeste); e o Instituto Municipal de Administra????o P??blica (IMAP) de Curitiba (Paran?? ??? Sul). Essas escolas de refer??ncia foram escolhidas segundo sua capacidade de trabalhar como p??los de pr??ticas inovadoras em pol??ticas p??blicas e disseminar os benef??cios do Projeto para outras escolas em suas regi??es, por meio da Rede Nacional coordenada pela ENAP. O objetivo dessa parceria ?? fortalecer as escolas de governo locais, para que estas desenvolvam, por meio de eventos de aprendizagem, compet??ncias em servidores p??blicos, a fim de aumentar a capacidade do governo na implementa????o e gest??o de pol??ticas p??blicas. O Plano de Implementa????o do Projeto (PIP) descreve o trabalho a ser realizado por essas institui????es nos pr??ximos 30 meses, ao tempo em que serve de guia para os Parceiros do Projeto no que se refere ??s a????es e aos recursos necess??rios para a obten????o dos resultados acordados. Na medida em que o Projeto estiver em andamento e os parceiros iniciarem um interc??mbio produtivo de conhecimentos, o Plano de Trabalho Anual ser?? atualizado e revisto por meio de reuni??es anuais de avalia????o e encontros do Comit?? Diretor do Projeto, com vistas a assegurar que os resultados descritos no PIP sejam alcan??ados com sucesso

Aprendizagem da leitura em crianças com dificuldade intelectual e desenvolvimental

A presente investigação tem como objecto a aprendizagem e as práticas de leitura por parte de crianças com Dificuldade Intelectual e Desenvolvimental (DID). Na revisão bibliográfica efectuada constata-se a existência de uma ligação intrínseca entre os processos cognitivos e a aprendizagem da leitura, sendo estes um factor determinante para a compreensão do processo de ler. Tivemos a preocupação de dar a conhecer os componentes implicados na leitura, nomeadamente a descodificação e a compreensão, a primeira das quais integra os processos cognitivos de âmbito fonológico. Salienta-se a interligação de ambas as componentes para a aquisição da técnica da leitura e os modelos e métodos de ensino da leitura que vão condicionar a sua aprendizagem. Procurou-se perceber quais as causas da dificuldade na aprendizagem da leitura em crianças com DID, bem como a influência de diferentes métodos na aprendizagem da leitura. Três objectivos/preocupações nortearam a investigação: a) identificar quais os processos cognitivos implicados nas dificuldades da leitura em crianças com DID e sem DID; b) identificar os processos fonológicos envolvidos na aprendizagem da leitura em crianças com DID e sem DID; c) identificar se o método de ensino que o professor utiliza para ensinar a ler tem influência na aprendizagem de crianças com DID e sem DID. Para responder à questão de partida procedeu-se a um estudo quase experimental e comparativo. A dimensão empírica desta investigação assentou numa amostra constituída por doze alunos e seis professores de duas escolas do ensino público. Dos alunos, 8 não tinham DID (4 do 1º ano de escolaridade e 4 do 3º ano de escolaridade), e 4 tinham DID (2 do 4º ano de escolaridade e 2 do 5º e o 7º ano de escolaridade). Aos dois alunos com DID do 4º ano de escolaridade, foi aplicada uma intervenção pedagógica de reforço da aprendizagem da leitura durante 14 sessões. Os restantes alunos constituíram o grupo de controlo. Os resultados obtidos a partir da aplicação da bateria de testes, antes e após a intervenção, permite-nos percepcionar que as dificuldades na aprendizagem da leitura possivelmente, estarão mais relacionadas com os processos fonológicos e não tanto com os processos cognitivos.

Statistical classification of road pavements using near field vehicle rolling noise measurements

Low noise surfaces have been increasingly considered as a viable and cost-effective alternative to acoustical barriers. However, road planners and administrators frequently lack information on the correlation between the type of road surface and the resulting noise emission profile. To address this problem, a method to identify and classify different types of road pavements was developed, whereby near field road noise is analyzed using statistical learning methods. The vehicle rolling sound signal near the tires and close to the road surface was acquired by two microphones in a special arrangement which implements the Close-Proximity method. A set of features, characterizing the properties of the road pavement, was extracted from the corresponding sound profiles. A feature selection method was used to automatically select those that are most relevant in predicting the type of pavement, while reducing the computational cost. A set of different types of road pavement segments were tested and the performance of the classifier was evaluated. Results of pavement classification performed during a road journey are presented on a map, together with geographical data. This procedure leads to a considerable improvement in the quality of road pavement noise data, thereby increasing the accuracy of road traffic noise prediction models.

Da leitura à escrita : texto expositivo

Projeto de intervênção apresentado à Escola Superior de Educação para a obtenção do grau de mestre em Didática da Língua Portuguesa em 1º e 2º Ciclos do Ensino Básico

O Moodle e as comunidades virtuais de aprendizagem

Após expansão da internet e face às rápidas transformações tecnológicas e sociais, inclusivamente nos modelos de ensino (construtivismo social e Processo de Bolonha), surge software vocacionado para ensino a distância, em código de fonte aberta. Excelente exemplo é a plataforma de gestão da aprendizagem — Moodle. Faz-se a sua caracterização. Analisa-se a utilização na FCT/UNL e em ambiente de blended-learning em Geologia de Portugal (Licenciaturas de Engenharia Geológica e de Ensino de Ciências da Natureza).

Formação Contínua de Professores e Tecnologias de Informação e Comunicação no Distrito de Setúbal: um estudo de avaliação

A Formação Contínua em Contexto de Prática Efectiva foi um modelo de formação contínua implementado em cinco Centros de Formação de Associações de Escolas do Distrito de Setúbal. Após um ano da sua implementação, optou-se pela realização de um estudo de avaliação que utilizou para recolha de dados o inquérito por questionário. Foi dirigido aos professores a leccionar nas escolas de cada centro. A análise englobou o nível de satisfação dos docentes participantes no estudo, relativamente ao tipo de Formação Contínua que realizaram nos últimos anos e permitiu: conhecer as competências e conhecimentos de base tecnológica dos professores; conhecer as suas necessidades de formação futuras e analisar como são assimiladas pelos professores as novas formas de Formação Contínua quer de carácter misto, presencial e a distância (“blended-learning”) quer online. The Continuing Professional Development in the context of effective practice was a model of teachers’ training implemented in five Schools Associations’ Training Centers in the District of Setúbal. After a year of its implementation it took place an assessment study using a survey, directed to the teachers that teach in the schools of the five Centers. The analysis approached teachers’ level of satisfaction participating in the study about the type of Continuing Training in which they enrolled in recent years; it allowed to know teachers’ ICT skills and knowledge; it allowed to identify future training needs and examine how new models of Continuing Training are understood by teachers in either blended or distance learning.

GAIC: Um sistema inteligente e flexível para simulação e apoio à participação de pequenos e médios consumidores na gestão ativa de cargas no âmbito de smart grids

A liberalização dos mercados de energia e a utilização intensiva de produção distribuída tem vindo a provocar uma alteração no paradigma de operação das redes de distribuição de energia elétrica. A continuidade da fiabilidade das redes de distribuição no contexto destes novos paradigmas requer alterações estruturais e funcionais. O conceito de Smart Grid vem permitir a adaptação das redes de distribuição ao novo contexto. Numa Smart Grid os pequenos e médios consumidores são chamados ao plano ativo das participações. Este processo é conseguido através da aplicação de programas de demand response e da existência de players agregadores. O uso de programas de demand response para alcançar benefícios para a rede encontra-se atualmente a ser estudado no meio científico. Porém, existe a necessidade de estudos que procurem benefícios para os pequenos e médios consumidores. O alcance dos benefícios para os pequenos e médios consumidores não é apenas vantajoso para o consumidor, como também o é para a rede elétrica de distribuição. A participação, dos pequenos e médios consumidores, em programas de demand response acontece significativamente através da redução de consumos energéticos. De modo a evitar os impactos negativos que podem provir dessas reduções, o trabalho aqui proposto faz uso de otimizações que recorrem a técnicas de aprendizagem através da utilização redes neuronais artificiais. Para poder efetuar um melhor enquadramento do trabalho com as Smart Grids, será desenvolvido um sistema multiagente capaz de simular os principais players de uma Smart Grid. O foco deste sistema multiagente será o agente responsável pela simulação do pequeno e médio consumidor. Este agente terá não só que replicar um pequeno e médio consumidor, como terá ainda que possibilitar a integração de cargas reais e virtuais. Como meio de interação com o pequeno e médio consumidor, foi desenvolvida no âmbito desta dissertação um sistema móvel. No final do trabalho obteve-se um sistema multiagente capaz de simular uma Smart Grid e a execução de programas de demand response, sSendo o agente representante do pequeno e médio consumidor capaz de tomar ações e reações de modo a poder responder autonomamente aos programas de demand response lançados na rede. O desenvolvimento do sistema permite: o estudo e análise da integração dos pequenos e médios consumidores nas Smart Grids por meio de programas de demand response; a comparação entre múltiplos algoritmos de otimização; e a integração de métodos de aprendizagem. De modo a demonstrar e viabilizar as capacidades de todo o sistema, a dissertação inclui casos de estudo para as várias vertentes que podem ser exploradas com o sistema desenvolvido.

Scenarios Generation for Multi-Agent simulation of Electricity Markets based on Intelligent Data Analysis

This document presents a tool able to automatically gather data provided by real energy markets and to generate scenarios, capture and improve market players’ profiles and strategies by using knowledge discovery processes in databases supported by artificial intelligence techniques, data mining algorithms and machine learning methods. It provides the means for generating scenarios with different dimensions and characteristics, ensuring the representation of real and adapted markets, and their participating entities. The scenarios generator module enhances the MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets) simulator, endowing a more effective tool for decision support. The achievements from the implementation of the proposed module enables researchers and electricity markets’ participating entities to analyze data, create real scenarios and make experiments with them. On the other hand, applying knowledge discovery techniques to real data also allows the improvement of MASCEM agents’ profiles and strategies resulting in a better representation of real market players’ behavior. This work aims to improve the comprehension of electricity markets and the interactions among the involved entities through adequate multi-agent simulation.

Contributos para a implementação e utilização de um ambiente de aprendizagem online de Inglês como língua estrangeira, com bases em tecnologias assíncronas e síncronas

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

Gramática a /à distância

Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Ensino do Português como Língua Segunda e Estrangeira

Using data mining for prediction of hospital length of stay: an application of the CRISP-DM Methodology

Hospitals are nowadays collecting vast amounts of data related with patient records. All this data hold valuable knowledge that can be used to improve hospital decision making. Data mining techniques aim precisely at the extraction of useful knowledge from raw data. This work describes an implementation of a medical data mining project approach based on the CRISP-DM methodology. Recent real-world data, from 2000 to 2013, were collected from a Portuguese hospital and related with inpatient hospitalization. The goal was to predict generic hospital Length Of Stay based on indicators that are commonly available at the hospitalization process (e.g., gender, age, episode type, medical specialty). At the data preparation stage, the data were cleaned and variables were selected and transformed, leading to 14 inputs. Next, at the modeling stage, a regression approach was adopted, where six learning methods were compared: Average Prediction, Multiple Regression, Decision Tree, Artificial Neural Network ensemble, Support Vector Machine and Random Forest. The best learning model was obtained by the Random Forest method, which presents a high quality coefficient of determination value (0.81). This model was then opened by using a sensitivity analysis procedure that revealed three influential input attributes: the hospital episode type, the physical service where the patient is hospitalized and the associated medical specialty. Such extracted knowledge confirmed that the obtained predictive model is credible and with potential value for supporting decisions of hospital managers.