Construção moral dos estudantes de graduação em enfermagem como instrumento para a humanização do cuidado

O cuidado de enfermagem faz parte do mundo científico exigindo não apenas o desenvolvimento de habilidades para a realização de procedimentos técnicos, mas a possibilidade de resgatar a sensibilidade para cuidar de modo humanizado. Pressupõe-se que a construção moral durante o processo de formação dos estudantes de graduação em Enfermagem possibilita o exercício de um cuidado humanizado. Assim, tem-se como objetivo geral: Compreender como ocorre o processo de construção moral dos estudantes de graduação em Enfermagem para o exercício de um cuidado humanizado; e como objetivos específicos: Conhecer quais os valores morais que estão presentes nas ações dos estudantes de enfermagem para a promoção do cuidado humanizado; Refletir acerca de como a construção moral do estudante de graduação em enfermagem pode fomentar a humanização do cuidado; Conhecer barreiras vivenciadas no processo de construção moral dos estudantes de graduação em enfermagem para a realização do cuidado humanizado. Mediante uma abordagem qualitativa e utilizando, como referencial teórico-metodológico, a Etnoenfermagem de Leininger, o estudo foi desenvolvido com 28 estudantes regularmente matriculados na quinta e na sétima séries do Curso de Graduação em Enfermagem. A coleta dos dados ocorreu através de quatro fases de observação, uma fase de entrevista semi-estruturada e quatro fases de análise, identificando-se as categorias:- Processo de construção moral dos estudantes de enfermagem e o cuidado humanizado;- Valores morais nas ações dos estudantes de enfermagem para a promoção do cuidado humanizado;- Construção moral do estudantes de graduação em enfermagem como fomento da humanização do cuidado; - Humanização: barreiras vivenciadas no processo de construção moral dos estudantes de enfermagem. A partir da análise, afirma-se que a construção moral dos estudantes de graduação em Enfermagem, durante o processo de formação, possibilita o exercício de um cuidado humanizado. Destaca-se que o ambiente de formação deve ser um local em que o estudante seja respeitado e considerado como cidadão; estes aspectos culminarão com a possibilidade desse estudante desenvolver competências morais necessárias ao cuidado humanizado. Por outro lado, em um ambiente onde ocorra abuso ou desrespeito ao estudante, existe a tendência de ocorrer o fenômeno inverso, causando uma regressão da competência moral e possíveis repercussões negativas para o cuidado humanizado. Assim, pensar a construção moral dos estudantes de graduação em enfermagem exige das instituições de ensino um compromisso social e político, pois essa reflexão convida a avaliar e revisar suas práticas pedagógicas e condutas adotadas diante dos estudantes. Cabe, às escolas de enfermagem, oportunizar ao graduando, espaços que favoreçam sua construção moral. Na formação em enfermagem, é necessária a priorização das relações humanas e não somente do ensino de teorias e técnicas de cuidado, concluindo-se que o desenvolvimento moral é um dos eixos da humanização do cuidado.

Análise experimental e numérica do comportamento de estruturas de solo reforçado com geossintéticos : solo granular versus fino

As estruturas de solo reforçado com geossintéticos são normalmente constituídas por solos granulares com boas propriedades físicas e mecânicas. O uso de apenas este tipo de solos pode proporcionar o aumento, por vezes insustentável, do custo da execução das estruturas e o aumento do seu impacto ambiental. Deste modo, as estruturas de solo reforçado perdem a sua vantagem competitiva em relação a outros tipos de estruturas (muros de betão, muros de gravidade, muros de gabiões, etc.). Para resolver este problema podem ser utilizados outros tipos de solos (solos locais, finos, com propriedades físicas e mecânicas piores mas, no entanto, mais baratos) para a execução deste tipo de estruturas. De forma geral, com este estudo pretendeu-se contribuir para o incremento do conhecimento sobre a utilização de solos finos para a construção de estruturas de solo reforçado (muros e taludes). Para tal avaliaram-se as diferenças no comportamento mecânico dos materiais compósitos (solo granular reforçado versus solo fino reforçado) e das estruturas de solo reforçado constituídas com os dois tipos de solos. Assim, os objetivos deste estudo foram avaliar: a influência de vários parâmetros nas propriedades mecânicas e na capacidade de carga dos solos reforçados com geossintéticos; a influência de vários parâmetros no dimensionamento das estruturas de solo reforçado; e o comportamento das estruturas dimensionadas (incluindo a estabilidade global e a influência do processo construtivo) recorrendo a uma ferramenta numérica (PLAXIS). Para cumprir os objetivos propostos foram realizadas análises experimentais em laboratório (análise do comportamento do solo reforçado através de ensaios triaxiais e de California Bearing Ratio) e análises numéricas (dimensionamento de estruturas de solo reforçado; modelação numérica do comportamento através de uma ferramenta numérica comercial com o método dos elementos finitos). Os resultados dos ensaios experimentais mostraram que o comportamento mecânico e a capacidade de carga do solo foram incrementados com a inclusão das camadas de geossintético. Este efeito variou com os diversos parâmetros analisados mas, de forma geral, foi mais importante no solo fino (solo com propriedades mecânicas piores). As análises numéricas mostraram que as estruturas de solo fino precisaram de maior densidade de reforços para serem estáveis. Além disso, as estruturas de solo fino foram mais deformáveis e o efeito do seu processo construtivo foi mais importante (principalmente para estruturas de solo fino saturado).

'Explicit Learning: an Effort towards Human Scheduling Algorithms'

Abstract Scheduling problems are generally NP-hard combinatorial problems, and a lot of research has been done to solve these problems heuristically. However, most of the previous approaches are problem-specific and research into the development of a general scheduling algorithm is still in its infancy. Mimicking the natural evolutionary process of the survival of the fittest, Genetic Algorithms (GAs) have attracted much attention in solving difficult scheduling problems in recent years. Some obstacles exist when using GAs: there is no canonical mechanism to deal with constraints, which are commonly met in most real-world scheduling problems, and small changes to a solution are difficult. To overcome both difficulties, indirect approaches have been presented (in [1] and [2]) for nurse scheduling and driver scheduling, where GAs are used by mapping the solution space, and separate decoding routines then build solutions to the original problem. In our previous indirect GAs, learning is implicit and is restricted to the efficient adjustment of weights for a set of rules that are used to construct schedules. The major limitation of those approaches is that they learn in a non-human way: like most existing construction algorithms, once the best weight combination is found, the rules used in the construction process are fixed at each iteration. However, normally a long sequence of moves is needed to construct a schedule and using fixed rules at each move is thus unreasonable and not coherent with human learning processes. When a human scheduler is working, he normally builds a schedule step by step following a set of rules. After much practice, the scheduler gradually masters the knowledge of which solution parts go well with others. He can identify good parts and is aware of the solution quality even if the scheduling process is not completed yet, thus having the ability to finish a schedule by using flexible, rather than fixed, rules. In this research we intend to design more human-like scheduling algorithms, by using ideas derived from Bayesian Optimization Algorithms (BOA) and Learning Classifier Systems (LCS) to implement explicit learning from past solutions. BOA can be applied to learn to identify good partial solutions and to complete them by building a Bayesian network of the joint distribution of solutions [3]. A Bayesian network is a directed acyclic graph with each node corresponding to one variable, and each variable corresponding to individual rule by which a schedule will be constructed step by step. The conditional probabilities are computed according to an initial set of promising solutions. Subsequently, each new instance for each node is generated by using the corresponding conditional probabilities, until values for all nodes have been generated. Another set of rule strings will be generated in this way, some of which will replace previous strings based on fitness selection. If stopping conditions are not met, the Bayesian network is updated again using the current set of good rule strings. The algorithm thereby tries to explicitly identify and mix promising building blocks. It should be noted that for most scheduling problems the structure of the network model is known and all the variables are fully observed. In this case, the goal of learning is to find the rule values that maximize the likelihood of the training data. Thus learning can amount to 'counting' in the case of multinomial distributions. In the LCS approach, each rule has its strength showing its current usefulness in the system, and this strength is constantly assessed [4]. To implement sophisticated learning based on previous solutions, an improved LCS-based algorithm is designed, which consists of the following three steps. The initialization step is to assign each rule at each stage a constant initial strength. Then rules are selected by using the Roulette Wheel strategy. The next step is to reinforce the strengths of the rules used in the previous solution, keeping the strength of unused rules unchanged. The selection step is to select fitter rules for the next generation. It is envisaged that the LCS part of the algorithm will be used as a hill climber to the BOA algorithm. This is exciting and ambitious research, which might provide the stepping-stone for a new class of scheduling algorithms. Data sets from nurse scheduling and mall problems will be used as test-beds. It is envisaged that once the concept has been proven successful, it will be implemented into general scheduling algorithms. It is also hoped that this research will give some preliminary answers about how to include human-like learning into scheduling algorithms and may therefore be of interest to researchers and practitioners in areas of scheduling and evolutionary computation. References 1. Aickelin, U. and Dowsland, K. (2003) 'Indirect Genetic Algorithm for a Nurse Scheduling Problem', Computer & Operational Research (in print). 2. Li, J. and Kwan, R.S.K. (2003), 'Fuzzy Genetic Algorithm for Driver Scheduling', European Journal of Operational Research 147(2): 334-344. 3. Pelikan, M., Goldberg, D. and Cantu-Paz, E. (1999) 'BOA: The Bayesian Optimization Algorithm', IlliGAL Report No 99003, University of Illinois. 4. Wilson, S. (1994) 'ZCS: A Zeroth-level Classifier System', Evolutionary Computation 2(1), pp 1-18.

Reordenamento viário da Rua da República e acompanhamento da instalação da Biblioteca Ary dos Santos em Sacavém

Relatório de estágio para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Edificações

Acompanhamento da construção de uma clínica de hemodiálise

Relatório de Estágio para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil

Protocol to design techniques for implementing software development best practices

Software engineering best practices allow significantly improving the software development. However, the implementation of best practices requires skilled professionals, financial investment and technical support to facilitate implementation and achieve the respective improvement. In this paper we proposes a protocol to design techniques to implement best practices of software engineering. The protocol includes the identification and selection of process to improve, the study of standards and models, identification of best practices associated with the process and the possible implementation techniques. In addition, technical design activities are defined in order to create or adapt the techniques of implementing best practices for software development.

Mejoramiento de procesos de manufactura utilizando Kanban

Este artículo presenta la aplicación de la metodología Kanban y el análisis del efecto que puede generar en una empresa de fabricación de transformadores de distribución. Mediante la aplicación de la metodología propuesta es posible mejorar la programación de la producción, con el objetivo de reducir la cantidad de producto en proceso que no es utilizado, de forma que se reduzca el inventario. Para analizar el efecto de aplicar la metodología Kanban en la empresa, se utilizo la técnica de simulación, para lo cual se modelizan el proceso actual y el propuesto con las reglas de dicha metodología. A partir de los resultados que arrojan dichas modelizaciones, se observa que existe un mejoramiento en las líneas de producción cuando se utiliza la metodología Kanban.

Da contagem à (re)solução de problemas

Relatório de estágio para a obtenção do grau de Mestre em Educação Pré-Escolar e Ensino do 1ºCiclo do Ensino Básico

Entre a pesca e a escola: a educação dos povos tradicionais a partir da comunidade pesqueira na ilha da Torotama (Rio Grande/RS)

O presente estudo aborda a temática da educação escolar nas comunidades tradicionais. Essa abordagem ocorre a partir do estudo de caso da Ilha da Torotama, Rio Grande/RS. É reconhecido que as comunidades tradicionais sofrem uma intensa transformação a partir da lógica moderna do capital, no caso do município de Rio Grande, percebe-se o quanto os discursos em torno do Polo Naval, paralelamente com a crise da pesca artesanal, impulsionam o êxodo das comunidades pesqueiras que constituem a região, levando o pescador ao abandono do trabalho, bem como a uma drástica ruptura frente as formas de vida no espaço tradicional de pesca. A partir desse panorama cabe questionar os sentidos que a escolarização assume nesses espaços, portanto: Quais as contradições e possibilidades da educação escolar nas comunidades tradicionais? Além disso, é necessário questionar: É possível (re)pensar as formas de contemplar os anseios desses povos tradicionais? Nesse sentido, busca-se compreender e problematizar as contradições e possibilidades em torno da escolarização em um contexto do Campo, constituído por povos tradicionais. Para o enfrentamento da problemática, assume-se uma postura dialética a partir de Gadotti (2012) e Severino (2001); esse embasamento epistemológico sustenta o olhar e a escuta da pesquisadora frente aos processos presentes no estudo. Com efeito, por meio da utilização da História Oral na perspectiva assumida por Thompson (1992), encontra-se para maior organização do processo de construção dos dados, a História Oral Temática (MEIHY e HOLANDA, 2010) e (MEIHY, 1996). Nesse horizonte, realizam-se entrevistas com três educadores e quatro educandos do Projeto Educação para Pescadores, o qual ocorre enquanto um processo de escolarização na Ilha da Torotama. O estudo aponta para a necessidade de pensar a escola nas comunidades tradicionais a partir do horizonte da Educação do Campo. Essa compreensão ocorre a partir dos desafios encontrados com relação a escolarização das referidas comunidades; haja vista que o Estado não assume de forma efetiva a educação básica nesses contextos, tampouco aborda a possibilidade de retorno dos sujeitos que tiveram a escolarização negligenciada. A omissão do poder público frente as demandas da comunidade, junto as formas de incentivo e beneficiamento da pequena burguesia industrial pesqueira, por exemplo, são indicativos de que as comunidades tradicionais sofrem em seu contexto uma forte contradição, pois, muito embora o Estado tenha enquanto obrigação resguardar tais povos, as demandas do mercado prevalecem na dinâmica evidenciada. Assim, assumir as lutas lançadas pela 8 perspectiva da Educação do Campo, é uma pertinente possibilidade de ruptura com o sentido que a escola vem apresentando nesses espaços: a escola é vista como uma forma de saída da comunidade e do trabalho da pesca. Portanto, acredita-se que ao assumir o horizonte da Educação do Campo, o trabalho desses sujeitos pertencentes as comunidades tradicionais possa ser problematizado, fomentando a construção crítica frente aos desafios impostos pela lógica opressora.

'Explicit Learning: an Effort towards Human Scheduling Algorithms'

Abstract Scheduling problems are generally NP-hard combinatorial problems, and a lot of research has been done to solve these problems heuristically. However, most of the previous approaches are problem-specific and research into the development of a general scheduling algorithm is still in its infancy. Mimicking the natural evolutionary process of the survival of the fittest, Genetic Algorithms (GAs) have attracted much attention in solving difficult scheduling problems in recent years. Some obstacles exist when using GAs: there is no canonical mechanism to deal with constraints, which are commonly met in most real-world scheduling problems, and small changes to a solution are difficult. To overcome both difficulties, indirect approaches have been presented (in [1] and [2]) for nurse scheduling and driver scheduling, where GAs are used by mapping the solution space, and separate decoding routines then build solutions to the original problem. In our previous indirect GAs, learning is implicit and is restricted to the efficient adjustment of weights for a set of rules that are used to construct schedules. The major limitation of those approaches is that they learn in a non-human way: like most existing construction algorithms, once the best weight combination is found, the rules used in the construction process are fixed at each iteration. However, normally a long sequence of moves is needed to construct a schedule and using fixed rules at each move is thus unreasonable and not coherent with human learning processes. When a human scheduler is working, he normally builds a schedule step by step following a set of rules. After much practice, the scheduler gradually masters the knowledge of which solution parts go well with others. He can identify good parts and is aware of the solution quality even if the scheduling process is not completed yet, thus having the ability to finish a schedule by using flexible, rather than fixed, rules. In this research we intend to design more human-like scheduling algorithms, by using ideas derived from Bayesian Optimization Algorithms (BOA) and Learning Classifier Systems (LCS) to implement explicit learning from past solutions. BOA can be applied to learn to identify good partial solutions and to complete them by building a Bayesian network of the joint distribution of solutions [3]. A Bayesian network is a directed acyclic graph with each node corresponding to one variable, and each variable corresponding to individual rule by which a schedule will be constructed step by step. The conditional probabilities are computed according to an initial set of promising solutions. Subsequently, each new instance for each node is generated by using the corresponding conditional probabilities, until values for all nodes have been generated. Another set of rule strings will be generated in this way, some of which will replace previous strings based on fitness selection. If stopping conditions are not met, the Bayesian network is updated again using the current set of good rule strings. The algorithm thereby tries to explicitly identify and mix promising building blocks. It should be noted that for most scheduling problems the structure of the network model is known and all the variables are fully observed. In this case, the goal of learning is to find the rule values that maximize the likelihood of the training data. Thus learning can amount to 'counting' in the case of multinomial distributions. In the LCS approach, each rule has its strength showing its current usefulness in the system, and this strength is constantly assessed [4]. To implement sophisticated learning based on previous solutions, an improved LCS-based algorithm is designed, which consists of the following three steps. The initialization step is to assign each rule at each stage a constant initial strength. Then rules are selected by using the Roulette Wheel strategy. The next step is to reinforce the strengths of the rules used in the previous solution, keeping the strength of unused rules unchanged. The selection step is to select fitter rules for the next generation. It is envisaged that the LCS part of the algorithm will be used as a hill climber to the BOA algorithm. This is exciting and ambitious research, which might provide the stepping-stone for a new class of scheduling algorithms. Data sets from nurse scheduling and mall problems will be used as test-beds. It is envisaged that once the concept has been proven successful, it will be implemented into general scheduling algorithms. It is also hoped that this research will give some preliminary answers about how to include human-like learning into scheduling algorithms and may therefore be of interest to researchers and practitioners in areas of scheduling and evolutionary computation. References 1. Aickelin, U. and Dowsland, K. (2003) 'Indirect Genetic Algorithm for a Nurse Scheduling Problem', Computer & Operational Research (in print). 2. Li, J. and Kwan, R.S.K. (2003), 'Fuzzy Genetic Algorithm for Driver Scheduling', European Journal of Operational Research 147(2): 334-344. 3. Pelikan, M., Goldberg, D. and Cantu-Paz, E. (1999) 'BOA: The Bayesian Optimization Algorithm', IlliGAL Report No 99003, University of Illinois. 4. Wilson, S. (1994) 'ZCS: A Zeroth-level Classifier System', Evolutionary Computation 2(1), pp 1-18.

Melhoria do sistema produtivo de escadotes da FUTE – Fábrica de Utilidade de Tubos, SA

Atualmente as empresas encontram-se perante uma sociedade cada vez mais competitiva e desenvolvida, sendo por isso, imperativo a procura da melhoria contínua como forma de assegurar a adaptação da organização empresarial às alterações socioeconómicas que possam surgir. Incutir esta cultura é fundamental dentro do meio empresarial. A redução dos custos e o aumento da produtividade são dois dos principais desafios que todas as empresas se confrontam diariamente, sendo para isso desenvolvidas e aplicadas várias metodologias. A presente dissertação foi realizada no âmbito do Mestrado em Engenharia Mecânica no ramo de Gestão Industrial no Instituto Superior de Engenharia do Porto. Este trabalho realizou-se no ambiente industrial da empresa Afer FUTE - Fábrica de Utilidades de Tubos, S.A, que é uma empresa dedicada, essencialmente à produção de Tábuas de Engomar e Escadotes. O objetivo deste projeto visava melhorar todo o sistema produtivo da secção dos Escadotes, englobando assim todos os procedimentos desde o momento de entrada dos materiais até à obtenção do produto acabado. Tendo em vista a resolução dos problemas inicialmente existentes na empresa, foram apresentadas propostas de melhoria do processo produtivo segundo uma visão, Lean Production ou seja baseada na eliminação de qualquer tipo de desperdícios. A implementação destas propostas permitiu a obtenção de resultados positivos no Sistema Produtivo de Escadotes, nomeadamente um aumento de produtividade em cerca de 40%.

Percepção da pessoa surda sobre qualidade da assistência em saúde

A barreira de comunicação existente entre as pessoas surdas e ouvintes prejudicam a participação ativa da pessoa surda na sociedade, uma vez que dificultam a manifestação de suas opiniões e sua interferência direta no processo de construção do conhecimento. Como forma de amenizar as desigualdades, foi promulgada em 2005 uma lei, conhecida como Lei de Libras, que dentre outras coisas, garantem o acesso bilíngue, nas línguas portuguesa e de sinais, aos serviços essenciais de saúde e educação. Este trabalho de pesquisa teve o objetivo de avaliar a percepção da pessoa surda quanto à qualidade das ações e serviços oferecidos nas unidades de saúde públicas, tendo em vista o cumprimento das leis vigentes voltadas para a inclusão da pessoa surda no acesso à saúde pública. Trata-se de um estudo de natureza exploratório-descritiva e enfoque transversal, realizado numa amostra de 15 pessoas surdas portadoras de perda auditiva severa ou profunda, de ambos os sexos (10 homens e 5 mulheres), que se comunicam através da Língua Brasileira de Sinais (Libras), com idade entre 20 a 38 anos, usuárias dos serviços públicos de saúde, que buscaram atendimento em 2014. Foi utilizado um questionário estruturado. Os resultados apresentados evidenciam uma comunicação inadequada entre pacientes e profissionais da saúde, além da falta de intérpretes e de precariedade na estrutura física. Estes fatos, aliados à necessidade de contratação de intérpretes por parte dos usuários, refletem um desvio da responsabilidade do Estado, no que tange ao acesso pleno aos bens e serviços de saúde conforme as leis vigentes. Palavras-chaves: Acessibilidade; Saúde Pública; Surdez; Língua Brasileira de Sinais; Identidade surda.

El contexto político en la construcción de ciudadanos en la escuela colombiana: un cuestionamiento al conflicto y a la distorsión de la educación

En este artículo se tratará de revisar el contexto político de la escuela colombiana desde cuatro perspectivas fundamentales: la ciudadanía y la escuela, entendiendo esta como un proceso de construcción de ciudadanías; la revisión de algunas políticas de imposición, allí donde han incidido diferentes factores; una pregunta por el desplazamiento, y, por último, el reconocimiento que requiere la escuela, sus conflictos y su distorsión para iniciar una lucha desde la resistencia. Una de las conclusiones del texto será la edificación de las ciudadanías desde el criterio propio, no desde el de las imposiciones. Este texto se presenta como una disertación interesante, donde se insiste constantemente en que las políticas públicas no deben desplazar la labor de la escuela.