Gerir tensões na complexidade organizacional de um agrupamento de escolas : testemunho da sua diretora

Trabalho de projeto de mestrado, Ciências da Educação (Administração Educacional), Universidade de Lisboa, Instituto de Educação, 2013

Autonomia e contratualização num agrupamento de escolas TEIP : a visão de um diretor

Trabalho de projeto de mestrado, Ciências da Educação (Administração Educacional), Universidade de Lisboa, Instituto de Educação, 2013

Papéis e funções do diretor de um agrupamento de escolas : a importância das relações externas

Trabalho de projeto de mestrado, Ciências da Educação (Administração Educacional), Universidade de Lisboa, Instituto de Educação, 2013

Uma avaliação do processo de constituição e desenvolvimento de um observatório num agrupamento de escolas

Dissertação de mestrado, Ciências da Educação (Avaliação em Educação), Universidade de Lisboa, Instituto de Educação, 2014

Consolidação de conceitos de bases de dados com recurso à metodologia de aprendizagem baseada em projeto

Relatório da prática de ensino supervisionada, Mestrado em Ensino da Informática, Universidade de Lisboa, 2014

A comunicação entre o diretor e os professores no agrupamento X

A comunicação é essencial nas relações interpessoais, quer ao nível das organizações em geral, quer na organização escolar em particular. As funções de administração, como planeamento, organização, liderança e controle, são levadas a cabo com sucesso, dentro de uma organização quando apoiadas num processo de comunicação eficaz. O objectivo deste estudo foi procurar soluções para a ineficácia relativa do processo de comunicação entre o Diretor e os professores no Agrupamento X. Metodologicamente desenvolveu-se um estudo de caso, de natureza qualitativa, onde se recorreu a instrumentos de recolha de dados como entrevistas e ‘focus group’. Desta forma identificou-se e descreveu-se o processo de comunicação adotado no Agrupamento X entre o Diretor e os professores, bem como se recolheram as opiniões dos docentes e do Diretor sobre a comunicação e a gestão da informação no Agrupamento. Este estudo permitiu reconhecer que a fraca internalização de alguns conceitos e mecanismos do processo comunicacional por parte dos atores contribui para ineficácia relativa deste processo. Na criação do plano de ação retomámos e valorizamos a ideia de que um modelo de comunicação assente nas principais funções da comunicação poderá ser a chave para o maior envolvimento dos docentes na consecução dos objetivos do Projeto Educativo do Agrupamento, ou seja, é dada a resposta à pergunta partida deste projeto – como melhorar o processo de comunicação entre o Diretor e os professores no Agrupamento X?

Caraterização e análise das admissões hospitalares na urgência do Centro Hospitalar Lisboa Central, EPE : um estudo com os utentes inscritos no Agrupamento de Centros de Saúde de Lisboa Central

RESUMO - Objetivo: Caraterizar e analisar o acesso dos utentes inscritos no Agrupamento de Centros de Saúde Lisboa Central ao serviço de urgência do hospital de referência (Hospital de S. José). Metodologia: O presente estudo é do tipo observacional, descritivo, transversal e exploratório. A análise da informação incidiu sobre a base de dados cedida pelo CHLC que continha os registos de todas as admissões do ano de 2014 referentes ao Serviço de Urgência Polivalente do CHLC, foram analisados 81928 episódios e 15042 episódios referentes a utentes frequentadores. Resultados: A proximidade ao SU é um fator que potencia a procura de cuidados hospitalares urgentes, no entanto, o facto de o utente não possuir médico de família não se encontra relacionado com a procura do serviço de urgência. Metades das admissões são consideradas “pouco urgentes” (pulseira verde), não existindo uma variação significativa entre as unidades funcionais e o tipo de modelo das mesmas (UCSP ou USF) no que respeita à procura das urgências por parte dos seus utentes. Conclui-se ainda que o horário de funcionamento dos CSP encontra-se de acordo com as necessidades dos utentes considerando que a maior procura de cuidados urgentes ocorre durante o horário de funcionamento dos centros de saúde. Conclusões: A procura de cuidados hospitalares urgentes por parte dos utentes do ACES Lisboa Central é significativa e maioritariamente injustificada do ponto de vista clínico, pelo que revela-se necessário repensar nas estratégias ao nível dos CSP para responder às efetivas necessidades em saúde.

Autoavaliação de um agrupamento : um percurso de melhoria da qualidade de gestão e do serviço educativo da escola

Com o propósito de acompanhar a mudança da sociedade, em Portugal decorre a implementação de várias reformas entre as quais a da Administração Pública. Melhorar o serviço educativo prestado pelas escolas é condição essencial para o aumento da qualificação dos alunos. A Avaliação e a Auto Avaliação (AA) do desempenho da escola tornam-se cada vez mais importantes no sentido de acompanhar e garantir a evolução e o progresso do sistema educativo. Desta forma, torna-se imprescindível uma reflexão sobre os procedimentos desenvolvidos que visam suprir as necessidades das escolas. Este projeto de investigação, no âmbito do Mestrado em Ciências da Educação, especialização em Administração Escolar, tem como finalidade dar o seu contributo para esse debate, através da apresentação e discussão dos resultados de dois ciclos avaliativos, tendo sido aplicado, o modelo CAF (Common Assessment Framework). Neste sentido, pretendeu-se averiguar de que forma a AA (Auto Avaliação) contribui para o processo global de gestão da escola. Fazendo recurso à metodologia de estudo de caso, num Agrupamento de Escolas no interior do país, utilizou-se o paradigma qualitativo para a recolha de dados. Pela análise dos dados foi possível concluir que a aplicação do primeiro ciclo de avaliação, através do desenvolvimento de processos de melhoria da qualidade de serviço prestado, influenciou o segundo ciclo avaliativo. Esta influência foi evidente na melhoria dos planos de ação para colmatar pontos negativos detetados no ciclo avaliativo anterior contribuindo, consequentemente, para a melhoria do processo de gestão da escola. Desta forma, a experiência adquirida, as alterações introduzidas, a convição dos órgãos de gestão da escola e de quase todas as pessoas que nela exercem a sua atividade permitem concluir que é imprescindível a autorregulação e que a mesma proporcionou benefícios que levaram à melhoria da qualidade de gestão da escola.

Mineração de dados utilizando aprendizado não-supervisionado: um estudo de caso para bancos de dados da saúde

A mineração de dados constitui o processo de descoberta de conhecimento interessante, com a utilização de métodos e técnicas que permitem analisar grandes conjuntos de dados para a extração de informação previamente desconhecida, válida e que gera ações úteis, de grande ajuda para a tomada de decisões estratégicas. Dentre as tarefas de mineração de dados, existem aquelas que realizam aprendizado não-supervisionado, o qual é aplicado em bases de dados não-classificados, em que o algoritmo extrai as características dos dados fornecidos e os agrupa em classes. Geralmente, o aprendizado não-supervisionado é aplicado em tarefas de agrupamento, que consistem em agrupar os dados de bancos de dados volumosos, com diferentes tipos de dados em classes ou grupos de objetos que são similares dentro de um mesmo grupo e dissimilares em diferentes grupos desses bancos de dados, de acordo com alguma medida de similaridade. Os agrupamentos são usados como ponto de partida para futuras investigações. Este trabalho explora, mediante a realização de um estudo de caso, o uso de agrupamento como tarefa de mineração de dados que realiza aprendizado nãosupervisionado, para avaliar a adequação desta tecnologia em uma base de dados real da área de saúde. Agrupamento é um tema ativo em pesquisas da área pelo seu potencial de aplicação em problemas práticos. O cenário da aplicação é o Sistema de Informações Hospitalares do SUS, sob a gestão da Secretaria Estadual de Saúde do Rio Grande do Sul. Mensalmente, o pagamento de um certo número de internações é bloqueado, uma vez que a cobrança de internações hospitalares é submetida a normas do SUS e a critérios técnicos de bloqueio estabelecidos pela Auditoria Médica da SES para verificar a ocorrência de algum tipo de impropriedade na cobrança dos procedimentos realizados nessas internações hospitalares. A análise de agrupamento foi utilizada para identificar perfis de comportamentos ou tendências nas internações hospitalares e avaliar desvios ou outliers em relação a essas tendências e, com isso, descobrir padrões interessantes que auxiliassem na otimização do trabalho dos auditores médicos da SES. Buscou-se ainda compreender as diferentes configurações de parâmetros oferecidos pela ferramenta escolhida para a mineração de dados, o IBM Intelligent Miner, e o mapeamento de uma metodologia de mineração de dados, o CRISP-DM, para o contexto específico deste estudo de caso. Os resultados deste estudo demonstram possibilidades de criação e melhora dos critérios técnicos de bloqueio das internações hospitalares que permitem a otimização do trabalho de auditores médicos da SES. Houve ainda ganhos na compreensão da tecnologia de mineração de dados com a utilização de agrupamento no que se refere ao uso de uma ferramenta e de uma metodologia de mineração de dados, em que erros e acertos evidenciam os cuidados que devem ser tomados em aplicações dessa tecnologia, além de contribuírem para o seu aperfeiçoamento.

Análise de agrupamentos dos dados de DFA oriundos de perfis elétricos de indução de poços de petróleo

The main objective of this study is to apply recently developed methods of physical-statistic to time series analysis, particularly in electrical induction s profiles of oil wells data, to study the petrophysical similarity of those wells in a spatial distribution. For this, we used the DFA method in order to know if we can or not use this technique to characterize spatially the fields. After obtain the DFA values for all wells, we applied clustering analysis. To do these tests we used the non-hierarchical method called K-means. Usually based on the Euclidean distance, the K-means consists in dividing the elements of a data matrix N in k groups, so that the similarities among elements belonging to different groups are the smallest possible. In order to test if a dataset generated by the K-means method or randomly generated datasets form spatial patterns, we created the parameter Ω (index of neighborhood). High values of Ω reveals more aggregated data and low values of Ω show scattered data or data without spatial correlation. Thus we concluded that data from the DFA of 54 wells are grouped and can be used to characterize spatial fields. Applying contour level technique we confirm the results obtained by the K-means, confirming that DFA is effective to perform spatial analysis

Análise de DFA e de agrupamento do perfil de densidade de poços de petróleo

In recent years, the DFA introduced by Peng, was established as an important tool capable of detecting long-range autocorrelation in time series with non-stationary. This technique has been successfully applied to various areas such as: Econophysics, Biophysics, Medicine, Physics and Climatology. In this study, we used the DFA technique to obtain the Hurst exponent (H) of the profile of electric density profile (RHOB) of 53 wells resulting from the Field School of Namorados. In this work we want to know if we can or not use H to spatially characterize the spatial data field. Two cases arise: In the first a set of H reflects the local geology, with wells that are geographically closer showing similar H, and then one can use H in geostatistical procedures. In the second case each well has its proper H and the information of the well are uncorrelated, the profiles show only random fluctuations in H that do not show any spatial structure. Cluster analysis is a method widely used in carrying out statistical analysis. In this work we use the non-hierarchy method of k-means. In order to verify whether a set of data generated by the k-means method shows spatial patterns, we create the parameter Ω (index of neighborhood). High Ω shows more aggregated data, low Ω indicates dispersed or data without spatial correlation. With help of this index and the method of Monte Carlo. Using Ω index we verify that random cluster data shows a distribution of Ω that is lower than actual cluster Ω. Thus we conclude that the data of H obtained in 53 wells are grouped and can be used to characterize space patterns. The analysis of curves level confirmed the results of the k-means

Uma nova forma de calcular os centros dos Clusters em algoritmos de agrupamento tipo fuzzy c-means

Clustering data is a very important task in data mining, image processing and pattern recognition problems. One of the most popular clustering algorithms is the Fuzzy C-Means (FCM). This thesis proposes to implement a new way of calculating the cluster centers in the procedure of FCM algorithm which are called ckMeans, and in some variants of FCM, in particular, here we apply it for those variants that use other distances. The goal of this change is to reduce the number of iterations and processing time of these algorithms without affecting the quality of the partition, or even to improve the number of correct classifications in some cases. Also, we developed an algorithm based on ckMeans to manipulate interval data considering interval membership degrees. This algorithm allows the representation of data without converting interval data into punctual ones, as it happens to other extensions of FCM that deal with interval data. In order to validate the proposed methodologies it was made a comparison between a clustering for ckMeans, K-Means and FCM algorithms (since the algorithm proposed in this paper to calculate the centers is similar to the K-Means) considering three different distances. We used several known databases. In this case, the results of Interval ckMeans were compared with the results of other clustering algorithms when applied to an interval database with minimum and maximum temperature of the month for a given year, referring to 37 cities distributed across continents

DFA e análise de agrupamento aplicadas a perfis de porosidade neutrônico em poços de petróleo

Peng was the first to work with the Technical DFA (Detrended Fluctuation Analysis), a tool capable of detecting auto-long-range correlation in time series with non-stationary. In this study, the technique of DFA is used to obtain the Hurst exponent (H) profile of the electric neutron porosity of the 52 oil wells in Namorado Field, located in the Campos Basin -Brazil. The purpose is to know if the Hurst exponent can be used to characterize spatial distribution of wells. Thus, we verify that the wells that have close values of H are spatially close together. In this work we used the method of hierarchical clustering and non-hierarchical clustering method (the k-mean method). Then compare the two methods to see which of the two provides the best result. From this, was the parameter � (index neighborhood) which checks whether a data set generated by the k- average method, or at random, so in fact spatial patterns. High values of � indicate that the data are aggregated, while low values of � indicate that the data are scattered (no spatial correlation). Using the Monte Carlo method showed that combined data show a random distribution of � below the empirical value. So the empirical evidence of H obtained from 52 wells are grouped geographically. By passing the data of standard curves with the results obtained by the k-mean, confirming that it is effective to correlate well in spatial distribution

Aprendizado não-supervisionado em redes neurais pulsadas de base radial: um estudo da capacidade de agrupamento para a classificação de pixels

Redes neurais pulsadas - redes que utilizam uma codificação temporal da informação - têm despontado como uma promissora abordagem dentro do paradigma conexionista, emergente da ciência cognitiva. Um desses novos modelos é a rede neural pulsada com função de base radial, que é capaz de armazenar informação nos tempos de atraso axonais dos neurônios. Um algoritmo de aprendizado foi aplicado com sucesso nesta rede pulsada, que se mostrou capaz de mapear uma seqüência de pulsos de entrada em uma seqüência de pulsos de saída. Mais recentemente, um método baseado no uso de campos receptivos gaussianos foi proposto para codificar dados constantes em uma seqüência de pulsos temporais. Este método tornou possível a essa rede lidar com dados computacionais. O processo de aprendizado desta nova rede não se encontra plenamente compreendido e investigações mais profundas são necessárias para situar este modelo dentro do contexto do aprendizado de máquinas e também para estabelecer as habilidades e limitações desta rede. Este trabalho apresenta uma investigação desse novo classificador e um estudo de sua capacidade de agrupar dados em três dimensões, particularmente procurando estabelecer seus domínios de aplicação e horizontes no campo da visão computacional.

Mortalidade por neoplasias no Brasil (1980/1983/1985): agrupamento dos Estados, comportamento e tendências

Examinou-se a mortalidade por neoplasias no Brasil, utilizando-se dados oficiais do Ministério da Saúde, abrangendo 26 Unidades da Federação e 13 diferentes localizações neoplásicas, para os anos de 1980, 1983 e 1985. As Análises de Agrupamento e de Componentes Principais revelaram comportamento heterogêneo entre regiões do país, com relação às 13 variáveis estudadas, sendo que os principais elementos discriminantes foram as neoplasias malignas da traquéia/brônquio/pulmão, seguidas das do estômago, esôfago, cólon e pâncreas. Análises complementares evidenciaram tendência de crescimento das taxas de mortalidade para as neoplasias malignas da próstata (17,74%), da traquéia/brônquio/pulmão(15,22%), da mama (11,32%), do pâncreas (10,23%), do cólon (8,08%), do colo uterino (6,45%) e da laringe (6,36%). Houve redução da mortalidade por neoplasias benignas/carcinoma in situ/ outras (27,37%), por neoplasias malignas no reto sigmóide/ânus (7,67%), do estômago (5,31%), de outro local do útero não especificado (2,56%), por leucemia (0,70%) e por neoplasias malignas do esôfago (0,44%). As neoplasias malignas do estômago foram a principal causa de morte por câncer no Brasil, representando 21,30% do total médio, seguidas das neoplasias malignas da traquéia/brônquio/pulmão(17,49% do total médio). Destacam-se os altos índices de mortalidade por neoplasias malignas do esôfago no Estado do Rio Grande do Sul.