Vantagens e desvantagens no desenvolvimento de recursos educativos para dispositivos móveis. CV Learning Mobile - Software educativo sobre “Organização Administrativa de Cabo Verde”

Não é recente a contribuição das tecnologias de informação e comunicação em processos de ensino/aprendizagem, no sentido da proliferação de conhecimento, de forma fácil e rápida. Com a contínua evolução tecnológica, surgem novos conceitos relativamente a processos de ensino/aprendizagem assentes nessas tecnologias. A aprendizagem por meio de dispositivos móveis, o m-Learning, é um exemplo, sendo um campo de investigação educacional em franca evolução, que explora essencialmente a mobilidade e a interactividade. No âmbito desta dissertação, pretende-se analisar a tecnologia m-Learning, fazendo referência as principais vantagens e desvantagens desta tecnologia. Neste sentido, e por pretendermos dar o nosso contributo ao ensino cabo-verdiano, onde a utilização de tal tecnologia é ainda inexistente, desenvolveu-se a aplicação CV Learning Mobile, um software educativo sobre a “Organização Administrativa de Cabo Verde”, como resultado do estudo efectuado.

Contributos didático-pedagógicos do software smartmusic no ensino do clarinete

Mestrado em Ensino da Música.

Ensinar ciências a alunos com incapacidade intelectual recorrendo ao software Scratch: um estudo de caso

Este estudo procura a valorização do ensino dirigido a alunos com Incapacidade Intelectual. Tem como objetivos conceber um recurso didático, integrando as ferramentas do Scratch, para alunos com Incapacidade Intelectual; averiguar a exequibilidade do uso desse recurso em ambiente natural de ensino e promover o envolvimento de alunos com Incapacidade Intelectual na realização de tarefas propostas na disciplina de Ciências da Natureza. Pretendemos dar resposta às seguintes questões de investigação: (1) A utilização do Scratch é adequada e exequível no trabalho quotidiano de alunos com Incapacidade Intelectual? (2) Em que medida o Scratch pode contribuir para um melhor envolvimento dos alunos com Incapacidade Intelectual na realização das tarefas propostas? Para este efeito, planificamos duas aulas. Na primeira, abordou-se o conteúdo a tratar – Poluição – e na segunda aula utilizou-se o Scratch, desafiando os alunos a desenvolverem diversas tarefas de forma mais ativa. O presente estudo segue uma abordagem metodológica de natureza qualitativa, centrando-se num estudo de caso, onde se aborda a importância do uso das Tecnologias de Informação e Comunicação, mais concretamente o software educativo Scratch, como sendo uma ferramenta potenciadora do envolvimento dos alunos. Este estudo foi aplicado a três alunos com Incapacidade Intelectual que tinham sido atribuídos à docente investigadora no presente ano letivo. Os dados foram recolhidos através da análise dos Programas Educativos Individuais dos alunos participantes; da entrevista realizada à docente de Educação Especial; de gravações áudio, de fotografias, de trabalhos realizados pelos alunos participantes e de notas de campo da investigadora. Foi centralidade do estudo a conceção de uma proposta didática e o desenvolvimento dos respetivos recursos, utilizando o software educativo Scratch. Quer a proposta didática quer os recursos a ela associados constituem em si mesmo parte dos resultados do trabalho desenvolvido. Os dados obtidos neste estudo permitem sustentar a ideia de que é possível trabalhar com alunos com Necessidades Educativas Especiais, nomeadamente Incapacidade Intelectual, recorrendo ao software educativo Scratch e que o uso desta ferramenta proporcionou um maior envolvimento e autonomia dos alunos nas tarefas propostas.

Utilização do software Scratch no ensino das ciências da natureza e da matemática com alunos portadores de dislexia

O estudo que apresentamos tem como objetivos de investigação contribuir para o desenvolvimento global das crianças com Necessidades Educativas Especiais, nomeadamente, portadoras de Dislexia, designadamente em aulas onde são lecionados conteúdos de Ciências da Natureza e de Matemática, e conceber um recurso didático apoiado nas TIC que seja adequado à utilização em sala de aula por alunos com dislexia. Neste sentido, o estudo foi orientado pelas seguintes questões de investigação: A utilização do Scratch é adequada e exequível no trabalho quotidiano de alunos portadores de Dislexia? e Em que medida o Scratch pode contribuir para um melhor envolvimento dos alunos portadores de Dislexia na realização das tarefas propostas? O presente trabalho segue uma metodologia de carácter qualitativo, centrando-se no estudo de caso. Tentou-se dar uma resposta à reduzida utilização do software Scratch no ensino das Ciências da Natureza e Matemática como instrumentos viáveis para uma aprendizagem de sucesso em alunos portadores de Dislexia. Este estudo foi aplicado a três alunos do 4º ano, com este diagnóstico, de um agrupamento de escolas do concelho de Viseu. Para dar resposta às questões de investigação supracitadas foram implementadas e projetadas duas atividades no software Scratch para serem desenvolvidas em duas situações formativas contextualizadas. O subdomínio que se pretendeu trabalhar foi “A importância da água para os seres vivos” articulando com o conteúdo dos volumes. Os dados foram recolhidos através da análise dos Programas Educativos Individuais de cada um dos alunos participantes, das entrevistas às docentes de Educação Especial, de gravações áudio, fotografias, trabalhos dos alunos e os registos da professora investigadora. Os resultados obtidos permitiram caracterizar o modo como os alunos, portadores de dislexia, se envolveram com o Scratch na aquisição de conhecimento. Permitiram ainda demonstrar aos professores que é possível construir atividades nesta ferramenta envolvendo conteúdos curriculares interdisciplinares.

Software EarMaster como ferramenta pedagógica na disciplina de Formação Musical

O presente relatório de estágio mostra-nos um percurso realizado no ano letivo 2014/2015, referente à Prática de Ensino Supervisionada no âmbito do Mestrado em Ensino de Música, ramo de Formação Musical. O mesmo não reflete única e exclusivamente a Prática de Ensino Supervisionada do ano transato mas sim, todo um percurso académico realizado em que foram efetuadas reflexões, tomadas decisões, criadas novas ideias pedagógicas, que num todo foi essencial para uma melhoria da prática pedagógica como também na construção de um ser mais crítico e investigativo. Este documento é composto por duas partes. Na primeira parte é apresentado o capítulo I e II, sendo o primeiro uma abordagem à instituição de ensino em que foi realizada a prática de ensino supervisionada, e o segundo, uma reflexão aprofundada da mesma. A segunda parte do relatório prende-se a um Projeto de Investigação realizado no decorrer do ano letivo 2014/2015, direcionado para as Novas Tecnologias de Informação e Comunicação na Educação em geral e na Educação no Ensino Vocacional da Música mais especificamente, “O software EarMaster como ferramenta pedagógica na disciplina de Formação Musical”, tentando perceber se este tipo de software informáticos poderão ser uma mais-valia para o estudo da disciplina da Formação Musical e se trará melhores resultados para o aluno aquando da sua utilização. A metodologia utilizada no projeto de investigação prende-se a uma lógica quantitativa e qualitativa. O estudo não é, de todo, conclusivo devido ao tamanho da amostra obtida, tendo alguns alunos optado por não utilizar o software EarMaster, formando assim um pequeno grupo de amostra não suficiente para obter os melhores resultados, ficando em aberto possíveis investigações sobre esta temática. Serão, as Novas Tecnologias de Informação uma mais-valia para a Educação no nosso país? Será possível a utilização destas na sala de aula, sem que sejam pensadas como algo para “entreter” o aluno por momentos?

Software libre y Web 2.0 en la Educación Secundaria

Este proyecto ha sido pensado con un triple objetivo: Desarrollar una guía para el profesorado que desee introducirse en el uso de metodología didácticas basadas en Software Libre y la Web 2.0.Escribir un documento de consulta que sirva de base para desarrollar y utilizar diferentes herramientas de Software Libre y Web 2.0 dirigidas a cualquier etapa de la Educación Secundaria (ESO, F.P y los PCPI). Realizar un estudio del uso y conocimiento del Software Libre y la Web 2.0 entre los alumnos de los Programas de Cualificación Profesional Inicial.

Open to the users' needs : combining user-centered design, standards and open source software

This case study introduces our continuous work to enhance the virtual classroom in order to provide faculty and students with an environment open to their needs, compliant with learning standards and, therefore compatible with other e-learning environments, and based on open source software. The result is a modulable, sustainable and interoperable learning environment that can be adapted to different teaching and learning situations by incorporating the LMS integrated tools as well as wikis, blogs, forums and Moodle activities among others.

Basic life support teaching in the second year pregraduate medical curriculum: quality of acquisition after 6 months

Purpose of the study: Basic life support (BLS) and automated externaldefibrillation (AED) represent important skills to be acquired duringpregraduate medical training. Since 3 years, our medical school hasintroduced a BLS-AED course (with certification) for all second yearmedical students. Few reports about quality and persistence over timeof BLS-AED learning are available to date in the medical literature.Comprehensive evaluation of students' acquired skills was performedat the end of the 2008 academic year, 6 month after certification.Materials and methods: The students (N = 142) were evaluated duringa 9 minutes «objective structured clinical examination» (OSCE) station.Out of a standardized scenario, they had to recognize a cardiac arrestsituation and start a resuscitation process. Their performance wererecorded on a PC using an Ambuman(TM) mannequin and the AmbuCPR software kit(TM) during a minimum of 8 cycles (30 compressions:2 ventilations each). BLS parameters were systematically checked. Nostudent-rater interactions were allowed during the whole evaluation.Results: Response of the victim was checked by 99% of the students(N = 140), 96% (N = 136) called for an ambulance and/or an AED. Openthe airway and check breathing were done by 96% (N = 137), 92% (N =132) gave 2 rescue breaths. Pulse was checked by 95% (N=135), 100%(N = 142) begun chest compression, 96% (N = 136) within 1 minute.Chest compression rate was 101 ± 18 per minute (mean ± SD), depthcompression 43 ± 8 mm, 97% (N = 138) respected a compressionventilationratio of 30:2.Conclusions: Quality of BLS skills acquisition is maintained during a6-month period after a BLS-AED certification. Main targets of 2005 AHAguidelines were well respected. This analysis represents one of thelargest evaluations of specific BLS teaching efficiency reported. Furtherfollow-up is needed to control the persistence of these skills during alonger time period and noteworthy at the end of the pregraduatemedical curriculum.

Basic life support teaching in the second year predraduate medical curriculum: quality of acquisition after 6 months

Purpose of the study: Basic life support (BLS) and automated externaldefibrillation (AED) represent important skills to be acquired duringpregraduate medical training. Since 3 years, our medical school hasintroduced a BLS-AED course (with certification) for all second yearmedical students. Few reports about quality and persistence over timeof BLS-AED learning are available to date in the medical literature.Comprehensive evaluation of students' acquired skills was performedat the end of the 2008 academic year, 6 month after certification.Materials and methods: The students (N = 142) were evaluated duringa 9 minutes «objective structured clinical examination» (OSCE) station.Out of a standardized scenario, they had to recognize a cardiac arrestsituation and start a resuscitation process. Their performance wererecorded on a PC using an Ambuman(TM) mannequin and the AmbuCPR software kit(TM) during a minimum of 8 cycles (30 compressions:2 ventilations each). BLS parameters were systematically checked. Nostudent-rater interactions were allowed during the whole evaluation.Results: Response of the victim was checked by 99% of the students(N = 140), 96% (N = 136) called for an ambulance and/or an AED. Openthe airway and check breathing were done by 96% (N = 137), 92% (N =132) gave 2 rescue breaths. Pulse was checked by 95% (N=135), 100%(N = 142) begun chest compression, 96% (N = 136) within 1 minute.Chest compression rate was 101 ± 18 per minute (mean ± SD), depthcompression 43 ± 8 mm, 97% (N = 138) respected a compressionventilationratio of 30:2.Conclusions: Quality of BLS skills acquisition is maintained during a6-month period after a BLS-AED certification. Main targets of 2005 AHAguidelines were well respected. This analysis represents one of thelargest evaluations of specific BLS teaching efficiency reported. Furtherfollow-up is needed to control the persistence of these skills during alonger time period and noteworthy at the end of the pregraduatemedical curriculum.

Machine learning for geospatial data : algorithms, software tools and case studies

Résumé Cette thèse est consacrée à l'analyse, la modélisation et la visualisation de données environnementales à référence spatiale à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning). L'apprentissage automatique peut être considéré au sens large comme une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui concerne particulièrement le développement de techniques et d'algorithmes permettant à une machine d'apprendre à partir de données. Dans cette thèse, les algorithmes d'apprentissage automatique sont adaptés pour être appliqués à des données environnementales et à la prédiction spatiale. Pourquoi l'apprentissage automatique ? Parce que la majorité des algorithmes d'apprentissage automatiques sont universels, adaptatifs, non-linéaires, robustes et efficaces pour la modélisation. Ils peuvent résoudre des problèmes de classification, de régression et de modélisation de densité de probabilités dans des espaces à haute dimension, composés de variables informatives spatialisées (« géo-features ») en plus des coordonnées géographiques. De plus, ils sont idéaux pour être implémentés en tant qu'outils d'aide à la décision pour des questions environnementales allant de la reconnaissance de pattern à la modélisation et la prédiction en passant par la cartographie automatique. Leur efficacité est comparable au modèles géostatistiques dans l'espace des coordonnées géographiques, mais ils sont indispensables pour des données à hautes dimensions incluant des géo-features. Les algorithmes d'apprentissage automatique les plus importants et les plus populaires sont présentés théoriquement et implémentés sous forme de logiciels pour les sciences environnementales. Les principaux algorithmes décrits sont le Perceptron multicouches (MultiLayer Perceptron, MLP) - l'algorithme le plus connu dans l'intelligence artificielle, le réseau de neurones de régression généralisée (General Regression Neural Networks, GRNN), le réseau de neurones probabiliste (Probabilistic Neural Networks, PNN), les cartes auto-organisées (SelfOrganized Maps, SOM), les modèles à mixture Gaussiennes (Gaussian Mixture Models, GMM), les réseaux à fonctions de base radiales (Radial Basis Functions Networks, RBF) et les réseaux à mixture de densité (Mixture Density Networks, MDN). Cette gamme d'algorithmes permet de couvrir des tâches variées telle que la classification, la régression ou l'estimation de densité de probabilité. L'analyse exploratoire des données (Exploratory Data Analysis, EDA) est le premier pas de toute analyse de données. Dans cette thèse les concepts d'analyse exploratoire de données spatiales (Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA) sont traités selon l'approche traditionnelle de la géostatistique avec la variographie expérimentale et selon les principes de l'apprentissage automatique. La variographie expérimentale, qui étudie les relations entre pairs de points, est un outil de base pour l'analyse géostatistique de corrélations spatiales anisotropiques qui permet de détecter la présence de patterns spatiaux descriptible par une statistique. L'approche de l'apprentissage automatique pour l'ESDA est présentée à travers l'application de la méthode des k plus proches voisins qui est très simple et possède d'excellentes qualités d'interprétation et de visualisation. Une part importante de la thèse traite de sujets d'actualité comme la cartographie automatique de données spatiales. Le réseau de neurones de régression généralisée est proposé pour résoudre cette tâche efficacement. Les performances du GRNN sont démontrées par des données de Comparaison d'Interpolation Spatiale (SIC) de 2004 pour lesquelles le GRNN bat significativement toutes les autres méthodes, particulièrement lors de situations d'urgence. La thèse est composée de quatre chapitres : théorie, applications, outils logiciels et des exemples guidés. Une partie importante du travail consiste en une collection de logiciels : Machine Learning Office. Cette collection de logiciels a été développée durant les 15 dernières années et a été utilisée pour l'enseignement de nombreux cours, dont des workshops internationaux en Chine, France, Italie, Irlande et Suisse ainsi que dans des projets de recherche fondamentaux et appliqués. Les cas d'études considérés couvrent un vaste spectre de problèmes géoenvironnementaux réels à basse et haute dimensionnalité, tels que la pollution de l'air, du sol et de l'eau par des produits radioactifs et des métaux lourds, la classification de types de sols et d'unités hydrogéologiques, la cartographie des incertitudes pour l'aide à la décision et l'estimation de risques naturels (glissements de terrain, avalanches). Des outils complémentaires pour l'analyse exploratoire des données et la visualisation ont également été développés en prenant soin de créer une interface conviviale et facile à l'utilisation. Machine Learning for geospatial data: algorithms, software tools and case studies Abstract The thesis is devoted to the analysis, modeling and visualisation of spatial environmental data using machine learning algorithms. In a broad sense machine learning can be considered as a subfield of artificial intelligence. It mainly concerns with the development of techniques and algorithms that allow computers to learn from data. In this thesis machine learning algorithms are adapted to learn from spatial environmental data and to make spatial predictions. Why machine learning? In few words most of machine learning algorithms are universal, adaptive, nonlinear, robust and efficient modeling tools. They can find solutions for the classification, regression, and probability density modeling problems in high-dimensional geo-feature spaces, composed of geographical space and additional relevant spatially referenced features. They are well-suited to be implemented as predictive engines in decision support systems, for the purposes of environmental data mining including pattern recognition, modeling and predictions as well as automatic data mapping. They have competitive efficiency to the geostatistical models in low dimensional geographical spaces but are indispensable in high-dimensional geo-feature spaces. The most important and popular machine learning algorithms and models interesting for geo- and environmental sciences are presented in details: from theoretical description of the concepts to the software implementation. The main algorithms and models considered are the following: multi-layer perceptron (a workhorse of machine learning), general regression neural networks, probabilistic neural networks, self-organising (Kohonen) maps, Gaussian mixture models, radial basis functions networks, mixture density networks. This set of models covers machine learning tasks such as classification, regression, and density estimation. Exploratory data analysis (EDA) is initial and very important part of data analysis. In this thesis the concepts of exploratory spatial data analysis (ESDA) is considered using both traditional geostatistical approach such as_experimental variography and machine learning. Experimental variography is a basic tool for geostatistical analysis of anisotropic spatial correlations which helps to understand the presence of spatial patterns, at least described by two-point statistics. A machine learning approach for ESDA is presented by applying the k-nearest neighbors (k-NN) method which is simple and has very good interpretation and visualization properties. Important part of the thesis deals with a hot topic of nowadays, namely, an automatic mapping of geospatial data. General regression neural networks (GRNN) is proposed as efficient model to solve this task. Performance of the GRNN model is demonstrated on Spatial Interpolation Comparison (SIC) 2004 data where GRNN model significantly outperformed all other approaches, especially in case of emergency conditions. The thesis consists of four chapters and has the following structure: theory, applications, software tools, and how-to-do-it examples. An important part of the work is a collection of software tools - Machine Learning Office. Machine Learning Office tools were developed during last 15 years and was used both for many teaching courses, including international workshops in China, France, Italy, Ireland, Switzerland and for realizing fundamental and applied research projects. Case studies considered cover wide spectrum of the real-life low and high-dimensional geo- and environmental problems, such as air, soil and water pollution by radionuclides and heavy metals, soil types and hydro-geological units classification, decision-oriented mapping with uncertainties, natural hazards (landslides, avalanches) assessments and susceptibility mapping. Complementary tools useful for the exploratory data analysis and visualisation were developed as well. The software is user friendly and easy to use.

Utilización de software de corrección automática en el campo de las ciencias de la salud

We live in an era of profound changes in university education. The implementation of Bologna plan has led us to raise new teaching methodologies, to review the role of the student, competency assessment, the incorporation of ICT. Unthinkable acts, one or two decade ago. The TIC concept is very broad and is attributed to the media, processes and content usage. Inside the supports and platforms, we stress tools that allow automatic correction of exercises, because they are instruments of great educational value because instantly they assess students and provide instant feedback about the knowledge that they have either as message support or note. If the power of these tools, we add the Internet, using e-learning environment, the results allow us to work, edit, evaluate, resolve doubts, and so on, anywhere, anytime. We present part of a platform and the results of its use in the field of health sciences

Software para simulação de mecanismo de supressão da luminescência: modelo cinético de Stern-Volmer

A software that includes both Stochastic and Molecular Dynamics procedures has been developed with the aim of visualizing the Stern-Volmer kinetic mechanism of dynamic luminescence quenching. The software allows the student to easily simulate and graphically visualize the molecular collisions, the molecular speed distributions, the luminescence decay curves, and the Stern-Volmer graphs. The software named "SternVolmer" is written for the FreeBASIC compiler and can be applied to dynamic systems where luminescent molecules, during their excited state lifetimes, are able to collide with quenching molecules (collisional quenching). The good agreement found between the simulations and the expected results shows that this software can be used as an effective teaching aid for the study of luminescence and kinetic decay of excited states.

Ressonância: desenvolvimento, utilização e avaliação de um software educacional

Resonance is a useful concept that shows how electrons are shared between two or more atoms and allows a prediction of the chemical reactivity and relative stability of reagents, intermediates, and products. An educational software that enables interactive exploration of the concepts related to resonance and thereby facilitates its understanding was developed. The software was field-tested, and an evaluation questionnaire concerning the software as an educational tool was answered by the students and professors involved in the test. The results led to the conclusion that the developed computer application can be characterized as an auxiliary tool that assists teachers in their lectures and students in their learning process.

INTERACTIONS: DESIGN, IMPLEMENTATION AND EVALUATION OF A COMPUTATIONAL TOOL FOR TEACHING INTERMOLECULAR FORCES IN HIGHER EDUCATION

Intermolecular forces are a useful concept that can explain the attraction between particulate matter as well as numerous phenomena in our lives such as viscosity, solubility, drug interactions, and dyeing of fibers. However, studies show that students have difficulty understanding this important concept, which has led us to develop a free educational software in English and Portuguese. The software can be used interactively by teachers and students, thus facilitating better understanding. Professors and students, both graduate and undergraduate, were questioned about the software quality and its intuitiveness of use, facility of navigation, and pedagogical application using a Likert scale. The results led to the conclusion that the developed computer application can be characterized as an auxiliary tool to assist teachers in their lectures and students in their learning process of intermolecular forces.

Elaboración de software para la supervisión in situ de ejercicios prácticos de análisis de estructuras con enunciado personalizado

Se expone la experiencia de los autores en el desarrollo de las clases prácticas de análisis de estructuras, en la asignatura ESTRUCTURAS II de la ETS de Arquitectura de la Universidad de Granada, consistente en el desarrollo de ejercicios prácticos semanales con enunciados personalizados para cada alumno, previa elaboración de software que permite la supervisión y corrección in situ de los mismos. El objetivo de la metodología docente que se presenta, es la mejora de los tradicionalmente muy bajos índices de rendimiento académico, en las asignaturas de Análisis de Estructuras, en las escuelas de ingeniería y arquitectura, propiciando la participación activa del alumnado en el desarrollo de las clases mediante el planteamiento y resolución de ejercicios prácticos semanales de enunciado personalizado