Queensland's music outcomes: building pedagogical bridges

This paper discusses the challenges surrounding the implementation of the Music strand of the new syllabus for secondary teachers within the context of emerging trends in pedagogical reform in Queensland, and identifies several areas where research is needed to inform classroom music teaching practice and to guide teacher training programs. Secondary music teachers (Years 8-10) have not had the same systemic, school-based curriculum guidance that was given to teachers in years 1-7. This has resulted in a plethora of teaching and learning practices in lower secondary classrooms, many of which may be more experiential than developmental in approach and which may have little reference to the types of music programs common in primary classrooms.

O PROFESSOR DO ENSINO MÉDIO: SUA FORMAÇÃO PARA ATUAR E ENFRENTAR OS DESAFIOS DO SÉCULO XXI

Esta investigação empírica discute e analisa o trabalho docente do profissional do Ensino Médio, sua formação e desestruturação na sociedade contemporânea, procurando relacioná-la à própria crise da formação cultural em vigor. O objetivo principal é analisar as formas de adaptação e de resistência do professor perante as grandes mudanças e novas exigências para o educador do novo século iniciado no ano de 2000, com a chegada do novo milênio. A partir desse objetivo analisado, foi estudado como o professor compreende sua formação e carreira, focalizando as ações instauradas atualmente pela Secretaria do Estado da Educação de São Paulo, no período de 2000 a 2014, nas escolas de Ensino Médio do município de Barueri, confrontando com as regras propostas pela última LDB (Lei de Diretrizes e Bases) e legislação correlata também em âmbito estadual. A hipótese que rege esta investigação é a de que há inconsistências e incoerências na normatização na esfera executiva do sistema estadual de ensino. As Escolas Estaduais de Ensino Médio do município de Barueri (SP) serão o campo empírico desta pesquisa que se realizará em 2013 e 2014. A partir de informações obtidas por meio de análise documental e de respostas fornecidas por professores com questionários padronizados, objetivando caracterizar o perfil profissional do professor, confronta-lo com as exigências do sistema, identificar ações que regulam a sua seleção e explicitar sua manifestação sobre o impacto da má qualidade de sua formação no exercício da docência, fator que favorece o agravamento de forças conservadoras, cristalizadas em forma de práticas voltadas para a resolução de problemas do cotidiano escolar do Ensino Médio. Os estudos sobre cultura escolar, história da educação será apoiado Florestan Fernandes (1966), Otaíza de Oliveira Romanelli (1990), Helena Souza Patto (1999), Raquel Volpato Serbino (1998), Edgar Morin (2006), Guiomar Namo de Mello (2004), Dermeval Saviani (2003), Antônio Nóvoa (1995), José Mário P. Azanha (1968), Selma Pimenta Garrido (1992), Bernadete Gatti (1996), Francisco Imbernón (2002), Martha Abrahão Saad Lucchesi (2002), Lizete Shizue Bomura Maciel (2004), entre outros autores que estaremos pesquisando ao longo do nosso trabalho.

PERCEPÇÃO DE SUPORTE SOCIAL E BEM-ESTAR NO TRABALHO: UM ESTUDO COM PROFESSORES

Os estudos sobre as condições de trabalho de profissionais da educação sempre tiveram como objetivo identificar fatores negativos, como o burnout e o estresse. Porém, é sabido que variáveis relacionadas com as relações interpessoais podem proporcionar melhora no bem-estar no trabalho nestes profissionais. O professor, protagonista do processo ensino-aprendizagem pode apresentar bem-estar no trabalho e desempenhar melhor o seu ofício se tiver percepção de suporte daqueles que compõem sua rede social dentro de sua escola. Este trabalho tem como objetivo analisar as relações entre bem-estar no trabalho e percepção de suporte social no trabalho em professores do ensino fundamental. Participaram do estudo 209 professores, do ensino fundamental da rede pública municipal e estadual de ensino, todos do sexo feminino com idade média de 41,55 anos (DP=8,64) e com o nível de instrução mínimo correspondente ao ensino médio. Esses professores responderam a um questionário auto aplicável contendo quatro medidas: Escala de Envolvimento com o Trabalho, Escala de Satisfação com o Trabalho Escala de Comprometimento Organizacional Afetivo e Escala de Percepção de Suporte Social no Trabalho. Calcularam-se as médias, desvios padrão, correlações e sete modelos de regressão linear stepwise entre as variáveis do estudo. Os resultados apontaram para satisfação com os colegas, com a chefia e com as tarefas, mas pouca satisfação com salários e promoções. Os professores apresentaram comprometimento afetivo com suas escolas e envolvimento com o trabalho que realizam. Foi revelada percepção de suporte social, com uma tendência mais elevada de suporte com as informações recebidas, seguida da percepção de suporte emocional e percepção de suporte instrumental nesta ordem. Foram comprovadas relações positivas e significativas entre as dimensões de bem-estar no trabalho e percepção de suporte social no trabalho. Modelos de regressão revelaram que as três dimensões de suporte social no trabalho impactam positivamente as três dimensões de bem-estar no trabalho, com maior capacidade de explicação entre si. Sugere-se novos estudos envolvendo percepção de suporte social no trabalho e bem-estar no trabalho com outras categorias profissionais para complementar estes ainda pouco estudados conceitos.(AU)

Description and training of neural network dynamics

Attractor properties of a popular discrete-time neural network model are illustrated through numerical simulations. The most complex dynamics is found to occur within particular ranges of parameters controlling the symmetry and magnitude of the weight matrix. A small network model is observed to produce fixed points, limit cycles, mode-locking, the Ruelle-Takens route to chaos, and the period-doubling route to chaos. Training algorithms for tuning this dynamical behaviour are discussed. Training can be an easy or difficult task, depending whether the problem requires the use of temporal information distributed over long time intervals. Such problems require training algorithms which can handle hidden nodes. The most prominent of these algorithms, back propagation through time, solves the temporal credit assignment problem in a way which can work only if the relevant information is distributed locally in time. The Moving Targets algorithm works for the more general case, but is computationally intensive, and prone to local minima.

Efficient training of RBF networks for classification.

Radial Basis Function networks with linear outputs are often used in regression problems because they can be substantially faster to train than Multi-layer Perceptrons. For classification problems, the use of linear outputs is less appropriate as the outputs are not guaranteed to represent probabilities. We show how RBFs with logistic and softmax outputs can be trained efficiently using the Fisher scoring algorithm. This approach can be used with any model which consists of a generalised linear output function applied to a model which is linear in its parameters. We compare this approach with standard non-linear optimisation algorithms on a number of datasets.

Bayesian training of mixture density networks

Mixture Density Networks (MDNs) are a well-established method for modelling the conditional probability density which is useful for complex multi-valued functions where regression methods (such as MLPs) fail. In this paper we extend earlier research of a regularisation method for a special case of MDNs to the general case using evidence based regularisation and we show how the Hessian of the MDN error function can be evaluated using R-propagation. The method is tested on two data sets and compared with early stopping.

Efficient training of RBF networks for classification

Radial Basis Function networks with linear outputs are often used in regression problems because they can be substantially faster to train than Multi-layer Perceptrons. For classification problems, the use of linear outputs is less appropriate as the outputs are not guaranteed to represent probabilities. In this paper we show how RBFs with logistic and softmax outputs can be trained efficiently using algorithms derived from Generalised Linear Models. This approach is compared with standard non-linear optimisation algorithms on a number of datasets.

Discriminative training of the hidden vector state model for semantic parsing

In this paper, we discuss how discriminative training can be applied to the hidden vector state (HVS) model in different task domains. The HVS model is a discrete hidden Markov model (HMM) in which each HMM state represents the state of a push-down automaton with a finite stack size. In previous applications, maximum-likelihood estimation (MLE) is used to derive the parameters of the HVS model. However, MLE makes a number of assumptions and unfortunately some of these assumptions do not hold. Discriminative training, without making such assumptions, can improve the performance of the HVS model by discriminating the correct hypothesis from the competing hypotheses. Experiments have been conducted in two domains: the travel domain for the semantic parsing task using the DARPA Communicator data and the Air Travel Information Services (ATIS) data and the bioinformatics domain for the information extraction task using the GENIA corpus. The results demonstrate modest improvements of the performance of the HVS model using discriminative training. In the travel domain, discriminative training of the HVS model gives a relative error reduction rate of 31 percent in F-measure when compared with MLE on the DARPA Communicator data and 9 percent on the ATIS data. In the bioinformatics domain, a relative error reduction rate of 4 percent in F-measure is achieved on the GENIA corpus.

The use of open learning in the training of neurotechnologists:a regional case study

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The education and training of technicians in the construction industry

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The effectiveness of an organisations' equal opportunities policy for the role and training of women, particularly in the fire service

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