Sentidos da formação docente para a profissionalização - Na voz do professor do campo

O trabalho discute os sentidos da formação docente na profissionalização de professores do campo. Nasce do desassossego que interroga a prática da formação continuada, sobretudo, a especialização em educação do campo e os sentidos que são produzidos pelos sujeitos em interface com o trabalho docente nas experiências da Escola Família Agrícola, Escola do Movimento dos Trabalhadores Sem Terra e Escola Multisseriada. Têm nos estudos de Vigotski (2005), Benjamin (1994) e Larrosa (2002) as contribuições que fundamentam a compreensão de sentidos e experiência, estes como produção subjetiva, temporal e singular que ecoam das vozes dos sujeitos. As narrativas como perspectiva metodológica da pesquisa são aqui adotadas como as histórias de práticas em situação (BERTAUX, 2010) ou histórias de vida que pensam um projeto (JOSSO, 2002) e que por assim se constituírem tem como ponto motivador nos diálogos a formação e a profissão docente no campo. Trata-se, de uma narrativa de vida situada, a partir de um impulso que proporciona ao narrador e seu interlocutor o adentrar de uma história que se faz em meio a pessoas, memórias, sentimentos, conflitos, práticas e todo um contexto acerca do impulso de suas experiências de vida, formação e profissão. A partir da escuta em diálogo com as questões da pesquisa registramos a escrita dos sentidos produzidos, não como universais, mas como heterogêneos e simultaneamente singulares aos sujeitos. Nessa perspectiva, os sujeitos produzem diferentes sentidos na relação formação e profissionalização, estes amalgamados e relacionados às suas aspirações com a formação continuada e a carreira docente, imbricados nas itinerâncias dos movimentos sociais nos quais militam, bem como, nas memórias e trajetórias na educação. Pensar, portanto, em processos de formação continuada de professores do campo, à luz dessa discussão, é abrir-se aos diferentes contornos que esta assume a partir dos sentidos produzidos pelos sujeitos, desafiando-nos à construção de projetos que dialoguem com a diversidade da educação do campo e que se colocam como espaçostempos da reflexão do ser e/ou estar professor (a)-monitor (a)-educador (a) do campo.

Automated traffic route identification through the shared nearest neighbour algorithm

Many organisations need to extract useful information from huge amounts of movement data. One example is found in maritime transportation, where the automated identification of a diverse range of traffic routes is a key management issue for improving the maintenance of ports and ocean routes, and accelerating ship traffic. This paper addresses, in a first stage, the research challenge of developing an approach for the automated identification of traffic routes based on clustering motion vectors rather than reconstructed trajectories. The immediate benefit of the proposed approach is to avoid the reconstruction of trajectories in terms of their geometric shape of the path, their position in space, their life span, and changes of speed, direction and other attributes over time. For clustering the moving objects, an adapted version of the Shared Nearest Neighbour algorithm is used. The motion vectors, with a position and a direction, are analysed in order to identify clusters of vectors that are moving towards the same direction. These clusters represent traffic routes and the preliminary results have shown to be promising for the automated identification of traffic routes with different shapes and densities, as well as for handling noise data.