Acumulação de competências tecnológicas e os processos subjacentes de apredizagem: o caso da Invensis Appliances Controls Unidade Vacaria - RS

Esta dissertação enfoca o relacionamento entre acumulação de competências tecnológicas e os processos subjacentes de aprendizagem. Este relacionamento é examinado na empresa Invensys Appliance Controls Ltda. - Unidade de Vacaria/RS, durante o período de 1981 a 2000. Trata-se de uma empresa metal-mecânica, fornecedora da indústria de linha branca. Em outras palavras, a dissertação examina as implicações dos processos subjacentes de aprendizagem tecnológica para a acumulação de competências para três funções tecnológicas: processo e organização da produção, produtos e equipamentos. Os processos de aprendizagem são examinados à luz de quatro características: variedade, intensidade, funcionamento e interação, a partir do uso de estruturas de análise existente na literatura. Baseado em estudo de caso individual, este estudo encontrou que a maneira e a velocidade de acumulação de competências tecnológicas na empresa estudada estão associadas aos diversos processos usados para adquirir conhecimento tecnológico e convertê-lo em organizacional. Ademais, a simples incidência desses processos na empresa não garantiu na empresa uma implicação positiva para a acumulação de competências tecnológicas. Através do uso de estrutura existente na literatura, porém aplicada a uma indústria diferente de estudos anteriores, esta dissertação sugere que deve existir um esforço organizado, contínuo e integrado para geração e disseminação de conhecimento em toda a empresa a fim de que a acumulação de capacitação tecnológica seja acelerada na empresa.

Uma aplicação da apredizagem por reforço na otimização da produção em um campo de petróleo

The objective of reservoir engineering is to manage fields of oil production in order to maximize the production of hydrocarbons according to economic and physical restrictions. The deciding of a production strategy is a complex activity involving several variables in the process. Thus, a smart system, which assists in the optimization of the options for developing of the field, is very useful in day-to-day of reservoir engineers. This paper proposes the development of an intelligent system to aid decision making, regarding the optimization of strategies of production in oil fields. The intelligence of this system will be implemented through the use of the technique of reinforcement learning, which is presented as a powerful tool in problems of multi-stage decision. The proposed system will allow the specialist to obtain, in time, a great alternative (or near-optimal) for the development of an oil field known

Explicação do conteúdo: elemento estruturante da apredizagem eficaz

Neste artigo busca-se mostrar a construção de uma categoria explicativa do trabalho docente denominada explicação do conteúdo, a partir de representações de alunos da Habilitação Magistério sobre as práticas pedagógicas de seus professores, cuja formulação assumiu a função de elemento estruturante básico do trabalho docente eficaz. Trata-se de pesquisa de abordagem qualitativa em que os instrumentos utilizados para coleta de dados foram observação em sala de aula e entrevista semi-estruturada.

Uma aplicação da apredizagem por reforço na otimização da produção em um campo de petróleo

The objective of reservoir engineering is to manage fields of oil production in order to maximize the production of hydrocarbons according to economic and physical restrictions. The deciding of a production strategy is a complex activity involving several variables in the process. Thus, a smart system, which assists in the optimization of the options for developing of the field, is very useful in day-to-day of reservoir engineers. This paper proposes the development of an intelligent system to aid decision making, regarding the optimization of strategies of production in oil fields. The intelligence of this system will be implemented through the use of the technique of reinforcement learning, which is presented as a powerful tool in problems of multi-stage decision. The proposed system will allow the specialist to obtain, in time, a great alternative (or near-optimal) for the development of an oil field known

Balança de precisão

Este item é parte de um conjunto de modelos produzido pela equipe do Laboratório de Objetos de Apredizagem (LOA)/UFSCar para o jogo LabTecA

Capela

Este item é parte de um conjunto de modelos produzido pela equipe do Laboratório de Objetos de Apredizagem (LOA)/UFSCar para o jogo LabTecA

Espectrômetro de chama

Este item é parte de um conjunto de modelos produzido pela equipe do Laboratório de Objetos de Apredizagem (LOA)/UFSCar para o jogo LabTecA

Espectrofotômetro Infravermelho

Este item é parte de um conjunto de modelos produzido pela equipe do Laboratório de Objetos de Apredizagem (LOA)/UFSCar para o jogo LabTecA

Espectrofotômetro Ultravioleta

Este item é parte de um conjunto de modelos produzido pela equipe do Laboratório de Objetos de Apredizagem (LOA)/UFSCar para o jogo LabTecA

Exaustor

Este item é parte de um conjunto de modelos produzido pela equipe do Laboratório de Objetos de Apredizagem (LOA)/UFSCar para o jogo LabTecA

HPLC

Este item é parte de um conjunto de modelos produzido pela equipe do Laboratório de Objetos de Apredizagem (LOA)/UFSCar para o jogo LabTecA

PHmetro

Este item é parte de um conjunto de modelos produzido pela equipe do Laboratório de Objetos de Apredizagem (LOA)/UFSCar para o jogo LabTecA

Pisseta de água

Este item é parte de um conjunto de modelos produzido pela equipe do Laboratório de Objetos de Apredizagem (LOA)/UFSCar para o jogo LabTecA

Polarímetro

Este item é parte de um conjunto de modelos produzido pela equipe do Laboratório de Objetos de Apredizagem (LOA)/UFSCar para o jogo LabTecA

Turbidímetro

Este item é parte de um conjunto de modelos produzido pela equipe do Laboratório de Objetos de Apredizagem (LOA)/UFSCar para o jogo LabTecA