Identificação e Caracterização de Redes Científicas de Dados Curriculares

A análise de redes sociais tem sido foco de vários estudos nas diversas áreas do conhecimento. Principalmente as redes de colaboração científicas, onde dados sobre produtividade e intensidade de colaboração revelam informações importantes para o entendimento da evolução das pesquisas. Este artigo apresenta o processo de extração de dados da Plataforma Lattes e a modelagem dos dados extraídos em uma imensa rede de colaboração científica. As principais contribuições do trabalho são um método de extração de toda a base de currículos e a proposta de um algoritmo para a identificação das colaborações com baixo custo computacional, se apresentando como uma excelente alternativa para a análise de grandes redes. Com a rede modelada, diversas técnicas de análise de redes sociais podem ser aplicadas com o objetivo de obter resultados que apresentam uma visão da produtividade e colaboração de todos os usuários cadastrados na plataforma

Fundamentos em gestão e informática em saúde

Este ebook foi confeccionado como parte da avaliação da disciplina de fundamentos do programa de pós-graduação em gestão e informática em saúde.Este ebook tem a finalidade de apresentar textos envolvendo temas da área de gestão e informática em saúde. Nesta versão existem oito capítulos. No primeiro capítulo apresentamos os conceitos de saúde digital, sua abrangência e significado. São apresentados os conceitos a partir das diretrizes da Organização Mundial de Saúde (OMS), a forma como o termo foi adotado no Brasil pelo Ministério da Saúde, e apresenta os pilares da estratégia da saúde digital no Brasil. No segundo capítulo abordamos os conceitos relacionados à Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) em saúde. Atualmente, no mundo globalizado, temas como TIC e Saúde estão cada vez mais presentes na sociedade atual, compreendendo uma intersecção entre suas áreas. A saúde compreendida como tema vital ao homem e a TIC como suporte à realização de ações operacionais, gerenciais ou de apoio à decisão no enquadramento da saúde. No terceiro capítulo abordamos os propósitos da Avaliação de Tecnologias em Saúde (ATS) para os serviços e sistemas de saúde, mostrando sua aplicação nos diferentes contextos e apresentando particularidades no impacto potencial sobre a saúde nacional. No quarto capítulo são apresentadas as definições e os aspectos normativos sobre telessaúde estabelecidas pela Organização Mundial da Saúde (OMS) e pelo Conselho Federal de Medicina (CFM). No quinto capítulo apresentamos algumas definições sobre telemedicina, sua história, modalidades e projetos implementados. Também são apresentados os principais limitadores que freiam a sua ampla difusão, assim como aspectos que estimulam e que tornam propenso o uso de tais tecnologias. No sexto capítulo descrevemos algumas iniciativas internacionais de prestação de serviços remotos de atenção e assistência farmacêutica, prática conhecida como telefarmácia. O objetivo é mostrar exemplos de experiências fora do Brasil, tanto em ambiente comunitário (atenção primária à saúde) como em ambiente hospitalar. No sétimo capítulo abordamos o tema Medicina Baseada em Evidências (MBE) que é utilizada para se identificar as melhores estratégias disponíveis por meio de provas científicas existentes para a aplicação de seus resultados na prática clínica. É composta pelo paciente, a experiência clínica e a melhor evidência científica, sendo estes, os seus pilares. No oitavo e último capítulo apresentamos um breve panorama sobre o processo de transformação de dados na saúde para a geração da informação para o apoio à decisão e para a produção do conhecimento utilizando Aprendizado de Máquina (AM). Trata-se de um campo da inteligência artificial que apresenta oportunidades para a aplicação de algoritmos na resolução de problemas e promoção do conhecimento.Não recebi financiament

Algoritmo versus humanos : a assertividade e comportamento da racionalidade e intuição no processo de tomada de decisão

Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade e Gestão Pública, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2021.A perspectiva de tomada de decisão tem sido mais elaborada na pesquisa normativa, que prescreve como as decisões devem ser tomadas. Esse tipo de pesquisa define os critérios para uma decisão racional. Porém, a racionalidade total só poderia ser alcançada por fórmulas matemáticas ou programas de computador. Por outro lado, o uso da intuição é um aspecto importante do processo de decisão. Mas a literatura apresenta uma aparente dicotomia, com autores defendendo o uso da intuição e defendendo a racionalidade na tomada de decisão. Diante desta dicotomia, o presente trabalho tem como objetivo investigar decisões racionais e intuitivas. Para a decisão racional foram utilizados algoritmos de aprendizagem de máquinas, subcampo da inteligência artificial. Assim, foi desenvolvido um modelo para recomendação e classificação de potenciais candidatos a bolsas de Pós-doutorado no exterior. Inicialmente foi realizada uma pré-seleção dos atributos, sendo computados ao final do pré-processamento 51 variáveis. O treinamento do algoritmo foi realizado por meio de 887 currículos lattes de pósdoutores no exterior, no qual identificaram-se quatro grupos. Os grupos foram nomeados conforme suas características, apresentando a seguinte ordem de relevância: Score, Trabalhos_Orientações, IES_baixo_rank e Pesquisador_Sênior. Para a decisão intuitiva foi realizado um quase-experimento composto por dois grupos experimentais (Avaliadores Ad Hoc e Doutores) e um grupo controle (Discentes). Os participantes de cada grupo foram classificados posteriormente em intuitivos ou racionais. Após a análise dos dados, os resultados foram apresentados em três cenários distintos, sendo que no cenário de alta validade, o algoritmo apresentou uma assertividade maior em relação aos humanos, embora os especialistas intuitivos também apresentaram uma assertividade significativa. Por sua vez, no cenário incerto, o qual apresenta as variáveis de internacionalização, o algoritmo apresentou assertividade inferior aos humanos e novamente os especialistas intuitivos se sobressaíram em relação aos demais grupos. Por fim, no cenário que mescla incertezas e validade, o algoritmo e os especialistas intuitivos apresentaram assertividades similares em suas decisões. Ressalta-se que para verificar a assertividade foram utilizadas as técnicas da acurácia e recall e a mesma consiste em recomendar corretamente candidatos antes e após a realização do pós-doutorado no exterior. Além disso, por meio das principais variáveis utilizadas para a decisão, identificou-se que o algoritmo apresentou comportamento mais similar ao especialista intuitivo. Assim, este trabalho apresenta como contribuição teórica o pressuposto de que pode ser falsa a dicotomia entre racional e intuição. As decisões racionais e de especialistas intuitivos podem apresentar bons resultados e ambas podem ser relevantes em um cenário de decisão. Além disso, este trabalho demonstrou que as ferramentas computacionais são limitadas e o que algoritmo utilizado para a decisão racional apresentou comportamento mais similar a um especialista intuitivo humano, portanto, este comportamento mais similar a um especialista intuitivo e a possibilidade de processamento de diversos formatos de dados podem afetar a racionalidade das decisões. Por fim, este trabalho sugere o perfil de candidatos ideais para serem contemplados com bolsas de pós-doutorado no exterior, sendo os mais indicados os que apresentam baixo número de publicações, porém com alto impacto. Além disso, estes candidatos ideais apresentaram um menor número de orientações, baixa apresentação de trabalhos e participação em eventos, ou seja, o foco destes pesquisadores foi apenas o alto impacto em suas publicações. Em relação aos mais indicados para avaliadores Ad Hoc, identificou-se o perfil especialista intuitivo como o mais assertivo.The decision-making perspective has been more elaborated in normative research, which prescribes how decisions should be made. This type of research defines the criteria for a rational decision. However, total rationality could only be achieved by mathematical formulas or computer programs. On the other hand, the use of intuition is an important aspect of the decision-making process. But the literature presents an apparent dichotomy, with authors defending the use of intuition and defending rationality in decision making. In view of this dichotomy, the present work aims to investigate rational and intuitive decisions. For the rational decision, machine learning algorithms were used, a subfield of artificial intelligence. Thus, a model was developed for the recommendation and classification of potential candidates for Postdoctoral fellowships abroad. Initially, a pre-selection of the attributes was carried out, and 51 variables were computed at the end of the pre-processing. The training of the algorithm was carried out by means of 887 lattes curricula of post-doctorates abroad, in which four groups were identified. The groups were named according to their characteristics, with the following order of relevance: Score, Jobs_Orientations, IES_baixo_rank and Researcher_Senior. For the intuitive decision, a quasi-experiment was carried out composed of two experimental groups (Ad Hoc Evaluators and Doctors) and a control group (Students). The participants in each group were later classified as intuitive or rational. After analyzing the data, the results were presented in three different scenarios, and in the high validity scenario, the algorithm showed greater assertiveness in relation to humans, although intuitive specialists also showed significant assertiveness. In turn, in the uncertain scenario, which presents the internationalization variables, the algorithm showed assertiveness inferior to that of humans and again the intuitive specialists stood out in relation to the other groups. Finally, in the scenario that mixes uncertainties and validity, the algorithm and the intuitive specialists presented similar assertions in their decisions. It is noteworthy that the accuracy and recall techniques were used to verify the assertiveness and it consists in correctly recommending candidates before and after conducting the postdoctoral study abroad. In addition, through the main variables used for the decision, it was identified that the algorithm behaved more similarly to the intuitive specialist. Thus, this work presents as a theoretical contribution that the dichotomy between rational and intuition may be false. Rational and intuitive expert decisions can deliver good results and both can be relevant in a decision scenario. In addition, this work demonstrated that the computational tools are limited and that the algorithm used for the rational decision presented a behavior more similar to an intuitive human specialist, therefore, this behavior more similar to an intuitive specialist in machine learning algorithms and the possibility processing of different data formats can affect the rationality of decisions. Finally, this paper suggests the ideal candidate profile to be awarded postdoctoral scholarships abroad, the most suitable being those with a low number of publications, but with a high impact. In addition, these ideal candidates presented a lower number of orientations, low presentation of papers and participation in events, that is, the focus of these researchers was only high impact on their publications. Regarding the most suitable for Ad Hoc evaluators, the intuitive specialist profile was identified as the most assertive

Políticas públicas para formação de professores: entre conquistas, retrocessos e resistências

Artigo resultante de pesquisa de cunho teórico e documental, no qual se analisam conquistas e retrocessos no campo das políticas públicas para formação de professores no tempo presente, no Brasil. Objetiva-se apontar agendas necessárias para o movimento de resistência aos retrocessos, anunciar possibilidades de avanços e desafios a enfrentar. Para tanto, adota-se a orientação do materialismo histórico dialético, que permite apreender e revelar as contradições da realidade concreta. Na atual conjuntura de graves ataques à garantia do direito constitucional à educação pública estatal de qualidade social e às políticas de formação docente, é indispensável a resistência ativa e propositiva

Pesquisa e inovação responsáveis no Poder Judiciário brasileiro e o julgamento por inteligência artificial

Trabalho de conclusão de curso, na modalidade de dissertação, apresentado ao Programa de Pós-Graduação Profissional em Direito da Escola Nacional de Formação e Aperfeiçoamento de Magistrados, como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Direito. Área de concentração: Direito e Poder Judiciário. Orientador: Samuel Meira Brasil Júnior.O Poder Judiciário Brasileiro tem buscado soluções para melhorar a eficácia na prestação jurisdicional, e a tecnologia da informação por inteligência artificial pode produzir ferramentas a serem inseridas na cadeia produtiva para prestar suporte ao julgamento de processos. Contudo, a inovação tecnológica é marcada pela incerteza, podendo gerar riscos e ameaças de caracteres éticos e sociais. Neste cenário, surge a pesquisa e inovação responsáveis (responsible research and innovation — RRI) como uma estrutura de governança da pesquisa e da inovação, com o propósito de promover a participação e a reflexividade das partes interessadas ao longo de todo o ciclo de vida do produto, criando as bases para a identificação e o gerenciamento dos riscos. A proposta desta dissertação é analisar se a pesquisa e inovação responsáveis (RRI) é uma metodologia adequada para que o Poder Judiciário Brasileiro promova a governança da inovação tecnológica, inclusive para desenvolver modelos preditivos de inteligência artificial que realizem o julgamento de rocessos judiciais. A fim de apresentar uma resposta, percorre-se uma trajetória de construção de substratos teóricos, para a exploração descritiva e analítica, ainda que de modo elementar, do processo cognitivo humano, da tecnologia da inteligência artificial e as suas aplicações gerais e as dirigidas às atividades jurídicas, das práticas mais comuns de governança da pesquisa e inovação, da pesquisa e inovação responsáveis (RRI), além da catalogação de alguns fatores técnicos sensíveis da IA que podem gerar riscos e ameaças. Sucede-se, então, uma fase empírica que apresenta um panorama da realidade da governança da inovação tecnológica no Poder Judiciário Brasileiro, que é tratada pela técnica de análise de conteúdo. A trajetória metodológica produz os subsídios que permitem a discussão analítica dos resultados, para testar a hipótese suscitada e responder ao problema formulado, além de cumprir os objetivos específicos propostos. O resultado é a descoberta de que a RRI é uma metodologia adequada para o Poder Judiciário Brasileiro sistematizar uma estrutura de governança da inovação tecnológica, o que permite o desenvolvimento de modelos preditivos de inteligência computacional para prestar suporte ao julgamento de processos, desde que ajustada esta estrutura às singularidades nacionais

Aplicação de kdd em dados de iterações de desenvolvimento de software

Orientador: Prof. Dr. Jaime WojciechowskiMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada.Inclui referências: 26-27Resumo: O software está presente em várias categorias de sistemas atualmente. Ele pode ser desenvolvido de diferentes formas, o Desenvolvimento Iterativo é uma delas. Esse modelo de processo de software é a base para processos ou métodos amplamente praticados na indústria de software. Ele é capaz de lidar mais facilmente com softwares modernos, os quais estão cada vez complexos e exigindo entregas mais frequentes que agreguem valor ao serviço ou produto do cliente. Nessa abordagem o software é desenvolvido por meio de várias iterações. Esse processo pode gerar um grande volume de dados tornando- se inviável uma análise manual. É comum, portanto, que grandes empresas apliquem métodos ou processos específicos para obter conhecimento a partir desses dados para na sequência difundi-lo dentre os seus integrantes buscando melhorar seus processos produtivos. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi identificar modelos e padrões que sejam válidos e potencialmente interpretáveis de tal forma que possam auxiliar as equipes de software na tomada de decisões inerente à realização de iterações de desenvolvimento de software. Esse objetivo foi norteado pelas seguintes questões, dadas as informações históricas dessas iterações: "é possível prever o resultado de uma iteração?" e "esses dados podem revelar algum padrão relacionado às práticas das equipes de software?". Para alcançar esse objetivo, foi aplicado um método de estudo baseado no KDD-process envolvendo dados de projetos reais e as técnicas de mineração de dados Árvore de Decisão e Floresta Aleatória. Foram identificados modelos capazes de prever o sucesso (ou falha) de uma iteração de software com até 93% de acurácia e padrões que evidenciam, por exemplo, a importância da prática de constantemente analisar e refinar os itens do backlog do produto

ActivePlan: Uma Abordagem para Formação de Grupos de Estudantes com Perfis Heterogêneos para Uso de Práticas Ativas de Aprendizagem

Diante do atual panorama educacional brasileiro, de altos índices de reprovação e de ainda recorrentes práticas tradicionais associadas à pedagogia bancária, alternativas baseadas em práticas ativas de aprendizagem têm se revelado poderosas ferramentas de engajamento, interatividade e até mesmo de melhoria do rendimento escolar de estudantes. Isso ocorre também em cenários onde uma turma de estudantes se caracteriza por sua heterogeneidade de perfis, seja em termos de aspectos cognitivos, interacionais ou outros. Nessa perspectiva, este trabalho propõe uma abordagem, denominada ActivePlan, que objetiva identificar os perfis cognitivos e interacionais de estudantes em uma turma e, com base neles, formar grupos de estudantes com perfis heterogêneos de modo que os grupos possam ser utilizados em Práticas Ativas de Aprendizagem (neste trabalho, denominadas de PAAs). A ideia geral da abordagem é: (i) coletar dados de turmas de estudantes e enriquecê-los com alguns indicadores conforme uma PAA em questão; (ii) agrupar estudantes por similaridade de perfis, e utilizar as categorias de perfis similares identificadas para formar novos grupos, desta vez, com perfis heterogêneos de estudantes com vistas à aplicação de uma determinada PAA. A abordagem usa um método de aprendizado de máquina não supervisionado e propõe um algoritmo adaptado para a formação de grupos heterogêneos de estudantes para PAAs. Uma ferramenta foi implementada para a abordagem ActivePlan. A abordagem foi avaliada experimentalmente com base em dados reais de estudantes em turmas do ensino técnico integrado ao médio, considerando as PAAs denominadas Trezentos e Aprendizagem baseada em Equipes. Por meio dos perfis dos estudantes e do enriquecimento baseado em seus níveis de desempenho, grupos com perfis mistos de estudantes compatíveis com a prática Trezentos e com a prática Aprendizagem baseada em Equipes foram gerados. O valor obtido para a métrica de avaliação ―diversidade‖ para os grupos formados indica uma composição, de fato, heterogênea no tocante aos perfis esperados de estudantes às práticas consideradas

Agrupamento de faces em vídeos digitais.

Faces humanas são algumas das entidades mais importantes frequentemente encontradas em vídeos. Devido ao substancial volume de produção e consumo de vídeos digitais na atualidade (tanto vídeos pessoais quanto provenientes das indústrias de comunicação e entretenimento), a extração automática de informações relevantes de tais vídeos se tornou um tema ativo de pesquisa. Parte dos esforços realizados nesta área tem se concentrado no uso do reconhecimento e agrupamento facial para auxiliar o processo de anotação automática de faces em vídeos. No entanto, algoritmos de agrupamento de faces atuais ainda não são robustos às variações de aparência de uma mesma face em situações de aquisição típicas. Neste contexto, o problema abordado nesta tese é o agrupamento de faces em vídeos digitais, com a proposição de nova abordagem com desempenho superior (em termos de qualidade do agrupamento e custo computacional) em relação ao estado-da-arte, utilizando bases de vídeos de referência da literatura. Com fundamentação em uma revisão bibliográfica sistemática e em avaliações experimentais, chegou-se à proposição da abordagem, a qual é constituída por módulos de pré-processamento, detecção de faces, rastreamento, extração de características, agrupamento, análise de similaridade temporal e reagrupamento espacial. A abordagem de agrupamento de faces proposta alcançou os objetivos planejados obtendo resultados superiores (no tocante a diferentes métricas) a métodos avaliados utilizando as bases de vídeos YouTube Celebrities (KIM et al., 2008) e SAIVT-Bnews (GHAEMMAGHAMI, DEAN e SRIDHARAN, 2013).Human faces are some of the most important entities frequently encountered in videos. As a result of the currently high volumes of digital videos production and consumption both personal and profissional videos, automatic extraction of relevant information from those videos has become an active research topic. Many efforts in this area have focused on the use of face clustering and recognition in order to aid with the process of annotating faces in videos. However, current face clustering algorithms are not robust to variations of appearance that a same face may suffer due to typical changes in acquisition scenarios. Hence, this thesis proposes a novel approach to the problem of face clustering in digital videos which achieves superior performance (in terms of clustering quality and computational cost) in comparison to the state-of-the-art, using reference video databases according to the literature. After performing a systematic literature review and experimental evaluations, the current approach has been proposed, which has the following modules: preprocessing, face detection, tracking, feature extraction, clustering, temporal similarity analysis, and spatial reclustering. The proposed approach for face clustering achieved the planned objectives obtaining better results (according to different metrics) than those presented by methods evaluated on the YouTube Celebrities videos dataset (KIM et al., 2008) and SAIVT-Bnews videos dataset (GHAEMMAGHAMI, DEAN e SRIDHARAN, 2013)