ENSINO DAS HABILIDADES DO PENSAMENTO CRÍTICO POR MEIO DE PROBLEM BASED LEARNING

Objetivo: analizar comparativamente la percepción de estudiantes de enfermería, en dos clases, sobre la enseñanza implícita del pensamiento crítico en un curso de soporte básico de vida. Método: intervención educativa, con abordaje cualitativo, fundamentada en la teoría históricocultural. En el estudio participaron 102 estudiantes, siendo 52 en el grupo de intervención, que fueron enseñados por medio de la metodología del Problem Based Learning asociada a cuestiones orientadoras, y 50 en el grupo control, enseñados sólo con el Problem Based Learning. Los datos fueron recolectados de 12 a 30 de noviembre de 2015, en la Universidad Federal de Viçosa, a través de cuestionario sociodemográfico, instrumento evaluativo y entrevistas semiestructuradas. El instrumento de evaluación y las entrevistas fueron exploradas por el análisis de contenido de Bardin. Resultados: el curso movilizó habilidades de pensamiento crítico en los estudiantes de ambos grupos. Sin embargo, en el grupo de intervención, expusieron con más claridad percepciones sobre las características de un pensador crítico. En el grupo control, al que se aplicó sólo la metodología del Problem Based Learning, los estudiantes mencionaron la adquisición de habilidades técnicas. En el grupo de intervención, al que se aplicó la metodología del Problem Based Learning asociada a las cuestiones orientadoras, además de las habilidades técnicas, los estudiantes relataron habilidades de un pensador crítico. Conclusión: el análisis comparativo permite concluir que metodologías de enseñanza movilizadoras del pensamiento crítico se vuelven mediadoras en el desarrollo y perfeccionamiento de las funciones mentales superiores en la enseñanza, abarcando capacidades cognitivas y metacognitivas. El estudio representa contribución y avance en el ámbito de la enseñanza de enfermería, considerando que las cuestiones se suman a las tecnologías de educación en salud

Can machine learning accelerate process understanding and decision-relevant predictions of river water quality?

The global decline of water quality in rivers and streams has resulted in a pressing need to design new watershed management strategies. Water quality can be affected by multiple stressors including population growth, land use change, global warming, and extreme events, with repercussions on human and ecosystem health. A scientific understanding of factors affecting riverine water quality and predictions at local to regional scales, and at sub-daily to decadal timescales are needed for optimal management of watersheds and river basins. Here, we discuss how machine learning (ML) can enable development of more accurate, computationally tractable, and scalable models for analysis and predictions of river water quality. We review relevant state-of-the art applications of ML for water quality models and discuss opportunities to improve the use of ML with emerging computational and mathematical methods for model selection, hyperparameter optimization, incorporating process knowledge into ML models, improving explainablity, uncertainty quantification, and model-data integration. We then present considerations for using ML to address water quality problems given their scale and complexity, available data and computational resources, and stakeholder needs. When combined with decades of process understanding, interdisciplinary advances in knowledge-guided ML, information theory, data integration, and analytics can help address fundamental science questions and enable decision-relevant predictions of riverine water quality