Edificação de um Construto Teórico sobre Processo de Formação de Estratégias de Gestão em Instituições de Ensino superior (IES) à luz dos pressupostos da Teoria da Complexidade

O presente trabalho tem por objetivo apresentar a elaboração de um construto teórico sobre processos de formação de estratégias de gestão em Instituições de Ensino Superior (IES), com base nos pressupostos da Teoria da Complexidade. Para edificação desse construto utilizou-se o referencial teórico sobre Universidades, Formação de Estratégias, Processos de Mudança, Teoria da Complexidade e Sistemas Adaptativos Complexos, articulado-os de tal forma que pudessem dar sustentação à proposta apresentada. A metodologia que orientou essa investigação teve por base a pesquisa de natureza bibliográfica, e assentou-se nas premissas do paradigma qualitativo e interpretativo, para dar conta de compreender a dinâmica do processo de formação de estratégia expressos em Planos de Gestão de Instituições de Ensino Superior e, assim, propor um construto de análise. A relevância desse construto está em permitir que se realize diagnósticos acerca do processo de formação de estratégias de gestão nessas instituições, com vistas à identificação se tal processo apresenta mais características do modelo racional-formal, do modelo negociado ou do modelo em construção permanente, e em que grau incorpora as variáveis e os princípios apontados pela Teoria da Complexidade

A model for concepts extraction and context identification in knowledge based systems

Information Retrieval Systems normally deal with keywordbased technologies. Although those systems reach satisfactory results, they aren’t able to answer more complex queries done by users, especially those directly in natural language. To do that, there are the KnowledgeBased Systems, which use ontologies to represent the knowledge embedded in texts. Currently, the construction of ontologies is based on the participation of three components: the knowledge engineer, the domain specialist, and the system analyst. This work demands time due to the various studies that should be made do determine which elements must participate of the knowledge base and how these elements are interrelated. In this way, using computational systems that, at least, accelerate this work is fundamental to create systems to the market. A model, that allows a computer directly represents the knowledge, just needing a minimal human intervention, or even no one, enlarges the range of domains a system can maintain, becoming it more efficient and userfriendly.Applications in Artificial Intelligence - Knowledge EngineeringRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A model for concepts extraction and context identification in knowledge based systems

Information Retrieval Systems normally deal with keywordbased technologies. Although those systems reach satisfactory results, they aren’t able to answer more complex queries done by users, especially those directly in natural language. To do that, there are the KnowledgeBased Systems, which use ontologies to represent the knowledge embedded in texts. Currently, the construction of ontologies is based on the participation of three components: the knowledge engineer, the domain specialist, and the system analyst. This work demands time due to the various studies that should be made do determine which elements must participate of the knowledge base and how these elements are interrelated. In this way, using computational systems that, at least, accelerate this work is fundamental to create systems to the market. A model, that allows a computer directly represents the knowledge, just needing a minimal human intervention, or even no one, enlarges the range of domains a system can maintain, becoming it more efficient and userfriendly.Applications in Artificial Intelligence - Knowledge EngineeringRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI