Cooperative learning through narratives of the LAB studio learning program participants

Abstract. In 2012, Oulu University of Applied Sciences established non-degree training programs called ‘Oamk LABs’, which practice a new form of studio-based model of learning, they called the LAB studio model. Such model includes basic elements of traditional studio-based learning model (practice and reflection-in-action, solving real-life problems, active collaboration with peers and experts of the industry, as well as the learning space) and adds two more features of the multidisciplinary and international environment. This is maintained by keeping the application process open for Finnish and international students from various disciplines, as well as professionals for retraining and unemployed specialists. Since LAB studio learning model is new and evolving phenomena, there is a continuous need to conduct research and contribute to its development. This study has looked at the students’ perspective on the learning process by conducting narrative inquiry research in collaboration with two participants enrolled in one of the Oamk LABs programs. The primary research question for the study is: ‘How do different participants experience the LAB studio learning model?’ The answer to this is presented in the form of two stories placed in the Findings section. The stories were written using narrative analysis of the collected data (narrative interviews, sketched journeys and email conversations) and co-edited together with participants during the research process. The stories reveal two unique journeys reflecting various opinions on the learning model. Those opinions are shaped by the personal and professional background of the participants, as well as the unique circumstances under which each one has studied for the semester. Despite the differences both stories highlight various aspects of cooperative learning during the LAB studies. Thus, the second research question was formed: ‘How do participants experience cooperative learning as a part of the LAB studio learning model?’ The answer to this question is placed in the Discussion part of the research. Narratives revealed three main themes related to the challenges of cooperative learning in the LAB studies: communication issues, expectation gaps, as well as complications caused by the multidisciplinary and international environment

Análise matemática e biológica dos modelos de estimativa de perdas de rendimento na cultura devido à interferência de plantas daninhas.

As plantas daninhas acarretam reduções no rendimento das culturas agrícolas. Os modelos matemáticos de estimativa de perda de rendimento na cultura devido à interferência dessas plantas podem ser instrumentos úteis à tomada de decisão de manejo. Se for possível prever as perdas de rendimento, será possível decidir se é viável ou não a aplicação de uma medida de controle. Há na literatura vários modelos matemáticos empíricos de regressão lineares, não-lineares e polinomiais usados para estimar as perdas de rendimento devido às plantas daninhas. O presente trabalho teve como objetivo apresentar uma análise dos modelos matemáticos presentes na literatura utilizados para estimar as perdas de rendimento que as plantas daninhas acarretam à cultura, considerando o ajuste matemático às observações e a descrição biológica do comportamento dessas perdas

Revisão de modelos matemáticos da dinâmica do banco de sementes de plantas daninhas em agrossistemas.

O crescimento das plantas obedece a certos princípios fisiológicos, que podem ser descritos em termos quantitativos, até certo ponto, por equações matemáticas. No ambiente agrícola, a dinâmica do banco de sementes está fortemente relacionada ao estabelecimento de espécies daninhas e pode ser descrita por um sistema de equações que relaciona a densidade de plântulas com a densidade de sementes produzidas em áreas de cultivo. O objetivo deste artigo foi descrever, através de modelos matemáticos citados na literatura, as características do comportamento dinâmico do banco de sementes de populações de plantas daninhas em sistemas agrícolas

Sistema de classificação fuzzy para o risco de infestação por plantas daninhas considerando a sua variabilidade espacial.

Este artigo trata do problema de classificação do risco de infestação por plantas daninhas usando técnicas geoestatísticas, análise de imagens e modelos de classificação fuzzy. Os principais atributos utilizados para descrever a infestação incluem a densidade de sementes, bem como a sua extensão, a cobertura foliar e a agressividade das plantas daninhas em cada região. A densidade de sementes reflete a produção de sementes por unidade de área, e a sua extensão, a influência das sementes vizinhas; a cobertura foliar indica a extensão dos agrupamentos das plantas daninhas emergentes; e a agressividade descreve a porcentagem de ocupação de espécies com alta capacidade de produção de sementes. Os dados da densidade de sementes, da cobertura foliar e da agressividade para as diferentes regiões são obtidos a partir de simulação com modelos matemáticos de populações. Neste artigo propõe-se um sistema de classificação fuzzy utilizando os atributos descritos para inferir os riscos de infestação de regiões da cultura por plantas daninhas. Resultados de simulação são apresentados para ilustrar o uso desse sistema na aplicação localizada de herbicida

Rock Slopes from Mechanics to Decision Making

http://lmrwww.epfl.ch/Eurock/Eurock2010/files/papers%20grouped.pdfRock slope instabilities are discussed in the context of decision making for risk assessment and management. Hence, the state of the slope and possible failure mechanism need to be defined first. This is done with geometrical and mechanical models for which recent developments are presented. This leads with appropriate consideration of uncertainties to risk determination and to the description of tools for risk management through active and passive countermeasures, including warning systems. The need for sensitivity analysis is then demonstrated, and final comments address updating through information collection.National Science Foundation (U.S.)MIT-Portugal ProgramPortuguese Science and Technology FoundationNorwegian Geotechnical Institute (International Centre for Geohazards)United States. Dept. of Energ