O decreto-lei n.º 3/2008: Natureza, âmbito e ambiguidades na sua aplicação

Portugal tem feito mudanças no seu sistema educativo de forma a torná-lo mais inclusivo, isto é, fazer com que as escolas regulares se reestruturem para acolher e educar capazmente todos os alunos, incluindo os que têm condições de deficiência. O Decreto-Lei n.º 3/2008, de 7 de janeiro (o 3/2008, daqui em diante), constitui uma referência na definição de orientações e no processo de organização das medidas de política educativa para estes alunos. A natureza e a aplicação do 3 /2008, num momento em que foi publicado um novo normativo legal, o Decreto-Lei n.º 54/2018, de 6 de julho, parece-nos ser um tema que se reveste da maior relevância. Não podemos esquecer a área particular de abrangência do 3/2008, já que este diploma legal definiu os apoios especializados prestados na educação, visando a criação de condições para a adequação do processo educativo às Necessidades Educativas Especiais dos alunos com limitações significativas, decorrentes de alterações funcionais e estruturais de caráter permanente. Este enquadramento pretendeu restringir a referenciação de alunos com as chamadas “necessidades educativas especiais”, distinguindo-os de outros que também sofrem processos de exclusão devidos ao modo como funcionam as escolas quando confrontadas com crianças cujas dificuldades de aprendizagem resultam de fatores de origem sociocultural. Neste contexto, pretendemos com este trabalho fazer um balanço da aplicação do 3/2008, pondo em evidência os seus objetivos, confrontando a sua filosofia educativa com perspetivas críticas e caracterizando o modo, ou os modos, como o sistema educativo o interpretou e pôs em prática.Portugal has made changes to its education system in order to make it more inclusive, that is, to make regular schools reform to accommodate and educate all pupils, including those with disabilities. The Decree-Law no.3/2008, of 7 January (the 3/2008 from now on) is a reference in the definition of guidelines and in the process of organization / measures of educational policy of these students. The nature and application of the 3/2008, of 7 January, at a time when a new legal regulation was published, the Decree-Law no. 54/2018, of July 6th, seems to us to be a most relevant subject. We must not forget the particular area covered by the 3/2008, as this legal statute had defined the specialized support provided in pre-school education and in primary and secondary education of the public and private and cooperative sectors, aiming at the creation of conditions for the adequacy of the educational process to the special education needs of students with significant limitations in terms of activity and participation in one or more domains of life, resulting from permanent functional and structural specificities. This framework intended to restrict the referencing of students with so-called “special education needs”, distinguishing them from others who also suffer exclusionary processes due to the way schools function when faced with children whose learning difficulties result from cultural and socio-economic factors. In this context and with this work, it’s our intention to review the application of the 3/2008, highlighting its objectives, confronting its educational philosophy with critical perspectives and illustrating the way the educational system understood it and put it into practice

Desenvolvimento de Modelos Analíticos de Apoio à Gestão em Instituições do Ensino Superior, com Recurso a Data Mining

As instituições de ensino superior deparam‐se atualmente com grandes desafios, derivados da concorrência na captação de novos alunos, da globalização da educação e das diretrizes das recentes políticas educativas, quer nacionais quer da união europeia, que exigem intervenções acrescidas em prol do sucesso educativo e da prevenção do abandono académico. Com o objetivo de contribuir para que essas instituições de ensino se transformem em organizações mais pró‐ativas, capazes de enfrentar os atuais desafios, propõem‐se, nesta tese, novos modelos analíticos de previsão, desenvolvidos com recurso a técnicas de data mining, que permitem estimar, com a devida antecedência, quer o nível de sucesso esperado no final do curso, quer a propensão do aluno para o abandono. Esses modelos vão permitir identificar quer os grupos de estudantes de maior risco, que venham a necessitar de uma maior atenção, quer os fatores que mais contribuam para o seu (in)sucesso, conhecimentos de importância primordial para que os agentes de gestão possam adotar as medidas e decisões estratégicas de promoção de sucesso académico mais adequadas. Para prever o sucesso académico global do aluno é proposto um modelo de regressão baseado no algoritmo random forest. Para estimar a sua propensão para o abandono é desenvolvido um modelo de classificação que combina três das mais importantes técnicas de data mining, como são os casos dos algoritmos random forest, máquinas de vetores de suporte e redes neuronais artificiais. Com o objetivo de avaliar e garantir que as metodologias desenvolvidas e os modelos propostos possam ser utilizados em contextos reais, usam‐se, como caso de estudo, os alunos de licenciatura duma instituição pública do ensino superior politécnico. Para além da elevada capacidade de previsão evidenciada pelos modelos desenvolvidos e da própria dimensão e diversidade dos dados analisados, destacam‐se, como contribuições diferenciadoras desta tese, os processos de seleção dos fatores explicativos do sucesso e do abandono académico. A tese também demonstra o potencial das técnicas de data mining quando aplicadas a bases de dados de grande dimensão provenientes de ambientes educacionais, podendo a abordagem metodológica seguida servir de guia a outras instituições de ensino, ajudando‐as a perceber de que forma o data mining as poderá auxiliar na extração de conhecimento útil que suporte melhores decisões.Higher education institutions are currently facing deep challenges stemming from the competition for attracting new students, the globalisation of education, and the directives from recent educational policies adopted both nationally and by the European Union, which require more interventions aiming the attainment of educational success and the prevention of students dropout. With the aim to contribute to the transformation of such institutions into more proactive organisations, capable of facing up to the current challenges, this thesis puts forward new analytical predictive models, developed by means of data mining techniques, which enable the early estimation of a student’s expected level of success at the end of the degree course as well as their propensity to drop out. These models will enable the identification of major risk groups of students, who will need closer attention, and also the identification of the factors mostly contributing to their success or failure. The importance of such information is vital to enable decision‐makers to take the most adequate measures and decisions in order to promote academic success. In order to predict students’ global academic success, we propose a regression model based on random forest algorithm. For the estimation of students’ propensity to drop out, we developed a classification model which combines three of the most popular data mining techniques, namely random forest, support vector machines and artificial neural networks. Aiming to assess and ensure that the methodologies developed and the models proposed can be used in real contexts, the undergraduates of a public polytechnic higher education institution were used as a case study. Besides the high predictive capacity demonstrated by the models developed and the dimension and diversity of the data analysed, other noteworthy differentiating contributions of this thesis are the innovative process of selection of the explanatory factors for academic success and students dropout. The thesis also shows the potential of data mining techniques when applied to large scale datasets deriving from educational environments, and the approach followed in this study may be used as a guideline to other educational institutions on how data mining can support the extraction of useful knowledge with a view to support better decisions

Modelling academic dropout in computer engineering using arti cial neural networks

School dropout in higher education is an academic, economic, political and social problem, which has a great impact and is difficult to resolve. In order to mitigate this problem, this paper proposes a predictive model of classification, based on artificial neural networks, which allows the prediction, at the end of the first school year, of the propensity that the computer engineering students of a polytechnic institute in the interior of the country have for dropout. A differentiating aspect of this study is that it considers the classifications obtained in the course units of the first academic year as potential predictors of dropout. A new approach in the process of selecting the factors that foreshadow the dropout allowed isolating 12 explanatory variables, which guaranteed a good predictive capacity of the model (AUC = 78.5%). These variables reveal fundamental aspects for the adoption of management strategies that may be more assertive in the combat to academic dropout.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Educational data mining: a literature review

Com o objetivo de divulgar o potencial e a aptidão do Data Mining Educacional, como um instrumento de análise e de investigação, no apoio à gestão de instituições dedicadas ao ensino, apresenta-se, no presente artigo, uma sucinta descrição de alguns dos estudos mais relevantes da área. A análise efetuada permite evidenciar as inovações que o EDM tem vindo a promover, bem como as tendências de investigação atuais e futuras.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

A data mining approach to predict undergraduate students' performance

No presente artigo apresenta-se uma metodologia desenvolvida com base no algoritmo random forest, para prever precocemente e de forma rigorosa o desempenho académico de graduação dos estudantes de uma instituição de ensino superior politécnico. A abordagem seguida permitiu isolar 11 variáveis explicativas, a partir de um conjunto inicial de cerca de meia centena, que garantem uma boa capacidade preditiva do modelo (R2=0.79). Estas variáveis revelam aspetos fundamentais para a definição de estratégias de gestão centradas na promoção do sucesso académico.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Prediction of academic dropout in a higher education institution using data mining

Este estudo propõe dois modelos preditivos de classificação que permitem identificar, logo no final do 1º e do 2º semestres escolares, os estudantes de licenciatura de uma instituição de ensino superior mais propensos ao abandono académico. A metodologia proposta, que combina 3 algoritmos populares de data mining, como são as random forest, as máquinas de vetores de suporte e as redes neuronais artificiais, para além de contribuir para a assertividade da previsão, permite identificar por ordem de relevância os principais fatores que prenunciam o abandono académico. Os resultados empíricos demonstram ser possível reduzir para cerca de 1/4 as 4 dezenas de potenciais preditores do abandono, e mostram serem essencialmente dois, do contexto curricular do estudante, a explicarem essa propensão. Esse conhecimento revela-se de importância primordial para que os agentes de gestão possam adotar as medidas e decisões estratégicas mais propícias à diminuição dos índices de evasão discente.This study proposes two predictive models of classification that allow to identify, at the end of the 1st and 2nd semesters, the undergraduate students of a higher education institution more prone to academic dropout. The proposed methodology, which combines 3 popular data mining algorithms, such as random forest, support vector machines and artificial neural networks, in addition to contributing to predictive performance, allows to identify the main factors behind academic dropout. The empirical results show that it is possible to reduce to about 1/4 the 4 tens potential predictors of dropout, and show that there are essentially two predictors, concerning student’s curriculum context, that explain this propensity. This knowledge is useful for decision-makers to adopt the most appropriate strategic measures and decisions in order to reduce student dropout rates.Este trabalho foi suportado pela Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT) através do Projeto UID/EEA/04131/2019. Agradece-se igualmente ao IPB, e em particular ao seu pró-presidente para os Sistemas de Informação, Prof. Doutor Albano Alves, pela disponibilização dos dados analisados no presente estudo.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Definição de metodologias de manutenção para a indústria: caso prático

Dissertação de Mestrado em Engenharia IndustrialAs empresas industriais desenvolvem actualmente um grande esforço no sentido de promover a flexibilidade dos equipamentos. Neste contexto, com o presente trabalho, é pretendido optimizar a estrutura da manutenção de uma empresa industrial. Para o efeito, através de um registo histórico de dados, estuda-se o comportamento fiabilístico dos equipamentos cujo conhecimento relativo às falhas e ao seu atendimento deve ser compreendido. A análise fiabilística efectuada permite identificar os equipamentos críticos com o intuito de identificar oportunidades de melhoria e de estabelecer metodologias de manutenção coerentes. Estas metodologias têm subjacentes a estatística das avarias e a avaliação de custos.Industrial Companies currently develop a major effort to promote equipments flexibility. Bearing this fact in mind, the present work aims to optimize the maintenance structure in an industrial company. A strategic bases of reliability analysis of failure time data is implements in order to understands equipment behaviour and to support the appropriate maintenance methodologies

Predição de falhas no apoio à tomada da decisão em gestão da manutenção

Com o presente artigo pretende-se divulgar procedimentos que possibilitem caracterizar, sob uma vertente técnica, operacional e económica, a estrutura organizacional do sector da manutenção. Com a informação proveniente de um registo histórico de dados é possível obter indicadores que permitam estimar e compreender o comportamento dos equipamentos no que diz respeito às falhas e ao seu atendimento. Assim, de forma fundamentada, através de metodologias apropriadas, poder-se-ão definir as políticas de manutenção adequadas a cada equipamento e aos componentes neles inseridos

Procedimentos estatísticos aplicáveis a um histórico da manutenção para apoio à tomada de decisão

O aumento da disponibilidade dos equipamentos consegue-se através da diminuição do período de tempo em que o equipamento não está em condições de utilização. Como tal, o conhecimento sobre o comportamento dos equipamentos, sistemas e serviços, é imprescindível em decisões no âmbito da manutenção. Algumas das informações que constituem esse conhecimento são estimadas, devido à incerteza das ocorrências, através de abordagens probabilísticas e determinísticas através das quais será possivel providenciar informação para apoio às decisões da gestão da manutenção