Automatic teaching of basic programming techniques

Trabalho de projecto de mestrado, Engenharia Informática (Engenharia de Software), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2014Este trabalho visa, por meio de novas evoluções no campo da educação online, providenciar um método de ensino das linguagens de programação mais fácil a pessoas sem experiencia prévia no campo, assim como ajudar professores a ensinar e avaliar grupos inteiros. Para este fim vai ter em conta experiencia de outros projectos já efectuados na medida do e-learning, mais concretamente Massive Open Online Courses, principalmente na plataforma Duolingo, pela sua abordagem interessante que não imita simplesmente o ensino presencial como é a tendência mas que faz uso das tecnologias que agora estão à sua disposição. O método de ensino que irá ser aplicado neste trabalho difere dos outros métodos e é baseado no Duolingo: aprendizagem efectuada unicamente através de exercícios. Estes exercícios irão aumentar de dificuldade, adaptar-se conforme as necessidades educativas de cada aluno e aperfeiçoar-se ao aprender com as respostas dadas. Desta maneira envolvente espera-se que os eventuais alunos sintam menos dificuldades do que em outros métodos mais passivos de aprendizagem.This work aims to provide a different approach to online teaching of programming languages, making use of the new evolutions in the field of on-line education, as well as help teachers to teach and evaluate whole groups. For this purpose the experiences taken from other e-learning projects, namely Massive Open Online Courses, have been taken into account, specially the learning platform Duolingo. This platform’s approach is interesting because it does not simply copy classroomlearning, as is the tendency of others, but it takes advantage of the available technologies.The teaching method that will be applied to this project, which differs from othermethods and is based on Duolingo, is that learning will happen solely through exercises,which will evolve in difficulty and adapt depending on the difficulty that students face andimproving itself using the answers given. With this focus on being engaging it is expectedthat students will feel more motivated than in other more passive methods of learning

Projeto PlowDeR: manual de formação avançada

Este manual resulta do desenvolvimento do projeto de investigação “PLowDeR - Framework para Análise do Impacto Económico e Social das Atividades Turísticas nos Territórios de Baixa Densidade: o Caso das Aldeias Históricas de Portugal”, com a referência CENTRO-01-0145-FEDER-023984 suportado pelo orçamento do Programa Operacional Regional do Centro na sua componente FEDER. A rede das Aldeias Históricas de Portugal (rAHP) teve origem no Programa das Aldeias Históricas, formulado em 1991, cujo objetivo era fixar populações num território, já na altura, considerado de baixa densidade populacional. Este programa, incluiu inicialmente 10 aldeias: Almeida; Castelo Mendo; Castelo Novo; Castelo Rodrigo; Idanha-a-Velha; Linhares da Beira; Marialva; Monsanto; Piódão e Sortelha. Em 2003, foram incluídas mais duas aldeias: Belmonte e Trancoso, constituindo-se assim a atual rAHP com 12 aldeias distribuídas por 10 concelhos: Almeida; Arganil; Belmonte; Celorico da Beira; Figueira de Castelo Rodrigo; Fundão; Idanha-a-Nova; Mêda; Sabugal e Trancoso. Os concelhos de Almeida e Idanha-a-Nova contribuem com duas aldeias históricas cada um. A região em que se insere a rAHP é, como referido, de baixa densidade populacional, sendo os aglomerados populacionais distantes entre si e, embora possuindo boas acessibilidades rodoviárias, estão distantes dos principais centros de decisão. O Programa das Aldeias Históricas foi, inicialmente, executado no II Quadro Comunitário de Apoio (1994-1999) e aprofundado durante o III Quadro Comunitário de Apoio (2000-2006). Independentemente, dos grandes investimentos feitos na recuperação das aldeias que constituem a rAHP, em 2013 não existiam quaisquer indicadores que permitissem avaliar o impacto socioeconómico desta rede nos territórios de baixa densidade. Perante este facto decidiu a equipa de investigação, associada ao projeto PLowDeR, desenvolver e propor uma framework de indicadores que permita aos decisores políticos, agentes económicos e académicos fazerem análises mais avisadas sobre os investimentos feitos e avaliarem o seu impacto nos territórios de baixa densidade, em particular, nas Aldeias Históricas. Nesta framework de indicadores, foram consideradas duas dimensões para o seu enquadramento (uma dimensão para caracterizar os indicadores propostos “dimensão de caracterização” e uma outra dimensão para agregação dos referidos indicadores “dimensão de agregação”). A organização por dimensões ajudará a verificar se todos os objetivos do projeto e os diferentes tipos de impacto estão considerados pelos indicadores propostos. Com inspiração no modelo proposto por Tanguay, Rajaonson e Therrien (2013) devidamente adaptado aos territórios de baixa densidade, foram consideradas sete dimensões para caracterizar os indicadores desenvolvidos com o objetivo de avaliar o impacto das atividades turísticas (denominadas “dimensões de caracterização”): económico; social; ambiental; viabilidade; habitabilidade; equidade e sustentabilidade (Melo, Rocha, Natário, Biscaia, & Dias, 2018). Adicionalmente, foram elaboradas oito dimensões de agregação para os indicadores, incorporando as áreas consideradas fundamentais para medir o impacto do turismo nos territórios estudados: ecossistema; bem-estar; satisfação; cultura; vitalidade económica; emprego; marketing; mobilidade e acessibilidade (Melo et al., 2018). Consideradas as dimensões acabadas de referir, foi identificado, através de uma vasta revisão da literatura, o conjunto de indicadores a incluir em cada uma das dimensões de agregação. Ao desenvolver e propor um conjunto de indicadores, está sempre implícita a forma de recolha de dados necessários para a sua construção. Assim, foi considerado que determinados dados já podem estar disponíveis nas bases de dados do Instituto Nacional de Estatística (INE), da Autoridade Regional de Turismo do Centro de Portugal ou da associação Aldeias Históricas de Portugal – Associação de Desenvolvimento Turístico (AHP-ADT), sendo que as duas últimas entidades são parceiras neste projeto. No entanto, a grande maioria dos dados, principalmente os de natureza mais micro que dizem respeito às aldeias, não se encontram disponíveis naquelas entidades pelo que se tornou inevitável que os dados fossem recolhidos via inquérito por questionário, ouvindo os diferentes stakeholders envolvidos na rAHP (visitantes, agentes económicos e outros stakeholders). Estes inquéritos por questionário foram disponibilizados tanto em suporte papel quanto através da plataforma digital “Indicators for Low Density Areas” (ILDA), desenvolvida para recolha de dados online, para efetuar o seu processamento e posterior disseminação dos indicadores. Em face da utilidade da framework e dos resultados obtidos, este manual de formação avançada é justificado pela necessidade de acompanhar a divulgação dos resultados do trabalho de investigação feito no âmbito do projeto PLowDeR, por um processo explicativo e formativo, podendo assim contribuir: para uma melhor compreensão do trabalho de investigação realizado; para uma melhor interpretação dos resultados alcançados e das potencialidades da framework desenvolvida; para enriquecer os currículos de cursos ministrados nas instituições de ensino superior parceiras do projeto, ou outros em que estas temáticas se justifiquem. Para que a framework de indicadores tenha o impacto esperado nos territórios de baixa densidade, deve ser devidamente explicada e divulgada a todos os seus potenciais utilizadores: decisores políticos, agentes económicos, e académicos. A vertente explicativa e formativa deste manual é ainda importante na perspetiva de replicação da mesma metodologia e aplicação da framework a outros territórios de baixa densidade com redes similares à rAHP. Considerando o acabado de expor, este manual de formação tem dois grandes objetivos. Por um lado, o de apoiar a divulgação e a utilização de uma framework de indicadores, desenvolvida para avaliar o impacto socioeconómico da rAHP e, por outro lado, o de se constituir uma referência para apoiar a interpretação, pelas partes interessadas, dos referidos indicadores e resultados. Estes indicadores permitirão identificar oportunidades que possam ser facilitadoras do processo de melhoria de dinâmicas regionais. Este manual servirá, também, de apoio ao desenvolvimento de atividades curriculares focadas na economia regional e atividades relacionadas, assim como ao apoio no preenchimento dos questionários. Este manual é organizado em capítulos. Para além da introdução, no capítulo 2 é apresentada a framework de indicadores e respetivas fichas técnicas (indicadores primários e indicadores derivados). No capítulo 3 é apresentada uma visão geral e forma de utilização da plataforma digital ILDA. Finalmente, no capítulo 4 é descrita a metodologia utilizada para recolha de dados.publishe

Projeto PlowDeR: relatório final

O Interior de Portugal é caracterizado por ter territórios de baixa densidade populacional, com fracas vias de comunicação, escassos serviços públicos e privados, uma dinâmica económica débil e reduzida capacidade para atrair investimentos que ajudem a fixar as populações, quando comparado com o Litoral. A sustentabilidade a curto, médio e longo prazos dos territórios de baixa densidade requer uma estratégia assente em fatores e recursos endógenos e enquadrada nos objetivos da Estratégia Europa 2020 para um crescimento inteligente, sustentável e inclusivo, que se focalize nos resultados e que procure maximizar o impacto do financiamento da União Europeia. Neste contexto, importa perceber como as regiões e os seus atores podem gerar mecanismos endógenos de criação de riqueza com base nos seus recursos específicos (Alves, 2007), e como se podem avaliar os resultados (sociais e económicos) da aplicação desses recursos. A rede Aldeias Históricas de Portugal (rAHP) integra 12 aldeias unidas por características históricas, patrimoniais, paisagísticas e, também, pela sua interioridade: Almeida; Belmonte; Castelo Mendo; Castelo Novo; Castelo Rodrigo; Idanha-a-Velha; Linhares da Beira; Marialva; Monsanto; Piódão; Sortelha e Trancoso. Estas aldeias estão inseridas em três NUTS III – Beiras e Serra da Estrela; Beira Baixa e Região de Coimbra –, integradas na NUTS II Centro. A indisponibilidade de dados estatísticos oficiais desagregados ao nível da aldeia, intramuros, e o facto de três das aldeias que integram a rAHP serem sede de concelho (Almeida, Belmonte e Trancoso) ou de haver concelhos em que coexistem duas aldeias pertencentes à rAHP (Almeida e Idanha-a-Nova), tem dificultado ou impossibilitado o estudo em profundidade, e real, do impacto social e económico das atividades turísticas das aldeias pertencentes à rAHP. Face à ausência de estudos nesta área, considera-se que estudar o impacto da criação da rAHP na economia regional e no contexto social é inovador e de grande relevância. A inovação e relevância do estudo passam, essencialmente, pelo desenho de indicadores mais adequados e completos, atendendo às particularidades já referidas e à melhoria das possibilidades de recolha de informação verificadas nos últimos anos. O projeto PLowDeR surge com o intuito de criar um mecanismo de monitorização de um conjunto de dimensões consideradas relevantes para análise do impacto social e económico das atividades turísticas nos territórios de baixa densidade, tendo como caso de estudo a rAHP. Assim, o projeto PlowDeR tem como objetivo principal definir um conjunto de indicadores integrados numa framework para avaliar o impacto económico e social das atividades turísticas das Aldeias Históricas de Portugal (AHP). No âmbito do projeto foi ainda desenvolvida uma plataforma tecnológica, para permitir a recolha de dados e a gestão dos dados recolhidos e o protótipo de uma aplicação móvel para monitorizar a satisfação dos visitantes das AHP. Ao avaliar o impacto económico e social das atividades turísticas das AHP nos territórios de baixa densidade em que estão inseridas, através da criação de um conjunto de indicadores, espera-se que o projeto não só forneça às AHP os dados necessários para planearem a sua estratégia de desenvolvimento, mas que também contribua para apoiar a tomada de decisão por parte das entidades que necessitam de ter indicadores económicos e sociais relacionados com a valorização do património. Para além disso, espera-se que o projeto permita a transferência de conhecimento para as comunidades académicas, através da melhoria dos curricula de algumas unidades curriculares, e que promova a atração de turistas, novos investidores e habitantes para as AHP, contribuindo, deste modo, para a sua sustentabilidade e para o desenvolvimento dos territórios de baixa densidade em que se inserem. Para concretizar os objetivos deste projeto, após a revisão da literatura e devida construção da framework, seguiu-se o trabalho de seleção e definição dos indicadores de forma a ser dada resposta às dimensões definidas na framework. Este trabalho foi validado junto de diversos stakeholders: académicos; políticos; agentes económicos e residentes. De seguida, procedeu-se ao trabalho de construção do instrumento de recolha de dados (Inquérito por Questionário) para alimentar os indicadores, quer na versão física (em papel), quer digital (online), via plataforma tecnológica. Finalmente, os indicadores foram calculados e os resultados analisados. Este relatório, para além deste capítulo, onde se faz a sua introdução, apresenta no segundo capítulo o enquadramento teórico. O terceiro capítulo apresenta uma breve caracterização das Aldeias Históricas de Portugal. No capítulo seguinte, capítulo quatro, é apresentado o enquadramento metodológico, dividido em três partes: a construção dos indicadores da framework, a construção do instrumento de recolha de dados e a administração do inquérito por questionário. O capítulo cinco desenvolve e descreve o trabalho de construção das dimensões de caracterização e de agregação que compõem a framework de indicadores, bem como os requisitos tidos em conta na sua construção. No capítulo seis apresenta-se a plataforma – Indicators for Low Density Areas (ILDA) –. O capítulo sete é dedicado ao tratamento e análise de dados, onde cada uma das dimensões de caracterização é tratada individualmente, seguindo-se um trabalho de análise complementar dos dados, isto é, da informação recolhida por inquérito por questionário que não é utilizada diretamente para o cálculo dos indicadores, mas que complementa a análise global. Esta análise complementar debruça-se sobre dois grupos populacionais: os residentes e os visitantes. Finalmente, no capítulo oito são apresentadas as principais conclusões e possíveis desenvolvimentos do trabalho feito no âmbito deste projeto.publishe

MAMMALS IN PORTUGAL : A data set of terrestrial, volant, and marine mammal occurrences in P ortugal

Mammals are threatened worldwide, with 26% of all species being includedin the IUCN threatened categories. This overall pattern is primarily associatedwith habitat loss or degradation, and human persecution for terrestrial mam-mals, and pollution, open net fishing, climate change, and prey depletion formarine mammals. Mammals play a key role in maintaining ecosystems func-tionality and resilience, and therefore information on their distribution is cru-cial to delineate and support conservation actions. MAMMALS INPORTUGAL is a publicly available data set compiling unpublishedgeoreferenced occurrence records of 92 terrestrial, volant, and marine mam-mals in mainland Portugal and archipelagos of the Azores and Madeira thatincludes 105,026 data entries between 1873 and 2021 (72% of the data occur-ring in 2000 and 2021). The methods used to collect the data were: live obser-vations/captures (43%), sign surveys (35%), camera trapping (16%),bioacoustics surveys (4%) and radiotracking, and inquiries that represent lessthan 1% of the records. The data set includes 13 types of records: (1) burrowsjsoil moundsjtunnel, (2) capture, (3) colony, (4) dead animaljhairjskullsjjaws, (5) genetic confirmation, (6) inquiries, (7) observation of live animal (8),observation in shelters, (9) photo trappingjvideo, (10) predators dietjpelletsjpine cones/nuts, (11) scatjtrackjditch, (12) telemetry and (13) vocalizationjecholocation. The spatial uncertainty of most records ranges between 0 and100 m (76%). Rodentia (n=31,573) has the highest number of records followedby Chiroptera (n=18,857), Carnivora (n=18,594), Lagomorpha (n=17,496),Cetartiodactyla (n=11,568) and Eulipotyphla (n=7008). The data setincludes records of species classified by the IUCN as threatened(e.g.,Oryctolagus cuniculus[n=12,159],Monachus monachus[n=1,512],andLynx pardinus[n=197]). We believe that this data set may stimulate thepublication of other European countries data sets that would certainly contrib-ute to ecology and conservation-related research, and therefore assisting onthe development of more accurate and tailored conservation managementstrategies for each species. There are no copyright restrictions; please cite thisdata paper when the data are used in publications.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Mammals in Portugal: a data set of terrestrial, volant, and marine mammal occurrences in Portugal

Mammals are threatened worldwide, with ~26% of all species being included in the IUCN threatened categories. This overall pattern is primarily associated with habitat loss or degradation, and human persecution for terrestrial mammals, and pollution, open net fishing, climate change, and prey depletion for marine mammals. Mammals play a key role in maintaining ecosystems functionality and resilience, and therefore information on their distribution is crucial to delineate and support conservation actions. MAMMALS IN PORTUGAL is a publicly available data set compiling unpublished georeferenced occurrence records of 92 terrestrial, volant, and marine mammals in mainland Portugal and archipelagos of the Azores and Madeira that includes 105,026 data entries between 1873 and 2021 (72% of the data occurring in 2000 and 2021). The methods used to collect the data were: live observations/captures (43%), sign surveys (35%), camera trapping (16%), bioacoustics surveys (4%) and radiotracking, and inquiries that represent less than 1% of the records. The data set includes 13 types of records: (1) burrows | soil mounds | tunnel, (2) capture, (3) colony, (4) dead animal | hair | skulls | jaws, (5) genetic confirmation, (6) inquiries, (7) observation of live animal (8), observation in shelters, (9) photo trapping | video, (10) predators diet | pellets | pine cones/nuts, (11) scat | track | ditch, (12) telemetry and (13) vocalization | echolocation. The spatial uncertainty of most records ranges between 0 and 100 m (76%). Rodentia (n =31,573) has the highest number of records followed by Chiroptera (n = 18,857), Carnivora (n = 18,594), Lagomorpha (n = 17,496), Cetartiodactyla (n = 11,568) and Eulipotyphla (n = 7008). The data set includes records of species classified by the IUCN as threatened (e.g., Oryctolagus cuniculus [n = 12,159], Monachus monachus [n = 1,512], and Lynx pardinus [n = 197]). We believe that this data set may stimulate the publication of other European countries data sets that would certainly contribute to ecology and conservation-related research, and therefore assisting on the development of more accurate and tailored conservation management strategies for each species. There are no copyright restrictions; please cite this data paper when the data are used in publications

Containment measures

OBSOLETE (project finished) - Description of containment measures during COVID'19 lockdown, in the context of SIlent Cities project. Please request access to Silent Cities if neede