Construção do conhecimento na EaD: uma reflexão à luz do material didático

Este artigo tem por objetivo refletir sobre boas práticas de elaboração de material didático que potencialize a construção de conhecimento na educação a distância. Para tanto, dentro de uma abordagem interdisciplinar pela natureza do seu objeto, esta pesquisa esta classificada por uma visão filosófica interpretativa, com estratégia de investigação centrada em um estudo de caso realizado no Programa de Capacitação em Rede: competência para o ciclo de Desenvolvimento de Inovações (Projeto e-Nova). Como método de pesquisa, utilizou-se o levantamento bibliográfico, documental e observação participante. Para análise dos dados, trabalhou-se dentro de uma abordagem qualitativa. Com isso, como resultado, identificou-se que um material pautado na construção do conhecimento deve ser elaborado com base em quatro grandes dimensões de estruturação, a saber: estrutura, conteúdo, linguagem e atividade. A definição destas dimensões contribuem para potencializar a transformação da informação em conhecimento e podem ir além da proposta de educação a distância atendendo também às necessidades da educação tradicional onde boas práticas de um bom material didático, impresso ou on-line, convergem para o sucesso da aprendizagem. Com base na análise evidenciou-se que as características trabalhadas num material didático, sob a égide da construção do conhecimento, potencializam o sucesso e a qualidade de cursos oferecidos na modalidade a distância, corrobora a pesquisa de satisfação realizada com estudantes no final do curso. Por fim, considera-se que os materiais devem ao mesmo tempo em que respeitam singularidades da proposta educacional contemplar a multiplicidade contextual de um país com dimensão continental como o Brasil.This article aims at reflecting on good practices of didactic material that brings knowledge construction in Distance Education to its full potential. To this end, within an interdisciplinary approach due to the nature of its object, this research has an interpretive philosophical vision with investigation strategies centered in a case study performed within a program of network training: Competences for the innovation development cycle (Projeto e-Nova). Research methods were bibliographic and documental surveying, as well as participant observation. Data analysis was performed within a qualitative approach. As a result, materials involving the construction of knowledge must be elaborated based on 4 great structuring dimensions, namely: Structure, content, language, and activity. Defining these dimensions contribute with bringing transformation of information into knowledge to its full potential, going beyond the proposal of Distance Education and also meeting demands of traditional, in situ education in which good practices and good didactic material, be it printed or online, converge to successful learning. Based on the analysis, it was evident that didactic material features under the aegis of knowledge construction can bring the success and quality of courses offered in Distance modalities corroborates the surveying performed with students by the end of the course. Lastly, it is considered that materials should contemplate contextual multiplicities of a continent-sized country such as Brazil, while respecting singular aspects of educational proposals.Universidade Aberta; Pavilhão do Conhecimento; LEA

OCR Applied for Identification of Vehicles with Irregular Documentation Using IoT

Given the lack of investments in surveillance in remote places, this paper presents a prototype that identifies vehicles in irregular conditions, notifying a group of people, such as a network of neighbors, through a low-cost embedded system based on the Internet of things (IoT). The developed prototype allows the visualization of the location, date and time of the event, and vehicle information such as license plate, make, model, color, city, state, passenger capacity and restrictions. It also offers a responsive interface in two languages: Portuguese and English. The proposed device addresses technical concepts pertinent to image processing such as binarization, analysis of possible characters on the plate, plate border location, perspective transformation, character segmentation, optical character recognition (OCR) and post-processing. The embedded system is based on a Raspberry having support to GPS, solar panels, communication via 3G modem, wi-fi, camera and motion sensors. Tests were performed regarding the vehicle’s positioning and the percentage of assertiveness in image processing, where the vehicles are at different angles, speeds and distances. The prototype can be a viable alternative because the results were satisfactory concerning the recognition of the license plates, mobility and autonomy

Complex graph neural networks for medication interaction verification

This paper presents the development and application of graph neural networks to verify drug interactions, consisting of drug-protein networks. For this, the DrugBank databases were used, creating four complex networks of interactions: target proteins, transport proteins, carrier proteins, and enzymes. The Louvain and Girvan-Newman community detection algorithms were used to establish communities and validate the interactions between them. Positive results were obtained when checking the interactions of two sets of drugs for disease treatments: diabetes and anxiety; diabetes and antibiotics. There were found 371 interactions by the Girvan-Newman algorithm and 58 interactions via Louvain

AVALIAÇÃO DE ISOLADORES ELÉTRICOS UTILIZANDO ULTRASSOM E APRENDIZADO DE MÁQUINA

Nas redes de distribuição de energia elétrica são utilizados isoladores elétricos, que têm como finalidades dar sustentação mecânica aos cabos e proporcionar isolamento elétrico da estrutura de suporte. A vericação da qualidade dos isoladores elétricos instalados possui uma metodologia baseada no conhecimento adquirido por técnicos, sendo que esta verificação não é realizada sem a análise intuitiva de um profissional. Desta forma, este trabalho apresenta uma metodologia baseada em técnicas de processamento de sinais e Aprendizado de Máquina para a construção de um algoritmo capaz de identicar automaticamente possíveis danos em isoladores elétricos. Para isso, foi realizado um estudo com microfone de ultrassom para captação de sons emitidos por isoladores energizados. Para que o algoritmo identifique a integridade dos isoladores, foi necessário passar por um processo de testes com amostras produzidas em laboratório com isoladores em bom estado de conservação e com isoladores danicados por perfuração, sendo possível evidenciar as características dos isoladores. Então, foi aplicado o algoritmo de Árvore de Decisão que apresentou 98,8% de acurácia ao classicar as amostras de acordo com os tipos de isoladores estudados. Foram também testados os algoritmos de Máquina de Vetor de Suporte e K-Vizinho mais próximos, que apresentaram menor acurácia

MULHERES PROGRAMANDO? E POR QUE NÃO?

O atual contexto da empregabilidade na área de Tecnologia da Informação (TI) apresenta a falta da representatividade do gênero feminino. Essa falta de representação feminina na área de TI é perceptível antes do contexto mercadológico, sendo durante o ensino de graduação nas áreas de computação, informática e engenharia, visto que o público feminino nessas áreas é bem reduzido em relação ao público masculino. Nessa linha, existem vários programas e projetos mundiais que buscam incentivar o gênero feminino na área da tecnologia. No Brasil um desses programas é o Meninas Digitais que pertence a Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Com o objetivo de unir-se a esse programa, o projeto Meninas Digitais Vale do Itajaí foi concebido em maio de 2018 por meio de um projeto de extensão. Esse projeto tem por objetivo atrair mais meninas para a área de computação, além fomentar uma rede de relacionamentos das mulheres que trabalham na área de TI e computação de modo a fortalecer e empoderar as mulheres na área, buscando a igualdade de gênero. Essas atividades são realizadas por meio de oficinas, workshops, rodas de conversas, palestras e painéis informativos. As metodologias são variadas e são planejadas conforme a atividade a ser realizada, mas tomam como base o público alvo para o qual a atividades será realizada. Para avaliar as atividades são realizados questionários de satisfação do evento, respondidos pelos participantes de forma anônima. Até o momento, foram realizadas seis oficinas com alunos de ensino fundamental (8º e 9º ano) e ensino médio, quatro rodas de conversa, duas palestras, um evento de tecnologia com talks, um podcast, um vídeo, uma visita técnica com alunas calouras dos cursos de Ciência da Computação e Sistemas de Informação, participação em uma mesa redonda pelo dia da mulher, uma produção de livro e quatro murais informativos

Ontologia como Representação do Conhecimento: aplicação no curso de Formação Continuada em Tecnologias Educacionais na Web

Programas de educação a distância, disponibilizados em ambientes virtuais de aprendizagem, possuem um espaço de criação e compartilhamento de conhecimentos, que precisam ser devidamente gerenciados para possibilitar seu reuso. A ontologia apresenta-se como um recurso que proporciona a explicitação do conhecimento consensual e compartilhado, numa linguagem formal, de um dado domínio. Nesta pesquisa, tem-se por objetivo, apresentar uma ontologia para armazenamento estruturado da informação e do conhecimento produzido num curso, na modalidade a distância. Um resultado importante, alcançado, foi a constatação de que a representação do conhecimento, através de ontologias, é um recurso potencial para apoio à tomada de decisão da equipe gestora, num ambiente virtual de aprendizagem, que oferece cursos on-line

Analysis of the ultrasonic signal in polymeric contaminated insulators through ensemble learning methods

Outdoor insulators may experience stress due to severe environmental conditions, such as pollution and contamination. Through the identification of partial discharges by ultrasonic noise, it is possible to assess the possibility of a power grid failure occurring. In this paper, ensemble models are used to analyze an ultrasonic signal from an ultrasonic microphone Pettersson M500. As the insulators are susceptible to developing irreversible failures, it will be evaluated whether the ultrasonic signal will remain over time, so that it is possible to assess whether the discharges being captured can result in a failure in contaminated polymeric insulators, evaluated in a high voltage laboratory under controlled conditions. The ensemble models were used in this paper because they typically require less computational effort than techniques based on deep learning and have acceptable performance for the problem at hand. The bagging, boosting, random subspace, bagging plus random subspace, and stacked generalization ensemble models are evaluated, and the best result of each model is used to compare the differences between the models. The bagging ensemble learning model proved to be faster and have lower error than other ensemble models, long short-term memory (LSTM), and nonlinear autoregressive (NAR)

Diagnostic and Therapeutic Approaches to Hepatocellular Carcinoma: Understanding the Barcelona Clínic Liver Cancer Protocol

Each year, hepatocellular carcinoma is diagnosed in more than half a million people worldwide and it is the fifth most common cancer in men and the seventh most common cancer in women. This article reviews the Barcelona-Clínic Liver Cancer protocol for the diagnosis, staging, and treatment of this disease, and four cases are presented for the discussion of the therapeutic approach. Understanding the diagnostic and therapeutic approaches to this disease is essential, especially if we keep in mind the quintessential basics of prevention and early detection

Low-cost CNN for Automatic Violence Recognition on Embedded System

Due to the increasing number of violence cases, there is a high demand for efficient monitoring systems, however, these systems can be susceptible to failure. Therefore, this work proposes the analysis and application of low-cost Convolutional Neural Networks (CNNs) techniques to automatically recognize and classify suspicious events. Thus, it is possible to alert and assist the monitoring process with a reduced deployment cost. For this purpose, a dataset with violence and non-violence actions in scenes of crowded and non-crowded environments was assembled. The mobile CNNs architectures were adapted and obtained a classification accuracy of up to 92.05%, with a low number of parameters. To demonstrate the models' validity, a prototype was developed by using an embedded Raspberry Pi platform, able to execute a model in real-time with 4 frames-per-second of speed. In addition, a warning system was developed to recognize pre-fight behavior and anticipate violent acts, alerting security to potential situations