Práticas Educomunicativas

Esta publicação pretende divulgar as práticas educomunicativas realizadas em diferentes regiões do país e que estão sendo implantadas por nossos associados. O e-book Práticas Educomunicativas, que visa oferecer um material de uso prático que possa servir de apoio pedagógico em diferentes contextos, escolar ou de ações junto a instituições, apresenta 20 artigos de profissionais e pesquisadores que implementam ações que inter-relacionam comunicação e educação no contexto da educação apontando as experiências e processos de educomunicação e valorizando desta forma, o trabalho realizado por cada educomunicador oferecendo, ao leitor, um material de uso prático que possa servir de apoio pedagógico em diferentes contextos

Educomunicação e suas áreas de intervenção: Novos paradigmas para o diálogo intercultural

oai:omp.abpeducom.org.br:publicationFormat/1O material aqui divulgado representa, em essência, a contribuição do VII Encontro Brasileiro de Educomunicação ao V Global MIL Week, da UNESCO, ocorrido na ECA/USP, entre 3 e 5 de novembro de 2016. Estamos diante de um conjunto de 104 papers executivos, com uma média de entre 7 e 10 páginas, cada um. Com este rico e abundante material, chegamos ao sétimo e-book publicado pela ABPEducom, em seus seis primeiros anos de existência. A especificidade desta obra é a de trazer as “Áreas de Intervenção” do campo da Educomunicação, colocando-as a serviço de uma meta essencial ao agir educomunicativo: o diálogo intercultural, trabalhado na linha do tema geral do evento internacional: Media and Information Literacy: New Paradigms for Intercultural Dialogue

Multiobjective evolutionary algorithm with many tables to ab initio protein structure prediction

Este trabalho foca o desenvolvimento de algoritmos de otimização para o problema de PSP puramente ab initio. Algoritmos que melhor exploram o espaço de potencial de soluções podem, em geral, encontrar melhores soluções. Esses algoritmos podem beneficiar ambas abordagens de PSP, tanto o modelo ab initio quanto os baseados em conhecimento a priori. Pesquisadores tem mostrado que Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo podem contribuir significativamente no contexto do problema de PSP puramente ab initio. Neste contexto, esta pesquisa investiga o Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo baseado em Tabelas aplicado ao PSP puramente ab initio, que apresenta interessantes resultados para proteínas relativamente simples. Por exemplo, um desafio para o PSP puramente ab initio é a predição de estruturas com folhas-. Para trabalhar com tais proteínas, foi desenvolvido procedimentos computacionalmente eficientes para estimar energias de ligação de hidrogênio e solvatação. Em geral, estas não são consideradas no PSP por abordagens que combinam métodos de otimização e conhecimento a priori. Considerando somente van der Waals e eletrostática, as duas energias de interação que mais contribuem para a definição da estrutura de uma proteína, com as energias de ligação de hidrogênio e solvatação, o problema de PSP tem quatro objetivos. Problemas combinatórios (tais como o PSP), com mais de três objetivos, geralmente requerem métodos específicos capazes de lidar com muitos critérios. Para resolver essa limitação, este trabalho propõe um novo método para a otimização dos muitos objetivos, chamado Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo com Muitas Tabelas (AEMMT). Esse método executa uma amostragem mais adequada do espaço de funções objetivo e, portanto, pode mapear melhor as regiões promissoras deste espaço. A capacidade de lidar com muitos objetivos capacita o AEMMT a utilizar melhor a informação oriunda das energias de solvatação e de ligação de hidrogênio, e então predizer estruturas com folhas- e algumas proteínas relativamente mais complexas. Do ponto de vista computacional, o AEMMT é um novo método que lida com muitos objetivos (mais de dez) encontrando soluções relevantesThis work focuses on the development of optimization algorithms for the purely ab initio Protein Structure Prediction (PSP) problem. Algorithms that better explore the space of potential solutions can in general find better solutions. Such algorithms can benefit both ab initio and template-based PSP, that uses priori knowledge. Researches have shown that Multiobjective evolutionary algorithms can contribute significantly in the context of purely ab initio PSP. In this context, this research investigates the Multiobjective Evolutionary Algorithm based on Tables applied to purely ab initio PSP, which has shown interesting results for relatively simple proteins. For example, one challenge for purely ab initio PSP is the prediction of structures with -sheets. To work with such proteins, this research has developed computationally efficient procedures to estimate hydrogen bond and solvation energies. In general, they are not considered by PSP approaches combining optimization methods with priori knowledge. Only by considering van der Waals and electrostatic, the two interaction energies that mostly contribute to defining a protein structure, and the hydrogen bond and solvation energies, the PSP problem has four objectives. Combinatorial problems (such as the PSP) with more than three objective usually require specific methods capable of dealing with many goals. To address this limitation, we propose a new method for many objective optimization, called Multiobjective Evolutionary Algorithm with Many Tables (MEAMT). This method performs a more adequate sampling of the space of objective functions and, therefore, can better map the promising regions of this space. The ability of dealing with many objectives enables the MEANT to better use information generated by solvation and hydrogen bond energies, and then predict structures with -sheets and some relatively complex proteins. From the computational point of view, the MEAMT is a new method for dealing with many objectives (more than ten) finding relevant solution

Symbolic approach of machine learning in the scientific article automatic recovery from the web

Atualmente, devido ao incessante aumento dos documentos científicos disponíveis na rede mundial de computadores, as ferrametas de busca tornaram-se um importante auxílio para recuperação de informação a partir da Internet em todas as áreas de conhecimento para pesquisadores e usuários. Entretanto, as atuais ferramentas de busca disponíveis selecionam uma enorme lista de páginas, cabendo ao usuário a tarefa final de escolher aquelas que realmente são relevantes a sua pesquisa. Assim, é importante o desenvolvimento de técnicas e ferramentas que não apenas retornem uma lista de possíveis documentos relacionados com a consulta apresentada pelo usuário, mas que organizem essa informação de acordo com o conteúdo de tais documentos, e apresentem o resultado da busca em uma representação gráfica que auxilie a exploração e o entendimento geral dos documentos recuperados. Neste contexto, foi proposto o projeto de uma Ferramenta Inteligente de Apoio à Pesquisa (FIP), do qual este trabalho é parte. O objetivo deste trabalho é analisar estratégias de recuperação automática de artigos científicos sobre uma determinada área de pesquisa a partir da Web, que poderá ser adotada pelo módulo de recuperação da FIP. Neste trabalho são considerados artigos escritos em inglês, no formato PDF, abrangendo as áreas da Ciência da Computação. Corpora de treino e teste foram usados para avaliação das abordagens simbólicas de Aprendizado de Máquina na indução de regras que poderão ser inseridas em um crawler inteligente para recuperação automática de artigos dessas áreas. Diversos experimentos foram executados para definir parâmetros de pré-processamento apropriados ao domínio, bem como para definir a melhor estratégia de aplicação das regras induzidas e do melhor algoritmo simbólico de indução.Today, due to the increase of scientific documents available on the World Wide Web, search tools have become an important aid for information retrieval from the Internet in all fields of knowledge for researchers and users. However, the search tools currently available, in general, select a huge list of pages leaving the user with the final task of choosing those pages that actually fit its research. It is important to develop techniques and tools that return a list of documents related to the query made by the user in accordance with the content of such documents, and then present the result in a meaningful graphical representation with the aim to improve the exploration and understanding of the retrieved articles. In this context, a project of an Intelligent Tool for Research Supporting (FIP) was proposed. This MSc work is part of this project. The objective of this work is to analyze strategies of automatic scientific article retrieval on a specific field from the Web. Such strategy must fit the requirements of the retrieval module of the FIP. In this work articles written in English, in PDF format, covering the fields of Computer Science were considered. Corpora of training and testing were used to evaluate the symbolic approaches of Machine Learning in the induction of rules. These rules could be imbedded in an intelligent crawler for automatic retrieving of the articles in the chosen fields. Several experiments have been carried out in order to define parameters as attribute weights, cut-off point, stopwords in the corpora domain, a better strategy to apply the rules for the categorization of the articles and a better symbolic algorithm to induce the rule

Symbolic approach of machine learning in the scientific article automatic recovery from the web

Atualmente, devido ao incessante aumento dos documentos científicos disponíveis na rede mundial de computadores, as ferrametas de busca tornaram-se um importante auxílio para recuperação de informação a partir da Internet em todas as áreas de conhecimento para pesquisadores e usuários. Entretanto, as atuais ferramentas de busca disponíveis selecionam uma enorme lista de páginas, cabendo ao usuário a tarefa final de escolher aquelas que realmente são relevantes a sua pesquisa. Assim, é importante o desenvolvimento de técnicas e ferramentas que não apenas retornem uma lista de possíveis documentos relacionados com a consulta apresentada pelo usuário, mas que organizem essa informação de acordo com o conteúdo de tais documentos, e apresentem o resultado da busca em uma representação gráfica que auxilie a exploração e o entendimento geral dos documentos recuperados. Neste contexto, foi proposto o projeto de uma Ferramenta Inteligente de Apoio à Pesquisa (FIP), do qual este trabalho é parte. O objetivo deste trabalho é analisar estratégias de recuperação automática de artigos científicos sobre uma determinada área de pesquisa a partir da Web, que poderá ser adotada pelo módulo de recuperação da FIP. Neste trabalho são considerados artigos escritos em inglês, no formato PDF, abrangendo as áreas da Ciência da Computação. Corpora de treino e teste foram usados para avaliação das abordagens simbólicas de Aprendizado de Máquina na indução de regras que poderão ser inseridas em um crawler inteligente para recuperação automática de artigos dessas áreas. Diversos experimentos foram executados para definir parâmetros de pré-processamento apropriados ao domínio, bem como para definir a melhor estratégia de aplicação das regras induzidas e do melhor algoritmo simbólico de indução.Today, due to the increase of scientific documents available on the World Wide Web, search tools have become an important aid for information retrieval from the Internet in all fields of knowledge for researchers and users. However, the search tools currently available, in general, select a huge list of pages leaving the user with the final task of choosing those pages that actually fit its research. It is important to develop techniques and tools that return a list of documents related to the query made by the user in accordance with the content of such documents, and then present the result in a meaningful graphical representation with the aim to improve the exploration and understanding of the retrieved articles. In this context, a project of an Intelligent Tool for Research Supporting (FIP) was proposed. This MSc work is part of this project. The objective of this work is to analyze strategies of automatic scientific article retrieval on a specific field from the Web. Such strategy must fit the requirements of the retrieval module of the FIP. In this work articles written in English, in PDF format, covering the fields of Computer Science were considered. Corpora of training and testing were used to evaluate the symbolic approaches of Machine Learning in the induction of rules. These rules could be imbedded in an intelligent crawler for automatic retrieving of the articles in the chosen fields. Several experiments have been carried out in order to define parameters as attribute weights, cut-off point, stopwords in the corpora domain, a better strategy to apply the rules for the categorization of the articles and a better symbolic algorithm to induce the rule

Comparando algoritmos de otimização computacional aplicados ao problema de predição de estruturas proteicas com modelo HP-2D

Os métodos de otimização computacional são largamente aplicados a diversos tipos de problemas complexos a fim de encontrar soluções para os mesmos. Neste trabalho, os métodos de otimização estudados foram o Algoritmo Evolutivo (AE) e a Otimização por Colônia de Formiga (ACO – Ant Colony Optimization). Ambos são bioinspirados, isto é, são baseados em processos que ocorrem na natureza. Neste caso específico, o AE e o ACO foram utilizados para encontrar soluções ao desafiador problema de predição de proteínas (PSP – Protein Structure Problem), caracterizado como um problema não polinomial. Foi realizada uma comparação entre estes dois métodos aplicados ao PSP usando modelo HP-2D com algumas sequências específicas, tanto do ponto de vista computacional quanto bioquímico. Os resultados mostraram que o ACO é melhor em termo de energia, enquanto que o AE é mais adequado em termo de tempo, especialmente para proteínas maiores