Thesis (M. Com. (Accountancy))--University of the Witwatersrand, Faculty of Commerce, Law and Management, School of Accountancy, 2014. / This paper reports the findings of an action research intervention designed to explore the student experiences of a lecturer’s role-modelling specific cognitive self-regulated learning (SRL) skills on third year Financial Accounting students’ motivation and strategies for learning. The intervention involved a series of enrichment tutorials with a pilot group of Financial Accounting III students at the University of the Witwatersrand, Johannesburg. A mixed methods research approach was used in the study. Qualitative data was collected in the form of verbal and written feedback from group participants and the lecturer’s research diary. Quantitative data was gathered by means of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ), which was used to measure the students’ motivations and strategies for learning before and after the intervention. The intervention involved a lecturer role-modelling specific learning skills through the use of active learning activities. The skills role-modelled focussed on the following MSLQ learning strategies: rehearsal, organisation, elaboration, critical thinking, meta-cognitive self-regulation, and time and study environment management. Results suggest that role-modelling in an active learning environment does help students to implement SRL skills and experience the value of using the skills. Students reported making changes to their learning approaches to Financial Accounting III as a result of the intervention. Additionally the study identified the need for students to be taught the academic discourse of financial accounting within the course content.

O aprendizado de cirurgia envolve inicialmente um conhecimento teórico seguido de um treinamento prático do aluno. Atividades em laboratório permitem ao aluno conhecer o instrumental cirúrgico e as dificuldades de técnica operatória antes de executar os procedimentos na clínica. Várias metodologias têm sido propostas no processo ensino-aprendizagem de cirurgia, mas tão importante quanto o método de ensino é a avaliação do aprendizado e a competência do aluno. Este trabalho teve como objetivo comparar três métodos diferentes de ensino de técnica cirúrgica, através de avaliações práticas utilizando um modelo que permite as manobras de incisão, divulsão e sutura. Trinta alunos sem conhecimento ou experiência prévia em cirurgia foram divididos em três grupos onde uma estratégia de ensinoaprendizagem diferente foi empregada: Grupo 1 - metodologia ativa, Grupo 2 - leitura prévia de texto e Grupo 3 - leitura prévia de texto com demonstração em vídeo. O conteúdo programático foi o mesmo para todos os grupos. Ao término dessa atividade, todos realizaram o procedimento estudado no modelo; os itens avaliados seguiram um checklist computando S para questões corretas e N para erradas e transformadas em notas de zero a dez. A avaliação no modelo foi repetida em 30 e 60 dias. Para verificar a diferença entre as médias das notas nos grupos foram aplicados procedimentos de análise de variância (ANOVA) e comparação múltipla pelo método de Tukey (nível de significância = 0,05). Os dados mostraram que a metodologia ativa (Grupo 1) apresentou melhores resultados com relação à assimilação imediata do conhecimento, seguida da que utilizou texto e vídeo (p=0,0004) e, por último, a leitura do texto (p=0,0001). Entretanto, essa metodologia também não foi totalmente efetiva na retenção do aprendizado da técnica. Baseado nas condições desse estudo, podemos concluir que apesar da metodologia ativa alcançar melhor desempenho inicial em relação às outras em todas as etapas, as três estratégias foram similares na manutenção do que foi aprendido em procedimentos cirúrgicos básicos após 60 dias. Repetições durante o aprendizado de habilidades manuais são essenciais para assimilação adequada. Avaliações constantes são fundamentais para conferir a evolução do aprendizado, permitindo reforço teórico e repetições do treinamento das habilidades práticas e direcionando para o tipo de metodologia mais indicada no momento. / Surgical learning initially involves theory understanding followed by surgical practice training. Laboratories activities allow the students introduction to special instruments and comprehension of operative technical difficulties before the use and execution on clinical working. Many methodologies have been proposed in teaching and learning of surgery practice but assessment of learning skills and abilities gained by the student is imperative. The present study was proposed to compare three different methodologies of teaching a basic surgical technique through a practical assessment employing a learning model that allows incision, divulsion and suture procedures. Thirty undergraduate students without any knowledge or previous surgical experience were divided in three groups (n=10) each one received a singular methodological learning strategy: Group 1 - interactive methodology, Group 2 - text reading only and Group 3 - text reading and demonstration video. Programmatic issue was the same for all groups. After matter and technical procedures were instructed by one of the strategies apprentices were allowed to execute in the learning model the procedure studied. A structured evaluation test taking to account correct or incorrect maneuvers was applied by a trained observer. Grades from 0-10 were given in each examination. Evaluation trial was repeated 30 and 60 days after the first class. Data from grades media between groups and periods were considering for statistical analysis by ANOVA and Tukey method (significant level = 0,05). The results showed that interactive methodology (Group 1) presented the best significant learning results in view of the immediately assimilation of procedure comprehension compared to group 3 (p=0,0004) that has used text reading and video and to group 2 (p=0,0001) that had read only the text. However, interactive methodology was not totally effective on maintenance of the learning skills. Based on the controlled conditions of this study, it was also possible to conclude that despite the fact that interactive learning methodology had demonstrated better initial learning results, the three strategies were similar on absorption of basic surgery procedures knowledge after 60 days. Repetition on learning a new manual ability is essential for assimilation. Evaluation tests to assess learning evolution are fundamental to check teaching strategies and to permit theory feedbacks and proficiency learning.

Imersos no contexto complexo e desafiador da Era do Conhecimento, voltando a atenção aos contextos de ensino-aprendizagem dos cursos de Engenharias, observamos a necessidade da proposição de modelos avaliativos formativos, contextualizados e que apoiem um processo de ensino-aprendizagem continuado, ativo, autônomo e sustentável. Este trabalho tem, portanto, como objetivo propor um modelo formativo de avaliação do aprendizado de metacompetências, aplicável aos cursos de Engenharias, em contextos que utilizem metodologias ativas de ensino-aprendizagem, entendendo aqui as metacompetências como um encontro sinérgico de competências que podem levar o indivíduo a alcançar e demonstrar resultados extraordinários. Para tanto, realizamos uma pesquisa bibliográfica e documental que resultou em uma primeira versão do modelo, seguida por uma pesquisa quantitativa do tipo survey com uma amostra de 330 participantes, na qual por meio da PCA (Análise dos Componentes Principais) e do Alpha de Cronbach otimizamos o modelo e aferimos níveis aceitáveis de confiabilidade e validade; ademais, ainda em busca de uma validação qualitativa, realizamos uma entrevista semiestruturada com docentes universitários com notório saber. Uma vez concluído, o modelo foi testado em um grupo amostral de 31 aprendizes que representa uma amostra estratificada do público-alvo para o qual o modelo foi proposto, o que confirmou sua aplicabilidade e adequação. Os resultados são formados por um modelo de avaliação de aprendizado aplicável aos cursos de Engenharias composto por 12 metacompetências e 44 competências a elas associadas, proposições de aplicações no âmbito de três categorias avaliativas e rubricado de acordo com o contexto em que for inserido. O MAAM apresenta-se como um modelo útil, relevante e capaz de contribuir para um aprendizado sustentável e adequado ao contexto contemporâneo. / Immersed in the complex and challenging context of the Age of Knowledge, turning our attention to the learning contexts of higher engineering courses, we observe the need to propose formative evaluative models, contextualized and that support a process of continuous, active, autonomous and sustainable learning. The aim of this work is therefore to propose and test a formative model for evaluating the learning of meta-competences, applicable to engineering courses, in contexts that use active learning methodologies. Understanding meta-competencies as a synergistic meeting of competencies that can lead the individual to achieve and demonstrate extraordinary results. To do so, we performed a bibliographical and documentary research that resulted in a first version of the model, followed by a quantitative research of the survey type with a sample population of 330 participants, in which through PCA and Cronbach\'s Alpha we optimized the model and the we measure acceptable levels of reliability and validity; In addition, still in search of a qualitative validation, we conducted a semistructured interview with university professors with well-known recognition. Once completed, the model was tested in a sample group of 31 students representing a sample of the target audience for which the model was proposed, confirming its applicability and appropriateness. The results are formed by a learning evaluation model applicable to higher engineering courses composed of 12 meta-competences and 44 competences associated to it, propositions of applications within three evaluative categories and initialed according to the context in which it is inserted. The MAAM presents itself as a useful, relevant model capable of contributing to a sustainable learning that is relevant to the contemporary context.

As crescentes transformações da linguagem nos contextos sócio-cultural, tecnológico e econômico atuais, representando novas formas de produção de significado associadas a outras formas de comunicar e interagir, produzem dinâmicas que suscitam substantivos desafios na esfera da aprendizagem. Novos modos de ensinar e aprender fazem-se necessários para conferir sentido ao texto, que, criado sob as ferramentas da linguagem digital, transforma-se em um hipertexto, cujos links - elementos de ligação entre diferentes textos , direcionam o leitor a um novo texto, em outra página ou em novo site da internet. Com seus múltiplos caminhos a seguir, o hipertexto pode conduzir a um conhecimento fragmentário e efêmero, a uma grande coleta de informações, mas com poucas relações e sentidos. A presente pesquisa tem por escopo verificar o potencial uso de mapas de relevância para o combate à fragmentação, à perda de sentido, que servem a projetos prefigurados em narrativas constitutivas dos significados. Para este estudo, adotamos uma investigação teórica cujo ponto de partida consistiu na revisão bibliográfica acerca das concepções de conhecimento, mapas e narrativas. Teceram-se, nesse sentido, reflexões concernentes às múltiplas acepções desses conceitos, mormente no que toca à função do processo cultural e às potencialidades educacionais no desenvolvimento cognitivo do sujeito. Pretendese, na presente investigação, promover uma reflexão acerca da ação docente e sugerir contribuições direcionadas ao mapeamento e à narrativa, com vista à construção do conhecimento, destacando-se tanto as potencialidades educativas que podem advir do uso efetivo dessas estratégias quanto as metodologias ativas de aprendizagem. / The increasing transformations of the language in current the social, cultural, technological and economic context, represent new formats of meaning production that is associated with other ways to communicate and interact as they produce a dynamic that emerges challenges in learning sphere. New modes of teaching and learning are necessary to give meaning to the text that when is created using digital tolls, is transformed into a hypertext, whose links - connection elements between different texts, direct the reader to a new text in another webpage or on a new internet site. With its multiple paths to follow, the hypertext can lead to a fragmented and ephemeral knowledge, a large collection of informations, but with few relations and meanings. The present research aims to verify the potential use of relevance maps to fight fragmentation, the loss of meaning, which serves prefigured projects in narratives that have meanings. For this study, it was chosen a theoretical investigation whose starting point consisted in a bibliographical revision about concepts of knowledge, maps, and narratives. In that sense, some reflections pertaining to the multiple meanings of these concepts where made, especially in regards with the function of the cultural process and the educational potential on the cognitive development of the subject. The objective of the present research, promotes a reflection on action-teaching and suggests contributions directed to mapping and narrative, that aims building knowledge, highlighting both the potential education that can come from effective use of these strategies as active learning methodologies.

Este trabalho trata do uso do Peer Instruction como metodologia para o Ensino de Matemática no Ensino Fundamental I. Considerando como problema a dificuldade em ensinar e aprender esta disciplina, busca-se, por intermédio do Peer Instruction, desenvolver nos alunos a capacidade de aprender a aprender. O objetivo principal do trabalho é investigar o Peer Instruction, no ensino de matemática com alunos do quinto ano do Ensino Fundamental I como alternativa na construção do conhecimento matemático. O método constitui-se principalmente da interação entre os alunos com o intuito de promover a compreensão de conceitos matemáticos compatíveis com sua faixa etária. A metodologia adotada no trabalho foi basicamente constituída por questionários, que propiciaram conhecer a visão dos alunos acerca do ensino tradicional da Matemática, e de testes que permitiram avaliar o conhecimento dos alunos por meio da leitura prévia, bem como o aprendizado adquirido após a interação com os seus pares durante a aula. Os resultados quantitativos que tratam da leitura prévia, que embora não tenha atingido a totalidade dos alunos, mostram que esta atividade tem impacto positivo sobre o desempenho dos estudantes. No que tange aos resultados durante a interação em sala de aula, estes demonstraram que os alunos assimilam os conceitos com maior facilidade, bem como são capazes de participar ativamente das aulas, inclusive auxiliando os colegas com maiores dificuldades no aprendizado dos conteúdos. A aplicação do Peer Instruction demonstrou que os alunos se sentem confiantes, uma vez que eles percebem sua capacidade de aprender, e mais motivados, porque a dinâmica imposta pela metodologia ativa adotada durante as aulas desperta o interesse pelo aprendizado de Matemática e, como consequência, os alunos participam mais efetivamente das aulas. Os resultados obtidos neste trabalho sugerem que o Peer Instruction pode ser aplicado com sucesso no Ensino Fundamental I. / This work aims to deal with the use of Peer Instruction as a methodology for Teaching Mathematics in Elementary School. Considering as a problem the difficulty in teaching and learning this discipline, this work seeks for developing the ability of students learning how to learn using Peer Instruction. The main objective of the work is to investigate Peer Instruction in the teaching of mathematics with fifth year students of Elementary School as an alternative in the construction of mathematical knowledge. The method consists mainly of the interaction between the students in order to promote the understanding of mathematical concepts compatible with their age group. The methodology adopted in the study was basically made up with questionnaires, which enabled students to learn about the traditional teaching of Mathematics, and tests that allowed students to evaluate their knowledge through prior reading, as well as acquired learning after interaction with other students during classes. Although not reaching all the students, the quantitative results, which deal with previous readings, show that this activity has a positive impact on the performance of the students. Concerning the results during interaction in the classroom, they demonstrated that students assimilate concepts more easily, as well as being able to participate actively in the classes, including helping other students with greater difficulties in learning the contents. The application of the Peer Instruction demonstrated that students feel confident, once they perceive their ability in how to learn, and more motivated, because the dynamics imposed by the active methodology adopted during the classes rises their interest in learning Mathematics and, as a consequence, students participate more effectively during classes. The results obtained in this work suggest that the Peer Instruction can be successfully applied in the Elementary School.

A qualidade do ensino contábil tem sido questionada, tanto pelo resultado de exames de avaliação, quanto pelo próprio mercado de trabalho que recebe o profissional recém-formado. Cada vez mais vem sendo exigido do profissional contábil novos conhecimentos e habilidades Assim, argumenta-se que o processo de ensino precisa se modificar para oferecer o desenvolvimento de tais conhecimentos e habilidades. Dado este contexto, o objetivo geral desse estudo é entender as implicações que o uso da estratégia pedagógica \"Método do Caso\" traz para o ensino da contabilidade, à luz da Teoria da Aprendizagem Significativa. Como objetivos específicos, a tese busca i) analisar um caso de destaque de uma disciplina de graduação de contabilidade introdutória que utiliza o método do caso em Portugal; ii) entender a motivação dos docentes para implantar o método, bem como desafios e oportunidades durante a prática; iii) posicionar a visão do estudante nesse processo; e iv) traçar um paralelo com o ensino contábil no Brasil. Para alcançar o objetivo foi adotada a abordagem qualitativa de pesquisa e a estratégia de pesquisa estudo de caso único. A construção dos dados foi realizada por meio de análise documental, observação direta, entrevista semiestruturada e questionário aplicado aos alunos. A partir da análise dos dados construídos foi possível relacionar o método do caso de ensino com os pressupostos da aprendizagem significativa. A aprendizagem significativa se preocupa em entender como ocorre o processo de aprendizagem por uma ótica cognitiva, partindo da premissa de que ela ocorre quando existem conhecimentos prévios relevantes, o material é potencialmente significativo e o aluno está disposto a aprender de maneira significativa. Ao lançar mão do método do caso de ensino, o docente oferece a oportunidade de o aluno aprender de forma significativa, pois o conhecimento prévio relevante pode ser transmitido em aulas teóricas, o caso é um material potencialmente significativo, pois é construído com base em empresas reais e locais, e é, inerentemente, uma metodologia de aprendizagem ativa. No entendimento dos alunos, a disciplina Contabilidade Financeira I - o caso estudado - desempenha o papel de promover a aproximação entre teoria e prática. Para os docentes entrevistados, adotar o método do caso foi a solução encontrada para modernizar a disciplina e alterar o formato da mesma para uma perspectiva de articulação com os negócios, ao invés de uma visão tecnicista. Em um paralelo com o ensino contábil no Brasil, evidenciouse que as barreiras culturais não se apresentam como empecilho para a adoção da mesma dinâmica em uma disciplina semelhante. As análises apresentadas podem ser úteis para professores de contabilidade e coordenadores de curso que busquem alternativas para melhorar a qualidade do ensino e a efetividade do curso e a qualidade da formação dos futuros profissionais contábeis. / The quality of accounting education has been questioned, both by the results of evaluation exams and by the labor market itself that receives the newly trained professional. Increasingly, the accounting professional is required to have new knowledge and skills. Thus, the teaching method needs to be modified to offer the development of such knowledge and skills. Given this context, the general objective of this study is to understand the implications of the adoption of the pedagogical strategy \"Case Method\" can bring to the teaching of accounting in the light of Significant Learning Theory. As specific objectives, the thesis seeks to i) analyze a exemplar case of an undergraduate course that uses the case method at a prestigious institution in Portugal; ii) understand the motivation of teachers to implement the method, as well as challenges and opportunities during practice; iii) position the student\'s vision in this process; and iv) draw a parallel with accounting education in Brazil. To achieve the goal was adopted the qualitative research approach and the research strategy single case study. The construction of the data was done through documentary analysis, direct observation, semi-structured interview and questionnaire applied to the students. From the analysis of the constructed data, it was possible to relate the case method to the assumptions of meaningful learning. Meaningful learning is concerned with understanding how the learning process occurs from a cognitive point of view, starting from the premise that it occurs when there is relevant prior knowledge, the material is potentially significant, and the student is willing to learn in a meaningful way. By using the case method, the teacher offers the opportunity for the learner to learn meaningfully, since the relevant prior knowledge can be conveyed in theoretical lessons, the case is a potentially significant material as it is constructed based on real and local companies and the case method is inherently an active methodology. In the understanding of the students, the discipline Financial Accounting I - the case studied - plays the role of promoting the approximation between theory and practice. For the teachers interviewed, adopting the case method was the solution found to modernize the discipline and change the format of the same to a perspective of articulation with the business instead of a technicality vision. In parallel with accounting education in Brazil, it has been shown that cultural barriers do not present as an obstacle to the adoption of the same discipline format in similar accounting introductory courses. The analyzes presented may be useful for teachers and coordinators who seek alternatives to improve the quality of teaching and learning process and the effectiveness of the course and the quality of the formation gathered by future accounting professionals.

A tarefa de classificação em Aprendizado de Máquina consiste da criação de modelos computacionais capazes de identificar automaticamente a classe de objetos pertencentes a um domínio pré-definido a partir de um conjunto de exemplos cuja classe é conhecida. Existem alguns cenários de classificação nos quais cada objeto pode estar associado não somente a uma classe, mas a várias classes ao mesmo tempo. Adicionalmente, nesses cenários denominados multirrótulo, as classes podem ser organizadas em uma taxonomia que representa as relações de generalização e especialização entre as diferentes classes, definindo uma hierarquia de classes, o que torna a tarefa de classificação ainda mais específica, denominada classificação hierárquica. Os métodos utilizados para a construção desses modelos de classificação são complexos e dependem fortemente da disponibilidade de uma quantidade expressiva de exemplos previamente classificados. Entretanto, para muitas aplicações é difícil encontrar um número significativo desses exemplos. Além disso, com poucos exemplos, os algoritmos de aprendizado supervisionado não são capazes de construir modelos de classificação eficazes. Nesses casos, é possível utilizar métodos de aprendizado semissupervisionado, cujo objetivo é aprender as classes do domínio utilizando poucos exemplos conhecidos conjuntamente com um número considerável de exemplos sem a classe especificada. Neste trabalho são propostos, entre outros, métodos que fazem uso do aprendizado semissupervisionado baseado em desacordo coperspectiva, tanto para a tarefa de classificação multirrótulo plana quanto para a tarefa de classificação hierárquica. São propostos, também, outros métodos que utilizam o aprendizado ativo com intuito de melhorar a performance de algoritmos de classificação semissupervisionada. Além disso, são propostos dois métodos para avaliação de algoritmos multirrótulo e hierárquico, os quais definem estratégias para identificação dos multirrótulos majoritários, que são utilizados para calcular os valores baseline das medidas de avaliação. Foi desenvolvido um framework para realizar a avaliação experimental da classificação hierárquica, no qual foram implementados os métodos propostos e um módulo completo para realizar a avaliação experimental de algoritmos hierárquicos. Os métodos propostos foram avaliados e comparados empiricamente, considerando conjuntos de dados de diversos domínios. A partir da análise dos resultados observa-se que os métodos baseados em desacordo não são eficazes para tarefas de classificação complexas como multirrótulo e hierárquica. Também é observado que o problema central de degradação do modelo dos algoritmos semissupervisionados agrava-se nos casos de classificação multirrótulo e hierárquica, pois, nesses casos, há um incremento nos fatores responsáveis pela degradação nos modelos construídos utilizando aprendizado semissupervisionado baseado em desacordo coperspectiva / In machine learning, the task of classification consists on creating computational models that are able to automatically identify the class of objects belonging to a predefined domain from a set of examples whose class is known a priori. There are some classification scenarios in which each object can be associated to more than one class at the same time. Moreover, in such multilabeled scenarios, classes can be organized in a taxonomy that represents the generalization and specialization relationships among the different classes, which defines a class hierarchy, making the classification task, known as hierarchical classification, even more specific. The methods used to build such classification models are complex and highly dependent on the availability of an expressive quantity of previously classified examples. However, for a large number of applications, it is difficult to find a significant number of such examples. Moreover, when few examples are available, supervised learning algorithms are not able to build efficient classification models. In such situations it is possible to use semi-supervised learning, whose aim is to learn the classes of the domain using a few classified examples in conjunction to a considerable number of examples with no specified class. In this work, we propose methods that use the co-perspective disagreement based learning approach for both, the flat multilabel classification and the hierarchical classification tasks, among others. We also propose other methods that use active learning, aiming at improving the performance of semi-supervised learning algorithms. Additionally, two methods for the evaluation of multilabel and hierarchical learning algorithms are proposed. These methods define strategies for the identification of the majority multilabels, which are used to estimate the baseline evaluation measures. A framework for the experimental evaluation of the hierarchical classification was developed. This framework includes the implementations of the proposed methods as well as a complete module for the experimental evaluation of the hierarchical algorithms. The proposed methods were empirically evaluated considering datasets from various domains. From the analysis of the results, it can be observed that the methods based on co-perspective disagreement are not effective for complex classification tasks, such as the multilabel and hierarchical classification. It can also be observed that the main degradation problem of the models of the semi-supervised algorithms worsens for the multilabel and hierarchical classification due to the fact that, for these cases, there is an increase in the causes of the degradation of the models built using semi-supervised learning based on co-perspective disagreement

Cette thèse traite de l’apprentissage automatique pour la classification de données. Afin de réduire le coût de l’étiquetage, l’apprentissage actif permet de formuler des requêtes pour demander à un opérateur d’étiqueter seulement quelques données choisies selon un critère d’importance. Nous proposons une nouvelle mesure d’incertitude qui permet de caractériser l’importance des données et qui améliore les performances de l’apprentissage actif par rapport aux mesures existantes. Cette mesure détermine le plus petit poids nécessaire à associer à une nouvelle donnée pour que le classifieur change sa prédiction concernant cette donnée. Nous intégrons ensuite le fait que les données à traiter arrivent en continu dans un flux de longueur infinie. Nous proposons alors un seuil d’incertitude adaptatif qui convient pour un apprentissage actif à partir d’un flux de données et qui réalise un compromis entre le nombre d’erreurs de classification et le nombre d’étiquettes de classes demandées. Les méthodes existantes d’apprentissage actif à partir de flux de données, sont initialisées avec quelques données étiquetées qui couvrent toutes les classes possibles. Cependant, dans de nombreuses applications, la nature évolutive du flux fait que de nouvelles classes peuvent apparaître à tout moment. Nous proposons une méthode efficace de détection active de nouvelles classes dans un flux de données multi-classes. Cette méthode détermine de façon incrémentale une zone couverte par les classes connues, et détecte les données qui sont extérieures à cette zone et proches entre elles, comme étant de nouvelles classes. Enfin, il est souvent difficile d’obtenir un étiquetage totalement fiable car l’opérateur humain est sujet à des erreurs d’étiquetage qui réduisent les performances du classifieur appris. Cette problématique a été résolue par l’introduction d’une mesure qui reflète le degré de désaccord entre la classe donnée manuellement et la classe prédite et une nouvelle mesure d’"informativité" permettant d’exprimer la nécessité pour une donnée mal étiquetée d’être réétiquetée par un opérateur alternatif / This thesis focuses on machine learning for data classification. To reduce the labelling cost, active learning allows to query the class label of only some important instances from a human labeller.We propose a new uncertainty measure that characterizes the importance of data and improves the performance of active learning compared to the existing uncertainty measures. This measure determines the smallest instance weight to associate with new data, so that the classifier changes its prediction concerning this data. We then consider a setting where the data arrives continuously from an infinite length stream. We propose an adaptive uncertainty threshold that is suitable for active learning in the streaming setting and achieves a compromise between the number of classification errors and the number of required labels. The existing stream-based active learning methods are initialized with some labelled instances that cover all possible classes. However, in many applications, the evolving nature of the stream implies that new classes can appear at any time. We propose an effective method of active detection of novel classes in a multi-class data stream. This method incrementally maintains a feature space area which is covered by the known classes, and detects those instances that are self-similar and external to that area as novel classes. Finally, it is often difficult to get a completely reliable labelling because the human labeller is subject to labelling errors that reduce the performance of the learned classifier. This problem was solved by introducing a measure that reflects the degree of disagreement between the manually given class and the predicted class, and a new informativeness measure that expresses the necessity for a mislabelled instance to be re-labeled by an alternative labeller

La classification se base sur un jeu de données étiquetées par un expert. Plus le jeu de données est grand, meilleure est la performance de classification. Pourtant, la requête à un expert peut parfois être coûteuse. Le but de l'apprentissage actif est alors de minimiser le nombre de requêtes à l'expert. La collection des données non-étiquetées reste aisée cependant et illimitée, il est donc nécessaire de faire un choix sur les données à annoter, l'idée est alors de profiter de ce choix pour maximiser les performances en ne lui fournissant que les données les plus informatives à étiqueter. Pourtant, le niveau d'informativité de chaque donnée ne peut pas être calculé exactement et ne peut être estimé qu'à une incertitude près. Améliorer la précision de l'estimation nécessite d'annoter de nouvelles données. Il y a donc un dilemme entre utiliser le budget d'annotations disponible pour améliorer la performance du classifieur selon l'estimation actuelle du critère ou pour améliorer la précision sur le critère. Ce dilemme est bien connu dans le cadre de l'optimisation en budget fini sous le nom de dilemme entre exploration et exploitation. Les solutions usuelles pour résoudre ce dilemme dans ce contexte font usage du principe d'Optimisme Face à l'Incertitude. Dans cette thèse, nous montrons donc qu'il est possible d'adapter ce principe au problème d'apprentissage actif pour la classification. Pour cela, plusieurs algorithmes ont été être développés pour des classifieurs de complexité croissante, chacun utilisant le principe de l'Optimisme Face à l'Incertitude, et leurs résultats ont été évalués empiriquement / A Classification problem makes use of a training set consisting of data labeled by an oracle. The larger the training set, the best the performance. However, requesting the oracle may be costly. The goal of Active Learning is thus to minimize the number of requests to the oracle while achieving the best performance. To do so, the data that are presented to the oracle must be carefully selected among a large number of unlabeled instances acquired at no cost. However, the true profitability of labeling a particular instance may not be known perfectly. It can therefore be estimated along with a measure of uncertainty. To Increase the precision on the estimate, we need to label more data. Thus, there is a dilemma between labeling data in order to increase the performance of the classifier or to better know how to select data. This dilemma is well studied in the context of finite budget optimization under the name of exploration versus exploitation dilemma. The most famous solutions make use of the principle of Optimism in the Face of Uncertainty. In this thesis, we show that it is possible to adapt this principle to the active learning problem for classification. Several algorithms have been developed for classifiers of increasing complexity, each one of them using the principle of Optimism in the Face of Uncertainty, and their performances have been empirically evaluated

O ensino de graduação em engenharia deveria estar amparado nos seguintes aspectos: i) especificação de objetivos educacionais alinhados com os conteúdos das principais áreas de conhecimento e com as competências e habilidades pretendidas; ii) delimitação das estratégias de ensino-aprendizagem; e iii) os mecanismos de avaliação da aprendizagem. Este trabalho teve como objetivo introduzir, monitorar e avaliar alterações em uma abordagem pedagógica que mesclou aulas expositivas e aprendizagem ativa, concebida com o propósito de ampliar competências e habilidades de alunos de graduação para a área de Engenharia de Transportes. Esta abordagem envolveu processo de ensino-aprendizagem e avaliação da aprendizagem por meio das análises da aquisição de competências e habilidades dos alunos. Foram desenvolvidos estudos em uma disciplina que tratou de Planejamento e Análise de Sistemas de Transportes. Estes estudos envolveram o planejamento, o desenvolvimento e a avaliação do processo de ensino-aprendizagem. As atividades foram desenvolvidas em dois períodos letivos e em turmas diferentes. No primeiro período letivo apenas uma turma da referida disciplina participou dos experimentos. Já no segundo período letivo houve a participação de duas turmas da disciplina de Planejamento e Análise de Sistemas de Transportes. Os resultados indicam que o uso das estratégias de ensino-aprendizagem adotadas e de avaliação que combinou provas e mapas conceituais parece promissor e pode garantir um processo mais fidedigno. Além disso, o formato diferenciado da disciplina, que mesclou aulas expositivas, e-learning e aprendizagem ativa, possibilitou a aquisição de competências e habilidades de domínio conceitual. Com base nestes resultados foi também possível apresentar uma proposta de ensino integrado em graduação de Engenharia de Transportes baseada na abordagem testada neste trabalho e que poderá compor um Regime de Estudos Especiais em Engenharia de Transportes. / In general terms, engineering education at the undergraduate level should be based on the definition of at least three essential elements: i) learning outcomes aligned not only with theoretical contents but also with competencies and skills, ii) effective teaching-learning strategies; and iii) appropriate methods for the evaluation of the learning outcomes. Based on this assumption, the objective of this study was to introduce, monitor and evaluate changes in a pedagogical approach that combines traditional lectures and active learning into one strategy to help in the development of competencies and skills demanded by the transportation engineering profession. An experiment was conducted for the specific case of the course Planning and Analysis of Transport Systems, in three phases: i) planning the teaching-learning process; ii) evaluation of the teaching-learning process; and iii) evaluation of the teaching-learning product. The activities were conducted in two academic semesters and with different classes. In the first semester, only one class took part of the experiment, whereas in the second semester two classes were considered. The results suggest that the teaching-learning and evaluation strategies tested, which combine exams and conceptual maps, are valuable alternatives for education and training of transportation engineers. In addition, the course format, which combined conventional classes, e-learning and active learning, led to the acquisition of competencies and abilities that are part of the conceptual domain. The outcomes of the experiment were then used in the development of a proposal for a Special Studies Program in Transportation Engineering. Although the case considered here was meant as part of a Civil Engineering degree, this integrated education program could be applied in combination with different undergraduate degrees.