Made available in DSpace on 2016-08-29T15:35:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_8545_Murilo de Oliveira Souza20151203-160142.pdf: 2802276 bytes, checksum: 50d324341893b9dbd6da17e5df420e94 (MD5) Previous issue date: 2015-02-27 / Capes / Entre os sais presentes no petróleo, os cloretos de sódio, cálcio, magnésio, estrôncio e ferro são os mais comuns e abundantes, sendo considerados os principais causadores de corrosão nas refinarias de petróleo. Desta forma, o objetivo deste estudo foi determinar os principais contraíons do cloreto (Na, Ca, Mg, Sr e Fe) usando a espectrometria de emissão óptica com plasma indutivamente acoplado (ICP OES) após extração com solvente a quente (ASTM D 6470-99 modificada). Inicialmente, foi realizado um planejamento fatorial 23 para selecionar as variáveis instrumentais do ICP OES mais significativas. Com isso, foi estabelecido que potência de radiofrequência e o fluxo do gás nebulizador são as variáveis mais significativas. Posteriormente, a condição ótima para a determinação simultânea de Na, Ca, Mg, Sr e Fe em extrato aquoso de petróleo foi otimizada usando o desenho composto central (P = 1272 W e N = 0,53 L min1). O procedimento desenvolvido permitiu trabalhar com amostras de diferentes °API (17,4 a 30,2), sendo estas, oriundas do pós-sal. Nas condições operacionais do ICP OES, um plasma robusto (Mg II / Mg I > 10 para as configurações axial e radial) foi alcançado a partir da avaliação da razão das intensidades Mg II / Mg I. Além disso, o ítrio foi usado como padrão interno obtendo-se o mínimo de interferências sobre o sinal analítico. O procedimento desenvolvido alcançou limites de detecção na ordem de 0,99 mg L1, 0,025 mg L1, 0,33 μg L1, 0,06 ng L1 e 0,26 μg L1 para Na, Ca, Mg, Sr e Fe, respectivamente. A exatidão do procedimento foi confirmada por testes de adição/recuperação (91 -120%) e pela comparação dos resultados com a espectrometria de absorção atômica em chama (F AAS). A extração ASTM D 6470-99 modificada foi comparada com a digestão ácida assistida por micro-ondas, obtendo uma extração acima de 92,34% para Na e 81,02% para o Sr, para dois dos extratos analisados. Por fim, as concentrações de cloreto obtidas por titulação potenciométrica e por ICP OES (pela análise do cloreto a partir dos seus contraíons), no extrato aquoso, apresentaram uma alta correlação do Na, Ca, Mg, Sr e Fe ao cloreto (105,10%, 99,33% e 102,12% para as amostras avaliadas). Embora a composição do petróleo seja majoritariamente de hidrocarbonetos a determinação dos metais no petróleo pode ser uma proposta interessante para prever a origem das amostras, visto que a composição e os teores dos metais variam de um campo produtor para outro. Sendo assim, após o desenvolvimento do procedimento analítico foi realizado um estudo quimiométrico para obter a correta classificação de 18 amostras de extrato aquoso de petróleo (E1 a E18) de três campos de produção (A, B e C) e do refino (R). A análise exploratória desses extratos foi realizada pela análise de componentes principais (PCA), análise hierárquica de cluster (HCA) e análise de discriminante linear (LDA), usando como variáveis originais as concentrações dos metais Na, Ca, Mg, Sr e Fe determinados por ICP OES. / Among the present salts in the crude oil, sodium, calcium, magnesium, strontium and iron chlorides are the most common and abundant, and the main causes of corrosion in oil refineries. Thus, the purpose of this study was to develop an analytical procedure for the indirect determination of chloride from the concentration of its main counterions Na, Ca, Mg, Sr and Fe using the Optical Emission Spectrometry with Inductively Coupled Plasma (ICP OES) after hot solvent extraction (modified ASTM D 6470-99). Initially, a 23 factorial planning was performed to select the most significant instrumental variables of ICP OES. Therefore, it was established that the radio frequency power and the gas nebulizer flow were the most significant variables. Subsequently, the optimum condition for the simultaneous determination of Na, Ca, Mg, Sr and Fe in the aqueous oil extract was optimized using a central composite design (P = 1272 W and C = 0.53 L min-1 ). The developed procedure allowed to work with post-salt samples of different °API (17.4 to 30.2). Yttrium was used as internal standard to correct the interference on the analytical signal. The developed procedure reached detection limits in the order of 0.99 mg L1 , 0.025 mg L1 , 0.33 µg L 1 , 0.06 ng L1 and 0.26 µg L1 for Na, Ca, Mg, Fe and Sr, respectively. The accuracy of the procedure was verified by addition/recovery tests (91-120%) and by comparison between the results of the proposed procedure and those obtained by Atomic Absorption Spectrometry Flame (F AAS). The modified ASTM D 6470-99 extraction was compared to the acid digestion assisted by microwave, and extractions over 92% for Na (at E12 and E13 extracts) and 81% for Sr (E9 and E12 extracts) were obtained. From the comparison between chloride results obtained by potentiometric titration and ICP OES (by analysis of chloride from its counterions), in the aqueous extract, we can suggest that Na, Ca, Mg, Sr and Fe are mainly associated to chloride. The chloride recoveries obtained by ICP OES compared to those obtained by potentiometry were 105.10%, 102.12% and 99.33% for the E9, E12 and E13 extracts, respectively. After the development of the analytical procedure, a chemometric study was carried out in order to classify 18 samples of aqueous oil extract (E1 to E18) from three production fields (A, B and C) and from refining (R). The Exploratory Analysis of these extracts was performed by Principal Components Analysis (PCA) to give an explanation of 90.9% of the data’s variability, Hierarchical Cluster Analysis (HCA) separating the 18 samples into three big groups and Linear Discriminant Analysis (LDA) getting a percentage of 92.6% of correct prediction. The concentrations of the metals Na, Ca, Mg, Sr and Fe, determined by ICP OES, were used as original variables.

Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-02-06T20:30:36Z No. of bitstreams: 2 JOHNE MARCUS JARSKE.pdf: 4669867 bytes, checksum: 194ecf7c6cec64fc3d320518511095f2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-02-22T13:44:45Z (GMT) No. of bitstreams: 2 JOHNE MARCUS JARSKE.pdf: 4669867 bytes, checksum: 194ecf7c6cec64fc3d320518511095f2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-22T13:44:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 JOHNE MARCUS JARSKE.pdf: 4669867 bytes, checksum: 194ecf7c6cec64fc3d320518511095f2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-05-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Despite the improvement in schooling rates pointed by international indicators such as PISA 2012/2015 - Program for International Student Assessment, the education quality in Brazil continues to be very poor, necessitating improvements in practically all aspects assessed by the OECD, which organizes PISA, such as performance in reading and mathematics. This study aims to contribute with techniques that can improve the analysis of educational data and proposes the use of self-organizing maps (SOM) as a tool for exploratory data analysis to support discoveries and diagnoses related to school performance, focusing on the analysis of tests developed to measure the development of cognitive abilities in students. It is hoped that these techniques of analysis can help educational researchers in the preparation of better diagnoses related to student’s cognitive development and to assist in the validation process and normalization of the cognitive tests, thus providing techniques for data visualization, patterns and outliers detection, cluster analysis and searching at hidden information in the data. / Apesar da melhora nos índices de escolarização apontada por indicadores internacionais tais como o PISA 2012/2015 - Programme for International Student Assessment, a qualidade da educação no Brasil continua muito ruim, necessitando de melhorias em praticamente todos os aspectos avaliados pela Organisation for Economic Co-operation and Development - OECD, que organiza o PISA, tais como o desempenho na leitura e no ensino da matemática. Este estudo tem como objetivo contribuir com técnicas que possam aperfeiçoar a análise dos dados educacionais e propõe o uso de mapas auto-organizáveis (SOM) como ferramenta para a análise exploratória de dados no apoio a descobertas e diagnósticos relativos a performance escolar, focando na análise de testes voltados para medir o desenvolvimento das habilidades cognitivas em estudantes. Espera-se que essas técnicas de analise possam auxiliar os pesquisadores da área educacional na elaboração de melhores diagnósticos relativos ao desenvolvimento cognitivo dos estudantes e auxiliar no processo de validação e normalização dos testes cognitivos, provendo, desta forma, técnicas para visualização dos dados, identificação de padrões, identificação de outliers, detecção de agrupamentos e busca por informações ocultas nos dados.

Cada vez mais, na conjuntura das grandes tomadas de decisões, a análise de dados massivamente armazenados se torna uma necessidade das mais variadas áreas de conhecimento. A análise de dados envolve a realização de diferentes tarefas, que podem ser realizadas por diferentes técnicas e estratégias como análise de agrupamento de dados. Esta pesquisa enfatiza a realização da tarefa de análise de agrupamento de dados (Data Clustering) usando SOM (Self-Organizing Maps) como principal artefato. SOM é uma rede neural artificial baseada em aprendizado competitivo e não-supervisionado, o que significa que o treinamento é inteiramente guiado pelos dados e que os neurônios do mapa competem entre si. Essa rede neural possui a habilidade de formar mapeamentos que quantizam os dados, preservando a sua topologia. Este trabalho introduz uma nova metodologia de análise de agrupamentos a partir de SOM, que considera o mapa topológico gerado por ele e a topologia dos dados no processo de agrupamento. Uma análise experimental e comparativa é apresentada, evidenciando a potencialidade da proposta, destacando, por fim, as principais contribuições do trabalho. / More than ever, in environment of large decision making, the analysis of data stored massively becomes a real need in almost all knowledge areas. The data analyzing process covers the performing of different tasks that can be executed for different techniques and strategies as the data clustering analysis. This research is focused on the analysis task of data groups, called Data Clustering using Self Organizing Maps (SOM) as principal artifact. SOM is an artificial neural network based on competitive and unsupervised learning, what means that its training is entirely driven by the data, such the neurons of the map compete themselves for doing it. This neural network has the ability to build the mapping task that quantifies the source data, but preserving the topology. This work introduces a new clustering analysis methodology based on SOM, considering the topological map produced by it and also the topology of the data obtained in the clustering process. The experimental and comparative analysis are also presented to demonstrate the potential of the proposal, highlighting at the end the mainly contributions of the work.

Made available in DSpace on 2016-04-27T16:57:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_carlos_bifi.pdf: 494393 bytes, checksum: 8d9fb8628cb7d93854780699dee9a8f6 (MD5) Previous issue date: 2006-05-22 / Statistics has detach itself lately because it is useful in all knowledge areas Researches and studies about this subject show the necessity to deepen the knowledge about difficulties in learning teaching process including didactic aspects of this subject and mistakes made by students after this learning Our main question is to study if Administration Students learning statistics are ready to use in a competent way these notions to solve practical problems in their performance area In this research we intend to verify the mobilization knowledge level by students in college according to studies made by A Robert (1998) where he researched four analysis dimensions to teach on math The dimension number four that is our study goal studies the levels of mobilization knowledge from students We will try to diagnose in what knowledge level are students college in statistics studies reffering to tecnique mobilizável and available concepts Using activities extracted from problem situations in Administration Area and statistics knowledge can students make inter relations between the students subjects and the practical problems of their professional area / A Estatística tem se destacado ultimamente por sua utilidade em praticamente todas as áreas do conhecimento Pesquisas e dissertações existentes sobre o assunto sugerem a necessidade de aprofundar os conhecimentos sobre as dificuldades no processo de ensino e aprendizagem dessa disciplina incluindo-se os aspectos didáticos do tema e os erros que os alunos geralmente cometem após a aprendizagem Nossa questão principal é investigar se os alunos egressos do componente curricular Estatística do curso de Administração estão capacitados a utilizar e ou mobilizar de forma eficaz as noções estatísticas de base variabilidade para resolver problemas práticos dentro da sua área de atuação Dessa forma nessa pesquisa pretendemos verificar o nível de mobilização dos conhecimentos por parte dos alunos do Ensino Superior segundo os termos de A Robert (1998) que realizou um estudo sobre quatro dimensões de análise dos conteúdos a ensinar no campo da Matemática A Quarta dimensão que é alvo do nosso trabalho trata dos níveis de ajustes em funcionamento dos conhecimentos pelos alunos Tentaremos diagnosticar qual o nível de conhecimento em que o aluno do Ensino Superior se encontra no conteúdo curricular Estatística quanto a Técnico Mobilizável e Disponível Mediante atividades extraídas de situações-problema da realidade do profissional da área de administração e que exigem conhecimentos de Estatística pode o aluno fazer a inter-relação entre os conteúdos que estudou e a resolução de problemas práticos da área profissional

Cada vez mais, na conjuntura das grandes tomadas de decisões, a análise de dados massivamente armazenados se torna uma necessidade das mais variadas áreas de conhecimento. A análise de dados envolve a realização de diferentes tarefas, que podem ser realizadas por diferentes técnicas e estratégias como análise de agrupamento de dados. Esta pesquisa enfatiza a realização da tarefa de análise de agrupamento de dados (Data Clustering) usando SOM (Self-Organizing Maps) como principal artefato. SOM é uma rede neural artificial baseada em aprendizado competitivo e não-supervisionado, o que significa que o treinamento é inteiramente guiado pelos dados e que os neurônios do mapa competem entre si. Essa rede neural possui a habilidade de formar mapeamentos que quantizam os dados, preservando a sua topologia. Este trabalho introduz uma nova metodologia de análise de agrupamentos a partir de SOM, que considera o mapa topológico gerado por ele e a topologia dos dados no processo de agrupamento. Uma análise experimental e comparativa é apresentada, evidenciando a potencialidade da proposta, destacando, por fim, as principais contribuições do trabalho. / More than ever, in environment of large decision making, the analysis of data stored massively becomes a real need in almost all knowledge areas. The data analyzing process covers the performing of different tasks that can be executed for different techniques and strategies as the data clustering analysis. This research is focused on the analysis task of data groups, called Data Clustering using Self Organizing Maps (SOM) as principal artifact. SOM is an artificial neural network based on competitive and unsupervised learning, what means that its training is entirely driven by the data, such the neurons of the map compete themselves for doing it. This neural network has the ability to build the mapping task that quantifies the source data, but preserving the topology. This work introduces a new clustering analysis methodology based on SOM, considering the topological map produced by it and also the topology of the data obtained in the clustering process. The experimental and comparative analysis are also presented to demonstrate the potential of the proposal, highlighting at the end the mainly contributions of the work.

Made available in DSpace on 2016-04-27T16:58:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fernanda de Mello Garcia.pdf: 1582979 bytes, checksum: 4aef5034a5f4500d0e0d481e36d26840 (MD5) Previous issue date: 2008-10-23 / Secretaria da Educação do Estado de São Paulo / The National Curricular Parameters, published in 1997, introduce for the first time in the primary and secondary school curriculum a set of concepts named Information Handling , with issues regarding to statistic, probability, and combining analyses. Hereby, springs the need for mathematic teachers working with these new concepts. Current researches reveal the little knowledge teachers hold on the subject, since in their initial graduation they didn t study these new concepts or if they did, it was with a very technical approach. This work seeks to answer the following question: What are the meanings attributed by 8th year students from secondary school to the variability when worked in a schooling context of mathematic classes? What are the contributions to the understanding of the statistic s content when the learning takes place in an exploratory way, making use of the separatrix measures and focusing in the variability? For that, we elaborated and applied a sequence of didactics that approached the idea of variability by using the separatrix measures. Our objects of research were 8th year students from the 9 year length current primary/secondary school. We noticed that the involved students were able to attribute meaning to the data variation, to the values observed in the determination of measures. It was also noticed the need for more specific activities that develop the graphic Box-plot comprehension associated with other graphic representations / Os Parâmetros Curriculares Nacionais, publicados em 1997, inserem, pela primeira vez no currículo da Escola Básica, um Bloco de conteúdos denominado Tratamento da Informação , contendo assuntos relacionados a Estatística, a Probabilidade e a Análise Combinatória. Surge assim a necessidade dos professores de Matemática trabalhar com esses novos conteúdos. Pesquisas atuais indicam o pouco conhecimento dos professores sobre esse tema, uma vez que em sua formação inicial não o estudaram, ou fizeram-no em uma abordagem tecnicista. Neste trabalho, buscamos responder a seguinte questão: Quais os significados atribuídos por alunos de 8º ano do Ensino Fundamental, para a variabilidade quando trabalhada num contexto escolar em aulas de Matemática? Que contribuições há na compreensão de conteúdos Estatísticos quando os alunos os apreendem em um enfoque exploratório, com uso das medidas separatrizes e com foco na variabilidade? Para isso, elaboramos e aplicamos uma seqüência didática que abordou a idéia de variabilidade pelo uso das medidas separatrizes. Nossos sujeitos de pesquisa foram alunos do 8º ano do atual Ensino Fundamental de 9 anos. Pudemos observar que os alunos envolvidos atribuíram significados à variação dos dados, aos valores observados na determinação das medidas. Observou-se também a necessidade de mais atividades específicas que trabalhem a compreensão do gráfico Box-plot, associando-o a outras representações gráficas

Otimizar simultaneamente os interesses dos usuários, anunciantes e publicadores é um grande desafio na área de publicidade computacional. Mais precisamente, a ordenação de anúncios, ou ad ranking, desempenha um papel central nesse desafio. Por outro lado, nem mesmo as melhores fórmulas ou algoritmos de ordenação são capazes de manter seu status por um longo tempo em um ambiente que está em constante mudança. Neste trabalho, apresentamos uma análise orientada a dados que mostra a importância de combinar diferentes dimensões de publicidade computacional por meio de uma abordagem evolutiva para ordenação de anúncios afim de responder a mudanças de forma mais eficaz. Nós avaliamos as dimensões de valor comercial, desempenho histórico de cliques, interesses dos usuários e a similaridade textual entre o anúncio e a página. Nessa avaliação, nós averiguamos o desempenho e a correlação das diferentes dimensões. Como consequência, nós desenvolvemos uma abordagem evolucionária para combinar essas dimensões. Essa abordagem é composta por três partes: um repositório de configurações para facilitar a implantação e avaliação de experimentos de ordenação; um componente evolucionário de avaliação orientado a dados; e um motor de programação genética para evoluir fórmulas de ordenação de anúncios. Nossa abordagem foi implementada com sucesso em um sistema real de publicidade computacional responsável por processar mais de quatorze bilhões de requisições de anúncio por mês. De acordo com nossos resultados, essas dimensões se complementam e nenhuma delas deve ser neglicenciada. Além disso, nós mostramos que a combinação evolucionária dessas dimensões não só é capaz de superar cada uma individualmente, como também conseguiu alcançar melhores resultados do que métodos estáticos de ordenação de anúncios. / Simultaneous optimization of users, advertisers and publishers\' interests has been a formidable challenge in online advertising. More concretely, ranking of advertising, or more simply ad ranking, has a central role in this challenge. However, even the best ranking formula or algorithm cannot withstand the ever-changing environment of online advertising for a long time. In this work, we present a data-driven analysis that shows the importance of combining different aspects of online advertising through an evolutionary approach for ad ranking in order to effectively respond to changes. We evaluated aspects ranging from bid values and previous click performance to user behavior and interests, including the textual similarity between ad and page. In this evaluation, we assessed commercial performance along with the correlation between different aspects. Therefore, we proposed an evolutionary approach for combining these aspects. This approach was composed of three parts: a configuration repository to facilitate deployment and evaluation of ranking experiments; an evolutionary data-based evaluation component; and a genetic programming engine to evolve ad ranking formulae. Our approach was successfully implemented in a real online advertising system that processes more than fourteen billion ad requests per month. According to our results, these aspects complement each other and none of them should be neglected. Moreover, we showed that the evolutionary combination of these aspects not only outperformed each of them individually, but was also able to achieve better overall results than static ad ranking methods.

Made available in DSpace on 2016-04-27T16:58:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ricardo Cardoso.pdf: 519569 bytes, checksum: 93a997cb00e05e91088b9b8f83a07660 (MD5) Previous issue date: 2007-05-24 / Secretaria da Educação do Estado de São Paulo / Statistics has stand out lately due to its utility in almost every area of human knowledge. Existing research and essay on the subject suggest the need for deepening knowledge on the difficulties with teaching process of this discipline. Our main issue is to investigate whether Brazilian public school teachers develop the Descriptive Statistics in high school and whether they are able to use, efficiently, the basic statistics concepts Data Organization, Measures of Central Tendency, Separatrixes and Dispersion to solve daily practical problems. The aim of this research is to verify the level of knowledge mobilization by high-school teachers. According to LINS (2004, p.54) we know that the general impression not registered systematically by researches that the licenciate s mathematical formation, in great part similar to the future graduate, does not contribute substantially to the formation of this future professional, unless to reinforce the expositive classes routines . We will try to diagnose in which level of knowledge the high-school teacher is in school curriculum of Statistics. Based on BIFI s questionnaire (2006, p.54), we will verify whether the high-school Mathematics teacher is able to calculate, justify and relate the described measures. The answers of the activities will be analyzed through C.H.I.C. software / A Estatística tem se destacado ultimamente por sua utilidade em praticamente todas as áreas do conhecimento humano. Pesquisas e dissertações existentes sobre o assunto sugerem a necessidade de aprofundar os conhecimentos sobre as dificuldades no processo de ensino da disciplina. Nossa questão principal é investigar se os Professores da Rede Pública desenvolvem o ensino da Estatística Descritiva no ensino médio, e se estão aptos a utilizar, de forma eficaz, as noções estatísticas de base Organização de dados, Medidas de Tendência Central , Separatrizes e Dispersão, para resolver problemas práticos de seu cotidiano. O intuito dessa pesquisa é verificar o nível de mobilização dos conhecimentos por parte dos Professores do Ensino Médio. Segundo LINS (2004, p.54) sabemos que persiste a impressão geral não documentada de forma sistemática por pesquisas de que a formação matemática do licenciado, em boa parte similar a do futuro bacharel, não contribui de modo substancial para a formação daquele futuro profissional, a não ser ao reforçar as rotinas de aulas expositivas . Tentaremos diagnosticar qual o nível de conhecimento em que o Professor do Ensino Médio se encontra no conteúdo curricular de Estatística. Baseando-se no questionário de BIFI (2006, p. 54), verificar se o professor de matemática do ensino médio é capaz de calcular, justificar e relacionar as medidas descritas. As respostas das atividades serão analisadas com o auxílio do software C.H.I.C

Made available in DSpace on 2016-04-27T16:58:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Roberto Canossa.pdf: 1455069 bytes, checksum: 4384e636c4f411f9c2c2a3d9efb4dbb2 (MD5) Previous issue date: 2009-03-02 / Secretaria da Educação do Estado de São Paulo / The study of Statistics became, in 1997, part of the curriculum of basic school, therefore, the preparation of the mathematics teachers became necessary in order to approach this theme, once many of the teachers either did not have this content in his/her initial formation or had it, but in a superficial way. The surveys performed by our group have also shown these results. These results and the great difficulties some mathematics teachers from public schools, especially in Diadema, have in developing, with the students, the Statistics contents and its interpretations is our motivation to the realization of this paper. In order to do so, we intended to answer the following question of research: What are the didactics characteristics to a continued formation to High School teachers, aiming at working with concepts of median and quartiles, so that students will be able to make decisions from the analysis of the realized variation, with the help of Dot-Plot and Box-Plot? To such verification, we have elaborated and applied a diagnose questionnaire (appendix 1), we have realized continued formation workshops from the results of these questionnaires, and, at last, we have observed a class from a volunteer teacher. We could notice that the majority of teachers do not work the concepts of median and quartiles: they limit themselves to the concept of mean, variance and standard deviation, inserted only as mathematics formulas, without giving sense to such concepts; besides, they do not have knowledge of the graphs Dot-Plot and Box-Plot. The workshop allowed an advancement concerning reasoning and statistical literacy to the volunteer teacher. However, we could realize that the two sections of workshop were not enough to get to level 5 (integrated process reasoning) of statistical reasoning proposed by Garfield (2002) / O estudo da Estatística passou, em 1997, a fazer parte do currículo da Escola Básica, sendo necessária então a preparação dos professores de matemática para a abordagem desse tema, uma vez que muitos deles não tiveram esse conteúdo em sua formação inicial ou tiveram de forma superficial e tecnicista. As pesquisas realizadas em nosso grupo apontam também para esses resultados. Nossa motivação para a realização deste trabalho deve-se a esses resultados e à grande dificuldade que alguns professores de matemática da rede pública do Estado de São Paulo, especificamente na região de Diadema, têm em desenvolver com seus alunos os conteúdos relativos a Estatística e suas interpretações. Para isso, pretendemos responder a seguinte questão de pesquisa: Quais as características didáticas de uma formação continuada para professores do Ensino Médio, visando o trabalho com conceitos de mediana e quartis, para que os alunos possam tomar decisões a partir da análise da variação percebida, com o auxílio do Dot-Plot e do Box-Plot? Para tal verificação, elaboramos e aplicamos um questionário diagnóstico (apêndice 1), realizamos oficinas de formação continuada a partir dos resultados desse questionário e, por fim, observamos uma aula com a professora colaboradora. O que pudemos notar é que a maioria dos professores não trabalha os conceitos de mediana e quartis: limitam-se aos conceitos de média, variância e desvio-padrão, inseridos apenas com fórmulas matemáticas, sem dar sentido para tais conceitos; além disso, não têm conhecimento dos gráficos Dot-Plot e Box-Plot. A oficina permitiu um avanço no nível de raciocínio e alfabetização estatística da professora colaboradora, mas podemos perceber também que as duas sessões de oficinas realizadas não foram suficientes para chegar ao nível 5 (processos de raciocínio integrados) de raciocínio estatístico proposto por Garfield (2002)

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-05-03T11:55:00Z No. of bitstreams: 1 angelamariaferreiradeoliveiralourdes.pdf: 1193191 bytes, checksum: 66a561f0014fed2c1b249bc429df57de (MD5) / Rejected by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br), reason: Favor verificar se o nome está correto e escreve sem acentos mesmo: Silva, Julio Cesar Jose da on 2017-05-13T13:15:10Z (GMT) / Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-05-15T19:49:28Z No. of bitstreams: 1 angelamariaferreiradeoliveiralourdes.pdf: 1193191 bytes, checksum: 66a561f0014fed2c1b249bc429df57de (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-05-17T16:05:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 angelamariaferreiradeoliveiralourdes.pdf: 1193191 bytes, checksum: 66a561f0014fed2c1b249bc429df57de (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-17T16:05:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 angelamariaferreiradeoliveiralourdes.pdf: 1193191 bytes, checksum: 66a561f0014fed2c1b249bc429df57de (MD5) Previous issue date: 2014-07-28 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Uma das fontes de elementos essenciais utilizados em fertilizantes são os resíduos industriais, tais como o pó de aciaria. Essas substâncias constituem uma alternativa viável ao fornecimento de nutrientes para as plantas. Mas, por outro lado, esses resíduos podem conter elementos altamente tóxicos. Neste trabalho, amostras de fertilizantes, pó de aciaria e amostras de fertilizantes fortificadas com pó de aciaria foram caracterizadas utilizando espectrometria de absorção atômica com chama (F AAS), espectrometria de emissão com chama (F AES), espectroscopia no infravermelho (IV), espectroscopia Raman e difração de raios X (DRX). Para a determinação de Cr, K, Na, Pb e Zn nas amostras investigadas por F AAS e F AES, otimizou-se um procedimento de extração usando banho de ultrassom, cujas condições ótimas para a extração foram: 50 mg de fertilizantes, 5,00 mL de água régia diluida (50% v/v) e seis etapas de 20 minutos de sonicação, sendo intercaladas com 1 minuto de agitação. Os resultados obtidos foram concordantes a 95% de confiança para todos os analitos em relação ao método de referência adotado (por adição de padrão), apresentando adequadas precisão (RSD < 10%) e exatidão (recuperações entre 90 a 103% para os fertilizantes e de 85,0 a 105,4% para o pó de aciaria). As espectroscopias do Infravermelho e Raman mostraram-se eficientes para a análise mineralógica, cujos resultados foram confirmados utilizando-se a técnica de DRX. Assim, com as técnicas utilizadas (IV, Raman e DRX) foi possível conhecer a composição orgânica e inorgânica das amostras analisadas. A análise exploratória dos dados obtidos usando as técnicas de PCA (análise de componentes principais) e HCA (análise hierárquica de clusters) permitiu a diferenciação de amostras fortificadas a partir de 5% de pó de aciaria (F AAS e F AES) das amostras não fortificadas, a associação quimiométrica desses com os dados dos espectros de IV, permitiram que a classificação ocorre-se mesmo na presença de pó de aciaria puro. Os dados obtidos através dos espectros de IV e Raman, juntos permitiram a classificação de amostras fortificadas a partir de 1% de pó de aciaria. / Industrial residues, such as flue dust, has being used as a source of essential trace elements in fertilizers . These residues have different essential elements and can supply the plant necessity for mineral nutrients. On the other hand, these residues may also contain highly toxic elements. In this work, samples of fertilizers, flue dust and fertilizer samples spiked with different concentrations of flue dust were characterized using different analytical techniques such as: flame atomic absorption spectrometry (F AAS), flame atomic emission spectrometry (F AES), infrared spectroscopy (IR), Raman spectroscopy and X-ray diffraction (XRD). For the determination of Cr, K, Na, Pb and Zn in the investigated samples by F AAS and F AES an extraction procedure using ultrasound bath was optimized. The optimum conditions for the analytes extraction were: 50 mg of fertilizers, 5.00 mL of diluted aqua regia solution (50 v/v %). The developed method was conducted in six steps of sonication per 20 minutes with intervals of 1 minute (on stirring). The results were in agreement at 95% confidence level for all analytes investigated in relation to the reference method adopted (standard addition). Appropriated precision (RSD <10%) and accuracy were obtained with recoveries between 90-103% for fertilizers and 85-105% for flue dust sample. The IR and Raman spectroscopy proved mineralogical (organic and inorganic) information, which were attested by DRX. Exploratory data analysis using PCA (principal component analysis) and HCA (hierarchical cluster analysis) techniques allowed differentiating spiked samples (from 5% of flue dust) and non-spiked samples by using data from F AAS and F AES analysis. The association of elemental data with IR and Raman data allowed differentiating spiked samples from 1% of industrial flue dust.