Made available in DSpace on 2014-12-17T14:35:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ClaudiaSRSR.pdf: 3854621 bytes, checksum: ee658ff597e1b92db291c54dde771957 (MD5) Previous issue date: 2008-04-28 / The purpose of this study is to understand what are the matrix elements in which everyday activities of social author/authors, actor/actors and actress/actresses are embedded, in order to carry out the Escola da Ponte s political and pedagogic process (PPP). Thus, the object of this study is to reflect on an experience developed in a public school supported by the Portuguese State within the scenario of institutions that are committed to building up a school of the people by investing in democratization and community participation in their management process. The methodological course of action was targeted at the presuppositions of qualitative research (WOODS, 1999; BURGESS, 1997; MILLS, 1982; OLIVEIRA, 1998; BOGDAN and BIKLEN, 1994; MACEDO, 2000; CASAL, 1996; GEERTZ, 2000), with data collected from random word association (MACHADO and CARVALHO, 2003), the discourse of the interviewed (KAUFMANN, 1996; SILVA, 2006; 2002), observation notes and documents (ELIAS, 1997). Based on a multiple reference and theoretical framework, the investigation revealed elements that are construed as the raw material and pillars supporting the bridge of a school of the people, as well as the self-organization of the school community which emerges as a dimension that binds together all the elements and brings new arrangements into the school dynamics by moving from the individual to the society (DUPUY, 1990). Along this line, the central argument is that in the short and long run the public school quality does not spring from macro educational policies, nor from ephemeral mass-production programs, projects or governmental policies, but from the intent of the professionals working there in becoming authors and characters in the process of building up and carrying out the PPP. The Project has been conceived in the light of the needs and intentionality of the community whose support comes from the participation and social control held by the students families and the community s power to force to action public administration central agencies aiming at having the State fulfill its responsibilities / O presente estudo tem por objetivo compreender quais sejam os elementos matriciais que permeiam a pr?tica cotidiana dos (as) autores (as), atores e atrizes sociais, para a efetiva??o do projeto pol?tico-pedag?gico (PPP) da Escola da Ponte. Constitui-se, portanto, em objeto deste estudo, uma reflex?o sobre a experi?ncia desenvolvida numa escola p?blica, mantida pelo Estado portugu?s, inscrita no cen?rio das institui??es que assumem o compromisso com a constru??o de uma escola de todos (as), pelo investimento na democratiza??o e participa??o da comunidade em seus processos de gest?o. O percurso metodol?gico foi norteado pelos pressupostos da pesquisa qualitativa (WOODS, 1999; BURGESS, 1997; MILLS, 1982; OLIVEIRA, 1998; BOGDAN e BIKLEN, 1994; MACEDO, 2000; CASAL, 1996; GEERTZ, 2000), com dados produzidos a partir da t?cnica da associa??o livre de palavras (MACHADO e CARVALHO, 2003), das falas dos (as) entrevistados (as) (KAUFMANN, 1996; SILVA, 2006; 2002), notas de observa??es e documentos (ELIAS, 1997). Ancorada por um quadro te?rico multireferencial, a investiga??o apontou elementos considerados mat?ria-prima e pilares da ponte para a escola de todos (as), bem como a auto-organiza??o da comunidade escolar que surge como dimens?o que liga todos os elementos, imprimindo novas ordena??es na din?mica escolar a partir do movimento entre o individual e o social (DUPUY, 1990). Nesta linha, o argumento central ? de que, a curto e m?dio prazo, a qualidade da escola p?blica n?o ? tribut?ria de pol?ticas educacionais macros, tampouco de massificados e ef?meros programas, projetos ou pol?tica de governo, mas sim da decis?o dos (as) profissionais que nela trabalham de tornarem-se autores (as) e protagonistas, no processo de constru??o e implementa??o do PPP. Projeto concebido ? luz das necessidades e intencionalidades da comunidade e cuja defesa passa, sobretudo, pela participa??o e controle social das fam?lias dos (as) estudantes e pelo poder de press?o que a comunidade possa exercer junto aos ?rg?os centrais da gest?o p?blica, no sentido de fazer com que o Estado cumpra com as suas responsabilidades

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DennisBA_TESE.pdf: 1043376 bytes, checksum: 6b47eea8aa7b8a53ea716b636db4663b (MD5) Previous issue date: 2009-03-19 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / We propose a new paradigm for collective learning in multi-agent systems (MAS) as a solution to the problem in which several agents acting over the same environment must learn how to perform tasks, simultaneously, based on feedbacks given by each one of the other agents. We introduce the proposed paradigm in the form of a reinforcement learning algorithm, nominating it as reinforcement learning with influence values. While learning by rewards, each agent evaluates the relation between the current state and/or action executed at this state (actual believe) together with the reward obtained after all agents that are interacting perform their actions. The reward is a result of the interference of others. The agent considers the opinions of all its colleagues in order to attempt to change the values of its states and/or actions. The idea is that the system, as a whole, must reach an equilibrium, where all agents get satisfied with the obtained results. This means that the values of the state/actions pairs match the reward obtained by each agent. This dynamical way of setting the values for states and/or actions makes this new reinforcement learning paradigm the first to include, naturally, the fact that the presence of other agents in the environment turns it a dynamical model. As a direct result, we implicitly include the internal state, the actions and the rewards obtained by all the other agents in the internal state of each agent. This makes our proposal the first complete solution to the conceptual problem that rises when applying reinforcement learning in multi-agent systems, which is caused by the difference existent between the environment and agent models. With basis on the proposed model, we create the IVQ-learning algorithm that is exhaustive tested in repetitive games with two, three and four agents and in stochastic games that need cooperation and in games that need collaboration. This algorithm shows to be a good option for obtaining solutions that guarantee convergence to the Nash optimum equilibrium in cooperative problems. Experiments performed clear shows that the proposed paradigm is theoretical and experimentally superior to the traditional approaches. Yet, with the creation of this new paradigm the set of reinforcement learning applications in MAS grows up. That is, besides the possibility of applying the algorithm in traditional learning problems in MAS, as for example coordination of tasks in multi-robot systems, it is possible to apply reinforcement learning in problems that are essentially collaborative / Propomos um novo paradigma de aprendizado coletivo em sistemas multi-agentes (SMA) como uma solu??o para o problema em que v?rios agentes devem aprender como realizar tarefas agindo sobre um mesmo ambiente, simultaneamente, baseando-se em retornos fornecidos por cada um dos outros agentes. Introduzimos o paradigma proposto na forma do algoritmo de aprendizado por refor?o, denominando-o de aprendizado por refor?o com valores de influ?ncia. Cada agente aprendendo por refor?o avalia a rela??o existente entre o valor do seu estado atual e/ou a a??o executada no estado (cren?as atuais) junto com a recompensa obtida ap?s todos os agentes que est?o interagindo executarem suas a??es (resultado da interfer?ncia dos outros). O agente pondera as opini?es de todos os seus colegas na tentativa de mudar os valores dos seus estados e/ou a??es. A id?ia ? que o sistema como um todo deve chegar a um equil?brio, onde todos os agentes se sentem satisfeitos com os resultados obtidos, significando que os valores dos estados ou pares estado/a??o casam-se com a recompensa obtida por cada agente. Esta forma din?mica de atualizar o valor dos estados e/ou a??es faz deste novo paradigma de aprendizado por refor?o o primeiro a incluir, naturalmente, o fato de que a presen?a de outros agentes no ambiente o torna din?mico. Como resultado direto, inclu?mos implicitamente o estado interno, as a??es e a recompensa obtida por todos os outros agentes dentro do estado interno de cada agente. Isso faz de nossa proposta a primeira solu??o completa para o problema conceitual que surge ao aplicar aprendizado por refor?o em sistemas multi-agente, causado pela diferen?a existente entre o modelo do ambiente e o modelo do agente. Com base no modelo proposto, criamos o algoritmo IVQ-Learning, testado exaustivamente em jogos repetitivos com dois, tr?s e quatro agentes e em jogos estoc?sticos que exijam coopera??o e em jogos que exijam colabora??o. Este algoritmo mostra-se como uma boa op??o na tentativa de obter solu??es que garantam a converg?ncia para o equil?brio de Nash ?timo em problemas cooperativos. Os experimentos realizados deixam claro que o paradigma proposto ? te?rica e experimentalmente superior aos paradigmas tradicionais. Ainda, com a cria??o deste novo paradigma, o conjunto de aplica??es de aprendizado por refor?o em SMA foi ampliado. Ou seja, al?m da possibilidade de aplicar os algoritmos nos problemas tradicionais de aprendizado em SMA, como por exemplo coordena??o de tarefas em sistemas multi-rob?, ? poss?vel aplicar aprendizado por refor?o nos problemas essencialmente colaborativos