This thesis is focused on learning center customer satisfaction. The object of research is surveys filled by courses' participants. Artificial intelligence methods are used for data processing. The courses' quality measurement is achieved by fuzzy logic. Customer clustering is achieved by neural networks. At the end of document is data evaluation and proposals for economics effectives increase.

A combinação de lógica e probabilidade (lógicas probabilísticas) tem sido um tópico bastante estudado nas últimas décadas. A maioria de propostas para estes formalismos pressupõem que tanto as sentenças lógicas como as probabilidades sejam especificadas por especialistas. Entretanto, a crescente disponibilidade de dados relacionais sugere o uso de técnicas de aprendizado de máquina para produzir sentenças lógicas e estimar probabilidades. Este trabalho apresenta contribuições em termos de representação de conhecimento e aprendizado. Primeiro, uma linguagem lógica probabilística de primeira ordem é proposta. Em seguida, três algoritmos de aprendizado de lógica de descrição probabilística crALC são apresentados: um algoritmo probabilístico com ênfase na indução de sentenças baseada em classificadores Noisy-OR; um algoritmo que foca na indução de inclusões probabilísticas (componente probabilístico de crALC); um algoritmo de natureza probabilística que induz sentenças lógicas ou inclusões probabilísticas. As propostas de aprendizado são avaliadas em termos de acurácia em duas tarefas: no aprendizado de lógicas de descrição e no aprendizado de terminologias probabilísticas em crALC. Adicionalmente, são discutidas aplicações destes algoritmos em processos de recuperação de informação: duas abordagens para extensão semântica de consultas na Web usando ontologias probabilísticas são discutidas. / The combination of logic and probabilities (probabilistic logics) is a topic that has been extensively explored in past decades. The majority of work in probabilistic logics assumes that both logical sentences and probabilities are specified by experts. As relational data is increasingly available, machine learning algorithms have been used to induce both logical sentences and probabilities. This work contributes in knowledge representation and learning. First, a rst-order probabilistic logic is proposed. Then, three algorithms for learning probabilistic description logic crALC are given: a probabilistic algorithm focused on learning logical sentences and based on Noisy-OR classiers; an algorithm that aims at learning probabilistic inclusions (probabilistic component of crALC) and; an algorithm that using a probabilistic setting, induces either logical sentences or probabilistic inclusions. Evaluation of these proposals has been performed in two situations: by measuring learning accuracy of both description logics and probabilistic terminologies. In addition, these learning algorithms have been applied to information retrieval processes: two approaches for semantic query extension through probabilistic ontologies are discussed.

A combinação de lógica e probabilidade (lógicas probabilísticas) tem sido um tópico bastante estudado nas últimas décadas. A maioria de propostas para estes formalismos pressupõem que tanto as sentenças lógicas como as probabilidades sejam especificadas por especialistas. Entretanto, a crescente disponibilidade de dados relacionais sugere o uso de técnicas de aprendizado de máquina para produzir sentenças lógicas e estimar probabilidades. Este trabalho apresenta contribuições em termos de representação de conhecimento e aprendizado. Primeiro, uma linguagem lógica probabilística de primeira ordem é proposta. Em seguida, três algoritmos de aprendizado de lógica de descrição probabilística crALC são apresentados: um algoritmo probabilístico com ênfase na indução de sentenças baseada em classificadores Noisy-OR; um algoritmo que foca na indução de inclusões probabilísticas (componente probabilístico de crALC); um algoritmo de natureza probabilística que induz sentenças lógicas ou inclusões probabilísticas. As propostas de aprendizado são avaliadas em termos de acurácia em duas tarefas: no aprendizado de lógicas de descrição e no aprendizado de terminologias probabilísticas em crALC. Adicionalmente, são discutidas aplicações destes algoritmos em processos de recuperação de informação: duas abordagens para extensão semântica de consultas na Web usando ontologias probabilísticas são discutidas. / The combination of logic and probabilities (probabilistic logics) is a topic that has been extensively explored in past decades. The majority of work in probabilistic logics assumes that both logical sentences and probabilities are specified by experts. As relational data is increasingly available, machine learning algorithms have been used to induce both logical sentences and probabilities. This work contributes in knowledge representation and learning. First, a rst-order probabilistic logic is proposed. Then, three algorithms for learning probabilistic description logic crALC are given: a probabilistic algorithm focused on learning logical sentences and based on Noisy-OR classiers; an algorithm that aims at learning probabilistic inclusions (probabilistic component of crALC) and; an algorithm that using a probabilistic setting, induces either logical sentences or probabilistic inclusions. Evaluation of these proposals has been performed in two situations: by measuring learning accuracy of both description logics and probabilistic terminologies. In addition, these learning algorithms have been applied to information retrieval processes: two approaches for semantic query extension through probabilistic ontologies are discussed.

A presente tese apresenta uma investigação acerca do desenvolvimento do raciocínio condicional, considerado um componente chave do pensamento lógico-dedutivo, em crianças e adolescentes que participaram de uma experiência de programação com o software Squeak Etoys. O desenvolvimento do raciocínio condicional é classificado em etapas relacionadas à composição e reversão de transformações que operam sobre a implicação, culminando com a plena reversibilidade que corresponde, na teoria piagetiana, à construção e mobilização do grupo de transformações INRC (Identidade, Negação, Recíproca, Correlativa). Tais etapas são identificadas a partir de entrevistas realizadas segundo o método clínico piagetiano, através da aplicação de três desafios de programação com complexidade crescente, cuja solução envolvia o uso da operação lógica da implicação. As entrevistas foram realizadas com oito crianças, com idades entre 10 e 16 anos, que cursavam as séries finais do Ensino Fundamental de duas escolas públicas. Com base nos dados, a análise revela a importância do pensamento combinatório, que permite aos adolescentes testarem, sistematicamente, todas as possibilidades de ordenamento e inclusão dos comandos sugeridos, e a obterem as conclusões lógicas adequadas, enquanto que as crianças mais novas não obtém o mesmo êxito. Além disso, na tese é realizada uma discussão sobre a inclusão da escola numa cultura digital sob uma perspectiva construtivista de construção do conhecimento. Nesse contexto, a metodologia de projetos de aprendizagem foi apresentada como sendo adequada e o software Squeak Etoys despontou como uma possibilidade interessante de se desenvolver projetos e de promover a aprendizagem de matemática. Por último, neste trabalho também é realizado um debate sobre a importância de se aprender a programar na escola. / The present thesis presents an investigation into the development of conditional reasoning, considered a key component of logical-deductive thinking, in children and adolescents who participated in a programming experience with the software Squeak Etoys. The development of conditional reasoning is classified into stages related to the composition and reversal of transformations that operate on the implication, culminating in the full reversibility that corresponds, in Piaget’s theory, to the construction and mobilization of the Transformations INRC (Identity, Negation, Reciprocity and Correlation). These steps are identified from interviews conducted according to Piaget’s clinical method, through the application of three programming challenges with increasing complexity, whose solution involved the use of the logical operation of the implication. The interviews were conducted with eight children aged 10-16, who attended the final series of the Elementary School of two public schools. Based on the data, the analysis revealed the importance of combining thinking, which allows teenagers to systematically test all the possibilities for ordering and inclusion of the suggested commands, and to obtain the appropriate logical conclusions, while younger children do not achieve the same results. Moreover, in the thesis a discussion is conducted on the inclusion of the school in a digital culture under a constructivist perspective of building knowledge. In this context, the methodology of learning through projects has been presented as being appropriate and the Squeak Etoys software has appeared as an interesting possibility of developing projects and promoting the learning of mathematics. Finally, in this study a debate is also conducted on the importance of learning to plan in the school.

A presente tese apresenta uma investigação acerca do desenvolvimento do raciocínio condicional, considerado um componente chave do pensamento lógico-dedutivo, em crianças e adolescentes que participaram de uma experiência de programação com o software Squeak Etoys. O desenvolvimento do raciocínio condicional é classificado em etapas relacionadas à composição e reversão de transformações que operam sobre a implicação, culminando com a plena reversibilidade que corresponde, na teoria piagetiana, à construção e mobilização do grupo de transformações INRC (Identidade, Negação, Recíproca, Correlativa). Tais etapas são identificadas a partir de entrevistas realizadas segundo o método clínico piagetiano, através da aplicação de três desafios de programação com complexidade crescente, cuja solução envolvia o uso da operação lógica da implicação. As entrevistas foram realizadas com oito crianças, com idades entre 10 e 16 anos, que cursavam as séries finais do Ensino Fundamental de duas escolas públicas. Com base nos dados, a análise revela a importância do pensamento combinatório, que permite aos adolescentes testarem, sistematicamente, todas as possibilidades de ordenamento e inclusão dos comandos sugeridos, e a obterem as conclusões lógicas adequadas, enquanto que as crianças mais novas não obtém o mesmo êxito. Além disso, na tese é realizada uma discussão sobre a inclusão da escola numa cultura digital sob uma perspectiva construtivista de construção do conhecimento. Nesse contexto, a metodologia de projetos de aprendizagem foi apresentada como sendo adequada e o software Squeak Etoys despontou como uma possibilidade interessante de se desenvolver projetos e de promover a aprendizagem de matemática. Por último, neste trabalho também é realizado um debate sobre a importância de se aprender a programar na escola. / The present thesis presents an investigation into the development of conditional reasoning, considered a key component of logical-deductive thinking, in children and adolescents who participated in a programming experience with the software Squeak Etoys. The development of conditional reasoning is classified into stages related to the composition and reversal of transformations that operate on the implication, culminating in the full reversibility that corresponds, in Piaget’s theory, to the construction and mobilization of the Transformations INRC (Identity, Negation, Reciprocity and Correlation). These steps are identified from interviews conducted according to Piaget’s clinical method, through the application of three programming challenges with increasing complexity, whose solution involved the use of the logical operation of the implication. The interviews were conducted with eight children aged 10-16, who attended the final series of the Elementary School of two public schools. Based on the data, the analysis revealed the importance of combining thinking, which allows teenagers to systematically test all the possibilities for ordering and inclusion of the suggested commands, and to obtain the appropriate logical conclusions, while younger children do not achieve the same results. Moreover, in the thesis a discussion is conducted on the inclusion of the school in a digital culture under a constructivist perspective of building knowledge. In this context, the methodology of learning through projects has been presented as being appropriate and the Squeak Etoys software has appeared as an interesting possibility of developing projects and promoting the learning of mathematics. Finally, in this study a debate is also conducted on the importance of learning to plan in the school.

A presente tese apresenta uma investigação acerca do desenvolvimento do raciocínio condicional, considerado um componente chave do pensamento lógico-dedutivo, em crianças e adolescentes que participaram de uma experiência de programação com o software Squeak Etoys. O desenvolvimento do raciocínio condicional é classificado em etapas relacionadas à composição e reversão de transformações que operam sobre a implicação, culminando com a plena reversibilidade que corresponde, na teoria piagetiana, à construção e mobilização do grupo de transformações INRC (Identidade, Negação, Recíproca, Correlativa). Tais etapas são identificadas a partir de entrevistas realizadas segundo o método clínico piagetiano, através da aplicação de três desafios de programação com complexidade crescente, cuja solução envolvia o uso da operação lógica da implicação. As entrevistas foram realizadas com oito crianças, com idades entre 10 e 16 anos, que cursavam as séries finais do Ensino Fundamental de duas escolas públicas. Com base nos dados, a análise revela a importância do pensamento combinatório, que permite aos adolescentes testarem, sistematicamente, todas as possibilidades de ordenamento e inclusão dos comandos sugeridos, e a obterem as conclusões lógicas adequadas, enquanto que as crianças mais novas não obtém o mesmo êxito. Além disso, na tese é realizada uma discussão sobre a inclusão da escola numa cultura digital sob uma perspectiva construtivista de construção do conhecimento. Nesse contexto, a metodologia de projetos de aprendizagem foi apresentada como sendo adequada e o software Squeak Etoys despontou como uma possibilidade interessante de se desenvolver projetos e de promover a aprendizagem de matemática. Por último, neste trabalho também é realizado um debate sobre a importância de se aprender a programar na escola. / The present thesis presents an investigation into the development of conditional reasoning, considered a key component of logical-deductive thinking, in children and adolescents who participated in a programming experience with the software Squeak Etoys. The development of conditional reasoning is classified into stages related to the composition and reversal of transformations that operate on the implication, culminating in the full reversibility that corresponds, in Piaget’s theory, to the construction and mobilization of the Transformations INRC (Identity, Negation, Reciprocity and Correlation). These steps are identified from interviews conducted according to Piaget’s clinical method, through the application of three programming challenges with increasing complexity, whose solution involved the use of the logical operation of the implication. The interviews were conducted with eight children aged 10-16, who attended the final series of the Elementary School of two public schools. Based on the data, the analysis revealed the importance of combining thinking, which allows teenagers to systematically test all the possibilities for ordering and inclusion of the suggested commands, and to obtain the appropriate logical conclusions, while younger children do not achieve the same results. Moreover, in the thesis a discussion is conducted on the inclusion of the school in a digital culture under a constructivist perspective of building knowledge. In this context, the methodology of learning through projects has been presented as being appropriate and the Squeak Etoys software has appeared as an interesting possibility of developing projects and promoting the learning of mathematics. Finally, in this study a debate is also conducted on the importance of learning to plan in the school.