O presente trabalho pretende apresentar um modelo unificado para o tratamento das estabilidades processuais (coisa julgada e preclusões). Para tanto, parte de duas premissas fundamentais: a segurança como continuidade jurídica, uma forma dinâmica de proteger a estabilidade sem impedir alterações de conteúdo nos atos jurídicos estáveis; e, de outro lado, a concepção das estabilidades processuais como uma cadeia de vínculos em contraditório. A combinação destas premissas resgata o papel da argumentação jurídica no sistema da coisa julgada, retomando a importância da vinculatividade das razões de decidir; e também incorpora ao modelo uma dimensão interprocessual que visa a garantir harmonia e coerência ao tráfego jurídico. Com base nestes pilares, tenta-se propor parâmetros para uma nova compreensão dos limites objetivos e temporais da coisa julgada. No campo dos limites objetivos, destaca-se a elaboração em torno dos esquemas argumentativos, estruturas aglutinadas de elementos processuais referentes ao exercício do contraditório. Em relação aos limites temporais, procura-se elaborar um modelo de revisão das estabilidades que incorpore o novum sem impedir a mudança. Neste contexto, trabalham-se também mecanismos compensatórios para a superação das estabilidades, tais como o ônus argumentativo no procedimento de quebra, e as regras de transição editadas pelo próprio Poder Judiciário. / The present work intends to present a unified model for the juridical treatment of the procedural forms of stability (res iudicata and issue preclusions). For this purposes, it has two fundamental premises: on the one hand, security as legal continuity, a dynamic way to protect the stability without preventing changes in the content of stable acts. On the other hand, the conception of procedural stabilities as chains of binding links operated through the right to a fair hearing. With the combination of these aspects, the role of the argumentation and the exercise of procedural rights gain in importance to the system of res iudicata, reviving the bindingness not only of the conclusion but also of the reasoning of the judgement; and also provides an inter-procedural dimension in order to guarantee harmony and coherence to the whole of juridical relations. By means of this ideas, the present work proposes parameters to verify the objective and time limits of claim and issue preclusions. In regard of the object of preclusions, a bigger role plays the concept of argumentative schemes, linked structures of procedural elements that refer to the exercise of the right to a fair hearing. In terms of the time limits of preclusions, the present thesis focus on establishing a model of review that incorporates the novum without preventing change of content. Therefore it works with compensatory mechanisms to overcome stabilities like, for instance, the burden of argumentation in the proceeding and transition rules edited by the Judiciary.

Submitted by Vinicius Machado Martinez null (vinicius@ipmet.unesp.br) on 2016-03-11T20:20:53Z No. of bitstreams: 1 defesa.pdf: 4478778 bytes, checksum: 15d0e211ad6c8ad44eabe8079cf63fa2 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-03-15T17:11:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 martinez_vm_me_soro.pdf: 4478778 bytes, checksum: 15d0e211ad6c8ad44eabe8079cf63fa2 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-15T17:11:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 martinez_vm_me_soro.pdf: 4478778 bytes, checksum: 15d0e211ad6c8ad44eabe8079cf63fa2 (MD5) Previous issue date: 2016-01-25 / O campo de refletividade de ecos observados por radares meteorológicos está sujeito a interferências de fenômenos físicos da atmosfera que podem resultar em interpretações não realísticas do fenômeno observado. Buscando ajustar o campo de refletividade de ecos detectados simultaneamente por dois radares meteorológicos ao longo da distância, este estudo desenvolveu um sistema baseado em regras fuzzy (SBRF), do tipo Takagi-Sugeno de primeira ordem, que combina as variáveis distância (km) e refletividade (dBZ) para expressar a refletividade ajustada de alvos mais distantes de um radar em relação a outro radar mais próximo, de modo que os efeitos das interferências nas medidas dos radares possam ser minimizados. Os dados utilizados são oriundos de dois radares meteorológicos do IPMet/UNESP, localizados nos municípios de Bauru (22,3583° S; 49,0278° W) e Presidente Prudente (22.175°1 S; 51.3743° W), no Brasil, no período de um ano de dados (2010) do produto CAPPI, faixa de 3.5km de altitude. A saída do sistema é nomeada refletividade fuzzy (RF) e é obtida através de um conjunto de nove curvas de regressão linear, cujos coeficientes angulares e lineares foram estimados pelo método dos mínimos quadrados. Dois parâmetros foram utilizados para análise das curvas obtidas: o coeficiente de correlação de Pearson e o coeficiente de determinação. O sistema foi aplicado a 20.514 dados referentes a 18 pixels distribuídos sobre uma faixa de comum cobertura dos radares. O modelo foi avaliado através das estatísticas de erro médio (BIAS), erro quadrático médio (MSE) e pelo teste de Kolmogorov-Smirnov. Os resultados obtidos demonstram a capacidade do sistema em aproximar o campo de refletividade de dois radares que operam sobre uma área de comum cobertura, devendo constituir-se como uma ferramenta alternativa de interpretação no monitoramento de chuvas, nos processos de modelagem ambiental e em sugestões futuras de estimativa de chuva por radar. / The reflectivity field of echoes observed by weather radars is subjected to the interference of physical phenomena of the atmosphere that can result in unrealistic interpretations on its characteristics. Aiming to adjust the reflectivity field of echoes simultaneously detected by two weather radars over a distance, this study developed a Takagi-Sugeno fuzzy rule-based system, whose input variables are the distance(km) and the reflectivity(dBZ) of the echoes, in order to obtain the adjusted reflectivity of echoes more distant from a radar in relation to another closer radar that is considered to be less susceptible to interference and, therefore, more realistic. The data used are from two weather radars of IPMet/UNESP, located in the municipalities of Bauru (22.3583° S; 49.0278° W) and Presidente Prudente (22.1751° S; 51.3743° W), Brazil, which collected data of the CAPPI product in the period of one year (2010), with a sampling altitude range of 3.5 km. The system output is named “Fuzzy Reflectivity” (FR), obtained through the fuzzy approach of a set of nine linear regression curves, whose angular and linear coefficients were estimated by the method of least squares. Two parameters were used for the analysis of the curves obtained: the Pearson correlation coefficient and the coefficient of determination. The system was applied to 20,514 data related to 18 pixels spread over a range of common coverage of the radars. We evaluated the system performance by means of statistical parameters: average error (bias), mean square error (MSE) and Kolmogorov-Smirnov test. The results obtained demonstrate the system ability to refine the modeling of the issue in question in relation to the traditional statistical approaches, properly adjusting the reflectivity field of the echoes observed by two radars that operate over an area of common coverage and serving as an alternative interpretation tool in the monitoring of rains, in processes of environmental modeling and in future suggestions of rain estimate by radar.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:53Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-05-31Bitstream added on 2014-06-13T18:49:50Z : No. of bitstreams: 1 reis_igm_me_rcla.pdf: 1760261 bytes, checksum: dec7c3739e75a3afb0a688fcc68236aa (MD5) / No modelo de natação para ratos, a associação das intensidades de exercício determinadas por meio da lactacidemia com as suas respectivas sobrecargas são passíveis de crítica, uma vez que a quantificação dos pesos atados ao animal pode não representar efetivamente o esforço real do animal para sua manutenção na superfície da água, devido a esta metodologia sofrer influência da densidade corporal e dos padrões de nado apresentados pelos animais. O principal objetivo desse estudo foi desenvolver um modelo de natação atada para roedores o qual permitiu a determinação direta e em tempo real da força de nado realizada pelo animal e verificar a possível existência de diferentes padrões de nado. Além disso, foi feita a discriminação da densidade corporal em animais controles e induzidos à obesidade, com intuito de destacar consistentemente a influência da flutuabilidade na natação. Foram utilizados 24 rattus norvegicus albinus, machos, com 150 dias de idade, divididos em animais controles e induzidos à obesidade por meio da redução de ninhada somada a uma dieta hiperlipídica. Os animais tiveram a densidade corporal determinada por meio de um aparato de pesagem hidrostática utilizando um sistema de aquisição de dados. Posteriormente todos os ratos foram avaliados no teste de máxima fase estável de lactato adaptado para natação atada. Por meio do modelo experimental de indução a obesidade, foi possível induzir aumento significativo do peso e volume corporal, alem da redução da densidade corporal dos animais no grupo obeso. As avaliações de animais controles e obesos revelaram a influência significativa da densidade corporal na determinação das intensidades de exercício, principalmente quando as cargas foram expressas em valores absolutos. Estudos que fazem uso do modelo de natação para ratos, principalmente de caráter longitudinal... / In the swimming model for rats, the association between the blood lactate concentration with the exercise intensity could be criticized once the workload quantification could not represent effectively the effort performed by the rat to keep himself on the surface, due to it be affected by the body density and the swimming patterns present by the animals. Thus, the mainly objective of this study was develop a apparatus for tethered swimming for rats, that allows the monitoring of swimming force during all exercise time and to verify the existence of different sorts of swimming patterns. 24 male rattus novergicus albinus, with 150 days of age were used, divided in control and obese induced animals by a nest reduction and hyper-lipid diet. All animals had their body density determined by hydrostatic weighing with an acquiring data device. Later the animals were evaluated in maximal lactate steady state test adapted to the tethered swimming. Was possible to induce significant weight and body volume increase in the obese group beside the reduction of the body density. The assessment of control and obese animals reveled significant body density influence in the workload determination, mainly when the workload was expressed in absolute values. Tethered swimming model allowed the investigation of statistic parameters of the data signal, which showed that the signal amplitude varied in function of the intensity, however the dispersion did not. Also the visual analyses of the force kinetic allowed the identification of 4 swimming patterns and the speculation about the reason and consequences of it incidence. Therefore animals that present such swimming patterns which can influence the assessment should be removed from the sample. Studies that make use of the swimming model for rats, mainly those of longitudinal duration or that make use of interventions that may change the animal’s body composition...(Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2113.pdf: 882226 bytes, checksum: 022c380c1d469988d9e4617a030f17c3 (MD5) Previous issue date: 2008-08-06 / The combination of fuzzy systems with clustering algorithms has great acceptance in the scientific community mainly due to its adherence to the advantage balance principle of computational intelligence, in which different methodologies collaborate with each other potentializing the usefulness and applicability of the resulting systems. Fuzzy Modeling using clustering algorithms presents the transparency and comprehensibility typical of the linguistic fuzzy systems at the same time that benefits from the possibilities of dimensionality reduction by means of clustering. In this work is presented the Fuzzy-CCM method (Fuzzy Conditional Clustering based Modeling) which consists of a new approach for Fuzzy Modeling based on the Fuzzy Conditional Clustering algorithm aiming at providing new means to address the topic of interpretability of fuzzy rules bases. With the Fuzzy-CCM method the balance between interpretability and accuracy of fuzzy rules is dealt with through the definition of contexts defined by a small number of input variables and the generation of clusters induced by these contexts. The rules are generated in a different format, with linguistic variables and clusters in the antecedent. Some experiments have been carried out using different knowledge domains in order to validate the proposed approach by comparing the results with the ones obtained by the Wang&Mendel and conventional Fuzzy C-Means methods. The theoretical foundations, the advantages of the method, the experiments and results are presented and discussed. / A combinação de sistemas fuzzy com algoritmos de agrupamento tem grande aceitação na comunidade científica devido; principalmente, a sua aderência ao princípio de balanceamento de vantagens da inteligência computacional, no qual metodologias diferentes colaboram entre si, potencializando a utilidade e aplicabilidade dos sistemas resultantes. A modelagem fuzzy usando algoritmos de agrupamento apresenta a transparência e facilidade de compreensão típica dos sistemas fuzzy lingüísticos ao mesmo tempo em que se beneficia das possibilidades de redução da dimensionalidade por intermédio do agrupamento. Neste trabalho é apresentado o método Fuzzy-CCM (Fuzzy Conditional Clustering based Modeling), que consiste de uma nova abordagem de Modelagem Fuzzy baseada no algoritmo de Agrupamento Fuzzy Condicional, cujo objetivo é prover novos meios de tratar a questão da interpretabilidade de bases de regras fuzzy. Com o método Fuzzy-CCM, o balanço entre interpretabilidade e acuidade de regras fuzzy é tratado por meio da definição de contextos formados com um pequeno número de variáveis de entrada e a geração de grupos condicionados por estes contextos. As regras são geradas em um formato diferente, que contêm variáveis lingüísticas e grupos no seu antecedente. Alguns experimentos foram executados usando diferentes domínios de conhecimento a fim de validar a abordagem proposta, comparando os resultados obtidos usando a nova abordagem com os resultados obtidos usando os métodos Wang&Mendel e Fuzzy C-Means. A fundamentação teórica, as vantagens do método, os experimentos e os resultados obtidos são apresentados e discutidos.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissELGE.pdf: 764248 bytes, checksum: 4660cc71261254f054468d04e4659dc6 (MD5) Previous issue date: 2004-05-28 / Financiadora de Estudos e Projetos / The SSDM algorithm, created to allow semantically similar data mining, is presented in this work. Using fuzzy logic concepts, this algorithm analyzes the similarity grade between items, considering it if it is greater than a user-defined parameter. When this occurs, fuzzy associations between items are established, and are expressed in the association rules obtained. Therefore, besides associations discovered by conventional algorithms, SSDM also discovers semantic associations, showing them together with the other rules obtained. To do that, strategies are defined to discover these associations and calculate the support and the confidence of the rules where they appear. / Neste trabalho é apresentado o algoritmo SSDM, criado para permitir a mineração de dados semanticamente similares. Usando conceitos de lógica nebulosa, esse algoritmo analisa o grau de similaridade entre os itens, e o considera caso ele seja maior do que um parâmetro definido pelo usuário. Quando isso ocorre, são estabelecidas associações nebulosas entre os itens, que são expressas nas regras de associação obtidas. Assim, além das associações descobertas por algoritmos convencionais, o SSDM também descobre associações semânticas, e as exibe junto às demais regras obtidas. Para isso, são definidas estratégias para descobrir essas associações e para calcular o suporte e a confiança das regras onde elas aparecem.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5971.pdf: 5628502 bytes, checksum: 38bfe45912e4f91f4ad8c7fb5fb815db (MD5) Previous issue date: 2012-08-03 / Universidade Federal de Minas Gerais / Technological development brought improvements in the technology of climate sensors and Earth's surface image acquisition, gathering increasing amounts of data. Generally, when these data are submitted to mining algorithms, the output is the production of hundreds or even thousands of textual patterns, making the task of data analysis by the domain expert even harder. Hence, it is crucial, to support experts, the development of a tool that helps to identify and display patterns of interest. In this context, this research project at Master Science level aims to develop a technique for mining association rules in time series allowing agrometeorological data analysis over time. / O avanço tecnológico tem propiciado melhorias nos diversos sensores utilizados para medições dos dados climáticos e de imageamento da superfície terrestre, coletando quantidades cada vez maiores de dados. Quando esses dados são submetidos aos algoritmos de mineração para serem explorados ocorre, em geral, a produção de centenas ou ate mesmo milhares de padrões textuais, dificultando ainda mais a tarefa de analise dos dados pelo especialista de domínio. Assim, e crucial, para apoiar os especialistas, o desenvolvimento de um ferramental que auxilia na identificação e visualização dos padrões de interesse. Neste contexto, este projeto de pesquisa em nível de mestrado visa desenvolver uma técnica de mineração de regras de associação em series temporais permitindo a analise de dados agrometeorológicos ao longo do tempo.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6337.pdf: 1365151 bytes, checksum: 464969011137271e4d5d5088872c236b (MD5) Previous issue date: 2014-08-28 / A time series analysis presents challenges. There is a difficulty to manipulate the data by requiring a large computational cost, or even, by the difficulty of finding subsequences that have the same characteristics. However, this analysis is important for understanding the evolution of various phenomena such as climate change, changes in financial markets among others. This project proposed the development of a method for performing similarity queries in time series that have better performance and accuracy than the state-of-art and a method of mining association rules in series using similarity. The experiments performed have applied the proposed methods in real data sets, bringing relevant knowledge, indicating that both methods are suitable for analysis by similarity of one-dimensional and multidimensional time series. / A analise de séries temporais apresenta certos desafios. Seja pela dificuldade na manipulação dos dados, por exigir um grande custo computacional, ou mesmo pela dificuldade de se en¬contrar subsequências que apresentam as mesmas características. No entanto, essa analise e importante para o entendimento da evolução de diversos fenômenos como as mudanças climaticas, as variações no mercado financeiro entre outros. Este projeto de mestrado propos o desenvolvimento de um método para a realização de consultas por similaridade em series temporais que apresentam melhor desempenho e acurâcia que o estado-da-arte e um método de mineração de regras de associação em series utilizando similaridade. Os experimentos feitos aplicaram os métodos propostos em conjuntos de dados reais, trazendo conhecimento relevante, indicando que os metodos são adequados para analise por similaridade de series temporais unidimensionais e multidimensionais.

Submitted by Izabel Franco (izabel-franco@ufscar.br) on 2016-09-06T18:25:30Z No. of bitstreams: 1 DissPAL.pdf: 2245333 bytes, checksum: 24abfad37e7d0675d6cef494f4f41d1e (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-12T14:03:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissPAL.pdf: 2245333 bytes, checksum: 24abfad37e7d0675d6cef494f4f41d1e (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-09-12T14:04:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissPAL.pdf: 2245333 bytes, checksum: 24abfad37e7d0675d6cef494f4f41d1e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-12T14:04:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissPAL.pdf: 2245333 bytes, checksum: 24abfad37e7d0675d6cef494f4f41d1e (MD5) Previous issue date: 2010-08-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Inductive learning is, traditionally, categorized as supervised and unsupervised. In supervised learning, the learning method is given a labeled data set (classes of data are known). Those data sets are adequate for problems of classification and regression. In unsupervised learning, unlabeled data are analyzed in order to identify structures embedded in data sets. Typically, clustering methods do not make use of previous knowledge, such as classes labels, to execute their job. The characteristics of recently acquired data sets, great volume and mixed attribute structures, contribute to research on better solutions for machine learning jobs. The proposed research fits into this context. It is about semi-supervised fuzzy clustering applied to the generation of sets of fuzzy rules. Semi-supervised clustering does its job by embodying some previous knowledge about the data set. The clustering results are, then, useful for labeling the remaining unlabeled data in the set. Following that, come to action the supervised learning algorithms aimed at generating fuzzy rules. This document contains theoretic concepts, that will help in understanding the research proposal, and a discussion about the context wherein is the proposal. Some experiments were set up to show that this may be an interesting solution for machine learning jobs that have encountered difficulties due to lack of available information about data. / O aprendizado indutivo é, tradicionalmente, dividido em supervisionado e não supervisionado. No aprendizado supervisionado é fornecido ao método de aprendizado um conjunto de dados rotulados (dados que tem a classe conhecida). Estes dados são adequados para problemas de classificação e regressão. No aprendizado não supervisionado são analisados dados não rotulados, com o objetivo de identificar estruturas embutidas no conjunto. Tipicamente, métodos de agrupamento não se utilizam de conhecimento prévio, como rótulos de classes, para desempenhar sua tarefa. A característica de conjuntos de dados atuais, grande volume e estruturas de atributos mistas, contribui para a busca de melhores soluções para tarefas de aprendizado de máquina. É neste contexto em que se encaixa esta proposta de pesquisa. Trata-se da aplicação de métodos de agrupamento fuzzy semi-supervisionados na geração de bases de regras fuzzy. Os métodos de agrupamento semi-supervisionados realizam sua tarefa incorporando algum conhecimento prévio a respeito do conjunto de dados. O resultado do agrupamento é, então, utilizado para rotulação do restante do conjunto. Em seguida, entram em ação algoritmos de aprendizado supervisionado que tem como objetivo gerar regras fuzzy. Este documento contém conceitos teóricos para compreensão da proposta de trabalho e uma discussão a respeito do contexto onde se encaixa a proposta. Alguns experimentos foram realizados a fim de mostrar que esta pode ser uma solução interessante para tarefas de aprendizado de máquina que encontram dificuldades devido à falta de informação disponível sobre dados.

Submitted by Alison Vanceto (alison-vanceto@hotmail.com) on 2017-03-27T14:10:33Z No. of bitstreams: 1 DissALFZ.pdf: 945072 bytes, checksum: 961b2a1f6b61b8a0a691fd66c373e5bf (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-04-03T19:50:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissALFZ.pdf: 945072 bytes, checksum: 961b2a1f6b61b8a0a691fd66c373e5bf (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-04-03T19:50:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissALFZ.pdf: 945072 bytes, checksum: 961b2a1f6b61b8a0a691fd66c373e5bf (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-03T19:56:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissALFZ.pdf: 945072 bytes, checksum: 961b2a1f6b61b8a0a691fd66c373e5bf (MD5) Previous issue date: 2016-04-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / This study aimed to investigate whether a previous history of learning by instructional control, in both the previous story of the subject or immediately following an experimental condition, could differentially affect the sensitivity to contingencies. Replicating previous studies, the authors sought to address a possible history of control by following rules, assessing the presence of flexibility or inflexibility indicator’s in their repertoire. Therefore, we evaluated 212 undergraduate students who responded to the Rigidity Scale of Rehfisch; 114 were implemented by virtual media and 98 during individual meeting. Of the 23 participants assessed who met inclusion’s criteria, 13 agreed to participate in the study, seven were recruited by personal application and six through online assessment. Eight participants were males and five females, aged 18-31; nine participants presented scores agreed as flexible and 4 others as inflexible. The experimental condition is the execution of tasks on a matching-to-sample schedule (MTS), arranged in two phases, through appropriate software. In Phase 1, the participants were divided into the training of two different instructional conditions: 1) instructions corresponding to the contingencies programmed; and 2) discrepant instructions. Considering the participants of the Group Flexible, 5 were exposed to instructional correspondence training and 4 the discrepancy; two inflexible participants were assigned to each instructional training conditions. Eleven of thirteen participants reach the learning criteria, required in Phase 1, during 69 or less trials; the two participants who did not meet the criteria were allocated in the Flexible Group (P167 and P184) and were submitted to the discrepant training. In Phase 2 was scheduled during a single experimental condition, similar to all participants, with the presentation of 80 trials, divided into 4 blocks of 20 each. The first and third blocks have been programmed accordingly to the instructions; the second and fourth block presented contingencies that were instructions’ discrepant. Six of the nine flexible participants presented a percentage of responses equal to or greater than 70% accuracy, in the first block of discrepant trials, during the Phase 2; two of the three participants presented lower percentage of correct answers, had a history of learning by discrepant instructions. Participants of the inflexible Group showed higher percentage of correct answers, when they had been subjected to a discrepancy during in training. It was addressed how these results either replicate or present differences from the literature in the area. / O presente estudo teve como objetivo investigar se uma história prévia de aprendizagem por controle instrucional, anterior às condições experimentais, ou uma história de exposição a regras correspondentes ou discrepantes poderiam afetar diferencialmente a sensibilidade às contingências. Replicando estudos anteriores, os autores buscaram endereçar uma possível história prévia de controle por seguimento de regras, avaliando a presença de indicador de flexibilidade ou inflexibilidade no repertório. Para tanto, foram avaliados 212 estudantes universitários que responderam à Escala de Rigidez de Rehfisch; 114 foram implementados por mídia virtual e 98 presencialmente. Dos 23 participantes avaliados que atingiram critério de inclusão, 13 aceitaram participar do estudo, sendo (07) recrutados por aplicação presencial e seis (06) na condição online. Oito participantes eram do sexo masculino e cinco do feminino, com idade variando de 18 a 31 anos; nove obtiveram escores convencionados como flexíveis e 4 como inflexíveis. A condição experimental consistia na realização de tarefas programadas num procedimento de escolha de acordo com o modelo (MTS), organizado em duas fases, através de software apropriado. Na Fase 1, os participantes foram divididos em duas condições de aprendizagem de seguimento de instruções: 1) instruções correspondentes às contingências em operação; e, 2) instruções discrepantes das mesmas. Dos participantes flexíveis, 5 foram expostos a treino de correspondência instrucional e 4 à discrepância; dois participantes inflexíveis foram designados para cada uma das condições de treino instrucional. Onze dos treze participantes alcançam os critérios de aprendizagem, exigidos na Fase 1, com 69 tentativas ou menos; os dois participantes que não atingiram os critérios estavam alocados do Grupo Flexível (P167 e P184), na condição de treino discrepante. Na Fase 2 foi programada uma única condição experimental, similar para todos os participantes, com a apresentação de 80 tentativas, divididas em 4 blocos de 20 tentativas cada. O primeiro e o terceiro foram programados de forma correspondente às instruções; no segundo e no quarto bloco, as contingências programadas eram discrepantes das instruções. Seis dos nove participantes flexíveis, apresentaram uma porcentagem de respostas igual ou maior que 70% de acertos, no primeiro bloco de tentativas discrepantes da Fase 2; dois dos três deste grupo com menor porcentagem de acertos tinham uma história de aprendizagem por instrução discrepante. Participantes do Grupo inflexível mostraram maior porcentagem de acertos, quando haviam sido submetidos a um treino de discrepância entre instrução e contingências. Discute-se como estes resultados replicam ou divergem da literatura na área.

Submitted by Clebson Anjos (clebson.leandro54@gmail.com) on 2016-02-15T18:37:51Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2981698 bytes, checksum: 6dfa47590c870db030e7c1cbea499120 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-15T18:37:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2981698 bytes, checksum: 6dfa47590c870db030e7c1cbea499120 (MD5) Previous issue date: 2015-05-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Through the use of data mining techniques, more usually the classification algorithms, it is possible to implement predictive models that are able to early identify a student in risk of dropout. Several studies used data obtained from a Virtual Learning Environment (VLE) to implement predictive performance models in a discipline of a course. However, any study was carried out aimed at developing a model for dropout prediction, to distance graduation courses of longer duration, which integrates works that carry out performance prediction based on a VLE, allowing an early prediction during the first semester and throughout the others semesters. Thus, this work proposes a dropout identification approach for distance graduation courses that use the Rule-Based Classification technique to firstly identify the disciplines and grades limits that have higher influence on dropout, so that the predictive models for performance in a VLE can be used regarding the dropout detection of students along the whole distance graduation course. Experiments were carried out using four rulebased classification algorithms: JRip, OneR, PART and Ridor. Considering the use of this temporal approach, it was possible to prove the advantages of this approach, once better accuracies were obtained along the semesters and important rules were discovered to early identify students in risk of dropout. Among the applied algorithms, JRip and PART obtained the best predictive results with average accuracy of 81% at the end of first semester. Furthermore, considering our proposed partition methodology, where attributes of the predictive models are incrementally applied, it was possible to discovery rules potentially useful to dropout prevention. / Com a utilização de técnicas de mineração de dados, mais comumente os algoritmos de Classificação, pode-se construir modelos preditivos capazes de identificar precocemente um estudante com risco de evasão. Diversos estudos utilizaram dados obtidos de um Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) para a construção de modelos preditivos de desempenho em uma disciplina de um curso. Porém, nenhum estudo foi realizado com o objetivo de desenvolver um modelo de predição de evasão, para um curso de graduação a distância de maior duração, que integre trabalhos que fazem a predição de desempenho a partir de um AVA, possibilitando uma predição da evasão antecipada durante o primeiro semestre e ao longo dos demais semestres. Assim, este trabalho propõe uma abordagem de identificação de evasão em um curso de graduação a distância a partir da utilização da técnica de classificação baseada em regras para, primeiramente, identificar as disciplinas e os limites de notas que mais influenciam na evasão para que os modelos preditivos de desempenhos em um AVA possam ser utilizados para a predição da evasão de um aluno com risco de evasão ao longo de todo o curso de graduação a distância. Foram realizados experimentos com quatro algoritmos de classificação baseados em regras: o JRip, o OneR, o PART e o Ridor. A partir da utilização da abordagem temporal proposta foi possível comprovar sua vantagem, uma vez que foram obtidos melhores desempenhos preditivos ao longo dos semestres e foram descobertas importantes regras para a identificação precoce de um estudante com risco de evasão. Entre os algoritmos estudados, JRip e PART obtiveram os melhores desempenhos preditivos com acurácia média de 81% ao final do primeiro semestre. A partir da metodologia proposta de partições, na qual os atributos dos modelos preditivos são aplicados de forma incremental, foi possível a descoberta de regras potencialmente úteis para prevenir a evasão.