Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-07-26T12:28:38Z No. of bitstreams: 1 leandrogoncalvesdossantos.pdf: 2418062 bytes, checksum: 43c6579bdace597e26582e7269bfdec2 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-07-26T13:56:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 leandrogoncalvesdossantos.pdf: 2418062 bytes, checksum: 43c6579bdace597e26582e7269bfdec2 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-07-26T13:58:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 leandrogoncalvesdossantos.pdf: 2418062 bytes, checksum: 43c6579bdace597e26582e7269bfdec2 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-26T13:58:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 leandrogoncalvesdossantos.pdf: 2418062 bytes, checksum: 43c6579bdace597e26582e7269bfdec2 (MD5) Previous issue date: 2017-08-31 / Através da pesquisa que apresentamos na presente dissertação, propusemonos investigar o processo de produção de tarefas sobre inflação de preços, criadas com o objetivo de estimular a produção de significados dos estudantes do Ensino Médio para este tema. Este trabalho se caracteriza por uma abordagem qualitativa de investigação, envolvendo uma pesquisa de campo empreendida em uma escola pública estadual da cidade de Valença, Rio de Janeiro. A leitura da produção de significados dos sujeitos de pesquisa e a produção das tarefas foram referenciadas teoricamente pelo Modelo dos Campos Semânticos. O conjunto de tarefas produzido constituiu um produto educacional para uso em salas de aula de Matemática da Educação Básica. / Through the research that we present in this dissertation, we propose to investigate the process of production of tasks on price inflation, which were created with the purpose of stimulating the production of meanings by high school students for this theme. This work is characterized by a qualitative research approach, involving a field research undertaken at a state public school in the city of Valença, Rio de Janeiro. The reading of the meaning production of the research subjects and the production of the tasks were theoretically referenced by the Model of Semantic Fields. The set of tasks produced was an educational product for use in mathematics classrooms of Elementary Education.

Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2015-04-02T19:23:46Z No. of bitstreams: 2 Aprendizagem da língua inglesa como segunda língua baseada em tarefas.pdf: 10361270 bytes, checksum: 50839ecc3d133d5fe19ddf26c6cd568f (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2015-04-03T01:21:36Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Aprendizagem da língua inglesa como segunda língua baseada em tarefas.pdf: 10361270 bytes, checksum: 50839ecc3d133d5fe19ddf26c6cd568f (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-03T01:23:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Aprendizagem da língua inglesa como segunda língua baseada em tarefas.pdf: 10361270 bytes, checksum: 50839ecc3d133d5fe19ddf26c6cd568f (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-01-31 / Sem bolsa / Em 1997, a autora Diane Larsen-Freeman publicou um inquietante artigo chamado “Ciência do Caos / Complexidade e Aquisição de Segunda Língua” (LARSENFREEMAN, 1997). Nesse trabalho, a linguista argumenta que há muitas similaridades entre a nova ciência do caos/complexidade e a aquisição de segunda língua. Diante das reflexões que tais ideias suscitam, pretende-se analisar a estrutura e a teoria da aprendizagem baseada em tarefas (Task Based Learning), sob a ótica da teoria do caos/complexidade. De acordo com Willis, J. (1996), essa abordagem comunicativa apresenta seis etapas, a saber: pré-tarefa, tarefa, planejamento, relatório, análise e prática. Como recorte em um universo tão amplo de pesquisa, tem-se a relação da teoria do caos/complexidade com o ciclo da tarefa – tarefa, planejamento e relatório (task-planning-report), enunciado por Willis, J. (1996).De acordo com Larsen-Freeman e Cameron (2008), uma abordagem complexa não se traduz em um método de ensino de L2 complexo. Este trabalho visa aproximar o trabalho seminal da linguista Diane Larsen-Freeman sobre a Teoria do Caos/Complexidade e Aquisição de Segunda Língua (1997) com a Aprendizagem Baseada em Tarefas propostanove anos antes por Willis, J. e Willis, D. (1988). Esta dissertação de mestrado concluiu que o ciclo da tarefa pode ser caracterizado como um sistema adaptativo complexo, uma vez que satisfaz suas regras de baixo nível, já que se trata de um sistema que é dinâmico, complexo, não linear, caótico, imprevisível, sensível às condições iniciais, aberto, auto-organizável, sensível ao feedback e adaptável. / In 1997, the linguist Diane Larsen-Freeman published a disturbing article called “Chaos/Complexity Science and Second Language Acquisition”(LARSENFREEMAN, 1997). In this article, the author states that there are many similarities between the new science of chaos/complexity and second language acquisition. Faced with the reflections, which give rise to such ideas, one intends to analyse the structure and theory of Task Based Learning under the light of the Chaos/Complexity Theory. According to Willis, J. (1996), this communicative approach presents itself with six stages, namely: pre-task, task, planning, report, analyses and practice. As part of a so vast research area, one intends to relate the Chaos/Complexity Theory with the task cycle – task, planning and report – formulated by Willis, J. (1996). According to Larsen-Freeman and Cameron (2008), a complexity approach does not translate into a complexity method for teaching language. This work aims to approximate the seminal article by Diane Larsen-Freeman about the Chaos/Complexity Theory and Second Language Acquisition (1997) with Task Based Learning proposed nine years before by Willis, J. and Willis, D. (1988).To sum up, this dissertation aims to show that the task cycle may be characterized as a complex adaptive system, once it complies with the rules of such systems, that is, dynamic, complex, nonlinear, chaotic, unpredictable, sensitive to the initial conditions, open, self-organizing, feedback sensitive and adaptive.

This study presents the process of a model development for intellectual property management system created through the use of contextual tasks analysis methodology (CTA), which aims to obtain requirements for software development by using the user view. This process is demonstrated by the flowcharts described in relation to the end activities in a case study in the NIT/UFSM, specifically in the referral of requests for protection of invention (patent). It was applied a suggestible approach for requirements gathering in order to generate support for a more appropriate development of an Intellectual Property Management System (IPMS), which will contribute in the processes management of the analyzed case. Likewise, this study helped by providing data that explain the importance of the use of management tools as a way of improving the performance of the intellectual property production of organizations, demonstrating the performance of the archivist and his/her entrepreneurial and proactive profile in a multidisciplinary environment. Thus, positive results were presented through the development and dissemination of patent flowcharts and with activities structuring, which improve the efficiency of data recovery and, consequently, improve the increase of innovation capacity of the organization. / Esta pesquisa apresenta o processo de desenvolvimento de um modelo para sistema de gestão de propriedade intelectual criado através do uso de metodologia de análise contextual de tarefas (ACT), a qual visa obter requisitos para desenvolvimento de software através do uso da visão do usuário. Esse processo é demonstrado através de fluxogramas descritos referentes às atividades-fim em um estudo de caso no NIT/UFSM, especificamente no encaminhamento de pedidos de proteção de propriedade intelectual. Foi empregada a abordagem sugestionada para o levantamento de requisitos com o objetivo de gerar subsídios para o desenvolvimento mais adequado de um sistema de gestão de propriedade intelectual (SGPI), o qual servirá de contribuição para a gestão de processos do caso analisado. Da mesma forma, essa pesquisa colaborou fornecendo dados que explicitam a importância do uso de ferramentas gerenciais como forma de melhoria no desempenho da proteção da produção intelectual das organizações, demonstrando o desempenho do arquivista e seu perfil empreendedor e proativo em um ambiente multidisciplinar. Assim, apresentaram-se resultados positivos através do desenvolvimento e difusão de fluxogramas de patente e com a estruturação das atividades, melhorando a eficiência da recuperação de dados e consequentemente no aumento da capacidade de inovar da organização.

Objetivo: Avaliar a responsividade da escala de avaliação funcional para pacientes com distrofia muscular de Duchenne (DMD), domínio 1 - sentar e levantar da cadeira (FES-DMD-D1). Método: Estudo observacional, retrospectivo e longitudinal (seguimento por um ano). Foi estudada, utilizando o software FES-DMD-DATA, uma amostra de 150 avaliações da atividade de sentar e levantar da cadeira, a partir de um banco de imagens com filmes de 30 crianças com DMD, executando atividades funcionais, avaliadas a cada três meses, em um período de um ano. A avaliação da FES-DMD-D1 foi aplicada por fisioterapeuta treinado, considerando os escores das fases de flexão, de contato e de extensão da atividade de sentar na cadeira e, das fases de flexão, de transferência e de extensão da atividade de levantar da cadeira. Para avaliar a responsividade da FES-DMD-D1 foram analisadas as avaliações dos períodos de seguimento de três, seis, nove e doze meses, por meio do tamanho do efeito (TE) e da média de resposta padronizada (MRP). Resultados: A responsividade da atividade de sentar na cadeira foi considerada de pequena a moderada nas avaliações a cada três meses (TE de 0,22 a 0,49 e MRP de 0,32 a 0,54), de pequena a moderada a cada seis meses (TE de 0,50 a 0,61 e MRP de 0,41 a 0,61), de pequena a grande a cada nove meses (TE de 0,69 a 1,11 e MRP de 0,49 a 0,79) e grande no período de um ano (TE de 1,07 e MRP de 0,80). Na atividade de levantar da cadeira, a responsividade foi pequena a cada três meses (TE de 0,21 a 0,35 e MRP de 0,28 a 0,45), de pequena a grande a cada seis meses (TE de 0,45 a 0,62 e MRP de 0,50 a 0,96), de moderada a grande a cada nove meses (TE de 0,76 a 0,89 e MRP de 0,74 a 1,47) e grande em um ano (TE de 1,28 e MRP de 1,24). Conclusão: A FES-DMD-D1 mostrou responsividade de moderada a grande, aumentando gradativamente nos intervalos de seis, nove e doze meses. Dessa forma, é indicado o uso da FES-DMD-D1 a partir de seis meses / Objective: To evaluate the responsiveness of the functional evaluation scale for patients with Duchenne muscular dystrophy (DMD) - domain 1: sitting and standing from the chair (FES-DMD-D1). Method: Observational, retrospective and longitudinal study with one year follow-up. A sample of 150 evaluations of sitting and rising from the chair was studied, using the FES-DMD-DATA software, from a bank of images of 30 children with DMD performing functional activities, evaluated every three months in a period of one year. FES-DMD-D1, which explores the scores of the phases of flexion, contact, extension of the activity of sitting on the chair, and of the phases of flexion, transference, extension of the activity of rising from the chair was applied by a trained physiotherapist. To evaluate the responsiveness of FES-DMD-D1 we considered the follow-up evaluations after three, six, nine and twelve months. The analysis used the effect size (ES) and standardized response mean (SRM). Results: The responsiveness of sitting on the chair was considered low to moderate in evaluations with three months intervals (ES from 0.22 to 0.49 and SRM from 0.32 to 0.54), low to moderate with six months intervals (ES from 0.50 to 0.61 and SRM from 0.41 to 0.61), low to high in nine months intervals (ES from 0.69 to 1.11 and SRM from 0.49 to 0.79) and high in the reassessment after one year (ES from 1.07 and SRM from 0.80). The responsiveness of the rising from the chair was low in three months (ES from 0.21 to 0.35 and SRM from 0.28 to 0.45), from low to high in six months (ES from 0.45 to 0.62 and SRM from 0.50 to 0.96), moderate to high in nine months (ES from 0.76 to 0.89 and SRM from 0.74 to 1.47) and high in a year (ES from 1.28 and SRM from 1.24). Conclusion: FES-DMD-D1 showed moderate to high responsiveness, gradually increasing for intervals of six, nine and twelve months. Thus, the use of FES-DMD-D1 is indicated from six months

Submitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2018-01-24T20:53:58Z No. of bitstreams: 1 Andre Luis Marques Ferreira dos Santos.pdf: 3359520 bytes, checksum: 44628dce3b0bf9344584d99777736b0f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-24T20:53:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andre Luis Marques Ferreira dos Santos.pdf: 3359520 bytes, checksum: 44628dce3b0bf9344584d99777736b0f (MD5) Previous issue date: 2017-08-30 / The internet has contributed to the appearance of new kinds of businesses, which require a peculiar scientific approach in order to enlarge the operational results of the said enterprises. This context gave rise to a new set of organizations, businesses focused on intellectual production, the so-called creative industries. One of the ways to assess these intellectual capital companies is the optimization of human resources time, also known as Human Resources Specialists (HRS). The optimization of HRS’ consists in identifying which resources must be allocated to each project and the order in which the given tasks must be undertaken. In literature, this subject is known as “integrated problem of resources allocation and task scheduling”, commonly studied in manufacture businesses as “job shop problem”, but there is very little reference of the subject in the context of creative industries. Based on this assumption, the goal of this piece of work is to apply heuristic techniques to solve the HRS allocation and task scheduling problems within creative industries in an integrated way. Therefore, the model developed herein becomes relevant to researches involving the use of intellectual capital. The mentioned model consists in representing, through computer simulations, the operation of a competitive intelligence department and, making use of heuristics, determine the best scenarios for system optimization. In other words, to identify which of those scenarios makes viable to perform all projects in the shortest time possible. This model was based in real data, collected in two years of thorough observation of a company, the study object of this work. The outcome was satisfactory and the proposed model has achieved its objective. / A Internet contribuiu para o surgimento de um novo tipo de organização, as indústrias criativas, empresas com negócios focados no capital intelectual, os quais podem ser avaliados por meio da otimização do tempo dos recursos humanos, também intitulado como, recursos humanos especialistas (RHE). A otimização dos RHE consiste em identificar quais os recursos devem ser alocados para cada projeto e em qual ordem as tarefas devem ser realizadas, tema conhecido na literatura como “problema integrado de alocação de recursos e sequenciamento de tarefas”, comumente estudado nas empresas de manufatura como job shop problem, mas com pouca referência no contexto das indústrias criativas. Partindo desse pressuposto o objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo de simulação e otimização computacional, para resolver de forma integrada o problema de alocação de RHE e sequenciamento de tarefas dentro de uma indústria criativa. Assim, este trabalho torna-se relevante para as pesquisas que envolvam o uso de capital intelectual. O modelo desenvolvido neste trabalho consiste em representar por meio de simulação computacional o funcionamento de um departamento de inteligência competitiva e determinar os melhores cenários para otimizar o sistema, ou seja, identificar quais cenários viabilizam realizar todos os projetos em um menor tempo possível. A parametrização do modelo foi realizada com base em informações reais, coletadas em dois anos de observações na empresa objeto de estudo desta pesquisa. Os resultados mostram que a utilização de métodos computacionais de otimização pode contribuir na tomada de decisão para minimizar o tempo de realização dos projetos e para identificar os pontos de ociosidade do sistema em ambientes dinâmicos.

Um ambiente inteligente é um sistema de computação ubíqua e sensível ao contexto onde os sistemas computacionais embutidos no ambiente, a comunicação entre dispositivos e o ambiente, e a acessibilidade aos serviços do ambiente são transparentes ao usuário. O presente trabalho tem como objetivo propor um modelo para ambientes inteligentes baseado em serviços web semânticos, em que os serviços disponíveis para os dispositivos do ambiente são proporcionados como serviços web e a interação dispositivo - ambiente é feita em um contexto de computação móvel, onde a disponibilidade dos serviços e a informação de contexto do dispositivo mudam freqüentemente. No modelo proposto todas as funcionalidades do ambiente são fornecidas como serviços. Estes serviços são descobertos e executados automaticamente com a finalidade de ajudar o usuário a desenvolver tarefas específicas, permitindo ao usuário se concentrar nas tarefas e não na interação com o ambiente. O modelo se fundamenta na oferta de serviços dirigida pela tarefa a ser desenvolvida, o que é conhecido como Task-driven Computing. Por outro lado, para a automação do processo de descoberta e execução dos serviços é necessário ter uma especificação não ambígua da semântica dos serviços. Empregamos para isso a ontologia WSMO (Web Services Modeling Ontology) que fornece os elementos necessários para a descrição dos serviços disponíveis no ambiente e o contexto do dispositivo. Finalmente, como prova de conceitos do modelo proposto, foi implementado um ambiente inteligente para uma biblioteca. A ativação de um ambiente inteligente baseado no modelo proposto se baseia na definição de ontologias, descrição semântica dos serviços no ambiente e a implementação de serviços web tradicionais. / A smart environment is a system computing ubiquitous computing and context awareness, in which the computational systems embedded in the environment, the communication between devices and the environment, and the accessibility to services are transparent to the users. The aim of this work is to propose a semantic web services based model for smart environments, in which services are offered to devices as web services and the device - environment interactions are based on a mobile computing environment, in which the contextual information and availability of services change frequently. In the proposed model all functionalities in the environment are offered as services. These services are automatically discovered and executed to support the user in a specific task, allowing to the user to focus on his task and not in the interactions with the environment. The model is based on a task-driven offer of services and on task-driven computing. To automate the discovery and execution of services, we need a nonambiguous specification of the semantic of services. We use the WSMO ontology (Web Services Modeling Ontology), which provides the required elements for description of the services in the environment and the context device. Finally, as a conceptual proof of the proposed model, we implemented a smart environment for a library. In the proposed model the activation of a smart environment is based in the ontologies definition, semantic description of the services.

Orientador: Paula Tavares Pinto / Resumo: A relação da Linguística de Corpus com o Ensino de Línguas, apesar de receber foco mesmo antes do advento dos computadores, se intensificou por volta da década de 90, momento em que pesquisas em corpora de aprendizes e em Aprendizagem Direcionada por Dados foram enfatizadas. Considerado esse estreitamento, esta pesquisa objetiva compilar quatro corpora de aprendizes a partir do uso autêntico da língua com o intuito de desenvolver atividades didáticas direcionadas por dados dos próprios alunos que promovam nos discentes um perfil autônomo de investigação linguística (mais precisamente das preposições with, in, on, at, for e to). No tocante à fundamentação teórica, destacam-se Prabhu (1987), Skehan (1996), Willis (1996), Nunan (2004) e Ellis (2006) a respeito do Ensino de Línguas por Tarefas, Jenkins (2012) e Neves (2014) que discorrem sobre as ficções de fã. Já sobre a Linguística de Corpus, tem-se Sinclair (1991), Berber Sardinha (2000) e Viana (2011). Granger (1998, 2002, 2013) mais relacionado a Corpus de Aprendizes, e Johns (1991, 1994), Berber Sardinha (2011) e Boulton (2010) no que diz respeito à Aprendizagem Direcionada por Dados. Como metodologia, levantaram-se textos escritos pelos alunos a partir de uma tarefa de produção escrita em que eles redigiram uma ficção de fã. Em seguida, esses textos formaram dois corpora de aprendizes iniciais, que foram analisados com o auxílio da ferramenta AntConc (ANTHONY, 2018) no intuito de observar a presença ou não de inadequações ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Although the relation between Corpus Linguistics and Language Teaching has been emphasized even before the advent of computers, it has been highlighted around the 90s. This was the moment when research on learner corpora and Data-Driven Learning was focused. Having said that, this study aimed to compile four learner corpora based on the authentic use of the language. This was done in order to develop data-driven teaching activities that could promote, among the students, an autonomous profile of linguistic investigation (more precisely about the prepositions with, in, on, at, for and to). Concerning the existing literature, we highlight the works of Prabhu (1987), Skehan (1996), Willis (1996), Nunan (2004) and Ellis (2006) about Task-Based Language Teaching, and Jenkins (2012) and Neves (2014) about fanfictions. In relation to Corpus Linguistics, this study is based on Sinclair (1991), Berber Sardinha (2000) and Viana (2011). Granger (1998, 2012, 2013) is referenced to define learner corpora, and Johns (1991, 1994), Berber Sardinha (2011) and Boulton (2010) to discuss Data-Driven Learning. The methodological approach involved the collection of the compositions from Language Teaching undergraduate students who developed a writing task in which they had to write a fanfiction. These texts composed two learner corpora, which were analyzed with the AntConc tool (ANTHONY, 2018) with the purpose of observing the occurrence of prepositions in English and whether they were accurately ... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

[pt] O problema de sequenciamento de tarefas e troca de ferramentas (job sequencing and tool switching problem - SSP) tem sido extensivamente estudado na área de pesquisa operacional, devido à sua relevância prática e interesse metodológico. Dada uma máquina que pode carregar uma quantidade limitada de ferramentas simultaneamente e um número de tarefas que requerem um subconjunto das ferramentas disponíveis, o SSP procura uma sequência de tarefas que minimize o número total de trocas de ferramentas na máquina. Para resolver este problema, é proposta uma busca genética híbrida simples e efetiva baseada em uma representação de solução genérica, um operador de decodificação sob medida, buscas locais eficientes e técnicas de gerenciamento de diversidade. Para orientar a busca, um objetivo secundário desenvolvido para tratar empates é introduzido. Essas técnicas permitem explorar soluções estruturalmente distintas e escapar de ótimos locais. Conforme apresentado nos experimentos computacionais em instâncias clássicas, o algoritmo proposto supera significativamente todas as abordagens anteriores, mesmo sendo de fácil entendimento e implementação. Por fim, resultados obtidos em um novo conjunto de instâncias maiores são reportados para estimular futuras pesquisas e análises comparativas. / [en] The job sequencing and tool switching problem (SSP) has been extensively studied in the field of operations research, due to its practical relevance and methodological interest. Given a machine that can load a limited amount of tools simultaneously and a number of jobs that require a subset of the available tools, the SSP seeks a job sequence that minimizes the number of tool switches in the machine. To solve this problem, we propose a simple and efficient hybrid genetic search based on a generic solution representation, a tailored decoding operator, efficient local searches and diversity management techniques. To guide the search, we introduce a secondary objective designed to break ties. These techniques allow to explore structurally different solutions and escape local optima. As shown in our computational experiments on classical benchmark instances, our algorithm significantly outperforms all previous approaches while remaining simple to apprehend and easy to implement. We finally report results on a new set of larger instances to stimulate future research and comparative analyses.

The project ClinicSpace aims to fill gaps in current clinical systems, regarding to the characteristics of pervasive computing tasks and clinical activities support to the user (physician). The architecture of the model ClinicSpace, built from the perspective given by the activity theory, it is composed of several modules that interconnected offer the features needed in a system geared to clinical pervasive end-user. One of these modules is the treatment of the clinical tasks. This work holds a discussion on the present requirements for the treatment of the clinical tasks, defining an architecture to link them to the tasks of the user, allowing context customization and automatic entry of data. The customization is achieved through the use of Programmable Elements of Context, which are represented by actuators, physical or logical, responsible for providing the system capacity of automatic executions, based on the parameters specified by the user. Yet the automatic data comes from the implicit way of obtaining these, the information used by applications that the user performs in the course of their duties. For this, an architecture was set up to support the customization and the semantic specification of data used. Building such features extended the pervasive middleware EXEHDA, modifying the already existing services and adding new ones. The main contribution of this work is the interconnection between the components that make up the architecture, building a unique view of the context of a task from the perspective of the necessary data for it and the ability to be customized by the user. Thus, it reduces the need for explicit data entry, and it contributes to the reducing rejections of its adoption of clinical systems in highly dynamic environments such as hospitals. / O projeto ClinicSpace tem por objetivo preencher as lacunas existentes nos sistemas clínicos atuais, no que tange às características de pervasividade e apoio de tarefas computacionais às atividades clínicas que o usuário (médico) realiza. A arquitetura do modelo ClinicSpace, construída a partir da perspectiva dada pela teoria da atividade, é composta por vários módulos que interligados oferecem as características necessárias a um sistema clínico pervasivo orientado ao usuário-final. Um desses módulos é o tratamento de contexto das tarefas clínicas. Esse trabalho realiza uma discussão sobre os requisitos presentes para o tratamento de contexto das tarefas clínicas, definindo uma arquitetura para associá-los às tarefas do usuário, permitindo personalização de contexto e entrada automática de dados. A personalização é obtida através da utilização de Elementos Programáveis de Contexto, que são representados por atuadores, físicos ou lógicos, responsáveis por dotar o sistema de capacidade de execuções automáticas, baseadas em parâmetros de contexto especificados pelo usuário. Já a entrada automática de dados trata da obtenção destes de maneira implícita, obtendo as informações utilizadas pelas aplicações que o usuário executa, no decorrer de suas tarefas. Para isso, definiu-se uma arquitetura com suporte à personalização e especificação semântica dos dados nela utilizados. Para construir tais funcionalidades, estendeu-se o middleware pervasivo EXEHDA, modificando serviços existentes e agregando novos serviços. A principal contribuição do trabalho está na interligação existente entre os componentes que integram a arquitetura, construindo uma visão única do contexto de uma tarefa sob a perspectiva dos dados necessários a ela e da capacidade de personalização pelo usuário. Dessa forma, reduz-se a necessidade da entrada explícita de dados, e contribui-se para a redução da rejeição da adoção dos sistemas clínicos em ambientes altamente dinâmicos, como os hospitalares.

[pt] A notória complexidade inerente ao processo de KDD - Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados - decorre essencialmente de aspectos relacionados ao controle e à condução deste processo (Fayyad et al., 1996b; Hellerstein et al., 1999). De uma maneira geral, estes aspectos envolvem dificuldades em perceber inúmeros fatos cuja origem e os níveis de detalhe são os mais diversos e difusos, em interpretar adequadamente estes fatos, em conjugar dinamicamente tais interpretações e em decidir que ações devem ser realizadas de forma a procurar obter bons resultados. Como identificar precisamente os objetivos do processo, como escolher dentre os inúmeros algoritmos de mineração e de pré-processamento de dados existentes e, sobretudo, como utilizar adequadamente os algoritmos escolhidos em cada situação são alguns exemplos das complexas e recorrentes questões na condução de processos de KDD. Cabe ao analista humano a árdua tarefa de orientar a execução de processos de KDD. Para tanto, diante de cada cenário, o homem utiliza sua experiência anterior, seus conhecimentos e sua intuição para interpretar e combinar os fatos de forma a decidir qual a estratégia a ser adotada (Fayyad et al., 1996a, b; Wirth et al., 1998). Embora reconhecidamente úteis e desejáveis, são poucas as alternativas computacionais existentes voltadas a auxiliar o homem na condução do processo de KDD (Engels, 1996; Amant e Cohen, 1997; Livingston, 2001; Bernstein et al., 2002; Brazdil et al., 2003). Aliado ao exposto acima, a demanda por aplicações de KDD em diversas áreas vem crescendo de forma muito acentuada nos últimos anos (Buchanan, 2000). É muito comum não existirem profissionais com experiência em KDD disponíveis para atender a esta crescente demanda (Piatetsky-Shapiro, 1999). Neste contexto, a criação de ferramentas inteligentes que auxiliem o homem no controle do processo de KDD se mostra ainda mais oportuna (Brachman e Anand, 1996; Mitchell, 1997). Assim sendo, esta tese teve como objetivos pesquisar, propor, desenvolver e avaliar uma Máquina de Assistência Inteligente à Orientação do Processo de KDD que possa ser utilizada, fundamentalmente, como instrumento didático voltado à formação de profissionais especializados na área da Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. A máquina proposta foi formalizada com base na Teoria do Planejamento para Resolução de Problemas (Russell e Norvig, 1995) da Inteligência Artificial e implementada a partir da integração de funções de assistência utilizadas em diferentes níveis de controle do processo de KDD: Definição de Objetivos, Planejamento de Ações de KDD, Execução dos Planos de Ações de KDD e Aquisição e Formalização do Conhecimento. A Assistência à Definição de Objetivos tem como meta auxiliar o homem na identificação de tarefas de KDD cuja execução seja potencialmente viável em aplicações de KDD. Esta assistência foi inspirada na percepção de um certo tipo de semelhança no nível intensional apresentado entre determinados bancos de dados. Tal percepção auxilia na prospecção do tipo de conhecimento a ser procurado, uma vez que conjuntos de dados com estruturas similares tendem a despertar interesses similares mesmo em aplicações de KDD distintas. Conceitos da Teoria da Equivalência entre Atributos de Bancos de Dados (Larson et al., 1989) viabilizam a utilização de uma estrutura comum na qual qualquer base de dados pode ser representada. Desta forma, bases de dados, ao serem representadas na nova estrutura, podem ser mapeadas em tarefas de KDD, compatíveis com tal estrutura. Conceitos de Espaços Topológicos (Lipschutz, 1979) e recursos de Redes Neurais Artificiais (Haykin, 1999) são utilizados para viabilizar os mapeamentos entre padrões heterogêneos. Uma vez definidos os objetivos em uma aplicação de KDD, decisões sobre como tais objetivos podem ser alcançados se tornam necessárias. O primeiro passo envolve a escolha de qual algoritmo de mineração de dados é o mais apropriado para o problema em questão. A Assistência ao Planejamento de Ações de KDD auxilia o homem nesta escolha. Utiliza, para tanto, uma metodologia de ordenação dos algoritmos de mineração baseada no desempenho prévio destes algoritmos em problemas similares (Soares et al., 2001; Brazdil et al., 2003). Critérios de ordenação de algoritmos baseados em similaridade entre bases de dados nos níveis intensional e extensional foram propostos, descritos e avaliados. A partir da escolha de um ou mais algoritmos de mineração de dados, o passo seguinte requer a escolha de como deverá ser realizado o pré-processamento dos dados. Devido à diversidade de algoritmos de pré-processamento, são muitas as alternativas de combinação entre eles (Bernstein et al., 2002). A Assistência ao Planejamento de Ações de KDD também auxilia o homem na formulação e na escolha do plano ou dos planos de ações de KDD a serem adotados. Utiliza, para tanto, conceitos da Teoria do Planejamento para Resolução de Problemas. Uma vez escolhido um plano de ações de KDD, surge a necessidade de executá-lo. A execução de um plano de ações de KDD compreende a execução, de forma ordenada, dos algoritmos de KDD previstos no plano. A execução de um algoritmo de KDD requer conhecimento sobre ele. A Assistência à Execução dos Planos de Ações de KDD provê orientações específicas sobre algoritmos de KDD. Adicionalmente, esta assistência dispõe de mecanismos que auxiliam, de forma especializada, no processo de execução de algoritmos de KDD e na análise dos resultados obtidos. Alguns destes mecanismos foram descritos e avaliados. A execução da Assistência à Aquisição e Formalização do Conhecimento constitui-se em um requisito operacional ao funcionamento da máquina proposta. Tal assistência tem por objetivo adquirir e disponibilizar os conhecimentos sobre KDD em uma representação e uma organização que viabilizem o processamento das funções de assistência mencionadas anteriormente. Diversos recursos e técnicas de aquisição de conhecimento foram utilizados na concepção desta assistência. / [en] Generally speaking, such aspects involve difficulties in perceiving innumerable facts whose origin and levels of detail are highly diverse and diffused, in adequately interpreting these facts, in dynamically conjugating such interpretations, and in deciding which actions must be performed in order to obtain good results. How are the objectives of the process to be identified in a precise manner? How is one among the countless existing data mining and preprocessing algorithms to be selected? And most importantly, how can the selected algorithms be put to suitable use in each different situation? These are but a few examples of the complex and recurrent questions that are posed when KDD processes are performed. Human analysts must cope with the arduous task of orienting the execution of KDD processes. To this end, in face of each different scenario, humans resort to their previous experiences, their knowledge, and their intuition in order to interpret and combine the facts and therefore be able to decide on the strategy to be adopted (Fayyad et al., 1996a, b; Wirth et al., 1998). Although the existing computational alternatives have proved to be useful and desirable, few of them are designed to help humans to perform KDD processes (Engels, 1996; Amant and Cohen, 1997; Livingston, 2001; Bernstein et al., 2002; Brazdil et al., 2003). In association with the above-mentioned fact, the demand for KDD applications in several different areas has increased dramatically in the past few years (Buchanan, 2000). Quite commonly, the number of available practitioners with experience in KDD is not sufficient to satisfy this growing demand (Piatetsky-Shapiro, 1999). Within such a context, the creation of intelligent tools that aim to assist humans in controlling KDD processes proves to be even more opportune (Brachman and Anand, 1996; Mitchell, 1997). Such being the case, the objectives of this thesis were to investigate, propose, develop, and evaluate an Intelligent Machine for KDD-Process Orientation that is basically intended to serve as a teaching tool to be used in professional specialization courses in the area of Knowledge Discovery in Databases. The basis for formalization of the proposed machine was the Planning Theory for Problem-Solving (Russell and Norvig, 1995) in Artificial Intelligence. Its implementation was based on the integration of assistance functions that are used at different KDD process control levels: Goal Definition, KDD Action-Planning, KDD Action Plan Execution, and Knowledge Acquisition and Formalization. The Goal Definition Assistant aims to assist humans in identifying KDD tasks that are potentially executable in KDD applications. This assistant was inspired by the detection of a certain type of similarity between the intensional levels presented by certain databases. The observation of this fact helps humans to mine the type of knowledge that must be discovered since data sets with similar structures tend to arouse similar interests even in distinct KDD applications. Concepts from the Theory of Attribute Equivalence in Databases (Larson et al., 1989) make it possible to use a common structure in which any database may be represented. In this manner, when databases are represented in the new structure, it is possible to map them into KDD tasks that are compatible with such a structure. Topological space concepts and ANN resources as described in Topological Spaces (Lipschutz, 1979) and Artificial Neural Nets (Haykin, 1999) have been employed so as to allow mapping between heterogeneous patterns. After the goals have been defined in a KDD application, it is necessary to decide how such goals are to be achieved. The first step involves selecting the most appropriate data mining algorithm for the problem at hand. The KDD Action-Planning Assistant helps humans to make this choice. To this end, it makes use of a methodology for ordering the mining algorithms that is based on the previous experiences, their knowledge, and their intuition in order to interpret and combine the facts and therefore be able to decide on the strategy to be adopted (Fayyad et al., 1996a, b; Wirth et al., 1998). Although the existing computational alternatives have proved to be useful and desirable, few of them are designed to help humans to perform KDD processes (Engels, 1996; Amant & Cohen, 1997; Livingston, 2001; Bernstein et al., 2002; Brazdil et al., 2003). In association with the above-mentioned fact, the demand for KDD applications in several different areas has increased dramatically in the past few years (Buchanan, 2000). Quite commonly, the number of available practitioners with experience in KDD is not sufficient to satisfy this growing demand (Piatetsky-Shapiro, 1999). Within such a context, the creation of intelligent tools that aim to assist humans in controlling KDD processes proves to be even more opportune (Brachman & Anand, 1996; Mitchell, 1997). Such being the case, the objectives of this thesis were to investigate, propose, develop, and evaluate an Intelligent Machine for KDD-Process Orientation that is basically intended to serve as a teaching tool to be used in professional specialization courses in the area of Knowledge Discovery in Databases. The basis for formalization of the proposed machine was the Planning Theory for Problem-Solving (Russell and Norvig, 1995) in Artificial Intelligence. Its implementation was based on the integration of assistance functions that are used at different KDD process control levels: Goal Definition, KDD Action- Planning, KDD Action Plan Execution, and Knowledge Acquisition and Formalization. The Goal Definition Assistant aims to assist humans in identifying KDD tasks that are potentially executable in KDD applications. This assistant was inspired by the detection of a certain type of similarity between the intensional levels presented by certain databases. The observation of this fact helps humans to mine the type of knowledge that must be discovered since data sets with similar structures tend to arouse similar interests even in distinct KDD applications. Concepts from the Theory of Attribute Equivalence in Databases (Larson et al., 1989) make it possible to use a common structure in which any database may be represented. In this manner, when databases are represented in the new structure, it is possible to map them into KDD tasks that are compatible with such a structure. Topological space concepts and ANN resources as described in Topological Spaces (Lipschutz, 1979) and Artificial Neural Nets (Haykin, 1999) have been employed so as to allow mapping between heterogeneous patterns. After the goals have been defined in a KDD application, it is necessary to decide how such goals are to be achieved. The first step involves selecting the most appropriate data mining algorithm for the problem at hand. The KDD Action-Planning Assistant helps humans to make this choice. To this end, it makes use of a methodology for ordering the mining algorithms that is based on the previous performance of these algorithms in similar problems (Soares et al., 2001; Brazdil et al., 2003). Algorithm ordering criteria based on database similarity at the intensional and extensional levels were proposed, described and evaluated. The data mining algorithm or algorithms having been selected, the next step involves selecting the way in which data preprocessing is to be performed. Since there is a large variety of preprocessing algorithms, many are the alternatives for combining them (Bernstein et al., 2002). The KDD Action-Planning Assistant also helps humans to formulate and to select the KDD action plan or plans to be adopted. To this end, it makes use of concepts contained in the Planning Theory for Problem-Solving. Once a KDD action plan has been chosen, it is necessary to execute it. Executing a KDD action plan involves the ordered execution of the KDD algorithms that have been anticipated in the plan. Executing a KDD algorithm requires knowledge about it. The KDD Action Plan Execution Assistant provides specific guidance on KDD algorithms. In addition, this assistant is equipped with mechanisms that provide specialized assistance for performing the KDD algorithm execution process and for analyzing the results obtained. Some of these mechanisms have been described and evaluated. The execution of the Knowledge Acquisition and Formalization Assistant is an operational requirement for running the proposed machine. The objective of this assistant is to acquire knowledge about KDD and to make such knowledge available by representing and organizing it a way that makes it possible to process the above-mentioned assistance functions. A variety of knowledge acquisition resources and techniques were employed in the conception of this assistant.