With the rise of Deep Learning the field of Artificial Intelligence (AI) Research has entered a new era. Together with an increasing amount of data and vastly improved computing capabilities, Machine Learning builds the backbone of AI, providing many of the tools and algorithms that drive development and applications. While we have already achieved many successes in the fields of image recognition, language processing, recommendation engines, robotics, or autonomous systems, most progress was achieved when the algorithms were focused on learning only a single task with little regard to effort and reusability. Since learning a new task from scratch often involves an expensive learning process, in this work, we are considering the use of previously acquired knowledge to speed up the learning of a new task. For that, we investigated the application of Transfer Learning methods for Deep Reinforcement Learning (DRL) agents and propose a novel framework for knowledge preservation and reuse. We show, that the knowledge transfer can make a big difference if the source knowledge is chosen carefully in a systematic approach. To get to this point, we provide an overview of existing literature of methods that realize knowledge transfer for DRL, a field which has been starting to appear frequently in the relevant literature only in the last two years. We then formulate the Case-based Reasoning methodology, which describes a framework for knowledge reuse in general terms, in Reinforcement Learning terminology to facilitate the adaption and communication between the respective communities. Building on this framework, we propose Deep Case-based Policy Inference (DECAF) and demonstrate in an experimental evaluation the usefulness of our approach for sequential task learning with knowledge preservation and reuse. Our results highlight the benefits of knowledge transfer while also making aware of the challenges that come with it. We consider the work in this area as an important step towards more stable general learning agents that are capable of dealing with the most complex tasks, which would be a key achievement towards Artificial General Intelligence. / Com a evolução da Aprendizagem Profunda (Deep Learning), o campo da Inteligência Artificial (IA) entrou em uma nova era. Juntamente com uma quantidade crescente de dados e recursos computacionais cada vez mais aprimorados, o Aprendizado de Máquina estabelece a base para a IA moderna, fornecendo muitas das ferramentas e algoritmos que impulsionam seu desenvolvimento e aplicações. Apesar dos muitos sucessos nas áreas de reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, sistemas de recomendação, robótica e sistemas autônomos, a maioria dos avanços foram feitos focando no aprendizado de apenas uma única tarefa, sem muita atenção aos esforços dispendidos e reusabilidade da solução. Como o aprendizado de uma nova tarefa geralmente envolve um processo de aprendizado despendioso, neste trabalho, estamos considerando o reúso de conhecimento para acelerar o aprendizado de uma nova tarefa. Para tanto, investigamos a aplicação dos métodos de Transferência de Aprendizado (Transfer Learning) para agentes de Aprendizado por Reforço profundo (Deep Reinforcement Learning - DRL) e propomos um novo arcabouço para preservação e reutilização de conhecimento. Mostramos que a transferência de conhecimento pode fazer uma grande diferença no aprendizado se a origem do conhecimento for escolhida cuidadosa e sistematicamente. Para chegar a este ponto, nós fornecemos uma visão geral da literatura existente de métodos que realizam a transferência de conhecimento para DRL, um campo que tem despontado com frequência na literatura relevante apenas nos últimos dois anos. Em seguida, formulamos a metodologia Raciocínio baseado em Casos (Case-based Reasoning), que descreve uma estrutura para reutilização do conhecimento em termos gerais, na terminologia de Aprendizado por Reforço, para facilitar a adaptação e a comunicação entre as respectivas comunidades. Com base nessa metodologia, propomos Deep Casebased Policy Inference (DECAF) e demonstramos, em uma avaliação experimental, a utilidade de nossa proposta para a aprendizagem sequencial de tarefas, com preservação e reutilização do conhecimento. Nossos resultados destacam os benefícios da transferência de conhecimento e, ao mesmo tempo, conscientizam os desafios que a acompanham. Consideramos o trabalho nesta área como um passo importante para agentes de aprendizagem mais estáveis, capazes de lidar com as tarefas mais complexas, o que seria um passo fundamental para a Inteligência Geral Artificial.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-31T13:24:56Z No. of bitstreams: 1 EXPEDITO CARLOS LOPES - TESE PPGCC 2010..pdf: 2264969 bytes, checksum: 6815e69976b1952aaaa1a4e74e9026b9 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-31T13:24:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EXPEDITO CARLOS LOPES - TESE PPGCC 2010..pdf: 2264969 bytes, checksum: 6815e69976b1952aaaa1a4e74e9026b9 (MD5) Previous issue date: 2010-10-20 / No cotidiano de muitos profissionais uma situação comum é estar confrontado com um problema que requer um processo decisório para sua resolução. Porém, nem todo problema é considerado trivial. Quando o problema apresenta dificuldades associadas à ausência de soluções disponíveis ou se exige número de recursos significativos, e conseqüentemente, muito esforço para sua solução ou para diagnosticar as suas causas; ele é considerado complexo. Raciocínio Baseado em Casos (RBC) usa o histórico de casos similares apoiando na resolução de casos complexos, exibindo soluções extraídas de uma Base de Casos, prevendo atividades para retenção de soluções individuais. Entretanto, o RBC pode não servir na solução de um problema complexo quando nenhum caso similar é encontrado na Base de Casos. Por outro lado, a Prática Baseada em Evidências (PBE), representa um processo decisório centrado em justificativas de informações relevantes contendo provas de pesquisas científicas comumente encontradas em sites confiáveis. Entretanto, procedimentos da PBE não provêem mecanismos para retenção de conhecimentos estratégicos de soluções individuais, o que poderia facilitar a aprendizagem de tomadores de decisão, preservando evidências utilizadas. Assim, a integração de RBC com PBE contempla mecanismos complementares para apoiar soluções de problemas complexos e não se encontra modelos que incorporem estes paradigmas, independente de domínios que tratam de PBE. Além disso, contexto é um tipo de conhecimento que ajuda a identificar o que é ou não é relevante em uma dada situação. Porém, o uso de contexto na PBE ainda é uma questão em aberto. Esta tese propõe um framework conceitual composto de uma arquitetura e de um esquema conceitual para representar a integração de evidências, contexto e casos, independente entre domínios que usam a PBE, servindo de apoio para projetistas de sistemas. Além disso, é especificada uma abordagem metodológica de apoio à decisão para guiar especialistas na resolução de problemas complexos utilizando RBC e PBE, considerando contextos de tomadas de decisão. Para tornar factível esta proposta, duas aplicações do framework foram realizadas em diferentes domínios (médico e jurídico criminal). A validação foi feita a partir de um estudo de caso realizado no domínio jurídico criminal, tendo como resultado um protótipo implementado. / In the routine of many professionals is a common situation being confronted with a problem that triggers a decision process for its resolution. However, not every problem is considered common. When the problem presents difficulties associated with the absence of available solutions, or requires significant number of resources and effort to its solution, or to diagnose its causes, it is considered a complex problem. Case Based Reasoning (CBR) uses the history of similar cases supporting the resolution of complex cases, based on solutions extracted from a Case-Base, providing mechanisms to retain new individual problem-solutions. But, CBR can not support the solution of complex problems when no similar case is found in the Case-Base. On the other hand, Evidence-Based Practice (EBP) represents a decision-making process centered on justifications of relevant information contained scientific research proof found, generally, in reliable sites. But, EBP procedures do not provide mechanisms to retain strategic knowledge from individual solutions, which could facilitate the learning of decision makers, preserving used evidences. However, the integration of CBR with EBP includes important mechanisms to support solutions to complex problems, but we did not find domain-independent models that incorporate these paradigms. Furthermore, Context is a type of knowledge that supports identifying what is or is not relevant in a given situation. However, the use of contextual information in EBP is still an open issue. This thesis proposes a conceptual framework consisting of: architectural elements, and a conceptual scheme to represent the integration of evidence, context and cases domain-independent that use research evidences, oriented to assist system designers. In addition, we specify a decision support methodology to guide experts in solving complex problems using CBR and EBP, considering the contexts of decision making. To investigate the feasibility of the proposal, we developed the design of two applications in different application domains (medical and juridical). The validation was realized with a case study conducted in juridical domain, resulting in a prototype implemented.

Uma questão que se apresenta relevante, nesta tese, é que na maioria das vezes, o estudante, principalmente, o novato, demonstra grande dificuldade na aprendizagem baseada na resolução de problemas. Portanto, este precisa de monitoração, isto exige um apoio de entidades ou pessoas mais experientes. Percebe-se que, muitas vezes, por falta de domínio na área do conhecimento tratada, o estudante não analisa minuciosamente os dados do problema para poder conduzir objetivamente cada etapa de solução. Várias habilidades cognitivas são exigidas durante o processo de resolução de problemas, como por exemplo, codificação, comparação e combinação, componentes cognitivos significativos detectados em estudantes talentosos. A aprendizagem por meio do processo de resolução de problemas num ambiente online pode ampliar o pensamento crítico e aprimorar a tomada de decisão. Nesta pesquisa, foi criado um agente conversacional chamado Blaze, com o intuito de apoiar o estudante durante a aprendizagem autorregulada baseada na resolução de problemas. O agente foi desenvolvido com a linguagem de marcação AIML (Artificial Intelligence Markup Language), tendo sua base de conhecimento construída por meio da elicitação e representação dos processos cognitivos dos estudantes talentosos, alunos medalhistas da Olimpíada Brasileira de Matemática das Escolas Públicas. Utilizou-se a técnica de Raciocínio Baseado em Casos para permitir a recuperação e reutilização de experiências passadas dos estudantes talentosos. Foram realizados tantos experimentos com outros estudantes de graus de escolaridades distintos (2ª série do ensino médio, Licenciatura em Ciências e Licenciatura em Matemática) com o objetivo de investigar o engajamento e o aprimoramento das habilidades cognitivas destes durante a resolução dos problemas com a assistência do agente conversacional Blaze. Nestes experimentos, alguns estudantes interagiram com o agente Blaze durante o processo de resolução de problemas matemáticos, enquanto outros trabalharam sozinhos na resolução dos mesmos problemas. Os resultados obtidos nos experimentos permitiram verificar que o apoio do agente conversacional Blaze, no contexto de uma aprendizagem autorregulada durante a resolução de problemas, contribuiu qualitativamente para o aprimoramento de diversas habilidades cognitivas, como por exemplo, pensamento crítico, pensamento criativo, raciocínio lógico, bem como, permitiu o uso da metacognição. / A relevant issue raised in this paper is that most times students, especially inexperienced ones, show great difficulty for learning based on problem solving. Therefore, such students need to be monitored, which requires support from entities or more experienced people. Many times we see that due to students’ lack of mastery of the field of knowledge addressed, they fail to thoroughly analyze the problem data so as to objectively handle each stage of the solution. Several cognitive skills are required during the problem-solving process, such as coding, and comparison and combination, significant cognitive components detected in talented students. Learning by means of a problem-solving process in an online environment is capable of expanding critical thinking and improving students’ decision-making skills. In this research, a conversational agent we call Blaze was created in an effort to help students during their self-regulated, problem solving-based learning. The agent was developed via the AIML (Artificial Intelligence Markup Language), and its knowledge base was put together by means of eliciting and representing the cognitive processes of talented students, students who had won medals at the Brazilian Public School Mathematics Olympic Games. We used the Case-Based Reasoning technique to enable us to recover and reuse the talented students’ past experiences. Some other experiments were carried out with other students from various schooling levels (high school sophomores, and Science and Math undergrads) in order to look into those students’ engagement and improvement of their cognitive skills as they solved problems assisted by the Blaze conversational agent. In those experiments, some students interacted with the Blaze agent during the math problem-solving process, while other students worked alone on solving the same problems. The results obtained from the experiments allowed us to find that the support from the Blaze conversational agent, in the context of self-regulated learning during problem-solving, qualitatively helped the students improve their several cognitive skills, such as critical thinking, creative thinking, and logic reasoning, besides enabling the use of meta-cognition.

ALVES, Marcelo de Sousa Ferreira. O papel da imaginação no conhecimento humano segundo David Hume. 2015. 74f. – Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal do Ceará, Programa de Pós-graduação em Filosofia, Fortaleza (CE), 2015. / Submitted by Márcia Araújo (marcia_m_bezerra@yahoo.com.br) on 2015-12-14T15:39:14Z No. of bitstreams: 1 2015_dis_msfalves.pdf: 400940 bytes, checksum: 9136cccea5f7a4ac4cd68e82246d2924 (MD5) / Approved for entry into archive by Márcia Araújo(marcia_m_bezerra@yahoo.com.br) on 2015-12-14T16:58:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_dis_msfalves.pdf: 400940 bytes, checksum: 9136cccea5f7a4ac4cd68e82246d2924 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-12-14T16:58:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_dis_msfalves.pdf: 400940 bytes, checksum: 9136cccea5f7a4ac4cd68e82246d2924 (MD5) Previous issue date: 2015 / This dissertation offers an account of the relation of the faculty of imagination whith the formation of belief and with other faculties such as memory and understanding in Hume’s thought. The main focus of the investigation is the work Treatise on Human Nature, nonetheless some considerations will be made about the contribution of the work Investigation on Human Understanding to the topic at stake. This is a work purported to show that the imagination has a fundamental role in the reasoning processes about the work and about the empirical sciences. / Esta dissertação aborda a relação da faculdade da imaginação com a formação de crenças e com as outras faculdades como a memória e a razão no pensamento de David Hume. O foco principal da imaginação é o livro I da obra Tratado da Natureza Humana, entretanto algumas considerações serão feitas acerca da contribuição da obra Investigações sobre o Conhecimento Humano para o assunto aqui abordado. Pretende-se mostrar que, para Hume, a imaginação tem um papel fundamental na formação dos raciocínios sobre o mundo e sobre as ciências empíricas.

The actual work shows a model of discovery learning in order to realize a discovery environment (PARAGUAÇU, 1997) to demonstrate to the apprentice students in science, the understanding of how the concepts that are used in the creation of scientific theories are related. The subject is reached with the idea that is possible to create scientific theories in scientific models (FRIGG; HARTMANN, 2006; RUDNER, 1969), and that these models can be used to help in such learning. However, with the availability of such models, instead of introducing scientific terms related to some scientific topics, it intends to use the metaphor of Fairy Tales, what means, the vocabulary use of terms where the apprentice can understand by intuition on how a scientific theory is elaborated. On the other hand, in order to create and formalize this scientific model it was created the idea that was proposed by MIDES Architecture MIDES (PARAGUAÇU et al., 2003), which means the creation of a scientific model with the representation in XML (W3SCHOOLS, 2005b) in four views of knowledge: Hierarchy, Relational, Causal, and by Asking. So, the idea of this work is to show how the creation in XML is made, and to do so, it s necessary to make a review of the following subjects: learning environments; teaching based on cases; and some general aspects of a creation of a scientific theory, and about the creation of a theory like an axiomatic system, as well as to present the ideas for the elaboration of discovery learning models. When this review is done, we have the necessary knowledge to propose an architecture able to integrate two applications by the use of XML, that is, the first application is to a teacher s community that elaborate theories in scientific models using the metaphor of the Fairy Tales, and the second one, for students that desire to learn how the creation of a theory is made, by the use of models that were introduced by the teacher s community. / O presente trabalho apresenta um modelo de aprendizagem por descoberta no âmbito de realização de um ambiente de descoberta (PARAGUAÇU, 1997) para proporcionar a alunos aprendizes em ciência, o entendimento de como os conceitos que são utilizados na formação de teorias científicas estão relacionados. O assunto é abordado com a suposição de que é possível formular teorias científicas em modelos científicos (FRIGG; HARTMANN, 2006; RUDNER, 1969), e que estes modelos podem ser disponibilizados para proporcionar tal aprendizagem. Porém, com a disponibilidade de tais modelos, em vez de introduzir termos científicos relacionados a alguma disciplina científica, pretende-se para tal realização utilizar a metáfora de contos infantis, ou seja, utilizar um vocabulário de termos onde o aprendiz possa entender intuitivamente como é elaborada uma teoria científica. Por outro lado, para proporcionar a formalização deste modelo científico, foi adotada a idéia proposta pela arquitetura MIDES (PARAGUAÇU et al., 2003), ou seja, a realização de um modelo científico com uma representação em XML (W3SCHOOLS, 2005b), em quatro visões de conhecimento: hierárquica, relacional, causal e de questionamento. Sendo assim, pretende-se no decorrer deste trabalho mostrar como é realizada esta formalização em XML e, para isso, é necessário revisar os seguintes assuntos: ambientes de aprendizagem; ontologias; ensino baseado em casos; e alguns aspectos gerais sobre a elaboração de uma teoria científica e sobre a formulação de uma teoria como um sistema axiomático, como também apresentar as idéias para a elaboração de modelos de aprendizagem por descoberta. Feita esta revisão, tem-se o embasamento necessário para propor uma arquitetura que possa integrar duas aplicações por intermédio deste modelo XML, ou seja, a primeira aplicação serve para uma comunidade de professores que elaboram teorias em modelos científicos, utilizando a metáfora de contos, e a segunda, para alunos que desejam aprender como é realizada a formação de uma teoria, por intermédio dos modelos que foram disponibilizados pela comunidade de professores.

Games on net are in prominence due to the high level of interaction between pairs, situation that promotes a high number of youth spending hours in front of the computer. What guides this paper is to use this motivation for scientific learning, also focusing the education socio-constructivist view (VYGOTSKY, 1996). This paper's goal is to develop a computational model for the Scientific Reasoning teaching through the use of collaborative games, using the Coloured Petri Net formalism. This project relevance is in the belief that the shaped educational game functions as a way of learning, through principles of Scientific Reasoning, with a playful focus. It was proposed a frame that defines since the conception of collaborative game, including the interface to be applied, to the game execution. Then it was made the game interaction process using the formalism based on Coloured Petri Net. In order to evaluate this study, it was developed a game archetype on net that was used with high-school students, what made possible evidence, through questionnaires, this model viability, which uses collaborative learning through Scientific Reasoning / Jogos em rede estão em destaque graças ao alto nível de interação entre pares, situação promotora do alto índice de jovens que passam horas em frente ao computador. O que norteia este trabalho é usar esta motivação para aprendizagem de forma científica, contemplando também a visão sócio-construcionista (VYGOTSKY, 1996) de educação. Esta estudo tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo computacional para o ensino do Raciocínio Científico por meio da utilização de jogos colaborativos, utilizando o formalismo Rede de Petri Colorida. A relevância do projeto reside na crença de que o jogo educacional modelado funcione como um meio de aprendizagem, pelos princípios do Raciocínio Científico, com uma abordagem lúdica. Foi proposta uma arquitetura que define desde a concepção do jogo colaborativo, passando pela interface a ser aplicada, chegando à execução do jogo. Foi então modelado o processo de interação do jogo utilizando o formalismo baseado em Rede de Petri Colorida. Para analisar esse estudo, desenvolveu-se um protótipo de jogo em rede que foi aplicado a uma turma de alunos do segundo ano do ensino médio, quando se constatou, através de questionários, a viabilidade deste modelo, que utiliza aprendizagem colaborativa usando Raciocínio Científico

Orientador: Prof. Dr. João Ricardo Sato / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Neurociência e Cognição, 2016. / Com o avanço das tecnologias em neuroimagem, em principal da Ressonância Magnética Funcional, baseada no sinal Blood Oxygenation Level Dependent (BOLD), possibilitou-se a realização de estudos que investigam o funcionamento de redes cerebrais. Dentre as diversas redes a Default Mode Network (DMN) e a Task Positive Network (TPN) tem se destacado na literatura. Isso se deve ao fato de que estas redes estão associadas a diferentes funções cognitivas, como por exemplo, no processo da interação social ou durante o raciocínio mecânico. Este estudo teve como objetivo principal, investigar a conectividade funcional obtida do sinal BOLD entre seis regiões pertencentes às estas duas redes, da quais três regiões estão associadas ao processo de interação social e as outras três estão associadas ao raciocínio mecânico. Esta análise foi realizada em 652 indivíduos entre a segunda infância e a pré-adolescência. Além disso, foi investigado também o possível efeito da idade, do sexo (gênero) e do comportamento social na conectividade funcional entre estas regiões. Os resultados mostram a existência de correlação negativa entre todos os pares de conexões de regiões investigados. A partir desta confirmação, verificou-se a possível influência das variáveis idade e sexo na conectividade funcional, e constatou-se o efeito da variável idade em dois pares de conexões: Córtex Pré-frontal Medial com Sulco Pré-frontal Superior, e Córtex Pré-frontal Lateral com Córtex Pré-frontal Medial. A variável sexo não alcançou valores significativos. Por fim, verificou-se a relação do comportamento social na conectividade funcional dos pares de conexões que apresentaram valores significativos na análise da variável idade. Foi encontrada a evidência de que problemas no comportamento social em crianças entre a segunda infância e a pré-adolescência estão associados a anormalidades na conectividade funcional entre um par de conexão: Córtex Pré-frontal Lateral com Córtex Pré-frontal Medial. Este achado sugere que os indivíduos com problemas de comportamento social apresentam uma correlação negativa menor, mais fraca, nesta conexão. / The advance of technology in neuroimaging, in specific Functional Magnetic Resonance Imaging based on the signal Blood Oxygenation Level Dependent (BOLD), allowed to carry out studies investigating the functioning of brain networks. Among the various networks, the Default Mode Network and the Task Positive Network has been highlighted in the literature. This interest is because these networks are related to different cognitive functions, such as social interaction or mechanical reasoning. This study investigates the functional connectivity of the BOLD signal obtained from six regions belonging to these two networks, of which three regions are associated with the process of social interaction, and the other three are related to the mechanical reasoning. This analysis was performed in 652 individuals between middle childhood and preadolescence. We also investigated the potential effect of age, gender and social behavior in the functional connectivity between these regions. The results show a negative correlation between all pairs of connected regions investigated. From these findings, we examined the possible effects of the variables age and gender in the functional connectivity, and we found the effect of the variable age in two pairs of connections: Medial Prefrontal Cortex with Superior Frontal Sulcus and Lateral Prefrontal Cortex with Medial Prefrontal Cortex. The variable gender did not reach significant values. Finally, we investigate the possible effects of the social behavior in the functional connectivity in this pairs of connections that got significant values in the analysis of variable age. We found evidence that problems in the social behavior of children between middle childhood and preadolescence are associated with abnormalities in functional connectivity between a pair of connection: Lateral Prefrontal Cortex with Medial Prefrontal Cortex. These findings suggest that individuals with social behavior problems have a smaller negative correlation in this pair of connection.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:02:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6432.pdf: 3122043 bytes, checksum: 082819afaa3a0b58bb6c250635b34e25 (MD5) Previous issue date: 2014-11-10 / This research has as main objective making a manipulative material to work sequences of activities by introducing the notion of Combinatorial Analysis in an intuitive and natural way in elementary school final years. Without using formulas, it presents an encouragement to use the Multiplicative Principle, tree diagram and list of possibilities as an important tool for solving various problems. We started the research making a description of the current curriculum documents in the Department of Education of the State of São Paulo, followed by historical overview and theoretical foundation. The survey was developed with the implementation of three activities with students from the 5th grade - 6 year to 8th grade - 9th year of elementary school in a Public State School in the city of Sorocaba/SP. These activities were designed to find out the students difficulties in the development of problems involving Combinatorial reasoning and to propose manipulative materials at low cost and to help in the construction and understanding of that content, since a big part of students and teachers consider it difficult to understand. These manipulative materials represent the final product of this research and it is hoped that teachers use them in their classrooms to make their classes more dynamic, rich and arousing the interest of the students. / A presente pesquisa tem como objetivo principal a confecção de material manipulável para trabalhar sequências de atividades introduzindo de maneira intuitiva e natural a noção de Análise Combinatória no Ensino Fundamental Anos Finais sem a utilização de fórmulas, incentivando o uso do Princípio Multiplicativo, do diagrama de árvore e da enumeração das possibilidades como uma ferramenta importante para a resolução de vários problemas. Iniciamos a pesquisa fazendo uma descrição dos documentos curriculares vigentes na Secretaria da Educação do Estado de São de São Paulo, seguida por um panorama histórico e fundamentação teórica. A pesquisa foi desenvolvida com a aplicação de três atividades com alunos da 5ª série/6º ano a 8ª série/9º ano do Ensino Fundamental de uma Escola Pública Estadual da cidade de Sorocaba/SP. Essas atividades foram elaboradas com o objetivo de constatar as dificuldades dos alunos no desenvolvimento de problemas que envolvam o raciocínio combinatório e propor materiais manipulativos, de baixo custo, que auxiliem na construção e compreensão desse conteúdo, considerados de difícil entendimento por grande parte de alunos e professores. Esses materiais manipulativos representam o produto final dessa pesquisa e espera-se que os professores o utilizem em suas salas de aulas para tornar suas aulas mais ricas e dinâmicas despertando o interesse dos alunos.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ArquivoTotalRenata.pdf: 2638998 bytes, checksum: c2e2373b63cd157ac4705018a4e58468 (MD5) Previous issue date: 2013-02-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In recent years, there was an increasing interest in the use of information technology in the medical field. In this way, several studies have been conducted regarding a large range of diseases, including cancer. For example, there are organizations that maintain databases, which record information about cases of cancer around the world, so that health personnel can investigate such bases and find possible classifications for an initial diagnostic according to the symptoms presented by their patients. However, these databases do not offer a proper support for this investigation. This dissertation discusses the use of the of case-based reasoning and rule-based reasoning technologies as a solution to support medical diagnosis via representations of actual patients and adaptations of these cases to define more specialized diagnoses, according to the peculiarities of each patient. The data collection was carried out in the Napoleao Laureano Hospital, at Joao Pessoa city, and the information inherent in the structure of the case, the rules and weights were defined in accordance with the specialized literature and conversations with health professionals. Despite the absence of a specialist, the small base of cases and presence of limited information on each of them, the results showed that the system is effective as a RBC system aimed at diagnosis about cancer. The focus of this project is on the main gastrointestinal cancer domain, but the ideas can be extended to other fields of cancer. / O tratamento de pacientes com câncer é um desafio para os hospitais e centros de saúde. O primeiro problema é classificar ou identificar o tipo específico de câncer. Em seguida, os médicos devem determinar um tratamento adequado para tal doença. Existem bancos de dados mundiais que registram informações sobre câncer, de modo que os médicos possam tentar achar uma classificação para a doença de acordo com os sintomas apresentados pelo paciente. Contudo eles não oferecem um bom suporte para a procura das doenças e, principalmente, para a identificação do tratamento. Este artigo propõe a utilização das tecnologias de raciocínio baseado em casos e raciocínio baseado em regras como solução para suportar estas duas atividades via representações de casos de pacientes e adaptações destes casos para a definição de diagnósticos mais especializados, de acordo com as peculiaridades de cada paciente. Nosso foco é sobre o câncer gastrointestinal, mas as idéias podem ser estendidas para outros domínios de câncer.

O presente estudo tem por objetivo analisar quais conhecimentos e práticas são adotados em ambiente escolar em relação à lógica matemática e ao raciocínio lógico. Na abordagem metodológica foi discutido sobre as linhas de pesquisa qualitativa e quantitativa e optado pela pesquisa qualitativa por meio de análise de questionários aplicados aos voluntários. Foram aplicados três questionários aos professores da Rede Estadual de Ensino em um Município do Sudoeste do Paraná, que ministram a disciplina de Matemática nas séries finais do Ensino Fundamental e/ou no Ensino Médio. Por meio desta pesquisa foi possível, e por intermédio de inferência, observar que todos os professores que se permitiram ser pesquisados têm formação na área em que atuam e que, indiferente disso, possuem conhecimentos superficiais sobre os temas pesquisados. Foi igualmente possível, observar uma despreocupação por parte do currículo em relação ao ensino da lógica nos níveis de ensino citados e também no currículo da graduação em Matemática. / The present study aims to analyze which knowledge and practices are adopted in school environment in relation to mathematical logics and logical reasoning. In its methodological approach the lines of qualitative and quantitative research were discussed and it was opted for qualitative research by means of the analysis of questionnaires applied to volunteers. Three questionnaires were applied to teachers of the State Education Network in a city of southwestern Paraná, who teach mathematics for the final grades of Elementary and / or High School. By means of this research it was possible, by way of inference, to observe that all the teachers who allowed themselves to be surveyed have had experience in the area in which they work and, regardless of that, have superficial knowledge about the subjects researched. It was also possible to observe a lack of concern on the part of the curriculum regarding the teaching of logics within the mentioned levels of education and the curriculum of Mathematics undergraduation.