RESUMO: O Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) possui bases de dados provenientes de levantamentos estatísticos e avaliativos em diversos níveis e modalidades de ensino, incluindo a Educação Básica, cuja avaliação é efetuada pelo Sistema de Avaliação da Educação Básica (Saeb). Com o intuito de analisar o Ensino Fundamental público brasileiro, o Saeb é composto de uma avaliação denominada Prova Brasil, que, por intermédio da aplicação de testes e questionários aos alunos, professores e diretores, torna possível a extração de informações relevantes para identificação de caminhos visando à melhoria da qualidade do ensino. Mediante o desafio de explorar esta base, constituída de um grande volume de dados, este estudo aplica o processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD) com o intuito de identificar fatores que relacionam o perfil de professores que lecionam Matemática com a proficiência obtida por seus alunos. São apresentados os passos deste processo no contexto desta aplicação, explicitando, principalmente, a Mineração de Dados (Data Mining). Por fim são tecidos comentários sobre os padrões descobertos.
ResumoO presente trabalho visa apresentar uma ferramenta para avaliação de modelos matemáticos relacionados à otimização do planejamento de dietas. Inicialmente, o problema original da dieta é caracterizado, bem como sua importância para o desenvolvimento da Pesquisa Operacional, seus desdobramentos e aplicações posteriores. Em seguida, são apresentados os diversos enfoques e técnicas adotadas para a elaboração de dietas para seres humanos. Alguns desses modelos são então implementados, efetuando-se uma análise comparativa dos resultados obtidos. Para isso, é utilizado um software que permite a definição de parâmetros relacionados às demandas humanas, restrições adicionais relacionadas às quantidades de alimentos e escolha de alguns dos modelos apresentados. Finalmente, o estudo é concluído constatando-se a utilidade e a aplicação da ferramenta não somente para o planejamento de dietas, mas também para a área de ensino de Pesquisa Operacional.Palavras-chave: problema da dieta; programação linear; otimização.
AbstractThis paper presents an interactive tool which allows the comparison of different mathematical models for the menu planning problem. First, the original diet problem is characterized, as well as its importance to the development of operational research, its evolution and later applications. Several models for the diet problem are presented. Models are run and results are compared. This is done using an interactive tool which allows the definition of factors related to human needs, additional restrictions related to the amount of food and the selection of appropriate models. This tool may also be used for teaching purposes.
The illegal dumping of hazardous waste is one of the most concerning occurrences related to illegal waste activities. The waste management process is quite vulnerable, especially when it comes to assuring the right destination for the delivery of the hazardous waste. The purpose of this paper is to present a new system design and prototype for applying the RFID technology so as to guarantee the correct destination for the hazardous waste delivery. The aim of this innovative approach, compared with other studies that employ the same technology to the waste disposal process, is to focus on the certification that the hazardous waste will be delivered to the right destination site and that no inappropriate disposal will occur in the transportation stage. These studies were carried out based on data collected during visits to two hazardous waste producer companies in Brazil, where the material transportation and delivery to a company in charge of the waste disposal were closely monitored.
RESUMOBaseado no fenômeno de chuvas de meteoros, que é um evento astronômico muito popular, mas muito pouco compreendido por alunos e professores, o presente trabalho propõe uma abordagem diferenciada para o ensino de física. A abordagem se baseia na teoria da aprendizagem significativa, tendo como principal objetivo motivar os alunos a partir do estudo contextualizado, possibilitando a compreensão de conceitos físicos com uso de aplicações práticas. Para isso, foi desenvolvido um módulo adicional ao planetário virtual Stellarium, que possibilita a realização de simulações de chuvas de meteoros. Este módulo é utilizado como recurso didático dentro da metodologia de ensino proposta, direcionada a alunos do ensino médio.
This paper reports on the use of Robustness Analysis for planning actions in a poor Brazilian community. The focus is on food and agricultural production and the project is based on a participatory approach incorporating both community-driven development and sustainability in food production. A comparison is made with other soft Operations Research (OR) methodologies and first actions and results are reported.Keywords: soft OR; robustness analysis; sustainable community development.
ResumoEste artigo propõe o uso da Análise de Robustez para o planejamento de ações em uma comunidade de baixa renda no Brasil. O foco está na produção agrícola e de alimentos e o projeto fundamenta-se em uma abordagem participativa incorporando tanto o desenvolvimento voltado para a comunidade quanto a sustentabilidade na produção de alimentos. Apresenta-se uma comparação com outras metodologias de PO soft e relatam-se alguns resultados e ações.Palavras-chave: PO soft; análise de robustez; desenvolvimento comunitário sustentável.
This paper presents the application of data mining techniques for pattern identification obtained from the analysis of meteorological variables and their correlation with the occurrence of intense rainfall. The used data were collected between 2008 and 2012 by the surface meteorological station of the Polytechnic Institute of Rio de Janeiro State University, located in Nova Friburgo -RJ, Brazil. The main objective is the automatic prediction related to extreme precipitation events surrounding the meteorological station location one hour prior its occurrence. Classification models were developed based on decision trees and artificial neural networks. The steps of consistency analysis, treatment and data conversion, as well as the computational models used are described, and some metrics are compared in order to identify their effectiveness. The results obtained for the most accurate model presented a rate of 82. 9% of hits related to the prediction of rainfall equal to or greater than 10 mm h -1 one hour prior its occurrence. The results indicate the possibility of using this work to predict risk events in the study region.
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