ResumoNeste artigo construímos um entrelaçamento teórico-filosófico que tem como objetivo discutir a relação entre Modelagem Matemática e realidade do mundo cibernético. Em particular, essa abrangência da realidade é evidenciada como um possível vetor de virtualização, isto é, como um aspecto que pode influenciar o modo como a problemática que envolve uma determinada situação ou entidade é compreendida. Para tanto, fazemos uma associação entre Modelagem Matemática e as transformações que envolvem os modos de ser denotados por real, possível, atual e virtual, tendo como base ilustrativa as quatro causas aristotélicas. Complementando essa associação, assumimos uma concepção de problema que permite uma consolidação entre as relações estabelecidas
RESUMOEste trabalho tem como propósito pesquisar e auxiliar a programação da produção na indústria eletrônica, importante setor da economia. A pesquisa é desenvolvida em um Sistema Flexível de Manufatura (FMS -Flexible Manufacturing System) responsável pela montagem de placas de circuito impresso com tempos de setup dependentes da sequência de produção. O campo de estudo sugerido apresenta fatores comuns encontrados na manufatura de equipamentos eletrônicos caracterizados por trabalhar em ambientes HMLV (high-mix, low-volume). É proposto um modelo matemático visando minimizar o makespan, ou seja, a duração total de atendimento da programação, a partir da combinação de esforços em sequenciamento da produção e tempos de preparação. Os achados de pesquisa evidenciaram a possibilidade de utilização estratégica de duas lógicas de setup para execução da programação. A aplicação da alternância das estratégias, a partir dos desdobramentos da proposta de trabalho deste artigo, é o que gera a minimização do makespan.
Palavras-chave:Programação da Produção; Tempo s de Setup Dependentes da Sequência; Flow Shop Permutacional.
Resumo: Este artigo tem como objetivo discutir a multiplicidade de possibilidades para determinação de problemas inerentes à Modelagem Matemática, quando a problemática investigada parte do interesse dos estudantes. Adentro ao contexto, buscaremos compreender os aspectos referentes ao entrelaçamento entre problema, sentido e significado representados pelas proposições. O contexto de pesquisa envolveu problemas oriundos do cotidiano dos alunos matriculados nas disciplinas de Pesquisa Operacional I e II do curso de Engenharia de Produção de uma universidade do estado do Rio Grande do Sul. A Abordagem metodológica foi qualitativa. Como principal resultado destacamos o papel do propositor do problema e a influência do sentido como orientador do processo de determinação do problema frente às potenciais multiplicidades de encaminhamentos apresentadas pelas significações conceituais.Palavras-chave: Educação matemática. Proposição. Transformação. Modelagem matemática.Abstract: This article aims to discuss the multitude of possibilities for problem determination related to mathematical modeling, through the interest of students in problematic investigations. In our context, we seek to understand aspects related to the intertwining of problem, meaning and significance represented by propositions. The research involved problems coming from the context of everyday students enrolled in the courses of Operations Research I and II of the course of production engineering at a university in the state of Rio Grande do Sul. The methodological approach was qualitative. The main result we highlight is the role of proposer of the problem and the influence of sense as guiding the process of determining the opposite problem to potential multiplicities of referrals made by conceptual meanings.
Atualmente se observa a crescente necessidade das empresas em gerenciar a sua força de trabalho, visando à manutenção de profissionais qualificados e redução dos custos associados a processos demissionais. Somado a isso, constatam-se avanços no campo de investigação de Machine Learning, que possibilita a descrição de cenários futuros a partir de modelos preditivos orientados por dados. Essa combinação de fatores tem possibilitado às empresas o investimento em meios para prever quando seus funcionários estão mais propensos a deixar as organizações, antecipando-se à perda de talentos e reduzindo custos operacionais. Dessa forma, este estudo se propôs a construir um modelo preditivo de desligamento de colaboradores para uma instituição financeira no Brasil, além de compreender os principais fatores vinculados à rotatividade. O estudo foi conduzido testando-se o desempenho dos algoritmos K-Nearest Neighbour, Regressão Múltipla, Naive Bayes e Random Forest em uma base de dados contendo informações dos trabalhadores, coletada ao longo de um ano. Evidenciou-se que o melhor modelo preditivo foi construído a partir da técnica Random Forest, que apresentou acurácia de 78,3% e precisão de 81,5%. Observou-se também que as características pessoais, como idade e número de filhos, e profissionais, como remuneração e avaliação anual de desempenho, foram as variáveis mais relevantes para a classificação de um profissional como propenso ou não a deixar a empresa.
O presente artigo tem como finalidade explanar sobre uma experiência de ensino ocorrida numa disciplina da graduação em Licenciatura em Matemática no primeiro semestre de 2017 numa instituição federal de ensino. Como se trata de uma disciplina de caráter teórico-prático, os licenciados devem planejar, executar e refletir sobre uma prática que deve acontecer no nível básico de ensino. Na ocasião o assunto explorado na prática de ensino fora geometria e o público alvo estudantes de ensino médio na modalidade Educação de Jovens e Adultos (EJA). Com a fundamentação teórica ancorada em autores que destacam a proximidade que a matemática deve ter com a realidade dos educandos, aqui se apresenta um recorte teórico-metodológico e reflexivo sobre o constituir-se professor de matemática em formação inicial. Com o estudo é possível inferir que ao aproximar leituras teóricas e reflexões sobre a prática docente, já no curso de graduação, o futuro professor torna-se consciente do seu inacabamento inerente ao fazer docente.Palavras-chave: Aprendizagem. Educação de Jovens e Adultos. Ensino. Formação inicial de professores.Geometria.
A sociedade está em crescente contato com as tecnologias digitais e a todo momento ações de indivíduos dão origem a vasta quantidade de dados. A reunião e cruzamento desses dados para gerar novas soluções e interpretações de problemas é chamada de Big Data. Consideramos que associado aos processos inerentes ao Big Data está um dos cernes de nossa pesquisa, a Literacia Digital, que está associada à interpretação e reflexão do uso de recursos e de informações provenientes das Tecnologias Digitais. Nosso objetivo principal é apresentar e analisar as potencialidades da Modelagem Matemática e do Big Data no desenvolvimento da Literacia Digital, norteados pela seguinte pergunta: Quais as potencialidades da Modelagem Matemática e do Big Data no desenvolvimento de habilidades relacionadas a Literacia Digital? O trabalho foi conduzido numa perspectiva metodológica qualitativa e envolveu tarefas usando recursos do Google Trends e Google Correlate. Os participantes da pesquisa foram estudantes do primeiro ano do ensino médio de uma escola localizada no interior do estado do Rio Grande do Sul. A análise dos dados destacou indícios da presença das habilidades Multitarefa, Navegação Transmídia e Simulação, as quais podem ter levado os estudantes ao desenvolvimento da Literacia Digital.
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