O que é neuroeducação e qual é a sua importância no processo de ensino-aprendizagem?

 https://www.sponte.com.br/blog/o-que-e-neuroeducacao-e-qual-a-sua-importancia-na-educacao

 

TECNOLOGIAS COLABORATIVAS NA EDUCAÇÃO

Aprendizagem e Ferramentas Colaborativas no Âmbito da Educação a Distância

https://www.edsys.in/8-reasons-technology-education-new-trend/

Estamos enfrentando mudanças drásticas na educação nos últimos anos e com um olhar totalmente diferenciado sobre esta questão, as tecnologias estão imergindo e inserindo na cultura das pessoas com base nas necessidades existentes a cada momento e as exigências do futuro fazem submeter a um caminho sem volta, onde as formações devem ser direcionadas a resolver problemas em diversos caminhos de forma engajadora, criativa e colaborativa.

Pessoas estão buscando conhecimentos diversos em áreas específicas e com tempo escasso procuram otimizar seus estudos em dias e horários que antes nem se imagina poder existir.

No contexto da pandemia da CODIV-19 está necessidade ficou mais clara onde para conseguir expandir os conhecimentos devem buscar novas recursos de aprendizagem, tais como, redes sociais, youtube e sites diversos que pudessem garantir uma forma de aprender no universo da educação a distância, segundo Freire (2014, p.32), “não há para mim, na diferença e na “distância” entre a ingenuidade e a criatividade, entre o saber de pura experiência”, neste caso deve-se pensar que a busca pelo conhecimento nos faz traçar caminhos longos e árduos até que possamos atingir os objetivos pretendidos.

Mas a experiência por diversos usuários na utilização dessas ferramentas para educação a distância, trouxe a necessidade de otimizar esses ambientes para que o processo de ensino aprendizagem torna-se cada vez mais organizado e potencializado e centrado na pessoa do aluno.

Para falar sobre ferramentas colaborativas temos que discorrer sobre o que é colaboração e o que torna o ensino significativo para os estudantes, segundo Munhoz (2019, p.159) diz que “cooperação – trata-se de uma ação intencional desenvolvida com a finalidade de oferecer ajuda especializada a outras pessoas, de forma individual ou em grupos com interesses comuns, sem que haja compartilhamento de responsabilidade ou obrigatoriedade”, assim pode-se definir que para ocorrer colaboração significativa, diversos indivíduos devem unir-se a um assunto que seja comum a todos e que nesse sentido deve-se distribuir as ideias ao longo do processo de desenvolvimento.

Entende-se que para ocorrer colaboração deve-se dar oportunidades de exercer escolhas e gerar autonomia, deve-se dialogar e ter consenso nas atividades de colaboração.

Em se tratando de aprendizagem e utilizando a colaboração como centro das discussões que emergem ao longo do processo e segundo Garcia (2020, p.10) diz que “a aprendizagem colaborativa é reconhecida por meio das ações realizadas pelos sujeitos a partir do momento em que eles percebem que a aprendizagem com o outro é mais enriquecedora e vem mais para somar conhecimentos do que para dividir”. Desta forma pode-se sintetizar a aprendizagem colaborativa como um processo que envolve cooperação, colaboração para atingir como meta comum um objetivo que seja intrínseco a todos, a figura abaixo demonstra esse processo.

Entendemos então que a colaboração advém da sequência de interações que o indivíduo realiza ao longo do processo de resolução de um determinado problema e que havendo colaboração significativa causa como efeito a solução do problema de forma criativa e engajadora.

São diversas as ferramentas utilizadas para realizar a colaboração em se tratando das tecnológicas, após o advento da pandemia COVID-19, tornou-se cada vez mais necessário o uso das colaborações nas redes, as interações nas redes e em especial na educação segundo Kenski (2015, p.62) diz que “as principais funções dessas tecnologias em ambientes de aprendizagem são a redução de distância e o aumento do envolvimento emocional”, o uso das ferramentas de colaboração auxiliam no processo de ensino-aprendizagem onde coloca o estudante e professor mais próximos e a troca de experiências torna-se mais significativa em cada parte e possibilita interatividades personalizadas conforme o conhecimento que o aluno vem ganhando ao longo do processo.

Com a democratização da internet ao longo dos anos e com capacidade de uso pelos estudantes de diversas ferramentas para acesso as redes sociais e sites, fez com que o uso das ferramentas de colaboração fosse mais democrático e mais personalizado.

Ficou ainda mais evidente na pandemia da COVID-19 que a utilização de ferramentas como Google Classroom, Microsoft Teams, Whatsapp, Instagram, Pinterest e outras foram formas utilizadas por grande parte das instituições de ensino, professores e tutores para poder sanar as dificuldades encontradas naquele momento para disseminar os conhecimentos e trocar informações com os estudantes, segundo Geekie (2021, p.7) diz que “a inovação ocorre quando ela passa a ser usada para promover e ampliar o aprendizado, como parte do processo, mas sempre combinada a atividades off-line.”

Tabela abaixo relaciona as ferramentas on-line e exemplos de utilização

Ferramenta	Exemplo de utilização
Facebook	Aliado poderoso para troca de informações e posts com base em tópicos fornecidos pelo professor, interação e colaboração podem ser realizadas em tempo real.
WhatsApp	Comunicação e interação com professores estudantes e alunos, ocasionando uma colaboração orquestrada e otimizada para auxiliar na resolução de problemas
Twitter	Ambiente favorece a colaboração e o debate entre professores, estudantes. Especificamente levantando uma temática e organizando o assunto para agregar valor educacional no processo criativo.
Instagram	Postagem de fotos e vídeos para realização de atividades de pesquisas que demanda organização de conteúdo, auxilia no processo de criação e distribuição de vídeos e imagens. Auxilia na temática em sala de aula on-line e offline para agregar valor no contexto criativo.
Pinterest	Auxilia na criação de painéis personalizados, que possam inserir vídeos, imagens, posts com base em gostos específicos, sintetizando a forma de organizar informações sobre conteúdo baseados em gostos de cada estudante, professores e outros.
Trello	Auxilia na organização e colaboração de informações entre equipes que podem ser gerenciadas pelo professor ou responsáveis ao longo do processo. Pode ainda garantir que os estudantes atinjam metas estabelecidas para projetos distintos, explorando a criatividade com base nos interesses dos alunos.
Google Classroom	Ferramenta muito conhecida que auxilia professores, estudantes e tutores de forma colaborativa a resolver atividades diversas e ainda utilizar diversas ferramentas agregadas que dão ao professor possibilidades de solucionar problemas de forma criativa, colaborativa e com significado.

Elaborada pelo autor, com base em Geekie, 2021, p.10-31.

Pode-se analisar que foram discorridas algumas ferramentas de que possibilitam a aprendizagem colaborativa de forma significativa e no contexto educacional somente terá significado para o estudante se for realmente organizado pelo professor com intencionalidade, buscando atingir no estudante suas necessidades quanto ao seu planejamento inicial, se faz evidente que não importa se existe ferramenta colaborativa com tecnologia que organize as atividades para os estudantes sem que esse possa entender quais competências irá obter e quais conhecimentos estão agregados a todos esse processo.

A grande diversidade de ferramentas de colaboração vem auxiliando no processo de ensino-aprendizagem e proporcionando professores, tutores e alunos a troca de informações que possibilitem significado.

Favorecer a criatividade dos estudantes sempre foi o foco dos professores e em ambientes de ensino on-line e educação a distância podem oferecer maior personalização e otimização, utilizando como base as interações que os estudantes realizam ao longo do uso dessas ferramentas.

O grande desafio para professores, tutores e instituições é garantir que ambientes colaborativos sejam criativos para os estudantes e que possam ser realmente utilizados como ferramentas de apoio para o processo de formação e que garanta qualidade no seu desenvolvimento cognitivo, podendo de forma engajadora, criativa e mediada pelos envolvidos, um processo adequado para o estudante em sua vida.

A quantidade de ferramentas colaborativas disponíveis está em crescimento o que pode garantir aos usuários formas diversificadas de aprendizagem significativas.

Referências Bibliográficas

Freire, P. (2014). Pedagogia da autonomia: saberes necessários à prática educativa. Rio de Janeiro, RJ.  Paz e Terra.

Munhoz, Antônio Siemsen. (2019). Aprendizagem ativa via tecnologias. Curitiba, PR.  InterSaberes.

Garcia, Marilene S. S. (2020). Aprendizagem significativa e colaborativa. Curitiba, PR.  Contentus.

Kenski, Moreira. (2015). Design Instrucional para cursos on-line. São Paulo, SP.  Editora Senac São Paulo.

Geekie Games. (2021). Boas práticas. As ferramentas digitais mais populares em sala de aula. Ebook. São Paulo. SP. Acesso em 25/01/2022 disponível em: https://www.geekie.com.br/blog/ferramentas-digitais-sala-aula

Ciência de Dados (BIG DATA ANALYTICS)

Usos do Big Data

A verdadeira questão não é que você está coletando grandes quantidades de dados, mas sim o que você faz com eles. As organizações terão que ser capazes de aproveitar os dados relevantes e usá-los para tomar as melhores decisões. 

As Tecnologias não só apoiam a coleta e o armazenamento de grandes volumes de dados, elas fornecem a capacidade de compreender e obter valor, o que ajuda as organizações a operar de forma mais eficiente e rentável. Por exemplo, com o Big Data Analytics, é possível:

• Analisar milhões de SKUs para determinar os preços ótimos que maximizam os lucros e mínimo inventário.
• Recalcular carteiras de risco inteiras em questão de minutos e compreender as possibilidades futuras para mitigar o risco.
• Minerar dados de clientes para insights que impulsionam novas estratégias de otimização de campanhas, aquisição e retenção de clientes.
• Rapidamente identificar os clientes mais importantes.
• No Varejo, gerar cupons no ponto de venda com base em compras atuais e passadas, garantindo uma maior taxa de conversão.
• Enviar recomendações personalizadas para dispositivos móveis no momento certo, enquanto os clientes estão no local para aproveitar as ofertas.
• Analisar dados de mídias sociais para detectar novas tendências de mercado e mudanças na demanda.
• Usar a análise de fluxo de cliques e de mineração de dados para detectar comportamentos fraudulentos.
• Determinar as causas de falhas, problemas e defeitos, investigando as sessões de usuário, logs de rede e sensores da máquina.
• Fonte: http://www.sas.com/pt_br/

Você realmente sabe o que é Big Data?

Reportagem original: IBM DevelopersWorks

O termo Big Data está cada vez mais popular, embora ainda esteja mal compreendido. Observo em muitas palestras que não existe consenso quanto a que realmente é Big Data e quais as tecnologias fundamentais que o sustentam. E mais ainda, existem muitas dúvidas de como tangibilizar o conceito, ou seja, como sair do conceitual e criar soluções de negócio que agreguem valor para as companhias.

Eliminar estas dúvidas é essencial e o primeiro passo para as empresas se aventurarem em projetos Big Data.

Para colocarmos o termo em contexto, Big Data vem chamando atenção pela acelerada escala em que volumes cada vez maiores de dados são criados pela sociedade. Já falamos comumente em petabytes de dados gerados cada dia, e zetabytes começa a ser uma escala real e não mais imaginária e futurista. O que era futuro há uma década, terabytes, hoje nós já temos nas nossas próprias casas.

As tecnologias que sustentam Big Data podem ser analisadas sob duas óticas: as envolvidas com analytics, tendo Hadoop e MapReduce como nomes principais e as tecnologias de infraestrutura, que armazenam e processam os petabytes de dados. Neste aspecto, destacam-se os bancos de dados NoSQL (No, significa not only SQL). Por que estas tecnologias? Por que Big Data é a simples constatação prática que o imenso volume de dados gerados a cada dia excede a capacidade das tecnologias atuais de os tratarem adequadamente.

Começando pelo início. O que é Big Data? Outro dia escrevi um post com uma fórmula simples para conceitualizá-lo. Big Data = volume + variedade + velocidade. Hoje adiciono mais dois “V”s: veracidade e valor. Vamos detalhar estes tópicos um pouco mais.

Volume está claro. Geramos petabytes de dados a cada dia. E estima-se que este volume dobre a cada 18 meses. Variedade também, pois estes dados vêm de sistemas estruturados (hoje minoria) e não estruturados (a imensa maioria), gerados por e-mails, mídias sociais (Facebook, Twitter, YouTube e outros), documentos eletrônicos, apresentações estilo Powerpoint, mensagens instântaneas, sensores, etiquetas RFID, câmeras de vídeo, etc.

Velocidade porque muitas vezes precisamos agir praticamente em tempo real sobre este imenso volume de dados, como em um controle automático de tráfego nas ruas. Veracidade porque precisamos ter certeza que os dados fazem sentido e são autênticos. E valor porque é absolutamente necessário qua a organização que implementa projetos de Big Data obtenha retorno destes investimentos. Um exemplo poderia ser a área de seguros, onde a análise de fraudes poderia ser imensamente melhorada, minimizando-se os riscos, utilizando-se, por exemplo, de análise de dados que estão fora das bases estruturadas das seguradoras, como os dados que estão circulando diariamente nas mídias sociais.

Falamos que as tecnologias atuais de tratamento de dados não são mais adequadas. Por que? Vejamos o modelo relacional, proposto pelo pesquisador da IBM, Edgar F. Codd, em 1969. Quando foi proposto, a demanda era acessar dados estruturados, gerados pelos sistemas internos das corporações. Não foi desenhado para dados não estruturados (futurologia na época) e nem para volumes na casa dos petabytes de dados (inimaginável na época). Precisava-se sim de um modelo que categorizasse e normalizasse dados com facilidade. E o modelo relacional foi muito bem sucedido nisso, tanto que é o modelo de dados mais usado atualmente.

Para tratar dados na escala de volume, variedade e velocidade do Big Data precisamos de outros modelos. Surgem os softwares de banco de dados NoSQL, desenhados para tratar imensos volumes de dados estruturados e não estruturados. Existem diversos modelos como sistemas colunares como o Big Table, usado internamente pelo Google (é a base de dados sob o Google App Engine),o modelo Key/value como DynamoDB da Amazon, o modelo “document database” baseado no conceito proposto pelo Lotus Notes da IBM e aplicado em softwares como MongoDB, e o modelo baseado em grafos como o Neo4j. Em resumo, não faltam opções... Interessante lembrar que antes do modelo relacional já existia um software de banco dados que lidava com grandes volumes que é o IMS da IBM, modelo hierárquico, criado para suportar o projeto Apollo de conquista da Lua e que ainda hoje é base da maioria das transações financeiras que circulam pelo mundo.

Por outro lado, esta diversidade de alternativas demanda que os líderes dos projetos de Big Data escolham a mais adequada ou mesmo demandem mais de uma opção, de acordo com as necessidades específicas.

Depois da infraestrutura é necessário atenção aos componentes de analytics, pois estes é que transformam os dados em algo de valor para o negócio. Big Data Analytics não signfica eliminar os tradicionais sistemas de BI que existem hoje, mas pelo contrário, devem coexistir. Recomendo enfáticamente a leitura do livro “Competing on Analytics: the new science of winning”, de Thomas H. Davenport, publicado pela Harvard Business Schoool Press. Um bom exemplo de uso de Hadoop para analytics é o BigInsights da IBM.

Aliás, ao lado destas alternativas surgem outras opções, como o uso de appliances, como o Netezza da IBM, que embarcam em um hardware adaptado todos os softwares necessários para criar projetos de Big Data. Os appliances queimam etapas nos projetos de Big Data.

Quanto ao aspecto velocidade o conceito de stream processing permite tratamento em tempo real de dados. Concretamente, o InfoSphere Streams da IBM é um exemplo muito interessante. A ideia de stream computing é fantástica. Um novo paradigma. No modelo de data mining tradicional uma empresa filtra dados dos seus vários sistemas e após criar um Data Warehouse, dispara “queries”. Na prática faz-se garimpagem em cima de dados estáticos, que não refletem o momento, mas sim o contexto de horas, dias ou mesmo semanas atrás. Com stream computing esta garimpagem é efetuada em tempo real. Em vez de disparar queries em cima de uma base de dados estática, coloca-se uma corrente contínua de dados (streaming data) atravessando um conjunto de queries. Podemos pensar em inúmeras aplicações, sejam estas em finanças, saúde e mesmo manufatura. Vamos ver este último exemplo: um projeto em desenvolvimento com uma empresa de fabricação de semicondutores pode monitorar em tempo real o processo de deteção e classificação de falhas. Com stream computing as falhas nos chips sendo fabricados são detetados em minutos e não horas ou mesmo semanas. Os wafers defeituosos podem ser reprocessados e, mais importante ainda, pode-se fazer ajustes em tempo real nos próprios processos de fabricação.

Adicionalmente, podemos pensar que a computação em nuvem é também um impulsionador para Big Data, pois pode-se usar nuvens públicas para suportar imensos volumes de dados e as caraterísticas de elasticidade  das nuvens permitem que acionemos servidores virtuais sob demanda, aprenas no momento de tratar estes dados.

Enfim, Big Data já está batendo nas nossas portas. Seu potencial ainda não está sendo plenamente reconhecido, mas já vemos sinais claros desta importância quando lemos relatórios como o “Big Data, Big Impact: new possibilities for International Development”, publicado pelo World Economic Forum. Este relatório mostra como a sociedade mundial pode usufruir do imenso volume de dados gerado por ela para ajudar a resolver problemas diversos como questões sócio-econômicas e mesmo prevenção de epidemias.

Quanto às empresas, Big Data abre um novo e ainda inexplorado território. Carecemos de conhecimentos, experiências e mesmo de expertise profissional. Começa-se a se falar em novas funções como “data scientists” (escrevi sobre isso em post anterior), mas é inevitável que os CIOs tenham que colocar Big Data na tela dos seus radares. As oportunidades que os cinco “V”s trazem não podem e nem devem ser desperdiçados.

Guia da Certificação Oracle

Guia da Certificação Oracle

Certificações Oracle 11g

Confira abaixo as Certificações Oracle direcionadas a DBA’s.

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OCA: Oracle Database 11g Administrator Certified Associate

OCA é a certificação de nível básico na carreira do DBA Oracle. Um profissional com certificação OCA seria equivalente a um profissional de nível Júnior. Apesar de básica, a certificação OCA tem sua importância, pois é a porta de entrada para o profissional se associar à comunidade certificada no site da Oracle University. Esta certificação é obrigatória para quem deseja se tornar OCP [e OCM].

Para mais informações sobre a certificação OCA, incluindo as provas necessárias, valores das provas, conteúdo, etc., visite o nosso Guia Oracle OCA.

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OCP: Oracle Database 11g Administrator Certified Professional

OCP é a certificação que reconhece um nível avançado de gerenciamento do banco de dados Oracle. Um profissional com certificação OCP seria equivalente a um profissional de nível Pleno, ou seja, um DBA com conhecimento para administrar bancos de dados Oracle. Esta é a certificação mais requisitada pelo mercado, e geralmente exigida em licitações de órgãos públicos – o que gera uma demanda destes profissionais por parte de empresas que participam de licitações públicas, por exemplo. Pesquisas salariais em diversos países comprovam que o salário médio de um profissional com certificação OCP é maior que o salário médio de profissionais sem certificação. Esta certificação é obrigatória para quem deseja se tornar um OCM.

Para mais informações sobre a certificação OCP, incluindo as provas necessárias, valores das provas, conteúdo, etc., visite o nosso Guia Oracle OCP.

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OCM: Oracle Database 11g Administrator Certified Master

OCM é a certificação máxima de um DBA Oracle. Esta certificação atesta que o profissional é de nível altamente qualificado. Para se ter uma idéia, até a data de publicação deste Guia – 12/04/2012, apenas 61 profissionais no mundo todo possuem certificação OCM na versão 11g.

A prova é prática e só pode ser realizada em alguns poucos locais do mundo. Consiste em realizar tarefas de alta complexidade em um ambiente real, dentro de um tempo pré-determinado. Este exame tem 2 dias de duração. Aqui no Brasil temos pouquíssimos profissionais com a certificação OCM, e um deles é Guilherme Brito, que foi entrevistado pelo Certificação BD e você pode conferir esta entrevista clicando aqui.

Para mais informações, visite o nosso Guia Oracle OCM.

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As certificações acima são sequenciais. A OCA é requisito obrigatório para a OCP, e a OCP é requisito obrigatório para OCM.

Além das certificações acima, existem também as certificações OCE (Oracle Certified Expert), voltadas para especialistas em certas competências, conforme vemos abaixo.

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Oracle Database: SQL Certified Expert

Oracle Database 11g: Performance Tuning Certified Expert

Oracle Certified Expert – Oracle Real Application Clusters 11g and Grid Infrastructure Administrator

Para mais detalhes sobre as certificações OCE acima, visite o nosso Guia Oracle OCE.

Cursos Gratuitos - OnLine

Cursos Gratuitos - OnLine:


Microsoft Virtual Academy

http://www.microsoftvirtualacademy.com/Home.aspx


FGV -  ONLINE

http://www5.fgv.br/fgvonline/


Fundação Bradesco:

http://www.ev.org.br/Paginas/Home.aspx

Introdução ao Android - IBM DeveloperWorks

Introdução ao Android

Antes de entrar de cabeça nos detalhes complexos do plug-in do Eclipse e no desenvolvimento de aplicações Android, vamos dar uma olhada na arquitetura do Android e em alguns dos termos chave que serão úteis no tutorial e posteriormente, à medida que começar a construir aplicações Android para você mesmo.

Terminologia Android

O desenvolvimento de aplicação Android sob o ambiente Eclipse requer conhecimento do ambiente Eclipse e da plataforma Android. Um entendimento dos termos abaixo é útil no ambiente de desenvolvimento Android com o plug-in do Eclipse.

Open Handset Alliance

Essa é a organização liderada pela Google Inc. que consiste em diversas organizações públicas e privadas.

Android

O principal produto da Open Handset Alliance. É um ambiente operacional de software livre direcionado a dispositivos remotos.

Emulador

Uma ferramenta de software representante de outro sistema — Frequentemente, é um ambiente executado em um computador pessoal (IBM®, Mac, Linux®) que emula outro ambiente, como um dispositivo de computação remota.

Linux

Um kernel de sistema operacional de software livre no coração de muitas plataformas de computação, incluindo servidores, computadores desktop, dispositivos de rede e dispositivos de computação remota. Android é executado sobre um kernel Linux.

Dalvik Virtual Machine

Dalvik VM é um ambiente operacional encontrado na pilha do Android, que interpreta código de aplicação no tempo de execução. Dalvik VM é semelhante a uma Java VM conforme, mas as duas não são compatíveis.