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- O papel do projeto educativo local no desenvolvimento da cidadePublication . Vieira, Rúben Marcelo Gouveia; Fraga, Nuno Miguel da SilvaCom este estudo pretendeu-se investigar a relação entre a Cidade, o Desenvolvimento Comunitário Local e o Projeto Educativo Local como instrumento potenciador de desenvolvimento. Deste modo, explorou-se as relações entre a escola e o território para desvelar as necessidades latentes nas políticas sociais em educação, relativamente à promoção do desenvolvimento local e comunitário. O presente estudo de caso realizado no Município do Funchal, assume-se como uma pesquisa qualitativa que aborda políticas de descentralização para o nível local, bem como da ação educativa em termos de territórios educativos. Considerando que a educação transcende os espaços formais em que é comumente tratada, a escola, e que o conhecimento pode ser produzido e disseminado em outras esferas sociais e culturais, destaca-se aqui o papel dos municípios, na possível elaboração de um Projeto Educativo Local, identificando-se como um projeto comum à escola e ao território, enquanto espaço educador. O Projeto Educativo Local pode ser uma importante ferramenta estratégica para o desenvolvimento comunitário local, sendo um processo chave de elaboração participada, ansiando por respostas educativas e formativas mais inclusivas para toda a comunidade local. O PEL abriu caminho a uma definição de uma política educativa local, trabalhando numa perspetiva de desenvolvimento da comunidade. Embora este instrumento tenha potencial para ser um facilitador e privilegiado para introduzir coerência de união na intervenção de parceiros diversos na educação, ainda existem alguns entraves no que concerne aos estabelecimentos de educação e ensino, nomeadamente no trabalho colaborativo necessário à construção do PEL.
- User chat clustering using deep learning representations and unsupervised methods for dialog system applicationsPublication . Moura, André Filipe Nóbrega; Dias, Fernando Manuel Rosmaninho Morgado Ferrão; Lima, PedroOs sistemas automáticos de conversação, conhecidos normalmente como chat bots, estão a tornar-se cada vez mais populares e devem ser capazes de interpretar a linguagem humana para compreender e comunicar com os seres humanos. A deteção de intenções desempenha uma tarefa crucial para desenvolver conversas inteligentes nestes sistemas de conversa. As implementações existentes destes sistemas requerem muitos dados etiquetados e a sua aquisição pode ser dispendiosa e demorada. Esta tese visa avaliar representações de texto existentes, utilizando abordagens clássicas, tais como Word2Vec, GloVe e modelos de Transformer pré-treinados (BERT, RoBERTa, GPT2 e outros), para possível automatização de dados de diálogo não etiquetados através de algoritmos de agrupamento. Os algoritmos de agrupamento testados, vão desde o clássico K-Means até abordagens mais sofisticadas, tais como HDBSCAN, com a ajuda de técnicas de redução de dimensão (t-SNE, UMAP). Um conjunto de dados é utilizado para avaliação das técnicas utilizadas, que contêm diálogo de intents de utilizadores em múltiplos domínios e taxonomia de intents variada que se encontram no mesmo domínio. Os resultados mostram que os Transformers apresentam um desempenho de representação de texto superior às representações clássicas. No entanto, um modelo ensemble com múltiplos algoritmos de agrupamento e de múltiplas representações de fontes diferentes apresenta uma melhoria drástica na solução final. A aplicação do UMAP e t-SNE em dimensões mais baixas pode também apresentar um desempenho tão bom ou mesmo melhor do que as representações originais.