Nota Curricular

NOVA IMS

Sinopse da apresentação

Introdução ao Data Mining

Nota curricular

Com mais de 20 anos de experiência, Manuel Dias é atualmente Analytics Lead na Microsoft Portugal, com a responsabilidade da área de Data & Artificial Intelligence.

É também Professor Convidado na NOVA Information Management School (NOVA IMS) e desde o início de 2018 desempenha o cargo de Vice-Presidente na Data Science Portuguese Association (DSPA).

Manuel Dias iniciou a sua carreira na EFACEC onde liderou uma área de I&D de Real Time Systems, depois passou pela OutSystems para liderar a uma nova área de desenvolvimento de soluções de negócio e assumindo mais tarde a direção da unidade gestão de produto.

Em 2010 juntou-se à Microsoft Portugal onde é atualmente Analytics Lead, com a responsabilidade de uma área de Data & Artificial Intelligence, cobrindo o mercado empresarial nas áreas de Business Intelligence, Machine Learning, IoT e Inteligência Artificial.

Desde 2015, Manuel é também Professor Convidado na NOVA Information Management School (NOVA IMS) no Mestrados de Data Science e Advanced Analytics entre outros programas.
Manuel é licenciado em Engenharia Eletrotécnica e Computadores pelo Instituto Superior Técnico (IST) e Mestre em Gestão de Sistemas de Informação pelo Instituto Superior de Gestão e Economia (ISEG), tendo desenvolvido a sua tese em simulação matemática de sistemas complexos.

Sinopse da Apresentação

Introdução  à Big Data Analytics

A sua intervenção, será focada nos desafios que a produção massiva de informação nos traz hoje em dia, que tipo de plataformas de Big Data e Analytics estão disponíveis no mercado e que impacto é que isso traz para o processo de decisão.

Nota curricular

Doutorado em Tecnologias e Sistemas de Informação pela Universidade do Minho e Mestre em Informática de Gestão. Professor da Católica Porto Business School e membro do Centro de Estudos em Gestão e Economia. Fez parta da direção da Faculdade tendo prestado consultadoria para o Ministério da Educação e Empresas.

Sinopse da Apresentação

Potencial do DM no tratamento de dados na gestão escolar

Nota curricular

Jorge Ribeiro é Professor Adjunto na Escola Superior de Tecnologia e Gestão do IPVC; Doutorado em Engenharia Informática na Universidade de Santiago de Compostela; Mestre em Engenharia Informática na Universidade do Minho e Licenciado em Engenharia de Sistemas e Informática pela mesma universidade. Está associado ao centro de investigação Algoritmi da Universidade do Minh nas áreas da Inteligência Artificial, Sistemas Inteligentes e Desenvolvimento e Integração de Sistemas de Informação. É docente, gestor de projetos e programador informático, sendo atualmente o coordenador do curso de Licenciatura em Engenharia Informática na Escola Superior de Tecnologia e Gestão do Instituto Politécnico de Viana do Castelo.

Sinopse da apresentação:

Business Intelligence e Descoberta de Conhecimento em Projetos Educativos

Nos dias de hoje, os sistemas de informação desempenham um papel fulcral nas organizações, isto é, a modernização de qualquer departamento, organização e afins é essencial para uma gestão competitiva, rentabilizada, sustentada, agilizada e o ensino superior não é exceção a este paradigma.
Porém, a modernização das organizações ao nível dos sistemas de informação acarreta custos que, em período de contenção financeira, se tornam insustentáveis para as organizações e/ou empresas. Tendo em conta que a modernização tecnológica configura uma condição imprescindível para o desenvolvimento de qualquer organização, a implementação de soluções livres e gratuitas pode apresentar-se como uma solução para a concretização da mesma. O mercado opensource está em franca expansão com sistemas cada vez mais fiáveis, estáveis e integráveis aliado à vantagem de apresentar custos reduzidos, sendo portanto possível para qualquer organização e/ou empresa a aposta em sistemas de informação modernizados. Neste contexto, as instituições de ensino podem tirar partido das vantagens e dos processos de implementação de soluções de business intelligence a baixo custo com recurso a tecnologias opensource. Por sua vez a descoberta de conhecimento em bases de dados potencia a extração de relacionamentos entre os dados que auxiliam os agentes das organizações a tomarem decisões com base em novas formas de informação.

Nota curricular

Pós-graduado em Sociologia do Emprego e licenciado em Sociologia pelo ISCTE.

É, desde 2012, Diretor de Serviços de Estatísticas da Educação na Direção-Geral de Estatísticas da Educação e Ciência. Até essa altura esteve no Gabinete de Estatística e Planeamento da Educação, onde foi Diretor-adjunto (2010-2012) e Diretor de Serviços de Estatística (2007-2010).

Anteriormente tinha sido Diretor executivo do OSIC/UMIC (2004 a 2007), coordenador da área de observação das empresas no OCT e na UMIC (2001 a 2003) e investigador no CIES/ISCTE (1998 a 2001).

É vogal do Conselho Superior de Estatística, tendo, entre 2011 e 2017, sido Presidente do Grupo de Trabalho sobre Estatísticas da Educação e Formação. É representante nacional em diversos grupos da Comissão Europeia, do Eurostat, da OCDE e da OEI. Participou em diversos projetos internacionais, dos quais se destacam as funções de National Projet Manager nos projetos TALIS 2018, TALIS 2013 e Learning to Learn, de Nacional Data Manager no TALIS 2008 e de National Co-ordinator no Education Policy Outlook.

Assegurou a coordenação técnica de diversas publicações estatísticas e a coautoria de publicações, artigos e relatórios científicos sobre a educação e a sociedade da informação, dos quais se destacam: Jovens no Pós-Secundário (Coord.); Criação de ambientes de ensino e aprendizagem eficazes (coord.); Estudantes à Saída do Secundário (Coord.); Mais escolaridade – realidade e ambição: Estudo preparatório do alargamento da escolaridade obrigatória, com Luís Capucha; “A Sociedade da Informação e a Desigualdade: Um Retrato Português” e “Formação em TIC na Administração Pública”, ambos com Roberto Carneiro; Manual de Lisboa: Discussão dos quadros teóricos e metodológicos para a produção de indicadores sobre a SI e Treading the Path to the Information Society, ambos com João Trocado da Mata.

Tem apresentado diversas comunicações sobre indicadores e metodologias de observação da SI e da educação em Portugal e no estrangeiro.

Sinopse da apresentação:

As estatísticas da Educação em Portugal: da evolução do processo de produção à importância dos indicadores nas tomadas de decisão

Em Portugal, os últimos anos revelaram uma enorme evolução nas operações estatísticas na área da educação. Os processos de recolha, em papel, de informação agregada - com grandes limitações ao nível do tratamento e das análises efetuadas – foram substituídos por processos conduzidos através da Internet, por ferramentas automáticas de reporte da informação e sobretudo pela utilização de dados administrativos.

Esta evolução significou um considerável avanço nesta área, melhorando a qualidade dos dados, diminuindo o peso sobre os respondentes e possibilitando a produção de novos indicadores que passaram a ser utilizados de forma mais efetiva pelas diferentes atores sociais.

Neste sentido, a presente comunicação, focada nas estatísticas da educação de Portugal, tem dois principais objetivos: 1. apresentar as especificidades e evolução de alguns dos principais instrumentos de recolha de informação estatística nesta área; 2. apresentar alguns dos principais indicadores da Educação utilizados pelos decisores políticos e pela sociedade em geral.

Nota curricular

Vitor Santos, é Professor Auxiliar convidado na Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação da Universidade Nova de Lisboa e no Universidade Europeia, leccionando disciplinas das áreas dos "Sistemas de Informação", "Compiladores", "Inteligência Artificial" e "Sistemas Digitais". Antes disso foi Professor convidado na Universidade de Trás os Monte e Alto Douro (UTAD) e na Universidade do Minho (UM).
Integra vários comités científicos de conferências nacionais e internacionais e é autor de diversos artigos académicos.
Foi durante 8 anos, o Academic Computer Science Program Manager da Microsoft Portugal, sendo responsável por desenvolver acções de ajuda à investigação, inovação e ensino nas Universidades Portuguesas. Antes disso ocupou posições de gestão em empresas do Banco Santander e desenvolveu atividades de Engenharia Informática durante cerca de 15 anos.
Vitor Santos é licenciado em Engenharia Informática pela Cocite, pós graduado em Ciências da Computação pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, mestre em Sistemas de Informação pela Universidade do Minho, DEA (Diploma de Estudos Avançados) pela Universidade do Minho, detêm o Título de Especialista em Informática conferido pelos Institutos Politécnicos da Guarda, Castelo Branco e Viseu ,e é doutorado pela Universidade do Minho em Sistemas e Tecnologias de Informação.

Nota curricular

Diamond by BOLD

Sinopse da apresentação:

Digital Analytics e aprendizagem

O conhecimento dos padrões de comportamento e os interesses dos utilizadores com recurso a Analytics e Data é cada vez mais importante e vital para o sucesso das empresas e instituições. 

Conhecer a base do Digital Analytics e dominar as principais abordagens, permite aos profissionais da área
estarem à altura do momento em que vivemos.

Tanto numa vertente comercial, como educacional, conhecer os utilizadores permite entregar uma melhor experiência e obter melhores resultados.

A fórmula para o sucesso na aprendizagem deste tipo de temas modernos e, por vezes mais técnicos, passa por adaptar os métodos de ensino às especificidades do mercado de trabalho.

Nesta intervenção irei apresentar os conceitos base do Digital Analytics e a forma como podemos facilitar a aprendizagem e cativar os alunos.

Nota curricular

Amílcar Manuel do Rosário Oliveira é Professor Auxiliar no Departamento de Ciências e Tecnologia da Universidade Aberta (UAb), Portugal.
É doutorado em Matemática (Modelação Estatística) (Universidade Aberta, Lisboa-2008), Mestre em Estatística e Optimização (Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Nova de Lisboa-1999) e Licenciado em Engenharia Civil (IST-Universidade Técnica de Lisboa-1991).

Os seus principais interesses de investigação incluem Modelação Estatística, Controle Estatístico da Qualidade, Análise de Risco e Avaliação do Risco, Estatística Computacional e Simulação, Data Science, Data Mining, Learning Analytics, Distance Learning, E-Learning. Atualmente leciona as unidades curriculares de Introdução à Estatística Aplicada, Estatística Computacional, Investigação Operacional em cursos de Graduação, Computação Estatística em cursos de Mestrado e Modelação Estatística no Doutoramento em Matemática Aplicada e Modelação do Departamento de Ciências e Tecnologia da Universidade Aberta.

Publicou vários artigos em revistas internacionais com arbitragem científica, capítulos de livros e é co-editor de várias edições técnicas. Tem orientado alunos de Mestrado e de Doutoramento. Participou como orador convidado em várias conferências internacionais e na organização de conferências nas áreas da Estatística, Matemática e Computação. É membro integrado do Centro de Estatística e Aplicações da Universidade de Lisboa.

Sinopse da apresentação:

Educational data mining e learning analytics na melhoria do ensino online

A Educação é um dos temas mais importante e mais discutido em toda a sociedade. Fazendo parte de um processo de aquisição de conhecimento e/ou aptidões, tem sofrido um grande número de alterações ao longo dos tempos.
Em particular, na última década, os avanços das tecnologias de informação e computação têm permitido uma maior interação entre os intervenientes do processo ensino/aprendizagem.

Toda a recente evolução tecnológica tem permitido, tanto aos intervenientes das escolas como das universidades, uma alteração na forma de transmissão e partilha de conhecimentos. Em muitos casos, nomeadamente ao nível do ensino superior, as alterações chegam até à própria metodologia utilizada na lecionação dos seus cursos onde para além do ensino tradicional são adotadas outras modalidades de ensino: b-learning (ensino com componentes presencial e a distância) e/ou e learning (ensino totalmente online e a distância).

Os modelos de ensino/aprendizagem assentes em ambientes de aprendizagem online permitem aos estudantes terem acesso ao conhecimento a qualquer hora e em qualquer lugar, aspetos que se afiguram como vantagens significativas. Em oposição a essas vantagens, esta modalidade é confrontada com desafios, nomeadamente devido à ausência de comunicação síncrona, do contacto humano direto e às lacunas que essa realidade pode gerar. Ainda assim, os propugnadores do e-learning defendem que a criação de comunidades virtuais que interagem sob diferentes formas: chats, fóruns, mensagens através de email, entre outras, compensam essa carência, enriquecendo o processo relacional entre indivíduos com o mesmo interesse, ainda que com diferentes visões e localizadas em regiões e/ou países distintos.

Com o acréscimo significativo da utilização de ambientes de ensino e de aprendizagem online e outras tecnologias de apoio, grandes volumes de dados são gerados e armazenados em diferentes áreas dos sistemas utilizados, envolvendo em particular, estudantes e professores. Através da monitorização e análise desses dados, é possível obter informação importante, tanto em quantidade como em qualidade, tendo em vista a melhoria da qualidade do ensino, assim como o combate ao insucesso e ao abandono escolar.

Nesta apresentação serão focadas algumas vias possíveis para a análise de dados com base em técnicas estatísticas, tendo em vista a monitorização, a extração de conhecimento relevante e a previsão do desempenho escolar no ensino online.