EICA - ESTRUTURAS INTERNAS COGNITIVAS APRENDENTES

Resumo

A origem deste trabalho foi a constatação pública da condição sub-ótima da educação no Brasil durante a última década, onde notamos que ainda não há integração das escolas com os avanços na computação e na neurociência cognitiva. Como proposta para alterar este cenário, apresenta-se aqui um modelo de engenharia do aprender e ensinar de contínuo e progressivo entendimento da unidade cérebro-mente que viabiliza a implementação de uma personalização da educação. O modelo de EICA: ESTRUTURAS INTERNAS COGNITIVAS APRENDENTES foi elaborado para dar embasamento a axiomas, intencionalmente formulados para promover práticas educacionais correlatas à natureza da interação cérebro-mente, objetivando a aceleração da aprendizagem formal e informal. Através da observação e 8intervenção nos metaprocessos das linguagens universais e das competências dominantes e complementares pessoais na forma de EICA, é possível alcançar novos patamares de qualidade da ”Pessoa”. Nesta tese investigamos a eficiência do modelo teórico EICA, medindo a sua aplicabilidade como metodologia de avaliação cognitiva. O método utilizado para comprovar o modelo teórico EICA é o desenvolvimento de um jogo (gamificação) capaz de obter dados dos usuários em tempo real e a posterior análise destes dados, a fim de comprovar a existência de EICA como um modelo cognitivo universal.

Autores

Carla Verônica Machado Marques
Activ			Lattes

Sumário

1. INTRODUÇÃO
1.1. MOTIVAÇÃO
1.2. JUSTIFICATIVA
1.3. OBJETIVO
1.4. PROBLEMA
1.5 HIPÓTESES
2. FUNDAMENTOS TEÓRICOS
2.1. OS UNIVERSAIS DA COGNIÇÃO
2.2. TRANSITIVIDADE
2.3. A METACOGNIÇÃO
2.4. O PROCESSAMENTO SIMULTÂNEO E SUCESSIVO
2.5. SEMIÓTICA
2.6. O MODELO ESTRUTURAL DO INTELECTO DE GUILFORD
2.7. CONTEÚDO -PROCESSO
2.8. A FRACTALIDADE
2.9. GRAFOS
2.10. SISTEMA PESSOA : A COMPETÊNCIA PIONEIRA E AS ÁREAS COMPLEMENTARES
2.11. PENSAMENTO NARRATIVO
2.12. TEORIA COMPUTACIONAL DA MENTE
2.13. KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES (DESCOBERTA DE CONHECIMENTO EM BANCOS DE DADOS ) E MACHINE LEARNING (A PRENDIZADO DE MÁQUINA )
2.14. TRABALHOS RELACIONADOS
3. PROPOSTA
3.1. A ORIGEM DAS EICA COMO PRÁTICA  PEDAGÓGICA
3.2. A CRIAÇÃO DOS JOGOS DE ANÁLISE COGNITIVA
3.3. FORMALIZAÇÃO DOS CRITÉRIOS DA MÁQUINA EICA
3.4. AXIOMAS
3.4.1. DESCRIÇÃO DOS A XIOMAS
3.5. EICA: ESTRUTURAS INTERNAS COGNITIVAS APRENDENTES
3.5.1. PADRÕES INTERFEROMÉTRICOS NO EICA
3.6. A FRACTALIDADE DA ESTRUTURA DE EICA
3.7. A MÁQUINA EICA
3.8. CRIVO MÁQUINA EICA
4. METODOLOGIA
4.1. O INSTRUMENTO LÚDICO
4.1.1. Os Jogos dentro do Jogo
4.1.2. Filogênese da Linguagem, Matemática e Ciências
4.1.3. O Game Inteligente EICA: Modelo dimensional
4.1.4. Crivo Computacional: Entrelaçamento de disciplinas
4.1.5. Modelo dimensional em árvore
4.1.6. Engenho Computacional
4.1.7. RUP: o modelo dos processos
4.2. PARTICIPANTES
4.3. PROCEDIMENTOS
5. ANÁLISE DOS DADOS
5.1. A API DE COLETA GERAL
5.2. INSTRUMENTOS USADOS PARA ANÁLISE DOS DADOS
5.3. INSTRUMENTO DESENVOLVIDO
5.4. PROCESSAMENTO DOS DADOS
5.5. LIMPEZA E REFORMATAÇÃO DO BANCO DE DADOS NOSQL-JSON
5.6. OPERAÇÕES PRIMÁRIAS NOS DADOS
5.7. O CÁLCULO DA ACELERAÇÃO A PARTIR DOS TEMPOS DE ATIVAÇÃO DAS JOGADAS
5.8. O USO DE REDE NEURAL SEM PESO NA PREDIÇÃO DE PERFIS COGNITIVOS A PARTIR
DO PROGNÓSTICO ASSOCIADO À UMA AMOSTRA
5.9. O USO DE WAVELETS PARA DISCRIMINAÇÃO DO ESPECTRO DE ONDAS NÃO ESTACIONÁRIAS DAS JOGADAS DO JOGO EICA
5.10. MAPEAMENTO DOS ESTADOS E TRANSIÇÕES DA MÁQUINA
5.11. RECONHECIMENTO DO ALFABETO DE OPERAÇÃO DO AUTÔMATO EICA A PARTIR DAS MINÚCIAS DO GRÁFICO DE ACELERAÇÃO
5.12. PREDIÇÃO COMPLETA DA SEGUNDA DERIVADA DO TEMPO DE INTERATIVIDADE COM AS REPRESENTAÇÕES DOS OBJETOS
5.13. CLASSES DE MINÚCIAS DERIVATIVAS TEMPORAIS SEGUNDO O JOGO E PROGNÓSTICO DE TRANSITIVIDADE
5.14. GRÁFICOS INDIVIDUAIS TÍPICOS
5.15. DIAGRAMA DE ESTADOS EICA GERAL
5.16. IDEOGRAMA GERAL DA MÁQUINA EICA
5.17. GRÁFICO DE C OORDENADAS P ARALELAS
5.18. CASOS DE USO DA MÁQUINA EICA
5.19. TRANSITIVIDADE IDIOMÁTICA
6. CONCLUSÕES
7. TRABALHOS FUTUROS