Cardiovascular diseases (CVDs) are disorders of the heart and blood vessels and are a major cause of disability and premature death worldwide. Individuals at higher risk of developing CVD must be noticed at an early stage to prevent premature deaths. Advances in the field of computational intelligence, together with the vast amount of data produced daily in clinical settings, have made it possible to create recognition systems capable of identifying hidden patterns and useful information. This paper focuses on the application of Data Mining Techniques (DMTs) to clinical data collected during the medical examination in an attempt to predict whether or not an individual has a CVD. To this end, the CRossIndustry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) methodology was followed, in which five classifiers were applied, namely DT, Optimized DT, RI, RF, and DL. The models were mainly developed using the RapidMiner software with the assist of the WEKA tool and were analyzed based on accuracy, precision, sensitivity, and specificity. The results obtained were considered promising on the basis of the research for effective means of diagnosing CVD, with the best model being Optimized DT, which achieved the highest values for all the evaluation metrics, 73.54%, 75.82%, 68.89%, 78.16% and 0.788 for accuracy, precision, sensitivity, specificity, and AUC, respectively.
http://dx.doi.org/10.5902/1984686X9204 Entre os alunos com necessidades educacionais especiais, sujeitos da educação especial, encontram-se aqueles que apresentam altas habilidades/superdotação, um fenômeno complexo que demanda o envolvimento de profissionais e pesquisadores da área educacional a fim de favorecer o desenvolvimento da potencialidade destes alunos. Neste sentido, objetivamos identificar e analisar teses e dissertações que se propõem a investigar a temática das altas habilidades/superdotação, verificando a participação da área da Educação nestas pesquisas. O estudo se deu por meio de levantamento bibliográfico, norteado pelas seguintes questões: As pesquisas sobre altas habilidades/superdotação vêm crescendo nos últimos anos? Qual é a participação da área da Educação nestas pesquisas? Quais os assuntos relacionados às altas habilidades/superdotação abordados na Educação? A quais instituições estes pesquisadores estão vinculados? Os resultados nos mostram que estas pesquisas apresentam uma tendência crescente e que há predomínio da área da Educação nesta produção científica. No entanto, há um desequilíbrio entre as instituições que se propõe a investigar a temática nas regiões brasileiras, bem como entre os assuntos abordados por estas pesquisas sobre altas habilidades/superdotação.
ResumoEste estudo tem por objetivo analisar as teses e dissertações brasileiras, High skills / giftedness: what do the research on these invisible children say? AbstractThis study aims to analyze Brazilian theses and dissertations, from 2005 to 2014, which deal with the identification of students with high skills / giftedness. We conducted a survey with the Bank of Theses and Dissertations of the Coordination of Personal Improvement of Higher Education, the Brazilian Library of Thesis and Dissertations, the Platform Sucupira and the main Graduate Programs with production in the area of Special Education in Brazil. The descriptors used were Identification, High Abilities, Giftedness, Precocity, Talent and Endowment. When analyzing the results we found that 20% of all publications deal with identification, with 2012 being the year with the highest number of publications. Regarding the place and type of publications, the dissertations and the Federal University of São Carlos stand out. Regarding the categorization of research, we highlight the identification of students in specific contexts, specific publics and the elaboration of identification instruments.Keywords: Gifted; scientific research; identification. Altas habilidades/superdotación: ¿lo qué dicen las investigaciones sobre estos niños invisibles? ResumenEste estudio tiene por objetivo analizar las tesis y tesinas brasileñas, en el período de 2005 a 2014, que abordan la temática de la identificación de estudiantes con altas habilidades/superdotación. Realizamos un levantamiento junto al Banco de Tesis y Tesinas de la Coordinación de Mejora Personal de Nivel Superior, a la Biblioteca Brasileña de Tesis y Tesinas, a la Plataforma Sucupira y a los principales Programas de Postgrado con producción en el área de la Educación Especial en Brasil. Los descriptores utilizados fueron Identificación, Altas Habilidades, Superdotación, Precocidad, Talento y Dotación. Al analizar los resultados constatamos que el 20% del total de publicaciones abordan la temática de la identificación, siendo 2012 el año con número más elevado de publicaciones. En relación al sitio y tipo de publicaciones, se destacan las tesinas y la Universidad Federal de São Carlos. Cuanto a la categorización de las investigaciones, destacamos la identificación de estudiantes en contextos específicos, públicos específicos y elaboración de instrumentos de identificación.Palabras clave: Superdotados; investigación científica; identificación.Setembro/Dezembro de 2016: 561-568.
Estima-se que o fenômeno altas habilidades/superdotação esteja presente entre os indivíduos na mesma proporção em que está a deficiência intelectual. No entanto, os registros do Censo Escolar evidenciam a invisibilidade desse público em nossas escolas, a despeito das contribuições sociais que este pode vir a prestar. Estudantes com altas habilidades/superdotação precisam ser devidamente identificados para que as medidas educacionais necessárias ao máximo desenvolvimento de suas potencialidades possam ser tomadas. Assim, o objetivo desta pesquisa é avaliar os itens de uma escala de identificação de alunos precoces com indicadores de altas habilidades/superdotação no Ensino Fundamental I e verificar sua consistência. Sendo um instrumento destinado a professores, contamos com a participação de 28 docentes: 18 avaliaram cada um dos 75 itens da escala, e 10 aplicaram-na a uma amostra de 71 estudantes. A partir da coleta de opiniões e análises estatísticas, dez itens foram considerados pouco funcionais e, por isso, foram excluídos. Verificou-se, estatisticamente, que o instrumento apresenta fidedignidade. Novas análises são necessárias para a constatação de sua validade.
Self-efficacy concerns the individual’s beliefs in their ability to perform certain activities and influences the level of determination and effort involved. This study aimed to investigate whether teacher education courses for inclusive practices, involving sources of self-efficacy, produce effects on teacher self-efficacy. Thirty-six teachers participated; part of them took part in the course on inclusion of students with intellectual disabilities and the others on inclusion of students with giftedness. The courses stood out for their indissolubility between theory and practice and joint reflexive analysis of videos with successful inclusive educational situations, in order to involve social persuasion and vicarious experiences. The effects of the teacher education were evaluated with the Teacher Efficacy for Inclusive Practices Scale, in the versions Intellectual Disability and Giftedness. The results revealed that there was an increase in teachers’ self-efficacy, in order to indicate the potential of the sources of self-efficacy addressed in teacher education.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.