A formação profissional em saúde, historicamente, tem sido baseada em métodos de ensino tradicionais, fundamentados numa formação conteudista e tecnicista. No entanto, nas últimas décadas, tem se discutido a respeito da eficiência desse modelo em formar profissionais com espírito crítico reflexivo, aptos a resolver problemas na sua realidade, conforme previsto pelas Diretrizes Curriculares Nacionais (DCN’s). Neste contexto, se abrem as discussões sobre o uso de metodologias ativas na formação profissional em saúde. O objetivo deste estudo é analisar a produção científica sobre o uso de metodologias ativas na formação profissional em saúde. Pretende se ainda, discorrer brevemente sobre a formação e atuação do docente da área de saúde. Trata-se de uma revisão narrativa realizada a partir da pesquisa bibliográfica em artigos científicos indexados nas bases de dados Scielo, e Capes Periódicos, livros, documentos públicos e outras publicações de cunho científico disponíveis on-line. A literatura tem se reportado às metodologias ativas como estratégia relevante no Ensino em Saúde, capaz de estimular no discente a autonomia, a reflexão, a criticidade e a capacidade de solucionar impasses, aproximando o conhecimento teórico e técnico da realidade. Apesar do crescente movimento para o uso dessas metodologias, evidencia-se uma predominância ao ensino tradicional. O uso das metodologias ativas constitui ainda um desafio, pois, requer a ruptura de paradigmas e revela uma ausência e/ ou deficiência na formação pedagógica dos docentes. Percebe-se ainda, uma escassez de estudos que abordem os aspectos avaliativos bem como, o nível de satisfação dos estudantes da saúde no âmbito das metodologias ativas.

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As discussões acerca dos processos de ensino e aprendizagem na formação profissional em saúde têm sido ampliadas, particularmente, sobre o uso das metodologias ativas, tendo em vista as transformações da sociedade contemporânea e uso cada vez mais frequente das tecnologias. O objetivo deste estudo é descrever o uso de metodologias ativas no processo formativo de Enfermagem sob a ótica dos estudantes de uma Faculdade Privada, no Norte de Minas Gerais. Trata-se de uma pesquisa exploratória, descritiva e de abordagem quantitativa, na qual os dados foram coletados por meio de um questionário estruturado, aplicado com auxílio de uma ferramenta online. Responderam ao questionário 111 estudantes que atenderam aos critérios de inclusão e consentiram sua participação por meio do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido. A análise e interpretação dos dados foram realizadas com o auxílio do aplicativo de informática Excel 2010 e posterior articulação com a literatura consultada. Os resultados deste estudo revelam uma percepção positiva em relação ao uso das metodologias ativas no curso de Enfermagem desta Instituição, o que desmistifica a ideia de que os estudantes tenham resistência ao uso de novas estratégias metodológicas. Investir em metodologias que confiram aos estudantes autonomia, criticidade, proatividade; que desenvolvam a capacidade de refletir e intervir sobre a realidade, faz-se necessário e urgente. Neste contexto, as metodologias ativas representam potencial para a inovação do Ensino em Saúde.

Classifying forest species is an essential process for the correct management of wood and forest control. After cutting off the trunk of the tree, many of the characteristics of the species are lost and identifying them becomes a much more difficult task. In this context, an anatomical analysis of the wood becomes necessary, needing to be done by specialists who know very well the cellular structures of each species. However, such methodology approaches few automated techniques, making it a delayed and error-prone activity. These factors undermine environmental control and decision-making. The use of computer vision is an alternative to automatic recognition, since it allows the development of intelligent systems, in which, from images, are able to detect features and perform a final classification. One of the techniques of Computer Vision is the use of Convolutional Neural Networks, technique that represents the state of the art in this area, it is the construction of models capable of interpreting patterns in images. This research addresses experiments using convolutional neural networks for recognizing forest species from digital images. Two original datasets were used, one including macroscopic images and the other including microscopic images, for which three models were created: scale recognition, species recognition from macroscopic images and species recognition from microscopic. The best models provide 100% recognition rates for the scale dataset, 98.73% for the macroscopic and 99.11% for the microscopic which made possible to develop a software as a final product, using these three models.

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