Reconhecimento de Padrões da Educaçáo Fundamental nas Autarquias segundo Conjuntos Fuzzy Intuicionistas

Autores/as

  • Pedro H. A. Barros UERJ
  • Regina S. Lanzillotti UERJ
  • Carlos A. de Moura UERJ

DOI:

https://doi.org/10.5540/03.2026.012.01.0331

Palabras clave:

Lógica Fuzzy, Reconhecimento de padrão, Conjuntos Fuzzy Intuicionistas, Similaridade, Saeb

Resumen

A Educação Bàsica é fundamental para a formação do indivíduo. O Sistema de Avaliação da Educação Bãsica (Saeb) é um indicativo da qualidade do ensino brasileiro, sobretudo dos níveis de alfabetização dos estudantes. Tais desempenhos, disponibilizados pelo Inep permitem o confronto taxonómico segundo localidade (capital e interior) em autarquias (públicas e privadas) nas Unidades da Federação do RJ e SP. A análise comparativa do desenho a nível estadual sob a ótica dos Conjuntos Fuzzy Intuicionista à luz do conceito de similaridade para o Sistema de Informações Gerenciais — SIG Inep/MEC de 2021 foi feita segundo diferentes funções de ativação permitindo destacar aquela que melhor expõe a discrepància no processo de alfabetização disponibilizado pelo sistema educacional, o que pode vir a indicar a necessidade de atenção em busca de garantir a qualidade e a equidade da educação segundo o § 4º, do artigo 211 da Constituição Federal. A metodologia dos CFI indicou que o Ensino Fundamental de São Paulo ê similar tanto na Capital quanto no Interior, o que não foi visto no Rio de Janeiro.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Pedro H. A. Barros, UERJ

PPG-CompMat

Regina S. Lanzillotti, UERJ

PPG-CompMat

Carlos A. de Moura, UERJ

PPG-CompMat

Citas

Congresso Constituinte 1988. Constituição Federal. 1st ed. Brasil: Senado Federal, 2024. ISBN: 9783642291265

K. T. Atanassov. Intuitionistic Fuzzy Sets. 6th ed. Berlin: Springer, 2012. ISBN: 9786556764023.

Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP). Planilhas de Resultados (Brasil, estados e municípios) | Saeb 2021 (Atualizado em 1/2/2024 — inclusão da taxa de alfabetização). Online. Accessed on 05/02/2025, https://www.gov.br/inep/pt-br/areas-de-atuacao/avaliacao-e-exames-educacionais/saeb/resultados.

B. Kosko. Neural Networks and Fuzzy Systems: A Dynamical Systems Approach to Machine Intelligence. 1 ed. New Jersey: Prentice Hall, Inc. Englewood Cliffs Publisher, Arts and Sciences, 1992. ISBN: 9780136114352.

R. S. Lanzillotti e P. H. A. Barros. “Diagnosis of the quality of Brazilian basic education in municipal networks”. Em: ARACÊ 6.2 (2024), pp. 487-501. DOI: 10. 56238/arev6n2-001.

M. Sugeno. Fuzzy Measures and Fuzzy Integral: A Survey. 1 ed. The Netherlands: North-Holland Publishing Company, 1977. ISBN: 0444002316.

E. Szmidt e J. Kacprzyk. “Distances between intuitionistic fuzzy sets”. Em: Fuzzy Sets and Systems 114.3 (2000), pp. 505-518. DOI: 10 . 1016/S0165-0114 (98) 00244-9.

J. Ye. “Distances between intuitionistic fuzzy sets”. Em: Mathematical Computation Modelling 53 (2011), pp. 91-97. DOI: 10. 1016/j.mcm .2010.07.022.

L. A. Zadeh. “Fuzzy Sets”. Em: Information and Control 8.3 (1965), pp. 338 353. DOI: 10. 1016/S0019-9958(65)90241-X.

Publicado

2026-02-13

Número

Sección

Trabalhos Completos