Texto – A eficácia das palavras certas
Havia um cego sentado numa calçada em Paris. A seus pés, um
boné e um cartaz em madeira escrito com giz branco gritava:
"Por favor, ajude-me. Sou cego". Um publicitário da área de
criação, que passava em frente a ele, parou e viu umas poucas
moedas no boné. Sem pedir licença, pegou o cartaz e com o giz
escreveu outro conceito. Colocou o pedaço de madeira aos pés
do cego e foi embora.
Ao cair da tarde, o publicitário voltou a passar em frente ao cego
que pedia esmola. Seu boné, agora, estava cheio de notas e
moedas. O cego reconheceu as pegadas do publicitário e
perguntou se havia sido ele quem reescrevera o cartaz,
sobretudo querendo saber o que ele havia escrito.
O publicitário respondeu: "Nada que não esteja de acordo com o
conceito original, mas com outras palavras". E, sorrindo,
continuou o seu caminho. O cego nunca soube o que estava
escrito, mas seu novo cartaz dizia: "Hoje é primavera em Paris e
eu não posso vê-la". (Produção de Texto, Maria Luíza M. Abaurre
e Maria Bernadete M. Abaurre)
A polissemia – possibilidade de uma palavra ter mais de um
sentido – está presente em todas as frases abaixo, EXCETO em:
READ TEXT I AND ANSWER QUESTIONS 16 TO 20
TEXT I
Will computers ever truly understand what we're saying?
Date: January 11, 2016
Source University of California - Berkeley
Summary:
If you think computers are quickly approaching true human
communication, think again. Computers like Siri often get
confused because they judge meaning by looking at a word's
statistical regularity. This is unlike humans, for whom context is
more important than the word or signal, according to a
researcher who invented a communication game allowing only
nonverbal cues, and used it to pinpoint regions of the brain where
mutual understanding takes place.
From Apple's Siri to Honda's robot Asimo, machines seem to be
getting better and better at communicating with humans. But
some neuroscientists caution that today's computers will never
truly understand what we're saying because they do not take into
account the context of a conversation the way people do.
Specifically, say University of California, Berkeley, postdoctoral
fellow Arjen Stolk and his Dutch colleagues, machines don't
develop a shared understanding of the people, place and
situation - often including a long social history - that is key to
human communication. Without such common ground, a
computer cannot help but be confused.
“People tend to think of communication as an exchange of
linguistic signs or gestures, forgetting that much of
communication is about the social context, about who you are
communicating with," Stolk said.
The word “bank," for example, would be interpreted one way if
you're holding a credit card but a different way if you're holding a
fishing pole. Without context, making a “V" with two fingers
could mean victory, the number two, or “these are the two
fingers I broke."
“All these subtleties are quite crucial to understanding one
another," Stolk said, perhaps more so than the words and signals
that computers and many neuroscientists focus on as the key to
communication. “In fact, we can understand one another without
language, without words and signs that already have a shared
meaning."
(Adapted from http://www.sciencedaily.com/releases/2016/01/1
60111135231.htm)
If you are holding a fishing pole, the word “bank” means a:
READ TEXT II AND ANSWER QUESTIONS 21 TO 25:
TEXT II
The backlash against big data
[…]
Big data refers to the idea that society can do things with a large
body of data that weren't possible when working with smaller
amounts. The term was originally applied a decade ago to
massive datasets from astrophysics, genomics and internet
search engines, and to machine-learning systems (for voicerecognition
and translation, for example) that work
well only when given lots of data to chew on. Now it refers to the
application of data-analysis and statistics in new areas, from
retailing to human resources. The backlash began in mid-March,
prompted by an article in Science by David Lazer and others at
Harvard and Northeastern University. It showed that a big-data
poster-child—Google Flu Trends, a 2009 project which identified
flu outbreaks from search queries alone—had overestimated the
number of cases for four years running, compared with reported
data from the Centres for Disease Control (CDC). This led to a
wider attack on the idea of big data.
The criticisms fall into three areas that are not intrinsic to big
data per se, but endemic to data analysis, and have some merit.
First, there are biases inherent to data that must not be ignored.
That is undeniably the case. Second, some proponents of big data
have claimed that theory (ie, generalisable models about how the
world works) is obsolete. In fact, subject-area knowledge remains
necessary even when dealing with large data sets. Third, the risk
of spurious correlations—associations that are statistically robust
but happen only by chance—increases with more data. Although
there are new statistical techniques to identify and banish
spurious correlations, such as running many tests against subsets
of the data, this will always be a problem.
There is some merit to the naysayers' case, in other words. But
these criticisms do not mean that big-data analysis has no merit
whatsoever. Even the Harvard researchers who decried big data
"hubris" admitted in Science that melding Google Flu Trends
analysis with CDC's data improved the overall forecast—showing
that big data can in fact be a useful tool. And research published
in PLOS Computational Biology on April 17th shows it is possible
to estimate the prevalence of the flu based on visits to Wikipedia
articles related to the illness. Behind the big data backlash is the
classic hype cycle, in which a technology's early proponents make
overly grandiose claims, people sling arrows when those
promises fall flat, but the technology eventually transforms the
world, though not necessarily in ways the pundits expected. It
happened with the web, and television, radio, motion pictures
and the telegraph before it. Now it is simply big data's turn to
face the grumblers.
(From http://www.economist.com/blogs/economist explains/201
4/04/economist-explains-10)
When Text II mentions “grumblers” in “to face the grumblers”, it refers to:
Após a extração de uma amostra, as observações obtidas são
tabuladas, gerando a seguinte distribuição de frequências:
Considerando que E(X ) = Média de X, Mo(X ) = Moda de X e Me(X )
= Mediana de X, é correto afirmar que:
O modelo tradicional de carreira que predominou até a década
de 70 requeria um padrão tipicamente masculino de trabalho, de
tempo integral, para o mesmo empregador, por uma carreira
inteira, com busca constante pelo avanço vertical e por
recompensas externas. Paulo é um competente profissional da
área de educação corporativa e sabe que esse modelo está
ultrapassado e que o novo modelo traz um conjunto de impactos
para as políticas de Gestão de Pessoas. Visando adequar tais
políticas a esse novo modelo de carreiras, Paulo poderia propor:
A tecnologia, em muitos momentos, foi responsável pelo surgimento de novas formas de acesso ao conhecimento, por meio do rádio, da televisão e mais recentemente da internet. Considerando que as novas tecnologias de informação e de comunicação em educação podem ser úteis em diversos aspectos da educação corporativa, um analista de Educação Corporativa de uma multinacional realizou o desenho de um projeto de sistema que permitia substanciais alterações no gerenciamento da universidade corporativa de sua empresa. Considerando a finalidade dos softwares de suporte à educação, a proposta desse analista pode ser considerada:
A evolução teórico-metodológica da área de educação corporativa levou a uma proliferação de conceitos relacionados à área. A aquisição sistemática de atitudes, conceitos, conhecimentos, regras ou habilidades que resultem na melhoria do desempenho no trabalho é a definição de:
A sociedade do conhecimento característica da pós-modernidade é sustentada por diferentes formas de linguagem e por um novo tempo em que o saber é muito mais valorizado. Expressões como capital humano e capital intelectual marcam esse cenário em que o capital financeiro deixa de ser o grande diferencial das sociedades e das organizações de trabalho. Nesse novo ambiente, tem sido muito comum o emprego da expressão “Objetos de Aprendizagem”, termo que vem da terminologia inglesa “Learning Objects”, cuja denominação surgiu para representar:
Cada vez mais se sabe que o desenvolvimento profissional advém não apenas de ações educacionais realizadas em sala de aula, mas também de outras experiências e estratégias pedagógicas. Cada tipo de atividade busca desenvolver capacidades distintas nos participantes. Considerando que uma das principais funções de um analista de educação corporativa é identificar que estratégias podem ser utilizadas para desenvolver determinados tipos de capacidade, a correta associação entre a capacidade a ser desenvolvida e as estratégias pedagógicas que podem ser usadas é:
O mundo do trabalho está em acelerada mutação por um conjunto de fatores que incluem mudanças sociodemográficas, bem como desenvolvimento tecnológico e competição global. Nesse novo contexto, algumas premissas, metas e ferramentas são fundamentais para o desenvolvimento das organizações, tais como:
De acordo com a Portaria/MP nº 208, de 25 de julho de 2006, a coordenação e a supervisão dos programas de capacitação gerencial de pessoal civil executados pelas escolas de governo da Administração Pública Federal direta, autárquica e fundacional cabe:
Texto – A eficácia das palavras certas
Havia um cego sentado numa calçada em Paris. A seus pés, um
boné e um cartaz em madeira escrito com giz branco gritava:
"Por favor, ajude-me. Sou cego". Um publicitário da área de
criação, que passava em frente a ele, parou e viu umas poucas
moedas no boné. Sem pedir licença, pegou o cartaz e com o giz
escreveu outro conceito. Colocou o pedaço de madeira aos pés
do cego e foi embora.
Ao cair da tarde, o publicitário voltou a passar em frente ao cego
que pedia esmola. Seu boné, agora, estava cheio de notas e
moedas. O cego reconheceu as pegadas do publicitário e
perguntou se havia sido ele quem reescrevera o cartaz,
sobretudo querendo saber o que ele havia escrito.
O publicitário respondeu: "Nada que não esteja de acordo com o
conceito original, mas com outras palavras". E, sorrindo,
continuou o seu caminho. O cego nunca soube o que estava
escrito, mas seu novo cartaz dizia: "Hoje é primavera em Paris e
eu não posso vê-la". (Produção de Texto, Maria Luíza M. Abaurre
e Maria Bernadete M. Abaurre)
O termo em função adjetiva sublinhado que está substituído por um adjetivo inadequado é:
O contexto atual do mundo do trabalho é de transformação – mudanças tecnológicas, redução de postos, extinção de funções e demanda de novas competências profissionais. Nesse contexto, a carreira tradicional descaracteriza-se cada vez mais, dando espaço a novas formas de interação empregado-organização. A carreira proteana é uma tendência que tem crescido nos últimos anos e que tem mudado as estratégias de gestão de pessoas de modo geral e de educação corporativa de modo particular. São características da carreira proteana:
As organizações têm repassado suas estratégias de desenvolvimento de competências em função de diversas mudanças no mundo do trabalho, incluindo a maior competitividade e maior obsolescência do conhecimento. Diante desse contexto, uma tendência que tem se confirmado na área de educação corporativa é o uso do blended learning, que pode ser entendido como:
Roberto é um analista de Educação Corporativa a quem foi solicitado que desenhasse um projeto para desenvolvimento do e-learning em sua empresa. Estudando a temática, Roberto entendeu que o conceito de e-learning compreendia o uso das tecnologias da Internet para a entrega de um amplo arranjo de soluções que estimulassem o conhecimento e o desempenho. Com base em seus estudos, Roberto estabeleceu três critérios para caracterizar as ações de e-learning, a saber: Critério 1 – Trabalha em rede, tornando possível uma atualização instantânea de dados, envolvendo armazenagem e busca, distribuição e compartilhamento de informação ou instrução; Critério 2 – Chega até o usuário final por intermédio de um computador que utiliza uma tecnologia padrão de Internet; Critério 3 – Focaliza uma visão mais abrangente de soluções de aprendizagem voltada para o treinamento tradicional, com foco na melhoria do desempenho. Analisando o esboço inicial do projeto elaborado por Roberto, seu chefe considerou que o projeto estava falho e apresentou a seguinte justificativa:
