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Este trabalho teve como objetivo unir dois domínios: Representa‡Æo do Conhecimento e Minera‡Æo de Dados, tendo como finalidade a modelagem e teste de uma base de conhecimento de instru‡Æo de minera‡Æo de dados relacionais com ênfase na tarefa de Classifica‡Æo. O trabalho tem enfoque instrucional proporcionando uma representa‡Æo do conhecimento necessário para o entendimento e escolha da aplica‡Æo da tarefa de classifica‡Æo em problemas de minera‡Æo de dados. Esta escolha é feita através de perguntas que direcionam o usuário a descobrir se a tarefa de classifica‡Æo é adequada para ser utilizada em seu domínio de problema. Essas perguntas fundamentam a cria‡Æo e uso de uma base de conhecimento que representa o conhecimento necessário para a escolha da tarefa de classifica‡Æo. Para a modelagem da base de conhecimento foram feitas uma rede semântica e regras de produ‡Æo. No total sÆo 25 regras para representa‡Æo do conhecimento e onze perguntas específicas sobre a tarefa de classifica‡Æo com instru‡äes que ajudam os usuários na escolha das respostas às perguntas apresentadas.

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Possui Mestrado em Ciência da Computa‡Æo. Exerceu a fun‡Æo de Coord. dos Lab. de Informática e do NPD (UNIRONDON), Prof. nos cursos de Ciência da Computa‡Æo, Tecnologia em Análise de Sistemas, Sistemas da Informa‡Æo. Exerce a fun‡Æo de Coord. do Núcleo de Execu‡Æo dos cursos EaD - Projeto TCE e UFMT-SETEC. Possui interesses na área de TICs e EaD.

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