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UM PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO PARACONSISTENTE PARA APERFEIÇOAR CURSOS DE ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS Ecila Alves de Oliveira (UNIP) [email protected] JAIR MINORO ABE (UNIP) [email protected] Marcelo Nogueira (UNIP) [email protected] Fábio Vieira do Amaral (UNIP) [email protected] Este trabalho apresenta uma análise para aperfeiçoar cursos de Administração de Empresas utilizando como ferramenta os princípios da Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ. Os processos de decisão normalmente apresentam dificuldaades, tais como critérios imprecisos, conflitantes e/ou paracompletos. O presente trabalho utiliza-se do algoritmo para-analisador para estudar o problema tomando-se como base os graus de evidência favorável e os graus de evidência desfavorável gerando o grau de certeza e o grau de incerteza. A Lógica Paraconsistente permite lidar com múltiplos critérios além de tratar com dados incertos ou contraditórios e torna transparente o processo decisório facilitando o aprendizado. Palavras-chaves: Lógica Paraconsistente, Tomada de decisão, Algoritmo Para-analisador, Qualidade em curso de Administração. XXX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Maturidade e desafios da Engenharia de Produção: competitividade das empresas, condições de trabalho, meio ambiente. São Carlos, SP, Brasil, 12 a15 de outubro de 2010.

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UM PROCESSO DE TOMADA DE

DECISÃO PARACONSISTENTE PARA

APERFEIÇOAR CURSOS DE

ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS

Ecila Alves de Oliveira (UNIP)

[email protected]

JAIR MINORO ABE (UNIP)

[email protected]

Marcelo Nogueira (UNIP)

[email protected]

Fábio Vieira do Amaral (UNIP)

[email protected]

Este trabalho apresenta uma análise para aperfeiçoar cursos de

Administração de Empresas utilizando como ferramenta os princípios

da Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ. Os processos

de decisão normalmente apresentam dificuldaades, tais como critérios

imprecisos, conflitantes e/ou paracompletos. O presente trabalho

utiliza-se do algoritmo para-analisador para estudar o problema

tomando-se como base os graus de evidência favorável e os graus de

evidência desfavorável gerando o grau de certeza e o grau de

incerteza. A Lógica Paraconsistente permite lidar com múltiplos

critérios além de tratar com dados incertos ou contraditórios e torna

transparente o processo decisório facilitando o aprendizado.

Palavras-chaves: Lógica Paraconsistente, Tomada de decisão,

Algoritmo Para-analisador, Qualidade em curso de Administração.

XXX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Maturidade e desafios da Engenharia de Produção: competitividade das empresas, condições de trabalho, meio ambiente.

São Carlos, SP, Brasil, 12 a15 de outubro de 2010.

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1. Introdução

O objetivo deste trabalho é efetuar uma análise na tomada de decisão para o aperfeiçoamento

nos cursos de Administração de Empresas em uma Instituição de Ensino Superior utilizando

como ferramenta os princípios da Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ (Lógica Eτ).

Com relação ao ensino de graduação do curso de Administração de Empresas, toda Instituição

de Ensino Superior (IES) deve zelar pela manutenção do curso se bem avaliado e também à

sua expansão em relação às vagas, porém condicionadas à ampliação de investimentos na

infra-estrutura física e de recursos humanos, principalmente na reposição do quadro de

docentes e recursos humanos técnicos. Com relação ao ingresso dos discentes na instituição,

indica-se a necessidade de aperfeiçoar o sistema de seleção, ampliando e diversificando o

acesso à universidade, incluindo-se instrumentos que valorizem o ensino como forma de

inclusão.

Na elaboração do planejamento para a graduação deve-se estar atento às mudanças no terreno

educacional, científico, artístico e cultural, que indicam cada vez mais horizontes

transdisciplinares em termos de currículos e conteúdos de ensino. A instituição deverá

preencher seus quadros considerando os projetos pedagógicos, as necessidades e

especificidades dos departamentos, cursos e programas de pós-graduação, de forma integrada

aos planos estratégicos institucionais.

Somado a isso, os modelos didático-pedagógicos e as estruturas curriculares dos cursos

oferecidos na Universidade devem ser atualizados constantemente, sobretudo considerando a

velocidade com que as informações são disseminadas e os novos paradigmas científicos

debatidos pela comunidade acadêmica mundial. Novos modelos e instrumentos pedagógicos,

assim como recursos de infra-estrutura devem ser explorados com o intuito de tornar o

processo de aprendizagem mais efetivo. Neste contexto, um desafio importante a ser

enfrentado será dotar a IES de infra-estrutura para a incorporação de novas técnicas e

ferramentas na prática pedagógica, entre elas a Educação a Distância.

Para os estudos realizados dentro do contexto proposto pelo presente trabalho foi utilizada

como base uma lógica anotada Evidencial Eτ. As lógicas anotadas constituem uma classe de

lógicas paraconsistentes (COSTA ET AL., 1999).

2. Resumo Histórico da Lógica Paraconsistente

A Lógica Paraconsistente tem sua origem marcada pelos trabalhos elaborados e publicados

em 1948, de modo independente, pelo polonês S. Jaskowski e o brasileiro N. C. A. Da Costa

em 1954. Estes trabalhos pioneiros consideravam a possibilidade da contradição sem o perigo

de trivialização. Da Costa desenvolveu vários sistemas paraconsistentes contendo todos os

níveis lógicos usuais, e é considerado um dos criadores da Lógica Paraconsistente.

Mais recentemente, J. M. Abe e outros pesquisadores têm desenvolvido pesquisas e

aplicações para a Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ no ramo de Ciência da

Computação, Robótica, Inteligência Artificial, entre outros.

3. Algoritmo Para-Analisador

A metodologia desta pesquisa consiste em elaborar métodos de interpretação por meio da

Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ sendo que sua estrutura teórica é apresentada

em trabalhos relevantes de pesquisas anteriores, como (DA COSTA ET AL., 1999), (DA

SILVA FILHO, ABE, 2000) e em (DA SILVA FILHO, ABE, 2001).

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A Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ é uma classe de Lógica Paraconsistente que

considera proposições sendo representadas por valores de anotações. A partir dos conceitos

básicos da Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ criou-se o algoritmo denominado

Para-Analisador que permite aplicações práticas em sistemas de análises na forma de

programas computacionais usando linguagem convencional.

Na Lógica Eτ, após estabelecer uma proposição p, são identificados os fatores que irão

influenciá-la. Na seqüência, estes fatores são parametrizados no intuito de identificar a

importância destes nas decisões, e, por meio de especialistas, obter anotações para cada fator,

atribuindo-lhes um grau de evidência favorável () e um grau de evidência desfavorável (λ),

sem que sejam complemento entre si, representando valores independentes e podem variar em

limites mínimos a máximos, de 0 a 1, respectivamente, fornecendo assim, um referencial de

acordo com o valor de controle definido pelo gestor e, este passível de ser ajustado conforme

a necessidade.

Uma forma de “operacionalizar” o tratamento de incertezas é através da representação dos

reticulados associados à Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ. Esta representação é

realizada através da “combinação” do reticulado com o plano cartesiano, também conhecido

como QUPC, quadrado unitário do plano cartesiano, demonstrado adiante.

O método consiste em aplicar as técnicas de maximização nos graus de evidência favorável

(), de minimização nos graus de evidência desfavorável (λ) quando considerado o operador

lógico OU (OR), de acordo com a notação abaixo.

(1, λ1) OR (2, λ2) = (máx{1, 2};{mín{ λ1, λ2}) (3.1)

Em seguida, sobre este resultado, deve-se aplicar a minimização nos graus de evidência

favorável, a maximização nos graus de evidência desfavorável quando considerado o

operador lógico E (AND), demonstrado abaixo.

(1, λ1) AND (2, λ2) = (mín{1, 2};{máx{ λ1, λ2}) (3.2)

Obtendo-se este resultado deve-se aplicar a definição do grau de certeza e do grau de

incerteza.

Grau de Certeza: Gcer(μ, λ) = μ - λ

Grau de Incerteza: Ginc(μ, λ) = μ + λ - 1

Dois valores limites externos e arbitrários (Vcve = Valor de controle de veracidade e Vcfa =

Valor de controle de falsidade) determinam quando o grau de certeza resultante é alto o

suficiente para que a proposição analisada seja considerada totalmente verdadeira ou

totalmente falsa.

Da mesma forma, dois valores limites externos e arbitrários (Vcic = Valor de controle de

inconsistência e Vcpa = Valor de controle de paracompleteza) determinam quando o valor do

grau de incerteza resultante da análise é tão alto que se pode considerar a proposição

totalmente inconsistente ou totalmente paracompleta.

Valores limites externos

Vcve = Valor de controle de veracidade

Vcfa = Valor de controle de falsidade

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Vcic = Valor de controle de inconsistência

Vcpa = Valor de controle de paracompleteza

Tabela 3.1 – Valores limites externos arbitrários (fonte: ABE, 2009, p.51)

Após s determinação dos quatro valores limites e dos resultados do grau de certeza e de

incerteza é possível identificar o estado lógico resultante demonstrado adiante.

Através da utilização destes conceitos chegamos à figura 3.1.

Figura 3.1 – Diagrama com os graus de certeza e de incerteza, com valores ajustáveis de controle limite

indicados nos eixos (fonte: ABE, 2009, p.52)

Os estados lógicos que são representados pelas regiões que ocupam os vértices do reticulado

são os: Verdadeiro, Falso, Inconsistente e Paracompleto. Estes são denominados de estados

lógicos extremos. Os estados lógicos de saída representados por regiões internas no reticulado

que não são os estados lógicos extremos, são denominados de estados lógicos não-extremos.

Cada estado lógico não-extremos é nomeado conforme sua proximidade com os estados

lógicos extremos.

A seguir são apresentados os quatro estados lógicos extremos e os oito não-extremos que

compõem o reticulado da figura 3.2.

Estados Extremos Símbolo

Verdadeiro V

Falso F

Inconsistente T

Paracompleto

Tabela 3.2 – Estados lógicos (fonte: ABE, 2009, p.53)

Estados Não-Extremos Símbolo

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Quase-verdadeiro tendendo ao Inconsistente QVT

Quase-verdadeiro tendendo ao Paracompleto QV

Quase-falso tendendo ao Inconsistente QFT

Quase-falso tendendo ao Paracompleto QF

Quase-Inconsistente tendendo ao Verdadeiro QTV

Quase-Inconsistente tendendo ao Falso QTF

Quase-Paracompleto tendendo ao Verdadeiro QV

Quase-Paracompleto tendendo ao Falso QF

Tabela 3.3 – Estados lógicos não-extremos (fonte: ABE, 2009, p.53)

Figura 3.2 – Divisão do QUPC em 12 regiões (fonte: ABE, 2009, p.54)

4. Escolha dos Fatores

Considerando os fatores abaixo descritos, foi definida a seguinte proposição: “Os fatores

aperfeiçoam o padrão de qualidade no curso de graduação em Administração de uma

Instituição de Ensino Superior.”

Os fatores escolhidos estão descritos a seguir :

F1. Capacitação de Docentes por meio de cursos de didática para o ensino superior;

F2. Atualização anual do projeto pedagógico do referido curso;

F3. Inserção de alunos com Necessidades Especiais;

F4. Maior abrangência nos canais de comunicação;

F5. Facilidade de acesso à Instituição de Ensino Superior, tais como proximidade da

residência ou local de trabalho do aluno;

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F6. Interação com empresas para alocar os alunos em ambientes profissionais;

F7. Infra-estrutura ideal para o curso de Administração de Empresas, tais como

bibliotecas, laboratórios de informática, entre outros.

4.1 Justificativas dos Fatores

1. Capacitação de Docentes por meio de cursos de didática para o ensino superior, seja

este realizado à distância ou presencial. (Este fator irá interferir na qualidade da

formação);

Justificativa: O docente necessita manter-se atualizado, aprendendo os melhores

métodos e técnicas, a partir daí, precisa estudar a melhor forma de colocar em prática

o que aprendeu. A didática é o que transforma a parte teórica em prática. Logo a

didática é um mecanismo de preparação do docente, ela é o papel central de

transmissor de conteúdos, é o “como” fazer aliado ao “o que” fazer, segundo

Gonçalves (2009). Assim, teremos um sistema educativo totalmente funcional que

alavancará a educação em nosso país.

2. Constante atualização do projeto pedagógico;

Justificativa: O projeto pedagógico é um instrumento do trabalho que indica rumo,

direção e construído com a participação de todos os profissionais da instituição, de

acordo com INEP (2009). Desta forma é de suma importância na qualificação de

cursos de graduação e não poderia deixar de ser para o curso de graduação em

Administração de qualquer IES.

3. Inserção de alunos com Necessidades Especiais;

Justificativa: Este fator visa ampliar as políticas públicas para a democratização dos

espaços acadêmicos. A entrada na universidade está garantida, mas ao chegar às

dependências da Universidade freqüentemente costuma deparar-se com diversas

barreiras físicas, curriculares, de posturas afetivas e sociais (traduzindo-se em

discriminação e preconceito) e metodológicas que acabam dificultando a sua atuação

no processo acadêmico na Universidade, segundo Pereira (2006). Não adianta a

garantia de cotas a partir de uma legislação, pois ela por si só, não garante os avanços

do alunado.

4. Maior abrangência nos canais de comunicação, principalmente a Ouvidoria,

permitindo a opinião de alunos, ex-alunos, professores, colaboradores, os pais e a

comunidade vizinha à instituição; além da sociedade em geral;

Justificativa: Visando tratar de forma centralizada as manifestações dos públicos,

concentrando-as em um banco de dados único, possibilitando a produção de relatórios

gerenciais e estatísticos para daí promover a avaliação da qualidade do atendimento e

a melhoria dos processos. Dessa forma, será possível criar um sistema de indicadores

de desempenho, permitindo a visualização e o acompanhamento da qualidade no

relacionamento com os diferentes públicos, bem como em uma melhoria na tomada de

decisão.

5. Facilidade de acesso à IES, tais como proximidade da residência ou local de trabalho

do aluno;

Justificativa: Hoje em dia o tempo gasto em locomoção é um fator de mais relevância

do que o status que a IES possui, desta forma os meios de transporte e o fácil acesso à

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instituição devem atender à população local, tanto residencial como profissional,

levando em consideração o poder aquisitivo e o fluxo de pedestres e veículos. O local

deve oferecer uma infra-estrutura necessária e ainda propiciar o seu crescimento.

6. Interação com empresas para alocar os alunos em ambientes profissionais;

Justificativa: A importância da interação universidade-empresa está na cooperação

tecnológica por meio de programas de pesquisa científica e tecnológica que aumentem

a cooperação da universidade com o setor produtivo-administrativo, contribuindo para

acelerar o processo de inovação tecnológica no País, de acordo com Tigre (2006). A

prática é extremamente necessária enquanto as empresas exigem experiência

profissional na hora da contratação, diante desta situação o oferecimento/exigência de

estágio torna-se essencial na colocação de alunos/ex-alunos no mercado. A

conseqüência é a elevação do status na instituição e principalmente do curso de

Administração que poderá vir a ser uma referência na formação de bons profissionais.

7. Infra-estrutura ideal, tais como bibliotecas, laboratórios de informática, etc.

Justificativa: Quanto à biblioteca deve-se avaliar o material bibliográfico em relação à

adequação dos títulos existentes no acervo ao currículo do curso, existência de livros-

texto em quantidade suficiente para atender os alunos, disponibilidade de pelo menos

um exemplar de anais de eventos científicos importantes, avaliar o espaço físico aos

alunos. Quanto à infra-estrutura de apoio, deve-se levar em consideração a capacidade

das salas de aulas, laboratórios (multidisciplinares e específicos), disponibilidade de

recursos audiovisuais, segundo Araújo (2009). Estes itens elevam a qualidade de

ensino do curso em questão, pois quando da avaliação dos alunos em potencial, de

alunos que já estejam cursando e dos ex-alunos refletirá numa boa imagem da

instituição como sendo de qualidade.

4.2 Grupos de Especialistas

Os grupos de especialistas estão explicitados a seguir:

Grupos Representantes

Grupo A Diretor do Campus da Instituição e Coordenador dos Cursos de Administração da

Instituição

Grupo B Docentes e Alunos.

Grupo C Profissionais da área de Administração e Representante do Conselho Regional de

Administração (CRA).

Tabela 4.2.1 - Grupo de especialistas e seus representantes

4.3 Construção da Base de Dados

Foram selecionados seis especialistas, dois para cada grupo (item 4.2), emitindo suas opiniões

sobre cada um dos fatores em graus de evidência favorável (μ) e graus de evidência

desfavorável (λ).

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Figura 4.3.1 - Base de Dados formada pelos graus de evidência favorável e graus de evidência desfavorável

atribuídos pelos especialistas para cada fator

Neste momento é possível determinar pesos para um especialista que represente um

conhecimento maior sobre o fator em questão.

A aplicação das regras de maximização e de minimização para as opiniões dos especialistas

está representada em (3.1) e (3.2) e caracteriza a seguinte operação:

[(especialista 1) OR (especialista 2) OR (especialista 3)]

AND

[(especialista 2) OR (especialista 5) OR (especialista 6)]

O resultado da aplicação das regras de maximização e de minimização está apresentada na

figura 4.3.2 a seguir.

Figura 4.3.2 – Resultado da aplicação da regra de maximização e de minimização

Calculando-se a média aritmética ponderada com pesos sobre os fatores nos graus resultantes

obtêm-se o resultado do grau de evidência favorável e do grau de evidência desfavorável (μR,

λR) da proposição, demonstrada na Figura 4.3.3.

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Figura 4.3.3 – Média aritmética ponderada nos graus resultantes

Tomando-se por base o resultado do cálculo da média aritmética ponderada calcula-se o grau

de certeza e o grau de incerteza, demonstrado a seguir.

Gcer(μ, λ) = Gcer(0,71; 0,15) = |0,71 – 0,15| = |+0,56| = 0,56 ou 56%

Ginc(μ, λ) = Ginc(0,71; 0,15) = |0,71 + 0,15 - 1| = |-0,14| = 0,14 ou 14%

Figura 4.3.4 – Graus de certeza e Incerteza

5. Análise dos Resultados

Determinando-se os valores limites externos e arbitrários em 0,5 temos:

Vcve = 0,5

Vcfa = -0,5

Vcic = 0,5

Vcpa = -0,5

Em seguida, efetuam-se cálculos sobre os graus de certeza, de incerteza e valores de controle

para identificar o estado lógico resultante da proposição e de cada fator isoladamente.

Sendo o grau de certeza da proposição maior ou igual ao valor limite de veracidade, o estado

resultante é Verdadeiro.

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Figura 4.3.4 – Estados resultantes

Com todos os valores considerados representativos da Lógica Eτ demonstra-se o quadrado

unitário do plano cartesiano de resolução 12 todas as regiões que definem os estado lógicos

resultantes de saída.

Figura 4.3.5 – Representação no quadrado unitário do plano cartesiano (QUPC) de resolução 12

6. Discussões

Como os valores 0,71 e 0,15 estão numa região de Estado Extremo Verdadeiro, conforme

Figura 4.3.5, conclui-se a viabilidade no aperfeiçoamento do curso em questão com o estado

lógico resultante verdadeiro, nos mostrando uma decisão viável em 56% de certeza.

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Observa-se que o fator com estado resultante verdadeiro nos permite inferir pela sua

viabilidade no aperfeiçoamento do curso, com graus de certeza maior do que o limite

arbitrado para a veracidade. Para os fatores com resultado falso, ou seja, graus de certeza

abaixo do limite de falsidade, a decisão indicada é de sua inviabilidade. Para o fator com

resultado paracompleto, com grau de evidência favorável baixo e grau de evidência

desfavorável também baixo, indica uma contradição e desta forma necessitando de maiores

informações com os especialistas.

Desta forma nos é permitido perceber a influência de cada fator no aperfeiçoamento em

cursos de Administração de Empresas.

7. Considerações Finais

Ao término da análise o algoritmo para-analisador se mostra um instrumento interessante para

questões correlatas que apresentam dados imprecisos, conflitantes e paracompletos. A Lógica

Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ, lógica que aceita contradições, apresenta resultados

coerentes ao esperado com alto grau de confiança e flexibilidade, além de apresentar-se como

uma inovadora alternativa para um tratamento eficaz e completo do conhecimento incerto

e/ou inconsistente.

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