FERRAMENTAS EDUCATIVAS DIGITAIS PARA O ENSINO DE QUÍMICA ANALÍTICA

Analytical Chemistry is a part of Chemistry responsible for identifying and quantifying chemical species through the use of qualitative and quantitative methods and techniques employed in Chemical Analysis. This research arose from the desire to contribute to the teaching and learning process of Analytical Chemistry through the use of digital tools available through Information and Communication Technologies, TIC's, especially in the teaching of Chemical Balance and Volumetry (or Titration) content, central concepts in the study of Analytical Chemistry and that cause learning difficulties in higher education students. For this, based on Scientific Prospecting and on Bibliographic Research, examples of graphic tools and Electronic Spreadsheets created in Microsoft Excel® and freely distributed to be used in teaching concepts of Chemical Balance and Volumetry were presented. Four digital tools available for free were presented, which can help in teaching and learning the contents of Titrations (TitSim, TitGer and CurTiPlot) and Chemical Equilibrium (AlfaDist) through Graphical Simulation using the Electronic Spreadsheet of the Microsoft Excel® Program, aiming to assist students and teachers in learning and teaching the content of Titration, following an approach based on the use of Graphic Methods and Spreadsheets to facilitate the understanding of the mathematical approaches and calculations involved in their study, through the visualization of Titration Curves and their variations.La Química Analítica es una parte de la Química responsable de la identificación y cuantificación de especies químicas mediante el uso de métodos y técnicas cualitativas y cuantitativas utilizadas en el Análisis Químico. La presente investigación surgió del deseo de contribuir al proceso de enseñanza y aprendizaje de la Química Analítica mediante el uso de las herramientas digitales disponibles a través de las Tecnologías de la Información y la Comunicación, las TIC's, especialmente en la enseñanza de los contenidos de Balance Químico y Volumetría (o Titulación). conceptos en el estudio de la Química Analítica y que provocan dificultades de aprendizaje en estudiantes de educación superior. Para ello, con base en la Prospección Científica y la Investigación Bibliográfica, se presentaron ejemplos de Herramientas Gráficas y Planillas Electrónicas creadas en Microsoft Excel® y de libre distribución para ser utilizadas en la enseñanza de los conceptos de Equilibrio Químico y Volumetría. Se presentaron cuatro herramientas digitales disponibles de forma gratuita, que pueden auxiliar en la enseñanza y aprendizaje de los contenidos Títulos (TitSim, TitGer y CurTiPlot) y Equilibrio Químico (AlfaDist) a través de Simulación Gráfica utilizando la Hoja de Cálculo Electrónica del Programa Microsoft Excel®, con el objetivo de asistir a estudiantes y docentes en el aprendizaje y enseñanza de los contenidos de Grados, siguiendo un enfoque basado en el uso de Métodos Gráficos y Hojas de Cálculo Electrónicas para facilitar la comprensión de los enfoques y cálculos matemáticos involucrados.A Química Analítica é uma parte da Química responsável pela identificação e quantificação de espécies químicas por meio do uso de métodos e técnicas quali e quantitativas empregadas em Análises Químicas. A presente pesquisa surgiu do anseio de contribuir para o processo de ensino e aprendizagem de Química Analítica por meio do emprego das ferramentas digitais disponíveis mediante as Tecnologias da Informação e Comunicação, TIC’s, em especial no ensino do conteúdo Equilíbrio Químico e Volumetria (ou Titulação), conceitos centrais no estudo de Química Analítica e que causam dificuldades de aprendizagem nos discentes do Ensino Superior. Para isso, baseado em Prospecção Científica e em Pesquisa Bibliográfica, apresentou-se exemplos de ferramentas Gráficas e Planilhas Eletrônicas criadas no Microsoft Excel® e distribuídas gratuitamente para serem usadas no ensino de conceitos de Equilíbrio Químico e Volumetria. Apresentou-se quatro ferramentas digitais disponíveis gratuitamente, que podem auxiliar no ensino e aprendizagem dos conteúdos Titulações (TitSim, TitGer e CurTiPlot) e Equilíbrio Químico (AlfaDist) por meio da Simulação Gráfica a partir do uso da Planilha Eletrônica do Programa Microsoft Excel®, visando auxiliar os discentes e docentes na aprendizagem e ensino do conteúdo Titulações, seguindo uma abordagem baseada no emprego dos Métodos Gráficos e Planilhas Eletrônicas para facilitar a compreensão das abordagens matemáticas e cálculos envolvidos no seu estudo por meio da visualização de Curvas de Titulação e suas variações

Learning About My Mental Health Journey

Cognitive Behaviorial Therapy (CBT), along with medication, is the best form of treatment for major depressive disorder as well as other depressive symptoms because it proves to lead to life satisfaction. CBT deals with challenging our thinking patterns and behaviors.Purchase College SUNYCommunicationBachelor of ScienceRossman, Mega

Learning About My Mental Health Journey

Cognitive Behaviorial Therapy (CBT), along with medication, is the best form of treatment for major depressive disorder as well as other depressive symptoms because it proves to lead to life satisfaction. CBT deals with challenging our thinking patterns and behaviors.Purchase College SUNYBachelor of ScienceRossman, Mega

Emotion Classification with Natural Language Processing (Comparing BERT and Bi-Directional LSTM models for use with Twitter conversations)

We have constructed a novel neural network architecture called CWE-LSTM (concatenated word-emoji bidirectional long short-term memory) for classify- ing emotions in Twitter conversations. The architecture is based on a combina- tion of word and emoji embeddings with domain specificity in Twitter data. Its performance is compared to a current state of the art natural language process- ing model from Google, BERT. We show that CWE-LSTM is more successful at classifying emotions in Twitter conversations than BERT (F 1 73 versus 69). Fur- thermore, we hypothesize why this type of problem’s domain specificity makes it a poor candidate for transfer learning with BERT. This is to further detail the discussion between large, general models and slimmer, domain specific models in the field of natural language processing.Vi har skapat en modell som känner igen vilken underliggande känsla som finns i en konversation på Twitter. För att utvärdera hur bra vår modell är har vi jämfört med BERT, en större modell skapad av Google. Det vetenskapliga fält som handlar om hur datorer behandlar text heter natural language process- ing (NLP). Ett vanligt problem inom NLP är hur datorer ska förstå olika mänskliga känslor. I vår uppsats skapar vi en modell (CWE-LSTM) som tittar på konversationer från Twitter. Modellen har som mål att bedöma vilken underliggande känsla som finns i konversationen. En trend som fått fotfäste inom NLP kallas transfer learning. Här används en stor färdig- byggd modell som anpassas till problemet man jobbar med. För att se hur bra modell vi har konstruerat, jämför vi den med transfer learning- modellen BERT, från Google. Både Googles BERT och vår modell har samma mål: en textsträng matas in och sannolikheter för vilken känsla som finns i textsträngen kommer ut. En fördel med BERT är att vi knappt behöver bearbeta data. Det som behövs är att finjustera BERT till vårt problem, vilket Google gjort så lätt som möjligt. Detta står i kontrast till CWE- LSTM som vi skapar från grunden. Det första som behövs när man bygger en modell som ska analy- sera text, är ett sätt för datorn att förstå texten. Med hjälp av word embeddings kan vi repre- sentera ord så att vår modell kan läsa dem. Efter- som Emojis är så vanliga på Twitter har vi också en speciell representation för dessa. Med hjälp av maskininlärningsmetoder kan vi sedan konstruera vår modell utan att beskriva exakt vad den ska leta efter. Modellen lär sig själv att hitta vad som är viktigt i konversationerna för att bestämma den underliggande känslan. För att utvärdera hur bra modellerna fungerar, testas de på konversationer de inte tidigare sett. Vår slutsats är att CWE-LSTM lyckas bättre än BERT när det gäller att klassificera Twit- terkonversationer. Det kan bero på olika saker. Framförallt så lär sig BERT hur språk hänger ihop på en annan plats än Twitter. Poängen med transfer learning-modeller är att de ska vara tillämpningsbara på många typer av problem. Trasslet med chatkonversationer är att de är lite specifika, exempelvis är det sällan korrekt gram- matik. I vårt fall är det därför bättre att an- vända CWE-LSTM. Slutsatsen är att det är vik- tigt att ha kännedom om sitt problem innan tillvä- gagångssättet bestäms. Förhoppningsvis ger vår uppsats en bättre bild av vilka modeller som kan tillämpas på vilket problem