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                                    [title] => COMPETÊNCIAS ESSENCIAIS PARA A VISUALIZAÇÃO DE DADOS
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[1] => Luciane de Fátima Beckman Cavalcante; Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT), Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
) [description] => A competência em visualização de dados é essencial em um mundo cada vez mais orientado por dados, pois permite interpretar e comunicar informações complexas de maneira eficaz. O objetivo deste estudo é explorar as múltiplas competências fundamentais associadas à visualização de dados, visando entender suas características e impactos na educação e na prática profissional. Para alcançar este objetivo, a pesquisa adotou uma abordagem qualitativa, descritiva e exploratória, com um levantamento bibliográfico abrangente. Foram realizadas buscas em bases de dados relevantes como CAPES, Scopus e Web of Science, abrangendo publicações de 1993 a 2023, utilizando termos em português e inglês relacionados à competência em visualização de dados. Os resultados indicam que a competência em visualização de dados envolve habilidades interdisciplinares que incluem competência em informação, competência visual, competência numérica, competência digital e competência computacional. O estudo destaca a importância de uma educação que promova essas habilidades desde os níveis acadêmicos iniciais até a formação profissional contínua. Em conclusão, a competência em visualização de dados é fundamental para a compreensão e tomada de decisões informadas em diversos contextos. O desenvolvimento dessas habilidades deve ser uma prioridade na educação contemporânea para preparar indivíduos capazes de enfrentar os desafios de um mundo dominado por dados​. [publisher] => Enancib [contributor] => SimpleXMLElement Object ( ) [date] => 2024-12-02 20:00:31 [type] => Documento avaliado pelos pares [format] => application/pdf [identifier] => https://enancib.ancib.org/index.php/enancib/xxivenancib/paper/view/2417 [source] => Enancib; XXIV ENCONTRO NACIONAL DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO [language] => pt [rights] => Autores que submetem a esta conferência concordam com os seguintes termos:
a) Autores mantém os direitos autorais sobre o trabalho, permitindo à conferência colocá-lo sob uma licença Licença Creative Commons Attribution, que permite livremente a outros acessar, usar e compartilhar o trabalho com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.
b) Autores podem abrir mão dos termos da licença CC e definir contratos adicionais para a distribuição não-exclusiva e subseqüente publicação deste trabalho (ex.: publicar uma versão atualizada em um periódico, disponibilizar em repositório institucional, ou publicá-lo em livro), com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.
c) Além disso, autores são incentivados a publicar e compartilhar seus trabalhos online (ex.: em repositório institucional ou em sua página pessoal) a qualquer momento antes e depois da conferência. ) ) ) ) )