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Somos uma loja virtual especializada na venda de apostilas para concursos em formato PDF desde 2010. Com uma trajetória consolidada, oferecemos uma extensa variedade de materiais de estudo de alta qualidade, desenvolvidos por especialistas renomados no ramo. Nossas apostilas são reconhecidas por proporcionar conteúdo superior, elaborado por professores experientes e constantemente atualizado para atender às demandas dos concursos mais recentes.

Apostila UNIVESP SP 2025 Supervisor Pedagógico Geral

Código: JDZN4PAJH
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até 2x de R$ 36,00 sem juros
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APOSTILA UNIVESP SP 2025 SUPERVISOR PEDAGÓGICO – ÁREA DE ATUAÇÃO: DEMAIS ÁREAS. Material completo que abrange tanto os conteúdos de conhecimentos básicos quanto os específicos exigidos no edital para esse cargo. 

 

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

LÍNGUA PORTUGUESA

Leitura e interpretação de diversos tipos de textos (literários e não literários). Sinônimos e antônimos. Sentido próprio e figurado das palavras. Pontuação. Classes de palavras: substantivo, adjetivo, numeral, artigo, pronome, verbo, advérbio, preposição e conjunção: emprego e sentido que imprimem às relações que estabelecem. Concordância verbal e nominal. Regência verbal e nominal. Colocação pronominal. Crase.

MATEMÁTICA

Resolução de situações-problema, envolvendo: adição, subtração, multiplicação, divisão, potenciação ou radiciação com números racionais, nas suas representações fracionária ou decimal; Mínimo múltiplo comum; Máximo divisor comum; Porcentagem; Razão e proporção; Regra de três simples ou composta; Equações do 1º ou do 2º graus; Sistema de equações do 1º grau; Grandezas e medidas – quantidade, tempo, comprimento, superfície, capacidade e massa; Relação entre grandezas – tabela ou gráfico; Tratamento da informação – média aritmética simples; Noções de Geometria – forma, ângulos, área, perímetro, volume, Teoremas de Pitágoras ou de Tales. Raciocínio lógico-matemático. Leitura e interpretação de dados estatísticos – gráficos e tabelas.

CONHECIMENTOS PEDAGÓGICOS BÁSICOS

Didática do Ensino Superior. Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA). Ensino a Distância: evolução e tendências atuais. Informações sobre a UNIVESP. Projeto Político Pedagógico (PPP). Lei nº 9.394, de 20 de dezembro de 1996 (Lei das diretrizes e bases da educação nacional).

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS

1 Noções de administração. 1.1 Abordagens clássica, burocrática e sistêmica da administração. 1.2 Evolução da administração pública no Brasil após 1930; reformas administrativas; a nova gestão pública. 2 Processo administrativo. 2.1 Funções da administração: planejamento, organização, direção e controle. 2.2 Estrutura organizacional. 2.3 Cultura organizacional. 3 Gestão de pessoas. 3.1 Equilíbrio organizacional. 3.2 Objetivos, desafios e características da gestão de pessoas. 3.3 Comportamento organizacional: relações indivíduo/organização, motivação, liderança, desempenho. 4 Gestão da qualidade e modelo de excelência gerencial. 4.1 Principais teóricos e suas contribuições para a gestão da qualidade. 4.2 Ciclo PDCA. 4.3 Ferramentas de gestão da qualidade. 4.4 Modelo do Gespública. 5 Noções de gestão de processos: técnicas de mapeamento, análise e melhoria de processos. 6 Noções de administração de recursos materiais. 7. Metodologias e processos relacionados à gerência e integração de escopo; prazos; custos; riscos; qualidade; documentação e comunicação; recursos humanos; suprimentos, logística e portfólios de projetos. 8. Ciclo de vida e organização do projeto. 8.1 Processos de gerenciamento de projetos. 8.2 Áreas de conhecimento em gerenciamento de projeto. 8.3 Ferramentas e técnicas de apoio ao gerenciamento de projetos. 8.4 Escritório de projetos. 8.5 Noções de gestão de programas e de gestão de portfólio de projetos. 8.6 Formulação e construção de indicadores. 9 Raciocínio analítico e argumentação. 9.1 Uso do senso crítico na argumentação. 9.2 Tipos de argumentos: falaciosos e apelativos. 9.3 Comunicação eficiente de argumentos. 10 Noções de sistema operacional (Windows 10). 11 Edição de textos, planilhas e apresentações (Microsoft Office 365). 12 Redes de computadores. 12.1 Conceitos básicos, ferramentas, aplicativos e procedimentos de Internet e intranet. 12.2 Programas de navegação (Microsoft Edge, Mozilla Firefox e Google Chrome). 12.3 Programas de correio eletrônico (Outlook Express e Mozilla Thunderbird). 12.4 Sítios de busca e pesquisa na Internet. 12.5 Grupos de discussão. 12.6 Redes sociais. 12.7 Computação na nuvem (cloud computing). 13 Conceitos de organização e de gerenciamento de informações, arquivos, pastas e programas. 14 Segurança da informação. 14.1 Procedimentos de segurança. 14.2 Noções de vírus, worms e pragas virtuais. 14.3 Aplicativos para segurança (antivírus, firewall, anti-spyware etc.). 14.4 Procedimentos de backup. 15 Este documento pode ser verificado pelo código 2025.03.20.1.2.10.5.222.962526 em https://www.doe.sp.gov.br/autenticidade 50/55 Documento assinado digitalmente conforme MP nº 2.200-2/2001, que institui a Infraestrutura de Chaves Públicas (ICP-Brasil). Inteligência artificial (IA). 15.1 Conceitos básicos, principais tipos e modelos. 15.2 Ética e desafios. 16 Conceitos relacionados ao uso das TICs na educação. 17 Influência das principais teorias de aprendizagem no desenvolvimento de programas destinados à área de educação. 18 Uso de software na Educação e seu papel no processo de ensino aprendizagem. 19 Educação a Distância (EAD) mediada pelas tecnologias e os papéis de aprendizes e educadores em Ambientes Virtuais de Aprendizagem. 20 Tecnologias assistivas na inclusão escolar de pessoas com deficiência. 21 Exploração de dados: conceituação e características. 22 Técnicas para pré-processamento de dados. 23 Análise descritiva de dados. 24 Análise de agrupamentos (clusterização). 25 Modelagem preditiva. 26 Conceitos de PLN: semântica vetorial, redução de dimensionalidade, modelagem de tópicos latentes, classificação de textos, análise de sentimentos, representações com n-gramas. 27 Visualização de dados (ggplot, matplotlib). 28 Conceitos de ML: fontes de erro em modelos preditivos, validação e avaliação de modelos preditivos, underfitting, overfitting e técnicas de regularização, otimização de hiperparâmetros, separabilidade de dados e redução da dimensionalidade. 30 Modelos lineares, árvores de decisão, redes neurais profundas. 30 Algoritmos de machine learning (KNN, SVM, árvores de decisão, naive Bayes, k-means).

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