Notas de pré
lançamentode publicaçãosobre
DADOS E IA
EM EDUCAÇÃO
FÍSICA E
ESPORTE

Junho – julho 2024

Esta publicação é dada a público pelo eMuseu do
Esporte como meio de divulgação institucional sem
objetivos comerciais. Alterações poderão ser feitas na
produção da versão final da obra em apresentação.
Direitos reservados por www.emuseudoesporte.com.br
Organizador:
LAMARTINE DACOSTA
Editores:Ana Miragaya
Bianca Gama Pena
Elizabeth Harris
Évlen Lauer (designer)

Rio de Janeiro, Brasil

Ailton Oliveira
Cristiano Belém
Leandro Nogueira
Lucas Guesse

Capada obraformatobookletLANÇAMENTOS:
Paris: 8/ago, versão INGLÊS; Brasilia: Confef 1/set, versão PORTUGUÊS.
Edições não comerciais 2024 em PDF disponibilizadas na Internet.
Obra coletiva com nove editores/autorescom apoio híbrido de LLMs de IA.

A presente publicação anuncia e descrevede forma resumida obra inovadora sobre
tecnologia digital e Inteligência Artificial.
Com este objetivo encontra-se
inicialmente uma INTRODUÇÃO, com
antecedentes da nova produção. Em
seguida, descrevem-se os direcionamentos dos conteúdos em construção.
Nestes termos, os textos e imagens
adiante são experimentais podendo ter
modificações na versão final.
Tema da capa do livro
elaboração DALL-E 3

ANTECEDENTES, CARACTERÍSTICAS E
EXPECTATIVAS DO BOOKLET
Resumo do ChatGBT com base em Entrevista de Lamartine
DaCosta, Org. da obra em apresentação, a Wagner Domingues,
Radio MEC, Rio de Janeiro, maio de 2024. O texto síntese constitui
a INTRODUÇÃO às abordagens e posicionamentos adiante.

INTRODUÇÃO
Lamartine DaCosta, Org.
Esta publicação é um empreendimento de colaboração entre IA eexpertise humana, projetado com uma interface que prioriza a
facilidade de uso, oferecendo textos breves e claros ao lado deauxílios visuais.

ANTECEDENTES,CARACTERÍSTICAS E
EXPECTATIVAS DO
BOOKLETEla apresenta aos leitores versões condensadas dos conteúdos,guiando-os através do conhecimento organizado fornecendo links
da internet para o acesso a informações mais detalhadas. Esta
biblioteca digital é personalizada para se adequar aos interesses eescolhas de cada leitor, apresentando uma coleção selecionada dedocumentos de posicionamentos, artigos e livros que contribuem
para a base de conhecimento estruturado.
Assim sendo, esta publicação aborda especificamente a coleta egestão de dados dentro dos setores de Educação Física e esporte
no Brasil, apresentando cinco estudos de caso que ilustram o uso
de arquivos analógicos tradicionais e um sexto empreendimento
que introduz um modelo atualizado de Database para atualizações
progressivas on line.

ANTECEDENTES,CARACTERÍSTICAS E
EXPECTATIVAS DO
BOOKLETO papel da IA é examinado nesse contexto, destacando sua
dependência operacional em dados estruturados para fornecer
resultados úteis e insights significativos. Em resumo, dados
constituem a base de sustentação da IA. Além disso, o estudo
investiga a aplicação da Inteligência de Dados e do modelo Small
Data dentro das organizações. Essas abordagens estão ganhandoespaço, pois oferecem interações digitais mais centradas no serhumano ou permitem que as organizações se envolvam com a IAem uma escala menor, ampliando autonomia dos usuários.
O foco desses aperfeiçoamentos está em educar os membros daorganização sobre gestão de dados e criar conjuntos menores dedados mais relevantes que estejam alinhados com objetivos
organizacionais específicos.

ANTECEDENTES,CARACTERÍSTICAS E
EXPECTATIVAS DO
BOOKLETA equipe editorial, composta por oito Editores e um Organizador, foimontada para refletir a equidade de gênero. Elas e êles são
responsáveis por elaborar o formato e o conteúdo do livreto,garantindo um equilíbrio entre orientação editorial coletiva econtribuição autoral individual através de Position papers ou por
referências a fontes acadêmicas.
Em resumo, a natureza experimental do livreto é sublinhada por
sua estratégia de distribuição não comercial, voltada principalmente para a comunidade acadêmica. Este direcionamento pressupõe,portanto, forte ênfase em pesquisas, formação e estudos de pós
graduação em nível universitário. Consolidam-se por consequência
direitos de propriedade intelectual e incentivo à cooperação
internacional.

ANTECEDENTES,CARACTERÍSTICAS E
EXPECTATIVAS DO
BOOKLET

Tais abordagens priorizam o conhecimento científico como pedra
angular no endereçamento das aplicações híbridas da IA. Por outro
lado, considerando as conexões deste estudo com Educação Física
e esporte, também se adotou como orientação geral as abordagens
dos Estudos Olímpicos e das recentes Agendas Olímpicas voltadas
para a tecnologia digital e a IA.
Links para entrar na
biblioteca digital do booklet:
Artificial intelligence in scientific publishing, Carabene et al. 2023:
https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/cclm-2023-1136/html
AI generated texts are a problem for Authors and Society, Wexler 2024:
https://nataliewexler.substack.com/p/ai-generated-summaries-are-aproblem
Position paper – Entrevista Lamartine DaCosta a Wagner Domingues,
2024: Xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx (em nstrução)xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

REFERÊNCIAS DE BASE DA
PUBLICAÇÃO EXPERIMENTAL 2024
Este capítulo está proposto para criar uma base descritiva
considerando diretivas da Olympic Agenda 2020+5 e da Olympic IA
Agenda. Com essas perspectivas o booklet se manterá vinculado
à Educação Física e ao esporte em transição digital.
Em complemento a essas abordagens de inovação e tecnologia
avançada, o capítulo descreverá experiências de cooperação
internacional e propriedade intelectual ambas integradas a
iniciativas da UERJ e do eMuseu do Esporte no âmbito dadigitalização.

Bianca Gama Pena
Universidade do Estado do
Rio de Janeiro / eMUSEU do Esporte

REFERÊNCIAS DE BASE
DA PUBLICAÇÃOEXPERIMENTAL 2024

Olympic AI Agenda 2020+5:
Olympic Agenda 2020+5: 15 recommendations (Lausanne: IOC, 2021)
Olympic AI Agenda 2024:
Olympic AI Agenda (olympics.com)
Propriedade Intelectual:
https://expo3d.emuseudoesporte.com.br/downloads/
Cartilha%20Propriedade%20Intelectual%20impressao.pdf
Cooperação internacional a partir de experiências nacionais,
Pena 2020, p. 89- 100:
https://expo3d.emuseudoesporte.com.br/downloads/eBook%20%20TecnologiaInovacaoStartups%202020.pdf
Cooperação internacional, inovação, tecnologia e Inteligência
Artificial, UERJ Summit 2024:
https://www.uerj.br/noticia/simposio-internacional-uerjsummit-2024-debate-importancia-de-cooperacao-inovacao-epropriedade-intelectual

ESCOPO EXPERIMENTAL DE
CONTEÚDO E FORMATO DA OBRA
Elizabeth Harris
Review Editor
Síntese das propostas e direcionamentos preliminares:
1. Definir a Inteligência de Dados como foco principal da publicação
em termos de procedimentos das instituições ou pessoas ao
identificarem demandas, coletas e estruturação de dados deinteresse localizado ou de transações dos empreendimentos.
Cria-se por conseguinte um know-how interno ou grupal paraanálise de dados e uso de ferramentas de IA, buscando-se
independência dos usuários, além de melhores resultados.

ESCOPO
EXPERIMENTAL
DE CONTEÚDO E
FORMATO DA OBRA

2. Descrever por sínteses resumidas os exemplos passados epresentes de estratégia de dados considerando as abordagens
de transparência pública, gestão, pesquisa e uso IA.
3. Estabelecer sentido experimental tanto para os conteúdos comopara o formato do livro.
4. Criar e analisar relações inovadoras e híbridas – i. e. com
compartilhamento humano - para o uso da IA em face às
estratégias de dados relatadas e analisadas na nova publicação.
5. Seguir as Agendas Olímpicas atuaiscom relação às Tecnologias
Digitais e Inteligência Artificial à vista das recomendações éticas
e cooperativas do Olimpismo.

ESCOPO
EXPERIMENTAL
DE CONTEÚDO E
FORMATO DA OBRA

6. Preservar o significado prático e didático das abordagens do livro
de modo a atender as demandas maiores dos profissionais de
Educação Física voltadas para conhecimentos técnicos ecientíficos, principalmente os de atividades autônomas e demenor escala.
7. Produzir sínteses resumidas e imagens tendo como base uma
composição híbrida humana-máquina incluindo em cadaabordagem de maior importância um vínculo com texto de autore obra identificada ou formalmente referenciada.
8. Priorizar a propriedade intelectual e a colaboração nacional einternacional nas definições e nas ações preconizadas paraInteligência de Dados e atividades correlatas.

EXPERIÊNCIAS PRÁTICAS DE ESTRATÉGIADE DADOS INCLUÍDAS NA OBRA, 1971 - 2024

L. DaCosta, Org.

1

2

3
Plataforma Educação Física em Dados
Módulo de Consulta Pública

5

6

4

ARQUIVOS
Analógicos: 1, 2, 3 e 4Arquivo misto: 5
Arquivo digital: 6
Data bank: 3 e 4
Database: 6
Estáticos: 1, 2, 3 e 4Dinâmico: 6
Internacionais: 3 e 5

DEFINIÇÕES E ESTRATÉGIAS DE DADOS
Identidade e caracterizações de seis iniciativas de agregação dedados e exame de suas estratégias praticadas por meio dearquivos estáticos (papel e PDF) e dinâmicos (Internet)
L. DaCosta, Org. 2024.
Dados são expressões quantitativas, como números, graus e
volumes. Eles também podem ser apresentados de várias
maneiras, incluindo tabelas, gráficos, descrições em texto,
imagens ou sons. Quando analisados, esses dados ganhamsignificado prático e se tornam informações operacionais.
O presente estudo concentra-se em dados como ferramenta para
gerar conhecimento, gerenciar organizações e conduzir pesquisas.

DEFINIÇÕES E
ESTRATÉGIASDE DADOS

Foram selecionados seis casos que exemplificam estratégias delidar com dados no Brasil e no exterior, abrangendo o período de1971 a 2024. Quatro casos (1971, 1999, 2002 e 2005) constituíram
repertórios analógicos que foram originalmente publicados como
pesquisas em livros e hoje são recuperáveis como arquivos
estáticos em PDF. Esses casos constituem acervos acessíveis via
Internet, especialmente através do Centro Esportivo Virtual(cev.org.br). Dois desses casos (2002 e 2005) são aquireinterpretados a partir da concepção de Data Banks.
Por sua natureza analógica, estes acervos não foram atualizados
embora permaneçam com fontes de consulta sendo aptos aparticipar de arquivos abertos à IA generativa. O quinto caso em
exame (2015) deslanchou como projeto de dados modelados como
estudos e pesquisas conduzidos por várias entidades acadêmicas
do Brasil e do exterior, sendo recuperáveis como trabalhos
publicados em meios digitais.

DEFINIÇÕES E
ESTRATÉGIASDE DADOSPor sua vez, o sexto caso em exame é a Plataforma de Dados
Confef lançada em 2024 como um projeto de tecnologia digital. Ela
consiste em vários arquivos dinâmicos e funciona como um
Database, com procedimentos de operação programados.
Diferentemente do modelo Data Bank, que é genérico e aberto a
consultas diretas, a Plataforma Confef é mais estruturada eatualizável, podendo operar com vários repertórios conectados.
Em resumo, a estratégia de dados envolve ações como
identificação (demanda, natureza, disponibilidade, qualidade,quantidade e custo), coleta, agregação, estruturação (acessíveis
por referências), organização (p. ex. Data Bank e Database) egestão de uso. É importante ressaltar que dados não estruturados
são incapacitados de circulação em meios digitais.

DEFINIÇÕES E
ESTRATÉGIASDE DADOS

Definição de dados e respectivos usos com exemplos (Jain, 2023):
https://www.linkedin.com/pulse/understanding-data-definitionimportance-its-four-key-manas-jain
Exemplo de estudo sobre organizaçãp dados em pesquisa(Guimarães & Bezerra, 2020):
SciELO - Brasil - Gestão de dados: uma abordagem bibliométricaGestão de dados: uma abordagem bibliométrica

DIRECIONAMENTOS DOS CONTEÚDOS
– CAPÍTULO DE ABERTURA

1971

Identificação da demanda e coleta de dados
Entre 1969 e 1971 o Instituto de pesquisa Econômica Aplicada IPEA, órgão do Governo Federal, liderou a elaboração do
DIAGNÓSTICO como o primeiro levantamento de dados sobre as
Atividades Físicas no Brasil. O projeto foi detalhado e coordenado
em sua execução por Lamartine DaCosta. A equipe montada para
colher os dados somou 80 pessoas que identificaram, mapearam evisitaram 426 instituições respondentes em todo o país.

DIRECIONAMENTOSDOS CONTEÚDOS
– CAPÍTULO DE ABERTURA

Estruturação e acesso
As informações coletadas resultaram em um livro de 392 páginas,
incluindo 112 quadros com dados quantitativos e textos de análise.
A publicação foi disponibilizada de forma gratuita visando
consultas públicas.

Diagnostico Ed Fis & Esporte no Brasil, DaCosta,
1971 com acesso no CEV:
https://cev.org.br/biblioteca/diagnostico-educacaofisica-desportos-brasil/

METODOLOGIA DO DIAGNÓSTICO 1971:
SYSTEM DYNAMICS (DADOSESTRUTURADOS EM SISTEMAS))
1.Segmentação
2. Tendências
3. Padrões

49 Escolas Ed. Física

17 Confederações

75 Industrias de equipamentos
e de construção de instalações

224 Federações

26 Instituições
Governo23 Conselhos Regionais

12 APEFs e
Associações Mídia

INTEGRAÇÃO PIONEIRA ÀCIÊNCIA DE DADOS - 1971
Procedimentos de coleta, estruturação e interpretação
de dados do Diagnóstico 1971 com fontes atuais de análises
A metodologia usada no Diagnóstico 1971 para coleta, organização
e interpretações de dados definiu-se a partir da Ciência de Dados,então dando seus passos iniciais à época. E dessa escolha teórica
os caminhos metodológicos práticos usados foram da também
nascente estratégia System Dynamics para manejo, pesquisa egestão de dados. Assim foi estabelecido porque não havia
estatísticas sobre Atividades Físicas no Brasil e a opção System
Dynamics surgiu naturalmente como solução.

INTEGRAÇÃO PIONEIRA ÀCIÊNCIA DE DADOS - 1971

Resumindo, este procedimento operava com segmentos
selecionados de agregações de dados e neles se levantavamtendências e padrões, definindo pontos de alterações de processos
em andamento (feedback loops). Assim procedeu-se com asagregações, criando condições de descrição e análise dos dados.
Esta metodologia ainda hoje é utilizada com variações e no âmbito
da Ciência de Dados que se tornou preponderante na era digital
como se pode verificar nas fontes via links:
Aplicações atuais do System Dynamics (vários autores (2019):
https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/systems-dynamics
Inicio do System Dynamics, J. Forrester in McKensey Quartely, 1995:
The beginning of system dynamics | McKinsey
CEV - Modelo do Diagnóstico Ed. Física / Desportos,
p. 9 – 42 (DaCosta, 1971):
https://cev.org.br/biblioteca/diagnostico-educacao-fisica-desportosbrasil/DIRECIONAMENTOS DAFORMAÇÃO PROFISSIONAL, 1999
Leandro Nogueira
UFRJ
Identificação da demanda e coleta de dados

1999

O levantamento sobre a formação profissional em Educação Física
no Brasil, 1999, foi levado a efeito no segmento de faculdades deEducação Física pelo destaque em sua expansão captada
originalmente no Diagnóstico 1971. A coleta foi realizada por
alunos de mestrado e doutorado em Educação Física participantes
num projeto de pesquisa hoje redefinida como uma atualização dos
dados de 1971. A fase de coleta em campo foi realizada por visitas
in loco às entidades respondentes. O pesquisador responsável pelo
estudo e autor principal do livro foi Lamartine DaCosta.

DIRECIONAMENTOSDA FORMAÇÃOPROFISSIONAL, 1999

Estruturação e acesso
A estruturação dos dados foi organizada em moldes similares a1971, criando-se tabelas quantitativas com adendo de textos, mas
com análises mais apuradas e comparações históricas com outros
países. A agregação e o acesso realizaram-se por livro comercial
com circulação nacional. Atualmente este acervo de dados tem
acesso livre no Centro Esportivo Virtual – CEV:
Xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx(emconstrução)xxxxxx
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

A organização final dos dados publicados em 1999 foi feita
seguindo a tradição de pesquisas científicas com tabelas
estruturadas por valores quantitativos do mesmo modo como
ocorreu no Diagnóstico 1971.

DIRECIONAMENTOSDA FORMAÇÃOPROFISSIONAL, 1999

A partir deste formato analógico são produzidas as análises einterpretações completando o ciclo do uso de dados. Este
procedimento mantem-se hoje em arquivos digitais com maiores
possibilidades de manejo e atualizações como se poderá constatar
nas abordagens adiante. Em termos de avanços de 1999 em relação
a 1971 destacam-se as análises mais detalhadas do caso mais
recente em pauta. O Position Paper a seguir propõe-se como
demonstração de uma análise mais extensa e analítica como
resultado de maior foco num determinado segmento pesquisado:
Position paper Nogueira & DaCosta (2024) - Análises sobre orepertório 1999: XXXXXXXDIRECIONAMENTOS DO SURVEY
SPORT FOR ALL, 2002
Ana Miragaya
UNESA
Identificação da demanda e coleta de dados

2002

Entre 1998 e 2002, Lamartine DaCosta e Ana Miragaya lideraramum levantamento sobre a situação do Esporte para Todos (SfA) em
36 países, promovido pela UNESCO e a TAFISA, reunindo 87
informantes sendo 50% atuantes em universidades. A demanda dedados no caso era a de diagnosticar as práticas não formais deAtividades Físicas segundo intervenções de grupos-alvo, locais deprática, promoção junto à população, mudanças sociais, estratégia
de marketing e patrocínio, e recursos financeiros. Para a coleta dedados foi impresso um booklet em inglês para treinamento dos
autores respondentes e a correspondente agregação por países.

DIRECIONAMENTOSDO SURVEY
SPORT FOR ALL, 2002

Por seu turno, a organização dos dados seguiu o critério de tabelas
com números de modo a permitir análises segundo tendências oupadrões. Nestas condições, o estudo foi apresentado
explicitamente como um Data Bank, constituindo portanto um
avanço em relação aos levantamentos de 1971 e 1999.
Estruturação e acesso
A estruturação dos dados foi feita por meio de um livro de 792
páginas, comercializado por uma editora internacional, dando
acesso pertinente ao conteúdo da obra. Esta, segundo seus
objetivos, buscou examinar o SfA por seus significados de inclusão
e mudança social. Por outro lado, cabe mencionar que o projeto
SfA foi pioneiro na cooperação internacional para a montagem deum Data Bank na área de esportes.
O diferencial do repertório organizado em 2002 em relação aos
demais casos postos aqui em exame é concernente ao fato de que o
ciclo completo coleta, organização e análise de dados foi realizado.

DIRECIONAMENTOSDO SURVEY
SPORT FOR ALL, 2002

Houve então um caso bem sucedido de montagem de um Data
Bank com análise de dados como teste de fidelidade da coleta e
estruturação. Outro pioneirismo do projeto 2002 consistiu na
capacitação preliminar dos 87 autores no sentido de organização
dos dados levantados e estruturados em seus respectivos
capítulos. Desenvolveu-se então um framework padrão para os
capítulos com instruções de manejo dos dados e respectivas
descrições e interpretações. O suporte para esta orientação
consistiu num booklet estilo “call for authors” entregue aos
contribuintes do survey internacional. Mantendo-se diferenças esemelhanças pode-se dizer então que a iniciativa Sport for All
consistiu numa preliminar à Inteligência de Dados em suas
propostas recentes. Procedimento similar foi adotado pelo Atlas doEsporte 2005 que treinou seus 410 contribuintes autorais com
textos didáticos entregues via Internet.

DIRECIONAMENTOSDO SURVEY
SPORT FOR ALL, 2002

Acesso ao livro Sport for All – 792 pp (2002):
BR&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false
Position Paper A. Miragaya (2024) sobre análise dados 2002:
xxx x x x x x x x xx x x x x x x x x (em construção)x x x x x x x x x x x
Position Paper A. Miragaya (2024) sobre análise dados 2003:
X x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x (em construção)x x x x x x x x
xxxxx

DIRECIONAMENTOS DO
ATLAS DO ESPORTE, 2005
Lamartine DaCosta
Identificação da demanda e coleta de dados
O projeto Atlas do Esporte no Brasil de 2005 teve um desenvolvimento
de Data Bank em escala maior do que seus antecedentes de 1971 e
2002, pois foi organizado com 300 segmentos correspondentes a
atividades, instituições e eventos de Educação Física, esporte e lazer.
Tendo Lamartine DaCosta como Organizador, o Atlas foi resultado deuma equipe de 17 editores e 41O autores voluntários apoiados pelo
Conselho Federal de Educação Física. Os dados, no caso,corresponderam a textos descritivos de cada segmento em ordenação
temporal e espacial geográfica com participação complementados
por quantitativos numéricos.

DIRECIONAMENTOSDO ATLAS DO
ESPORTE, 2005

Esta estratégia foi orientada por um roteiro padrão recebido pelos
autores via Internet com acompanhamento dos editores. E comosíntese de cada segmento organizado, adotou-se um mapa
demarcado por caraterizações históricas e típicas das atividades,
instituições e eventos. Em seu todo, o Atlas foi resultado de uma
demanda de identidade das práticas de atividades Físicas no Brasil
em perspectivas profissionais, culturais e econômicas.
Estruturação e acesso

Atlas doEsporte no
Brasil | CEV

A estruturação dos dados para consulta foi feita com a publicação de um
livro de 950 páginas de tamanho duplo, com 300 capítulos padronizados,
textos em português e resumos em inglês. Como complemento, o Atlas
inseriu um anexo de fotos relacionadas às descrições e outro capítulo dedados quantitativos das Atividades Físicas no país. Esta obra impressa
teve livre acesso e versão digital em PDF com múltiplas ofertas na
Internet, mantendo-se em circulação até a presente data.

DIRECIONAMENTOSDO ATLAS DO
ESPORTE, 2005

Resumo da estratégia de estruturação de dados do Atlas 2005(a) Mapeamento: memória e de condições presentes de atividades
físicas no Brasil constituindo um conjunto de dados espaciais(mapas e figuras) e de dados quantitativos (tabelas, quadros e
gráficos) e qualitativos (textos descritivos e analíticos), com
interpretações regionais e nacionais.
(b) Banco de dados: conjunto de expressões voltado para estimativas,
dimensionamentos, proporções e amostras de desenvolvimento,
expansão, estabilidade, insuficiência, ou regressão.
(c) Suporte às Estatísticas Nacionais – dados qualitativos equantitativos representando tendências e padrões desegmentos geográficos, institucionais ou populacionais que
possam complementar ou dar sentido aos levantamentos do
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística no tema das
Atividades Físicas com importância econômica e sócio-cultural.

DIRECIONAMENTOSDO ATLAS DO
ESPORTE, 2005(d) Melhoria Contínua - organizar as informações coletadas à vista
de possibilitar a substituição por dados cada vez mais confiáveis
ou de validade estatística.
Textos e figuras – formatar as apresentações de modo acomplementar dados quantitativos com informações redigidas e
imagens criando blocos de significação mantendo os padrões
mínimos de Banco de Dados
Centro Esportivo Virtual | CEV | Metodologia doAtlas e Apresentação dos Capítulos

DIRECIONAMENTOSDO ATLAS DO
ESPORTE, 2005

Organização de dados em cenários – Atlas do Esporte 2005

DIRECIONAMENTOSDO ATLAS DO
ESPORTE, 2005

O repertório Atlas do Esporte 2005 incluiu além dos dados
organizados por segmentos (300 capítulos), seções de dados emcenários, i.e. conjuntos de informações sínteses referidas a grandesáreas de abrangência. Com este avanço contornaram-se as
deficiências do método segmento-tendências-padrões cuja validade
limita-se a partes setorizadas de observação. No link abaixo podese acessar um dos nove cenários estruturados pelo Atlas.

Atlas do Esporte no Brasil | CEV
https://cev.org.br/biblioteca/cenario-industriaesporte-do-marketing-eventos/

DIRECIONAMENTOS DO
DIAGNÓSTICO NACIONAL, 2014
Identificação da demanda e coleta de dados
Projeto do Governo Federal do Brasil com a finalidade de mapear aprática esportiva no país por meio de levantamentos e pesquisas
Ailton dedesenvolvidas por seis Instituições Federais de Ensino Superior.
Oliveira
Este propósito foi implementado de forma descentralizada,
UFS
coletando dados relacionados a praticantes, infraestrutura,legislação e investimentos.
Estruturação e acesso
Publicação dos resultados dos levantamentos pelas instituições
vinculadas ao projeto com direcionamento de dados para as
2015
entidades promotoras de Atividades Físicas para a população. A
organização, realização e publicação das pesquisas tevecolaboração de universidades da Itália e do Reino Unido.

DIRECIONAMENTOS
DO DIAGNÓSTICONACIONAL, 2014

O Diesporte (titulação oficial) pretendeu com esses objetivos
promover pesquisas com dados coletados em adição a ofertas aconsultas várias, permitindo também atualizações. Como houve
alterações no Governo Federal, as pretensões dinâmicas do
Diesporte (titulação oficial) não se consolidaram, restando-lhe hoje
trabalhos publicados sem organização em acervo como os demais
casos citados. O livro publicado no Reino Unido e os artigos
publicados na Itália sobre o funcionamento do Diesporte ou usando
dados deste projeto constituem hoje resultados da cooperação
internacional então promovida.
Capítulo Diesporte no livro Poyter& Viehoff (2015):
X x x x x x x x x x x x x x x x x x x x (em consteução)x x x x x x xxxxxxxx
Position Paper, Diesporte relato- Oliveira (2024):
X x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x (em construção)x x xxxxxxxx

DIRECIONAMENTOS DAEDUCAÇÃO FÍSICA EM DADOS 2024

Cristiano BelemIFES

Lucas Guesse
IFES
2024

Identificação da demanda
e coleta de dados
Numa parceria entre o Conselho Federal de
Educação Física (CONFEF) e o Instituto
Federal do Espírito Santo foram
desenvolvidas ferramentas de Inteligência deDados organizadas a partir de duas
plataformas digitais. Estas plataformas seapresentam no contexto de de integração do
Sistema Confef-Cref no exercício de suasfunções, em especial o “de defender osinteresses da sociedade em relação aos serviços
prestados pelo profissional de educação física epelas pessoas jurídicas nas áreas de atividades
físicas, desportivas e similares.1”
Distribuição geográfica dos profissionais de educação
física no Brasil conforme exposta nas Plataformas

DIRECIONAMENTOSDA EDUCAÇÃO FÍSICA EMDADOS, 2024

Nestes termos, as citadas ferramentas congregam dados dediversas fontes que permitem ao Sistema divulgar informações da
Educação Física Brasileira ao público em geral e apoiar o Sistema
Confef-Cref nas suas funções de gestão, através de diversos
indicadores e informações atualizadas e regionalizadas.
Acesso à Plataforma Confef – Crefaberta a consultas públicas:
Plataforma Educação Física em Dados

PLATAFORMAS
1

2

Estruturação e acesso
Plataforma 1
Apresenta dados da Educação Física oriundos dediversas fontes para apresentar ao público, apresença, a extenção e distribuição geográfica da
Educação Física brasileira em todo território
nacional.

Plataforma 2
Ferramenta de gestão que organiza os dados da
Educação Física de modo a permitir cruzamentos
de informações de diversas fontes para apoiar oSistema Confef-Cref no exercício de suas funções
administrativas.

Fontes primárias de dados:• Sistema Confef/Cref (dados privados)• Base de dados de profissionais• Ministério da Educação
• E-mec• INEP• Plataforma Sucupira• Ministério da Saúde• Datasus• IBGEInterfaces
entre osusuários das
Plataformas eacessos aos
dados

Plataforma Educação Física em Dados

O FUTURO
A observação dos significados das Plataformas Confef-Cref à luz
dos avanços atuais em tecnologia digital e modelos de linguagemde IA nos permite antecipar possíveis desenvolvimentos futuros
dessas ferramentas. Uma revisão do conhecimento atualizado
estabelece as seguintes expectativas:
1. A consolidação da Inteligência de Dados e a adoção do modelo Small
Data no âmbito do Confef-Cref deverá ocorrer naturalmente à medida
que as Plataformas passarem por aperfeiçoamentos e expansão;2. A ampliação do escopo das Plataformas resultará na incorporação
progressiva da IA como parte da eficiência obtida por essas
ferramentas, impulsionada pela crescente tendência deenvolvimento da IA na gestão de empresas e instituições em geral;O FUTURO

3. A tendência crescente de integração de databases, influenciada
pela expansão da solução Small Data, resulta em associações
entre organizações diversas, como empresas, universidades,
entidades governamentais, etc., e também é influenciada pela IA,
gerando benefícios operacionais mútuos;
4. A integração do database representado pelas Plataformas ConfefCref com novos dabases em possível implantação no campo da
Educação Física e Esportes (CEV, Atlas, Universidades, etc.) deve
ser estimulada ou implantada devido à expansão das soluções
Small Data e das demandas da IA.

O FUTURO

Adesão ao Small Data:
https://www.weforum.org/agenda/2016/01/how-small-data-willtransform-companies
Small data e pesquisa científica:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/
S1877050923012711
Técnicas de interface com consultas:
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/
S0020737386800062
Interface com consultas (texto em português):https://aelaschool.com/pt/designdeinteracao/interacao-humanocomputador-tudo-que-voce-precisa-saber/A

DIRECIONAMENTOS CONCLUSIVOS– TENDÊNCIAS GERAIS DADOS E IA
Inteligência de Dados
A experiência dos seis estudos de caso sugere que participantes do
ciclo de coleta-organização-utilização de dados quando bem
informados ou capacitados com conhecimentos sobre suas tarefas
constituem foco de sensibilidade na gestão de dados. Em particularos casos 2002, 2005 e o da implantanção das Plataformas Confef em
2024, sinalizaram viabilidade quanto ao desenvolvimento daInteligência de Dados. Também tornou-se previsível a viabilidade
deste aperfeiçoamento em outros projetos como a implantação de
Small Data e da IA.

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CONCLUSIVOS TENDÊNCIAS GERAISDADOS E IA

Estratégia de Dados
O relato das estratégias de dados postas em experimentação emseis projetos examinados no presente estudo geraram resultados
efetivos em parte ou no todo de suas diferentes etapas de
implantação.. Em outras palavras, houve criatividade e percepção deentornos em cada ambiente de rotinas. Em resumo, as diferentes
estratégias foram consequências de pioneiros e renovadores. Ou
seja, o direcionamento conclusivo do fator ‘estratégia’ nos exemplos
antes aqui levantados refere-se a um sentido de empreendedorismo
no lidar com dados. Há que também prever ações específicas para agestão de entidades e para pesquisas. Sobretudo pretende-se a
especificação como necessária em futuras combinações com
demandas de Inteligência Artificial.

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CONCLUSIVOS TENDÊNCIAS GERAISDADOS E IA

Data Bank X Database
Do conjunto de experiências levantadas anteriormente, três (1971,
2002 e 2005) constituíram-se como Data Bank, embora nem sempre
assumidas como tal. Já o último caso implementado (2024) toi
produto típico da era digital organizando-se como um Database, i.e.
capacitado a se desdobrar e se integrar em vários repertórios eoutros Databases externos, o que era impossibilitado nos casos
anteriores. O direcionamento previsível diante das experiências
analisadas é de se manterem disponíveis os três Data Banks – noCentro Esportivo Virtual por exemplo - como repositórios deconsultas. Em adição, pretende-se que a experiência 2024 continue
a se destacar como Database com seus avanços tecnológicos comotambém se integre a outros projetos de escopo semelhante para
fins de desenvolvimento mútuo.

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CONCLUSIVOS TENDÊNCIAS GERAISDADOS E IA

Modelo Híbrido
Entende-se modelo híbrido como as escolhas de intervenções com aparticipação equivalente de processos tecnológicos com ações
humanas, incluindo elaborações participativas de ambas as partes. Nos
casos das estratégias de dados estudados anteriormente, asintervenções humanas têm predominado. Porém, com a expansão da IA
criou-se um novo ambiente de relações ainda em fase de compreensão
e de definições. Assim admitido, a presente publicação se propõe aexperimentar soluções híbridas, como acontece na presente publicação,na expectativa de gerar desenvolvimentos futuros.
Cooperação Internacional
Situações de cooperação internacional foram marcantes nas
experimentações de 2002 e 2014, sendo que na primeira, o Sport for
All montou um Data Bank com a participação de duas agências
internacionais e 36 países.

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CONCLUSIVOS TENDÊNCIAS GERAISDADOS E IA

Por serem de natureza acadêmica, as experiências de 2002 e 2014
permitem antecipar novas relações com entidades estrangeiras,
prevendo-se também prioridade no intercâmbio de conhecimentos
como consta na Agenda 2020+5 do Comitê Olímpico Internacional.
Releve-se que a cooperação internacional pode se inserir natendência de integração de Databases com com vistas acompartilhamentos com IA.
Pesquisa e Gestão
A realização de pesquisas é intrinsecamente dependente de dados oque acontece também com os empreendimentos aderentes à gestão
com apoio da tecnologia digital. Entretanto as lições do presente
estudo se prenderam nas estratégias de dados as quais se mostraram
genéricas, focalizando o ciclo de organização de dados e não apenas oseu uso final, maior interesse da gestão e da pesquisa. Portanto odirecionamento conclusivo das diferentes demandas de dados
concerne à sua não especificidade excetuando-se o usuário final.

DIRECIONAMENTOS
CONCLUSIVOS TENDÊNCIAS GERAISDADOS E IA

Small Data
Small data é um modelo de Gestão de Dados geralmente entendido
como um volume pequeno de dados, com organização mínima
estruturada e sujeita a processamento digital, bem como acessível ecompreensível às consultas, quer por computador, celular ou tablet.
Em síntese, trata-se de uma solução para maior independência e
custos menores de organizações ou grupos diante dos grandes
empreendimentos tecnológicos e de IA. Para os efeitos esperadosde organização de dados em universidades, clubes, academias deginástica etc., este modelo de gestão e de apoio a pesquisas
apresenta-se em associação com iniciativas de Inteligência deDados (melhor capacitação dos participantes das ações). Em termosde previsão de direcionamento, a solução Small Data tem se
expandido e deve orientar as tendências atuais de integração de
Databases entre organizações em transição digital ou em expansão
de suas atividades.

DIRECIONAMENTOS
CONCLUSIVOS TENDÊNCIAS GERAISDADOS E IA

Em resumo, os direcionamentos conclusivos neste tema tem comobase levantamentos de estudos e pesquisas publicadas sobre IA nos
estágios atuais e considerando previsões futuras.
Chamadas para Ações
A experiência em andamento no caso Confef 2024 reforçou a idéia
de que as Plataformas de Dados teriam expansão e funcionamento
eficiente com apoio da Inteligência de Dados. Articulando-se esta
expectativa com as aprendizagens anteriores é pertinente criar um
direcionamento geral da presente publicação, nomeada como“Inteligência de Dados-Small Data-Integração de Databases”.
Esta síntese de ações a empreender pressupõe finalmente uma
composição com as Agendas Olímpicas e as proposições referidas à
Propriedade Intelectual e à Cooperação Internacional.

DIRECIONAMENTOS
CONCLUSIVOS TENDÊNCIAS GERAISDADOS E IA

Modelo Small data para
empreendimentos médios e pequenos:
https://hbr.org/2020/02/small-data-can-play-abig-role-in-ai
IA nas publicações pesquisa científica:
cience-publication-the-good-the-bad-and-thequestionable-385650
A solução integração para Databases:
https://www.researchgate.net/publication/
374474809_THE_INTEGRATION_OF_ARTIFICIAL_I
NTELLIGENCE_INTO_DATABASE_SYSTEMS_AIDB_INTEGRATION_REVIEW
Integração entre Databases:
https://www.devteam.space/blog/how-tointegrate-ai-to-a-database/

DIRECIONAMENTOS CONCLUSIVOS - TESTE DE PUBLICAÇÕES HÍBRIDAS
Foto tradicional

Listagem IA

Imagem IA+ Position
paper +link

Imagem IA

TextosDescritivos
ou Analíticos

Gráficotradicional+ Position
paper +link
Links acesso
biblioteca digital

Infográfico + resumo

Resumo IA

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atualizadas em
24 junho 2024.
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poderão
ser feitas
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