[ABE-L] ABAVE - Homenagem a Dalton Andrade

dalton.andrade em ufsc.br dalton.andrade em ufsc.br
Qua Ago 23 22:20:54 -03 2017


Enrico, 

 Muito obrigado. É muito bom ser reconhecido pelo trabalho realizado. 

 Um abraço, 

dalton. 

Em 17/08/2017 10:30, Vermelho escreveu:

> Parabéns e um grande abraço no Prof. Dalton. 
> Homenagem mais do que merecida! 
> 
> Vermelho
> F.: (21) 2501 2332 - casa
> 2142 0473 - IBGE 
> Em 17 de agosto de 2017 10:18, Enrico Colosimo <enricoc57 em gmail.com> escreveu:
> 
> Merecida homenagem. 
> Parabéns ao Dalton. 
> 
> Em 17 de agosto de 2017 09:10, Heliton Tavares <helitontavares em gmail.com> escreveu:
> 
> Prezados, 
> Nestes dias, 16 a 18/08, está ocorrendo a IX Reunião da Associação Brasileira de Avaliação Educacional (ABAVE) em Salvador-BA, evento bianual. O homenageado desta edição é o Prof. Dalton Francisco de Andrade, e reconhecimento de mérito é uma das grandes virtudes e necessidades da carreira acadêmica. Deixo aqui os parabéns pela brilhante carreira e um muito obrigado em nome dos muitos estudantes por ele orientado. A homenagem ocorrerá hoje (17/08) às 18h com a presença da Presidente do INEP, Profa. Maria Inês Fini, a Secretária Executiva do MEC, Profa. Maria Helena Guimarães de Castro, e vários ex-presidentes do INEP, destacando o Prof. José Francisco Soares. 
> 
> Dalton Francisco de Andrade possui graduação em Licenciatura em Matemática pela Universidade de São Paulo (1973), Mestrado em Estatística pela Universidade de São Paulo (1977) e PhD em Biostatistics pela University of North Carolina at Chapel Hill, USA (1984). Atualmente é professor titular da UFSC, com atuação em programas de pós-graduação dos Departamentos de Engenharia de Produção (PPGEP) e de Informática e Estatística (PPGMGA), Pesquisador Associado da Fundação Vunesp e Consultor do Inep/Mec. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Análise de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: teoria da resposta ao item, avaliação educacional, modelos de variável latente, dados longitudinais e modelos hierárquicos/multiníveis lineares e não-lineares. 
> 
> Att. 
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