Sistemas de Informação nas Organizações

Código:

CINF042

Sigla:

SIO

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Ciência da Informação

Ocorrência: 2025/2026 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Informática
Curso/CE Responsável:	Licenciatura em Ciência da Informação

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
CINF	39	Plano Oficial em vigor (2022)	2	-	3	19,5	81

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

O objetivo desta UC é dar uma panorâmica geral dos sistemas de informação nas organizações, segundo uma perspetiva teórica  sócio-técnica

Resultados de aprendizagem e competências

Sendo aprovados à UC, os estudantes serão capazes de:

1. explicar como é que a informação é usada para tomar decisões nas organizações e o papel instrumental dos vários tipos de TI;


2. descrever a oferta atual de sistemas de TI para as organizações, caracterizando-a da forma mais adequada ao tipo de análise de SI


3. explicar a perspetiva de análise de processos organizacionais e a sua relação com o desenvolvimento de SI na organização,


4. ler e interpretar representações conceptuais de processos


5. explicar a influência dos SI no desenvolvimento das organizações, em termos operacionais e estratégicos;


6. identificar, descrever e analisar o possível impacto dos SI numa organização através de modelos de sucesso e de aceitação da tecnologia.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1. Informação, gestão e tomada de decisão.

Os gestores e a tomada de decisão. Modelo genérico de tomada de decisão. Informação para tomada de decisão. Funções de gestão e SI. 

2. Estruturas, processos e tipos de SI

Estrutura e processos nas organizações e nos SI. Facetas da classificação dos SI nas organizações. Exemplos paradigmáticos de tipos de SI nas organizações. 

3. Sistemas de Informação e mudança organizacional

Interdependência entre organização, ambiente e SI. Tipos de análise de SI: funções e processos. Análise de processos de negócio. Modelos de impacto e aceitação da tecnologia.

4. Sistemas de informação e estratégia organizacional

Planeamento de SI. SI estratégicos.

Bibliografia Obrigatória

Alistair Mutch; Managing Information and Knowledge in Organizations: a Literacy Approach, Routledge, 2008. ISBN: 978-0-414-41725-9
Adrienne Curry, Peter Flett, Ivan Hollingsworth; Managing Information Systems: The Business Perspective, Routledge, 2006. ISBN: 9-78-0-415-35586-5

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

As aulas teóricas centram-se na exposição dos conteúdos programáticos da UC pelo docente e a discussão dos temas pelos estudantes, motivada e dinamizada pelo docente. Para isso os estudantes realizam leituras prévias, constantes do plano da UC.

As aulas expositivas seão intercaladas com aulas onde os estudantes realizarão exercícios práticos em grupo e a sua discussão. A discussão dos temas é motivada por casos de estudo, exemplos ilustrativos, exemplos de tecnologias, etc.

Durante o semestre os estudantes realizarão um projeto de grupo que será acompanhado em aulas específicas e entregue no fim do semestre.

A UC é gerida através do moodle.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	50,00
Participação presencial	10,00
Trabalho escrito	40,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Elaboração de projeto	26,00
Estudo autónomo	31,00
Frequência das aulas	24,00
Total:	81,00

Obtenção de frequência

Presença obrigatória em 75% das aulas.

Realização obrigatória de todos os trabalhos (subsmissões e apresentações) previstos e calendarizados na plataforma moodle e dentro dos prazos definidos pelo docente.

O docente reserva-se o direito de diferenciar a classificação dos alunos de um mesmo grupo, em função da percepção factual do esforço devenvolvido por cada elemento e participação e discussão nas apresentações orais e aulas.

Necessária nota mínima de 40% em qualquer das componentes de avaliação.

A nota da componente de avaliação de trabalho de grupo não é possível de ser melhorada na época de recurso, sendo que só poderá ser melhorada na ocorrência seguinte da Unidade Curricular.

É possível melhorar a nota do exame na época de recurso.

Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação distribuída com exame final.

Componentes de avaliação:

• Exame: 50%
• Trabalho (grupo): 40%
• Participação / trabalhos para casa: 10%

Nota Final UC =0,4*Nota Trab. Grupo + 0,1*Nota Participação + 0,5*Nota Exame

Avaliação especial (TE, DA, ...)

De acordo com o regulamento do curso.

Melhoria de classificação

A nota da componente de avaliação de trabalho de grupo não é possível de ser melhorada na época de recurso, sendo que só poderá ser melhorada na ocorrência seguinte da Unidade Curricular.

É possível melhorar a nota do exame na época de recurso.

Observações

Utilização da IA nos trabalhos académicos da unidade curricular

Princípios Éticos e Científicos
O uso da IA é permitido sob estrita adesão a padrões éticos e científicos. Os estudantes devem garantir o utilização adequada das fontes e manter a transparência sobre o uso da IA nos seus trabalhos.

Uso permitido de IA.
Todos os tipos de modelos generativos para criação de imagem, texto ou som são permitidos, mas a transparência no seu uso é requerida através de documentação no apêndice do trabalho.

Criação de Material de Texto
A cópia e colagem direta de textos gerados por IA não é admitida. A IA deve ser usada como um "parceiro de conversação informado", sendo necessária uma apreciação crítica dos textos gerados por IA.

Criação de Imagens
O uso de modelos generativos para criação de imagens é permitido. Imagens criadas usando IA devem ser devidamente creditadas e documentadas.

Documentação no Apêndice
A utilização de IA na escrita académica deve ser documentada numa tabela no apêndice, especificando as ferramentas de IA usadas, a sua aplicação, o processo de revisão crítica e a localização no manuscrito a que se aplica.

Uso Proibido de IA
O uso direto de textos de IA ou de outras pessoas como parte do trabalho académico é proibido. Isto aplica-se a todas as formas de escrita, e qualquer violação será considerada plágio.