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Engenharia de Requisitos

Código: M.EIC014     Sigla: ER

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Engenharia de Software

Ocorrência: 2024/2025 - 2S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Página Web: https://moodle2425.up.pt/course/view.php?id=5327
Unidade Responsável: Departamento de Engenharia Informática
Curso/CE Responsável: Mestrado em Engenharia Informática e Computação

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
M.EIC 22 Plano de estudos oficial 1 - 6 39 162

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
António Manuel Lucas Soares Regente

Docência - Horas

Teórico-Práticas: 3,00
Tipo Docente Turmas Horas
Teórico-Práticas Totais 1 3,00
António Manuel Lucas Soares 3,00
Mais informaçõesA ficha foi alterada no dia 2025-02-10.

Campos alterados: Objetivos, Resultados de aprendizagem e competências, Métodos de ensino e atividades de aprendizagem, Fórmula de cálculo da classificação final, Bibliografia Complementar, Melhoria de classificação, Programa, Componentes de Avaliação e Ocupação, Bibliografia Obrigatória, Avaliação especial

Língua de trabalho

Inglês

Objetivos

Esta unidade curricular tem como objetivo dotar os alunos com a capacidade para analisar uma situação problemática complexa e planear e gerir um processo de engenharia de requisitos conducente a um novo sistema onde um ou mais subsistemas digitais são peças centrais. Assume-se que os sistemas de software (sistemas digitais) são sistemas socio-técnicos que podem ser projetados para otimizar as dimensões técnica e social do sistema mais geral a que pertencem.

Resultados de aprendizagem e competências

 

Ao serem aprovados à unidade curricular, os estudantes serão capazes de:

  1. explicar a importância dos requisitos e do processo de ER no sucesso de um sistema de informação;
  2. descrever o processo de ER, bem como identificar e explicar os papéis e atores no processo de acordo com uma estrutura conceitual específica;
  3. descrever e saber como aplicar as técnicas de elicitação de requisitos: resolução de problemas, pensamento sistémico e de design, workshops de requisitos, grupos focais e cenários;
  4. explicar qual é a importância da análise e negociação de requisitos e descrever as técnicas associadas;
  5. descrever e saber como aplicar as várias técnicas de documentação de requisitos, em particular a técnica de casos de uso, o documento de requisitos e suas funções de comunicação e negociação;
  6. explicar a importância da validação de requisitos e técnicas associadas;
  7. descrever as atividades e ferramentas para gestão de requisitos;
  8. conhecer a literatura científica que estuda casos de projeto envolvendo engenharia de requisitos;

Modo de trabalho

Presencial

Programa


  1. Fundamentos e Framework de Engenharia de Requisitos - Importância; fundamentos de requisitos; frameworks de engenharia de requisitos; sistema e contexto.

  2. Artefactos de Engenharia de Requisitos - Objetivos; Cenários; Requisitos orientados a soluções

  3. Atividades Principais da Engenharia de Requisitos - Elicitação; Documentação; Negociação

  4. Validação de Requisitos - Fundamentos; Técnicas.

  5. Gestão de Requisitos - Fundamentos; Rastreabilidade; Priorização; Gestão da Mudança.

Bibliografia Obrigatória

Pohl , Klaus; Requirements engineering : fundamentals, principles, and techniques. ISBN: 978-3-642-12577-5

Bibliografia Complementar

Laplante, Phillip A., and Mohamad Kassab; Requirements engineering for software and systems, Auerbach Publications, 2022. ISBN: 0367654520
Neill, Colin J., and Philip A. Laplante; Antipatterns: identification, refactoring, and management, CRC Press, 2005. ISBN: 978-0849329944

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

 

A UC está estruturada em três dimensões de aprendizagem: investigação e inovação, técnica e metodológica, e social e profissional. As aulas serão baseadas na estratégia instrucional da sala de aula invertida. A maioria das aulas incluirá debates liderados pelos estudantes sobre artigos científicos e técnicos, estudos de caso, métodos de pesquisa, reflexão sobre funções técnicas/profissionais, impacto nas organizações, etc. A aprendizagem baseada em projetos acontecerá através dum projeto de grupo de estudantes que desenvolverão a visão de um novo sistema de software para resolver uma situação problemática complexa.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Trabalho prático ou de projeto 35,00
Participação presencial 20,00
Apresentação/discussão de um trabalho científico 15,00
Trabalho escrito 30,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Elaboração de projeto 33,00
Estudo autónomo 63,00
Frequência das aulas 42,00
Apresentação/discussão de um trabalho científico 8,00
Trabalho escrito 16,00
Total: 162,00

Obtenção de frequência

Participar em pelo menos 75% das aulas;

Fórmula de cálculo da classificação final

20% - Folhas de leitura semanais (individual)
30% - Ensaio final (individual)
15% - Apresentação e discussão de artigo (grupo)
35% - Projeto (grupo)


Avaliação especial (TE, DA, ...)

Todas as componentes são obrigatórias para todos os estudantes. Os estudantes dispensados de frequência às aulas (trabalhadores estudantes, etc.) têm de realizar os trabalhos de grupo e estar presentes na apresentação dos mesmos.

Melhoria de classificação

É possível melhorar o ensaio final.

Observações

1. Uso Permitido de Ferramentas de IA

1.1 Princípios Éticos e Científicos.

O uso da IA é permitido sob estrita adesão aos padrões éticos e científicos. Os estudantes devem garantir o manuseio adequado das fontes e manter a transparência sobre o uso de IA nos seus trabalhos.

1.2 Uso Permitido de IA.

Todos os tipos de modelos generativos para criação de imagem, texto ou som são permitidos, mas é necessária transparência na sua utilização através da respetiva documentação no apêndice dos relatórios.

1.3 Criação de Material de Texto.

A IA deve ser usada como uma ferramenta, poderosa, mas também falível, e, portanto, é necessário uma avaliação crítica dos textos e outros conteúdos gerados pela IA.

1.4 Criação de Imagens

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

1.5 Documentação no Apêndice.

O uso da IA na escrita académica deve ser documentado  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 isso se aplica.

 

2 Uso Proibido de IA

O uso direto de textos da IA (copiar/colar) como parte do trabalho académico é proibido. Isto se aplica-se a todas as formas de escrita, e qualquer violação será tratada no mesmo nível que o plágio.

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