Raciocínio Computacional

Código:

MECC029

Sigla:

RC

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Tecnologia da Comunicação

Ocorrência: 2024/2025 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Ciências da Comunicação e da Informação
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Ciências da Comunicação

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MECC	6	Plano Oficial em vigor (2022)	1	-	6	41	162

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Através da aprendizagem de uma nova forma de literacia, esta unidade curricular forma competências para uma mais fácil vivência do mundo profissional digital atual. Através de conceitos fundamentais para a ciência dos computadores pretende-se que o estudante desenvolva competências sobre os seguintes objetivos (de alto nível):

1. estudar e entender melhor processos;
2. usar uma nova forma importante de literacia;
3. desenvolver uma nova habilidade de trabalho para a sua vida profissional;
4. usar melhor os computadores;
5. perceber como os métodos computacionais podem resolver problemas.

Por último – e não menos importante para o domínio das ciências da comunicação - os objetivos enumerados anteriormente potenciam uma mais fácil entrada na área do data science, uma vez que dotam este público de literacia em processos, métodos, e conhecimento de algoritmos e que – quando aplicados – permitem a extração de novas perspetivas a partir de informação digital.

Resultados de aprendizagem e competências

A abordagem integrada e progressiva do programa desta unidade curricular permite aos estudantes a prossecução dos objetivos. A coerência entre os conteúdos programáticos e os objetivos programados encontra-se formulada na seguinte lista:

• Os conteúdos do ponto 1 do programa, de caráter  introdutório, serão recorrentemente relacionados ao longo da UC.
• Os conteúdos 2 e 3 assentam sobre o conteúdo 1 e constituem uma sequência relacionada e incremental de domínio destas competências.
• Os conteúdos 4, 5, 6 e 7 suportam-se sobre os conteúdos anteriores e formam competências básicas no processamento de dados, numa perspetiva de data science. Contribuem integralmente para o objetivo final;

Modo de trabalho

Presencial

Programa

O programa desta unidade curricular é composto por:

1. Princípios do pensamento computacional: decomposição, abstração e generalização, reconhecimento de padrões e algoritmos;
2. Algoritmos e pensamento computacional (sem programação);
3. Programação criativa;
4. Programação procedimental: Funções e utilização de argumentos. Estruturas de decisão e ciclos;
5. Primitivas e estruturas de dados;
6. Testes e debug;
7. Processamento de informação.

Bibliografia Obrigatória

António Coelho e Fernando Nunes Ferreira; Introdução Criativa à Programação em Python (A ser fornecido no Moodle.)
Beecher, L.; Computational Thinking: A be ginner's guide to problem-solving and programming, 2017

Bibliografia Complementar

Poornima Naik & Kavita Oza; Python with Spyder: An Experiential Learning Perspective, Shashwat Publication, 2019 (https://www.researchgate.net/publication/337414937_Python_with_Spyder_An_Experiential_Learning_Perspective)

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

O desenvolvimento dos conteúdos relativos ao ponto 1 é realizado com base na abordagem teórica de fundamentos, conceitos, convenções. Apresentação de casos práticos de modo a facilitar o processo de aprendizagem.

Ponto 2: é utilizada uma abordagem pedagógica de natureza essencialmente prática suportada em exercícios, com interação entre docente e estudantes.

Ponto 3: é utilizada uma ferramenta computacional simples e intuitiva para desenvolvimento destas competências no âmbito da programação criativa.

Para os pontos 4,5 e 6 a abordagem é essencialmente prática, incluindo um conjunto substancial de tutoriais e exercícios práticos em computador para consolidação dos conteúdos.

Para o pontos 7 recorre-se a uma abordagem projetual.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Trabalho laboratorial	50,00
Participação presencial	20,00
Trabalho prático ou de projeto	30,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Frequência das aulas	50,00
Trabalho laboratorial	50,00
Total:	100,00

Obtenção de frequência

Média das provas práticas superior a 40% e avaliaçao contínua superior a 40%.

Fórmula de cálculo da classificação final

A avaliação é distribuída e sem Exame Final, realizada através de provas praticas (30%), de um projeto final de grupo (50%) e da avaliaçao contínua (20%) desenvolvida segundo uma abordagem de ludificação (gamification).