Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information

Código :

03979

Acrónimo :

03979

Ciclo :

3.º ciclo

Línguas de Ensino :

Inglês (en)

Língua(s) amigável(eis) :

Inglês

Carga Horária / Course Load

Semestre :

Créditos ECTS :

12.0

Aula Teórica (T) :

0.0h/sem

Aula Teórico-Prática (TP) :

0.0h/sem

Aula Prática e Laboratorial (PL) :

0.0h/sem

Trabalho de Campo (TC) :

0.0h/sem

Seminario (S) :

30.0h/sem

Estágio (E) :

0.0h/sem

Orientação Tutorial (OT) :

1.0h/sem

Outras (O) :

0.0h/sem

Horas de Contacto :

31.0h/sem

Trabalho Autónomo :

269.0

Horas de Trabalho Total :

300.0h/sem

Área científica / Scientific area

Contabilidade

Departamento / Department

Departamento de Contabilidade

Ano letivo / Execution Year

2024/2025

Pré-requisitos / Pre-Requisites

Objetivos Gerais / Objectives

No final da unidade curricular, os alunos devem ser capazes de: OA 1 - Compreender a forma como deve ser estruturado um projeto de investigação. OA 2 - Preparar um draft do seu projeto de investigação.

Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes

Conteúdos Programáticos / Syllabus

1. Estrutura de um projeto de investigação 2. Métodos de investigação. 3. Análise dos projetos de investigação dos alunos.

Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular units content dovetails with the specified learning outcomes

Os dois primeiros pontos do programa permitem ao aluno atingir o primeiro objetivo de aprendizagem, ie, compreender a forma como dever ser estruturado um projeto de investigação. O terceiro ponto do programa permite ao aluno atingir o segundo objetivo de aprendizagem, ie, preparar um draft do seu projeto de investigação.

Avaliação / Assessment

Avaliação ao longo do semestre: Projeto de investigação individual - documento escrito (70%). Projeto de investigação individual - apresentação oral (30%). Requisitos: Não é exigida assiduidade mínima. Não é exigida nota mínima em nenhum dos instrumentos de avaliação. Aprovação com uma média ponderada mínima de 10 valores.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

Para a aquisição das competências de aprendizagem que permitam cumprir com cada um dos objetivos de aprendizagem, serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (MEA): 1. Expositivas. 2. Ativas, com realização e apresentação de trabalhos individuais.

Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes

Os alunos aprendem através da preparação e apresentação do seu projeto de tese.

Observações / Observations

O horário de atendimento de cada docente da UC está disponível na respetiva página do Fénix.

Bibliografia Principal / Main Bibliography

Smith, M. (2020) Research Methods in Accounting. Fifth Edition. London: SAGE Publications. Sharda R, Delen D, Turban E (2018) Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective. Global Fourth Edition, Harlow: Pearson. Bell E, Bryman A, Harley B (2019) Business research methods. Fifth Edition, New York: Oxford University Press.

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

Sandberg, J. & Alvesson, M. (2011) Ways of constructing research questions: gap-spotting or problematization?, Organization, 18(1), 23-34. Markoulli, M., Lee, C. I. S. G., Byington, E., & Felps, W. A. (2017). Mapping Human Resource Management: Reviewing the field and charting future directions. Human Resource Management Review, 27(3), 367?396 Sekaran U, Bougie R (2016) Research Methods For Business: A Skill-Building Approach. Seventh Edition, Chichester: John Wiley & Sons. Saunders MNK, Lewis P, Thornhill A (2016) Research Methods for Business Students. Seventh Edition, Harlow: Pearson. Porter, L. W., & Schneider, B. (2014). What was, what is, and what may be in OP/OB. Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior, 1, 1?21. Pindek, S., Kessler, S. R., & Spector, P. E. (2017). A quantitative and qualitative review of what meta-analyses have contributed to our understanding of human resource management. Human Resource Management Review, 27(1), 26?38. Hastie T, Tibshirani R, Friedman J (2013) The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Second Edition, New Yor: Springer. Greenfield T, Greener S (Eds.) (2016) Research Methods for Postgraduates. Third Edition, Chichester: John Wiley & Sons. Choi TM, Cheng TCE, Zhao X (2016) Multi?Methodological Research in Operations Management, Production and Operations Management, 25(3): 279-389. Choi TM, Wallace SW, Wang Y (2018) Big Data Analytics in Operations Management, Production and Operations Management, 27(10): 1868-1883. Daniels, S. R., Wang, G., Lawong, D., & Ferris, G. R. (2017). Collective assessment of the human resources management field: Meta-analytic needs and theory development prospects for the future. Human Resource Management Review, 27(1), 8?25

Data da última atualização / Last Update Date

2024-08-28