Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information


Código :
04145
Acrónimo :
04145
Ciclo :
1.º ciclo
Línguas de Ensino :
Português (pt)
Língua(s) amigável(eis) :
Português

Carga Horária / Course Load


Semestre :
1
Créditos ECTS :
6.0
Aula Teórica (T) :
0.0h/sem
Aula Teórico-Prática (TP) :
9.0h/sem
- Presencial (TP) :
9.0h/sem
Aula Prática e Laboratorial (PL) :
24.0h/sem
- Presencial (PL) :
24.0h/sem
Trabalho de Campo (TC) :
0.0h/sem
Seminario (S) :
0.0h/sem
Estágio (E) :
0.0h/sem
Orientação Tutorial (OT) :
1.0h/sem
Outras (O) :
0.0h/sem
Horas de Contacto :
34.0h/sem
Trabalho Autónomo :
116.0
Horas de Trabalho Total :
150.0h/sem

Área científica / Scientific area


580 - Arquitectura e construção

Departamento / Department


Departamento de Tecnologias Digitais

Ano letivo / Execution Year


2025/2026

Pré-requisitos / Pre-Requisites


Domínio da língua inglesa. Conhecimento de software de modelação BIM.

Objetivos Gerais / Objectives


Esta UC aborda em profundidade ferramentas digitais emergentes no sector da Arquitectura, Engenharia, Construção e Operação (AECO) que estão a transformar todas as fases do ciclo de vida dos edifícios e infraestruturas e os métodos de trabalho e colaboração. O objectivo da UC é capacitar os estudantes no desenvolvimento de soluções digitais aplicadas à construção através do desenvolvimento de novas ferramentas de automação, ligação e integração de fontes de dados, respeitando os diferentes níveis de experiência prévia, e estimulando a criatividade necessária para enfrentar desafios técnicos em ambientes reais.

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


No final desta UC os estudantes deverão ser capazes de: OA1. Identificar e compreender os conceitos básicos de desenvolvimento de aplicações da construção, nomeadamente API, bibliotecas e ferramentas OpenSource. OA2. Desenvolver e implementar estratégias para resolver problemas práticos através da criação de pequenas aplicações que aumentam a capacidade das ferramentas existentes. O método de ensino privilegiado é a exposição dos conteúdos seguida da resolução de exercícios progressivos e guiados que os estudantes desenvolvem autonomamente, com suporte dos colegas, docente e ferramentas de IA especializadas em aprendizagem e geração de código.

Conteúdos Programáticos / Syllabus


Os Conteúdos Programáticos da UC são os seguintes: CP1. Introdução ao desenvolvimento de software para a construção. CP2. Fundamentos de APIs: estrutura, funcionamento e aplicação prática. CP3. Desenvolvimento de sofware para Revit com Python. CP4. Bibliotecas e metodologias abertas para desenvolvimento de aplicações openBIM.

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


Os conteúdos programáticos estão diretamente alinhados com os objetivos de aprendizagem. O CP1 introduz os conceitos fundamentais de desenvolvimento de software aplicados à construção, contribuindo para o OA1. O CP2 aprofunda o funcionamento de APIs, reforçando o OA1 e começando a ligação com o OA2, ao permitir aplicações práticas. O CP3 desenvolve competências práticas em Python para Revit, respondendo diretamente ao OA2 ao capacitar os estudantes para criar soluções automatizadas. O CP4 explora bibliotecas e metodologias openBIM, contribuindo para ambos os objetivos: aprofunda o conhecimento de ferramentas abertas (OA1) e promove a aplicação prática e integração de dados (OA2).

Avaliação / Assessment


A avaliação é ao longo do semestre (ALS), não havendo Exame. A ALS tem duas componentes: 1 - Exercícios individuais lançados nas aulas e resolvidos nas semanas seguintes, com um peso de 35%. 2 - Projeto de grupo de até 3 estudantes, em em que cada grupo de estudantes selecciona uma tecnologia ou ferramenta, a explora e aplica a um problema concreto, previamente aprovado pelo docente. As classificações são 35% (projeto), 15% (relatório) e 15% (discussão). A nota mínima em cada componente do trabalho individual e do projeto de grupo é de 9,5 valores. O uso de ferramentas de Inteligência Artificial é permitido, devendo ser claramente identificado, incluindo os prompts utilizados e a forma como a IA contribuiu para a resolução das tarefas.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies


O processo de ensino-aprendizagem baseia-se na descoberta, experimentação e exploração de ferramentas e metodologia inovadoras e sua aplicação a casos concretos. A exposição onde se apresentam os conceitos teóricos, a sua tradução em aplicações práticas e exemplos, alterna com a exploração das ferramentas e desenvolvimento do exercício final. Finalmente, os resultados são analisados criticamente, sendo permitida a sua ressubmissão. Será feita a ligação à investigação em desenvolvimento na Escola, através de apresentações de estudantes de doutoramentos e de projetos de investigação, sendo os estudantes convidados a integrar as equipas destes projetos ou a apoiar os trabalhos de tese através do seu trabalho de grupo. Para um total de 150 horas: MEA1 - Aulas expositivas teórico-práticas: teoria, exemplos de aplicação (9h) MEA2 - Aulas participativas: apresentações de convidados - análise e discussão de casos de estudo (12h) MEA3 - Aulas activas: utilização de software, realização de exercícios / entregáveis do projeto de grupo (15h) MEA4 - Aulas de apoio tutorial (1h) MEA5 - Trabalho autónomo por parte do estudante: auto-estudo (10h), aulas em vídeo assíncronas (30h); realização dos entregáveis do trabalho individuais e de grupo (74h).

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


Esta UC baseia-se no contato e experimentação de diferentes ferramentas. Como tal, essa exploração parte de apresentações e exposições que são depois expandidas pelo trabalho dos estudantes, assistido pelo docente. Os trabalhos de grupo partem da mesma perspetiva, os estudantes não irão utilizar todas as ferramentas ensinadas, mas explorar uma ou mais, com apoio do docente e convidados. A avaliação ao longo do semestre tem como objectivo incentivar o acompanhamento e interacção continuada e permitir ao estudante aferir atempadamente a sua progressão e desempenho. O projeto de grupo é lançado no início do semestre, e concretizado ao longo da segunda parte, depois dos estudantes selecionarem o tema e tecnologia com que vão trabalhar. Isto permite aos estudantes encarar as aulas como oportunidades de aprendizagem prática que poderão aplicar e adaptar no seu projecto.

Observações / Observations


No desenvolvimento de software para a construção, grande parte do conhecimento está em tutoriais, fóruns e sites especializados, que oferecem conteúdos atualizados.

Bibliografia Principal / Main Bibliography


Sawhney, A. et al., Construction 4.0: An Innovation Platform for the Built Environment, Routledge 2020, ISBN 9780367027308. Borrmann, A. et al. (eds). Building information modeling: technology foundations and industry practice. Springer 2018, ISBN 9783319928616. Seaton, H., The Construction Technology Handbook: Making Sense of Artificial Intelligence and Beyond, Wiley, 2021, ISBN 9781119719953." buildingSMART. (n.d.). IFC 4.3 documentation. Retrieved April 4, 2025, from https://ifc43-docs.standards.buildingsmart.org/ That Open Company. (n.d.). Retrieved 2024/12/27, https://thatopen.com/ Autodesk. (2025, abril 4). Revit API overview. Autodesk Platform Services. https://aps.autodesk.com/developer/overview/revit pyRevitLabs. (n.d.). pyRevit documentation. Notion. Retrieved April 4, 2025, from https://pyrevitlabs.notion.site/ DynamoBIM. (n.d.). Python in Dynamo for Revit. Dynamo Primer. Retrieved April 4, 2025, from https://primer.dynamobim.org/10_Custom-Nodes/10-5_Python-Revit.html

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography


Blanco, J. et al., The new age of engineering and construction technology. McKinsey & Company, 2017. Seaton, H., The Construction Technology Handbook: Making Sense of Artificial Intelligence and Beyond, Wiley, 2021, ISBN 9781119719953.

Data da última atualização / Last Update Date


2025-04-21