Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
480 - Informática
Departamento / Department
Departamento de Tecnologias Digitais
Ano letivo / Execution Year
2025/2026
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Conhecimentos e capacidades adquiridas nas anteriores UCs de Projeto (Planeamento e Gestão de Projeto, Empreendedorismo e Innovação I e II).
Objetivos Gerais / Objectives
O objetivo desta unidade curricular é o de dotar os estudantes com a capacidade de iniciar o desenvolvimento de um projeto real de base tecnológica, no tema da especialidade da respetiva licenciatura. Os estudantes, organizados em grupos, terão a oportunidade de integrarem os conhecimentos, aptidões e competências desenvolvidas durante o curso e de as aplicarem no desenvolvimento de um produto, serviço ou processo inovador, num contexto concreto empresarial, do setor institucional público, do setor social, ou ainda num projeto académico. Adotando metodologias de cocriação e de gestão ágil de projetos, os alunos irão criar empatia com o utilizador e a sua organização, selecionar e definir um problema de projeto específico, levantar as questões relacionadas com o mesmo, e realizar uma revisão sistemática da literatura. Durante a UC, os alunos irão ainda desenvolver competências de criatividade, inovação, autoaprendizagem, trabalho em equipa e expressão oral e escrita.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
No final da UC o estudante deverá: OA1. Aplicar metodologias de desenvolvimento de projetos em IA para conceber soluções inovadoras alinhadas com critérios de sustentabilidade económica, social e ambiental. OA2. Criar empatia com os utilizadores e com as respetivas organizações, identificar necessidades, obstáculos e oportunidades, e formular o problema e as questões de investigação a abordar. OA3. Realizar uma revisão sistemática da literatura, avaliando o estado da arte e as boas práticas relacionadas com o problema. OA4. Identificar e especificar requisitos funcionais e não funcionais, bem como identificar os recursos digitais, conjuntos de dados e infraestruturas computacionais necessários para o projeto. OA5. Planear, organizar e monitorizar o ciclo de vida do projeto, definindo cronograma e entregáveis. OA6. Trabalhar eficazmente em equipa, participando em dinâmicas colaborativas e comunicando resultados de forma clara através de relatórios técnicos e apresentações orais.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
CP1. Metodologias de desenvolvimento e planeamento de projetos em Inteligência Artificial. CP2. Apresentação de casos de estudo e de temas de projeto em tecnologias digitais de IA (produto, serviço ou processo). CP3. Seleção do tema de projeto e respetivo enquadramento na organização parceira. CP4. Espaço do problema: criação de empatia com utilizadores e organização; definição do problema e das questões associadas, tendo em conta requisitos de negócio, necessidades dos clientes/utilizadores e desafios tecnológicos. CP5. Aplicação de uma metodologia de revisão sistemática da literatura e análise crítica dos resultados. CP6. Identificação dos recursos digitais (incluindo recolha de dados), computacionais e outros necessários ao desenvolvimento do projeto. CP7. Implementação preliminar das soluções nos casos de estudo/projetos propostos; elaboração de relatórios e documentação final; comunicação de resultados.
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
O programa evolui em linha com os OAs. CP1 introduz metodologias de planeamento de projetos em IA, base para criar soluções sustentáveis (OA1) e gerir o ciclo de vida (OA5). CP2 apresenta casos de estudo, ligando teoria a problemas reais e estimulando inovação (OA1). CP3 orienta a escolha do tema e o enquadramento na organização, clarificando necessidades e requisitos iniciais (OA2, OA4). Em CP4 aprofunda-se a empatia com utilizadores e formaliza-se o problema e as questões de investigação (OA2). CP5 ensina revisão sistemática da literatura, fundamentando as opções tecnológicas (OA3). CP6 identifica dados, recursos digitais e infraestrutura, refinando requisitos e cronograma (OA4, OA5). Por fim, CP7 conduz à implementação, documentação e apresentação dos resultados, consolidando trabalho em equipa e comunicação escrita e oral (OA6) e evidenciando a integração prática dos conhecimentos (OA1).
Avaliação / Assessment
Esta UC segue a tipologia de avaliação ao longo do semestre por projeto a 100%, não contemplando exame final, dada a adoção ao método de ensino aplicado a situações reais. O processo assenta num relatório evolutivo único dividido em dois entregáveis: - Relatório Preliminar Intermédio [40%] - Relatório Preliminar Final [60%] O Relatório Preliminar Intermédio integra a proposta de projeto, o enquadramento na entidade parceira, a criação de empatia com utilizadores, a definição detalhada do problema, dos requisitos e dos objetivos, bem como a revisão sistemática da literatura e o planeamento de atividades e recursos. Inclui apresentação e discussão oral individual. O Relatório Preliminar Final contém a descrição da implementação preliminar, os resultados iniciais/validação, a análise crítica e o plano de trabalho subsequente. É acompanhado de demonstração funcional e discussão oral pública individual. Reuniões periódicas, presenciais e/ou online, com o mentor da entidade parceira e com o docente coordenador da UC (ou seu nomeado) são obrigatórias sempre que solicitadas. Estas sessões permitem validar o progresso, fornecer feedback contínuo e, se necessário, ajustar o âmbito e o planeamento, constituindo condição para a atribuição de classificação às entregas. A presença física do aluno é obrigatória em todos os elementos de avaliação, sob pena de reprovação à UC e/ou de atribuição de 0 valores ao elemento de avaliação. Para obter aprovação na UC, o estudante deverá alcançar uma nota final mínima de 10 valores, resultante da soma ponderada de todos os elementos de avaliação. A 1ª Época e 2ª Época poderão ser utilizadas para realização de momentos de avaliação. A presença nas aulas não é obrigatória.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
A unidade curricular assenta num modelo de aprendizagem ativa baseado em projetos reais, promovendo contacto permanente entre cada equipa de estudantes e o responsável da empresa, instituição pública, organização social ou unidade de investigação que lança o desafio. Esse interlocutor externo encontra-se semanalmente (presencial ou online) com o grupo para clarificar requisitos, disponibilizar dados, acompanhar protótipos e fornecer feedback imediato, permitindo ajustar continuamente o planeamento, o âmbito e as soluções algorítmicas às necessidades da entidade parceira. Paralelamente, o docente coordenador da UC, ou outro nomeado, orienta tutoria quinzenal onde se revê o progresso, se garante o rigor científico-técnico e se desbloqueiam obstáculos, facultando recursos laboratoriais e aconselhamento especializado. O trabalho desenrola-se em ciclos iterativos de definição de micro-objetivos, execução e reflexão crítica, culminando na apresentação de evidências (código, notebooks, relatórios breves) avaliadas de forma formativa pelos dois mentores. O uso de diários de bordo individuais, revisão entre pares em aula e ferramentas colaborativas (Git, quadros Kanban, videoconferência) reforça a transparência, a autorregulação e a partilha de boas práticas. Reuniões periódicas, agendadas regularmente para auscultação de progresso, completam o percurso, assegurando que os estudantes desenvolvem competências de criatividade, investigação, comunicação e gestão de projeto, enquanto entregam valor mensurável à organização parceira.
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
As metodologias de ensino da UC "Projeto Aplicado em Inteligência Artificial I" são centradas no desenvolvimento prático e aplicado dos conhecimentos, alinhando-se diretamente com os objetivos de aprendizagem. A orientação tutorial e o apoio contínuo permitem que os alunos apliquem metodologias de cocriação (OA1) e desenvolvam empatia com o utilizador e a organização (OA2). A realização de revisões sistemáticas da literatura e a análise crítica são fomentadas através de atividades de autoestudo e autoaprendizagem (OA3). As reuniões periódicas com o coordenador da UC e os responsáveis das entidades parceiras asseguram que os projetos estão bem alinhados com as necessidades organizacionais, promovendo a identificação e utilização adequada de recursos digitais e computacionais (OA4). O trabalho em grupo e a interação com empresas / instituições reforçam as competências de planeamento de projetos e gestão ágil (OA5), enquanto as apresentações e discussões finais consolidam a capacidade de comunicação e trabalho colaborativo (OA6).
Observações / Observations
Para além do RGACC, recomenda-se a leitura de outros documentos de referência para o processo de avaliação, tais como o Regulamento de Estudantes com Estatuto Especial (REEE) e o Código de Conduta Académica (CCA).
Bibliografia Principal / Main Bibliography
Dooley, J. F., & Kazakova, V. A. (2024). Software development, design, and coding: With patterns, debugging, unit testing, and refactoring. Apress. Huyen, C. (2022). Designing machine learning systems: An iterative process for production-ready applications (1st ed.). O’Reilly Media. Ford, N., Richards, M., Sadalage, P., & Dehghani, Z. (2021). Software architecture: The hard parts: Modern tradeoff analysis for distributed architectures. O’Reilly Media. Lewrick, M., Link, P., & Leifer, L. (2020). The Design Thinking Toolbox: A guide to mastering the most popular and valuable innovation methods (1st ed.). John Wiley & Sons. Knapp, J., Zeratsky, J., & Kowitz, B. (2016). Sprint: How to solve big problems and test new ideas in just five days. Simon & Schuster. Osterwalder, A., Pigneur, Y., Bernarda, G., & Smith, A. (2014). Value Proposition Design: How to create products and services customers want. John Wiley & Sons.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Ries, E. / capítulos 3 e 4, Penguin Group, The Lean Startup: How Today's Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses, 2017 Scrum Institute, The Kanban Framework 3rd Edition, 2020, www.scrum-institute.org/contents/The_Kanban_Framework_by_International_Scrum_Institute.pdf Darrell Rigby, Sarah Elk, Steve Berez / Scrum Institute, The Scrum Framework 3rd Edition, Doing Agile Right: Transformation Without Chaos Hardcover, 2020, www.scrum-institute.org/contents/The_Scrum_Framework_by_International_Scrum_Institute.pdf Jeff Sutherland, J.J. Sutherland, Scrum: The Art of Doing Twice the Work in Half the Time, 2014 Project Management Institute / 6th ed. Newton Square, PA: Project Management Institute, A guide to the project management body of knowledge (PMBOK guide), 2017 Gwaldis M., How to conduct a successful pilot: Fail fast, safe, and smart, 2019, https://blog.shi.com/melissa-gwaldis/
Data da última atualização / Last Update Date
2025-09-11