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
2024/2025
Pré-requisitos / Pre-Requisites
NA
Objetivos Gerais / Objectives
O curso destina-se a criar, construir, projetar, desenvolver, Sistemas de IoT inteligentes desde a camada dos sensores, passando pelas camadas intermédias até à nuvem. Inclui explicar as tecnologias de computação e comunicação, com ênfase nas comunicações de longo alcance de baixa potência e na inteligência nos sensores. Sob supervisão, o estudante deve ser capaz de implementar sistemas de IoT.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
OA1: Compreender os princípios e conceitos dos sistemas de IoT e Edge Computing. OA2: Desenvolver sistemas de IoT e Edge Computing OA3: Identificar os principais desafios e oportunidades sistemas de IoT e Edge Computing. OA4: Explorar casos de estudo de sucesso e boas práticas sistemas de IoT e Edge Computing. OA5: Avaliar o impacto sistemas de IoT e Edge Computing em diferentes setores.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
PC1 - Introdução aos sistemas IoT e aos paradigmas da Edge Computing; PC2 - Camada de sensores e configuração de Arduíno; PC3 - Camada de comunicação com ênfase em LoRa; PC4 - Integração Cloud + IoT + Edge Infrastructures; PC5 Introdução à camada intermédia para Edge Cloud e Lightweight Container Middleware para Arquiteturas; PC6 - Gestão de dados e análise preditiva para suporte ao desenvolvimento de aplicações no Edge; PC7 - Aplicações em Saúde, Transportes e cidades inteligentes; PC8 - Design aplicado a cidades inteligentes.
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
PC1 orientado a conceitos de analise de dados, os quais permitem aos alunos atingir OA1, PC2 orientado ao OA2, PC3 orientado ao OA2, PC3 orientado ao OA2, OA3, OA4 e OA5, PC4 orientado ao OA2 e OA5, PC5 orientado ao OA2, PC6 orientado ao OA2, OA3, OA4 e OA5, PC7 orientado ao OA4 e OA5, PC8 orientado ao OA4 e OA5.
Avaliação / Assessment
Entrega de 10 tarefas, respondendo aos critérios de cada solicitação do docente, com o peso de 50% da nota final e classificação mínima de 8,5 valores. As tarefas incluem atividades, desenvolvidas individualmente ou em grupo, nas sessões síncronas e em sessões assíncronas agendadas pelo docente, bem como intervenções em fóruns de discussão mediados. - Projeto de aplicação previamente estabelecido pelo docente e respetiva discussão oral em grupo, com o peso de 50% na nota final e classificação mínima de 8,5 valores. A média final terá de ser igual ou superior a 9,5 valores. De acordo com o Regulamento Geral de Avaliação de Conhecimentos e Competências do Iscte, esta UC é classificada como UC de projeto, pelo que não contempla avaliação por exame.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
A UC Sistemas IoT e Edge Computing adotará como metodologia de ensino e aprendizagem central a Aprendizagem Baseada em Estudos de Caso, combinada com Aprendizagem Baseada em Tarefas. A gamificação será utilizada como estratégia de motivação e envolvimento dos estudantes. Esta abordagem pedagógica está articulada com o modelo pedagógico do Iscte, segundo o qual o estudante é considerado um agente ativo no seu processo de aprendizagem, sendo o conhecimento é trabalhado como uma ferramenta para a construção e desenvolvimento de mais conhecimento e aplicado em diversos contextos.
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 foram selecionadas de forma a corresponder aos objetivos de aprendizagem da UC. Através de uma combinação de momentos de aprendizagem online síncrona e assíncrona, os estudantes irão realizar tarefas com diferentes níveis de apoio e orientação docente ao longo da UC que lhes permitirá, numa primeira fase compreender os princípios e conceitos Sistemas IoT e Edge Computing e posteriormente, analisar as suas implicações nas organizações e na sociedade. Irão ainda aplicar conhecimentos teóricos e desenvolver competências de análise e pensamento crítico, necessários à identificação dos principais desafios e oportunidades dos Sistemas IoT e Edge Computing. O docente dará feedback (corretivo e/ou cognitivo) sobre as tarefas e estudos de caso. Os estudantes irão ainda explorar casos de estudo de sucesso e boas práticas dos Sistemas IoT e Edge Computing através da utilização de casos reais ou fictícios como ponto de partida para a aprendizagem. Os estudantes terão acesso a informações detalhadas sobre o caso, incluindo contexto, personagens e problemas específicos a serem resolvidos. Seguirão uma sequência predefinida de análise, discussão e solução do caso. Esta abordagem permitirá que os estudantes estabeleçam conexões entre os conhecimentos teóricos e práticos, permitindo-lhes avaliar o impacto dos Sistemas IoT e Edge Computing em diferentes setores. Como estratégia de motivação, a unidade curricular incluirá a gamificação ao longo do semestre, onde serão atribuídos pontos aos estudantes à medida que os estudos de caso forem explorados com sucesso, garantindo o seu envolvimento ao longo da UC.
Observações / Observations
Assíncrona: T=2; TP=14 Síncrona: TP=8; OT=1
Bibliografia Principal / Main Bibliography
Fog and Edge Computing: Principles and Paradigms
The Internet of Things: Enabling Technologies, Platforms, and Use Cases
Samuel Greengard, The Internet of Things
Adrian McEwen and Hakim Cassimally. Designing the Internet of Things 1st Edition, Wiley
Prasant Kumar Pattnaik and Rajib Mall. Fundamentals of Mobile Computing, Wiley 2015;
IoT Fundamentals: Networking Technologies, Protocols, and Use Cases for the Internet of Things, Cisco Press, 2017
Internet of Things - Principles and Paradigms
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Data da última atualização / Last Update Date
2024-06-07