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 dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular units content dovetails with the specified 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
Internet of Things - Principles and Paradigms
IoT Fundamentals: Networking Technologies, Protocols, and Use Cases for the Internet of Things, Cisco Press, 2017
Prasant Kumar Pattnaik and Rajib Mall. Fundamentals of Mobile Computing, Wiley 2015;
Adrian McEwen and Hakim Cassimally. Designing the Internet of Things 1st Edition, Wiley
Samuel Greengard, The Internet of Things
The Internet of Things: Enabling Technologies, Platforms, and Use Cases
Fog and Edge Computing: Principles and Paradigms
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Data da última atualização / Last Update Date
2024-06-07