Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
460 - Matemática e estatística
Departamento / Department
Departamento de Tecnologias Digitais
Ano letivo / Execution Year
2026/2027
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Esta unidade curricular não tem pré-requisitos.
Objetivos Gerais / Objectives
Esta unidade curricular (UC) aborda os principais conceitos e princípios fundamentais da matemática aplicada, com ênfase na sua utilização em contextos industriais e empresariais para a resolução de problemas práticos e a otimização de processos. Serão discutidos casos de estudo que ilustram a transição entre a teoria matemática e a sua aplicação prática em diferentes setores da indústria. A UC proporciona aos alunos a oportunidade de analisar propostas de trabalho para dissertações de mestrado, permitindo-lhes avaliar a relevância, viabilidade e contribuição científica de projetos de pesquisa em matemática computacional aplicada. A UC também se centra na identificação das etapas-chave de um trabalho de investigação científica e na exploração de metodologias de revisão bibliográfica sistemática e crítica, capacitando os estudantes a sintetizar eficazmente o estado da arte e a estabelecer uma base teórica robusta para futuros trabalhos de pesquisa.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
OA1. Aplicar os conceitos e princípios fundamentais da matemática computacional em contextos industriais e empresariais, assimilando como estes são aplicados para resolver problemas práticos e otimizar processos. OA2. Analisar propostas de projeto para dissertações de mestrado apresentadas por docentes, avaliando a relevância, viabilidade e potencial contribuição científica de cada projeto proposto. OA3. Identificar as etapas-chave e os componentes essenciais de um projeto de investigação científica, adquirindo uma compreensão clara do processo de pesquisa desde a formulação da questão inicial até às conclusões. OA4. Aplicar metodologias para realizar uma revisão bibliográfica sistemática e crítica, aprendendo a sintetizar o estado da arte de forma a fundamentar adequadamente um projeto de pesquisa. OA5. Aplicar os fundamentos para estruturação lógica e redação de trabalhos de investigação e dissertações de mestrado.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
CP1: Importância da matemática computacional em contextos industriais e empresariais CP2. Estudo de caso de aplicações da matemática computacional * Exemplos reais de uso da matemática computacional na otimização de processos. * Discussão de estudos de caso de uso da matemática computacional em contexto organizacional. CP3. Propostas de projetos de investigação * Apresentação pelos docentes de propostas de projetos de dissertação. * Critérios para avaliação da relevância, viabilidade e contribuição científica de projetos de pesquisa. CP4. Metodologia de investigação científica * Identificação das fases de um projeto de pesquisa e abordagens metodológicas para a definição de objetivos e tarefas. CP5. Revisão bibliográfica * Metodologias de revisão bibliográfica sistemática. * Síntese do estado da arte e análise crítica da literatura existente. CP6. Seminários e apresentações de propostas de dissertação * Apresentação de propostas de pesquisa pelos estudantes. * Discussão das propostas.
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
OA1. Aplicar os conceitos e princípios fundamentais da matemática computacional em contextos industriais e empresariais, assimilando como estes são aplicados para resolver problemas práticos e otimizar processos. OA2. Analisar propostas de projeto para dissertações de mestrado apresentadas por docentes, avaliando a relevância, viabilidade e potencial contribuição científica de cada projeto proposto. OA3. Identificar as etapas-chave e os componentes essenciais de um projeto de investigação científica, adquirindo uma compreensão clara do processo de pesquisa desde a formulação da questão inicial até às conclusões. OA4. Aplicar metodologias para realizar uma revisão bibliográfica sistemática e crítica, aprendendo a sintetizar o estado da arte de forma a fundamentar adequadamente um projeto de pesquisa. OA5. Aplicar os fundamentos para estruturação lógica e redação de trabalhos de investigação e dissertações de mestrado.
Avaliação / Assessment
Avaliação ao longo do semestre: 1. Participação e Discussão em Seminário (20%): * Avaliação ao longo do semestre da contribuição do aluno nas sessões de seminário, incluindo envolvimento, feedback construtivo e competências na aplicação de conhecimento teórico em discussões, correspondendo a OA1 e OA3. 2. Trabalho de Projeto (30%): * Os alunos desenvolverão a ideia de um projeto de investigação, onde aplicarão os métodos e princípios discutidos nas sessões de seminário. Este trabalho será avaliado quanto à sua originalidade, estrutura e indicação da aplicação prática dos conceitos matemáticos em problemas reais, refletindo OA1, OA2 e OA5. 3. Revisão Bibliográfica (30%): * Revisão crítica e sistemática da literatura relevante para o seu projeto de investigação, demonstrando as competências adquiridas em OA4 e a capacidade de estabelecer uma base teórica para o seu trabalho, alinhada com OA3. 4. Apresentação Oral (20%): * Apresentação da proposta de trabalho de investigação e discussão da sua estrutura e revisão bibliográfica, permitindo aos alunos demonstrar competências de comunicação e argumentação, alinhando-se com OA2 e OA5. Cada componente de avaliação é estrategicamente desenhado para avaliar diferentes aspetos dos objetivos de aprendizagem da UC e garantir que os alunos não só absorvam o conhecimento teórico, mas também sejam capazes de aplicá-lo em um contexto de investigação prática e comunicação científica. Não existe avaliação por exame.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
A UC segue um conjunto de metodologias de ensino e aprendizagem que promovem a autonomia do estudante e a aplicação prática dos conhecimentos teóricos. As metodologias selecionadas estão alinhadas com o modelo pedagógico que privilegia a aprendizagem ativa, colaborativa e orientada para a resolução de problemas. 1. Aprendizagem Baseada em Tarefas: * Os alunos serão envolvidos em tarefas práticas, como a elaboração de propostas de projetos de investigação e revisões bibliográficas, que os capacitarão a aplicar os conceitos teóricos em contextos reais, incentivando o desenvolvimento de competências como análise crítica, síntese e comunicação científica. 2. Aprendizagem Colaborativa: * Serão promovidas atividades de aprendizagem colaborativa, como discussões em fóruns online e trabalho em grupo, para desenvolver propostas de projetos e revisões bibliográficas. Esta metodologia fomenta a troca e discussão de ideias e a construção coletiva do conhecimento, reforçando as competências sociais e de trabalho em equipa. 3. Gamificação: * Elementos de gamificação, como desafios, níveis de progressão e recompensas, serão incorporados na plataforma de e-learning para aumentar o envolvimento e a motivação dos estudantes, contribuindo para uma experiência de aprendizagem mais dinâmica e interativa. 4. Estudos de Caso: * A análise de estudos de caso reais de aplicação da matemática computacional em contextos industriais e empresariais permitirá aos alunos observar a aplicabilidade dos conceitos teóricos, promovendo uma compreensão mais profunda dos desafios práticos e das soluções matemáticas. 5. Seminários Online: * A realização de seminários online com a presença de especialistas da indústria e da academia oferecerá aos estudantes uma visão aprofundada da matemática computacional em pesquisa e desenvolvimento, além de permitir a troca de experiências e o esclarecimento de dúvidas em tempo real. 6. Feedback Construtivo: * Os estudantes receberão feedback regular e construtivo dos docentes e pares sobre as tarefas realizadas, o que é essencial para a melhoria contínua e o aperfeiçoamento das suas competências investigativas e de redação científica. A combinação destas metodologias visa proporcionar uma experiência de aprendizagem sólida e diversificada, que não só prepara os estudantes para os desafios da matemática computacional aplicada, mas também desenvolve competências essenciais para o sucesso profissional e académico. A ênfase na interatividade e na aplicação prática dos conhecimentos está em perfeita sintonia com o modelo pedagógico que encoraja o estudante a ser um participante ativo no seu processo de aprendizagem.
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
1. Aprendizagem Baseada em Tarefas: * Alinha-se com OA1, OA2 e OA5, pois os estudantes aplicam conceitos matemáticos a problemas práticos através do desenvolvimento de projetos de pesquisa, promovendo a compreensão e a capacidade de analisar, estruturar e redigir trabalhos científicos. 2. Aprendizagem Colaborativa: * Corresponde a OA2 e OA5, incentivando os estudantes a trabalhar em conjunto na análise e discussão de propostas de pesquisa, o que desenvolve competências de comunicação e colaboração, essenciais para o ambiente académico e profissional. 3. Gamificação: * Contribui para OA1 e OA4 ao motivar e envolver os estudantes na exploração dos conteúdos e na revisão bibliográfica, transformando o processo de aprendizagem numa experiência de maior envolvimento. 4. Estudos de Caso: * Reflete OA1 e OA3, proporcionando contexto para a aplicação de conceitos teóricos e para a compreensão das etapas-chave de investigação científica, ao aproximar os estudantes de situações reais do mundo empresarial e industrial. 5. Seminários Online (Webinars): * Apoiam OA3 e OA4, oferecendo aos estudantes a oportunidade de aprofundar conhecimentos metodológicos e teóricos e de interagir com especialistas, o que é fundamental para a assimilação do processo de investigação e para a realização de revisões bibliográficas críticas. 6. Feedback Construtivo: * Essencial para todos os OAs, pois permite a reflexão contínua e a melhoria das competências de investigação e escrita, além de assegurar que os estudantes compreendem e integram o feedback no seu processo de aprendizagem. Estas metodologias foram cuidadosamente selecionadas para garantir que os estudantes não só adquiram conhecimento, mas também desenvolvam competências práticas e de pesquisa, proporcionando uma experiência educacional alinhada com o modelo pedagógico de aprendizagem ativa e centrada no aluno. A ênfase na interatividade, colaboração e aplicação prática facilita a transição dos conceitos teóricos para a sua utilização em contextos reais de investigação e indústria, cumprindo assim os objetivos de aprendizagem estabelecidos para esta UC.
Observações / Observations
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Bibliografia Principal / Main Bibliography
"C. Ceia, Normas para apresentação de trabalhos científicos. 7ª ed. Lisboa: Editorial Presença, 2008. M. Saunders, P. Lewis, A. Thornhill, Research methods for business students. 4th ed. Harlow: Financial Times/Prentice Hall, 2007. Revisão de artigos científicos, teses e dissertações."
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Data da última atualização / Last Update Date
2025-12-03