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Relatórios	
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Introdução ao curso de Metodologia da Pesquisa Científica do PPGI/UFPB - semestre 2015.1

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Metodologia da Pesquisa Científica: Introdução

  1. 1. Metodologia  da  Pesquisa  Cien1fica   Aula  01:  Introdução   Professor:  Alexandre  Duarte   Web:  h5p://alexandre.ci.ufpb.br/ensino/mpc  
  2. 2. Por  que  isso  nos  interessa?   •  O  ar?go  apresenta  aspectos   técnicos  interessantes  para   Cien?stas  da  Computação   – Watson  &  Crick  descreveram  uma   estrutura  de  dados   – Esta  estrutura  de  dados  implica  em  um   algoritmo  
  3. 3. Por  que  isso  nos  interessa?   •  Qualquer  descoberta  cienJfica  (e  a  rota  para   tal  descoberta)  pode  nos  ensinar  algo   importante     •  Por  exemplo   – Teorias,  experimentos  e  conjecturas  tem  um   papel  importante  na  pesquisa   – A  pesquisa  evolui  rapidamente  através  da   avaliação  de  hipóteses  refutáveis  (falsifiable)  
  4. 4. Obje?vos  deste  curso   •  Apresentar  um  conjunto  básico  de  métodos  para  condução   de  um  projeto  pessoal  de  pesquisa   –  Iden?ficar  tópicos  de  pesquisa,  questões  e  hipóteses   –  Selecionar  uma  entre  diferentes  rotas  de  pesquisa   –  Iden?ficar  e  ler  de  forma  produ?va  ar?gos  importantes   –  Planejar  e  conduzir  experimentos   –  Analisar  e  interpretar  dados   •  Servir  como  um  ponto  de  par?da  para  estudantes  de  pós-­‐ graduação   –  Você  não  chega  aqui  conhecendo  estes  métodos   –  Você  desenvolverá  um  trabalho  de  pesquisa  mais  relevante   após  conhecê-­‐los  
  5. 5. Tópicos   •  A  Ciência  da  Computação  como  Ciência   •  Selecionado  e  lendo  bons  ar?gos  mesmo  quando   você  não  entende  todos  os  conceitos   apresentados   •  Estruturando  a  inves?gação  cienJfica  em  termos   de  algoritmos,  tarefas  e  ambientes   •  Porque  algumas  hipóteses  são  melhores  que   outras   •  Combinando  provas,  simulações  e  experimentos   para  inves?gar  fenômenos  computacionais   •  Projetando,  conduzindo  e  cri?cando   experimentos  
  6. 6. Este  curso  não  é  sobre  Computação   Teórica   •  A  maioria  dos  estudantes  em  Ciência  da   Computação  fazem  pesquisa  que  é,  pelo  menos,   parcialmente  empírica   •  Mesmo  os  teóricos  precisam  definir  boas   questões  de  pesquisa   •  No  entanto,  boas  prá?cas  de  pesquisa  nos   ajudam  a  entender  como  selecionar  e  combinar   métodos  alterna?vos  para  produção  de   evidências  (provas,  experimentos,  simulações,   etc)  
  7. 7. Este  curso  não  é  sobre  Artefatos  da   Computação   •  Como  toda  ciência,  a  Ciência  da  Computação  possui   seus  artefatos   –  Código  fonte   –  Ar?gos/apresentações   –  Teses/dissertações   •  Este  curso  foca  em  conhecimento  de  mais  alto  nível   sobre  como  fazer  pesquisa  e  sobre  técnicas  específicas   de  pesquisa  comuns  a  pra?camente  todas  as  áreas  da   ciência   •  No  entanto,  boas  prá?cas  de  pesquisa  nos  ajudam  a   iden?ficar  mais  facilmente  quais  artefatos  são  mais   importantes  
  8. 8. Este  curso  não  é  sobre  EstaJs?ca   •  Espera-­‐se  que  todos  vocês  tenham  cursado   pelo  menos  um  semestre  de  estaJs?ca   durante  suas  graduações   •  No  entanto,  abordaremos  tópico  sobre  como   – U?lizar  métodos  para  análise  exploratória  de   dados   – U?lizar  e  cri?car  testes  estaJs?cos  de  hipótese   – Projetar  a  estrutura  de  um  experimento   – Inves?gar  hipóteses  causais  
  9. 9. Este  curso  não  é  sobre   profissionalismo   •  Não  estudaremos  como   – se  dar  bem  com  seu  orientador   – ser  aprovado  em  um  concurso  para  professor   – aprovar  projetos  de  pesquisa   •  No  entanto,  boas  prá?cas  de  pesquisa  levam  a   – Bons  ar?gos,  apresentações  e  dissertações   – Boas  relações  profissionais  
  10. 10. Pré-­‐requisitos   •  Conhecimento  básico  de  Ciência  da  Computação   e  de  estaJs?ca   •  Um  projeto  de  pesquisa  em  andamento,   aprovado  por  seu  orientador,  que  envolva   algoritmos  ou  sistemas  que  possam  ser  avaliados   através  de  experimentos   •  Capacidade  para  ler  e  escrever,  especialmente   em  inglês   •  Vontade  de  discu?r  em  classe  questões,   preocupações,  dúvidas  e  casos  de  sucesso  ao   longo  do  semestre  
  11. 11. Estrutura  do  Curso   •  Aulas  padrão:  ½  exposição  do  professor  e  ½   discussão  de  ar?gos  e  estudos  de  caso   •  “Laboratórios”:  discussão  aprofundada  sobre   exemplos  específicos  (selecionado  um   projeto,  testando  hipóteses,  desenvolvendo   questões  de  pesquisa  e  hipóteses,  etc)   •  Hoje     – restante  desta  apresentação  
  12. 12. Avaliação   •  Relatórios  de  projeto:  40%  da  média   •  Revisão  de  relatórios  de  projeto:  20%  da   média   •  Par?cipação  nas  discussões  em  sala:  20%  da   média   •  Relatórios  de  leitura:  20%  da  média    
  13. 13. Projetos   •  Projeto  individual:    um  estudante  =  um  projeto   •  Projeto  de  pesquisa  avaliando  um  algoritmo  ou   sistema  de  sua  escolha   •  A  escolha  do  projeto  é  a  chave  para  o  sucesso   nesta  disciplina,  por  isso  a  escolha  precisa  ser   feita  o  quanto  antes   –  A  aula  da  próxima  terça-­‐feira  será  um  laboratório   sobre  a  seleção  dos  projetos   –  Vocês  devem  submeter  até  a  próxima  segunda-­‐feira  o   relatório  de  projeto  0  (ver  site  do  curso)  
  14. 14. Projetos   •  Os  projetos  serão  desenvolvidos  em  oito  etapas     –  Ideias  para  o  projeto,  descrição  da  pesquisa,   exploração  comportamental,  avaliação  do   conhecimento  atual,  proposta  de  pesquisa,  projeto   experimental,  resultados  experimentais  e  relatório   final.   •  É  essencial  que  você  tenha  agora  um  sistema   pronto  para  ser  avaliado   –  Trabalho  de  algum  estudante  do  seu  laboratório   –  Código  fonte  aberto  de  algum  outro  pesquisador   –  Implementação  pública  de  algum  algoritmo,  sistema   ou  protocolo  
  15. 15. Par?cipação  em  sala   •  Ler  os  ar?gos  antes  das  aulas   •  Iden?ficar  aspectos  chave  para  a  discussão   – Problemas,  oportunidades  desperdiçadas,   conexões  com  outros  trabalhos,  potenciais   aplicações,  etc   – U?lizar  os  conceitos  vistos  nas  aulas  e  nas  leituras   •  Escrever  sobre  2  ou  3  destes  pontos  em  seus   relatórios  de  leitura   •  Traga  seus  pontos  para  discu?r  em  sala  
  16. 16. Relatórios  de  Leitura   •  Três  parágrafos   •  Subme?dos  até  a  meia  noite  do  dia  anterior  a   aula   •  Conteúdo   – Um  paragrafo  com  um  resumo  dos  obje?vos  do   ar?go   – Dois  ou  mais  pontos  de  crí?ca,  disputa,  reforço,   extensão  ou  aplicação  dos  resultados  do  ar?go  
  17. 17. Revisão  dos  Relatórios  de  Projeto   •  Fornecer  feedback  constru?vo  para  os  autores   –  Aspectos  fortes  do  relatório   –  Falhas   –  Informações  ausentes   –  Melhorias  na  apresentação   •  Classificar  o  relatório  em  relação  ao  seu  projeto   relatório  (pior,  tão  bom  quanto,  melhor)   •  Cada  estudante  revisará  os  relatórios  de  outros   três  estudantes  a  cada  interação  
  18. 18. Este  curso  estará  sempre  em   construção   •  Assim  como  a  metodologia  de  pesquisa  e  a   própria  ciência   •  Não  espere  uma  “palavra  final”  sobre  como  fazer   pesquisa  em  Ciência  da  Computação   •  Espere  ideias,  opiniões  conflitantes  e  respostas   parciais   •  Contribua  e  discuta:  como  em  todas  as   comunidades  cienJficas,  podemos  nos  aproximar   mais  da  verdade  se  trabalharmos  juntos.  

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