[1] O documento discute os diferentes níveis de conhecimento, incluindo o conhecimento empírico, filosófico, teológico e científico. [2] Apresenta os desenvolvimentos históricos do método científico, desde os gregos até Galileu, Bacon e Descartes. [3] Discutem os métodos de raciocínio indutivo e dedutivo e como eles são usados na ciência.

1. Instituto Federal de Goiás – Campus Uruaçu
O Método Científico
Disciplina: Metodologia do Ensino de Química
Licenciatura em Química - 6º Período
Profa: Alécia Maria Gonçalves

2. Introdução
Platão e Aristóteles (sec V aC) Isaac Newton (sec XVI)
O que é Ciência?
O que chamamos de conhecimento científico?
Como separar a Ciência da pseudo-ciência?

3. O desafio da Astrologia
“Uma época da sua vida vem
chegando ao fim. Você acha que
ultrapassou a pior parte, mas ainda há
que melhorar e conseguir a
estabilidade de suas conquistas”.
A Astrologia é uma teoria científica?

4. A Astrologia é uma Ciência?
A Astrologia é uma Ciência porque...
possui métodos e técnicas estabelecidas
Tem teorias e objeto definido
Cada pessoa tem um mapa astral...

5. A Astrologia é uma Ciência?
A Astrologia não é uma Ciência
Falta aprovação científica
Qual é a capacidade preditiva?
 Quanto mais genérico, menos verificável
 Mesmas observações levam a teorias incompatíveis
 Mesma teoria leva a diferentes predições
 Impossibilidade de separar o observador do fenômeno observado

6. A Astrologia é uma Ciência?
Poder explicativo
Teoria científica precisa dizer porque algo acontece, e não apenas o
que acontece...
Resultado precisa ser validado...
Como se vai saber que o “uma época da vida está chegando ao fim?”

7. A Astrologia é uma Ciência?
Teoria Científica
 Diz o que não pode acontecer.
 Validade e precisão
 Limitação da nossa capacidade de explicação
 Produz o avanço do conhecimento
 Eu sei hoje mais do que sabíamos ontem...

8. O que é Ciência?
Isaac Newton (sec XVI) Lei da Gravitaçao Universal
Busca de explicação racional do universo
Teoria científica
Capaz de explicar um parte do mundo

9. A Ciência avança…
Relatividade Geral
A velocidade da luz é o
Gravitação Universal limite de transmissão
fenômeno instantâneo

10. O que é Ciência?
Começamos na ignorância…
“Tudo é água”, Tales de Mileto
…e acabamos construindo respostas plaúsiveis
Tabela periódica dos elementos químicos
DNA como base de reprodução

11. A Visão de Popper
Karl Popper
Filósofo da ciência mais influente do século XX
Questão central
Problema da demarcação
 Separar ciência da não-ciência

12. NÍVEIS DE CONHECIMENTO
Conhecimento Empírico ou Popular:
É o conhecimento do povo, obtido ao acaso, após inúmeras tentativas. É ametódico e
assistemático.
• Os conhecimentos são transmitidos pela linguagem de uma pessoa a outra, de geração em
geração;
• Obtido por meio de experiências feitas ao acaso, sem método e de investigações pessoais
feitas ao sabor das circunstâncias da vida, por meio de informações dos outros, tradições da
coletividade, ou mesmo da doutrina de uma religião positiva
Características
 Valorativo
 Reflexivo
 Assistemático
 Verificável
 Falível
 Inexato

13. EXEMPLO DE CONHECIMENTO
EMPÍRICO OU POPULAR

14. NÍVEIS DE CONHECIMENTO
Conhecimento Filosófico
• Difícil definição. Caracterizado pela busca das realidades últimas e imediatas da existência, que
ultrapassam a simples experimentação.
• A ferramenta única: a razão humana.
• Objetivo: o conhecimento das causas supremas da existência. Busca do saber pelo saber.
•Tarefa fundamental: reflexão, procura compreender a realidade em seu contexto mais universal
• Método: parte-se do concreto material para o concreto supramaterial, do particular ao universal.
Características
 Valorativo
 Racional
 Sistemático
 Infalível (?)
 Não Verificável
 Exato

15. EXEMPLO DE CONHECIMENTO
FILOSÓFICO

16. NÍVEIS DE CONHECIMENTO
Conhecimento Teológico ou Religioso
• Está relacionado com uma atitude de fé diante de um conhecimento revelado.
• Seu fundamento: a fé (experimentável ou não)
• Seu objetivo: explicar o por quê da existência em termos da Verdade Revelada.
• Aquele que manifesta a Verdade é o revelador. Pode ser o próprio homem ou Deus.
• Conhecimento Teológico: é o conhecimento revelado, relativo à Deus, aceito pela fé teológica.
• É o conjunto de verdades que os homens chegaram, não com o auxílio de sua inteligência, mas
com a aceitação dos dados da Revelação divina.
 Características
 Valorativo
 Inspiracional
 Sistemático
 Não Verificável
 Infalível (?)
 Exato

17. EXEMPLO DE CONHECIMENTO
TEOLÓGICO OU RELIGIOSO

18. NÍVEIS DE CONHECIMENTO
CONHECIMENTO CIENTÍFICO
O conhecimento científico vai além do empírico, procurando conhecer, além do fenômeno, suas causas e leis.
• Não está preocupado no Por quê as coisas são, o que são, e sim no Como as coisas funcionam e podem ser
utilizadas.
Para Aristóteles:
“o conhecimento só se dá de maneira absoluta quando sabemos a causa que produziu o fenômeno e o
motivo, porque não pode ser de outro modo; é o saber através da demonstração”
• CIÊNCIA: é a busca constante de explicações e soluções, de revisão e reavaliação de seus resultados,
tendo consciência clara de sua falibilidade e de seus limites.
• Não é considerada como algo pronto acabado ou definitivo.
• Não é a posse de verdades imutáveis.
• DINAMICIDADE DA CIÊNCIA: é a busca contínua de renovação e reavaliação. A ciência é um processo de
construção. Suas verdades não são absolutas.

19. NÍVEIS DE CONHECIMENTO
Conhecimento Científico
• No século XX, a ciência, com seus métodos objetivos exatos, desenvolve pesquisas em todas as
frentes do mundo físico e humano, atingindo um grau de precisão surpreendente não só na área das
navegações espaciais e de transplantes, como nos mais variados setores da realidade.
 Características
 Contingente (diz-se de uma proposição cuja verdade ou falsidade só pode ser concluída pela
experiência e não pela razão)
 Real
 Sistemático
 Falível
 Verificável
 Factual
 ≈ Exato
 Em construção

20. EXEMPLO DE CONHECIMENTO
CIENTÍFICO

21. TRINÔMIO VERDADE – EVIDÊNCIA -
CERTEZA
Homem possui limitações e a realidade que ele pretende conhecer e dominar é múltipla e complexa.
 Questão: O homem pode conhecer a verdade, de forma evidente e com toda a certeza?
O que não pode ser
contradito: a realidade Absoluta: enunciado
VERDADE revelada
categórico
Hipotética: condição
Metafísica: abrangência
É a manifestação clara,
EVIDÊNCIA transparente, desvelada da
realidade. É Fato!
Moral: conduta do indivíduo
Científica: experimentação
Religiosa: fé / revelação
É o estado que consiste na
adesão firme a uma Vulgar ou Comum: fé humana
CERTEZA verdade, sem temor de
engano Por vezes depende da visão pessoal
de mundo!!

22. O MUNDO A SUA VOLTA
É ENTENDIDO,
DEPENDENDO DA
FORMA QUE VOCÊ O
VÊ.

23. A Visão de Popper: Conjecturas e Refutações
 Teorias como conjecturas
Afirmações plausíveis sobre o universo
Podem ser submetidas a testes críticos
Nunca podemos saber se são verdadeiras ou não
 Teorias devem poder ser sujeitas a testes
Uma teoria deve ser refutável!!
Conduzir um experimento que possa rejeitar esta teoria
 Teoria tem de ser capaz de fazer predição
Observações da realidade são experimentos da teoria

24. Teoria e Observações
 Teste de uma novo remédio
Observar o comportamento de ratos em laboratório
 Observar as órbitas dos planetas
Arquivo de todas as posições dos planetas a cada dia
Tycho Brahe
 Teoria de Copérnico/Newton/Kepler/Galileu é maior que as
observações dos planetas
Observações de Brahe foram fundamentais para reforçar a teoria

25. O Método Científico
Definições :
Quando o homem começou a interrogar-se a respeito dos
fatos do mundo exterior, na cultura e na natureza, surgiu a
necessidade de uma metodologia da pesquisa científica.
Portanto
Metodologia é o conjunto de métodos ou caminhos que são
percorridos na busca do conhecimento.
(Andrade, 1997).

26. O Método Científico
Exemplo :
Ao fazer uma descoberta científica, como o
soro anti-ofídico, Vital Brasil descreveu o
método que utilizou para chegar a aquele
resultado, possibilitando aos outros cientistas
chegarem ao mesmo soro.
Não houve improvisação. O trabalho foi
realizado com técnica, precisão e
planejamento.
Em Ciência, não se trabalha ao acaso.

27. Desenvolvimento do Método
 Conhecimento Homem
 Gregos → diferença entre conhecimento
vulgar e saber científico.
 Platão (427-347 a.C.) filósofo que discutiu
as questões de moral, justiça e saber.
 Aristóteles (384-322 a.C.)  existia o
homem concreto e não a idéia do homem.
 Ptolomeu (século II)  astrônomo grego.
Escreveu Almagesto (todo conhecimento da
Astronomia da época).

28. Desenvolvimento do Método
A Revolução Científica inicia-se
nos séculos XVI e XVII com
Copérnico, Bacon, Galileu,
Descartes e outros.

29. Galileu Galilei (1564 - 1642)
Deve-se partir da
observação dos fatos para
chegar a uma lei geral

30. Galileu Galilei (1564 - 1642):
Observação dos Fenômenos
Análise das partes (relações quantitativas)
Indução de Hipóteses
Generalização dos Resultados
Confirmação das Hipóteses
Estabelecimentos de Leis Gerais

31. Francis Bacon (1561 - 1626) :
Experimentação
Formulação de Hipóteses
Repetição
Testagem das Hipóteses
Formulação de Generalizações e Leis

32. Galileu Galilei e Francis Bacon
são considerados os pais do
Método Experimental.
Eles descreveram os princípios da
experimentação
na Metodologia Científica

33. ene Descartes (1596 - 1650) :
Propõe um processo que se afasta, em essência,
dos anteriores. Em vez de usar a inferência
indutiva, se utiliza da inferência dedutiva (do
geral para o particular).
A certeza somente poderá ser
alcançada pela razão.

34. Rene Descartes:
Quatro princípios:
EVIDÊNCIA: não aceitar jamais como verdadeiro uma coisa que não se
conheça evidentemente como verdadeira.
ANÁLISE: dividir as dificuldades em tantas partes quantas for possível
e necessário para resolve-las.
SÍNTESE: conduzir ordenadamente o pensamento, começando pelos
objetos mais simples e mais fáceis de conhecer até culminar com
objetos mais complexos, em uma seqüência natural de complexidade
crescente.
ENUMERAÇÃO: realizar sempre discriminações e enumerações as
mais complexas e revisões gerais, de forma a se ter certeza de nada
haver sido omitido.

35. Formas de Raciocínio
Indução
X
Dedução

36. Indução
Fatos parti- Verdade
culares, sufi- geral ou
cientemente
Infere-se universal não
aceitos e contida nos
constatados fatos
examinados

37. Indução :
Se as premissas são verdadeiras,
pode-se dizer que, provavelmente, a
conclusão será verdadeira.
A fragilidade do argumento indutivo já
foi discutido por muitos autores.

38. Indução  exemplos :
Premissa: Terra, Marte, Vênus,
Saturno, Netuno são todos planetas.
Observação: Terra, Marte, Vênus,
Saturno, Netuno não têm luz própria.
Conclusão: Todos os planetas não
brilham com luz própria
Observações Conclusão
particulares Geral

39. Indução  exemplos :
Premissa
João, José, Pedro são homens.
Observação
João, José, Pedro são mortais.
portanto
Conclusão
Todo homem é mortal.

40. Espécies de Indução :
Indução Vulgar:
Generaliza a partir de poucos casos
observados superficialmente, sem critérios,
podendo facilmente induzir ao erro.
Conheço 3 rapazes que não levam a vida a sério.
portanto todos os rapazes não levam a vida a sério.

41. Espécies de Indução :
Indução Formal:
Tem como ponto inicial a enumeração de
casos de uma mesma espécie ou gênero.
Premissa
Os corpos A, B e C atraem o ferro.
Observação
Os corpos A, B e C são todos imãs.
portanto
Conclusão
Todos os imãs atraem o ferro.

42. Espécies de Indução :
Indução
Científica:
Generaliza a relação entre dois fenômenos
e desta relação resulta uma lei.
Observação A célula animal é formada por citoplasma e membranas.
Observação
A célula vegetal é formada por citoplasma e membranas.
portanto
Conclusão Toda célula tem uma estrutura básica formada por
citoplasma e membranas.

43. Exemplos de pesquisas com argumento Indutivo :
 Lei da gravitação universal de Newton.
 Equação de pêndulo de Galileu Galilei.
 1ª, 2ª e 3ª Leis de Newton.
 Pesquisas estatísticas (ex: eleições).
 Todas pesquisas epidemiológicas.
 Todos os testes com remédios e
vacinas.
 Pesquisas agropecuárias.

44. Dedução
Parte-se de Chega-se a
princípios um
(premissas) Deduz-se
conseqüente
universais menos geral

45. Metodologia Científica
Dedução
A dedução é a argumentação que torna
explicitas verdades particulares contidas
em verdades universais.
O ponto de partida é o antecedente, que
afirma uma verdade universal.
O ponto de chegada é o conseqüente que
afirma uma verdade menos geral ou
particular.

46. Metodologia Científica
Dedução  exemplos :
Antecedente
Todo homem é mortal.
Observação
Pedro é um homem.
portanto
Conseqüente
Pedro é mortal.

47. Metodologia Científica
Dedução categórica  exemplos :
Antecedente
Toda criança tem pais.
Observação
Gilberto é uma criança.
portanto
Conseqüente
Gilberto tem pais.

48. Metodologia Científica
Dedução hipotética  exemplos :
Antecedente
Quem estuda, passa nos
exames.
Observação
Henrique estuda.
portanto
Conseqüente
Henrique passará nos
exames.

49. Metodologia Científica
Exemplos de pesquisas com argumento Dedutivo :
 A luneta astronômica de Galileu Galilei.
 Pára-raios de Benjamin Franklin.
 A pilha de Alessandro Volta.
 A lâmpada de Thomas Alva Edson.
 A Teoria da Relatividade de A.
Einstein.
 As ondas de rádio de Henrich R. Hertz.
 Todas as pesquisas teóricas.

50. Metodologia Científica
Indução X Dedução
Ambas se fundamentam em premissas.
Dedutivo: premissas verdadeiras levam
invariavelmente a conclusões
verdadeiras.
Indutivo: premissas verdadeiras
conduzem a conclusões prováveis.

51. Metodologia Científica
Indução X Dedução
Todo pesquisador deve optar em
desenvolver sua pesquisa com um dos dois
argumentos: indutivo ou dedutivo.
A forma de raciocínio é a primeira
definição da Metodologia de uma pesquisa.
Você já decidiu de que forma você
pretende trabalhar ?
Que tal discutir com o seu orientador ?

52. Metodologia Científica
Proposta para a semana :
 Refletir e discutir a forma de raciocínio
mais adequada para sua pesquisa.
 Conversar com o seu orientador sobre o
assunto.
 Dúvidas: Ler as ‘Leituras Recomendadas’
e conversar com o Professor de
Metodologia Científica sobre o assunto.
Fim.

53. O Método Científico: visão idealizada
Questões
Problema Hipóteses
Observações Metodologia
Refutação/ Experimento
Não-refutação Analise

54. O metodo científico

55. O Método Científico em Cinco Partes
 Observação
 Entender seu objeto de estudo tanto quanto sua capacidade de observação permite
 Hipótese
 Formular uma hipótese a partir da análise dos dados
 Previsões
 Usar a hipótese para predizer os resultados de novas observações
 Experimento
 Desenvolver experimentos para testar suas predições.
 Repetir os passos de predição e experimentação até reduzir discrepâncias entre teoria
e observações.
 Teoria
 Construir uma teoria que provê um conjunto coerente de proposições que explicam
uma classe de fenômenos.

56. O que é um problema?
Algo que não pudemos explicar
Problemas
• Como os planetas se movem?
• O que causa o cólera?
• O que causou a extinção dos dinossauros?
• Ë possível colorir qualquer mapa com apenas 4 cores?
A ciência é um processo de solução de problemas.

57. O que é a explicação científica ?
Desenvolvimento de uma teoria que prevê os fenômenos observados
Geoinformação ofere um tipo especial de explicação:
conhecimento como construção.
Os programas são teorias formais de explanação de fenômenos
sociais e naturais.
 (re)usáveis em experimentos
 Compreensíveis

58. O que é uma hipótese ?
A semente de uma nova teoria para resolver o problema.
Examplos
• Os planetas giram em torno do Sol
• Cólera é transmitido ao beber água contaminada
• Os dinossauros desapareceram por uma mudança climática causada pela
queda de um asteróide
• Qualquer mapa pode ser colorido com um máximo de 4 cores.

59. O que é um experimento?
Um teste reprodutível da hipótese
Examplos
• Calcular e observar as posições dos planets
• Analisar a conexão entre as fontes de água potável e os casos de
cólera
• Encontrar evidências para o impacto do meteorito
• Estabelecer um procedimento formal que permita colorir
qualquer mapa

60. O método científico na prática
 Hipóteses precisam ser refutáveis
(o que nem sempre é o objetivo do trabalho)
 Os experimentos precisam ser reprodutíveis
 Os resultados precisam ser comunicados
 Os métodos e resultados precisam ser criticados
„war stories“ não são científicas

61. Como achar um bom problema
 Definir seu problema é a parte mais difícil
 Seja modesto!
 Concentre-se em achar um problema bem-definido
 Clareza é fundamental (i.e., escrever sempre!)

62. Como projetar experimentos
 Requisitos de uma boa metodologia
fornecer evidências a favor e contra a hipótese
incluir um ou mais experimentos
ser inovadora no caso de um doutorado

63. Escopo de Atuação
Programas de pos-graduação
Sensoriamento Remoto
Computação Aplicada (Ciência da Computação)
Algumas questões
O Sensoriamento Remoto é uma ciência ou uma técnica?
Qual o fundamento metodológico de uma tese em SR?
A Computação é uma ciência ou uma técnica?
Qual o fundamento metodológico de uma tese em CC?

64. Tipos de Pesquisa
Nem toda pesquisa é feita da mesma forma
Os métodos de pesquisa são bem diversos dependendo do
campo de conhecimento
Quais são os tipos mais comuns de pesquisa no ambiente do
INPE?

65. Sensoriamento Remoto
Remote Sensing involves gathering data and information
about the physical "world" by detecting and measuring
radiation, particles, and fields associated with objects located
beyond the immediate vicinity of the sensor device(s).
Remote Sensing is a technology for sampling electromagnetic
radiation to acquire and interpret non-immediate geospatial
data from which to extract information about features,
objects, and classes on the Earth's land surface, oceans, and
atmosphere.

66. Sensoriamento Remoto
Conhecer física do imageamento
Tipo do sensor
Comportamento espectral do alvo
Conhecer objetos estudados
Domínio do conhecimento – disciplinas específicas
Características dos objetos
Problema da resolução temporal
Objetos interessantes – variam no tempo
Imagem é uma retrato num instante de tempo

67. Sensoriamento Remoto: Ciência ou Técnica?
Ciência do Sensoriamento Remoto
Comportamento Espectral de Alvos
Física de Radiação
Construção de Detectores e Sensores
Análise de Desempenho dos Sensores
Processamento de Imagens de Sensores Remotos
Aplicações Emergentes
Imagens Superespectrais e hiperespectrais

68. Organização tradicional de Teses em SR
Introdução
Revisão Bibliográfica (opcional)
Descrição da Área de Estudo
Materiais e Métodos
Resultados
Conclusões e Estudos Futuros
Até que ponto esta organização reflete um trabalho científico
ou um simples relatório de projeto?

69. Estrutura das teses de SR
Justifica o artigo “Is the scientific paper a fraud?”
A tese de Sensoriamento Remoto (na forma inpeana dos
orientadores) é uma fraude!
Apresenta a metodologia como uma “inspiração divina”
Fraude conceitual: não explica o que realmente aconteceu!
Consequência: leitor (aluno) não consegue entender como o
trabalho foi feito.

70. Organização melhorada de Teses em SR
Introdução
Problema científico (questão e contribuição esperada)
Metodologia
Revisão bibliográfica
Indicação da contribuição da tese
Experimento (Estudo de Caso)
Descrição da Área de Estudo (Materiais)
Conclusões e Estudos Futuros
Separar materiais e métodos!
Vantagem: contribuição teórica fica destacada

71. O que fazer se seu orientador é conservador?
Melhorar a estrutura padrão
Escrever a introdução como muito cuidado
Destacar sua contribuição
Separar os materiais e métodos
Coloque os métodos antes dos materiais
Dê o paper do Medawar para o orientador ler!

72. Temas de Trabalho
Sensoriamento Remoto
Experimentação com dados em campo
Geoinformação
Organização de dados e conceitos
Computação
Construção de artefatos

73. Exemplos de Temas de Tese
Murilo: Áreas de Risco para Raiva em Áreas Rurais
Explicar a ocorrência da raiva através da análise espacial da
distribuição dos morcegos hematófagos e dos animais afetados
Marcelo: Análise da Criminalidade em São Paulo
A partir de indicadores intra-urbanos, é possível determinar
áreas de risco para certos tipos de criminalidade
Hipótese implícita: seu processo de análise permitirá ter acesso
a dados socioeconômicos que até pouco tempo não estavam
disponíveis e poderemos mudar as conjecturas sobre
criminalidade

74. Exemplos de Temas de Tese
 Delano: Prospecção de Hidrocarbonetos na Amazônia
“Utilização da imagem TM integrado num ambiente de
geoprocessamento para identificação de possíveis áreas de petróleo e
gás”
 Hipótese
É possível observar fenômenos naturais de forma indireta pelos seus
efeitos sobre outras propriedades do ambiente (relação causa-efeito)
Através de uma medida multiespectral é possível discriminar entre
diferentes fenômenos naturais porque as características físico-
quimicas dos materiais são diferentes para diferentes comprimentos
(causa-efeito)
Cadeia de relações de causa-efeito
Conjectura - modelo prospectivo (sofisticado) representável
computacional

75. Estrutura de Teses em Computação
Computation is synthetic in the sense that many of the
phenomena computer scientists and engineers study are
created by humans rather than occurring naturally in the
physical world.
Fred Brooks
 When one discovers a fact about nature, it is a contribution per
se, no matter how small. Since anyone can create something
new [in a synthetic field], that alone does not establish a
contribution. Rather, one must show that the creation is
“better”.

76. Estrutura de Teses em Computação
Brooks noted that researchers in a synthetic field must
establish that their creation is better.
“Better” can mean many things
 “solves a problem in less time,”
 “solves a larger class of problems,”
 “is more efficient of resources,”
 “is more expressive by some criterion,”
 “is more visually appealing in the case of graphics,”
 “presents a totally new capability,” etc.

77. Estrutura de Teses em Computação
 A key point about this type of research is that the “better” property is not
simply an observation. Rather, the research will postulate that a new idea — a
mechanism, process, algorithm, representation, protocol, data structure,
methodology, language, optimization or simplification, model, etc. — will
lead to a “better” result.
 For researchers in the field, making the connection between the idea and the
improvement is as important as quantifying how much the improvement is. The
contribution is the idea, and is generally a component of a larger computational
system.

78. De que vale a integração num ambiente de
geoprocessamento?
É o ponto principal dos trabalhos (raiva, homícidios,
detecção de hidrocarbonetos)?
Qual o papel da “integração num ambiente de
geoprocessamento”?
Ferramenta de observação e de inferência
Vai dar para determinar um modelo de risco para a raiva
O que acontece quando passamos dos conceitos para um
modelo de dados computacional?
Transformar visão de mundo em idéias
Transformar idéias em modelo quantitativo formal (escolha de
uma representação computacional)

79. De que vale a integração num ambiente de
geoprocessamento?
 O que há de comum entre raiva, homicídios e óleo?
 Construção de um modelo de dados para representar
computacionalmente um fenômeno
Escolha de atributos (baseados em pressupostos)
Escolha de representação do espaço
Escolha de procedimentos computacionais que geram uma superficie
de resposta (partição do espaço)
Análise do resultado (refutabilidade)
 Conhecimento como construção
Materialização de conceitos em modelos de inferência
 Grande número de pressupostos (devem ser evidenciados)

80. Pesquisa Teórica ou Pesquisa
Aplicada?
“Minha convicção pessoal é que a separação do trabalho
teórico da prática é artificial. Muito do trabalho prático feito
em Computação não tem solidez porque as pessoas que o
fazem não tem uma compreensão objetiva dos princípios
fundamentais de sua área. Boa parte da pesquisa teórica e
abstrata é estéril por não ter ponto de contacto com a
realidade. Todos os grupos de pesquisa em Computação
deveriam criar uma atmosfera em que esta separação não
venha a ocorrer”.
Tony Hoare