Pensamento Computacional

Objetivos

1. Conhecer, numa perspetiva histórica, os principais modelos e limites da computação.

2. Entender o pensamento computacional como uma extensão contemporânea das competências de literacia e aritmética, e usá-lo na resolução de problemas com solução algorítmica.

3. Usar os conceitos suporte do pensamento computacional no desenvolvimento das tecnologias digitais e no desenvolvimento de software.

Programa

1. Ciência da Computação

2. Decomposição e abstração

3. Algoritmos e padrões

4. Representação de dados

5. Modelação

6. Correção e testes

7. Concorrência e paralelismo

Métodos de Ensino

As aulas teóricas são expositivas nas quais se apresentam ideias e conceitos e se discutem exemplos e demonstrações, recorrendo a textos, imagens e vídeos. As aulas práticas laboratoriais, que funcionam articuladas com as aulas teóricas, são vocacionadas para o debate e a apresentação e discussão de práticas educativas e experiências, principalmente vocacionadas para o ambiente escolar, relacionadas com os tópicos introduzidos nas aulas teóricas. Os estudantes, em grupos, elaboram e apresentam seminários ou projetos sobre, pelo menos, 3 temas diferentes, alinhados com os objetivos da aprendizagem que, preferencialmente, decorram de experiências e práticas em contexto educativo, os quais se destinam à sua avaliação formativa e sumativa. A avaliação sumativa consiste na realização de um seminário ou projeto individual, suportado por um relatório escrito, que aborde um assunto que seja transversal aos conteúdos de aprendizagem. A plataforma de e-Learning Moodle da UAc (em http://moodle.uac.pt) é utilizada como repositório de material pedagógico e didático de apoio à aprendizagem, bem como de plataforma de agendamento, divulgação e promoção de atividades complementares e de gestão dos elementos de avaliação.

Bibliografia

Brookshear, J. G. & Brylow, D. (2019). Computer Science: An overview (Thirteenth Edition): Pearson.

Denning, P. J. & Tedre, M. (2019). Computationl Thinking (Second Edition): MIT Press.

Riley, D. D. & Hunt, K. A. (2014). Computational Thinking for the Modern Problem Solver: Chapman & Hall/CRC.

Walker, H. M. (2012). The Tao of Computing (Second Edition): Chapman & Hall/CRC.

Schneider, G. M. & Gersting, J. (2018). Invitation to Computer Science (Eighteen Edition): Course Technology.

Sedgewick, R. & Wayne, K. (2016). Computer Science: An interdisciplinary approach: Addison Wesley.

Método de Avaliação

Conforme Métodos de Ensino - 100 %