Métodos de Investigação 1

Conhecimentos de Base Recomendados

Inglês (nível B1).

Métodos de Ensino

Os conteúdos são apresentados de forma magistral, incluindo a discussão de casos de estudo. A avaliação consiste na elaboração de um relatório sobre desenho e análise de experiências (50%) e de uma frequência (50%). Não há avaliação por exame.

Resultados de Aprendizagem

Desenvolvimento de capacidades de realização de investigação científica com base em métodos quantitativos. Aquisição de competências de análise e síntese, organização e planeamento, investigação, tomada de decisão, raciocínio crítico, auto-crítica e auto-avaliação.

Estágio(s)

Não

Programa

Introdução

• Ciência, tecnologia e investigação
• Pensamento crítico e pensamento científico
• Integridade e conduta

 

Métodos de investigação quantitativos em informática

• Modelação
• Métodos formais
• Métodos experimentais
• Simulação computacional.

Docente(s) responsável(eis)

Carlos Manuel Mira da Fonseca

Métodos de Avaliação

Avaliação
Projecto: 50.0%
Frequência: 50.0%

Bibliografia

• G. Dodig-Crnkovic, Theory of Science, 2003.
• ESF and ALLEA, The European Code of Conduct for Research Integrity, Strasbourg: Ireg, 2011
• A. V. Aho and J. D. Ullman, Foundations of Computer Science, W. H. Freeman, 1992.
• M. Kirby and G. Dangelmayr, Mathematical Modeling: A Comprehensive Introduction, in preparation (draft).
• R. Sheldon, Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Academic Press, 2009.
• P. Cohen, Empirical Methods for Artificial Intelligence, MIT Press, 1995.
• T. Bartz-Beielstein, M. Chiarandini, L. Paquete, and M. Preuss, Experimental Methods for the Analysis of Optimization Algorithms, Springer, 2010.
• K. Dooley (2002), “Simulation research methods,” in Companion to Organizations, Joel Baum (ed.), London: Blackwell, p. 829-848, 2002.
• J. P. Davis, K. M. Eisenhardt and C. B. Bingham, “Developing theory through simulation methods,” Academy of Management Review, 32(2):480-499, 2007