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BCC502 Metodologia Científica em Ciência da Computação
Prof. Anderson Almeida Ferreira
Sala 44 – DECOM
www.decom.ufop.br/anderson
Introdução
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Objetivos do Curso
• Apresentar aos alunos metodologias de escrita científica
• Estudar técnicas estatísticas para suportar o método científico em ciência da computação
• Discutir o processo de preparação da monografia e apresentar sugestões para esse processo
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Ementa
• Metodologias de escrita científica focando em trabalhos para a área de Computação.
• Tratamento de dados experimentais: medição, sumarização estatística, apresentação e interpretação de dados experimentais.
• Carga de trabalho (workloads): caracterização e análise.
• Métricas apropriadas para as questões buscadas pela pesquisa em ciência da computação experimental.
• Projeto experimental: como projetar testes de sistemas que são significativos.
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Visão Geral
• Ciência da Computação é uma ciência do artificial
• É uma área nova
• Permeia praticamente todas as atividades humanas
• Estilos de pesquisa ainda são variados
• Origem dos cursos é heterogênea
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Classificação de Estilos de Pesquisa em Computação
• Apresentação de um produto
• Apresentação de algo diferente do já existe
• Apresentação de algo presumivelmente melhor
• Apresentação de algo reconhecidamente melhor
• Apresentação de uma prova matemática
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Apresentação de um Produto
• Pesquisa eminentemente exploratória
• Difícil comparar com trabalhos anteriores
• Resumo do trabalho: "Fiz algo novo. Eis meu produto”
• Não passam em áreas maduras
• Pode ser apropriado para salões de ferramentas
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Apresentação de Algo Diferente
• Não há rigor científico na apresentação dos resultados
• Comparações, se houver, são muito mais qualitativas do que quantitativas
• Estudos de caso usualmente não prova, mas pode ajudar a convencer
• Típico de áreas onde é difícil conseguir dados e efetuar análise empírica
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Tabela de características
Característica 1 Característica 2 Característica 3 Característica 4
Artefato 1 X X
Artefato 2 X X
Artefato 3 X X X
Novo Artefato X X X X
As avaliações devem se reproduzíveis por avaliadores independentes
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Apresentação de Algo Presumivelmente Melhor
• Exige comparação com a literatura
• Na falta de benchmarks, o próprio autor cria seus testes
• Trabalho extra e possibilidade de introdução de erros
• Importante ter uma métrica clara
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Apresentação de Algo Reconhecidamente Melhor
• Analisado através de testes padronizados reconhecidos internacionalmente
• O trabalho se concentra na elaboração da hipótese e não na busca dos dados
• Supõe-se que após a publicação dos resultados ninguém mais possa ignorar esta nova abordagem em função das vantagens que ela oferece em relação às anteriores
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Apresentação de uma Prova
• Deve-se construir uma teoria (conjunto de definições) e uma prova formal de seus principais teoremas
• Típico das subáreas ligadas à Lógica e Matemática
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Avaliação de Aprendizagem
• Provas
• Exercícios
• Artigo final – Proposta com no máximo 1 página
– Documento final se possível no tema da monografia
– Deve ser em latex e conter:
• Tema e objetivos bem definidos
• trabalhos relacionados
• metodologia a ser empregada
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Presença
• Obrigatória
• Altamente recomendada
• Aulas devem funcionar como um fórum para discussão de idéias
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Programação
• Parte 1
– Sugestões para o processo de preparação da monografia
– Metodologias para auxiliar na escrita de artigos científicos, bem como diferentes elementos de estilo
• Parte 2
– Método científico em uma área tão experimental quanto a ciência da computação
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Bibliografia
• The Art of Computer System Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation and Modeling, Raj Jain.
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Bibliografia
• RAUL S. WAZLAWICK. Metodologia de Pesquisa para Ciência da Computação. Ed. Campus/Elsevier, 2009. ISBN 9788535235227.
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Página do Curso
• Constantemente atualizada – Slides das aulas
– Cronograma (sujeito a mudanças)
– Listas de exercícios
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Recomendação para o Sucesso
• Venham às aulas – Participem das discussões
• Não deixem dúvidas acumularem
• Dedicação ao projeto
• Escolher tema cedo e começar a trabalhar – Podemos gastar um período por aula discutindo projetos
• Aprendam a matéria e apliquem os conhecimentos no projeto
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Próximas Tarefas
• Resenha do artigo: Should Computer Scientists Experiment More?
• Ver informações disponíveis em: – http://www.decom.ufop.br/anderson