RESOLUÇÃO Nº 7/CCFLCL/UFFS/2024

Inclui Componentes Curriculares Optativos na Estrutura Curricular 2019 do Curso de Física - Licenciatura do Campus Cerro Largo

A Coordenação do Curso de Graduação em Física - Licenciatura do Campus Cerro Largo, da Universidade Federal da Fronteira Sul UFFS, no uso de suas atribuições legais, considerando a decisão do colegiado do curso, registrada na ATA Nº 9/CCFL-CCM-CL/UFFS/2024, de 05 de novembro de 2024, e considerando:

  1. que os componentes curriculares optativos Aprendizado de Máquina (60 h) e Linguagem Científica, Divulgação Científica e o Ensino de Ciências (30 h) foram propostos pelo Grupo de Trabalho de Reformulação do PPC do curso de Física - Licenciatura, passando a integrar o rol de optativas da Estrutura Curricular em reformulação;

  2. que os discentes, ao terem conhecimento destes componentes curriculares, passaram a ter interesse na oferta em 2025-I.



RESOLVE:


Art. 1º Incluir o Componente Curricular Aprendizado de Máquina no rol decomponentes curriculares optativos da Estrutura Curricular 2019, do Curso de Física - Licenciatura, conforme quadro de ementário abaixo:

 

Código

COMPONENTE CURRICULAR

 

Horas

GCH1977

APRENDIZADO DE MÁQUINA

 

60**

EMENTA

Como as máquinas aprendem. Preparação das ferramentas de aprendizado. Fundamentos da Matemática. Aprendizado com dados inteligentes e volumosoAs (big data). Aplicação de aprendizagem em problemas reais.

OBJETIVO

Proporcionar a (re)construção de conceitos de Matemática do Ensino Médio, bem como vivências de práticas pedagógicas, contemplando abordagens diferenciadas e recursos diversificados tanto de utilização ou produção de novos materiais didáticos, evidenciando a educação ambiental e a relação da matemática com as questões ambientais, a partir da resolução e elaboração de problemas.

REFERÊNCIAS BÁSICAS

BISHOP, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer, 2006.

FACELI, K.; LORENA, A.; GAMA, J.; CARVALHO, A. Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. Rio de Janeiro: LTC, 2011.

FLACH, P. Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data. Cambridge University Press, 2012.

JAMES, G.; WITTEN, D.; HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R. An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R. Springer, 2013. Disponível em: http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/. Acesso em: 10 nov. 2023.

MUELLER, J. P.; MASSARON, L. Aprendizado de máquinas. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019.

REFERÊNCIAS COMPLEMENTARES

ALPAYDIN, E. Introduction to machine learning. [S. l.]: MIT Press, 2004.

DUDA, R. O.; HART, P. E.; STORK, D. G. Pattern classification. 2. ed. [S. l.]: Wiley, 2001.

HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R.; FRIEDMAN, J. The elements of statistical learning. New York: Springer, 2009. Disponível em: http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/. Acesso em: 10 nov. 2023.

MITCHELL, T. M. Machine learning. São Paulo: McGraw-Hill, 1997.

TAN, P. N.; STEINBACH, M.; KUMAR, V. Introduction to data mining. [S. l.]: Addison-Wesley, 2006.

 

*Observação: CCR com 60 (sessenta) horas teóricas e 2 (duas) unidades avaliativas.

 

Código

COMPONENTE CURRICULAR

 

Horas

GCH1908

LINGUAGEM CIENTÍFICA, DIVULGAÇÃO CIENTÍFICA E O ENSINO DE CIÊNCIAS

 

30**

EMENTA

Especificidades da linguagem científica. Divulgação Científica. Textos de Divulgação Científica. Alfabetização Científica. Estudo e Planejamento da inserção da Divulgação Científica em ambientes de Ensino de Ciências.

OBJETIVO

Proporcionar aos licenciandos um olhar sobre as especificidades da linguagem cientifica e de divulgação cientifica visando tanto a apropriação de termos como um diálogo sobre tais especificidades e a necessária alfabetização científica.

REFERÊNCIAS BÁSICAS

CHASSOT, Á. I.Alfabetização científica:questões e desafios para a educação. 7. ed. Ijuí, RS: Ed. Unijuí, 2016.

GALIAZZI, M. C.Aprender em rede na educação em ciências.Ijuí, RS: Unijuí, 2008.

GIORDAN, M.; CUNHA, M. B. (org.).Divulgação científica na sala de aula:perspectiva e possibilidades. Ijuí, RS: UNIJUÍ; São Paulo, SP: Edusp, 2015.

LEAL, E. A evolucionando a sala de aula.Rio de Janeiro: Atlas, 2017.E-book.(Minha Biblioteca/UFFS).

ZAMBONI, L. M. S.Cientistas, jornalistas e a divulgação científica:subjetividade e heterogeneidade no discurso da divulgação científica. Campinas, SP: Autores Associados, 2001.

 

REFERÊNCIAS COMPLEMENTARES

FANG, Z. Scientific literacy: a systemic functional linguistics perspective.Science Education, v. 89, p. 335-347, 2005. Disponível em: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/sce.v89:2/issuetoc. Acesso em: 10 dez. 2023.

GALIAZZI, M. C.Construção curricular em rede na educação em ciências:uma aposta de pesquisa na sala de aula. Ijuí, RS: Unijuí, 2007.

GIORDAN, M.Computadores e linguagens nas aulas de ciências:uma perspectiva sociocultural para compreender a construção dos significados. Ijuí, RS: Unijuí, 2008.

MACHADO, C. M. C. Linguagem científica e ciência.Cadernos de Ciência & Tecnologia, v. 4, n. 3, p. 333-341, 1987. Disponível em: https://seer.sct.embrapa.br/index.php/cct/article/view/9171. Acesso em: 10 dez. 2023.

MORIN, E.Ciência com consciência.6. ed. Rio de Janeiro: Bertrand Brasil, 2002.

MORTIMER, E. F.Linguagem e formação de conceitos no ensino de ciências.Belo Horizonte: Ed. UFMG, 2000.

OLIVEIRA, J. R. S.; QUEIROZ, S. L.Comunicação e Linguagem Científica:guia para estudantes de Química. São Paulo: Átomo, 1997.

 

**Observação: CCR com 30 (trinta) horas teóricas e 2 (duas) unidades avaliativas.

 

Art. 3º Esta Resolução entra em vigor na data de sua publicação, tendo em vista o disposto no parágrafo único do Art. 4º do Decreto nº 10.139/2019.

 

Sala de Reuniões do Colegiado dos Cursos de Física Licenciatura e de Matemática - Licenciatura do Campus Cerro Largo, 9ª Reunião Ordinária, em Cerro Largo - RS, 05 de novembro de 2024.

Aline Beatriz Rauber

Coordenadora do Curso de Física - Licenciatura

Data do ato: Cerro Largo-RS, 14 de novembro de 2024.
Data de publicação: 21 de novembro de 2024.

Aline Beatriz Rauber
Coordenadora do Curso de Graduação em Física - Licenciatura e do Curso de Graduação em Matemática - Licenciatura do Campus Cerro Largo