metodologia da pesquisa científica: introdução
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Metodologia da Pesquisa Cien1fica Aula 01: Introdução Professor: Alexandre Duarte Web: h5p://alexandre.ci.ufpb.br/ensino/mpc
Por que isso nos interessa? • O ar?go apresenta aspectos técnicos interessantes para Cien?stas da Computação – Watson & Crick descreveram uma estrutura de dados
– Esta estrutura de dados implica em um algoritmo
Por que isso nos interessa?
• Qualquer descoberta cienJfica (e a rota para tal descoberta) pode nos ensinar algo importante
• Por exemplo – Teorias, experimentos e conjecturas tem um papel importante na pesquisa
– A pesquisa evolui rapidamente através da avaliação de hipóteses refutáveis (falsifiable)
Obje?vos deste curso • Apresentar um conjunto básico de métodos para condução
de um projeto pessoal de pesquisa – Iden?ficar tópicos de pesquisa, questões e hipóteses – Selecionar uma entre diferentes rotas de pesquisa – Iden?ficar e ler de forma produ?va ar?gos importantes – Planejar e conduzir experimentos – Analisar e interpretar dados
• Servir como um ponto de par?da para estudantes de pós-‐graduação – Você não chega aqui conhecendo estes métodos – Você desenvolverá um trabalho de pesquisa mais relevante após conhecê-‐los
Tópicos • A Ciência da Computação como Ciência • Selecionado e lendo bons ar?gos mesmo quando você não entende todos os conceitos apresentados
• Estruturando a inves?gação cienJfica em termos de algoritmos, tarefas e ambientes
• Porque algumas hipóteses são melhores que outras
• Combinando provas, simulações e experimentos para inves?gar fenômenos computacionais
• Projetando, conduzindo e cri?cando experimentos
Este curso não é sobre Computação Teórica
• A maioria dos estudantes em Ciência da Computação fazem pesquisa que é, pelo menos, parcialmente empírica
• Mesmo os teóricos precisam definir boas questões de pesquisa
• No entanto, boas prá?cas de pesquisa nos ajudam a entender como selecionar e combinar métodos alterna?vos para produção de evidências (provas, experimentos, simulações, etc)
Este curso não é sobre Artefatos da Computação
• Como toda ciência, a Ciência da Computação possui seus artefatos – Código fonte – Ar?gos/apresentações – Teses/dissertações
• Este curso foca em conhecimento de mais alto nível sobre como fazer pesquisa e sobre técnicas específicas de pesquisa comuns a pra?camente todas as áreas da ciência
• No entanto, boas prá?cas de pesquisa nos ajudam a iden?ficar mais facilmente quais artefatos são mais importantes
Este curso não é sobre EstaJs?ca
• Espera-‐se que todos vocês tenham cursado pelo menos um semestre de estaJs?ca durante suas graduações
• No entanto, abordaremos tópico sobre como – U?lizar métodos para análise exploratória de dados
– U?lizar e cri?car testes estaJs?cos de hipótese – Projetar a estrutura de um experimento – Inves?gar hipóteses causais
Este curso não é sobre profissionalismo
• Não estudaremos como – se dar bem com seu orientador – ser aprovado em um concurso para professor – aprovar projetos de pesquisa
• No entanto, boas prá?cas de pesquisa levam a – Bons ar?gos, apresentações e dissertações – Boas relações profissionais
Pré-‐requisitos • Conhecimento básico de Ciência da Computação e de estaJs?ca
• Um projeto de pesquisa em andamento, aprovado por seu orientador, que envolva algoritmos ou sistemas que possam ser avaliados através de experimentos
• Capacidade para ler e escrever, especialmente em inglês
• Vontade de discu?r em classe questões, preocupações, dúvidas e casos de sucesso ao longo do semestre
Estrutura do Curso
• Aulas padrão: ½ exposição do professor e ½ discussão de ar?gos e estudos de caso
• “Laboratórios”: discussão aprofundada sobre exemplos específicos (selecionado um projeto, testando hipóteses, desenvolvendo questões de pesquisa e hipóteses, etc)
• Hoje – restante desta apresentação
Avaliação
• Relatórios de projeto: 40% da média • Revisão de relatórios de projeto: 20% da média
• Par?cipação nas discussões em sala: 20% da média
• Relatórios de leitura: 20% da média
Projetos
• Projeto individual: um estudante = um projeto • Projeto de pesquisa avaliando um algoritmo ou sistema de sua escolha
• A escolha do projeto é a chave para o sucesso nesta disciplina, por isso a escolha precisa ser feita o quanto antes – A aula da próxima terça-‐feira será um laboratório sobre a seleção dos projetos
– Vocês devem submeter até a próxima segunda-‐feira o relatório de projeto 0 (ver site do curso)
Projetos • Os projetos serão desenvolvidos em oito etapas – Ideias para o projeto, descrição da pesquisa, exploração comportamental, avaliação do conhecimento atual, proposta de pesquisa, projeto experimental, resultados experimentais e relatório final.
• É essencial que você tenha agora um sistema pronto para ser avaliado – Trabalho de algum estudante do seu laboratório – Código fonte aberto de algum outro pesquisador – Implementação pública de algum algoritmo, sistema ou protocolo
Par?cipação em sala
• Ler os ar?gos antes das aulas • Iden?ficar aspectos chave para a discussão – Problemas, oportunidades desperdiçadas, conexões com outros trabalhos, potenciais aplicações, etc
– U?lizar os conceitos vistos nas aulas e nas leituras • Escrever sobre 2 ou 3 destes pontos em seus relatórios de leitura
• Traga seus pontos para discu?r em sala
Relatórios de Leitura
• Três parágrafos • Subme?dos até a meia noite do dia anterior a aula
• Conteúdo – Um paragrafo com um resumo dos obje?vos do ar?go
– Dois ou mais pontos de crí?ca, disputa, reforço, extensão ou aplicação dos resultados do ar?go
Revisão dos Relatórios de Projeto
• Fornecer feedback constru?vo para os autores – Aspectos fortes do relatório – Falhas – Informações ausentes – Melhorias na apresentação
• Classificar o relatório em relação ao seu projeto relatório (pior, tão bom quanto, melhor)
• Cada estudante revisará os relatórios de outros três estudantes a cada interação
Este curso estará sempre em construção
• Assim como a metodologia de pesquisa e a própria ciência
• Não espere uma “palavra final” sobre como fazer pesquisa em Ciência da Computação
• Espere ideias, opiniões conflitantes e respostas parciais
• Contribua e discuta: como em todas as comunidades cienJficas, podemos nos aproximar mais da verdade se trabalharmos juntos.