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Linguagens de Programação II

Código: BINF018     Sigla: LPII

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Informática

Ocorrência: 2019/2020 - 1S

Ativa? Sim
Unidade Responsável: Matemática e Informática
Curso/CE Responsável: Licenciatura em Bioinformática

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
BINF 12 Plano Estudos 2016 2 - 5 67,5 135

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
António Leonardo Gonçalves Responsável

Docência - Horas

Ensino Teórico-Prático: 2,00
Ensino Prático e Laboratorial: 2,00
Tipo Docente Turmas Horas
Ensino Teórico-Prático Totais 1 2,00
António Leonardo Gonçalves 2,00
Ensino Prático e Laboratorial Totais 1 2,00
António Leonardo Gonçalves 2,00

Língua de trabalho

Português

Objetivos





Compreensão da noção de algoritmia como a formalização da solução para um problema bem determinado numa sequência de ações elementares.
Ser capaz de: analisar um algoritmo fornecido e prever o resultado final da sua execução; desenhar algoritmos em linguagem natural e pseudo-código. Compreender e conhecer: a programação de computadores como um modo de descrever algoritmos numa linguagem formal passível de ser executada num computador de uso geral; princípios elementares da programação: variáveis; instruções de decisão; instruções de ciclo; listas e arrays; o ciclo tradicional de desenvolvimento de programas de computador: desenho, programação e teste. Aplicar os conhecimentos desses princípios básicos a uma linguagem de programação apropriada. Ser capaz de traduzir um algoritmo dado num programa completo. Ser capaz de resolver um problema dado efetuando o seu desenho, programação e teste.





Resultados de aprendizagem e competências





O progresso das aulas decorrerá conciliando as metodologias de ensino com os objetivos fundamentais da UC. Esta será uma UC introdutória a programação aplicada, onde os estudantes aprenderão não só o porquê, mas também como executar, avaliar e decidir as melhores soluções de programação, tendo como base um sólido conhecimento de algoritmia.


O fornecimento de informação e de conhecimentos prenunciados nos objetivos será desenvolvido no início de cada assunto a abordar, nas aulas teóricas, onde será estabelecida a ponte com outros assuntos já analisados em aulas anteriores. Nestas sessões pretender-se-á alargar as competências dos estudantes e sensibilizá-los para a importância dos temas abordados no contexto real atual, contribuindo-se para um melhor enquadramento e também maior facilidade na perceção dos objetivos que se pretendem alcançar. Dado o carácter eminentemente prático dos assuntos, serão apresentados e propostos, também nas aulas teórico, vários exercícios.
Os estudantes aprenderão fazendo, refletindo e tomando decisões sobre os problemas e alternativas propostas, melhorando as suas competências nos temas em análise. E programação.





Modo de trabalho

Presencial

Programa





O computador de uso geral e os seus componentes
Algoritmos: Definição e história dos algoritmos. Exemplos de algoritmos simples. Como descrever um algoritmo
Introdução aos paradigmas das linguagens de programação
Elementos de linguagens de programação: Variáveis de tipos elementares. Expressões e atribuição de valores. Fluxo de execução de instruções. Instruções de decisão. Instruções de ciclo. Listas e arrays Algoritmos clássicos: Algoritmos de pesquisa. Algoritmos de ordenação
Entrada e saída de dados





Bibliografia Obrigatória

João Pavão Martins; Programação em Python , IST press., 2015

Bibliografia Complementar

Allen Downey; Think Python, Green Tea Press,, 2018

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem









teóricas semanais para expor os conceitos e demonstrar a sua aplicação com exemplos, de modo a familiarizar os estudantes com as linguagens.
práticas semanais organizadas para que os estudantes desenvolvam por conta própria o código apropriado de modo a obter um número de scripts funcionais por aula.









Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Teste 50,00
Trabalho laboratorial 50,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Estudo autónomo 50,00
Trabalho laboratorial 50,00
Total: 100,00

Obtenção de frequência

Avaliação continua:

  1. TS - Teste Semanal no Moodle: realização de   alguns mini-teste com a duração de 20m às 12h  às 6ºf;
    1. Datas dos testes em maio e junho 2020:  8 de maio; 22 de maio e 5 de junho.
  2. PL- Projecto Laboratorial  grupos de 3 alunos com discussão individual.

   Nota final:  (média dos 5 melhores TS) * 50 % + PL * 50%

   Critério de passagem:  

  1. média dos 5 melhores TS >= 8.5 Valores;
  2. PL >= 8.5 valores;
  3. Notas final >= 9.5 valores.

Avaliação por exame:

  1. Ex - Exame;
  2. PL- Projecto Laboratorial  grupos de 3 alunos com discussão individual.

    Nota final:  Ex * 50 % + PL * 50%

    Critério de passagem:  

  1. Ex >= 8.5 Valores;
  2. PL >= 8.5 valores;
  3. Notas final >= 9.5 valores.

Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação continua:
Nota final:
  (média dos 5 melhores TS) * 50 % + PL * 50%


Avaliação por exame:

Nota final:  Ex * 50 % + PL * 50%
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