Resumo Metodologia de Pesquisa para Ciência da Computação

                                     

 

Resumo Metodologia de Pesquisa para Ciência da Computação cap. 1

Um aluno precisava fazer um trabalho de monografia e decidiu pegar algum problema da cidade para resolver em sua monografia.

Sidnei (2014, p. 1) descreve: “O problema era o seguinte: um rio cortava a cidade ao meio e não havia forma segura de atravessá-lo”

O aluno convenceu o seu orientador de que tinha material suficiente para elaborar a monografia e, assim, começou a estudar vários aspectos sobre o tema da monografia dele, tais como: os rios, os oceanos, a molécula da água e como a correnteza dos rios funciona.

Terminado as pesquisas, o aluno pensou na catapulta como resposta ao problema de atravessar o rio, já que ela conseguia arremessar objetos de um ponto A até um ponto B.

O aluno começou, então, a fazer seus experimentos, inicialmente, ele conseguiu 100 voluntários para cruzar o rio, usando a catapulta. Apenas 95 sobreviveram, ele concluiu que a eficácia dos experimentos foi de 5% e podia melhorar.

No segundo experimento, também com 100 indivíduos, o aluno entregou um paraquedas aos participantes. O resultado foi que 20% abriram o paraquedas muito cedo, por terem se assustado e 30% se assustaram e se esqueceram de acionar o paraquedas. Houve uma melhora de no índice de eficácia de 5% para 50%.

No terceiro experimento, o aluno decidiu tirar o paraquedas colocar um colchão de ar do outro lado da margem e, com isso, concluiu que o índice de eficácia subiu de 50% para 95%, pois apenas 5% dos participantes morriam, por caírem fora do colchão.

Satisfeito com os resultados, ele encerrou os experimentos, deixou algumas sugestões como trabalho futuro, fez o desenvolvimento e entregou o trabalho ao seu orientador, faltando apenas fazer a conclusão. O aluno foi reprovado com a sua monografia.

Apesar de exagerada, a história se compara a muitos mestrados na ciência da computação.

Citando alguns aspectos em que o aluno errou, ao elaborar o trabalho dele: não entrou em contato com orientador do começo ao fim do trabalho, não fez uma revisão bibliográfica adequada, já que nem sequer estudou maneiras de atravessar rios, tais como balsas ou barcos, eliminou outras ferramentas de trabalho sem motivo, pois decidiu trabalhar apenas com a catapulta, não comparou o resultado do trabalho dele com o de outros trabalhos e, por fim, ele escolheu um problema local, que nem sempre pode ser generalizado.

O livro do autor tenta orientar estudantes de ciências da computação e áreas afins sobre boas técnicas para elaborar trabalhos de mestrado, doutorado e trabalhos científicos.

 Resumo Metodologia de Pesquisa para Ciência da Computação cap. 2

A ciência da computação pode ser classificada como uma engenharia e também como uma ciência, a depender da situação. O capítulo em suma analisa a ciência da computação sob a classificação das ciências e tenta refletir e levantar algumas questões.

Segundo a Wikipédia: “ciência é o esforço para descobrir e aumentar o conhecimento humano de como a realidade funciona”.

Os cientistas fazem uso da análise para dividir o universo e para tentar explicar suas partes de forma mais fácil. Como a ciência tem várias áreas, há muitas classificações para tentar entender os seus métodos e objetivos.

A ciência pode ser dividida em formal e empírica, a primeira estuda ideias e a segunda estuda as coisas.

Apesar de estudar ideias, a ciência formal pode ser aplicada. O foco dessa ciência está na forma, o que engloba processos puramente lógicos e matemáticos. Sidnei (2014, p. 1) descreve que: “São citadas entre as ciências formais a lógica, a matemática, a microeconomia, a estatística e os aspectos formais da linguística”. Em ciência da computação, áreas como teoria dos algoritmos, teoria das linguagens formais e o cálculo relacional em banco de dados são consideras ciências formais.

As ciências empíricas estudam fenômenos que acontecem no mundo real, fundamentando-se no uso de observações, se a teoria não encontrar respaldo na observação, ela não tem nenhum valor.

As ciências empíricas podem ser classificadas ainda em ciências naturais e ciências sociais, a primeira estuda a natureza e os aspectos do universo que não dependem dos humanos, na computação, o hardware, a eletrônica e os circuitos lógicos são exemplos de ciências empíricas naturais, a segunda estuda o ser humanos e suas interações, como exemplo, na computação, podemos citar a engenharia de software, sistemas de comércio eletrônico, algumas características das inteligências artificiais.

É possível encontrar subáreas da computação em todas as classificações das ciências, de modo que ocorra a interação da computação com outras áreas da ciência.

A computação científica (ou ciência computacional), que constrói modelos matemáticos para resolver problemas de áreas correlatas, pode ser considerado um terceiro modo da ciência.

Existem também as classificações de ciência aplicada e ciência pura, a primeira estuda o conceito básico do conhecimento e seus fundamentos, não se preocupando com a aplicação imediata, a cosmologia e a lógica são exemplos dessa ciência, na computação é difícil achar essa ciência, já que a maioria dos resultados possui aplicação prática, a segunda tenta descobrir algo para aplicar em processos industriais, de modo a obter algum ganho.

A computação é vista muitas vezes como uma engenharia, possuindo diversas áreas, mas todas com o objetivo de aplicar os conhecimentos em processos de produção de software, sistemas ou hardware.

Como será visto, ciência aplicada e tecnologia são coisas distintas.

A ciência também pode ser classificada em exata ou inexata, a computação é geralmente exata, podendo ter algumas subáreas inexatas.

As ciências exatas são aquelas em que os resultados são previsíveis ou estatisticamente previsíveis, mesmo que simulados mais de uma vez, a matemática, física e química são exemplos dessa ciência.

As ciências inexatas são aquelas que é difícil avaliar todos os dados que produzem os resultados e seus resultados nem sempre são esperados, a meteorologia, a economia e as ciências sociais são alguns exemplos dessa ciência.

A computação possui áreas extas e inexatas, algoritmos genéticos e redes neurais são alguns exemplos de áreas de ciências inexata.

A ciência também pode ser classificada em soft ou hard, a ciência hard usa um alto rigor científico, utilizando a lógica e a matemática.

A ciência soft não possui tanto rigor científico, aceitando evidências baseadas em dados de estudos de casos, ocorrendo quando não é possível realizar experimentos controlados.