1. Conhecer, numa perspetiva histórica, os principais modelos e limites da computação.
2. Entender o pensamento computacional como uma extensão contemporânea das competências de literacia e aritmética, e usá-lo na resolução de problemas com solução algorítmica.
3. Usar os conceitos suporte do pensamento computacional no desenvolvimento das tecnologias digitais e no desenvolvimento de software.
1. Ciência da Computação
2. Decomposição e abstração
3. Algoritmos e padrões
4. Representação de dados
5. Modelação
6. Correção e testes
7. Concorrência e paralelismo
As aulas teóricas são expositivas nas quais se apresentam ideias e conceitos e se discutem exemplos e demonstrações, recorrendo a textos, imagens e vídeos. As aulas práticas laboratoriais, que funcionam articuladas com as aulas teóricas, são vocacionadas para o debate e a apresentação e discussão de práticas educativas e experiências, principalmente vocacionadas para o ambiente escolar, relacionadas com os tópicos introduzidos nas aulas teóricas. Os estudantes, em grupos, elaboram e apresentam seminários ou projetos sobre, pelo menos, 3 temas diferentes, alinhados com os objetivos da aprendizagem que, preferencialmente, decorram de experiências e práticas em contexto educativo, os quais se destinam à sua avaliação formativa e sumativa. A avaliação sumativa consiste na realização de um seminário ou projeto individual, suportado por um relatório escrito, que aborde um assunto que seja transversal aos conteúdos de aprendizagem. A plataforma de e-Learning Moodle da UAc (em http://moodle.uac.pt) é utilizada como repositório de material pedagógico e didático de apoio à aprendizagem, bem como de plataforma de agendamento, divulgação e promoção de atividades complementares e de gestão dos elementos de avaliação.
Brookshear, J. G. & Brylow, D. (2019). Computer Science: An overview (Thirteenth Edition): Pearson.
Denning, P. J. & Tedre, M. (2019). Computationl Thinking (Second Edition): MIT Press.
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