BCC502 Metodologia Científica em Ciência da Computação

Prof. Anderson Almeida Ferreira

Sala 44 – DECOM

ferreira@iceb.ufop.br

www.decom.ufop.br/anderson

Introdução

Objetivos do Curso

• Apresentar aos alunos metodologias de escrita científica

• Estudar técnicas estatísticas para suportar o método científico em ciência da computação

• Discutir o processo de preparação da monografia e apresentar sugestões para esse processo

Ementa

• Metodologias de escrita científica focando em trabalhos para a área de Computação.

• Tratamento de dados experimentais: medição, sumarização estatística, apresentação e interpretação de dados experimentais.

• Carga de trabalho (workloads): caracterização e análise.

• Métricas apropriadas para as questões buscadas pela pesquisa em ciência da computação experimental.

• Projeto experimental: como projetar testes de sistemas que são significativos.

Visão Geral

• Ciência da Computação é uma ciência do artificial

• É uma área nova

• Permeia praticamente todas as atividades humanas

• Estilos de pesquisa ainda são variados

• Origem dos cursos é heterogênea

Classificação de Estilos de Pesquisa em Computação

• Apresentação de um produto

• Apresentação de algo diferente do já existe

• Apresentação de algo presumivelmente melhor

• Apresentação de algo reconhecidamente melhor

• Apresentação de uma prova matemática

Apresentação de um Produto

• Pesquisa eminentemente exploratória

• Difícil comparar com trabalhos anteriores

• Resumo do trabalho: "Fiz algo novo. Eis meu produto”

• Não passam em áreas maduras

• Pode ser apropriado para salões de ferramentas

Apresentação de Algo Diferente

• Não há rigor científico na apresentação dos resultados

• Comparações, se houver, são muito mais qualitativas do que quantitativas

• Estudos de caso usualmente não prova, mas pode ajudar a convencer

• Típico de áreas onde é difícil conseguir dados e efetuar análise empírica

Tabela de características

Característica 1 Característica 2 Característica 3 Característica 4

Artefato 1 X X

Artefato 2 X X

Artefato 3 X X X

Novo Artefato X X X X

As avaliações devem se reproduzíveis por avaliadores independentes

Apresentação de Algo Presumivelmente Melhor

• Exige comparação com a literatura

• Na falta de benchmarks, o próprio autor cria seus testes

• Trabalho extra e possibilidade de introdução de erros

• Importante ter uma métrica clara

Apresentação de Algo Reconhecidamente Melhor

• Analisado através de testes padronizados reconhecidos internacionalmente

• O trabalho se concentra na elaboração da hipótese e não na busca dos dados

• Supõe-se que após a publicação dos resultados ninguém mais possa ignorar esta nova abordagem em função das vantagens que ela oferece em relação às anteriores

Apresentação de uma Prova

• Deve-se construir uma teoria (conjunto de definições) e uma prova formal de seus principais teoremas

• Típico das subáreas ligadas à Lógica e Matemática

Avaliação de Aprendizagem

• Provas

• Exercícios

• Artigo final – Proposta com no máximo 1 página

– Documento final se possível no tema da monografia

– Deve ser em latex e conter:

• Tema e objetivos bem definidos

• trabalhos relacionados

• metodologia a ser empregada

Presença

• Obrigatória

• Altamente recomendada

• Aulas devem funcionar como um fórum para discussão de idéias

Programação

• Parte 1

– Sugestões para o processo de preparação da monografia

– Metodologias para auxiliar na escrita de artigos científicos, bem como diferentes elementos de estilo

• Parte 2

– Método científico em uma área tão experimental quanto a ciência da computação

Bibliografia

• The Art of Computer System Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation and Modeling, Raj Jain.

Bibliografia

• RAUL S. WAZLAWICK. Metodologia de Pesquisa para Ciência da Computação. Ed. Campus/Elsevier, 2009. ISBN 9788535235227.

Página do Curso

• Constantemente atualizada – Slides das aulas

– Cronograma (sujeito a mudanças)

– Listas de exercícios

• http://www.decom.ufop.br/anderson

Recomendação para o Sucesso

• Venham às aulas – Participem das discussões

• Não deixem dúvidas acumularem

• Dedicação ao projeto

• Escolher tema cedo e começar a trabalhar – Podemos gastar um período por aula discutindo projetos

• Aprendam a matéria e apliquem os conhecimentos no projeto

Próximas Tarefas

• Resenha do artigo: Should Computer Scientists Experiment More?

• Ver informações disponíveis em: – http://www.decom.ufop.br/anderson