| Metodologia: |
A disciplina será desenvolvida por meio de aulas expositivas dialogadas e exercícios práticos realizados em sala de informática, com uso de computador, projetor e material de apoio. Os conteúdos serão apresentados de forma progressiva, articulando explicação conceitual, demonstração de comandos, resolução orientada de problemas e execução de scripts pelos discentes.<br />Durante as aulas, serão utilizados exemplos ilustrados e conjuntos de dados para treinamento das rotinas básicas de programação em R, incluindo criação e manipulação de objetos, uso de estruturas lógicas e de repetição, elaboração de funções, introdução ao Tidyverse e construção de gráficos. Também serão propostas atividades práticas em sala e estudo orientado com listas de exercícios.<br /> |
| Procedimentos de Avaliação da Aprendizagem: |
A avaliação terá caráter diagnóstico, formativo e somatório. O discente será avaliado gradualmente, no decorrer do processo ensino-aprendizagem. O aproveitamento através de avaliações parciais com questões dissertativas e objetivas, expresso por nota, obedecendo a uma escala de 0 a 10 (zero a dez). As notas serão assim constituídas: Nota 1: Avaliação teórica (0,0 a 5,0) e avaliação prática (0,0 a 5,0); e Nota 2: Atividades propostas (0,0 a 5,0) e avaliação prática (0,0 a 5,0). A média aritmética destas avaliações resultará na nota da(o) discente em que para ser aprovada(o), a média das avaliações deverá ser igual ou superior a 7,0 (sete) pontos. Nesse sentido, a avaliação terá caráter processual e formativo, considerando a correta execução dos comandos, a interpretação das saídas, a organização dos scripts e a capacidade de resolver problemas práticos utilizando R. A(o) discente deverá apresentar frequência igual ou superior a 75% das aulas, calculadas de acordo com a participação nas atividades propostas no componente curricular ofertado.<br /><br />Política de tolerância zero a plágio e ao uso não autorizado de inteligência artificial: este componente curricular adota tolerância zero a qualquer forma de plágio – incluindo cópia parcial ou integral de materiais (textos, códigos, scripts, saídas de software) sem a devida atribuição de autoria – bem como ao uso de ferramentas de inteligência artificial generativa (ex.: ChatGPT, Copilot, Gemini ou similares) para a resolução de atividades avaliativas, salvo quando expressamente autorizado pelo docente para fins específicos e devidamente declarado.<br /><br />Consequências:<br />Qualquer indício de plágio ou de utilização não permitida de IA, em qualquer etapa ou item de uma atividade avaliativa (incluindo questões dissertativas, objetivas, exercícios práticos, scripts em R, relatórios ou projetos), implicará a anulação integral da respectiva atividade, atribuindo-se nota zero (0,0) a todo o instrumento, independentemente da extensão do fragmento irregular identificado. <br /> |
| Bibliografia:
| JONES, E.; HARDEN, S.; CRAWLEY, M. J. The R Book. Oxford: John Wiley & Sons, 2022. 880 p.<br />LEEMIS, L. M. Learning Base R. Kansas: Lawrence Leemis, 2021. 368 p.<br />SCHMULLER, J. Análise estatística com o R. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019. 399 p.<br />Bibliografia complementar:<br />BRAUN, W. J.; MURDOCH, D. J. A First Course in Statistical Programming with R. Cambridge: Cambridge University Press, 2021. 280 p.<br />DAVIES, T. M. The Book of R: A First Course in Programming and Statistics. California: No Starch Press, 2016. 832 p.<br />KABACOFF, R. I. R in Action: Data Analysis and Graphics with R. New York: Manning Publications, 2015. 608 p.<br /> |