Plano de Desenvolvimento da Disciplina
Primeiro semestre de 2019

Ementa

Conceitos básicos de organização de computadores. Construção de algoritmos e sua representação em pseudocódigo e linguagens de alto nível. Desenvolvimento sistemático e implementação de programas. Estruturação, depuração, testes e documentação de programas. Resolução de problemas.

Linguagem de Programação

Python, versão 3.

Critério de Avaliação

Serão levados em consideração os seguintes elementos: Atividades Conceituais, Tarefas de Laboratório e Provas Teóricas.

Atividades Conceituais

São atividades elaboradas com o intuito de avaliar o grau de compreensão apresentado pelos(as) estudantes dos conceitos referentes a determinado(s) tópico(s) da disciplina de maneira a auxiliá-los(as) a regular seu processo de aprendizagem. A nota atribuída a cada uma destas atividades será uma nota de participação, feita de maneira proporcional ao número de questões respondidas pelo(a) aluno(a), independentemente do fato de estarem corretas ou não.

Para a realização das atividades serão disponibilizados questionários de múltipla escolha na área MC102 - 1s2019 - Algoritmos e Programação de Computadores do sistema Moodle, acessível a partir do endereço web http://www.ggte.unicamp.br/ea .

Durante o semestre serão propostas n Atividades Conceituais, com média MAC.

Tarefas de laboratório

Serão propostas m tarefas de laboratório, que deverão ser implementadas pelos(as) alunos(as) de maneira individual. Os programas desenvolvidos serão testados com um jogo de testes pré-determinado, subdividido em testes abertos, que podem ser vistos pelos(as) alunos(as) e testes fechados, que não podem ser vistos. A nota de cada laboratório será proporcional ao número de testes, abertos ou fechados, que executaram corretamente. No entanto, serão considerados válidos apenas os programas projetados de maneira a resolver o problema proposto para um conjunto amplo de possibilidades e não aqueles projetados para emitir a saída correta para o subconjunto de testes abertos.

Juntamente com o enunciado de cada tarefa de laboratório Li será indicado o peso desta tarefa PLi ∈ {1,2,3,4,5}. A média dos laboratórios, ML, é a média ponderada destas m notas.

O gerenciamento da submissão e testes das tarefas de laboratório é feito com o auxílio um sistema automatizado conhecido como SuSy (Submission and Testing System for Student Programs), e está acessível a partir do endereço web https://susy.ic.unicamp.br:9999/mc102.

Provas teóricas

Serão realizadas duas provas teóricas: P1 com peso 2 e P2 com peso 3. Ambas serão em realizadas em papel, de forma individual e sem nenhum tipo de consulta. As datas e horários para cada turma são:

P1
Turmas	Data	Horário
A B C	25 de abril	10h00 às 12h00
E F
G H I
O U V X		19h00 às 21h00
K L M N	26 de abril	14h00 às 16h00
4 5 6 7

P2
Turmas	Data	Horário
A B C	25 de junho	10h00 às 12h00
E F
G H I
O U V X		21h00 às 23h00
K L M N	26 de junho	14h00 às 16h00
4 5 6 7	24 de junho	14h00 às 16h00

A média de provas teóricas, MP, é a média ponderada das provas P1 e P2 considerando seus respectivos pesos.

Cálculo da Média Final

A média final MFinal e a situação do(a) aluno(a) serão definidas de acordo com as regras a seguir. Note que, de acordo com o Regimento Geral de Graduação os(as) alunos(as) devem ter frequência Freq maior ou igual a 75% para aprovação.

• Caso Freq ≥ 75%:

  • Caso MP ≥ 5 e ML ≥ 5:

    Será calculada uma média ponderada dos elementos avaliativos:

    MElem = 0.6 * MP + 0.3 * ML + 0.1 * MAC

    O(A) aluno(a) estará aprovado(a) por nota e frequência com MFinal = max(5, MElem).

  • Caso MP ≥ 2.5 e ML ≥ 2.5:

    O(A) aluno(a) deverá realizar o exame de acordo com o dia/horário definido para a sua turma:

    Exame
    Turmas	Data	Horário
    A B C	11 de julho	10h00 às 12h00
    E F
    G H I
    O U V X		19h00 às 21h00
    K L M N	12 de julho	14h00 às 16h00
    4 5 6 7

    A média final será MFinal = (min(MP, ML) + Exame)/2.

    • Caso MFinal ≥ 5.0 o(a) aluno(a) estará aprovado(a) por nota e frequência.

    • Caso contrário, estará reprovado(a) por nota.

  • Caso MP < 2.5 ou ML < 2.5:

    O(A) aluno(a) estará reprovado(a) por nota com MFinal = min(MP, ML).

• Caso Freq < 75%:

  • O(A) aluno(a) estará reprovado(a) por frequência com MFinal = min(MP, ML).

Atendimento

Informações Adicionais:

• Nos dias de prova será necessária a apresentação de documento oficial com foto.

• Não há possibilidade de troca de horário de provas e/ou exame final.

• Não haverá reposição de tarefas de laboratório.

• Todas as tarefas são individuais. Qualquer tentativa de fraude implicará em nota 0.0 (zero) na disciplina para todas as pessoas envolvidas.

• Fraudes poderão ser detectadas automaticamente entre todas as respostas (de todos(as) os(as) alunos, entre todas as turmas) ao longo do semestre.

• A submissão de um código que não produz as saídas corretas dos testes via a implementação dos algoritmos solicitados nas tarefas de laboratório, mas que exibe as saídas esperadas dos testes abertos a partir da comparação de trechos da entrada será considerada fraude.

Material de Apoio

• Recomendamos as páginas oficiais da linguagem Python: www.python.org ou www.python.org.br (em português).

• Indicamos também o livro How to Think Like a Computer Scientist: Interactive Edition de Brad Miller e David Ranum, disponível em inglês e português, conforme descrito a seguir:

  • How to Think Like a Computer Scientist: Interactive Edition. <https://runestone.academy/runestone/static/thinkcspy/index.html>
  • Aprendendo com Python: Edição interativa (usando Python 3.x) <https://panda.ime.usp.br/pensepy/static/pensepy/index.html>

Outros textos e alguns vídeos serão indicados na página web geral da disciplina. Caso consulte algum material, verifique se a versão de Python descrita é a 3.x. Se não for, fique atento(a) aos detalhes que variam de uma versão para outra.