Critério para aprovação em MC102

Submissões no período de 06 a 12 de julho só serão computadas para alun*s em recuperação de Média dos Laboratórios.

O critério para aprovação em MC102 é composto por vários itens com pesos diferentes. Nesta tarefa, vamos fazer um programa em Python para podermos calcular a média e situação final de um(a) aluno(a). Utilizaremos as regras previstas no plano de desenvolvimento divulgado após a adaptação das disciplinas de Graduação da Unicamp ao modelo não-presencial, ocorrida em virtude da pandemia do Coronavírus.

Para que o exercício seja mais simples, o cálculo não incluirá eventuais bônus pela execução de simulados e/ou tarefas extras de laboratório que venham a ser divulgadas na página principal da disciplina. Com o encerramento do semestre, você poderá adaptar o código desenvolvido nesta tarefa para realizar o cálculo exato da sua nota final.

Elementos componentes da avaliação

Tarefas de laboratório: são os programas desenvolvidos e entregues para correção automática via SuSy. Juntamente com o enunciado de cada tarefa de laboratório é indicado o peso desta tarefa. A média das tarefas de laboratório, ML, é a média ponderada das notas obtidas.

Provas mediadas por tecnologia: provas com questões a serem respondidas via Moodle na área MC102 - 1S2020. A média MP destas avaliações será composta pela prova P1 de peso 3 e a prova P2 de peso 4.

Resultado final

Como as atividades neste semestre serão não-presenciais, não haverá controle de frequência às aulas. O resultado final será calculado exclusivamente em função das notas obtidas nas tarefas de laboratório, nas provas mediadas por tecnologia e, eventualmente, no exame final.

• Caso MP ≥ 5 e ML ≥ 5:

  O(A) aluno(a) estará aprovado(a) por nota e frequência com Média Final:

  MFinal = 0.7 * MP + 0.3 * ML

• Caso o(a) aluno(a) não esteja aprovado(a) pela regra anterior e MP ≥ 2.5 e ML ≥ 2.5:

  O(A) aluno(a) deverá realizar o exame. O cálculo da Média Final será feito tendo como base a Média Preliminar, como descrito abaixo:

  MPreliminar = min(4.9, 0.7 * MP + 0.3 * ML)

  MFinal = (MPreliminar + 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).

Descrição da entrada

Os elementos da entrada estarão separados por linhas:

• A primeira linha conterá m tuplas (nota_labi,peso_labi) indicando a nota da tarefa de laboratório e seu respectivo peso para o cálculo da média das tarefas de laboratório.

• A segunda linha conterá as notas da Prova 1 e da Prova 2, nesta ordem.

• Caso o(a) aluno(a) deva fazer exame, haverá uma terceira linha contendo a nota obtida.

De maneira geral, o formato da entrada será:

(<nota_lab00>,<peso_lab00>) ... (<nota_labn-1>,<peso_labn-1>)
<nota_prova1> <nota_prova2>
<nota_exame>

Descrição da saída

A primeira parte da saída conterá as médias das tarefas de laboratório e avaliações mediadas por tecnologia obtidas pelo(a) aluno(a), precedidas por strings explicativas escritas propositalmente sem acentos:

Media das tarefas de laboratorio: <ML>
Media das provas: <MP>

Caso o(a) aluno(a) deva realizar o exame, a média preliminar e a nota no exame deverão ser indicadas nas próximas linhas:

Media preliminar: <MPreliminar>
Nota no exame: <Exame>

A situação final do(a) aluno(a) deverá ser indicada por uma das strings abaixo:

Aprovado(a) por nota e frequencia
Reprovado(a) por nota

Por último, a média final deve ser indicada:

Media final: <MFinal>

Todos os valores deverão estar formatados com apenas uma casa decimal (veja as dicas para formatação).

Dicas de Python 3 para esta tarefa:

• Para ler a linha com as notas das tarefas de laboratório e montar uma lista de tuplas no formato [(<nota_lab00>,<peso_lab00>), ..., (<nota_labn-1>,<peso_labn-1>)] podemos utilizar list comprehension e uma função que retornará uma tupla com dois elementos, sendo o primeiro um float e o segundo um int. Observe o código abaixo:

  def tupla_float_int(x) :
      x = x[1:-1]       # remove parenteses
      x = x.split(",")  # separa em duas strings
      f = float(x[0])   # converte primeiro elemento para float
      i = int(x[1])     # converte segundo elemento para int
      return (f,i)      # retorna tupla
  
  notas_lab = [tupla_float_int(x) for x in input().split()]
  

• Para ler a linha com as notas da prova P1 e da prova P2 você poderá utilizar:

  prova1, prova2 = [float(x) for x in input().split()]

Testes para o SuSy

Para facilitar a visualização e a conferência dos resultados, o número de tarefas de laboratório é inferior ao que será proposto no semestre. Além disso, os pesos apresentados nem sempre correspondem aos pesos propostos nos enunciados. Os oito testes abertos estão listados abaixo, acompanhados de alguns comentários sobre o desempenho do(a) aluno(a). Esta tarefa inclui mais dois testes fechados.

(10.0,1) (10.0,2) (10.0,3) (10.0,4)
10.0 10.0

Media das tarefas de laboratorio: 10.0
Media das provas: 10.0
Aprovado(a) por nota e frequencia
Media final: 10.0

(10.0,1) (9.0,2) (8.0,3) (9.0,4)
6.0 5.0

Media das tarefas de laboratorio: 8.8
Media das provas: 5.4
Aprovado(a) por nota e frequencia
Media final: 6.4

(10.0,1) (10.0,2) (9.0,3) (5.0,3) (0.0,4)
9.0 9.5

Media das tarefas de laboratorio: 5.5
Media das provas: 9.3
Aprovado(a) por nota e frequencia
Media final: 8.2

(10.0,1) (10.0,2) (7.0,3) (9.0,4)
5.5 3.5
7.5

Media das tarefas de laboratorio: 8.7
Media das provas: 4.4
Media preliminar: 4.9
Nota no exame: 7.5
Aprovado(a) por nota e frequencia
Media final: 6.2	 

(5.0,1) (8.0,2) (0.0,3) (5.0,3) (0.0,4)
9.0 9.5
7.1

Media das tarefas de laboratorio: 2.8
Media das provas: 9.3
Media preliminar: 4.9
Nota no exame: 7.1
Aprovado(a) por nota e frequencia
Media final: 6.0

(10.0,1) (9.0,1) (8.0,2) (0.0,3) (0.0,4)
4.0 4.5
5.0

Media das tarefas de laboratorio: 3.2
Media das provas: 4.3
Media preliminar: 4.0
Nota no exame: 5.0
Reprovado(a) por nota
Media final: 4.5

(10.0,1) (10.0,2) (8.0,3) (6.0,4)
2.0 0.0

Media das tarefas de laboratorio: 7.8
Media das provas: 0.9
Reprovado(a) por nota
Media final: 0.9

(5.0,1) (6.0,2) (0.0,3) (4.0,3) (0.0,4)
6.5 5.5

Media das tarefas de laboratorio: 2.2
Media das provas: 5.9
Reprovado(a) por nota
Media final: 2.2

Orientações para submissão

Veja aqui a página de submissão da tarefa. O arquivo a ser submetido deve se chamar lab09.py. No link Arquivos auxiliares há um arquivo aux09.zip que contém todos os arquivos de testes abertos e seus respectivos resultados compactados.

Utilize o sistema SuSy com o mesmo login e senha que você utiliza para fazer acesso ao sistema da DAC. Se você não estiver inscrito corretamente, envie email para .

O limite máximo será de 30 submissões. Serão considerados os resultados da última submissão.

O peso desta tarefa é 3.

O prazo final para submissão é 07/06/2020.

A nota desta tarefa é proporcional ao número de testes que executaram corretamente, desde que o código esteja coerente com o enunciado. A submissão de um código que não implementa o algoritmo requisitado, mas que exibe as saídas esperadas dos testes abertos a partir da comparação de trechos da entrada será considerada fraude e acarretará a atribuição de nota zero à média final da disciplina.