Este plano foi revisto de acordo com o Programa Emergencial criado pela Resolução 25/2020. Veja aqui o plano de desenvolvimento inicialmente proposto.
| Turmas | Professor(a) | Página com informações específicas |
|---|---|---|
| ABC | Pedro Felipe do Prado | https://sites.google.com/view/mc102abc2020 |
| EF | Jacques Wainer | http://www.ic.unicamp.br/~wainer/cursos/1s2020/102/topo102.html |
| GHI | Sandra Avila | http://www.ic.unicamp.br/~sandra/teaching/2020-1-mc102ghi |
| KLMN | Zanoni Dias | https://www.ic.unicamp.br/~zanoni/mc102/2020-1s |
| OXZ | Julio Cesar Lopez Hernandez | https://sites.google.com/site/unicampjlopez |
| 4567 | Arthur Valencio | http://www.arthurvalencio.com/mc102 |
| Coordenação | Página com informações gerais | |
| Islene Calciolari Garcia | http://www.ic.unicamp.br/~mc102 | |
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.
Python, versão 3.
Serão levados em consideração os seguintes elementos:
Tarefas de Laboratório: programas a serem implementados e submetidos à correção automática via SuSy;
Provas mediadas por tecnologia: provas com questões a serem respondidas via Moodle na área MC102 - 1S2020.
Serão propostas n tarefas de laboratório, que deverão ser implementadas pelos(as) alunos(as). 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}. A média das tarefas de laboratório, ML, é a média ponderada destas n notas.
O gerenciamento da submissão e testes das tarefas de laboratório é feito com o auxílio de 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.
Serão aplicadas duas provas: P1 com
peso 3 e P2 com peso 4. Estas
avaliações serão realizadas via Moodle na
área MC102
- 1S2020. As provas estarão abertas por 48 horas
para todas as turmas nas datas abaixo:
| P1 | P2 |
|---|---|
| 07 a 08 de maio | 25 a 26 junho |
A média das avaliações presenciais, MP, é a
média ponderada das provas P1 e P2 considerando
seus respectivos pesos.
A média final MFinal e a situação do(a) aluno(a) serão definidas de acordo com as regras a seguir. De acordo com o Regimento Geral de Graduação os(as) alunos(as) devem ter frequência Freq maior ou igual a 75% para aprovação, mas durante o período de suspensão das atividades presenciais não haverá controle de presenças e faltas.
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:
Deverá ser realizado um exame mediado por tecnologia que estará aberto por 72 horas para todas as turmas nas datas abaixo:
| Exame | |
|---|---|
| 13 a 15 de julho | |
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).
Este oferecimento de MC102 conta com a colaboração de vários alunos de pós-graduação (PEDs) e graduação (PADs) que atuam como monitores(as). Durante o período de suspensão das atividades presenciais o atendimento será feito via Fóruns no Moodle na área MC102 - 1S2020. Atendimentos extras serão divulgados na página web da disciplina e/ou nas páginas web específicas das turmas. No eventual retorno às atividades presenciais, o atendimento será descrito em http://www.ic.unicamp.br/~mc102/horarios.html.
A área MC102 - 1S2020 do sistema Moodle está operante e conterá o espaço para realização das provas, os fóruns para atendimentos e exercícios extras. Mais informações serão divulgadas na página web da disciplina.
Todas as atividades avaliativas são individuais. Qualquer tentativa de fraude implicará em nota 0.0 (zero) na disciplina para todas as pessoas envolvidas.
Fraudes nas tarefas de laboratório 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.
Serão indicados vídeos para cada semana do curso de acordo com o Cronograma de exploração de conteúdos.
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:
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.