A matriz curricular do Programa de Pós-graduação em Neuroengenharia do Instituto Santos Dumont (ISD) é composta por disciplinas obrigatórias e optativas que visam a formação de um profissional versátil na interface entre engenharias e neurociências. Essa estrutura foi idealizada para transpor as barreiras existentes entre as graduações em exatas, biológicas e humanas.
Confira abaixo as disciplinas e suas respectivas ementas, que também estão disponíveis na Plataforma Sucupira AQUI (Selecionar: Instituição de Ensino Superior: 33280010 – Instituto de Ensino e Pesquisa Alberto Santos Dumont/ Programa: Neuroengenharia – 33280010001P2).
Descrição:
A disciplina de neuroanatomia abrange os aspectos anatômicos, estruturais e funcionais do sistema nervoso, com ênfase no estudo do sistema nervoso central (encéfalo e medula espinhal) e periférico. Será abordado a anatomia do sistema nervoso tanto a nível celular como de sistemas (somatossensorial, visual, auditivo, olfativo, gustativo, motor, vestibular, límbico e autônomo, memória e aprendizado). Desta forma, o objetivo geral da disciplina é caracterizar o sistema nervoso, em todos os seus componentes, em termos de sistemas e das suas macro e micro estruturas anatômicas de maneira teórica e prática, consistindo de aulas expositivas, discussão de textos, realização de atividades práticas e apresentação de seminários referentes aos temas discutidos.
Conteúdo temático
- Princípios e fundamentos de neuroanatomia funcional
• Encéfalo • Medula espinal • Nervos periféricos - Anatomia celular: aspectos morfológicos, fisiológicos e interação funcional
- Sistema somatossensorial
- Sistema visual
- Sistema auditório
- Sistemas olfatório e gustativo
- Sistema motor
- Sistema vestibular
- Sistema límbico
- Memória e aprendizado
- Sistema autônomo
Bibliografia: • Afifi A, Bergmann R. Neuroanatomia Funcional – Texto e atlas. 2a ed. São Paulo: Roca, 2007. 526 p. • Bear M, Connors B, Paradiso M. Neurociências – Desvendando o Sistema Nervoso. 3a ed. São Paulo: Artmed, 2008. 896 p. • Purves D, Augustine GJ, Fitzpatrick D, Hall WC, LaMantia AS, White LE. Neuroscience. 5a ed. Sinauer, 2012. 759 p. Bibliografia complementar: • Lent, R. Cem bilhões de neurônios? – Conceitos fundamentais de neurociência. 2ed. São Paulo: Atheneu, 2010. 765 p.
Descrição:
A disciplina tem como objetivo principal caracterizar as bases fisiológicas e funcionais do sistema nervoso. Ela será composta por aulas expositivas, discussão de textos e de questões levantadas pelos professores.
Conteúdo temático:
- Citologia do neurônio e canais iônicos
- Bases conceituais de eletrofisiologia
• Potencial de membrana • Bioeletrogênese • Propagação do sinal neural • Sinapse e integração sináptica • Neurotransmissores - Processamento Sensorial
• Transdução e codificação sensorial • Modalidades de estímulos • Sistemas sensoriais: tato, dor, visão, audição, gustação e olfação • Representação cortical dos sentidos - Planejamento, execução e controle motor
• Contração muscular • Movimentos reflexos, voluntários e autônomos • Planejamento e execução dos movimentos • Aprendizado e controle motor • Principais desordens motoras - Sistema nervoso autônomo, homeostase e hipotálamo
- Bases neurofisiológicas das emoções; Sistema límbico
- Bases neurais da cognição
• Atenção • Memória e aprendizado • Controle executivo
Bibliografia: • Kandel, E., Schwartz, J., Jessell, T. Principles of Neural Science. McGrall-Hill, 2000. • Bear, M., Connors, B., Paradiso, M. Neuroscience – Exploring the brain. Lippincott, 2006. • Purves, D., Augustine, G.J., Fitzpatrick, D., Katz, L.C., LaMantia, A. S., McNamara, J.O., Williams, S.M. Neuroscience. Sinauer, 2007.
Descrição:
Definição de algoritmo e introdução à programação de computadores. Git. Construção de um ambiente colaborativo. Manipulação de dados de entrada e saída. Estruturas condicionais. Estruturas de repetição. Vetores. Ponteiros. Funções. Sobrecarga de Funções. Classe. Herança. Polimorfismo. Sobrecarga de Operadores. Execução de projetos associados a Neuroengenharia.
Competências:
- Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Aplicar os conhecimentos da engenharia em neurociência;
- Domínio Científico – Pesquisar e realizar experimentos com rigor científico para solucionar problemas, buscando a inovação.
- Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados – Projetar, desenvolver e implementar sistemas computacionais objetivando a integração de recursos físicos e lógicos.
- Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neuroengenharia.
- Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo.
- Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais.
- Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos.
Objetivos de Aprendizagem:
Desenvolver a lógica de programação através de uma linguagem de programação estruturada e com orientação a objetos. – Conceituar variável, estrutura de decisão, estrutura de repetição e vetor no contexto de algoritmos. – Implementar algoritmos simples utilizando uma linguagem de programação. – Abstrair estruturas de dados dinâmicas em uma memória computacional. – Construir sistemas aplicáveis à neuroengenharia. – Identificar a estrutura mais apropriada na resolução de problemas da neuroengenharia.
Conteúdo temático:
- Arquitetura básica de computadores
- Elementos de hardware (memória, processador, dispositivos de entrada/saída)
- Sistemas de numeração e bases numéricas
- Organização básica de um ambiente computacional (Hardware, Sistema Operacional, compiladores, programas)
- Introdução à programação
- Algoritmos
- Aspectos básicos de linguagens de programação
- Projetos em neuroengenharia
- Ferramentas de gerenciamento de projetos
- Git: Fluxo de trabalho em ambiente colaborativo.
- Linguagem de Programação
- Constantes, variáveis, e atribuições
- Entrada/saída de dados e operadores aritméticos
- Expressões lógicas e comandos condicionais
- Estruturas de repetição • Estruturas de dados, vetores, e matrizes
- Modularização de programas (procedimentos e funções)
- Registros
- Ponteiros
- Manipulação de arquivos
- Sobrecarga de Funções
- Classe
- Herança
- Polimorfismo
- Sobrecarga de Operadores
- Execução de projetos associados a Neuroengenharia
Oferecimento: Anual – 2º Semestre
Bibliografia Complementar: – SOMMERVILLE, Ian. Engenharia de Software. 9a Edição, Addison Wesley, 2011. – PRESSMAN, R. S. Engenharia de software: uma abordagem profissional. 7a Edição. Porto Alegre: AMGH, 2011. – PAULA FILHO, W. P. Engenharia de Software – Fundamentos, Métodos e Padrões, LTC, 2003. – PRESSMAN, R. Engenharia de Software, MacGrawHill, 2006. – SCHACH, Stephen. Object-Oriented and Classical Software Engineering – Fifth Edition – McGrawHill International Edition, 2002. – PEZZE, M. E Young, M. Teste e Análise de Software, Bookman, 2007. – PFLEEGER , S. L. Engenharia de Software – Teoria e Prática , Pearson/Prentice-Hall, 2004. Links de Internet: https://www.codecademy.com/catalog/language/python http://www.programmr.com/ https://www.programminghub.io/learn-programming
Descrição:
Introdução a sinais contínuos e discretos. Amostragem. Caracterização de sistemas lineares invariantes no tempo. Fundamentos de aquisição de dados e ruído. Análise de Fourier de sinais contínuos e discretos. Análise e projeto de filtros. Transformada de Laplace e transformada Z. Métodos de transdução. Aplicações em análise de dados neurais.
Competências:
Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Conhecer e dominar as principais técnicas para análise de sinais biológicos;
Domínio Científico – Ter capacidade de entender e utilizar as técnicas utilizadas no estado da arte de análise de dados.
Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados – Projetar, desenvolver e implementar sistemas computacionais objetivando a integração de recursos físicos e lógicos.
Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neuroengenharia.
Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo.
Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais.
Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos.
Objetivos de Aprendizagem:
Conhecer e entender as principais técnicas de processamento de sinais aplicados em dados biológicos. – Utilizar as bibliotecas de processamento de sinais em MATLAB ou python. – Desenvolver pipelines para processamento de sinais em python. – Capacidade de escolher os métodos mais adequados às propriedades dos sinais.
Conteúdo temático
- Aquisição e amostragem de sinais biológicos
- Sinais contínuos e discretos; • Classificação de sinais
- Sistemas lineares e invariantes no tempo
- Ruído
- Análise de Fourier
- Filtros: filtros ideais, tipos de filtros, filtros contínuos e discretos
- Projeto de filtros
- Transformada de Laplace e Transformada Z
- Aplicações e análise de sinais neurais
- Wavelets
- Intervalo inter-spike e PSTH
- Análise de conectividade
Bibliografia Complementar: • Oppenheim, A. V., Willsky, A. S., Hamid, S., Nawab, S.H. Sinais e Sistemas, 2a edição, Pearson 2010 • Haykin, S. & Van Veen, B. Signals and Systems, Wiley; 2nd edition, 2002. • Niedermeyer E. & Silva A.F.L., Eletroencephalography Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields. Williams & Wilkins, 1993.
Descrição:
A disciplina fundamenta teoricamente aspectos relacionados às etapas de processamento histológico e tipos de microscopia. A disciplina também conta com aulas práticas direcionadas ao uso de microscópio, bem como de softwares para análises de dados histológicos como: Volume, número de células, densidade óptica relativa, reconstruções 3D e ramificação de processos.
Competências:
- Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Aplicar os conhecimentos da análise de imagem em estudos científicos.
- Domínio Científico – Analisar e interpretar dados histológicos com rigor científico para solucionar problemas.
- Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neuroengenharia.
- Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo.
- Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais.
- Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos.
Objetivos de Aprendizagem
O objetivo geral da disciplina é fornecer uma abordagem teórico-prática por onde o aluno desenvolverá habilidades relacionadas a extrair e interpretar dados de imagens histológicas e como usar em sua pesquisa.
Conteúdo temático
- Processamento histológico: Visão geral (Teórica)
• As etapas do processamento histológico • Amostragem sistemática de coleta de tecido • Tipos de colorações e histoquímica • Conceitos gerais de microscopia • Possíveis fontes de erro advindas do processamento • Morfometria vs Estereologia vs Análise de imagem • Neuroanatomia open science: Bases de dados abertas • Exemplos de artigos usando os softwares e análises que serão abordadas na disciplina - Aquisição de imagens no microscópio (Prática)
• Componentes do microscópio • Uso do microscópio para microscopia óptica • Uso do microscópio para microscopia de fluorescência • Ajuste de iluminação e configurações de câmera • Aquisição de mosaicos em 2D • Aquisição de stacks 3D - Análise de imagem no software imageJ (Prática)
• Inserção de imagens e stacks no programa • Calibração de escala da imagem • Salvar coordenadas no ROI manager • Medição de áreas • Contagem manual de perfis celulares • Contagem automática de perfis celulares por segmentação de imagem • Densidade óptica relativa • Reconstrução 3D de blocos de tecido • Análise de variação de pixel por linha • Quimógrafos - Análise estereológica no software StereoInvestigator (Prática)
• Ferramentas e operacionalização do StereoInvestigator • Estimador de Cavalieri: Estimação de volume regional • Fracionador óptico: Estimação de número total de células • Nucleator: Estimação de volume somático e nuclear • Análise de Sholl - Análise de imagem no software iLastik (Prática)
• Aprendizagem de máquina aplicada a análise de imagem • Contagem automática de perfis celulares • Vantagens e desvantagens de classificadores automáticos
Carga Horária: 30 h
Total de Créditos: 2
Descrição:
A Bioestatística é uma ferramenta fundamental para o desenvolvimento das definições básicas para grande parte das teorias biológicas modernas, abrangendo o planejamento de experimentos biológicos, sumarização e análise dos dados das experiências e da interpretação e inferência dos resultados. A disciplina priorizará o entendimento das ideias ao invés da memorização de fórmulas.
O objetivo geral da disciplina é permitir ao estudante o manejo de métodos estatísticos que os auxiliem na interpretação correta dos dados gerados pela prática experimental, baseada em aulas expositivas, sempre associadas à realização de atividades de fixação dos conteúdos ministrados em softwares tradicionais de análise estatística, como o SPSS, ou ainda com software livre (PSPP), utilizando exemplos que permitam ao estudante identificar que tipo de análise estatística mais se enquadra nos seus próprios resultados.
Conteúdo temático
- O Planejamento da pesquisa experimental
Introdução: Origem, bioestatística • Planejamento da pesquisa experimental: Métodos científicos (dedutivo, indutivo, experimental…) • A pesquisa científica: Estrutura (decisão, execução, análise, redação) • Formulação da pesquisa: Factível, nova, ética, interessante • Delineamentos dos estudos de pesquisa: Pesquisas observacional, experimental e meta-análise
Introdução ao SPSS e ao PSPP
Probabilidade: Experimento aleatório, espaço amostral, exemplos mutualmente exclusivos (ou) exemplos não exclusivos (e) arranjo e combinação • Tamanho da amostra e randomização: amostras probabilísticas e não-probabilísticas, erros no processo de amostragem, cálculo do “n” amostral, métodos de randomização • Coleta, organização e análise dos dados: acurácia, precisão e viés (de seleção, aferição…) - Introdução à estatística descritiva
Estudo das variáveis estatísticas • Distribuição de frequências: ordenação dos dados, amplitude total, número de classes, histograma, caule e folha • Parâmetros da distribuição de frequências: medidas de tendência central (moda, mediana, média (arit., geom., harmônica)), medidas de dispersão (amplitude total, variância, desvio padrão…), medidas de assimetria e curtose (achatamento), medidas de posição (quartil, decil, gráfico box plot, outlier), erro padrão da média, intervalo de confiança • Distribuição de probabilidades: Gaussiana, Bernoulli (binomial), e Poisson Inferência estatística e teste de hipótese: H0, H1, erros tipo 1 e tipo 2 - Testes de hipótese paramétricos
Teste t de Student: para amostras independentes, para amostras pareadas • Correlação e regressão linear simples: diagrama de dispersão, valor-r; coeficiente de determinação (r²), equação da linha - Testes de hipótese não-paramétricos
Distribuição qui-quadrado • Testes de normalidade: Kolmogorov-Smirnov – KS, e Shapiro-Wilk • Testes de Rastreamento Diagnóstico – Screening test: sensibilidade e especificidade • Teste U de Wilcoxon-Mann-Whitney (WMW) • Teste t de Wilcoxon • Tabelas 2×2 - Análise multivariada
Análise de Variância (One way Anova) (Teste F) • Two way Anova • Anova de medidas repetidas • Teste de Kruskal-Wallis (Teste H) • Teste de Friedman • Experimentos fatoriais (análise fatorial / multivariada)
Descrição:
Ética, moral e direito; bases da bioética: origem, conceito e princípios; ética e direitos humanos; situações de conflitos de valores e princípios éticos; ética em pesquisa; bioética e interdisciplinaridade; dilemas éticos da atualidade; neuroética; responsabilidade social na pesquisa científica.
Objetivo Geral:
Discutir as interrelações entre os campos da bioética e pesquisa científica. Objetivos Específicos: 1) Reconhecer os fundamentos conceituais da bioética e seus princípios 2) Identificar situações que envolvam dilemas éticos na pesquisa científica 3) Discutir dilemas éticos da atualidade, incluindo a neuroética.
Conteúdos Temáticos:
- Introdução à Bioética
• Ética, moral e direito • Origem, conceito, fontes da Bioética • Bioética princípios • ética e direitos humanos. - Identificando situações de conflitos de valores e princípios éticos: sessões de vídeo
- Dilemas éticos da atualidade
• Ciência e Tecnologia • Ética Médica • Genética • Reproducão Humana • Neurociências • Ética social - Ética em pesquisa – Princípios éticos na pesquisa envolvendo seres humanos – Limites éticos para o uso de animais na pesquisa científica
- Neuroética
- Responsabilidade social na pesquisa científica.
Os conteúdos serão trabalhados por meio das seguintes metodologias: aulas expositivas dialogadas, seminários e discussões a partir de situações-problema, filmes e textos envolvendo a temática relacionada. O processo de avaliação consistirá de dois instrumentos, com pesos iguais (5,0 + 5,0): produção coletiva, por parte do grupo de apresentação de seminário e produção individual de narrativa, tema, estilo e forma a escolha do mestrando, sobre um dos conteúdos temáticos III, IV, V e VI.
Identificação dos riscos existentes no trabalho e ambiente, com ênfase à promoção da saúde do indivíduo e da coletividade. Normas gerais de biossegurança. Classificação de riscos. Principais causas de acidentes e medidas de prevenção e proteção individual e coletiva. Conduta e normas de laboratório. Procedimento operacional padrão. A disciplina visa capacitar o aluno sobre a importância da promoção da saúde, de modo que ele possa identificar os riscos físicos, químicos, biológicos, ergonômicos e demais acidentes aos quais os profissionais de laboratório estão expostos, além de identificar produtos e resíduos sólidos e líquidos dos serviços de saúde, desde a sua geração até a adequada destinação final. A disciplina consistirá em aulas teóricas e práticas em diferentes laboratórios, permeadas por leitura e discussão de textos referentes aos temas propostos. Os alunos serão avaliados por meio de seminários, entrega de relatórios de aulas práticas e demais trabalhos propostos.
Conteúdo temático
- Introdução à Biossegurança: Conceitos gerais, importância e legislação.
- Noções de segurança química e biológica em laboratório.
- Conduta em laboratório: níveis de segurança.
- Proteção (individual e coletiva) e prevenção de acidentes: diagnóstico e prevenção de riscos. Equipamentos de proteção individual (EPIs) e Equipamentos de proteção coletiva (EPCs).
- Manuseio, armazenamento e descarte de agentes químicos e biológicos potencialmente patogênicos.
- Normas de segurança em áreas de manipulação de materiais contagiosos, químicos e radioativos. Riscos biológicos, químicos e físicos.
- Práticas em laboratório
- Organização do espaço de trabalho
- Uso adequado e cuidados com equipamentos
- Procedimento Operacional Padrão (POP)
Descrição:
A disciplina tem como objetivo descrever e analisar diferentes aspectos da cognição em roedores e primatas, estabelecendo seus correlatos neurais. As aulas serão compostas por discussões de capítulos de livros e artigos recentes relacionados ao conteúdo temático da disciplina.
Competências
- Domínio Científico – Pesquisar nos materiais indicados para ampliar o conhecimento do tema discutido na disciplina.
- Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neurociência, com ênfase nos processos cognitivos, e da neuroengenharia.
- Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo em um ambiente multidisciplinar.
- Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para promover transformações sociais.
- Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos.
Objetivos de Aprendizagem
Desenvolver o conhecimento dos alunos acerca da cognição em distintas espécies animais. – Conceituar os principais tópicos acerca da cognição, formando um arcabouço de conhecimento que irá guiar os alunos nas seguintes disciplinas do programa. – Estimular e guiar os alunos na leitura e discussão de artigos e capítulos de livro sobre cognição animal. – Traçar um paralelo entre cognição animal e a aplicabilidade em pesquisas que utilizam humanos como sujeitos experimentais.
- Conteúdo temático
- Córtex e cognição
- Percepção e Atenção
- Memória e aprendizado
- Mapas cognitivos
- Integração sensório-motora
- Planejamento, tomada de decisões e comportamento estratégico
- Emoções
- Comunicação e linguagem
Descrição:
O ensino superior no século XXI. O futuro do ensino superior. Engajamento de estudantes em aulas presenciais. A gestão da sala de aula presencial. Criação eficaz de disciplinas para o sucesso dos estudantes. Estratégias de aprendizagem colaborativa. Aprendizagem ativa. Aula Expositiva Interativa. Simulação. O que é ciência. O método científico. O Método Experimental. A Discussão Científica. As etapas de uma pesquisa científica. Ética em pesquisa científica. Métodos de leitura e análise de artigos em Neuroengenharia. Projeto de pesquisa. Importância do Curriculum vitae, Comunicação de informações científicas considerando os aspectos da fala, escrita, material audiovisual e postura em apresentações públicas, reuniões, exposição de painel, seminários, aulas e outros.
Competências:
Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Aplicar os conhecimentos da engenharia em neurociência
Domínio Científico – Pesquisar e realizar experimentos com rigor científico para solucionar problemas, buscando a inovação
Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados – Projetar, desenvolver e implementar sistemas computacionais objetivando a integração de recursos físicos e lógicos
Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neuroengenharia
Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo
Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais
Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos.
Objetivos de Aprendizagem:
• Compreender os elementos da criação de uma disciplina de sucesso
• Identificar modelos de design de aprendizagem
• Analisar o alinhamento de objetivos, avaliações e recursos de aprendizagem
• Aplicar princípios de atividades de ensino engajadoras
• Analisar as melhores práticas para facilitar a aprendizagem colaborativa
• Entender as teorias e características da aprendizagem ativa
• Compreender os procedimentos metodológicos da Aula Expositiva Interativa
• Colocar em prática a Aula Expositiva Interativa de forma a facilitar a aprendizagem dos estudantes
• Conceituar e caracterizar a simulação como metodologia de ensino
• Avaliar em que situações de aprendizagem os tipos de simulação podem ser aplicados
• Definir ciência e métodos científicos
• Descrever as etapas de uma pesquisa científica
• Selecionar artigos científicos apropriados para a neuroengenharia analisando a sua pertinência à área
Conteúdo temático:
- Didática
• O ensino superior no século XXI: • Perspectivas sobre ensino e aprendizagem • Estudantes no centro • Foco nos docentes • O futuro do ensino superior: Visão geral • O futuro do ensino superior • Conexões globais • Foco na aprendizagem no mundo real • Aumento da prontidão para o local de trabalho • Engajamento de estudantes em aulas presenciais: Como reconhecer o engajamento de estudantes • Prática intencional e reflexiva • Confiança social para engajamento de estudantes • Como engajar estudantes com o conteúdo do curso • Como apoiar o engajamento entre estudantes • A gestão da sala de aula presencial: Introdução à gestão da sala de aula presencial • Como abordar problemas comportamentais comuns na sala de aula presencial • Planejamento intencional da gestão da sala de aula • Como abordar outros problemas de gestão da sala de aula • Reconhecer estudantes como indivíduos • Criação eficaz de disciplinas para o sucesso dos estudantes: Identificar os resultados desejados • Determinar as evidências de avaliação • Planejar as experiências e instruções de aprendizagem • Estratégias de aprendizagem colaborativa: O que é a aprendizagem colaborativa? • Benefícios da aprendizagem colaborativa • Facilitação da aprendizagem colaborativa • Atividades de aprendizagem colaborativa • Aprendizagem ativa: Introdução: O que é aprendizagem ativa? • Teorias e características da aprendizagem ativa • Benefícios e desafios da aprendizagem ativa • Estratégias para a aprendizagem ativa • Aula Expositiva Interativa: O que é a aula expositiva e interativa? • Procedimentos metodológicos • Simulação: O que é simulação? • Procedimentos metodológicos - Metodologia científica
• O Método científico • O que é pesquisa? • Conceito de pesquisa científica • Pesquisas: observacional, experimental e não-experimental (quase-experimental) • Pesquisas: exploratória, descritiva e explicativa • A pesquisa em seres humanos e em Animais de Experimentação • A pesquisa em Seres Humanos: Conceito e preceitos éticos • O tratado de Helsinque e suas atualizações • O consentimento esclarecido • Pesquisa em animais de experimentação: Conceito e princípios éticos • Regras para uso de animais em experimentação • As etapas de uma pesquisa científica • A escolha do tema e a formulação do problema • Tema: a justificativa, a relevância, a importância • Problema: a dúvida, a pergunta • A construção das hipóteses • As relações entre tema, problema e hipótese • O referencial teórico • Projeto de pesquisa • As finalidades de um projeto de pesquisa • A estrutura de elaboração de um projeto de pesquisa: página de rosto, introdução, objetivos geral e específico, justificativa, métodos e cronograma • O projeto de pesquisa e o Comitê de Ética em Pesquisa • Relatório científico • Adequação a exigências éticas e precauções a serem tomadas • Redação e apresentação de um projeto de pesquisa
Créditos: 3
Competências:
- Reconhecer a educação como força transformadora para promover dignidade e direitos humanos, para erradicar a pobreza e aprofundar a sustentabilidade, com respeito pela diversidade humana, solidariedade internacional e responsabilidade compartilhada
- Postura aberta à transformação do conhecimento e da própria prática
- Escolha de estratégias interativas para a construção e socialização de conhecimentos, segundo as necessidades de aprendizagem identificadas, considerando a diversidade sociocultural
- Utilização dos desafios do trabalho para estimular e aplicar o raciocínio científico, formulando perguntas e hipóteses e buscando dados e informações, com ênfase à metodologia da problematização
- Análise crítica de fontes, métodos e resultados, no sentido de avaliar evidências e práticas para a promoção da cidadania global
- Identificação da necessidade de produção de novos conhecimentos, a partir do diálogo entre a própria prática, as demandas sociais, a produção científica e o desenvolvimento tecnológico disponíveis
- Favorecimento ao desenvolvimento científico e tecnológico voltado para a atenção das necessidades coletivas, por meio da disseminação das melhores práticas e do apoio à realização de pesquisas de interesse da sociedade
- Aprender interprofissionalmente, com base na reflexão sobre a própria prática e pela troca de saberes com profissionais de outras áreas do conhecimento, para a orientação da identificação e discussão dos problemas, estimulando o aprimoramento da colaboração para a cidadania global.
O objetivo geral é a inserção dos pós-graduandos nas diversas ações programáticas desenvolvidas pelo ISD, de forma que possam aguçar o senso de responsabilidade social e colocar em prática o compromisso com a cidadania. – Tem ainda como objetivo capacitar os pós-graduandos para a implementação de ações de extensão de forma integrada ao currículo, conforme estabelecido no Plano Nacional de Educação (PNE) em sua meta 12, na estratégia 12.7, “assegurar, no mínimo, 10% do total de créditos curriculares exigidos para a graduação em programas e projetos de extensão universitária, orientando sua ação, prioritariamente, para áreas de grande pertinência social”. – Tendo como referência a metodologia da problematização com o Arco de Maguerez, a disciplina prioriza vivências na comunidade que favoreçam o desenvolvimento da atitude reflexiva sobre a responsabilidade social da ciência e de competências colaborativas para a transformação social na direção de um mundo mais justo, pacífico, tolerante, inclusivo, seguro e sustentável.
Unidade I – Pensar globalmente, agir localmente
• Educação para a cidadania global
• Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da Agenda 2030 da ONU
• Programa de Educação para a Ação Social e Comunitária do ISD
• Responsabilidade social da pesquisa científica
• Competência cultural e educação para a cidadania global
• Educação e Trabalho Interprofissional
• Metodologia da Problematização com o Arco de Maguerez.
• Módulo de dispersão no qual os alunos se integrarão às ações programáticas de sua escolha, sob a supervisão de campo dos respectivos coordenadores.
• Elaboração de hipóteses para solução de problemas da comunidade, a partir dos recursos disponíveis
• Ferramentas de gestão e avaliação de projetos
• Projeto de atuação voltada para superação da(s) necessidade(s) identificada(s)
Unidade III – Execução dos projetos de aplicação à realidade identificada
• Módulo de execução de projetos de aplicação prática sobre a necessidade/problema identificado junto à comunidade envolvida
• Auto avaliação (portfólio individual)
• Apresentação dos resultados obtidos e do plano de avaliação do projeto