RESOLUÇÃO Nº 2/CCMATCL/UFFS/2024

Código

COMPONENTE CURRICULAR

Horas

GCH1976

LABORATÓRIO DE EDUCAÇÃO MATEMÁTICA E DOCÊNCIA III

75*

EMENTA

Matemática do Ensino Médio: Estudo e Conceitos da Matemática específicos dos Ensino Médio: Funções do 1º e 2º Grau, Modular, Exponencial, Logarítmica e Trigonométricas. Utilização de tecnologias aplicadas ao ensino e aprendizagem de funções. Leitura e discussão de textos teóricos, capítulos de livros e/ou artigos que se referem às tendências atuais em relação ao currículo de matemática no Ensino Médio e aos processos de ensino e de aprendizagem desses conteúdos específicos. Planejamento, execução, observação, avaliação e reflexão de práticas pedagógicas envolvendo a utilização de recursos tecnológicos, a criação e a análise de materiais didáticos para esses conteúdos especificados, trabalhados de forma contextualizada com a abordagem da educação ambiental, visando a formação de cidadãos com atitudes responsáveis e embasadas em princípios sustentáveis. Extensão Universitária com foco na aplicação do conhecimento profissional como agente transformador da sociedade.

OBJETIVO

Proporcionar a (re)construção de conceitos de Matemática do Ensino Médio, bem como vivências de práticas pedagógicas, contemplando abordagens diferenciadas e recursos diversificados tanto de utilização ou produção de novos materiais didáticos, evidenciando a educação ambiental e a relação da matemática com as questões ambientais, a partir da resolução e elaboração de problemas.

REFERÊNCIAS BÁSICAS

IEZZI, G.; MURAKAMI, C. Fundamentos de matemática elementar 1: conjuntos, funções. 8. ed. São Paulo: Atual, 2009. v. 1.

IEZZI, G.; MURAKAMI, C.; DOLCE, O. Fundamentos de matemática elementar 2: logaritmos. 10. ed. São Paulo: Atual, 2013.

LIMA, E. L. et al. A matemática do ensino médio. 11. ed. Rio de Janeiro: SBM, 2016. v. 1. (Coleção do professor de matemática).

MANO, E. B.; PACHECO, E. B. A. V.; BONELLI, C. M. C. Meio ambiente, poluição e reciclagem. 2. ed. São Paulo: Blücher, 2010.

RODRIGUES, F. C.; GAZIRE, E. S. Laboratório de educação matemática na formação de professores. Curitiba: Appris, 2015.

SILVA, B. A. et al. Atividades para o estudo de funções em ambiente computacional. São Paulo: Iglu, 2002.

REFERÊNCIAS COMPLEMENTARES

BACICH, L.; MORAN, J. (org.). Metodologias ativas para uma educação inovadora: uma abordagem teórico prática. Porto Alegre: Penso: 2018. (Desafios da educação).

BALDIN, Y. Y.; VILLAGRA, G. A. L. Atividades com Cabri-géomètre II. 1. ed. São Carlos: UFSC, 2002.

BARRETO, M. Trama matemática: princípios e novas práticas no ensino médio. Campinas: Papirus, 2012.

BORBA, M. C.; PENTEADO, M. G. Informática e educação matemática. 4. ed. Belo Horizonte: Autêntica, 2001.

CAMARGO, F.; DAROS, T. A sala de aula inovadora: estratégias pedagógicas para fomentar o aprendizado ativo. Porto Alegre: Penso: 2018. (Desafios da educação).

CHAMBERS, P.; TIMLIN, R. Ensinando matemática para adolescentes. 2. ed. Porto Alegre: Penso, 2015.

FAINGUELERNT, E. K.; NUNES, K. R. A. Matemática: práticas pedagógicas para o ensino médio. Porto Alegre: Penso, 2012.

SMOLE, K. S.; DINIZ, M. I. S. V.; PESSOA, N.; ISHIHARA, C. Ensino Médio - Cadernos do Mathema: jogos de matemática de 1º a 3º ano. Porto Alegre: Artmed, 2008.

Código

COMPONENTE CURRICULAR

Horas

GCH1977

APRENDIZADO DE MÁQUINA

60**

EMENTA

Como as máquinas aprendem. Preparação das ferramentas de aprendizado. Fundamentos da Matemática. Aprendizado com dados inteligentes e volumosoAs (big data). Aplicação de aprendizagem em problemas reais.

OBJETIVO

Proporcionar a (re)construção de conceitos de Matemática do Ensino Médio, bem como vivências de práticas pedagógicas, contemplando abordagens diferenciadas e recursos diversificados tanto de utilização ou produção de novos materiais didáticos, evidenciando a educação ambiental e a relação da matemática com as questões ambientais, a partir da resolução e elaboração de problemas.

REFERÊNCIAS BÁSICAS

BISHOP, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer, 2006.

FACELI, K.; LORENA, A.; GAMA, J.; CARVALHO, A. Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. Rio de Janeiro: LTC, 2011.

FLACH, P. Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data. Cambridge University Press, 2012.

JAMES, G.; WITTEN, D.; HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R. An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R. Springer, 2013. Disponível em: http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/. Acesso em: 10 nov. 2023.

MUELLER, J. P.; MASSARON, L. Aprendizado de máquinas. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019.

REFERÊNCIAS COMPLEMENTARES

ALPAYDIN, E. Introduction to machine learning. [S. l.]: MIT Press, 2004.

DUDA, R. O.; HART, P. E.; STORK, D. G. Pattern classification. 2. ed. [S. l.]: Wiley, 2001.

HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R.; FRIEDMAN, J. The elements of statistical learning. New York: Springer, 2009. Disponível em: http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/. Acesso em: 10 nov. 2023.

MITCHELL, T. M. Machine learning. São Paulo: McGraw-Hill, 1997.

TAN, P. N.; STEINBACH, M.; KUMAR, V. Introduction to data mining. [S. l.]: Addison-Wesley, 2006.