O ensino e aprendizagem da programação de computadores no ensino a distância : uma proposta de instanciação do modelo pedagógico virtual da Universidade Aberta

Hoje em dia o ensino e aprendizagem a distância online de nível universitário é, em grande medida, baseado em estratégias de aprendizagem colaborativa, onde, além de aprender sozinho, os estudantes também participam de ações colaborativas dentro de uma classe virtual. O nível de interação do estudante online representa um fator fundamental para o sucesso do processo de ensino-aprendizagem pois é a base da partilha de informação e construção do conhecimento entre estudantes e professores, enquanto todas as ações e atividades integram um modelo pedagógico comum. Existem muitas diferenças e desafios nas áreas de ensino em termos de instanciação do modelo pedagógico e adoção das estratégias de ensino-aprendizagem, como por exemplo, entre as áreas das ciências sociais e das engenharias. Uma área que atrai especial atenção como um todo é a das ciências da computação (CS), e de forma específica, a da programação de computadores. A programação de computadores exige, em primeiro lugar, o desenvolvimento de um bom raciocínio lógico e uma estratégia de resolução segundo uma abordagem “dividir para conquistar”, onde os principais problemas são divididos em problemas menores que são resolvidos individualmente. A programação exige também uma combinação entre o trabalho individual e em grupo, com elevados níveis de revisão e depuração do código fonte em desenvolvimento. O ensino online de programação de computadores é constituído por estes aspectos, exigindo um elevado grau de interação entre estudantes e entre estudantes e professor. Neste capítulo, vamos discutir e apresentar a nossa experiência no ensino online da programação de computadores com base no modelo pedagógico virtual da Universidade Aberta, e propor a sua instanciação e extensão específica para incluir novas estratégias de aprendizagem colaborativa e uma abordagem construtivista para o processo global de aprendizagem.

Stochastic and infinite dimensional analysis

This volume presents a collection of papers covering applications from a wide range of systems with infinitely many degrees of freedom studied using techniques from stochastic and infinite dimensional analysis, e.g. Feynman path integrals, the statistical mechanics of polymer chains, complex networks, and quantum field theory. Systems of infinitely many degrees of freedom create their particular mathematical challenges which have been addressed by different mathematical theories, namely in the theories of stochastic processes, Malliavin calculus, and especially white noise analysis. These proceedings are inspired by a conference held on the occasion of Prof. Ludwig Streit’s 75th birthday and celebrate his pioneering and ongoing work in these fields.