Ecologia numérica 2020/2021: Trabalho 4
2020-12-30
Chapter 1 Introdução
Este livro é o resultado dos esforços dos alunos de Ecologia Numérica na FCUL em 2020/2021.
O ano de 2020/2021 ficou marcado pela pandemia de COVID19, que impôs grandes restrições à forma como as aulas foram dadas, bem como à forma de fazer a avaliação.
Este livro é também uma demonstração de como se pode transformar um desafio numa oportunidade. Depois de assumir que exames em sala de aula poderiam ser caóticos, ficou decidido que a avaliação seria realizada por trabalhos. Este é o resultado do trabalho 4. Este trabalho teve vários objectivos distintos, um de avaliação e vários formativos
- consistir num elemento da avaliação da cadeira (contribuindo para 3.2 valores em 20);
- fornecer um recurso que os alunos poderão usar no futuro, sabendo que foi feito por eles para eles;
- fomentar e desenvolver a capacidade de comunicar sobre um tema de forma integrada, completa e concisa;
- ilustrar como se pode trabalhar em equipa para produzir um produto que representa mais do que a soma das partes. No fundo, por em prática, em “biologuês”, uma simbiose, ou em “estatistiquês” de Ecologia Numérica, uma interacção positiva!
Tudo isto com base no RMarkdown: standing on the shoulders of giants.
Standing on the shoulders of Giants: Artwork by ’@’allison_horst
Um dos objectivos deste livro, tal como do curso, era fazer o R tornar-se menos assustador.
R Monsters: Artwork by ’@’allison_horst
Esperamos ter conseguido:
Illustrating R Monsters: Artwork by ’@’allison_horst
1.1 Como surgiu o livro
Neste trabalho os alunos foram divididos em grupos de 6 elementos, e a cada um deles foi atribuido um tema, definido pelos docentes. Existiam 16 temas, que no total compreendem a primeira parte da matéria de Ecologia Numérica (terminando na regressão linear).
Foi explicado aos alunos que deveriam entregar um relatório que deveria incluir as bases teóricas do tópico e pelo menos um exemplo de ilustração ou implementação do tópico em R, usando dados reais (idealmente dados recolhidos durante o trabalho 1) ou simulados.
Foi fornecido um template previamente preparado do pelos docentes. Cada grupo recebeu o template já com o seu tema discriminado. Com base nestes templates foi produzido emte documento em bookdown (https://bookdown.org/).
1.2 A avaliação
Os alunos (que entregaram o trabalho) participaram na avaliação dos trabalhos, com base na apresentação feita na aula de segunda feira dia 23 de Novembro de 2020. Foi realizada uma votação a la “Festival da Eurovisão”: 1 para o pior, 15 para o melhor, 0 para o próprio grupo. A votação foi implementada através de um formulário em Google Forms.
As notas dadas pelos alunos foram usadas para fazer a ordenação das notas finais, que foram depois atribuídas pelos docentes standartizando pela nota média, máxima e mínima.
As notas eram anónimas para os alunos, mas por uma questão de transparência os docentes conseguiam ver quem deu que nota a quem. As notas foram dadas em consciência. Foi disponibilizado um documento “notasTrabalho4.xlsx” para ajudar a dar as notas.
Apesar de não participarem na avaliação do seu próprio grupo, no final os alunos fizeram uma auto-avaliação do seu trabalho comparativamente aos outros, usando cinco classes:
- muito abaixo da média
- abaixo da média
- na média
- acima da média
- muito acima da média.
No capitulo final faremos uma avaliação de todo o processo. Na realidade, isso ainda não foi feito… mas a intenção existe. E quem espera sempre alcança ;) !
1.3 A apresentação
Com base no tema de cada grupo foi feita uma apresentação pública aos colegas, no dia 23 de Novembro, via Zoom, no estilo Pecha Kucha (What is Pecha Kucha presentation style? https://en.wikipedia.org/wiki/PechaKucha). Eram 12 a 18 slides (2/3 slides por pessoa), 20 segundos por slide. Os alunos sabiam que não deveriam exceder o tempo, nunca!
As apresentações em powerpoint estão disponíveis neste link.
Os videos das apresentações estão disponíveis nos seguintes links:
Note these links might not be in temporal order. I would like a student to watch the videos, record which groups are in each of them and then report back to us so this can be edited! No one has done it to date. You guys suck :)