Baixe Estatística Aplicada à Pesquisa Científica e Gestão de Processos e outras Resumos em PDF para Matérias técnicas, somente na Docsity! Pós-Graduação Lato Sensu Estatística aplicada EaD Abril/2018 Projeto Pedagógico de Curso 1 1 Sumário 1. Nome do Curso e Área do Conhecimento ...................................................................................... 2 2. Características Técnicas do Curso ................................................................................................... 2 3. Público Alvo ..................................................................................................................................... 2 4. Critérios de Seleção ........................................................................................................................ 2 5. Justificativa do Curso ...................................................................................................................... 2 6. Objetivos do Curso .......................................................................................................................... 3 7. Metodologia de Ensino e Aprendizagem ........................................................................................ 3 8. Estágio Não Obrigatório .................................................................................................................. 5 9. Matriz Curricular ............................................................................................................................. 6 10. Carga Horária .................................................................................................................................. 7 11. Conteúdo programático .................................................................................................................. 8 12. Infraestrutura Física e Pedagógica ................................................................................................ 20 4 4 Avaliação do Desempenho do Aluno O aluno deverá realizar as atividades propostas no ambiente virtual. A realização das atividades irá compor sua frequência no curso, que será considerada para a sua aprovação Ele, também, deverá se submeter a uma prova presencial (1ª chamada) por disciplina e ao seu desempenho será atribuída uma nota. Essa prova presencial será agendada pelo aluno, respeitando o prazo de até 8 (oito) dias após a data fim da última disciplina de seu curso. As notas devem ser expressas no intervalo de 0 (zero) a 10 (dez). A média final do aluno na disciplina será calculada pela nota obtida nas atividades a distância, com peso 4 (quatro), e pela nota obtida na prova realizada presencialmente, com peso 6 (seis). Para a aprovação na disciplina, o aluno deverá obter nota igual ou superior a 7,0 (sete) e frequência de, no mínimo, 75% (setenta e cinco por cento), computada pelo acesso ao ambiente virtual. Se o aluno perder a 1ª chamada de Prova Presencial, poderá requerer, via sistema ou no polo de apoio, a 2ª chamada da prova, no prazo máximo de até 7 (sete) dias corridos, a contar da data da realização da atividade em questão. O aluno que obtiver média inferior a 7,0 (sete) terá direito à Avaliação Substitutiva, sendo: • Disciplinas Específicas: mediante a solicitação de requerimento até 60 (sessenta) dias após a data fim do curso, e substituirá a média do aluno. Ressalta-se que só terá direito à realização da Avaliação Substitutiva o aluno que realizar a Prova de 1ª ou 2ª chamadas. A avaliação substitutiva será realizada no ambiente virtual, sendo que o aluno terá uma única tentativa e um prazo de até 7 (sete) dias, após a compensação do boleto, para realizar a avaliação. • Disciplina Metodologia da Pesquisa Científica: mediante a solicitação de requerimento, até 8 (oito) dias após a data fim da disciplina, a nota obtida substituirá a média do aluno. A avaliação substitutiva será realizada no ambiente virtual, sendo que o aluno terá uma única tentativa e um prazo de até 7 (sete) dias, após a compensação do boleto, para realizar a avaliação. O aluno que não realizou a Avaliação de 1ª e 2ª chamadas ou não obteve média igual ou superior a 7,0, após realizar a Avaliação Substitutiva, terá direito ao Programa de Dependência e Recuperação – PDR, mediante a solicitação de requerimento até o período de duração do curso X 2 (dois) menos 90 dias. O PDR será realizado no ambiente virtual, sendo que o aluno terá acesso ao conteúdo da disciplina e realizará uma AV, e a nota obtida substituirá a média do aluno. Para a obtenção do Certificado de Pós-graduação Lato Sensu – especialização, o aluno deverá cumprir todas condições seguintes: Frequência mínima de 75% (setenta e cinco por cento) em todas as disciplinas; Nota igual ou superior a 7,0 (sete) em todas as disciplinas; Certificação O Certificado de conclusão de curso de Especialização será acompanhado por histórico escolar, em cumprimento às exigências da Resolução CNE/CES n°1, de 06 de abril de 2018, da Câmara de Educação Superior do Conselho Nacional de Educação. 5 5 Composição do Corpo Docente O corpo docente do curso é constituído por profissionais qualificados, com comprovado saber em sua área de atuação, conforme Resolução CNE/CES n°1, de 06 de abril de 2018, sendo mínimo 30% (trinta por cento) portadores de título de pós-graduação strictu sensu, isto é, portadores de títulos de Mestrado e Doutorado, obtidos em programas de pós-graduação strictu sensu devidamente reconhecidos pelo poder público em território nacional, ou revalidados, conforme legislação vigente. Os demais docentes são certificados em nível de especialização, pós-graduação lato sensu, de reconhecida capacidade técnico-profissional. 8. Estágio Não Obrigatório O estágio curricular não obrigatório tem como finalidade estimular o aluno a desenvolver atividades extracurriculares, para que possa inter-relacionar os conhecimentos teóricos e práticos adquiridos durante o curso e aplicá-los na solução de problemas reais da profissão, proporcionando o desenvolvimento da análise crítica e reflexiva para os problemas socioeconômicos do país, de acordo com a Resolução de Estágio curricular não obrigatório vigente na Instituição. Os principais objetivos da prática do estágio curricular não obrigatório são: I. proporcionar o exercício do aprendizado compromissado com a realidade socioeconômica-política do país; II. propiciar a realização de experiências de ensino e aprendizagem visando à educação profissional continuada, alicerçada no desenvolvimento de competências e habilidades e ao exercício do pensamento reflexivo e criativo; e II. incentivar o trabalho de pesquisa e investigação científica, visando ao desenvolvimento da ciência, da tecnologia e da cultura. A carga horária é definida pela concedente de estágio, não podendo ultrapassar a carga horária máxima de 6 (seis) horas diárias e 30 (trinta) horas semanais, as quais podem ser realizadas em empresas públicas ou privadas, instituição de pesquisa, órgãos governamentais e não governamentais, e as próprias unidades da Universidade, desde que obedeçam às condições adequadas para que o estagiário possa aprofundar os seus conhecimentos teóricos e práticos adquiridos no curso. Para o Curso de Pós-Graduação EAD, a prática do estágio curricular não obrigatório é permitida durante a vigência do curso, não podendo exceder em um mesmo campo de estágio o período de 2 (dois) anos. Os estágios curriculares não obrigatórios devem estar apoiados em Termo de Compromisso e de comum acordo com a Instituição, devendo explicitar não somente os aspectos legais específicos, como também os aspectos educacionais e de compromisso com a realidade social. 6 6 O Planejamento do Estágio Curricular Não Obrigatório é de responsabilidade do coordenador de curso em conjunto com o professor orientador e também do Departamento de Estágios, devendo conter os seguintes dados: I. matrícula regular especificando o semestre; II. disciplinas ou habilidades imprescindíveis ao seu desenvolvimento; III. atividades a serem desenvolvidas; IV. supervisor de campo; V. seguradora e apólice de seguro; VI. bolsa-auxílio ou contraprestação; VII. auxílio-transporte; VIII. período de realização; IX. período (s) de recesso; e X. carga horária diária e semanal. A orientação de estágio curricular pelo Departamento de Estágios deverá ser realizada por meio de orientação indireta mediante relatórios e, sempre que possível, visitas ao campo de estágio, além da utilização das tecnologias de informação e comunicação para contato das partes envolvidas. 9. Matriz Curricular DISCIPLINAS CARGA HORÁRIA Ambientação 0h Métodos quantitativos de apoio à decisão 40h Gestão de processos e qualidade 40h Probabilidade 40h Ferramentas da qualidade 40h Análise multivariada e modelos de regressão 40h Otimização numérica 40h Estatística experimental 40h Análise exploratória e técnicas de amostragem 40h Métodos estatísticos 40h Metodologia da pesquisa científica 40h CARGA HORÁRIA TOTAL 400h 9 9 MORAN, J. M. MASETTO, M. T. BEHRENS, M. A. Novas Tecnologias e Mediação Pedagógica. 21ª Ed. Campinas, SP: Papirus, 2013. MORAN, J. M. O Uso das Novas Tecnologias da Informação e da Comunicação na EAD - uma leitura crítica dos meios. http://portal.mec.gov.br/seed/arquivos/pdf/T6%20TextoMoran.pdf. Acesso em: 16 de fev de 2018. PIVA, D. J. PUPO, R. GAMEZ, L. OLIVEIRA, S. EAD na Prática: Planejamento, métodos e ambientes de educação online. São Paulo: Elsevier, 2011. Disciplina: Métodos Quantitativos de Apoio à Decisão Ementa: Introdução as ferramentas estatísticas descritiva, tipos de dados. Amostragem Conceitos Fundamentais de Probabilidade. Distribuições de probabilidade. Estatística descritiva. Intervalo de confiança. Testes de hipóteses. Análise de regressão simples e correlação. Otimização. Uso de softwares e análise de casos aplicados à gestão da cadeia de suprimentos. Conteúdo Programático 1: Estatística descritiva e amostragem, descrevendo dados qualitativos, descrevendo dados quantitativos. Conteúdo Programático 2: Medidas de posição, medidas de variação, medidas de forma e Box Plot. Conteúdo Programático 3: Probabilidade: conceito e teoremas fundamentais, variáveis aleatórias, distribuição de probabilidade. Conteúdo Programático 4: Métodos de estimação, estimação pontual e por intervalo. Conteúdo Programático 5: Teste de hipóteses, regressão linear simples e correlação Conteúdo Programático 6: Programação linear e linear inteira, conceito de variáveis de decisão, função-objetivo e restrições. Conteúdo Programático 7: Aplicação do solver do excel para otimizar modelos de programação linear, caso de problemas de transporte. Conteúdo Programático 8: Método multicritério de apoio a decisão, caso de avaliação da escolha de um fornecedor. Bibliografia: BOUZADA, M.A. C., RIBEIRO, L. O. M., PEIXE J. B. Métodos quantitativos aplicados a casos reais. São Paulo: Elsevier, 2013. LACHTERMACHER, G. Pesquisa operacional na tomada de decisões. 5 Ed. São Paulo: Pearson Education, 2016. MEDEIROS, V. Z. et al. Métodos Quantitativos com Excel. São Paulo: Cengage Learning, 2008. 10 10 RAGSDALE, C. T. Modelagem e Análise de Decisão. São Paulo: Cengage Learning, 2014. SIQUEIRA, J.O. Fundamentos de métodos quantitativos. São Paulo: Editora Saraiva, 2012. WALPOLE, R., MYERS, R. H. Probabilidade e estatística. 8 Ed.São Paulo: Pearson Education, 2009, Bibliografia complementar: BALLOU, R, H. Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos: Planejamento, Organização e Logística Empresarial. Porto Alegre: Bookman, 2006. LIMA JUNIOR, Francisco Rodrigues; OSIRO, Lauro; CARPINETTI, Luiz Cesar Ribeiro. Métodos de decisão multicritério para seleção de fornecedores: um panorama do estado da arte. Gest. Prod., São Carlos, v. 20, n. 4, p. 781-801, 2013 . PEREIRA, Alessandra Andrade; OLIVEIRA, Murilo Alvarenga; LEAL JUNIOR, Ilton Curty. Custo de transporte e alocação da demanda: análise da rede logística de uma produtora brasileira de fertilizantes nitrogenados. J. Transp. Lit., Manaus, v. 10, n. 4, p. 5-9, Dec. 2016 . STEVENSON, W. J. Estatística aplicada à administração. São Paulo: Harbra, 2001. Disciplina: Gestão de Processos e Qualidade Ementa: Gestão por Processos. Diagnóstico e Análise de Processos. Gestão da Qualidade Total. Melhoria de processos. Administração da Qualidade e 5S, Planejamento da Qualidade. Garantia da Qualidade. Controle da Qualidade. Melhoria da Qualidade. Decisões de Aceitação. Retrabalho. Ajustes nos processos. Conteúdo Programático 1: Gestão por processos. Conteúdo Programático 2: Classificação dos processos. Conteúdo Programático 3: Análise dos processos de negócios. Conteúdo Programático 4: Mapeamento de processos de negócios Conteúdo Programático 5: Modelagem de processos de negócios Conteúdo Programático 6: Melhoria de processos de negócio e qualidade Conteúdo Programático 7: Estruturas organizacionais Conteúdo Programático 8: Simulação e implantação dos processos de negócio Bibliografia: CARVALHO, M. Gestão da Qualidade. 3. ed. Rio de Janeiro: Campus, 2005. ISBN: 8535217525 CRUZ, T. Sistemas, Métodos e Processos. 2. ed. 7ª reimpr. São Paulo: Atlas, 2011. ISBN: 978852244148 11 11 SORDI, J. Gestão por Processos uma Abordagem da Moderna Administração. 2. ed. São Paulo: Saraiva, 2008. ISBN: 8502067656. Bibliografia complementar: MARSHALL, I. Gestão da Qualidade - Série Gestão Empresarial. 9. ed. Rio de Janeiro: FGV, 2009. ISBN: 9788522506958 PALADINI, E. Gestão da Qualidade - Teoria e Prática. 2. ed. São Paulo: Atlas, 2009. ISBN: 8522436738. VIEIRA, G. Gestão da Qualidade Total. 2. ed. São Paulo: Alínea, 2007. ISBN: 8575161911. Disciplina: Probabilidade Ementa: Os tópicos apresentados na disciplina Probabilidade despertarão o interesse de diversos profissionais a partir de conceitos que ajudarão a descrever a informação amostrada, que facilitará a apresentação de resultados e se mostrará como uma ferramenta útil para realizar inferências sobre a população de onde foi extraída uma amostra. Para melhor compreensão dos assuntos envolvidos e aplicações, diferentes definições e aplicações, exemplos de fácil compreensão serão abordados, visualizando assim como a probabilidade está presente em nosso cotidiano tornando-se uma ferramenta importante na tomada de decisão, um diferencial no profissional dos diversos ramos que querem compreender fenômenos de ocorrências, e como os dados presentes nos seguimentos em estudo podem mostrar como aquilo pode ou não ocorrer. Conteúdo Programático 1: Conjuntos e teoria das Probabilidades Conteúdo Programático 2: Definições de Probabilidades Conteúdo Programático 3: Variáveis Discretas Conteúdo Programático 4: Variáveis Aleatórias Contínuas Conteúdo Programático 5: Distribuição Normal Conteúdo Programático 6: Distribuições especiais de probabilidades Conteúdo Programático 7: Esperança Matemática Conteúdo Programático 8: Variância e Outras Medidas Importantes Bibliografia: MEDEIROS, S. E.; SILVA, E. M.; GONÇALVES, V.; MUROLO, A. C. Estatística para cursos de economia, administração, ciências contábeis. São Paulo: Atlas, v. 1, n. 1, 1999. MORETTIN, L. G. Estatística básica - Probabilidade e Inferência. São Paulo: Pearson, 2010. SILVA, E. M.; SILVA, E. M.; GONÇALVES, V.; MUROLO, A. C. Estatística para cursos de economia, administração, ciências contábeis. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2011. 14 14 ARENALES, Selma; DAREZZO, Artur. Cálculo Numérico – Aprendizagem com Apoio de Software. São Paulo: Cengage 2016. STEWART, James. Cálculo – volume 2. 7. ed. São Paulo: Cengage 2014. SWEENEY, Dennis J.; WILLIAMS, Thomas A.; ANDERSON, David R. Estatística aplicada à administração e economia, 3. ed. São Paulo: Cengage, 2014. VIEIRA, Sonia. Estatística Básica. 2. ed. São Paulo: Cengage, 2012. Disciplina: Otimização Numérica Ementa: Serão apresentados métodos de otimização determinísticos ou probabilísticos. Os primeiros consistem numa função objetivo e restrições, que são funções matemáticas explícitas, de preferência contínuas, sobre a qual serão aplicados teoremas que garantem a convergência para uma solução ótima local. Já os métodos probabilísticos baseiam-se em variáveis estocásticas e algoritmos com buscas simultâneas a partir de diferentes pontos do espaço de busca, para trabalharem mais eficientemente com um grande número de variáveis. Conteúdo Programático 1: Introdução, definições e conceitos matemáticos importantes Conteúdo Programático 2: Otimização unidimensional sem restrições Conteúdo Programático 3: Otimização multidimensional sem restrições Conteúdo Programático 4: Programação linear: Conceitos básicos Conteúdo Programático 5: Programação linear: algoritmo simplex e aplicações Conteúdo Programático 6: Programação não-linear Conteúdo Programático 7: Algoritmos genéticos Conteúdo Programático 8: Recozimento simulado Bibliografia: BRENT, R. P. Algorithms for minimization without derivatives. New York: Dover publications. 2002. 195 p. CAVAZZUTI, M. Optimization Methods: From theory to design. Berlin: Springer. 2013. 262 p. CHAPRA, S.C.; CANALE, R.P. Métodos numéricos para engenharia. 5 ed. São Paulo: McGraw-Hill, 2008. 809 p. FLETCHER, R.; REEVES, C. M. Function minimization by conjugate gradientes. The Computer Journal. v. 7, n. 2, p. 149 – 154, 1964. GOLDFARB, D, IDNANI, A. Dual and Primal-Dual Methods for Solving Strictly Convex Quadratic Programs. In: J.P. Hennart (ed.), Numerical Analysis, Proceedings, Cocoyoc, Mexico 1981, Vol. 909 of Lecture Notes in Mathematics, Springer-Verlag, Berlin, 1982, pp. 226-239. 15 15 HIMMELBLAU, D. M.; EDGAR, T.F.; LASDON, L.S. Optimization of chemical processes. 2 ed. New York: McGraw-Hill. 2001. 667 p. KIRKPATRICK, S.; JR., C. D. G.; VECCHI, M. P. Optimizing by simulated annealing. Science, v. 220, n. 4598, p. 671–680, 1983. KOZIEL, S.; YANG, X.S. Computational optimization, methods and algorithms. 1 ed. Verlag: Springer. 2011. 281 p. PRESS, W.H.; TEUKOLSKY, S.A.; VETTERLING, W.T.; FLANNERY, B.P. Numerical recepies: the art of scientific computing. 3 ed. Cambridge University Press. 2007. 1235 p. Bibliografia complementar: GOLDFARB, D., IDNANI, A. A numerically stable dual method for solving strictly convex quadratic programs. Mathematical Programming 27. 1983. p. 1-33. GOUVEIA, E.J.C. Métodos convergentes de otimização global baseados no vetor q-gradiente. Tese (Doutorado): Departamento de Computação Aplicada, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2016. LEITHOLD, L. O cálculo com geometria analítica. 3 ed. São Paulo: Editora HABRA ltda. 1994. 685 p. ÜNAL, M.; AK, A.; TOPUZ, V.; ERDAL. Optimization of PID controllers using ant colony and genetic algorithms. 1 ed. Verlag: Springer. 2013. 72 p. Disciplina: Estatística Experimental Ementa: Nesta disciplina, o objetivo é apresentar como usar as ferramentas estatísticas para planejar trabalhos experimentais e interpretar os resultados obtidos, de forma a torná-los mais eficazes. Ou seja, com o auxílio da estatística serão discutidos métodos que permitirão otimizar a utilização dos recursos para obter respostas significativas, determinando inclusive modelos matemáticos capazes de descrever o comportamento do processo em estudo. Conteúdo Programático 1: Planejamento experimental Conteúdo Programático 2: Estatística - conceitos básicos Conteúdo Programático 3: Planejamento de experimentos - fatorial completo Conteúdo Programático 4: Modelos empíricos Conteúdo Programático 5: Significância estatística dos modelos Conteúdo Programático 6: Superfícies de resposta Conteúdo Programático 7: Planejamento de experimentos - fatorial fracionário Conteúdo Programático 8: Aplicações Bibliografia: 16 16 BARROS NETO, Benício de; SCARMINIO, Ieda Spacino; BRUNS, Roy Edward. Como fazer experimentos: Pesquisa e desenvolvimento na ciência e na indústria. 4. ed. Porto Alegre: Bookman, 2010. 414 p. COLEMAN, David E.; MONTGOMERY, Douglas C. A Systematic Approach to Planning for a Designed Industrial Experiment. Technometrics, [s.l.], v. 35, n. 1, p.1-12, fev. 1993. MONTGOMERY, Douglas C. Design and Analysis of Experiments. 8. ed. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2013. 724 p. Bibliografia complementar: CALADO, Veronica. Planejamento de experimentos usando o statistica. 1. ed. Rio de Janeiro: E- Papers, 2015. VILANI, Maricéia Tatiana et al. Aplicação de um planejamento fatorial para a temperatura do ar em uma floresta tropical amazônica. Ciência e Natura, UFSM, v. 28, n. 1, p.7-21, 2006. Disponível em: <https://periodicos.ufsm.br/cienciaenatura/article/viewFile/9693/5806>. Acesso em: 25 set. 2017. SODRÉ, Ulysses. Modelos matemáticos. 2007. Notas de aulas do curso de Matemática da Universidade Estadual de Londrina. Disponível em: <http://www.uel.br/projetos/matessencial/superior/pdfs/modelos.pdf>. Acesso em: 06 out. 2017. Disciplina: Análise Exploratória e Técnicas de Amostragem Ementa: O propósito da disciplina de análise exploratória e técnicas de amostragem é introduzir o aluno de pós-graduação na prática de análise de dados com aplicações em programas computacionais e, juntamente introduzir conceitos importantes da estatística e apresentar os principais processos de amostragem para composição de amostras para análise estatística. Conteúdo Programático 1: Conceitos Fundamentais Conteúdo Programático 2: Tipos de Coleta de Dados Conteúdo Programático 3: Amostragem probabilística Conteúdo Programático 4: Amostragem não probabilística Conteúdo Programático 5: Mineração de dados Conteúdo Programático 6: Escolha da melhor técnica para análise de dados Conteúdo Programático 7: Organização de dados em excel Conteúdo Programático 8: Aplicações Bibliografia: AGRESTI, A.; FINLAY, B. Métodos estatísticos para as ciências sociais. 4. ed. Porto Alegre: Editora Penso, 2012. 664 p. 19 19 Conteúdo Programático 8: Reflexão sobre a ética e a integridade na prática da pesquisa científica. Identificação das modalidades de fraude ou má conduta em publicações. Conhecimento das diretrizes para a boa conduta em publicações. Bibliografia: APPOLINARIO, Fábio. Metodologia da Ciência: filosofia e prática de pesquisa. 2. ed. São Paulo: Cengage Learning. 2012. BELL, Judith. Projeto de pesquisa: guia para pesquisadores iniciantes em educação, saúde e ciências sociais. Tradução: Magda França Lopes. 4. ed. Porto Alegre: Artmed, 2008. FURTADO, José Augusto P. X. Trabalhos acadêmicos em Direito e a violação de direitos autorais através de plágio. Site: Jus Navigandi, 09/2002. Disponível em: <http://jus.com.br/artigos/3493/trabalhos-academicos-em-direito-e-a-violacao-de-direitos-autorais- atraves-de-plagio>. Acesso em: 21 jan. 2018. GLASER, André. Metodologia da Pesquisa Científica. Valinhos: Anhanguera Educacional, 2014. Disponível em: <www.anhanguera.com>. Acesso em: 21 jan. 2018. LAVILLE, Christian; DIONNE, Jean. A construção do saber: manual de metodologia de pesquisa em ciências humanas. Trad. Heloisa Monteiro e Francisco Settineri. Porto Alegre: Editora Artes Médicas Sul Ltda.; Belo Horizonte: Editora UFMG, 1999. SAMPIERI, Roberto Hernandéz, COLLADO, Carlos Hernadéz; LUCIO, Pilar Baptista. Metodologia de Pesquisa. Tradução: Fátima Conceição Murad, Melissa Kassner, Sheila Clara Dystyler Ladeira. 3 ed. São Paulo: Mc Graw-Hill, 2006. SANTOS, Antonio Raimundo dos. Metodologia Científica: a construção do conhecimento. 3 ed. Rio de Janeiro: DP&A editora, 2000. Bibliografia complementar: ALVES, Rubem. Filosofia da ciência: introdução ao jogo e suas regras. 2. ed. São Paulo: Edições Loyola. 2000. ANDERY, Maria Amália Pie Abib et. al. Para compreender a ciência: uma perspectiva histórica. 10. Ed. Rio de Janeiro: Espaço e Tempo: São Paulo: Educ, 2001. BIANCHETTI, Lucidio; MACHADO, Ana Maria Netto. (organizadores) A Bússola do Escrever: desafios e estratégias na orientação de teses e dissertações. 3. ed. São Paulo: Cortez, 2012 BOCK, Ana Mercês Bahia; FURTADO, Odair; TEIXEIRA, Maria de Lourdes Trassi. Psicologias: uma introdução ao estudo de psicologia. 14. ed. São Paulo: Saraiva, 2008. CNPq. Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Relatório da Comissão de Integridade de Pesquisa do CNPq. Disponível em< http://www.memoria.cnpq.br/normas/lei_po_085_11.htm>. Acesso em: 21 jan. 2018. 20 20 GERHARDT, Tatiana Engel; SILVEIRA, Denise Tolfo. Métodos de pesquisa [organizado por] e; coordenado pela Universidade Aberta do Brasil – UAB/UFRGS e pelo Curso de Graduação Tecnológica – Planejamento e Gestão para o Desenvolvimento Rural da SEAD/UFRGS. – Porto Alegre: Editora da UFRGS, 2009. Disponível em: <http://www.ufrgs.br/cursopgdr/downloadsSerie/derad005.pdf>. Acesso em: 21 jan. 2018. GIL, Antonio Carlos. Como elaborar projetos de pesquisa. 4. ed. São Paulo: Atlas, 2008. MALVEZZI, Mariana. Política Identitária Verde: uma questão de emancipação. 2011. Tese (Doutorado). Pontifícia Universidade Católica de São Paulo. Faculdade de Ciências Humanas e da Saúde. São Paulo, 2011. STRAUSS, Anselm; CORBIN, Juliet. Pesquisa Qualitativa: técnicas e procedimentos para o desenvolvimento de teoria fundamentada. Tradução: Luciene de Oliveira da Rocha. 2 ed. Porto Alegre: Artmed, 2008. 12. Infraestrutura Física e Pedagógica O aluno encontrará todo o conteúdo do curso e assistirá às aulas gravadas no ambiente virtual. Para assistir às aulas é fundamental que as especificações abaixo sejam obedecidas, possibilitando, assim, uma recepção de maior qualidade dos vídeos. Hardware: • Processador Intel Core 2 Duo ou superior. • 2Gb de Memória RAM. • Placa de vídeo com resolução 1024x768, qualidade de cor 32 bit e compatível com Microsoft DirectShow. • Microsoft DirectX 9.0c ou posterior. Software: • Navegador: Firefox, Google Chrome, Internet Explorer (sempre atualizado). • Sistema Operacional: Windows XP ou posterior. • Adobe Flash Player (atualizado). • Plugin de vídeos SilverLigth (atualizado) Rede: • Conexão com a Internet banda larga de no mínimo 2 MB. • Em caso de acesso em ambientes corporativos além da velocidade, é necessário verificar as condições de segurança de rede de sua empresa e se certificar que o site não estará bloqueado. Adicionalmente, é prevista a utilização da biblioteca virtual para consultas bibliográficas e pesquisa de assuntos referentes às disciplinas ministradas. 21 21