Diferenças entre edições de "Elaboração do relatório"

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O objectivo principal de um relatório científico é documentar de maneira clara, precisa e repetível todos os passos da sessão de laboratório, desde a lista de material utilizado e a montagem experimental, os dados obtidos e o seu processamento, até à sua análise e conclusões que é possível obter. Esse registo detalhado permite que outros investigadores possam reproduzir a experiência, verificar os resultados e contribuir para a validação do conhecimento científico. Além disso, a elaboração de um relatório científico constitui um treino em habilidades essenciais como a organização de ideias, a apresentação de dados de maneira objetiva, a reflexão sobre fontes de erro, a discussão em grupo e a comunicação de resultados de forma clara e concisa.
 
O objectivo principal de um relatório científico é documentar de maneira clara, precisa e repetível todos os passos da sessão de laboratório, desde a lista de material utilizado e a montagem experimental, os dados obtidos e o seu processamento, até à sua análise e conclusões que é possível obter. Esse registo detalhado permite que outros investigadores possam reproduzir a experiência, verificar os resultados e contribuir para a validação do conhecimento científico. Além disso, a elaboração de um relatório científico constitui um treino em habilidades essenciais como a organização de ideias, a apresentação de dados de maneira objetiva, a reflexão sobre fontes de erro, a discussão em grupo e a comunicação de resultados de forma clara e concisa.
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Em LIFE existem minutas já preparadas para elaboração do relatório, em formato PDF e Word. Sugere-se fortemente que aproveite esses materiais e se concentre nos conteúdos a preencher, em vez de elaborar novos documentos de raiz. As secções abaixo dão pistas importantes sobre o que se espera de cada secção do relatório.
  
 
=Secções do relatório=
 
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*O desenho deve ser claro e simples, com cada componente devidamente identificado. Pode ser feito à mão ou utilizando ferramentas digitais.
 
*O desenho deve ser claro e simples, com cada componente devidamente identificado. Pode ser feito à mão ou utilizando ferramentas digitais.
 
*Utilize legendas ou setas para identificar cada equipamento e mostrar as ligações entre as diferentes partes do sistema experimental.
 
*Utilize legendas ou setas para identificar cada equipamento e mostrar as ligações entre as diferentes partes do sistema experimental.
*Use a escala ou as proporções adequadas no desenho para dar uma noção de tamanho ou distâncias entre componentes, se for relevante.
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*Use a escala ou as proporções adequadas no desenho para dar uma noção de tamanho ou distâncias entre componentes, se for relevante.
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*Não importa a precisão milimétrica nem a representação realista do aspecto dos componentes: o mais importante é que a montagem esteja claramente representada, de tal forma que outra pessoa possa reproduzi-la sem dúvidas.
 
*Escolha uma perspectiva adequada e pondere qual o tipo de representação adequada: 2D ou 3D? A preto e branco ou a cores? Recorde que o objectivo principal é a comunicação precisa de informação e não a expressão artística.
 
*Escolha uma perspectiva adequada e pondere qual o tipo de representação adequada: 2D ou 3D? A preto e branco ou a cores? Recorde que o objectivo principal é a comunicação precisa de informação e não a expressão artística.
 
*Se a sessão de laboratório envolveu várias montagens, desenhe-as em sucessão, não sendo necessário repetir em todas a mesma legenda.
 
*Se a sessão de laboratório envolveu várias montagens, desenhe-as em sucessão, não sendo necessário repetir em todas a mesma legenda.
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==Gráficos==
 
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[[File:Grafico-dados.png|0.5px|miniaturadaimagem|direita|Exemplo de gráfico com dados experimentais: boas práticas.]]
 
A representação de dados na forma de gráficos é uma forma de transmitir informação detalhada sobre o comportamento de um sistema físico ao longo de uma gama de parâmetros. Deverá ter em atenção um conjunto de regras na elaboração do gráfico:
 
A representação de dados na forma de gráficos é uma forma de transmitir informação detalhada sobre o comportamento de um sistema físico ao longo de uma gama de parâmetros. Deverá ter em atenção um conjunto de regras na elaboração do gráfico:
 
*Represente cada conjunto de pares (x,y) se esquecer as respectivas barras de erro
 
*Represente cada conjunto de pares (x,y) se esquecer as respectivas barras de erro
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*Dê sugestões para melhorar o procedimento experimental numa futura repetição, como o uso de equipamento mais preciso ou a alteração de métodos para reduzir a influência de erros.
 
*Dê sugestões para melhorar o procedimento experimental numa futura repetição, como o uso de equipamento mais preciso ou a alteração de métodos para reduzir a influência de erros.
 
*Conclua sobre o que aprendeu com a experiência e como ela contribuiu para o desenvolvimento de competências como a análise de dados, o trabalho com incertezas e a interpretação crítica de resultados.
 
*Conclua sobre o que aprendeu com a experiência e como ela contribuiu para o desenvolvimento de competências como a análise de dados, o trabalho com incertezas e a interpretação crítica de resultados.
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==Referências==
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No caso de ter usado referências (livros, artigos, websites, vídeos etc) para assistir na elaboração do relatório, indique-os nesta secção, usando um formato de citação adequado. Não é preciso citar o material obviamente consultado, tais como o Guia da Experiência ou os slides das aulas. Deverá também identificar em que aspecto a referência foi relevante para o relatório, ou em que secção foi utilizada.
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=Notas sobre plágio e uso de IA=
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O [https://pt.wikipedia.org/wiki/Pl%C3%A1gio plágio] pode ser definido como
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“apresentar trabalhos ou ideias de outra fonte como se fossem seus, com ou sem consentimento do autor original, incorporando-os no seu trabalho sem total reconhecimento. Todo o material publicado e não publicado, seja em formato manuscrito, impresso ou eletrónico, está abrangido por esta definição, bem como a utilização de material gerado total ou parcialmente através da utilização de [https://pt.wikipedia.org/wiki/Intelig%C3%AAncia_artificial inteligência artificial].”<ref>
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[https://www.ox.ac.uk/students/academic/guidance/skills/plagiarism University of Oxford - Plagiarism]</ref>
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Um relatório bem elaborado implica um trabalho paciente em grupo, que começa com o estudo do Guia Experimental, a compreensão da montagem experimental e do funcionamento dos equipamentos, a aquisição e processamento dos dados, e a sua análise e discussão. Durante este trabalho, irá certamente encontrar referências, incluindo outros relatórios sobre o mesmo trabalho ou trabalhos semelhantes.
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É fundamental perceber que a utilização de trabalhos, partes de trabalhos, dados, textos ou programas informáticos desenvolvidos por outros sem lhes atribuir crédito constitui plágio, uma vez que, ao fazê-lo, está a tentar passar a ideia de que foi você quem fez esse trabalho. O plágio é uma ofensa grave no mundo académico, por isso certifique-se de que se familiariza com o conceito, tanto para esta UC como para quaisquer outras. Note que, além da detecção de eventuais desacordos ou erros no relatório resultantes da utilização de dados de terceiros, existem ferramentas de software para detectar plágio. No link acima encontrará muitas informações e exemplos do que constitui plágio e como evitá-lo.
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{| border="0" cellpadding="5" cellspacing="0" align="center"
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! style="background:#cccccc;" |A constatação de que foi praticado plágio (mesmo que parcial) num dos elementos de avaliação resultará em penalizações severas na nota do relatório, bem como na participação ao Conselho Pedagógico pelo Responsável da UC.<ref>[https://conselhopedagogico.tecnico.ulisboa.pt/informacoes/ Regulamento de Avaliação de Conhecimentos do IST], Art.º 8</ref>
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Por outro lado, os modelos de IA generativa, como o conhecido ChatGPT, têm a incrível capacidade de criar textos grandes a partir de um determinado ''prompt''. Naturalmente, isto torna a sua utilização em projetos académicos muito atraente, ao parecer que são capazes de (quase) elaborar um relatório completo por conta própria. Algumas palavras sobre esta abordagem:
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*Precisão: a IA nem sempre fornece resultados corretos ou actualizados e, na verdade, por vezes as suas respostas são claramente erradas. Neste momento, o conhecimento humano e a verificação manual ainda são essenciais para obter resultados precisos.
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*Ética: não é correcto substituir a sua capacidade de análise física por um computador, especialmente se o seu objectivo é vir a tornar-se cientista. A UC de LIFE tem o objectivo de dotá-lo de competências importantes, tais como a capacidade de adquirir medições rigorosas, registar as medições com método, estimar a sua precisão e analisar e relatar os resultados. Se uma máquina fizer este trabalho por si, a perda é sua.
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Edição atual desde as 14h07min de 17 de setembro de 2024

Introdução

Em qualquer área da ciência é fundamental reportar correctamente os resultados de uma experiência. Um dos aspectos mais importantes dessa prática é o conceito de relatório científico, que é um documento detalhado sobre a experiência realizadas. O relatório é muito mais que um mero elemento de avaliação escrita: é uma competência crucial na formação de futuros cientista.

O objectivo principal de um relatório científico é documentar de maneira clara, precisa e repetível todos os passos da sessão de laboratório, desde a lista de material utilizado e a montagem experimental, os dados obtidos e o seu processamento, até à sua análise e conclusões que é possível obter. Esse registo detalhado permite que outros investigadores possam reproduzir a experiência, verificar os resultados e contribuir para a validação do conhecimento científico. Além disso, a elaboração de um relatório científico constitui um treino em habilidades essenciais como a organização de ideias, a apresentação de dados de maneira objetiva, a reflexão sobre fontes de erro, a discussão em grupo e a comunicação de resultados de forma clara e concisa.

Em LIFE existem minutas já preparadas para elaboração do relatório, em formato PDF e Word. Sugere-se fortemente que aproveite esses materiais e se concentre nos conteúdos a preencher, em vez de elaborar novos documentos de raiz. As secções abaixo dão pistas importantes sobre o que se espera de cada secção do relatório.

Secções do relatório

Trabalho preparatório

Leia atentamente as tarefas descritas nesta secção. Tal como o nome indica, e de modo a garantir que o tempo de laboratório é usado de forma eficiente, o trabalho preparatório deve ser feito antes da sessão correspondente. Naturalmente, o mais importante e indispensável trabalho preparatório é a leitura detalhada do Guia Experimental.

Objectivos do trabalho

Nesta secção deve descrever, de forma resumida, quais os objectivos concretos do trabalho que irá realizar. Não se limite a copiar a descrição do Guia; pondere os seguintes aspectos:

  • Qual a motivação principal para realizar esta experiência?
  • Quais as hipóteses que serão testadas? Existe algum modelo teórico relacionado?
  • Que conhecimentos e capacidades irei desenvolver?
  • Que técnicas e instrumentos terei que dominar para esta experiência?

Equações

Nesta secção indique as principais equações que serão utilizadas neste relatório, nomeadamente as que usará para calcular as principais grandezas indirectas e as incertezas associadas. Não é necessário incluir equações genéricas (p.ex. definição de média, desvio, etc). Organize as equações de forma lógica e com boa apresentação, identificando o que cada uma representa. Não se esqueça de indicar o que representam as variáveis ou constantes usadas, bem como as respectivas unidades.

Montagem experimental

Esta é uma das mais importantes secções do relatório. A representação da montagem experimental consiste no desenho esquemático dos elementos usados na experiência e da forma como estão interligados, de forma detalhada e clara, para que qualquer outra pessoa possa replicá-la com precisão sem necessidade do Guia Experimental. A informação transmitida deve ser clara, evitando ambiguidades, e incluindo todos os elementos utlizados. A figura abaixo mostra um exemplo de uma montagem experimental num artigo científico[1], que no original vem acompanhada de uma legenda detalhando o papel de cada um dos elementos identificados. É mostrado (a) um aspecto particular da experiência e (b) uma perspectiva geral da montagem.

Desenhos e esquemas

Exemplo de esquema de montagem experimental.
  • Incluir um diagrama ou esquema da montagem experimental
  • O desenho deve ser claro e simples, com cada componente devidamente identificado. Pode ser feito à mão ou utilizando ferramentas digitais.
  • Utilize legendas ou setas para identificar cada equipamento e mostrar as ligações entre as diferentes partes do sistema experimental.
  • Use a escala ou as proporções adequadas no desenho para dar uma noção de tamanho ou distâncias entre componentes, se for relevante.
  • Não importa a precisão milimétrica nem a representação realista do aspecto dos componentes: o mais importante é que a montagem esteja claramente representada, de tal forma que outra pessoa possa reproduzi-la sem dúvidas.
  • Escolha uma perspectiva adequada e pondere qual o tipo de representação adequada: 2D ou 3D? A preto e branco ou a cores? Recorde que o objectivo principal é a comunicação precisa de informação e não a expressão artística.
  • Se a sessão de laboratório envolveu várias montagens, desenhe-as em sucessão, não sendo necessário repetir em todas a mesma legenda.
  • Pode anexar fotografias da montagem experimental desde que sejam relevantes para a compreensão da mesma. Adicione notas ou legendas conforme necessário.

Descrição clara e detalhada dos componentes

  • Identifique cada um dos elementos da montagem experimental, desde os equipamentos principais até os acessórios utilizados (réguas, craveiras, cronómetros, etc)
  • Especifique as principais características técnicas dos instrumentos, tais como a marca e modelo, gama de operação e resolução
  • Mencione os materiais utilizados, se forem relevantes para a experiência, e as suas propriedades.

Dados experimentais

Exemplo de tabela com dados experimentais: boas práticas.

Nesta secção deverá preencher os dados experimentais obtidos no laboratório e aqueles que resultam dos cálculos posteriores, nomeadamente o cálculo de médias, incertezas, propagação de incertezas e valores finais. Os dados devem ser apresentados e organizados de forma clara e precisa, garantindo a transparência e a reprodutibilidade dos resultados. Para facilitar a organização, as minutas dispõem de tabelas já preparadas para preenchimento.

  • Escreva os valores numéricos de forma clara, nas escalas de grandeza mais adequadas e com os algarismos significativos adequados. Durante os cálculos intermédios poderá usar 3 casas decimais, mas o resultado final deverá ter apenas 2.
  • Verifique que está a usar as dimensões correctas indicadas em cada coluna (metros, segundos, volts, etc) e que mantém coerência durante todo o processo de cálculo.
  • Inclua as incertezas das grandezas directas sempre que indicado
  • Apresente os resultados finais com as incertezas de forma correta, utilizando notação científica ou o número adequado de casas decimais
  • Use uma notação consistente para casas decimais, seja com vírgula ou ponto, e manter este padrão ao longo de todas as tabelas e cálculos.
  • Arredonde os resultados com coerência: respeite as regras de arredondamento, especialmente quando a precisão dos instrumentos de medição impõe um limite ao número de dígitos significativos.

Gráficos

Exemplo de gráfico com dados experimentais: boas práticas.

A representação de dados na forma de gráficos é uma forma de transmitir informação detalhada sobre o comportamento de um sistema físico ao longo de uma gama de parâmetros. Deverá ter em atenção um conjunto de regras na elaboração do gráfico:

  • Represente cada conjunto de pares (x,y) se esquecer as respectivas barras de erro
  • Os eixos do gráfico não têm obrigatoriamente que começar no zero; escolha limites que permitam maximizar a distribuição dos pontos experimentais pela área do gráfico.
  • Os eixos devem conter informação sobre o parâmetro representado e as respectivas unidades físicas
  • As escalas numéricas devem ter um espaçamento lógico que permita facilmente identificar a posição dos pontos no gráfico. Por exemplo: [0,10 - 0,15 - 0,20 - 0,25] é uma boa escolha; [0,13 - 0,26 - 0,39 - 0,52] é uma má escolha
  • Não se esqueça de incluir um título e legenda que permitam claramente identificar a que conjunto de dados se refere o gráfico.

Análise, conclusões e comentários finais

Esta secção tem como objectivo analisar e interpretar os resultados da experiência, reflectir sobre a qualidade dos dados obtidos e as conclusões que é possível extrair deles, e discutir os erros e limitações envolvidos. É, na verdade, a secção onde se aprende a pensar e a escrever como um cientista. A lista seguinte sugere um conjunto de pontos de partida para discutir e reflectir no preenchimento desta secção. Evidentemente, não se pretende que em todas as experiências sejam abordados todos estes aspectos. Deverá, em grupo, discutir quais os mais relevantes para cada experiência em particular.

Capacidade de síntese

  • O texto desta secção deve ser conciso e focado nos aspectos realmente importantes para a interpretação da experiência, evitando-se prosa excessiva e divagações sem relevância.
  • Evite repetir o que já é conhecido: não escreva de novo os valores obtidos nem descreva o método experimental que seguiu (a não ser que haja algum aspecto muito relevante para a análise)
  • Na minuta de relatório há um tamanho pré-definido e limitado para esta secção, cujo objectivo é precisamente motivar a capacidade de síntese e selecção da informação importante. Não será valorizados textos com tamanho para além deste limite.

Qualidade dos dados

  • Avalie a consistência dos dados obtidos, analisando se estão de acordo com o esperado ou se há divergências significativas.
  • Compare os dados dos diferentes métodos utilizados na experiência (se for o caso), destacando semelhanças e diferenças nos resultados. Isto pode incluir a comparação dos valores médios, das incertezas associadas e da precisão de cada método.
  • Discuta a precisão e a exactidão dos dados, tendo em conta a resolução dos equipamentos usados.

Incertezas, erros sistemáticos e aleatórios

  • Analise o impacto das incertezas nos resultados: se são significativas ou se, pelo contrário, são pequenas o suficiente para garantir uma alta confiança nos resultados obtidos.
  • Erros sistemáticos: identifique e discuta possíveis erros sistemáticos que possam ter afetado os resultados (ex.: calibração incorreta do equipamento, erros constantes devido à metodologia). Explique como estes erros poderiam ser mitigados ou eliminados.
  • Erros aleatórios: Comente sobre a presença de erros aleatórios (ex.: pequenas flutuações nas medições, condições externas variáveis) e como estes podem ter influenciado os dados. Mencione possíveis fontes de ruído e incerteza.
  • Proponha métodos para reduzir os erros numa repetição futura da experiência. Por exemplo, usar instrumentos mais precisos, aumentar o número de medições, ou melhorar as condições de controlo. Reflicta sobre a razoabilidade da proposta, não faça apenas sugestões vagas e genéricas.

Influência das condições experimentais

  • Discuta as condições em que a experiência foi realizada, como temperatura, pressão ou outras variáveis ambientais que possam ter interferido nos resultados.
  • Sugira melhorias nas condições experimentais para reduzir os erros associados. Por exemplo, realizar a experiência num ambiente mais controlado ou garantir uma maior estabilidade dos equipamentos.
  • Avalie a adequação dos equipamentos utilizados na experiência, questionando se foram suficientemente precisos ou adequados para o tipo de medições necessárias.

Comparação com valores tabelados

  • Compare os resultados obtidos com os valores teóricos ou os valores conhecidos da literatura, discutindo se há uma boa concordância entre eles. Se os valores diferirem significativamente, analise possíveis causas para essa discrepância.
  • Explique a relevância dos resultados em termos dos conceitos teóricos abordados. Por exemplo, se a experiência confirma uma lei física ou se os desvios observados indicam limitações da teoria aplicada a condições específicas.

Conclusões baseadas nos resultados

  • Tire conclusões claras e objetivas com base nos resultados e na análise dos dados. Estas conclusões devem responder diretamente aos objetivos propostos no início do relatório.
  • Identifique eventuais limitações da experiência e como estas influenciam as conclusões. Discuta até que ponto os resultados podem ser considerados confiáveis.

Comentários finais e sugestões para trabalhos futuros

  • Dê sugestões para melhorar o procedimento experimental numa futura repetição, como o uso de equipamento mais preciso ou a alteração de métodos para reduzir a influência de erros.
  • Conclua sobre o que aprendeu com a experiência e como ela contribuiu para o desenvolvimento de competências como a análise de dados, o trabalho com incertezas e a interpretação crítica de resultados.

Referências

No caso de ter usado referências (livros, artigos, websites, vídeos etc) para assistir na elaboração do relatório, indique-os nesta secção, usando um formato de citação adequado. Não é preciso citar o material obviamente consultado, tais como o Guia da Experiência ou os slides das aulas. Deverá também identificar em que aspecto a referência foi relevante para o relatório, ou em que secção foi utilizada.

Notas sobre plágio e uso de IA

O plágio pode ser definido como “apresentar trabalhos ou ideias de outra fonte como se fossem seus, com ou sem consentimento do autor original, incorporando-os no seu trabalho sem total reconhecimento. Todo o material publicado e não publicado, seja em formato manuscrito, impresso ou eletrónico, está abrangido por esta definição, bem como a utilização de material gerado total ou parcialmente através da utilização de inteligência artificial.”[2]

Um relatório bem elaborado implica um trabalho paciente em grupo, que começa com o estudo do Guia Experimental, a compreensão da montagem experimental e do funcionamento dos equipamentos, a aquisição e processamento dos dados, e a sua análise e discussão. Durante este trabalho, irá certamente encontrar referências, incluindo outros relatórios sobre o mesmo trabalho ou trabalhos semelhantes.

É fundamental perceber que a utilização de trabalhos, partes de trabalhos, dados, textos ou programas informáticos desenvolvidos por outros sem lhes atribuir crédito constitui plágio, uma vez que, ao fazê-lo, está a tentar passar a ideia de que foi você quem fez esse trabalho. O plágio é uma ofensa grave no mundo académico, por isso certifique-se de que se familiariza com o conceito, tanto para esta UC como para quaisquer outras. Note que, além da detecção de eventuais desacordos ou erros no relatório resultantes da utilização de dados de terceiros, existem ferramentas de software para detectar plágio. No link acima encontrará muitas informações e exemplos do que constitui plágio e como evitá-lo.

A constatação de que foi praticado plágio (mesmo que parcial) num dos elementos de avaliação resultará em penalizações severas na nota do relatório, bem como na participação ao Conselho Pedagógico pelo Responsável da UC.[3]

Por outro lado, os modelos de IA generativa, como o conhecido ChatGPT, têm a incrível capacidade de criar textos grandes a partir de um determinado prompt. Naturalmente, isto torna a sua utilização em projetos académicos muito atraente, ao parecer que são capazes de (quase) elaborar um relatório completo por conta própria. Algumas palavras sobre esta abordagem:

  • Precisão: a IA nem sempre fornece resultados corretos ou actualizados e, na verdade, por vezes as suas respostas são claramente erradas. Neste momento, o conhecimento humano e a verificação manual ainda são essenciais para obter resultados precisos.
  • Ética: não é correcto substituir a sua capacidade de análise física por um computador, especialmente se o seu objectivo é vir a tornar-se cientista. A UC de LIFE tem o objectivo de dotá-lo de competências importantes, tais como a capacidade de adquirir medições rigorosas, registar as medições com método, estimar a sua precisão e analisar e relatar os resultados. Se uma máquina fizer este trabalho por si, a perda é sua.

Notas