Física Experimental A
Medir o valor de uma grandeza experimental costuma ser considerado algo fácil e trivial, não é verdade? E a partir desse valor, podemos tomar decisões, correto?
Perfeito! Então observe a foto dos 5 corredores (sim, tem 5 corredores na foto) obtida com o photofinish, e decida: quem foi o vencedor?
Para te ajudar, informo que a medição eletrônica indicou que os 3 primeiros corredores chegaram com o mesmo tempo de 13 minutos e 40,85 segundos! Mas houve apenas um vencedor!
É preciso tomar uma decisão, a partir das medições! Quem venceu esta prova de atletismo?
Como interpretar o valor experimental de uma grandeza?
Esta questão está na ponta do iceberg do mundo das medições! Para respondê-la precisamos ir mais fundo e entender o procedimento da medição. Inicialmente precisamos saber expressar o resultado de uma medição considerando os algarismos significativos, com a devida aproximação. Em muitos casos, precisamos medir várias vezes para termos mais confiança no resultado. Então, devemos saber representar um conjunto de valores, ou seja, como escrever o valor médio, o desvio padrão e a unidade da grandeza. E ainda mais, considerar a resolução do instrumento de medição, as propriedades do objeto e da grandeza de interesse, e avaliar a qualidade do procedimento de medição! E se quisermos calcular alguma grandeza derivada, a partir de uma operação aritmética entre os valores (ex: a área de um coletor solar retangular, conhecendo-se os lados), então precisaremos saber como propagar incertezas! E todos esses passos definem a qualidade final do resultado, ou seja, do valor experimental de uma grandeza! Simples, não é ?!?
Feito isto, resta-nos “apenas” interpretar as informações, considerando o contexto, e tomar a decisão correta.
Obs: algumas palavras estão em negrito não por uma questão de estilo, mas porque são termos típicos da Metrologia, definidos no Vocabulário Internacional de Metrologia [1].
Ementa
Algarismos Significativos
Como pode um algarismo numérico ser não significativo, se ele expressa uma determinada quantidade? De onde vem este conceito? O que ele esconde? E o que revela? Perdemos algo, ao aproximar um resultado?
Médias e incertezas
Como calcular e o que significam: valor médio, desvio, erro, variância, desvio padrão, incertezas (e outras coisas mais)? Como representar um conjunto de resultados? E para que serve tudo isto?
Propagação de Incertezas
Se toda grandeza experimental tem incerteza, como ela se propaga numa operação aritmética ou no cálculo de uma função? E o que isso nos revela sobre a relevância de cada variável? Como interpretar o resultado final?
Estrutura da Unidade Curricular
Módulo 1: Boas Vindas
- Regras do curso
- Ambientação
Módulo 2: Regras de Emergência
- Algarismos Significativos
- Médias e Incertezas
- Propagação de Incertezas
- Limitações
Módulo 3: O Número “Experimental”
- Algarismos Significativos
- Aproximação Numérica
- Operações Aritméticas
- Avaliação Av1
Módulo 4: Administrando as Limitações
- Valor Médio
- Desvios e Erros
- Variância e Desvio Padrão
- Incerteza Instrumental Atribuída
- Incerteza Experimental
- Mediana e Moda
- Expressões gráficas
- Limitações
- Avaliação Av2
Módulo 5: Que a Força esteja com você!
- Propagação de Incertezas
- Coeficiente de Sensibilidade
- Casos Particulares 1
- Casos Particulares 2
- Casos Particulares 3
- Caso Geral (sem correlação)
- Casos “patológicos”
- Caso Geral (com correlação)
- Av3: Avaliação Av3
Módulo 6: Experimentos
- Experimento 1
- Experimento 2
Módulo 7: Avaliação Final (opcional)
Módulo 8: Certificação (opcional)
Módulo Bônus: Conteúdo para professores
Considerações Gerais – FExpA
Concepção Geral:
A unidade curricular (UC) Física Experimental A (FExpA) visa iniciar a formação de um profissional capaz de coletar, validar, consolidar e interpretar dados experimentais(*), assim como ser competente em comunicar suas conclusões. Esta UC articula-se com qualquer outra UC que requeira o tratamento de dados experimentais. Dessa forma, não se limita a formações em Engenharias, Física, Química e carreiras afins. Visa iniciar a formação de um profissional para a tomada de decisões baseadas na interpretação de informações.
(*) restrito a dados que seguem uma distribuição normal de probabilidades.
Requisitos das Avaliações:
As avaliações serão realizadas em vários momentos durante a formação (processo) e no final dela (produto) e atenderão aos seguintes requisitos:
- coerência: o conteúdo das avaliações será coerente com o que será ensinado;
- autenticidade: os desafios e problemas devem ser inspirados em situações reais;
- abrangência: devem considerar a completude do tema;
- desafiante: devem despertar a criatividade e raciocínio, e gerar valor para o aluno;
- articulação: todas as formas de avaliação devem convergir para uma qualificação abrangente.
Critérios para a Certificação:
Para conquistar a Certificação o aluno deverá ser capaz de demonstrar competência nos seguintes aspectos:
- Finalidade: saber para que serve o conteúdo?
- Causa: qual a origem ou necessidade de definir os conceitos e métodos?
- Processo: qual a linha de raciocínio para coletar e manipular dados experimentais?
- Consequência: quais as implicações de um erro ou limitação no processamento dos dados?
- Essência: qual a essência de cada técnica ou conceito?
- Criatividade: em que outros contextos podemos usar este conteúdo?
- Link: como este tema se relaciona com outras unidades curriculares?
- Gestão de riscos: Quais os sinais que podem sugerir algum erro nos dados?
- Integração: Como conectar este tema à atividade profissional?
Evidências de Aprendizagem:
A aprendizagem será evidenciada com base nos seguintes requisitos:
- Atitudes: comportamento, comprometimento, colaboração, empatia;
- Conhecimento: interpretação e aplicação da teoria, resolução de questões conceituais;
- Procedimentos: aplicação dos métodos, resolução de problemas complexos, respeito às normas técnicas;
- Desempenho: exposição de resultados (pitch), clareza, concisão e rigor nas atividades realizadas;
- Portfólio: produção e disponibilização de material colaborativo.
Gráfico de Radar:
Considerando que a avaliação é composta por múltiplos fatores, o desempenho geral do aluno será esquematizado num Gráfico de Radar (Radar Chart) com as seguintes dimensões:
- Técnica: saber executar os procedimentos de coleta, manipulação e consolidação dos dados experimentais;
- Transferência: capacidade de aplicar os conceitos em novos problemas e contextos;
- Compreensão: capacidade de interpretar resultados e tomar decisões;
- Comunicação: capacidade de se comunicar em várias mídias (escrita, visual, oral, …);
- Colaboração: proposição de exemplos e problemas, criação de ferramentas pedagógicas (mapas mentais, apps, resumos, material complementar, etc).
Bibliografia
[1] Vocabulário Internacional de Metrologia: Conceitos fundamentais e gerais e termos associados (VIM 2012). Duque de Caxias, RJ: INMETRO, 2012. 94p. Disponível em http://www.inmetro.gov.br/inovacao/ publicacoes/vim_2012.pdf . Acesso em 26 set 2023.
[2] VUOLO, J H. Fundamentos de Teoria dos Erros. 2a ed. São Paulo: Editora Edgard Blücher Ltda, 1996.
[3] Avaliação de dados de medição: Guia para a expressão de incerteza de medição – GUM 2008. Duque de Caxias, RJ: INMETRO/CICMA/SEPIN, 2012. 141p. Disponível em https://www.gov.br/inmetro/pt-br/centrais-de-conteudo/publicacoes/documentos-tecnicos-em-metrologia/gum_final.pdf/view . Acesso em 26 set 2023.