FExpA

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.