Fundação Universidade Federal do ABC Santo André, 22 de Julho de 2024

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular: DISCIPLINA
Tipo de Disciplina: REGULAR
Forma de Participação: DISCIPLINA REGULAR
Unidade Responsável: MESTRADO PROFISSIONAL EM MATEMÁTICA EM REDE NACIONAL (11.01.06.43)
Código: MA37
Nome: MODELAGEM MATEMÁTICA
Carga Horária Teórica: 48 h.
Carga Horária Prática: 0 h.
Carga Horária Estudo Individual: 72 h.
Carga Horária Dedicada do Docente: 0 h.
Carga Horária Total: 120 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional: Não
Matriculável On-Line: Sim
Horário Flexível da Turma: Não
Horário Flexível do Docente: Sim
Obrigatoriedade de Nota Final: Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação: Não
Necessita de Orientador: Não
Exige Horário: Sim
Permite CH Compartilhada: Não
Permite Múltiplas Aprovações: Não
Quantidade de Avaliações: 2
Ementa/Descrição: 2014 - R. Bassanezi. Ensino-Aprendizagem com Modelagem Matemática: uma nova estratégia. Editora Contexto, 2004. F. R. Giordano, W. P. Fox, S. B. Horton, and M. D. Weir. A First Course in Mathematical Modeling. Brooks Cole, 2008. M.M. Meerschaert. Mathematical Modeling. Academic Press, 2007. W. Blum, P. L. Galbraith, H. Henn and M. Niss, (Eds). Modelling and Applications in Mathematics Education. The 14th ICMI Study. Springer Verlag, 2007. até 2013 - A filosofia científica da modelagem matemática de problemas do mundo real. A modelagem matemática na sala de aula e seus principais desafios. Exploração das principais etapas da modelagem de problemas que utilizam ferramentas matemáticas do Ensino Médio. Observação de problemas reais, identificação das componentes variáveis e dos parâmetros importantes inerentes ao modelo e as suas interações. Estratégias de modelagem e construção de modelos matemáticos de problemas reais: Hipóteses para o modelo. Formulação e resolução matemática do problema. Interpretação da solução. Validação do modelo. Uso do modelo para explicar e prever os fenômenos associados ao modelo. Aperfeiçoamento de modelos. Coleta de dados e estimativa dos parâmetros a serem usados no modelo. Ferramentas matemáticas e estatísticas para tratamento de dados. Variações simples, média e relativa. Ajustes. Modelos discretos. Equações discretas. Solução teórica, gráfica e numérica de equações discretas.
Referências:

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