No fim de semana, 02 e 03 de maio de 2020, eu aproveitei para "maratonar" uma essa série de vídeo aulas do professor Eduardo Ogasawara do CEFET/RJ sobre Metodologia Científica e achei muito proveitoso.
https://go.shr.lc/2zWIUi9
Foi bom para rever as orientações que tornam o trabalho de pesquisa e escrita de artigos mais produtivo. Principalmente o de Leitura de Artigos.
Os livros de referência são: Metodologia de Pesquisa para Ciência da Computação (Raul Sidnei Wazlawick) e Writing for Computer Science (Justin Zobel)
Recomendo!
Introdução (18 minutos) - Métodos de pesquisa; trabalho original (estudos primários) x resumo do assunto (estudos secundários); Procedimentos de pesquisa: bibliográfica, documental, experimental (variáveis experimentais e observadas), levantamento (estudos de caso); Ciência e Tecnologia em trabalhos científicos; Taxonomia de classificação: Apresentação de um produto (TCC), Apresentação de algo diferente (dificuldade na comparabilidade), Apresentação de algo presumivelmente melhor (comparação com o estado da arte, não precisa ser melhor em tudo), Apresentação de algo reconhecidamente melhor (benchmark, datasets conhecidos), Apresentação de uma prova (teoremas, lemas, lógico-matemático).
Leitura de Artigos (33 minutos) - Identificar principais contribuições e eventuais falhas ou lacunas; Proveniência dos artigos (reputação de onde foram publicados, grau de citação mais alto); Leitura com foco para evitar desperdício de esforço nessa atividade; Estrutura geral de artigos científicos: trabalhos inéditos x trabalhos incrementais - especial atenção ao posicionamento da seção de trabalhos relacionados; Sobre as seções dos artigos: Introdução (motivação e definição do problema, a abordagem e o direcionamento das próximas seções); Referencial Teórico (conceitos prévios que apoiam a abordagem, o detalhamento depende do fórum de publicação); Trabalhos Relacionados (apresentar em uma mini-taxonomia/classificação/agrupamento e explorar as lacunas endereçadas); Metodologia (principal contribuição, pode ser arquitetura, estrutura de dados, algoritmo, processo, etc, contém conceitos novos/originais); Avaliação Experimental (fontes de dados, roteiro, gráficos e tabelas, discussões dos resultados); Conclusões (principais contribuições, limitações, trabalhos em andamento/futuros, sintetizar uma releitura do artigo em relação aos resultados); Sobre a ordem da leitura das seções: Leitura diagonal (abstract, gráficos e figuras, introdução e conclusão) para avaliar se é relevante para o seu tema de pesquisa; Leitura reversa (avaliação experimental, metodologia, referencial teórico e trabalhos relacionados) para identificar se a abordagem trouxe conhecimento científico e Leitura sequencial (ordem das seções) para marcar as questões mais relevantes (não marcar na primeira leitura); Revisão (críticas construtivas, avaliar a qualidade das citações).
Revisão Bibliográfica (23 minutos) - Entender a área de pesquisa, conhecer o estado da arte e trabalhos relacionados; Técnicas: Busca Sistemática e Snowball; Artigos Científicos x outros conteúdos na Web; Artigos do tipo survey e artigos de referência/controle no tema de pesquisa; Ferramentas: ACM DL, IEEExplorer, ScienceDirect e Scopus; Refinamentos da string de busca na Busca Sistemática (conectores, sinônimos, resultado até 200 artigos); Usar artigos de controle/referência para verificar a qualidade do resultado; Exportar o resultado no formato BibTex e guardar com a data associada; Usar artigos de controle/referência para navegar entre referenciados (backward) e referenciadores (forward) no SnowBalling e gerar um grafo de referências e cortar as arestas com artigos que não são relevantes; Estabelecer e documentar os critérios de exclusão do resultado; Ferramentas para gerenciar referências (Zotero, Mendley, JabRef); Usar as dicas de leitura de artigo e escrever um resumo; Uso das técnicas de busca nas seções do artigo.
Citações e Plágio (27 minutos) - Credibilidade do conteúdo; Citações úteis, relevantes, atualizadas (ou seminal) e acessíveis; Prós e Contras da auto-citação e da citação de livros; Sobre os tipos de citações: ideia (argumentar melhor com as suas próprias palavras), de autoridade, indireta, direta (entre aspas); Volumes de citações e as seções do artigo (Introdução, Referencial Teórico e Trabalhos Relacionados); Caracterização do plágio (inclusive auto-plágio) e técnicas de identificação; Consequências do plágio.
Apresentação de Trabalhos (32 minutos) - Atrair potencial leitor para o artigo, trocar idéias com os colaboradores de pesquisa, escopo da apresentação de acordo com a audiência e o tempo; Organizar de acordo com a sequencia de seções do artigo; Introdução com ênfase na Motivação para reter o interesse da platéia; Metodologia apresentada na essência/intuição e deixar os detalhes técnicos no artigo; calibrar a apresentação de conceitos complexos (nem raso e nem denso); finalize relembrando aspectos importantes e trabalhos futuros para obter colaborações; Slides: evite animações e sons, fontes escuras em fundos claros (não use fundos escuros); apresente todo o slide de uma vez (evitar apagão); use frases curtas e tópicos e não textos para leitura; figuras ilustrativas com a transmissão da ideia geral e não detalhada, apresentar variáveis, eixo e escala antes de discutir sobre o comportamento do gráfico, explique as variáveis das fórmulas; Treinar a apresentação (filmar e assistir); Check-list.
Escrita Científica (38 minutos) - Estrutura geral; Introdução: motivação e desafios (3 a 6 parágrafos); definição do problema como o objetivo central do trabalho (1 a 3 parágrafos); contribuição (proposta de solução), forma de avaliação, resultados importantes alcançados e apresentar estrutura do resto do artigo; A introdução pode fazer o leitor seguir com a leitura do artigo ou não; Referencial teórico: sucinto e suficiente (o tamanho e detalhamento depende do fórum), livros e artigos tipo survey (referência), concluir a escrita dessa seção após os resultados por causa do arcabouço teórico; Trabalhos Relacionados: busca sistemática para identificar se há lacunas de pesquisa na área, criar taxonomia/classificação para comparabilidade, não precisar ser melhor em tudo, elaborar tabela com critérios de comparação; Metodologia: pode ser apresentada arquitetura, estrutura de dados, processo, algoritmo, prova, ...., arcabouço teórico agora é da solução (gerado pela solução ou definido na solução - inédito), não incluir código fonte, os conceitos prévios/básico devem estar no Referencial Teórico; Avaliação Experimental: isolar a metodologia da fonte de dados e do roteiro, outras formas de avaliar devem ser possíveis, como comparar a solução com o estado da arte (gráficos); Conclusão: defender a contribuição para a área de pesquisa, identificar limitações da abordagem e indicar trabalhos futuros. A escrita: tamanho do parágrafo (conciso, um tópico, 3 frases), sub-seções (no mínimo 3), fluxo de ideias entre os parágrafos (encadeamento), tempo verbal no presente na maior parte do artigo mas pode usar o passado na apresentação da avaliação experimental porém os resultados devem ser discutidos no presente, não usar sinônimos em termos centrais da solução (manter sempre o mesmo termo ou expressão, uniformizar), cuidado com o uso de advérbios de intensidade e adjetivos, frases médias (de até duas linhas).
https://go.shr.lc/2zWIUi9
Foi bom para rever as orientações que tornam o trabalho de pesquisa e escrita de artigos mais produtivo. Principalmente o de Leitura de Artigos.
Os livros de referência são: Metodologia de Pesquisa para Ciência da Computação (Raul Sidnei Wazlawick) e Writing for Computer Science (Justin Zobel)
Recomendo!
Introdução (18 minutos) - Métodos de pesquisa; trabalho original (estudos primários) x resumo do assunto (estudos secundários); Procedimentos de pesquisa: bibliográfica, documental, experimental (variáveis experimentais e observadas), levantamento (estudos de caso); Ciência e Tecnologia em trabalhos científicos; Taxonomia de classificação: Apresentação de um produto (TCC), Apresentação de algo diferente (dificuldade na comparabilidade), Apresentação de algo presumivelmente melhor (comparação com o estado da arte, não precisa ser melhor em tudo), Apresentação de algo reconhecidamente melhor (benchmark, datasets conhecidos), Apresentação de uma prova (teoremas, lemas, lógico-matemático).
Leitura de Artigos (33 minutos) - Identificar principais contribuições e eventuais falhas ou lacunas; Proveniência dos artigos (reputação de onde foram publicados, grau de citação mais alto); Leitura com foco para evitar desperdício de esforço nessa atividade; Estrutura geral de artigos científicos: trabalhos inéditos x trabalhos incrementais - especial atenção ao posicionamento da seção de trabalhos relacionados; Sobre as seções dos artigos: Introdução (motivação e definição do problema, a abordagem e o direcionamento das próximas seções); Referencial Teórico (conceitos prévios que apoiam a abordagem, o detalhamento depende do fórum de publicação); Trabalhos Relacionados (apresentar em uma mini-taxonomia/classificação/agrupamento e explorar as lacunas endereçadas); Metodologia (principal contribuição, pode ser arquitetura, estrutura de dados, algoritmo, processo, etc, contém conceitos novos/originais); Avaliação Experimental (fontes de dados, roteiro, gráficos e tabelas, discussões dos resultados); Conclusões (principais contribuições, limitações, trabalhos em andamento/futuros, sintetizar uma releitura do artigo em relação aos resultados); Sobre a ordem da leitura das seções: Leitura diagonal (abstract, gráficos e figuras, introdução e conclusão) para avaliar se é relevante para o seu tema de pesquisa; Leitura reversa (avaliação experimental, metodologia, referencial teórico e trabalhos relacionados) para identificar se a abordagem trouxe conhecimento científico e Leitura sequencial (ordem das seções) para marcar as questões mais relevantes (não marcar na primeira leitura); Revisão (críticas construtivas, avaliar a qualidade das citações).
Revisão Bibliográfica (23 minutos) - Entender a área de pesquisa, conhecer o estado da arte e trabalhos relacionados; Técnicas: Busca Sistemática e Snowball; Artigos Científicos x outros conteúdos na Web; Artigos do tipo survey e artigos de referência/controle no tema de pesquisa; Ferramentas: ACM DL, IEEExplorer, ScienceDirect e Scopus; Refinamentos da string de busca na Busca Sistemática (conectores, sinônimos, resultado até 200 artigos); Usar artigos de controle/referência para verificar a qualidade do resultado; Exportar o resultado no formato BibTex e guardar com a data associada; Usar artigos de controle/referência para navegar entre referenciados (backward) e referenciadores (forward) no SnowBalling e gerar um grafo de referências e cortar as arestas com artigos que não são relevantes; Estabelecer e documentar os critérios de exclusão do resultado; Ferramentas para gerenciar referências (Zotero, Mendley, JabRef); Usar as dicas de leitura de artigo e escrever um resumo; Uso das técnicas de busca nas seções do artigo.
Citações e Plágio (27 minutos) - Credibilidade do conteúdo; Citações úteis, relevantes, atualizadas (ou seminal) e acessíveis; Prós e Contras da auto-citação e da citação de livros; Sobre os tipos de citações: ideia (argumentar melhor com as suas próprias palavras), de autoridade, indireta, direta (entre aspas); Volumes de citações e as seções do artigo (Introdução, Referencial Teórico e Trabalhos Relacionados); Caracterização do plágio (inclusive auto-plágio) e técnicas de identificação; Consequências do plágio.
Apresentação de Trabalhos (32 minutos) - Atrair potencial leitor para o artigo, trocar idéias com os colaboradores de pesquisa, escopo da apresentação de acordo com a audiência e o tempo; Organizar de acordo com a sequencia de seções do artigo; Introdução com ênfase na Motivação para reter o interesse da platéia; Metodologia apresentada na essência/intuição e deixar os detalhes técnicos no artigo; calibrar a apresentação de conceitos complexos (nem raso e nem denso); finalize relembrando aspectos importantes e trabalhos futuros para obter colaborações; Slides: evite animações e sons, fontes escuras em fundos claros (não use fundos escuros); apresente todo o slide de uma vez (evitar apagão); use frases curtas e tópicos e não textos para leitura; figuras ilustrativas com a transmissão da ideia geral e não detalhada, apresentar variáveis, eixo e escala antes de discutir sobre o comportamento do gráfico, explique as variáveis das fórmulas; Treinar a apresentação (filmar e assistir); Check-list.
O professor produziu mais 3 vídeos dentro dessa série. Vou assistir e faço um novo post para cobrir esses também.
ResponderExcluirRevendo os vídeos, fiz algumas anotações que vou registrar abaixo:
ResponderExcluirTrabalhos Relacionados (apresentar em uma mini-taxonomia/classificação/agrupamento e explorar as lacunas endereçadas); Metodologia (principal contribuição, pode ser arquitetura, estrutura de dados, algoritmo, processo, etc, contém conceitos novos/originais)
Usar artigos de controle/referência para navegar entre referenciados (backward) e referenciadores (forward) no SnowBalling e gerar um grafo de referências e cortar as arestas com artigos que não são relevantes;
Trabalhos Relacionados: busca sistemática para identificar se há lacunas de pesquisa na área, criar mini-taxonomia/classificação para comparabilidade, não precisar ser melhor em tudo, elaborar tabela com critérios de comparação;
Sistematizar uma área de pesquisa: estudos secundários (não produz conhecimento novo no sentido de original mas agrega valor ao consolidar/sintetizar um tema)
Modelagem de dados x pesquisa experimental: o uso de modelos de dados aumenta a produtividade do desenvolvimento de SW?
Modelagem de dados x pesquisa de levantamento: entrevistas para aspectos de análises qualitativas da experiência de desenvolvimento de SW com ou sem o apoio de modelos.
Comparabilidade em casos de inovação: é mais difícil, faça análise qualitativas, as análises quantitativas precisam ressaltar as vantagens da aplicabilidade da inovação, estudos de casos não provam mas ajudam a convencer.
Comparabilidade em casos de evolução: estado da arte. Ideal usar benchmark e ser melhor em pelo menos uma métrica relevante ao problema.
Leitura: identificar a contribuição, perceber falhas e potenciais de pesquisa a serem explorados
Check-list para Introdução: Qual é a motivação? Qual é o problema a ser resolvido? Como pretendem resolver? Como avaliar se foi resolvido? Quais resultados importantes foram alcançados com essa proposta de solução? Qual é a organiação do artigo?
Os conceitos necessários para entender a Metodologia/Proposta de Solução devem ter sido apresentados no Referencial Teórico.
Scopus podem substituir Web of Science
Citação de ideia (aqui o nome do autor/referência NÃO é lido) e de autoridade (aqui o nome do autor/referência é lido)
Na Introdução de uma apresentação coloque bastante energia na Motivação e Definição do Problema para captar o interesse da platéia. Depois nos Resultados para mostrar que a sua proposta agrega valor.
Evite detalhes técnicos e metodológicos, apresente só a intuição (com base sólida) e os interessados vão procurar no artigo.
No final reforce o que vc quer que a audiência se lembre.