A FNE e a Universidade Fernando Pessoa (UFP) disponibilizam duas ações de formação de 25 horas (14 horas síncronas e 11 horas assíncronas) para docentes residentes em Portugal, via zoom, no âmbito do projeto “InovaLab – Formação de Professores” (2024 – 2026), com dupla acreditação: 1 crédito do CCPFC – Conselho Científico Pedagógico da Formação Contínua + 1 Microcredencial.
As ações são “Análise Espacial e Visualização de Dados” (Grupos 200, 240, 400, 420 e 600) com duas edições, às quintas e sábados: 1ª edição: 5, 7, 12 e 14 de dezembro; 2ª edição: 8,10, 15 e 17 de maio); e “Ciência de Dados Para os Modelos de Ensino e Aprendizagem” (grupos 200, 400, 420, 430 e 520): 1ª edição: 16, 18, 23 e 25 janeiro 2025; 2ª edição: 22, 24, 29 e 31 maio 2025.
Estas ações
relevam para efeitos de progressão em carreira (nº 1 do artigo 8º do RJFCP) e
não relevam para a progressão dos professores (aplicação do artigo 9º do RJFCP). A avaliação ficará registada sob a forma de uma evidência escrita presencial, de acordo com a origem geográfica dos formandos.
O projeto InovaLab@UFP visa impulsionar o reforço das competências digitais de docentes com formação de base em áreas que não sejam CTEAM - Ciência, Tecnologia, Engenharia, Artes e Matemática e é financiado no âmbito do Investimento RE-C06-i07 | Impulso Mais Digital, Submedida
Reforço das Competências Digitais.
As microcredenciais permitem a aquisição de competências específicas importantes na área do digital, e são registadas em nome do participante. Podem ser agregadas, permitindo outorgar diplomas de formação avançada, em diferentes disciplinas, das quais são exemplo a Inteligência Artifical, a Decisão e Análise de Dados, a Segurança Informática e as Ferramentas de Produtividade. Elas são oferecidas num regime flexível, combinando formação presencial e remota, totalizando geralmente 2 ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System; 1 ECTS = 25 horas de trabalho).
A microcredencial
“Análise Espacial e Visualização de Dados” visa fornecer conhecimentos que permitam, com autonomia, coligir e organizar informações; criar gráficos adequados ao tipo de contexto e ao problema a explorar; criar e aperfeiçoar gráficos, usando as ferramentas “R”; integrar gráficos desenvolvidos em “R” em ambientes interativos; desenhar e desenvolver dashboards de acesso a Big Data para manipulação interativa de múltiplos gráficos; compreender conceitos de visualização de informações; realizar análise visual temporal de eventos; analisar conjuntos de dados espaciais e temporais; realizar análise visual de conjuntos de dados, de textos e de recursos multimédia; compreender e saber integrar georreferenciação na análise de dados.
Quanto à microcredencial
“Ciência de Dados Para os Modelos de Ensino e Aprendizagem” tem por objetivos fornecer instrumentos de análise a utilizar em contextos de ensino e aprendizagem que facilitem a identificação e a intervenção focada em perfis específicos de discentes. A sua abrangência estende-se a todos os contextos de ensino e aprendizagem que, em dimensões múltiplas, usam e tratam dados relacionados com duas dimensões: perfis de alunos e de contextos e informações decorrentes dos assuntos diretamente associados com as respetivas áreas de lecionação.
