Mestrado em Estatística e Aplicações
Adequação no quadro
do Processo de Bolonha
Departamento de Matemática
4 de Junho de 2006
Versão Provisória
para votação pelo Conselho do DM
Esta proposta de adequação do Mestrado em Estatística foi preparada pelo Coordenador actual do Mestrado em Estatística, Professor António Pacheco Pires, com contribuição de todos os Professores da Secção de Estatística e Aplicações do Departamento de Matemática do IST. Este documento foi aprovado na generalidade pelo Conselho do Departamento de Matemática do IST em */06/2006.
1. Introdução e Motivação
O novo modelo de educação superior adoptado pelo IST, no quadro do Processo de Bolonha, é orientado não só a preservar os elevados níveis de qualidade dos actuais programas, mas também a criar novas oportunidades para a mobilidade de estudantes e a formação ao longo da vida. Neste contexto, os segundos ciclos conduzindo ao grau de Mestre (MSc) desempenham um papel importante, devendo completar a educação nas ciências básicas própria de primeiros ciclos e, adicionalmente, oferecer aos estudantes um leque mais variado de opções de formação que as que são disponibilizadas aos alunos de primeiro ciclo do IST.
Esta é uma proposta de um segundo ciclo denominado de Mestrado em Estatística e Aplicações (MEA) que, no espírito da Declaração de Bolonha, é acessível a estudantes com um vasto leque de formações. O MEA dá seguimento natural ao Perfil de Probabilidades e Estatística da Licenciatura em Matemática Aplicada e Computação, em funcionamento desde 1986/87, e ao Mestrado em Estatística (ME), em funcionamento integrado com aquela Licenciatura desde 2004/05, os quais vão ser descontinuados na sequência da adaptação do IST ao quadro do Processo de Bolonha.
Os princípios orientadores para a adequação são os seguintes:
Harmonização com o 1º ciclo : Licenciatura em Matemática Aplicada e restantes licen-ciaturas
A presente adequação do MEA teve como preocupação permitir que os alunos do 1º ciclo da Licenciatura em Matemática Aplicada (LMA) continuem a sua formação com uma especialização na área científica de Probabilidades e Estatística, e ao mesmo tempo ser suficientemente flexível para enquadrar alunos que ingressem de outras licenciaturas – não apenas de licenciaturas de Matemática, nacionais ou estrangeiras, mas também com formações de Engenharia ou em Ciência.
Para isso considerou-se um programa de transição mínimo, que permitirá uma integração com um número reduzido de disciplinas, consideradas suficientes para um aluno motivado para este 2º ciclo. No final deste 2º ciclo, o aluno pode procurar inserção no mercado de trabalho ou prosseguir os seus estudos académicos para doutoramento (as disciplinas propostas permitem a organização de planos de estudo, com vertente mais aplicada ou mais teórica, adequados a estes dois objectivos).
Aproveitamento de recursos humanos existentes
O Departamento de Matemática possui 14 professores com trabalho regular de investigação em Probabilidades e Estatística. Este grupo de professores é um grupo maioritariamente jovem (metade destes doutoraram-se nos últimos cinco anos), mas inclui contudo vários professores com elevada experiência de ensino e de liderança de grupos de investigação no domínio da Matemática.
A consulta da base de dados de publicações da American Mathematical Society (MathSciNet), permite concluir que actualmente, a nível de publicações na Área de Probabilidades e
Estatística no domínio da Matemática, o Departamento de Matemática do IST possui o segundo maior grupo da Área de Probabilidades e Estatística a nível nacional em termos de produção científica nos últimos cinco anos.
Este grupo de professores tem desenvolvido ao longo dos últimos anos um grande número de parcerias no meio académico e empresarial em áreas de aplicação das Probabilidades e Estatística, incluindo as áreas industrial, banca e seguros, e biomédica. Neste contexto assume particular destaque a colaboração com professores de outros departamentos do IST e centros de investigação ligados ao IST, da qual resultaram mais de uma dezena de artigos conjuntos em revistas internacionais prestigiadas de Engenharia, a co-orientação com professores de outros departamentos do IST de duas teses de doutoramento e de cerca de três dezenas de TFCs.
2. Objectivos e público alvo
O MEA é dirigido a licenciados em ciências básicas e aplicadas e em engenharia que desejem obter formação de especialização em Estatística de nível intermédio, necessária ao desempenho da sua actividade profissional ou ao prosseguimento de estudos superiores. O programa contribuirá para a afirmação e o desenvolvimento da Estatística em geral e, em particular, nas aplicações aos vários ramos de engenharia e nas ciências aplicadas, onde existe carência de especialistas. Deverá ainda contribuir ao reforço da componente multidisciplinar no IST ao nível tanto do ensino como da investigação e execução de projectos em Ciência e Tecnologia em que as Probabilidades e Estatística desempenhem um papel relevante.
3. Fundamentação do número de créditos
O número total de créditos, a duração total do ciclo de estudos e o número de créditos de cada unidade curricular tem por base a nova legislação decorrente do Processo de Bolonha. A contabilização de créditos adoptada no MEA é semelhante à dos restantes cursos do IST. 3.1. Número total de créditos e duração do ciclo de estudos
O MEA do IST tem duração normal de dois anos lectivos, está organizado por semestres e é constituído por duas partes: a parte curricular, com pelo menos 78 ECTS, e a elaboração de uma tese, com 42 ECTS.
3.2 Número de créditos de cada unidade curricular
A legislação(a)(b) que regula a organização dos curricula resultantes da implementação do processo de Bolonha, impõe que esta organização deverá ter como base o número de horas de trabalho do estudante (HT) medidas através de créditos (ECTS). Assim, adopta-se para o MEA
(a)
Decreto-Lei n.º42/2005 de 22 de Fevereiro de 2005 – Princípios reguladores de instrumentos para a criação do espaço europeu de ensino superior.
(b)
Despacho n.º 10 543/2005 (2ª série) de 11 de Maio de 2005 – Normas técnicas para a apresentação das estruturas curriculares e dos planos de estudos dos cursos superiores e sua publicação.
do IST um trabalho correspondente a 1500 horas por ano curricular, considerando 1 ECTS = 30 HT, e considera-se o seguinte esforço e número de créditos ECTS correspondentes a uma hora de aula por semana.
Tabela 1: Número de horas de trabalho do estudante. Tipo de Aula Horas de contacto Horas de trabalho extra aula Horas de trabalho ECTS Teórica 14 28 42 1.5 Prática 14 14 18 1.0 Seminário e Relatório 14 28 42 1.0
4. Estrutura do Mestrado
A estrutura curricular foi concebida de forma a que o curso possa proporcionar uma formação básica sólida e esteja orientado para as aplicações. O programa, com duração normal de dois anos lectivos, está organizado por semestres e é constituído por duas partes: a parte curricular (pelo menos 78 ECTS) e a elaboração de uma tese (42 ECTS). Da parte curricular fazem parte quatro tipos de disciplinas:
Formação Básica: disciplinas que pretendem completar formação básica dos alunos em Probabilidades e Estatística, preparando-os para obter elevado rendimento posterior, quer em disciplinas complementares de fundamentos e metodologia, quer em disciplinas de aplicações da Estatística.
Formação Complementar: disciplinas que constituem o núcleo da formação do Mestrado e fornecem uma base sólida em tópicos de nível intermédio em Probabilidades e Estatística. Aplicações: disciplinas que aplicam com elevado rigor técnico metodologias da Área de Probabilidades e Estatística com enfâse na exposição dos alunos a contextos de aplicação em áreas variadas, com especial relevo nas áreas da Engenharia, Indústria e Ciências Biomédicas. Opções: disciplinas que servem de complemento às disciplinas de Formação Complementar e de Aplicações de modo a ter em conta, da melhor forma possível, os interesses específicos de formação do aluno e a adequação do curriculum do aluno à área da respectiva dissertação, quando conhecida. Este grupo de disciplinas inclui disciplinas de outros mestrados do IST consideradas adequadas para atingir os objectivos anteriores.
O tronco comum do MEA é formado por disciplinas de Formação Complenentar e disciplinas de Aplicações.
A estrutura do Mestrado é a seguinte:
Formação Básica (até 19.5 ECTS)
ECTS Curso Disciplina
6.0 LMA Inferência Estatística
6.0 LMA Introdução aos Processos Estocásticos
7.5 MMA Fundamentos de Probababilidades e Estatística Total 19.5
Formação Complementar (36 ECTS)
ECTS Curso Disciplina
6.0 MMA Teoria da Probabilidade 6.0 MMA Estatística Matemática 6.0 MMA Análise Multivariada
6.0 MMA Análise de Dados Categorizados / Estatística Bayesiana Aplicada 6.0 MMA Proc. Estocásticos e Aplicações / Inferência Bayesiana
6.0 Séries Temporais / Análise de Modelos Lineares Total 36.0
Aplicações (18 ECTS)
ECTS Curso Disciplina
6.0 MCCA(a) Genómica Estatística / Sondagens 3.0 Controlo de Qualidade / Fiabilidade
3.0 Análise de Sobrevivência / Estatística Ambiental 3.0 Métodos de Reamostragem / Filas de Espera 3.0 Estatística Robusta / Modelos de Regressão Total 18.0
Opções (até 21 ECTS)
Disciplinas deste mestrado e/ou de outros mestrados (até 7.5 ECTS)
Dissertação (42 ECTS)
Para além das disciplinas anteriormente referidas, os alunos deverão obter entre 3 e 4.5 ECTS em disciplinas orientadas ao desenvolvimento de competências transversais.
Nas subsecções seguintes detalham-se alguns aspectos da estrutura proposta. 4.1 Disciplinas de Formação Básica (até 19.5 ECTS)
Dependendo da formação anterior de cada aluno, poderão ser incluídas no respectivo plano de estudos, elaborado pelo Coordenador do Mestrado, disciplinas de formação básica do seguinte conjunto:
(a)
- Inferência Estatística(a)
- Introdução aos Processos Estocásticos(a) - Fundamentos de Probabilidades e Estatística(b)
A disciplina de Fundamentos de Probabilidades e Estatística é obrigatória para os alunos que tenham obtido aprovação em menos de duas disciplinas da Área de Probabilidades e Estatística de nível de licenciatura ou superior.
As disciplinas de Inferência Estatística e Introdução aos Processos Estocásticos serão obrigatórias para os alunos que não tenham obtido anteriormente aprovação às mesmas, ou a outras consideradas equivalentes pela Comissão Coordenadora do Mestrado, após análise dos respectivos conteúdos programáticos e respectivos créditos ECTS.
4.2. Disciplinas de Formação Complementar (36 ECTS)
Este bloco de disciplinas constituem o núcleo da formação do Mestrado e fornecem uma base sólida em tópicos de nível intermédio em Probabilidades e Estatística.
- Análise de Dados Categorizados(b) - Análise Multivariada(b)
- Estatística Bayesiana Aplicada(b) - Teoria da Probabilidade(b)
- Análise de Modelos Lineares - Estatística Matemática(b) - Inferência Bayesiana(b)
- Processos Estocásticos e Aplicações(b) - Séries Temporais
Os alunos deverão obter aprovação em seis disciplinas (36 ECTS) do bloco anterior. O funcionamento anual das disciplinas do bloco de Formação Complementar é efectuado do modo descrito na Tabela 2. Convém salientar que, tal como apresentado na Tabela 2, as disciplinas de:
- Teoria da Probabilidade - Estatística Matemática - Análise Multivariada
funcionam todos os anos por estas disciplinas servirem de base, respectivamente, às 3 disciplinas de tipo D propostas para o DEA em Estatística e Processos Estocásticos:
- Tópicos Avançados de Probabilidades e Processos Estocásticos - Tópicos Avançados de Inferência Estatística
- Tópicos Avançados de Análise Multivariada
(a)
Disciplina da Licenciatura em Matemática Aplicada.
(b)
reforçado pelo facto de Teoria da Probabilidade e Estatística Matemática serem disciplinas nucleares do Perfil de Matemática Aplicada e Computação do MMA, já aprovado.
Tabela 2: Esquema de funcionamento da Formação Complementar.
Ano lectivo A Ano lectivo A+1 Sem. Disciplina Sem. Disciplina
1S Teoria da Probabilidade 1S Teoria da Probabilidade 1S Análise Multivariada 1S Análise Multivariada
1S Análise de Dados Categorizados 1S Estatística Bayesiana Aplicada 2S Estatística Matemática 2S Estatística Matemática
2S Inferência Bayesiana 2S Processos Estocásticos e Aplicações 2S Séries Temporais 2S Análise de Modelos Lineares
4.3 Disciplinas de Aplicações (18 ECTS)
Bloco de disciplinas que pretendem expor os alunos às aplicações da Estatística, de modo a que estes adquiram competências para aplicar, com elevado rigor técnico, metodologias do âmbito de Probabilidades e Estatística em áreas variadas, com especial relevo nas áreas da Engenharia, Indústria e Ciências Biomédicas.
- Análise de Sobrevivência - Controlo de Qualidade - Métodos de Reamostragem - Fiabilidade - Filas de Espera - Sondagens - Estatística Ambiental - Estatística Robusta - Modelos de Regressão - Genómica Estatística(c)
Os alunos deverão obter aprovação em disciplinas do bloco anterior perfazendo 18 ECTS. Tabela 3: Plano de funcionamento das disciplinas do bloco de Aplicações.
Ano A Ano A + 1 Sem. Disciplina Sem. Disciplina
1S Controlo de Qualidade 1S Fiabilidade
1S Sondagens 1S Análise de Sobrevivência 1S Métodos de Reamostragem 1S Filas de Espera
2S Estatística Robusta 2S Genómica Estatística 2S Estatística Ambiental 2S Modelos de Regressão
(c)
Em cada ano lectivo deverão funcionar 5 disciplinas do bloco anterior, num total de 18 ECTS por ano lectivo. O plano de funcionamento das disciplinas do bloco de Aplicações está descrito na Tabela 3.
4.4 Disciplinas de Opção (até 21 ECTS)
Para completar a parte curricular os alunos poderão escolher livremente disciplinas dos blocos de Formação Complementar e Aplicações ou ainda, com aprovação da Comissão Coordenadora do Mestrado, disciplinas de outros mestrados ou DEAs do IST, até um máximo de 7.5 ECTS.
A escolha das disciplinas deste grupo deve ser orientada aos interesses específicos de formação do aluno e ter em conta a área da dissertação a preparar pelo aluno, quando conhecida.
4.5 Dissertação (42 ECTS)
Os alunos deverão preparar uma dissertação original na Área de Probabilidades e Estatística. A dissertação envolve um esforço estimado de 42 ECTS.
4.6 Competências transversais (entre 3 ou 4.5 ECTS)
Os alunos deverão obter entre 3 e 4.5 ECTS em disciplinas orientadas ao desenvolvimento de competências transversais, denominadas Seminários de Probabilidades e Estatística. Nestes semi-nários, os estudantes seguirão um plano definido pelo professor responsável da disciplina, o qual pode incluir seminários, apresentações orais, estudo independente ou projectos com elaboração de relatórios.
Adicionalmente considera-se que 3 ECTS dos 42 ECTS atribuídos à dissertação de mestrado correspondem a competências transversais, uma vez que uma parte significativa do esforço ligado à escrita da dissertação está relacionada com aspectos não científicos.
5. Impacto no serviço docente
Até ao ano lectivo de 2005/06 inclusivé, as disciplinas a cargo da Secção de Estatística e Aplicações e relacionadas com a presente proposta (não se consideraram as duas disciplinas oferecidas no 2º ano da LMAC e que continuam a figurar na proposta apresentada para o 1º ciclo daquela licenciatura) são as apresentadas na Tabela 4.
Todas as 10 disciplinas da LMAC possuem uma carga horária de 5 horas semanais (3T + 2 P), perfazendo um total de 50h/semana. Por outro lado, todas as 7 disciplinas do ME possuem uma carga horária de 3 horas semanais (3T), perfazendo um total de 21h/semana. Deste modo, o número de horas/semana lectivas correspondentes às disciplinas da Área de Probabilidades e Estatística a partir do 3º Ano da LMAC e do ME é de 71h/semana.
Tabela 4: Disciplinas a cargo da Secção de Estatística e Aplicações até 2005/2006, inclusivé.
LMAC ME
Análise de Dados Categorizados Análise de Modelos Lineares Análise Multivariada
Fiabilidade e Controlo de Qualidade Inferência e Decisão I
Inferência e Decisão II Processos Estocásticos Séries Temporais Sondagens
Processos Estocásticos Aplicados
Análise de Dados Multivariados Estatística Biomédica
Estatística Computacional Estatística Industrial e Ambiental Inferência Estatística
Probabilidades
Processos Estocásticos e Aplicações
Na presente proposta considera-se que funcionarão anualmente (ver as tabelas 2 e 3): uma disciplina com 7.5 ECTS = 5.5h/semana de serviço; 9 disciplinas com 6 ECTS = 9 x 4.5h/semana = 40.5h/semana de serviço; 4 disciplinas com 3 ECTS = 4 x 2h/semana = 8h/semana. Isto dá um total de 54h/semana de serviço, o que corresponde a uma redução de 17h/semana de serviço(a) no MEA em relação ao conjunto formado pelo anterior Perfil de Probabilidades e Estatística da LMAC e o ME.
De notar que a maior parte das disciplinas consideradas na presente proposta correspondem a uma manutenção ou a uma reorganização de disciplinas já existentes, enquanto que outras, em menor número, serão partilhadas com outras iniciativas (concretamente o Mestrado em Matemática e Aplicações (MMA) e o Mestrado em Ciência da Computação Aplicada (MCCA)), nomeadamente:
- Transitaram do anterior elenco de disciplinas da LMAC as disciplinas: o Análise de Dados Categorizados (LMAC)
o Análise de Modelos Lineares (LMAC) o Análise Multivariada (LMAC)
o Séries Temporais (LMAC) o Sondagens (LMAC)
o Processos Estocásticos e Aplicações (ME)
- Resultaram de disciplinas anteriores com alteração de nome as disciplinas: o Inferência Estatística (antes, Inferência e Decisão I - LMAC) o Inferência Bayesiana (antes, Inferência e Decisão II - LMAC)
o Introd. aos Processos Estocásticos (antes, Processos Estocásticos – LMAC)
(a)
A redução efectiva poderá passar para aproximadamente 15h/semana de serviçoapós o arranque do Mestrado em Ciência da Computação Aplicada por poder vir a revelar-se mais ajustado colocar em funcionamento todos os anos a disciplina de Genómica Estatística que é partilhada com esse mestrado. Situação similar pode acontecer com outras disciplinas do bloco de Aplicações que atraiam um número considerável de alunos de outros mestrados, DFAs e DEAs do IST, e apenas nesta situação.
o Teoria da Probabilidade (antes, Probabilidades – ME) o Estatística Matemática (antes, Inferência Estatística – ME)
- Resultaram de uma reformulação do conjunto de disciplinas de Estatística Computacional, Estatística Biomédica e Análise de Dados Multivariados, todas elas do ME, as disciplinas:
o Métodos de Reamostragem o Modelos de Regressão o Análise de Sobrevivência o Estatística Bayesiana Aplicada
- Resultaram de uma reformulação do conjunto de disciplinas de Fiabilidade e Controlo de Qualidade (LMAC), Processos Estocásticos Aplicados (LMAC) e Estatística Industrial e Ambiental (ME), as disciplinas:
o Fiabilidade
o Controlo de Qualidade o Estatística Ambiental o Filas de Espera
- Foram criadas as seguintes disciplinas partilhadas com outros mestrados: o Fundamentos de Probabilidades e Estatística (partilhada com o MMA) o Genómica Estatística (partilhada com o MCCA)
- Foi criada a seguinte disciplina não partilhada com outros mestrados na área de Estatística Robusta, área essa em que o DM possui o mais importante grupo do país com grande visibilidade internacional:
o Estatística Robusta
Em resumo, é criada uma disciplina de 3 ECTS não partilhada com outros mestrados, e são criadas duas disciplinas, perfazendo um total de 13.5 ECTS, partilhadas com o MMA ou o MCCA.
6. Coordenação
A coordenação científica do MEA rege-se pelo Regulamento de Mestrados IST, com as seguintes especificidades:
(a) A Comissão Científica do Programa é constituída por professores do Departamento de Matemática com pelo menos um artigo de investigação publicado nos cinco anos anteriores na Área de Probabilidades e Estatística, constantes das bases de dados internacionais ISI, Zentralblatt ou MathSciNet.
(b) O Coordenador do Programa é um professor do Departamento de Matemática com artigos de investigação publicados nos cinco anos anteriores na Área de Probabilidades e Estatística, constantes das bases de dados internacionais ISI, Zentralblatt ou MathSciNet.
(c) A Comissão Coordenadora do Programa é constituída pelo Coordenador do Programa e por mais dois membros da Comissão Científica do Programa, sendo os seus membros eleitos pelos membros da Comissão Científica do Programa e a sua composição ratificada pela Comissão Coordenadora do Departamento de Matemática.
(d) A escolha da Comissão Coordenadora do Programa, mencionada na alínea anterior, deve ser feita de forma que ambas as classificações MSC 60 e 62 (“Probabilidade e Processos Estocásticos” e “Estatística”, respectivamente) estejam representadas na Comissão por pelo menos um professor com artigos de investigação publicados na área nos cinco anos anteriores e constantes das bases de dados internacionais ISI, Zentralblatt ou MathSciNet.
7. Organização dos Ciclos e Metodologias
de Ensino
A estrutura curricular reflecte uma mudança de atitude perante os alunos e a sociedade que decorre das mudanças culturais que se foram verificando ao longo dos últimos anos e da necessidade de antecipar algumas das tendências que se avizinham:
- A passagem de um ensino baseado na transmissão de conhecimentos para um ensino baseado no desenvolvimento de competências em que os alunos devem ser encorajados a desenvolver uma atitude mais activa e com uma componente de auto-estudo mais acentuada. Esta mudança requer alterações profundas na forma de ensinar e organizar as unidades curriculares e de as alicerçar em meios de estudo adequados. - Embora assegurando uma forte componente científica, será necessário incrementar a
comunicação, o trabalho em equipa, a criatividade e a experiência prática dos alunos. - Numa sociedade em constante mudança, onde os conhecimentos adquiridos hoje
poderão ser obsoletos amanhã, os alunos devem ser estimulados a desenvolver competências que lhes permitam efectuar uma aprendizagem ao longo da vida, de um modo fundamentalmente auto-orientado ou autónomo com o objectivo de manterem-se actualizados e de possuírem uma visão alargada sobre os diferentes domínios da Matemática e das suas aplicações.
Estes aspectos podem nem sempre ser directamente mensuráveis nos conteúdos das unidades curriculares na medida em que em muitos casos reflectem apenas diferentes maneiras de pensar, ensinar e aprender que devem ser incorporadas pelos alunos e, principalmente, pelos docentes e dirigentes académicos e científicos.
- No primeiro ano o MEA tem um regime semestral com um número de 5 ou 6 unidades curriculares por semestre, requerendo-se a componente presencial em 4 ou 5 disciplinas.
- No segundo ano uma parte significativa do MEA consiste na elaboração da Dissertação, sendo prevista ainda a frequência de disciplinas – que são normalmente
disciplinas de opção, ou disciplinas de formação necessárias quando o aluno é obrigado a frequentar disciplinas do bloco de Formação Básica.
- O modelo de organização pedagógica é baseado numa carga semanal entre 20 e 22 horas de aulas.
Metodologias de ensino. Aulas, horários e sistemas de avaliação
A organização das aulas deverá fomentar a participação dos alunos, reduzir a sua passividade e encorajar o estudo independente, tornado possível pela redução da carga horária. A realização de relatórios, exposições e exames orais é igualmente estimulada como forma de promover a capacidade de comunicação. A avaliação das cadeiras listadas nos quadros orientadores dos planos curriculares deverá incluir uma componente de prova escrita com um peso mínimo de 40%.
O sistema de avaliação do curso é coordenado vertical e horizontalmente: - Com componentes expressivas de avaliação contínua; e
- Com a elaboração de uma dissertação de mestrado na Área de Probabilidades e Estatística.
Formação por objectivos
A organização temporal do ciclo de estudos espera do aluno um conjunto bem definido de competências, conhecimentos e qualificações. A dissertação de mestrado deverá reflectir formação especializada em Probabilidades e Estatística, estimulando a criatividade e origina-lidade.
8. Organização dos Ciclos face à Avaliação
Externa
O ME, enquanto mestrado autónomo, não foi alvo de avaliação externa. No entanto, como parte da estrutura do Mestrado que agora se propõe resulta da adaptação e reenquadramento do antigo perfil de Probabilidades e Estatística da LMAC, considera-se a avaliação externa efectuada à licenciatura LMAC, acreditada pela Fundação das Universidades Portuguesas. Essa avaliação, é comentada no documento apresentado para a adequação da LMAC, e foi efectuada no ano de 2001 pela Comissão de Avaliação Externa (CAE): Coordenador Prof. Fernando Dias Agudo, vogais: Prof. Gehard Jank, Prof. Dinis Pestana, Prof. Esgalhado Valença.
9. Inserção Nacional e na União Europeia
O presente Diploma de 2º ciclo em Estatística e Aplicações será da responsabilidade do Departamento de Matemática do IST (DMIST). O DMIST é o maior Departamento de Matemática do país (tem mais de uma centena de professores de carreira) e desenvolve forte actividade científica de impacto internacional.
O DMIST possui o segundo maior grupo na Área de Probabilidades e Estatística a nível nacional em termos de produção científica nos últimos cinco anos, a qual se está a aproximar rapidamente da do maior grupo do país (o Departamento de Estatística e Investigação Operacional da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, que possui cerca de três vezes mais doutorados na Área que o DMIST). Este grupo do DMIST conta com 14 professores do Departamento de Matemática e, sendo embora maioritariamente jovem (metade dos seus membros doutoraram-se neste século), é constituído por vários professores com elevada experiência de:
- Ensino;
- Liderança de grupos de investigação no domínio da Matemática;
- Envolvimento em equipas multidisciplinares integrando, em particular, engenheiros e biólogos;
- Colaborações com outros professores ou centros de investigação ligados ao IST; bem como
- Envolvimento em importantes organizações e consórcios de investigação internacionais.
Para além desta capacidade científica, os professores do DMIST que publicam regularmente na Área de Probabilidades e Estatística têm uma vasta experiência na leccionação de disciplinas correspondentes ao nível do 2º ciclo proposto, no quadro do anterior Perfil em Probabilidades e Estatística da LMAC, que foi frequentado por cerca de 80 dos actuais licenciados da LMAC, e de parte do Mestrado em Estatística. O DMIST possui assim recursos humanos altamente qualificados para corresponder às exigências científicas e pedagógicas próprias de um 2º ciclo em Estatística e Aplicações com uma qualidade de ensino ao mais alto nível europeu, conforme se pode constatar pelos gráficos das páginas seguintes em que se comparam as publicações na Área de Probabilidades e Estatística (como área principal) e pertencentes ao domínio da Matemática nas escolas do CLUSTER e no quadro das universidades portuguesas (do início de 2003 até 31/05/2005), tendo por fonte a base de dados de publicações MathSciNet. Mais precisamente, foram consideradas apenas as publicações com área principal de investigação com códigos 60 (Probabilidades e Processos Estocásticos) ou 62 (Estatística) da base de dados de publicações MathSciNet da American Mathematical Society.
Como se pode constatar das figuras 1 e 2, a produção científica do IST na Área de Proba-bilidades e Estatística ocupa uma posição regular no que diz respeito à comparação com outras escolas do CLUSTER, ocupando o 7º lugar entre as escolas do CLUSTER em termos de produção global desde 2003 coberta pelo MathSciNet, e ocupa um lugar de destaque no panorama nacional, com cerca de 1/5 da produção global nacional.
Figura 1: Produção na Área de Probabilidades e Estatística nas escolas do CLUSTER.
Legenda das Intituições do CLUSTER:
FIN-HUT: Helsinki Tech. Univ. - Finland D-DARM: Darmstadt Tech. Univ. - Germany P-TULT: Inst. Superior Técnico -Portugal D-KLRH: Karlsruhe Tech. Univ. - Germany B-UCL: Univ. Cath. Louvain -Belgium S-RIT: Royal Inst. Tech. (KTH) Sweden F-GREN: Univ. Grenoble – France I-TRNP: Politecnico di Torino – Italy
NL-EIND: Tech. Univ. Eindhoven – Nederlands CH-LSNP: E. Polyt. Fed. Lausanne- Switzerland E-UPB: Polyt. Univ. Cataluña – Spain
4-LNDIC: Imperial College London - UK
Deve salientar-se que não são cobertas pela MathSciNet importantes contribuições de membros do DMIST em aplicações das Probabilidades e Estatística, especialmente relevantes no tocante à leccionação de disciplinas do grupo de Aplicações, bem como para motivar de um modo mais efectivo os alunos para a importância das disciplinas de Formação Básica e de Formação Complementar do MEA. Salientam-se de entre as publicações referidas, para além de publicações em actas de conferências internacionais de Ciência e Engenharia, várias publicações recentes em revistas importantes nesse contexto, como sejam:
Produção na área de Probabilidades e Estatística nas escolas do CLUSTER desde 2003
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 D-D ARM FIN -HU T E-U PB I-TR NP S-R IT P-TU LT D-K LRH CH -LSN P B-U CL 4-LN DIC F-G REN N L-EIN D Instituição do CLUSTER n ú m e ro d e a rt ig o s
- Tree Genetics and Genomes; - Pattern Recognition Letters; - Environmetrics;
- Telecommunication Systems; - Queueing Systems;
- IEICE Transactions on Communications; - Computer Networks;
- Theoretical Computer Science;
- Annals of Mathematics and Artificial Intelligence; - Lecture Notes in Computer Science;
- Computers and Mathematics with Applications;
- Economic Quality Control – Journal for Quality and Reliability; - Journal of Applied Statistics;
- Stochastic Modeling and Applications; e
- Quality and Reliability Engineering International.
É de realçar que várias dessas publicações foram resultado do âmbito de projectos de investigação em que estiveram envolvidos outros departamentos e centros de investigação ligados ao IST.
Para além das duas componentes anteriores, o grupo do DMIST da Área de Probabilidades e Estatística colabora activamente na divulgação da Área, nomeadamente através de uma forte adesão às iniciativas de promoção da Área que a Sociedade Portuguesa de Estatística tem vindo a fazer no passado recente, tendo durante vários anos a presidência dessa sociedade sido exercida por um membro do Grupo, o Prof. João Branco. Nos congressos anuais da Sociedade Portuguesa de Estatística, com rescensão de artigos efectuada pós-congresso, o Grupo tem vindo a apresentar regularmente na ordem de uma dezena de comunicações e a publicar nas respectivas Actas um grande número de artigos.
A actividade do Grupo a nível nacional é complementada com intensa actividade internacional através de contactos regulares com várias universidades estrangeiras, da participação de membros seus em comités científicos e na organização de conferências internacionais, na edição de livros e números especiais de revistas (M.F. Ramalhoto), bem como da liderança de projectos/consórcios europeus (M.F. Ramalhoto and A.Pacheco). Membros do Grupo têm também servido como referees de revistas internacionais (Queueuing Systems, Telecommunication Systems, Stochastic Models, TOP, REVSTAT, Quality Technology and Quantitative Management, Journal of Applied Probability, Advances in Applied Probability, SIAM Journal of Applied Mathematics, Operations Research, Annals of Operations Research, Management Science, Sequential Analysis, Journal of Computational and Graphical Statistics) e pertencem aos corpos editorais das seguintes revistas:
- Quality Technology and Quantitative Management: M.F. Ramalhoto, Editora Associada; - REVSTAT Statistical Journal: J. Branco e A. Pacheco: editores associados;
- European Journal of Engineering Education: M.F. Ramalhoto.
A criação do MEA deverá servir para incrementar a formação de Estatísticos para o tecido empresarial. O programa contribuirá para a afirmação e o desenvolvimento da Estatística em
geral e, em particular, nas aplicações aos vários ramos de engenharia e nas ciências aplicadas, onde existe carência de especialistas. Deverá ainda contribuir ao reforço da componente multidisciplinar no IST ao nível tanto do ensino como da investigação e execução de projectos em Ciência e Tecnologia em que a Estatística e os Processos Estocásticos desempenhem um papel relevante.
Figura 2: Produção na Área de Probabilidades e Estatística nas universidades portuguesas.
Legenda das Intituições Universitárias Nacionais: P-LISB: Universidade de Lisboa P-CMBR: Universidade de Coimbra P-EVOR: Universidade de Évora P-PORT: Universidade do Porto P-UDA: Universidade de Aveiro P-MINH: Universidade do Minho P-NUL: Universidade Nova de Lisboa P-TUL: Universidade Técnica de Lisboa P-TUL-outras: Outras escolas da UTL P-TULT: IST
