1. Descrição geral do curso
O presente curso de Data Science e Pesquisa Empírica em Direito, ministrado pelo professor Alexandre Araújo Costa, tem por objetivo capacitar os estudantes de graduação e pós-graduação a realizar a formulação e o planejamento de uma pesquisa empírica, com foco em análise de dados.
Nos últimos anos, tenho ministrado cursos de metodologia de pesquisa (juntamente com os professores doutores Ricardo Horta e Henrique Fulgêncio) e também cursos de data science e direito. A presente disciplina combina elementos desses dois cursos, iniciando por uma formação básica em pesquisa empírica, para depois desenvolver habilidades no uso de ferramentas que viabilizam esse tipo de pesquisa.
Anteriormente, eu experimentei dividir esta disciplina em dois cursos, tal como ocorre no mestrado profissional do Programa de Pós-Graduação em Direito, Regulação e Políticas Públicas: uma disciplina de Metodologia de Pesquisa e outra de Ciência de Dados Aplicada. Todavia, essa solução não se mostrou adequada porque, tanto no PPGD quanto na Graduação da FD, existem disciplinas específicas que abordam as temáticas de metodologia, o que gera pouca demanda para uma disciplina teórica focada apenas na pesquisa empírica.
Porém, apesar de haver disciplinas metodológicas específicas, a experiência também mostrou que não seria adequado pressupor que nem os alunos da graduação nem os do PPGD teriam formação metodológica adequada, o que fez com que eu voltasse para o modelo de uma disciplina híbrida, que combina alguns temas de metodologia (cerca de 1/4 da disciplina) com elementos de ciência de dados (cerca de 3/4 da disciplina).
2. Estrutura do curso
O presente curso é dividido em 16 módulos, sendo 12 módulos síncronos centrados no ensino e desenvolvimento de habilidades 3 módulos de atividades assíncronas (que ocorrerão nas semanas em que há feriado) e 1 módulo para entrega de trabalhos finais.
Além de ser adequado à combinação de conhecimentos e habilidades que a disciplina exige, esse formato permite uma adaptação ao calendário da Universidade, que conta com eventos e feriados que impedem a realização de aulas em todas as semanas letivas.
Em todos os módulos, espera-se de 6 a 8 horas de dedicação semanal dos estudantes. Nos módulos de ensino, esse tempo é dividido de forma mais equitativa, com previsão de 4h de aulas, 3h de leituras e 1h de atividades.
Já nos Módulos Atividade, existe uma redução no tempo de leitura e o tempo dedicado aos encontros síncronos é transferido para a realização autônoma de atividades mais complexas.
3. Sistema de Avaliação
O sistema de avaliação é feito com base em dois elementos:
1. Participação (80%)
No último módulo, o estudante deve apresentar um breve relatório (cujo modelo será disponibilizado na forma de um formulário a ser preenchido) indicando quais foram as atividades desenvolvidas e os resultados alcançados.
Além disso, cada estudante deverá fazer uma autoavaliação justificada acerca de sua participação na disciplina.
A apresentação tempestiva do relatório de atividades e da autoavaliação é requisito para aprovação na disciplina.
2. Trabalho final (20%)
O tempo necessário para executar uma Pesquisa Empírica ultrapassa as possibilidades de uma disciplina de um semestre. Por esse motivo, não é viável exigir dos estudantes a realização de uma investigação completa.
Entretanto, existe tempo suficiente para planejar uma pesquisa (por meio da redação de um projeto de pesquisa) ou para desenvolver um programa de computador, um aplicativo ou uma base de dados.
No caso dos graduandos em final de curso ou dos pós-graduandos, o trabalho final pode ser uma adaptação do projeto de TCC, incluindo elementos de pesquisa de dados.
Portanto, o trabalho final é entendido como um trabalho de natureza complementar. É possível alcançar aprovação na disciplina apenas pela realização das atividades de estudo e de desenvolvimento de habilidades.
