- Details
- Category: Discipline
- Guyton, A. C. & Hall, J. E. (2017). Tratado de Fisiologia Médica. (13th ed.). Rio de Janeiro: Elsevier. Netter, F. H. (2018). Atlas de anatomia humana (7ª ed.). Rio de Janeiro: Elsevier. Standring, S. (2020). Gray’s Anatomy. (42nd ed.). London: Elsevier Churchill Livingstone
- Data and Technology Management in Health
- 7055
- 26680
- Anatomy and Physiology of the Human Body
- ISLA Santarém7055-26680
- 1
- 6
- 0
- 25
- Não
- Português
- MET 1. - Expository, interrogative, and active methodology to introduce the program contents and promote the acquisition of competencies in the knowledge of anatomy and physiology. Utilization of the Moodle platform to provide pedagogical support material. Use of the Zoom platform to teach synchronous distance learning content. MET 2. - Demonstrative and active methodology to explore and apply theoretical-practical knowledge of anatomy and physiology, using anatomical pieces, exploration of complementary bibliography, and solving worksheets developed in the classroom context. Utilization of the Moodle platform to provide pedagogical support material.
- Mandatory
- The objectives of the curricular unit ae: O1. To understand the organization of the most relevant systems of the human body for the health area, focusing on the structure and function of the body. O2. To identify and comprehend the main structures and functions of the human body systems.
- 1. Introduction to Human Anatomy and Physiology. 2. Cellular Organization and Histology of Basic Tissues. 3. Integumentary System. 4. Musculoskeletal System. 5. Nervous System. 6. Endocrine System. 7. Cardiovascular System. 8. Respiratory System. 9. Digestive System. 10. Urinary System and Reproductive System.
Descrição dos instrumentos de avaliação (individuais e de grupo) ¿ testes, trabalhos práticos, relatórios, projetos... respetivas datas de entrega/apresentação... e ponderação na nota final.
Exemplo:
Descrição
Data limite
Ponderação
Teste de avaliação
20-11-2025
35%
Teste de avaliação
29-01-2026
35%
Trabalho de pesquisa
25%
Atividade colaborativa de aprendizagem (glossário do moodle) 5% Adicionalmente poderão ser incluídas informações gerais, como por exemplo, referência ao tipo de acompanhamento a prestar ao estudante na realização dos trabalhos; referências bibliográficas e websites úteis; indicações para a redação de trabalho escrito...
- Semestral
- This curricular unit is part of the Data and Technology Management in Health Course as a fundamental component for understanding the structure and functioning of the human body. The knowledge acquired serves as a scientific basis for the collection, interpretation, and management of biomedical data, presenting itself as fundamental at the interface between health sciences and information technologies.
- Details
- Category: Discipline
- Information Technology Management (ISLA Santarém)
- 1215
- 2129
- Artificial Intelligence
- ISLA Santarém1215-2129
- 3
- 5
- 0
- 25
- Não
- Português
- Semestral
- Details
- Category: Discipline
- Project Management (M) (ISLA-SANTARÉM)
- 7160
- 1919
- Project
- ISLA Santarém7160-1919
- 2
- 30
- 1340
- 25
- Sim
- Português
- Optional
- Semestral
- Details
- Category: Discipline
- Guerreiro, Pedro (2002) Pascal – Técnicas de Programação. FCA, Editora de Informática. Garrot, J. & Lopes, I (2009). Algoritmos e Estruturas de Dados. Edições Universitárias Lusófonas. Feofiloff, Paulo (2008). Algoritmos em C. Editora Campus. Guerreiro, Pedro (2006). Elementos de Programação com C. Coleção Informática, Europa América
- Information Systems Technology and Programming
- 2045
- 15887
- Computer Programming I
- ISLA Santarém2045-15887
- 1
- 6
- 0
- 25
- Não
- Português
- Mandatory
Descrição dos instrumentos de avaliação (individuais e de grupo) ¿ testes, trabalhos práticos, relatórios, projetos... respetivas datas de entrega/apresentação... e ponderação na nota final.
Exemplo:
Descrição
Data limite
Ponderação
Trabalho Prático Individual (4x)
dd-mm-yyyy
30%
Portfolio
dd-mm-yyyy
10%
Frequência
dd-mm-yyyy
40%
Trabalho de Grupo
dd-mm-yyyy
20%
Em época normal, a avaliação curricular é composta pela realização de quatro trabalhos individuais, com o peso de 7.5% cada, perfazendo um total de 30%; Junta-se um trabalho de Grupo com o peso de 20%; complementa-se a avaliação com uma prova escrita sobre os conhecimentos adquiridos, com um peso de 40%; ficando os restantes 10% para o portfolio de trabalhos realizados nas sessões, sendo feita uma regra de três simples sobre o total de exercícios pedidos e o total de exercícios entregues.
Na época normal, trabalhos individuais, frequência e trabalhos de grupo são obrigatórios, a não realização de exercícios de qualquer um dos tipos reprovada automaticamente o aluno (frequência obrigatória, trabalho de grupo obrigatório e trabalho individual pelo menos um). Todos os exercícios de avaliação são realizados em sala de aula, em caso de não comparência em aulas de avaliação os alunos terão zero valores nessa avaliação. Os trabalhos são de defesa obrigatória. Nas épocas final de recurso e especial, a avaliação será orientada pelos mesmos objetivos e baseia-se num exame (100%), integrando a componente teórica e a componente prática da unidade curricular.
- Semestral
- Details
- Category: Discipline
- Anton H., Bivens I., Davis S. (2007). CÁLCULO, Vol.I, 8ª Edição. Brokate, M., Manchanda, P., & Siddiqi, A. H. (2019). Calculus for Scientists and Engineers. Springer Singapore. Carneiro, C. E., Prado, C. P., & Salinas, S. R. (2020). Introdução elementar às técnicas do cálculo diferencial e integral. Instituto de Física. 3a edição. São Paulo (Brasil). Macedo, M. (2022). Funções Reais de Várias Variáveis Reais. Universidade Católica Editora. Pires, G. (2022). Cálculo Diferencial e Integral em Rn. IST Press.
- Data and Technology Management in Health
- 7055
- 69
- Applied Mathematics
- ISLA Santarém7055-69
- 1
- 5
- 0
- 25
- Não
- Português
- Classes are of a mixed nature (theoretical-practical) with an expository component, presenting the fundamental concepts and demonstrating the main results, and an applied component with the resolution of practical exercises applied to Health Data. Students should acquire a global vision of the topics covered and their interconnections, and the ability to solve the problems formulated. In essence, the following methodologies will be used: MET 1. - Active methodologies such as cooperative learning; peer learning; gamification; problematisation, modelling and mathematical simulations. MET 2 - Project Based Learning for solving complex "real" problems involving the application of concepts inherent in the syllabus. MET 3 - Availability on the MOODLE platform of various educational resources (videos, links; APPs, summaries, exercises and applications, teacher's notes, etc.)
- Mandatory
- O1. Correct use of vocabulary and mathematical symbol; O2. Correct calculation in R; O3. Solving linear equations and systems of linear equations using matrices; O4. Knowledge of the concepts of continuity, limits and derivatives; O5. Application of the study of functions and their graphs to interpretation and problem solving; O6. Application of differential calculus in the study of real functions of real variable; O7. Interpretation and critique of the results in the context of the problem; O8. Communication of concepts, reasoning and ideas with clarity and logical rigour.
- 1. ARRAYS 1.1 Definition and properties Operations with matrices 1.2 Elementary Operations, condensation and characteristic of an array 1.3 Application of arrays in classification and solving systems of linear equations: Gauss and Jordan 2. REAL FUNCTIONS of REAL VARIABLE 2.1 General information on real functions of real variable 2.2 Notion of limit; lateral limits; properties and operations 2.3 Continuous functions: definition, properties and extension by continuity 2.4 Theorems of Bolzano, Weierstrass and the continuity of inverse function 3. DIFFERENTIAL CALCULUS in R 3.1 Derivative of a function: definition and geometrical and physical interpretation 3.2 Lateral derivatives; differentiability; derivation rules; notion of differential 3.3 Theorems of Rolle, Lagrange, Cauchy 3.4 Cauchy and rule indeterminations 3.5 Higher-order Derivative 3.6 Monotony and extremes of functions. Scoops and inflection points 3.7 Asymptotes and Representation of the graph of a function
Época Normal - Avaliação curricular (contínua) (*): O estudante constrói um portfólio com base nas atividades de avaliação ativa desenvolvidas ao longo do semestre e realiza dois testes de avaliação individual. O estudante aprova se a classificação final for superior ou igual a 9.5 valores em 20 valores. A classificação final é calculada pela fórmula Classificação Final = 0.3*P+0.35*T1+0.35*T2, onde P, T1 e T2 denotam, respetivamente, as notas no portfólio e nos testes de avaliação individual.
(*) A realizar no decorrer do semestre.
Época Normal - Avaliação final: O estudante realiza o exame completo e aprova se obtiver classificação superior ou igual a 9.5 valores em 20 valores.
Épocas de Recurso e Especial: O estudante realiza o exame completo e aprova se obtiver classificação superior ou igual a 9.5 valores em 20 valores.
Descrição
Data
Ponderação
Portfólio
Consultar Moodle, consoante a turma.
30%
Teste 1
11-11-2025
35%
Teste 2
13-01-2026 35% Exames
A agendar pelos serviços. 100% - Semestral
- The Applied Mathematics course is a fundamental component of the Bachelor's Degree in Data and Technology Management in Health, providing students with a rigorous foundation in essential concepts of linear algebra, real-valued functions, and differential calculus. The course aims to develop analytical and quantitative skills that enable them to interpret, model, and solve problems in contexts related to health, technology, and data management. The program covers topics such as matrices and associated operations, solving linear systems, real-valued functions of one real variable, limits, continuity, derivatives, and theorems of differential calculus, enabling the application of mathematical methods to concrete situations. This course encourages the development of logical-mathematical reasoning, critical thinking, and analytical skills, providing a solid foundation for subsequent courses and professional practice in areas that require quantitative rigor and data interpretation.
