Objetivos de aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes)
No final da unidade curricular, o estudante deverá ser capaz de:
1. Compreender a informação como recurso estratégico e dominar a terminologia dos sistemas de informação (SI) nas organizações desportivas;
2. Conhecer a infraestrutura tecnológica atual ¿ Cloud Computing, IA, IoT, Big Data e Blockchain ¿ e avaliar o seu impacto na indústria do desporto;
3. Gerir e analisar dados com bases de dados, folhas de cálculo e dashboards de Business Intelligence, produzindo informação útil para a decisão;
4. Aplicar sistemas empresariais (ERP/CRM) na cadeia de abastecimento e na relação com o cliente, através de laboratório prático com o Odoo;
5. Avaliar a maturidade digital de uma organização desportiva e propor melhorias, alinhando os SI com os objetivos de negócio;
6. Utilizar ferramentas digitais e IA generativa de forma crítica, ética e segura, respeitando a segurança da informação e a proteção de dados, e adotar ferramentas de organização pessoal (second brain).
Conteúdos programáticos
1. Fundamentos e estratégia de SI: a informação como recurso estratégico; tipos de SI; vantagem competitiva; os SI nas organizações desportivas.
2. Infraestrutura e tecnologias emergentes: Cloud Computing, IA generativa, IoT, Big Data e Blockchain; casos de aplicação no desporto.
3. Gestão e análise de dados: bases de dados, Business Intelligence e Data Warehousing; folhas de cálculo e dashboards de apoio à decisão.
4. Sistemas empresariais: ERP e CRM; cadeia de abastecimento; relação com o cliente; laboratório com o Odoo ¿ vendas, CRM, faturação, compras e projetos.
5. Governação, segurança e ética digital: governação e gestão de SI; planeamento estratégico; segurança da informação, RGPD e uso responsável da IA.
6. Transformação digital no desporto: diagnóstico da maturidade digital; planeamento e gestão da mudança; organização pessoal e gestão do conhecimento no Notion («second brain»); estudos de caso.
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular
A estrutura dos conteúdos assegura uma correspondência direta com os objetivos de aprendizagem. O conteúdo 1 (fundamentos e estratégia de SI) sustenta o objetivo 1, estabelecendo a informação como recurso estratégico e a terminologia essencial. O conteúdo 2 (infraestrutura e tecnologias emergentes) responde ao objetivo 2, dando a conhecer as tecnologias que estão a transformar o setor. O conteúdo 3 (gestão e análise de dados) desenvolve o objetivo 3, com forte componente prática em folhas de cálculo, bases de dados e dashboards. O conteúdo 4 (sistemas empresariais) assegura o objetivo 4, através do laboratório aplicado com o Odoo, em que o estudante executa processos reais de venda, CRM, faturação e gestão de projetos. O conteúdo 5 (governação, segurança e ética) e a componente de organização pessoal e gestão do conhecimento do conteúdo 6 respondem ao objetivo 6; o mesmo conteúdo 6 (transformação digital no desporto) concretiza o objetivo 5, ao capacitar o estudante para diagnosticar a maturidade digital de uma organização desportiva e propor melhorias alinhadas com o negócio.
A unidade curricular contribui diretamente para os objetivos da licenciatura, nomeadamente para gerir negócios e projetos nas várias áreas da indústria do desporto, para coordenar áreas funcionais das organizações desportivas e para planear, gerir e avaliar projetos, departamentos e organizações, dotando o estudante das competências digitais e analíticas que essas funções exigem.
Metodologias de ensino e de aprendizagem específicas da unidade curricular articuladas com o modelo pedagógico
O modelo pedagógico assenta numa abordagem mista que equilibra a exposição teórica com uma forte componente de aprendizagem ativa e contextualizada, garantindo a transição dos conceitos fundamentais para a sua aplicação real no setor do desporto.
- Método expositivo e interativo: apresentação de conceitos, teorias e modelos fundamentais (tipos de SI, vantagem competitiva, cadeia de valor), em sessões interativas com questões e debates que estimulam o pensamento crítico;
- Método demonstrativo: nas componentes práticas, o docente demonstra passo a passo tarefas complexas ¿ tabelas dinâmicas e dashboards em folha de cálculo, consultas em bases de dados e execução de processos no ERP Odoo ¿ servindo de guia para a aprendizagem autónoma;
- Aprendizagem ativa: após as demonstrações, o estudante resolve exercícios e mini-casos práticos, aplicando diretamente os conhecimentos na manipulação de dados, na execução de processos no Odoo e na construção de instrumentos de apoio à decisão, e organiza o trabalho individual e de grupo no Notion, adotado como «second brain»;
- Aprendizagem baseada em problemas e projetos (PBL): desenvolvimento, nas aulas teórico-práticas, de um projeto semestral de análise da maturidade digital de uma organização desportiva e de proposta de uma solução baseada em SI, integrando conhecimentos dos vários módulos e promovendo o trabalho cooperativo;
- Estudo de caso e seminários: análise de casos reais de sucesso tecnológico no desporto, ligando a teoria académica à prática profissional;
- Uso enquadrado de IA generativa como ferramenta de apoio à análise e à produção de conteúdos, com avaliação crítica dos resultados e respeito pelas normas de integridade académica.
Avaliação
Os estudantes no modelo de avaliação contínua têm que ter uma assiduidade de 2/3 das aulas teóricas e teórico-práticas e cumprir os parâmetros de avaliação. Os parâmetros são classificados de 0 a 20 valores. A prova escrita incide sobre a matéria lecionada, os trabalhos individuais são desenvolvidos nas aulas práticas e o trabalho final é realizado em grupo. A avaliação final é constituída por duas provas, uma escrita e outra oral. Para ser aprovado, o estudante deverá ter uma média aritmética simples igual ou superior a 9,5 valores.
Nota Final de Avaliação Contínua = 0,5 × NotaProvaEscrita + 0,4 × TrabalhoFinal + 0,1 × ApresentaçãoTrabalho
Nota Final de Avaliação Final = (NotaProvaEscrita + Oral) / 2
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular
O modelo de avaliação reflete diretamente os objetivos e as metodologias de ensino, garantindo uma medição equilibrada das competências teóricas, práticas e de síntese, e estrutura-se em três eixos complementares.
Avaliação teórica ¿ realizada através da prova escrita, aferindo os objetivos 1, 2 e 6 (domínio da terminologia e dos conceitos, das tecnologias emergentes e dos princípios de segurança e ética digital). Está ligada ao método expositivo e interativo e ao estudo de caso, onde os modelos teóricos são apresentados e debatidos.
Avaliação prática ¿ conduzida através dos trabalhos individuais desenvolvidos nas aulas teórico-práticas, mede os objetivos 3 e 4 (aplicar folhas de cálculo, bases de dados e dashboards para extrair informação e apoiar a decisão, e executar processos empresariais no Odoo). É o resultado direto das metodologias demonstrativa e de aprendizagem ativa, em que o estudante primeiro observa a execução das tarefas e depois as replica e adapta a novos problemas.
Avaliação de projeto ¿ o trabalho final de grupo avalia a capacidade de síntese e de aplicação integrada, medindo os objetivos 4 e 5: analisar uma organização desportiva real, diagnosticar a sua maturidade digital, aplicar soluções empresariais e propor melhorias alinhando os SI com os objetivos de negócio. A sua execução está intrinsecamente ligada à aprendizagem baseada em problemas e projetos, culminando na apresentação pública do trabalho.
Bibliografia de consulta (existência obrigatória)
Laudon, K. C., & Laudon, J. P. (2022). Management information systems: Managing the digital firm (17th ed.). Harlow: Pearson.
Porter, M. E., & Millar, V. E. (1985). How information gives you competitive advantage. Harvard Business Review, 63(4), 149¿160.
Rummler, G. A., & Ramias, A. J. (2010). A framework for defining and designing the structure of work. In J. vom Brocke & M. Rosemann (Eds.), Handbook on business process management 1 (pp. 83¿106). Berlin: Springer.
Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2020). Analytics, data science, & artificial intelligence: Systems for decision support (11th ed.). New York, NY: Pearson.
Sobreiro, P., Bento, T., & Claudino, R. (2013). Operacionalização da estratégia das organizações desportivas através da definição de axiomas, para um contexto de melhoria. Revista Intercontinental de Gestão Desportiva, 3(0), 83¿95.
Observações
Programa atualizado no âmbito do plano de estudos DGES ¿ R/A-EF 584/2011/AL03, de 06/07/2026, que reduziu a unidade curricular de 7 para 6 ECTS e de 90 para 52 horas de contacto. Os conteúdos foram reordenados e concentrados, com o reforço da IA generativa, da ética digital e da proteção de dados, e com a adoção do diagnóstico da maturidade digital como fio condutor do projeto semestral, em articulação com as unidades curriculares de Projeto e de Estágio em Organizações Desportivas.
A componente laboratorial é suportada pelo Odoo, no âmbito do pacote Odoo Education subscrito pela instituição, que garante a todos os estudantes o acesso a um ERP/CRM real para a execução de processos de negócio, e pela adoção do Notion como «second brain» para a organização pessoal e profissional e a gestão do conhecimento, competência transferível para as restantes unidades curriculares e para a vida profissional.
