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Meu estilo de preparar e dar aulas

Falei no post anterior sobre como venho moldando minha rotina para preparar aulas, então pensei que seria interessante compartilhar exatamente como eu preparo e dou aulas.

Sei que soa ridículo alguém que começou a fazer isso há apenas um mês já estabelecer o seu “manual”, mas enfim, é tempo de quarentena e esse é o tempo que eu tenho para pensar em como eu faço as coisas.

Escolhendo no que trabalhar com Todoist

Com o meu alto volume de aulas (17 créditos), eu sempre sei que preciso estar trabalhando na preparação de aulas, mas como vou determinar qual disciplina eu vou preparar hoje?

Já falei aqui do meu sistema de canais de atenção, uma maneira de ter três projetos importantes entre os quais vou alternando meu foco (e, escrevendo isso, percebo preciso atualizar aquele post). Um desses projetos é concluir o semestre de aulas na Udesc, mas isso implica várias tarefas diferentes. No Todoist, tenho uma etiqueta para esse canal, e mais etiquetas adicionais para cada disciplina; se acabo uma tarefa da disciplina, muitas vezes já engato em ações da mesma área:

Captura de tela do Todoist, mostrando meu filtro "Channel 2" com todas as tarefas de preparar aulas
Assustado com o número de assuntos diferentes?

Todo dia, o Todoist me mostra as ações mais urgentes. Quando meu bebê está sendo bem cuidado pela mãe maravilhosa dele (ou, antes da quarentena, quando eu estava na minha sala na Udesc), eu sento para trabalhar, ligo o Deezer:

Captura de tela do Deezer, mostrando que ele me recomenda apenas playlists de música clássica e ambiente
Sim, Deezer, sua Inteligência Artificial conseguiu aprender os meus gostos

…e vou completando as tarefas da disciplina que é prioridade nesse momento.

Aulas analógicas…

Para mim, preparar aulas é um processo essencialmente analógico. Minha mesa de jantar fica tomada por livros, folhas de anotações, artigos impressos. Meu laptop está do lado com uma música e eventualmente com algum material de consulta, mas é na caneta que as ideias saem da minha cabeça.

Aos meus colegas engenheiros: saudades das aulas de Transferência de Calor?

Não só preparar, mas dar aulas também é um processo analógico. Minha aulas são praticamente todas em giz; é assim que eu lembro das melhores aulas que tive (mesmo durante o Mestrado e Doutorado), e é assim que são muitas das aulas que já assisti do MIT. Fora que, como descobri muito rápido, existe uma satisfação imensa em debulhar suas ideias em giz:

Naturalmente, esse tempo de quarentena muda tudo, e na Udesc estamos nos preparando para dar um grande número de aulas online. Nos meus primeiros testes preparando aulas para serem transmitidas pela internet, percebi que ainda é mais eficiente primeiro preparar aulas no papel, e depois passar para formatos digitais.

… com slides para complementar, com uma identidade visual fixa

Apesar do que acabei de escrever, ainda uso slides para complementar as aulas (mesmo as presenciais), apresentando fotos de componentes, gráficos mais complexos, resultados de artigos científicos. Posso estar muito enganado, mas acho que alcanço um bom balanço.

Para prepará-los, eu uso o Keynote da Apple. É mais leve que Powerpoint, tem estilos muito bonitos, e as animações são fáceis de configurar. Os textos do Teddy Svoronos tem me ajudado a pensar em como usar a tecnologia para dar aulas de maneira eficiente.

Falando em slides e no Keynote, algo que me ajuda meu cérebro a trocar de contexto cada vez que tenho de trabalhar em uma das minhas 5 disciplinas é criar uma identidade visual, com um tema do Keynote fixo para cada disciplina:

Automatizando o que precisa ser feito no computador

Quando de fato uso o computador, realizo várias tarefas: editar os slides de que falei acima, consultar arquivos em PDFs de livros e artigos, fazer cálculos e gráficos.

Para automatizar tudo isso, e para me ajudar a trocar de contexto, tenho usado o Bunch do Brett Terpstra. Esse é um aplicativo que fica na minha barra de menus:

A leitora consegue adivinhar qual código corresponde a qual disciplina na galeria de slides acima?

Quando eu seleciono um desses tópicos, acontecem várias coisas:

  • As janelas abertas de fecham para deixar um estado limpo no meu computador
  • O Finder abre na pasta da disciplina correspondente, de onde acesso os materiais complementares
  • O MindNode abre no mapa mental correspondente
  • O iTerm2 abre na pasta da disciplina, e ativa um ambiente Conda onde posso usar o CoolProp (para calcular propriedades termodinâmicas)
  • Para algumas disciplinas, já abro PDFs frequentemente acessados.

O Bunch requer certa experiência em programação para poder ser configurado; você cria arquivos com instruções para cada “projeto” do Bunch. A título de referência, aqui vai um desses arquivos que uso, com algumas informações mais sensíveis removidas:

Não economizar em livros

Eu gasto uma quantidade impublicável de dinheiro em livros de Engenharia, mas ter essa quantidade de material à disposição (o que quer dizer ter muita teoria e muitos exercícios) vale muita a pena; para disciplinas onde não há bons livros-texto, a tarefa mais difícil é justamente ficar coletando materiais aqui e ali.

Aqui a influência do meu orientador é muito visível: a coisa que mais me chama a atenção na sala dele é a estante carregada de livros. No meu apartamento alugado, tenho de dividir os livros em vários locais — principalmente para não sobrecarregar as prateleiras, que não foram feitas para um maníaco por livros como eu.

Sou fã dos livros do Çengel
Foto de pastas de plástico e alguma livros antigos
Eu adoro a minha etiquetadora
Foto de livros diversos sobre motores de combustão interna
O Fábio de alguns anos atrás, que nunca gostou de carros, não acreditaria que o Fábio de 2020 teria uma prateleira só de livros de motores

Fazer os alunos interagirem

Por fim, algo que aprendi rapidamente: uma maneira das aulas passarem mais rápido e torná-las mais interessantes é, a cada coisa “surpreendente” que eu falar, virar para a sala e perguntar: “por que isso acontece”? Muitos alunos realmente prestam atenção e conseguem responder da maneira que eu esperaria, o que é sempre gratificante.

E esse é o ponto: todo esse trabalho, toda essa rotina, alimenta um dos trabalhos mais gratificantes que Deus me deu: ensinar.

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Trabalhar 3 horas seguidas ou 1 hora por 3 dias?

Se faz tempo que não aparece um texto aqui, é porque tenho estado ocupado como nunca estive. Em meados de fevereiro, assumi um cargo de Professor Substituto na Udesc de Joinville; e, além das três disciplinas para qual fui contratado, ofereceram-me mais duas (e eu aceitei). Se o leitor está com preguiça de contar, isso me faz responsável por 5 disciplinas diferentes.

Aceitei esse desafio imenso para mergulhar na experiência de ensinar (tomando um tempo longe da pesquisa) e para complementar minha renda, dando mais segurança para que eu e minha esposa possamos criar o João Pedro. Mas mesmo minha juventude, energia e vontade de trabalhar não torna a rotina menos cansativa.

Para um inexperiente como eu, foi difícil pegar o ritmo de preparar aulas. Não escondo que, muitas vezes, estava de tarde preparando as aulas da noite, para na manhã seguinte acordar cansado (após dar aulas até 22:20) e finalizar as aulas da tarde. Para dar conta, trabalhei bastante em todos os finais de semana desde que comecei. O que tem me ajudado nesse processo é muita meditação, apoio da minha família, e o simples fato desse trabalho de preparar e dar aulas ser cansativo mas extremamente prazeroso.

Minha rotina de trabalho basicamente consistia em trabalhar por horas seguidas (com alguns intervalos para atender o bebê) num mesmo assunto, pois a tarefa em questão precisa ser terminada até a hora de eu entrar na sala de aula. Funcionou, mas me desgastou bastante.

Hoje, após pegar o ritmo e ter algumas aulas adiantadas, estou me re-estabelecendo na rotina que eu gosto de cultivar: várias sessões de trabalho de menor duração, de assuntos variados. Uma hora em uma disciplina, uma pausa, uma hora em outra.

Há quem diga que isso é subótimo, e eu reconheço que mergulhar num assunto por 3 horas seguida nos faz atingir níveis de concentração surpreendente, como diz um de meus ídolos. Porém, aceito que prefiro trocar esse nível de concentração pelos efeitos de interação entre as sessões. Se trabalho na disciplina 1 por um tempo, e no resto do dia faço outras coisas, ao continuar o trabalho na disciplina 1 no dia seguinte vou estar contaminado (no bom sentido) com as ideias que tive fazendo as outras coisas. Talvez na disciplina 2 eu selecionei alguns exercícios que acho que vão encerrar bem a aula, então ao voltar a preparar aula da disciplina 1 eu procuro exercícios semelhantes para dar esse fechamento; mas a própria ideia de fechar a aula com problemas numéricos só veio quando eu reconectei meu cérebro ao trocar de assunto.

Assim, para mim, prefiro trabalhar picado, mas eu só sei disso por ter experimentado — e eu aproveito os efeitos de trabalho profundo ao pausar entre uma sessão de outra para realmente descansar o cérebro, e não perder tempo e concentração no celular.

A minha esposa vai ficar orgulhosa: depois de tanto debater isso com ela, agora estou usandoneste espaço para discutir se gosto mais do metodismo de Cal Newport ou da criatividade mais livre de Austin Kleon.

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Como organizar resultados de simulações númericas

Como muitas de minhas ideias, está começou com um podcast, e especificamente sobre minha mais recente obsessão: ciência de dados.

A situação: tenho um modelo numérico que simula algum problema físico. Para um mesmo modelo, é possível fazer várias análises: com e sem alguma característica, modificando ou não alguma das equações governantes do problema. O problema: como organizar todas essas análises?

Para meu deleite acadêmico, esse episódio de Talk Python to Me referenciou alguns artigos científicos, e desde então tenho testado as soluções que cientistas antes de mim já procuraram implementar para o mesmo problema.

A pasta results

Quando vou testar alguma próxima modificação no meu modelo ou analisar a influência particular de algum parâmetro , onde vou armazenar todos os resultados, de maneira a poder referencia-los depois?

O meu modelo está encapsulado numa pasta no meu computador:

Captura de tela de uma pasta no Windows, mostrando como ela está organizada

A pasta raiz tem imagens, um arquivo de sumário README, alguns arquivos de dados, arquivos de suporte para Python, e diversas subpastas:

  • Já falei anteriormente sobre testes, e eles estão devidamente organizados. O programa de testes que uso, pytest, cria uma pasta de cache, que aparece no topo da lista.
  • A pasta src contém o código fonte (neste caso, em Python). Kenneth Reitz havia me convencido de que uma pasta assim deve ter o mesmo nome da biblioteca sendo desenvolvida (neste caso, magnet3Dpolomag, como aparece em outro post), mas estes artigos me convenceram de que afinal é melhor ter uma pasta chamada src (de source code), e suas bibliotecas dentro dessa pasta, para melhor execução de testes. Os artigos científicos citados no começo deste posts também recomendam uma pasta genérica src.
  • docs contém um protótipo de documentação
  • .vscodecontém arquivos de configuração do Visual Studio Code
  • e results é onde a mágica acontece.

A pasta results é um repositório de todos os resultados que esse modelo já gerou. Respondendo à pergunta anterior: quando quero fazer uma nova análise, o primeiro passo é criar uma nova subpasta dentro de results:

Captura de tela da interface web do GitHub, mostrando diversas análises dentro de uma pasta "results"

Um ponto importante dessa minha estratégia é fazer uso da interface web do GitHub, como visto acima, serve como referência online. Nas reuniões do nosso grupo de pesquisa, tenho compartilhado links para cada uma dessa subpastas junto com capturas de tela como essa, para mostrar em que estado minha pesquisa está e o que foi feito em um período. Seguindo a recomendação dos artigos citados, ponho a data no início do nome da pasta para uma ordenação temporal e para ter ideia de quando uma análise foi feita.

Cada pasta dessa armazena scripts para cálculo e processamento de dados, imagens e tabelas salvas, arquivos de referência — tudo que ajuda uma pessoa de fora (ou meu futuro eu) a entender uma parte da pesquisa usando meu modelo.

Captura de tela da interface web do GitHub, mostrando arquivos e pastas dentro de uma subpasta de "results"

Numa organização dessa, é crucial criar um README bem feito, para evitar a confusão de abrir uma pasta cheia de arquivos soltos sem nenhuma explicação. Usando a interface web do GitHub, o README é renderizado quando se abre uma pasta, o que é muito interessante.

Captura de tela de um arquivo README de uma subpasta de "results", mostrando explicações sobre como a análise dessa subpasta foi feita

Conclusões

É assim que organizo minhas simulações numéricas. Ainda estou aprendendo a implementar esse método, mas ele tem me dado bastante tranquilidade, permite-me facilmente achar análises passadas, e elimina a dúvida de “por onde começar”, ao testar algo novo nos meus modelos numéricos.

Esse é um assunto que me interessa muito. Os leitores têm alguma dica?

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Abrindo e fechando sempre os mesmos programas

Sempre que vou iniciar uma sessão de trabalho — em bom português, sentar para trabalhar — em algum projeto de programação ou escrita de um artigo, há uma série de ações repetitivas:

  1. Usando o terminal de comando, navego até a pasta do projeto em questão
  2. Obtenho a última versão do projeto no GitHub
  3. Abro os arquivos de LaTeX no Emacs e os programas em Python no Visual Studio Code
  4. Abro o Sourcetree, para gerenciar as modificações que eu vou fazendo
  5. Abro arquivos de referência (PDF de alguma documentação, por exemplo)

Ao longo da minha sessão, vou trabalhando, e periodicamente usando o supra-citado Sourcetree para registrar o que vou fazendo. Nesse período, invariavelmente meu celular está em modo Não perturbe e estou escutando a trilha sonora de algum filme, série ou jogo no Deezer.

Quando termino de trabalhar, por cansaço ou por ter de fazer outra atividade, também há série de atividades repetitivas:

  1. Fecho todos os arquivos abertos no começo
  2. Sincronizo minha versão atual do trabalho com a versão no GitHub.

Esse ciclo de abrir programas – trabalhar – fechar programas se repete algumas vezes ao longo de dia, de maneira que criei um sistema de automação dessas tarefas. Já falei aqui sobre como escrevi minha tese de maneira eficiente, onde automatizei algumas tarefas; o sistema que descrevo neste post é mais geral.

Um aviso: este post é bastante técnico e requer o uso do terminal de comando, em particular o sistema Git for Windows, que instala a shell Bash e muitos utiliários como programas nativos do Windows; para macOS e Linux, Bash e aplicativos de terminal já estão instalados. Se você se interesse por computação científica e quer aprender mais, existem muitos tutoriais disponíveis sobre como usar e configurar Bash, o meu canal preferido no YouTube para esse assunto é o do Corey Schafer. Os exemplos que vão mostrar aqui se aplicam a Windows, e minha configuração está disponível no GitHub.

Mesmo que o leitor não esteja familiarizado com nada disso, pode ler para tentar entender como eu automatizo algumas tarefas e ter ideias para facilitar a sua vida.

A base do meu sistema é um pequeno utilitário Bash chamado prm, que permite definir “procedimentos” de “começar” e “parar” um projeto.

Vamos a um exemplo prático. No momento estou trabalhando em um paper sobre perfis magnéticos para refrigeradores magnéticos. Após instalar prm usando as instruções do repositório, crio um projeto no terminal usando:

prm add pprof

pprof é uma abreviação de “paper profiles” (é assim que meu cérebro funciona). Esse comando cria dois scripts, em uma pasta padrão do prm (que pode ser mudada) abre-os no editor de texto padrão.

O primeiro script,start.sh, define o que é feito ao começar a trabalhar no projeto:

O segundo script, stop.sh, é executado quando termino de trabalhar no projeto:

No script acima, cf é uma função que fecha um arquivo no Emacs, que está definida em ~/.bash_profile.

e closew é um comando que fecha janelas usando AutoHotKey:

que é definido como um atalho na forma (dentro de .bash_profile).

alias closew="AutoHotkey path/to/closewindow.ahk"

Como toda automação, apesar de exigir um pouco de trabalho, estes hacks facilitam muito o trabalho e deixam minha mente livre para se concentrar no que é necessário. Por exemplo, quando quero começar a trabalhar no paper, abro uma janela do Git Bash e digito:

prm start pprof

e tudo fica pronto na minha frente. Mais importante que a abertura dos programas, no entendo, é o recado ao meu cérebro, quando digito o comando acima, de que é hora de começar a trabalhar no paper.

Quando é hora de parar, digito

prm stop pprof

e tudo se fecha, deixando meu computador pronto para outras tarefas.

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Uma boa manhã de trabalho

Chá verde, um paper meu para revisar e editar, minha esposa me vigiando = uma boa manhã de trabalho.

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Como ler artigos científicos e extrair o máximo de informação

Ler artigos científicos (ou papers) faz parte do meu trabalho regular como pesquisador e, com a prática de anos, desenvolvi um método que me serve bem, e que documento aqui. Para ser franco, acho que extrair o máximo de informação útil de um paper é uma das maiores habilidades, e por isso acho que este texto pode ajudar o leitor.

Minha prática é um misto de ideias de Como Ler Livros e do método Zettelkasten, e consiste de 3 etapas:

  1. Leitura inspecional
  2. Leitura analítica
  3. Processamento de notas

Leitura inspecional do paper

Na leitura inspecional de um paper, estou me familiarizando com o trabalho.:

  • Sobre o que é?
  • Que problemas ele investiga e resolve?
  • Como ele me ajuda nos meus projetos atuais?

A leitura inspecional é para ser rápida, o que significa que eu não paro se eu não entendo alguma equação, figura ou método sendo descrito. Procuro fazer em uma única sessão de trabalho, e geralmente me dou uma hora. Dependendo do tamanho do artigo, é o suficiente para ler superficialmente todo o texto; às vezes, leio o resumo, introdução e conclusão com muito mais atenção, e apenas examino o restante do artigo, à procura de algo interessante.

Dependendo do meu objetivo ao ler este paper em específico, uma leitura inspecional basta. Se quero compilar quais autores estudaram tal assunto, e a leitura inspecional me mostra que Fulano fez este estudo e concluiu isto (através da leitura mais atenciosa da conclusão, vide parágrafo acima), a leitura está concluída. Muitas vezes, aliás, essa primeira leitura me mostra que um determinado artigo não serve para mim, e o papel é transformado em rascunho.

Falando nisso, para extrair o máximo de informação de um artigo, como eu estou propondo neste texto, para mim é fundamental imprimir o artigo e ler analogicamente. Pode parecer contra o bom uso de recursos naturais, mas tento minimizar esses efeitos aproveitando os papeis como rascunho após a leitura e reciclando-os. Além disso, se eu ler no computador, há o gasto adicional de energia para renderizar o PDF (quando muitas vezes a tela do computador está apagada enquanto estou lendo no papel); se eu comprar um iPad para isso, de onde vem os recursos naturais e humanos para fabricar cada peça?

Nada substitui a experiência de se isolar, talvez apenas com uma música de fundo, e ler um pedaço de papel com canetas para fazer anotações. Na leitura inspecional, essas anotações são rápidas e pontuais.

Leitura analítica do paper

A leitura analítica do paper é demorada e detalhada. Dependendo do assunto ou do nível de profundidade de que preciso (para implementar algum modelo ou para escrever sobre esse assunto, por exemplo), algumas vezes a leitura analítica requer múltiplas sessões de trabalho profundo de 1h30min ou 2h por alguns dias.

Nessa etapa, muitas notas são escritas — às vezes em notas adesivas, às vezes em notas soltas anexadas, às vezes no verso do paper. Se o meu objetivo é entender a fundo o que está sendo abordado, preciso expressar com minhas próprias palavras.

O resultado de um artigo lido com atenção
Às vezes o básico da Termodinâmica é o mais difícil de entender
Como vêem, eu não economizo em escrever até as ideias mais básicas
Sim, um doutor em Engenharia Mecânica às vezes precisa converter RPM para hertz.

Processamento de notas

Essas notas soltas, escritas na pressa e muitas vezes sucintas, precisam ser transformadas em textos coerentes, que possam ser usados como base para meus próprios artigos, para Teses, para relatórios etc.

Como citei no início deste post, meu método é bastante inspirado no método Zettelkasten. Basicamente, para cada paper lido e suas notas, crio minhas notas em versão digital. Cada “nota” (Zettel, em alemão) é um arquivo .txt em uma pasta no Dropbox. Importante: cada nota corresponde a um assunto, e não a um resumo de um paper. Um mesmo artigo pode trazer diferentes assuntos, e um mesmo assunto pode ser abordado por diferentes autores.

Meu sistema é complexo mas funciona bem para mim. Uso um editor de texto arcaico chamado Emacs, voltado à programação e de um paradigma diferente do Word, com suas figuras e fontes; no Emacs, tudo é basicamente texto.

Dentro do Emacs, há um pacote chamado Deft. Com um atalho de teclado, a minha pasta de notas é carregada e o Emacs me apresenta uma lista das minhas notas, onde então posso selecionar e abrir uma para editar. O recurso-chave desse pacote, porém, é que ele me permite buscar por palavras dentro das notas. Isso representa um avanço sobre simplesmente ter a pasta de notas aberta no Explorador de Arquivos e abrir cada arquivo individualmente; no Deft, estamos lidando com “objetos” notas, e não com arquivos.

Interface de lista de notas no Emacs, usando Deft

Cada nota é escrita em Markdown, usando a versão Pandoc (veja abaixo).

Uma nota no Emacs

Também configurei o Emacs+Deft para, com um outro atalho de teclado que cria uma nova nota, me pedindo o título e as palavras-chaves. Esse atalho cria um arquivo com um template pré-configurado, conforme aparece na Figura.

O leitor quer mais informações sobre esse template de notas e minha configuração de Emacs+Deft? Deixe nos comentários!

Meu fluxo de trabalho funciona da seguinte forma: após ler alguns artigos analiticamente, tenho um conjunto de notas em paper. Reviso-os e separo-os por temas, pensando em novas notas que podem ser criadas. Repare que muitas vezes a leitura de um paper me faz atualizar alguma nota que foi escrita anos atrás, com novas descobertas empíricas ou uma melhor explicação de alguma teoria. Processo então todas as notas, escrevendo novos textos ou revisando notas antigas; isso gera novas ideias de textos, que são facilmente criados usando os atalhos acima.

Quando quero escrever um documento final, geralmente em LaTeX, posso usar o Deft para ver todas as minhas notas sobre um assunto. Como estes textos são meus textos, escritos com as minhas palavras, muitas vezes copio notas inteiras direto para o corpo de um manuscrito. A ferramenta Pandoc é muito útil para converter entre Markdown e LaTeX.

Conclusões

Este é o meu ciclo de extrair informações de artigos. Não é nada novo ou revolucionário; apenas estou descrevendo algumas práticas particulares minhas e as ferramentas que uso.

Trato esse processo com alto respeito por achar que isto é o cerne da minha atividade de pesquisador.

O leitor acha que esse é um tema interessante de ser explorado mais a fundo aqui no blog? Deixe sua opinião nos comentários!

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Usando mapas mentais para planejar papers

Entenderam?

Sempre me espanta que mais pessoas não usem mapas mentais para planejar papers (e outros documentos escritos). É só a minha cabeça que contém ideias confusas demais e que precisam ser organizadas de alguma forma?

A imagem acima é do excelente MindNode (que eu acesso através do serviço Setapp), que infelizmente só existe para dispositivos Apple. Para Windows (para qualquer plataforma, na verdade), há o também bom MindMeister.

Meu fluxo de ficar desenvolvendo ideias até elas assumirem uma forma mais definida é totalmente influenciada pelo Presentations Field Guide, do David Sparks, e pelo episódio maravilhosamente chamado de Cooking Ideas do seu podcast Mac Power Users.

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O que eu faço quando trabalho em casa

Trabalhando em casa? Você deve ficar vendo Netflix, ou só dormindo, ou fazendo coisas inúteis!

Errado.

Primeiro, eu aproveito o sol e vou correr numa praça repleta de bebês também aproveitando o sol, para me lembrar da beleza da vida (principalmente depois de ter ido a um velório) e para clarear minha mente com tantos projetos profissionais em andamento.

Depois, eu aproveito o silêncio completo e faço um inventário de todas as pessoas cujo trabalho eu preciso acompanhar — e então pesquiso e testo a melhor maneira de fazer isso.

Então, eu almoço uma comida caseira com minha esposa vendo Friends — porque eu tenho o direito de ser feliz.

Em seguida, tomando um bom chá, eu testo um novo app de tomar notas — porque aprender e escrever sobre o que eu aprendi é a minha maior habilidade, e o que eu mais então.

Finalmente, eu brinco de canetinhas para me ajudar a entender o que eu preciso formular matematicamente (e implementar em um programa de computador) para um dos meus projetos profissionais.

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Quer progredir no trabalho? Estude criatividade

A nobre leitora deve ter percebido um grande aumento de textos recentes nesse blog sobre criatividade. Não é de se espantar, já que Fábio Fortkamp.com reflete o que se passa na cabeça do Fábio Fortkamp, e ultimamente ele parece que só lê coisas sobre criatividade.

Mas como criatividade afeta a minha vida bastante mundana de pesquisador/marido/Guia das Oficinas? E por que eu me incomodo em partilhar isso, e porque eu encho a cabeça dos meus leitores sobre criatividade?

Para mim, criatividade é sobre ter ideias, e (quase) todo mundo pode se beneficiar disso.

Eu, sentado em um sítio, escrevendo no meu Bullet Journal, rodeado de cachorros
Eu, tendo muitas ideias

Kourosh Dini define um projeto concreto como aquele que tem passos bem definidos: ir à loja tal comprar isto; entrar no site X e submeter documento Y. Para esses tipos, que encontramos todo dia, não precisamos de muitas ideias, apenas de tempo e energia.

Na terminologia de Dini, projeto criativo, por outro lado, tem um fim desconhecido e passos não muito claro. Trabalhadores do conhecimento lidam com projetos criativos o tempo todo: escrever um relatório, preparar uma apresentação, criar um plano de negócios, preparar uma aula. O próximo passo não é simplesmente “digitar relatório”; você precisa pensar sobre ele. Ter ideias, enfim.

É por isso que, além de ler material mais técnico como artigos sobre circuitos magnéticos ou livros sobre otimização, no meu trabalho como pesquisador eu me cerco de textos sobre como aproveitar melhor essas referências e produzir mais. Quando Austin Kleon fala de usar um caderno para “guardar seus roubos”, isso não é aplicável apenas para artistas; meus cadernos estão cheios de anotações sobre incerteza experimental e precisão numérica. Quando Cal Newport fala da importância de caminhadas para a produtividade, eu levo a sério e me vejo pensando sobre alguma técnica de otimização no trajeto de casa até o laboratório. Se a Thais Godinho sugere “alternar contextos” (trabalhar no computador, depois sair um pouco das telas, depois voltar e etc), eu estou sempre com um livro ou um paper na minha mesa para descansar os olhos e aprender alguma coisa nova, sem cansar muito meu cérebro.

Nada disso é assunto “de engenharia”, mas tudo isso me ensina a ser um engenheiro pesquisador melhor.

E, de tanto ler sobre isso, essas técnicas de criatividade se irradiam para outras áreas da minha vida. Se vejo algum vídeo com uma receita interessante, da próxima vez em que for fazer alguma atividade “mundana” provavelmente estarei refletindo sobre ela, e sobre como posso usá-la para preparar um jantar para minha esposa. Ou estou meditando com algum livro da Bíblia, e faço conexões com outras passagens porque tenho muitos pensamentos registrados no meu Caderno Espiritual.

Ao prestar atenção e dedicar tempo a esse tipo de soft skill como criatividade, a minha vida fica melhor — a do leitor pode ficar também.

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Enquanto isso, num dia de trabalho no Chrome…

Captura de tela do Chrome mostrando abas fixas

Depois que o Vlad Campos mostrou em algum post ou vídeo como fixar abas no Chrome, não consigo viver sem. A imagem acima mostra as abas que estão sempre abertas: vários quadros do Trello, Calendar, Drive, WordPress (para eu mostrar meu trabalho de maneira mais intensa) e Todoist.

E o leitor, que sites mais usa?