(untitled) (Anais do Salão Inovação, Ensino, Pesquisa e Extensão, 2020)
i) Introdução: o nível ótico é o principal instrumento de precisão utilizado para a execução do nivelamento geométrico. Porém, devido ao uso contínuo, tal instrumento está sujeito a se desajustar. Entretanto, é possível verificar, através de Normas Técnicas específicas, nomeadamente a ISO 4463-1 e a ISO 17123, se o aparelho atende determinados parâmetros de qualidade. ii) Hipótese(s): como as Normas Técnicas utilizadas possuem formulação matemática complexa, uma rotina personalizada de leituras e cálculos na linguagem Python poderia ser feita para diagnosticar a qualidade dos aparelhos, cujos resultados pudessem ser conferidos pelos discentes, que antes faziam as contas à mão, mas que agora poderiam detectar erros grosseiros nesses cálculos, além de agilizar muito as contas. iii) Objetivo(s): ensinar e estimular os discentes a desenvolver programas utilizando a linguagem Python, com o foco específico em otimizar rotinas nos cálculos de verificação de níveis óticos, utilizando as Normas ISO 4463-1 e ISO 17123. iv) Materiais e métodos: os trabalhos de campo e os cálculos matemáticos foram feitos de acordo com as Normas, porém os cálculos foram programados em Python. Assim, foi possível estimar a precisão com que os níveis óticos realizavam suas medições. Se os aparelhos estivessem fora dos padrões das Normas, os mesmos possuíam erros, chamados de Erros de Colimação, que foram determinados no diagnóstico final. Para organizar melhor as verificações, o programa gravou o número do patrimônio de cada um dos equipamentos e salvou em planilhas. Isso otimizou o tempo dos discentes depois das operações de campo, pois as contas que normalmente poderiam demorar dezenas de minutos, passaram a ocupar apenas alguns segundos para serem realizadas. Para realização do projeto, foram utilizados: um computador de sistema Windows de 64 bits, Python versão 3.7.2, plataforma Pycharm, dez níveis óticos, e as seguintes bibliotecas: openpyxl, pandas, math, os, shutil, e datetime. v) Resultados e discussão: a linguagem de programação escolhida despertou o interesse de vários discentes, incentivando-os, sobretudo, a desenvolver novos programas na área da Engenharia Cartográfica e de Agrimensura, contribuindo para o preenchimento de uma lacuna importante no curso. Quanto à validação do programa, os resultados foram satisfatórios, pois foram conferidos com as contas feitas à mão, oriundas da verificação de dez níveis óticos de precisão, e não apresentaram discrepâncias. vi) Conclusão: o Python facilitou o ensino por ser rápido, simples e eficiente, ou seja, porque gravou o patrimônio dos equipamentos, salvou em planilhas, efetuou os cálculos corretamente, e diagnosticou os equipamentos aptos e os não aptos segundo as Normas, tudo isso num tempo muito curto, de forma personalizada, numa linguagem amigável, que atraiu muito os discentes.