Neste relato o planejamento de uma disciplina de redes de computadores é feito com a decomposição em seus capítulos e tópicos e posterior classificação de cada tópico conforme a Taxonomia de Bloom Revisada. Isso gerou visões e reflexões que posicionaram os tópicos conforme o nível de dificuldade e ainda estimulou a busca por outras estratégias pedagógicas. Esta maior sistemática foi importante para lidar com alguns desafios: a adaptação do professor ao ensino médio, o início em uma nova instituição e a oferta da disciplina em modelo de Ensino Retomo Emergencial (ERE) por conta da pandemia. Os resultados demonstraram a utilidade da taxonomia para essa gestão e condução da disciplina.

This study presents a methodology based on nonlinear regression for landform attributes representation. The equations to estimate the parameters of a two-dimensional polynomial are shown and, for testing the methodology, it was used the data from landform attributes of the state of Minas Gerais (Brazil) obtained by the Digital Elevation Model (DEM) in GTOPO30 project. They form a regular grid, with spacing of approximately 900m. The presented methodology can be used to minimize time of sending landform attributes information through network, to minimize space by storing the parameters of the estimated polynomial, and to make possible the process distribution of the polynomial coefficients calculations to different CPUs over internet network.