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Cibermetría (304485)


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Sentido de la materia en el plan de estudios

ATENCiÓN LA INFORMACIÓN MÁS ACTUALIZADA SE ENCUENTRA EN LA GUÍA ACADÉMICA

El módulo RECUPERACIÓN DE LA INFORMACIÓN Y DESCUBRIMIENTO DEL CONOCIMIENTO (15
ECTS) consta de dos materias:

• MINERÍA DE DATOS (9 ECTS), dividida en 1 asignatura obligatoria “Minería de Datos ” (3
ECTS) y 2 asignaturas optativas: “Minería Web” (3 ECTS) y “Minería de Datos Aplicada
a la Bioinformática” (3 ECTS)

• RECUPERACIÓN AVANZADA DE LA INFORMACIÓN Y CIBERMETRÍA (6 ECTS), dividida en
2 asignaturas optativas: “Recuperación Avanzada de la Información” (3 ECTS) y
“Cibermetría” (3 ECTS)

 

Materia: RECUPERACIÓN AVANZADA DE LA INFORMACIÓN Y CIBERMETRÍA

Carácter: Optativa
ECTS: 6
Unidad temporal: Semestre 1
Lenguas en las que se imparte: Castellano

Asignaturas que componen la materia

Asignatura 1: RECUPERACIÓN AVANZADA DE LA INFORMACIÓN
Carácter: Optativa
ECTS: 3
Unidad temporal: Semestre 1
Lenguas en las que se imparte: Castellano

Asignatura 2: CIBERMETRÍA
Carácter: Optativa
ECTS: 3
Unidad temporal: Semestre 1
Lenguas en las que se imparte: Castellano

 

Resultados de aprendizaje de la materia

• Saber usar métodos y herramientas para el desarrollo de sistemas de recuperación de información
• Manejar con fluidez los principales coeficientes e indicadores utilizados en Cibermetría
• Saber seleccionar las distintas opciones y formas de abordar los problemas más importantes en la exploración automática
• Manejar herramientas de representación gráfica usados en Cibermetría

 

 Actividades formativas de la materia
Actividad Formativa    Horas  Presenciales  Horas de Trabajo personal % Presenc 
Clase magistral 17 8 68
Clase práctica en aulas de informática 24 20 55
Exposición y debate 5 8 38
Tutoría individual y en grupo  2   100
Revisión bibliográfica y elaboración de trabajo   50 0
Actividad de seguimiento online   10 0
 Defensa de trabajo final  2  4 33,3
 Total Horas: 150
50 100 33,3
Recomendaciones previas

Competencias y contenidos mínimos:
• Conocer los servicios fundamentales y el funcionamiento de Internet.
• Conocer el uso herramientas básicas de productividad (como una hoja de cálculo, un gestor de BD, un paquete de representación gráfica).


Plan de trabajo para la consecución de los prerrequisitos:
• Los prerrequisitos para el estudio y entendimiento de la materia Cibermetría se deberían cumplir en alguna de las materias de la titulación de grado del alumno, o bien mediante el propio trabajo previo del alumno, acudiendo a la bibliografía recomendada.).

Objetivos de la asignatura

Objetivos instrumentales generales:
• Conocer y manejar con fluidez los principales coeficientes e indicadores utilizados en Cibermetría.
• Conocer los problemas más importantes en la exploración automática, las distintas opciones y formas de abordarlos.
• Conocer y manejar algunas de las herramientas de representación gráfica más usadas en Cibermetría.

Objetivos sistémicos generales:
• Desarrollar la madurez necesaria en el proceso de abstracción para abordar problemas reales y plantear modelos y soluciones de forma razonada y correcta.
• Reforzar el hábito de desarrollar diferentes alternativas, cuestionando las características, riegos y viabilidad de cada una, para cada problema planteado.

Contenidos

Tema 1. Introducción. Finalidad y objetivos de la Cibermetría; generalidades sobre protocolos y servicios de Internet
Tema 2. Navegación Automática; recogida de datos. Técnicas y herramientas
Tema 3. Coeficientes, indicadores e índices de nodo
Tema 4. Análisis de Grafo
Tema 5. Fuentes de información y repositorios

Competencias a adquirir

Competencias Básicas:
CB6, CB7, CB8, CB9, CB10.
Competencias generales
CG1, CG2.
Competencias específicas:
CE1, CE2, CE3, CE8.

 

Documento con objetivos y competencias

Metodologías

La labor del profesor se centra en que el alumno desarrolle su capacidad de aprender, en vez de ser simple transmisor de conocimientos. El alumno debe ser responsable de su propio aprendizaje, desarrollando un espíritu crítico y una actitud abierta frente al desarrollo científico técnico de su especialidad. Debe fomentar y adquirir habilidades para trabajar en equipo. Debe valorar el sentido humanístico de la ciencia y de la técnica como resultado del esfuerzo de generaciones anteriores, con el objetivo de resolver problemas actuales y futuros. Para caminar en este sentido, el modelo educativo que se va a seguir en la asignatura “Recuperación avanzada de la información” tiene en la clase magistral un elemento importante, pero no exclusivo, para la transmisión de conocimiento. Utilizaremos una mezcla de clase magistral, clases prácticas y enseñanza virtual, B‑Learning. Concretamente las actividades que se proponen son las siguientes:


• Clases de teoría con apoyo de material audiovisual. En estas clases se presentarán los contenidos básicos de un cierto tema. Las clases comenzarán con una breve introducción de los contenidos que se pretenden transmitir en la clase, así como con un breve comentario a los conceptos vistos en clases anteriores y que sirven de enlace a los que se pretenden desarrollar. El desarrollo de la clase se llevará a cabo con medios audiovisuales, textos, transparencias, etc., que permitan un adecuado nivel de motivación e interés en los alumnos. Se debe intentar motivar a los alumnos a intervenir en cualquier momento en las clases para hacer éstas más dinámicas y facilitar el aprendizaje. Es importante intentar terminar la exposición con las conclusiones más relevantes del tema tratado. Las transparencias que se utilizarán en clase son un subconjunto de las que se facilitan a los alumnos en la página web de la asignatura. Estas transparencias son una guía para el estudio, pero no son sustitutas de la bibliografía recomendada.
• Talleres de prácticas. Las clases prácticas presenciales estarán dedicadas a la resolución colaborativa de problemas de representación y recuperación de información, para lo cual se utilizarán varias de las herramientas existentes.
• Trabajo obligatorio. Al alumno se le darán unas pautas para la realización de trabajos. Serán propuestos varios tipos de trabajos: algunos serán de revisión bibliográfica de temas actuales, otros de aplicación práctica de aspectos no vistos en los talleres de prácticas, y algunos otros serán trabajos de iniciación a la investigación.
• Presentación de los trabajos. Defensa pública de los trabajos, la cual estimula la interacción con el resto de los alumnos de la asignatura.
• Tutorías. El alumnado tiene a su disposición horas de tutorías en las que puede consultar cualquier duda relacionada con los contenidos, organización y planificación de la asignatura. Las tutorías pueden ser individualizadas, pero se admiten tutorías grupales para resolver problemas relacionados con las actividades realizadas en grupo.
• Página web de la asignatura. Se convierte en el vehículo de comunicación y registro de información de la asignatura.

Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes
Nombre Horas presenciales Horas no presenciales dirigidas por el profesor Horas de trabajo autónomo del estudiante Horas totales
Clases magistrales 10 0 5 15
Seminarios 0 0 0 0
Prácticas en aula 15 0 7 22
Prácticas en el laboratorio 0 0 0 0
Prácticas en aula de informática 0 0 0 0
Prácticas de campo 0 0 0 0
Prácticas de visualización 0 0 0 0
Trabajo personal de contenidos presenciales y recursos on line 0 0 0 0
Exposiciones y debates 5 0 3 8
Tutorías 5 0 0 5
Actividades de seguimiento on line 0 0 0 0
Preparación de trabajos 0 0 25 25
Otras actividades 0 0 0 0
Exámenes 0 0 0 0
Prácticas: Realización del TFM 0 0 0 0
Documentación TFM 0 0 0 0
TOTAL 35 0 40 75
Evaluación
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÁXIMA PONDERACIÓN MÍNIMA
Asistencia y participación en clase 30% 5%
Realización de trabajo escrito 90% 60%
Exposición en clase de trabajo 30% 5%

Profesorado
José Luis Alonso Berrocal
Correo electrónico
Carlos García-Figuerola Paniagua
Correo electrónico
Otros datos

Créditos: 3.0 (1.5 T + 1.5 P) , Primer cuatrimestre , Optativa , Número de grupos de teoría: 1 , Número de grupos de práctica: 1

Máster Universitario en Sistemas Inteligentes (Plan 2013) Recuperación de la Información y Descubrimiento de Conocimiento

Áreas de Conocimiento
Lenguajes y Sistemas Informáticos
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