Algoritmia y Programación I

Usted está aquí

Créditos
7.5
Tipos
Obligatoria
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos, pero tiene capacidades previas
Departamento
CS
El curso presenta los elementos de un lenguaje de programación de computadores y los fundamentos básicos de algoritmia para trabajar con datos escalares y estructurados. Durante el curso se adquirirán los conocimientos para tratar problemas de cálculo de pequeña y mediana complejidad.

Profesorado

Responsable

  • Jordi Petit Silvestre ( )

Otros

  • Jordi Puig Rabat ( )

Horas semanales

Teoría
3
Problemas
0
Laboratorio
2
Aprendizaje dirigido
0.5
Aprendizaje autónomo
7

Competencias

Competencias Técnicas

Competencias técnicas

  • CE2 - Ser capaz de programar soluciones a problemas de ingeniería: Diseñar soluciones algorítmicas eficientes a un problema computacional dado, implementarlas en forma de Programa robusto, estructurado y mantenible, y comprobar la validez de la solución.

Competencias Transversales

Transversales

  • CT5 - Uso solvente de los recursos de información. Gestionar la adquisición, la estructuración, el análisis y la visualización de datos e información en el ámbito de especialidad y valorar de forma crítica los resultados de dicha gestión.
  • CT6 [Avaluable] - Aprendizaje autónomo. Detectar deficiencias en el propio conocimiento y superarlas mediante la reflexión crítica y la elección de la mejor actuación para ampliar dicho conocimiento.
  • CT7 - Tercera lengua. Conocer una tercera lengua, preferentemente el inglés, con un nivel adecuado oral y escrito y en consonancia con las necesidades que tendrán los titulados y tituladas.

Básicas

  • CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

  • CG1 - Concebir sistemas computacionales que integren datos de procedencias y formas muy diversas, creen con ellos modelos matemáticos, razonen sobre dichos modelos y actúen en consecuencia, aprendiendo de la experiencia.
  • CG2 - Elegir y aplicar los métodos y técnicas más adecuados a un problema definido por datos que representen un reto por su volumen, velocidad, variedad o heterogeneidad, incluidos métodos informáticos, matemáticos, estadísticos y de procesado de la señal.
  • CG5 - Poder recurrir a conocimientos fundamentales y metodologías de trabajo sólidas adquiridos durante los estudios para adaptarse a los nuevos escenarios tecnológicos del futuro.

Objetivos

  1. Ser capaz de resolver problemas de cálculo de pequeña y media complejidad utilizando técnicas algorítmicas y de programación.
    Competencias relacionadas: CB5, CT5, CT6, CT7, CE2, CG1, CG2, CG5,

Contenidos

  1. consultar la versió en català
    consultar la versió en català
  2. consultar la versió en català
    consultar la versió en català
  3. consultar la versió en català
    consultar la versió en català
  4. consultar la versió en català
    consultar la versió en català
  5. consultar la versió en català
    consultar la versió en català
  6. consultar la versió en català
    consultar la versió en català
  7. consultar la versió en català
    consultar la versió en català
  8. consultar la versió en català
    consultar la versió en català

Actividades

Actividad Acto evaluativo


consultar la versió en català

consultar la versió en català
Objetivos: 1
Teoría
6h
Problemas
0h
Laboratorio
4h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
12h

consultar la versió en català

consultar la versió en català
Objetivos: 1
Teoría
6h
Problemas
0h
Laboratorio
4h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
12h

consultar la versió en català

consultar la versió en català
Objetivos: 1
Teoría
6h
Problemas
0h
Laboratorio
4h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
12h

consultar la versió en català

consultar la versió en català
Objetivos: 1
Teoría
3h
Problemas
0h
Laboratorio
2h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
6h

consultar la versió en català

consultar la versió en català
Objetivos: 1
Teoría
6h
Problemas
0h
Laboratorio
4h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
12h

consultar la versió en català

consultar la versió en català
Objetivos: 1
Teoría
6h
Problemas
0h
Laboratorio
4h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
12h

consultar la versió en català

consultar la versió en català
Objetivos: 1
Teoría
6h
Problemas
0h
Laboratorio
4h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
12h

consultar la versió en català

consultar la versió en català
Objetivos: 1
Teoría
6h
Problemas
0h
Laboratorio
4h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
12h

Prueva de laboratorio



Semana: 7 (Fuera de horario lectivo)
Tipo: examen de laboratorio
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
2h
Aprendizaje autónomo
3h

Prueva de laboratorio



Semana: 15 (Fuera de horario lectivo)
Tipo: examen final
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
2h
Aprendizaje autónomo
2h

Prueva de teoria



Semana: 15 (Fuera de horario lectivo)
Tipo: examen final
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
2h
Aprendizaje autónomo
10h

Metodología docente

Los contenidos teóricos de la asignatura se imparten en las clases de teoría. Estas clases se complementan con ejemplos prácticos y problemas que los estudiantes deben resolver en las horas de Aprendizaje Autónomo.

En las sesiones de laboratorio se consolidan los conocimientos adquiridos en las clases de teoría mediante la resolución de problemas de programación relacionados con los contenidos teóricos. Durante las clases de laboratorio, el profesorado irá introduciendo nuevas técnicas y dejará una parte importante de la clase para que los estudiantes trabajen en los ejercicios propuestos.

Método de evaluación

Hay dos pruebas que se realizan en el laboratorio: una parcial (PL) y una final (FL). También existe un examen final escrito (FT).

La nota FINAL se calcula de acuerdo con la fórmula:

0,6 max{0,3 PL + 0,7 FL, FL} + 0,4 FT.


La nota de REEVALUACIÓN se calcula de acuerdo con la fórmula:

0,6 RL + 0,4 RT

donde RL es la nota de del examen de laboratorio en la reevaluación y RT es la nota del examen de teoría en la reevaluación.

Bibliografía

Básica:

Web links

Capacidades previas

Es necesario que el estudiante tenga los conocimientos sobre matemáticas y razonamiento computacional adquiridos a nivel de Bachillerato.