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Guia docente | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DATOS IDENTIFICATIVOS | 2020_21 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Asignatura | SISTEMAS DE INFORMACIóN DE GESTION Y BUSINESS INTELLIGENGE | Código | 00709039 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Enseñanza |
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Descriptores | Cr.totales | Tipo | Curso | Semestre | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
6 | Optativa | Cuarto | Primero |
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Idioma |
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Prerrequisitos | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Departamento | DIREC.Y ECONOMIA DE LA EMPRESA |
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Responsable |
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Correo-e | elopg@unileon.es mcmenc@unileon.es |
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Profesores/as |
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Web | http://sicodinet.unileon.es | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Descripción general | Se parte de la idea de Sistema Inteligente, entendido como aplicativo de software que utiliza, en paralelo, una combinación de métodos y técnicas que provienen de la Inteligencia Artificial (IA), consistente en el estudio y diseño de agentes inteligentes, donde un agente inteligente es un sistema que percibe su entorno y realiza acciones que maximizan sus posibilidades de éxito. La necesidad de utilizar sistemas inteligentes ha aumentado en los últimos años debido a la demanda de un mejor rendimiento y resolución de problemas complejos. Cada vez son más fuertes las restricciones temporales impuestas en la toma de decisiones y el conocimiento se ha convertido en un recurso clave para ayudar a los humanos a manejar información compleja sobre dominios de conocimiento concretos. Por ejemplo, en el ámbito industrial se necesitan sistemas inteligentes, especialmente basados en aprendizaje automático y cada vez más en aprendizaje profundo (deep learning- tensorflow) para la optimización, monitorización y control de procesos, diagnóstico y reparación de problemas. Adicionalmente, la oportunidad que suscita la blockchain de descentralización y generación de sistemas distribuidos también se contempla para su integración con la IA al objeto de propiciar Inteligencia de Negocios basada en sistemas inteligentes distribuidos. De esta forma, los objetivos principales de la asignatura se dirigen a formar a los alumnos en el área del análisis y diseño de sistemas inteligentes para la ayuda a la toma de decisiones de gestión, así como profundizar en el estudio las herramientas de aprendizaje automático, soft-computing, big data e inteligencia analítica en dicha toma de decisiones. El desarrollo de este curso se inscribe dentro del "espacio virtual de aprendizaje" SICODINET que se encuentra en la URL http://sicodinet.unileon.es, donde el alumno podrá acceder a los materiales de la asignatura, permitiendo un seguimiento de las incidencias del curso académico. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tribunales de Revisión |
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Competencias |
Código | |
A18112 | 709CE25 Capacidad para comprender el entorno de una organización y sus necesidades en el ámbito de las tecnologías de la información y las comunicaciones. |
A18116 | 709CE29 Capacidad para seleccionar, desplegar, integrar y gestionar sistemas de información que satisfagan las necesidades de la organización, con los criterios de coste y calidad identificados. |
A18141 | 709ULE6 Diseño de sistemas de información para la toma de decisiones de gestión empresarial e inteligencia de negocios. |
B5611 | 709CG1 Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, desarrollar y firmar proyectos en el ámbito de la ingeniería en informática que tengan por objeto, de acuerdo con los conocimientos adquiridos, la concepción, el desarrollo o la explotación de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas. |
B5615 | 709CG5 Capacidad para concebir, desarrollar y mantener sistemas, servicios y aplicaciones informáticas empleando los métodos de la ingeniería del software como instrumento para el aseguramiento de su calidad, de acuerdo con los conocimientos adquiridos. |
B5616 | 709CG6 Capacidad para concebir y desarrollar sistemas o arquitecturas informáticas centralizadas o distribuidas integrando hardware, software y redes de acuerdo con los conocimientos adquiridos. |
B5618 | 709CG8 Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones. |
B5623 | 709CT1 Capacidad para el análisis, síntesis, resolución de problemas y la toma de decisiones. |
B5625 | 709CT3 Capacidad para comunicar y transmitir de forma oral o por escrito conocimientos y razonamientos derivados de su trabajo individual o en grupo de forma clara y concreta. |
B5630 | 709CT8 Capacidad para manejar entornos basados en NTIC y sus tecnologías emergentes. |
C2 | CMECES2 Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio. |
C5 | CMECES5 Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía |
Resultados de aprendizaje |
Resultados | Competencias | ||
Ser capaz de resolver problemas que permitan adoptar decisiones razonadas y adaptarse a cambios y nuevas situaciones, pudiendo colaborar con otros estudiantes en la investigación apreciativa del programa. | A18112 A18116 A18141 |
B5611 B5615 B5616 B5618 B5623 B5625 B5630 |
C2 C5 |
Aplicar los conocimientos adquiridos para diseñar sistemas de información para la toma de decisiones | A18112 A18116 A18141 |
B5611 B5615 B5616 B5618 B5623 B5625 B5630 |
C2 C5 |
Contenidos |
Bloque | Tema |
Parte I. Fundamentos de los sistemas de información de gestión empresarial | TEMA 1. FUNDAMENTOS DE LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN EN LAS ORGANIZACIONES TEMA 2. LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN PARA LA GESTIÓN DE LA EMPRESA TEMA 3. SISTEMAS DE AYUDA A LA DECISIÓN |
Parte II. Diseño e implantación de sistemas de inteligentes de gestión | TEMA 4. INTRODUCCIÓN A LA LÓGICA BORROSA Y RAZONAMIENTO APROXIMADO TEMA 5. SISTEMAS BASADOS EN REGLAS BORROSAS TEMA 6. SISTEMAS DISTRIBUIDOS BASADOS EN BLOCKCHAIN |
Parte III. Aplicación de la Inteligencia Artificial en los negocios | TEMA 7. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ANALÍTICA, A LA CIENCIA DE DATOS Y AL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO TEMA 8. INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO. APLICACIONES CON TENSORFLOW Y OTROS DESARROLLOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
Planificación |
Metodologías :: Pruebas | |||||||||
Horas en clase | Horas fuera de clase | Horas totales | |||||||
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria | 10 | 20 | 30 | ||||||
Trabajos | 20 | 30 | 50 | ||||||
Tutoría de Grupo | 15 | 8 | 23 | ||||||
Sesión Magistral | 15 | 20 | 35 | ||||||
Pruebas mixtas | 3 | 0 | 3 | ||||||
Realización y exposición de trabajos. | 9 | 0 | 9 | ||||||
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos |
Metodologías |
descripción | |
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria | En paralelo a las explicaciones teóricas de la materia, en cada tema se resolverán supuestos prácticos que permitirán comprender y razonar los contenidos expuestos durante las sesiones magistrales. Los supuestos prácticos, clasificados por temas, estarán disponibles en http://sicodinet.unileon.es |
Trabajos | Los estudiantes podrán formar equipos para llevar a cabo un trabajo sobre los tópicos de estudio. Cada equipo elegirá una problemática particular relacionado con el programa de la asignatura. La memoria de estos trabajos será presentada y expuesta a la finalización del curso al objeto de propiciar la colaboración en equipo y la discusión apreciativa. |
Tutoría de Grupo | Durante las tutorías de grupo se realizarán otras actividades que servirán de complemento y/o apoyo a las sesiones teórico/prácticas. |
Sesión Magistral | Durante las sesiones magistrales se expondrán los contenidos teóricos de los temas que abarca la asignatura. Estas sesiones se derrollarán mediante exposición oral pero siempre apoyándose en otros medios como la pizarra o diapositivas visualizadas mediante un cañón de proyección. En cualquier caso, los materiales utilizados durante las sesiones magistrales estarán disponibles en http://sicodinet.unileon.es |
Tutorías |
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Evaluación |
descripción | calificación | ||
Pruebas mixtas | El conocimiento y la comprensión de los contenidos de la materia se evaluará a través de pruebas mixtas que constarán de: - Preguntas cortas y/o tipo test. - Supuestos prácticos. |
20% | |
Realización y exposición de trabajos. | El propósito del desarrollo y exposición de un trabajo final consiste en que los alumnos adquieran una visión integral de la asignatura, valorándose de forma especial los aspectos de originalidad, amplitud y profundidad del análisis, estructura del trabajo, calidad de los contenidos, concisión y claridad en la redacción, pertinencia de las fuentes y defensa expositiva por todos los miembros del grupo de trabajo. | 60% | |
Otros | Se tendrá en cuenta la asistencia y la participación activa durante el desarrollo de las clases. | 20% | |
Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
PRIMERA Y SEGUNDA CONVOCATORIA El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluación.Tanto en primera con en segunda convocatoria, el sistema de evaluación se estructura en dos partes: 1. Prueba escrita o exposición: Versará sobre los contenidos teóricos, prácticos, y teórico-prácticos desarrollados en la asignatura. Esta prueba contendrá preguntas en su mayoría abiertas y/o cortas (de contenido teórico, práctico, o teórico-práctico) y ejercicios de aplicación. En la evaluación de esta actividad se utilizarán los siguientes criterios: • Adecuación de las respuestas a los contenidos teóricos y prácticos desarrollados durante el curso académico según el programa de la asignatura. • Precisión y claridad expositiva en las respuestas. • Precisión en el uso de la terminología. • Expresión escrita correcta y/o presentación adecuada y corrección ortográfica. 2. Trabajo: Realización de una memoria o trabajo escrito sobre la aplicación de un estudio de caso por parte de los alumnos, que se realizará preferentemente de forma individual y se plasmará en un informe que el alumno deberá entregar en formato Word. En la evaluación de esta actividad se utilizarán los siguientes criterios: • Correcta aplicación de los contenidos desarrollados en la asignatura. • Profundidad y coherencia en los argumentos utilizados. • Capacidad de comunicación escrita. • Idoneidad de las fuentes de información consultadas. Nota: Los alumnos que no superen la asignatura mediante estos sistemas de evaluación deberán realizar las mismas pruebas y actualizar el trabajo de investigación en la segunda convocatoria ordinaria.
EVALUACIÓN Y CALIFICACIÓN ESPECIAL Para aquellos alumnos que, cumpliendo la normativa concurran a la convocatoria de evaluación y calificación (diciembre), la evaluación seguirá las mismas normas del resto de convocatorias.
NOTA PARA EL DESARROLLO DE TODAS LAS PRUEBAS DE EVALUACIÓN Durante el desarrollo de las pruebas no se permitirá manejar ningún material a excepción de bolígrafo y calculadora sencilla, sin ningún tipo de conexión. Queda terminantemente prohibida la tenencia y el uso de dispositivos móviles y/o electrónicos durante la celebración de las pruebas. La simple tenencia de dichos dispositivos así como de apuntes, libros, carpetas o materiales diversos no autorizados durante las pruebas de evaluación, supondrá la retirada inmediata del examen, su expulsión del mismo y su calificación como suspenso, comunicándose la incidencia a la Autoridad Académica del Centro para que realice las actuaciones previstas en las “Pautas de Actuación en los Supuestos de Plagio, Copia o Fraude en Exámenes o Pruebas de Evaluación”, aprobadas por la Comisión Permanente del Consejo de Gobierno de 29 de enero de 2015.
NORMAS PARA LA REALIZACIÓN DE LA MEMORIA DEL TRABAJO DE ESTUDIO Para la realización de la Memoria del Trabajo de Estudio se tendrán en cuenta las NORMAS que se exponen a continuación: NÚMERO DE COMPONENTES: Individual, sólo en casos excepcionales se admiten grupos de 2 personas máximo. EXTENSIÓN:10.000-12.000 palabras. PLAZOS: Proyecto del trabajo: Al inicio del curso académico se establecerán. Presentación pública:Los datos concretos se establecerán al inicio del curso académico. ESTRUCTURA DEL TRABAJO: PORTADA: Deberá figurar el nombre de la asignatura y de la profesora responsable, el curso al que corresponde, el título del trabajo, el nombre de los componentes del equipo y el periodo de realización. ÍNDICE: Se asignará una numeración de páginas a los encabezamientos de los apartados principales y sub-apartados. Se valorará la realización del Índice dedicado a Tablas y Gráficos. OBJETIVOS: Se describirá la información que se ha pretendido obtener, distinguiendo el objetivo principal y los objetivos específicos. ANÁLISIS CRÍTICO DEL ESTADO DEL ARTE: Se explicitará críticamente cuáles son las fuentes de información utilizadas en el desarrollo del trabajo. METODOLOGÍA: Se detallará el camino metodológico a seguir para el logro de los objetivos y propósitos del estudio. PROPUESTA DE TRABAJO: Se estructurará según las características de cada trabajo. No obstante, en todos ellos deben figurar de forma concisa y clara, al menos, los siguientes contenidos: análisis del entorno, comportamiento de los principales agentes de estudio y análisis de las variables de interés para la toma de decisiones a tenor del entorno y ecosistema objeto de estudio (Se valorará en el trabajo la presentación de tablas, figuras, gráficos e imágenes reflejando las fuentes de información utilizadas). ANÁLISIS DAFO: Se relatará las principales aportaciones y contribuciones del esfuerzo realizado desde una posición crítica, ponderando tanto ventajas como limitaciones que posee el propio trabajo desarrollado. CONCLUSIONES Y LECCIONES APRENDIDAS: Se elaborará un resumen de los resultados más relevantes y las conclusiones y lecciones obtenidas. BIBLIOGRAFÍA: Se ordenarán las fuentes bibliográficas (los libros, revistas, artículos y otras publicaciones y enlaces a páginas web) consultadas por orden alfabético de autor y por orden cronológico. Se valorará en gran medida este apartado. ANEXOS: Recogerán información adicional no presentada en los capítulos anteriores: tablas de datos, relación de empresas u organizaciones de las que se han obtenido información, cartas, e-mails, folletos, guión de técnicas cualitativas. Nota importante: El informe final del trabajo se entregará impreso a doble cara. El material auxiliar (grabación de la dinámica de grupos, videos, entrevistas, etc.) se entregará almacenado en un soporte digital adjunto a la Memoria en papel y debidamente identificado. |
ADENDA |
Plan de contingencia para una situación de emergencia que impida actividades docentes presenciales |
Enlace de acceso a la Adenda de la Guia docente por el COVID-19 |
Fuentes de información |
Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura |
Básica | |
En la URL http://sicodinet.unileon.es, el alumno podrá acceder a los materiales de la asignatura, así como consultar las fuentes de información pertinentes y actualizadas para el desarrollo y seguimiento de la misma. |
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Complementaria | |
Recomendaciones |
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||||
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